DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-55078-8
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42249000
تاريخ النشر: 2026-06-05
المؤلف: Mohammad Aghaei وآخرون
الموضوع الرئيسي: المخاطر وتحسين المحفظة الاستثمارية
نظرة عامة
تقدم البحث نموذج برمجة خطية مختلطة متعدد الفترات مصمم للتخطيط المتكامل لشبكة لوجستيات النفط متعددة الوسائط الخضراء، تشمل النقل عبر الأنابيب والسكك الحديدية والطرق. يعالج هذا النموذج الحاجة الملحة لأنظمة توصيل موثوقة في قطاع النفط، والتي إذا تعرضت للخطر، يمكن أن يكون لها عواقب اقتصادية واجتماعية وسياسية كبيرة. من خلال مزامنة تطوير المرافق الاستراتيجية مع تخصيص تدفق العمليات تحت عدم اليقين، يقوم النموذج بتحسين الأهداف الاقتصادية والبيئية، مما يسمح باختيار أفضل توبولوجيات الشبكة مع الالتزام بقيود الميزانية.
تثبت دراسة حالة في وسط إيران فعالية النموذج، حيث تظهر أن الاستثمارات المستهدفة في بنية السكك الحديدية والأنابيب يمكن أن تقلل من إجمالي تكاليف النقل وانبعاثات CO₂ بنحو 27.5% مقارنة بنهج تحسين التكلفة فقط. وتظهر قوة النموذج أيضًا من خلال أدائه عبر سيناريوهات عدم اليقين المختلفة، حيث حقق قابلية تنفيذ بنسبة 100% مقارنة بـ 50% للنموذج الاسمي، مما خفض التكاليف المتوسطة بنسبة 4.7%، وقلل من الانبعاثات المتوسطة بنسبة 30.4%. تسلط هذه النتائج الضوء على قدرة النموذج على تقديم حلول مستدامة وفعالة من حيث التكلفة للوجستيات النفطية وسط عدم اليقين في العالم الحقيقي، مما يجعله أداة قيمة لصناع القرار في هذا المجال.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على الدور الحاسم لقطاع النقل ضمن الأنظمة الاقتصادية، مشددة على مساهمته الكبيرة في الدخل الوطني من خلال الإنتاج والخدمات. تشير إلى أن القطاع مهم بشكل خاص بسبب الحجم الكبير من التحويلات اليومية لمنتجات النفط، مما يبرز أهميته في تسهيل التجارة والأنشطة الاقتصادية. تشير هذه الوظيفة الأساسية إلى أن أي اضطرابات أو عدم كفاءة في النقل يمكن أن يكون لها آثار بعيدة المدى على الاستقرار والنمو الاقتصادي.
طرق
في هذا القسم، يوضح المؤلفون التحقق من صحة طرق التنبؤ بالطلب المختلفة، وخاصة الانحدار الخطي، ومتوسط التحرك الموزون، والتنعيم الأسي. قاموا بإجراء تحقق صارم خارج العينة باستخدام بيانات تاريخية من السنوات الخمس الماضية، مما أسفر عن متوسط خطأ النسبة المطلقة (MAPE) بنسبة 3.7%. يتجاوز هذا الأداء المعايير الصناعية لتنبؤ الطلب على النفط، مما يشير إلى قوة الطرق المستخدمة.
علاوة على ذلك، فإن الحدود الدنيا والقصوى المستمدة من هذه التنبؤات تغلف بنجاح 95% من التغيرات التاريخية، مما يثبت صحة تطبيقها في التحسين القوي. لا يعزز هذا التحقق من دقة التنبؤات فحسب، بل يحدد أيضًا غلاف عدم اليقين المحافظ، وهو أمر حاسم لتقليل المخاطر في التخطيط الاستراتيجي. بشكل عام، تساهم الطريقة متعددة الأساليب المعتمدة في هذه الدراسة بشكل كبير في موثوقية ومرونة التنبؤ بالطلب في مواجهة التقلبات في العالم الحقيقي.
نتائج
في هذا القسم، يقدم المؤلفون النتائج العددية المستمدة من التجارب التي أجريت باستخدام مجموعة محددة من المعلمات المفصلة في المواد التكميلية. تم تنفيذ النموذج الرياضي وحله باستخدام برنامج تحسين GAMS على جهاز كمبيوتر مزود بسبعة أنوية و24 جيجابايت من الذاكرة العشوائية. تبدأ التحليلات بتقييم قوة النموذج فيما يتعلق بمعلماته، مما يؤدي إلى تحديد القيم المثلى لهذه المعلمات.
