采用動態(tài)物流模型計算LNG接收站的有效罐容

摘 要

摘要:科學合理地確定LNG儲罐罐容及數(shù)量配置是LNG接收站前期研究階段最重要的任務之一,目前國外概念設計與前端工程設計一般用靜態(tài)經驗公式估算法來確定新建LNG接收站項目的LNG

摘要:科學合理地確定LNG儲罐罐容及數(shù)量配置是LNG接收站前期研究階段最重要的任務之一,目前國外概念設計與前端工程設計一般用靜態(tài)經驗公式估算法來確定新建LNG接收站項目的LNG儲罐罐容,再采用外部第三方或其內部開發(fā)的動態(tài)數(shù)學模型進行核算,基本未考慮用氣市場的波動性和調峰需求,估算結果明顯低于LNG接收站達到設計負荷工況下的實際需求。為此,引入成熟的物流概念和技術,把握LNG產業(yè)鏈的物流本質,針對LNG接收站儲罐的庫存物流和LNG運輸船到港、卸貨的排隊物流特性,建立了用于計算LNG接收站儲罐罐容及其數(shù)量配置的動態(tài)數(shù)學模型。通過廣東某LNG接收站項目實例計算比較可知,該模型具有以下優(yōu)點:既可確定經濟合理的LNG運輸船船容及配置、LNG接收站罐容及配置,又可計算出非均勻船期條件下的LNG儲罐罐容及所需配置數(shù)量,還可動態(tài)地掌握LNG儲罐庫存曲線的變化情況,為現(xiàn)貨采辦等經營手段提供可靠的決策依據(jù)。
關鍵詞:LNG;LNG接收站;儲罐;罐容;動態(tài);數(shù)學模型模擬
    LNG儲罐是LNG接收站安全平穩(wěn)運行的核心設施,也是項目投資的主要部分,近年來造價也不斷攀升[1]。在中國,LNG接收站可行性研究階段必須確定LNG儲罐的罐容規(guī)模,而受限于國內項目投資管理體制的約束,該LNG儲罐規(guī)模一旦確定,就很難再進行調整。因此,在LNG接收站的前期研究階段,最重要的課題之一就是確定經濟合理的LNG儲罐罐容及數(shù)量[2]。
    從LNG產業(yè)鏈的角度看,為了更好地應對季節(jié)性需求、新增需求和價格變化,作為下游的LNG接收站運營方有很高的積極性參與到LNG價值鏈活動,比如通過簽訂中短期合同參與LNG現(xiàn)貨市場交易等,以實現(xiàn)固定資產的充分利用和終極利益最大化,但其前提是對既有LNG儲罐的罐容利用曲線有充分的認識和把握。因此,在LNG接收站的運營階段,重要的課題之一就是如何實現(xiàn)LNG罐容管理效率的最大化。
1 LNG接收站儲罐罐容的計算模型
    國外概念設計(CD)和前端工程設計(FEED)公司一般用靜態(tài)經驗公式估算法來確定新建LNG接收站項目的LNG儲罐罐容,再采用外部第三方或其內部開發(fā)的動態(tài)數(shù)學模型進行核算。影響LNG接收站儲存能力的因素很多,其中影響最大的是LNG運輸方案及下游用氣市場的峰谷特性。在LNG運輸方面,具體的影響因素是多方面的,包括船容、船數(shù)、蒸發(fā)速率、航速、運距、航次間隔、裝載和卸載速率、船舶塢修計劃、接收站碼頭利用率等相對有計劃的、確定性的因素,還包括其他諸如LNG運輸船的無計劃維修、天氣等情況造成延誤等不可預料的因素。其中,LNG碼頭的連續(xù)不可作業(yè)天數(shù)是最主要的影響因素。
    兩個國外知名設計公司分別應用的LNG儲罐罐容估算模型為:
    VT=F(VS,n,t,Q,q,μ)    (1)
    VT=G(VS,n,Qa,Km)          (2)
