警报接收端优化部署

工程科学学报，第37卷，第12期：1667-1675,2015年12月 Chinese Journal of Engineering,Vol.37,No.12:1667-1675,December 2015 D0l:10.13374/j.issn2095-9389.2015.12.020:http://journals..ustb.edu.cn 警报接收端优化部署 盖文妹12》，蒋仲安”四，邓云峰》，李竞》，杜焱” 1)北京科技大学土木与环境工程学院，北京1000832)国家行政学院，北京100089 3)中国安全科学生产研究院，北京100012 ☒通信作者，E-mail:jal963@263.nct 摘要基于个体脆弱性模型将毒气扩散场景下人员疏散过程中的个人风险量化，并根据警报传播和人员跃迁规律求解不 同警报接收端部署比例下的个人风险.运用运筹学中图论及多目标优化方法建立高含硫井场警报接收端部署双目标优化模 型，并基于贪心算法思想提出求解该模型的实用算法，从而获得模型的较好非劣解。以某山区高含硫井场应急预警通知项目 为例，通过程序运算得到该井场警报接收端部署子区域的边界及对应的部署比例.分析表明，在降低部署成本及缓解道路拥 塞水平方面，该优化部署方法比传统的平均部署方法更具优越性. 关键词安全工程：警报系统：部署：多目标优化模型：贪心策略：天然气井 分类号X931:X913.1 Optimized placement of indoor alarm receiving terminals GAI Wen-mei,JIANG Zhong-an,DENG Yun-feng?,LI Jing,DU Yan 1)School of Civil and Environmental Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)Chinese Academy of Government,Beijing 100089,China 3)China Academy of Safety Science and Technology,Beijing 100012,China Corresponding author,E-mail:jzal963@263.net ABSTRACT Individual risks in evacuation under toxic gas diffusion conditions were quantified on the basis of the human vulnerabil- ity model.The alert communication and people transition laws were used to determine individual risks at different deployment ratios of alert receiving devices.A bi-objective mathematical model of deployment for alert receiving devices around natural gas wells in opera- tion was built by the graph theory and multi-objective optimization method,and based on the greedy algorithm a practical algorithm was introduced to solve a better non-inferior solution of the model.Finally,taking the emergency warning project of a montanic gas well as an example,the border of deployment sub-regions and the corresponding deployment proportion were achieved by program computa- tion.The results show that,for the same risk mitigation goals,this method has a better economy than the average deployment method in reducing deployment costs and relieving road congestion. KEY WORDS safety engineering:warning systems:placement:multi-objective optimization models:greedy strategies;natural gas wells 近年来，中国含疏气田勘探开发的安全生产形势有效应对此类突发事件对于减少人员伤亡和经济损失 严峻，相继发生几起重特大井喷失控、硫化氢中毒事 尤为重要-.目前世界上许多国家都把广播作为政 故，给社会带来了严重不良影响，建立高效预警机制并 府应急系统中一个重要通道，而应急广播收音机则是 收稿日期：2014-0605 基金项目：国家自然科学基金资助项目(71173198,91324017,71103162)：国家科技支撑计划资助项目(2012BAK03B05:2012BAK20B02):中国 安全生产科学研究院基本科研项目“移动群载波应急报警广播系统研制开发”资助顶目(2014JBKY02）

工程科学学报，第 37 卷，第 12 期: 1667--1675，2015 年 12 月 Chinese Journal of Engineering，Vol． 37，No． 12: 1667--1675，December 2015 DOI: 10． 13374 /j． issn2095--9389． 2015． 12． 020; http: / /journals． ustb． edu． cn 警报接收端优化部署 盖文妹1，2) ，蒋仲安1) ，邓云峰2) ，李 竞3) ，杜 焱1) 1) 北京科技大学土木与环境工程学院，北京 100083 2) 国家行政学院，北京 100089 3) 中国安全科学生产研究院，北京 100012  通信作者，E-mail: jza1963@ 263． net 摘 要 基于个体脆弱性模型将毒气扩散场景下人员疏散过程中的个人风险量化，并根据警报传播和人员跃迁规律求解不 同警报接收端部署比例下的个人风险． 运用运筹学中图论及多目标优化方法建立高含硫井场警报接收端部署双目标优化模 型，并基于贪心算法思想提出求解该模型的实用算法，从而获得模型的较好非劣解． 以某山区高含硫井场应急预警通知项目 为例，通过程序运算得到该井场警报接收端部署子区域的边界及对应的部署比例． 分析表明，在降低部署成本及缓解道路拥 塞水平方面，该优化部署方法比传统的平均部署方法更具优越性． 关键词 安全工程; 警报系统; 部署; 多目标优化模型; 贪心策略; 天然气井 分类号 X931; X913. 1 Optimized placement of indoor alarm receiving terminals GAI Wen-mei1，2) ，JIANG Zhong-an1)  ，DENG Yun-feng2) ，LI Jing3) ，DU Yan1) 1) School of Civil and Environmental Engineering，University of Science and Technology Beijing，Beijing 100083，China 2) Chinese Academy of Government，Beijing 100089，China 3) China Academy of Safety Science and Technology，Beijing 100012，China  Corresponding author，E-mail: jza1963@ 263． net ABSTＲACT Individual risks in evacuation under toxic gas diffusion conditions were quantified on the basis of the human vulnerabil￾ity model． The alert communication and people transition laws were used to determine individual risks at different deployment ratios of alert receiving devices． A bi-objective mathematical model of deployment for alert receiving devices around natural gas wells in opera￾tion was built by the graph theory and multi-objective optimization method，and based on the greedy algorithm a practical algorithm was introduced to solve a better non-inferior solution of the model． Finally，taking the emergency warning project of a montanic gas well as an example，the border of deployment sub-regions and the corresponding deployment proportion were achieved by program computa￾tion． The results show that，for the same risk mitigation goals，this method has a better economy than the average deployment method in reducing deployment costs and relieving road congestion． KEY WOＲDS safety engineering; warning systems; placement; multi-objective optimization models; greedy strategies; natural gas wells 收稿日期: 2014--06--05 基金项目: 国家自然科学基金资助项目( 71173198，91324017，71103162) ; 国家科技支撑计划资助项目( 2012BAK03B05; 2012BAK20B02) ; 中国 安全生产科学研究院基本科研项目“移动群载波应急报警广播系统研制开发”资助项目( 2014JBKY02) 近年来，中国含硫气田勘探开发的安全生产形势 严峻，相继发生几起重特大井喷失控、硫化氢中毒事 故，给社会带来了严重不良影响，建立高效预警机制并 有效应对此类突发事件对于减少人员伤亡和经济损失 尤为重要［1--3］． 目前世界上许多国家都把广播作为政 府应急系统中一个重要通道，而应急广播收音机则是

·1668 工程科学学报，第37卷，第12期 这些国家每一个家庭的标准配置，我国也将应急广播 1 体系建设列入“十二五”规划纲要.基于调频广播技 问题分析 术和广播数据系统(radio data system,RDS)技术的应 1.1警报传播与人员跃迁 急广播预警通知系统，由于具有成本节省、施工方便、 在井喷失控等重大工业突发事件中，疏散通常是 覆盖范围广、设备可按地理区域控制等优点，适于在高 确保人员安全的最彻底的应急保护措施，为快速有效 含硫井场地区推广四 的实施疏散，必须在一定时间内向可能受到影响的人 应急广播预警通知系统由调频广播发射端、调频 员发布警报，将疏散的相关信息传递给他们@.警报 基站和分布在居民室内的警报接收端组成，其中警报 信息的发布可以利用广播、电话、电视、互联网络、挨家 接收端内部含有地址信息，发射端通过含有地址信息 挨户通知等多种方式实现，不同的传播渠道在不同的 的调频信号控制警报接收端的开启与报警.警报接收 地理和社会背景下传播效果存在差异.由于我国含硫 端的部署是应急预警通知系统设计与优化的主要内容 井场多位于偏远山区，借助电视和互联网络发布警报 之一，警报接收端部署的优化在于根据井口周边居民 的方式因其成本过高而并不利于推广.此外，井喷事 的个人风险水平及企业自身经济条件，确定井口周边 故发生后人员疏散有时涉及上万户居民，如果通过电 警报接收端的部署范围、部署比例及安装位置，使企业 话逐一告知或是村干部挨家挨户通知的方式发布警报 职工和周围居民的个人风险降低至可接受水平，同时 其效率较低，影响整体疏散的效果.基于调频广播技 使总部署成本最低.“最坏假想事故情景”方法是国外 术和广播数据系统(DS)技术的应急广播通知系统因 土地安全规划中常采用的方法，目前国内多参照这一 其成本低廉、覆盖范围广且设备可按地理区域控制的 方法确定警报接收端的部署范围，并在这一范围内每 特点更适合高含硫井场地区预警机制的建设.系统原 户室内安装一台警报接收端，即“平均部署法”的。但 理图如图1所示. 这一方法的局限性在于所采用的经验模型不能充分考 应急广播警报传播并非直线的刺激一反应的过 虑人员疏散特点及警报通知的传播规律，因此难以同 程，居民从警报接收端接收到广播警报信息后还会经 时兼顾安全性和经济性这两方面的优化目标贝.对警 历对警报形成个人认识、决定是否相信警报、估计危险 是否涉及自己、决定是否采取疏散响应等过程.此外， 报接收端部署方案进行优化，一种方法是借助事故场 景模拟与人员疏散模拟对多种方案进行比较和优选， 居民接到警报信息后，通常会先通知亲属和朋友以确 定信息的正确性，即信息蔓延传播效应，因此那些未安 但这样的优化只能是在所考虑的有限几个方案中进 装警报接收端的住户也可能通过亲友、邻居等人的电 行；另一种方法是解析法，如规划论法，这种方法 话、短信、沿途喊叫等形式间接获得广播警报信息，并 可以给出问题的最优解，并根据情况变化迅速得出新 可能因此采取疏散行动0-”.令，表示从事故发生至 情况下的最优解.本文旨在利用多目标规划理论和解 安装有警报接收端的住户收到警报所需的时间，当！> 析方法建立能适应复杂事故场景和实现应急管理自动 。时，警报的传播与扩散过程可通过对S形曲线积分 化需要的警报接收端部署模型，并研究所建模型的特 运算得到，离散化警报传播与扩散时间后可采用以下 点和适用的算法，以期对警报接收端部署工作提供一 方程描述警报的传播曲线☒： 条新的思路 dn (t) 本文首先确定个人风险定量分析的方法，即根据 d出=ka(W()-n(0)]+ 警报传播规律确定疏散人员加载到路网中的方式，根 (1-AA2a2n(t）(N(t）-n())].(1) 据人员跃迁规律确定疏散人员的时空分布及在相应位 式中：N()为1时刻仍滞留在目标区域的人员总数与 置接触的有毒气体剂量，基于个体脆弱性模型计算人 该区应疏散人员总数之比，N(0)=1;n(t)表示t时刻 员在疏散过程中致死概率，从而得到个人风险水平. 仍滞留在目标区域的人员中收到警报的人员总数与该 然后以最小化平均个人风险水平和部署成本为优化目 区应疏散人员数之比：k表示在！时刻收到报警通知并 标建立警报接收端的部署模型，并分析求解该模型的 认识到其含义的人员比例；a,和a,分别为应急广播参 时间复杂度.为了从实际应用的角度解决警报接收端 数和信息扩散蔓延效率参数：入。入，和入，为其他通知 部署的双目标优化模型，并降低计算的复杂性，再根据 渠道对应急广播警报传播的影响系数，其中入。，入， ALARP准则对井场进行分区管理，并由此确定部署计 A2≥1. 划区的范围，通过引入贪心策略，将部署计划区划分为 研究表明，得到明确警报信息的人群中，仍有一定 若干部署子区域，从而提出一种求解所建模型的较好 比例的人员因为自身的某种原因继续做自己的事而不 可行解的算法.最后通过案例分析对本文提出的模型 参与疏散，假定该比例为b,:未获得明确警报信息的人 和算法进行测试. 群中，也有一定比例的人员因“看到附近许多人在疏

