Стратегические, по всей зоне планирования на случай чрезвычайных модели нефтяных операций ликвидации разлива с применением продемонстрировали в район залива Галвестон

Стратегический, Area-широкий чрезвычайному планированию Модель для ликвидации разливов нефти Очистка операций с применением продемонстрировали Галвестон Бэй SUP района ^ * ^

РЕЗЮМЕ

Эта статья развивает общую модель программирования целого стратегических, по всей зоне планирования на случай чрезвычайных нефтяных операций ликвидации разлива. Модель входов включают множество пунктов и риск вероятных сценариев и ликвидации аварийных разливов требования для каждого из сайтов существующих мест хранения и перечень компонентов в каждом, а также потенциальных площадок для нового хранилища. Модель предусматривает минимальный общий план расходов либо строить новые места хранения, расширения существующих, или оба, на приобретение новых компонентов, а также заранее установить их, а также резервный план, что определяет, какой ответ системы должна состоять, с тем чтобы эффективным времени поэтапного реагирования для каждого вероятного сценария разлива. Семьи эвристик на основе линейного программирования (ЛП) разрабатывается для решения этой стратегической задачи, обеспечивая всей зоне резервный план. Эвристики оцениваются на набор из 10 тестовых задач, связанных с 1869 общее целочисленных переменных и 3264 трудностей. Вычислительные тесты показали, что 4 эвристики являются достаточно эффективными, предписывающие решения для каждой из 10 тестов в 1,41% от оптимального, и в течение выполнения нескольких минут. Это исследование, ориентированных на моделирование Галвестон Bay Area, и тестовых задач, представляют собой применение в этой области.

Анализ чувствительности свидетельствуют оценки воздействия компонент наличии и деградации очистки возможности с течением времени. Использование модели помощи поддержки принятия решений ответственными сторонами, подрядчики, неправительственные организации и другие описано ..

Предметные области: по чрезвычайному планированию, поддержки принятия решений, эвристики, очистки нефтяных разливов, определения политики и стратегического планирования.

ВВЕДЕНИЕ

Воздействия на окружающую среду нефтяных разливов драматические, но зачастую трудно оценить. Тем не менее, один недавний разлив обеспечивает некоторую степень затрат. В марте 1989 года Exxon Valdez сел на мель и высыпал его груза сырой нефти в заливе Принс-Уильям. С тех пор, Exxon понес расходы в размере около 4 млрд связанных с расчисткой и ущерба (Ханн, 1992). В сентябре 1994 года федеральное жюри привел решение против компании "Эксон за дополнительные $ 5 млрд, чтобы компенсировать рыбаков и тех, кто утверждал потери от вреда окружающей среде (" новый законопроект Вальдес Еххоп ", 26 сентября 1994).

Залива Техас является особенно уязвимым к разливам нефти. Соединенные Штаты Америки (США) в настоящее время импортирует более половины нефти, он использует и примерно две трети поступает через эти воды, львиную долю через Галвестон Bay Area. В 1978-1992, цистерна разливы в регионе превосходили во всех других регионах США (Рейни, 1992). В 1990 году в Техасе был разлив нефти страны лидера, будучи местонахождение 11 из 50 крупнейших разливов (Папа Римский, 1991). Некоторые из крупнейших разливов в мире произошли в этом районе, в том числе 1991 Megaborg разлива. Случаев разливов нефти обычно увеличивается с уровнем трафика, так как многие разливов в результате столкновений между танкерами и / или баржи. В дополнение к судна в результате столкновения и lightering операций, разливы происходят из различных других источников, в том числе заводов, морских платформ и трубопроводов, погребенных под Мексиканском заливе. Основная задача состоит в том, что Галвестон Bay Area имеет ряд экологически чувствительных регионах, в том числе рекреационных пляжей, рыболовство и заповедники дикой природы, которые должны быть защищены с помощью эффективных ответных мер.

Цель этого документа заключается в представлении модели стратегических, по всей зоне планирования на случай чрезвычайных нефтяных операций ликвидации разлива. Из-за его важное значение для страны в целом, и в Техасе, в частности, Галвестон Bay Area находится в центре внимания данного исследования. Главные цели этой бумаги по настоящее время: (1) всеобъемлющий, унифицированное представление основных аспектов системы, где существуют количественные методы не применялись ранее для оказания помощи лицам, принимающим решения; (2) количественные модели поддержки принятия решений, то есть по-видимому, первые для решения очистки требования, установленные недавно принятых законов; (3) методы решения в результате (в целом) целое модель программирования, которая может решить проблемы фактических размеров и сферы эффективно; и (4) описание того, как модель может быть использованы в качестве помощи, поддержки принятия решений, в том числе демонстрация анализ чувствительности в отношении последствий составляющая мест и деградации очистки возможности с течением времени.

Стратегические планы на случай непредвиденных подготовленный сторон, которые будут нести ответственность в случае разлива (например, владельцев судов и операторов), используя запасы реагирования оборудование хранится в разных местах наряду с опытом основе оценки типа реагирования, которые будут , необходимых для решения типа разливов может произойти во время встречи требуется время отклика. Кодекс федеральных правил (1994) подробнее ручных методов работы по подготовке планов на утверждение Береговой охраны, никаких количественных методов планирования используются в настоящее время. Обсуждение проблемы в следующем разделе речь идет многочисленных факторов и их комбинаций альтернатив, которые необходимо учитывать при подготовке эффективного плана на случай непредвиденных, мотивируя необходимость количественного подхода, например, один в данной работе, чтобы помочь принимающему решение.

