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文章荐读 JRACR | 煤层气产业化开发生态环境风险评估模型的构建 精选

已有 2743 次阅读 2021-4-29 15:17 |个人分类:文章荐读|系统分类:论文交流

小编导读

煤层气是常规油气最现实、可靠的补充来源,但随着煤层气开采量加剧,区域性生态环境风险问题日益突出。因此,必须加强对煤层气产业化开发的生态环境风险管理,而其前提是合理、可靠地对生态环境风险进行量化评估。太原理工大学薛晔教授团队在期刊Journal of Risk Analysis and Crisis Response上发表了关于煤层气产业化开发生态环境风险评估模型的构建的研究。文章利用直觉模糊集表达不确定性风险信息,借助区间值转换的Mamdani直觉模糊神经网络,构建煤层气产业化开发生态环境风险评估模型,并结合仿真实例,验证模型的合理性和有效性,进而与普通模糊神经网络的评估结果进行比较。

内容提要

1. 模糊量化方法

结合Gauss型函数特征,可将直觉模糊数表示为具有相同曲线中心微信图片_202104291434233.png不同曲线宽度微信图片_202104291434234.png的区间值模糊数即:

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微信图片_202104291434232.png微信图片_20210429143423.png分别为区间值模糊数的下界和上界,如图1所示。

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1 Gauss型直觉模糊数的区间值转换

2. MIFNN评估模型

第一层,输入变量层,负责将变量值输入模糊神经系统。由于Mamdani模型具有模糊产生器,故其输入值为精确量,即微信图片_202104291434235.png

第二层,模糊语言层,用于确定输入变量的属性函数(隶属度函数和非隶属度函数)。由式(1)可知,文章将属性函数表示为区间值描述的Gauss型隶属度函数,每一节点的输出结果为区间值模糊集微信图片_202104291434231.png,即得到微信图片_202104291434235.png

第三层,推理规则层,功能在于匹配区间值模糊规则的前件。该层的每个节点代表一条区间值模糊规则中的前件部分,第微信图片_2021042914342313.png个节点的输出为微信图片_202104291434239.png同时,为精细化运算,模型中采用实数的加、乘算法,代替常用的微信图片_2021042914342318.png运算,以避免突出主因素造成的信息丢失。

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第四层,输出语言层,用于输出上层中每一节点对应模糊规则的后件部分。第微信图片_2021042914342315.png个节点的输出为区间值模糊集:微信图片_2021042914342310.png

第五层,输出处理层,承担网络系统中解模糊的作用。利用中心平均解模糊器,该层的输出结果可表示为:微信图片_2021042914342314.png,其中微信图片_202104291434238.png微信图片_2021042914342312.png如下所示,微信图片_2021042914342323.png为模糊规则数。

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第六层,输出层,根据区间值转换的直觉模糊集理论和式(19)平均中心解模糊器的作用,输出煤层气产业化开发生态环境风险的评估值微信图片_2021042914342317.png微信图片_2021042914342319.png精确量即为网络系统中所有风险评价指标输入信息的有效叠加。

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经过MIFNN六层网络结构的处理变换,最终可将煤层气产业化开发生态环境风险的输出结果微信图片_2021042914342321.png表示为由风险评价指标(为简化表达,此处用微信图片_2021042914342320.png表示)及其区间值隶属度函数微信图片_2021042914342324.png成的多维非线性量化模MIFNN

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3. 合理性验证

文章数据来自专家经验及相应的情景仿真模拟,采用综合生成法和组合方式给出模糊规则和训练样本。

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4 部分规则检验曲面

4. 模型结果分析

以表3中第3组数据样本为例,煤层气产业化开发生态环境风险的属性特征为:研究区水文地质条件复杂,生产机械化程度高,机械设备平均故障率,且在7x24h内正常执行生产任务;受恶劣天气影响程度非常小,大气主要污染物最大地面浓度占标率73%,地下水主要污染因子评价标准指数为1.15,土壤内梅罗污染指数1.45,林草覆盖率18.3%煤层气资源暴露程度23.3%,人员风险防范能力好,防范建设资金投入比1.78%经济损失比2.65%,职业病发病率6.1%,人员伤亡率0.96%MIFNN模型计算,该项案例的输出风险评估值为0.4574,属于一般风险等级(即生态环境存在轻度污染现象,处于可防可控范围,管理者需加强预防监管),与预期的风险评估等级相互符合。

