基于模糊层次关联分析法的逆向物流选址方法_任沁清

熵权值模糊综合评判法是一种常用的决策分析方法，常被应用于物流选址中。

在物流选址中，通常需要考虑多个因素，如交通便利程度、物流成本、劳动力成本、市场需求、政策环境等等。

这些因素有些是定量的，有些是难以量化的，通过熵权值模糊综合评判法，可以对这些因素进行有效的综合评价和比较。

具体来说，在物流选址中，可以采用以下步骤使用熵权值模糊综合评判法：
确定评价因素：确定评价物流选址的各种因素，包括交通便利程度、物流成本、劳动力成本、市场需求、政策环境等等。

建立评价指标体系：对于每个评价因素，建立相应的评价指标体系，并确定各个指标的权重。

数据收集和处理：收集各项指标的数据，并进行归一化处理，以确保不同指标之间具有可比性。

计算熵值和权重：利用熵权法计算各个指标的熵值和权重，以得出每个指标在评价中所占的比重。

模糊综合评判：利用模糊综合评判法，将各个指标的权重和得分进行加权求和，得出每个选址方案的评分，从而进行比较和评价。

选址决策：根据评价结果，选取评分最高的物流选址方案作为最终决策。

需要注意的是，熵权值模糊综合评判法在物流选址中的应用需要根据具体情况进行调整和优化，以确保评价结果的准确性和可靠性。

模糊层次分析与三维GIS集成的升压站选址方法朱庆; 陈凯峥; 谢潇; 曾浩炜; 张叶廷; 任晓春【期刊名称】《《西南交通大学学报》》【年(卷),期】2019(054)005【总页数】9页(P980-988)【关键词】升压站选址; 模糊层次分析; 地理信息系统; 陆上风电场【作者】朱庆; 陈凯峥; 谢潇; 曾浩炜; 张叶廷; 任晓春【作者单位】西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756; 四川视慧智图空间信息技术有限公司四川成都610036; 中国科学院沈阳应用生态研究所环境计算与可持续发展重点实验室辽宁沈阳110016; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430072; 中铁一院轨道交通工程信息化国家重点实验室陕西西安710043【正文语种】中文【中图分类】P208风力发电在风能这一新型可再生能源愈加重要的背景下逐渐被关注及重视[1].升压变电站（文中简称“升压站”）作为风电场集电核心枢纽，同时也是输电过程及运维建设中不可或缺的组成部分.风力发电场建设前期涉及的基建投资、建设效率，运行中期的投产运维的经济性以及后期的安全性、稳定性及环保策略都由升压站的选址位置直接决定.现阶段升压站的选址多采用流程式的选址方法：首先借鉴专家对二维地形图的目视判读与定性分析得到量化的数值分析结果；其次在数值分析结果支撑下形成若干备选站址；最终完成所有备选站址的实地踏勘，通过人为填表计分的形式获取选址位置.该方法确定站址尤为耗时，备选站址的结果一定程度受到人为判断的误差影响.由于缺乏系统且统一的选址评价指标体系，极大地消耗了选址过程中的时间及经济成本，延误了风电场项目建设工期.该方法还因人为判别存在理论表达不确定性与思维主观倾向性而降低选址精度[2-3].近年来国内外将GIS （geographic information system）分析技术实践于风电行业中的各个领域，主要囊括了风能资源评估[4-7]、风电场宏观选址[8-11]、风场建模可视化[12]及海上风电选址及分析[13-14]等内容的研究，将GIS结合选址进行的研究主要集中于风电场的宏观选址.涉及GIS与选址相关的研究所存在的缺陷主要包含以下几点：（1）研究大多罗列影响选址的因素，并向数据库中导入风电专题数据，涉及选址的规划方法较为简易，缺乏对数据的深入探究与挖掘.（2）使用模糊集分析风电场选址位置的判别方法对参数的关注存在局限性，且不能避免不同类型选址因子对选址结果的干扰.（3）研究方向多集中于宏观选址，且涉及的选址指标多为宏观指标，缺乏针对利用风电场内部元素对内部设施及结构进行微观选址的研究.本文突破传统的人工初选及外业踏勘的风电场升压站选址方法所存在的人为判别模糊性、低时效性、低精度性及高成本性等方面的局限，研究一种三维GIS （3D GIS）与模糊层次分析法（fuzzy analytical hierarchy process，FAHP）集成的升压站选址方法.利用三维GIS平台与多源异构数据生成风电场景，且通过平台空间分析能力结合粗选规则的方式得出备选站址.构造选址层次分析结构以提供模糊决策模型基础，通过与备选站址结合计算，将定性的选址问题转变为定量的选址分析.分析结果由三维GIS对多指标因素综合选址结果进行可视化呈现，以优化选址过程.1 升压站选址影响因素递阶层次地形是影响升压站选址的关键因素[15-17].为满足不同升压站选址类别的最佳决策需求，需考虑对工程量乃至选址结果具有显著影响的地形复杂度指标因子[18]，构造目标层（T层）至准则层（F层）再到指标层（S层）梯阶式的选址评估层级.根据对升压站建设及运营的调查与优选选址因素的分析，把目标层再划分为5个一级准则层，而次级指标根据所影响目标层的属性及性质分别位于对应的一级准则之下.通过对实际项目选址需求的调查、分析与整理，得到以下选址准则：（1）施工工程量成本（F1）是从经济性的角度对风电场升压站选址结果进行判别的重要指标因素.升压站选址结果不仅需要符合高适用性，也需要以低成本作为代价.其内容包含进站道路工程量与升压站填挖工程量，作为成本的主体部分，且包含集电与送电线路规划涉及的线损因素.（2）灾害因素（F2）是从地质的角度对风电场升压站选址结果进行判别的指标因素，对潜在的内涝地区及位处高级地震带的区域设置低评价值.