装、卸同时进行新工艺下集装箱码头装卸资源分派模拟

金鑫，丁以中

（上海海事大学 科学研究院，上海 200135）

0 引言

目前，国内外学者对集装箱码头作业工艺进行的研究很多，从很多方面对集装箱码头的作业流程进行了探讨，为实际港口的运作提供了很多理论依据。魏恒州（2005）[1]介绍韩国集装箱码头的装卸工艺模式，港口规模的确定及码头通过能力的计算方式，并提出了韩国港口的装卸配比方案；计三有，周瑞（2007）[2]以万州港江南集装箱码头工程为依托，通过构建一个闭排队网络，运用MATLAB仿真技术来描述集装箱码头装卸系统，通过对系统输出指标的分析，计算得出了江南集装箱码头装卸设备的最优配比；Lu Chen等（2007）[3]以完成集装箱装卸时间或者一组船舶装卸花费的总时间最小化为目标提出了一个综合模型，并使用禁忌搜索算法给出了一个集装箱码头的设备配置；Pietro Canonaco等（2007）[4]通过排队网络模型，然后通过仿真，对所有泊位的岸边起重机评估，优化管理集装箱装卸资源；Li B，Li WF，Zhang Y（2009）[5]通过分析集装箱码头物流系统的装卸作业，介绍了资源调度思想的运作体系，利用基于多代理和数据挖掘的计算机技术对泊位分配，码头起重机分配，堆场管理，堆场起重机的配置，集装箱卡车调度进行了研究。

目前对于集装箱码头作业工艺研究的不足之处在于：

1）缺乏对随机因素影响时集装箱码头装卸资源分派的研究。目前学者对港口资源分派的研究主要运用的方法是解析法，只能研究确定性情况下的作业流程，而不能考虑随机因素影响时会对整体作业产生什么样的影响。

2）缺乏对装、卸同时进行新工艺下集装箱码头装卸资源分派的研究。目前的研究主要都着眼于传统的作业工艺，即面向作业线作业，集装箱港口船舶都是实行先装后卸，并且每条作业线上都配备固定的集卡，即这些集卡只服务于该条作业线。装、卸同时进行的装卸工艺是指：实行装、卸同时进行，只要有装箱空间一条船可以边装边卸，集卡卸完出口箱后可以立即装载进口箱运送回堆场。

本文通过引用上海洋山港的实际数据，构建了一个包括锚地、泊位、堆场、船舶、桥吊、龙门吊、集卡的集装箱码头装、卸同时进行作业的仿真模型，同时也将作业面、装卸工艺包含进去，并且通过运行仿真模型进行模拟运算，得到集装箱码头装卸系统的相关指标和装卸设备配置最佳配比。集装箱港口装卸设备配置最佳配比指的是其他条件一定的情况下集装箱港口以作业时间最小化为目标，或者以桥吊平均单机效率（TEU/h）最大化为目标，或者以其他一些指标为目标得到的最佳装卸设备的配置比例。无论港口的作业以什么为目标，其最主要的目标都是为了达到减少能耗的长远目的。

1 集装箱码头装卸工艺介绍

在目前的集装箱码头装卸过程中，根据水平运输设备的分派策略将集装箱码头的装卸作业工艺分为两种：即传统的面向作业线的装卸工艺和面向作业面的新工艺。在采用传统的面向作业线的装卸工艺时，每台桥吊（集装箱装卸桥，下同）下面都会有1队固定的排队等待的集卡（集装箱拖掛车，下同）为这台桥吊服务，这种集卡分派方法以简单易用的优点很早就使用于各个港口，但是很可能会导致集卡资源分派不均衡，造成了资源浪费并降低了作业效率。而采用面向作业面的新工艺，每个作业面配备数台桥吊和一组集卡，即一组集卡为数台桥吊服务，增加了灵活性，不仅能够有效减少作业过程中水平运输设备的资源浪费，还能提高船舶和车辆的装卸效率[6]。

