基于AHP的区域煤矿应急救援基地优化布局_金佩剑.pdf

20基于 AHP 的区域煤矿应急救援基地优化布局*金佩剑葛素伶范鹏震娄胜阳崔永祥（吉林建筑大学 应急科学与工程学院，吉林 长春 130000）摘要针对区域煤矿应急救援需求，综合考虑区域应急救援基地选址的经济效益与社会效益，构建以地理位置、经济投入和救援能力等主要指标的评估指标体系，并基于层次分析法（AHP）提出区域煤矿应急救援基地选址模型。依据模型对某市煤矿应急救援基地选址进行优化，并与基于 P-中值的 ArcGIS 网络分析法选址结果对比，证明基于层次分析法（AHP）提出区域煤矿应急救援基地选址模型具有较高的可行性和有效性。研究成果对于提升区域防灾减灾能力，改善城市公共安全水平具有重要的理论与现实意义。关键词应急救援基地层次分析法P-中值 ArcGIS 网络分析法Optimization layout of regional coal mine emergency rescue base based on AHPJIN PeijianGE SulingFAN PengzhenLOU ShengyangCUI Yongxiang（College of Emergency Science and Engineering，Jilin Jianzhu University，Changchun Jilin 130000，China）AbstractIn view of the needs of regional coal mine emergency rescue，this paper comprehensively considers theeconomic and social benefits of site selection of regional coal mine emergency rescue base，establishes the evaluationindex system based on geographical location，economic investment and rescue ability and puts forward the site selec-tion model of regional coal mine emergency rescue base based on Analytic Hierarchy Process（AHP）.According tothe model，the site selection of a citys coal mine emergency rescue base is optimized，and compared with the site se-lection results of ArcGIS network analysis based on P-median，it is proved that the regional coal mine emergency res-cue base selection model based on Analytic Hierarchy Process（AHP）has high feasibility and effectiveness.The re-search results have important theoretical and practical significance for enhancing regional disaster prevention and miti-gation capacity and improving the level of urban public security.Key wordsemergency rescue baseanalytic hierarchy processP-median ArcGIS network analysis0引言在应急管理中，应急救援基地是应急救援体系构建的重要组成部分，应急救援基地的建设需要依托各企业自身救援能力，优化整合各类应急救援资源，加快建立区域性应急救援基地，提高对事故灾难的防范处置能力，最大限度地减少事故灾难造成的损失。当前的应急救援地点选择往往面临政府资金不足、应急救援人员短缺、基地设置重复或缺乏以及应急救援程序混乱等问题，现有的选址优化算法对于提升应急救援基地的覆盖率、救援效率、救援能力以及优化救援基地的建设成本都提供了重要的理论支撑，国内外学者对于救援基地的布局优化开展了广泛的研究。MEHRANV B 等1针对危险品处理站的选址，在考虑铁路、公路等多式联运网络的运输路线上设置代表危险品设施的潜在场地，评估其可达性并选出得分最高点。