钦州港全自动化集装箱码头装卸工艺系统仿真

彭骏骏，麦宇雄，梁 浩

(中交第四航务工程勘察设计院有限公司，广东 广州 510290)

自动化集装箱码头是一个复杂的离散事件动态系统，存在各种不确定因素[1]。对于自动化码头装卸系统的研究，目前主流的方法是利用计算机仿真技术建立系统模拟模型，通过仿真试验研究码头通过能力、设备配置、交通组织等问题，确保码头装卸工艺系统的合理性[2]。

钦州港全自动化集装箱码头采用全新的自动化装卸工艺系统及布局模式，该工程相关设计和运营少有案例参考，笔者利用仿真的手段研究钦州港全自动化集装箱码头装卸工艺系统，确保工程建设的科学性和合理性，并为码头决策提供依据和指导，进一步降低码头后期运营风险。

1 装卸工艺系统布置

钦州港全自动化集装箱码头建设4个泊位，工程岸线总长1 301.5 m，码头计划设计吞吐量260万TEU。堆场垂直于码头岸线，堆箱区域总长约563 m，港区范围内共布置21条堆场，采用重、空箱混堆模式，地面箱位约1.738万TEU。

码头前沿采用自动化双小车岸桥作业，其中岸桥轨内布置舱盖板堆放区和特殊箱作业通道，岸桥陆侧轨后布置自动化水平运输装卸作业通道；集装箱堆场采用自动化双悬臂集装箱轨道龙门吊(ARMG)作业，近期每条箱区配置2台双悬臂ARMG，港内集装箱水平运输采用智能导引车(IGV)，港外集卡和IGV分别在ARMG悬臂两侧进行装卸作业。港区主要装卸设备配置见表1。

表1 港区主要装卸设备配置

该自动化装卸工艺系统及布置典型特征为：港外集卡在堆场内的装卸运输车道呈U形布置，外集卡在ARMG一侧悬臂装卸完成后绕至ARMG轨内的车道掉头出堆场(图1)，港外集卡和港内自动化水平运输设备交通组织物理分离、互不干涉。

图1 U形全自动化集装箱码头装卸工艺特征

2 仿真模型构建

根据钦州港全自动化集装箱码头相关设计图纸、装卸工艺流程、道路交通组织、装卸工艺设备等基础设计资料[3-4]，利用FlexTerm仿真软件[5]建立码头仿真模型(图2)，模拟码头装卸生产的整个过程。

图2 钦州港自动化集装箱码头仿真模型

根据钦州港大榄坪港区集装箱的营运特点，并结合周边工程的调研情况，本仿真模型主要输入数据及逻辑假设如下：

1)到港集装箱标箱折算系数为1.3 TEU/自然箱。

2)集装箱集疏运流向占比：陆路集疏运60%、水水中转30%、铁路集疏运占10%。

3)到港各类集装箱占比：重箱68%、空箱30%、冷藏箱2%。

4)集装箱在港堆存时间：重箱7 d、空箱12 d、冷藏箱4 d。

5)外集卡进出港装卸数据：进港峰值系数1.44，平均进港送/提箱数为1.3自然箱，又提又送箱的外集卡占比约25%。

6)IGV充电策略假设：IGV工作电量区间20%～90%，该区间内总续航时间为3 h。当电量剩余20%～30%时，IGV应完成当前作业立刻安排充电；当电量剩余30%～60%时，IGV可根据作业计划灵活安排时间充电；剩余电量为60%～90%时，可无作业任务时充电。IGV电量由30%充至90%需要30 min。

7)到港装卸船型假设：到港船舶靠泊装卸优先级外贸班轮>内贸班轮>驳船，内贸和外贸装卸箱量各占比约50%。

3 仿真结果分析

3.1 码头前沿作业状态仿真分析

根据仿真模型运行结果，在设计配置的装卸设备条件下，码头可完成260万TEU的年作业任务量，其中岸桥可取得的平均作业效率为36.2 TEU/h，泊位占用率约59%(小于60%)，岸桥平均工作时长约为4 852 h(利用率小于70%)，码头泊位和岸桥能力均有一定富余。