Эффективная очистка, которая может свести к минимуму воздействие на окружающую среду может быть достигнуто путем иерархического подхода к управлению, состоящий из стратегического, тактического и оперативного уровней (например, Psaraftis, Baird,

Закон от загрязнения нефтью (OPA) от 1990 года Департамент транспорта в качестве ведущего учреждения правительства с Береговой охраной США, которые уполномочены принимать окончательные на местах решений относительно приемлемости ответа. Галвестон-Бэй Район округ береговой охраны США, Управления по безопасности на море в Галвестон. OPA 90 требует, чтобы района план действий в чрезвычайных быть разработаны, чтобы эффективно и своевременно реагировать на любые разливы нефти может произойти (Береговая охрана США, 1992).

Стратегическое, планирование на случай чрезвычайных проблема может быть определено следующим образом. Входы, которые определяют задачи включают множество пунктов и риск вероятных сценариев и ликвидации аварийных разливов требования для каждого из сайтов существующих мест хранения и перечень компонентов в каждом, а также потенциальных площадок для нового хранилища. Проблема в том, чтобы устанавливать минимальную общую стоимость плана либо строить новые места хранения, расширения существующих, или оба, на приобретение новых компонентов и предлог них, и резервный план, определяющий, какие системы должна состоять, с тем чтобы эффективным повременных ответ для каждого вероятного сценария разлива. Таким образом, решение о покупке и предварительно позиции компонент тесно связан с типами разливов, которые могут происходить и где. Резервного плана описывает набор компонентов (в том числе мест хранения), которые могут эффективно реагировать на каждый тип разлива, который может произойти.

На сегодняшний день лишь в немногих исследованиях выступил стратегический аспект управления нефтяными очистке разлива. Charnes, Harrald, Karwan и Уоллес (1976) разработал многомерную модель программирования цели распределения ресурсов для достижения целей (USCG) береговой охраны Соединенных Штатов по морской программы охраны окружающей среды. Charnes, Купер, Karwan и Уоллес (1979) разработали возможность ограниченного модели целевого программирования передать ответ ресурсов, учитывая, разгрузка, локализации и устранения. Конрад (1979) разработал стратегическую модель, определяющая оптимальный местах склада, сведение к минимуму ущерба от ожидаемого целики нефти.

Белардо, Harrald и Уоллес (1984) использовал "покрытие", модели для обнаружения разливов нефти оборудования в значительной степени путешествовал, semienclosed путям. Их использовали модель оценки вероятности различных видов разливов и их возможных последствиях, а также информация о потребности в оборудовании для различных ответов. Модель определяет потребности в оборудовании, предполагая, что все разливы "стандартный" событий. Тем не менее, каждый разлив может включать уникальный набор характеристик, так что дело с "стандарт" событий не отражают практические потребности.

Одним из наиболее всеобъемлющих исследований нефтяных разливов управления была проведена др. Psaraftis и др. (1988). Их стратегическая модель была сформулирована как смешанная программа целое, что позволяет минимизировать ожидаемые суммы ответ издержки, и стоимость ущерба избежать. Тем не менее, ущерб, расходы, связанные с разливом нефти, скорее всего, намного превышают стоимость ответа, так что торгово-ответ от повреждения и расходы могут больше не будет необходимости.

Хотя все эти исследования стоят, то они имеют недостатки. Они предшествовали OPA 90 и, следовательно, не учитывают существующие юридические требования, в частности, временных этапов ответ [см. (4)]. Кроме того, ни одно из этих исследований, рассматривает все аспекты этой проблемы. Тем не менее, даже эти менее всеобъемлющий моделей были разрешены эвристики, по большей части, а тем более всеобъемлющей модели, представленные в настоящем документе. Таким образом, научной литературы при условии общую справочную информацию, но мы в значительной мере основывается на личной связи с нашими сотрудниками (см. подтверждение), и о последних публикаций (например, Crow, 1996; Ханн, 1992; Папа, 1991, и Рейни, 1992) и действующих правил (например, Кодекс федеральных правил, 1994 и береговой охраны США, 1992) на перспективу до современных проблем, имеющих отношение к Галвестон Bay Area. Источники всех элементов данных, подробно изложены в Вильгельм Гейер, и Джу (1993) и могут быть предоставлены по запросу.

Тело этого документа состоит в следующем: общая модель целое число, которое включает в себя основные аспекты стратегического, площадь всей проблемы планирования на случай непредвиденных сформулирована. Семейство жадные эвристики для решения этой проблемы представляется следующий, а затем описание набор тестовых задач, которые основаны на применении к представителю Галвестон Bay Area, а затем обзор результатов расчетов. Мы опишем использование модели в процессе принятия решений и определения политики и, наконец, выводы.

МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ И ОБОЗНАЧЕНИЯ

В этом разделе представлены модели общего целого стратегического, площадь всей проблемы планирования. Первом подразделе представлены основные допущения и модели масштаба. Краткая информация о методах, используемых для очистки нефтяных разливов и о потребностях в этом приводится в подразделе второй. Наконец, сама модель сформулирована.