工程科学学报，第 37 卷，第 12 期 这些国家每一个家庭的标准配置，我国也将应急广播 体系建设列入“十二五”规划纲要［4］． 基于调频广播技 术和广播数据系统( radio data system，ＲDS) 技术的应 急广播预警通知系统，由于具有成本节省、施工方便、 覆盖范围广、设备可按地理区域控制等优点，适于在高 含硫井场地区推广［5］． 应急广播预警通知系统由调频广播发射端、调频 基站和分布在居民室内的警报接收端组成，其中警报 接收端内部含有地址信息，发射端通过含有地址信息 的调频信号控制警报接收端的开启与报警． 警报接收 端的部署是应急预警通知系统设计与优化的主要内容 之一，警报接收端部署的优化在于根据井口周边居民 的个人风险水平及企业自身经济条件，确定井口周边 警报接收端的部署范围、部署比例及安装位置，使企业 职工和周围居民的个人风险降低至可接受水平，同时 使总部署成本最低． “最坏假想事故情景”方法是国外 土地安全规划中常采用的方法，目前国内多参照这一 方法确定警报接收端的部署范围，并在这一范围内每 户室内安装一台警报接收端，即“平均部署法”［6］． 但 这一方法的局限性在于所采用的经验模型不能充分考 虑人员疏散特点及警报通知的传播规律，因此难以同 时兼顾安全性和经济性这两方面的优化目标［7］． 对警 报接收端部署方案进行优化，一种方法是借助事故场 景模拟与人员疏散模拟对多种方案进行比较和优选， 但这样的优化只能是在所考虑的有限几个方案中进 行; 另一种方法是解析法，如规划论法［8--9］，这种方法 可以给出问题的最优解，并根据情况变化迅速得出新 情况下的最优解． 本文旨在利用多目标规划理论和解 析方法建立能适应复杂事故场景和实现应急管理自动 化需要的警报接收端部署模型，并研究所建模型的特 点和适用的算法，以期对警报接收端部署工作提供一 条新的思路． 本文首先确定个人风险定量分析的方法，即根据 警报传播规律确定疏散人员加载到路网中的方式，根 据人员跃迁规律确定疏散人员的时空分布及在相应位 置接触的有毒气体剂量，基于个体脆弱性模型计算人 员在疏散过程中致死概率，从而得到个人风险水平． 然后以最小化平均个人风险水平和部署成本为优化目 标建立警报接收端的部署模型，并分析求解该模型的 时间复杂度． 为了从实际应用的角度解决警报接收端 部署的双目标优化模型，并降低计算的复杂性，再根据 ALAＲP 准则对井场进行分区管理，并由此确定部署计 划区的范围，通过引入贪心策略，将部署计划区划分为 若干部署子区域，从而提出一种求解所建模型的较好 可行解的算法． 最后通过案例分析对本文提出的模型 和算法进行测试． 1 问题分析 1. 1 警报传播与人员跃迁 在井喷失控等重大工业突发事件中，疏散通常是 确保人员安全的最彻底的应急保护措施，为快速有效 的实施疏散，必须在一定时间内向可能受到影响的人 员发布警报，将疏散的相关信息传递给他们［10］． 警报 信息的发布可以利用广播、电话、电视、互联网络、挨家 挨户通知等多种方式实现，不同的传播渠道在不同的 地理和社会背景下传播效果存在差异． 由于我国含硫 井场多位于偏远山区，借助电视和互联网络发布警报 的方式因其成本过高而并不利于推广． 此外，井喷事 故发生后人员疏散有时涉及上万户居民，如果通过电 话逐一告知或是村干部挨家挨户通知的方式发布警报 其效率较低，影响整体疏散的效果． 基于调频广播技 术和广播数据系统( ＲDS) 技术的应急广播通知系统因 其成本低廉、覆盖范围广且设备可按地理区域控制的 特点更适合高含硫井场地区预警机制的建设． 系统原 理图如图 1 所示． 应急广播警报传播并非直线的刺激—反应的过 程，居民从警报接收端接收到广播警报信息后还会经 历对警报形成个人认识、决定是否相信警报、估计危险 是否涉及自己、决定是否采取疏散响应等过程． 此外， 居民接到警报信息后，通常会先通知亲属和朋友以确 定信息的正确性，即信息蔓延传播效应，因此那些未安 装警报接收端的住户也可能通过亲友、邻居等人的电 话、短信、沿途喊叫等形式间接获得广播警报信息，并 可能因此采取疏散行动［10--11］． 令 t0表示从事故发生至 安装有警报接收端的住户收到警报所需的时间，当 t ＞ t0时，警报的传播与扩散过程可通过对 S 形曲线积分 运算得到，离散化警报传播与扩散时间后可采用以下 方程描述警报的传播曲线［12］: dn( t) dt = λ0 k［λ1α1 ( N( t) － n( t) ) ］+ ( 1 － λ0 k) ［λ2α2 n( t) ( N( t) － n( t) ) ］． ( 1) 式中: N( t) 为 t 时刻仍滞留在目标区域的人员总数与 该区应疏散人员总数之比，N( 0) = 1; n( t) 表示 t 时刻 仍滞留在目标区域的人员中收到警报的人员总数与该 区应疏散人员数之比; k 表示在 t 时刻收到报警通知并 认识到其含义的人员比例; α1和 α2分别为应急广播参 数和信息扩散蔓延效率参数; λ0、λ1和 λ2 为其他通知 渠道对应急广播警报传播的影响系数，其中 λ0，λ1， λ2≥1． 研究表明，得到明确警报信息的人群中，仍有一定 比例的人员因为自身的某种原因继续做自己的事而不 参与疏散，假定该比例为 b1 ; 未获得明确警报信息的人 群中，也有一定比例的人员因“看到附近许多人在疏 · 8661 ·

盖文妹等：警报接收端优化部署 ·1669· 截波信号 寻址广搭件 (5) 电话 瑞码器 调频发射机 ,发射基站 网铬 分址调颜广播发射端 事故信总 顺动 无线寻址信号 事故气井 风向 图1高含硫井场应急广播通知系统 Fig.1 Emergency broadcast notification system for the natural gas wells with high H2S content 散”等其他原因而采取疏散行动，这个比例假定为络G(4°，E),并途经不同的节点直至跃迁至安全 b,n.令n()表示截止至1时刻目标区域已参与疏 出口，其中G(A°，E)二G(A,E),IA'I=n,n为 散准备的人员在该区应疏散人员中的比重，则 G的节点总数.在此假定D表示应急疏散交通网络 dne(t） =(1-b,)hm(t)+b2·(1-kn().(2) G(A°，E)中安全出口的集合，s表示所选中的目标 dt 区域，即源节点，其中DCA°，s∈A°-D,那么人员疏 令ks表示警报接收端的部署比例，即目标区域 散可以看成是在疏散路网中连续的跃迁过程，不断有 内安装警报接收端的住户数量与该区域住户总数之 居民因接到警报而从源节点涌出并加载到疏散路网 比，根据式(1)和式(2)可得 中，或是疏散人员因到达安全出口被安置而离开疏散 n(t)= 路网，警报接收端部署比例则通过影响警报的传播效 0, 0≤t<o: 率而影响疏散人员加载到路网中的方式.通过离散化 KRos' t=loi 迁移时间可估计疏散过程中人员的时空分布，个体在 n(o)+ dn(t) t rdn(t） 疏散网络G中的运动状态转移公式可表示为3- d山， d业 d业 o<t<1 x(t+△）=x(t)P(t). (4) 1 t≥t1 式中，x(t)表示x:(t)的1×n的状态向量.若i≠s, (3) x:()为t时刻仍滞留在节点i的人员总数与源节点应 式中，山，指在未安装警报接收端的条件下，目标区域的 疏散人员总数之比，x,(0)=0:若i=s,x,(t)=n(t）. 所有住户借助其他通知渠道均获知警报信息的时间. P(t)为P,(t)的n×n矩阵，Pn(t)表示，t+△)时 由于研究的最终目的是确定警报接收端的部署比例， 间间隔内参与疏散的人员涌入路段(i,)的概率 在此根据“最坏假想事故情景”方法假设D,。)时间 P,0= 段内n(t)=0. 0]）助r: T() 为了合理描述人员在疏散中的跃迁规律，运用运 icN() 筹学中图论的理论和方法将井口周边区域转化成网络 拓扑图，用图G(A,E)描述，其中A={1,2,…,i,…, i≠j且jEN*(同： n}为节点集，代表人为划分的子区域，ECA×A为网 i=j 络图的边集，代表相邻节点的连通能力.任意选取某 ieN(i) 一节点作为警报接收端部署研究的目标区域，在区域 (5) 疏散过程中，获得警报信息并决定采取疏散行动的人 式中，N()表示G中从节点i邻接的节点子集，T,= 员以初始位置所在节点为源节点涌入应急疏散交通网 e1e2几。(i,j》,其中。(i,j》表示以某种交通方式行驶时

