Ferramenta web de análise de consumo de combustível baseada em geoinformação
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- Jónatas Castelo de Figueiredo
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1 ARTIGO Ferramenta web de análise de consumo de combustível baseada em geoinformação Enrico Miranda 1 *, Bruno Neves 1, Eggo Pinheiro 2 1 Departamento de Controle de Tráfego, Trem de Passageiros e Combustíveis, Estrada de Ferro Carajás, Vale, Avenida Dos Portugueses, SN, Praia do Boqueirão, , SÃO LUÍS/MA 2 Departamento de Automação e Telecomunicações, Estrada de Ferro Carajás, Vale, Avenida Dos Portugueses, SN, Praia do Boqueirão, , SÃO LUÍS/MA enrico.miranda@vale,com, bruno.neves@vale.com, eggo.pinheiro@vale.com Resumo Durante o IV Encontro de Ferrovias foi apresentado um sistema de medição de combustível baseado no bico injetor da locomotiva. Os dados gerados são de difícil utilização na rotina, visto que é gerado um arquivo em formato texto com 43 mil registros por dia por medidor. Dentro dos campos registrados, identificou-se a oportunidade de utilização da data, hora e coordenada geográfica da locomotiva. Foi proposta e desenvolvida uma ferramenta de web que permite a demarcação de áreas com uma cerca eletrônica para análise do consumo da locomotiva, permitindo uma precisão de medição por linha de manobra, linha de circulação, pátio de cruzamento, área de carregamento / descarga ou de qualquer outra área geográfica. A ferramenta contempla desde a modelagem dos dados geoespaciais, a utilização de mapas para geração das cercas eletrônicas, pré-processamento dos dados de consumo, rotação e velocidade para otimização de consultas georeferenciadas até a geração de relatórios com diversos filtros. Palavras-Chaves: Operação, Eficiência Energética, Sistemas de Geoinformação 1. INTRODUÇÃO Os principais produtos transportados no modal ferroviário nacional são o minério de ferro e carvão mineral. Para se ter uma visão da importância destes produtos, eles correspondem por 76,16% do volume transportado em 2014 [1]. A Estrada de Ferro Carajás interliga a mina de Carajás, no estado do Pará, ao Porto de Ponta da Madeira, em São Luís do Maranhão. Ela transporta anualmente acima de 120 milhões de toneladas de carga por ano [2]. Seu principal produto, assim como da malha ferroviária brasileira, é o Minério de Ferro. No entanto, conforme pode ser visto na Figura 1, o preço desta commodity vem em uma forte curva decrescente, apresentando queda de 60,62% nos últimos 5 anos [3]. Diante deste cenário, há uma pressão forte para redução de custos operacionais de forma a garantir a margem. Um dos principais custos operacionais de uma ferrovia de carga é o combustível das locomotivas. A relevância deste custo pode ser realizado analisando-se o relatório R1 de ferrovias americanas. Dentro deste relatório, é possível perceber que somente o combustível é responsável por aproximadamente 40% do custo operacional total de uma ferrovia de carga [4] [5]. No último encontro de ferrovias, foi apresentado um medidor de consumo pelo bico injetor da locomotiva [6]. Dentro dos relatórios emitidos pelo sistema, existe um com diversas informações, entre elas a coordenada geográfica da locomotiva. Visando a realização de testes e possibilidade de utilização destes dados para análises mais aprofundadas, vislumbrou-se a criação de uma ferramenta que permita o armazenamento e processamento destes dados, de forma que possa ser gerada informações a partir dos dados brutos
2 Figura 1 - Evolução histórica Platts IODEX [3] 2. DESCRIÇÃO GERAL DO SISTEMA 2.1 Objetivos O sistema tem por objetivo possibilitar o uso de dados provenientes de arquivos de texto. Os principais problemas enfrentados na análise destes dados são: Há uma grande quantidade de dados, são gerados em torno de 1,3 milhões de linhas de dados, o que não é tratável em ferramentas convencionais como Excel; As informações existentes nos dados não são passíveis de identificação simples do local onde a locomotiva se encontra; Dificuldade na extração de informações precisas de consumo em paradas, arrancadas e procedimentos de condução diferentes nos diversos trechos da ferrovia. O sistema proposto