Improving the mathematical formulation for the detailed scheduling of refined products pipelines by accounting for flow rate dependent pumping costs

This work presents a continuous-time mixed-integer linear programming (MILP) formulation to find the best detailed schedule for single-source multi-product pipelines, minimizing the total operating costs. By knowing the aggregate plan including pumping and delivery tasks, the best detailed solution tends to minimize pump stoppage/restart costs as well as pumping energy charges associated to the head loss inside the pipeline, which are strongly dependent on the flow rate at every pipeline segment. Pumping costs for transporting products into the pipeline are estimated by introducing a novel piecewise linear calculation of the energy loss. The proposed approach is applied to find the optimal detailed schedule for a real-world case study consisting of a single source pipeline with multiple offtake stations. Important reductions in the operational costs with regards to previous contributions are obtained.Fil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Cafaro, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Cerda, Jaime. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico Para la Industria Química (i); Argentin

Improving the mathematical formulation for the detailed scheduling of refined products pipelines by acconting for flow rate dependent pumping costs

This work presents a continuous-time mixed-integer linear programming (MILP) formulation to find the best detailed schedule for single-source multi-product pipelines, minimizing the total operating costs. By knowing the aggregate plan including pumping and delivery tasks, the best detailed solution tends to minimize pump stoppage/restart costs as well as pumping energy charges associated to the head loss inside the pipeline, which are strongly dependent on the flow rate at every pipeline segment. Pumping costs for transporting products into the pipeline are estimated by introducing a novel piecewise linear calculation of the energy loss. The proposed approach is applied to find the optimal detailed schedule for a real-world case study consisting of a single source pipeline with multiple offtake stations. Important reductions in the operational costs with regards to previous contributions are obtained.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Optimal Production Strategies for the Development of Mature Oil Fields through Polymer Flooding

Polymer flooding is one of the most extensively applied techniques for enhanced oil recovery (EOR) that relies on increasing the injected fluid viscosity by adding polymers in different concentrations. The aim is to improve the mobility ratio between the oil and the displacing fluid, reducing channeling effects and boosting sweep efficiency. In this work, a mixed-integer nonlinear optimization approach is developed in order to address production planning decisions, also assessing the convenience of polymer flooding in EOR projects on screening stages. This decision-making tool allows establishing optimal polymer injection strategies, setting fluid injection rates and polymer concentrations, selecting wells, and scheduling slug change operations over the planning horizon, with the aim of maximizing the net present value of the project. We propose a novel formulation combining transport phenomenon models, well productivity forecast, and geometric abstraction of the reservoir in order to address both technical and economic decisions with low computational effort. Results show that optimized strategies may outperform typical operations by up to 17% and can be found in shorter central processing unit times in comparison to traditional reservoir simulation approaches. The model has been used to tackle problems with up to 7 wells and can be tuned to different reservoir conditions.Fil: Presser, Demian Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin

Optimización de estrategias para la recuperación de petróleo mediante dióxido de carbono.

En este trabajo se presenta una herramienta de toma de decisionesmediante programación matemática mixta entera no lineal (MINLP) quepermite definir la mejor estrategia de operación de proyectos derecuperación de petróleo con dióxido de carbono (EOR-CO2). El enfoquesurge de la necesidad de contar con herramientas prácticas para decidiracerca de la conveniencia de profundizar en iniciativas avanzadas para laproducción de hidrocarburos, evitando incurrir en costosas simulacionesgeológicas en casos donde los indicios de rentabilidad no sean losuficientemente alentadores. De esta manera, el modelo propuesto buscaestablecer las mejores condiciones de operación para un proyecto EOR-CO2estimando el máximo Valor Actual Neto (VAN) esperable. El objetivo esseleccionar convenientemente los pozos productores e inyectores a operaren cada período, fijar la tasa de CO2 a inyectar en cada pozo, y diagramarel plan de mantenimiento de pozos y conversiones requeridas paramaximizar la productividad. Si bien el modelo formulado busca definirlineamientos para la explotación de campos maduros medianterepresentaciones confiables del comportamiento de los yacimientos, nopretende agotar en profundidad los aspectos técnicos vinculados a estosproyectos. El aporte fundamental de la herramienta es la determinación deuna estrategia de explotación de recursos mediante EOR-CO2 cuando elVAN esperado es positivo, y un criterio preciso para descartar casos en loscuales, aún en las mejores condiciones, la inversión no se justifique.Fil: Presser, Demian Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin

