CN110188960A - 一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法，包括1、采集海上溢油事故的位置及溢油面积；2、采集在溢油事故中各资源供应点的信息；3、构建海上溢油事故处置不确定条件下的多目标函数模型；4、构建海上溢油事故处置不确定条件下多目标约束优化模型的约束条件；5、对海上溢油事故不确定条件下多目标优化模型进行求解得到资源配置解集；6、从资源配置解集中选择最优配置方案。本发明由于考虑了实际溢油应急处置过程中的不确定性，使得资源配置更加贴合实际应急需求，使应急处置过程的资源配置更科学高效、缩短了事故处理的时间，节约了成本，降低了海洋污染。

Description

一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法

技术领域

本发明属于海上溢油应急处置领域，尤其涉及一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法。

背景技术

石油作为战略性资源，在国民经济中具有重要作用。中国的石油资源相对匮乏，严重依赖于进口，且其中90％的石油进口都是通过海上航运完成的。由于海洋环境的复杂性，海上溢油事故频发，对海洋环境安全造成了巨大的威胁，造成了严重的海洋环境生态灾害以及巨大的人员经济损失，为此，提高海上溢油事故应急反应能力和溢油处置能力势在必行。

在溢油事故处置过程中，考虑到溢油事故发展和海洋实时环境的多变性，参与溢油事故处置的各类应急资源性能参数、所在位置以及数量各不相同，不确定环境下应急资源的正确选派与组合，直接影响到溢油事故应急处置工作的成败。目前，海洋溢油污染应急反应体系涉及到诸多部门如渔业部门、环境保护部门以及海关边防部分等等，但是部门内部之间的合作体制并不完善没有一套完备的管理体制来协调各部门，难以形成高效、科学的溢油污染应急响应体系。

针对海上溢油应急资源调度问题，国内外学者进行了相关的研究，文献1“GhonisK，Ventikos N，Psaraftis H.A decision-making model for oil spill response atthe tactical level[C].Int.Symposium On Maritime Safety，Security AndEnvironmental Protection，Athens，Greece，2007，September 2007：20-211”以自然环境损害最小和海上溢油应急处理费用最小的双重目标函数建立了海上溢油应急物资调度模型。文献2“叶龙.基于GIS的海上船舶溢油应急资源调运系统的开发研究[D].上海：上海海事大学，2006”根据海上溢油事故应急资源调度的特性，构建了基于“应急资源调度开始时间最早”和“限定期限前提下应急出救点个数最少”为目标的多应急出救点多种资源的应急资源调度模型。文献3“王晶.海上船舶溢油事故应急物资调度问题研究[D].大连：大连海事大学，2011.”以整个储备网络的安全性为目标，建立海上船舶溢油事故应急物资调度模型，提出了运力限制下应急物资协同调度方法。公开号为CN105354666A的中国专利文献“一种海洋溢油应急响应决策生成方法”，按距离最优原则从数据库中查询应急处置基地中的相应设备并调配，但并未给出具体的资源调配模型和优化方案。现有的模型大都考虑的是确定条件下的资源方案生成，并没有考虑不确定条件下的溢油应急处置资源的调度，但是在实际溢油应急处置过程中会涉及到方方面面的不确定性，例如由于海上气象环境的不确定性导致各应急资源供应点运送物资的时间具有很大的不确定性，如何在不确定条件下进行资源配置，从而快速处理溢油事故，以避免造成更大的海洋污染就尤为必要。

发明内容

本发明要解决的技术问题是在海上溢油事故中，怎样在不确定的条件下快速给出溢油应急处置资源配置方案，以便快速解决海上溢油事故，提出了一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法。

为解决该问题，本发明给出了以下技术方案：

一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法，包括以下步骤：

步骤1：采集海上溢油事故的位置P及溢油面积S；

步骤2：采集在溢油事故中可以配置的M类应急资源B₁，B₂，...，B_j，...，B_m，N个应急资源供应点A₁，A₂，...，A_i，...，A_n，资源供应点A_i对应急资源B_j的存储量a_ij，溢油事故点p与各资源供应点A_i之间的距离d_i，各资源供应点A_i到溢油事故点p之间的运输速度V_i；

