考慮流量約束的碳存儲(chǔ)管道運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

尹宇起，李　清，楊　斌，胡志華

(上海海事大學(xué)科學(xué)研究院，上海 201306)

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考慮流量約束的碳存儲(chǔ)管道運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

尹宇起，李清，楊斌，胡志華

(上海海事大學(xué)科學(xué)研究院，上海 201306)

針對(duì)實(shí)現(xiàn)碳存儲(chǔ)技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用問(wèn)題，提出以管道網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型.通過(guò)將管道運(yùn)輸?shù)奶攸c(diǎn)與最小生成樹方法相結(jié)合，提出考慮節(jié)點(diǎn)流量的連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小樹方法，建立對(duì)應(yīng)的碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型.對(duì)連續(xù)選址的收集點(diǎn)進(jìn)行編碼，采用遺傳算法求解模型得到添加連續(xù)節(jié)點(diǎn)的最小樹網(wǎng)絡(luò).通過(guò)以上海市為背景的碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)可知，考慮節(jié)點(diǎn)流量的連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小樹網(wǎng)絡(luò)優(yōu)于一般最小生成樹網(wǎng)絡(luò)，而且針對(duì)遺傳算法中交叉概率及收集節(jié)點(diǎn)編碼長(zhǎng)度分別設(shè)置實(shí)驗(yàn)，分析了算法中參數(shù)的選取對(duì)求解結(jié)果的影響.

碳捕獲與封存；碳存儲(chǔ)；最小生成樹；遺傳算法；管道網(wǎng)絡(luò)

0　引言

溫室氣體增加所產(chǎn)生的溫室效應(yīng)導(dǎo)致全球變暖的現(xiàn)象已成為國(guó)際社會(huì)關(guān)注和討論的熱門問(wèn)題.碳捕集與封存(Carbon Dioxide Capture and Storage，CCS)作為減少溫室氣體排放的重要手段成為全球研究熱點(diǎn)，管道運(yùn)輸是該技術(shù)得以實(shí)施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[1].由于碳源與碳匯在區(qū)域分布上的不均衡，在碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)過(guò)程中如何實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間液態(tài)CO2的管道物流成為碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的重點(diǎn).

碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中碳源點(diǎn)的特點(diǎn)：CCS網(wǎng)絡(luò)中的熱電廠、水泥廠、化肥廠、鋼鐵廠等碳源的數(shù)目較大且多分布在工業(yè)園區(qū)和城市周邊.每個(gè)碳源的CO2排放量巨大，如一個(gè)裝機(jī)容量為500 MW的發(fā)電廠每年需要輸送4～5 Mt的CO2[2].液態(tài)CO2需要在特定條件下運(yùn)輸，如文獻(xiàn)[3]通過(guò)對(duì)離岸碳存儲(chǔ)鏈CO2運(yùn)輸?shù)难芯康贸稣麄€(gè)系統(tǒng)的最優(yōu)運(yùn)輸條件.

本文設(shè)計(jì)的碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)指在管道網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，增加碳捕獲和碳封存環(huán)節(jié)構(gòu)成的能夠完成碳存儲(chǔ)完整流程的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng).管道網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的決策成為碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題的關(guān)鍵，本文采用節(jié)點(diǎn)流量的連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小樹網(wǎng)絡(luò)，即在最小生成樹(Minimum Spanning Tree，MST)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建滿足管道網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).針對(duì)影響管道網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本的管道長(zhǎng)度和管道直徑2個(gè)主要因素，在連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小生成樹網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題中增加節(jié)點(diǎn)的流量，約束優(yōu)化管道路徑的選取.在最小生成樹模型的基礎(chǔ)上建立滿足問(wèn)題要求的新型最小樹網(wǎng)絡(luò)模型，采用遺傳算法進(jìn)行求解，得到優(yōu)于一般最小生成樹模型的管道網(wǎng)絡(luò).