Предположения и область

Как и в предыдущих исследованиях (например, Psaraftis и др.., 1986), мы призываем в предположении, что случаи разлива и объемы взаимно независимы, и вероятность того, из двух или более разливов, происходящих одновременно является незначительным. Таким образом, в будущем использовать, модель будет заниматься всеми разливов, которые могут иметь место, но полагает, что только один разлив будет происходить одновременно.

Компоненты, которые используются для реагирования на разливы в данный момент риска не должны быть сохранены все на том же складе. Большинство компонентов могут быть повторно использованы в серии аварийных разливов нефти, и мы предполагаем, что их возможности очистки обновляется (например, через техническое обслуживание) после каждого использования. Тем не менее, некоторые компоненты (например, материалов, таких как диспергаторы), может быть "потребления" в ответ на разлив, так что будем считать, что такой компонент заменяется после каждого использования, и что расходы на замену входит в стоимость эксплуатации системы.

Как только на сцене, система работает, пока очистки была завершена, поскольку не будет никаких оснований брать на себя расходы на развертывание дополнительных систем для замены тех, которые уже на месте. Возможность каждого ответа системы не зависит от других, что системы, поскольку разливы достаточно большой, чтобы потребовать принятия ряда дисперсных систем на больших площадях, что позволяет им работать, не мешая друг с другом.

Это исследование имеет дело исключительно с локализации и очистки нефти от воды. Таким образом, очистка на пляжах не рассматривается. Эти действия требуют различных технологий и процедур, но может использовать подобную модель планирования.

Описание системы

Объемы разливов

По крайней мере, три тома разлива должны быть рассмотрены в соответствии с OPA 90 требований к планированию: в среднем наиболее вероятным разряда, максимальный разряд наиболее вероятным, а худшем случае разряда. Наиболее вероятной разряда назначается в качестве среднего разлива, за исключением необычно крупных разливов, которые могут исказить среднее значение. Наиболее вероятной максимальной разгрузки на основе крупнейших зарегистрированных разливов в этом районе. Худшем случае разряда для судна определяется как утрата ею весь груз в суровых погодных условиях, в то время, что для завода это максимально разряда в суровых погодных условиях (USCG, 1992). Эти и другие сценарии, представляющие интерес, включены в "PR" комбинаций, которые должны быть определены и ввода в модель. В частности, определить сценарии реагирования требования, которые мы обсудим ниже.

Ответ требования

Оборудование

Склады и оборудования, которые они могут хранить принадлежат и управляются компании, кооперативы, подрядчиками, государственными организациями (например, Техас Генерального Земля Office), федеральных организаций, или береговой охраны. Разливов морской Response Corporation (MSRC), которая финансируется за счет нескольких крупных нефтяных компаний, выявил около $ 400 млн оборудование стоимостью в 22 местах по всему США и посвящает оборудования для использования в ликвидации последствий разливов нефти, для которых компании-члены несут ответственность ( Кодекс федеральных правил, 1994). Национальный ответ корпорация (НРК), которая служит на восточном побережье, побережье Мексиканского залива и Карибского бассейна, которая существенно посвященный оборудования и имеет договорные отношения с независимыми компаниями дополнительного оборудования, которые специально не занимаются исключительно для очистки нефти разлива. MSRC, по-видимому, единственная организация, которая посвящает оборудования для очистки нефтяных разливов (Кодекс федеральных правил, 1994). Ресурсы, которые специально не занимаются, не могут быть доступны для использования в случае разлива нефти происходит, либо их размещение может быть отложено на время, необходимое для вспомнить их из другого приложения. В Галвестон Bay Area, ответственных сторон полагаться на независимых подрядчиков в качестве источников (неспециализированный) оборудования и персонала ..

Мест хранения

Важно иметь дело с тремя видами мест хранения. Множество мест, в которых модель может сайте новые склады для хранения компонентов должны быть идентифицированы. Существующие хранения местах, где существующие склады магазина существующих компонентов, должны быть определены либо как nonexpandable или расширяемых для покрытия дополнительных компонентов. В ходе последующего обсуждения, мы иногда используем термин "местонахождение м" вместо "на склад в точке т", если его использование будет поднимать вопрос. Термин "склад м" всегда сокращает "склад на месте м."

Методы очистки

В настоящее время четыре методы используются для очистки нефти от моря: механические локализации (подъемы и скиммеры), химикаты (диспергаторов и моющих средств), микробиологической (биоремедиация), и жжение. Огромное количество факторов необходимо учитывать при выборе метода очистки, в том числе количество и тип разлитой нефти; экологических, демографических, океанографических и климатологических место разлива; время года, а политическими соображениями. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки в отношении научных, инженерных и экономических соображений. Из-за расположения экологически чувствительных областях, механические системы наиболее часто используются в Галвестон Bay Area.

Система реагирования

СЕМЬЯ эвристик

Проблема P является крупномасштабной, общие проблемы целое. В общем, такие проблемы, как известно, NP-Hard (Гари

Эти эвристики все "конструкции" типа и основаны на виниле отдыха, который предоставляет средства сохранения возможности, нетривиальной задачей из-за ряда ограничений и взаимодействие между переменными в П. Разработка эффективных эвристик улучшение является трудной задачей , из-за взаимодействия между Y, X, Z и переменных. Проблема P не внедрять какие-то структуры, которые были использованы ранее методов. Только "структуры", что наши эвристические использовать то, что неравенство (3) и (4) имеют> = форме, так что возможно целочисленных решений могут быть получены путем округления до оптимальное решение для релаксации LP. Предварительный анализ показал, что реальные решения целого наиболее легко получить первый округления Y переменных назначать множество допустимых систем, то X переменных обеспечить компоненты, которые необходимы для систем, то Z переменные обеспечивают емкость, необходимых для хранения компонентов .

