曾露玲　吴宏

闸口作为集装箱码头物流系统的“咽喉”，是集卡出入集装箱码头的必经通道，承担着验箱、过磅、数据交换以及集装箱交接等作业任务，其通过能力对整个集装箱码头的作业效率产生直接影响。[1]闸口作业系统是复杂的随机系统，其各环节涉及的相关因素较多，具有离散、动态、随机的特点，适合采用离散事件系统仿真方法进行研究。[2]本文以厦门港H集装箱码头的闸口作业系统为研究对象，借助ProModel软件建立仿真模型，并将模型用于评估和优化闸口作业系统的通道配置方案，从而为提升闸口作业系统效率提供量化依据。

1 闸口作业系统仿真模型构建

1.1 闸口作业系统的逻辑模型

H集装箱码头是厦门港的主要集装箱码头，年吞吐量超过300万TEU；但因其地处开发较早的港区，空间受限，泊位、堆场和闸口等作业区域难以拓展。根据作业需要，H集装箱码头设置内外2道闸口，即码头进出场闸口和位于港区东、南、北通道的3处海关闸口。

H集装箱码头闸口作业分为进场作业和出场作业。按照业务内容来划分，进场集装箱主要包括出口集装箱、转关集装箱、转栈集装箱、场装集装箱、回场空箱等，出场集装箱主要包括清关集装箱、内贸集装箱、转关集装箱、出场空箱等。如果不考虑具体业务方面的区别，H集装箱码头闸口作业可以概括为外集卡进场卸箱、内集卡进场卸箱、外集卡提箱出场、内集卡提箱出场等4种情况。H集装箱码头闸口作业系统流程如图1所示。

H集装箱码头闸口实际作业中存在的集装箱异常进场、散杂货集装箱和超限货物集装箱进出场、移箱等非常规作业在闸口作业系统中所占比例极小，可以忽略不计。此外，在不改变仿真效果的基础上，本文假设闸口不因恶劣天气、设备故障等因素停止作业。

1.2 仿真输入数据的收集和处理

为构建仿真模型，需要收集H集装箱码头闸口作业系统的已知条件，包括：各类集卡到达闸口的时间间隔；外集卡从海关进场闸口至码头进场闸口的行驶时间；集卡在闸口通道接受服务的时间；各类集卡在码头堆场的作业时间。本文以H集装箱码头闸口作业极为繁忙的2012年3月24日的闸口作业数据为统计分析对象，相关作业数据来源于各闸口计算机统计和实地监测，经统计和分析后作为仿真建模的基础数据。样本数据采集完成后，利用ProModel软件附带的实验数据分析和概率分布识别工具Stat：：Fit对样本数据进行概率分布拟合分析和校验。

1.2.1 各类集卡到达闸口的时间间隔

在闸口作业系统仿真建模中，集卡到达规律是必需的输入参数。外集卡运营的独立性以及港区内集装箱转栈需求的随机性决定了集卡到达闸口的时间也是随机的，只有在对大量的样本数据进行统计分析的基础上，才能得出其概率分布情况。利用Stat：：Fit软件对数据进行自动拟合，选择与实际情况

拟合度最高的对数正态分布，得到各类集卡到达闸口的时间间隔的输入函数为：外集卡重车，L（1.99，0.91）；外集卡空车，L（1.78，1.85）；内集卡重车，L（1.43，1.13）；内集卡空车，L（2.25，1.72）。

1.2.2 外集卡从海关进场闸口至码头进场闸口的行驶时间

由于港区内实行机动车限速，而且海关进场闸口与码头进场闸口的距离较远，加之集卡启动加速和停车减速的时间很短，对行驶时间测算的影响很小，可以将集卡在港区内的行驶视作匀速行驶，采用简单统计并取平均值的方法计算集卡车速。数据采集选用非接触式测速仪，在港区主干道对重车和空车各进行30次测速。对以上数据求平均值，得到重车在港区内的行驶速度为/h，空车在港区内的行驶速度为/h。海关进场闸口与码头进场闸口的距离约，将距离除以车速即可得到建模所需的集卡行驶时间的输入数据为：重车，空车。

1.2.3 集卡在闸口通道接受服务的时间

对各类集卡在各类闸口通道接受服务的时间分别进行100次监测，经Stat：：Fit软件自动拟合分析，得到建模所需的各类集卡在各类闸口通道接受服务时间的输入函数为：外集卡重车进海关闸口，L（1.19，0.34）；外集卡重车进码头闸口，L（0.20，0.08）；外集卡空车进码头闸口，L（0.79，0.37）；内集卡重车进码头闸口，L（1.34，0.41）；重车出码头闸口，L（0.85，0.36）。外集卡空车进海关闸口、内集卡空车进码头闸口、空车出码头闸口等业务无须审核，故数值为0。

1.2.4 各类集卡在码头堆场的作业时间

堆场作业时间包含集卡通过码头进场闸口后行驶至堆场、等待作业、实施作业以及完成作业后行驶至码头出场闸口的全部时间。对重车卸箱作业和空车提箱作业分别进行100次监测，得到建模所需的各类集卡在码头堆场作业时间的输入函数为：重车卸箱作业，T（10.57，14.81，86.08）；空车提箱作业，T（10.25，18.33，82.38）。