1　碳存儲(chǔ)與管道網(wǎng)絡(luò)

根據(jù)NETL(National Energy Technology Library)的統(tǒng)計(jì)資料，世界上正在運(yùn)行和計(jì)劃建設(shè)的CCS項(xiàng)目(包括單純的碳捕獲項(xiàng)目)已有247項(xiàng).由于CCS技術(shù)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)CO2永久性或半永久性隔離，而且海洋封存技術(shù)目前還不成熟，且涉及海底生態(tài)、法律等諸多方面的問(wèn)題[4]，因此上述已經(jīng)實(shí)施的CCS項(xiàng)目中CO2的封存方式主要是地質(zhì)封存.

CO2的管道運(yùn)輸技術(shù)已經(jīng)成熟，通過(guò)改進(jìn)管道技術(shù)壓縮成本的空間不大，因此優(yōu)化碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)高效的運(yùn)輸網(wǎng)是降低網(wǎng)絡(luò)成本的關(guān)鍵.國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究人員已經(jīng)開始進(jìn)行碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的研究.[5-12]將該源匯匹配問(wèn)題歸結(jié)為一個(gè)具有多背包性質(zhì)的組合最優(yōu)化問(wèn)題，建立CCS源匯匹配數(shù)學(xué)模型，采用結(jié)合貪婪算法的混合遺傳算法求解模型.J.Morbee等人[6]在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過(guò)程中，首先使用k-均值聚類法減少網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)，然后應(yīng)用Delaunay三角網(wǎng)得到運(yùn)輸管道的預(yù)選方案，最后運(yùn)用InfraCCS工具以新確定管道成本為目標(biāo)設(shè)計(jì)最優(yōu)網(wǎng)絡(luò).M.K.Chandela等人[8]討論了干線管道的潛在經(jīng)濟(jì)性，由于地理位置影響封存成本，通過(guò)主干線管道運(yùn)輸CO2到一個(gè)成本低的封存點(diǎn)使網(wǎng)絡(luò)更經(jīng)濟(jì).由于碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的資金限制及經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化，一些學(xué)者運(yùn)用動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的思想研究碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò).孫亮等人[11]提出基于GAMS的源匯匹配動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型，借鑒Delaunay三角網(wǎng)來(lái)構(gòu)造潛在運(yùn)輸路徑，將源匯匹配問(wèn)題簡(jiǎn)化為混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，應(yīng)用GAMS/CPLEX進(jìn)行建模求解.R.S.Middletona等人[12]通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的成本、建設(shè)和環(huán)境問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)全面的建模，構(gòu)建了考慮時(shí)空優(yōu)化的SimCCSTIME模型，研究如何以及何時(shí)部署大規(guī)模CCS的基礎(chǔ)設(shè)施.上述文獻(xiàn)主要從數(shù)學(xué)規(guī)劃及動(dòng)態(tài)規(guī)劃的角度研究CO2運(yùn)輸管道網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題.

設(shè)計(jì)管道網(wǎng)絡(luò)也可以應(yīng)用圖論中的最小生成樹方法[7，13-14]，運(yùn)用模擬退火算法和最小支撐樹算法對(duì)潛在CO2匯點(diǎn)進(jìn)行離散選址決策，并確定最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)布局.本文在已有最小生成樹文獻(xiàn)基礎(chǔ)上選址新節(jié)點(diǎn)并考慮節(jié)點(diǎn)的流量，從而通過(guò)設(shè)計(jì)管道網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化管道路徑的選取及管道直徑的確定.

2　問(wèn)題定義

2.1問(wèn)題描述與分析

本文所設(shè)計(jì)的碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)是以管道網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)結(jié)合碳捕獲和碳封存環(huán)節(jié)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng).針對(duì)管道網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題的要求，提出以下假設(shè)：(1)問(wèn)題中將碳源點(diǎn)及碳匯點(diǎn)確定為圖中節(jié)點(diǎn)，其中碳源點(diǎn)捕獲并輸出CO2，碳匯點(diǎn)作為管道的終端節(jié)點(diǎn)(根)封存CO2；(2)節(jié)點(diǎn)間管道的衡量指標(biāo)包括長(zhǎng)度和直徑，管道網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)管道網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重值(與管道長(zhǎng)度及直徑有關(guān))最小化；(3)每個(gè)碳源點(diǎn)只有一條輸出管道，但可以有多條輸入管道；(4)在建成管道網(wǎng)絡(luò)中，CO2總是由各碳源點(diǎn)發(fā)出沿著所在路徑輸送到碳匯點(diǎn)，即網(wǎng)絡(luò)中的邊(弧)方向，然而初始連通圖中這種方向性并不存在；(5)添加的收集點(diǎn)本身的輸出量為0.