式中VT為LNG儲罐的有效罐容,m3;VS為LNG運輸船的有效船容,m3;n為LNG碼頭最大連續(xù)不可作業(yè)天數(shù);t為平均卸船時間,h;q為LNG接收站的日最小外輸量,m3/d;Q為LNG接收站的日最大外輸量,m3/d;Qa為LNG接收站的日均外輸量,m3/d;Km用氣市場的季調峰系數(shù);μ為LNG儲罐罐容的安全系數(shù)。
    需要特別指出的是,按照LNG行業(yè)慣例,上述LNG儲罐的有效罐容即等同于名義罐容,是不包含約2m(對于常規(guī)的16×104m3儲罐而言)罐內泵吸入口NPSH值的“滯留存量(Dead Stock)”的。而對于LNG運輸船,上述有效船容則不同于名義船容,其有效比一般取96%。
    總的來看,上述靜態(tài)估算模型可分為以下兩類:
    1) 以模型(1)為代表的第一類模型特點是:基本不考慮用氣市場的波動性和調峰需求。此類模型的特點類似于成品油順序輸送中的某成品油庫的計算模型(周期性來油和連續(xù)外輸供油)。LNG運輸船的船容、LNG碼頭最大不可作業(yè)天數(shù)、LNG安全儲備天數(shù)、LNG儲罐安全系數(shù)是影響LNG儲罐罐容計算的最大因素??紤]到對于任何一個特定的LNG接收站項目,其LNG運輸船的主力船型是已定的,則面對不同特性的下游用氣市場時,LNG儲罐安全系數(shù)或LNG安全儲備天數(shù)(理論上應超過LNG碼頭最大不可作業(yè)天數(shù))的經驗化取值水平成為該類模型能否相對準確估算LNG儲罐罐容的決定性因素。
    2) 以模型(2)為代表的第二類模型,相對而言更接近實際一些,較多地考慮了在航次間隔期內需要滿足下游用氣市場可能存在的較大調峰供給能力的要求。
    據(jù)此可以判斷:在下游市場用氣曲線較為平穩(wěn)時,這兩類模型的計算結果應該比較接近;當下游用氣市場存在明顯的季節(jié)特性,特別是當有較大規(guī)模的天然氣調峰電廠運行時,前一類模型的估算結果會明顯低于后一類模型,也低于LNG接收站達到設計負荷工況下的實際需求。此外,上述兩類模型均有一個基本的假設條件,即LNG運輸船是按照均勻間隔供應的。
2 LNG儲罐罐容的動態(tài)物流數(shù)學模型
    從LNG產業(yè)鏈的角度看,從氣田開采、天然氣液化、LNG儲存到LNG運輸環(huán)節(jié)的裝船、運輸、卸船、儲存和外輸,形成了一個完整的物流鏈,這也使得LNG在上、中、下游各階段均呈現(xiàn)出顯著的物流特征[3~5]。通過引入業(yè)已成熟的物流分析技術,針對下游LNG接收站儲罐的庫存物流和LNG運輸船到港、卸貨的排隊物流特性,可以構建一個描述真實物流過程的動態(tài)數(shù)學模型,用于計算LNG接收站儲罐罐容及其配置數(shù)量,并可方便地用于運營操作期間的LNG儲罐罐容管理。
    物流系統(tǒng)是一種典型的離散事件系統(tǒng)(DEDS)。通常,在該物流過程中應用離散模擬計算方法,可以方便地模擬供應鏈各個環(huán)節(jié)發(fā)生的隨機事件對后續(xù)流程和整個系統(tǒng)的相互影響和干擾,進行各種條件下的仿真模擬、核算和分析。
2.1 LNG接收站儲罐庫存物流描述
對于LNG接收站儲罐而言,可以用優(yōu)化的庫存曲線來描述和定義經濟合理的儲罐罐容。在一般意義上,LNG儲罐的庫存可以描述為:
 