分析选址区域内的地质调查数据，对选址域内的沉降进行分析评价.（3）地形因子（F3）是由地形复杂度的角度对风电场升压站选址结果进行判别的指标因素.该因素通过计算地表的崎岖程度从而体现风电施工的代价.该因素数值过高的地形范围内会使升压站及其附属道路的施工难度增加，并增加了建成后日常运行所存在的隐患，且考虑当进站道路区域内地形复杂度所决定的场平、护坡及挡土墙的工程量.（4）障碍区域（F4）是对用地类型的评价从而影响风电场升压站选址结果的指标因素.考虑使用荒地、劣地而避让农用地、特殊用地及居民地可以达到合理与节约用地的目的.（5）临近资源（F5）是由资源供给的角度对风电场升压站选址结果进行判别的指标因素.临近资源主要包含了生活及施工不可获缺的临近水资源及电资源.水资源的评价层级以供水系统取水、临近水库引水及钻井与运水工程取水几个等级划分.电资源的评价层级以临近电网取电及自发电两个取电等级划分，且充分考虑拟接入变电站的方位以评价出线成本.详细见表1.表1 风电场升压站选址评价指标体系Tab.1 System of site evaluation indexes for booster station一级准则层（F层）次级指标层（S层）施工工程量成本准则（F1）升压站填挖工程量（S1）集电线路成本（S2）进站道路工程量（S3）灾害指标准则（F2）百年一遇洪水水位（S4）地震基本烈度（S5）选址地质沉降（S6）选址地形因子准则（F3）局部皱褶度（S7）局部凹凸性质（S8）局部高差极值（S9）障碍区域准则（F4）农田用地范围（S10）特殊用地范围（S11）生活用地范围（S12）极端地形区域范围（S13）临近资源准则（F5）送电距离（S14）出线方向距离（S15）水资源区域（S16）2 集成三维GIS的升压站选址因素FAHP模型本文算法流程如图1所示，算法主要由一体化三维GIS风电场景系统及模糊层次分析模型两部分构成.首先风电专题数据存储导入系统中，其次以建模后的风电场景数据模型为分析基础解算选址备选站址，并构造模糊层次分析模型.利用三维GIS对风电专题数据分析及处理得到的结果加入模糊层次分析模型中，求解备选站址分析模型的层次总排序与各次级指标层的相对隶属度向量.将隶属度向量与层次总排序相乘，获取各站址的综合评价数值，并将升压站高评价区域在风电三维GIS 平台中进行可视化.2.1 集成三维GIS风电场景的模糊层次计算要素传统的人工选址方法主要参考对二维地形图的目视判读、风电场往期的选址经验及外业实地踏勘的结果进行确定选址备选站址.三维GIS是满足地理综合分析与数据管理的工具，充分使用三维GIS对拓扑关系及空间位置的描述能力与空间分析的能力，将以往耗时、耗财与耗人的人工选址方法升级为快速、智能与自动的数字选址[19-20].该方法不仅高效地分析提供适应粗选址规则的选址备选站址以满足模糊层次分析选址横向对比的基础数据要求，并利用精准的数据支撑各指标层隶属度向量的解算，令选址中散乱的多因素定性分析变更为相关且集中的定量分析.三维GIS与选址所集成的内容主要包括：（1）三维GIS导入风电专题数据.选址的充分条件包含了来自不同数据源且同选址有关的非空间数据集与空间数据集.将多源异构的基础地形数据进行获取后一并存储至三维GIS中，并根据数据建立虚拟风电场场景.选址评价指标体系中与一级准则相关的风电专题数据包含：风机点位数据、集电送电方向、进站道路线路、特殊及障碍区域、临近电网区域、临近水源区域等，导入上述数据至系统中，为虚拟风电场地理环境与分析选址输入地理信息数据源.（2）真三维风电场地形重建.利用系统中存储的风电场地形重现区域内的虚拟地理场景.利用虚拟三维地理环境中风电场区域内的地形同区域内具备风电特征的地物的三维重现增加场景真实性；利用包含漫游、定位缩放、绕特征旋转等交互式操作提升专家在虚拟三维地理环境中的分析效率；利用在系统中完成选址分析后得到的选址位置及其相关参数进行三维可视化确保选址结果校核的准确性.（3）解算粗选选址备选站址.模糊层次分析选址的输入条件是备选站址，选址精度极大程度取决于备选站址的设置，即在系统中确定准确的粗选分析规则尤为重要.本文的方法是在系统中导入升压站固定尺寸参数，并采用Graham凸包扫描生成算法对风机点位的点集进行解算，采用加权求重心的方式结合三维GIS对拓扑与空间信息的描述缩小，并得出待分析风场区域；在待分析风场区域中分析填挖量大小、局部凹凸性质、高差极值及集送电距离等规则，遍历待分析区域得到5个选址备选站址.通过比较分析各备选站址之间各自的模型解算综合评价值以优选站址，在适应粗选选址规则基础之上极大地利用三维GIS空间分析的优势得到合理的分析区域.（4）分析区域备选选址站址次级指标层参数.备选站址间采用模糊层次分析选址方法时定量比对次级指标层间的参数.针对粗选获得的备选站址，集成三维GIS空间分析与计算的能力计算出选址评价体系的次级指标层参数无量纲矩阵数值，确保计算相对隶属向量所需数据的准确性.图1 选址算法流程Fig.1 Flow chart of site selection algorithm2.2 基于三维GIS要素的模糊层次分析法选址模型简单的层次分析法中，将目标决策影响因素分解形成目标、准则与指标3层，在这3个层级上进行定性与定量的分析决策.该方法先获取判断矩阵与解算该矩阵特征向量，推出各层级中各元素较高层级元素的权重值，进而采用加权求和递阶逐级归并各个备选方案对总目标的综合权重，取其最大值为最优方案[21].该方法应用于选址具备系统性的分析方式、决策方式简易便于使用以及定量数据信息需求较小3种优势.