1.3 闸口作业系统仿真模型的构建和检验

1.3.1 模型构建

在ProModel软件中定义Entities，Locations，Arrivals和Processing等元素，其中：Entities用来描述通过闸口的各类集卡，包括外集卡重车、外集卡空车、内集卡重车和内集卡空车；Locations用来描述各类场所，包括海关进场闸口、码头进场闸口、码头堆场和码头出场闸口；Arrivals用来定义集卡如何进入闸口作业系统；Processing是模型的命令和控制中心，用来描述在各类场所对集卡进行的操作。根据H集装箱码头闸口作业流程，按集卡每项作业的先后顺序关系建立闸口作业系统的仿真布局，依据每项作业的性质将作业规划设置在程序中，并在考虑前后流程之间关系的基础上，将已经设置的各个行程位置用正确的流程连接起来，从而建立闸口作业系统仿真模型。

1.3.2 模型验证

仿真模型建立后，要经过反复的程序调试和模型调试以验证其可靠性和准确性。本文以2012年3月24日H集装箱码头闸口作业的实际数据为基础，对999次仿真实验的输出结果取平均值，得到模拟数据，并将模拟数据与实际数据进行对比分析，结果见表1。

表1 H集装箱码头闸口作业系统仿真模型验证结果

由于实际作业存在特殊情况以及仿真模型存在假设前提等原因，仿真结果与实际情况必然有一定差别。由表1可见，到港集卡数量和闸口通道利用率的模拟数据均略小于实际数据，主要原因是：在仿真模型中，为便于计算机表达和研究，系统忽略了集装箱异常进场、散杂货集装箱和超限货物集装箱进出场、移箱等极少数非常规作业，造成仿真结果中到港集卡数量的模拟数据小于实际数据；此外，模型假设闸口连续作业且集卡均正常行驶，而实际作业中存在闸口工作人员交接班、集卡进错通道等情况，使得闸口通道被占用的时间延长，导致实际的闸口通道利用率高于仿真结果。尽管该仿真模型的模拟数据存在误差，但误差在可接受的范围内，因此，该仿真模型能够反映H集装箱码头闸口作业系统的真实情况。

2 闸口作业系统通道配置仿真优化

2.1 闸口作业数据分析

本文假设码头全天候开放，通过仿真模型计算各时段闸口通道的最合理配置，以体现对闸口通道资源的合理利用。2012年3月24日H集装箱码头闸口各时段各类集卡进场量见图2。按照集卡进场量高低将1d划分为当日09：00至当日23：00的高峰时段及当日23：00至次日09：00的低谷时段，并分别对高峰时段和低谷时段的闸口通道配置进行仿真优化。

各时段各类集卡进场量

由于内集卡空车进场及空车出场均不在通道停留接受服务，而是直接通行，故进场闸口的内集卡空车通道和出场闸口的空车通道数量对闸口通过能力并无影响，可维持原有配置。根据统计，高峰时段通过进场闸口重车通道的集卡数量约是通过外集卡空车通道集卡数量的2.6倍，因此，高峰时段闸口通道配置方案（见表2）优先考虑增加重车进场通道数量，并在海关进场闸口多开放1条重车进场通道；低谷时段通过进场闸口外集卡空车通道的集卡数量约是通过重车通道集卡数量的1.6倍，因此，低谷时段闸口通道配置方案（见表3）优先考虑增加外集卡空车进场通道数量。

通常情况下，方案设计要留有一定余量，因此，对于作业高峰时段和低谷时段，分别选取集卡进场量最高的12：00至13：00和8：00至9：00时段的集卡到港数据作为仿真建模输入的基础数据，具体输入参数设置见表4。

2.2 仿真结果分析

为确定高峰时段和低谷时段闸口通道配置优化方案，基于集卡进场队列排队队长、闸口通道利

用率、集卡平均在港时间等指标对各方案的仿真结果进行评价。高峰时段和低谷时段闸口作业系统仿真输出数据分别见表5和表6。

从高峰时段闸口作业系统的仿真结果来看：方案1和方案2均配置4条进场通道，其中外集卡空车通道利用率很高，导致闸口前压车现象严重；方案3和方案4增加外集卡空车通道数量，使通道负荷有效降低，压车现象得到明显缓解；方案5和方案6在重车进场通道配置已经满足集卡最大进场量负荷需求的情况下，仍然增加重车进场通道数量，导致通道利用率下降，造成资源浪费。以闸口实际通道利用率50%为参照，并以集卡进场队列最大排队队长不超过20辆为约束条件，建议在高峰时段选择方案4作为闸口通道配置优化方案。虽然该方案的仿真结果显示集卡进场队列最大排队队长为20.71辆，但仿真输入数据以时段内的集卡最大进场量为基础数据，而在绝大部分时段，实际闸口作业系统的评价指标低于仿真结果，因此，5进4出的闸口通道配置方案是比较合理的。在低谷时段，按照同样的约束条件来选择，方案2（3进3出）的闸口通道配置方案最为合理。

根据以上优化结果，闸口通道在保持4进3出的常态配置的基础上，在高峰时段增加1条外集卡空车进场通道和1条重车出场通道，在低谷时段减少1条重车进场通道，从而在使各通道资源得到均衡、合理利用的同时，缓解闸口作业系统的压力。闸口通道配置优化方案见表7。

3 结束语

本文将计算机仿真方法与实际复杂离散事件动态系统相结合，为集装箱码头闸口通道资源的合理利用提供了一种有效的研究方法，并通过仿真实验为集装箱码头的生产决策提供参考数据。此外，该方法还可用于评估集装箱码头闸口现有通道配置的合理性及最大承载能力，对码头生产同样具有现实意义。

参考文献：

[1] 李晓斌. 基于WITNESS的集装箱码头堆场闸口系统仿真研究[D]. 大连：大连理工大学，2007.

[2] 刘加友. 基于WITNESS的集装箱码头闸口仿真分析[J].中国水运，2007，7（10）：51-53.

（编辑：张敏 收稿日期：2016-03-01）