基于运输偏好的危险品设施选址案例研究外文翻译资料

 2022-08-02 14:01:51

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J. Mod. Transport. (2019) 27(4) :317–333

基于运输偏好的危险品设施选址案例研究

Babak Mehran bull; Musharraf Ahmad Khanbull; Mina Mehran bull; Hyukjae Rohbull; Satish Sharma

摘要：本文提出了一种方法来评估和排序潜在的危险物质处理设施(危险品)场所。这种方法将危险品路线规划纳入设施选址考虑因素，同时考虑运输偏好和挑战。目标区域被划分成更小的区域，这些区域代表一个可能的危险品设施。包括铁路、公路的多式联运方式会被考虑到危险品运输中。每个区域都根据其可达性从一组选定的利益点(POIs)进行评估，这些利益点被定义为运输危险品的潜在起点/终点。每个POI和潜在区域之间的最短路径是基于一个成本函数进行评估的，该函数可以容纳多个标准来确定每个潜在区域的相关负效用。最后，根据分区的累积负效用评分对其进行排序。本文提出的分析方法是定量的，同时具有足够的灵活性，可以包含主观标准。以加拿大萨斯喀彻温省为例，说明了所提出方法在确定危险物质设施(例如核设施)最佳位置方面的应用。评估三种场景:(1)对所有网络段和POI进行同等处理，(2)根据功能分类对网络段进行排序，而对POIs进行同等处理，(3)根据功能分类对网络段进行排序，并对特定的POI进行优先级排序。

关键词：危险品运输 选址 路线规划 最短路径分析

1 引言

危险品处理设施选址是一个多学科的过程，旨在满足不同利益相关者的需要和利益，包括公众和政治、卫生、交通和环境当局。危险品设施的例子包括核电厂、使用核材料的医疗和研究设施、化工厂和炼油厂。选址过程通常被认为是一个多目标优化问题，因为利益相关者可能有不同甚至矛盾的需求和利益。运输挑战和偏好是危险品设施选址过程中的主要决定因素之一。有效的运输网络对于(1)建筑材料、(2)机械部件和机械、(3)危险品材料的无缝和安全运输，以及在发生事故时提供应急服务至关重要。

根据危险品设施的类型，只要设施在运行，危险材料的运输可能会在特定地点和设施之间定期进行。例如，在核燃料制造设施的情况下，原料从供应地点(例如铀矿)运至设施场址，而制造的燃料从设施场址运至需要的地方(例如核电厂和研究反应堆)。虽然运输路线的一端通常是危险品设施，另一端可能在不同的地点，如另一个城市、省份甚至国家。因此，通常有一组特定的“感兴趣点”(POIs)，这些点应该可以通过地面运输网络从危险品设施进入并与之连接。此类POIs的例子包括附近的城市中心、多式联运货运终点站以及跨省和国际边界的高速公路位置。因此，路径规划对危险品设施的选址有重要影响。

危险品的运输受到地方和国家法规的严格管制[1]，如1992年《危险货物运输法》中关于危险货物运输的规定[2]，以及国际法规和管理机构，如国际原子能机构(原子能机构)关于核材料的规定[3]。危险品路线规划的首要步骤之一是运输风险评估，这对于减轻任何潜在的运输相关事件的影响是至关重要的。危险品运输路线应能容纳特定的重量和尺寸(如货物和车辆)，具有最低的拥堵程度，良好的道路安全记录，最好远离人口中心、水体和公园等敏感区域。因此，危险品路径规划提供了一个机会，以尽量减少时间，公众和环境可能会暴露在危险材料(即，接触)。

本文选址分析方法提出了识别和排序任何有害物质设施的潜在区域通过识别预定义POIs之间的路线用最小的负效用和潜在区域的可访问性,偏好,和适用性的路线在多通道网络包括公路和铁路。该方法的独特之处在于，它将路径规划纳入了危险品设施选址过程。在简要的文献回顾之后，对所提出的方法进行了描述。接下来，以加拿大萨斯喀彻温省为例，介绍了几个案例研究，展示了确定危险品设施(例如核设施)最佳位置的方法的应用，并对分析结果进行了讨论。最后一部分是本文的结论和未来的研究方向。

2 文献综述

危险品路径规划有多种方法和选择标准。所有这些方法的共同点是在安全与运输危险品的成本之间进行权衡。由于对公共安全的解释各不相同，各机构都制定了维护公共安全的具体措施。这样的权衡导致了各种危险品运输路线的选择方法，以保持安全的需要[4]。

