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面向应急设施选址和车辆路径规划的危化品风险管理方法研究

发布时间:2022-05-03 05:59
  危化品是推进工业发展的基石。由于危化品的易燃、易爆以及有毒等特性,任何与其使用相关的工业环节都会给人员和环境带来极大的风险。如何通过科学的风险管理方法,尽可能降低危化品的相关风险已经成为化工安全领域的首要问题。根据工业过程的实际状况,本文以危化品储罐和危化品运输车辆为研究对象,将危化品划分为固定式危险源和移动式危险源,以应急设施选址问题(Emergency Facility Location Problem,EFLP)和危化品车辆路径规划问题(Haz Mat Vehicle Routing Problem,H-VRP)作为两类危险源的风险管理方法展开了研究。具体研究内容如下:固定式危险源通常大量集中在化工厂或化工园区此类特定区域内,很容易引发灾难性连锁化工事故(Catastrophic Interlocking Chemical Accidents,CICAs)。为了提升固定式危险源风险度量的准确性,提出了一种基于多米诺效应的定量区域风险评估方法。结合网格化的风险映射结果,综合分析选址决策的风险因素、地理因素和经济因素,构建了EFLP的多目标优化模型。为了处理模型中大规模复杂高维的空间... 

【文章页数】:96 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTARCT
1 绪论
    1.1 论文背景及研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 应急设施选址问题
        1.2.2 危化品车辆路径规划问题
    1.3 论文研究内容
    1.4 论文组织结构
    1.5 本章小结
2 基础知识
    2.1 多目标优化技术
        2.1.1 多目标优化问题
        2.1.2 Pareto准则
        2.1.3 Pareto最优前沿
        2.1.4 基于Pareto准则的多目标进化算法
    2.2 模糊集理论
        2.2.1 集合理论基础
        2.2.2 常规模糊集
        2.2.3 置信度理论
        2.2.4 二型模糊集
    2.3 本章小结
3 基于Pareto准则的应急设施选址多目标优化方法
    3.1 引言
    3.2 基于多米诺效应的定量区域风险评估
        3.2.1 评估区域网格化
        3.2.2 初始事故频率分析
        3.2.3 事故后果分析
        3.2.4 多米诺效应分析
        3.2.5 定量区域风险计算
    3.3 多目标应急设施选址优化模型
    3.4 基于Pareto准则的多目标进化算法
        3.4.1 算法框架
        3.4.2 基于网格空间表示法的矩阵编码策略
        3.4.3 进化算子设计
    3.5 仿真算例
        3.5.1 算例数据描述
        3.5.2 网格化风险映射结果
        3.5.3 选址模型求解
    3.6 算法工程化实现
        3.6.1 定量区域风险评估功能模块实现
        3.6.2 应急设施选址功能模块实现
    3.7 本章小结
4 带时间窗的危化品异构车辆路径规划问题建模与优化方法
    4.1 引言
    4.2 带时间窗的危化品异构车辆路径规划问题建模
        4.2.1 问题描述
        4.2.2 考虑车辆停驻时间的动态负载运输风险评估
        4.2.3 多目标H-HVRPTW优化模型
    4.3 基于变邻域搜索的混合多目标进化算法
        4.3.1 算法框架
        4.3.2 基于两阶段前向插入启发式的初始解构造
        4.3.3 进化算子设计
        4.3.4 变邻域搜索元启发式
    4.4 仿真算例
        4.4.1 测试案例描述
        4.4.2 算法参数优化
        4.4.3 算法性能对比分析
        4.4.4 运输决策分析
    4.5 本章小结
5 基于二型模糊集理论的危化品车辆路径规划方法
    5.1 引言
    5.2 带负载约束的危化品车辆路径规划问题建模
        5.2.1 问题描述
        5.2.2 不确定性条件下的运输风险评估
        5.2.3 二型模糊优化模型
        5.2.4 机会约束规划模型
    5.3 基于多邻结构的双层模拟退火算法
        5.3.1 算法框架
        5.3.2 基于随机序列的初始解构造方法
        5.3.3 带外罚因子的目标函数
        5.3.5 算法多邻域结构
        5.3.6 Metropolis准则
    5.4 仿真算例
        5.4.1 案例集描述及算法参数设置
        5.4.2 算法性能分析
        5.4.3 敏感性分析
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录



本文编号:3650768

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