контейнерный терминал

В данной работе описан переход системы из одного состояния в другое, который выражается прибытием и отправлением различных видов транспорта в процессе взаимодействия контейнерного терминала (КТ) с внешней средой.

Построив вероятностную модель этого явления можно вычислить значения параметров, характеризующие эффективность этой операции. Успешное применение математического аппарата, с применением так называемых «Марковских случайных процессов» [1-4]. Рассматриваются Илесалиевым Д.И. в своей диссертационной работе «Обоснование метода переработки тарно-штучных грузов на перевалочных складах в цепях поставок», данная работа может описать операции такого рода. Исследуемые КТ по теории Марковских случайных процессов, рассматриваются как сложная технико-экономическая система. Как известно, Y={y_i}, i=1,n – конечное множество и имеет множество рёбер Z={z_i,j}, i,j=1,n. Основные вершины графа состояний работы КТ выглядят следующим образом: y₁ – ЖД ПРУ; y₂ – технологический участок таможенный зоны; y₃ – АВТО ПРУ; y₄ – технологический участок хранения.

Переходы из одного состояния в другое, описаны следующим образом: z₁₂ – выгрузка контейнеров из ЖДТ в таможенный участок; z₁₃ – перегрузка контейнеров из ЖДТ на автотранспорт; z₁₄ – выгрузка контейнеров из ЖДТ, в участок хранения, минуя таможенный участок; z₂₁ –погрузка контейнеров из таможенного участка на ЖДТ; z₂₃ –погрузка контейнеров из таможенного участка на автотранспорт; z₂₄ –перемещение контейнеров из таможенного участка в участок хранения; z₃₁ –перегрузка контейнеров из автомобильного транспорта на железнодорожный транспорт;

z₃₂ –выгрузка контейнеров из автотранспорта на таможенный участок; z₃₄ –выгрузка контейнеров из автотранспорта на участок хранения, минуя таможенную зону; z₄₁ – погрузка контейнеров из участка хранения на ЖДТ; z₄₂ –

перемещение контейнеров из участка хранения в таможенную зону; z₄₃ –погрузка контейнеров из участка хранения на автотранспорт.

На рисунке 1 показан результирующий вид графа состояний КТ.

Граф состояний КТ позволяет удобно хранить матрица смежности в формуле (1), а также производить с ним операции.                              

,

(1)

Под влиянием прибытия и отправления транспорта в процессе функционирования КТ, данная система переходит из одного состояния в другое. Состояния характеризуются большим или меньшим числом технологических операций [1].

Согласно теории Марковских случайных процессов, исследуемые КТ будем рассматривать как физическую систему W с дискретными состояниями W₁, W₂, … W_n , причём переходы системы из состояния в состояние возможны, только в моменты:  t₁, t₂, … t_k … [1]. Случайный процесс, происходящий на КТ, состоит в том, что в последовательные моменты времени, система ведет себя, следующем образом:

W₁→ W₂ → W₄ → W₁ …,                                  (2)

Или же в моменты времени, система может оставаться в прежнем состоянии:

W₁→ W₁→ W₂ → W₃ → W₄ → W₁…,                     (3)

Зная ежесуточную статистику прибытия и отправления транспорта можно вычислить среднее время нахождения лов в том или ином состоянии, а также можно определить вероятности состояний P_i(k) после k-шага переходов [1]:

,                            (4)

где P_j(k-1) – вероятность пребывания системы в W_i состоянии, в предыдущий дискретный момент времени (k-1) [1].

На производстве чаще всего, встречаются ситуации, когда переходы системы из одного состояния в другое происходят в случайное время. Описанное выше, связано с неравномерностью прибытия и отправления железнодорожного и автомобильного транспорта. Схема Марковского случайного процесса с непрерывным временем применяется для описания таких процессов [1].

Вероятность P_i(t) того, что в момент времени t система КТ будет находиться в состоянии W₁,W₂,W₃,W₄, при этом для любого момента времени t сумма вероятностей равна единице [1].

Вероятностью перехода системы КТ в случае непрерывного времени становится плотность вероятности перехода. Предел отношения вероятности перехода за время ∆t из состояния W_i в состояние W_j к длине промежутка ∆t называется плотностью вероятности перехода λ_ij [1]:

,                                             (5)

где P_ij(∆t) – вероятность того, что система КТ, находившаяся в момент t в состоянии W_i, за время ∆t перейдёт из него в состояние W_j.

На рисунке 1 отражен граф состояний системы КТ. Вероятности состояний системы как функции времени можно определить, зная размеченный граф состояний [1]:

P₁(t), P₂(t),… P_n(t), (6)

Вероятности удовлетворяют дифференциальным уравнениям, определенного вида, называемым уравнением Колмогорова [1]:

,  (7)

При составлении этой системы дифференциальных уравнений можно записать ее таким образом:

,                            (8)

Система уравнений (7) описывает динамику вероятности нахождения КТ в одном из состояний.

