集裝箱碼頭閘口作業系統通道配置仿真優化

曾露玲　吳宏

閘口作為集裝箱碼頭物流系統的“咽喉”，是集卡出入集裝箱碼頭的必經通道，承擔著驗箱、過磅、數據交換以及集裝箱交接等作業任務，其通過能力對整個集裝箱碼頭的作業效率產生直接影響。[1]閘口作業系統是復雜的隨機系統，其各環節涉及的相關因素較多，具有離散、動態、隨機的特點，適合采用離散事件系統仿真方法進行研究。[2]本文以廈門港H集裝箱碼頭的閘口作業系統為研究對象，借助ProModel軟件建立仿真模型，并將模型用于評估和優化閘口作業系統的通道配置方案，從而為提升閘口作業系統效率提供量化依據。

1 閘口作業系統仿真模型構建

1.1 閘口作業系統的邏輯模型

H集裝箱碼頭是廈門港的主要集裝箱碼頭，年吞吐量超過300萬TEU；但因其地處開發較早的港區，空間受限，泊位、堆場和閘口等作業區域難以拓展。根據作業需要，H集裝箱碼頭設置內外2道閘口，即碼頭進出場閘口和位于港區東、南、北通道的3處海關閘口。

H集裝箱碼頭閘口作業分為進場作業和出場作業。按照業務內容來劃分，進場集裝箱主要包括出口集裝箱、轉關集裝箱、轉棧集裝箱、場裝集裝箱、回場空箱等，出場集裝箱主要包括清關集裝箱、內貿集裝箱、轉關集裝箱、出場空箱等。如果不考慮具體業務方面的區別，H集裝箱碼頭閘口作業可以概括為外集卡進場卸箱、內集卡進場卸箱、外集卡提箱出場、內集卡提箱出場等4種情況。H集裝箱碼頭閘口作業系統流程如圖1所示。

H集裝箱碼頭閘口實際作業中存在的集裝箱異常進場、散雜貨集裝箱和超限貨物集裝箱進出場、移箱等非常規作業在閘口作業系統中所占比例極小，可以忽略不計。此外，在不改變仿真效果的基礎上，本文假設閘口不因惡劣天氣、設備故障等因素停止作業。

1.2 仿真輸入數據的收集和處理

為構建仿真模型，需要收集H集裝箱碼頭閘口作業系統的已知條件，包括：各類集卡到達閘口的時間間隔；外集卡從海關進場閘口至碼頭進場閘口的行駛時間；集卡在閘口通道接受服務的時間；各類集卡在碼頭堆場的作業時間。本文以H集裝箱碼頭閘口作業極為繁忙的2012年3月24日的閘口作業數據為統計分析對象，相關作業數據來源于各閘口計算機統計和實地監測，經統計和分析后作為仿真建模的基礎數據。樣本數據采集完成后，利用ProModel軟件附帶的實驗數據分析和概率分布識別工具Stat：：Fit對樣本數據進行概率分布擬合分析和校驗。

1.2.1 各類集卡到達閘口的時間間隔

在閘口作業系統仿真建模中，集卡到達規律是必需的輸入參數。外集卡運營的獨立性以及港區內集裝箱轉棧需求的隨機性決定了集卡到達閘口的時間也是隨機的，只有在對大量的樣本數據進行統計分析的基礎上，才能得出其概率分布情況。利用Stat：：Fit軟件對數據進行自動擬合，選擇與實際情況

擬合度最高的對數正態分布，得到各類集卡到達閘口的時間間隔的輸入函數為：外集卡重車，L（1.99，0.91）；外集卡空車，L（1.78，1.85）；內集卡重車，L（1.43，1.13）；內集卡空車，L（2.25，1.72）。