在管道網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)中，管道的長(zhǎng)度與直徑?jīng)Q定工程建設(shè)的投入.由于碳源點(diǎn)的分布具有區(qū)域廣泛性及無(wú)規(guī)律性，大規(guī)模的碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)中管道網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的投入巨大，如何選擇管道路徑及確定管道直徑、優(yōu)化管道網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本成為碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問(wèn)題.本文管道路徑的選擇可由最小樹模型網(wǎng)絡(luò)確定，并且各段管道的直徑由流經(jīng)管道的CO2流量確定，因此管道的長(zhǎng)度與直徑在路徑選取后即可確定.此時(shí)問(wèn)題的目標(biāo)是管道網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本最優(yōu)，即管道的長(zhǎng)度與直徑成為管道路徑選取的目標(biāo).

圖1　最小生成樹轉(zhuǎn)化為連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小樹示意圖

通過(guò)上述的問(wèn)題描述可知，此時(shí)最小樹網(wǎng)絡(luò)中的賦權(quán)值包括邊的長(zhǎng)度(管道長(zhǎng)度)和節(jié)點(diǎn)的輸出量(碳捕獲量).為了設(shè)計(jì)最優(yōu)的碳存儲(chǔ)管道網(wǎng)絡(luò)，本文在最小生成樹網(wǎng)絡(luò)模型[M1]的基礎(chǔ)上，考慮節(jié)點(diǎn)的輸出量構(gòu)建最小樹模型[M2].通過(guò)選址新節(jié)點(diǎn)更新管道網(wǎng)絡(luò)的可選路徑，構(gòu)建連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小樹模型[M3].本文采用了函數(shù)w(d，f)量化問(wèn)題目標(biāo)，即碳存儲(chǔ)管道網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本最小化，其中d表示管道長(zhǎng)度，f表示管道流量.

2.2符號(hào)定義

假設(shè)無(wú)向圖以G=(V，E)表示，有向圖以T=(V，A)表示.模型涉及的參數(shù)與變量符號(hào)如下.

2.2.1集合與索引

(a)i，j=1，2，…，n，表示碳源的索引；

(b)k=1，2，…，m，表示添加的連續(xù)節(jié)點(diǎn)的索引；

(d)GN=(VN，EN)，表示擴(kuò)展后圖的無(wú)向圖.

2.2.2參數(shù)

(c) (Xi，Yi)，i∈V，表示碳源點(diǎn)所在位置的坐標(biāo)；

(d)Ci，i∈V，表示碳源點(diǎn)i需要運(yùn)輸?shù)亩趸剂浚?/p>

(e)Dij，(i，j)∈E，表示碳源點(diǎn)i與j間的距離；

(f)AS表示圖S的邊集，其中S為圖G=(V，E)的任意子圖.

2.2.3變量

(a)xij，(i，j)∈EN，變量為0～1，邊(i，j)∈EN被選則為1，否則為0；

(b)yij，(i，j)∈AN，變量為0～1，弧(i，j)∈AN被選則為1，否則為0；

3　模型

3.1一般最小樹模型

求解以管道距離為權(quán)重的最小生成樹模型[M1]，其中根據(jù)生成樹網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)——邊數(shù)等于節(jié)點(diǎn)數(shù)減1且不含圈，確定一般最小生成樹模型的約束.

(1)

(2)

(3)

xij∈{0，1}，?(i，j)∈E.

(4)

模型中：(1)式表示管道總長(zhǎng)度最短；約束(2)式表示最小生成樹網(wǎng)絡(luò)中連通的邊數(shù)為n-1條；約束(3)式表示最小生成樹網(wǎng)絡(luò)中不含圈；約束(4)式表示變量xij為0～1的變量.