层次分析法在实际应用时存在明显缺陷[22-23]：（1）判断矩阵表达为不一致时要求反复调整判断矩阵，过程较为繁琐；（2）计算一致性比率（CR）＜ 0.1以校验判断矩阵一致性的方法缺乏充足的数学根据，采用模糊层次分析中求解模糊一致判断矩阵对其校验方式进行补充[24].模糊层次分析选址法解算：（1）设指标层的指标为将各指标进行相互比对，采用由0.1～0.9的标度方式进行数值标度[25]，如表2.表20.1～0.9标度法及说明Tab.2 The 0.1 - 0.9 scale method and its specifications标度值定义说明0.5 同等权重指标相比同等重要0.6 权重稍高该指标稍加重要于另一指标0.7 权重较高该指标明显重要于另一指标0.8 权重特高该指标较另一指标重要的多0.9 权重极高该指标较另一指标极端重要0.1，0.2反比较若该指标 si 与指标 sj 对比得到标度值 rij，0.3，0.4 则指标 sj 与指标 si 对比得到的标度值 1 - rij得到模糊互补判断矩阵为式中：rij为标度值式（1）中矩阵R符合以下条件：① 当 i = j，则 rij = 0.5；② rji + rij = 1.（2）一级准则层权重W排序向量中wi的值根据R矩阵行及归一化求解得到，设存在n个一级准则因素，则式中：且是一级准则层 Fi与 Fj重要程度（Wi、Wj）差异的指标因子，，α取值越大，说明对指标层间重要程度差异的关注度越小，本文方法α取值为指标层同准则层的排序方法一致，设某准则层下存在m个次级指标，则权重wi为上述准则二级指标的权重表达式中且其中，β是次级指标层Sk与Sp重要程度差异的指标因子，取值越大，说明对指标层间重要程度差异的关注度越小，本文方法β取值为（3）将式（2）及模糊判断矩阵得到的向量与矩阵采取一致性检验，采用检验方法[26]中的检验方式解算出模糊一致矩阵.矩阵R的特征矩阵为式中：准则层中指标层中同理.引入相容性指标I以检验多指标层因素集存在不一致性的情况：当时，表示判断矩阵一致，次级指标的判断矩阵与上述计算方法一致.α值一定程度体现选址人员对判断矩阵一致性检验的容差，α取值越小表示判断矩阵一致性要求越高.本文实验采用α = 0.2辅助检验矩阵一致性.（4）确定总排序权重向量当式（5）的值在相容性指标区间内，模糊互补判断矩阵R的一致性符合选址要求，综合评判矩阵的一致性也符合选址需求.设某一级准则下存在m个次级指标，分别表示为其对于一级准则层Fi单层排序的权重为（若Sk不属于一级准则层Fi，则一级准则层F各指标的层次总排序的权重向量表达式为式中（5）次级指标层无量纲化设建模样本的数据集为xc，设xc中某数据值为xa，采用适用度计算的方法消除各指标之间存在的量纲效应.令设置次级指标的适用度Xij最大值为1，最小值为0，在最优值及最劣值间由线性插值函数取值：适用度最高以xc的最大值表示，且最失望值以xc的最小值表示时，适用度为Xij；适用度最高以xc的最小值表示，且最失望值以xc的最大值表示时，适用度为1 - Xij.按照次级指标层各自选址分析评价准则得到评价结果后，即进行适用度的计算.文中适用度除准则层中的灾害准则外均使用式（7）进行计算.灾害指标准则采用烈度取分制.以中国地震烈度区划数据作为地震烈度判别标准，以低烈度为高适用度评价.以《岩土工程勘察规范》作为地质沉降评价参考[27]，以塑性指数及颗粒级配指数高为高适用度评价.上述因素指标适用度的评价值构成指标相对隶属度的模糊评价矩阵.借助三维GIS平台地理分析及解算的能力得到适用度的数值，解算各备选站址次级指标的相对隶属度并组成向量，最后同综合层次总排序的结果进行相乘得到备选站址的综合评价值，比对综合评价值并排序后得到目标选址范围.2.3 选址数据处理构建模糊层次分析模型判断矩阵后解算权重向量，计算得到模糊综合评价值，包含以下几个方面：（1）构建判断矩阵文中采用同风力发电领域一线工作及研究选址的学者群组决策得出的数值，且参考行业内规程标准与文献[28-29]，形成判断矩阵.其中一级准则层的判断矩阵表示为R，次级指标层判断矩阵表示为R1～R5：（2）根据式（2）得到一级准则层权重向量，对F层计算层次单排序解算出一级准则层权重值：（3）根据相容性指标计算式（4）、（5）得到相容性指标小于实验所限偏移量阈值，即准则层判断矩阵符合实验一致性要求.利用式（3）分别计算各指标层判断矩阵的权重向量值：（4）将指标层权重向量向上至准则层权重向量逐级解算层次总排序，解算指标层总排序权重向量得3 实验分析如流程图2所示，实验利用三维GIS内数据组织与管理功能及选址指标体系作为FAHP模型建立的前提.逐级计算各层次单排序与判断矩阵以解算权重向量，进而计算模糊综合评价值并比对评分最优的站址作为最终结果，并于三维GIS中进行可视化验证，同时加入已建成升压站站址区域以验证该选址方法的有效性.本文采用真三维GIS平台Geoscope作为研发平台进行开发实验，以实验区域的 .tif 格式无人机航拍影像及附属物 .obj 格式对象作为模型数据源，同时利用文本格式的风电专题数据作为分析数据源，将模糊层次分析模型的计算要素及方法嵌入至三维GIS中进行实验.图2 实验基本流程Fig.2 Flow chart of experiment风场待分析区域是三维GIS中利用点位生成的凸包多边形，解算该多边形区域得出其重心区域并输入选址粗选参数，包含：升压站规格、集电出电规划、区域性质及障碍区域等参数.利用上述参数遍历筛选区域并解算备选站址.升压站粗选参数将根据不同的风电地形环境进行灵活变更.本文实验所设粗选参数及规则如表3所示. 本次实验以陕西西北部地势平坦以及四川南部地形复杂的已建成风电场为例，如图3所示.利用三维GIS平台解算设置粗选规则及参数，实验的数据采用2 m分辨率数字高程模型（DEM）以避免低分辨率导致的选址精度过低的隐患，同时保证选址计算效率.