За последние 20 лет, значительная часть исследований была направлена на развитие как оптимизации (например, Купер, 1973; Салцман

Документ Kochenberger, Маккарл и Вайман (1974), в котором рассматриваются общие проблемы целое с целью максимального учета

Зондирование и предварительной обработки

Цель зондирование исправить влиятельных переменных облегчить решение. Мы использовали "стандартный" зондирующего логики исправить Z переменных, которые предписывают ли нового хранилища должна быть открыта, или же способность существующего объекта, должен быть расширен. После решения начальной релаксации Л. задачи P, мы фиксируем некоторые переменные Zm на уровне 1, выполняя следующие действия:

Эта процедура является эффективной в деле упрощения проблемы, так как он может исправить Z переменных, которые имеют существенное влияние на структуру системы реагирования. Мы подчеркиваем, что эта процедура используется только для фиксации переменных на уровне 1, и Z переменных, которые не были закреплены на 1 этой процедуры рассматриваются как свободные переменные последующих шагов решения. Зондирования процедура относится переменных по одному и идентифицирует каждую 1, которые должны быть на уровне 1 для обеспечения возможности бинарного решения.

Пользователь может разместить сверху на X и Y переменных, представляющих практические соображения и дальнейшего облегчения решения. Кроме того, препроцессор вычисляет верхней границы на основе ограничений в инстанции и навязывает жесткие из них 2 верхние границы для каждого X и Y переменной.

Округление

Три простых методов испытания для оценки их эффективности. Все они работают шесть шагов процедуры, но различаются в том, каким образом действия 3-5 реализованы. Каждый разница подробно описаны ниже. (См. H1-H3. Термин "последовательно" означает, что переменные в комплект обрабатываются в порядке, по одному за раз.)

Шаг 1. Решить релаксации Л. П. задачи

Шаг 2. Invoke Зондирование процедуры, исправить Z переменных.

Шаг 3. Округление до Y дробных величин.

Шаг 4. Округление до дробных X переменных.

Шаг 5. Округление до Z дробных величин.

Шаг 6. Store в результате решения.

Эвристический HI

Группа округления. Hl раундов переменных в группы Y, X, а затем З.

Шаг 3. Округление до дробных Y переменных последовательно, и решить в результате LP.

Шаг 4. Округление до дробных X переменных последовательно, и решить в результате LP.

Шаг 5. Округление до Z дробных переменных последовательно, и решить в результате LP.

Только четыре линейных программы должны быть решены для получения возможности решения целого помощью этого эвристического и, следовательно, она имеет полиномиальное время сложность и можно ожидать, что требуется относительно немного времени выполнения.

Эвристический H2

Последовательное округления. H2 переменных раундов один в тот момент, в целях Y, X, Z. Шаг 3. Процесс Y переменных последовательно, с округлением до каждой дробной переменной Y и решение в результате LP.

Шаг 4. Процесс X переменных последовательно, с округлением до каждой дробной переменной X и решения в результате LP.

Шаг 5. Процесс Z переменных последовательно, с округлением до каждого дробного Z переменной и в результате решения LP.

Цель Н2 получить более реальные решения, ожидая, что релаксация Л. вокруг себя дополнительные дробных переменных после раундов каждой переменной. Когда одна переменная окружили, он обеспечивает большую реагирования, кажется разумным, что другие переменные бы найти целые значения в последующей релаксацией LP.

H2 требует большого числа линейных программ, которые будут решены и таким образом могут занять много времени на практике. Однако, как HI, H2 имеет полиномиальную сложность.

Эвристический H3

Частичное Округление связанных с частными Перечисление. Это эвристический округляет переменных Y с использованием тех же процедур, используемых H2, а затем строит допустимое решение, ссылаясь на отделение и границ алгоритм в OSL. Шаг 3. Процесс Y переменных последовательно, с округлением до каждой дробной переменной Y и решение в результате LP.

Шаг 4. ветвей и связанных алгоритм Invoke OSL к возможным построить

решения.

Шаг 5. Не требуется.

Ссылаясь на ветвь и границ алгоритм OSL в шаге 4, H3 пытается найти лучшее решение, чем возможные H2 могли найти. Округление Y переменных упрощает задачу структуры, что позволяет OSL, чтобы найти возможные решения относительно быстро. Для экономии времени выполнения, H3 останавливается, когда находит OSL первой возможности комплексного решения. В отличие от H1 и H2, H3, не имеют полиномиальную сложность.

Эвристика Список обработка

Четыре тесно связаны эвристики были разработаны для круглых переменных в более разумной основе. После округления приводит к возможности, но иногда дорогостоящие решения, процедура была разработана, чтобы уменьшить затраты путем устранения избыточных мощностей, поэтому эти методы сочетаются с жадной стратегии локального поиска. Эти эвристики расширить Шаги 3 и 4, они используют те же самые Шаг 5 используется H3 и включить Шаг 3 (4) Н1, как Шаг 3b (4b).

Шаг 3a. Сортировать дробных переменных Y.

Шаг 3b. Процесс Y переменных в определенном порядке, с округлением до каждого дробного Y

переменной и в результате решения LP.