JIANG X Y 等2学者综合考虑建筑成本、运输成本和罚款成本的加权总和最小，使用了K-means聚类算法和果蝇算法（FOA），确定地震救援中心选址的合适位置。HANY 等3开发了一种基于拉格朗日松弛（LR）矿机中连续子问题求解的新方法，解决了涉及仓库选择、车队的路线安排和调度等多个问题下满足严格时间窗口要求的大规模应急物资供应点地点选择。JIAHZ 等4通过运用遗传算法启发式算法，定位分配启发式算法和 Lagrangean 松弛启发式算法，为每个需求点提供来自不同质量水平（距离）的多种设施的服务来解决需求不确定性和医疗供应不足的问题。DEYB 等5在处理主观和客观因素相结合的仓库选址问题时提出了 3 种新的扩展模糊多准则决策方法，通过两个仓库位置选择示例说明该方法的准确性和有效性。李欢欢等6结合渤海海域环境条件和事故发生率的影响情况，以交*基金项目：应急管理部安全生产重特大事故防治关键技术科技项目（jilin-0050-2018AQ）。2023 年第 49 卷第 3 期March 202321通流特征和海上交通事故统计结果为基础，运用地理网格划分方法确定了渤海海域应急事故点，根据港口条件选定了应急救援基地候选点。吴艳华等7根据中国铁路现有的高速铁路网应急救援基地面临的位置优化问题，运用救援基地层级选址和优化理论结合选取实例求解，并与救援基地的当前布局情况进行多维对比，验证模型的合理性和可用性。许晨霞8对陕西省危险化学品企业的应急能力调查建立了层次分折模型，并运用 CAD 二次程序语言 Vis-ualLISP研究，形成在 GoogleEarth 上的危险化学品应急救援基地和危险化学品企业的信息实现，从而达到指导应急救援的作用。李刚等9以人口密集程度、方舱医院容量、地势高低、负荷均衡程度、基础设施完善程度、建设质量、建设成本、最大通行时间、最大通行距离等作为方舱医院选址评价指标建立指标评价体系，提出两阶段决策模型，利用层次分析法对方舱医院的建设模式进行决策，然后应用目标规划模型，最终确定最优选址决策。前人在救援中心的选址研究中主要利用数学算法建模理论和方法，从求解最短时间、距离等角度开展了有益的研究，但较少考虑空间属性参数和多因素叠加影响问题。本文拟从区域煤矿应急救援特征分析入手，结合救援基地经济效益与社会效益等原则，综合考虑经济投入、地理位置与救援能力三大因素，构建了应急救援基地选址优化模型，并验证模型的可行性和有效性。1研究方法1.1Python 技术网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的 URL 开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL 放入队列，直到满足系统的一定停止条件。1.2层次分析法层次分析法10是一种采用对备选点的影响因素进行主观的权重赋值计算的方法，根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，从而最终使问题归结为最低层（供决策的方案、措施等）相对于最高层（总目标）的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。具体使用过程如下：确定判断矩阵；求解特征向量，再进行归一化处理；计算一致性指标比例并确定该值小于 0.1；对权重向量的结果进行分析。1.3P-中值理论与网络分析方法1.3.1P-中值理论该模型需要在 P 个位置设置救援基地，使这 P个基地到所有需要救援地点的总加权距离之和最小。该模型倾向于将应急救援基地建设在救援需求集中的位置，因此该模型也被称作重心模型。1.3.2基于网络数据集的位置分配分析网络分析是以建立空间拓扑关系以及网络数据集作为分析依据，在综合考虑空间及属性参数的基础上进行网络范围内的路径选择分析。就其分析能力而言，在GIS内，网络分析往往被应用在最优路径计算，最近设施点及服务区范围的确定，车辆配送及位置分配策略的选择上。而在实际的应用中，我们常用的导航软件也是采用车辆配送（VRP）分析方法选取了成本最低的路径。位置分配方法的使用前提是需求点与备选点已经确定，再分别从这个备选点中找到适合建立基地的点，并标注其具体位置，且每一个需求点都存在对应的基地点，使得提供服务所需的成本最低。GIS 在处理位置分配问题时主要有最小化设施点数、最小化阻抗、最大化人流量、最大化市场份额、目标市场问题、最大化覆盖范围、有容积限制的最大化覆盖范围这 7 种问题。在解决市级救援的问题上选用基于 P-中值的最小化阻抗解决方案，P-中值模型的数学表述方法如下：（1）（）（）（）（2）式中，N为研究范围内的待救援需求点组合；M为研究范围内的基地备选点组合；di为第i个需求点的需求量；Cij为备选点的救援力量供给能力；Yij为备选点的建设数量。