Снижение логистических затрат при поставках нефтепродуктов от НПЗ до АЗС

Ключевые слова: логистика нефтепродуктов, предиктивное планирование, маршрутизация, оптимизация затрат, математическое моделирование.

Нефтепродуктообеспечение является критически важной составляющей функционирования топливно-энергетического комплекса России. В условиях географической протяженности страны, неравномерного размещения производственных мощностей и сети потребления, а также высокой волатильности спроса на моторное топливо особое значение приобретает эффективность логистических цепочек поставок от нефтеперерабатывающих заводов (НПЗ) до конечных точек реализации – автозаправочных станций (АЗС). При этом, если первичная логистика (НПЗ – нефтебазы) в значительной степени стандартизирована и автоматизирована [1–6], то сегмент «последней мили» (нефтебаза – АЗС) остается зоной высокой неопределенности и значительных резервов повышения эффективности.

Анализ производственных данных вертикально интегрированных нефтяных компаний свидетельствует о системной проблеме: до 50 % всех затрат на вторичную логистику формируется всего 15 % общего объема перевозок [7]. Эти затраты приходятся главным образом на дальние рейсы (плечо более 300 км) и развозные маршруты, обслуживающие множество АЗС в одном выезде. Причина кроется в неоптимальном закреплении АЗС за нефтебазами, отсутствии гибкого механизма перераспределения поставок между базисами, а также в ручном, слабо формализованном планировании маршрутов. Как следствие, логистические службы вынуждены содержать избыточный парк бензовозов, нести дополнительные расходы на топливо и амортизацию, а также мириться с низким коэффициентом использования пробега (на уровне 0,3–0,4 против нормативного 0,5–0,6).

Кроме того, существующая практика планирования поставок не учитывает в полной мере технологические ограничения: пропускную способность нефтебаз (эстакады налива, производительность насосов, график работы), совместимость секций бензовозов с видами нефтепродуктов, порядок слива при многоточечной доставке (задняя секция – первой), а также требования трудового законодательства по режиму труда и отдыха водителей. Не менее значимым является отсутствие единого контура предиктивного контроля запасов на АЗС, позволяющего своевременно прогнозировать критическое снижение остатков и предотвращать простой станций, что влечет не только прямые потери выручки, но и репутационные риски.

В научной литературе вопросам оптимизации логистики нефтепродуктов уделяется значительное внимание. Работы Мастепанова А.М. [7], Щербанина Ю.А. [8], Телегиной Е.А. и др. [9] закладывают теоретические основы управления цепями поставок в нефтегазовой отрасли, однако они преимущественно касаются макроэкономических аспектов или общих принципов логистики. Более прикладные исследования Зубаревой В.Д. и соавторов [10] предлагают методы технико-экономического анализа проектов, но не содержат конкретных алгоритмов оперативного планирования на уровне «нефтебаза – АЗС». Работы Безродного А.А. [11] и Короленка А.М. [12] посвящены управлению сетями АЗС и контролю качества нефтепродуктов, однако вопросы маршрутизации и предиктивного планирования в них не рассматриваются как единая комплексная задача. Таким образом, существует научно-практический пробел – отсутствие формализованной методологии, объединяющей стратегическое, тактическое и операционное планирование в двухуровневой системе поставок с учетом реальных технологических и временных ограничений.

В зарубежной литературе активно разрабатываются модели маршрутизации автоцистерн с учетом многокамерных транспортных средств и многократных возвратов на депо, а также смешанные целочисленные нелинейные модели для оптимизации маршрутов и минимизации потерь от испарения. Разрабатываются также комплексные робастные многопериодные модели для интегрированного планирования мультимодальных логистических сетей нефтепродуктов. Вместе с тем остается научно-практический пробел – отсутствие формализованной методологии, объединяющей стратегическое, тактическое и операционное планирование в двухуровневой системе поставок с учетом реальных технологических и временных ограничений, адаптированной к условиям российских вертикально интегрированных нефтяных компаний.

Настоящая работа направлена на разработку методологии снижения логистических затрат при поставках нефтепродуктов от НПЗ до АЗС на основе предиктивного планирования и оценки маршрутов доставки. Для достижения цели были поставлены следующие задачи [8]:

• Формализовать задачу оптимального закрепления АЗС за нефтебазами с учетом всех составляющих приведенных затрат и пропускных способностей.

• Разработать модель предиктивного прогнозирования остатков топлива на АЗС с горизонтом до 7 дней, учитывающую внутринедельную и сезонную динамику спроса.

• Создать алгоритм автоматизированной маршрутизации бензовозов, который обеспечивает минимизацию пробега и соблюдение технологических и трудовых ограничений, а также предусматривает оперативное перепланирование при сбоях.

• Предложить методику сценарного моделирования для оценки экономической эффективности альтернативных логистических схем и выявления «узких мест» инфраструктуры.