实验所采用的数据以2 m分辨率DEM为例，解算备选站址均在10 min内，三维GIS选址的方式对比传统人工实地选址明显降低了获取备选站址的时间成本，且采用合理的粗选规则及结合地理数据的方法规避了人工判读导致的偏差，如图4所示.表3 实验粗选参数Tab.3 Parameters of rough site selection项目升压站规格集电出电规划区域性质施工工程量障碍区域性质50 m × 50 m 最短距离筛除谷底地形减少挖方规避填方与障碍区域交集为空图3 实验地形情况Fig.3 Experimental terrains图4 选址粗选结果Fig.4 Roughing results以平原地区选址数据为例.系统得到备选升压站站址位置后，分别定量计算各个备选站址的次级指标层因素.指标分别通过式（7）插值法求解得到适用度数值，无量纲化后即可解算出各备选站址的隶属向量模糊评价矩阵，该评价矩阵是利用虚拟地理环境中的数据将不同选址指标因素定量分析的结果，评价矩阵计算结果如表4所示.通过对不同站址的层次总排序权重向量同相对隶属度的模糊评价矩阵相乘解算各站址的评分值如表5所示.平原区域各站址综合评价值分别为：0.5518、0.8371、0.6005、0.6123、0.9578.即得到平原区域站址优劣排序结果：站址 E ＞站址 B ＞站址 D ＞站址C ＞站址A.山地区域各站址综合评价值分别为：0.6254、0.7438、0.7435、0.7111、0.6939.即得到山地区域站址优劣排序结果：站址 B ＞站址 C ＞站址 D ＞站址E ＞站址 A.表4 备选站址次级指标评价矩阵因素Tab.4 Evaluation matrix of candidate sites站址 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16 A0.00.00.01.00.01.00.51.00.71.01.01.01.00.70.70.7 B0.60.70.51.00.90.90.50.00.61.01.01.01.00.50.30.4 C0.40.50.51.00.91.00.61.00.71.01.01.01.00.00.00.0 D1.00.60.50.00.90.00.01.00.01.01.01.01.01.00.90.8 E0.81.01.01.01.00.91.00.51.01.01.01.01.00.91.01.0表5 评分值Tab.5 Score value地形种类站址已有站址A B C D E平原0.55180.83710.60050.61230.95780.9412山地0.62540.74380.74350.71110.69390.7068实际已建成的升压站区域分析计算获得的平原地形区域综合评分估值为0.9412，山地区域为0.7068，与实验中站址评分一致，证明本文方法选址区域符合该区域工程要求.4 结论本文将三维GIS分析与模糊层次分析法集成优化了升压站选址过程，在已有风电场中筛选选址并获取待评价区域的综合评价次序，最终在三维GIS中分析出得到最优站址，经检验，同已运行升压站址所处区域评价值一致.三维GIS组织并管理充足的地理数据资源以满足升压站选址的解析，且将选址结果以可交互与可视化的方式呈现，极大地规避传统选址方法所导致的人力、财力以及时间等资源的耗费.三维GIS集成模糊层次分析的方法将选址多指标因素量化并可视化，将以往定性的研究定量化.面向不同类型的地形区域时，升压站选址层次的建立及其权重的赋值存在可调整空间，即分析模型针对不同地理环境时具有高普适性，且选址算法兼备针对实际地形对指标权重性作出适当调整的能力，使得选址方法更加科学可靠. 致谢：轨道交通工程信息化国家重点实验室开放基金（SKLK16-02）.【相关文献】[1]游欣佩，马平.基于模糊层次分析法的风电场优化选址方法研究[J].电力科学与工程，2012，28(12)： 45-49.YOU Xinpei， MA Ping.Wind farm optimal location 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基于模糊层次关联分析法的逆向物流选址方法
任沁清;李平
【期刊名称】《上海环境科学》
【年(卷),期】2009(028)005
【摘要】为更优化的解决逆向物流系统中处理中心选址的多准则决策问题,选择模糊层次关联分析算法.介绍了模糊层次分析法和灰色关联法.阐述了模糊层次关联分析法,指出此算法结合了模糊层次分析法和灰色关联分析法,是处理中心选址问题更为准确的解决方案,可以兼顾定性、定量两方面而得到最优决策.以某电厂为实例进行分析研究,结果表明该算法有效且可行.
【总页数】5页(P222-226)
【作者】任沁清;李平
【作者单位】浙江大学信息学院,杭州,310027;浙江大学信息学院,杭州,310027【正文语种】中文
【中图分类】X3
【相关文献】
1.基于模糊层次分析的灰色关联分析法及程序实现 [J], 黎延海;马引弟
2.基于模糊层次分析法的逆向物流处理中心选址优化 [J], 常香云;范体军
3.基于模糊层次分析法的风电场优化选址方法研究 [J], 游欣佩;马平
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重⼼法和模糊层次分析相结合的配送中⼼选址⽅法物流技术2009年第28卷第10期（总第205期）1引⾔所谓配送中⼼，是指接受⽣产⼚家等供货商多品种、⼤批量的货物，按照多家需求者的订货要求，迅速、准确、低成本、⾼效率地将商品配送到需求场所的物流节点设施[1]。