Evaluación de formulaciones matemáticas alternativas para la planeación óptima de flotas de vehículos bajo incertidumbre

El dimensionamiento y planeación de flotas de vehículos es un proceso crítico en toda industria que requiera el abastecimiento de materiales y servicios en sitios geográficamente distribuidos. Con frecuencia, la demanda de estas operaciones es incierta y produce serias dificultades en la gestión de contratos y en la asignación eficiente de vehículos para alcanzar los niveles de servicio requeridos a costos razonables. El presente trabajo tiene como objetivo revisar, validar y comparar dos de las principales contribuciones de los últimos años relativas al dimensionamiento y planificación de flotas de vehículos bajo condiciones inciertas. Para ello, se proponen casos de estudios de referencia que se resuelven para evaluar el desempeño de ambas formulaciones con el objetivo de delinear conclusiones en torno a sus capacidades. En particular, se establece una comparación exhaustiva de abordajes novedosos mediante programación matemática mixta-entera lineal con los tradicionales enfoques de programación estocástica propuestos en la literatura. En todos los casos, se busca establecer la mejor estrategia de contratación de vehículos, bajo diferentes alternativas de adquisición, y su correspondiente preasignación a servicios con un fuerte carácter aleatorio, con el objetivo de minimizar los costos de contratación e incumplimiento esperado de la demanda. En resumen, la exposición busca brindar lineamientos generales para la adopción de herramientas de planificación de flotas, comparando abordajes modernos (donde el nivel de servicio constituye una variable de decisión de los modelos de optimización), con formulaciones estocásticas afianzadas (en donde las decisiones de primer y segundo nivel se optimizan en torno a valores esperados de demanda). Se establecen importantes conclusiones acerca de la flexibilidad y precisión de cada uno de los enfoques.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Optimal Strategies for Carbon Dioxide Enhanced Oil Recovery under Uncertainty

This work presents a two-stage stochastic programming model to optimize the expected net present value (ENPV) of CO2-EOR projects under uncertainty. The mathematical formulation relies on a multi-period planning approach aimed to find the optimal exploitation strategy for a mature oil reservoir. Given uncertain prices and productivity scenarios, the model sets the most convenient time to launch the CO2-EOR project, and establishes efficient operating conditions over the planning horizon. It determines the number of production and injection wells to operate at every period, the CO2 injection rate in every well, and the timing for maintenance and conversion tasks. The problem complexity grows rapidly with the number of wells and scenarios considered, resulting in a large-scale decision-making problem. Well productivity forecast functions are nonlinear (typically hyperbolic), yielding a mixed integer nonlinear (MINLP), nonconvex formulation. A moving horizon framework is adopted to take recourse actions when uncertain production parameters are revealed. The proposed approach helps operators to increase CO2-EOR profitability by minimizing losses in low-price and productivity scenarios and maximizing the gain under more promising conditionsFil: Presser, Demian Javier. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Cafaro, Vanina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Zamarripa, Miguel. Oak Ridge Institute For Science And Education; Estados UnidosFil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina13th International Symposium on Process Systems Engineering (PSE 2018)San DiegoEstados UnidosComputer Aids for Chemical Engineerin

Synchronizing Operations in Multiproduct Batch Facilities Producing Semifinished and Final Products