بعد ذلك، يفحص المؤلفون الحلول متعددة الأهداف لتحديد النتيجة الأكثر فعالية. تتضمن الجزء النهائي من القسم تحليل حساسية لمتغيرات الإدخال للنموذج، حيث يتم تقديم النتائج بشكل منهجي لتوضيح تأثير التغيرات في هذه المعلمات على أداء النموذج.
مناقشة
في قسم المناقشة من ورقة البحث، يبرز المؤلفون الأهمية المتزايدة للتوزيع الفعال والمرن لمنتجات النفط، خاصة في ضوء زيادة الاستهلاك العالمي، الذي ارتفع بنحو 35% من عام 2000 إلى 2023، ليصل إلى حوالي 100 مليون برميل يوميًا. تؤكد الورقة على عدم كفاية نماذج النقل التقليدية التي تفشل في دمج التخطيط متعدد الوسائط تحت عدم اليقين، مما يؤدي إلى ارتفاع التكاليف والانبعاثات والضعف. يقترح المؤلفون نموذج رياضي شامل متعدد الفترات يدمج وسائل النقل عبر الأنابيب والسكك الحديدية والطرق، مع معالجة الأهداف الاقتصادية والبيئية. يهدف هذا النموذج إلى تحسين تصميم سلسلة إمداد منتجات النفط المستدامة مع مراعاة عدم اليقين في الطلب والانبعاثات.
تساهم هذه الدراسة في عدة أهداف للتنمية المستدامة للأمم المتحدة (SDGs) من خلال تعزيز توزيع النفط بكفاءة، وتقليل التلوث الحضري، وتقليل انبعاثات CO₂. تؤكد على ضرورة اتباع نهج متعدد الوسائط في النقل، نظرًا للمزايا والقيود المميزة لكل وسيلة. على سبيل المثال، بينما يوفر النقل البري المرونة والسرعة، فإنه مرتبط بانبعاثات أعلى، في حين أن الأنابيب، على الرغم من القيود التشغيلية، تقدم تكاليف وتأثيرات بيئية أقل. لا يزامن النموذج المقترح تطوير بنية النقل التحتية مع تخصيص تدفق المنتجات فحسب، بل يتضمن أيضًا إطار تحسين قوي لإدارة عدم اليقين، مما يعزز مرونة واستدامة شبكات توزيع النفط.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على الحاجة إلى مزيد من الاستكشاف في مجال تصميم الشبكات الاستراتيجية لنقل المواد الخطرة (HAZMAT). بينما تنجح الدراسة في إنشاء إطار يركز على موقع المرافق، وتطوير البنية التحتية، وتخصيص التدفق الإجمالي، إلا أنها لا تشمل الجوانب التشغيلية لتوجيه المركبات، والتي تعتبر حاسمة للتنفيذ العملي. على وجه التحديد، فإن غياب جدولة المركبات التفصيلية، وتحديد المسارات، وخطط التحميل، خاصة في سياق المتغيرات الزمنية مثل حركة المرور واللوائح الأمنية، يشكل فجوة كبيرة. هذه القرارات التشغيلية ضرورية لأنها تؤثر مباشرة على مخاطر الحوادث وسلامة المجتمع.
يمكن أن تتناول اتجاهات البحث المستقبلية هذه القيود من خلال دمج نموذج توجيه وجدولة مركبات HAZMAT الشامل ضمن الإطار الحالي، مما يربط التصميم الاستراتيجي بالتنفيذ التشغيلي. بالإضافة إلى ذلك، فإن دمج مقاييس المرونة وسيناريوهات الاضطراب من شأنه تعزيز صلة النموذج في المناطق المعرضة للمخاطر. قد يؤدي توسيع الخيارات الوسيطة لتشمل الممرات المائية الداخلية أو النقل البحري الساحلي إلى تنويع قابليته للتطبيق عبر سياقات جغرافية مختلفة. علاوة على ذلك، فإن دمج البعد الاجتماعي للاستدامة، وخاصة المخاطر الكمية على مراكز السكان، يمكن أن يوفر نهجًا أكثر شمولية. أخيرًا، سيسهل تطوير خوارزميات تفكيك متقدمة أو طرق ميتاهيرستية مبتكرة الحل الفعال لحالات كبيرة من هذه المشكلة المعقدة المتكاملة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-55078-8
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42249000
Publication Date: 2026-06-05
Author(s): Mohammad Aghaei et al.
Primary Topic: Risk and Portfolio Optimization
Overview
The research presents a robust multi-period mixed-integer linear programming model designed for the integrated planning of a green multi-modal petroleum logistics network, incorporating pipeline, rail, and road transportation. This model addresses the critical need for reliable delivery systems in the petroleum sector, which, if compromised, can have significant economic, social, and political repercussions. By synchronizing strategic facility development with operational flow allocation under uncertainty, the model optimizes both economic and environmental objectives, allowing for the selection of optimal network topologies while adhering to budget constraints.