配送中⼼位置的恰当与否直接关系到整个企业的物流运作⽔平,因此配送中⼼的选址是物流系统规划中最重要的⼀个环节。

传统的配送中⼼选址问题多以成本最⼩化为⽬标，⼤体可以分为两类，⼀类是基于中值选址模型发展起来的运输成本最⼩化模型，主要有概率模型、排队模型和情景模型，另⼀类是基于覆盖选址模型的以服务效率为前提的建设成本最⼩化模型[2]。

在物流系统规划过程中，除了成本因素以外，常常还需要考虑多种因素，如⾃然条件、社会环境、经济因素等。

因此配送中⼼选址问题是⼀个多准则决策问题，即包括多个⽅案和多个确定⽅案的准则。

本⽂将在运输成本尽可能⼩的前提下，结合多准则决策⽅法，综合考虑多种因素，将重⼼法和模糊层次分析法相结合，提出⼀种简单实⽤的配送中⼼选址⽅法。

2算法描述2.1利⽤重⼼法进⾏初始选址重⼼法有离散点选址的重⼼法和连续点选址的重⼼法。

本⽂采⽤计算⽐较简单的离散法，其计算公式为：其中，X 、Y 分别为所要确定的重⼼位置的横、纵坐标，X i 、Y i 分别为各个需求地的横、纵坐标，w i 表⽰的是需货量权重，即每个需求地的需货量。

此外由于配送中⼼到各个需求地的距离不能直接使⽤直线距离,因此需要将直线距离乘以⼀个系数h i ，以便与实际相符。

2.2利⽤层次-模糊综合评价法筛选候选地址2.2.1确定候选地址的筛选指标。

由于运输成本只是影响选址决策的⼀个因素，在实际选址时，还应该考虑⾃然条件、经重⼼法和模糊层次分析相结合的配送中⼼选址⽅法张燕1，胡贤满1，李珍萍2（1.北京物资学院研究⽣部,北京101149；2.北京物资学院信息学院,北京101149）[摘要]将重⼼法和模糊层次分析法结合起来研究配送中⼼的选址问题，⾸先运⽤重⼼法对配送中⼼进⾏初始选址，得出⼏个备选地址，然后运⽤模糊层次分析法对备选地址进⾏筛选，得到最佳选址⽅案。

