《表4 各煤制油炼厂在各需求城市的成品销售方案》

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《煤制油供应链整体优化》

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将以上基础数据代入所建立的煤制油供应链MILP优化模型，采用MATLAB软件编程求解得到：共需建造3座煤制油炼厂，编号为R1～R3，各炼厂煤炭年接收量分别为700×104 t/a、350×104 t/a、350×104 t/a，柴油年产量分别为200×104 t/a、100×104 t/a、100×104 t/a，并可绘制煤制油供应系统（煤炭产地、煤制油炼厂及煤制油需求地）位置与供应路线示意图（图2，绿色星形代表煤制油炼厂，大星形代表年产量200×104 t/a的炼厂，小星形代表年产量100×104 t/a的炼厂；蓝色箭头代表煤炭供应路线，绿色箭头代表成品销售路线，线段的长度未按实际运输路线等比例缩小，线段方向仅表示物流方向），还可求得各煤炭产地向各煤制油炼厂的煤炭供应方案（表3）以及各煤制油炼厂在各需求城市的成品销售方案（表4）。可见，在煤炭供应方案中，各煤炭产地的煤炭供应数量均在其供应能力范围之内；在成品销售方案中，各需求城市的成品接收数量均满足需求上、下限要求；在炼厂生产方案中，各炼厂的煤炭接收量、成品生产量均在其煤炭接收能力、成品生产能力范围之内。由图2可见，利用最优化模型求解出的煤制油炼厂的建设位置相对于煤炭产地和需求城市符合就近原则，较大程度地减少了煤炭和成品的运输费用；炼厂的建设数量和建设规模能够完成生产任务，可满足需求城市的需求，且未造成资源浪费。综上，该煤制油供应系统综合考虑了煤炭采购与运输费用、炼厂建设与生产成本、成品运输费用以及成品销售收入，一定程度上降低了资源消耗，提升了供应链收益，实现了整个供应链的高效运作，可为现场运行管理者提供有力的辅助决策手段。