基于CBR和GIS的海上溢油应急资源配置方案研究

基于CBR和GIS的海上溢油应急资源配置方案研究

李红清1，万剑华1，赵宇鹏2

(1.中国石油大学(华东)，山东青岛266580；2.中海石油环保服务(天津)有限公司博士后科研工作站，天津266061)

摘要：传统溢油应急资源配置方案的制定主要依靠现场工作人员的经验，存在很大的主观性，方案制定缺乏科学理论支持。将CBR(案例推理技术)以及GIS技术引入到溢油应急资源配置方案的制定中，解决应急资源配置方案制定过程中资源种类、数量确定以及海陆资源运输等问题。对CBR涉及的案例表示、案例检索、案例调整和案例学习等核心问题进行系统研究，综合考虑GIS技术支持下的陆海一体化资源运输，建立溢油应急资源配置专家系统。研究表明，该系统能帮助现场工作人员快速制定溢油应急资源配置方案，为溢油应急提供科学合理建议。

关键词：溢油应急;CBR;GIS;资源配置;路线规划

中图分类号：P208

收稿日期：2014-12-10

基金项目：海洋工程装备科研项目(201212)

作者简介：李红清(1988-)男，硕士研究生.

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The research of oil spill response for the allocation of resource plan based-on CBR and GISLI Hong-qing1, WAN Jian-hua1, ZHAO Yu-peng2

(1.China University of Petroleum, Qingdao 266580, China; 2.CNOOC Environmental Services (Tianjin) Co., Ltd. Tianjin 266061， China)

Abstract：Traditional oil spill response for the allocation of resources plan is mainly developed from the experience of field staff, so there are some issues such as subjectivity, lack of scientific theories. In this paper, case-based reasoning technology and GIS technology are introduced into the development of the allocation of resources plan to address the problems of resource types, the amount of resources and land-sea transportation. Studying of the CBR involved case representation, case retrieve, case revise and case retain, and considering land-sea transportation based on GIS, the oil spill response for the allocation of resources plan expert system are built. Studies show that the system can help field staff to develop the plan of oil spill response for the allocation of resources quickly, and provide scientific and reasonable suggestions for oil spill response.

Key words：oil spill response; CBR; GIS; allocation of resources; path planning

随着海洋石油勘探开发与海上石油运输规模不断扩大，发生溢油事故的可能性不断增加。海上溢油事故会对社会经济和海洋生态环境造成重大损失和破坏。为了将溢油事故的危害降到最低，需要快速科学地制定溢油应急资源配置方案，将溢油应急资源尽快投放到事故现场，把溢油事故控制在初发阶段。传统的溢油应急资源配置方案的制定主要依靠现场工作人员的经验，由于溢油事故具有突发性、大规模的特点，工作人员很难在没有借鉴以往溢油事故的案例情况下，在短时间内复杂环境下做出科学、有效的最佳决策。为了解决上述问题，本文将案例推理人工智能技术和GIS技术引入到溢油应急配置方案的制定中，为方案的制定提供科学依据，提高方案制定的快速性和有效性。

许多研究工作者对将案例推理技术和GIS技术应用在事故应急领域做了很多有益的尝试。例如马安安等人在系统归纳总结以往重大环境污染事故应急响应案例的经验教训的基础上，建立重大环境污染事故案例库，研究基于案例的重大环境污染事故应急响应策略筛选方法[1-3]。本文将案例推理技术和GIS技术应用到溢油应急资源配置方案的研究中，解决方案制定过程中应急资源种类和数量的确定，以及海陆一体的应急资源运输问题。

1溢油应急资源配置中的案例推理方法研究

基于案例推理的方法最早由耶鲁大学Schank教授在1982年出版的专著Dynamic Memory：A Theory of Reminding and Learning in Computers and People 中提出，是人工智能领域一项重要的推理方法[4]。案例推理技术符合人类的认知习惯，当人们遇到问题时会根据记忆搜寻以往发生过的类似的事情，根据是否符合现在的场景来决定是否直接采用或者对以前的经验进行调整后采用，待事情处理完之后总结经验存放在记忆中，以备下次借鉴。案例推理技术是一种重要的机器学习方法，它将目前面临的新问题称之为目标案例，将过去解决过的问根称为源案例[5]。基于案例推理就是根据目标案例的特征检索获得数据库中的源案例，并由源案例来指导目标案例求解的一种策略。其求解过程可以总结归纳为4个主要过程：案例检索(Retrieve)、案例重用(Reuse)、案例修正(Revise)和案例保存(Retain)，因此案例推理亦称为4R，其工作过程如图1所示。