模拟时间段(8 760 h)内，码头前沿全部12台岸桥同时使用率约占20.8%(图3)，全部12台岸桥同时使用率相对过高。建议码头合理安排岸桥维修保养计划，尽量保证作业过程中所有岸桥均处于良好的工作状态。

图3 码头前沿岸桥同时使用率

在既定的船舶靠泊策略条件下(优先级外贸班轮>内贸班轮>驳船)，各类型船舶等待靠泊装卸的时间见表2，驳船等待时间明显高于其他类型船舶，且驳船等待超过8 h的船舶占总到港驳船数的18.7%。

表2 各类型船舶靠泊装卸等待时长

3.2 堆场作业状态仿真分析

根据仿真模型运行结果，堆场平均占用率约为64.3%，完成260万TEU年任务量条件下，堆场内ARMG的年平均工作时长约为5 135 h(年设备利用率约58%)，所布置的堆场能力有一定富余，但堆场内轨道吊的利用率相对稍高。ARMG平均作业效率约为17.3 move/h，见表3，作业过程中平均每小时运行距离约为1 426 m。

表3 ARMG装卸效率及大车运行距离

3.3 港区交通量仿真分析

港外集卡主要通过港区横二路(图4)进出集装箱堆场进行送、提箱作业，经仿真模型模拟统计，外集卡进出港区最大交通量集中在与进港和出港闸口衔接的路段1和路段2，其中路段1最大交通量约为192辆/h、路段2最大交通量约为217辆/h，道路通行状况良好。

图4 外集卡车道

根据相关研究成果，港区单条道路的最大通行能力约为720辆/h[6]，路段1为4车道、路段2实际可用为5车道，考虑车道修正系数(4、5车道的车道数修正系数分别为3.2和3.7)，从表4可知，港区外集卡车道道路服务水平为一级(道路饱和度小于0.4则为一级)。

表4 重点路段交通量及道路饱和度指标

3.4 基于IGV配置数量的敏感性仿真分析

集装箱自动化水平运输设备IGV是衔接堆场和码头前沿的纽带，其配置数量决定着码头的装卸效率，基于IGV配置数量的不同，对仿真模型进行敏感性分析。

1)岸桥平均装卸效率随着IGV配置数量的增加而逐渐提高(图5)，增加一定的IGV数量能够减少岸桥装卸船过程中等水平运输设备的时间，从而提高岸桥作业效率。

图5 岸桥/ARMG装卸效率与IGV配置数量之间的关系

2)IGV数量增加，ARMG平均装卸效率也有所增加，但增加得不明显，说明堆场配置的ARMG能力发挥得接近饱和。

3)IGV运输单个集装箱的平均运距为920～930 m，随着IGV配置数量的增加，IGV平均运行速度呈下降趋势(图6)，说明随着IGV的增多，IGV之间相互减速避让的情况增多，但IGV速度整体降低不明显。

图6 IGV运行距离/速度与IGV配置数量之间的关系

3.5 基于IGV充电桩配置数量的敏感性仿真分析

IGV充电桩数量若配置得不够，容易导致IGV等待充电时间延长，进而影响码头前沿岸桥和堆场ARMG的作业效率。港区目前设计配备16台IGV充电桩，考虑远期IGV有可能增配至84台的基准条件下，针对充电桩的配置数量进行敏感性分析，见图7。当IGV充电桩数量降低至8台时，对岸桥和轨道吊装卸效率有一定影响；当充电桩数量大于或等于12台时，岸桥和轨道吊装卸效率基本无变化。说明港区目前配置的16台充电桩可满足IGV作业过程中的充电需求。

图7 岸桥/ARMG装卸效率与IGV充电桩配置数量之间的关系

4 结语

1)仿真分析表明，港区装卸工艺系统及道路交通设计基本合理，可满足码头设计吞吐量260万TEU的装卸需求。

2)集装箱堆场堆存能力有一定富余，但目前配置的ARMG能力趋于饱和，远期随着吞吐量的增加可考虑适当增加一定的ARMG设备。

3)道路最大交通量集中在港区横二路与进出港闸口的衔接路段，港区交通较为顺畅，且道路整体通行能力有一定富余。

4)适当增加码头IGV数量可进一步提高码头前沿装卸效率和通过能力。

5)港区IGV充电桩配置较为充裕，可满足IGV作业过程中的充电需求。