突发水污染应急处置技术方案动态生成模型及决策支持软件系统

2017-04-24 10:02:34 3

  1 引言

  近年来,世界各大流域水污染事件频发,引发了全世界的关注,特别是在中国、印度等发展中国家.我国学者对突发水污染事件应急决策管理进行了大量的研究,主要集中在应急预警、风险决策管理两个方面.其中,完善、科学的应急预案在污染事故响应阶段能发挥巨大的作用.在当前的突发水污染应急机制下,应急预案编制和研究主要在应急管理领域,各级政府已经发布了各类应急管理行政预案,而具体指导应急处置工程实施操作的技术预案则十分匮乏.

  与行政预案相对稳定不同,不同的污染情景所需要采用的应急处置技术及相应的应急材料物资装备等都会有巨大差异.在技术预案编制过程中只可能依据典型污染情景提出应急处置操作路线,不可能穷尽所有可能情景.有必要建立一个技术预案和技术方案的动态生成系统,来解决此问题.如何选择最适宜的应急处置技术及应急处置材料,集合专家知识经验确定工程实施操作和运行参数,都是在技术预案和技术方案制定过程中需要考虑的关键问题,将为污染事件的快速处置提供科学的决策支持.

  当前,应急处置技术筛选的问题开始得到关注,近两年出现了少量的文献报道.如Shi等于2014年将基于层次分析法的群决策技术用于山西长治浊漳河苯胺污染事件的应急处置技术筛选中,取得了一定的效果.Liu等提出了模糊灰度相关分析方法(GRA)对应急处置技术进行智能筛选,Liu等建立了基于差异驱动的多重CBR算法(MCBR)进行应急处置材料筛选的方法.他们结合历史案例库充分利用宝贵的历史案例处置经验,初步提出了可行的应急处置技术筛选评价方法.然而,围绕应急处置技术预案编制和应急处置技术方案生成,构建完整的决策支持模型体系和软件系统的研究尚未见报道.

  基于此,本文建立基于“相似历史案例筛选→应急处置技术筛选→应急处置材料筛选”的“三步筛选法”框架的技术预案和技术方案的动态生成系统,开发决策支持系统平台,并依据2011年浙江建德新安江苯酚污染历史事件进行测试应用,以期为响应者实施突发水污染应急处置工程提供决策支持,并在方法学上丰富应急响应阶段的应急管理工具.

  2 三步筛选法决策模型

  2.1 模型整体介绍

  应急处置技术预案(方案)可拆分为“案例-技术-材料”3个子系统,建立“相似历史案例筛选→应急处置技术筛选→应急处置材料筛选”的“三步筛选法”框架.三步筛选法决策模型思路清晰、可操作性强,其框架结构如图 1所示,技术路线及可采用的决策模型归纳梳理如下.

  图 1三步筛选法决策模型框架

  第1步:相似历史案例筛选.输入污染事件的基本信息,如污染物类型、污染物来源、污染物超标倍数、与下游取水口距离等,从案例库中匹配相似度最高的1个或几个历史案例,从这几个案例中提取所采用的应急处置技术作为输出结果.可用于相似历史案例筛选的模型和方法有基于案例的推理技术(CBR)、层次分析法(AHP)等.

  第2步:应急处置技术筛选.将可能采用的应急处置技术(即第1步的输出结果)作为这一步的输入,对这些应急处置技术进行再次筛选、排序和评估,最终输出优选排序结果.可用于水污染应急处置技术筛选的方法有AHP、模糊综合评价法(FCE)、多属性决策方法(MADM)等.

  第3步:应急处置材料筛选.输入污染事件的相关监测数据,如污染物超标倍数、水流速度等,对待使用应急处置技术中所需要的应急处置材料进行进一步的深度筛选,从材料库中选取最适宜的应急处置材料,最终输出最适宜的应急处置材料的组合.可用于应急处置材料筛选的模型和方法有AHP、CBR、FCE等.

  2.2 模型分步介绍

  2.2.1 第1步:相似历史案例筛选

  相似历史案例筛选,即在诸多成功的历史案例中通过某种方法筛选出与当前污染事件最相似的一个或几个案例,以借鉴其应急处置的方法和经验.要完成相似历史案例的筛选,需根据历史上突发水污染事件的资料,首先设定对筛选影响较大的属性指标,建立水污染应急处置技术筛选历史案例库框架结构,然后通过整理归纳,建立水污染应急处置技术筛选历史案例库.历史案例库框架形式如表 1所示.