式中S為LNG儲罐庫存,m3;VS為LNG運輸船的有效船容,m3;τ為對應于某一LNG庫存的時間點,d;γ為LNG庫存發(fā)生變化的時間點,d;QS為LNG接收站實時外輸用氣量,m3/d;i、j、m、胛均為自然數(shù)。
2.2 LNG運輸船到港、卸貨的排隊物流
    根據(jù)排隊理論,LNG運輸船抵達碼頭的時間服從一定的規(guī)律。隨機性到達采用概率分布描述,最常用是泊松分布。在時間區(qū)間(τ,τ+s)內到達m艘船的概率為:
    P[N(τ+s)-N(τ)=m]=(λs)me-λs/m!  (τ≥0,s≥0,k=0,1,2,…) (5)
式中λ為LNG運輸船單位時間內的到達率(單位時間內的碼頭服務率);m為LNG船數(shù)量。
而LNG運輸船的抵達時間間隔及其在LNG接收站專用碼頭的服務時間,均服從指數(shù)分布,其密度函數(shù)為:
 
式中β為1/λ,指LNG運輸船到達時間的間隔均值(碼頭服務時間均值);
    對于LNG專用碼頭,由于計劃期內的LNG運輸船船型和船容較為統(tǒng)一,每裝卸一艘船所需時間可以近似認為是定值,即為等長分布。
    實際計算中,對這類非線性整數(shù)規(guī)劃采用蒙特卡羅方法(Monte Carlo)來求解。對于隨機性系統(tǒng),可以通過大量的重復試驗,獲得其平均意義上的特性指標。
    上述模型(3)~(6)即構成了LNG儲罐罐容的動態(tài)數(shù)學模型。該模型的優(yōu)點在于:既可確定經濟合理的LNG運輸船船容及配置、LNG接收站罐容及配置,又可計算出非均勻船期條件下的LNG儲罐罐容及所需配置數(shù)量,還可動態(tài)地掌握LNG儲罐庫存曲線的變化情況,為現(xiàn)貨采辦等經營手段提供可靠的決策依據(jù)。
3 案例計算和比較
    以廣東某前期研究階段的LNG接收站項目為例,簡要介紹上述動態(tài)數(shù)學模型的應用。
3.1 LNG儲罐罐容計算與確定
   該LNG接收站項目LNG運輸船選擇21.5×104m3的主力船型,其2013年期的LNG接收站日外輸氣量(QS)曲線(同時也是匹配下游用氣市場的日用氣量曲線)如圖1所示。用戶類型包括管道外輸氣用戶(12.4%)、LNG槽車用戶(18.5%)及燃氣電廠用戶(69.1%)。
 

    1) 應用靜態(tài)估算模型(2)進行計算的結果為:所需有效罐容為55.64×104m3,若選用常規(guī)16×104m3的儲罐,應配置3.48個儲罐,取整為4個儲罐;若選用18×104m3的儲罐,則應配置3.10個,取整為4個儲罐。
    2) 應用動態(tài)數(shù)學模型進行計算的結果為:所需有效罐容為56.81×104m3,LNG庫存(S)曲線如圖2所示,若選用常規(guī)16×104m3的儲罐,應配置3.55個儲罐,取整為4個儲罐;若選用18×104m3的儲罐,則應配置3.16個,取整為4個儲罐。由此可見,該動態(tài)數(shù)學模型與原靜態(tài)估算模型的結論一致(原靜態(tài)模型的結果其實也是經過設計單位內部開發(fā)的動態(tài)仿真軟件校核過的)。
 

3.2 LNG運輸鏈參與下游用氣市場調峰的影響
    通過改變LNG運輸船的船期,可使上游LNG運輸鏈參與到下游用氣市場的調峰,此時該動態(tài)數(shù)學模型的優(yōu)勢更加突出。
    仍以上例說明??紤]到LNG運輸市場的實際情況,假設僅調整一個船期后(即通過取消1個船次、插入1個船次,影響了2個船次間隔期,總船次和其他間隔期均不變):
    1) 應用靜態(tài)估算模型計算出LNG儲罐罐容為35.00×104m3,若選用常規(guī)16×104m的儲罐,應配置2.19個儲罐,取整為2個儲罐;若選用18×104m的儲罐,則應配置1.95個,取整為2個儲罐。該結果顯然需要進一步校核。
2) 應用動態(tài)數(shù)學模型,通過LNG庫存曲線(圖3)可知所需罐容為41.87×104m,若選用常規(guī)l6×104m的儲罐,應配置2.62個儲罐,取整為3個儲罐;若選用18×104m的儲罐,則應配置2.33個,取整為3個儲罐。由此可見,采用靜態(tài)模型計算均勻來船情況下的LNG儲罐罐容尚且合理,而一旦來船期變化較大,靜態(tài)模型計算結果明顯不合理。而動態(tài)數(shù)學模型的計算結果更為合理。
 

