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随着天然气能源位置的逐年提升,城市天然气已逐步取代石油和煤气等能源,成为城市能源供应主要类型,使得城市天然气管网系统发展为城市主要的基础设施之一。具有易燃易爆特性的城市天然气管网通常敷设于人群较为集中的中心城区,或有重要公共建筑及基础设施的地段,致使由其泄漏引起的火灾或爆炸事故导致的直接和间接经济损失极其巨大,包括人员、公共财产安全与环境污染等方面。目前,城市天然气管网布局规划主要依据实地勘察的管道可敷设路线,结合设计人员主观意识予以确定;在理论研究方面主要包括以管长最短为优化目标的枝状管网布局优化,和以管长与供应可靠度为多优化目标的环状管网布局优化,但并未出现在布局规划阶段最小化运行期风险损失的布局优化研究。另外,各种风险评价方法体系的研究均是基于已建管网,并非针对拟建管网的布局规划阶段。为在规划阶段实现最小化风险损失成本的目的,本研究建立了基于风险损失(风损)最小化的布局优化方法及其对应的验证方法。首先,对城市天然气管网进行失效因素故障树(Fault Tree Analysis,FTA)建模,根据实际经验选定可在规划阶段确定的92个失效因素,作为训练网络的输入变量,再运用FTA模型计算出理论失效概率值,以此作为输出变量,通过反复试算,最终确定出网络参数组合最佳的失效概率BP(Back Propagation Neural Network)和RBF(Radial Basis Function Neural Network)预测模型。应用两种预测模型对同一实例进行计算,通过对比分析两种预测结果与故障树计算所得的失效概率理论值,确定出RBF预测模型为误差最小的失效概率预测模型(RBF-FPM)(The Failure Probability Prediction Model,FPM)。然后,基于土壤腐蚀等级划分标准与失效后果经济分区标准,通过反复试验发现两者之间内在的一一对应关系,以此构建失效后果模糊计算模型(Fuzzy Calculation Model of Failure Consequence,FCM)。应用相关性分析技术对土壤成分与失效后果经济损失进行分析,确定出较优的自变量组合。运用拟合、回归和神经网络三种预测技术建立失效后果模糊预测模型(Fuzzy Prediction Models of the Failure Consequence,FPF),通过对比分析确定出精度最高的三种模糊预测模型:y=259.156+991.2151+36.3312-0.8293、y=444.61815-911.97361x+399.86108x2+138.8713x3-81.96061x4和训练函数trainlm的BP神经网络模型,对应的决定系数R~2分别为:0.864、0.890和0.944。将上述三个预测模型应用于工程实例,根据失效后果模糊计算模型确定土壤腐蚀等级,同时运用熵权法计算出的理论土壤腐蚀等级,将所得的四种土壤腐蚀等级值进行对比,以确定出精度最高的BP失效后果模糊预测模型(BP-FPF),同时验证所建立的FCM的正确性和可行性。依据上述确定的BP-FPF和RBF-FPM,结合风险损失成本的定义,构建风险损失模糊预测模型(FPR)。运用FPR计算出的风险损失模糊预测值(Risk Loss Fuzzy Prediction Value,RFV),设计出可在布局规划阶段最小化风险损失的当量费用长度。依据城市天然气管网系统的特点,以及枝状管网(枝状)和环状管网(环网)的布局优化物理学模型,建立在布局规划阶段实现风险损失最小化的枝状管网布局优化数学模型(数模)和环状管网布局优化数模。通过对比分析图论中的各种生成树算法,最终选定基于最小生成树的Kruskal算法求解枝状管网布局优化数模;本论文应用两种智能算法即蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)解决环网布局优化数模的两个难点。最终利用编制的求解程序,确定RFV最小的优化布局。然后,依据传统的对比验证方法和本文布局优化的特点,结合天然气管网参数优化数模与GA理论基础,建立布局优化的验证方法,以确定传统风险损失成本(Traditional Risk Loss Cost,TRC)最小的优化布局(LT)。针对一中压环状管网实例,利用本研究提出的布局优化方法和传统理论,分别确定出RFV最小布局(L1)和路径最短布局(Shortest Path Layout,L2);再运用传统风险损失成本计算方法(Traditional Cost Calculation Method of Risk Loss,TMR)和GA参数优化结果,分别计算出两种布局对应的建造成本、TRC和综合成本以及L1相对于L2三者的差值百分比,分别为:7.55%、5%和7.48%。环网实例结果表明,由于环网布局优化的目标函数不仅表示路径最短,同时还需满足可靠性最好,使得环网和枝网的参数优化结果截然不同。另外,本研究的同步优化布局应用于环状管网系统时,最理想的案例不仅可以最小化风险损失,还可使建造成本与综合成本更小,使基于风险损失最小化的布局优化具有明显经济效益。最后,利用一中压枝状管网系统完整演示同步优化方法的核心技术,主要包括如下关键步骤:失效概率预测、风险损失模糊预测、两种优化布局的求解、两种优化布局对应的参数优化求解和传统风险损失计算。本研究建立的基于风险损失最小布局优化方法所确定的RFV最小布局(L1)比传统布局优化所确定的最短路径布局(L2)造成的风险损失成本小11.709%。另外,根据两布局参数优化确定的建造成本可知:风险损失最小布局L1的建造成本相比最短路径布局(L2)的建造成本大13.917%。通过对比两布局的综合成本(上述两种成本总和)表明:尽管此实例风险损失最小布局的风险损失最小,建造成本并非最小,但前者的综合成本却比后者节省约2.308%。本研究建立的风险损失最小化布局优化方法可以实现在管网系统规划阶段估算出风险损失最小的管网优化布局。通过两种布局对应的三种成本的对比分析,使决策者更好地权衡风险成本和建设运行成本之间的利弊,提出更具针对性且经济效益最优的布局方案,同时为本领域或其他领域在建设前期的规划设计阶段研究运行期风险损失提供可行的解决思路和方法理论支撑。