  表 1 水污染应急处置技术筛选历史案例库框架结构

  水污染应急处置历史案例库建立以后,当污染事件突然发生时,在筛选平台系统的相似历史案例筛选界面中快速输入污染事件的各属性指标值,运行系统,即可应用系统内置的数学模型迅速地从历史案例库中筛选出几个与污染事件相似度最高的历史案例,并可依相似度大小对其进行优劣排序,这些案例即可为当前污染事件提供最有价值的参考.从这些相似历史案例中提取出所应用的应急处置技术,即可为下一步的应急处置技术筛选做好充分的准备.

  在以往的相似历史案例筛选研究中,Guo等用CBR算法建立了危险化学品泄露事故的应急决策支持系统;靖可等做了基于整体优势度的应急救援案例推理决策;袁晓芳等研究了基于CBR算法的煤矿瓦斯预警支持系统.近年来,随着对水污染应急处置相似历史案例筛选研究的不断深入,诸多专家和学者对传统的方法进行了各种改进,又探索出多种新的复合筛选方法.如将熵权法、G1法等融入到CBR法或层次分析法之中,取得了一系列的研究成果.

  2.2.2 第2步:应急处置技术筛选

  对第1步筛选出的几种应急处置技术进行可行性、经济性及适用性分析,从中提取应急处置技术信息,基于技术库,建立筛选评估指标体系,划分应急处置技术决策层次结构,一般情况下分为目标层、准则层、指标层和方案层4个层次(图 2).基于此层次结构,从模型库中选用筛选模型,对方案层中的应急处置技术进行最终的优劣排序,根据决策者的决策确定出在新的污染事件中待使用的应急处置技术.

  图 2应急处置技术决策层次结构()

  在以往的水污染应急处置技术筛选研究中,吴华军采用综合多属性决策分析法,对河流水污染控制方案进行了筛选研究;Shi等利用基于层次分析法的群决策方法对山西长治浊漳河苯胺污染事件的应急处置技术进行筛选;曲建华等构建了基于威胁度判定的应急处置技术筛选和评估模型,并通过广西龙江镉污染事故实例对评估模型进行了验证分析.这些研究均取得了一定的成果.

  2.2.3 第3步:应急处置材料筛选

  水污染应急处置技术确定之后,必然要用到应急处置材料.目前,常用的水污染应急处置技术有吸附、混凝、氧化、中和等多种,而每一种技术中又包含多种应急材料.例如,对于吸附技术来说,吸附材料中包括活性炭、活性氧化铝、硅藻土等多种;而对于混凝技术,混凝材料则更多,大体上可分为有机混凝剂和无机混凝剂两大类.事实上,大多数情况下,会将两种或两种以上技术一起配合使用,也就是说,在应急时要同时使用两类或两类以上的应急处置材料.当污染事件突然发生且应急处置技术已经确定时,如何从诸多的应急处置材料中快速而准确地筛选出最适宜当前污染事件和应急处置技术的处置材料或材料组合,以往基本上是靠专家及决策者的经验或简单的现场实验来确定,主观性较强.建立客观的应急处置材料筛选方法和模型是目前水污染应急处置的迫切需要,是水污染应急处置值得深入研究的课题.

  目前的应急材料筛选基本上是通过试验测试对比处理效果,缺少系统的水污染应急处置材料筛选的决策模型.Liu等结合水污染事件均存在差异性这一显著特点,采用基于差异驱动的案例修正策略(DDRS),建立基于差异驱动修正策略的多重CBR模型(DDRS-MCBR),对应急处置技术中可采用的应急处置材料进行了深度筛选.

  2.3 应急处置技术方案动态生成模型群组示例

  在上面的框架下,选择适宜的筛选算法/方法,构建一个突发水污染应急处置工程实施的CBR-MADM-MCBR三步筛选法模型群(图 3):第1步,应用基于熵权G1法的CBR筛选方法从案例库中筛选出相似案例,从中提取所采用的应急处置技术;第2步,利用区间三角模糊多属性决策模型(ITF-MADM), 对第1步中所筛选出来的应急处置技术进行进一步的筛选和评估;第3步,应用基于差异驱动修正策略的多重CBR模型,对第2步中所筛选出来的应急处置材料进行深度筛选和决策.应用三步筛选法,首先可以通过CBR模型对相似案例进行初步筛选来大幅降低MADM技术筛选矩阵的空间维度,同时避免数据冗余的情况,大大提升了应急处置技术筛选的速度和效率;其次,可以从诸多的应急处置材料中筛选出最适合于当前污染事件的材料,从而大大提高应急处置效果.

