林 建,沈雨晴

西南石油大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,四川 成都 610500

四川省液化石油氣（Liquefied petroleum gas LPG）水運(yùn)物流的規(guī)模較大，在汽車、城市燃?xì)?、有色金屬冶煉和金屬切割通等行業(yè)中對(duì)LPG都有著較大的消費(fèi)及物流需求。由于LPG物流水運(yùn)中的區(qū)域制約，LPG的配送路徑優(yōu)化調(diào)配難以進(jìn)行；LPG特種船調(diào)配運(yùn)力和使用效率低下；儲(chǔ)氣庫和加氣站的不合理分布；特種船不合理的輸送擴(kuò)張導(dǎo)致輸送超額等很多狀況。盡最大可能充分地使用LPG運(yùn)輸?shù)幕A(chǔ)設(shè)施，改善水運(yùn)運(yùn)力使用效率，建立和完善液化石油氣水上運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)體系，帶來更多貿(mào)易利潤，所以對(duì)LPG水上輸送的線路進(jìn)行規(guī)劃調(diào)整是十分有必要的。

路徑規(guī)劃分析最初由Ramser和Dantzig[1]首次提出，運(yùn)用系統(tǒng)模型給出了計(jì)算方法，此后，路徑優(yōu)化方面的研究開始迅速興起，而且很快便運(yùn)用于研究物流配送問題。我國許多國內(nèi)學(xué)者也對(duì)物流配送相關(guān)問題進(jìn)行了深入地剖析[2]。曾雁冰于2011年發(fā)表文章以激增的醫(yī)療費(fèi)用建模，使用Vensim軟件進(jìn)行仿真模擬分析效果和控制策略[3]。張峰在《成品油物流配送運(yùn)輸優(yōu)化分配問題研究》一文中同時(shí)考慮了關(guān)于我國成品油的價(jià)格成本與路線規(guī)劃，以多目標(biāo)控制建模，分析得出輸送路線優(yōu)化的調(diào)整建議[4]。劉楊等在《基于系統(tǒng)動(dòng)力模型對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變的仿真及其應(yīng)用研究——以宜賓市產(chǎn)業(yè)為例》一文中構(gòu)建了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，以宜賓市不同的產(chǎn)業(yè)發(fā)展種類為研究對(duì)象，對(duì)宜賓地區(qū)經(jīng)濟(jì)今后的產(chǎn)業(yè)成長的路徑進(jìn)行了預(yù)測[5]。汪建等在2013年撰文采用Vensim軟件建立系統(tǒng)仿真模型，通過模型來研究地震應(yīng)急避難人群的變化規(guī)律和規(guī)模[6]。

本文收集了歷年來川內(nèi)液化石油氣水上輸送的詳細(xì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用STELLA軟件實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)模擬，建立川內(nèi)液化石油氣需求量及輸送需求量模型，借此合理規(guī)劃川內(nèi)的LPG運(yùn)力調(diào)配及物流路徑優(yōu)化。

1 模型的建立

1.1 模型建立的基本思路

川內(nèi)水上輸送LPG的運(yùn)力存在供過于求的現(xiàn)狀，閑置動(dòng)力嚴(yán)重過剩，隨著利益的驅(qū)使和規(guī)劃的不合理，未來四川省內(nèi)LPG水運(yùn)運(yùn)力上漲可能較大，并且由于LPG運(yùn)輸船屬于特種船舶，閑置時(shí)無法運(yùn)輸其他貨物，過剩的閑置運(yùn)力會(huì)引起基建、人力及物力的嚴(yán)重浪費(fèi)。在LPG運(yùn)力過剩和配置不合理的情況下進(jìn)行水運(yùn)物流路徑的優(yōu)化、開辟物流新路徑和提高物流管理能力，都將為船運(yùn)貿(mào)易增加利潤，隨之大幅提升LPG水運(yùn)利用效率，進(jìn)入良性循環(huán)。因此需要對(duì)四川省今后LPG物流水運(yùn)的需求量通過建立模型實(shí)現(xiàn)合理的預(yù)測，然后才可以根據(jù)模型中時(shí)間動(dòng)態(tài)的規(guī)模對(duì)LPG水運(yùn)運(yùn)力進(jìn)行適時(shí)布局分配，提高LPG船舶利用效率。

1.2 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模

結(jié)合川內(nèi)液化石油氣的需求量及其增速、水上輸送運(yùn)力供給、新運(yùn)力增速、舊運(yùn)力淘汰速度、船舶企業(yè)的競爭淘汰、運(yùn)輸市場飽和度等，建立了如圖1所示的系統(tǒng)動(dòng)力模型

