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【摘要】为提升国内港口的服务水平,提高港口卸车系统效率,通过分析影响卸车效率的因素和卸车作业环节的时间组成,建立M/M/S排队模型用以衡量煤炭卸车系统作业效率,并结合实例说明该模型对港口卸车效率的考核及通过能力的提升具有有效性,能为港口卸车作业时间的有效利用提供依据。
【关键词】港口;煤炭卸车系统;卸车效率;排队论
0引言
港口的转运实现货物的空间转移。货物在港时间主要包括装卸作业时间、辅助作业时间、等待时间等。研究货物在港时间是统计作业效率,评价港口通过能力的有效手段。
港口的煤炭装卸作业是影响煤炭在港时间的重要因素。本文运用排队论研究煤炭翻车机卸车系统的时间消耗。目前,利用排队论对港口相关作业进行的研究主要集中在装卸机械合理数量确定、航道通过能力计算、港口最优泊位数或码头数的确定等问题[1-3]上, 对于煤炭卸车系统的研究则主要集中在工艺和技术方面[4-5]。港口之间的竞争实际上是服务水平的较量,要想提高服务水平和通过能力就必须重视港口作业的效率,而效率往往体现在货物的在港时间上,所以,研究卸车系统的作业时间及效率对港口通过能力及服务能力的提升意义重大。
1煤炭卸车系统效率影响因素
1.1内部因素
1.1.1设备
卸车系统设备是生产的物质基础。它们的数量和规模、性能和技术状态,是确定卸车系统生产能力的基本依据。煤炭卸车系统一般由翻车机和调车设备组成。
翻车机可分为侧翻式翻车机和转子式翻车机:前者的受料漏斗可设于地面之上,翻卸周期较长、效率较低;后者的受料漏斗设于地面之下,土建工程量大,但效率较高。国内港口多采用转子式翻车机。[6]本文针对转子式翻车机进行研究。
1.1.2员工的操作和调度能力
随着装卸设施的不断改进,现代港口的装卸能力日益提高,大多数体力劳动被物化劳动所代替,但人在装卸系统中的作用并没有因此减弱。参加装卸劳动的装卸工人和机械司机,在卸车过程中起主导作用,其作用通过设备的利用程度以及装卸效率体现出来。他们的技术水平和积极性的发挥程度以及体力情况都直接影响系统通过能力。[7]在卸车系统中,体现工人操作技能对卸车效率影响的环节是对位作业。煤炭卸车调度对整个煤炭物流作业组织效率的提高起重要作用。调度员对港口卸车的合理调度也是影响卸车效率的重要因素。优秀的调度员能及时将列车到港信息录入数据库并进行卸车安排,减少列车在港等待时间。
1.2作业环境
港口自然环境直接影响卸车系统的效率,天气变化等对港口作业条件的影响很大。例如,北方地区冬季有冻煤现象,这直接影响卸车设备选型的选择,底开门车不能采用。港口的总体布置,如港口地形、堆场面积也影响卸车系统的效率。堆场如果得到合理利用,调度员就可以及时进行调度安排,使卸车顺利进行;否则,可能推迟卸车的调度,延长列车在港时间。由于环境因素对模型建立没有直接影响,因此本文对此不作详细考量。
2翻车机卸车系统排队模型的建立
2.1翻车机卸车系统流程
分析卸车系统流程的主要目的在于明确卸车过程每个环节花费的时间主要由翻车作业时间和辅助作业时间构成。卸车具体流程及对应时间如图1所示。
图1卸车系统流程及花费时间
2.1.1卸车调度
在列车出发到港之前,港口调度人员将铁路部门发出的信息录入数据库并进行卸车作业调度安排,包括翻车机房的安排、皮带机的占用、堆场煤种的信息及垛场位置、卸车班组的安排等。列车到站后即能收到卸车指令进行卸车作业。
2.1.2路港交接
列车到达后需要排队,等待时间的长短取决于调度是否及时。列车只有接收到卸车指令后才可以进行卸车作业。从定位停车线到开始对位的时间为列车准备对位时间。
2.1.3对位作业
列车翻卸前的重要环节是对位作业。这一环节使用的机械是拨车机。对位作业的时间长度取决于工人的技术熟练程度和拨车机的性能。
2.1.4翻车作业