  图 3应急处置技术方案动态生成模型群组示例

  3 决策支持系统平台开发

  进一步,基于Visual Studio平台和C#语言,分别开发了B/S和C/S两个版本的“突发水污染应急处置决策支持系统”,适用于不同的网络环境和应急决策环境.数据库采用SQL Server 2008,系统数据流程见图 4.

  图 4突发水污染应急处置决策支持系统中技术预案生成数据流程图

  该系统由相似历史案例筛选平台、应急处置技术筛选平台、应急处置材料筛选平台3个核心业务模块组成.当污染事件发生时,立即进入相似历史案例筛选平台,根据污染事件的特征属性进行相似历史案例筛选,从最相似的几个历史案例中提取出所采用的应急处置技术;再进入应急处置技术筛选平台,对待选应急处置技术进行筛选、评估和决策;应急处置技术确定后,迅速输入污染事件的水文信息,进行所需应急处置材料的筛选.

  4 案例分析

  2011年6月4日,浙江省建德境内杭新景高速公路,一辆装载31 t苯酚的槽罐车发生交通事故,因时逢该区域内暴雨影响,导致约有20 t苯酚泄漏随地表雨水流入新安江中,造成部分水体受到污染.事故发生后,桐庐县和富阳市的5个水厂停止供水,这5个水厂总计供水能力约为30.9万t·d-1,共计涉及55.22万居民用水.这是一起因危险化学品运输交通事故引发的严重水污染事件,对当地居民正常生产、生活用水造成重大影响.本文提出的水污染应急处置技术的CBR-MADM-MCBR三步筛选法以该案例进行验证分析.

  4.1 第1步:相似历史案例的筛选和决策

  这一步采用基于熵权G1法的CBR相似历史案例筛选方法,该方法的基本步骤如下.

  步骤1:建立污染事件与历史案例属性指标矩阵(1).具体属性指标包括:污染物的类型、污染物的来源、污染物的超标倍数、与下游取水口的距离、污染物的毒性、污染物的危险性、污染物的稳定性、污染物的溶解性、污染物的挥发性.制定各指标分级标准及赋值标准方案,共分为3种类型,每种类型各取1个代表指标给出其分级及赋值标准方案.其中,第1种类型为案例与污染事件的指标值是否相同,若相同指标值取1,若不相同则取0;第2种和第3种类型分别为定性指标和定量指标,其分级及赋值标准见表 2和表 3.依此对各案例的各属性指标分别进行赋值,构建矩阵(2).

  (1)

  (2)

  表 2 污染物毒性分级及赋值

  表 3 污染物超标倍数分级及赋值

  式中,vij为第i个评价对象中的第j项指标的数值(i=1, 2, …, m; j=1, 2, …, n)

  步骤2:应用最近相邻策略案例检索的模型公式(3)计算各个案例的相似度结果见表 4.将案例相似度按照由高到低排序:案例9>案例15>案例1>…….与污染事件相似度高于75%的案例共有11个,从这11个案例当中提取出3种应急处置技术,分别为案例9、案例15、案例35等案例中所应用的“活性炭坝吸附拦截技术”,案例1、案例29等案例中所应用的“筑坝拦截、投放稻草帘吸附技术”,以及案例19中应用的“投加石灰、筑活性炭坝拦截技术”.

  表 4 相似历史案例筛选结果

  (3)

  式中,SIMi的取值范围为[0, 1],且SIMi的值越大表示案例与污染事件的相似程度越高;ωj为第j个指标的熵权G1法权重.

  4.2 第2步:应急处置技术的筛选和决策

  将从第1步筛选结果中提取出的应急处置技术作为第2步应急处置技术筛选的方案,置于决策层次结构的方案层.基于技术库,并依据应急处置技术决策层次划分结构和指标体系(图 2),应用基于TOPSIS的ITF-MADM模型对应急处置技术进行最终排序和决策.决策步骤如下(刘仁涛,2015).

