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输油管的优化设计方案

输油管的优化设计方案

【摘要】

为了帮助油田设计院找到费用最省的输油管线建设方案,我们建立了两个多元连续函数的数学模型,称之为模型

(1)与模型

(2)

模型

(1)是一个二元连续函数模型,简单直接地解决了油田设计院希望的费用最省的问题1。

我们用两组测试数据对模型

(1)进行了检测,发现结合MATLAB软件使用起来,简单高效。

结合对测试数据及其直观图像的联合分析,找到了求解建设管线花费最小的建设方案点的途径:

(1)、y>0时,需要建设共用管线,y值就共用管线的长度,模型之解直接就是最优解;

(2)、y<0或y=0时,说明不需要建设共用管线,模型之解只是个纯数学意义的最小点,而不是可行方案,但借助这个纯数学意义的最小点作跳板,可间接寻找出最佳可行方案点。

这是模型

(1)为解决本实际问题作出的最有价值的贡献,但模型

(1)偏于简单,忽略了一些影响建设成本的外在因素,例如城区与郊区建设成本单价有差别等等,离设计院的实际要求还有一定的距离,故在模型

(1)的基础上开发出了模型

(2)

模型

(2)把城区与郊区铺设成本不同考虑了进来,设计院面临的实际问题2与3得以较好地解决。

利用模型

(2),结合MATLAB软件,较轻松地解决了该设计院急需解决的俩问题:

(1)、如考虑城区与郊区的因素,管线铺设单价都是7.2万元/千米时,最少建设成本为283.2013万元,车站建站点距A厂与铁路线的垂线垂足(即原点)5.4475千米的地点(沿B厂方向);

(2)、如考虑郊区与城区因素的同时还考虑不同路段的管道单价,则最少建设成本为252.4737万元,车站建站点距A厂与铁路线的垂线垂足(即原点)6.7321千米沿B厂方向处。

总之,我们所建模型具有通用性,建模的思路也具有通用性,为相关单位解决此类问题提供了一个很好的样板。

【关键词】:

多元连续函数的极值公允估算值偏导数

一、问题重述

1.1、基本情况

某油田计划在铁路线一侧建造两家炼油厂,同时在铁路线上修建一个车站,用来运输成品油。

如何建造才能做到管线建设费用最低,设计方希望建立管线建设费用最省的数学模型,由于该问题具有普遍性,设计方也希望建模思路具有普适性。

为此,我们做了如下三项工作:

1)建立一个普适模型,把是否使用共用管线,共用管线与非共用管线的费用行等因素也考虑进来;

2)再逐步深入,把管线是否经过城区,城区与郊区的铺设费用差别因素等等也考虑进来;

3)再把不同的炼油厂的规模与输油管线的粗细(这涉及到建设成本)因素考虑进来;

4)以此类推,每增加一个变化因素,就是多一个自变量,从中探索出建模思路,为设计者解决此类问题提供数学模型支持。

1.2、相关信息

①(设计院面对的一个具体情形)A、B分别表示两炼油厂的具体位置(单位:

千米),A在郊区B在城区。

具体如下图(虚线为城郊分界线):

若所有管线的铺设费用均为每千米7.2万元。

铺设在城区的管线还需增加拆迁和工程补偿等附加费用,聘请三家工程咨询公司(其中公司一具有甲级资质,公司二和公司三具有乙级资质)对所用费用进行了估算。

估算结果如下表所示:

工程咨询公司

公司一

公司二

公司三

附加费用(万元/千米)

21

24

20

要求为设计院找出管线布置最佳方案,并计算相应建设费用。

②若管道线的铺设费用分别为输送A厂成品油5.6万元/千米,输送B厂成品油6.0万元/千米,共用管道费用为7.2万元/千米。

要求为设计院找出管线布置最佳方案,并计算相应建设费用。

1.3、需要解决的问题

问题1:

针对俩炼油厂在铁路线同侧的情形,设计一个模型用于寻找最佳方案,使得费用最省,并算出最省费用。

模型力求通用。

问题2:

若遇上更为复杂的情形,例如考虑城区与郊区的建造成本区别,又如何进一步改进模型,以达解决问题的目的。

同时让模型也具通用性。

问题3:

若进一步考虑区分出不同管线的铺设单价,模型又如何改进?

并付诸应用,解决设计院面对的具体问题。

二、问题分析

(1)、由于俩炼油厂的位于铁路同侧。

如图所示:

建立直角坐标系xOy并设俩炼油厂的位置分别为A、B。

x轴表示铁路线。

分以下四种情况。

①AB在同一直线上并与x轴垂直(这时一定有共用管道)。

如图2--1示:

②、A在x轴上B不再x轴上(不需共用管道)。

如图2—2示:

以上俩特殊情形,告诉我们,可行方案中,有使用共用管线的,也有不使用

共用管线的情形

③、A在y轴上,B不在坐标轴上(普遍情况l=0时演变成图2-1;a=0时演变为图2-2)。

如图2—3(不妨设a

b)

