Optimisation stochastique pour la gestion de l'approvisionnement en brut des raffineries
Auteur / Autrice : | Thomas Martin |
Direction : | Michel De Lara |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mathématiques |
Date : | Soutenance le 02/12/2021 |
Etablissement(s) : | Marne-la-vallée, ENPC |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Centre d'enseignement et de recherche en mathématiques et calcul scientifique (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne) |
Jury : | Président / Présidente : Jean-Philippe Chancelier |
Examinateurs / Examinatrices : Michel De Lara, Igniacio Grossmann, Frédéric Bonnans, Anna Robert, Andy Philpott, Francesca Maggioni, Philippe Ricoux | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Igniacio Grossmann, Frédéric Bonnans |
Mots clés
Résumé
L'approvisionnement en pétrole brut des raffineries consiste à commander du pétrole afin d'assurer le bon fonctionnement des raffineries. Cette étape est particulièrement importante pour un raffineur, car le type de pétrole acheté conditionne grandement les types de produits que les raffineries pourront produire. La particularité majeure de ce problème vient du délai qui existe entre le moment où un chargement de brut est acheté, et le moment où celui-ci arrive à une raffinerie. Chaque raffinerie a un fonctionnement mensuel ; au début de chaque mois, des cargaisons de pétrole brut arrivent au port et sont consommées dans le mois. Ce sont ces cargaisons que l'acheteur doit sélectionner avec une fréquence hebdomadaire, au cours des deux mois précédant la livraison. Jusqu'à présent, la prise des décisions d'achat reposait sur un outil modélisant le fonctionnement de la raffinerie et sur la résolution d'un problème statique déterministe. Dans cette thèse, nous nous attachons tout d'abord à l'approvisionnement d'une raffinerie pour un unique mois de fonctionnement. Pour cela, nous proposons un modèle de l'approvisionnement de pétrole brut qui prend en compte les délais de livraison. Ensuite, nous formulons un problème d'optimisation stochastique multi étapes et nous proposons six politiques d'achat permettant de résoudre ce problème. L'évaluation des politiques est faite à la fois sur une simulation de Monte-Carlo et sur un nom limité de scénarios historiques. Les conclusions que nous en tirons portent aussi bien sur les performances des politiques, que sur les axes de travail pour poursuivre la prise en compte d'incertitudes dans l'achat de brut. Ensuite, nous étendons le problème à un problème bimestriel. Les achats sont alors à gérer pour deux mois, avec un transfert des stocks du premier au second mois de gestion de la raffinerie. Nous adaptons alors les politiques de la première partie et le test de ces politiques est encore en cours. Enfin, nous proposons un modèle général d'approvisionnement qui reste au stade théorique. Il s'agit alors de gérer l'approvisionnement en brut d'une raffinerie pour que celle-ci fonctionne durant un nombre quelconque de mois. Si ce problème peut être mis sous la forme d'un problème de contrôle optimal, nous développons une approche par décomposition du temps qui nous permet d'écrire une équation de programmation dynamique non pas à la semaine, mais au mois.