陶安1，陈艳2，高苏洋3
（1,2,3.东南大学交通学院，南京 210096）
摘要：阐释了内河航道上船闸的重要作用，介绍了仿真软件Arena及其优点；基于船舶过闸的随机性和离散性，运用Arena建立了船舶过闸作业系统模型并进行了试验；对于仿真软件在船闸各方面的研究作了展望。 关键词：船闸；随机过程；仿真模型
Ship lock simulation and modeling based on the software of Arena
TAO An1，CHEN Yan2，GAO Su-yang3
（1,2,3.School of Transportation, Southeast University, Nanjing 210096, China）Abstract：The paper illustrated the importance of shiplocks on inland waterway and introduced the simulation software of Arena and its advantages；Used Arena to modeling ships passing shiplocks operating system and tested the model,based on ships'randomness and discreteness in passing the shiplocks；visualized the simulation software in studying many aspects of the ship lock.
Key words：shiplock；random process；simulation model
随着我国经济的迅速发展和相关政策的引导，内河水运已呈现出持续快速发展的良好态势。例如，我国长江航道干线主要港口货物吞吐量年平均增幅在5％左右，货物周转近1000亿吨千米，占流域社会总量的60％左右。同时由于经济全球化发展趋势，资源配置的国际化给长江流域的航运带来较大的发展空间和良好的机遇[1]。内河航道上的水利枢纽工程，是整条航道的重要组成部分。而船闸作为沟通水系联系、改善通航水流条件的通航建筑物，在确保区域物流畅通中扮演了重要的角，有力地促进了内河水运的发展。但受船闸所能提供的通行水域限制，其通过能力是有限的，当它不能满足船舶过闸需求时，容易出现滞航或堵航现象，往往成为内河航道的控制节点、甚至是瓶颈口，影响着整个水运交通网络的运输能力。因此，船闸通过能力分析在内河航道（网）规划与评价、船闸规划与设计中占有举足轻重的地位。
船舶过闸系统是随机服务过程，具有较强的离散性，且其影响因素众多，用纯理论计算显然不能得到满意的结果，有时甚至无法进行。因此，笔者运用Arena仿真软件建立船舶过闸作业系统的仿真模型，动态的模拟船舶过闸全过程。
1.Arena仿真软件
美国System Modeling公司于1993年开始研制开发的新一代交互集成仿真环境，代表了现代计算机仿
真软件的最新水平。SIMAN是一种通用的仿真语言，具有强大的离散仿真特点，通常被用来仿真交通运输，工厂，物流等系统，而Arena是个面向对象的系统，使用它可使SIMAN建立复杂仿真模型变得相对容易。
作为新一代可视化交互集成仿真环境，Arena具有强大的功能，首先，它集成了多种建模工具，其次，它具有数量丰富的建模模版与模块，通过搭建各种模块并对模型进行参数设置，以此实现仿真建模。 Arena的应用范围十分广泛，几乎覆盖可视化仿真的所有领域，包括物流系统，制造系统和服务系统。其在物流和交通系统的应用尤其广泛，如：交通运输中的高速公路的交通控制，场站和枢纽的方案评价，出租车的管理和路线控制，集装箱码头物流系统仿真与优化研究，港口运输计划模型，车辆调度等[2]。
Arena结合了高层仿真器的易用性和仿真语言的灵活性，如果需要，甚至可以与Microsoft Visual Basic或C通用程序语言相集成。Arena提供了多种建模模板（template），在每个模板中含有许多用于图形仿真建模与