3.2節(jié)點(diǎn)流量最小生成樹模型

由問(wèn)題假設(shè)(4)可知，在樹形管道網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建完成后，無(wú)向的樹形圖G=(V，E)可以看做有向樹形T=(V，A)圖(弧的方向與CO2的流向一致)，其中弧的選取yij，(i，j)∈A與邊的選取xij，(i，j)∈E的關(guān)系為

(5)

s.t.(2)與(3)式

(6)

wij=fi·Dij，?i，j∈V；

(7)

?i，j∈V；

(8)

xij，yij∈{0，1}，?i，j∈V.

(9)

模型中：(5)式為目標(biāo)函數(shù)表示考慮節(jié)點(diǎn)流量的最小生成樹網(wǎng)絡(luò)賦權(quán)值最?。患s束(6)式表示節(jié)點(diǎn)流量的累加公式；約束(7)式表示賦權(quán)值函數(shù)公式；約束(8)式表示無(wú)向圖與有向圖最小樹間邊(弧)的關(guān)系；約束(9)式表示變量xij與yij變量為0～1.

3.3連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小生成樹模型

(10)

(11)

(12)

(13)

wij=fi·dij，?i，j∈VN;

(14)

?i，j∈VN;

(15)

?i，j∈VN;

(16)

(17)

xij，yij∈{0，1}，?i，j∈VN;

(18)

(19)

模型中：約束(10)式為目標(biāo)函數(shù)表示考慮節(jié)點(diǎn)流量的最小生成樹網(wǎng)絡(luò)賦權(quán)值最??；約束(11)式表示最小生成樹網(wǎng)絡(luò)中連通的邊數(shù)為n+m-1條；約束(12)式表示最小生成樹網(wǎng)絡(luò)中不含圈；約束(13)表示節(jié)點(diǎn)流量的累加公式；約束(14)式表示賦權(quán)值函數(shù)公式；約束(15)式表示無(wú)向圖與有向圖最小樹間邊(弧)的關(guān)系；約束(16)式表示添加節(jié)點(diǎn)后碳源點(diǎn)i與j間的距離；約束(17)式表示添加節(jié)點(diǎn)的數(shù)目；約束(18)式表示變量xij與yij變量為0～1；約束(19)式表示ak與bk取值連續(xù).

4　算法

4.1遺傳算法的整體流程

Procedure：添加連續(xù)節(jié)點(diǎn)的最小生成樹;

Input：碳源的數(shù)目及坐標(biāo)、添加節(jié)點(diǎn)的數(shù)目、遺傳算法參數(shù);

Output：添加節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)及最小樹的長(zhǎng)度;

Begin

t←0，

基于實(shí)數(shù)編碼的方法初始化P(t)，

基于實(shí)數(shù)編碼的方法評(píng)價(jià)P(t)，

While(不滿足終止條件)do

使用交叉算子以P(t)產(chǎn)生交叉子代C(t)，

使用變異算子以P(t)產(chǎn)生變異子代C(t)，

求解最小樹的長(zhǎng)度，以此評(píng)價(jià)C(t)，

使用輪盤賭規(guī)則從P(t)和C(t)中選擇染色體組成P(t+1)，

t←t+1；

Output：添加節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)及最小樹的長(zhǎng)度;

End.

4.2編碼和解碼方法

圖2　遺傳算法中編碼示意圖

4.3交叉算子

分散交叉算子偽代碼如下：

Procedure:分散交叉算子；

Input：父代p1[]，p2[]，編碼長(zhǎng)度L；

Output：交叉子代c[]；

Begin

i←0，

Whilei≤Ldo，

If rand(i)=1，

c(i)←p1(i)，

else

c(i)←p2(i)，

i←i+1；

Output：交叉子代c[]；

End.

交叉算子求解過(guò)程見圖3.

4.4變異算子

均勻變異算子偽代碼如下：

Procedure:均勻變異算子；

Input：父代p[]，編碼長(zhǎng)度L，變異概率MR，編碼取值范圍(Low，Up)；

Output：交叉子代c[]；

Begin

Span=Up-Low；//實(shí)數(shù)編碼區(qū)間長(zhǎng)度，

Fori=1 toL，

生成隨機(jī)數(shù)R，

IfR>MR，

生成隨機(jī)數(shù)Rs，

c(i)=Low+Rs·Span，

Else，

c(i)=p(i)；

Output：交叉子代c[]；

End.