Шаг 3c. Invoke Создание процедуры сокращения переменных Y, чтобы уменьшить общую стоимость.

Шаг 4a. Сортировать дробных переменных X.

Шаг 4B. Процесс X переменных в определенном порядке, с округлением до каждой дробной переменной X и решения в результате LP.

Шаг 4c. Invoke Создание процедуры сокращения переменных X, чтобы уменьшить общую стоимость.

Шаг 5. Процесс Z переменных последовательно, с округлением до каждого дробного Z переменной и в результате решения LP.

С округленные значения могут обеспечить возможности, которые превышают требования RHS, добавив к излишним затратам, следующая процедура была разработана для устранения избыточных мощностей:

Создание процедуры сокращения переменных Y на этапах 3, в Х-переменные в действии 4c

Процесс переменных последовательно,

вычесть 1 от каждой переменной, которая интегральная оценка, в результате решения ЛП для проверки осуществимости, IF Л. возможно, исправить переменной в нижней интегральная оценка, ELSE восстановить первоначальный интегральная величина переменная.

Эвристика H4-H7 различаются лишь в той форме, в которой переменные сортируются в пп 3а и 4а. С целью сокращения времени выполнения, необходимые для решения последующих релаксации Л.П., эти эвристики рода лишь переменные, которые дробных в начальной релаксации LP.

Эвристический H4

Сортировать по объективным коэффициентов функции.

Шаг 3a. Сортировать дробных переменных Y в порядке неубывания объективных коэффициентов функции.

Шаг 4a. Сортировать дробных переменных X в порядке неубывания объективных коэффициентов функции.

H4 является жадным, оппортунистические эвристические, что попытки добиться возможности, сосредоточив внимание на переменные, которые имеют более низкую стоимость.

Эвристический HS

Сортировать по решению ценностей.

Шаг 3a. Сортировать дробных переменных Y возрастает в целях решения стоимости. Шаг 4a. Сортировать дробных переменных X возрастает в целях решения стоимости.

H5 опирается на предположение, что переменные, которые назначены большие значения по релаксации Л. имеют большее влияние на достижение экономически эффективное решение и должна быть округлена до первого.

Эвристический H6

Вычислительные ОЦЕНКИ

Мы выполнили все эвристик в FORTRAN на RISC/6000 (модель 550) рабочей станции, который поддерживается IBM Оптимизация библиотеки подпрограмм (OSL). В этом разделе описываются 10 тестовых задач, используемых для оценки процедур, затем обсуждаются результаты тестов. С OSL не удалось решить ни одной из этих испытаний проблемы оптимальности в разумные сроки и с Есть никаких других специализированных эвристики, которые могут быть использованы для сравнения, мы оценили количество эвристик в качестве средства определения наиболее эффективного подхода к проблемы.

Тестовых задач

Испытания проводились на одном семействе 10 проблем, которые были основаны на фактических стратегических, площадь всей проблемы планирования на случай чрезвычайных связанных с Галвестон Bay Area. Были приняты меры, чтобы собрать комплексных наборов данных, которые представляют эту практического применения. Ли, Бард, Пинедо, Вильгельм (1993) отмечают, что испытания таких проблем, как это должно иметь приоритет над случайным проблем ", поскольку они чаще всего представляют собой алгоритм производительность на практике" (с. 122). Кроме того, эти испытания проблемы потенциально наиболее эффективной в демонстрации способности количественных моделей для создания стратегических, по всей зоне чрезвычайных планов.

Таким образом, 10 проблемы имеют общую структуру, отражающую Галвестон Bay Area.

9 риск точек,

2 существующих nonexpandable склады,

3 существующих, расширяемой склады,

3 новых потенциальных мест хранения,

30 типов компонентов,

9 типов систем,

18 разливов сценариев, а также

60 комбинаций ул.

Заинтересованный читатель может получить подробную информацию от "Аль Вильгельм и др. (1993) и MPS файлы данных из авторов. Стоимость строительства или изменить файл MPS является значительным, так что все тестовых задач были основаны на проблемы того же "размер". Тем не менее, этот размер составляет большого масштаба, его практического применения с участием 1869 общих целочисленных переменных и 3264 трудностей.

Таблица 1 описывает каждый из 9 типов систем, которые могут быть предписаны в тестовых задач, в том числе количество каждого вида компонент, который включает в себя его разлива сценарии к которым он может ответить, и его возможности очистки (в галлонов в час) . Эти данные представляют реальных системах; все они используются в открытом море или прибрежных очистки, в том числе системы VACU, которая может быть использована для удаления нефти из прибрежных вод. Мы предполагаем, что число людей, необходимых для эксплуатации каждая система может быть легко заранее и полный комплект развертывания персонала с оборудованием в ответ системы. Рисунок 2 изображает Галвестон Bay Area и связанных с ними рисков точек и мест хранения.

10 тестовых задач были построены оценки влияния двух факторов на время выполнения: (1) возможности системы, и (2) наличие компонента. Три уровня фактора 1 представлены различные возможности системы очистки:

Л = K ^ ^ к югу inqpr параметры оценки реальных возможностей системы и включены 10% деградации после каждого периода времени на сцене,

d2 = K ^ ^ к югу inqpr значения уровня дл были использованы без каких-либо деградации на сцене, и

D3 = оптимистичным оценкам К югу ^ ^ inqpr значения были получены путем добавления постоянной для каждого уровня дл стоимости и включить деградации после каждого периода времени на сцене.