pretende solucionar estes problemas através de uma solução de software robusta com as seguintes características: Interface web amigável Disponibilidade em toda a rede da empresa Uma interface de geoinformação fácil de ser entendida e manipulada pelo usuário 2.2 Escolha de Tecnologias A primeira decisão a ser necessária no projeto foi quanto à forma de distribuição da aplicação. Inicialmente, foram analisadas as alternativas de utilizar uma aplicação com arquitetura cliente-servidor e uma aplicação stand alone. Como a principal vantagem das aplicações stand alone pode-se citar a velocidade de processamento, visto que não há necessidade de comunicação entre cliente e servidor. Além disso, ela apresenta custos menores, visto que não há a necessidade de utilização de capacidade do servidor. No entanto, optou-se por uma arquitetura cliente-servidor por outros diversos fatores. As vantagens desta arquitetura, que é a disponibilização do sistema para diversos locais diferentes, com uma base central, facilita com que usuários de diferentes localidades trabalhem com o sistema. Além disso, em caso de necessidade de upgrade do sistema o fluxo fica simplificado, já que há a necessidade de atualização de apenas um local. 2.3 Arquitetura do Sistema O sistema de análise dos dados do medidor contempla as restrições e pontos positivos verificados, optando por uma arquitetura cliente-servidor. Na arquitetura temos os seguintes componentes: O cliente, através do navegador web padrão; um servidor web responsável pela interface com o usuário e pela formatação dos relatórios; um servidor de banco de dados responsável pelo armazenamento e indexação dos dados; e
3 Figura 2 - Arquitetura da aplicação um servidor de processamento de dados responsável pela interpretação do arquivo de entrada e pré-processamento para o servidor de banco de dados. Esta arquitetura pode ser vista na Figura 2. O servidor web irá utilizar o IIS da Microsoft e a tecnologia ASP.NET. Foi escolhido esta arquitetura devido à disponibilidade destes em um servidor com capacidade ociosa. O servidor de banco de dados utilizado foi o MySQL Community Edition. Devido ao MySQL possuir extensões para trabalho com sistemas de geoinformação e ser open source, ele foi considerado como a melhor opção. A utilização de um banco de dados sem funções de geoinformação iria inviabilizar o sistema, e por ser uma alternativa de baixo custo ficou definido a utilização deste banco de dados. O servidor de processamento utilizará apenas uma aplicação de linha de comando C#. A aplicação de linha de comando já é suficiente para o pré-processamento. Como esta aplicação não irá possuir interação com o usuário, o fato de ser apenas de linha de comando com geração de logs facilita a administração da aplicação. A principal vantagem da linguagem e arquitetura escolhidas é a existência de gatilhos de eventos atrelados ao sistema operacional. Desta forma, é possível estabelecer uma vigilância sobre uma pasta do sistema, de forma que sempre que há alguma alteração o sistema seja notificado e possa realizar o pré-processamento. 3. DESIGN DO SISTEMA 3.1 Projeto da unidade de processamento A unidade de processamento é responsável pelo processamento dos arquivos de dados. Seus principais componentes são o módulo de inicialização, o de processamento e o de escuta. O módulo de inicialização é responsável por carregar as configurações iniciais do software e ativar o módulo de escuta. Este módulo também faz toda a checagem do banco de dados, incluindo a conforimação da configuração correta do mesmo e inicia o módulo de escuta. O módulo de escuta é resposável por controlar todas as alterações em uma pasta do sistema, onde devem ser colocados os arquivos a serem processados. Os arquivos podem ser colocados via upload na aplicação web, via FTP ou via compartilhamento de pastas. Ao detectar a presença de um novo arquivo na pasta, este módulo inicializa o módulo de processamento com o arquivo ainda não processado. O módulo de processamento é responsável pela leitura do arquivo no formato csv. Inicialmente, é feita uma verificação do tamanho do arquivo. Em seguida, o software varre cada uma das linhas do arquivo, converte os formatos de dados para a instrução SQL adequada e insere no banco de dados, reportando o status do processamento para monitoramento online. Além disso, neste módulo é feito a tratativa de erros quanto a