圖4　變異算子求解示意圖

變異算子的求解示意圖見圖4，其中第3個(gè)基因被選擇為變異基因.

5　實(shí)驗(yàn)部分

5.1算例數(shù)據(jù)與算法參數(shù)

(1) 算例數(shù)據(jù)

以上海市為背景設(shè)計(jì)碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，選取46個(gè)碳排放企業(yè)作為碳源點(diǎn)且在沿海區(qū)域選取1點(diǎn)作為虛擬匯點(diǎn)以便于擴(kuò)展為離岸碳存儲(chǔ).節(jié)點(diǎn)流量在區(qū)間[5，15]內(nèi)隨機(jī)生成.源匯點(diǎn)坐標(biāo)已知，節(jié)點(diǎn)間直線距離表示需要建設(shè)管道的長(zhǎng)度，連續(xù)節(jié)點(diǎn)的選取數(shù)目根據(jù)實(shí)驗(yàn)要求選取.

(2) 算法參數(shù)

遺傳算法中主要參數(shù)：種群規(guī)模為20；迭代次數(shù)為200；實(shí)驗(yàn)過(guò)程中交叉概率與變異概率若無(wú)實(shí)驗(yàn)設(shè)置說(shuō)明，則選取交叉概率為0.8、變異概率為0.10.

5.2實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果

為了驗(yàn)證模型及其對(duì)應(yīng)遺傳算法的可行性，本文設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)見表1，實(shí)驗(yàn)1求解后的結(jié)果見表2.

表1　實(shí)驗(yàn)?zāi)康募皩?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

表2　實(shí)驗(yàn)1求解后的結(jié)果

5.3實(shí)驗(yàn)分析

(1) 實(shí)驗(yàn)1中求解[M2]得到覆蓋全部碳源的管道網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值為44 257.采用遺傳算法對(duì)[M3]求解10次，發(fā)現(xiàn)添加新的節(jié)點(diǎn)作為管道網(wǎng)絡(luò)中的收集點(diǎn)優(yōu)于未添加節(jié)點(diǎn)最小生成樹的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，見表2.此次實(shí)驗(yàn)中[M2]的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值為35 475，最小與最大的差值為3 528，然而在現(xiàn)有遺傳算法設(shè)置條件下，無(wú)法確定何種因素影響[M3]的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的波動(dòng).在模型的求解結(jié)果中我們可以發(fā)現(xiàn)并非每一添加的收集點(diǎn)都是有效的，如圖5所示.

圖5　實(shí)驗(yàn)1中[M3]的求解結(jié)果

(2) 根據(jù)實(shí)驗(yàn)2求解結(jié)果得到圖6，首先添加節(jié)點(diǎn)數(shù)目不同使得實(shí)驗(yàn)結(jié)果的中位值呈現(xiàn)波動(dòng)性趨勢(shì)，添加5個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的中位值最優(yōu)；其次，添加節(jié)點(diǎn)數(shù)目的不同對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的范圍相似，添加5個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)的優(yōu)勢(shì)解分布密集.

(3) 根據(jù)實(shí)驗(yàn)3求解結(jié)果得到圖7，首先交叉概率的變化使得各概率條件下的多次實(shí)驗(yàn)的中位數(shù)呈現(xiàn)類似拋物線的形狀，交叉概率為0.9時(shí)取得較優(yōu)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的概率更高；其次，實(shí)驗(yàn)結(jié)果中位數(shù)的變化趨勢(shì)也是實(shí)驗(yàn)結(jié)果取值范圍的變化趨勢(shì).

