多紧急等级复杂维修任务即时调度优化与应用

中文题目：多紧急等级复杂维修任务即时调度优化与应用

录用期刊/会议： 化工进展 (国内EI)

原文DOI：10.16085/j.issn.1000-6613.2020-2358

原文链接：https://hgjz.cip.com.cn/CN/abstract/abstract9812.shtml

录用/见刊时间：2021/11/19

作者列表：

1）夔国凤 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院 控制科学与工程 硕19

2）赵 越 中国石油大学（北京）安全与海洋工程学院 机械工程 硕19

3）谢 毅 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院 控制科学与工程 硕18

4）高小永 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院 自动化系 教师

5）潘 军 北京万普隆能源技术有限公司

6）左 信 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院 自动化系 教师

文章简介:

在分析实际油气田生产过程中维修任务的特点后，本文针对不同情况维修任务情况，提出了定时调度、临时调度、手动调度以及紧急调度四种方案。并且建立了定时调度混合整数线性规划模型，临时调度和手动调度混合整数线性规划模型，以及紧急调度模型。利用C#语言编写调度软件并进行了应用验证，结果表明，所提出的调度方案可以实现对不同情况下维修任务的及时有效处理。

摘要:

在油气田实际生产过程中，会出现种类繁多且紧急程度不同的维修任务，并且出现维修任务的油井分布极广。目前，维修人员的路径规划仍然依赖于人工经验，调度效率低、人员利用率低。对维修技术员进行合理安排，尽快完成各项维修任务，可以有效地保障油气田的安全平稳生产，减少因故障停机造成的经济损失。在分析实际油气田生产过程中维修任务的特点后，本文针对不同情况维修任务情况，提出了定时调度、临时调度、手动调度以及紧急调度四种方案。并且建立了定时调度混合整数线性规划模型，临时调度和手动调度混合整数线性规划模型，以及紧急调度模型。利用C#语言编写调度软件并进行了应用验证，结果表明，所提出的调度方案可以实现对不同情况下维修任务的及时有效处理。

背景与动机:

在油气田实际生产过程中，会出现种类繁多且紧急程度不同的维修任务，并且出现维修任务的油井分布极广。目前，维修人员的路径规划仍然依赖于人工经验，调度效率低、人员利用率低。对维修技术员进行合理安排，尽快完成各项维修任务，可以有效地保障油气田的安全平稳生产，减少因故障停机造成的经济损失。这类问题具有广泛的应用场景，如修井机作业调度、压裂作业调度等，目前均没有很好的应用解决方案。

设计与实现:

传统的维修调度由人工完成，是定期派人去井场检查设备的运行状态，无论是否有故障发生，被派的维修人员必须按照指定的时间，挨个排查所分配的井口，这样就造成人力资源浪费，工具、设备利用率低，从而导致生产成本大幅提高，不利于公司生产。

维修调度包括：(1)建立详细全面的底层数据，如维修工具信息、人员技能信息、班次信息等，进一步建立人员信息、任务信息、日常排班信息等基础信息；(2)通过人为设定规则，计算机分析计算得出最优人员和任务匹配方案、最优路线，进行任务分配即人员调度；(3)手机端收到任务查看任务所需工具、维修路线，根据任务操作提示、验收标准等进行维修，并最终反馈。在此过程中，前期基础数据的建立可能会消耗一定的时间，但是系统一旦建立，就可以解决传统巡井的盲目性，不再是按时间、按规定去巡井，而是按需求、按任务去巡井，大幅降低了人力资源，提高工具、设备利用率，从而降低生产成本，以达到提高生产效益的目的。

图1 调度流程图

主要内容:

以定时调度为例介绍MILP模型，其他三种类型的模型类似。定时调度建立的模型是由系统根据现有未调度任务的情况和在值维修技术员情况进行的任务分配模型，该模型考虑了维修任务类型的多样性、维修技术员的技能水平和工作时间范围、维修任务所处的物理位置、多维修任务在调度时间点并发产生等约束限制，以期在尽可能短的时间内完成最多的维修任务量，且维修技术员的行驶时间最短，最终决策出维修任务分配情况和执行顺序，确定每个维修任务的开始和结束时间。

1）时间顺序约束，定义每位维修技术员时间轴上时间段的始末时间的先后关系。对于每位维修技术员，下一个事件点的开始时间必须滞后于前一个事件点的结束时间，见式(1)。且均不能超过调度周期范围，见式(2)与式(3)。

(1)

(2)

(3)

2）事件点持续时间约束。每个时间段的时间长度，由该时间段归属的维修技术员和处理的维修任务确定，见式(4)和式(5)。

(4)

(5)

3）任务分配约束。一个任务最多只能完成一次，见式(6)。每位维修员的每个时间段，最多只能安排一个任务，见式(7)。优先级为1和2的任务必须被安排，见式(8)。

(6)

(7)

(8)

4）事件与时间段匹配约束。前文提到，事件包含两种类型：任务进行中、任务转换中，两种类型任务在时间轴上是交替出现的，因此同一时间轴的相邻时间段XSi,j,n和Xi,j,j',n是取值只能是{0,1}或{1,0}。式(9)和式(10)保证了该规则，但由于两式是两个离散变量的乘积形式的非线性多项式，根据You和Grossmann[22]提供的线性化思想，将这两式线性化为式(11)-(15)。

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

5）中断任务约束，保证每位维修技术员在中午休息时间回到维修中心站，休息结束后继续完成剩下任务。式(16)保证每位维修员会分配到一个时间段休息，式(17)和式(18)确定休息时间的开始和结束时刻。由于式(17)和式(18)是属于离散变量和连续变量乘积形式的非线性多项式，参考You和Grossmann[22]提供的规则可依次线性化为式(19)-(23)和式(24)-(28)。

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

(25)

(26)

(27)

(28)

式(29)为该模型的目标函数，最小化成本和最大化任务量。为了描述方便均统一为时间表示的成本问题。最终的目标函数包含四部分信息，第一项是一个软约束，即在每个技术人员的任务列表中优先级为1的任务必须优先完成，M1是优先级惩罚的时间归一化系数；第二项是最大化安排任务数量，即在满足约束条件的前提下，尽可能多的安排维修任务，M2表示任务量归一化时间系数；第三项是最小化所有技术人员的路途行驶时间，M3确定总路途行驶时间的成本系数；第四项也是一个软约束，即保证在任务量较少的情况下，尽可能早的结束维修工作，M4是该项的时间归一化系数。

(29)

图2 951号维修技术员时间表