盖文妹等: 警报接收端优化部署 图 1 高含硫井场应急广播通知系统 Fig． 1 Emergency broadcast notification system for the natural gas wells with high H2 S content 散”等其 他原 因 而 采 取 疏 散 行 动，这 个 比 例 假 定 为 b2 ［11］． 令 nev ( t) 表示截止至 t 时刻目标区域已参与疏 散准备的人员在该区应疏散人员中的比重，则 dnev ( t) dt = ( 1 － b1 )·kn( t) + b2 ·( 1 － kn( t) ) ． ( 2) 令 kＲDS表示警报接收端的部署比例，即目标区域 内安装警报接收端的住户数量与该区域住户总数之 比，根据式( 1) 和式( 2) 可得 n( t) = 0， 0 ≤ t ＜ t0 ; kＲDS， t = t0 ; n( t0 ) + ∫ t t0 dn( t) dt dt － ∫ t t0 dnev ( t) dt dt， t0 ＜ t ＜ t1 ; 1， t ≥ t1        ． ( 3) 式中，t1指在未安装警报接收端的条件下，目标区域的 所有住户借助其他通知渠道均获知警报信息的时间． 由于研究的最终目的是确定警报接收端的部署比例， 在此根据“最坏假想事故情景”方法假设［0，t0 ) 时间 段内 n( t) = 0． 为了合理描述人员在疏散中的跃迁规律，运用运 筹学中图论的理论和方法将井口周边区域转化成网络 拓扑图，用图 G( A，E) 描述，其中 A = { 1，2，…，i，…， n} 为节点集，代表人为划分的子区域，EA × A 为网 络图的边集，代表相邻节点的连通能力． 任意选取某 一节点作为警报接收端部署研究的目标区域，在区域 疏散过程中，获得警报信息并决定采取疏散行动的人 员以初始位置所在节点为源节点涌入应急疏散交通网 络 G* ( A* ，E* ) ，并途经不同的节点直至跃迁至安全 出口，其中 G* ( A* ，E* ) G( A，E) ，| A* | = n* ，n* 为 G* 的节点总数． 在此假定 D 表示应急疏散交通网络 G* ( A* ，E* ) 中安全出口的集合，s 表示所选中的目标 区域，即源节点，其中 DA* ，s∈A* － D，那么人员疏 散可以看成是在疏散路网中连续的跃迁过程，不断有 居民因接到警报而从源节点涌出并加载到疏散路网 中，或是疏散人员因到达安全出口被安置而离开疏散 路网，警报接收端部署比例则通过影响警报的传播效 率而影响疏散人员加载到路网中的方式． 通过离散化 迁移时间可估计疏散过程中人员的时空分布，个体在 疏散网络 G* 中的运动状态转移公式可表示为［13--14］ x( t + Δt) = x( t) P( t) ． ( 4) 式中，x( t) 表示 xi ( t) 的 1 × n* 的状态向量． 若 i≠s， xi ( t) 为 t 时刻仍滞留在节点 i 的人员总数与源节点应 疏散人员总数之比，xi ( 0) = 0; 若 i = s，xi ( t) = nev ( t) ． P( t) 为 Pij( t) 的 n* × n* 矩阵，Pij( t) 表示［t，t + Δt) 时 间间隔内参与疏散的人员涌入路段( i，j) 的概率［15］． Pij( t) = τij( t) j ∑∈N+( i) τij( t ( ) 1 － [ exp － j ∑∈N+( i) τij( t) Δ ] ) t ， i ≠ j 且 j ∈ N+ ( i) ; 0， i ≠ j 且 j  N+ ( i) ; [ exp － j ∑∈N+( i) τij( t) Δ ]t ，        i = j． ( 5) 式中，N + ( i) 表示 G* 中从节点 i 邻接的节点子集，τij = ε1ε2 /t0 ( i，j) ，其中 t0 ( i，j) 表示以某种交通方式行驶时 · 9661 ·

·1670 工程科学学报，第37卷，第12期 自由行使状态下通过道路(i,)的时间成本，e1和e2分 六级，它们分别表示为A、B、C、D、E和F.若大气处于 别是与交通工具及拥堵程度相关的修正系数，△：为单 不稳定状态，向空气中释放的有毒气体就容易稀释，有 位时间间隔. 利于减轻有毒气体的意外释放对公众造成伤害的程 1.2个体脆弱性分析 度，因此大气越不稳定，含硫油气井井喷时的个人风险 井喷事故造成人员伤亡的主要物理原因在于含硫 越低：但是与之相反，若大气处于稳定状态，有毒气体 油气井井喷气体中含有大量的H,S等有毒气体，人员 停滞积累在地面上，则会加剧有毒气体的意外释放对 在疏散过程中暴露于有毒气体中出现各种后果（死 公众造成伤害的程度，因此大气越稳定，含硫油气井井 亡、各种伤害等)的可能性可根据个体脆弱性模型计 喷时的个人风险越高。根据“最坏假想事故情景”法的 算.根据这一方法，人员在疏散过程中由于暴露于剂 原则，P。一般设为F.P、为该区域的风角度概率，根据 量V的毒气而出现各种后果的可能性可根据式(6)~ 井口位置计算，风角度概率越大则含疏油气井井喷时 式(9)估算： 的个人风险越高。P。为井喷事故概率，需要通过多年 P,=P+, 事故发生的数据积累统计获得，井喷事故概率越高则 (6) 含硫油气井井喷时的个人风险越高.P,为点火概率， P,=k +k2In V. (7) 按照规定，井喷失控后I5min点火，因此点火概率一般 其中，P,为与后果概率相关的随机变量，P,为P.的主 设为1.P为受体暴露概率，由于本文研究的是疏散过 项，为P,的随机项；V为个体接触的毒物剂量；k,和 程中途经地区的受体暴露概率，因此人员充分暴露在 k,为依赖于毒物性质的危险参数.式(7)可按照下式 大气环境中，受体暴露概率一般设为1.研究中不考虑 转化为百分数： 火灾、爆炸等影响范围较小的事故后果，而主要考虑硫 P.-5 化氢扩散对公众造成的大范围毒性危害 P.=501+P.-5er(5)]/ 100 (8) 综上所述，在综合评价个人风险的各个指标中，P 是唯一可以借助警报接收端的部署方案进行调控的指 式中，P,为在疏散过程中暴露于有毒气体中出现各种 后果（死亡、各种伤害等）的百分比，erf为误差函数 标.根据公式(1)~式(9)可知，计算P,时的可控变量 假定忽略，1+△]时间间隔内个体在给定节点j处有 为警报接收端的部署比例，因此通过改变警报接收端 部署比例的高低，可以实现调控含疏油气井井喷时个 毒气体浓度的变化，通过离散化迁移时间，人员从源节 点疏散至安全出口的过程中所吸收有毒气体的总剂 人风险水平的目的. 量为 1.3部署子区域的划分与安装位置选择 进行警报接收端优化部署的第一步是划分部署子 V=∑∑pa)g(46p△)△. (9) 区域，每个子区域所包含的住户之间可以互相传播警 名名 式中，p为当前时间步长，p=1,2,,X,其中X为总时 报信息，因此任一子区域中的所有住户之间构成一个 间步长数，T为源节点疏散模拟的时间，X=T/△； 小的社会网络.考虑到警报在家庭内部成员之间的传 播效率较高，所以在安装警报接收端时应以独立居住 c（d,0,p·△)为1=p·△1时刻节点j处有毒气体浓 的家庭为单位进行有选择的安装，即社会网络的节点 度，借助有毒气体扩散模型计算；α是依赖于毒物本质 与独立居住的一户家庭一一对应.警报在紧密程度较 的危险参数，EUB给出的H,S的危险参数a=3.5;d 高的社会网络中传播较快，因此在划分警报接收端 为节点j与井口之间的下风向距离，按照节点j内与井 部署子区域时，应尽量将有紧密联系的住户划分在同 口之间下风向距离最短的住户计算：0为节点与井口 一个部署子区域，如按照行政村组划分.安装有警报 间连线与风向之间的夹角.应急广播报警的最终目的 接收端的住户可在警报发布的第一时间接触到警报信 是保障居民的生命安全，因此本文将个人风险水平的 息，在社会网络中这样的住户对应于信息源节点：未安 高低作为警报接收端部署的安全性评价指标.对于含 装警报接收端的家庭，其成员依靠来自信息节点的短 硫气井井喷时的个人风险而言，通常采用RWDI工程 信、电话或者“沿途喊叫”等间接获得警报信息.研究 咨询公司研究提出的公式，个人风险由事故概率、 表明，选择社会网络中具有高连接度的节点作为信息 点火概率、气象条件概率、风角度概率、受体暴露概率、 源更有利于警报信息的传播，因此在安装警报接收端 某位置受体致死概率等决定： 时优先选择具有高连接度的节点进行安装，诸如选择 IR=PyPPEP PEPa (10) 村长、组长等干部或是大家庭成员的长辈等社会关系 其中，R表示源节点的人员在疏散过程中的平均个人 较广泛的人员所在的住户进行安装B四 风险.P。为该区域大气稳定度出现的频率，根据中国 2 现有法规中推荐的修订帕斯奎尔分类法，大气稳定度 警报接收端双目标优化部署模型的建立 分为强不稳定、不稳定、弱不稳定、中性、较稳定和稳定 为兼顾警报接收端部署方案的安全性和经济性需

