2024年4月13日发(作者：)

PortOperation　.4(SerialNo.247)

煤炭码头堆场垛位分配优化模型研究

彭骏骏

中交第四航务工程勘察设计院有限公司

　　摘　要:

针对煤炭码头堆场空间利用不充分、垛位分配不合理等问题,着重考虑堆场优化的关键影响因素,

以作业计划期内堆场空间利用最大化为优化目标,建立码头堆场垛位分配模型,并为到港船舶垛位分配问题设计

求解算法。通过实例及仿真,验证了煤炭码头堆场垛位分配优化模型的可行性与合理性。

　　关键词:

煤炭码头;堆场;垛位分配;优化模型

ResearchonOptimizationModelforStackPlanningofCoalTerminalYard

CCCC-FHDIEngineeringCo.,Ltd.

PengJunjun

　　Abstract:

Inviewofinsufficientspaceutilizationandunreasonableallocationofstackingplanningincoalterminal

yard,consideringthekeyinfluencingfactorsoftheyardplanandtakingthemaximumutilizationoftheyardduringtheoper-

ationplanningperiodastheoptimizationobjective,lgorithmis

optimizationmodelforstackplanningofcoalterminalyardareverified.

htheexampleandsimulation,thefeasibilityandrationalityofthe

　　Key

words:

coalterminal;yard;stackplanning;optimizationmodel

1　引言

码头堆场是煤炭在码头中转运输的缓冲区,在

现有堆场条件下,更合理地进行堆位分配,对提高

堆场的利用率、提高码头生产能力有着重要意义。

余艳英

[1]

、刘园香等

[2]

针对煤炭码头堆场的合理

并利用仿真技术进行了定量分析。Andrew

Lima

[3]

场调度优化方面主要集中在集装箱领域,对煤炭码

头堆场调度优化研究相对较少,且在对煤炭堆场进

行研究时,缺乏一定的量化标准,优化结果往往只是

局部合理,缺乏整体计划性。因此,本文以煤炭中转

码头(卸船为海运大船,装船为小型驳船)为对象,

首次从码头计划整体的角度出发,借助堆场网格化

的描述方法,以作业计划期内堆场空间利用最大化

为优化目标,建立了码头计划期内到港装卸船舶的

垛位分配模型,并给出了相应算法。

利用提出了堆场网格化的描述方法及优化策略,

基于启发式算法构建了堆场分配问题的关键邻域

搜索模型,其研究对场地分配问题的优化在较短

的时间内改善了初始方案的质量。Kim等

[4]

研究

件杂货及散货在不同标准下的堆放策略。王煜

等

[5]

利用知识工程中的知识获取及规则推理方

法,结合煤炭码头堆场管理原则和作业设备的特

征,建立了基于知识工程的煤炭码头堆场分配模

型。宋昕

[6]

基于本体和进化算法设计了散杂货港

口堆场智能调度系统,采用定性推理和定量计算

相结合的方式,成功求解了多约束、多优化目标的

堆场调度问题。

从以上研究可以看出,学者对煤炭码头堆场的

研究主要集中在堆场管理与堆存策略上,在码头堆

36

2　场垛位分配优化模型

2.1　堆场垛位分配问题描述

船舶到达码头前,码头计划人员会根据相关装

卸信息为其分配堆场垛位,但由于船舶装载量、煤

种、堆场自身状况等多种因素的影响,计划人员根据

人工经验进行堆场分配时不能面面俱到,易导致后

续煤炭进场时出现给一个煤种分配多个卸船垛位等

的情况,大大增加了码头作业的复杂度,降低了码头

作业效率和堆场利用率。在此背景下,以煤炭码头

网格化堆场为研究对象,考虑计划期内(3~5

d)到

港船舶次序、船舶装载量、煤种、货主、堆场状态等信

港口装卸　2019年第4期(总第247期)

息,以堆场利用最大化为优化目标,建立相应的堆场

调度模型。可简单描述为:煤炭码头计划期内有C

艘卸船船舶(海运大船)、D艘装船船舶(小型驳船)

到港,要求所有到港船舶垛位安排完成后,堆场有最

2.2　堆场网格化描述

堆场网格化即根据码头资源属性(堆场面积、

堆场设备状况等),将煤炭码头条形堆场细分为连

续的、一定容量的矩形网格,并对网格进行编号,各

块连续空闲空间为空闲垛位,各块连续被占用空间

为占用垛位(见图1)。可有:

L

=

n

L

1

(1)