步骤3：构建海上溢油事故处置不确定条件下的多目标函数模型；

时间最短的目标函数为：minT＝min(T_1+T_2) (1)

成本最低目标函数为：

其中式1表示使资源调配时间和事故处置时间T最短，T_1表示资源调配时间，T_2为事故处置时间；

式2表示使事故处置过程中的成本C最小，Pr_j表示使用第j类资源的单位成本，x_ij为决策变量，表示在资源配置方案x中第i个资源供应点A_i向事故点p供应的第j类资源的数量，所述资源配置方案x表示为：

x₁₁x₁₂...x_1mx₂₁x₂₂...x_2m...x_i1x_i2...x_ij...x_im...x_n1x_n2...x_nm；

资源调配时间T_1的目标函数为：

其中T^M表示正常海况下的运输时间，由运输的距离以及运输船舶的速度决定，T^L为考虑到海风洋流不确定因素下运输时间的最小可能值，T^R为考虑到海风洋流不确定因素下运输时间的最大可能值，T^M、T^R、T^L由下式得到：

其中：表示第i个资源供应点A_i到溢油事故点p的运输时间的三角模糊数，P_i是一个指示变量，取值为0和1，1表示当前资源供应点参与此次溢油应急行动，0表示不参与；由运输的距离以及运输船舶的速度决定，d_i是资源供应点A_i与事故点p的距离，单位为海里，V_i是资源供应点A_i到事故点p之间的运输速度，为考虑到海风洋流不确定因素情况下溢油事故点p到资源供应点A_i的距离d_i上其运输时间的最小可能值，为考虑到海风洋流等不确定因素情况下溢油事故点p到资源供应点A_i的距离d_i上其运输时间的最大可能值，γ_i，ε_i是经验系数，该经验系数由行业专家根据不同的海况给出，取值为实数区间R；表示溢油事故中不确定条件下对所有供应点调配时间的三角模糊数求最大值得到总调配时间的三角模糊数，然后根据总调配时间的三角模糊数求得最终的调配时间T_1；

事故处置时间T_2的目标函数为：

其中S表示待回收的溢油面积，Ef_j表示第j类资源回收油的效率；

步骤4：构建海上溢油事故处置不确定条件下多目标约束优化模型的约束条件为：

1)资源需求约束：

表示事故点对j类资源需求量的最小值，资源需求约束表示各资源供应点A_i所供应的第j类应急资源的数量之和应当大于事故点对j类资源需求的最小值；

2)剩余资源储备约束：x_ij≤(1-ρ_i)×a_ij

a_ij表示第i个应急资源供应点储存的第j类资源的数量；

ρ_i表示供应点i的资源储备率，取值为[0，1]；

3)有效处置时间约束：

T_V表示事故有效处置时间，所述事故有效处置时间是指事故从发生到最终处置完的总时间；

4)其他约束：P_i＝1

P_i＝1，表示第i个资源供应点A_i参与溢油应急响应，所述参与响应的条件是只要第i个资源供应点A_i调配任何一种资源则表明该资源供应点参与应急响应；

步骤5：对海上溢油事故不确定条件下多目标优化模型进行求解得到资源配置解集；

步骤6：从资源配置解集中选择最优配置方案。

为进一步优化方案，还做了以下改进：

进一步地，步骤5中对海上溢油事故多目标优化模型进行求解的方法是使用带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-II进行求解。

进一步地，步骤6中所述从资源配置解集中选择最优配置方案的方法是使用折中解求法TOPSIS比较待评价对象与理想化目标的接近程度对其进行排序，接近程度值最大的解方案作为最优配置解输出，所述待评价对象是指资源配置方案解集，所述理想化目标是指一个理想化的方案，该理想化方案在时间和成本的目标上都是备选方案集合中最优的。

