合肥市濱湖新區固體垃圾收運系統優化研究

江 潯, 張 睿, 徐得潛

(1.合肥工業大學 土木與水利工程學院,安徽 合肥 230009; 2.安徽省交通規劃設計研究院,安徽 合肥 230088)

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合肥市濱湖新區固體垃圾收運系統優化研究

江 潯1, 張 睿2, 徐得潛1

(1.合肥工業大學 土木與水利工程學院,安徽 合肥 230009; 2.安徽省交通規劃設計研究院,安徽 合肥 230088)

作為城市垃圾綜合管理系統的一個組成部分,垃圾收運系統占據著重要位置。城市固體垃圾收運費用在垃圾總處理費用中占有較大的比例,研究垃圾收運問題,能有效地節約成本。文章以合肥市濱湖新區垃圾收運系統為例,建立了車輛收運路線、轉運站選址優化模型,為實際垃圾收運作業提供決策依據。

垃圾收運;行走路線;轉運站選址;分支限界法;掃描算法

0 引 言

城市固體垃圾收運系統是城市垃圾管理體系的重要組成部分,包括收集、運輸和中轉3個方面的內容，而生活垃圾收集與運輸費用占總處理費用的50%～70%[1]。然而在我國城市垃圾管理系統建設中,對于垃圾收運方面的研究相對滯后;在實際操作過程中,垃圾轉運站選址較為盲目,環衛部門通常根據經驗選址,缺乏合理定量的規劃決策[2],加上建設規模不匹配,從而導致轉運能力不足,經濟性較差[3]。同時,收運路線設計一般不合理，因此,有必要對城市垃圾收運系統進行合理優化,提高工作效率,降低成本。

城市生活垃圾收運路線優化問題可以歸結為車輛路徑問題(vehicle routing problem,VRP)。文獻[4]以單目標優化模型結合遺傳算法實現垃圾收運線路的優化;文獻[5]依據神經元理論分析了影響收運路線中的垃圾收集頻率的因素,在此基礎上建立了以收運線路總行程最短為目標函數的數學模型,由于缺乏一定的技術支持,該方法在實際的城市垃圾收運路線優化中尚不能廣泛地推廣與使用,還需要進一步的驗證與發展;文獻[6]以收運距離最短為目標建立優化模型;文獻[7]基于地理信息系統(geographic information system,GIS)平臺對收運路線進行優化。現有的優化算法在一定程度上受限于問題規模,并且隨著城市發展該問題將日益凸顯,目前對大區域垃圾收運問題關注尚不多。

具體關于城市生活垃圾中轉站的選址理論較少,而城市生活垃圾中轉站屬于城市公共設施,其選址優化理論主要應用的是公共設施選址理論[8]。目前國內外在建立垃圾中轉站選址優化模型時,比較常用的方法有模糊綜合評判法、層次分析法和線性規劃法等。但是,模糊綜合評判法和層次分析法建立的模型由于受主觀判斷的影響都具有一定的局限性,對于環境影響的客觀程度和優化結果的好壞不能進行有效的定量分析;采用線性規劃法建立的模型,其運算結果較難體現出實際狀況[9]。文獻[10]建立了以垃圾轉運距離最短為目標的優化模型,并采用中心轉移算法進行求解;文獻[11]以收運系統運行成本最小化為目標建立模型;文獻[12]應用集合覆蓋模型和整數規劃,確定垃圾中轉站的選址點。

以往的研究主要集中在收運系統中的某個方面,例如垃圾中轉站的選址、垃圾的運輸等,缺乏系統性。本文分析了合肥市濱湖新區生活垃圾收運現狀,總結其存在的問題,在此基礎上進行轉運站選址的優化,以轉運距離最短為目標函數,應用Matlab中的非線性優化函數確定中轉站的最優選址點;并建立大區域垃圾收運路線問題數學模型,將掃描算法、分支限界法、啟發式算法中的節約算法結合起來求解大區域VRP問題。