确定危险品最佳运输路线的一种常用方法是通过定性和主观的调查。在这种方法中[5]，成立了一个多学科委员会，根据各委员会成员的优先次序和专门知识审查和确定适当的路线。可以考虑各种因素，如交通量、碰撞率、道路分类、邻近的土地用途和危险物的类型。针对危险品路径选择过程中存在的模糊性和不确定性，提出了一种基于D数的危险品路径规划方法[6,7]。在D数法中，主要考虑了三个标准，即、运输成本、运输风险和应急响应。根据这些标准的组合对每一段道路进行评分，并通过识别得分较高的路线来找出运输危险品的最佳路线。一些工作[8,9]将多目标优化方法应用到危险品路径规划中。该方法利用数学方法求解多目标优化方程，根据目标集确定最佳路径。Ma[10]利用多目标遗传算法(GA)，寻找不确定风险和旅行时间下的最优危险品运输路线。在另一项研究中，Ma[11]等人提出了一种基于遗传算法和基于神经网络的多目标优化算法，在考虑随机运输风险和出行时间的情况下，寻找最优帕累托最优危险品运输路线的路径筛选模型。其他研究[12]建议使用“灾难避免模型”来进行危险物质路线规划，重点关注最坏的情况，以及一旦发生事故可能对公众和环境造成的不利影响。Rocchi等人[13]结合不同的标准和重量因素来确定最佳的危险品运输路线。每个标准的权重因子反映了风险水平和控制每个标准带来的风险的难度。潜在的运输路线是根据其风险评分来确定最佳路线的。

本研究的另一个重要方面是选址过程的优化。利用基于地理信息系统(GIS)的空间数据分析方法，寻找应急服务[14,15]和固体废物填埋场[16]的最佳位置。Kazemi等人[17]使用GIS来确定基于旅行时间的最佳消防站位置。其他消防局服务的选址方法包括使用层次分析法和多准则决策[18]，以及优化算法，如蚁群优化、遗传算法和模糊多目标分析[19,20]。这一领域的现有研究主要集中在应急服务和消防站等设施上。只有少数研究试图解决危险品设施选址问题。例如，利用地图代数来确定核废料设施的选址[21]，以及利用基于GIS的多准则决策分析来评估新的发电地点[22]和危险废物填埋场[23]的选址。

在本研究中，我们提出了一种定量的方法来确定和评估危险物质的最佳运输路线，在此基础上，任何危险物质设施的潜在地点可以根据其相关的负效用进行排序，并在此过程中逐步应用不同的标准。所提出的方法是直接和灵活的，因为它可以在选址过程中容纳各种标准，并允许对特定的地点、POIs和路由属性进行优先处理。

3 方法论

本研究提出的分析方法采用成本最小化算法(如最短路径算法)，为危险品设施寻找POIs和潜在区域之间的最优运输路线。假设在可能发生事故的情况下，最小化跨运输路线的成本函数将导致对公众和环境相关风险的暴露最小化。在这方面，成本函数表示用于运输危险品的路线的负效用。分析步骤如图1所示。

3.1 步骤1：网络要素识别

以一个危险品设施划分成的一个网络的小区域为目标区域。根据项目的范围和喜好，可以采用不同的分区计划，例如不同尺寸的矩形地带。

每个区域由其地理形心表示。不可行或敏感的地区，如水体和公园，可以排除在分析。可以定义所需的缓冲区距离，以分别排除敏感区域和不可行的区域。如前所述，POIs被定义为应该可以从设施站点访问并连接到设施站点的重要点。所需的POIs数量是根据项目的实际需要和短期、中期和长期的规划目标来定义的。在本研究中，我们考虑了一个包含铁路和公路的多式联运网络来运输危险品。只有在多式联运货运站才能实现公路和铁路的换乘。本文所称的“网络”是指包括多式联运货运站在内的公路和铁路的联合网络，而“段”则包括公路和铁路两部分，但另有规定的除外。为了评估POIs和潜在区域之间的连接性，需要一个感兴趣区域的数字地图，其中包含道路、铁路段和多式联运货运终端的详细信息。该方法中的网络分析任务可以使用任何能够执行网络和空间分析(包括最短路径分析)的GIS数据分析工具来处理。

3.2 步骤2 网络分析

在危险品运输规划过程中，可以考虑不同类型的准则。例如，公路路段可能比主干道更受欢迎，因为它们不那么拥挤，交叉口的数量也少得多。同样，远离人口中心和敏感地区的路段可能是首选。同样，铁路可能比公路更受欢迎，因为铁路有更好的安全记录和额外的承重能力。需要的属性应该分配给网络中的每个公路和铁路段。这些属性的例子包括公路和铁路类别、路面条件、长度、几何形状、承载能力、横向和纵向间隙、与人口中心的距离、与应急服务的距离、与多式联运终端机的连接等。因此，需要进行空间分析，确定POIs与网络中潜在区域之间的所有可行路径。确定的可行路线必须记录下来以便进一步分析。

