深部煤层地下气化选址研究——以东胜气田J148地区为例

从地质构造、水文地质、煤层气化适用性等角度,系统研究了东胜气田J148地区中生界侏罗系中下统延安组延9煤层地下气化的可行性,并探讨了利用深部煤层气化燃空区孔隙层、含水层及该区致密气层进行碳封存的前景。研究结果表明,该区延9煤层埋深1 264~1 285 m、倾角小于1°,煤层稳定性好。气化目标选区内地层断层、节理裂隙不发育,偶有裂隙但断面新鲜、闭合,煤层气化后空腔有较好的密闭性,对煤炭地下气化影响小,有利于气化炉的建设和扩展,可满足规模化煤炭地下气化项目实施。延9煤层顶底板存在连续的隔水层,能阻截地下水对煤层直接充水,有利于地下气化炉布置;顶板隔水层厚度小于导水裂隙带高度,存在垮落导通顶板含水层间接充水的风险,但顶板含水层属弱富水含水层,涌水量小,风险可控;底板隔水层厚度大于隔水层的安全厚度,能有效阻截煤层底板含水层对煤层直接充水的风险。总体而言,延9煤层厚度适中、夹矸少,属低灰、低硫、高热值不黏煤,煤焦反应活性高,具有良好开发前景。针对深部煤层规模化气化开采产生大量的CO_(2)排放,初步探讨了利用煤层燃空区、顶底板含水层和下部致密天然气层进行CO_(2)安全封存可行性。分析认为,在延9煤层气化燃空区孔隙层和顶底板含水层中,可封存煤层气化产生的CO_(2)的60.8%~88.2%;若结合东胜气田上古生界致密天然气开发,用煤气化产生CO_(2)进行天然气驱替与封存,有望实现深部煤层气化开采过程近零碳排放。

智能垃圾回收下收集中心选址-路径二层优化

随着技术的进步及环保意识的提升,智能垃圾箱逐渐流行起来,使得垃圾回收工作面临新考验。针对带容量约束的选址-路径问题,引入双商品流公式构建垃圾回收选址-路径多主体优化模型,其中上层智能回收企业以总成本最低为目标确定收集中心选址;下层外包运输公司依据回收阈值选择需访问的智能垃圾箱,规划回收路径并确保运输成本最小化。改进遗传算法求解该问题:上层采用聚类算法处理选址初始化;下层路径为随机生成和节约里程初始化;引入最优成本路线交叉和反向变异算子。选取Prins和Barreto算例集测试,并与BKS、GAPSO和BSA算法对比,结果与BKS的差距均值仅为0.419%;通过模拟实际案例验证智能垃圾收集路径方式可有效降低总成本,为解决智能垃圾回收背景下选址-路径问题提供决策支持。

不确定需求下物流配送网点选址多目标优化及仿真

物流配送需求的不确定性导致物流配送成本波动,增加了物流企业配送管理的难度,加剧了“最后一公里”末端配送不畅。以降低末端物流配送成本和缩短配送时间为优化目标,考虑快递包裹数量不确定情况下末端配送的运力水平和配送覆盖区域人口密度因素,提出了一种基于“0-1”整数规划模型的多重目标优化策略,建立了物流配送中心的动态选址模型,并用Anylogic进行了仿真验证。研究结果表明,在配送包裹数量短期大幅度波动的情况下,末端配送运力水平、网点位置和服务能力需要有差别调整才能达到降本增效的目的。

基于优化第三代非支配排序遗传算法的城市应急设施模糊选址

以杭州市上城区2022年全年核酸检测点记录数据为基础,采用优化型第三代非支配排序遗传算法(NSGA3),将杭州市上城区划分为10786个50 m×50 m的人口点,模拟每个人口点去往周边核酸检测这一聚集性应急行为,并进行50000次迭代.将迭代结果进行核密度分析,分别得出基于单设施点的15 min生活圈优化结果、基于双设施点的15 min生活圈优化结果、基于适老化需求修正的设施点优化结果,以及基于单设施点的5 min生活圈优化结果.结果显示,以单设施点的15 min生活圈优化结果为例,在不改变服务能力的前提下,基于优化NSGA3迭代后的核酸检测点网络,将设施平均可达时间从292.44 s优化到了264.62 s.基于核酸检测这一行为结果形成城市应急设施的模糊选址范围,得出“小集聚-大分散”空间规律;在此基础上将模糊选址范围转化为“社区级多功能应急空间”,为将来发生应急事件,进行临时应急设施选点决策时提供理论建议.