1.2.2 外集卡從海關進場閘口至碼頭進場閘口的行駛時間

由于港區內實行機動車限速，而且海關進場閘口與碼頭進場閘口的距離較遠，加之集卡啟動加速和停車減速的時間很短，對行駛時間測算的影響很小，可以將集卡在港區內的行駛視作勻速行駛，采用簡單統計并取平均值的方法計算集卡車速。數據采集選用非接觸式測速儀，在港區主干道對重車和空車各進行30次測速。對以上數據求平均值，得到重車在港區內的行駛速度為/h，空車在港區內的行駛速度為/h。海關進場閘口與碼頭進場閘口的距離約，將距離除以車速即可得到建模所需的集卡行駛時間的輸入數據為：重車，空車。

1.2.3 集卡在閘口通道接受服務的時間

對各類集卡在各類閘口通道接受服務的時間分別進行100次監測，經Stat：：Fit軟件自動擬合分析，得到建模所需的各類集卡在各類閘口通道接受服務時間的輸入函數為：外集卡重車進海關閘口，L（1.19，0.34）；外集卡重車進碼頭閘口，L（0.20，0.08）；外集卡空車進碼頭閘口，L（0.79，0.37）；內集卡重車進碼頭閘口，L（1.34，0.41）；重車出碼頭閘口，L（0.85，0.36）。外集卡空車進海關閘口、內集卡空車進碼頭閘口、空車出碼頭閘口等業務無須審核，故數值為0。

1.2.4 各類集卡在碼頭堆場的作業時間

堆場作業時間包含集卡通過碼頭進場閘口后行駛至堆場、等待作業、實施作業以及完成作業后行駛至碼頭出場閘口的全部時間。對重車卸箱作業和空車提箱作業分別進行100次監測，得到建模所需的各類集卡在碼頭堆場作業時間的輸入函數為：重車卸箱作業，T（10.57，14.81，86.08）；空車提箱作業，T（10.25，18.33，82.38）。

1.3 閘口作業系統仿真模型的構建和檢驗

1.3.1 模型構建

在ProModel軟件中定義Entities，Locations，Arrivals和Processing等元素，其中：Entities用來描述通過閘口的各類集卡，包括外集卡重車、外集卡空車、內集卡重車和內集卡空車；Locations用來描述各類場所，包括海關進場閘口、碼頭進場閘口、碼頭堆場和碼頭出場閘口；Arrivals用來定義集卡如何進入閘口作業系統；Processing是模型的命令和控制中心，用來描述在各類場所對集卡進行的操作。根據H集裝箱碼頭閘口作業流程，按集卡每項作業的先后順序關系建立閘口作業系統的仿真布局，依據每項作業的性質將作業規劃設置在程序中，并在考慮前后流程之間關系的基礎上，將已經設置的各個行程位置用正確的流程連接起來，從而建立閘口作業系統仿真模型。

1.3.2 模型驗證

仿真模型建立后，要經過反復的程序調試和模型調試以驗證其可靠性和準確性。本文以2012年3月24日H集裝箱碼頭閘口作業的實際數據為基礎，對999次仿真實驗的輸出結果取平均值，得到模擬數據，并將模擬數據與實際數據進行對比分析，結果見表1。

表1 H集裝箱碼頭閘口作業系統仿真模型驗證結果

由于實際作業存在特殊情況以及仿真模型存在假設前提等原因，仿真結果與實際情況必然有一定差別。由表1可見，到港集卡數量和閘口通道利用率的模擬數據均略小于實際數據，主要原因是：在仿真模型中，為便于計算機表達和研究，系統忽略了集裝箱異常進場、散雜貨集裝箱和超限貨物集裝箱進出場、移箱等極少數非常規作業，造成仿真結果中到港集卡數量的模擬數據小于實際數據；此外，模型假設閘口連續作業且集卡均正常行駛，而實際作業中存在閘口工作人員交接班、集卡進錯通道等情況，使得閘口通道被占用的時間延長，導致實際的閘口通道利用率高于仿真結果。盡管該仿真模型的模擬數據存在誤差，但誤差在可接受的范圍內，因此，該仿真模型能夠反映H集裝箱碼頭閘口作業系統的真實情況。