进一步地，步骤6中折中解求法TOPSIS的具体方法为：

步骤6.1：建立并归一化决策矩阵B＝(b_ij)_P×2，P是步骤5中求解得到资源配置解集中解的个数，2是目标个数，指时间最短和成本最低两个目标，b_ij表示步骤5中所生成的资源配置解集在不同目标上的取值；

步骤6.2：建立加权标准化决策矩阵R＝(r_ij)_P×2。r_ij＝S_ij×q_j，q_j是第j个目标的权重值。

步骤6.3：界定正负理想解所述正理想解是指由步骤5求得的资源配置解集在每个目标上的最优值组成的解；所述负理想解是指由步骤5求得的资源配置解集中在每个目标上的最劣值组成的解。

步骤6.4：计算可行解与正负理想解之间的欧式距离；

步骤6.5：计算可行解对理想解的相对贴近程度；

步骤6.6：将相对贴近程度进行由大到小排序，相对贴近程度值最大的解方

案为Pareto解集中的最优解。

与现有技术相比，本发明所取得的有益效果是：

本发明一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法，针对有资源供需约束下多出救点的应急资源组合调度问题，由于考虑了实际溢油应急处置过程中的不确定性，使得资源配置更加贴合实际应急需求，使应急处置过程的资源配置更科学高效、缩短了事故处理的时间，节约了成本，降低了海洋污染。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为NSGA-II算法流程图；

图3为应急处置最早开始时间三角模糊数的隶属度函数；

图4为个体编码方式示意图；

图5为帕累托集合的折中解。

具体实施方式

图1至图5示出了本发明一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法的一种具体实施例，包括以下步骤：

步骤1：采集海上溢油事故的区域位置P及溢油面积S；本实施例中，溢油面积M为1500平方海里，溢油点的地理位置P坐标为(35.85，120.76°)。

步骤2：采集在溢油事故中可以配置的M类应急资源B₁，B₂，...，B_j，...，B_m，N个应急资源供应点A₁，A₂，...，A_i，...，A_n，资源供应点A_i对应急资源B_j的存储量a_ij，溢油事故点p与各资源供应点A_i之间的距离d_i，各资源供应点A_i到溢油事故点p之间的运输速度V_i；本实施例中，周边海域共有n＝5个应急资源供应点A₁，A₂，...A₅，各供应点存储的各应急资源的数量a_ij如表1所示。表2给出了各应急供应点的地理坐标d_i、运输速度V_i以及资源储备率ρ_i，表3给出了各类应急资源的价格、回收油的效率以及需求量，

表1各应急资源供应点各类资源的存储数量

应急设备库	A<sub>1</sub>	A<sub>2</sub>	A<sub>3</sub>	A<sub>4</sub>	A<sub>5</sub>
						围油栏(B<sub>1</sub>)	20	20	15	20	15
撇油器(B<sub>2</sub>)	12	10	9	14	10
						消油剂(B<sub>3</sub>)	100	140	80	90	100
吸油托栏(B<sub>4</sub>)	9	13	17	7	10
						收油机(B<sub>5</sub>)	4	7	7	7	5
水冲洗装置(B<sub>6</sub>)	2	3	4	4	2

表2：应急供应点相关信息

表3：应急物资的价格、效率和需求量

步骤3：构建海上溢油事故处置不确定条件下的多目标函数模型；

时间最短的目标函数为：minT＝min(T_1+T_2) (1)

成本最低目标函数为：

其中式1表示使资源调配时间和事故处置时间T最短，T_1表示资源调配时间，T_2为事故处置时间；

式2表示使事故处置过程中的成本C最小，Pr_j表示使用第j类资源的单位成本，x_ij为决策变量，表示在资源配置方案x中第i个资源供应点A_i向事故点Pp供应的第j类资源的数量，所述资源配置方案x表示为：

x₁₁x₁₂...x_1mx₂₁x₂₂...x_2m...x_i1x_i2...x_ij...x_im...x_n1x_n2...x_nm；

资源调配时间T_1的目标函数为：

其中T^M表示正常境况下的运输时间，由运输的距离以及运输船舶的速度决定，T^L为考虑到海风洋流不确定条件下运输时间的最小可能值，T^R为考虑到海风洋流不确定因素下运输时间的最大可能值，T^M、T^R、T^L由下式得到：

