Fuel oil fuel dispatch optimization through multivariate regression using local storage indicators.
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Abstract
The present study sought to develop a multivariate regression model to optimize the dispatch of fuel oil, with the objective of designing a tool based on storage indicators to predict and improve this logistic process. A total of 787 historical dispatch and storage records were collected between 2022 - 2023, performing a rigorous exploratory analysis of the data. After selecting the variables temperature and API gravity, which explained 98% of the variability of the volume correction factor, two multiple linear regression models were built. These models were validated by measuring fit metrics and comparing actual vs. predicted values. The results showed that both models presented an excellent fit to the actual historical data, managing to explain almost all of their variability. Specifically, the model that included the two variables substantially improved the fit. When the models were validated, they demonstrated a very high accuracy in predicting the required correction factor, surpassing current forecasts. These findings led to the conclusion that the implementation of this analytical tool will significantly optimize fuel dispatch logistics processes, improving planning, minimizing costs and operational inconsistencies. In addition, the research laid the groundwork for future work aimed at expanding the geographical scope and considering more predictor variables, in order to strengthen the proposed multivariate model. In short, this research has a high potential impact for the energy industry.
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