工程科学学报，第 37 卷，第 12 期 自由行使状态下通过道路( i，j) 的时间成本，ε1和 ε2分 别是与交通工具及拥堵程度相关的修正系数，Δt 为单 位时间间隔． 1. 2 个体脆弱性分析 井喷事故造成人员伤亡的主要物理原因在于含硫 油气井井喷气体中含有大量的 H2 S 等有毒气体，人员 在疏散过程中暴露于有毒气体中出现各种后果( 死 亡、各种伤害等) 的可能性可根据个体脆弱性模型计 算． 根据这一方法，人员在疏散过程中由于暴露于剂 量 V 的毒气而出现各种后果的可能性可根据式( 6) ～ 式( 9) 估算: Pr = Pr + ξ， ( 6) Pr = k1 + k2 ln V． ( 7) 其中，Pr 为与后果概率相关的随机变量，Pr 为 Pr 的主 项，ξ 为 Pr 的随机项; V 为个体接触的毒物剂量; k1 和 k2为依赖于毒物性质的危险参数． 式( 7) 可按照下式 转化为百分数: Pd [ = 50 1 + Pr － 5 | Pr － 5 | ( erf | Pr － 5 | 槡 ) ] 2 100． ( 8) 式中，Pd为在疏散过程中暴露于有毒气体中出现各种 后果( 死亡、各种伤害等) 的百分比，erf 为误差函数． 假定忽略［t，t + Δt］时间间隔内个体在给定节点 j 处有 毒气体浓度的变化，通过离散化迁移时间，人员从源节 点疏散至安全出口的过程中所吸收有毒气体的总剂 量为［15］ V = ∑ X n = 1 ∑ n* j = 1 xj ( p·Δt) cj ( dj ，θ，p·Δt) α Δt． ( 9) 式中，p 为当前时间步长，p = 1，2，…，X，其中 X 为总时 间步长数，Tout为源节点疏散模拟的时间，X = Tout /Δt; cj ( di，θ，p·Δt) 为 t = p·Δt 时刻节点 j 处有毒气体浓 度，借助有毒气体扩散模型计算; α 是依赖于毒物本质 的危险参数，EUB 给出的 H2 S 的危险参数 α = 3. 5; dj 为节点 j 与井口之间的下风向距离，按照节点 j 内与井 口之间下风向距离最短的住户计算; θ 为节点 j 与井口 间连线与风向之间的夹角． 应急广播报警的最终目的 是保障居民的生命安全，因此本文将个人风险水平的 高低作为警报接收端部署的安全性评价指标． 对于含 硫气井井喷时的个人风险而言，通常采用 ＲWDI 工程 咨询公司研究提出的公式［16］，个人风险由事故概率、 点火概率、气象条件概率、风角度概率、受体暴露概率、 某位置受体致死概率等决定: IＲ = PW PA PB PIPE Pd ． ( 10) 其中，IＲ 表示源节点的人员在疏散过程中的平均个人 风险． PW为该区域大气稳定度出现的频率，根据中国 现有法规中推荐的修订帕斯奎尔分类法，大气稳定度 分为强不稳定、不稳定、弱不稳定、中性、较稳定和稳定 六级，它们分别表示为 A、B、C、D、E 和 F． 若大气处于 不稳定状态，向空气中释放的有毒气体就容易稀释，有 利于减轻有毒气体的意外释放对公众造成伤害的程 度，因此大气越不稳定，含硫油气井井喷时的个人风险 越低; 但是与之相反，若大气处于稳定状态，有毒气体 停滞积累在地面上，则会加剧有毒气体的意外释放对 公众造成伤害的程度，因此大气越稳定，含硫油气井井 喷时的个人风险越高． 根据“最坏假想事故情景”法的 原则，PW一般设为 F． PA为该区域的风角度概率，根据 井口位置计算，风角度概率越大则含硫油气井井喷时 的个人风险越高． PB为井喷事故概率，需要通过多年 事故发生的数据积累统计获得，井喷事故概率越高则 含硫油气井井喷时的个人风险越高． PI为点火概率， 按照规定，井喷失控后 15 min 点火，因此点火概率一般 设为1． PE为受体暴露概率，由于本文研究的是疏散过 程中途经地区的受体暴露概率，因此人员充分暴露在 大气环境中，受体暴露概率一般设为 1． 研究中不考虑 火灾、爆炸等影响范围较小的事故后果，而主要考虑硫 化氢扩散对公众造成的大范围毒性危害． 综上所述，在综合评价个人风险的各个指标中，Pd 是唯一可以借助警报接收端的部署方案进行调控的指 标． 根据公式( 1) ～ 式( 9) 可知，计算 Pd时的可控变量 为警报接收端的部署比例，因此通过改变警报接收端 部署比例的高低，可以实现调控含硫油气井井喷时个 人风险水平的目的． 1. 3 部署子区域的划分与安装位置选择 进行警报接收端优化部署的第一步是划分部署子 区域，每个子区域所包含的住户之间可以互相传播警 报信息，因此任一子区域中的所有住户之间构成一个 小的社会网络． 考虑到警报在家庭内部成员之间的传 播效率较高，所以在安装警报接收端时应以独立居住 的家庭为单位进行有选择的安装，即社会网络的节点 与独立居住的一户家庭一一对应． 警报在紧密程度较 高的社会网络中传播较快［10］，因此在划分警报接收端 部署子区域时，应尽量将有紧密联系的住户划分在同 一个部署子区域，如按照行政村组划分． 安装有警报 接收端的住户可在警报发布的第一时间接触到警报信 息，在社会网络中这样的住户对应于信息源节点; 未安 装警报接收端的家庭，其成员依靠来自信息节点的短 信、电话或者“沿途喊叫”等间接获得警报信息． 研究 表明，选择社会网络中具有高连接度的节点作为信息 源更有利于警报信息的传播，因此在安装警报接收端 时优先选择具有高连接度的节点进行安装，诸如选择 村长、组长等干部或是大家庭成员的长辈等社会关系 较广泛的人员所在的住户进行安装［3，10］． 2 警报接收端双目标优化部署模型的建立 为兼顾警报接收端部署方案的安全性和经济性需 · 0761 ·

盖文妹等：警报接收端优化部署 ·1671· 求，为图G的节点引入两个评价指标：部署警报接收 也不需要寻找所有的非劣解，而是按照目标的轻重缓 端的部署成本©和住户在疏散过程中平均个人风险 急，将其分为不同等级再求解，克服了前两种算法思想 R,并建立如下警报接收端部署的双目标优化数学模 的缺点，适于求解警报接收端双目标优化部署问题 (bi-objective placement model,BOPM): 序列或优先级法的关键在于如何确切地定出各个优化 minc(P)=∑ 目标的优先顺序以获得满意的求解结果.为解决这一 9 (11) 问题，本文引入贪心策略闭，并在此基础上提出警报 minR(p)=立R, (12) 接收端部署的分区管理方案.贪心策略是一种能够得 n 到某种度量意义下最优解的分级处理方法，它总是做 式中：G,=wk Ng,w为每台警报接收端的部署成本 出在当前看来是最优的选择，即贪心策略并不是从整 (包括购买、安装及平时的维护费用)：Ny和ks分别 体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的 表示节点的住户总数和安装警报接收端的比例：P 局部最优解算法 表示井口周边警报接收端部署的整体方案，P为ks 的1×n向量：C(P)和R(P)分别为对应于方案P的 3实用算法研究 总成本和平均个人风险.若存在一个方案同时满足式 3.1I级部署子区域的划分 (11)和式(12)，则称该方案为最优部署方案. ALARP(as low as reasonable practicable)准则用于 定理在限定一定布局成本的条件下求解警报接 判别风险是否可接受并被国际上广泛采用.ALARP 收端双目标优化部署问题的时间复杂度为非多项 原则给出可接受风险的上限和下限值，将风险分为不 式级. 可忍受区、合理可接受区和风险可忽略区.根据这一 证明：假设图G(A,E)的节点规模IAI=n,首先考 思想，首先将油气井井口周边的居民区粗略划分为三 虑警报接收端双目标优化部署问题的一种简化情形， 个I级部署子区域：高风险区、部署计划区以及低风险 即假定只有有限的m种部署比例可以选择，那么n个 区.其中高风险区是指个人风险过高而不适合通过安 节点则有m“种部署方案.根据式(11)，若想使部署方 装警报接收端的方式减缓风险的区域，此时minR 案的经济性最好应尽量降低警报接收端部署的比例： (P)是首要关注的优化目标：低风险区指的是个人风 根据式(12)，若想使警报接收端部署方案的安全性最 险较低，从经济性角度考虑无需安装警报接收端的区 好，则应尽量多地部署警报接收端，以使每一户家庭能 域，此时minC(P)是首要关注的优化目标：高风险区 在第一时间获得广播报警信息.显然，两个优化目标 和低风险区中间的区域即为警报接收端的部署计划 之间存在冲突，此时警报接收端双目标优化部署问题 区，如图2所示 没有最优解.如果对布局成本进行限定，那么通过枚 立即给予注意并根据危险 举每一种部署方案，可以找到所有方案中满足限制条 风险可 不可忍受区 程度制定相应反应措施 件同时使得目标函数(11)最优的一个方案，该方案实 接受上限 可根据经济成本 际是警报接收端双目标优化部署问题的一个较好可行 可接受区 采取风险减缓措施 解，记作P”,此时算法的时间复杂度为O(m).但是， 风险可 计划区 实际上警报接收端部署比例可在0,100%]之间连续 接受下限 风险可忽略区 不需要采取措施 减少风险 变化，即m趋于无穷大，显然此时求解警报接收端双 目标优化部署问题的时间复杂度大于O(m“),因此在 图2基于ALARP准则的报警接收端部署计划区 限定一定布局成本的条件下求解警报接收端双目标优 Fig.2 Placement planning zones of indoor alarm receiving terminals based on ALARP 化部署问题的时间复杂度为非多项式级. 在解决一个问题时所选择的算法通常都需要是多 部分国家与地区对个人风险的上、下限进行了规 项式级的复杂度，非多项式级的复杂度计算机往往不 定，如英国安全与健康执行局(H$E)规定分别为104 能承受，除非是数据规模非常小.求解多目标优化决 和10-6a圆.我国石油工业标准化委员会规定了油 策问题常用的三种算法思想为：加权或效用系数法、有 气井的安全防护距离圆，但安全防护距离的相关规定 效解（非劣解）和序列或优先级法.加权或效用系数法 仅是一般性、通行性的技术条件，必要时应进行安全风 是借助加权系数将多目标优化问题转化为单目标优化 险评估后调整技术条件.国内目前并没有权威部门制 问题，但是加权系数的确定是一件很困难的事情。有 定个人风险的评价标准，因此本文通过综合参考国内 效解（非劣解）希望找出全部的非劣解供决策者选择， 工业标准的规定和英国H$E制定的可接受风险水平 但是实际问题中非劣解太多，难以一一推荐给决策者. 确定部署计划区内边界d。假定ks=I00%,若根据 序列或优先级法不需要对不同的优化目标进行加权， 式(1)~式(10)及毒气泄漏模型计算出IR,≤104a1