第N 卷"第!期中"国"地"质"调"查`.@%N"].%!!,!!年,P 月!"#$#!%&'$()*+",#-&.%/'Q ;G %!,!!J.>"',%'N*))b D %V 0JV J?%!,!!%,!%,N引用格式"张承斌%基于层次分析法T 模糊综合评价模型的浅层地热能适宜性评价,,,以山东省昌乐县为例)2*%中国地质调查!!,!!!N #!$"N'TNN%#K 49/03B %-H>F 9L>@>F <5O 9@H9F >./.U =49@@.W05.F 45G &9@5/5G 0<L9=5J ./9/9@<F >?4>5G 9G ?4<;G .?5==9/J U HV V <?.&;G 545/=>O 55O 9@H9F >./"Q?9=5=F HJ<.U 349/0@53.H/F <>/-49/J./0E G .O >/?5)2*%75.@.0>?9@-HG O 5<.U 34>/9!!,!!!N #!$"N'T NN%$基于层次分析法T 模糊综合评价模型的浅层地热能适宜性评价,,,以山东省昌乐县为例张承斌山东省煤田地质局第三勘探队 山东泰安"!$',,,摘要 层次分析法T 模糊综合评价模型可有效解决传统评价分析方法难以对模糊概念进行定量评价以及受主观影响较大等问题!使评价结果更加合理&精确%综合选取单一岩体厚度&地下水埋深&含水层总厚度&地层岩性&导热系数&比热容和地温等$个评价因子!运用层次分析法T 模糊综合评价模型对山东省昌乐县浅层地热能适宜性进行了评价!将研究区划分为适宜性中等区和适宜性差区!适宜性中等区面积为PP%$'_&!!适宜性差区面积为',%!N _&!%结合昌乐县城市规划!将研究区进一步划分为一般开发区&鼓励开发区&大力发展区和限制开发区%研究区浅层地热能开发利用潜力较大!合理开发利用可带来巨大的经济和社会效益%关键词 浅层地热能-适宜性分区-模糊综合评价-层次分析法中图分类号 E#P'-E *'P"""文献标志码 Q """文章编号 !,N(T )$,##!,!!$,!T ,,N'T ,N"收稿日期 !,!,T ,$T !N -修订日期 !,!!T ,'T !#%基金项目 山东省自然资源厅'山东省重点县#市&区$浅层地温能调查评价及示范工程建设#编号"-Z 7E *$,,,,!,'N,!,,!P*$$(项目资助%作者简介 张承斌#'N)#,$!男!硕士!工程师!主要从事水文地质调查评价工作%S &9>@"),!P#*#,c^^%?.&%,"引言浅层地热能指从地表至地下!,,&储存于水体&土体&岩石中的温度d !(e !采用热泵技术提取!用于建筑物供热或制冷的地热能)'*!具有分布广泛&储量丰富&埋藏较浅&易于开发&可循环再生&清洁环保等特点!可替代化石能源!减少污染物排放%自!,'(年开始!山东省先后完成了区域以及各地市的浅层地热能调查评价!随后开展了重点县#市&区$浅层地热调查评价及示范工程建设)!*%山东省潍坊市昌乐县周边县市区均已完成浅层地热能资源调查评价工作%随着昌乐县社会经济的发展!其节能减排压力日益增大!因此!针对昌乐县城区开展浅层地热能适宜性区划及资源潜力评价!对于当地发展清洁能源&落实新旧动能转换&实现经济社会可持续健康发展有重要意义%目前!浅层地热能适宜性评价采取的主要方法为指标法和层次分析法#9/9@<F >?4>5G 9G .4<;G .?5==!Q M E $%.Z K b X ,!!(,!,,N 浅层地热能勘查评价规范/)'*中推荐浅层地热能适宜性分区采用指标法!该方法可方便&快捷地对区域浅层地热能适宜性进行评价!但由于选取指标较少!无法做出精确&定量的评价%层次分析法是一种定量与定性相整合的多目标决策剖析方法!具有系统性强&层次分明&简洁实用等特点!近年来被广泛应用于浅层地热能适宜性评价工作!效果良好)*T #*!但其权重因子的确定常常因人而异!评价过程受主观影响较大%模糊综合评价法是一种基于模糊数学的隶属度理论!对受多种因素影响的对象进行综合评价的方法!它将定性评价转化为定量评中"国"地"质"调"查!,!!年价!即去模糊化%进行浅层地热能适宜性评价时!采用层次分析法考虑各因素对系统评价的贡献程度!再引入模糊综合评判对适宜性进行模糊综合分析)$*!可避免因个人主观影响而造成的系统误差%在充分收集研究区区域地质&水文地质&地热地质等资料的基础上!应用模糊综合评价模型对该区浅层地热能适宜性进行了评价分区!有效解决了传统评价分析方法难以对模糊概念进行精确定量评价及受主观影响较大的问题!为昌乐县浅层地热能可持续开发利用提供了依据%'"浅层地热能赋存条件A%A#浅层地质结构根据本次施工钻孔资料!!,,&以浅岩土体结构大致以岩土二元结构为主#表'$%上部土体结构主要为第四系松散岩类-下部岩体主要为临朐群玄武岩!下伏五图群砂岩&泥岩地层!部分地表A#本次施工钻孔情况B.8C A#D0'%207%3(&0'-.130(73*1钻孔编号地理位置成井深度b&第四系厚度b&基岩岩性3R,'昌乐县经济开发区前于留村),%'($%!玄武岩3R,!昌乐县宝都街道冯家庄村'!,%,*(%#玄武岩3R,*昌乐县经济开发区八里庄村'!,%'!*%)玄武岩3R,P 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"!适宜性分区研究区内第四系以黏土'粉土为主%基岩埋藏较浅%区域地下水富水性较差%且松散层和玄武岩不利于地下水回灌!碳酸盐岩类裂隙岩溶水富水性极不均匀%且富水性普遍较弱%即便局部区域富水性较强%考虑到大量抽灌灰岩水容易引发或加剧区域岩溶塌陷等地质灾害%因此%不宜将其划分为地下水换热适宜区)$%4*!综合考虑研究区的水文地质条件%将全区划分为地下水换热系统不适宜区!本文主要阐述地埋管换热系统的适宜性分区!!%:"分区方法采用模糊综合评判法和层次分析法对浅层地热能适宜性进行评价!模糊综合评判法基于模糊数学%对不方便量化的系统合成模糊关系%将一些模糊因素定量化%从而对多个因素进行评判!该方法可定量研究和处理客观存在的模糊因素%充分考虑因素的中间过渡状态)53$$*!层次分析法是一种对多目标进行分析决策的方法%将$个多目标的复杂问题分解成若干个因素%并按关系分组形成层次结构%从而确定层次中各因素的相对重要性!!%!"建立综合评价因素集因素集是以影响评价对象的各种因素为元素所组成的一个普通集合%通常用!表示!本次评价地源热泵适宜性等级的指标集为!""#$%#"%#.%#&%#7%#6%#-#%其中$#$表示松散层厚度或单一岩体厚度%#"表示地下水埋深%#.表示含水层总厚度%#&表示地层岩性%#7表示导热系数%#6表示比热容%#-表示地温"$##0#!"%"%$!地质及水文地质条件选取松散层厚度或单一岩体厚度'地下水位埋深'渗透系数以及含水层总厚度等指标)$"3$.*!松散层厚度或单一岩体厚度直接影响钻孔的平均导热系数和换热孔的施工难度%进而影响工程投资回报率!地下水位埋深影响地埋管换热系统的换热效率%水位埋藏较浅的区域%换热器与地下水及岩土体间能更好地进行能量交换!含水层总厚度决定了地下热量传递效果%也反映了地下岩"土#体的热交换条件!"%"%"!地层属性选取地层岩性等要素指标%不同岩性反映出特定的地热生成环境%决定了热物性特征和单孔换热量的大小!"%"%.!热物性选取导热系数'比热容以及地温等要素指标!岩土体导热系数直接反映能量在岩土体中传递与交换的速率%决定了地埋管换热器换热能力的高低%也影响单孔换热量!比热容是岩土体温度改变时的吸收或释放的内能%代表了岩土体蕴藏的浅层地热能资源量的大小!地温%通过$##0深度的地温%表征不同地层地温梯度以及大地热流量的大小!!%;"建立综合评价集评价集是评价者对评价对象可能做出的各种结果所组成的集合%通常用$表示!本次评价地源热泵适宜性等级的评价集为""%$%%"%%.#%其中$%$表示好%%"表示中等%%.表示差!!%<"构建评价矩阵若因素集!中第&个元素对评价集$中第$个元素的隶属度为'&$%则对第&个元素单因素评价的结果用模糊集合表示为$(&""'&$%'&"%+%'&)#%以*个单因素评价集($%("%+%(*为行组成矩阵(&5(第!期张承斌""基于层次分析法T 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#,&!