表示第i个资源供应点A_i到溢油事故点p的运输时间的三角模糊数，P_i是一个指示变量，取值为0和1，1表示当前资源供应点参与此次溢油应急行动，0表示不参与；由运输的距离以及运输船舶的速度决定，d_i是资源供应点A_i与事故点p的距离，单位为海里，V_i是资源供应点A_i到事故点p之间的运输速度，为考虑到海风洋流不确定因素情况下溢油事故点p到资源供应点A_i的距离d_i上其运输时间的最小可能值，为考虑到海风洋流等不确定因素情况下溢油事故点p到资源供应点A_i的距离d_i上其运输时间的最大可能值，γ_i，ε_i是经验系数，是用于确定调配时间三角模糊数的经验系数，该经验系数由行业专家根据不同的海况给出，取值为实数区间R，本实施例中这两个经验系数的取值如表4所示，表示溢油事故中不确定条件下对所有供应点调配时间的三角模糊数求最大值得到总调配时间的三角模糊数，然后根据总调配时间的三角模糊数求的最终的调配时间T_1。

表4：各供应点的经验系数γ_i、ε_i

事故处置时间T_2的目标函数为：

其中S表示待回收的溢油面积，单位平方海里，Ef_j表示第j种资源的回收油的效率；

步骤4：构建海上溢油事故处置不确定条件下多目标约束优化模型的约束条件为：

1)资源需求约束：

表示溢油事故点p对第j类资源需求量的最小值，资源需求约束表示各资源供应点A_i所供应的第j类应急资源的数量之和应当大于事故点对j类资源需求的最小值；

2)剩余资源储备约束：x_ij≤(1-ρ_i)×a_ij

a_ij表示第i个应急资源供应点A_i储存的第j类资源的数量；

ρ_i表示资源供应点A_i的资源储备率，取值为[0，1]；

3)有效处置时间约束：

表示事故有效处置时间，所述事故有效处置时间是指事故从发生到最终处置完的总时间；

4)其他约束：P_i＝1

P_i＝1，表示第i个资源供应点A_i参与溢油应急响应，所述参与响应的条件是只要第i个资源供应点A_i调配任何一种资源则表明该资源供应点参与应急响应；

步骤5：对海上溢油事故不确定条件下多目标优化模型进行求解得到资源配置解集；本实施例采用带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)获取目标函数的最优解。其流程图如图2所示。

步骤5.1：输入定义的迭代次数、种群规模、交叉概率、计数器以及变异概率；本实施例中取迭代次数300、种群规模200、交叉概率0.9、计数器以及变异概率0.1。

步骤5.2：随机产生初始种群。本实施例中采用的编码方式为整数编码，将所有资源供应点向事故点提供各资源的数量作为染色体，其中每个资源供应点供应的某种资源的数量作为基因。所述资源配置方案x编码表示为：x₁₁x₁₂...x_1mx₂₁x₂₂...x_2m...x_i1x_i2...x_ij...x_im...x_n1x_n2...x_nm；具体如图4所示。

步骤5.3：对种群进行非劣排序。根据步骤3中的多目标函数以及步骤4中的约束条件，赋予个体以秩和拥挤距离值。之后对种群进行二元锦标赛选择操作；

步骤5.4：交叉、变异操作；

步骤5.5：对临时种群进行评价。由当前种群和交叉变异产生的子代种群组成临时种群，通过对个体秩以及拥挤距离的比较，产生关于临时种群的非劣排序；步骤5.6：产生新的种群。通过步骤5.5中对临时种群的评价，选取一定的最优个体组成新的种群；本实施例中选择排名在前种群规模(200)的个体组成新的种群。