Объектом является логистическая система нефтепродуктообеспечения «НПЗ – нефтебазы – сеть АЗС» с множеством распределенных объектов и подвижным составом. Предмет – методология снижения затрат на основе предиктивного планирования и автоматизированной маршрутизации.

Логистическая система нефтепродуктообеспечения «НПЗ – нефтебазы – сеть АЗС» характеризуется множеством распределенных объектов, подвижным составом (бензовозы, железнодорожные цистерны) и сезонной динамикой спроса. Транспортировка нефтепродуктов по маршруту осуществляется железнодорожным и трубопроводным транспортом, реже – автомобильным. Однако транспортировка по железной дороге становится все более затратной и трудоемкой в связи с сокращением избыточного вагонного парка на сети железных дорог РЖД [9].

Ключевые проблемы включают:

• Неоптимальное закрепление АЗС за нефтебазами, не учитывающее в полной мере стоимость первичной и вторичной логистики, пропускную способность НБ, себестоимость нефтепродуктов и эффект от снижения оборотного капитала.

• Отсутствие предиктивного планирования объемов отгрузок на основе динамики реализации, остатков на АЗС и НБ, внутринедельной и сезонной сезонности.

• Ручное формирование маршрутов рейсов без учета кратности секций бензовоза, времени налива/слива, ограничений на количество АЗС на рейс и режима труда водителей.

• Неполный учет технологических ограничений: пропускная способность НБ, совместимость секций бензовозов, графики работы, режим труда водителей.

Анализ затрат на вторичную логистику показывает, что на 15 % объемов приходится до 50 % затрат – это зона значительного роста тарифов, связанная с дальними плечами поставок. При повышении точности планирования и уровня обеспеченности ресурсом на основных базисах количество перевезенного объема на дальние плечи может быть существенно снижено.

Функционирование транспортного сектора России в 2024–2026 гг. осложняется необходимостью перенаправления логистических потоков вследствие введения антироссийских санкций, тогда как мощности по альтернативным маршрутам ограничены, а транспортные издержки повышаются. В этих условиях особую актуальность приобретают задачи внутрикорпоративной оптимизации логистики, не требующие значительных капитальных вложений.

Для эффективного управления потоковыми процессами в цепочке поставок «сеть нефтебаз – сеть АЗС» целесообразно применять методы системного имитационного моделирования на основе мультиагентных технологий. В разработанных агентных моделях выделяются элементы, выполняющие основные функции дистрибьюции нефтепродуктов: нефтебазы, АЗС, подвижной состав, а также агенты метауровня – центральный агент планирования и агенты координации закупок и перевозок. Моделирование потоковых процессов в этом случае осуществляется через взаимодействие между агентами [12].

Введем основные обозначения:

I – множество нефтебаз (НБ), J – множество АЗС, K – множество видов нефтепродуктов, [шт.];

Для каждой пары (АЗС j, продукт k) выбирается НБ i, минимизирующая приведенные затраты:

где h_ik – стоимость хранения и перевалки на НБ i, [руб.];

e_ik – затраты на дозировку присадок, [руб.];

ΔR_ik – экономический эффект от сокращения оборотного капитала за счет уменьшения транспортного запаса [руб.].

При этом должны выполняться ограничения [4]:

Поиск оптимального закрепления производится методом последовательных уступок, формируется ранжированный список альтернативных схем с порогами переключения (например, при превышении затрат альтернативной схемы не более чем на 5 % от оптимальной).

Прогноз остатков на АЗС на горизонт H (до 7 дней) строится на основе комбинированной модели:

где

коэффициенты настраиваются по историческим данным методом наименьших квадратов.

План отгрузок Q_jkm формируется так, чтобы пополнить запас до нормативного уровня S_jk^норм с учетом пропускной способности НБ и приоритетов АЗС. Приоритет P_j рассчитывается как функция от запаса в днях:

Задача маршрутизации формулируется как задача сбора развозочных маршрутов с ограничениями. Пусть V – множество бензовозов, каждый имеет q_v секций фиксированного объема. Рейс r определяется последовательностью АЗС j₁, j₂,…,j_m (m≤3) с общим объемом загрузки, не превышающим вместимости ТС, и суммарным временем, не превышающим допустимое рабочее время водителя.

Целевая функция – минимизация общих транспортных затрат [5]:

где c_e – стоимость пробега по ребру e, [руб./км];

l_e – длина ребра, [км];

C_r^фикс – фиксированные затраты на рейс, [руб.].

Ограничения:

1. суммарный объем по секциям не превышает вместимости;
2. время налива + время движения + время слива + время отдыха ≤ T_смены;
3. количество АЗС в рейсе ≤ 3 (настраиваемый параметр);
4. порядок слива: сначала задняя секция, затем передние.

Алгоритм решения – комбинация кластеризации (по географической близости) и модифицированного метода ближайшего соседа с возвратом, дополненная правилами учета приоритетов и оперативного перепланирования при сбоях (пересчет маршрутов на основе текущих GPS-координат).