Исследованные системы функционирования КТ, по которым можно заключить, что система переходит из одного состояния в другое под влиянием прибытия и отправления транспорта.

Предложена методика определения необходимого количества ПРМ на основе теории “Марковских случайных процессов” в зависимости от взаимодействия различных видов транспорта

В данной статье описаны блок схемы алгоритма вместимости контейнерного терминала (КТ), оборудованного портальным контейнерным автопогрузчиком, а также разработанный программный продукт для автоматизации расчета вместимости и перерабатывающей способности КТ в зависимости от типа погрузочно-разгрузочных машин (ПРМ).

Ведущее место в мире занимают развитые системы грузоперевозок в контейнерах. И доставка этих грузопотоков в установленный нормативный срок через транзитные коридоры, а также совершенствование терминальных технологий логистических центров, оказывающих услуги различным транспортным компаниям. В этом отношении в развитых странах вследствие увеличения их потребности в различных видах ресурсов, уделяется все большее внимание. А именно, совершенствованию мультимодальных технологий перевозки грузов в контейнерах через море и сушу, различными видами транспорта. В этом аспекте уделяется особое внимание эффективному использованию вместимости и перерабатывающей способности контейнерного терминала. Также совершенствованию тех технологий, которые выполняются в терминалах. Особенно при организации перевозок контейнерами грузов по транзитным коридорам через сушу, обеспечивая при этом их сохранность и безопасность грузоперевозок.

В исследованиях по вопросам их конечной потребной вместимости и каждого технологического участка на КТ не до конца изучены. Исходя из грузопотока вопросы совершенствования и унификации существующих методов расчета вместимости и перерабатывающей способности КТ при применении современных ПРМ остаются весьма актуальными.

Основные операции по выявлению рациональной вместимости и перерабатывающей способности выглядят следующим образом [1-4]:

• ввод всевозможных параметров элемента системы (размеры технологического участка хранения, размеры i-го контейнера, технические характеристики типов и видов ПРМ, а также другие параметры);
• определение количества располагаемых контейнеров по длине, ширине и высоте штабелирования;
• расчёт общего количества контейнеров на технологическом участке хранения;
• определение перерабатывающей способности КТ в зависимости от срока хранения контейнеров.

Описание блок схемы алгоритма вместимости КТ, обслуживаемого портальным контейнерным автопогрузчиком:

1 – начало процесса;

2 – ввод параметров. В базы данных (БД) запрашиваются технические параметры портального козлового пневмоколесного крана, пожарная безопасность открытой площадки, строительные нормы и правила проектирования складов, а также другие нормы, и правила, регламентированные законодательством Узбекистана;

3 – расчет количества контейнеров, располагаемых по ширине технологического участка хранения;

4-9 – определение количества контейнеров, располагаемых по длине технологического участка хранения;

10-15 – определение высоты штабелирования контейнеров в зависимости от типа ПРМ;

16 – определение общего числа размещенных контейнеров, которые находятся на участке хранения;

17 – определение общего числа размещенных контейнеров, которые находятся на участке хранения;

18-19 – направленный перебор вариантов оптимальных видов складирования;

20 – определение перерабатывающей способности КТ в зависимости от срока хранения контейнеров;

21 – вывод наиболее рациональных значений параметров КТ;

22 – окончание процесса.

Рисунок 1. Алгоритм определения вместимости и перерабатывающей способности КТ, обслуживаемого портальным контейнерным автопогрузчиком

Окончание рисунка 2. Алгоритм определения вместимости и перерабатывающей способности КТ, обслуживаемого портальным контейнерным автопогрузчиком

По данному алгоритму разработана программа, которая рассчитывает вместимость и перерабатывающую способность контейнерного терминала. Функциональные задачи, которые обеспечивает программа:

1. Расчёт вместимости контейнерной площадки в зависимости от типа ПРМ.
2. Определение перерабатывающей способности КТ в зависимости от срока хранения контейнеров.
3. Визуализация расположения контейнеров на контейнерной площадке.

Рисунок 3. Интерфейс программы

По итогам получено свидетельство об официальной регистрации компьютерной программы. На основании программного обеспечения можно сформировать параметрический ряд КТ в зависимости от ПРМ.

Основная причина разработки программы заключается в том, что контейнерные терминалы не имеют программного комплекса определения вместимости и перерабатывающей способности КТ.

В рамках исследования предложен алгоритм определения вместимости и перерабатывающей способности КТ.

На основе математических моделей взаимосвязи параметров КТ разработаны алгоритмы определения вместимости и перерабатывающей способности КТ.

Также разработаны компьютерные программы для каждого варианта оснащения ПРМ.

Разработанные модели и алгоритмы автоматизации процесса определения оптимальной вместимости и перерабатывающей способности КТ на железнодорожном транспорте позволяют   уменьшить ошибочные проектные решения, а также позволят повысить достоверность проектов развития и совершенствованию транспортной сети в целом.