分析的模块（module），将这些模块组合起来就能建出各种不同的仿真模型。为了方便组织和显示，各模块按类型组合在一个面板（panel）中，构成模板。通过面板间的切换，可以很方便地到所有不
同的仿真建模构件集。绝大多数情况下，不同面板面板中的模块可以在同一模型中混合使用，对于特定需求，如复杂决策算法或访问外部应用程序的数据，可以通过用户自己编写Visual Basic或C/C++程序段并嵌入模型来实现。所有这一切，无论建模层次多高或多低，都可以在同一个图形用户界面下实现[3]。
2.模型建立
2.1仿真环境的选择
船舶过闸系统具有较强的离散和排队特性，所以选择基于SIMAN语言的Arena软件作为建模和仿真工具。本次仿真选用的是Arena 13.5版本。
2.2 模型假设
由于实际情况往往比较复杂，而仿真模型不可能完全模拟实际，因此必须做出一定的假设，本模型做出的假设有以下几条：
1）假设船舶到达服从泊松分布。在现实中，船舶会按照预先编制的过闸计划过闸，在此情况下的船舶到达规律尚未有研究成果，参考前人对港口航道船舶到达规律的研究成果[4]，本研究假设船舶到达系统服从泊松分布。
2）假设天气良好并且没有意外事故发生，即不考虑气候等原因所导致的停航事件。
3）假设系统区域的航道有足够的通行能力 [4]。
2.3船舶过闸流程分析
本船闸为单级单向双线船闸，设有一号和二号船闸，每一船闸一次性通过一定数量条船，且导航墙处每次只允许排队一定数量的船等待过闸。船舶以某常数为均值的负指数分布从系统上边界开到锚地。当船舶到达锚地后，需要判断船舶是否在锚地停留或者船舶不停留时该驶往哪一导航墙。若锚地有船或者锚地无船但两闸待闸队伍均已达到指定的条数，则船舶停在锚地，否则驶向一条待闸数少的队列（若两队待闸船数相等，则船舶随机进入其中一队，等到待闸队列中船数达到指定数目则不再从锚地调遣船舶前往导航墙。接下来一旦接收到进闸信号，船舶即可开进船闸开始过闸程序，同时释放信号从锚地调遣船舶前往导航墙等待过闸。船舶完成过闸后即驶向系统下边界。为了能更好的表述船舶的过闸程序，笔者绘制了船舶过闸流程图如图1。需要指出的是，流程图中没有指出船舶进入待闸队伍的方式（即进入队列较短的船闸）。
图1 船舶过闸流程图
2.4构建模型
由于船舶过闸具有明确的分段性，因此，笔者采取模块的方法，把船舶过闸作业系统分为五大模块，即船舶发生模块、锚地模块、导航墙模块、船闸模块和离开模块，见图2。
1）船舶发生模块：船舶由Creat模块产生，经过Route 9模块行驶一段路程到达锚地。
2）锚地模块：船舶通过锚地船舶数及导航墙队伍船舶数的判断（Decide 4）后决定去向。不需留在锚地的船舶继续前行，留在锚地的船舶接到调度信息后就会通过一系列的判断模块来判断哪个导航墙的队伍短，然后准备进入短的队伍。最后的Route表示的是从锚地到导航墙的时间。
3）导航墙模块：通过Batch模块来控制在导航墙的待闸队伍的长度并把船组成一个过闸批次。当待闸队伍满时即进入Hold模块。Hold
模块会使船队保持等待直到船闸内无船
舶时，立即释放掉船队使其过闸。其后面的赋值模块是为了给锚地的船舶信号，表明导航墙队伍已空，可以调船舶前往导航墙。
4）船闸模块：Process模块即代表船闸，其中可设置延迟时间来表示过闸时间。每过一闸次船，后面的赋值模块就会增加一个过闸记录，以便后续分析。过闸船舶准备通过Route 模块离开。
5）离开模块：此即船舶离开系统模块，经过一段延时后，船舶通过Separate模块解散成批的船舶，然后船舶通过Dispose离开。
图2 船舶过闸作业系统各模块
3.仿真试验
3.1参数输入
仿真试验建模之后很重要的一步就是参数输入。本模型考虑所通过的船舶船型一致，且按FIFO（First in first out）的方式过闸。需要输入的参数主要分为三大类，即船舶到达规律参数，过闸服务时间参数和船舶移动时间参数三大类。由于本模型需要输入的参数比较多，且很多都是以概率分布表示的，限于篇幅，在此不一一列出，其参数类型，数据格式及其功能可参见表1。