Три уровня фактора 2 представлены различные вероятности, дем, что компонента типа электронной хранятся по месту нахождения м будет доступна для использования:

П = сигма-суб ^ ^ ет параметры оценки фактических наличность компонент,

F2 = сигма-суб ^ ет = 0,90 для всех е и м и

F3 = сигма-суб ^ ^ ет параметры были получены путем вычитания из 0,05 П значений.

Ожидалось, что оба этих фактора будут оказывать существенное влияние на планы, в том числе комплектующих покупки и, следовательно, требуемой пропускной способности склада хранения. Эксперименты были направлены на оценку воздействия этих параметров от среды выполнения.

Таблица 2 номера относится тестовой задачи к уровню каждого фактора. Проблемы я и 2 использовать те же самые уровни факторов 1 и 2, но они использовали различные параметры расходов в их целевых функций; O югу ^ ^ iqpr значения в задаче 2 500 добавили к значениям в задаче 1.

Все тестовых задач большого масштаба, общее целое число программ, которые представляют проблемы фактического масштаба и охвата, но их размер не позволяет нам получить оптимальное комплексное решение для любого из них. Эффективности эвристики, таким образом оценивается путем сравнения результатов они производят друг с другом, с оптимальным решением начального релаксации LP (табл. 5), а с нижней грани (табл. 3) рассчитывается по следующей релаксации задачи P :

Нижняя граница процедуры релаксации

Результаты испытаний

В таблице 3 представлены результаты эвристики Hl-H3, а также связанных с Нижняя граница Отдых процедуры с релаксацией LP. H1 явно лучшие среды выполнения, поскольку она связана решения только 4 Л. релаксации. Она предусматривает разумные решения, но дает лучшее решение только в 1 из 10 случаев (задача 8). H2 и H3, дают несколько более эффективных решений и требует примерно в то же время выполнения (между 4,32 и 6,13 минут); H3 дает лучшие значения решения в 6 из 10 задач. Интересно отметить, что H3 не имеют полиномиальную сложность, однако его автономной работы по этим проблемам, последовательно разумным. Следовал из Нижняя граница Отдых процессуального более жесткими, чем оптимальное решение для релаксации Л.П. для каждой задачи, а в среднем 36,05% улучшения. Время автономной работы для расчета каждого из этих нижней границы составляет порядка 20 минут.

Результаты эвристики H4-H7 сопоставлены в таблице 4. H5 дали лучшее общие результаты по этим вопросам, но каждый эвристический найти лучшее решение для некоторых проблем. Лучшее решение из этих 4 эвристики в среднем только 1,41% по сравнению с нижней границей, и в худшем случае (задача 9) лишь 4,8% по сравнению с нижней границей.

Время автономной работы этих эвристик были чуть-чуть больше, чем за 1 полугодие. Время автономной работы для пропускной способности сокращения процедуры (шаги 3, в 4в) в среднем около 1,25 минут (не представленных) и подготовлено постепенных усовершенствований. Эффективность процедуры зондирования показано в таблице 5 по сравнению с раствором первоначальное значение релаксации LP. Поскольку ни одно из эвристических доминировали другие с точки зрения последовательного назначения лучшим решением, и с выполнения для каждого эвристический вполне разумно, здравый подход предполагает осуществление всех эвристик, а затем, выбрав лучшее в результате решения.

Стоимость дополнительных возможностей склада мала по сравнению с другими параметрами расходов, так как большинство компонентов важно Галвестон Bay Area не нужно много пространства и потому, что пространство может быть найден во многих местах. Zm переменные необходимым при определении конфигурации системы в целом, хотя расходы на складские площади мала по сравнению с затратами на приобретение компонентов и операции реагирования. Переменные устанавливаются в порядке YXZ так что возможные решения целого могут быть определены с большей готовностью. Такой порядок был разработан путем рассмотрения технико-экономического обоснования, а не расходы. После Y переменные являются фиксированными, проблема гораздо меньше, и, как часть H3, OSL может оптимизировать над X и Z переменных в разумные сроки. Нижняя граница Отдых Процедура эффективна, потому Зондирование процедуры может исправить ряд переменных Z для обеспечения возможности и расслабляющая целостность требования по переменным X облегчает решение.

Ни один фактор, ни 2 (способность системы или компонента наличии) привели к практическим различия в среде любого эвристического. Далее, мы обсудим важные практические вопросы, связанные с применением модели.

ОБСУЖДЕНИЕ

В этом разделе мы обсудим применение модели в процессе принятия решений и определения политики. Мы предлагаем, как организации могут с выгодой использовать эту модель, почему они могли бы использовать модель, и как часто. Далее мы опишем источники данных. Наконец, мы предлагаем, как модель может быть использована для оценки текущей политики и проверить потенциальных новых.

Модель использования

Теперь рассмотрим, как эта модель может быть использована для оценки текущей государственной политики, а также в разработке новых. Первичного публичного политика такова, что виновная сторона должна отвечать требованиям очистки утверждения USCG. Обсуждение выше показывает, как каждая компания (или государственная организация) может использовать данную модель для разработки планов действий в определении того, какие компоненты и где купить для их хранения, а также как интегрировать компоненты доступны из различных мест для планирования комплексных повременных ответы . Таким образом, модель может быть использована для достижения консенсуса, что политика может быть реализована.