图1　案例推理技术原理

1.1案例表示

针对以往发生的溢油事故专家制定的溢油应急资源配置方案是主要的研究管理对象。对案例进行有效的组织和表示是后续案例检索和重用的基础。对案例进行表示的过程就是将案例转化成计算机易于识别和管理的数据结构。通过查阅文献以及请教溢油应急处置领域的相关专家，本文将案例表示为两部分，对溢油情况的描述和资源配置方案的描述：

<溢油情况描述，资源配置方案描述>。

案例中溢油情况的描述包括溢油发生的时间、地点、事故源、溢油种类、溢油面积、溢油吨数、相对岸线位置以及风场和流场等信息。资源配置方案描述的内容包括应对此次事故需要的应急资源种类及各种资源的数量，应急资源种类包括吸油毡纸、分散剂、围油栏、撇油器、应急船舶以及应急人员等。除种类和数量外，配置方案还包括资源配置方案的效果及改进建议等内容。案例在数据库中用3个数据表表示(数据为示例数据)，如表1～表3所示。

表1　溢油情况描述表

表2　应急资源种类数量表

表3　应急效果评价表

1.2案例检索

溢油应急资源配置方案的案例检索是指从案例库中找到与当前溢油事故最匹配的一个或多个相似案例。案例推理技术中的案例库与以前专家系统中的规则库不同，规则库是专家制定的解决某类问题的通用规则，根据规则推断出新的知识，案例库中的每一个案例包含历史问题的情景描述以及该案例的解决方法。当利用案例推理技术处理一个新事故时，CBR利用案例检索算法搜索到与当前问题相关的最佳案例作为解决新事故的依据，检索到的案例直接影响新案例解决的效果，因此案例检索在案例推理中十分重要。

常用的案例检索方法有近邻法、归纳法和模板检索三种。近邻法是指根据案例属性的特征值计算案例之间的相似程度，它将目标案例看作空间中的一个点，利用距离公式求得与该目标点距离最近的案例。归纳法是根据最能将案例区分开来的属性对案例进行分类。模板检索是根据输入的检索条件，返回满足参数的所有案例。随着案例数据库中案例的增多，以上检索方法的效率都会降低。本文根据溢油案例的特点采用归纳法与近邻法相结合的方法进行案例检索，可以提高检索的效率。其检索流程如图2所示，当遇到新的事故时，根据溢油量划分溢油等级，在这个等级下利用近邻法找到最相似案例。

图2　案例检索流程

1.3案例的调整和修改

利用案例检索方法获得与目标案例最相似的案例往往不能直接应用于新案例的解决，因为两个案例并不是完全相同，需要对细节进行调整和修改，直到得到应急专家满意的方案。对案例的调整和修改不仅仅局限于对一个相似案例进行修改，也可以对多个相似案例进行调整和修改得到最佳解决方案。案例调整和修改分为用户和系统两个层次，首先是系统根据预设的规则进行调整和修改，系统将调修后的方案提交给应急专家，应急专家再根据实际情况进行微调得到最终方案。案例的调整和修改是保障解决方案有效的重要措施。

1.4案例学习

案例学习是保证案例数据库质量的重要环节。它主要包含两方面的内容，即数据库的维护和案例的评价。数据库的维护主要是指将检索得到的案例经过调整和修改之后应用于新问题形成的解决方案作为新的案例添加到案例数据库中以及对数据库中原有案例的删除或者修改。案例评价是判断一个案例是否添加到数据库的重要前提，如果案例评价好则将其存放到数据库中，如果解决方案效果不好，则舍弃新的案例或为其寻找新的替代解决方案，再将方案保存到数据库中。案例学习是数据库扩展和更新的重要手段，是保证案例推理技术具有解决新问题能力的关键。