步骤5.7：判断是否达到规定的迭代次数，如果已经达到了规定的迭代次数，则输出最优解，否则计数器加1，转至步骤5.3继续执行。

步骤6：从资源配置解集中选择最优配置方案。如图5所示，每个点是一个可行的非支配排序的方案。折中解为最优配置方案。

本实施例中采用折中解求法-TOPSIS比较待评价对象与理想化目标的接近程度对其进行排序，接近程度值最大的解方案作为最优配置解输出，所述待评价对象是指资源配置方案解集，所述理想化目标是指一个理想化的方案，该理想化方案在时间和成本的目标上都是备选方案集合中最优的。

步骤6.1：建立并归一化决策矩阵B＝(b_ij)_P×2，P是步骤5中求解得到资源配置解集中解的个数，2是目标个数，指时间最短和成本最低两个目标，b_ij表示步骤5中所生成的资源配置解集在不同目标上的取值；

步骤6.2：建立加权标准化决策矩阵R＝(r_ij)_P×2。r_ij＝S_ij×q_j，q_j是第j个目标的权重值。

步骤6.3：界定正负理想解所述正理想解是指由步骤5求得的资源配置解集中在每个目标上的最优值组成的解；所述负理想解是指由步骤5求得的资源配置解集中在每个目标上的最劣值组成的解。本实施例中正理想解是指资源配置解集分别在时间和成本两个目标上的最小值。

步骤6.4：计算可行解与正负理想解之间的欧式距离；

步骤6.5：计算可行解对理想解的相对贴近程度；

步骤6.6：将相对贴近程度进行由大到小排序，相对贴近程度值最大的解方案为Pareto解集中的最优解。

最终的折衷方案如表5所示。本次配送计划的应急响应时间为4.58小时，成本为109950元。从五个供应点中分别供应六类相应数量的溢油处置资源。从表5可以看出，应急响应涉及到所有的供应点，这意味着本方案的交付时间相对固定，由最后一个供应点的船舶到达时间决定。

表5：折中方案

本发明由于考虑了实际溢油处置过程中的不确定性，引入模糊数和不确定性进行表征，对模型进行修正，构建不确定性条件下的多目标函数，进一步利用NSGA-II算法对模型进行求解，并采用TOPSIS方法进行折中选择最佳方案。同时由于考虑了实际溢油应急处置过程中的不确定性，使得资源配置更加贴合实际应急需求，使应急处置过程的资源配置更科学高效、缩短了事故处理的时间，节约了成本，降低了海洋污染。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：采集海上溢油事故点位置p及溢油量面积S；

步骤2：采集在溢油事故中可以配置的M类应急资源B₁,B₂,...,B_j,...,B_m,N个应急资源供应点A₁,A₂,...,A_i,...,A_n，资源供应点A_i对应急资源B_j的存储量a_ij，溢油事故点p与各资源供应点A_i之间的距离d_i，各资源供应点A_i到溢油事故点p之间的运输速度V_i；

步骤3：构建海上溢油事故处置不确定条件下的多目标函数模型；

时间最短的目标函数为：minT＝min(T_1+T_2) (1)

成本最低目标函数为：

其中式1表示使资源调配时间和事故处置时间T最短，T_1表示资源调配时间，T_2为事故处置时间；

式2表示使事故处置过程中的成本C最小，Pr_j表示使用第j类资源的单位成本，x_ij为决策变量，表示在资源配置方案x中第i个资源供应点A_i向事故点p供应的第j类资源的数量，所述资源配置方案x表示为：

x₁₁x₁₂...x_1mx₂₁x₂₂...x_2m...x_i1x_i2...x_ij...x_im...x_n1x_n2...x_nm；

资源调配时间T_1的目标函数为：

其中T^M表示正常海况下的运输时间，由运输的距离以及运输船舶的速度决定，T^L为考虑到海风洋流不确定因素下运输时间的最小可能值，T^R为考虑到海风洋流不确定因素下运输时间的最大可能值，T^M、T^R、T^L由下式得到：