Может быть, второй самой важной политической речь идет о необходимости произвести экологически безопасных мер. Хотя многие экологические вопросы, открыты для публичного обсуждения, мы представляли их ввода данных, которые не позволяют биоремедиации или диспергаторы и позволяют горел только в нескольких изолированных точек риска. Таким образом, модель может быть использована для планирования ответных хотя некоторые методы могут быть сокращены в разных точках риска.

Третьим важным политики является то, что планы должны соответствовать требованиям ответ IP, RS отзыв, я т. л (пр), чтобы адекватно с каждым вероятно, разлива и защиты экологически уязвимых районах. Модель предусматривает необходимые покупки компонентов и их хранилищах с тем чтобы эти требования будут удовлетворены. По сути, модель включает в себя компонент наличие и реагирования деградации два практических факторов, которые, по-видимому, не рассматриваются современные методы планирования (Кодекс федеральных правил, 1994). Модель также может быть использован для оценки новых типов компонентов и систем реагирования.

Кроме того, модель может быть использована для оценки потенциальных новых стратегий. Например, если компонент мер наличие быть использована для "игры" подрядчиков принять участие в разлив ответы? Низкий уровень готовности к увеличению расходов, требуя от покупки дополнительных компонентов, а также может поставить под угрозу способность удовлетворять требования ответ. Тестовых задач продемонстрировать "что если" анализ нескольких уровнях доступности компонентов. Например, при использовании уровня I (дл) системы возможности, можно видеть, что 5% снижения доступности компонентов (уровней й и тестовых задач 1 и 7, соответственно) увеличивает общую стоимость почти на 3%. Анализ чувствительности, как это может быть использовано, чтобы установить целевой уровень доступности и даже для поддержки политики, касающейся квалификации.

Политики также могут быть созданы для более эффективного управления прямых ответов деградации системы через операционные процедуры (например, более частое переливание вакуум грузовых автомобилей или очистки насосы). Тестовых задач, также демонстрируют этот тип анализа чувствительности. Например, при использовании уровня 1 (П) компонента наличии, то можно увидеть, что улучшение (например, оптимистический сценарий) уровнях системы деградации (уровни дл и D3 в тестовых задач, 2 и 7, соответственно), снизить совокупную стоимость почти на 16%.

Таким образом, эта модель может быть использована для решения целого ряда прикладных вопросов, связанных принятия решений и определения политики. Мы представляем наши выводы.

ВЫВОДЫ

Эта статья дает единого представления стратегической, площадь всей проблемы планирования на случай непредвиденных и представляет собой общее целое, как модель помощи поддержки принятия решений для планирования добычи нефти ликвидации разлива. Практические аспекты проблемы управления включены и формулировка, насколько нам известно, только один, который занимается современным требованиям очистки разливов нефти. Это исследование было посвящено особенностям Галвестон Bay Area в силу ее важности в Техас и для всей нации и представляет его практического применения. Модель охватывает все важные аспекты планирования проблемы. Например, все возможные сценарии разлива рассматриваются и современным требованиям реагирования на имя, ссылаясь на повременных ответ отзыв, RS отзыв, я, если я (PR). Ответ системы состоят, используя компоненты из различных мест хранения предусматривают эффективные методы очистки при рассмотрении экологической чувствительности. Практические соображения были включены в модель ограничений и с помощью средств, используемых для моделирования наличие компонентов и деградации реагирования системы с течением времени. Модель позволит различным организациям подготовить планы действий, которые привлекают стратегически со всех мест хранения, учета согласованный набор планов для всех организаций в области ..

Количество эвристик (HI-H7), которые используют структуру проблемы были разработаны и оценивается с помощью набора тестовых задач на основе реалистичной применения в Галвестон Bay Area и при участии 1869 общих целочисленных переменных и 3264 трудностей. Эвристика H4-H7 предлагают практические способы производства "хорошо", возможные решения в достаточно разумные среды выполнения. Решение ценностей, которые они предусматривают в среднем, лишь 1,41% больше, чем нижняя граница, так что они не оставляют много возможностей для улучшения этих тестовых задач. Поскольку эти методы не очень сложны, они будут легко реализовать на практике.

Эвристики устанавливать хорошие планы на случай непредвиденных в разумных среды выполнения по проблемам практического размеры. В частности, эвристические H5, как представляется, "лучший выбор", так как она постоянно дает хорошие результаты с небольшими выполнения, сбор других эвристик может найти только несколько лучших решений в нескольких случаях.

Эта модель может использоваться в качестве помощи, решение всех соответствующих организаций. Например, судоходная компания может использовать его, дело только с точки риска, для которых она будет нести ответственность и разработки резервного плана с использованием оборудования для реагирования осуществляется его танкеров, при условии собственной береговой складских помещениях, а также подрядчики, которые будут наемных работать с крупными разливами. Подрядчик может использовать модель, касающиеся риска точки, для которых она имеет контракты с соответствующими ответственными сторонами для определения новой техники, которая может потребоваться и где его склады должны быть расположены. По всей зоне чрезвычайного плана, такие как, что оценивается в работе важна координация всех применимых оборудование и взаимодействия между соответствующими сторонами. Например, служба береговой охраны США (или государственных органов), могут использовать эту модель для оценки комбинированного потенциала реагирования ответственных сторон и подрядчиков, чтобы определить, какие дополнительные оборудование следует покупать и где они должны храниться. Во всех случаях, обеспечивает единую модель поддержки принятия решений, касающихся комбинаций альтернатив, возможно, и представляет практические аспекты (например, что реакция системы снижается потенциал с течением времени), которые не учтены ручных методов используемых в настоящее время ..