表1 模型输入参数
3.2仿真时长及预热天数
仿真时长受等因素的影响，不同时段的水运运输需求变化明显。由于模拟这种变化较为困难，模型选择了模拟较为均衡的运输需求，即船舶发生率均匀，因此不能模拟过长的时间段，否则与现实中的发生率不均衡矛盾，综合考虑，决定以1个月（30天）为系统仿真时长[4]。由于系统是从空闲状态开始运行的，而本此研究需要了解船舶过闸作业系统稳定状态下的情况，因此需要预热一段时间以消除前期不稳定的影响。经分析，预热时间可以设置为2天，故将程序总运行时间设置为32天，每天运行24小时。为了减小计算机模拟的随机性带来的误差，必须多次重复模拟，本次研究将重复模拟的次数设置为10。
3.3动画设置
通过动画演示来观察模型的运行是最直接和简单的方法。因此，笔者建立了船舶过闸作业系统的动画。整个模型的动画设计图见图3。
图3 船舶过闸动画设计图
动画部分主要包括船舶发生部分、锚地、船闸、导航墙、船舶离开部分五块，分别对应于建立的各个
模块。需要指出的是，在船舶发生模块需要对船舶赋图片属性，
在导航墙处还
需要对船队赋图片属性。为了使船舶实体沿规定的轨迹运动，还需添加实体路径，即图3中的蓝直线。
运行模型后即可观察到船舶实体的过闸行为，见图4。
图4 船舶过闸动画
3.4仿真结果输出
仿真模型运行会得到一系列的运输系统服务水平指标，在运行过程中可以得到这些指标的实时值，而在运行结束后可以得到平均值，极大极小值或方差及置信区间等。
可以得到的服务水平指标有：1）在模型运行时间内船舶的过闸数量及船闸的过闸次数2）船舶在各个模块的排队长度；3）船舶在各个模块的排队时间4）船闸的利用率（空闲时间与繁忙时间的比值）等等。笔者将运行结果（部分）展示如图5。
图5 仿真运行结果（部分）
在图5中的a)表，反映的是船舶在各个模块的耗时，可以看到，Hold 4（即锚地）的平均排队时间为 2.1404 hour，95%置信区间为（2.1404-0.50，2.1404+0.50），最大最小排队时间分别为0.00001112 hour和12.27 hour。
b)图表是表示两个船闸的利用率，船闸1和船闸2的平均利用率分别为0.8507和0.8522，95%置信区间长度均为0.04，还可以查得相应的最大值和最小值。
4.结语
本文在分析了船舶过闸的随机性和离散型后通过Arena仿真软件建立了船舶过闸模型，并得出了一些表征船舶特性和船闸服务属性的指标。
该仿真模型具有工具性，它不仅可以用在运输组织方案的结果预测上，也可也用来研资源配置等其他
管理方案，在后续研究中，可以探索如何将该模型运用在船舶过闸方案优化设计上，充分体现该模型的工具性。此外，使用该仿真模型需要有大量的输入参数，这些输入参数的准确与否直接影响仿真结果的正确性，因此，在实际应用中，需要对各种参数设置做进一步研究[1]。
参考文献：
[1]朱凯.三峡枢纽区域运输组织优化及模拟:[学位论文].湖北：武汉理工大学，2009.
[2]Merkuryev,Yuri. Arena- based simulation of logistics processes at the Baltic Container Terminal[ C] / /Proceeding of the 2000 European SimulationMulticonference.Belgium:Ghent, 2000: 433- 437.
[3]Kelton W D. Simulation with Arena[M]. Columbus: The McGraw-Hill Companies, 2002.
[4]朱顺应，朱凯，王丽铮.基于Arena 的三峡枢纽运输系统仿真模型[J].水运工程，2011，450（2）：40-44.
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