翻车作业决定卸车系统的效率及通过能力。提高翻车机卸车系统的速度和能力,是装卸工艺和设备设计的重要追求目标。近30年来翻车机卸车系统的速度由20次/h提高到40次/h,其能力已达到1.1万t/h。简化卸车作业程序,提高各环节作业速度是提高卸车速度的关键。[8]具有转子车钩的车辆组成的重载单元列车能极大地简化卸车作业程序,加快翻车机卸车系统各环节作业速度,提高翻车机的卸车效率。
2.1.5牵空作业
牵空作业将卸空的车辆及时牵出翻车机房,以便后面列车开始作业。调度系统应该及时进行牵空提醒。牵空作业时间越短,平均等待时间就越短,效率就越高。
2.2翻车机卸车服务系统的特征
2.2.1随机服务系统
通过对历史数据的分析发现,由于货源的多样性和火车在途中经历气候条件等不确定因素的影响,卸车系统中火车的到达是随机分布的,到达规律一般服从参数为λ的Poisson分布(M),且顾客相继到达时间间隔是独立的。卸车系统的顾客源是无限的,可用∞表示。
2.2.2离散事件系统
卸车系统的状态变化只在时间的离散时刻发生,是随机的离散事件系统。火车到达港口进入对位线排队、对位、翻车、作业结束、离港等事件均发生在离散时刻,并具有随机性,因此该系统的服务时间服从参数为μ的负指数分布(M)。翻车机是该系统的服务台,其数量用s表示。
2.2.3排队系统
在翻车机卸车系统中,1台翻车机在某一时刻只能为1列火车服务,并且各煤种的装卸是相对独立的子系统。当所有的翻车机都忙碌时,又有列车来港就须排队等待。本文的排队规则为“先到先服务”,以FCFS表示。
综上,卸车随机服务系统符合输入过程为Poisson过程,服务时间为负指数分布,顾客源和系统容量均无限,且系统为单队,并列s个服务台的排队模型(见图2)。用随机服务系统的分类符号表示卸车系统为M/M/s/∞/∞/FCFS模型。
图2卸车系统排队过程
2.3M/M/s排队模型的卸车系统指标
煤炭卸车系统是多个服务台,系统输入的是Poisson流,平均服务时间服从指数分布的排队模型,M/M/s的系统状态转移如图3所示。
图3M/M/s的系统状态转移
系统的平衡方程为:
翻车机服务强度 ρ=,翻车机利用率 ρs=,只有当 ρs<1时才不会排成无限的队列。根据以上方程得系统处于平稳状态时的主要数量指标。计算公式如下:
卸车系统有n辆车的概率
Pn=
翻车机全部空闲的概率
p0=
卸车系统平均排队长Lq=
平均队长 L=Lq+ρ
卸车平均等待时间Wq=
列车在港总停留时间W=
再来的列车必须等待的概率
Ps= [9]
3实证分析
某码头主要进行煤炭卸车作业,现有2台单转子式翻车机,循环次数30次/h,额定效率为 t/h,总卸车通过能力为万t/a。
港口对各个环节的作业时间长度有规定,所用时间越短卸车效率越高。在规定时间内卸车通过能力是3.3万～3.5万t/d。该码头有2个卸车班组,由于人员的组成和调度因素的影响使2个班组的作业时间有所不同。选取2个班组卸车的不同时间的作业用时,卸车过程每环节所花费时间见表1。
表1卸车环节花费时间min
根据历史数据,列车相继到达的时间间隔服从负指数分布,到达率为λ=0.2列/h,卸车系统服务率根据不同的作业时间确定。假设到港列车均为102节车厢,装煤量80 t/节。指标计算结果见表2。
表2卸车系统指标计算结果
比较2个班组的各项指标发现,卸车2班准备对位的时间超出规定范围,使其卸车效率明显低于1班,平均排队长和队长都较大,而且列车等待时间和在港停留时间也较长,再来列车必须等待的概率也变大,总体来说没有达到正常的通过能力。显然,作业时间是影响卸车效率的主要因素。
4结论
本文利用排队论研究煤炭翻车机卸车系统的效率。这一方法可以较好地将卸车作业时间考虑在内,以减少各个环节的作业时间和列车在港等待时间,更科学地考核卸车系统的效率,反映卸车系统在有效时间下的通过能力。建议调度人员及时进行卸车调度以缩短等待时间,对机械工人进行技能培训以缩短对位时间,及时对翻车机等设备进行维修与维护,缩短停工时间,以此提高系统服务效率,增强卸车系统的服务水平和通过能力。
参考文献:
[1] 鲁子爱.排队论在港口规划中的应用[J].水运工程,1997(8):11-15.