Integrated industrial facilities usually make semifinished (SF) products required for the production of a significant number of end products through different batch processes. Each one may involve a series of processing stages with several units running in parallel and intermediate tanks between stages. Moreover, such processes can manufacture several products but one at a time. SF products are temporarily stored in dedicated tanks from where they are supplied to the demanding production lines. Many complex process structures can be viewed as a network of interconnected linear processes. The presence of dedicated tanks allows batch mixing and splitting and changing of the batch size with the linear process. This work introduces a general precedence-based mixed-integer linear programming model for the short-term scheduling of integrated facilities producing SF and end products using different batch sequential processes. The batch facility is operated in a make-to-order environment, with several customer orders involving the same end product. A critical task is to synchronize the scheduling of the processes making SF and end products. This requires determining lot-sizing and scheduling of the processing lines all at once. In addition, the inventory of SF-products should be monitored to avoid overloading and running out conditions in their dedicated tanks. A significant number of examples have been solved to optimality in reasonable CPU times.Fil: Cerda, Jaime. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin

Novel Mathematical Approaches for the Structural Synthesis of Heat Exchanger Networks

This work presents new systematic approaches for the synthesis of heat exchanger networks (HENs) relying on efficient optimization models. The basic idea consists of partitioning the process streams into a set of nonoverlapping substreams with variable temperatures ranges and exchanging heat among such hot and cold substreams. The problem objective is to synthesize the configuration of the HEN featuring either minimum utility usage or minimum total cost, even if stream splitting is required. First, a mixed-integer linear programming (MILP) model is introduced to systematically find the detailed structure of HENs reaching the minimum utility usage (MUU) target with the minimum number of units. Isothermal mixing of the stream branches is assumed, and a fixed minimum approach temperature (ΔTmin) is arbitrarily chosen. The model is then generalized to minimize the HEN total cost, including the capital cost, by considering the minimum approach temperature as a new problem variable. As a result, nonlinearities arise in the objective function, leading to a mixed-integer nonlinear (MINLP) formulation. The MINLP also includes nonlinear constraints when nonisothermal mixing is allowed. Both simultaneous approaches have been validated by efficiently solving 45 benchmark examples from the literature. Compared to previous contributions, savings of up to 37% in the total costs have been achieved.Fil: Cerda, Jaime. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Cafaro, Diego Carlos. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin

Detailed Scheduling of Oil Products Pipelines with Parallel Batch Inputs at Intermediate Sources

Pipelines constitute the dominant inland transportation mode for crude oil and oil products. Lots of refined products such as gasoline, jet fuel and diesel are shipped from refineries and seaports to truck-loading terminals by multiproduct pipelines. Planning the operation of multiproduct pipelines is a very difficult task demanding efficient tools to get safe, on-time, low-cost and high-quality movement of the oil products. Some approaches have been recently proposed to cope with the detailed scheduling of unidirectional pipelines featuring a single input at the origin and multiple receiving terminals along the line. However, many pipelines present several input stations at intermediate locations and even dual-purpose (input/output) nodes. Therefore, it becomes necessary to reformulate detailed scheduling models to account for pipeline systems with multiple sources and intermediate offtake points. The new mathematical formulation developed in this work permits to obtain the optimal sequence of detailed pumping and stripping tasks that minimizes the overall flow restart and stoppage costs, through the least number of operations. The advantages of the new approach are illustrated by solving a real-world case studyFil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - CONICET- Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Cafaro, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - CONICET- Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Mendez, Carlos Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - CONICET- Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (i); ArgentinaFil: Cerda, Jaime. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico - CONICET- Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química (i); Argentin

Efficient planning of crude oil supplies through long-distance pipelines

This work introduces a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) formulation for the efficient planning of crude oil supplies to a major refinery, through a long-distance pipeline. The proposed approach combines the potentials of slot-based and general precedence continuous-time representations to simultaneously address two problems that are typically decoupled: pipeline transportation and crude oil blending. General precedence sequencing variables coordinate incoming/outgoing flows to/from every tank, while crude oil batches are traced into the pipeline following a slot-based scheme. The model precisely monitors key component concentrations, keeping oil properties within admissible ranges. Since the proposed formulation is nonconvex, an efficient solution strategy is followed and a tailored relaxation is subsequently solved to assess the quality of the solutions achieved. Results show that the model is able to find very efficient solutions to real-world case studies in modest CPU times.Fil: Cafaro, Vanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Pautasso, Pedro Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cerda, Jaime. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; ArgentinaFil: Cafaro, Diego Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química. Universidad Nacional del Litoral. Instituto de Desarrollo Tecnológico para la Industria Química; Argentin