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燃气管网优化设计方法研究王有良

发表时间：2020/8/24 来源：《基层建设》2020年第10期作者：王有良

[导读] 摘要：燃气管网建设对优化城市能源结构、提高城市居民生活质量、减少环境污染具有重要作用，是一项十分重要的民生工作。

        重庆市川东燃气工程设计研究院湖北武汉 430070
        摘要：燃气管网建设对优化城市能源结构、提高城市居民生活质量、减少环境污染具有重要作用，是一项十分重要的民生工作。传统的城市燃气管网通常采用经验设计，导致城市燃气管网的安全性和可靠性较低，难以满足燃气用户对燃气安全性、可靠性和稳定性的要求，迫切需要采取有效措施进行优化。基于遗传算法的城市燃气管网优化设计方法可以优化城市燃气管网优化设计中需要考虑的所有因素，显著提高城市燃气管网设计的安全性、可靠性和经济性。因此，研究城市燃气管网优化设计方法具有十分重要的现实意义。
        关键词：燃气管网；优化设计；方法；研究
        1 传统燃气管网设计方法的特点
        传统的燃气管网设计方法主要采用节点法原理。该方法的具体操作方法是根据设计人员的经验确定管截面的布置和方向，并根据此方法通过拉格朗日方法计算出管径。此方法还有助于确定管道直径，但计算结果不是优化结果。这必须由设计人员连续计算。如果最终计算结果不符合要求，设计人员只能重新计算管道直径。因此，在将来的应用中，该方法将逐渐被取代，并被更复杂的数学方法和用于辅助计算的数学工具所取代，以达到优化燃气管网设计的目的。
        2 影响燃气管网优化设计的因素
        2.1 管材的选择
        实际测试证明，原材料的选择对于整个项目至关重要。在实际的施工过程中，原来是用钢管来构造常规的天然气管网，而在地下深埋的方法中存在主要缺点。另外，酸化使钢管更容易受到腐蚀。因此，在实际的施工过程中，通常对管道进行防腐处理以减少对管道的损坏，但是请注意，防腐处理过程昂贵且难以处理。但是，在目前的施工过程中，我们发现PE管道的使用寿命相对较长，易于维护且易于安装。基于这些优点，PE管道被广泛用于天然气管道网络，特别是中压管道，在其应用过程中取得了长足的进步并产生了一些误解。
        2.2燃气管网结构优化
        随着我国天然气管网建设的不断推进，管网结构也在不断优化。在实际应用过程中，施工单位应根据实际需要合理选择管径，充分保证施工质量，严格控制施工成本和安装成本。同时，可以将管网的优化工作转化为具体的设计数，并根据这些数据假设一个目标函数，然后计算出各节点的压力值，从而确定管道和安装的具体数据。另外，在管网优化设计中应特别注意管材的选择。在选择过程中，既要根据以往经验进行选择，也要根据实际施工要求和具体工程施工条件进行选择。
        3 燃气管网优化设计方法研究
        3.1 基于遗传算法的城市燃气管网优化设计方法
        3.1.1基于遗传算法的城市燃气管网管径优化。
        遗传算法在处理许多问题方面具有某些优势。同时，我们可以将模糊控制和神经网络的遗传算法相结合，为城市燃气管网的直径选择和优化提供新的思路。在优化管道和管道直径时，最合适的目标是程序安全和经济。使用遗传算法优化直径的过程是初始化，选择，交叉和突变。选择标准管道，将其他管道转换为标准编辑编号，按特定顺序对编辑编号进行排序，随机选择代码编号，创建组，在上方设置合适的组根据拟合优度的大小计算度数和组，进行排序，选择最适合的组以建立新组，并通过多次计算获得最佳解决方案。基于遗传算法的管道和管道直径的优化方法比传统方法更为科学。根据实际情况，优化遗传算法，并设计适当的遗传算子，进化策略和适应度函数。
        3.1.2 基于遗传算法的城市燃气管网结构优化。
        城市燃气管网根据气源和用户地理位置确定，以更好地满足燃气用户的实际需求。通过对市政要求和地理条件的分析，从各种管网结构设计方案中选出最佳布置结构。传统的布局方法主要依靠经验。基于遗传算法的燃气管网结构设计可以建立以最短管道长度为优化目标的数学模型，并充分考虑以下优化目标函数：管段配气函数、管网储备状态、管网成本等优化模型，可以设计出低压储备能力、低成本高压储备能力、高成本天然气管网结构等综合优化模型。
        3.1.3基于遗传算法的城市燃气管网水力计算优化。