[2] 刘敬贤.基于排队论的受限航道通过能力计算[J].中国航海,2008(9):261-268.
[3] 张维中.排队理论在确定集装箱码头吞吐能力中的应用[J].海岸工程,1998(3):67-71.
[4] 封和庆.翻车机卸车系统不同工艺布局的启示[J].港口装卸,1992(1):49-52.
[5] MANNING E T Jr,TUIL K S.Systems for Coal Car Unloading at Rall Water Terminals[J].Coal Technology,International Coal Utilization Conference and Exhibition,1981:89-110.
[6] 宋继尧.煤炭出口港的卸车系统[J].港工技术,1998(2):16-20.
[7] 张静,刘翠莲.港口泊位服务系统的影响因素及其仿真[J].大连海事大学学报:社会科学版,2008(12):109-111.
[8] 张文生,戴财生.翻车机卸车系统发展方向的探讨[J].港工技术,2007(12):24-28.
[9] 胡运权.运筹学教程[M].2版.北京:清华大学出版社,2003:331-335.
【关键词】港口;煤炭卸车系统;卸车效率;排队论
0引言
港口的转运实现货物的空间转移。货物在港时间主要包括装卸作业时间、辅助作业时间、等待时间等。研究货物在港时间是统计作业效率,评价港口通过能力的有效手段。
港口的煤炭装卸作业是影响煤炭在港时间的重要因素。本文运用排队论研究煤炭翻车机卸车系统的时间消耗。目前,利用排队论对港口相关作业进行的研究主要集中在装卸机械合理数量确定、航道通过能力计算、港口最优泊位数或码头数的确定等问题[1-3]上, 对于煤炭卸车系统的研究则主要集中在工艺和技术方面[4-5]。港口之间的竞争实际上是服务水平的较量,要想提高服务水平和通过能力就必须重视港口作业的效率,而效率往往体现在货物的在港时间上,所以,研究卸车系统的作业时间及效率对港口通过能力及服务能力的提升意义重大。
1煤炭卸车系统效率影响因素
1.1内部因素
1.1.1设备
卸车系统设备是生产的物质基础。它们的数量和规模、性能和技术状态,是确定卸车系统生产能力的基本依据。煤炭卸车系统一般由翻车机和调车设备组成。
翻车机可分为侧翻式翻车机和转子式翻车机:前者的受料漏斗可设于地面之上,翻卸周期较长、效率较低;后者的受料漏斗设于地面之下,土建工程量大,但效率较高。国内港口多采用转子式翻车机。[6]本文针对转子式翻车机进行研究。
1.1.2员工的操作和调度能力
随着装卸设施的不断改进,现代港口的装卸能力日益提高,大多数体力劳动被物化劳动所代替,但人在装卸系统中的作用并没有因此减弱。参加装卸劳动的装卸工人和机械司机,在卸车过程中起主导作用,其作用通过设备的利用程度以及装卸效率体现出来。他们的技术水平和积极性的发挥程度以及体力情况都直接影响系统通过能力。[7]在卸车系统中,体现工人操作技能对卸车效率影响的环节是对位作业。煤炭卸车调度对整个煤炭物流作业组织效率的提高起重要作用。调度员对港口卸车的合理调度也是影响卸车效率的重要因素。优秀的调度员能及时将列车到港信息录入数据库并进行卸车安排,减少列车在港等待时间。
1.2作业环境