大的利用空间。

式中,n为堆场划分网格数量;L为条形堆场总长

度;L

1

为网格宽度。

码头煤炭堆放过程中,通常根据客户和品种不

同分开堆放,垛位之间存在一定的间距,根据实际情

况往往是1个或半个网格宽度;并且由于每种煤的

密度有差别,每个网格容量是随储煤煤种的不同

而变化的,如当船舶到港后,根据装(卸)船舶装

(卸)煤量需求,可计算出其所需装(卸)堆场连续

刻度数:

m

=

Q

q

(2)

式中,Q为船舶装(卸)煤量;q为条形堆场该种煤

单位网格容量;m为所需装(卸)网格数。

图1　网格化堆场

2.3　模型参数设置

c

3

…c

g

};g为计划期内卸载的船舶数目;D为装船

船舶集合,D

=

{d

1

,d

2

,d

3

…d

h

};h为计划期内需要

卸载的船舶数目;E为计划期内到港船舶集合E

=

C

∪D;M为码头内所有装卸煤种集合;A为码头内煤

炭所有货主集合;J为码头内堆场集合,J

=

{j

1

,j

2

,

j

3

…j

s

},共s条堆场;M

j

为可存放在堆场j中的煤种

集合;I

j

为堆场各块空闲垛位集合;F

j

为堆场j各块

占用垛位集合;M

f

为堆场上堆存煤种集合,f∈F;

F

a

为货主a在堆场上堆存煤的垛位集合,a∈A;l

j

为堆场j相对宽度大小;r

ji

为在堆场j空闲垛位i上

空闲的网格数;s

c

为卸船船舶c需求卸载量;t

d

为装

船船舶d需求装载量;b

f

为占用垛位堆存量;n

c

为

卸船船舶c分配的垛位数;n

d

为装船船舶分配的垛

位数。

2.4　模型优化目标及假设条件

考虑堆场空间利用最大化的优化目标,堆场对

计划期内所有船舶进行堆存和取料作业后,应使堆

场各块连续空闲空间相对最大,目标函数可表示为:

Z

=

max

(

r

∑∑

j∈J

i∈I

0

j

j∈J

i∈I

0

j

0

jij

0

jij

设置参数如下:C为卸船船舶集合,C

=

{c

1

,c

2

,

0

式中,I

0

j

、r

ji

表示计划期内所有船舶装卸完成后堆

场状态集合与变量。对于单艘船舶,堆场上分配的

垛位应尽可能连续。

到先服务的原则进行。

优化模型的假设有如下几个方面:

(1)

码头装卸过程中计划期内拟到港船舶按先

(2)

计划期内,到港船舶装载煤种、货主、容量

及到港次序信息已知。

装船船舶装载。

2.5　模型约束

(3)

码头堆场能满足计划期内到港船舶的装卸

和堆存需求。

(4)

计划期内,船舶卸载的煤不被计划期内的

式(4)保证卸船船舶卸下的煤种存放在特定的堆场

上;式(5)保证装船船舶需求煤种应该是现在堆场

上堆存的煤种。

约束2:垛位与容量约束

i

c

⊂I

j

,∀c∈C,∃j∈J

f

d

⊂(F

j

∩F

a

),∀d∈D,∀a∈A

s

c

≤

∑∑

(r

ji

-

1)·q

jc

,∀c∈C

j∈Ji∈I

约束1:煤种约束

m

c

⊂M

j

,∀c∈C,∃j∈J

m

d

⊂M

f

,∀d∈D,∀f∈F

(4)

(5)

l

)

2

2

(

∑∑

rl

)

(3)

(6)

(7)

(8)

37

PortOperation　.4(SerialNo.247)

t

d

式(6)保证卸下的煤存放在堆场空闲垛位

≤b

fd

,∀d∈D,∃f∈F

,堆垛间

(9)

距为一个网格刻度距离;式(7)保证装船船舶需装

载煤的垛位和货主需求;式(8)保证卸下的煤量能

存放在堆场上;式(9)保证所装船船舶需装的煤量

小于堆场堆存量。

约束3:装卸船舶垛位数分配约束

n

n

c

≤n

c

)(10)

d

式(10)、(11)保证为装卸船船舶分配的垛位数最

≤min(

min(

n

d

)(11)

小,减少船舶作业过程中流程的切换。

3　模型求解算法

由于计划期内码头垛位分配问题具有复杂约束

的组合优化问题,为降低问题的求解难度,考虑到中

转煤炭码头“卸大船、装小船”的作业特点,本文煤

炭码头堆场垛位分配问题整体求解策略分如下几个

步骤进行

舶为间隔点

Step1:

。

根据船舶到港先后顺序

,将到港的装船船舶分为多段

,以到港卸船船

,同一个段

的装船船舶组成

Step2:取出计划期内到港船舶的第一段

“同组装船船舶”。

装船船舶”。

“同组

该段装船船舶堆场垛位位置

Step3:设计装船船舶堆场垛位分配算法

。

,确定

成后的堆场状态

Step4:更新第一段

,取出第一艘卸船船舶

“同组装船船舶”