3.3 步骤3 成本函数的赋值

成本函数结合了所有的路径选择准则和权重因子，代表了每个准则的重要性。成本函数是分配给网络各部分的最重要的特性。每条可行路径由许多具有不同特征的小段组成。根据各路段的成本函数值，对所有可行路线进行评价。(1)式(1)给出了分段s的线性代价函数(cs)，并考虑了分段的n个属性(fj)。每个属性的重要性由期望的权重因子(alpha;j)表示:

(1)

根据项目目标和优先级，可以考虑使用不同的功能形式来组合多个标准。权重因子是根据各路段属性在路径选择分析中的显著性来确定的，可以通过实地观察或通过调查问卷征求专家意见来估算。

3.4 步骤4：成本最小化算法

对于每个区域，使用最短路径算法，根据分配给各路径段的代价函数值，对区域质心与各POI之间的所有可行路径进行评估。对于区域i和POIj，由q段组成的最短路径(SPij)上的代价由方程(2)将分配给每个段(CS)的代价函数的值累加估计得到:

(2)

如式(3)所示，给定m为POIs的个数，计算i区(DUSi)的负效用分数为从所有POIs到i区质心沿最短路径(SPij)的代价之和。应用对数变换平滑DUS值在不同区域的变化:

(3)

3.5 步骤5：潜在区排序

在前一步中估计的负效用值被分配到每个区域。为了使负效用得分在相似的量表内具有可比性，提出了如式(4)所示的归一化过程来估计每个区域的调整后的负效用得分(ADUSi)，该数值在0到100之间:

(4)

在式(4)中，min{DUSi}和max{DUSi}分别是所有区域估计的最低和最高的负效用值。调整后的反效用评分被分配到每个区域，并作为评估区域是否适合作为危险物质设施的潜在场所的基础。采用适当的颜色编码方案，根据调整后的负效用值，直观地表示每个潜在区域。最后的结果可以用热图来表示。

4 分析方法的应用

本文所提出的分析方法用于确定加拿大萨斯喀彻温省的一个危险物质设施(例如一个核设施)的最佳场址。

如图2所示，采用了国家地形测绘系统(NTS)[24]，该系统提供了一个基于经纬度的高效网格系统，将萨斯喀彻温省的地图划分为潜在区域，每个区域代表一个设施的候选站点。总共确定了722个区域。每个区域由其在地图上标识的形心表示。应当指出，许多地区作为哈扎马特设施所在地可能是不可行的，因为它们邻近公园和水体等环境敏感地区，因此在分析中被排除。在NTS层上覆盖排斥层，标记和排除不可行区。在不可行区周围考虑10公里的缓冲距离以扩大禁区。

为了便于演示，萨斯喀彻温省的13个地点被确定为POIs。POIs 1和2分别在里贾纳和萨斯卡通这两个代表多式联运货运终端的城市中被确定，这表明公路和铁路之间存在可行的危险品转运点。考虑中的多式联运码头包括位于萨斯卡通的加拿大国家铁路(CNR)货运站和位于里贾纳的全球运输中心(GTH)货运站。在马尼托巴省的省际公路和铁路沿线(1号公路、16号公路和沿两条公路的相邻铁路)和亚伯达省边界(1号公路、7号公路、16号公路和沿1号公路和16号公路的相邻铁路)考虑了POIs 3至11号公路。最后，分别在39号公路(过境点)和39号公路相邻的铁路过境点考虑了POIs 12和13。由于铁路和公路上的POIs位置非常接近，因此不可能单独显示此类POIs。因此，图2中使用附加标签表示重叠的POIs。确定的POIs被认为是运输危险品到萨斯喀彻温省潜在区域的旅行(卡车或火车)的潜在起点/终点，该区域被认为是危险品设施所在地。

使用萨斯喀彻温省的国家公路网(NRN)[25]和国家铁路网(NRWN)空间数据作为网络分析的基本数据集。假定NRWN[26]和多式联运货运站可用于危险品运输，不论其所有权、业务或法律地位如何。NRN层包含路段的详细数据，如路段长度、功能分类、路面类型等重要信息。NRWN包含关于铁路的详细信息，如运营轨道和货运或客运类别。

这里用三个案例来证明前文所述方法的应用：(1)案例一:所有的片段(例如公路和铁路片段)和POIs都是同等对待的。(2)第二种情况:根据功能类别对路段进行排序，而POIs是同等对待的;(3)第三种情况:根据功能类别对路段进

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