3.3 應急供氣需求下的LNG庫存水平校核
    上述案例中,在其他參數(shù)均不發(fā)生變化的情況下,假設2013年5月份某個臨近的下游用氣市場提出應急供氣需求,應急期為30d,在原有用氣量3450×104m的基礎上增加用氣1×108m3。
    利用該動態(tài)數(shù)學模型,可以模擬該應急供氣月份的LNG庫存曲線,結果見圖4。由圖4可知,由于5月份是LNG庫存的高峰期,在5月份增加應急供氣1×108m3反而降低了LNG庫存的高峰水平,在既有的LNG儲罐容量條件下是可以實現(xiàn)的。
 

3.4 用氣市場中斷用氣時的LNG庫存水平校核
    本動態(tài)數(shù)學模型還可以用于評估下游用氣市場發(fā)生斷氣事故工況下的LNG儲罐的忍受水平。
    現(xiàn)仍以上述案例說明。通過LNG全周期庫存曲線可以判斷,由于LNG來船的均勻性和下游用氣市場的特點,在達到LNG庫存的峰值以前,LNG庫存水平總是累積上升的,基本無法忍受下游市場的斷氣事故造成的用氣中斷;而在到達LNG庫存峰值之后,LNG庫存水平是累積降低的,可以接受一定程度的下游用氣中斷事故。通過模型計算可知,由于管道外輸氣用戶所占比例很小(12.4700),在LNG庫存峰值(7月初)之后的時期里,其斷氣時間的長短對LNG庫存水平的影響不大,均在LNG儲罐的有效罐容范圍之內。而對于燃氣電廠用戶則不然(用氣比例69.1%),LNG儲罐可接受燃氣電廠用戶最長斷氣時間見表1。需要說明的是,最長斷氣時間為一個年周期的數(shù)據(jù),而非多年平均意義上的數(shù)據(jù)。
表1 LNG儲罐可接受的燃氣電廠用戶最長斷氣時間表
月份
71)
81)
9
10
11
12
斷氣時間/d
4~8
8~12
15
19
19
20
    注:1)在7月與8月,斷氣時間分布在月份的前端和后端的結果會有所不同。
4 結束語
    通過物流技術方法建立了LNG接收站庫存和LNG運輸船到港兩個階段的動態(tài)數(shù)學模型,從描述物流過程的角度計算LNG儲罐罐容及其配置。該模型可以用于核算不均勻船期下的LNG接收站庫存能力、LNG運輸或下游用戶市場發(fā)生突發(fā)狀況的LNG庫存能力及LNG運輸鏈參與下游用氣市場調峰情況下的罐容優(yōu)化。國內LNG接收站的設計和生產運行皆處于起步階段,缺乏必要的經驗積累和完整的數(shù)據(jù)標本,而從應用計算機建模求解的角度看,該物流過程非常標準且較為簡單,國內的相關設計、生產單位完全能夠針對自身LNG項目或LNG運營公司的特點開發(fā)出更為優(yōu)化的計算程序或軟件,確保LNG接收站安全平穩(wěn)運行,提高LNG儲罐利用效率。
參考文獻
[1] 李健胡,蕭彤.日本LNG接收站的建設[J].天然氣工業(yè),2010,30(1):109-113.
[2] 時國華,王松嶺,荊有印.LNG氣化站儲罐最優(yōu)配置模型[J].天然氣工業(yè),2008,28(5):100-102.
[3] ABDELHAKIM AINOUCHE,ABDELNACER SMATI. Optimization of LNG chain by stochastic dynamic programming model[C]∥17th World Petroleum Congress,September 1-5,2002,Rio de Janeiro.Brazil:WPC,2002:WPC 32331.
[4] STCHEDROFF N,CHENG RUSSELL C H.Modelling a continuous process with discrete simulation techniques and its application to LNG supply chains[C]∥Chicks,Sanchez P J.Morrice D J,eds.,Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference.New Orleans,USA:[S.n.],2003:1607-1611.
[5] PATTISON G.Maximizing LNG supply chain efficiency with simulation modeling[C]∥0ffshore Technology Conference,5-8 May 2003.Houston,Texas:OTC,2003:OTC 15300.
 
(本文作者:付子航 中海石油氣電集團有限責任公司技術研發(fā)中心)