盖文妹等: 警报接收端优化部署 求，为图 G 的节点 j 引入两个评价指标: 部署警报接收 端的部署成本 cj 和住户在疏散过程中平均个人风险 IＲj ，并建立如下警报接收端部署的双目标优化数学模 型( bi-objective placement model，BOPM) : min C( P) = ∑ n j = 1 cj ， ( 11) min IＲ( P) = 1 n ∑ n j = 1 IＲj ． ( 12) 式中: cj = wkＲDSj Nhj ，w 为每台警报接收端的部署成本 ( 包括购买、安装及平时的维护费用) ; Nhj和 kＲDSj分别 表示节点 j 的住户总数和安装警报接收端的比例; P 表示井口周边警报接收端部署的整体方案，P 为 kＲDSj 的 1 × n 向量; C( P) 和 IＲ( P) 分别为对应于方案 P 的 总成本和平均个人风险． 若存在一个方案同时满足式 ( 11) 和式( 12) ，则称该方案为最优部署方案． 定理 在限定一定布局成本的条件下求解警报接 收端双目标优化部署问题的时间复杂度为非多项 式级． 证明: 假设图 G( A，E) 的节点规模 | A | = n，首先考 虑警报接收端双目标优化部署问题的一种简化情形， 即假定只有有限的 m 种部署比例可以选择，那么 n 个 节点则有 mn 种部署方案． 根据式( 11) ，若想使部署方 案的经济性最好应尽量降低警报接收端部署的比例; 根据式( 12) ，若想使警报接收端部署方案的安全性最 好，则应尽量多地部署警报接收端，以使每一户家庭能 在第一时间获得广播报警信息． 显然，两个优化目标 之间存在冲突，此时警报接收端双目标优化部署问题 没有最优解． 如果对布局成本进行限定，那么通过枚 举每一种部署方案，可以找到所有方案中满足限制条 件同时使得目标函数( 11) 最优的一个方案，该方案实 际是警报接收端双目标优化部署问题的一个较好可行 解，记作 P* ，此时算法的时间复杂度为 O( mn ) ． 但是， 实际上警报接收端部署比例可在［0，100%］之间连续 变化，即 m 趋于无穷大，显然此时求解警报接收端双 目标优化部署问题的时间复杂度大于 O( mn ) ，因此在 限定一定布局成本的条件下求解警报接收端双目标优 化部署问题的时间复杂度为非多项式级． 在解决一个问题时所选择的算法通常都需要是多 项式级的复杂度，非多项式级的复杂度计算机往往不 能承受，除非是数据规模非常小． 求解多目标优化决 策问题常用的三种算法思想为: 加权或效用系数法、有 效解( 非劣解) 和序列或优先级法． 加权或效用系数法 是借助加权系数将多目标优化问题转化为单目标优化 问题，但是加权系数的确定是一件很困难的事情． 有 效解( 非劣解) 希望找出全部的非劣解供决策者选择， 但是实际问题中非劣解太多，难以一一推荐给决策者． 序列或优先级法不需要对不同的优化目标进行加权， 也不需要寻找所有的非劣解，而是按照目标的轻重缓 急，将其分为不同等级再求解，克服了前两种算法思想 的缺点，适于求解警报接收端双目标优化部署问题． 序列或优先级法的关键在于如何确切地定出各个优化 目标的优先顺序以获得满意的求解结果． 为解决这一 问题，本文引入贪心策略［17］，并在此基础上提出警报 接收端部署的分区管理方案． 贪心策略是一种能够得 到某种度量意义下最优解的分级处理方法，它总是做 出在当前看来是最优的选择，即贪心策略并不是从整 体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的 局部最优解算法． 3 实用算法研究 3. 1 Ⅰ级部署子区域的划分 ALAＲP ( as low as reasonable practicable) 准则用于 判别风险是否可接受并被国际上广泛采用． ALAＲP 原则给出可接受风险的上限和下限值，将风险分为不 可忍受区、合理可接受区和风险可忽略区． 根据这一 思想，首先将油气井井口周边的居民区粗略划分为三 个Ⅰ级部署子区域: 高风险区、部署计划区以及低风险 区． 其中高风险区是指个人风险过高而不适合通过安 装警报接收端的方式减缓风险的区域，此时 min IＲ ( P) 是首要关注的优化目标; 低风险区指的是个人风 险较低，从经济性角度考虑无需安装警报接收端的区 域，此时 min C( P) 是首要关注的优化目标; 高风险区 和低风险区中间的区域即为警报接收端的部署计划 区，如图 2 所示． 图 2 基于 ALAＲP 准则的报警接收端部署计划区 Fig． 2 Placement planning zones of indoor alarm receiving terminals based on ALAＲP 部分国家与地区对个人风险的上、下限进行了规 定，如英国安全与健康执行局( HSE) 规定分别为 10 － 4 和 10 － 6 a － 1［18］． 我国石油工业标准化委员会规定了油 气井的安全防护距离［13］，但安全防护距离的相关规定 仅是一般性、通行性的技术条件，必要时应进行安全风 险评估后调整技术条件． 国内目前并没有权威部门制 定个人风险的评价标准，因此本文通过综合参考国内 工业标准的规定和英国 HSE 制定的可接受风险水平 确定部署计划区内边界 d0 ． 假定 kＲDSj = 100% ，若根据 式( 1) ～ 式( 10) 及毒气泄漏模型计算出 IＲj≤10 － 4 a － 1 · 1761 ·

·1672 工程科学学报，第37卷，第12期 的解集为d,≥do(do表示个人风险的上限下根据所建 区域为完全部署区，它是第一个Ⅱ级部署子区域.然 模型求得的部署范围边界距离)，说明距井口下风向 后令ks=K,(1≤ido,且对于 个不同的Ⅱ级子区域：d∈[d,R,)时ks=K,d:∈ d∈[do,d)的节点除了搬迁或预撤离该地居民而无 R1,R）时kRs=K,,d∈[R1,R)时ks= 其他更有效措施辅助降低个人风险时，则d。=max K-,…,d∈[R。-2,R-i）时ks=Ka-2'd∈[R-1' doda]:否则d=dod∈D,d)的节点所在的区 d2)时kRs=Km-· 域定义为搬迁/预撒离区，对应于I级部署子区域中的 3.3算法流程编译 高风险区 根据上述理论分析，基于贪心策略对高含硫井场 在不安装警报接收端的条件下，若只依靠村干部 进行分区管理，然后分区讨论警报接收端双目标优化 或居委会干部挨家挨户通知、防空警报、电话、手机短 部署模型中两个优化目标的优先顺序，优先级易于确 信等其他渠道发布警报，可令k吗=0，若根据式(1) 定.结合前述I级和Ⅱ级部署子区域的划分方法，对 ~式(10)和毒气泄漏模型计算出R,≤10-6a的解集 应给出求解本文模型的警报接收端部署双目标优化算 为d,≥d,(d,表示个人风险的下限下根据所建模型求 法，编译流程如图3所示 得的部署范围边界距离)，说明对于d∈[d2,+∞） 根据图3所示算法，可获得警报接收端双目标优 的节点，若不安装警报接收端而依靠其他渠道传播警 化部署问题的一个较好可行解P,算法的时间复杂度 报信息，也能使人员疏散过程中的平均个人风险降低 0((:+n2+73)n),其中令7、2和n3分别表示三个 至可接受风险的下限值或以下，因此这样的区域可以 I级部署子区域中节点规模之比，n,<2<)3且)1+ 不安装警报接收端，这一区域对应于I级部署子区域 ?2+3=1.因此，通过本文所提算法，能在较短时间 中低风险区 内获得警报接收端双目标优化部署问题的一个较好可 3.2Ⅱ级部署子区域的划分 行解.令p表示当地平均住户密度，m2,那么部署方 根据上述分析，对于d∈d。,d)的节点，通过安 案P的成本C(P)=pK(R-d6)+pwK(R- 装应急广播警报接收端降低居民平均个人风险的措施 R)+…+mpwK-2（R-1-R-2）+mptK-1（d- 可行且必要，这样的节点所在的区域即为警报接收端 R).令P表示传统的平均部署方法，d表示按照 的部署计划区.部署计划区内安全性目标minR(P) “最坏假想事故情景”方法所划定的部署范围的半径， 和经济性目标minC(P)都很重要，此时需要在存在冲 则C(Pc）=pcKd2,其中ds≥d2.因此，对于相同 突的两个优化目标之间找到一个合理的折中办法，既 的风险减缓目标，按本文模型及算法优化后的部署方 能使R(P)降低至一个满意水平，又能最大限度地降 案比传统的平均部署方案可节约的部署成本为 低总部署成本，其对应的贪心策略可表达如下 目标函数： △C(P）=pwK(d+d6-R)- minC(P)=∑ (13) Km-1（dG-R-i）- K(Ri -R2) (15) 约束条件： 4 案例分析 R≤IRew,1≤j≤n. (14) 式中，IR是企业根据自身经济承受能力确定的个人 某高含硫气井位于偏远山区，最大无阻井喷流量 风险减缓目标值，l0-6a<R<10-4a.根据上 4.385×10m3d',H,S体积分数14.71%，步行为当 述贪心策略，可为部署计划区设置m种不同的警报接 地居民的主要应急疏散方式.井口安全防护距离为 收端部署比例0<K.-1<…<K,<…<K<K= 500m,假设井喷失控后15min点火且人员充分暴露在 100%,并据此将部署计划区划分为m个Ⅱ级部署子 大气环境中，因此将点火概率和某位置受体暴露概率 区域.首先令ks=K,若根据式(1)~式(10)和毒 均设为1.根据当地气象统计数据选取八个风向，当地 气泄漏模型计算出R,≤IR的解集为d,≥d,说明对 的风向玫瑰图如图4(a)所示，大气稳定度设为F,风 于d∈[d。,d,)的节点，每户安装一台警报接收端后 速设为3m's,因为实际情况下风速大于此时大气逆 居民的平均个人风险仍然高于风险减缓目标值，因此 温层已不存在.井喷事故发生的概率需要通过多年事 在该区域除了每户安装一台警报接收端外还应适当增 故发生的数据积累统计获得，国内报道和研究井喷的 加其他辅助风险减缓措施，如修建临时避难所，免费发 总体数据较少，现有数据也只是基于某个单井的数据. 放安全防护药具、就近设立救援基站等，并定义这样的 本次模拟中参考了加拿大阿尔伯达省能源资源保护委

