周 軍 宮 敬 李曉平
(中國石油大學油氣管道輸送安全國家工程實驗室)
近十年間,雖然全球經濟低迷,但為滿足人們的能源需求,全球的油氣管道設計與建設仍然持續增長,2013年全球計劃和在建管道有188 108km, 2011~2015年間計劃與建設管道中75%為氣體管道[1]。氣體管道施工首先需確定管道路徑,對于管道工程師已經是一項經常性和長期性的工作,并已做了大量嘗試,傳統上是在打印的地圖上采用人工方式或優化理論進行求解,早在1971年Shamir U采用動態規劃的方法確定手工網格上的管道最優路徑[2],2004年Hilde M和Joakim H、2012年 Marcoulaki E C等分別針對海底管道路徑和地面管道路徑優化問題,建立了考慮管道投資最少的數學優化模型,并采用模擬退火算法求解[3,4]。
路徑選擇需考慮管道的設計、建造、運行及維護等多種情況,如:管道的安全性、水力和熱力條件、環境保護、歷史遺跡、土木工程與水文條件以及建造要求等,目前基于智能算法的路徑尋優,雖具有較好的全局性,但在考慮多因素和復雜環境約束條件下,目標函數的構建因人而異,且約束往往難于處理,此外,對于大規模網格下的路徑優化問題,智能優化算法求解速度較慢,比如隨著網格數目的增加,遺傳算法中的染色體長度變長,計算時間顯著增加[5]。筆者采用一種綜合性的路徑尋優算法,可簡單、快速地確定管道路徑。
油氣管道路徑規劃問題的處理主要包括:油氣產出、物性;管道起/終點,管道進/出口壓力;管道通過的區域,區域高程,土地類型(巖石地,沙土等);森林覆蓋區、水源、河流、道路及鐵路等不可穿越區;管道建設的材料、人工等費用,管徑管材;地區法規;建設技術、建設目標(一般的投資費用最省);其他影響管道建設的因素。筆者重點考慮環境因素,包括平面、起伏地形(高程),不可穿越區以及不同的地表類型(巖石、河流、濕地等)等,采用數字化的地形數據,確定最優路徑。
路徑尋優是在數字地圖上進行的,連續的表用離散的數據替代,離散數據是連續地面起伏的近似表示,離散數據地圖的分辨率越高,與真實地形越接近,優化的路徑結果越準確,但是存在一個最高分辨率的限制,該格式與GIS(Geographic Information System)的柵格數據一致,具有良好的兼容性,稱之為數字地圖,取樣地形如圖1所示。

圖1 取樣地形(近似表示真實地形)
最早、最著名的處理最短路徑問題的算法是Dijkstra算法,該方法從起點開始逐步搜索并評估大量節點,計算并累加各節點的費用直至終點。由于此算法的搜索方向沒有限制,對于大規模問題,計算時間很長。A*算法改進了Dijkstra算法,應用啟發式的方式,在搜索過程中指導前進方向,減少了需評估節點的數量,降低了計算時間[6]。
從起點到終點選擇一條路徑,必須明確沿線節點搜索的選擇方式,即從起點到終點確定最優路徑中需評估的候選節點。在現實世界里人們決策時可向任意方向邁出一步,但是在數字地圖上需要定義節點的鄰接節點,一般包括3種方式:4鄰接節點、8鄰接節點和16鄰接節點,圖2中正中間的圓點定義為當前節點,其余各圓點為當前節點的鄰接節點。

圖2 鄰接節點方式
路徑尋優的目的是確定費用最少的路徑,這里的費用不僅是投資費用,它是更廣義的費用,一般包括距離、投資、上升段長度以及管道積液量等。為了減少搜索區域,A*算法使用啟發函數來指導搜索方向,比如搜索得到如圖2b中正中間的圓點為當前節點,與此點鄰接的有16個節點可作為下一個節點。對于這16個節點來說,總費用函數表示為:
f=g+h
(1)
式中f——起點到終點路徑的總費用;
g——起點到當前節點的鄰接節點實際累積費用,對于起點g=0,鄰接節點的費用g等于起點到當前節點費用gc加上當前節點與鄰接節點間的費用gn;
h——鄰接節點到終點的評估費用,通常的評估函數包括曼哈頓距離函數、對角線距離函數和歐幾里德距離函數3種[7],筆者采用對角線距離函數。
算法(圖3)通過評估鄰接16個節點的總費用,取總費用最小的節點作為搜索的最優節點。該算法的主要部分包括OPENLIST和CLOSELIST兩個列表,OPENLIST中容納未訪問的節點,CLOSELIST容納已訪問的節點,算法從OPENLIST取點加入CLOSELIST中直至找到終點。