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        上述城市燃气管网水力计算侧重于经济型，而没有考虑管网水力的可靠性。输气可靠性是指输气管网的输气能力。在某段天然气泄漏导致输气中断的情况下，天然气管网仍能满足用户的用气需求。在考虑城市燃气管网水力可靠性时，需要考虑管网的可靠性和风险性，而遗传算法在计算可靠性和风险分析方面具有天然优势，可以考虑全局最优解，可以有效地解决可靠性低的问题燃气管网水力计算。
        3.2 蚁群算法在管网优化的应用
        蚁群算法（ACO）这是一种启发式搜索算法，它通过模拟自然界中蚁群的最短路径行为来找到最佳解决方案。蚁群算法使用正反馈机制来快速找到最佳值或最佳值。分布式计算可以有效提高算法效率，避免过早收敛。因此，蚁群算法具有启发式，鲁棒性和并行性的优点，还具有局部最优解和搜索时间长的问题。
        目前，蚁群算法已广泛应用于旅行商问题，车间问题，分配问题等。蚁群算法在燃气管网优化设计中的应用旨在通过以最小的建设和运营成本为优化目标的数学模型来提高高层管网设计的经济效益和合理性。即将建立。
        蚁群算法在天然气管网优化设计中的应用建立了天然气输送管道数学模型，其目标函数是管网建设成本，加油站建设成本和管网运营成本，优化选择，设计压力，压缩机站数量等，压缩比和站间距。该设计方案最大程度地减少了管网的建设和运营成本。研究表明，在燃气管网优化设计中，蚁群算法优于蚁群算法。我们提出将环形燃气管网布局的优化问题转化为TSP问题，并在确定优化目标后，以最低的环形网成本建立数学模型，然后采用蚁群算法进行求解。解决研究结果表明，蚁群算法适用于环形燃气管道网络的优化设计。
        2.3神经网络算法在管网优化中的应用
        神经网络系统是模拟生物神经网络结构和功能的高度复杂的非线性动态系统。它具有大规模并行协同处理、容错、自组织等特点。
        对Hopfield神经网络算法在天然气管网规划中的应用进行了相关研究，其优化目标函数是使管道总长度最小。建立了基于Hopfield神经网络的管网路由优化数学模型。研究结果表明，Hopfield神经网络算法能够有效地解决天然气管道布局优化问题，提高了技术水平和经济效益。目前，神经网络算法主要应用于天然气负荷预测、输气管道泄漏分析、安全分析、天然气管道内腐蚀速率预测等方面，在管网优化设计领域的应用相对较少。因此，可以借鉴给水管网的先例，探索神经网络在燃气管网水力计算中的应用。采用改进的Hopfield神经网络算法，目标函数为管网年最小费用换算值，以离散管径为优化变量，管网水力可靠性及相关设计规范是给水管网优化的约束条件。研究结果表明，神经网络算法在管网优化中是可行的，有效地提高了优化能力、速度和效率。
        结束语
        在燃气管网的设计过程中，设计人员要从全局出发，综合考虑各种因素对燃气管网质量的影响，并进行实地调查，结合当地实际情况和各种数据研究，制定相应的设计方案。这样可以大大提高燃气管网设计的合理性，进而选择最优的燃气管网设计方案，保证城市管网建设质量，提高施工企业的经济效益，促进我国城市生活水平的提高。
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