工程科学学报，第 37 卷，第 12 期 的解集为 dj≥d01 ( d01表示个人风险的上限下根据所建 模型求得的部署范围边界距离) ，说明距井口下风向 距离小于 d01范围内的节点 j，每户安装一台警报接收 端后居民平均个人风险仍高于可接受水平的上限． 令 d00表示油气田周边安全防护距离，若 d01 ＞ d00，且对于 dj∈［d00，d01 ) 的节点除了搬迁或预撤离该地居民而无 其他更有效措施辅助降低个人风险时，则 d0 = max ［d00，d01］; 否则 d0 = d00 ． dj∈［0，d0 ) 的节点所在的区 域定义为搬迁/预撤离区，对应于Ⅰ级部署子区域中的 高风险区． 在不安装警报接收端的条件下，若只依靠村干部 或居委会干部挨家挨户通知、防空警报、电话、手机短 信等其他渠道发布警报，可令 kＲDSj = 0，若根据式( 1) ～ 式( 10) 和毒气泄漏模型计算出 IＲj≤10 － 6 a － 1的解集 为 dj≥d2 ( d2表示个人风险的下限下根据所建模型求 得的部署范围边界距离) ，说明对于 dj∈ ［d2，+ ∞ ) 的节点，若不安装警报接收端而依靠其他渠道传播警 报信息，也能使人员疏散过程中的平均个人风险降低 至可接受风险的下限值或以下，因此这样的区域可以 不安装警报接收端，这一区域对应于Ⅰ级部署子区域 中低风险区． 3. 2 Ⅱ级部署子区域的划分 根据上述分析，对于 dj∈ ［d0，d2 ) 的节点，通过安 装应急广播警报接收端降低居民平均个人风险的措施 可行且必要，这样的节点所在的区域即为警报接收端 的部署计划区． 部署计划区内安全性目标 min IＲ( P) 和经济性目标 min C( P) 都很重要，此时需要在存在冲 突的两个优化目标之间找到一个合理的折中办法，既 能使 IＲ( P) 降低至一个满意水平，又能最大限度地降 低总部署成本，其对应的贪心策略可表达如下． 目标函数: min C( P) = ∑ n j = 1 cj ． ( 13) 约束条件: IＲj≤IＲnew，1≤j≤n． ( 14) 式中，IＲnew是企业根据自身经济承受能力确定的个人 风险减缓目标值，10 － 6 a － 1 ＜ IＲnew ＜ 10 － 4 a － 1 ． 根据上 述贪心策略，可为部署计划区设置 m 种不同的警报接 收端部署 比 例 0 ＜ Km － 1 ＜ … ＜ Ki ＜ … ＜ K1 ＜ K0 = 100% ，并据此将部署计划区划分为 m 个Ⅱ级部署子 区域． 首先令 kＲDSj = K0，若根据式( 1) ～ 式( 10) 和毒 气泄漏模型计算出 IＲj≤IＲnew的解集为 dj≥d1，说明对 于 dj∈ ［d0，d1 ) 的节点，每户安装一台警报接收端后 居民的平均个人风险仍然高于风险减缓目标值，因此 在该区域除了每户安装一台警报接收端外还应适当增 加其他辅助风险减缓措施，如修建临时避难所，免费发 放安全防护药具、就近设立救援基站等，并定义这样的 区域为完全部署区，它是第一个Ⅱ级部署子区域． 然 后令 kＲDSj = Ki ( 1≤i ＜ m) ，假定根据式( 1) ～ 式( 10) 和毒气泄漏模型计算出 IＲj ≤IＲnew 的 解 集为 dj ≥Ｒi ( 1≤i ＜ m) ，据此可将 dj∈［d1，d2 ) 的节点划归为 m － 1 个不同的Ⅱ级子区域: dj∈［d1，Ｒ1 ) 时 kＲDSj = K0，di∈ ［Ｒ1，Ｒ2 ) 时 kＲDSj = K1，…，dj ∈［Ｒi － 1，Ｒi ) 时 kＲDSj = Ki － 1，…，dj∈［Ｒm － 2，Ｒm － 1 ) 时 kＲDSj = Km － 2，dj∈［Ｒm － 1， d2 ) 时 kＲDSj = Km － 1 ． 3. 3 算法流程编译 根据上述理论分析，基于贪心策略对高含硫井场 进行分区管理，然后分区讨论警报接收端双目标优化 部署模型中两个优化目标的优先顺序，优先级易于确 定． 结合前述Ⅰ级和Ⅱ级部署子区域的划分方法，对 应给出求解本文模型的警报接收端部署双目标优化算 法，编译流程如图 3 所示． 根据图 3 所示算法，可获得警报接收端双目标优 化部署问题的一个较好可行解 P* ，算法的时间复杂度 O( ( η1 + η2 + η3 ) n) ，其中令 η1、η2和 η3分别表示三个 Ⅰ级部署子区域中节点规模之比，η1 ＜ η2 ＜ η3且 η1 + η2 + η3 = 1． 因此，通过本文所提算法，能在较短时间 内获得警报接收端双目标优化部署问题的一个较好可 行解． 令 ρ 表示当地平均住户密度，m － 2，那么部署方 案 P* 的成本 C( P* ) = πρwK0 ( Ｒ2 1 － d2 0 ) + πρwK1 ( Ｒ2 2 － Ｒ2 1 ) + … + πρwKm － 2 ( Ｒ2 m － 1 － Ｒ2 m － 2 ) + πρwKm － 1 ( d2 2 － Ｒ2 m － 1 ) ． 令 Pave表示传统的平均部署方法，dmax表示按照 “最坏假想事故情景”方法所划定的部署范围的半径， 则 C( Pave ) = πρwK0 d2 max，其中 dmax≥d2 ． 因此，对于相同 的风险减缓目标，按本文模型及算法优化后的部署方 案比传统的平均部署方案可节约的部署成本为 ΔC( P) = πρw K[ 0 ( d2 max + d2 0 － Ｒ2 1 ) － Km － 1 ( d2 2 － Ｒ2 m － 1 ) － ∑ m －2 i = 1 Ki ( Ｒ2 i + 1 － Ｒ2 i ] ) ． ( 15) 4 案例分析 某高含硫气井位于偏远山区，最大无阻井喷流量 4. 385 × 106 m3 ·d － 1，H2 S 体积分数 14. 71% ，步行为当 地居民的主要应急疏散方式． 井口安全防护距离为 500 m，假设井喷失控后 15 min 点火且人员充分暴露在 大气环境中，因此将点火概率和某位置受体暴露概率 均设为 1． 根据当地气象统计数据选取八个风向，当地 的风向玫瑰图如图 4( a) 所示，大气稳定度设为 F，风 速设为 3 m·s － 1，因为实际情况下风速大于此时大气逆 温层已不存在． 井喷事故发生的概率需要通过多年事 故发生的数据积累统计获得，国内报道和研究井喷的 总体数据较少，现有数据也只是基于某个单井的数据． 本次模拟中参考了加拿大阿尔伯达省能源资源保护委 · 2761 ·

盖文妹等：警报接收端优化部署 ·1673· 位于井口下风向dd) 1R-10a1,-1 范围内的区域，除搬迁/撤离该地居民 无更有效减缓风险措施？ IR SIR jdmd Y N N dor do IRm-10a,产t1hns040 FN IR SI 输出P0.dk=0%dd)kn=100%: lds=100=K10: R2K.K×1009%:。 dd104a'>lR>10◆al 伏14，hs=人。×100%+hs=0 IR IRLm> 0<K.<K<.<K<K=1 KgosK. ▣R4☐ N 图3算法流程(+含其他风险减缓措施) Fig.3 Flow chart of the proposed method (including other risk mitigation measures) (a 2500 WN b) 30 EN 2000 25 20 1500 1 10 1000 500 搬话 药区 部署计划区 0 -500 -1000 WS -1500 -2009500-200-150-100-5000501001500200 X/m 图4某高含硫井场风向玫瑰图()及部署计划区划分示意图(b) Fig.4 Wind rose map (a)and placement planning zones (b)of a natural gas well with high HaS content 员会(ERCB)钻井事故统计数据a,井喷概率值取 出部署比例与距井口下风向距离之间的关系曲线，如 4.5×104a.企业根据自身实际情况确定R= 图5(a)所示. 10-5a1 根据图5(a)所示部署曲线确定井口西风向部署 根据图4(a)所示井场风向玫瑰图及本文提出的 子区域的划分结果及部署比例：d∈[D,892)时ks= 警报接收端优化部署方法，对不同位置的人员在疏散 0;d,∈B92,1081)时ks=100%,同时还应适当增加 过程中平均个人风险进行评估后可以确定该井场警报 其他风险减缓措施；d,∈1081,1107)时ks=100%, 接收端的部署计划区，如图4(b)所示.从图中可以看 即每户部署一台警报接收端即可；d∈0107,1129)时 出，风角度概率大的区域相比其他区域的警报接收端 kgs=909%;d:∈1129,1176)时kgs=70%;d:∈ 部署范围要广，同时部署计划区的内边界距井口的距 0176,1195)时ks=50%:d,∈195,1243)时ks= 离也要远.假定设置八种不同的部署比例100%、 35%:d:∈[1243,1341)时ks=25%;d∈[1341， 90%、70%、50%、35%、25%、10%和5%，以井口西风 1496)时ks=10%;d,∈1496,1734)时ks=5%; 向的居民区为例，按本文警报接收端优化部署方法计 d:∈0734，+)时ks=0.警报接收端部署比例影 算不同位置居民区内警报接收端的部署比例，并绘制 响疏散人员加载到路网中的方式，由于疏散路网中路