РИСУНОК 1. Схема общего алгоритма планирования [12]

РИСУНОК 2. Схема расчета экономической эффективности [8]

Расчетные формулы для ключевых показателей эффективности. Коэффициент использования пробега (КИП) [1]:

Среднее время рейса (ART):

Коэффициент использования парка:

Доля небазовых перевозок (плечо > 300 км) в общем объеме:

Экономия от оптимизации:

где C_план рассчитывается по предлагаемой методологии с учетом всех ограничений.

За исходные данные было взято 10 нефтебаз, 500 АЗС, 8 видов нефтепродуктов, парк бензовозов 200 единиц и среднесуточный объем перевозок 20 тыс. тонн.

Результаты моделирования [10]:

• Оптимальное закрепление АЗС за НБ позволило сократить долю дальних рейсов (плечо > 300 км) с 22 до 17 %, что соответствует снижению объема на 15–20 %.

• Прогнозная модель остатков дала среднюю абсолютную ошибку MAPE = 4,2 % на горизонте три дня, что достаточно для принятия решений.

• Маршрутизация сократила развозные рейсы с 38 до 28 % от общего числа, при этом среднее число АЗС на рейс увеличилось с 2,1 до 2,7 без нарушения ограничений.

• КИП вырос с 0,42 до 0,53.

• Затраты на вторичную логистику по дальним плечам снизились в отдельных случаях до 48 %.

• Время ручной работы логистов сократилось в четыре раза.

Экономический эффект оценен в 70 млн руб. в год только за счет оптимизации вторичной логистики (без учета эффекта от сокращения оборотного капитала и снижения простоев).

Разработанная трехблочная методология обеспечивает формализованное решение задачи двухуровневого планирования поставок нефтепродуктов. Математические модели позволяют обоснованно выбирать логистические схемы, прогнозировать остатки и строить оптимальные маршруты с учетом всех технологических и трудовых ограничений. Алгоритмы оперативного перепланирования повышают устойчивость системы к сбоям.

Литература

1. Становление технологии последовательной перекачки разносортных нефтепродуктов по одному трубопроводу / А.В. Токаренко, Р.Р. Ташбулатов, Б.Н. Мастобаев, О.А. Макаренко // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2023. – Т. 13, № 2. – С. 174–183. – DOI 10.28999/2541-9595-2023-13-2-174-183.

2. Технологические процессы в системах хранения и распределения нефти и нефтепродуктов / Ю.Д. Земенков, А.М. Короленок, В.В. Середа [и др.]. – Москва: КНОРУС, 2021. – 578 с.

3. Короленок, А.М. Расширение ассортимента светлых нефтепродуктов, транспортируемых по трубопроводам методом последовательной перекачки / А.М. Короленок, М.В. Лурье, Ф.В. Тимофеев // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2012. – № 4 (8). – С. 40–43.

4. Лурье, М.В. Раскладка смеси при последовательной перекачке нефтепродуктов / М.В. Лурье, Ф.В. Тимофеев, С.В. Середа // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2017. – Т. 7, № 2. – С. 42–47.

5. Vanchugov, I. M. Influence of accounting for thermodynamic processes on the processes of mixture formation during sequential pumping of petroleum products / I. M. Vanchugov, R. A. Shestakov // Oil and Gas Science and Technology. – 2021. – Vol. 76. – P. 76. – DOI 10.2516/ogst/2020100.

6. Ванчугов, И.М. Сравнительный анализ методов расчета смеси при последовательной перекачке нефти и нефтепродуктов с учетом влияния первичной технологической смеси / И.М. Ванчугов, К.С. Резанов, Р.А. Шестаков // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2025. – Т. 336, № 6. – С. 96–108. – DOI 10.18799/24131830/2025/6/4736.

7. Мастепанов, А.М. Энергетическая безопасность в период геополитической и экономической неопределенности / А.М. Мастепанов // Бурение и нефть. – 2022. – № 1. – С. 6–9.

8. Щербанин, Ю.А. Нефтегазовая отрасль: место и роль логистики при освоении новых территорий. Часть 1. Основы логистики. – М.: Русайнс, 2020. – 107 с.

9. Телегина Е.А., Студенкина Л.А., Бессель В.В. Энергетический мир: пандемия и кризис миропорядка. – М.: Издательский центр РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, 2022. – 218 с.

10. Зубарева В.Д., Саркисов А.С., Андреев А.Ф. Технико-экономический анализ нефтегазовых проектов: эффективность и риски. – М.: Российский государственный университет нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина, 2018. – 281 с.

11. Безродный А.А., Юнушев Р.Р., Короленок А.М. Системный причинно-следственный подход к построению структур и управлению в сетях автозаправочных станций // Наука и технологии трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов. – 2019. – Т. 9, № 2. – С. 218–226.

12. Короленок А.М., Зоря Е.И., Лощенкова О.В. Система обеспечения и контроля качества нефтепродуктов при приеме, хранении и отпуске в организациях нефтепродуктообеспечения. – М.: ООО «МАКС Пресс», 2019. – 244 с.