A real-world case study in central Iran validates the model’s effectiveness, demonstrating that targeted investments in rail and pipeline infrastructure can reduce total transportation costs and CO₂ emissions by approximately 27.5% compared to a cost-only optimization approach. The model’s robustness is further evidenced by its performance across various uncertainty scenarios, achieving 100% feasibility compared to 50% for the nominal model, lowering average costs by 4.7%, and reducing average emissions by 30.4%. These findings highlight the model’s capability to provide sustainable and cost-effective solutions for petroleum logistics amidst real-world uncertainties, making it a valuable tool for decision-makers in the field.
Introduction
The introduction highlights the critical role of the transportation sector within economic systems, emphasizing its substantial contribution to national income through both production and services. It notes that the sector is particularly significant due to the high volume of daily transfers of petroleum products, which underscores its importance in facilitating trade and economic activities. This foundational role suggests that any disruptions or inefficiencies in transportation could have far-reaching implications for economic stability and growth.
Methods
In this section, the authors detail the validation of various demand forecasting methods, specifically linear regression, weighted moving average, and exponential smoothing. They performed a rigorous out-of-sample validation using historical data from the previous five years, which yielded an average Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 3.7%. This performance exceeds industry benchmarks for petroleum demand forecasting, indicating the robustness of the employed methods.
Furthermore, the min-max bounds derived from these forecasts successfully encapsulate 95% of historical variations, thereby validating their application in robust optimization. This validation not only enhances the accuracy of the forecasts but also establishes a conservative uncertainty envelope, which is crucial for minimizing risks in strategic planning. Overall, the multi-method approach adopted in this study significantly contributes to the reliability and resilience of demand forecasting in the face of real-world fluctuations.
Results
In this section, the authors present the numerical results derived from experiments conducted using a specified parameter set detailed in the Supplementary Material. The mathematical model was implemented and solved utilizing GAMS optimization software on a seven-core computer equipped with 24 GB of RAM. The analysis begins with an evaluation of the model’s robustness concerning its parameters, leading to the identification of optimal values for these parameters.
Subsequently, the authors examine multi-objective solutions to determine the most effective outcome. The final part of the section includes a sensitivity analysis of the model’s input parameters, with the results systematically presented to illustrate the impact of variations in these parameters on the model’s performance.
Discussion
In the discussion section of the research paper, the authors highlight the increasing significance of efficient and resilient distribution of petroleum products, particularly in light of rising global consumption, which has surged by approximately 35% from 2000 to 2023, reaching around 100 million barrels per day. The paper emphasizes the inadequacies of traditional transportation models that fail to integrate multi-modal planning under uncertainty, resulting in elevated costs, emissions, and vulnerabilities. The authors propose a comprehensive multi-period mathematical model that integrates pipeline, rail, and road transportation modes, addressing both economic and environmental objectives. This model aims to optimize the design of a sustainable petroleum product supply chain while considering uncertainties in demand and emissions.
The research contributes to several United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) by promoting efficient petroleum distribution, reducing urban pollution, and minimizing CO₂ emissions. It underscores the necessity of a multi-modal approach to transportation, given the distinct advantages and limitations of each mode. For instance, while road transportation offers flexibility and speed, it is associated with higher emissions, whereas pipelines, despite operational constraints, present lower costs and environmental impacts. The proposed model not only synchronizes the development of transportation infrastructure with product flow allocation but also incorporates a robust optimization framework to manage uncertainties, thereby enhancing the resilience and sustainability of petroleum distribution networks.
Limitations
The limitations of this research highlight the need for further exploration in the field of strategic network design for hazardous materials (HAZMAT) transportation. While the study successfully establishes a framework focused on facility location, infrastructure development, and aggregate flow allocation, it does not encompass the operational aspects of vehicle routing, which are critical for practical implementation. Specifically, the absence of detailed vehicle scheduling, route determination, and loading plans, particularly in the context of real-time variables such as traffic and safety regulations, poses a significant gap. These operational decisions are essential as they directly influence accident risks and community safety.
Future research directions could address these limitations by integrating a comprehensive HAZMAT vehicle routing and scheduling model within the existing framework, thereby linking strategic design with operational execution. Additionally, incorporating resilience metrics and disruption scenarios would enhance the model’s relevance in risk-prone areas. Expanding the modal options to include inland waterways or coastal maritime transport could further diversify its applicability across different geographical contexts. Furthermore, integrating the social dimension of sustainability, particularly the quantified risks to population centers, could provide a more holistic approach. Lastly, the development of advanced decomposition algorithms or innovative metaheuristics would facilitate the efficient resolution of large-scale instances of this complex integrated problem.