盖文妹等: 警报接收端优化部署 图 3 算法流程 ( + 含其他风险减缓措施) Fig． 3 Flow chart of the proposed method ( + including other risk mitigation measures) 图 4 某高含硫井场风向玫瑰图( a) 及部署计划区划分示意图( b) Fig． 4 Wind rose map ( a) and placement planning zones ( b) of a natural gas well with high H2 S content 员会( EＲCB) 钻井 事 故 统 计 数 据［16］，井 喷 概率 值 取 4. 5 × 10 － 4 a － 1 ． 企业根据自身实际情况确定 IＲnew = 10 － 5 a － 1 ． 根据图 4( a) 所示井场风向玫瑰图及本文提出的 警报接收端优化部署方法，对不同位置的人员在疏散 过程中平均个人风险进行评估后可以确定该井场警报 接收端的部署计划区，如图 4( b) 所示． 从图中可以看 出，风角度概率大的区域相比其他区域的警报接收端 部署范围要广，同时部署计划区的内边界距井口的距 离也 要 远． 假 定 设 置 八 种 不 同 的 部 署 比 例 100% 、 90% 、70% 、50% 、35% 、25% 、10% 和 5% ，以井口西风 向的居民区为例，按本文警报接收端优化部署方法计 算不同位置居民区内警报接收端的部署比例，并绘制 出部署比例与距井口下风向距离之间的关系曲线，如 图 5( a) 所示． 根据图 5( a) 所示部署曲线确定井口西风向部署 子区域的划分结果及部署比例: di∈［0，892) 时 kＲDS = 0; di∈［892，1081) 时 kＲDS = 100% ，同时还应适当增加 其他风险减缓措施; di∈［1081，1107) 时 kＲDS = 100% ， 即每户部署一台警报接收端即可; di∈［1107，1129) 时 kＲDS = 90% ; di ∈［1129，1176 ) 时 kＲDS = 70% ; di ∈ ［1176，1195) 时 kＲDS = 50% ; di∈［1195，1243) 时kＲDS = 35% ; di ∈［1243，1341 ) 时 kＲDS = 25% ; di ∈［1341， 1496) 时 kＲDS = 10% ; di∈［1496，1734) 时 kＲDS = 5% ; di∈［1734，+ ∞ ) 时 kＲDS = 0． 警报接收端部署比例影 响疏散人员加载到路网中的方式，由于疏散路网中路 · 3761 ·

·1674 工程科学学报，第37卷，第12期 1.0 1.0 (a. b 。正西 完全 +西北 0.8, 部署区 0.8 。正北 正南西南东北 ··正东东南 0.6 0.6 搬迁/预撤离区 0.4 0.2· 0.2 部署计区 20040060080010001200140016001800 60080010001200140016001800 下风向距离m 下风向距离m 图5警报接收端部署曲线.(a)西风向部署曲线与边界划分：(b)不同风向下的部署曲线 Fig.5 Alarm deployment curves:(a)deployment curve and border demarcation in the west wind direction:(b)deployment curves and border de- marcation in different wind directions 段的通行能力有限，因此疏散过程中道路的阻塞水平 5000 也能一定程度上反映部署方案的优劣.在d:∈1081， 平均部署方法 1734)的区域中选取三个居民小区A、B和C,根据式 4000 (1)~式(5)分两种情形模拟计算三个小区所有共享 3000 路段中某一关键路段的拥塞水平：①采用传统的平均 的 部署方法，即A、B和C这三小区均每户部署一台警报 接收端：②采用本文的优化部署方法，A小区按照 ·优化部署方法 100%的部署比例每户部署一台，B和C小区根据优化 1000 后的部署比例及本文上述所示安装节点优选办法选择 关键节点部署警报接收端，其中B小区部署比例为 45 60 75 0 70%,C小区部署比例为35%.图6为两种不同的警 时间/min 报接收端部署方法下关键路段的疏散人员拥塞水平. 图6关键路段拥塞水平 从图中可以看出：平均部署的方法虽然能缩短整体开 Fig.6 Congestion level of a critical section 始疏散响应的时间，但是关键路段的拥塞水平较高，影 案的影响.实际上，随着经济的发展和道路条件的改 响人员的疏散效率：而优化后的部署方案根据对疏散 善，我国一些农村地区的摩托车、电动车甚至是私家轿 过程中平均个人风险的评估，为不同的小区设置不同 车的数量在逐年增加，因此在制定警报接收端部署方 的部署比例，缓解了关键路段的拥塞水平，提高了人员 案时还应该考虑当地的路网条件和出行条件.案例中 的疏散效率.因此，采用本文的优化部署方法确定不 警报接收端部署计划区涉及部分城镇，那么与井口之 同区域的警报接收端部署比例，不仅可以满足警报部 间的下风向距离相同的条件下，城镇居民相比村民出 署方案的安全性要求，还有利于降低部署成本，同时缓 行方式更多样更便捷，居住也更为密集，而且电话和手 解疏散过程中道路的阻塞程度，可见本文优化部署方 机短信、网络、电视、广播等现代通信手段更为普及，这 法比传统的平均部署方法在降低部署成本和缓解道路 体现在本文的模型中则是人员疏散迁移概率和警报信 阻塞水平方面更具优越性. 息蔓延传播效率的不同，并最终导致警报接收端部署 图5()为八个不同风向方位对应的部署曲线，其 比例的不同. 中部署比例种类m=6.从图中可以看出：目标区域与 井口之间的下风向距离相同的条件下，风角度概率是 5结论 影响警报接收端部署比例的主要因素，因此风角度概 (1)运用运筹学中的多目标优化理论建立了警报 率较大的方位相比其他方位部署比例更高：井口的同 接收端部署的双目标优化模型并用贪婪策略求解，提 一风向方位上，目标区域相对井口的位置则是影响部 出高含硫井场警报接收端部署的管理方案，从实际应 署比例的主要因素，井口下风向区域相比上风向区域 用的角度降低了求解模型的时间复杂度，从而提出可 警报接收端的部署比例更高.该案例中由于步行为周 获得模型较好可行解的实用算法.按本文模型及算法 边居民的主要应急疏散方式，因此在本案例中计算警 求得的警报接收端部署方案兼顾安全性和经济性两方 报接收端的部署比例时没有考虑交通工具对于部署方 面的要求，因此比传统的平均部署方法的部署总成本

工程科学学报，第 37 卷，第 12 期 图 5 警报接收端部署曲线． ( a) 西风向部署曲线与边界划分; ( b) 不同风向下的部署曲线 Fig． 5 Alarm deployment curves: ( a) deployment curve and border demarcation in the west wind direction; ( b) deployment curves and border de￾marcation in different wind directions 段的通行能力有限，因此疏散过程中道路的阻塞水平 也能一定程度上反映部署方案的优劣． 在 di∈［1081， 1734) 的区域中选取三个居民小区 A、B 和 C，根据式 ( 1) ～ 式( 5) 分两种情形模拟计算三个小区所有共享 路段中某一关键路段的拥塞水平: ①采用传统的平均 部署方法，即 A、B 和 C 这三小区均每户部署一台警报 接收 端; ② 采 用 本 文 的 优 化 部 署 方 法，A 小 区 按 照 100% 的部署比例每户部署一台，B 和 C 小区根据优化 后的部署比例及本文上述所示安装节点优选办法选择 关键节点部署警报接收端，其中 B 小区部署比例为 70% ，C 小区部署比例为 35% ． 图 6 为两种不同的警 报接收端部署方法下关键路段的疏散人员拥塞水平． 从图中可以看出: 平均部署的方法虽然能缩短整体开 始疏散响应的时间，但是关键路段的拥塞水平较高，影 响人员的疏散效率; 而优化后的部署方案根据对疏散 过程中平均个人风险的评估，为不同的小区设置不同 的部署比例，缓解了关键路段的拥塞水平，提高了人员 的疏散效率． 因此，采用本文的优化部署方法确定不 同区域的警报接收端部署比例，不仅可以满足警报部 署方案的安全性要求，还有利于降低部署成本，同时缓 解疏散过程中道路的阻塞程度，可见本文优化部署方 法比传统的平均部署方法在降低部署成本和缓解道路 阻塞水平方面更具优越性． 图 5( b) 为八个不同风向方位对应的部署曲线，其 中部署比例种类 m = 6． 从图中可以看出: 目标区域与 井口之间的下风向距离相同的条件下，风角度概率是 影响警报接收端部署比例的主要因素，因此风角度概 率较大的方位相比其他方位部署比例更高; 井口的同 一风向方位上，目标区域相对井口的位置则是影响部 署比例的主要因素，井口下风向区域相比上风向区域 警报接收端的部署比例更高． 该案例中由于步行为周 边居民的主要应急疏散方式，因此在本案例中计算警 报接收端的部署比例时没有考虑交通工具对于部署方 图 6 关键路段拥塞水平 Fig． 6 Congestion level of a critical section 案的影响． 实际上，随着经济的发展和道路条件的改 善，我国一些农村地区的摩托车、电动车甚至是私家轿 车的数量在逐年增加，因此在制定警报接收端部署方 案时还应该考虑当地的路网条件和出行条件． 案例中 警报接收端部署计划区涉及部分城镇，那么与井口之 间的下风向距离相同的条件下，城镇居民相比村民出 行方式更多样更便捷，居住也更为密集，而且电话和手 机短信、网络、电视、广播等现代通信手段更为普及，这 体现在本文的模型中则是人员疏散迁移概率和警报信 息蔓延传播效率的不同，并最终导致警报接收端部署 比例的不同． 5 结论 ( 1) 运用运筹学中的多目标优化理论建立了警报 接收端部署的双目标优化模型并用贪婪策略求解，提 出高含硫井场警报接收端部署的管理方案，从实际应 用的角度降低了求解模型的时间复杂度，从而提出可 获得模型较好可行解的实用算法． 按本文模型及算法 求得的警报接收端部署方案兼顾安全性和经济性两方 面的要求，因此比传统的平均部署方法的部署总成本 · 4761 ·

