基于风险分析的危险品道路运输多目标Pareto最优选线

基于危险品道路运输风险分析辨识最优的运输路径,以道路运输事故率、影响人数、影响人员风险、环境风险、运输距离和运输时间6个指标,确定具体起点-终点之间危险品运输的有效路径。采用带目标权重系数的Pareto-最优路线算法寻找多个满足要求的有效解,近似评估Pareto前沿,以比例法标准化选线指标,转化为无量纲的目标评价函数值,合理优化多个选线标准选择可行的最小运输风险路线。带权重系数Pareto-优化选线可有效降低运输路线的影响人员风险,平衡选线目标之间冲突的,为政府监管部门和危险品运输企业提供优化选线决策技术。     

危险化学品物流网络选址-运输优化研究

为兼顾经济与安全效益,实现危险化学品物流配送中心选址与运输路径选择的联合互动,建立综合选址-选线模型。该模型考虑危险化学品的风险特性、时间属性、路线路面状况及沿线周围环境随车辆移动的变化,以配送中心建设运行费用、运输费用、选址风险、运输风险和敏感目标人数为优化目标。采用专家打分法对各子目标权重进行打分,将多目标规划问题转化为单目标决策问题来求解,并根据模型给出一种启发式算法。网络选址-运输优化可降低危险化学品物流事故率和沿线人员伤亡风险,优化影响人员风险与物流成本冲突问题,实现最佳网点布局及路径选择。     

基于格序理论的爆炸类危险化学品运输路径研究

为有效预防和减少爆炸类危险化学品运输中事故的发生,针对爆炸类危险化学品运输的路径优化选择问题,将多目标格序决策理论引入到路径方案评价比选中,构建了爆炸类危险化学品运输路径优化选择评价指标体系。结合指标选取的综合性和可操作性原则,从6个方面建立爆炸类危险化学品运输路径比选指标体系:影响区域死伤人数规模、影响区域厂矿规模、影响区域人口规模、影响区域名胜古迹保护性、影响区域生态环境保护性、影响区域综合出行费用规模。通过对各方案综合差异度的计算,实现了备选方案的格序化排序。并且在模型体系权重计算中采用了熵值法,实现了权重确定的客观性。最后,应用该模型结合实例进行了计算。     

基于条件风险价值的危险品道路运输时变路径选择

危险品运输中的风险评估是危险品运输路径选择的基础,条件风险价值模型通过变换置信水平来反映决策者的风险偏好,并能控制风险超过风险价值的部分。为研究时变条件下的路径选择问题,基于决策者不同的风险偏好,建立基于条件风险价值的危险品道路运输时变路径选择模型,以此评估各可行路径的风险,选择最优CVaR路径。结果表明:该模型能使风险评估更适合现实道路的时变特性;合理的出发时间和运输路径可以有效降低运输风险,最优CVaR及最优路径依赖于出发时间,且不同风险偏好对应不同的最优CVaR及最优路径。     

危险化学品运输路径优化选择模型研究

针对危险化学品运输的路径优化选择问题,将多目标格序决策理论引入到路径方案评价比选中,结合指标选取的综合性和可操作性原则,从6个方面构建危险化学品运输路径比选指标体系：影响区域水源保护性（p1）、影响区域途径区域名胜古迹保护性（p2）、影响区域生态环境保护性（p3）、影响区域人口规模（p4）、影响区域厂矿规模（p5）、运输路径综合运输效益（p6）。通过对各方案综合差异度的计算,实现了备选方案的格序化排序。此外在模型体系权重计算中采用了熵值法,实现了权重确定的客观性。最后,应用该模型结合算例对该模型进行了试算,证明了模型的合理性。     

