Inland Waterway Operational Model & Simulation Along the Ohio River

233 Pages·2017·2.75 MB·English

Kentucky
Transportation
Center
Research Report
KTC -14-13/MTIC3-14-1F
Inland Waterway Operational Model &
Simulation Along the Ohio River
Our Mission
We provide services to the transportation community through research,
technology transfer and education. We create and participate in partnerships to
promote safe and effective transportation systems.
© 2014 University of Kentucky, Kentucky Transportation Center
Information may not be used, reproduced, or republished without our written consent.
Kentucky Transportation Center
176 Oliver H. Raymond Building
Lexington, KY 40506-0281
[phone]
fax [phone]
www.ktc.uky.edu
Inland Waterway Operational

Model & Simulation Along the

Ohio River

Prepared for:

Multimodal Transportation & Infrastructure

Consortium by the Kentuc ky Transportation Center

11/21/2014
This Page Left Intentionally Blank.
Inland Waterway Operational Model & Simulation Along the

Ohio River

Authors:

Principal Investigator:

Doug Kreis, PE, MBA, PMP

Researcher(s):

Roy E. Sturgill, Jr., P.E.

Brian K. Howell, P.E.

Chris Va n Dyke

D. Steve V oss, Ph.D.

Multimodal Transportation and Infrastructure Consortium
P.O. Box 5425
Huntington, WV 25703-0425

Phone: [phone] • Fax: [phone]

Disclaimer:

The contents of this report reflect the views of the authors, who are responsible for the facts

and the accuracy of the information presented herein. This document is disseminated under

the sponsorship of the U.S. Department of Transportation’s University Transportation

Centers Program, in the interest of information exchange. The U.S. Government assumes no
liability for the contents or use thereof.
This page intentionally left blank. 

4
List of Figures 

Figure A:  Ohio River Commodity Traffic  .................................................................. 12 
Figure B:  Equivalent Capacities across Modes  ........................................................ 14 
Figure C:   Taxable Inland Waterways  ....................................................................... 17 
Figure D:   IWTF Balances  .......................................................................................... 18 
Figure E:   Locks / Dam Number 52 Commodity Flows  ............................................. 21 
Figure F:   Barge Tow Vessel Moving Through the Newburgh Lock  ......................... 27 
Figure G:   Smithland Lock Chamber  ......................................................................... 29 
Figure H:   Ohio River Staircase Diagram  ................................................................... 30 
Figure I:   Lock Chamber Fills .................................................................................... 32 
Figure J:   Lock Chamber Drains  ............................................................................... 33 
Figure K:   Vessel Exist Lock Chamber  ....................................................................... 34 
Figure L:   Wicket Dam Configurations  ..................................................................... 39 
Figure M:   Annual Sum of Unscheduled Outages for Ohio River Locks  .................... 43 
Figure N:   Towboat Pushing Coal Hoppers  ............................................................... 46 
Figure O:   Tugboat Pulling Barge Load  ..................................................................... 46 
Figure P:   Towboat & Tugboat Fleet Horsepower  ................................................... 47 
Figure Q:   Dry Barge (Open and Covered)  ................................................................ 49 
Figure R:   Deck Barge  ............................................................................................... 50 
Figure S:   Lash & Seabee Barge  ................................................................................ 50 
Figure T:           Tanker Barge  ............................................................................................ 51 

5
Figure U:   United States Shallow Draft Barge Fleet  .................................................. 52 
Figure V:   Draft of Ship  ............................................................................................. 53 
Figure W:   Trip Frequencies per Year by Lock and Dam (2002‐2011)  ....................... 61 
Figure X:   Example of a Fitted Probability Density Function  .................................... 64 
Figure Y:   Discrete Event Simulation Model ‐ Illustrating Logic  ............................... 65 
Figure Z:   Live Simulation from EZStrobe  ................................................................. 66 
Figure AA:   EZStrobe Report  ....................................................................................... 66 
Figure AB:   Simulation from IWOM  ............................................................................ 84 
Figure AC:   Zoomed Image of McAlpine Lock & Dam Simulation from IWOM  .......... 85 

List of Tables 

Table A:   Total Hours of Closure by Lock Year  ........................................................ 16 
Table B:   Locks on the Ohio River  ........................................................................... 36 
Table C:   Number of Lock Outages per Year  ........................................................... 42 
Table D:   Number of Outage Hours per Lock  .......................................................... 42 
Table E:   Commodity Types  .................................................................................... 55 
Table F:   Commodity Tonnage at Locks / Dam Number 52  .................................... 56 
Table G:   Key Properties of Discrete Event Simulation Models  .............................. 59 

6
Executive Summary 

The inland waterway system of the U.S. is a vital network for transporting key goods and 
commodities  from  the  point  of  production  to  manufacturers  and  consumers.   Shipping  
materials  via  the  inland  waterways  is  arguably  the  most  economical  and  environmentally 
friendly option (compared to hauling freight by trains or railways).  Despite the advantages the 
inland waterways enjoys over competing modes, key infrastructure – such as locks and dams, 
which help to control water levels on a number of rivers and make navigation possible – is 
declining.  Limited funds have been allocated to make the necessary repairs to lock and dam 
facilities.  Over the past 10 years Inland Waterways Trust Fund resources (which historically 
funded maintenance and improvement projects) has steadily declined.  