。

垛位分配完

该卸船船舶堆场垛位位置

Step5:设计卸船船舶堆场垛位分配算法

。

,确定

重复

Step6:

Step3,

取出计划期内下一段

直到所有的装船船舶堆场垛位安排完毕

“同组装船船舶”,

为止

Step7:

。

完成后

更新上一段“同组装船船舶”

Step6,

的堆场状态,取出第一艘卸船船

垛位分配

舶,重复

毕为止

直到所有的同组卸船船舶堆场垛位安排完

3.1　

(1)

装船船舶垛位分配算法

。

按照到港先后顺序,取“同组装船船舶”中

第一艘装船船舶,确定装船船舶需求煤种,若船舶需

求为多煤种

(2)

,则转化为多个单煤种计划进行操作。

垛位集合确定。根据煤种容量、货主需

求,确定是否存在一对一装船垛位集合,即针对1

个单煤种堆场计划1个垛位就可以满足容量需

求;若一对一集合为空,则继续确定一对二组合垛

位集合;若为空,以此规律继续选择堆场计划垛位

38

集合。

描集合中垛位或组合垛位容量

(3)

垛位优化选择。在确定的垛位集合中,扫

,并与相应的计划需

求容量作减法运算,选择差值相对较小的垛位或垛

位组合

(4)

。

垛位具体刻度确定。计算计划容量对应所

需的网格数(若为小数向上取整),并从选择垛位的

一端开始取料,以确定具体刻度位置(注:取料时选

择靠近空闲垛位容量较大的一端)。

(2)~

(5)

(5)

更新垛位状态信息,取出下一艘船舶,按

(6)

当所有

步骤进行堆场垛位分配

“同组装船船舶”

。

垛位分配完毕后,

3.

算法终止

2　

(1)

卸船船舶垛位分配算法

。

取出卸船船舶,确定卸船船舶需求煤种,若

船舶需求为多煤种,则转化为多个单煤种计划进行

操作。

(2)

根据煤种容量、货主需求,确定是否存在一

对一卸船垛位集合,即针对1个单煤种堆场计划1

个垛位就可以满足容量需求;若一对一集合为空,则

继续确定一对二组合垛位集合;若为空,以此规律继

续选择堆场计划垛位集合

(3)

。

垛位优化选择。在确定的垛位集合中,扫

描集合中垛位或组合垛位容量,并与相应的计划需

求容量作减法运算,选择差值相对较小的垛位或垛

位组合

需的网格数

(4)

。

垛位具体刻度确定。计算计划容量对应所

(若为小数向上取整),并从选择垛位的

一端开始堆料,以确定具体刻度位置。

4　案例分析

案例采用我国南方某煤炭中转码头一段时间内

共30艘船舶的到达信息,卸船为海运大船,装船为

内河小船。码头拥有2个卸船泊位和5个装船泊

位,共5条堆场,每条堆场长1

150

宽度为78

m,1、5号堆场宽度为55

m,2、3、4号堆场

用网格化的描述方法,每个网格宽度为

m,码头堆场采

10

舶到港信息见表1(表1中序号为船舶到港顺序标

m。船

号)。

为更直观地表达优化模型的可行性,将模型及

算法写入仿真软件中,通过码头堆场初始状态、网格

容量等基本参数的设定及船舶堆场计划的输入等,

仿真运算得到计划完成后堆场状态(见图2),船舶

67.

堆场垛位计划见表

63%。

2,优化目标堆场空间利用为

港口装卸　2019年第4期(总第247期)

