МОДЕЛИРОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРОВЕДЕНИЯ ГРУЗОВЫХ ОПЕРАЦИЙ НА ПЛАТФОРМЕ «ПРИРАЗЛОМНАЯ» ПО ПОГОДНЫМ УСЛОВИЯМ
Аннотация
Принципиальной особенностью морской ледовой стационарной платформы «Приразломная» как элемента транспортной системы является его сложная и неоднородная структура, состоящая из средств грузообработки различного вида, характеризующихся своим расположением, ограничениями по доступности и регламентами работы в зависимости от складывающейся окружающей обстановки и типа обслуживаемых судов. Поэтому традиционный метод моделирования единых «окон погоды» для всего транспортного узла в данном случае оказывается неприемлемым. Описанный в статье альтернативный расширенный подход предполагает решение двух взаимосвязанных задач: информационное обеспечение данными о параметрах окружающей среды и формализация погодно-ориентированных критериев доступности работы конкретного судна у конкретного причального устройства. Для решения первой задачи был создан оригинальный алгоритм динамического моделирования погодных условий. Он представляет собой стохастический генератор виртуальных «сценариев» погоды как реализаций многомерного случайного процесса, качественные свойства и количественные характеристики которого идентифицируются по данным фактических наблюдений. Внутренняя логика реализованного погодного генератора, позволяющего с произвольным временным шагом порождать набор из 17 характеристик метеорологической, ветро-волновой и ледовой обстановки, представляет собой синтез формального статистического моделирования и физически обоснованных подходов. Для решения второй задачи был разработан формализованный алгоритм определения доступности каждого грузового терминала платформы по природным условиям. Особенностью алгоритма является то, что доступность каждого грузового терминала зависит от совместных значений всех природных параметров (скорость ветра, направление ветра, высота волн, толщина льда и т. п.), получаемых как выходной сигнал созданного стохастического погодного генератора. На основании выработанных правил и критериев принимается решение о состоянии доступности каждого конкретного терминала или средства грузообработки платформы.
Ключевые слова
морская транспортная система, грузовые операции, окно погоды, корреляция данных, имитационное моделирование, стохастический генератор погоды, доступность грузового терминала
Читать полный текст статьи: PDF
Список литературы
Maisiuk Y. Fleet Sizing for Offshore Supply Vessels with Stochastic Sailing and Service Times / Y. Maisiuk, I. Gribkovskaia // Procedia Computer Science. - 2014. - Vol. 31. - Pp. 939-948. DOI: 10.1016/j.procs.2014.05.346.
Milaković A. S. Optimization of OSV Fleet for an Offshore Oil and Gas Field in the Russian Arctic / A. S. Milaković, M. Ulstein, A. Bambulyak, S. Ehlers // ASME 2015 34th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. - American Society of Mechanical Engineers, 2015. - Pp. V008T07A005-V008T07A005. DOI:10.1115/OMAE2015-41366.
Eskandari H. A simulation-based multi-objective optimization study of the fleet sizing problem in the offshore industry / H. Eskandari, E. Mahmoodi // Maritime Economics & Logistics. - 2016. - Vol. 18. - Is. 4. - Pp. 436-457. DOI:10.1057/mel.2015.21.
Малыханов А. А. Имитационное моделирование логистики снабжения арктических буровых платформ / А. А. Малыханов, В. Е. Черненко // Имитационное моделирование. Теория и практика. Седьмая всероссийская науч.-практ. конф.: тр. конференции в 2 т. - Т. 2. - М.: Ин-т проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2015. - С. 210-213.
Vanek O. Agent-based model of maritime traffic in piracy-affected waters / O. Vanek, M. Jakob, O. Hrstka, M. Pechoucek // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. - 2013. - Vol. 36. - Pp. 157-176. DOI: 10.1016/j.trc.2013.08.009.
Зайкин Д. А. Комплексная имитационная модель морской транспортно-технологической системы платформы «Приразломная» / Д. А. Зайкин, А. А. Кондратенко, А. Б. Крестьянцев, О. В. Таровик, А. Г. Топаж // Арктика: экология и экономика. - 2017. - № 3 (23). - С. 86-102. DOI: 10.25283/2223-4594-2017-3-86-102.
Nikishova A. Uncertainty quantification and sensitivity analysis applied to the wind wave model SWAN / A. Nikishova, A. Kalyuzhnaya, A. Boukhanovsky, A. Hoekstra // Environmental Modelling and Software. - 2017. - Vol. 95. - Pp. 344-357. DOI: 10.1016/j.envsoft.2017.06.030.
Кондратенко А. А. Моделирование систем арктического морского транспорта: основы междисциплинарного подхода и опыт практических работ / А. А. Кондратенко, А. Б. Крестьянцев, О. В. Таровик, А. Г. Топаж // Арктика: экология и экономика. - 2017. - № 1 (25). - С. 86-101.
Топаж А. Г. Программный комплекс имитационного моделирования для проектирования и анализа морских транспортных систем / А. Г. Топаж, О. В. Таровик, А. В. Косоротов, А. А. Бахарев // Труды третьей международной науч.-практ. конф. «Имитационное и комплексное моделирование морской техники и морских транспортных систем» - «ИКМ МТМТС 2015». - СПб.: АО «Центр технологии судостроения и судоремонта», 2015. - C. 143-147.
Зайкин Д. А. Использование имитационного моделирования для анализа морской транспортно-технологической системы платформы «Приразломная» / Д. А. Зайкин, А. Б. Крестьянцев, О. В. Таровик, А. Г. Топаж // Транспорт Российской Федерации. - 2017. - № 1 (68). - С. 44-48.
Richardson C. W. WGEN: A model for generating daily weather variables / C. W. Richardson, D. A. Wright. - U. S. Department of Agriculture, Agricultural Research Service, 1984. - 83 p.
Рожков В. А. Многомерный статистический анализ полей общей сплоченности морского льда северной полярной области / В. А. Рожков, В. М. Смоляницкий // Известия Русского географического общества. - 2007. - Т. 139. - № 3. - С. 22-31.
Ермаков С. М. Статистическое моделирование / С. М. Ермаков, Г. А. Михайлов. - 2-е изд. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 1982. - 296 с.
Padman L. A barotropic inverse tidal model for the Arctic Ocean / L. Padman, S. Erofeeva // Geophysical Research Letters. - 2004. - Vol. 31. - Is. 2. - DOI: 10.1029/2003GL019003.
Coastal Engineering Manual (CEM), Engineer Manual 1110-2-1100. - U.S. Army Corps of Engineers, 2002, Washington, D.C. (6 volumes).
Об авторах
Зайкин Дмитрий Аркадьевич - заместитель начальника Управления - начальник отдела эксплуатации флота
ООО «Газпром нефть шельф»Топаж Александр Григорьевич - доктор технических наук, ведущий научный сотрудник
ФГУП «Крыловский государственный научный центр»Косоротов Андрей Викторович - Ведущий инженер
ФГУП «Крыловский государственный научный центр»
