- 无标题文档
查看论文信息

中文题名:

 

琼州海峡船舶溢油应急救援基地选址与资源配置优化研究

    

姓名:

 梁绵娟    

学号:

 1049732003010    

保密级别:

 公开    

论文语种:

 chi    

学科代码:

 082300    

学科名称:

 工学 - 交通运输工程    

学生类型:

 硕士    

学校:

 武汉理工大学    

院系:

 交通与物流工程学院    

专业:

 交通运输    

研究方向:

 交通运输规划与管理、港航安全    

第一导师姓名:

 陈宁    

第一导师院系:

 交通与物流工程学院    

完成日期:

 2023-05-24    

答辩日期:

 2023-05-19    

中文关键词:

 

选址与资源配置优化 ; GM(1 ; 1)-Markov预测 ; NSGA-Ⅱ算法 ; 熵权-TOPSIS法

    

中文摘要:

随着海南自贸港国家战略的深入实施,琼州海峡船舶客货交流更加频繁,海峡存在多处航迹交汇区,船舶通行密度大、会遇率高,水文气象复杂,加大了船舶碰撞发生溢油事故的安全隐患。船舶溢油事故后果严重,不仅对生命财产造成威胁,也严重损害到海洋生态。若待事故突发后才组织应急资源至应急库,再调运到受灾海域,会严重阻碍应急救援工作,造成更大的损失。因此,海上溢油应急资源储备库的选址和储备应提前规划,科学制定溢油应急救援基地选址与资源配置方案,进而间接解决行驶在琼州海峡的船舶发生溢油事故的效率应急问题,保护生命财产安全和海洋生态,推进琼州海峡海上安全应急保障体系完善,为海南自贸港发展提供更安全的基础运输支撑保障环境。

本文对琼州海峡的通航及应急现状进行详尽分析,确定现有及规划的应急救援基地备选点及应急资源种类等,通过统计分析琼州海峡海上船舶交通事故情况,应用K-means聚类法,划分了11个事故多发区,并构建事故多发区风险评估体系,通过熵权-TOPSIS法评估事故多发区的风险大小,并将事故多发区确定为溢油应急资源需求区。进一步构建基于GM(1,1)-Markov的海上应急资源需求预测概念模型,得到琼州海峡不同种类溢油应急资源配置需求总量。预测模型依据国家海上应急资源配备数据作为需求基数,引入需求干扰系数做修正需求,即考虑影响应急资源需求因素的干扰。影响因素包括事故风险频次、水文环境和海域通航环境等,与之对应的干扰系数为海域险情调整系数、海域环境调整系数和综合风险调整系数。通过需求预测模型预测琼州海峡溢油应急资源配置需求总量,再根据资源需求区的风险大小,通过熵权-TOPSIS法确定各应急资源需求区的需求权重,根据权重分布得到各区域溢油应急资源的需求。

在需求分析基础上,本文构建应急救援基地选址与资源配置优化的双目标模型,优化目标为总成本与总体救助距离最小,通过NSGA-Ⅱ算法求解模型,得到帕累托最优解前沿,通过熵权法确定两个目标函数的权重系数,计算最优可行解的两个目标函数综合表现,择优选择最佳的溢油应急救援设施选址和资源配置优化方案。结果表明,与原方案对比,优化方案能快速、经济地实现救援。

参考文献:

[1].Hakimi S L. Optimum Locations of Switching Centers and the Absolute Centers and Medians of a Graph[J]. Operations Research, 1964, 12(3):450-459.

[2].Hakimi S L. Optimum Distribution of Switching Centers in a Communication Network and Some Related Graph Theoretic Problems[J]. Operations Research, 1965, 13(3):462-475.

[3].Anna C.Y. Li et al. Shelter location and transportation planning under hurricane conditions[J]. Transportation Research Part E, 2012, 48(4): 715-729.

[4].Toregas C, Swain R, ReVelle C, et al. The location of emergency service facilities [J].Operations Research, 1971, 19: 1363-1373.

[5].Church R, ReVelle C. (1974) The Maximal Covering Location Problem. Papers of the Regional Science Association, 32, 101-118.

[6].ZHOU Xiao, CHENG Liang, ZHANG Fangli, et al. Integrating island spatial information and integer optimization for locating maritime search and rescue bases: a case study in the South China Sea [J]. Intemnational Joumal of Geo-Information, 2019, 8(2): 88.

