垃圾焚烧厂选址算例分析.docx

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1、第5章算例分析  5.1算例描述  随着现代城市化进程的加速,某北方省会城市已经出现了垃圾围城的现象。该市为了既能消除垃圾包围城市的现象,又能充分利用垃圾资源,现欲建立一批垃圾燃烧厂。问如何确定垃圾燃烧厂的选址。  现该市有十二个居民区,每个居民区的位置坐标、区域面积、人口密度、人均垃圾产量如表5.1所示。〔为了将问题简化,我们假定每个垃圾燃烧厂的管理费用天天均为5000元,垃圾处理费用为每单位1.2元,垃圾运输费用为每单位距离2元。特别地,由于资金的问题,进行垃圾燃烧厂建设的总数目不能超过6座。〕  5.2

2、算例求解  首先根据该市的城市规划、交通运输状况、环境保护、环境地质条件等,结合选址原那么,拟定假设干可选场地。其次根据层次分析图,把各层次的因素进行量化处理,得出每一层各因素的权重,直到得出方案层各个方案的权重,由这些权重可给出一个关于各方案优先程度的排序。最后根据这个优先程度的排序选出该市符合要求的垃圾燃烧厂备选地址共有12个,该市居民区和垃圾燃烧厂备选点位置如图5.1所示。  首先,利用的居民区坐标和垃圾燃烧厂备选点的坐标,应用excel软件计算出居民区到垃圾燃烧厂备选点的的直线距离和折线距离,计算结果

3、如表5.2和表5.3所示。  其次,确定12个垃圾燃烧厂备选点的建设、运营等本钱以及每个备选点的垃圾处理能力,具体情况如表5.4所示。〔一般情况下,每个垃圾燃烧厂的额定处理能力是的,只要具体位置确定,每个备选点的各项费用也是的〕  再次,确定每个垃圾燃烧厂备选点的补偿金额。由于每个垃圾燃烧厂备选点的位置是的,按照第三章建立的补偿机制,可以将各个备选点周围符合补偿标准居民的数量和金额进行实地考察统计。由于本算例非真实案例,为了简化计算,此处假定各个备选点的补偿情况如表5.5所示。  最后,为了求解方便以及防止在

4、求解过程中出现不必要的麻烦,可以将目标函数:  将其转化成一个新目标函数和一个约束条件,并将该新约束条件参加到原有的约束条件中。然后利用Lingo软件编程求解,Lingo程序源代码见附录。  5.3选址结果分析  通过Lingo程序计算,只考虑垃圾燃烧厂对附近居民负面影响,而不考虑垃圾燃烧厂的各项本钱的选址方案是:分别在m2,m9,m11,m12这四个备选点建立垃圾燃烧厂。各个垃圾燃烧厂所效劳的居民区详情如下:居民区1、2、3、4、5、6、7、8由垃圾燃烧厂m2提供效劳;居民区9、12、13、18由m9提供效

5、劳;居民区10、11、14、16、17由垃圾燃烧厂m11提供效劳;居民区15、19、20由垃圾燃烧厂m12提供效劳。  在该选址结果中,由于只考虑了垃圾燃烧厂对附近居民负面影响最小这个单目标,需要建立垃圾燃烧厂的数目在能够满足该城市的垃圾处理需求的前提下,越少越好。垃圾燃烧厂数目的主要影响因素为城市垃圾处理总量和垃圾燃烧厂的额定处理能力,由表5.1可知,城市垃圾处理总量=总人数*人均垃圾产量,因此得出城市垃圾处理总量为468.6;由表5.4可知,计算结果得出的四个垃圾燃烧厂的额定处理能力分别为160,120,

6、160,160,总额定处理能力为600,因此通过计算得出的四个垃圾燃烧厂总处理能力可以满足该城市的垃圾处理要求,同时,每个居民区均能到其最近的垃圾燃烧厂进行垃圾处理。由于该选址模型考虑的是对垃圾燃烧厂附近居民的影响最小,即垃圾燃烧厂应该尽量远离居民区比拟集中的区域;从图5.2可知,m2,m9,m11,m12这四个垃圾燃烧厂备选点与周围别的垃圾燃烧厂备选点相比拟来说,这四个选中的点附近的居民区没有那些没被选中的备选点密集;例如,m2周围的垃圾燃烧厂备选点还有m3和m5,这两个备选点附近的居民区明显比m2附近的居

7、民区集密,m9,m11,m12也是同理。因此,从这个角度来说,这个选址结果也是比拟符合目标函数的。  该选址方案既考虑了垃圾燃烧厂对附近居民负面影响,而又考虑垃圾燃烧厂的各项本钱。具体方案是:分别在s3,s7,s9,s12这四个备选点建立垃圾燃烧厂。各个垃圾燃烧厂所效劳的居民区详情如下:居民区2、3、5、6、7、8、9等七个居民区由垃圾燃烧厂s3提供效劳;居民区1、4、10、11、14、16这六个居民区由燃烧厂s7提供效劳;居民区12、13、17、18这四个居民区由垃圾燃烧厂s9提供效劳;居民区15、19、2

8、0由垃圾燃烧厂s12提供效劳;具体情况如图4.3所示。  在该双目标选址模型4.3中,不但考虑了所建燃烧厂对居民负面影响最小这个目标,而且考虑了垃圾燃烧厂的建设及运营等相关的本钱因素,因此得出的垃圾燃烧厂会有所不同。由表5.1可知,城市垃圾处理总量为468.6;由表5.4可知,计算结果得出的四个垃圾燃烧厂的额定处理能力均为160,总额定处理能力为640,因此通过计算得出的四个垃圾燃烧厂总处理能力同样

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