“双碳”愿景下CO_(2)驱强化采油封存技术工程选址指标评价

在国家能源安全和“双碳”战略愿景下,CO_(2)驱强化采油封存技术(CO_(2)-EOR)因能助力油气行业转型发展,成为“低碳化”乃至“负碳化”的首选技术和最现实的选择。无论是实验、数值模拟还是现场实践,目前国内外学者对CO_(2)-EOR研究侧重于CO_(2)作为高效的驱油“催化剂”本身及油藏CO_(2)-EOR适应性认识,对于工程选址评价缺乏统一标准和系统研究。在充分调研国内外文献的基础上,结合中国CO_(2)-EOR应用进展和工程实践,明确了CO_(2)-EOR工程选址可行性评价所需的通用依据,指出了CO_(2)-EOR工程选址遵循“CO_(2)封存与驱油双统一”、安全性、经济性的专属性原则,并从CO_(2)-EOR工程选址的地质、工程、安全、经济4个要素开展了较详尽系统的研究,定性-定量构建了“4+8+27”CO_(2)-EOR工程选址三级指标评价体系(GESE),以期为油藏开展CO_(2)-EOR工程选址提供借鉴,助力中国碳减排技术的应用与发展。

基于鲁棒优化的电动汽车充电站点流融合选址模型

随着电池技术的发展,电动汽车续航里程日益增长,用户充电行为从在途充电逐渐向目的地充电转变,形成了以点需求为主、流需求为辅的综合需求模式。因此,规划充电设施选址需同时考虑点需求和流需求,以便设施布局与充电需求模式能够充分匹配,提高设施利用率。将经典选址理论中的集合覆盖模型与截流模型相结合,提出了一种能够服务综合充电需求的点流融合选址模型。考虑到充电需求的不确定性,采用鲁棒优化方法,以最小化充电设施建设和电力设备扩容总成本为目标,建立了需求不确定情形下的鲁棒选址模型,并通过对模型做等价对偶转换进行求解。最后,针对两个路网算例开展了数值分析,结果表明,与传统单一需求选址模型相比,本文提出的点流融合模型能在充分覆盖不同类型充电需求的情形下有效降低充电设施的总体规划成本。

基于IE的城市新能源汽车充电站选址优化研究

汽车产业一直是我国国民经济重要支柱,随着我国经济结构转型升级和环境保护综合治理的力度持续加大,新能源汽车普及已势在必行,但新能源汽车销量的陡增给未来城市功能结构调整带来动力和挑战,特别是新能源汽车充电站在城市的选址布局优化问题尤为突出。以城市新能源汽车充电站布局为研究对象,使用IE优化理论方法与技术工具,针对充电站选址过程中忽略人的出行需求,导致其选址结果不精确的现状,应用Logit回归分析确定居民出行新能源汽车分担率,从而判断使用充电桩的需求数量,提高了计算结果精准度;再应用联合覆盖模型,确定充电场站选址位置,优化充电场站中充电桩的配置数量,用户使用充电桩最大距离缩短至2 km。实现了以低成本高效率满足新能源汽车用户的充电需求,对城市未来新能源充电场站选址与布局具有一定借鉴意义。