根据集装箱码头的作业循环方式又可以将集装箱码头的装卸工艺分为传统的单循环作业模式和装、卸同时进行的双循环作业新工艺。传统的单循环作业指的是卸船作业和装船作业是分开进行的，可能只进行装船作业或者只进行卸船作业，或者先完成所有的卸船作业然后进行装船作业。而装、卸同时进行的双循环作业新工艺指的是装船作业和卸船作业同时进行，边装边卸。装、卸同时进行的双循环作业新工艺的作业方式可分为水平运输双循环和桥吊双循环两种。水平运输双循环指的是水平运输设备作业时既进行装船作业，也进行卸船作业，二者交互进行。例如对于满载箱到达进口堆场的集卡，会先将进口集装箱卸下，然后再根据指令到达出口堆场装载出口的集装箱回到岸边继续进行装卸作业。而桥吊双循环指的是桥吊既负责装船也负责卸船。例如桥吊会从1辆集卡上将出口集装箱装到船上然后再从船上吊起进口集装箱卸到另1辆空载集卡上[6]。港口实际作业中，桥吊双循环作业一般会包含水平运输双循环作业，装卸船作业一般会采取两台或者两台以上的桥吊相互协作的作业方式，例如1辆集卡在1台桥吊下面完成卸箱工作，然后马上根据指令来到另1台需要卸箱的桥吊下面进行装箱作业。很明显，采用装、卸同时进行的双循环作业新工艺会很大程度上减少桥吊等待和集卡的空载时间，提高了港口的作业效率和装卸设备的利用率，是未来集装箱港口装卸作业工艺的趋势。

2 装、卸同时进行作业的集装箱港口仿真装卸系统

2.1 模拟作业流程框架

集装箱码头的装卸作业过程需要根据码头管理部门采取的装卸工艺来制定，无论采取什么装卸工艺，目前的集装箱码头主要是由桥吊、龙门吊（轮胎式集装箱龙门起重机（RTG））和集卡3种设备进行装卸作业，如何合理地配合使用这3种设备成为集装箱码头装卸作业的关键，装卸工艺的不同也主要是因为针对这3种设备的不同使用方法。装、卸同时进行的装卸工艺下的集装箱码头作业流程图如图1所示。

由图1可以明显看出集装箱码头作业流程主要分为岸边桥吊作业、堆场龙门吊作业和集卡作业3大模块：

1）岸边桥吊作业。桥吊的作业要看港口采取水平运输双循环作业工艺还是桥吊双循环作业工艺，前者采用一部分桥吊专门负责卸船，另一部分桥吊专门负责装船的作业方式，后者每台桥吊都负责卸船和装船活动。桥吊作业需要判定有无空闲集卡为桥吊服务。

2）堆场龙门吊作业。由于堆场分为进口堆场和出口堆场，那么堆场的龙门吊作业在两种堆场的作业顺序是相反的，即在进口堆场是把集卡上的集装箱卸往堆场，而在出口堆场是把堆场的集装箱装载到集卡上。龙门吊作业需要判定所管辖的箱区是否有到达集卡需要服务。