4 problemas no arquivo de entrada, tais como datas desconfiguradas no medidor não presentes no arquivo, leituras não relazidas ou dados faltantes. 3.2 Projeto do banco de dados O banco de dados possui a estrutura vista na Figura 3. As tabelas de processing_status e files_pending são responsáveis pelo controle e acompanhamento do processamento. Já as tabelas information_points e locomotives são preenchidas automaticamente pela unidade de processamento, à medida em que é realizado o processamento. Um ponto importante desta tabela é a utilização de índices espaciais na tabela information_points. 3.3 Projeto da aplicação web A aplicação web foi construída para atender os seguintes requisitos: Possibilitar upload dos arquivos de dados obtidos do medidor; Apresentar evolução do processamento de arquivos; Oferecer uma interface GIS amigável para demarcação das cercas eletrônicas; Gerar os relatórios para análise de dados. Para isso, foi desenvolvido uma aplicação web simples, com o guia de uso já na primeira página, conforme pode ser visto na Figura 4. A tabela polygons é alimentada pela aplicação web, e é utilizada em conjunto com as tabelas da unidade de processamento para gerar os relatórios para o usuário final, através da stored procedure generate_report. Figura 4 - Página Inicial O upload de arquivos pode ser realizado em uma página específica, bastando selecionar o arquivo e a locomotiva a que se refere. Como algumas vezes o arquivo possui um tamanho considerável, acima de 200 MB, o upload via protocolo http pode ficar demorado mesmo em redes locais. Para contornar este problema, é possível também realizar o upload via um servidor FTP ou via pastas compartilhadas do Windows. Nestes casos, foi estabelecido um padrão de nome que deve ser observado, visto que os arquivos não possuem informação da locomotiva. Há também uma página, vista na Figura 5,que apresenta o status do processamento de arquivos pelo módulo de pré-processamento. Como é um processo que pode levar diversos minutos por arquivo, é importante para o usuário acompanhar o momento em que os dados estarão prontos para geração do relatório. Figura 3 - Modelagem do Banco de Dados
5 4. APLICAÇÕES Neste capítulo iremos apresentar algumas aplicações de análises possíveis de serem realizadas com o sistema. Figura 5 - Acompanhamento do Processamento A interface GIS pode ser vista na Figura 6. Este é o principal propósito da aplicação. Ela permite que o usuário demarque regiões de interesse em um mapa, através de polígonos ou cercas geográficas. A precisão do GPS, a depender da distância entre vias, pode inclusive viabilizar a seleção de áreas de linhas ou chaves específicas, conforme pode ser visto na Figura Consumo durante carregamento Neste modelo, foi demarcado geograficamente a área durante a qual o trem realiza o carregamento, conforme pode ser visto na Figura 8. De posse desses dados, é possível verificar uma grande variação do consumo durante carregamento, o que sugere que há um gap de até 373 litros durante esse processo, sendo 201 na líder e 86 litros em cada remota. Essa análise pode servir de input para direcionar a análise do log de operação da locomotiva. Figura 6 - Interface GIS Por fim, há a possibilidade de geração de relatórios conforme alguns filtros estabelecidos, como pode ser visto na Figura 7. Os relatórios apresentam dados consolidados de consumo dentro da área especificada. Figura 8 - Consumo durante carregamento 4.2 Consumo de arrancada Figura 7 - Geração de Relatórios Desta vez foi marcado geograficamente um pátio de cruzamento específico da ferrovia. Como o enfoque foi em trens carregados, demarcou-se o trecho seguinte à arrancada, além do próprio pátio de cruzamento. Considerou-se apenas as viagens no trecho