(2)、更复杂一些,若其中一厂地处城区(例如B厂),如图2—4所示,则存在城区与郊区的建设成本区别,则应将这个变数考虑进来。

设城郊分界线与管线的交点坐标为D(c,z),z就成了第三自变量。

BD段是城区管线,建设上当然要增加坼迁和工程补偿等附加费用。

(3)若各段管道的单价有差别,加上城区管线建设所增附加费用,仍可根据

(2)中的方案求解。

三、模型假设

1、假设炼油厂都在铁路线的同一侧;

2、假设郊区的附加费用(例如青苗赔偿等)不计;

3、假设不考虑建设管线的地理因素;

4、假设不考虑施工期市场价格的波动;

5、假设公用管道建设的单价不超过独用管道单价之和。

四、符号说明

a:

表示A厂的纵坐标(几何意义是A厂到铁路线的距离);

b:

表示B厂的纵坐标(几何意义是B厂到铁路线的距离);

c:

城郊分界线与铁路线的交点的横坐标;

:

A厂与B厂到铁路线的垂线的垂足之间的距离;

x:

表示共用管线与独用管线的交点P点的横坐标;

y:

表示共用管线与独用管线的交点P点的纵坐标;

m:

表示A点到P点的管道的建设单价(单位:

万元/千米);

n:

表示B点到P点的管道的建设单价(单位:

万元/千米);

p:

表示共用管线PC的建设单价(单位:

万元/千米);

z:

表示管线BDP的城郊结合点P的纵坐标;

q:

表示铺设城区管线所增加的拆迁与工程补偿附加费用的公允估算值;

五、模型的建立与求解

模型1

1.1、建立坐标系xOy(如图2-3所示)

其中P(x,y)是共用管线与非共用管线的交汇点;C(x,0)是车站建站点。

则该问题的模型为一个二元连续函数F(x,y),我们给这个模型命名为模型

(1):

定义域:

(这个二元函数的定义域,图形为矩形)

注释:

F(x,y)的定义域本来是个直角梯形,这里我们适当扩大成了一个矩形(参看图2-3),不影响最小值的寻求。

因为将点P(x,y)选在AB连线的上方,注定多花钱。

1.2、模型

(1)的求解思路

该模型的图像直观判断是一片光滑曲面(无奇点),且最小值依据常识判断必定存在。

故:

其解P(x,y),当y>0时,是可能的最小方案点(若解唯一,就是最优方案)(y≤0时请看下面的注释),而点C(x,0)就是火车站建站地点。

至此解模思路指明,该模型具有普适性,给定常数参数a,b,

m,n,p后,用MATLAB软件可实现求解。

1.3、模型

(1)的检验与应用

①、若a=5千米,b=8千米,

=15千米,

m=5.6万元/千米,n=6.0万元/千米,p=7.2万元/千米

用MATLAB求解得:

x=6.2794(千米),y=0.4669(千米)(参看附件1)

与直观图形相合(参看附件2)

当然最小造价为:

F(6.2794,0.4669)=115.8742万元(参看附件1)

火车站建站地点为:

C(6.2796,0)

②、若a=5千米,b=8千米,

l=20千米,

  m=5.6万元/千米,n=6.0万元/千米,p=7.2万元/千米

用MATLAB软件求得:

x=9.0032千米,y=-1.4994千米(参看附件3)

y<0,这表面上看是一个不可行方案,只是一个纯数学上的最小点,但参照其直观图形(参看附件4)发现:

费用最省的可行方案点正好是直线x=9.0032与直线y=0的交点(看图说话,发现P(9.0032,0)对应的函数值是最小的),故:

x=9.0032千米,y=0千米是最佳方案(最小点在定义域的边界上取得)。

所以造价为:

F(9.0032,0)=139.2645万元(参看附件3)

火车站建站地点为:

C(9.0032,0)

注释:

1)通过这两组数据对模型

(1)的应用与检验,我们发现,解决类似具体问题时,有的需要铺设共用管线,而有的不需要。

而且我们明显察觉到:

a,b,l,m,n,p这几个参数联合决定是否需要共用管线,由于时间关系,不在此深入讨论a,b,l,m,n,p满足什么条件时,需要建共用管线的问题。

2)求解模型得到的解P(x,y)中,如果y≤0就表明该实际问题不需要共用管线,而且最小方案点是P(x,0);反之,y>0则表示该实际问题需要共用管线,共用管线的长度就是y,这是我们直观分析后得出的结论,有待理论上的严格证明,本次建模时间紧,加之我们水平有限,故未偿试对其进行证明。

至此,问题1得到解决。

模型2

2.1、模型

(2)的建立

如图(2-4)建立坐标系

其中,虚线是管线的城郊分界线。

D是管线PDB的城郊分界点,D(c,z),z是第三自变量。

建立模型

(2)如下:

这是一个三元函数连续函数,此模型同样具有普适性。

其中:

x

[0,c],y

[0,b],z

[0,b];

注释:

对函数的定义域,我们也做了合理的扩大,不影响最小值的寻求的理由,与模型

(1)类似。

2.2、模型

(2)的求解思路,(与模型

(1)相似)