属地埋管换热的相对不利区域%!%N%!"与指标法分区结果比对运用指标法对研究区进行了地埋管换热系统适宜性评价!结果表明研究区均为地埋管换热系统适宜性中等区#图(#L $$%+#N +第!期张承斌""基于层次分析法T 模糊综合评价模型的浅层地热能适宜性评价,,,以山东省昌乐县为例#9$模糊综合评价法评价分区#L $指标法评价分区'%适宜性中等区-!%适宜性差区-*%综合指数等值线-P%研究区范围-(%水系-#%县界%图I#研究区地埋管换热系统适宜性评价分区E 36C I#O 3=3*30(0&*,31.83731/;0(3(6%=.7,.130(0&6'0,(5P *0,')%2%.14,-4*/*1%-3(12%*1,5/.'%.""对比模糊综合评价法与指标法!两种方法的评价结果大致相同%由于模糊综合评价法选取的评价因子更多!并结合专家打分评价了局部适宜性差区!因此评价结果更趋于合理%模糊综合评价法对评价结果进行了定量化处理!使评价结果更加细化%同一适宜性分区内亦可通过综合指数等值线判别其适宜性的优劣程度%*"开发利用区划依据研究区浅层地热能开发利用适宜性评价结果!综合考虑研究区建筑密度&供暖供需情况及城市发展规划!通过定性评价!将昌乐县划分为一般开发区&鼓励开发区&大力推广区和限制开发区!共P 个大区!$个亚区#图#$%#'$ 区为一般开发区!位于研究区中部!属于昌乐县中心城区!面积',%()_&!%该区城镇化建设程度高!城市配套设施较为完善!供暖矛盾不突出%区内岩土体热导率较高!为地埋管换热系统适宜性中等区%可鼓励旧城改造及新建建筑采用地埋管地源热泵%#!$ 区为鼓励开发区!位于研究区北部!分为'& !!个亚区!面积共'#%()_&!%该区属昌乐县经济开发区!城镇化建设程度较低%区内岩土体热导率较高!有利于地埋管地源热泵建设%区内供暖等基础设施较为紧张!建议在做好前期勘察论证的基础上!做好相关审批及施工质量把关工作!建设一批示范工程!推广地埋管地源热泵技术!提高群众对浅层地热能的认识!为经济开发区发展助力%#*$ 区为大力推广区!分为!个部分% '区位于研究区南部!面积P%!#_&!%该区正处于大规模城镇化建设阶段!城镇化建设程度较低!新城区内供暖等基础设施较为紧张!属地埋管换热系统适宜性中等区%建议大力推广地埋管地源热泵技术!缓解环境压力!为新城区发展助力% !区位于研究区东部!属昌乐县朱刘街道!面积'*%!$_&!%该区城镇化建设程度很低!供暖等基础设施比较紧张%该区为工业园区!规划与潍坊开发区接轨!是下一步合村并居及新农村改造的重点区域!属地埋管换热系统适宜性中等区%建议大力推广地埋管地源热泵技术!鼓励新农村建设或旧村改造采用地埋管地源热泵%#P $ 区为限制开发区!面积共',%!N _&!!分为 '& !两个亚区!位于研究区西南及北部%该区浅层地热能适宜性评价为地埋管换热适宜性差区!不适宜大规模建设地源热泵系统%建议进一步提高勘查精度!结合工程建设实际情况!开展场地浅层地热能勘察工作!在严格论证的基础上!适度开发利用地埋管地源热泵系统%+$N +中!国!地!质!调!查"#""年$%一般开发区!"%鼓励开发区!&%大力推广区!'%限制开发区! (%研究区范围!)%房屋建筑!*%县界!+%水系!,%道路!$#%铁路! $$%山体及注记"图!"研究区浅层地热能开发利用区划#$%&!"'()(*+,-(./0.12/$*$30/$+.3+.$.%-0,+4 560**+7%(+/6(8-0*(.(8%9$./6(5/21908(0'!结论及建议#$$基于昌乐县的地质条件%水文地质特征%热物性及岩性组合条件等&将昌乐县城市规划区划分为浅层地热能适宜性中等区和适宜性差区&适宜性中等区面积''%*$-."&适宜性差区面积$#%",-.""#"$根据评价结果及昌乐县城市规划&将昌乐县研究区划分为一般开发区%鼓励开发区%大力发展区和限制开发区'个大区"建议在工程建设前先进行场地浅层地热能开发利用勘察&为地埋管热泵系统的设计提供依据"#&$相对于指标法&模糊综合评价法具有评价结果更合理且定量化的优点&其关键在于评价矩阵的构建和因子权重的确定"为保证评价结果的可靠性&建议选取&/(名浅层地热能研究领域相关专家进行打分"参考文献#:(4(8(.;(5$'$(!韩再生&冉伟彦&佟红兵&等%0123#""()"##,浅层地热能勘查评价规范'4(%北京*中国标准出版社&"##,%56714&8679:&3;7<5=&>?6@%0123#""()"##,4A>B C D C E B6?C;7D;F4G6@@;HI>;?G>F.6@J7>F<KL7M>N?C<6?C;767O J M6@P6EC;7'4(%=>C Q C7<*4?67O6F ON R F>N N;D S GC76&"##,%'"(!李卫洲%山东省临沂市浅层地热能特征及开发利用'0(%北京*中国地质大学#北京$&"#$,%T C91%3G>S G6F6B?>F C N?C B N67O0>M>@;A.>7?;D4G6@@;HI>;?G>F E .6@J7>F<K C7T C7K C S C?K&4G67O;7<R F;M C7B>'0(%=>C Q C7<*S GC76 U7C M>F N C?K;D I>;N B C>7B>N#=>C Q C7<$&"#$,%'&(!卫万顺&李宁波&冉伟彦&等%浅层地温能开发利用中的关键问题研究'V(%城市地质&"##,&'#&$*$W(%9>C94&T C X=&8679:&>?6@%4?POK;7?G>->K 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G67<=%4?POK;7?G>N PC?6YC@C?K;D N G6@@;H<>;?G>F.6@ >7>F<K O>M>@;A.>7?67O P?C@C Z6?C;7C7S GC AC7<S;P7?K'V(%J7>F<K J7M C F;7&"#$,#&$*$,W"#&""%',(!常建娥&蒋太立%层次分析法确定权重的研究'V(%武汉理工大学学报*信息与管理工程版&"##*&",#$$*$(&W$()%S G67<VJ&V C67<3T%8>N>6F B G;7?G>H>C<G?;DB;>D D C B C>7?GF;P<G676@K?C B GC>F6F B GK AF;B>N N'V(%V9PG67U7C M3>B G7;@*L7E D;F.[676<J7<&"##*&",#$$*$(&W$()%'$#(符学葳%基于层次分析法的模糊综合评价研究和应用'0(%哈尔滨*哈尔滨工业大学&"#$$%_P]9%3G>8>N>6F B G67O^AA@C B6?C;7;D_PZ Z K^5R'0(%56F E YC7*56F YC7L7N?C?P?>;D3>B G7;@;<K&"#$$%'$$(丁家玲&叶金华%层次分析法和模糊综合评判在教师课堂教学质量评价中的应用'V(%武汉大学学报*社会科学版&"##&&()#"$*"'$W"'(%0C7<V T&:>V5%\7^5R.;O>@67O D PZ Z K Q PO<>.>7?C7>M6@P6E ?C;7;D P7O>F<F6OP6?>?>6B GC7<`P6@C?K'V(%9PG67U7C MV*4;B 4B C&"##&&()#"$*"'$W"'(%++,+第!期张承斌""基于层次分析法T 模糊综合评价模型的浅层地热能适宜性评价,,,以山东省昌乐县为例)'!*王树星!宋亮!梁云汉%淄博市周村区浅层地温能开发利用资源潜力评价)2*%山东国土资源!!,')!*P #'!$"P!T P$%89/0-:!-./0A !A >9/01M %E .F 5/F >9@5O 9@H9F >./.U J5O 5@.;C &5/F 9/J HF >@>V 9F >./.U =49@@.W05.F 45G &9@5/5G 0<>/K 4.H?H/J>=C F G >?F .U K >L.?>F <)2*%-49/J./0A 9/J R 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重心法与层次分析法结合下的物流配送中心的选址研究作者：程禹棋来源：《速读·上旬》2015年第11期摘要：物流已成为一个新的经济增长点，蕴藏着巨大的经济效益。