电动汽车集中型充电站选址定容模型

针对充电和换电等单一模式的盲目建设,规划不集中带来的资源利用率低与部分充电需求得不到满足等问题,本文提出一种考虑充电和换电与移动充电的多种充电模式下集中型充电站选址与定容方法。首先,分析不同类型电动汽车的充电行为特性,模拟得到规划区域的充电需求分布;然后,基于最近距离原则采用排队论方法计算电动汽车充电损耗成本,优化移动充电设备自充电时刻,求得电动汽车自充电成本;最后,以集中型充电站建设维护成本、用户损失成本及设备自充电成本总和最小为目标建立选址定容模型,结合某城市部分实际道路网为研究区域,采用遗传算法求解模型,确定规划区域内集中型充电站建设数量、位置及不同设备的配置数量。结果表明:规划区域内建设8座集中型充电站总成本达到最低,充电需求车辆数量与充电功率变化对集中型充电站成本均有较大影响,且优化移动充电设备自充电调度管理,可降低集中型充电站高峰时期32.62%的电网负荷,提高了电网稳定性。

CO_(2)原位矿化选址关键参数及其封存潜力评估研究进展

温室气体特别是二氧化碳的大量排放,是导致全球变暖的主要原因之一。根据国际能源署的报道,碳捕集利用和封存(CCUS)技术是缓解全球气候变化的重要措施之一,约占累计碳减排量的15%。原位矿化封存技术基于快速CO_(2)矿化机制,以镁铁质岩石和超镁铁质岩石(玄武岩、橄榄岩等)地层为碳封存位点,利用CO_(2)与富含Ca、Mg元素矿物的矿化反应,转变为稳定的碳酸盐,从而达到永久且高效封存CO_(2)的目的。冰岛和美国的中试项目已经证明了该技术的可行性,但中国尚未进行相关示范项目。本文介绍了原位矿化封存技术的机理、CO_(2)封存潜力的评估手段及其面临的风险与挑战,讨论了已开展的案例项目及其技术细节,梳理了实施该技术所必需的选址关键参数(包括源-汇距离、矿物类型、注入性、封闭性等),并基于目前研究对其前景进行展望,以期提高我国对原位矿化技术的认识和重视,为推动该领域进一步发展提供理论指导。

新能源汽车电池回收网点竞争选址模型及算法

针对考虑排队论的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址问题,提出一种改进的人类学习优化(IHLO)算法。首先,构建包含排队时间约束、容量约束和门槛约束等条件的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址模型;然后,考虑到该问题属于NP-hard问题,针对人类学习优化(HLO)算法前期收敛速度较慢、寻优精度不够高、求解稳定性不够高的不足,通过引入精英种群反向学习策略、团队互助学习算子和调和参数自适应策略提出IHLO算法;最后,以上海市和长江三角洲为例进行数值实验,并将IHLO算法和改进二进制灰狼(IBGWO)算法、改进二进制粒子群(IBPSO)算法、HLO算法和融合学习心理学的人类学习优化(LPHLO)算法进行比较。大、中、小三种不同规模的实验结果表明,IHLO算法在15个指标中的14个指标上表现最优,IHLO算法比IBGWO算法求解精度至少提高了0.13%,求解稳定性至少提高了10.05%,求解速度至少提高了17.48%。所提算法具有较高的计算精度和优化速度,可有效解决竞争设施选址问题。

考虑淹没区域危险度的溃坝洪灾避难场所选址评价

针对溃坝洪灾避难场所选址中对潜在淹没区域危险程度重视不足的问题,提出了一种新的溃坝洪灾避难场所选址评价模型。首先,在构建危险度评价指标体系的基础上,运用改进突变评价法对潜在淹没区域进行危险度评价和危险等级划分;其次,将避难场所与高级别危险区的距离作为选址评价指标,并考虑避难场所的灾害风险、位置规模、应急保障等条件,通过层次分析法确定权重,运用TOPSIS法对避难场所进行选址评价;最后,以我国陆浑水库下游13个潜在淹没区域和10个备选避难场所为例进行验证。结果表明:危险等级较高的潜在淹没区域中,白元镇为Ⅰ级危险区,彭婆镇、鸣皋镇、城关街道、龙门镇为Ⅱ级危险区,评价较优的备选避难场所能够满足重视高危险度潜在淹没区域的要求。