基于多目标优化的危险化学品运输模式探讨

近年来,危险化学品在运输过程中的事故越来越多,危害也越来越大,人们关于运输的安全意识也越来越强烈。本文介绍了多目标遗传算法、多目标优化、多目标进化以及他们之间的关系,并将多目标优化问题与危险化学品运输紧密联系起来,建立基于多目标优化的危险化学品运输模式。通过对危化品公路运输的问题描述以及约束条件（包括运输人员、押送人员、运输车辆、监督部门等等）的确定,把该问题转化成为拥有多目标的数学模型,最后利用网格法对危险化学品运输多目标优化进行求解,把多目标问题转化成为多个相互联系的2目标问题,通过减少目标函数边界的方法进行优化。通过这样求解的多目标问题,能够保证运输路径最短、费用最低、安全性最佳,为危险化学品运输安全提供技术支撑。     

危险化学品运输风险研究进展及分析

危险化学品的运输风险分析与研究关乎安全运输决策和应急救援方案制定。从4个方面对近20年来国内外涉及危险化学品安全运输的理论和方法进行了评述,即危险化学品安全运输影响因素及事故概率研究、危险化学品运输风险分析评价与模型、危险化学品运输路径选择研究和危险化学品运输事故应急救援。分析了危险化学品运输风险研究所存在的不足,提出了进一步的研究方向。     

不同空间尺度下危化品运输路径优化

为了解决化工园区危化品运输路径优化问题,研究了化工“园区间”与“园区内”2种空间尺度下危化品运输的影响因素差异性,提出以最小化运输阻抗、最小化运输风险和最小化风险敏感度为优化目标的不同空间尺度下危化品运输路径优化模型。通过目标量化确定每条路径上的目标值,将标准化后的目标值引入到Dijkstra算法和集成目标函数最优折衷路径的扩展标号法中,对危化品运输多目标优化模型进行求解。研究结果表明:不同空间尺度下的危化品运输最优路径不同,应根据危化品运输的实际情况对运输路径进行选择。最后,以平顶山某化工园区的抽象路网为例对优化模型进行验证。     

危险品配送选址-多式联运路径优化

为兼顾安全与经济效益,有效优化运输网络,研究危险品配送中心选址和多式联运路径优化问题。基于运输方式的多样性,建立既考虑各配送中心到各需求点的多式联运最优路径,又考虑选址配给问题的选址—多式联运路径模型。将运输网络进行变形,引入目标权重和经济转化因子,将多目标规划问题转化为单目标决策问题;用Dijkstra改进算法和O-D矩阵搜索算法求解所建模型。最后,通过实例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,单目标优化并不能满足具有不同偏好的决策者,需要综合考虑成本和风险的目标值;不同运输方式组合运输,会影响最优路径的目标值,进而影响配送组合的目标值选择。     

静态单点多目标危险品道路运输路径优化

为控制危险品运输对环境和居民造成的影响,基于不同运输决策者的路径选择要求,建立有关静态单点多目标约束条件下危险品道路运输路径优化的多个模型。分析危险品事故率影响范围、人口暴露、环境破坏和综合后果风险,并以距离、成本及风险最小化为目标,设计运输路径优化算法,运用灰色关联分析法(GRA)选出与"绝对最优路线"关联度最大的次优路线;最后以国内某公司的苯乙烯运输为例,验证模型和算法。结果表明,模型和算法适于求解危险品运输路径的优化问题,能得到运输时间较短、成本较低、对人和环境危害较小的最优路径。     

考虑救援时效的化工园区应急物资储备站点选址模型研究

针对化工园区的应急物资储备站点选址问题,在同时考虑经济因素以及救援效果的基础上,建立了多目标覆盖选址模型,同时引入了应急救援时效函数,以反映物资运输时间对救援效果的影响.最后将模型应用于江苏省南部的化工园区应急物资储存站点的选址问题进行算例分析,使用NSGA-II算法对模型进行求解,并采用TODIM法对得到的帕累托最优...     

