Sistema Ferroviario de Transporte de Material a Granel
Desafío
El proyecto involucró el análisis de operaciones de transporte de un corredor ferroviario de vía única usado para transporte de material a granel. El ferrocarril opera con un sistema de control centralizado e incluye múltiples bucles de paso para trenes que viajan en direcciones opuestas.
Cada tren consiste en un número determinado de vagones que transportan miles de toneladas de material. El corredor manejaba varios trenes cargados por día, con un tiempo de ciclo completo de más de dos días. El objetivo fue evaluar la capacidad del ferrocarril para acomodar trenes adicionales mientras se garantizan operaciones fluidas y se evitan colisiones.
El desafío principal fue aumentar el rendimiento manteniendo movimientos de trenes seguros y eficientes en un sistema de vía única con demoras en los bucles de paso y datos limitados sobre mecanismos de control existentes.
Solución
Se desarrolló un modelo de simulación usando la Biblioteca de Ferrocarriles y la Biblioteca de Modelado de Procesos de AnyLogic.
Distribución Ferroviaria e Infraestructura de Vías
La información disponible respecto a la distribución ferroviaria era solo geolocalizaciones de puntos a lo largo del riel y los bucles. Se usaron puntos GPS para preparar un archivo shape usando Python, que luego fue importado a AnyLogic y convertido en un patio ferroviario.
Movimiento de Trenes y Evitación de Colisiones
La biblioteca de ferrocarriles en AnyLogic detecta colisiones, pero es responsabilidad del modelador construir el proceso de evitación. Los bucles de paso permiten que los trenes esperen a trenes que vienen en dirección opuesta. Creamos un algoritmo simplificado que se comporta como una solución pseudo-óptima.
Se consideraron varios factores: longitud del tren, velocidad promedio por dirección, tiempos de carga/descarga, capacidad máxima en los extremos del riel e incidentes de falla basados en distribuciones personalizadas de datos reales.
Visualización
Dado que el riel es muy largo y difícil de visualizar a la escala apropiada durante la ejecución del modelo, ideamos un esquema de visualización para identificar fácilmente el movimiento de los trenes a lo largo del riel, esencial para la validación del modelo.
Resultados
La simulación proporcionó información clave sobre las compensaciones entre tiempo de ciclo, congestión y rendimiento.
Número Óptimo de Trenes
El sistema podría soportar números significativamente mayores de trenes por día sin colisiones. El tiempo medio de ciclo aumenta a medida que se usan más trenes, con un colapso en un cierto umbral mostrando un aumento brusco en la pendiente.
El número total de trenes cargados que entraron al sistema (rendimiento) durante la simulación muestra la misma tendencia — más allá de un cierto número, agregar más trenes no vale la pena.
Identificación de Cuellos de Botella
El principal factor limitante fue el espacio disponible para la descarga. En el número umbral de trenes, el lado de descarga alcanza su límite, indicando un cuello de botella.
El operador ferroviario obtuvo recomendaciones valiosas basadas en datos para mejorar la planificación de infraestructura y la optimización del rendimiento.
Características del Proyecto
- Industria: Ferrocarril, Minería
- Modelo: Eventos Discretos
- Duración: 2 meses
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