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Coleção Digital

Avançada


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Título: OPTIMIZATION OF VESSEL LOADING PLANNING: AN APPLICATION TO THE OIL SUPPLY CHAIN
Autor: RAPHAEL DOMINGUES DE LACERDA BITTENCOURT
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  LUCIANA DE SOUZA PESSOA - ADVISOR
SILVIO HAMACHER - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 69636
Catalogação:  17/03/2025 Liberação: 22/11/2025 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69636&idi=1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=69636&idi=2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.69636

Resumo:
Pipe Laying Support Vessels (PLSVs) are a critical resource responsible for subsea interconnection tasks, connecting the well to the production platform, which is the last step required to start oil production. To perform this activity, the vessel needs to dock at a specific berth located in a base (port), in order to load the different types of materials that are used throughout the operation. In order to assist in the operational planning of the loadings of a Brazilian oil and gas company, this work proposes to use an exact solution method to be used in the generation of a PLSV loading plan, seeking to reduce the idleness of these vessels. The problem described can be seen as a Identical Parallel Machine Scheduling problem, where we must program a set of jobs J (representing the ship loadings) on a set of machines k (representing the berths) so that the different premises of the operation are respected. Using instances created based on real data, it is possible to achieve the optimal result in 97 percent of the instances tested, considering the stipulated time limit of one hour. The solutions are obtained in an average computational time of 4 minutes, adhering to the company s process and thus proving to be a good decision support tool. To help interpret the results obtained, a shiny web application was developed, where it is possible to perform different analyses efficiently and dynamically.

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