港口自然环境直接影响卸车系统的效率,天气变化等对港口作业条件的影响很大。例如,北方地区冬季有冻煤现象,这直接影响卸车设备选型的选择,底开门车不能采用。港口的总体布置,如港口地形、堆场面积也影响卸车系统的效率。堆场如果得到合理利用,调度员就可以及时进行调度安排,使卸车顺利进行;否则,可能推迟卸车的调度,延长列车在港时间。由于环境因素对模型建立没有直接影响,因此本文对此不作详细考量。
2翻车机卸车系统排队模型的建立
2.1翻车机卸车系统流程
分析卸车系统流程的主要目的在于明确卸车过程每个环节花费的时间主要由翻车作业时间和辅助作业时间构成。卸车具体流程及对应时间如图1所示。
图1卸车系统流程及花费时间
2.1.1卸车调度
在列车出发到港之前,港口调度人员将铁路部门发出的信息录入数据库并进行卸车作业调度安排,包括翻车机房的安排、皮带机的占用、堆场煤种的信息及垛场位置、卸车班组的安排等。列车到站后即能收到卸车指令进行卸车作业。
2.1.2路港交接
列车到达后需要排队,等待时间的长短取决于调度是否及时。列车只有接收到卸车指令后才可以进行卸车作业。从定位停车线到开始对位的时间为列车准备对位时间。
2.1.3对位作业
列车翻卸前的重要环节是对位作业。这一环节使用的机械是拨车机。对位作业的时间长度取决于工人的技术熟练程度和拨车机的性能。
2.1.4翻车作业
翻车作业决定卸车系统的效率及通过能力。提高翻车机卸车系统的速度和能力,是装卸工艺和设备设计的重要追求目标。近30年来翻车机卸车系统的速度由20次/h提高到40次/h,其能力已达到1.1万t/h。简化卸车作业程序,提高各环节作业速度是提高卸车速度的关键。[8]具有转子车钩的车辆组成的重载单元列车能极大地简化卸车作业程序,加快翻车机卸车系统各环节作业速度,提高翻车机的卸车效率。
2.1.5牵空作业
牵空作业将卸空的车辆及时牵出翻车机房,以便后面列车开始作业。调度系统应该及时进行牵空提醒。牵空作业时间越短,平均等待时间就越短,效率就越高。
2.2翻车机卸车服务系统的特征
2.2.1随机服务系统
通过对历史数据的分析发现,由于货源的多样性和火车在途中经历气候条件等不确定因素的影响,卸车系统中火车的到达是随机分布的,到达规律一般服从参数为λ的Poisson分布(M),且顾客相继到达时间间隔是独立的。卸车系统的顾客源是无限的,可用∞表示。
2.2.2离散事件系统
卸车系统的状态变化只在时间的离散时刻发生,是随机的离散事件系统。火车到达港口进入对位线排队、对位、翻车、作业结束、离港等事件均发生在离散时刻,并具有随机性,因此该系统的服务时间服从参数为μ的负指数分布(M)。翻车机是该系统的服务台,其数量用s表示。
2.2.3排队系统
在翻车机卸车系统中,1台翻车机在某一时刻只能为1列火车服务,并且各煤种的装卸是相对独立的子系统。当所有的翻车机都忙碌时,又有列车来港就须排队等待。本文的排队规则为“先到先服务”,以FCFS表示。
综上,卸车随机服务系统符合输入过程为Poisson过程,服务时间为负指数分布,顾客源和系统容量均无限,且系统为单队,并列s个服务台的排队模型(见图2)。用随机服务系统的分类符号表示卸车系统为M/M/s/∞/∞/FCFS模型。
图2卸车系统排队过程
2.3M/M/s排队模型的卸车系统指标
煤炭卸车系统是多个服务台,系统输入的是Poisson流,平均服务时间服从指数分布的排队模型,M/M/s的系统状态转移如图3所示。