1 合肥市濱湖新區固體垃圾收運現狀

目前合肥市濱湖新區日均垃圾產量為1 779.89 t,近期(2020年)為2 419.11 t[13]。濱湖新區已基本建成,各項配套設施正在逐漸完善,居民人數不斷增加,生活垃圾已成為主要的固體垃圾種類。濱湖新區垃圾收運采用一級化收運方式,如圖1所示[13]。

圖1 濱湖新區垃圾收運方式

居民小區物業負責將每個樓道口附近由包河區市容局濱湖新區辦公室建議標配的2只240 L的垃圾容器和路邊設置的垃圾桶內的垃圾定時傾倒在附近指定的垃圾收集站點,再由每個分區轉運站配備的垃圾收集車及時收集運輸至生活垃圾轉運站和垃圾處理廠。

當前濱湖新區垃圾收運系統也存在一定的問題,主要有:

(1) 流動人口比例較大,生活垃圾分散,給固體垃圾的收運工作帶來困難。

(2) 垃圾收集機械化程度還有待提高。

(3) 部分收運路線設計不合理,目前濱湖新區生活垃圾的清運路線多數未進行合理規劃與優化,垃圾收運車行走路線比較隨意,大多依靠司機的經驗與習慣,對城區環境影響較大。

(4) 部分轉運站選址點不合理,《合肥濱湖新區公用設施、市政基礎設施及“四線”專項規劃》[14]參照了廣州科學城的建設模式,類比確定垃圾轉運站服務區域和規模,如圖2所示,然而上述規劃中,其轉運站服務面積未完全覆蓋濱湖新區,存在布點疏密不均、服務面積計算有誤等問題。

因此,很有必要對濱湖新區垃圾收運系統進行優化,實現垃圾收運作業的合理性、高效性。

圖2 濱湖新區環衛設施規劃圖

2 研究方法

2.1 垃圾中轉站選址優化

垃圾中轉站的建設是為了使垃圾收集作業區域和最終處置區域之間的運輸更經濟、合理。中轉站選址應符合城市總體規劃和環境衛生專業規劃的要求,綜合考慮服務區域、轉運能力、運輸距離、污染控制、配套條件等因素的影響,設在交通便利、易安排清運線路的地方,并需滿足供水、供電、污水排放的要求[15]。

2.1.1 問題描述

中轉站選址問題是一類微觀的區位問題,它從具體的一個設施的角度來衡量所在位置的優劣。設施區位是在對特定的目標函數(如最小化運輸費用、運輸總路線最短等)進行優化的情況下確定1個或多個設施位置的問題。

在考慮收集點垃圾量的基礎上,以垃圾轉運站距離各收集點最近為原則,建立優化模型。已知條件:收集點的垃圾量;中轉站備選點到垃圾收集點的距離。

2.1.2 選址優化模型

合肥市濱湖新區為規劃用地,并以地塊中心點為假設的垃圾收集點,因此1個環衛分區包括多個固定的垃圾收集點和1座中轉站,屬于網絡離散選址問題。

(1) 模型假設。濱湖新區各新建垃圾中轉站的建設費用大致相同;運輸費用與收集點至中轉站的距離成線性關系;垃圾收集須日產日清。

(2) 模型建立。在規劃方案大致分區圖中建立相對XOY坐標系,讀取各分區內不同垃圾產生區域的垃圾收集站點坐標Gi(xi,yi)(i=1,2,…,n),每個垃圾收集點收集量為Mi(i=1,2,…,n),設計區域內轉運站坐標為C(X,Y),其中(X,Y)在一定范圍內變化。建模原則為每個收集站點垃圾量與站點到分區中轉站的距離乘積和為最小,即可代表最小的運輸成本,這個最優點的位置區域內可以確定最滿意中轉站的選址點。

目標函數:

(1)

其中,(X,Y)∈U,U為區域坐標集合,為公建用地坐標區;Zk為變量整數化約束,取值為{0,1}。

(2)