圖1 LPG需求預(yù)測及物流量預(yù)測的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型Fig.1 System dynamics model for prediction of LPG demand and logistics quantity

所設(shè)參數(shù)如下，數(shù)據(jù)來源于四川省交通運(yùn)輸廳航務(wù)管理局及國家統(tǒng)計(jì)局。

(1)LPG Demand，LPG需求量，以四川省2016年3.2萬t為原點(diǎn)，單位：萬t。

(2)Demand Increase，LPG需求增長量。

(3)Water transport scale，水運(yùn)規(guī)模，以2016年756萬t為原點(diǎn)，單位：萬t。

(4)Water transport growth，水運(yùn)增長量。

(5)Increase rate，水運(yùn)增長率。

(6)Reduce，水運(yùn)減少量。

(7)Reduce Rate，舊運(yùn)力淘汰率，設(shè)為0.02。

(8)Competition，企業(yè)競爭，等于市場運(yùn)力可供量除以市場飽和需求運(yùn)力。

(9)LPG Water Quantity，LPG水運(yùn)量。

(10)Saturated Capacity，飽和運(yùn)力，設(shè)為50。

(11)Initial Price，基價(jià)，設(shè)為50元。

(12)Transport Price，運(yùn)價(jià)。

(13)Water Transport Proportion，水運(yùn)比例。

2 模擬結(jié)果

2.1 LPG需求量、水運(yùn)規(guī)模、運(yùn)價(jià)的仿真

圖2 LPG需求量、水運(yùn)規(guī)模、運(yùn)價(jià)模擬結(jié)果圖Fig.2 Simulation results of LPG demand,water transport scale and transport price

由圖2可知，未來四川省LPG的變化趨勢將經(jīng)歷一段時(shí)期的平穩(wěn)后逐漸上升，并在后期逐漸又趨于平穩(wěn)。水運(yùn)運(yùn)力供應(yīng)量呈現(xiàn)波動(dòng)性平穩(wěn)上升的形態(tài)，初始的未投入使用的輸送運(yùn)力的情況較為突出，因而部分水上輸送退出，導(dǎo)致前期的輸送供應(yīng)有一個(gè)較小幅度的下跌。隨后水運(yùn)運(yùn)力再次出現(xiàn)較快上升的形態(tài)，并進(jìn)入下一階段的先下滑后增長的區(qū)間。

單位運(yùn)費(fèi)總體維持平穩(wěn)，在很小的區(qū)間內(nèi)與水運(yùn)運(yùn)力供應(yīng)量有成正相關(guān)的小幅度波動(dòng)。意味著運(yùn)價(jià)相對(duì)于水運(yùn)運(yùn)力變化的彈性系數(shù)十分小。

2.2 LPG需求增長量、水運(yùn)增長量的仿真

圖3 LPG需求增長量、水運(yùn)增長量模擬結(jié)果Fig.3 Simulation results of LPG demand growth and water transportation growth

由圖3可知，川內(nèi)液化石油氣需求增長量先是維持平穩(wěn)，之后出現(xiàn)兩次峰值，在后期LPG需求增長量維持平穩(wěn)。波動(dòng)原因是四川省經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)LPG需求量，連續(xù)上漲的市場飽和度引起了對(duì)LPG供應(yīng)的限制；另外，由于LPG屬于原油衍生品，原油的加工、出口、進(jìn)口等都會(huì)對(duì)LPG產(chǎn)量造成一定的限制。水上輸送運(yùn)力的擴(kuò)張是LPG的水上輸送量增大在短期內(nèi)最直接的結(jié)果，而LPG水上輸送的擴(kuò)張又來自于交易利潤和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)。這種水上輸送運(yùn)力的擴(kuò)張會(huì)在市場輸送量逐漸達(dá)到飽和，并且船舶企業(yè)間的淘汰競爭愈發(fā)激烈的情況下而開始出現(xiàn)較大幅度的縮減，隨后趨于穩(wěn)定，并在后期再次出現(xiàn)類似波動(dòng)。

2.3 LPG水運(yùn)量的仿真

圖4 LPG水運(yùn)量模擬結(jié)果Fig.4 Simulation results of LPG cargo volume of waterway transportation