Locks  and  dams  are  of  particular  importance,  because  they  assist  in  the  maintenance  of 
navigable depths on many of the major inland waterways (Ohio River, Upper Mississippi River, 
Tennessee River).  To better understand the operation of the inland waterway system, this 
report examines a portion of the Ohio River (extending from Markland Locks and Dam to Lock 
53).  The specific focus is to determine what delays barge tows as they attempt to lock through 
these critical facilities.  The Ohio River is a particularly important study area.  In many ways it is 
representative  of  the  conditions  present  throughout  the  inland  waterways  system.   The  
average age of the lock and dam facilities exceed 50 years along our study segment.  Most of 
these facilities are operating beyond their intended design life.  As locks age, they increasingly 
demand more scheduled and unscheduled maintenance activities.  Maintenance activities often 
require temporarily shuttering a lock chamber and diverting traffic through another onsite 
chamber (often of smaller capacity).  All of the facilities included in the research area have two 
lock chambers ‐ thus, if one goes down for maintenance all vessels are diverted through the 
second chamber.  In many cases this situation can produce extensive delays, which precludes 
cargo from reaching the destination in a timely manner.  

Recently, the aggregate number of hours that shippers and carriers lose due to delays has 
escalated.  Although  the  U.S.  Army  Corps  of  Engineers  –  the  agency  responsible  for  the 
management and oversight of locks and dams – has worked to keep traffic flowing on the river, 
tightening budgets hamper efforts.  For shippers and carriers to make informed decisions about 
when and where to deploy freight on the river, they require knowledge that illuminates factors 
that  are  most  significant  in  affecting  transit  times.   In   particular  this  applies  to  certain 
conditions that are likely to create delays at lock and dam facilities.  

The purpose of this report is to 1) develop a comprehensive profile of the Ohio River that 
provides an overview of how it is integral to U.S. economic security 2) identify salient river 
characteristics  or  externally‐driven  variables  that  influence  the  amount  of  water  flowing 
through the main channel which consequently impacts vessels’ capacity to navigate 3) use this 
information  (along  with  a  10‐year  data  set  encompassing  over  600,000  observations)  to 
develop an Inland Waterways Operational Model (IWOM).  The IWOM objective is to provide 
the U.S. Army Corps of Engineers, shippers, carriers, and other interested parties with access to 
7
a robust method that aids in the prediction of where and when conditions will arise on the river 
that have the potential to significantly impact lockage times and queue times (i.e. how long a 
vessel has to wait after it arrives at a facility to lock through).    

After qualitatively reviewing different features of the river system that affect vessel traffic, this 
report outlines two approaches to modeling inland waterway system behavior – a discrete 
event simulation (DES) model which uses proprietary software, and the IWOM.  Although the 
DES produced robust findings that aligned with the historical data (because it relies upon 
proprietary  software),  it  does  not  offer  an  ideal  platform  to  distribute  knowledge  to 
stakeholders.  Indeed, this is the major drawback of the DES given a critical objective of this 
project is to generate usable information for key stakeholders who are involved with inland 
waterway operations.  Conversely, the IWOM is a preferable option given it relies on statistical 
analysis – in this sense, it is more of an open‐source solution.  The IWOM uses linear regression 
to determine key variables affecting variation in lockage time.  The final model accounts for 
over two‐thirds of the observed variation in lockage times from 2002‐2012, which is our study 
period.  Practically, this means that the difference between predicted values and observed 
delay times is significantly less than how the delays vary around the composite average seen in 
the river system (R2 = 0.69).  

The IWOM confirms that variations in river conditions significantly affect vessel travel times. 
For example, river discharge ‐ the direction a vessel moves up or down a river ‐ meaningfully 
influences lockage times.  The freight amount a vessel carries, which is represented by the 
amount of draft and newness of a vessel, influences lockage times.  Larger vessels with more 
draft  tend  to  wait  longer  and  take  longer  to  complete  their  lockage.   The   IWOM  is  less 
successful at predicting delay times.  Because there is greater instability in this data only a 
modest amount of variation is explained by the model (R2 = 0.23).  This, in turn, partly reflects 
in spillover from one vessel to the next that is difficult for the simulation to impose and account 
for therefore requiring additional logic.  

Once completed, the IWOM was used to parameterize a simulation model. This provided a 
graphical  representation  of  vessels  moving  along  the  river.   Users   have  the  capability  of 
adjusting the effects of different variables to anticipate how the system may react, and what 
changes in vessel traffic patterns emerge.  This information will be of great use for stakeholders 
wanting to gain a better understanding of what conditions lockage times will increase or 
decrease, why delays emerge, and consequently how these impact traffic flows on the river.  In 
programming a simulation model, users are able to visualize and intuit what causes vessel 
travel times to vary.  Although the regression model accomplishes this, for many users this 
would prove unwieldy and difficult to grasp beyond a conceptual, abstract level.  Matching up 
regression results with a visual counterpart lets users gain immediate and intimate knowledge 
of river and vessel behavior – this in turn can positively affect shipper and carrier modal 
choices.  The report concludes with some recommendations for IWOM implementation and 
thoughts on future research needs.  Also discussed are the implications results from the present 
study have for improving our ability to safely, securely, and swiftly move freight on the inland 
waterways network. 
8