Мы ожидаем, что многие аспекты планирования на случай непредвиденных являются общими для всех областях, с тем, что модели, представленные в настоящем документе, могут быть применены, или легко адаптированы для применения в других районах. Каждая зона может иметь определенные уникальные особенности, которые влияют стратегического планирования (например, Галвестон Bay Area тепло, вследствие чего, как правило пятна быстро испаряется, а на Аляске областях сталкиваются с разными проблемами из-за ледяной воды). Тем не менее, различия, о которых мы знаем, могут быть размещены путем изменения параметров, а не самой модели. Таким образом, мы надеемся, что эти методы будут приняты промышленности для облегчения резервного планирования.

[В редакцию: 3 июля 1995. Принято: 25 марта 1996.]

^ ^ * SUP Этот материал частично основан на работе поддержке Техас программы Advanced Technology (СПС) в рамках гранта Количество 999903-282. Мы в долгу перед числом частных лиц и организаций, которые помогли нам обеспечить актуальность данного исследования. В частности, мы признаем, командующий Джон Салвесен, Порт-начальник оперативного отдела, а лейтенант К. Дэвид Веймер, оба из береговой охраны США, Управления по безопасности на море в Галвестон, штат Техас, за проявленный интерес к работе и за то, что можно собрать данные, описывающие применение в районе залива Галвестон. Мы также хотели бы выразить нашу признательность г-н Тим Мак-Кенна, директор ликвидации аварийных разливов нефти предупреждению и реагированию на программу, а г-н Рональд Бринкли, региональный менеджер по нефти предотвращения и ликвидации разливов, которые являются одновременно с Генеральной Техас Земля Office. Кроме того, это исследование выиграли от беседы с рядом лиц, в том числе г-н Тео Камлин, координатор программы-Техас

Мы признаем, умелым усилиям д-ра Санг Хо Чу, который собрал и сформулированы данные, используемые в наших тестовых задач и работы г-н Ахмет Kuyumcu, который запрограммирован части матрицы генератор построить MPS файлов. Кроме того, мы отмечаем, что первые две части были адаптированы из ранних записей подготовленный МЫ Вильгельм и А. Kuyumcu. Наконец, мы признаем конструктивные замечания 2 анонимных судей, что позволило укрепить раннюю версию этого документа ..

Ссылки

Aboudi Р.,

Балас Е.,

Белардо, S., Harrald, J., Уоллес, штат Вашингтон.,

Charnes, А. Купер, WW, Harrald, J., Кар ван, KR,

Charnes, А. Купер, WW, Harrald, J., Кар ван, KR,

Кодекс федеральных правил навигации и судоходных водах. (1994). Управление Федерального регистра национальных архивов и учетных документов США Government Printing Office, изменениями 1 июля 1994 г. (том 33, части 155-199).

Конрад, J.M. (1979). Разливы нефти: стратегия восстановления. Журнал управления прибрежной зоной, 4, 409-434.

Купер, Л. (1973). Гиперплоские поисковых алгоритмов для решения задач целочисленного программирования. IEEE Transactions по системам, человеку и кибернетики, SMC-3, 234-240.

Crow, P. (1996). США ликвидации разлива показывает заметное улучшение. Нефть и Газ Journal, 22-25.

новые Вальдес Еххоп законопроекта: $ 454 за галлон. (1994, 26 сентября). У. С. ньюс энд уорлд рипорт, 29.

Feo, T.,

Гари, M.R.,

Гловер, F.,

Ханн, R.W. (1992). Курс ручной: предотвращение разливов нефти и контроль за 90-х. Программа инженерной экологии, Департамента гражданской инженерии, Техас

Киркпатрик, S., Гелатт, C.D.-младший,

Kochenberger, ГА, Маккарл, Британская академия,

Ли, C.Y., Bard, J., Пинедо, М.,

Лин, S.,

Nemhauser, G.L.,

Папа, K. (1991, 7 мая). Разливов нефти угрозы ткацких станков. Houston Chronicle, стр. C-1.

Psaraftis, H.N., Baird, А.В.,

Рейни, G. (1992). Риска разливов нефти от транспортировки нефти в Мексиканском заливе. Труды семинара по физической Восстановление разливы, размещение на восьмом береговой охраны округа, штата Техас, Порт Тела Христова, и Корпус Кристи государственного университета, Корпус-Кристи, штат Техас, 131-142.

Зальцман, Морская пехота Великобритании,

Senyu, S.,

Береговая охрана США. (1992). Комендант уведомления 16471.

Вильгельм, W.E., Гейер, контр-адмирал,

В. Е. Вильгельм

Департамент промышленного производства Texas A

В. Ананд Сриниваса

Наука управления Отдела Боннер и Мур Associates, 2727 Аллен Parkway, Houston, TX 77019

Уилберт Е. Вильгельм является профессором по кафедре промышленной инженерии Техасского

Anand Сриниваса является членом команды инженеров по применению i2 Technologies, производства и поставок основе программного обеспечения фирмы. Он имеет степень доктора наук в промышленном строительстве из Техаса