基于GA-SA组合算法的山区复杂环境无人机起降点选址

针对山区复杂环境下的物流链前端无人机货运起降点选址和任务分配进行研究。首先以建设成本最小和运输时间满意度最大为目标,综合考虑无人机自身性能和禁飞空域等因素,构建多约束条件下多目标函数的起降点选址和任务分配模型。采用遗传算法(genetic algorithm, GA)和模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)的组合算法进行求解,首先通过遗传算法得出较优的可行解,再以此解作为退火算法的初始解进行模型求解。仿真结果表明,构建的多约束模型能够实现预期效果,并且采用的算法解决此类问题时具有良好的适用性。

面向山区铁路工程物流基地选址的分布鲁棒优化模型

山区铁路传统工程建设运输物流基地选址模型较少将未来可能需求纳入考量范畴,忽视了此类临时工程在社会效益方面的可持续发展潜力。针对此问题,在传统工程建设运输物流基地选址模型考虑影响因素及假设基础上,加入永临结合决策变量,构建同时考虑未来社会需求分布的不确定性的工程选址模型。以工程地质条件、建设施工成本、道路情况等多个因素作为评价指标,采用预测未来社会需求并引入波动变量构建非精确机会约束的方式,提出适用于永临结合模式设施选址的“多面体-DRO”二阶段分布鲁棒模型。研究结果表明:服务水平是选址决策的主要影响因素;对于高海拔施工点,选择附近的高海拔设施更加可靠;为尽可能服务高海拔地区,永久设施点更倾向于在高海拔地区修建。建立的模型能够有效抵抗不确定性带来的代价,从而避免决策失误,在山区铁路工程永临结合设施修建方面有着重要理论价值和实际指导意义。

外卖配送电动自行车换电柜选址定容实证研究

针对外卖配送电动自行车换电柜布局不合理带来的部分换电柜利用率低与部分换电需求得不到及时满足的供需矛盾问题,本文通过聚类POI(Point of Interest)数据确定外卖配送起止点,并通过仿真模拟外卖骑手配送路径预测外卖配送电动自行车换电需求时空分布,构建换电柜运营商总成本最低和用户满意度最高的多目标换电柜选址定容模型,并以新乡市主城区为例,采用NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)算法得到换电柜选址定容方案。研究结果表明:仿真模拟得出的换电需求时间分布预测值与实际值基本吻合,换电需求在11:00,14:00,17:00和20:00左右急剧增长,且11:00和14:00左右的换电需求量显著高于17:00和20:00左右的换电需求量,外卖骑手配送路径仿真模拟方法在换电需求预测上具有较高的预测精度;换电柜选址方案不能同时满足运营商和用户利益均为最优,用户满意度的提高需以增加运营商总成本为代价;同时,兼顾运营商和用户利益的新乡市主城区外卖配送电动自行车换电柜最佳建设数量为26,其中,容量为11的换电柜11个,容量为22的换电柜8个,容量为33的换电柜7个;新乡市主城区应按照备选点编号15-7-19-17依次新增换电柜至30个,此时,用户满意度最大,若继续增加换电柜建设数量,只会增加运营商总成本。

基于改进K-means算法的物流配送中心选址研究

针对传统K-means算法需要主观设定K值及无法处理类别型数据问题,文章运用肘部法及轮廓系数法确定合理K值,对类别型数据采取独热编码(One-Hot Encoding)转换为可以处理的连续型数据,并将其运用到在物流配送中心选址中;并综合考虑多种类别的影响因素,构建了相应的影响因素指标体系,提出的模型能够识别输入数据的数值型及类别型数据,实现样本的有效聚类。相关的案例分析结果表明,相比传统K-means聚类,文章的改进K-means算法选址结果可使物流总成本降低8.76%,运营成本降低14.85%,固定成本降低8.09%,效果显著。