6 nas quais o trem atingiu a velocidade de 0 km/h, ou seja, nas quais houve uma parada da composição. Os resultados podem ser vistos na Figura 9, onde é possível perceber novamente que há diferentes consumos na arrancada para trens. Como a partida é realizada de forma não procedimentada, novamente é possível prosseguir com o estudo dos logs de operação para determinar a operação ideal a ser realizada, verificando quais os pontos que levaram as viagens 12 a 16 a apresentarem um baixo consumo comparado às demais. Figura 10 - Consumo em restrições 5. CONCLUSÃO E TRABALHOS FUTUROS 5.1 Conclusão Podemos perceber que, apesar de não ser o enfoque inicial do medidor de consumo [6], o mesmo pode ser utilizado na gestão do consumo de combustível. Figura 9 - Consumo de arrancada 4.3 Consumo de restrição de velocidade Um outro ponto a ser explorado é o comportamento do consumo do trem em restrições de via. Para este estudo, foi analisado um trecho singelo que durante o período considerado apresentou três cenários operacionais diferentes: 1) Sem restrição de velocidade; 2) Consumo com restrição de 30 km/h em um determinado ponto; e 3) Consumo com restrição de 30km/h no mesmo trecho singelo porém em outro ponto. Pode-se observar na Figura 10 que o consumo com as restrições, mesmo considerando ausência de procedimento de condução, apresentou um declínio. Desta forma, é possível estudar a operação executada e criar padrões de condução neste trecho em casos em que a circulação não é prioritária, gerando ganho no consumo de combustível. A utilização de dados vinculados à posições geográficas apresenta grande potencial de uso, já que a demarcação em mapas é fácil e intuitiva. A análise exploratória inicial já identificou diversos pontos que merecem um aprofundamento de investigação; oportunidades que não teriam surgido caso não se houvesse o medidor de consumo e o sistema para processamento em massa dos dados. 5.2 Trabalhos Futuros A ferramenta apresentada já possibilita algumas análises, porém ainda há sinalização de diversos trabalhos futuros a serem realizados. O primeiro dos mesmos se refere à integração ao sistema de operações da empresa, o que permitirá cruzar com apontamento de quadro de estados, OS do trem ao qual a locomotiva está anexada, posição no trem, peso da composição, entre outros. Além disso, é possível também realizar o mapeamento completo da extensão da via em coordenadas geográficas, de forma a ser possível a extração de relatórios no formato atual, utilizando polígonos, ou no formato de trecho da ferrovia, como por exemplo do Km 105,000 ao Km 108,200.
7 Uma terceira possibilidade é a demarcação de pontos de interesse, e não de regiões. Desta forma, podemos por exemplo demarcar um ponto para cada pátio de cruzamento, e ao gerar o relatório poderíamos ter apenas os pontos que estão mais próximos da área de interesse X do que de todas as demais. Desta forma, seria possível mapear por exemplo um ponto para cada pátio de cruzamento, e a divisão entre os mesmos se daria no meio geométrico. Desta forma, poderia ser simplificada a demarcação de polígonos. Por fim, é possível que haja também uma integração com a saída do log de operações do trem, de forma que seja possível cruzar automaticamente informações como o ponto de aceleração em que se encontrava, corrente, e outras informações disponíveis no log. 7. AGRADECIMENTOS Agradecemos também à nossos supervisores Elmer Vinhote e José Raimundo Jr, sem os quais o trabalho não poderia ter sido realizado. O apoio de nosso gerente, Gustavo Mucci, também foi crucial, por ter acreditado na ferramenta e apoiado seu desenvolvimento. Por fim, gostaríamos de agradecer à área de Engenharia Central da Vale, por ter disponibilizado a ferramenta de medição de consumo para uso da Operação. 8. REFERÊNCIAS [1] F. Paes, Balanço do Transporte Ferroviário de Cargas 2014, Agosto 2015 [2] A Vale no Maranhão 2014, Agosto 2015 [3] Iron Ore Monthly Price - US Dollars per Dry Metric Ton, Setembro 2015 [4] CSX Transportation Class 1 Railroad Annual Report, investors.csx.com, Agosto 2015 [5] Union Pacific - Class 1 Railroad Annual Report R-1, Agosto 2015 [6] M. Bertoni, Medidor de Consumo de Combustível baseado no sistema de Injeção Eletrônica, IV Encontro de Ferrovias ANTF, 2013
http://aurelio.net/vim/vim-basico.txt Entrar neste site/arquivo e estudar esse aplicativo Prof. Ricardo César de Carvalho
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