將收集點基礎坐標和垃圾產量數據帶入(1)式,可將目標函數化簡為:

(3)

其中,a、b、c、d、e分別為等價的化簡常數,每個分區都不同;x1、x2的約束為各區中轉站預設符合要求的公建用地交點X、Y坐標范圍。

采用Matlab工具箱約束條件下的非線性優化命令fmincon進行求解。

2.2 行走路線優化

設施點位置選定后,在給出的約束條件(如貨物需求量、車輛容量限制等)下,規劃設計貨物運輸路線圖,使總運輸路線最短或運作成本最低。

2.2.1 問題描述

給定垃圾收集點的數量n、每個收集點的垃圾質量和體積、垃圾收集車的最大載質量和額定容積。要求收集車從中轉站環衛停車場出發,前往每片區域的垃圾收集點,并滿足質量和體積約束,收集完畢后回到停車場,設計以距離最短為優化目標的最優作業方案。已知條件為:中轉站與垃圾收集點之間的距離;收集點數量以及垃圾日產生量;每輛垃圾運輸車的載質量。

2.2.2 路線優化模型

參數說明:C={i,j|i,j=0,…,n}為中轉站停車場和收集點集合(i,j=0為停車場);V={1,2，…，k}為垃圾收運車輛的集合;dij為收集點i至收集點j的距離;mi為收集點i的日產垃圾質量;vi為收集點i的日產垃圾體積;qk、pk分別為車輛k的額定載質量和額定容積。

目標函數為:

(4)

約束條件如下:

(1) 環衛分區內收集點i垃圾量小于車輛額定載質量時,該收集點只能被訪問1次,即

(5)

環衛分區內收集點i垃圾量大于車輛額定載質量時,該收集點能被訪問多次,即

(6)

(2) 對每車次的載質量進行限制,不超過額定載質量,即

(7)

(3) 保證每車次的垃圾總體積小于車輛額定容積,即

(8)

(4) 所有收集車必須從中轉站停車場出發,即

(9)

(5) 任意收集點h連接路線上必存在上游節點i和下游節點j,即

(10)

(6) 收集車最終從末端收集點返回中轉站停車場,即

(11)

(7) 變量整數化約束,即

(12)

(13)

采用掃描算法分區,并運用分支限界法與C-W節約算法[16]，解決大區域行走路線優化問題。

2.3 選址優化與路線優化模型間的聯系

2個模型均是在已知各垃圾收集點的垃圾日產生量及它們之間距離的條件下建立的。轉運站選址模型以每個收集站點垃圾量與站點到分區中轉站的距離乘積和最小為目標函數,來代表運輸成本最小,從而確定轉運站的最優選址點;而垃圾收集行車路線優化模型是在轉運站選址已經確定的基礎上建立的,以收運距離最短為目標函數,確定最優行走路線。兩者均是在滿足相應約束條件下,以距離最短來代表運行成本最小作為目標函數,并通過優化算法進行求解,得到最優結果。