而其中物流配送中心的选址问题，正是蕴藏这样潜在的经济效益。

至关重要的是科学地选择物流基地的地址。

基于这种情况，通过建立物流基地选址评价指标体系，运用层次分析法和重心法进行选址，使物流基地选址的定性分析和定量分析相互补足，从而为物流基地选址提供科学支持。

关键词：层次分析法；重心模型；物流基地选址1 引言随着经济的全球化和技术的发展。

生产中通过降低原材料或设备生产能力来提高企业的效益已经很有限了。

于是，物流作为可供挖掘的“第三利润源泉”被越来越多的人所认识。

而物流配送是物流活动中一个重要节点。

在一区域内，配送中心按照用户订货的需求时间和地址，运用各种交通工具进行配送货。

配送不单是送货，而是一个有机的结合。

因此物流配送中心在整个物流全过程中起极为重要的作用，直接影响着整个物流企业的成本和利润。

；若选址不当，将对企业产生负面影响。

因而，应用科学的决策方法寻找到最为适宜的仓库位置十分必要。

2 具体案例分析2.1实证分析选址方法介绍物流基地选址的定量研究在国外由来已久，采用的方法主要有重心法、混合整数规划法、CFLP法等。

而国内学者目前使用较多的有重心法和层次分析法。

重心法是物流选址的典型方法之一，这种方法考虑的主要因素是现有设施间的距离和要运输的货物量。

酒成品的运输量是影响酒制造企业酒成品运费的主要因素，我们选择的配送中心要尽可能接近运量较大的网点，从而使较大的酒成品运量走较短的路程。

层次分析法（AHP）是一种多指标综合评价方法，特别适合难于完全定量进行分析的复杂问题。

2.2企业概况本文根据贵州某大型酒生产制造的特点，进行对各地配送中心选址的研究，为达成公司物流总成本最低的目标。

据资料统计，有六个城市酒成品需求量相比较大为重庆，上海，北京，云南，广东，四川。