Modellierung und Simulation waren der Schlüssel zur Lösung eines bedeutenden Problems in der Öl- und Gasindustrie: Wie können Störungen durch Unterbrechungen in einer einzelnen Pipeline gemildert und die Versorgung der Kunden mit minimalen Unterbrechungen aufrechterhalten werden, um ein hohes Serviceniveau aufrechtzuerhalten. Der Kunde leitete verschiedene Erweiterungsprojekte ein, um die Speicherkapazität einer bestehenden Pumpstation zu erhöhen. Es wurde befürchtet, dass die zukünftige Nachfrage die Kapazität übersteigen könnte. Der Kunde war daran interessiert, die optimale Anzahl, Größe und Anordnung der Tanks des neuen Terminals zu ermitteln, um eine möglichst kosteneffiziente Nutzung des Kapitals im Hinblick auf betriebliche Vorteile für seine Endkunden zu erreichen. Die Vorteile des neuen Terminals sollten unter anderem darin bestehen, dass trotz der Schwankungen bei der Lieferung von Chargen an die Endkunden eine bessere Versorgung des Terminals mit Mainline-Inputs gewährleistet ist und umgekehrt bei Störungen im vorgelagerten Bereich die Konsistenz und Vorhersagbarkeit der Chargenlieferungen an die Endkunden sichergestellt ist.
Der Kunde war Eigentümer und Betreiber eines Ölpipelinesystems in Kanada und den Vereinigten Staaten und untersuchte im Rahmen einer Kapazitätserweiterung der Pipeline den Bedarf an Inline-Lagerung. Eine Reihe verschiedener Konfigurationen und Größen von Lagertanks mussten in Betracht gezogen und analysiert werden, und durch den Einsatz fortschrittlicher Modellierung und Simulation wurde eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht und als Best Practice anerkannt. Genauer gesagt, wurde ein Modell gesucht, das die verschiedenen Eingänge und Ausgänge der Hauptleitung in einer Sequenz nach dem FIFO-Prinzip (first in - first out), geplante Wartungsarbeiten und zufällige Verlangsamungen des Betriebs oder Ausfallereignisse entweder vor oder nach dem Terminal berücksichtigt.
Dieses Papier und die dazugehörige Präsentation bieten einen Überblick über das zu modellierende System, eine Demonstration des entwickelten Modells und stellen einige der besten Praktiken und Ansätze vor, die bei der Darstellung des digitalen Zwillings des Terminals angewendet wurden.
Das Ziel dieser Simulationsstudie war es, die Leistung eines vorgeschlagenen zukünftigen Inline-Terminals zu bewerten. Eine Analyse der Pufferkapazität war erforderlich, um festzustellen, ob die vorgeschlagene Tankanlage den künftigen Anforderungen an die Produktionslieferung gerecht werden würde. Von Interesse waren die Identifizierung von Kapazitätsbeschränkungen sowie finanziell realisierbare Lösungen zur Abmilderung der Auswirkungen von vor- und nachgelagerten Störungen. Das Simulationsmodell diente auch als digitaler Zwilling, mit dem der Kunde verschiedene Chargenplanungslasten und Betriebsregeln und -methoden für die Tanknutzung testen konnte.
Die vom Kunden bevorzugten Simulationssoftwarepakete wurden nicht spezifiziert, aber aufgrund des kurzen zur Verfügung stehenden Zeitrahmens, des Wunsches des Kunden, das Modell langfristig zu betreiben, und auf der Grundlage der Ergebnisse der anfänglichen Phase der funktionalen Designspezifikation wurde die Simio-Software ausgewählt.
Das anfängliche Pflichtenheft enthielt eine detaillierte Systembeschreibung und identifizierte die Modell- und Projektannahmen für alle beteiligten Akteure. Darüber hinaus wurden die Modelleingänge und -ausgänge sowie der Modellierungsansatz im Rahmen dieser Spezifikationsphase frühzeitig entwickelt, überprüft, verfeinert und genehmigt, um sicherzustellen, dass die Modellentwicklung schnell und ohne unerwartete Verzögerungen durchgeführt werden konnte.
MOSIMTEC implementierte eine Kombination aus diskreter (Batch) und kontinuierlicher Flussobjektlogik, um die Produkte in den verschiedenen Phasen entlang der Pipeline und der geplanten Lagereinrichtung darzustellen. Die Systemnachfrage, oder in diesem Fall die Produktchargen, die von der vorgelagerten Pipelineversorgung kommen, wurden so konzipiert, dass sie auf benutzerdefinierten deterministischen Eingabeplänen oder zufälligen Ereignissen basieren. Die Systeminfrastruktur, d. h. die Tanks und Anschlüsse, wurden so konzipiert, dass sie in Bezug auf die Anzahl und die entsprechende Kapazität konfigurierbar sind.
Das Modell wurde so konzipiert, dass es die erwartete Variabilität der Durchflussraten an verschiedenen Knotenpunkten innerhalb des Systems angesichts geplanter und ungeplanter Wartungsarbeiten sowie die Variabilität aufgrund von Seitenwahl und Durchflussänderungen zwischen Chargen berücksichtigt. Die Modellergebnisse visualisierten den aktuellen Systemstatus und zeigten Systemengpässe in Bezug auf die Speichernutzung und den Durchflussstau auf.
Zur Unterstützung der Verifizierung und Validierung sowie einer detaillierten Ursachen- und Wirkungsanalyse wurden detaillierte Protokolle konfiguriert, um Ereignisse im Produktfluss durch das System sowie Änderungen des Systemstatus zu melden.
MOSIMTEC war in Zusammenarbeit mit dem Kunden in der Lage, den geplanten Terminalfluss sowohl zu visualisieren als auch statistisch zu analysieren und insbesondere die erwarteten Leistungssteigerungen und Auswirkungen für verschiedene Konstruktions- und Betriebskonfigurationen mit einem hohen Maß an Sicherheit zu quantifizieren. Das dynamische Simulationsmodell war im Gegensatz zu herkömmlichen statischen Berechnungen besser in der Lage, die einzigartige Kombination von Ereignissen und die daraus resultierenden Auswirkungen darzustellen. Insbesondere die intermittierende und zufällige Variabilität des Durchflusses innerhalb des komplexen Systems in Bezug auf Ausmaß und Zeitpunkt des Ereignisses hätte in einer statischen Berechnung nicht genau dargestellt werden können.
Der Einblick, den das Modell verschaffte, erleichterte die Tiefe der Analyse, die erforderlich war, um den Geschäftsfall der Kapazitätserweiterung vollständig zu rechtfertigen, so dass der Kunde in der Lage war, die Bedingungen, unter denen sowohl die Versorgung als auch die Lieferung funktionieren mussten, vollständig zu verstehen - angesichts der technischen Entscheidungen, die er letztendlich traf.
Der Kunde war in der Lage, die Ergebnisse der Szenarioanalyse des Modells zu nutzen, um zuversichtlich Empfehlungen für den Tankbedarf und die Betriebsphilosophie abzugeben, um die gewünschten Servicelevels zu erreichen. Das Modell dient auch als solide Grundlage für künftige Zwecke als digitaler Zwilling für die Integration im Hinblick auf betriebliche Entscheidungsunterstützung und Risikominderung.