3）集卡作业。集卡作业串联着整个集装箱码头的装卸作业，当集卡在岸边排队时需要判定是否有空闲桥吊，当集卡到达堆场时需要判定堆场是否有空闲龙门吊。

2.2 模拟事件以及事件之间的逻辑关系

2.2.1 仿真模型中的模拟事件

根据装、卸同时进行工艺下集装箱港口的作业流程，将仿真模型中的作业程序划分为以下9个事件：

1）船舶抵达港口事件。描述船舶服从一定的发布到达港口并排队等待直到有空闲泊位产生，同时设置船舶的相应属性，如单船装卸箱量等。

2）船舶靠泊事件。当空闲泊位产生了，船舶就可以靠泊了，此时要根据船舶的大小配置相应数量的桥吊，同时设置船舶上集装箱的属性，使得相应集装箱能够到达相应的堆场。

3）桥吊装卸作业事件。桥吊装卸作业可以分为装船作业和卸船作业，采取桥吊双循环作业工艺时只要为所有桥吊配置1组集卡。同时设置桥吊的属性，如桥吊小车的速度等。

4）集卡到达卸船桥吊事件。当船舶需要装、卸同时进行时一般首先进行卸船活动，排队等待的集卡会到达卸船桥吊等待服务。同时设置集卡的属性，如速度等。

5）集卡装箱事件。集卡装箱事件分为集卡从桥吊处的装箱事件和出口堆场龙门吊处的装箱事件。

图1 装、卸同时进行工艺下集装箱码头装卸作业流程图

6）集卡到达进口堆场龙门吊事件。装载了进口集装箱的集卡按照既定路线到达相应的进口堆场等待龙门吊服务。同时设置龙门吊的属性，如装卸事件等。

7）集卡卸箱事件。集卡卸箱事件分为集卡从桥吊处的卸箱事件和进口堆场龙门吊处的卸箱事件。

8）集卡到达出口堆场龙门吊事件。集卡在进口堆场卸完箱后按照指令到达相应的出口堆场等待龙门吊的装箱活动。

9）集卡回到岸边事件。集卡在出口堆场完成装箱活动后就回到岸边装船桥吊处接受服务。

2.2.2 模拟事件之间的逻辑关系

模拟事件之间的逻辑关系如图2所示。

2.3 仿真模型参数

2.3.1 仿真软件简介

witness仿真软件采用的是面向对象建模的编程方法，比起传统仿真软件面向过程的建模方法更具有灵活性。另外，witness仿真钟推进方法采用的是时间调度法，也就是说事件控制部件从事件表中始终选择具有最早发生时间的事件记录，然后将仿真钟推进到该事件发生时刻。witness仿真软件已经广泛应用于航空、电子、物流、制造等行业，并取得了很好的成绩，在集装箱码头的运用也比较常见。

图2 模拟事件逻辑关系图

2.3.2 输入参数

1）集装箱：种类，进口集装箱到达何种类型的堆场；

2）船舶：达到港口的间隔时间分布，单船装卸箱量；

3）堆场：数量，种类，尺寸；

4）桥吊：桥吊间距，最大、最小、平均和最可能装卸时间，桥吊小车满载和空载运行时间或速度；

5）龙门吊：最大、最小、平均和最可能装卸时间，直行和转弯的时间或速度，满载和空载时间或速度，龙门吊在箱区的一般分布情况；

6）集卡：最大、最小、平均和最可能装卸时间，在码头前沿道路、箱区以及拐弯时的速度限制，满载和空载速度；

7）码头其他信息：码头前沿道路和箱区道路的长度和容量；

8）随机因素：桥吊、龙门吊和集卡装卸速度、运行速度，船舶到达港口的时间。

2.3.3 输出指标

1）船舶：船舶装卸时间，船时效率（装卸总量/船装卸总时间）；

2）桥吊：桥吊平均单机效率（TEU/h），利用率；

3）集卡：岸边集卡、堆场集卡的平均队长，桥吊、龙门吊和集卡的平均等待时间，利用率；

4）龙门吊：利用率。

3 模型装卸设备最佳配比运算

3.1 装卸设备配置最佳配比的目标

在研究装卸设备配置最佳配比时可能会以各种元素为目标，而本模型研究的是以桥吊平均单机效率最大化为目标，通过运行装、卸同时进行工艺的模型，得到桥吊、龙门吊、集卡最佳配比。对于集装箱港口来说，耗能最大的就是岸边的桥吊，充分利用了每1台桥吊就意味着可以节省桥吊的使用，就可以很大程度上减少耗能，并在保证完成作业任务的前提下使用最少的龙门吊和集卡，这样就可以减少能耗和成本。

3.2 最佳配比运算过程

3.2.1 水平运输双循环作业模型的装卸设备最佳配比运算过程

第一步：在确定桥吊、龙门吊数量的情况下，模拟最佳的集卡数量。

集装箱以相应概率运至12个堆场，其中6个靠近岸边的是出口堆场，另外6个离岸边较远的是进口堆场；桥吊数目为2台，1台负责装船，另外1台负责卸船。运行模拟模型可以分别得到在2台桥吊下，龙门吊数量为2台、3台、4台直至12台时，集卡数从1～20辆时的桥吊平均单机效率。模拟数据可以表明，当桥吊和龙门吊数量确定后，桥吊的平均单机效率将随着集卡数量的增加而上升，但是其增加的速度会随着集卡数量的不断增加而放慢，当集卡达到一定数量（拐点）时，桥吊的平均单机效率基本不再上升了，呈平缓趋势，因为这时已有足够多的集卡为桥吊和龙门吊服务，再增加集卡只能造成等待的时间越来越长。这个集卡数量就是使得桥吊的平均单机效率最大时的最佳集卡数量。

通过模拟可得到在2台桥吊下，不同龙门吊数量对桥吊的平均单机效率的影响。模拟结果表明，当龙门吊数量增加时，桥吊的平均单机效率会上升，但是其增加的速度会逐渐减小；当龙门吊数量达到一定数量（拐点）时，桥吊的平均单机效率基本上不再增加了，因为这时已有足够的龙门吊来为集卡服务，再增加龙门吊会造成龙门吊等待集卡的时间越来越长。这个拐点就是在2台桥吊的情况下龙门吊的最佳数量。