在模型运行前进行备选点与事故点的设置，要求备选点与事故点的总加权成本之和最小。在市级救援基地的选址过程中通过最低的时间成本为度量基准，选址出到各个服务点位置最近的设施点位置，以满足实际的需要。222某市煤矿应急救援基地选址2.1某市煤矿企业分布情况通过网络爬虫技术从某市煤炭企业名录中批量爬取省内煤矿企业的名称，并对结果进行无用数据的删除及数据格式的整理并输出到本地。由于地名中不包含空间信息，无法在ArcMap中进行显示及分析，所以采用Python Request库对百度地理位置编码WEBAPI 进行调用。在输入百度地图 AK 的同时将所需解析地理位置的地名写入Address属性内，设置空间参考为 BD09 坐标系，即可完成对经纬度的获取，为便于空间分析将获取的经纬度进行 BD09 至WGS84 坐标系的转化，并将上述步骤进行函数的封装。将通过爬取得到的煤矿企业名称导入Framework数据类型，以城市为index值索引出所有分布于某市内的企业，进行 For 循环的遍历，最终输出 WGS84坐标系下的矿区地理坐标，并在ArcGIS内进行可视化，由图 1 可见市内的煤矿企业主要分布点和市交通网络数据集。图 1某市煤矿企业及交通网络2.2层次分析法应用依据上述构建的交通网络数据集，结合煤矿企业分布、经济投入及应急救援能力等数据，通过层次分析法确定某市煤矿应急救援基地的最优选址。1）指标权重值计算。本文将第一层设置为地理位置（A1）、经济投入（A2）、应急救援能力（A3）3 个指标，由表 1、表 2 设置权重取值，见表 1。表 1权重取值重要度A1A2A3A114.3272.655A21/4.32711.630A31/2.6551/1.6301即判断矩阵 A：A 10.2310.3774.32710.6132.6651.6301将判断矩阵列规范化处理并计算得到判断矩阵的最大特征值：max=13（1.9770.617+0.6350.207+0.5340.175）=3.110一致性验证：C I=maxnn 1=3.110 33 1=0.055由表 3 知，当 n=3 时，R I=0.58，C R=C IR I=0.0550.58=0.0951因此，一致性得到验证，设定的权重值可以采用。2）层次分析与决策。对于某市煤矿应急救援基地的选址，由于 10 个煤矿企业自身配备有应急救援队伍，因此可以在其应急救援队伍的建设基础上扩大规模，将其建设成为区域应急救援基地，所以这 10家煤矿企业都可以作为备选点，以下对这 10 家企业分别进行地理位置因素、经济因素、应急能力因素分析，表 2 为 10 个煤矿企业中两两企业就所处交通地段等条件下的具体对比评分。表 2地理位置因素等级评分重要度B1B2B3B4B5B6B7B8B9B10B1111.31511.63014.32716.66414.32714.32714.3273.4914.327B21.315111.31512.65514.32713.49113.49113.4914.3276.664B31.6301.315112.65513.49112.65513.49112.6553.4914.327B44.3272.6552.655112.14311.63012.1431.6302.1433.491B56.6644.32711.3152.143111.6302.6553.4914.327B64.3273.4912.6551.630111.3152.1432.6554.327B74.3273.4913.4912.14311.63011.31512.6553.4914.32723续表 2重要度B1B2B3B4B5B6B7B8B9B10B84.3273.4912.65511.63012.65512.14312.65511.6303.491B913.49114.32713.49112.14313.49112.65513.49111.63011.630B1014.32716.66414.32713.49114.32714.32714.32713.49111.6301将判断矩阵行平均计算得出地理位置得分情况：W1（1）=0.052 0.070 0.069 0.117 0.183 0.1690.170 0.105 0.040 0.027通过判断矩阵的最大特征值，经一致性检验，设定的地理因素权重值可以采用，则为 10 个备选地点在地理位置因素上的得分情况。经过同样的两两对比分析得出 10 家企业分别在经济因素和应急能力因素的得分。