表1　船舶到港信息表

序号

1

2

3

4

5

6

7

8

10

11

12

13

14

15

9

类型

装船

装船

装船

装船

装船

装船

装船

卸船

装船

卸船

装船

装船

装船

装船

装船

配载量/t

1590

2213

高栏精块0

高栏精块0

高栏精块0

印尼煤

沫煤

精块0,沫煤

高栏精块0

准混2

石炭2

高栏精块0

高栏精块0

高栏精块0

神混2

神混2

配载煤种序号

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

类型

装船

装船

装船

装船

装船

装船

装船

装船

装船

装船

卸船

装船

装船

装船

装船

配载量/t

900

955

印尼煤,石炭2

神混2

高栏精块0

高栏精块0

神混2

准混5

神混2

神混2

精块0

印尼煤,石炭2

精块2,沫煤

高栏精块0

高栏精块5

神混2

沫煤

配载煤种

1290

2360

1822

2122

35001880

1110

53125

1000

2200

1816

69033

1450

2000

1000

1980

2400

68236

850

1500

900石炭6,石炭2

2000

1956

2416

1900

1800

注:堆场由上至下编号为1~5;2、3、4号堆场宽度是1、5号堆场宽度的1.6倍

图2　船舶堆场计划完成后堆场状态

表2　船舶堆场计划垛位刻度表

序号

1

2

3

4

5

6

7

8

10

11

9

堆场

1

5

1

5

1

4

3

1

2

1

5

4

垛位刻度

103

1

序号

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

堆场号

1

4

4

1

1

4

4

3

5

5

1

1

垛位刻度

100~101

56

90

71

90

100

序号

22

23

24

25

26

27

28

29

30

堆场

5

4

4

4

4

1

3

1

5

1

1

垛位刻度

35~36

70~71

90

35

73~79

66~69

97~98

60~61

1~2

5

4~5

102~103

101~102

71~72

65~71

68~71

21~47

89~90

101

77

1~2

99~100

76~77

2~3

3~4

99~100

98~99

　　通过表2船舶堆场垛位安排可以看出,在船舶

信息已知的情况下,本优化模型能很好地解决到港

船舶堆场垛位调度问题,具有一定的可行性,且垛位

优化结果合理。

39

PortOperation　.4(SerialNo.247)

基于工业以太网的港口生产辅助控制系统

华杰　贺战

扬州泰富港务有限公司

　　摘　要:

设计以西门子Profinet协议为基础的工业以太网通信控制平台,实现工业以太网连接港口设备设

施,以及生产辅助设备设施的远程集中控制和对现场大部分运行设备的数据实时采集。该系统的应用可降低劳动

强度和生产能耗,提高港口设备设施的管理水平,为港口数字化和智能化的转型发展奠定基础。

　　关键词:

工业以太网;远程集中控制;泛在连接;数据采集

PortProductionAuxiliaryControlSystemBasedonIndustrialEthernet

YangzhouTaifuPortCo.,Ltd.

HuaJie　HeZhan

　　Abstract:

TheindustrialEthernetcommunicationcontrolplatformbasedontheSiemensProfinetprotocolisde-

signedbyconnectingtheindustrialEthernettotheportequipment,whichcanrealizetheremotecentralizedcontrolofthe

productionauxiliaryequipmenlicationof

thissystemcanreducelaborintensityandproductionenergyconsumption,improvethemanagementleveloftheportequip-

ment,whichcanlayafoundationforthetransformationanddevelopmentofdigitalandintelligentport.

　　Key

words:

industrialEthernet;remotecentralizedcontrol;ubiquitousconnection;datacollection

1　引言

随着绿色智慧港口建设的发展,迫切需要对现

场原基础自动化控制系统进行改造和升级。除装船

机、卸船机、堆取料机、皮带输送机等主生产设备外,

还应该对环保设备(除尘器、抑尘喷雾装置等)、照

明设施(高杆灯、通廊灯等)、给排水设施、消防设施

等生产辅助设备设施实现远程集中智能控制;同时

也需要实现工业互联网边缘采集层采集大量数据信

息的要求(设备的温度、振动、电流等信息)

[1]

。目

[2]　刘园香,周强.基于仿真建模的煤炭码头堆场的网格

[3]　KapHwanKim,JongWookBae,JoonYubSong,Hyum

5　结语

堆场垛位分配是码头日常作业计划的重要组成

部分,垛位安排的合理性直接影响到码头作业效率

和堆场后续生产能力。以煤炭中转码头堆场为研究

对象,以计划期内堆场空间利用最大化为优化目标,

分析了码头堆场计划各种关联因素,借助网格化的

描述方法,建立了煤炭码头堆场垛位分配优化模型,

给出了求解算法。并以国内某码头为对象进行了实

例分析,证明了该模型与算法的可行性,为煤炭码头

堆场垛位分配提供了一种新思路与方法。

参考文献

[1]　余艳英,周强.基于堆场的网格化的专业煤炭码头物

流系统仿真研究[J].水运工程,2011(8):52-55.

化及优化策略研究[J].水运工程,2013(4):101-105.

ibutedSchedulingandShopFloorCon-

trolMethod[J].ComputersandIndustrialEngineering.

[4]　PeterPreston,oachtodetermine

storagelocationsofcontainersatseaportterminals[J].

1996,1(3):583-586.

[5]　王煜,郑惠强,李强.基于知识工程的煤炭码头堆场分

[6]　宋昕.基于本体和进化算法的散杂货港口堆场智能调

度系统研究[D].北京:北京交通大学,2013.

Computers&OperationsResearch,2001(28):983-995.

配策略[J].上海海事大学学报,2012(3):26-30.

彭骏骏:

510230,广州市海珠区前进路161号

收稿日期:

2019-05-15

40

DOI:10.3963/.1000

-

8969.2019.04.014