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5. FNN模型结果的比较分析

为验证MIFNN模型的优越性特征,现将其与普通模糊神经网络(FNN)模型进行比较。为增强两组模型的可比性,选择表1中的仿真案例进行推理验证,并结合直觉模糊集的区间上、下界值进行对比分析。MIFNN模型的推断结果较FNN模型而言具有更高的精确度和稳定性,故可有效用于煤层气产业化开发的生态环境风险评估。

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5 MIFNN模型与FNN模型推理结果比较

6. 结论

文章模型具有多维非线性和全局逼近性特征,通过模糊产生器-模糊规则-解模糊器可有效实现不确定性量化指标到精确风险评估值的输出转换;并且较普通模糊神经网络模型精确度高、稳定性好;风险评估值与预期风险评估等级基本一致。此研究不仅为生态环境风险日常监管和风险防范管理提供决策依据,还将丰富煤层气产业化开发生态环境风险评估的理论和方法。

原文信息

Y. Xue, X.X. Li, W. Sun, B.Z. Chen, "A Fuzzy Method for Assessing Eco-Environmental Disaster Risk Caused by Coalbed Methane in China", Journal of Risk Analysis and Crisis Response20188(1), DOI: 10.2991/jrarc.2018.8.1.1.

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作者简介

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薛晔,博士,教授,博士生导师,中国科学院地理科学与资源研究博士后,日本东京大学博士后,管理科学与工程一级学科博士学位授权点风险管理与优化决策方向带头人,山西省高等学校131”领军人才工程项目优秀中青年拔尖创新人才,山西省高等学校优秀青年学术带头人,省级优秀硕士论文指导老师。主要从事风险管理与优化决策方面的教学和研究工作,先后主持国家和省部级项目12项,参与 40余项,专著独著1部,发表学术论文60余篇,其中6篇被SCI收录,2篇被SSCI收录,7篇被EI收录,12篇被CSSCI收录,曾获得山西省自然科学类二等奖1项,山西省百部工程二等奖1项,中国精品期刊顶尖学术论文F5000入选论文1篇,其余科研学术获奖8项,山西省巾帼建功标兵荣誉称号。中国灾害防御协会风险分析专业委员会理事、中国灾害防御协会风险分析专业智库专家、山西省风险管理协会理事、美国风险分析协会委员、国际学术期刊《Journal of Risk Analysis and Crisis Response》的领域编辑、《煤炭经济研究》青年专家学术委员会委员、国家自然科学基金项目的通讯评委及教育部学位与研究生教育发展中心的通讯评委、河北省科技计划项目评审专家、山西省统计系列正高级统计师评审委员会评委、山西省高级专业技术职务评审委员会评委。 山西省高等学校精品共享课程负责人,太原理工大学精品资源共享课负责人;主持《计量经济学》慕课一门;获得省部级教学成果一等奖1项;承担5项教改项目。

期刊介绍

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Journal of Risk Analysis and Crisis Response

Journal of Risk Analysis and Crisis Response 期刊由北京师范大学黄崇福教授和加拿大工程院院士,Regina大学Gordan Huang教授担任共同主编。

JRACR旨在促进风险分析和危机应对领域的科学技术发展,为分享该领域的理论和应用,交流研究成果和案例分析提供一个国际论坛。期刊希望引起政府工作者、研究人员、监管机构和学者对风险和危机在现代社会中作用的关注,并增加风险分析和危机应对领域研究人员之间的学术交流。

JRACR采用金色开放获取出版模式,作者保留版权,读者可以免费下载和阅读。同时期刊采用Editorial Manager在线投审稿系统,执行严格的双盲同行评审。新投稿到一审平均4周,到接收后上线平均12.3周。目前期刊已被Directory of Open Access Journals (DOAJ), Ulrich's Periodicals Directory (Ulrichsweb), Google ScholarCNKI等数据库收录。

 

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