盖文妹等：警报接收端优化部署 1675· 要小，对于经济相对落后的山区井场适用且可行 a tribute to the late Professor Norman Carl Rasmussen.Reliab Eng (2)警报接收端部署应用实例分析表明，在降低 Syst Saf,2005,89(3):271 部署成本和缓解道路拥塞水平方面，本文优化部署方 [8]Zhang L,Huang J,Han J Y.Optimal resource location and allo- cation model for natural disasters.Syst Eng Theory Pract,2010 法比传统的平均部署方法更具优越性.高含疏井场地 (9):1615 区在部署警报接收端时应充分考虑目标区域相对井口 (张玲，黄钧，韩继业.应对自然灾害的应急资源布局模型与 的位置、气象资料、井喷事故发生的概率等因素，因此 算法.系统工程理论与实践，2010(9)：1615) 充分调研和收集数据是制定合理的警报接收端部署方 ]LiZC,Wu C P.A programming battle model of the optimization 案的前提.在确定警报接收端部署计划区的实际边界 problem of the force deployment.I Beijing Inst Technol,1997,17 时，还应考虑含硫油气井周围的具体环境特征，如地形、人 (3):268 (李志刚，吴沧浦.兵力部署优化问题的两层规划模型.北京 口分布、交通和通信以及社会经济状况这些因素 理工大学学报，1997,17(3)：268) [10]Wang JJ,Jiang Z A,Deng Y F,et al.Modeling and influence 参考文献 factors of waming dissemination.I Unir Sci Technol Bejing, [1]Chen S,Jiang T H,Deng Y F,et al.Approach to evaluate emer- 2012,34(12):1453 gency planning zones for the sour gas wells in the mountain areas (王品品，蒋仲安，邓云峰，等.警报传播过程建模及影响因 of China based on HS toxic load.Acta Pet Sin,2010,31 (4): 素.北京科技大学学报，2012,34(12)：1453) 668 [11]Deng Y F.Study on Pedestrian Eracuation Model for Accident Re- (陈胜，江田汉，邓云峰，等.基于H,$毒性负荷的山区含疏 leasing Toxic Vapors [Dissertation].Beijing:University of Sei- 气井应急计划区的划分方法.石油学报，2010,31(4)：668) ence and Technology Beijing,2008:40 Wu Q S,Qian X M,Guo Z F.Probability of receptor lethality in (邓云峰.毒气泄漏事故人员疏散模型及应用研究[学位论 blowout of sour gas wells.Pet Explor Der,2009,36(5):641 文].北京：北京科技大学，2008：40) (吴庆善，钱新明，郭再富.含硫气井井喷事故受体致死概率 12] Rogers G 0,Sorensen J H.Diffusion of Emergency Warning: 分析.石油脚探与开发，2009,36(5)：641) Comparing Empirical and Simulation Results.Springer,1991: B]Tang Y J,Hou Y,Xi X J,et al.Study on separate warning tech- 118 nology of gas wells with high sulfur content.China Saf Sci [13]Georgiadou PS,Papazoglou I A,Kiranoudis C T,et al.Model- 2009,19(6):172 ing emergency evacuation for major hazard industrial sites.Reliab (唐玉杰，侯莹，席学军，等。高含硫气井分户报警技术研究 Eng Syst Saf,2007,92(10):1388 中国安全科学学报，2009,19(6)：172) 04] Zhou Y,Liu M.Risk assessment of major hazards and its appli- 4]Zhao Y,Wu L F,Miao B,et al.Analysis and thinking of USJa- cation in urban planning:a case study.Risk Anal,2012,32 pan emergency broadcasting system.Broadcasting,2010(3):92 (3):566 (赵翻，吴力夫，苗勃，等.美日紧急广播系统浅析与思考 5]Li J F.Toxic Heavy Gas Diffusion Numerical Simulation and the 广播电视信息，2010(3)：92) Emergency Eracuation of Key Technology Research [Disserta- [5]Li J.The design and implementation of distributed broadeast alarm tion].Tianjin:Nankai University,2008:39 notification software.Saf Sci Technol,2012,8(4):81 (李剑锋.有毒重气扩散数值模拟与应急疏散关键技术研究 (李竞.分布式广播报警通知控制软件的设计与实现.中国安 [学位论文].天津：南开大学，2008：39) 全生产科学技术，2012,8(4)：81) [16]Dowsett I,Holiziki L Publie Safety Considerations near Critical [6]Xu M,Duo Y Q,Wu Z Z.Review of commonly used approaches Sour Gas Facilities.Beijing:RWDI West Incorporated Company, for land-use planning vicinity of chemical sites.ISaf Sci Technol, 2004:3 2008,4(4):55 [17]Ruiz R,Stuitzle T.A simple and effective iterated greedy algo- (许铭，多英全，吴宗之.化工园区安全规划方法综述.中国 rithm for the permutation flowshop scheduling problem.Eur J 安全生产科学技术，2008,4(4)：55) 0 per Res,2007,177(3):2033 Keller W,Modarres M.A historical overview of probabilistic risk [18]Marszal E M.Tolerable risk guidelines./SA Trans,2001,40 assessment development and its use in the nuclear power industry: (4):391

盖文妹等: 警报接收端优化部署 要小，对于经济相对落后的山区井场适用且可行． ( 2) 警报接收端部署应用实例分析表明，在降低 部署成本和缓解道路拥塞水平方面，本文优化部署方 法比传统的平均部署方法更具优越性． 高含硫井场地 区在部署警报接收端时应充分考虑目标区域相对井口 的位置、气象资料、井喷事故发生的概率等因素，因此 充分调研和收集数据是制定合理的警报接收端部署方 案的前提． 在确定警报接收端部署计划区的实际边界 时，还应考虑含硫油气井周围的具体环境特征，如地形、人 口分布、交通和通信以及社会经济状况这些因素． 参 考 文 献 ［1］ Chen S，Jiang T H，Deng Y F，et al． Approach to evaluate emer￾gency planning zones for the sour gas wells in the mountain areas of China based on H2 S toxic load． Acta Pet Sin，2010，31( 4) : 668 ( 陈胜，江田汉，邓云峰，等． 基于 H2 S 毒性负荷的山区含硫 气井应急计划区的划分方法． 石油学报，2010，31( 4) : 668) ［2］ Wu Q S，Qian X M，Guo Z F． Probability of receptor lethality in blowout of sour gas wells． Pet Explor Dev，2009，36( 5) : 641 ( 吴庆善，钱新明，郭再富． 含硫气井井喷事故受体致死概率 分析． 石油勘探与开发，2009，36( 5) : 641) ［3］ Tang Y J，Hou Y，Xi X J，et al． Study on separate warning tech￾nology of gas wells with high sulfur content． China Saf Sci J， 2009，19( 6) : 172 ( 唐玉杰，侯莹，席学军，等． 高含硫气井分户报警技术研究． 中国安全科学学报，2009，19( 6) : 172) ［4］ Zhao Y，Wu L F，Miao B，et al． Analysis and thinking of US-Ja￾pan emergency broadcasting system． Broadcasting，2010( 3) : 92 ( 赵翮，吴力夫，苗勃，等． 美日紧急广播系统浅析与思考． 广播电视信息，2010( 3) : 92) ［5］ Li J． The design and implementation of distributed broadcast alarm notification software． J Saf Sci Technol，2012，8( 4) : 81 ( 李竞． 分布式广播报警通知控制软件的设计与实现． 中国安 全生产科学技术，2012，8( 4) : 81) ［6］ Xu M，Duo Y Q，Wu Z Z． Ｒeview of commonly used approaches for land-use planning vicinity of chemical sites． J Saf Sci Technol， 2008，4( 4) : 55 ( 许铭，多英全，吴宗之． 化工园区安全规划方法综述． 中国 安全生产科学技术，2008，4( 4) : 55) ［7］ Keller W，Modarres M． A historical overview of probabilistic risk assessment development and its use in the nuclear power industry: a tribute to the late Professor Norman Carl Ｒasmussen． Ｒeliab Eng Syst Saf，2005，89( 3) : 271 ［8］ Zhang L，Huang J，Han J Y． Optimal resource location and allo￾cation model for natural disasters． Syst Eng Theory Pract，2010 ( 9) : 1615 ( 张玲，黄钧，韩继业． 应对自然灾害的应急资源布局模型与 算法． 系统工程理论与实践，2010( 9) : 1615) ［9］ Li Z G，Wu C P． A programming battle model of the optimization problem of the force deployment． J Beijing Inst Technol，1997，17 ( 3) : 268 ( 李志刚，吴沧浦． 兵力部署优化问题的两层规划模型． 北京 理工大学学报，1997，17( 3) : 268) ［10］ Wang J J，Jiang Z A，Deng Y F，et a1． Modeling and influence factors of warning dissemination． J Univ Sci Technol Beijing， 2012，34( 12) : 1453 ( 王晶晶，蒋仲安，邓云峰，等． 警报传播过程建模及影响因 素． 北京科技大学学报，2012，34( 12) : 1453) ［11］ Deng Y F． Study on Pedestrian Evacuation Model for Accident Ｒe￾leasing Toxic Vapors ［Dissertation］． Beijing: University of Sci￾ence and Technology Beijing，2008: 40 ( 邓云峰． 毒气泄漏事故人员疏散模型及应用研究［学位论 文］． 北京: 北京科技大学，2008: 40) ［12］ Ｒogers G O，Sorensen J H． Diffusion of Emergency Warning: Comparing Empirical and Simulation Ｒesults． Springer，1991: 118 ［13］ Georgiadou P S，Papazoglou I A，Kiranoudis C T，et al． Model￾ing emergency evacuation for major hazard industrial sites． Ｒeliab Eng Syst Saf，2007，92( 10) : 1388 ［14］ Zhou Y，Liu M． Ｒisk assessment of major hazards and its appli￾cation in urban planning: a case study． Ｒisk Anal，2012，32 ( 3) : 566 ［15］ Li J F． Toxic Heavy Gas Diffusion Numerical Simulation and the Emergency Evacuation of Key Technology Ｒesearch ［Disserta￾tion］． Tianjin: Nankai University，2008: 39 ( 李剑锋． 有毒重气扩散数值模拟与应急疏散关键技术研究 ［学位论文］． 天津: 南开大学，2008: 39) ［16］ Dowsett I，Holiziki L． Public Safety Considerations near Critical Sour Gas Facilities． Beijing: ＲWDI West Incorporated Company， 2004: 3 ［17］ Ｒuiz Ｒ，Stützle T． A simple and effective iterated greedy algo￾rithm for the permutation flowshop scheduling problem． Eur J Oper Ｒes，2007，177( 3) : 2033 ［18］ Marszal E M． Tolerable risk guidelines． ISA Trans，2001，40 ( 4) : 391 · 5761 ·