[7].BASAR A, CATAY B, UNLUYURT T. A multi-period double coverage approach for locating the emergeney medical service stations in Istanbul [J]. Joumal of the Operational Research Society, 2011, 62(4): 627-637.

[8].SHAN Yulong, ZHANG Ren. Study on the alocation of a rescue base in the Arctie[J]. Symmetry, 2019, 11(9): 1073.

[9].ZHANG Ming, ZHANG Yu, QIU Zhifeng, et al. Two-stage covering location model for air-ground medical rescue system [J]. Sustainabilty, 2019, 11(12): 3242.

[10].LUTTER P, DEGEL D, BUSING C, et al. Improved handling of uncertainty and robustness in set covering problems [J]. European Jourmal of Operational Research, 2017, 263(1): 35-49.

[11].WEI Liang, LI Weiping, LI Kailing, et al. Decision support for urban shelter locations based on covering model [ J]. Procedia Engineering, 2012, 43: 59-64.

[12].AZOFRA M, PEREZ-LABAJ0S C A, BLANCO B, et al. Optimum placement of sea rescue resources[J]. Safety Science, 2007, 45(9): 941-951.

[13].RAZI N, KARATAS M. A multi-objective model for locating search and rescue boats [J]. European Joumnal of Operational Research, 2016, 254(1): 279-293.

[14].GUO Yu, YE Yanqing, et al. A multi objective INLP model of sustainable resource allocation for long -range maritime search and rescue [ J]. Sustainability, 2019, 11(3): 929.

[15].LIU Y, LIZ, LIUJ, et al. A double standard model for alocaing limited emergency medical service vehicle resources ensuring service reliability [J]. Transportaion Research Part C: Emerging Technologies, 2016, 69: 120-133.

[16].Su Qiang, LUO Qinyi, HUANG s H. Cose-ffctive analyses for emergency medical services deployment: a case study in Shanghai[J]. Intermational Joumal of Production Economics, 2015, 163: 112-123.

[17].M. Azofra,C. A. Perez-Labajos,B. Blanco,J. J. Achutegui. Optimum placement of sea rescue resources[J]. Safety science,2007,45(9).

[18].AI Yunfei, LU Jing, ZHANG Lili. The optimization model for the location of maritime emergency supplies reserve bases and the configuration of salvage vessels[J]. Transportation Research Part E, 2015, 83: 170-188.

[19].PELOT R, AKBARI A, LI Li. Vessel location modeling for maritime search and rescue [M]// Applications of Location Analysis. Springer, 2015:369 402.

[20].Turan Hasan, Hüseyin,Kahagalage, Sanath Darshana, Jalalvand Fatemeh, El Sawah Sondoss. A multi-objective simulation–optimization for a joint problem of strategic facility location, workforce planning, and capacity allocation: A case study in the Royal Australian Navy[J]. Expert Systems with Applications,2021,186.

[21].柳军. 基于P-中值模型的城市避震疏散场所选址研究——以南京市中心城区为例[D]. 江苏:南京工业大学,2014.

[22].王旭. 区域多物流配送中心选址优化模型研究[J]. 现代计算机(普及版),2015(9):40-42.

[23].于冬梅,高雷阜,赵世杰. 考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址模型[J]. 运筹与管理,2020,29(12):43-50.

[24].赖垠淳,徐辉,庄埴栩,等. 集合覆盖模型在京东快递配送中心选址问题中的研究[J]. 江苏商论,2019(10):29-34.

[25].董亮. 基于多目标优化的应急配送中心选址模型研究[D]. 辽宁:辽宁师范大学,2012.

[26].席月,魏麟苏. 基于AHP模型的应急物资储备库选址研究 ——以南京市为例[J]. 物流工程与管理,2021,43(8):29-31,54.

[27].汪爱娇,林国龙,王学锋. 海上危险化学品应急基地的优化选址[J]. 安全与环境学报,2011,11(3):200-203.

[28].常征,范瀚文,张聆晔. 基于引力模型的多等级海上应急物资储备库选址研究[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版),2022,41(8):1-7.

[29].王炳. 基于AIS数据的水上应急救援基地选址研究[D]. 广东:华南理工大学,2019.