图3为2台桥吊下、配备最佳集卡数时，龙门吊数量的变化对桥吊平均单机效率的影响，其中横轴括号里代表的是分别服务出口堆场和进口堆场的龙门吊数，例如2（1出口1进口）代表2台龙门吊，其中1台为出口堆场服务，另1台为进口堆场服务。

图3 2台桥吊不同龙门吊数量下桥吊的单机效率

从图3可以看出，当龙门吊数量从2台开始增加时，桥吊的平均单机效率会上升，当龙门吊数量增加到6台时，桥吊的平均单机效率基本保持在平稳状态，其原因是这时已有足够的龙门吊来为集卡服务，再增加会造成龙门吊等待集卡的时间越来越长，增加成本。因此，当桥吊为2台，1台负责装船，另外1台负责卸船时，龙门吊的最佳数量为6台，3台为进口堆场服务，另外3台为出口堆场服务，集卡的最佳配比为10辆，这时桥吊的平均单机效率约为26.79 TEU/h。

由于桥吊是为同一船舶服务，一般情况下装箱量和卸箱量是比较接近的，所以装船桥吊和卸船桥吊的数量配置也是平衡的，这样才能充分利用桥吊，模型实验也证明了这一点。表1表示桥吊数目分别为2台、4台、6台时所需要的最佳龙门吊和集卡数量。

根据表1的数据可以看出，经过模拟运算后得到的对于出口堆场和进口堆场龙门吊的配置是平衡的，并且由于模型中存在很多随机因素，所以拐点的桥吊平均单机效率也是在26.79 TEU/h上下浮动的。

表1 水平运输双循环作业的装、卸同时进行时不同桥吊数量下的最佳装卸设备配比

3.2.2 桥吊双循环作业模型的装卸设备最佳配比运算过程桥吊双循环作业模型的装卸设备最佳配比运算过程和水平运输双循环作业模型是相同的，区别只在于模型实际运行中所有桥吊都负责装船作业和卸船作业，两种作业是交互进行的，那么通过模拟运算得到如表2所示，使用桥吊双循环作业的装、卸同时进行时，桥吊数量分别为1台、2台、3台时所需要的最佳龙门吊和集卡数量。

表2 桥吊双循环作业的装、卸同时进行时不同桥吊数量下的最佳装卸设备配比

根据表2的数据也可以看出通过对桥吊双循环作业模型的装卸设备最佳配比运算得到的出口堆场和进口堆场的龙门吊的配置也是平衡的，拐点的桥吊平均单机效率在22.29 TEU/h上下浮动。

4 结论

装卸工艺的改进是集装箱码头管理发展的必然趋势，少数港口也开始尝试应用更加合理的装、卸同时进行的新工艺，但是缺乏对这种新工艺的研究，不能做出科学的装卸资源配置决策，一般都是依靠经验去管理。本文提出了装、卸同时进行新工艺下集装箱码头装卸资源的配置并建立了witness仿真模型，并进行了模拟运算，最终给出了合理的集装箱码头装卸资源的配置比例，可以为集装箱码头的实际管理提供理论依据。

[1]魏恒州.韩国集装箱码头装卸工艺模式及特点[J].港工技术，2005（3）：11-13.

[2]计三有，周瑞.万州港江南集装箱码头设备配置仿真建模研究[J].船海工程，2007，12（6）：77-79.

[3]Lu Chen，Nathalie Bostel，Pierre Dejax，et al.A tabu search algorithm for the integrated scheduling problem of container handling systems in a maritime terminal[J].European Journal of Operational Research，2007（1）：48-50.

[4]Pietro Canonaco，Pasquale Legato，Rina M.Mazza，et al.A queuing network model for the management of berth crane operations[J].computers&operations research，2007（5）：2432-2446.

[5]Li B，Li WF.Zhang Y.Study on Modeling of Container Terminal Logistics System Using Agent-Based Computing and Knowledge Discovery[J].International Journal Of Distributed Sensor Networks，2009（1）：36-36.

[6]韩晓龙.集装箱港口装卸作业资源配置研究[D].上海：上海海事大学，2005.