其解P(x,y,z),在y>0时是可能的最小方案点(这时若解唯一,就是最优方案),而点C(x,0)就是建火车站地点;y≤0时也可以间接寻找出最小方案(请看下面的注释)

至此解模思路指明,该模型也具有普适性,给定常数参数a,b,

c,m,n,p,q后,用MATLAB软件可实现求解。

注释:

1)同样我们发现,解决类似具体问题时,有的需要铺设共用管线,而有的不需要。

而且我们明显察觉到:

a,b,

,c,m,n,p,q这几个参数联合决定是否需要共用管线,由于时间关系,不在此深入讨论a,b,

c,m,n,p,q满足什么条件时,需要建共用管线的问题。

2)求解模型得到的解P(x,y,z)中,如果y≤0就表明该实际问题不需要共用管线,而且最小方案点是P(x,0,z);反之,y>0则表示该实际问题需要共用管线,最小方案点就直接是P(x,y,z),共用管线的长度就是y,这个结论,也有待理论上的严格证明,本次建模时间紧,加之我们水平有限,故未偿试对其进行证明。

2.3、模型

(2)的检验与应用

①、若a=5千米,b=8千米,c=15千米,

=20千米,

m=n=p=7.2万元,q=21.6万元

用MATLAB软件求得:

x=5.4475千米,y=1.8549千米,z=7.3701千米(参看附件5)

至此,问题2得以解决,最少造价为:

F(5.4475,1.8549,7.3701)=283.2013(万元)(参看附件5)

车站选建地点为:

C(5.4475,0)

②、若a=5千米,b=8千米,c=15千米,

=20千米,

m=5.6万元,n=6.0万元,p=7.2万元,q=21.6万元(参看附件6)。

用MATLAB软件求得:

x=6.7321千米,y=0.1401千米,z=7.2822千米(参看附件5)

这个函数是四维空间上的超几何体,已不可画图。

至此,问题3已经解,其最少造价为:

F(6.7321,0.1401,7.2822)=252.4737(万元)(参看附件5)

火车站建站地点为:

C(6.7321,0)

六模型的评价与推广

6.1、模型的评价:

模型

(1)找到了求解建设管线花费最小的建设方案点的途径,这是模型

(1)为解决本实际问题作出的最有价值的贡献,但模型

(1)偏于简单,忽略了一些影响建设成本的外在因素,例如城区与郊区建设成本单价有差别等等,离设计院的实际要求还有一定的距离。

故在模型

(1)的基础上开发出了模型

(2),它把城区与郊区铺设成本不同考虑了进来,设计院面临的实际问题2与3得以较好地解决。

总之,我们所建模型具有通用性,建模的思路也具有通用性,为相关单位解决此类问题提供了一个很好的样板。

6.2、模型的优点:

1、我们所建模型,描述问题简捷清楚,在模型定义域的确定与最优解的找寻上,数学知识调动较为得体,有自己的独到之处;

2、解模上,完全使用软件,在理论分析的支持下,直观高效地求解出了所研究问题的最优方案,有很高的技术含量;

3、建模与解模的过程中,都有很高直观性,利于应用者使用;

4、该模型通用性很强,利于推广到其它的科学技术生产领域;

5、全面解决了油田设计院面临的具体问题;

6、如想多考虑一个外在因素,无非是多引进一个变量,还是一个多元连续函数,求解思路类似。

6.3、模型的缺点:

1、在求解最小方案点的过程中,面对y≤0的情形,只是给出了寻找最优可行方案的方法,没给出严格的理论证明,这方面有待完善。

6.4、模型的改进:

这里只谈谈模型改进的一些想法:

(1)城区铺设管线由于建筑物的阻碍,不见得是直线铺出,折线铺高的可能性更大一些,所以要深入调查研究,依据第一手资料来针对性地改进模型;

(2)地理因素在改进的模型中,应考虑进来,地形复杂的区域上,更应该重视;

(3)也应该考虑炼油厂分布在铁路线两侧的情形,建立出解决此类问题的普适模型来。

6.5、模型的推广:

我们的建模思路与所建模型,由于具有普适性,可以较为广泛地应用于输气、供水、筑路(交通也无非是个车流量问题)、工厂自动传送设施等等大大小小的国计民生领域。

参考文献

[1] 周本虎,MATLAB与数学实验,北京:

中国林业出版社,2007

[2] 林益,工程数学,北京:

 高等教育出版社,2003

[3] 吴建国,建模案例精编,北京:

中国水利水电出版社,2005

附件3

附件4

附件5

附件2

附件1

附件6

城区管线铺设中增加的拆迁和工程补偿附加费的公允估算值,记为q,参照三家工程

咨询公司的资质,建议决策者用如下公式计算

q=0.4×公司一估算单价+0.3×公司二估算单价+0.3×公司三估算单价

这样计算的公正性,不用细述。

显然,第二个问题中:

q=0.4×21+0.3×24+0.3×20=21.6(万元/千米)

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