圖6　實(shí)驗(yàn)2求解得到關(guān)于網(wǎng)絡(luò)賦權(quán)值箱形圖

圖7　實(shí)驗(yàn)3求解得到關(guān)于網(wǎng)絡(luò)賦權(quán)值箱形圖

綜上可知，由添加連續(xù)節(jié)點(diǎn)的最小樹模型[M3]得到的管道網(wǎng)絡(luò)優(yōu)于一般最小生成樹模型[M2]，因此[M3]具有可行性.由于添加的節(jié)點(diǎn)中存在無(wú)效收集點(diǎn)，在[M3]的最小樹基礎(chǔ)上將無(wú)效添加點(diǎn)剔除后才會(huì)得到最終的管道網(wǎng)絡(luò).在使用遺傳算法求解[M3]的過(guò)程中，算法設(shè)置極為重要.通過(guò)算例實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：(1)交叉概率與實(shí)驗(yàn)結(jié)果間存在近似凸性，通過(guò)調(diào)整交叉概率可以使實(shí)驗(yàn)結(jié)果更優(yōu)，如上述算例中采用0.9的交叉概率；(2)添加節(jié)點(diǎn)數(shù)目對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的范圍影響不大；(3)增加添加節(jié)點(diǎn)數(shù)目的改變使得求解值呈現(xiàn)波動(dòng)型變動(dòng).

6　結(jié)語(yǔ)

為實(shí)現(xiàn)碳存儲(chǔ)技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用，需要構(gòu)建完整的碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò).本文以管道網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)構(gòu)建碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，其中將碳捕獲環(huán)節(jié)和碳封存環(huán)節(jié)抽象為碳存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)，采用考慮節(jié)點(diǎn)流量的連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小樹模型與遺傳算法相結(jié)合的方法求解新型的管道網(wǎng)絡(luò).在新型的管道網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)添加連續(xù)的收集點(diǎn)使得管道網(wǎng)絡(luò)的柔性增加，并且考慮碳源點(diǎn)的CO2輸出量量化管道直徑，最后由算例實(shí)驗(yàn)可知，考慮節(jié)點(diǎn)輸出量的連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小樹模型得到優(yōu)于一般最小生成樹模型的管道網(wǎng)絡(luò)，驗(yàn)證了連續(xù)節(jié)點(diǎn)最小樹模型的可行性.同時(shí)，通過(guò)算例實(shí)驗(yàn)對(duì)遺傳算法中的設(shè)置進(jìn)行相應(yīng)的討論，為模型與算法的結(jié)合及應(yīng)用提供了理論上的支持.然而求解后發(fā)現(xiàn)添加的節(jié)點(diǎn)中存在無(wú)效收集點(diǎn)，文中并未考慮碳匯點(diǎn)的選擇問(wèn)題.

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(責(zé)任編輯：石紹慶)

Carbon storage pipeline transport network optimization considering flow constraints

YIN Yu-qi，LI Qing，YANG Bin，HU Zhi-hua

(Scientific Research Academy，Shanghai Maritime University，Shanghai 201306，China)

The paper offers to the pipeline network-based carbon storage network design problems. By combining the characteristics of the pipeline with the minimum spanning tree(MST) method，the paper establishes the carbon storage network design model with using a continuous-node MST method considering the node output. Encoding the continuous-node of location，and adopting genetic algorithm to solve our model，we can achieve the minimum spanning tree with adding new node. The experiment，designing Shanghai’s carbon storage network，shows that the MST network with continuous-node is better than that without continuous-node. The experiment about the crossover probability，mutation probability and the collection node length coding of genetic algorithms，shows respectively influence on the results from them.

CCS；carbon storage；minimum spanning tree；genetic algorithm；pipeline network

1000-1832(2016)03-0067-07

2015-03-17

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71471109)；交通運(yùn)輸部科技項(xiàng)目(2015328810160)；上海市科委科研計(jì)劃項(xiàng)目(14DZ2280200，14511107402)；上海市教委科研創(chuàng)新項(xiàng)目(14YZ100)；上海市曙光計(jì)劃項(xiàng)目(13SG48)；上海市科委科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃項(xiàng)目(14170501500)；上海市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(15ZR1420200)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(15YJC630145，15YJC630059)；上海海事大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(2014ycx013).

尹宇起(1991—)，男，碩士研究生，主要從事綠色物流、管道運(yùn)輸研究；胡志華(1977—)，男，博士，副教授，主要從事港航與物流運(yùn)作優(yōu)化、社會(huì)科學(xué)計(jì)算實(shí)驗(yàn)、計(jì)算智能研究.

U 172[學(xué)科代碼]520·60

A

[DOI]10.16163/j.cnki.22-1123/n.2016.03.013