  步骤1:根据备选技术方案集和筛选指标体系,构造ITF-MADM决策矩阵,并对其进行规范化处理。设决策方案集为X=x1, x2, …, xm, 决策属性集为F=f1, f2, …, fn, 决策者集为D=d1, d2, …, dk.设决策者dk利用区间三角模糊数形式对方案xi的属性fj给出评价值

  , 从而构成了第k个决策者的决策矩阵:

  (4)

  经初步筛选得到的备选技术方案集为:x1为活性炭坝吸附拦截技术,x2为筑坝拦截、投放稻草帘吸附技术,x3为投加石灰、筑活性炭坝拦截技术.在决策模型指标体系中,共包含了11项属性指标(图 2指标层).其中,应急处置技术处置效果、应急处置技术实施的依托条件和公众的接受程度这3项指标为越大越优型指标,其余为越小越优型指标.决策专家集指定3位专家d1、d2和d3.经3位专家对各方案指标打分,得到评价决策矩阵,并用区间三角模糊数表示评价信息.以其中一名专家为例,给出评价决策矩阵的转置形式(式(5)),其中,行向量代表各属性指标,列向量对应3种备选技术.

  (5)

  步骤2:计算各个方案的相对贴近度di(k)(式(6)),根据相对贴近度di(k)大小对方案进行排序并择优.

  (6)

  式中,di+为各方案与正理想方案之间的距离;di-为各方案与负理想方案之间的距离。其中,正负理想方案分别定义为rj+=[1, 1, 1, 1, 1], rj-=[0, 0, 0, 0, 0].

  根据式(6)计算得到3位专家决策各方案的相对贴近度矩阵(行向量代表专家,列向量代表备选方案):

  (7)

  步骤3:群体决策方案的集结,具体公式见式(8).根据式(8)计算得到群决策集结方案的评价结果为Zi=(0.6867, 0.5680, 0.7601)(表 5).从评价结果可以得出,备选的3种应急处置技术的优劣排序为:技术3>技术1>技术2.由计算结果可知,最适合2011年浙江建德新安江苯酚污染事件的应急处置技术为投加石灰、筑活性炭坝拦截技术.

  (8)

  (9)

  表 5 应急处置技术筛选结果

  式中, αk为第k位专家的权重.

  4.3 第3步:应急处置材料的筛选和决策

  应急处置技术筛选的结果为投加石灰、筑活性炭坝拦截技术.而在实际应用中,与单纯投加一种混凝剂相比,采用无机混凝剂与有机混凝剂相结合的方式能取得更好的处置效果.因此,在这一步,将以“活性炭+无机混凝剂+有机混凝剂”的组合方式为例对应急处置材料进行进一步的筛选.筛选模型采用基于差异驱动修正策略的多重CBR模型(DDRS-MCBR),其工作流程见图 5.

  图 5基于差异驱动案例修正策略的多重CBR模型工作流程图

  模型步骤如下:①建立材料库和材料工况库;②从材料工况库中筛选出与污染事件相似度最大的工况,具体见表 6;③应用基于差异驱动的修正策略(DDRS)对最相似工况的解决方案进行修正.输出最终的修正结果,即最终的解决方案,具体见表 7.

  表 6 污染事件与最相似工况的特征向量值

  表 7 应急处置材料筛选结果

  4.4 技术方案框架生成

  最后生成技术方案框架,在该污染情景和工况下,采用投加无机和有机混凝剂、筑活性炭坝拦截技术,和椰壳炭+聚合氯化铁+聚丙烯酰胺材料,用于最终的应急决策,指导应急处置工程实施.整个过程汇集3位应急处置专家进行群决策,在0.5 h内,生成应急处置工程实施的技术路线,即技术方案.此外,本系统可在不同典型工况下生成大量应急处置技术预案.具体参见污水宝商城资料或http://www.dowater.com更多相关技术文档。

  5 结论

  目前,在环境污染应急处置的研究中,主要集中于相似历史案例的筛选,近年来开始研究应急处置技术的筛选,然而,关于应急处置材料筛选的研究却几乎是空白.本文将应急处置的核心(应急处置技术筛选)向前延伸至相似历史案例筛选,向后延伸至应急处置材料筛选,并将三者结合起来,综合考虑整个应急处置过程,建立基于“相似历史案例筛选→应急处置技术筛选→应急处置材料筛选”的“三步筛选法”框架.通过实例验证该方法体系的科学性和可行性,得到了较为满意的结果.在专家系统人工智能的指导下,最大可能地避免了决策者的主观局限性,为水污染应急处置提高了效率和处置效果.该统一框架的建立将为响应者实施突发水污染应急处置工程提供强有力的决策支持,在方法学上可丰富响应阶段的应急管理工具.

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