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    <subfield code="a">T&#xE9;cnicas de otimizacao no suprimento de petr&#xF3;leo em complexos de distribuicao</subfield>
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    <subfield code="a">Art&#xED;culo disponible en cd en la biblioteca y en la p&#xE1;gina de internet de Petrobras. ; Res&#xFA;men disponible en idioma: ingl&#xE9;s, espa&#xF1;ol y portugu&#xE9;s.</subfield>
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    <subfield code="a">Como resultado de un mercado cada vez m&#xE1;s competitivo, las corporaciones deben adoptar estrategias que le permitan organizar sus actividades teniendo en consideraci&#xF3;n los resultados econ&#xF3;micos correspondientes. Dentro de este contexto, un importante aspecto lo constituyen las operaciones de transporte &amp;#x96; normalmente uno de los mayores obst&#xE1;culos a ser enfrentados dentro de una determinada cadena productiva. Si por un lado los atrasos implican en p&#xE9;rdida de tiempo y falta de recursos, por otro lado las entregas anticipadas pueden causar un exceso de inventario. Por lo tanto, toda empresa busca schedules eficientes de transporte. Se trata aqu&#xED;, del transporte de fluidos, y de su gran importancia en empresas petrol&#xED;feras, petroqu&#xED;micas, farmac&#xE9;uticas y alimenticias, entre otras. En este tipo de transporte, es com&#xFA;n el empleo de oleoductos que interconectan las unidades en una corporaci&#xF3;n. Se procura encontrar soluciones a los problemas de scheduling en la distribuci&#xF3;n de petr&#xF3;leo dentro de complejos constituidos por puertos, refiner&#xED;as y una infraestructura de oleoductos capaz de transferir petr&#xF3;leo de los puertos para las refiner&#xED;as. Los puertos cuentan con muelles donde los petroleros realizan la descarga; disponen de tanques de almacenaje y una red de tuber&#xED;as que los interconectan. Las refiner&#xED;as poseen su propia infraestructura de almacenaje, que son modeladas como grandes unidades de almacenaje, mientras que las unidades de destilaci&#xF3;n de crudos son consideradas como unidades que consumen petr&#xF3;leo a un caudal constante con el tiempo. El problema considera tambi&#xE9;n el almacenaje intermediario en subestaciones, tareas de decantaci&#xF3;n y distribuci&#xF3;n del petr&#xF3;leo seg&#xFA;n sus caracter&#xED;sticas cualitativas. La formulaci&#xF3;n del problema es realizada por medio de un modelo de programaci&#xF3;n mixtaentera (MILP) de tiempo continuo basado en eventos. Debido a la dificultad de resolver el problema de forma conjunta, se propone un primer modelo MILP que considera una representaci&#xF3;n agregada de los oleoductos y del tancaje intermediario. Variables de decisi&#xF3;n incluyen la asignaci&#xF3;n de petroleros a los muelles as&#xED; como las operaciones de descarga de petroleros y de carga de oleoductos. La soluci&#xF3;n de este primer problema genera informaciones para un segundo modelo MILP que representa los oleoductos y elementos de tancaje intermediario de forma detallada. Las variables de decisi&#xF3;n, en este caso, comprenden operaciones de carga de tanques y de oleoductos de salida de petr&#xF3;leo proveniente de los oleoductos de entrada, adem&#xE1;s de operaciones de descarga de tanques para los oleoductos de salida. La soluci&#xF3;n de este problema puede suministrar informaciones para la formulaci&#xF3;n de modelos MILP adicionales, que representan infraestructuras de tancaje intermediario que por ventura son alimentadas por la infraestructura previamente solucionada. El problema se considera resuelto cuando se obtienen soluciones enteras para todos los modelos que describen el complejo de distribuci&#xF3;n. Para alcanzar este objetivo, son empleados algoritmos de optimizaci&#xF3;n, apoyados en el m&#xE9;todo de busca combinatorial branch-and-bound, basado en la relajaci&#xF3;n LP. Mediante el uso de ejemplos propuestos y el an&#xE1;lisis de los resultados, se observ&#xF3; que las soluciones enteras de mayor calidad eran obtenidas cuando se aplicaba un n&#xFA;mero mayor de eventos al modelo. Sin embargo, un an&#xE1;lisis de desempe&#xF1;o demuestra que en caso de aplicarse un n&#xFA;mero mayor de eventos a un escenario, el problema MILP resultante requiere que exista un mayor esfuerzo computacional para que se obtengan soluciones enteras viables. Las soluciones enteras para un escenario de un puerto con 13 petroleros, 4 muelles, 14 tipos de petr&#xF3;leo crudo (que podr&#xED;an ser asignados a 7 grupos cualitativos distintos de petr&#xF3;leo crudo), 18 tanques de almacenaje y 2 oleoductos fueron obtenidas en aproximadamente 25 minutos (usando un Pentium III 450 Mhz), para un problema MILP que conten&#xED;a 1996 variables continuas, 1039 variables binarias y 7203 restricciones. Los resultados obtenidos alimentaron tres problemas MILP adicionales, que modelaban infraestructuras del tancaje intermediario, los cuales fueron solucionados en secuencia, en aproximadamente 63 minutos.</subfield>
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    <subfield code="t">Boletim T&#xE9;cnico da Petrobr&#xE1;s</subfield>
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    <subfield code="a">M&#xE1;s, Rodrigo</subfield>
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