考虑洪涝灾害风险的县域应急避难场所选址模型

为提升应急避难场所在灾害管理过程中的服务水平,从洪涝灾害的视角出发,选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体脆弱性、防灾减灾能力4个指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法模型,识别出洪涝灾害风险的空间分布,并将其风险值作为权重引入最小化未覆盖风险,同时,结合最小化加权疏散距离、最小化可达性差异,从公平性、效率性、均衡性视角,构建多目标避难场所选址模型;采用改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求解模型,并以莆田市仙游县现有避难场所布局为例,验证模型。结果表明:对比现有的避难场所布局,优化后的布局方案中总疏散距离、未覆盖风险值及可达性差异性系数分别平均降低35.90%、61.47%、33.62%。

考虑区域资源利用均衡的电动公交充电站选址及充电路径问题

在新基建助推区域平衡发展和低碳双重背景下,研究电动公交充电站选址及充电路径问题,以经济效益最大化和区域资源利用均衡为目标,考虑公交司机可能充电时机以及充电需求、运营时间、利用率等约束条件建立两阶段多目标决策模型,设计多重嵌套式遗传算法求解模型,并应用于算例检验模型可行性。结果表明:仅考虑经济效益目标会产生充电“拥挤”、路途过长等弊端,而本文模型能有效缩小区域间公交充电效率差异,提高全局资源利用均衡性;通过降低充电站容量可提高充电站利用率与经济效益,但区域资源利用均衡性会减弱,且充电站容量对公交充电路途所耗费时间的作用较为敏感;适当增加区域资源利用均衡目标的权重更有利于提高总体优化效果。研究结果可为公交充电站选址和路径规划提供决策支持。

“双高”电力系统集中式储能选址定容规划策略

为解决“双高”电网储能选址规划问题,提出包括结构性、运行性两项一级指标及功率波动泰尔熵等6项二级指标的集中式储能选址规划指标体系,建立以熵权法、TOPSIS法为单一评价及模糊Borda法为组合评价的指标体系组合评价模型,获得储能最优选址节点。然后提出基于变分模态分解的混合储能容量配置法,对储能控制功率进行模态分解,根据Hilbert边际谱区分高、低频模态并重构,将高、低频信号能量功率值分别分配给功率型及能量型储能。通过某地区算例结果验证了所提规划策略的有效性。

移动充电桩选址-路径优化及遗传-RSI两阶段算法

在我国“双碳”政策背景下,考虑载重、电量、充电桩服务能力等约束,构建以最小化总配送距离为目标的移动充电桩选址与电动汽车路径规划模型。随后,设计一种两阶段算法求解模型,第一阶段采用遗传算法规划初始配送路径,第二阶段采用RSI(recharge stations insertion)算法实现充电桩选址及路径调整。基于CVRP基准案例进行求解,结果表明车辆访问充电桩导致的配送距离平均增长率在5%以下。与粒子群和模拟退火作为一阶段的算法对比,遗传-RSI两阶段算法与这两种算法求解结果的Gap值分别为-4.04%和-3.65%。最后对“电耗率”等模型参数进行灵敏度分析。结果表明在物流公司专用电动车配送中,若使用专用充电桩并接受8%以下配送距离增长及相应的充电服务费,可采取移动充电桩选址与路径联合优化模式。

基于DEM的雷达阵地选址预处理方法研究

防空预警雷达阵地选址的优劣直接影响雷达本身及防空武器作战效能的发挥.针对基于数字高程模型(DEM)的常规实时计算方法存在耗时、耗力的问题,在明确阵地选址预处理内容的基础上,提出了预处理的具体流程和参数计算方法.通过数据预处理,以空间换时间的方式解决了阵地自动选址计算量大、耗时长的问题.实例仿真结果表明,该雷达阵地选址预处理方法大大缩短了自动选址时间,有效提高了选址效率.