其中：表示第i个资源供应点A_i到溢油事故点p的运输时间的三角模糊数，P_i是一个指示变量，取值为0和1，1表示当前资源供应点参与此次溢油应急行动，0表示不参与；由运输的距离以及运输船舶的速度决定，d_i是资源供应点A_i与事故点p的距离，单位为海里，V_i是资源供应点A_i到事故点p之间的运输速度，t_i ^L为考虑到海风洋流不确定因素情况下溢油事故点p到资源供应点A_i的距离d_i上其运输时间的最小可能值，t_i ^R为考虑到海风洋流等不确定因素情况下溢油事故点p到资源供应点A_i的距离d_i上其运输时间的最大可能值，γ_i，ε_i是经验系数，该经验系数由行业专家根据不同的海况给出，取值为实数区间R；表示溢油事故中不确定条件下对所有供应点调配时间的三角模糊数求最大值得到总调配时间的三角模糊数，然后根据总调配时间的三角模糊数求得最终的调配时间T_1；

事故处置时间T_2的目标函数为：

其中S表示待回收的溢油面积，Ef_j表示第j类资源回收油的效率；

步骤4：构建海上溢油事故处置不确定条件下多目标约束优化模型的约束条件为：

1)资源需求约束：

表示溢油事故点p对第j类资源需求量的最小值，资源需求约束表示各资源供应点A_i所供应的第j类应急资源的数量之和应当大于事故点对j类资源需求的最小值；

2)剩余资源储备约束：x_ij≤(1-ρ_i)×a_ij

a_ij表示第i个应急资源供应点A_i储存的第j类资源的数量；

ρ_i表示资源供应点A_i的资源储备率，取值为[0,1]；

3)有效处置时间约束：

T_V表示事故有效处置时间，所述事故有效处置时间是指事故从发生到最终处置完的总时间；

4)其他约束：P_i＝1，if

P_i＝1，表示第i个资源供应点A_i参与溢油应急响应，所述参与响应的条件是只要第i个资源供应点A_i调配任何一种资源则表明该资源供应点参与应急响应；

步骤5：对海上溢油事故不确定条件下多目标优化模型进行求解得到资源配置解集；

步骤6：从资源配置解集中选择最优配置方案。

2.根据权利要求1所述的一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法，其特征在于：步骤5中对海上溢油事故多目标优化模型进行求解的方法是使用带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ进行求解。

3.根据权利要求1所述的一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法，其特征在于：步骤6中所述从资源配置解集中选择最优配置方案的方法是使用折中解求法TOPSIS比较待评价对象与理想化目标的接近程度对其进行排序，接近程度值最大的解方案作为最优配置解输出，所述待评价对象是指资源配置方案解集，所述理想化目标是指一个理想化的方案，该理想化方案在时间和成本的目标上都是备选方案集合中最优的。

4.根据权利要求3所述的一种海上溢油事故应急处置系统的多目标组合优化配置方法，其特征在于：步骤6中折中解求法TOPSIS的具体方法为：

步骤6.1：建立并归一化决策矩阵B＝(b_ij)_P×2，P是步骤5中求解得到资源配置解集中解的个数，2是目标个数，指时间最短和成本最低两个目标，b_ij表示步骤5中所生成的资源配置解集在不同目标上的取值；

步骤6.2：建立加权标准化决策矩阵R＝(r_ij)_P×2，r_ij＝S_ij×q_j，q_j是第j个目标的权重值。

步骤6.3：界定正负理想解所述正理想解是指由步骤5求得的资源配置解集在每个目标上的最优值组成的解；所述负理想解是指由步骤5求得的资源配置解集中在每个目标上的最劣值组成的解。

步骤6.4：计算可行解与正负理想解之间的欧式距离；

步骤6.5：计算可行解对理想解的相对贴近程度；

步骤6.6：将相对贴近程度进行由大到小排序，相对贴近程度值最大的解方案为Pareto解集中的最优解。