3 結果與分析

3.1 轉運站選址優化結果

濱湖新區垃圾轉運站位置與服務半徑見表1所列。

表1 濱湖新區垃圾轉運站位置與服務半徑

以十五里河為濱湖新區南北分區界限,進行北片區和南片區垃圾轉運站服務區劃分。

(1) 北片區。設置4座垃圾轉運站服務濱湖新區以北區域,分別為望湖城、淝河鎮、駱崗和包河工業園垃圾轉運站,選址沿用“四線”規劃的轉運站選址。

(2) 南片區。垃圾總量和分布較為均勻,設計4座中型轉運站,進行優化選址。

結合模型優化結果和實際轉運站選址條件,得出濱湖新區垃圾轉運站位置和大致服務半徑,如圖3所示。

從圖3可以看出,與現狀相比,優化結果很好地解決了先前轉運站布點疏密不均的問題,實現了濱湖新區轉運站點全覆蓋。

圖3 濱湖新區轉運站選址及服務半徑

3.2 車輛行走路線優化結果

濱湖新區垃圾收運分為8個單元分區。以望湖城轉運站(HW-1)2015年為例,優化其行車路線,其他分區的行走路線參照望湖城轉運站的優化方法。

環衛區轉運量45.44 t/d,常備8 t收集車3輛,日常工作時兩兩組合排班收集,每輛運輸次數為3次或4次[13],根據掃描分區計算,得出分區結果,如圖4所示。

圖4 HW-1收集車工作范圍

片區HW-1-1:共有A、B、C、D、E 5個收集點,垃圾總量24.43 t/d。各收集點垃圾日產量分別為6.38、3.21、4.43、3.52、6.89 t。

片區HW-1-2:共有F、G、H、I、J、K、L、M 8個收集點,垃圾總量21.01 t/d。各收集點垃圾日產量分別為4.62、2.70、1.97、2.85、3.76、2.57、0.76、1.78 t。

從圖4中可以看出,1號車工作區域有5個收集點,2號車則有8個之多,前者采用分支限界法,后者采用C-W節約法優化線路。優化結果見表2所列。

表2 優化計算結果

路線2中的4.426 km為滿意解,通過分支限界法驗證,此解在這種情況下是最優解。由此可見,對望湖城中轉站的垃圾收運作業路線進行優化后,結合垃圾收集車的運輸次數,2輛收集車的總行駛路線長度為24.74 km。

實際作業中,車輛的作業路線是由司機根據經驗規劃得出的。調研的2輛垃圾收集車完成作業任務,共收運垃圾45.44 t,其作業路線分別為:

1號線: HW-1→B→D→E→C→A→HW-1,路程3.107 km。

2號線:HW-1→F→G→I→K→M→L→J→H→HW-1,路程4.509 km。

調研區域的2車次總路程為25.96 km,優化后總路程減少了1.22 km,節約了4.70%,一定程度上提高了作業的效率。

4 結 論

(1) 垃圾收運系統是城市垃圾管理問題的關鍵環節之一,不斷地改進和深化城市固體垃圾收運系統,具有重要的意義。

(2) 本文針對垃圾收運系統中的轉運站選址、車輛行走路線問題,建立了相應的數學模型,并以合肥市濱湖新區垃圾收運系統為例,提出了轉運站優化選址方案,并為車輛收運路線提供了理論上的最優方案。單以望湖城轉運站為例,經過優化后為垃圾收運路線節約1.22 km,以1 a計算可以節約445.30 km以及可觀的油耗和人力成本,此外對能源和環境也具有積極的意義。這說明建立的研究方法對于大區域城市收運路線優化是可行的、有效的,對實際作業過程具有一定的指導意義。

(3) 垃圾收運是日常化作業,隨著城市的發展以及問題規模的擴大,優化的作用將更加明顯。

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(責任編輯 張淑艷)

Optimization study of solid waste collection and transportation system of Binhu New District in Hefei City

JIANG Xun1, ZHANG Rui2, XU Deqian1

(1.School of Civil and Hydraulic Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China; 2.Anhui Transport Consulting and Design Institute, Hefei 230088, China)

As a part of the integrated urban waste management system, the waste collection and transportation system is of importance. The cost of urban solid waste collection and transportation accounts for a large proportion in the total waste treatment cost. It can effectively save cost to deal well with the waste collection and transportation problems. In this paper, taking the waste collection and transportation system of Binhu New District in Hefei City as an example, the optimization models of the vehicle collection and transportation route and transfer station location are established, which can provide a decision-making basis for actual waste collection and transportation operations.

waste collection and transportation; route; transfer station location; branch threshold method; sweep algorithm

2015-07-29；

2016-02-29

江 潯(1990-),男,安徽桐城人,合肥工業大學碩士生; 徐得潛(1960-),男,安徽青陽人,博士,合肥工業大學教授,碩士生導師.

10.3969/j.issn.1003-5060.2016.11.021

X705

A

1003-5060(2016)11-1543-05