外界风下机场航站楼自然排烟模式的数值模拟研究

机场航站楼通常采用顶窗和多侧高侧窗作为自然排烟窗,当发生火灾时,其开窗模式对自然排烟效果有一定的影响。以某机场航站楼为例,考虑出发大厅顶窗及多侧高侧窗的启闭状态组合,设置7种开窗模式。通过FDS软件模拟,研究外界风下,开窗模式与火源功率对航站楼到达危险时间的影响。在只打开顶窗的模式下,到达危险时间t与火源功率Q均满足关系式:t=x_0+A/(1+10^(bQ-c)),其中x_0、b、c随着风速的增大而减小,A随着风速的增大而增大。考虑到人员安全疏散,航站楼出发大厅火源功率应控制在6 MW以内。若火源功率大于6 MW,当外界风速小于等于5m/s时,应采用打开所有高侧窗和顶窗的开窗模式;当外界风速大于5m/s时,烟气会倒灌进入航站楼,影响人员安全疏散,此时应采取关闭迎风侧高侧窗,打开顶窗和其他侧高侧窗的开窗模式。     

危险货物多式联运路径优化问题的多目标优化算法

为了更为有效地规划与管理危险货物运输,研究在多式联运危险货物时的路径优化问题,同时囊括双目标、多批货物以及货物的送达时间要求和路段的容量限制。以运输和转运过程中的总成本和总风险最小为目标,构建了双目标0-1线性规划模型。集成路径搜索算法和非支配排序规则,设计了基于帕累托分析的多目标优化算法,以获得原问题的非劣路径。算例结果表明,该算法可有效地获得实际问题的一组具有竞争性的非劣解,且相比于单式运输,多式联运危险货物有望同时降低总成本和总风险。     

Research on the prediction model of hazardous chemical road transportation accidents

In recent years, hazardous chemicals road transport accidents have occurred frequently, causing huge casualties and property losses, and accident risk assessment has become the focus of researchers' research. To predict the risk probability value of hazardous chemical road transport accidents, first, we compiled data on road transportation accidents of hazardous chemicals in China in the past five years. And the nine nodes in the Bayesian network (BN) structure were defined in combination with relevant classification standards. The optimal Bayesian network structure for hazardous chemical road transport accidents was determined based on the K2 algorithm and the causalities between the nodes. Second, the node conditional probabilities were derived by parameter learning of the model using Netica, and the validity of the model was verified using the 5-fold cross-validation method. Last, the Bayesian network model of hazardous chemical road transport accidents is used to analyze accident examples, and the accident chain of “rear-end-leakage” is predicted, and the accident is most likely to be disposed of within 3–9 h. The study shows that the derived accident prediction model for hazardous chemical road transportation can reason reasonably about the evolution of accident scenarios and determine the probability values of accident risks under different parameter conditions.     

时变条件下公路危险品罐车运输路线选择

为合理选择公路运输危险品路线,保障运输安全,将用于求解静态路径规划问题的Diikstra标号法进行推广和改进,提出指标累积值标号法,运用该方法并依据危险品罐车运输事故统计数据,建立了时变条件下以路段泄漏事故率、路侧人口密度及路段运输费用为指标的危险品罐车公路运输路线选择模型.并给出待选路线对比原则.实例应用表明,该模型充分考虑了事故概率、事故后果及运输成本3大危险品运输路线选择影响因素,使用方便且受主观因素影响小,具有较好的实用性.     

道路交通紧急救援服务点的优化选址

针对道路交通紧急救援对公平性、效率性、事故并发性的多目标决策需求,提出用于道路交通救援点选址的多目标决策模型。该模型通过最小化最大救援时间满足救援公平性;通过最大化一次覆盖的需求量和最小化救援点到需求点总加权时间满足救援效率;通过最大化备份覆盖的需求量满足事故并发与重大事故的救援。针对多目标决策模型,开发基于模拟退火法的优化解法,结合算例分析,能够获得减少最大救援时间、最大化一次覆盖和备份覆盖需求量的多个目标方向上最优解,实现pareto最优化的成功率均在95%以上。实例计算比较表明,笔者提出的模型与算法可以为决策者提供多目标选址方案。