图3M/M/s的系统状态转移
系统的平衡方程为:
翻车机服务强度 ρ=,翻车机利用率 ρs=,只有当 ρs<1时才不会排成无限的队列。根据以上方程得系统处于平稳状态时的主要数量指标。计算公式如下:
卸车系统有n辆车的概率
Pn=
翻车机全部空闲的概率
p0=
卸车系统平均排队长Lq=
平均队长 L=Lq+ρ
卸车平均等待时间Wq=
列车在港总停留时间W=
再来的列车必须等待的概率
Ps= [9]
3实证分析
某码头主要进行煤炭卸车作业,现有2台单转子式翻车机,循环次数30次/h,额定效率为 t/h,总卸车通过能力为万t/a。
港口对各个环节的作业时间长度有规定,所用时间越短卸车效率越高。在规定时间内卸车通过能力是3.3万～3.5万t/d。该码头有2个卸车班组,由于人员的组成和调度因素的影响使2个班组的作业时间有所不同。选取2个班组卸车的不同时间的作业用时,卸车过程每环节所花费时间见表1。
表1卸车环节花费时间min
根据历史数据,列车相继到达的时间间隔服从负指数分布,到达率为λ=0.2列/h,卸车系统服务率根据不同的作业时间确定。假设到港列车均为102节车厢,装煤量80 t/节。指标计算结果见表2。
表2卸车系统指标计算结果
比较2个班组的各项指标发现,卸车2班准备对位的时间超出规定范围,使其卸车效率明显低于1班,平均排队长和队长都较大,而且列车等待时间和在港停留时间也较长,再来列车必须等待的概率也变大,总体来说没有达到正常的通过能力。显然,作业时间是影响卸车效率的主要因素。
4结论
本文利用排队论研究煤炭翻车机卸车系统的效率。这一方法可以较好地将卸车作业时间考虑在内,以减少各个环节的作业时间和列车在港等待时间,更科学地考核卸车系统的效率,反映卸车系统在有效时间下的通过能力。建议调度人员及时进行卸车调度以缩短等待时间,对机械工人进行技能培训以缩短对位时间,及时对翻车机等设备进行维修与维护,缩短停工时间,以此提高系统服务效率,增强卸车系统的服务水平和通过能力。
参考文献:
[1] 鲁子爱.排队论在港口规划中的应用[J].水运工程,1997(8):11-15.
[2] 刘敬贤.基于排队论的受限航道通过能力计算[J].中国航海,2008(9):261-268.
[3] 张维中.排队理论在确定集装箱码头吞吐能力中的应用[J].海岸工程,1998(3):67-71.
[4] 封和庆.翻车机卸车系统不同工艺布局的启示[J].港口装卸,1992(1):49-52.
[5] MANNING E T Jr,TUIL K S.Systems for Coal Car Unloading at Rall Water Terminals[J].Coal Technology,International Coal Utilization Conference and Exhibition,1981:89-110.
[6] 宋继尧.煤炭出口港的卸车系统[J].港工技术,1998(2):16-20.
[7] 张静,刘翠莲.港口泊位服务系统的影响因素及其仿真[J].大连海事大学学报:社会科学版,2008(12):109-111.
[8] 张文生,戴财生.翻车机卸车系统发展方向的探讨[J].港工技术,2007(12):24-28.
[9] 胡运权.运筹学教程[M].2版.北京:清华大学出版社,2003:331-335.