由圖4可知，未來的液化石油氣水運(yùn)物流量會(huì)出現(xiàn)短期小幅度波動(dòng)的局面，隨后水運(yùn)物流量出現(xiàn)較大幅的負(fù)增長，并在較大區(qū)間內(nèi)波動(dòng)。后期水運(yùn)物流量將會(huì)呈現(xiàn)正增長和較大幅度的波動(dòng)。波動(dòng)的物流量與LPG需求量的波動(dòng)的關(guān)聯(lián)性很高。對(duì)四川省內(nèi)液化石油氣水路輸送量進(jìn)行模型預(yù)測后，還應(yīng)考慮在未來省內(nèi)各大港口液化石油氣水路輸送量將如何變動(dòng)，結(jié)合地區(qū)水運(yùn)現(xiàn)狀對(duì)水路輸送進(jìn)行針對(duì)性地規(guī)劃和布局，水路輸送運(yùn)力不足的區(qū)域需要加大水運(yùn)基礎(chǔ)建設(shè)和人力物力的投資，將其他港口超額過剩的閑置運(yùn)力適宜地調(diào)度安排過來；水運(yùn)運(yùn)力過剩的地區(qū)可以將閑置運(yùn)力調(diào)配到周邊缺乏運(yùn)力的地區(qū)或適時(shí)的退出市場。

同理，對(duì)建立模型來合理估計(jì)某地區(qū)將來的液化石油氣水路輸送需求量，通過分析來優(yōu)化液化石油氣氣庫-加氣站的適宜分布、水路輸送的調(diào)配、物流路徑的挑選。例如，四川省LPG水運(yùn)基本參數(shù)信息如表1所示：

表1 四川省LPG水運(yùn)基本參數(shù)Table 1 Basic parameters of LPG water transport in Sichuan Province

設(shè)省內(nèi)水運(yùn)所需時(shí)間均為1 d，則省內(nèi)液化石油氣運(yùn)輸船舶平均每月頻次為（由加權(quán)平均得）：

每年單位運(yùn)力周轉(zhuǎn)量為：365/（0.67+0.19+0.14）=365

隨著社會(huì)發(fā)展進(jìn)步，預(yù)測出宜賓港-瀘州港的液化石油氣需求量將一方面會(huì)川東-川西南路線吸取部分需求量，增量約10%左右，川內(nèi)其他水路運(yùn)輸也從另一方面被宜賓港-瀘州港的需求量吸收。

由此可以列出變化后的川內(nèi)液化石油氣水路輸送參數(shù)如表2所示：

表2 四川省LPG水運(yùn)預(yù)測參數(shù)Table 2 Predicted parameters of LPG water transport in Sichuan Province

可以計(jì)算出，整體LPG月平均航次為：（0.74*30*6+0.15*30*4.5+0.11*30*4）/（(6+4.5+4)/3）=34.48

由上式可得，月平均航次從之前的33.73次提高到34.48次。因?yàn)樘胤N船管理經(jīng)營和硬件方面存在一定的特殊性，液化石油氣特種船平均每月航行有34.48船次。由于宜賓港-瀘州港路線的液化石油氣輸送的規(guī)模亟待擴(kuò)張，水路輸送運(yùn)力也亟待提高，所以對(duì)液化石油氣物流水運(yùn)運(yùn)力進(jìn)行優(yōu)化調(diào)配顯得十分重要。

在四川省目前的水運(yùn)運(yùn)力水平上，設(shè)新增加的運(yùn)力為：宜賓港-瀘州港為x，川東-川西南為y，則有：

優(yōu)化求解后得出：x=1.74，y=0，即新增加宜賓港-瀘州港每月船次1.74船次，這樣使增長的水運(yùn)運(yùn)力最小化。

3 總結(jié)

本文利用STELLA軟件以川內(nèi)液化石油氣需求量和水路輸送需求量作為主要對(duì)象建立了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，對(duì)四川省LPG物流水運(yùn)配送的發(fā)展形勢做出了系統(tǒng)分析和思考，本文通過仿真模型，結(jié)合四川省LPG物流水運(yùn)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、現(xiàn)有的運(yùn)力分布，以及水路輸送線路的規(guī)劃的歷史資料，適宜地對(duì)川內(nèi)液化石油氣的水路輸送線路進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，可以為相關(guān)政府和機(jī)構(gòu)提供較好的參考建議。較為合理地對(duì)四川省LPG物流水運(yùn)配送提出了路徑的優(yōu)化，具有較好的借鑒意義。

結(jié)合四川省幾大物流港口的實(shí)際運(yùn)力現(xiàn)狀及配送路線提出了LPG船舶運(yùn)力的優(yōu)化調(diào)配方案，節(jié)約了運(yùn)輸?shù)臅r(shí)間和距離成本，提高了川內(nèi)LPG物流水運(yùn)的有效配送效率和安全性。本文對(duì)于LPG物流水運(yùn)配送路徑的優(yōu)化研究還將在未來的工作中不斷深入。

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