经济因素得分情况：W1（2）=0.089 0.081 0.083 0.156 0.158 0.1500.093 0.081 0.057 0.051应急能力因素得分情况：W1（3）=0.064 0.108 0.046 0.089 0.164 0.2220.108 0.089 0.064 0.046其一致性均得到验证，最后将 3 种因素与其权重值相结合，计算出各备选点的总得分：WZ（1）=3j=0.1670.052+0.2070.089+0.1750.064=0.062同理，WZ（2）=0.079，WZ（3）=0.068，WZ（4）=0.120，WZ（5）=0.175，WZ（6）=0.174，WZ（7）=0.143，WZ（8）=0.097，WZ（9）=0.048，WZ（10）=0.035。因此，最优的备选点为该市 B5煤矿和 B6煤矿。2.3基于 P-中值法的 GIS 求解在综合分析各煤矿企业分布及相关属性的情况下，假定每个企业同时作为需求请求点及布局点，在每个点周围同时建立需求与服务图层，进行最大阻抗分析。通过 ArcGIS 网络分析位置分配功能，进行设施点及请求点的设置，并在完成后进行网络分析计算，根据计算结果得出最佳设施点的选址位于该市 B5煤矿位置，距离最远应急需求点距离为 72 309m，最近为 3 495 m，结果如图 2 所示。2.4结果与讨论由上述计算结果可知，通过层次分析法计算权重值得到的区域煤矿应急救援基地选址是B5煤矿和B6煤矿；通过以P-中值法为基础并结合ArcGIS进行网络分析得到的区域煤矿应急救援基地选址为B5煤矿，因此考虑多指标的层次分析法与仅考虑距离最优的 P-中值计算方法的结果一致，证明基于层次分析法的区域煤矿应急救援基地选址方法具有可行性。同时，通过对比层次分析法计算结果，得到综合考虑应急救援过程所需其他因素的情况下，B5和B6作为煤矿应急救援基地具有同样的效果，增加了区域煤矿应急救援基地的可选择性。故基于层次分析法的区域煤矿应急救援基地选址方法可为区域煤矿应急救援基地选址决策提供更为全面的参考。图 2煤矿应急救援基地选址 P-中值计算结果3结论本文根据区域煤矿应急救援需求，综合考虑各候选救援基地经济投入、地理位置与应急救援能力等因素，在获取区域基础数据基础上，利用层次分析法对应煤矿急救援基地选址进行分析，与 P-中值在ArcGIS 网络分析法求解结果进行对比，并以某市煤矿行业应急救援基地选址为例进行验证，研究结论如下：利用Python技术与方法，能够有效爬取区域企业分布基础数据，通过Request库对数据进行优化筛选和编码调用，可为ArcGIS内可视化和编辑操作提供数据支持；构建基于地理位置、经济投入和救援能力为主要评估指标的区域煤矿应急救援基地选址的层次分析法（AHP），以某市煤矿行业应急救援基地选址为例，并与基于P-中值的ArcGIS网络分析法选（下转第 36 页）36析及下步治理对策 J.工业，2016（3）：713 WANG X L，SU X，YANG W.Overview of leak detectiontechnology for oil and gas pipelines J.Natural Gas andPetroleum，2007（3）：19-23.4 JMUGGLETONA M，BRENNANA M J，LINFORD P W.Axisymmetric wave propagation in luid-fllled pipes：wavenumber measurements in invacuo and buried pipes J J.Sound Vib，2004，207：171-190.5 KIM M S，KWON L S，Detection of leak acoustic signal inburied gas pipe based on the time-frequency analysis J.Journal of loss prevention in the process industries，2009，22（6）：990-994.6 PARK C S，JEON J H，KIM Y H.Localization of a soundsource in a noisy environment by hyperbolic curves inquefrency domainJ.J Sound Vib，2014，333（21）：5630-5640.7 YANG L J，JING X F，GONG Z G，Research on acousticleak detection technology for gas transmission pipeline 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