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基于人工蜂群优化的考虑成本效益的北极海上钻井支持船队规模与构成方法

计算工程、金融与科学 2022-05-26 v1 系统与控制 系统与控制

摘要

本文提出一种考虑成本效益的北极海上钻井支持船队规模与构成优化方法。该方法研究北极海上钻井相关的主要职责类型:补给、拖带、锚泊操作、待命、溢油应急、消防和冰区管理。该方法综合考虑意外事件的期望成本、单个支持船舶的多功能性和冰区管理的联合效应。该方法采用基于人工蜂群算法的优化流程。如案例研究所示,该方法有助于找到一系列具有成本效益的船队构成方案。部分所得方案与相应的现实船队相似,表明该方法原则上可行。敏感性分析表明,对意外事件期望成本的考量显著影响了所得方案,且为降低这些成本而进行的投资可改善北极海上钻井支持船队的整体成本效益。

关键词

引用

@article{arxiv.2205.12263,
  title  = {An Artificial Bee Colony optimization-based approach for sizing and composition of Arctic offshore drilling support fleets considering cost-efficiency},
  author = {Aleksander A. Kondratenko and Martin Bergström and Mikko Suominen and Pentti Kujala},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2205.12263},
  year   = {2022}
}

备注

25 pages