[30].何斌斌. 海上丝绸之路应急储备库选址问题研究[D]. 辽宁:大连海事大学,2020.

[31].赵玲,柴田,徐良坤. 模糊环境下的海上溢油应急选址模型[J]. 集美大学学报(自然科学版),2012,17(3):186-189.

[32].陆梦. 海上溢油应急点选址优化[J]. 上海海事大学学报,2008,29(1):23-26.

[33].陆梦,吴罡. 海上溢油应急时间满意度的应急选址模型研究[J]. 中国航海,2010,33(2):77-79,94.

[34].方晨. 海上突发事故应急资源优化配置问题研究[D]. 辽宁:大连海事大学,2011.

[35].何铖,杨春林,曹月. 基于连续型信息熵的海上突发事件应急资源配置量研究[J]. 中国水运(上半月),2021(7):72-75.

[36].何铖. 海上溢油事件下的应急资源配置量研究[D]. 辽宁:大连海事大学,2021.

[37].张文芬. 动态需求条件下海上突发事件应急资源优化配置研究[D]. 湖北:武汉理工大学,2016.

[38].李红清,万剑华,赵宇鹏. 基于CBR和GIS的海上溢油应急资源配置方案研究[J]. 测绘工程,2015(6):65-69.

[39].王思琦. 基于共享的溢油应急资源优化配置方法研究[D]. 浙江:宁波大学,2020.

[40].许建国,池宏,祁明亮,等. 应急资源需求周期性变化的选址与资源配置模型[J]. 运筹与管理,2008,17(1):11-17.

[41].杨倩茹. 救灾物流中应急物资储备库选址与资源配置优化研究[D]. 湖北:华中科技大学,2011.

[42].宋婷婷. 长江航道危险品运输应急救援中心选址与资源配置研究[D]. 辽宁:大连海事大学,2017.

[43].唐方圆. 大连港港区船舶溢油风险及应急资源优化配置研究[D]. 辽宁:大连海事大学,2019.

[44].娄帅,钟铭,张益璇. 海上应急救助站点选址与救助船配置集成优化[J]. 上海海事大学学报,2021,42(4):47-52.

[45].娄帅. 救助站点选址与救助船配置集成优化研究[D]. 辽宁:大连海事大学,2021.

[46].海南省新闻办公室. 新修订《琼州海峡船舶定线制》《琼州海峡船舶报告制》政策解读新闻发布会[EB/OL].2022.03.23.

[47].郑小平,刘梦婷,李伟. 事故预测方法研究述评[J]. 安全与环境学报,2008,8(3):162-169.

[48].李政良,杜柏松,刘然,等. GM-Markov模型在船舶水上交通事故预测中的应用[J]. 机械工程师,2021(11):122-124,127.

[49].童乐,赵玲. 基于GM(1,1)-Markov模型的火灾事故预测[J]. 科技与创新,2022(14):96-98.

[50].AI Y F, LU J, ZHANG L L. The optimization model for the location of maritime emergency supplies reserve bases and the configuration of salvage vessels[J]. Transportation Research Part E, 2015, 83:170-188.

[51].马全党,江福才,王群朋,等. 基于改进TOPSIS法的船舶通航环境风险评价模型[J]. 中国航海,2018,41(2):86-90.

[52].赵晶晶. 基于熵权法和TOPSIS法的海洋生态环境评价[C]. //2019中国海洋经济论坛论文集. 2019:68-75.

[53].武汉理工大学. 一种基于改进TOPSIS方法的通航风险评价方法:CN202210825865.6[P]. 2022-10-25.

[54].Muiltiobjective Optimization Using Nondominated Sorting in Genetic Algorithms[J]. N. Srinivas;;Kalyanmoy Deb.Evolutionary Computation,1994(3)

[55].Meyarivan, T., et al. “A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II.” IEEE Trans Evol Comput 6.2 (2002): 182-197.

中图分类号:

 U698.7    

条码号:

 002000074266    

馆藏号:

 YD10002495    

馆藏位置:

 203    

备注:

 403-西院分馆博硕论文库;203-余家头分馆博硕论文库    

无标题文档

   建议浏览器: 谷歌 火狐 360请用极速模式,双核浏览器请用极速模式