2 閘口作業系統通道配置仿真優化

2.1 閘口作業數據分析

本文假設碼頭全天候開放，通過仿真模型計算各時段閘口通道的最合理配置，以體現對閘口通道資源的合理利用。2012年3月24日H集裝箱碼頭閘口各時段各類集卡進場量見圖2。按照集卡進場量高低將1d劃分為當日09：00至當日23：00的高峰時段及當日23：00至次日09：00的低谷時段，并分別對高峰時段和低谷時段的閘口通道配置進行仿真優化。

各時段各類集卡進場量

由于內集卡空車進場及空車出場均不在通道停留接受服務，而是直接通行，故進場閘口的內集卡空車通道和出場閘口的空車通道數量對閘口通過能力并無影響，可維持原有配置。根據統計，高峰時段通過進場閘口重車通道的集卡數量約是通過外集卡空車通道集卡數量的2.6倍，因此，高峰時段閘口通道配置方案（見表2）優先考慮增加重車進場通道數量，并在海關進場閘口多開放1條重車進場通道；低谷時段通過進場閘口外集卡空車通道的集卡數量約是通過重車通道集卡數量的1.6倍，因此，低谷時段閘口通道配置方案（見表3）優先考慮增加外集卡空車進場通道數量。

通常情況下，方案設計要留有一定余量，因此，對于作業高峰時段和低谷時段，分別選取集卡進場量最高的12：00至13：00和8：00至9：00時段的集卡到港數據作為仿真建模輸入的基礎數據，具體輸入參數設置見表4。

2.2 仿真結果分析

為確定高峰時段和低谷時段閘口通道配置優化方案，基于集卡進場隊列排隊隊長、閘口通道利

用率、集卡平均在港時間等指標對各方案的仿真結果進行評價。高峰時段和低谷時段閘口作業系統仿真輸出數據分別見表5和表6。

從高峰時段閘口作業系統的仿真結果來看：方案1和方案2均配置4條進場通道，其中外集卡空車通道利用率很高，導致閘口前壓車現象嚴重；方案3和方案4增加外集卡空車通道數量，使通道負荷有效降低，壓車現象得到明顯緩解；方案5和方案6在重車進場通道配置已經滿足集卡最大進場量負荷需求的情況下，仍然增加重車進場通道數量，導致通道利用率下降，造成資源浪費。以閘口實際通道利用率50%為參照，并以集卡進場隊列最大排隊隊長不超過20輛為約束條件，建議在高峰時段選擇方案4作為閘口通道配置優化方案。雖然該方案的仿真結果顯示集卡進場隊列最大排隊隊長為20.71輛，但仿真輸入數據以時段內的集卡最大進場量為基礎數據，而在絕大部分時段，實際閘口作業系統的評價指標低于仿真結果，因此，5進4出的閘口通道配置方案是比較合理的。在低谷時段，按照同樣的約束條件來選擇，方案2（3進3出）的閘口通道配置方案最為合理。

根據以上優化結果，閘口通道在保持4進3出的常態配置的基礎上，在高峰時段增加1條外集卡空車進場通道和1條重車出場通道，在低谷時段減少1條重車進場通道，從而在使各通道資源得到均衡、合理利用的同時，緩解閘口作業系統的壓力。閘口通道配置優化方案見表7。

3 結束語

本文將計算機仿真方法與實際復雜離散事件動態系統相結合，為集裝箱碼頭閘口通道資源的合理利用提供了一種有效的研究方法，并通過仿真實驗為集裝箱碼頭的生產決策提供參考數據。此外，該方法還可用于評估集裝箱碼頭閘口現有通道配置的合理性及最大承載能力，對碼頭生產同樣具有現實意義。

參考文獻：

[1] 李曉斌. 基于WITNESS的集裝箱碼頭堆場閘口系統仿真研究[D]. 大連：大連理工大學，2007.

[2] 劉加友. 基于WITNESS的集裝箱碼頭閘口仿真分析[J].中國水運，2007，7（10）：51-53.

（編輯：張敏 收稿日期：2016-03-01）