圖3 程序框圖
使用地形模型函數生成數字地圖,地形模型函數為:
(2)
地形模型函數的參數取值見表1。

表1 地形模型函數的參數值
在此部分將介紹在模擬的柵格數據上不同條件下的路徑規劃,示例的數字地圖如圖4所示,網格數為20×20。

對于氣體單相管流,管線壓力損失主要來源于摩擦阻力,起伏地形下的最短路徑即管道的最優路徑,無需考慮水力約束。采用路徑尋優程序可自動確定如圖5所示起伏地形下的最短路徑,從圖5中還可以看出直線繞過低洼地區。

圖5 起伏地形下的最短路徑
如果在管道通過地區存在村莊、名勝古跡等不可通過區,管道需繞行,當此障礙信息輸入計算程序后,可自動確定最優避障路徑,如圖6所示。

圖6 避開障礙區的最短路徑
在管道鋪設區域包括巖石、草地、沙土及河流等,稱為不同的地面類型,管道經過這些地區時費用會有很大的差異,比如管道穿越河流時單位長度的費用遠高于其他區域類型時的費用,該問題可描述為不同的區域類型下當前節點與鄰接節點的費用gn不同。
筆者以含河流區域的管線最優路徑為例,設非河流區域gn=Dn,河流區域gn=αDn,α為費用系數(根據管線穿越河流的具體情況而定)。
為了更好地說明此問題,另采用平面下不同類型圖(圖7)。圖中深色為河流區域,白色為非河流區,設置20×20網格,網格大小1×1,設起點A(16,2),終點B(16,17),α=4。若管線采用直線穿越(虛線AB),費用f=23.000,采用文中所示算法算得AB間路徑的費用f=20.935,降低8.98%,穿越河流的費用系數越大,降低比例越大。同理,設置另一起點C(0,8)和終點D(19,19),優化路徑如圖7所示,明顯可看出,路徑CD在河流最窄處進行穿越,可降低管線穿越費用。對于起伏地形和其他因素條件下的不同地面類型地圖,該方法也可兼容。
對于復雜條件下的河流穿越問題,穿越河流有多種方式(開挖方式、氣舉沉管法、頂管和定向鉆機穿越),不同方式所用費用不同,管線穿越最終位置的確定應綜合考慮水流、岸坡等因素,且應滿足計算管線設計載荷[8]。該設計方法為工程設計人員提供了可供參考的路線設計方案。

圖7 不同地面區域類型下的路徑
筆者考慮各類環境因素,包括平面,起伏地形,不可穿越區,不同的地表類型(巖石、河流、濕地)等因素,使用數字化的地形數據,采用A*算法可自動確定氣體管道最優路徑。文中提到的管道路徑設計框架,可根據工程實際費用進行擴充,為工程設計人員提供參考方案。油氣管道路徑尋優,管道管流包括單相和多相管道,多相管流不同于單相管流,對于一個起、終點高程相等的管線,如果是單相管流,上坡段損失的壓力將在重力作用下在下坡段重新獲得,因此管線壓力損失來源于管道摩擦損耗,其僅是管道長度的函數而無需考慮沿線高程;在多相管流中,管線壓降與沿線高程緊密相關,上坡與下坡段都是耗能過程,上坡段的能量損耗無法由下坡段重力補充,因此相同的起、終點位置和管線長度,不同的路徑,沿線地形起伏不同管線具有不同的水力學特性。筆者只討論了氣體管道,重點論述多種環境因素的綜合性路徑優化方法,對于多相流管段具有兼容性。對于多相流管道,路徑設計除考慮筆者提到因素,還需重視管道的水力特性,將路徑尋優與水力條件結合。
[1] Tubb R.Pipeline & Gas Journal’s 2013 International Pipeline Construction Report[R]. Pipeline Gas Journal,2013.
[2] Shamir U.Optimal Route for Pipelines in Two-phase Flow[J].Society of Petroleum Engineers Journal,1971,11(3):215~222.
[3] Hilde M,Joakim H,Gudmund O.Optimization of Pipeline Routes[C].The Fourteenth International Offshore and Polar Engineering Conference,France:2004: 50~55.
[4] Marcoulaki E C,Papazoglou L A,Pixopoulou N.Integrated Framework for the Design of Pipeline Systems Using Stochastic Optimisation and GIS Tools[J].Chemical Engineering Research and Design,2012,90(12):2209~2222.
[5] 楊大地,冉戎.基于遺傳算法的曲面最短路徑求解[J].計算機仿真,2006,23(8):168~169.
[6] Russell S,Norvig P.Artificial Intelligence: A Modern Approach[M].English:Prentice Hall,1995:97~101.
[7] Wichmann D R.Automated Route Finding on Digital Terrain[D].New Zealand:University of Auckland,2004.
[8] 王桂龍,黃紅毅,陳遙,等.燃氣管道穿越河流工程的設計[J].煤氣與熱力,2002,22(3):266~268.