2基于GIS的海陆一体溢油应急资源路线规划

应急资源的运输包括两个阶段：第一个阶段是从陆上救援物资仓库将应急物资运到港口码头；第二阶段是从将物资装船从港口码头运到溢油事故点。以最短路径为主的最优路径问题一直是地理信息科学学科的一个研究热点[6]。近年来，国内外研究学者对陆上应急资源的调度问题做了大量深入的研究，但是对海上应急资源的调度鲜有涉及，由于海上交通的特殊，陆上运输的路线规划方法不完全适用于海上运输。针对应急资源运输的特点，本文综合考虑陆上和海上运输的因素，设计以时间为目标的陆海一体化应急物资路线规划算法。

陆海一体化应急物资路线规划算法分两个步骤：第一个步骤是利用海上路线规划算法求得距事故点最近的港口码头；第二个步骤是根据陆上路径分析算法求得距港口最近的应急资源仓库，最终得到完整的从陆上仓库到海上事故点的路线规划。下面将分别讨论两个步骤中涉及的路线规划算法。

2.1海上路线规划算法

1)在海图上，将研究区域的障碍物用多边形标记出来，并给障碍物多边形定义唯一的识别号，同时绘制障碍物多边形的外切圆。

2)将溢油事故点与港口码头连线，并以该线作为矩形的对角线绘制矩形，检测矩形和海图上障碍物的空间关系，并将该矩形包含(包括与矩形相交)的障碍物图形储存到集合C中。以溢油事故点作为起点，港口码头作为终点。

3)选择集合C中离起点最近的一个点，以起点向该点作两条切线，并求出切点坐标。

4)从两个切点出发，分别与终点进行连线，统计与每条线相交的多边形数量。选取相交多边形少的切点作为路径的中间节点，并将其定义为新的起点，存放在集合D中。

5)重复2)～4)，直到4)中相交多边形数量为0。

6)连接溢油事故点，集合D中的点及终点，得到海上运输最佳路径。

中央政府和地方政府具有不同的政策偏好，这源于中央和地方在政策目标和利益取向上的不同，一项科技创新政策在不同层级的政府眼中所发挥的作用是不尽相同的。牛忠志认为由于地方政府的科技创新政策能够直接作用于当地的企业，目标比较明确，反映更加迅速，手段也更加直接，从而在推动科技发展方面与中央科技创新政策相比能够取得更加有效的效果。也有学者持完全相反的观点，李建民、陈敏认为地方政府在政绩考核的压力下，往往会以GDP总量为主要追求目标，而在此背景下，地方政府对科技投入的热情并不高，这就造成了科技创新政策在地方的实施效果大打折扣，在科技创新政策的制定上也远远落后于中央政府。

通过上述算法步骤，可得到如图3所示的海上路径规划结果。

图3　海上路线规划算法结果图

2.2陆上路线规划算法

陆上常用的路径分析算法有Dijkstra算法、A*算法和Floyd-Warshall算法等。本文采用的是路径分析算法中经典的Dijkstra算法。Dijkstra算法解决的是有向图中的最短路径问题，其算法主要特点是以起始点为中心向周边进行扩展，直到找到最佳解。其缺点是当路网中的顶点数量较多时，此算法的效率会降低。根据路网的特点，本文采用改进的Dijkstra算法，初始搜寻时，根据出发点和目的点的位置选定一个方向范围，仅搜寻选定方向范围内的顶点。

首先，将道路运输网简化为有向图，以港口码头为起点，以仓库为终点，路口作为顶点存放在集合V中，并将V分为S和T两组，其中S是指满足条件的顶点的集合(初始时只含有源点V0)，T是尚未计算的顶点集合。

改进的Dijkstra算法步骤如下：

1)连接起点S和终点E，过起点S向E方向作SP射线，与SE之间的夹角为λ，在SE的另一侧同理作SQ射线。以SE线段距离作圆形，与SP和SQ射线分别相交于M，N两点，形成SMN封闭的扇形。

2)计算SMN扇形与集合T中顶点的位置关系，如果顶点在SMN扇形之外则将点删除，剩下的点仍保存在T中。

3)令S={V0}，T={扇形内顶点}，若V0与Vi连通，则对应的弧上的权值为dist(V0,Vi)，若V0与Vi不连通，则dist(V0,Vi)为无穷大，用∞表示。

4)从集合T中选取一个距离值最小的顶点w，若顶点w不在S中，则将其加入集合S中。

5)对其余T中顶点的权重值进行修改，若加进w作中间顶点，从V0到Vi的距离值缩短，则修改此值。

6)重复上述步骤4、5，直到S中包含所有顶点，即w=E为止。

经过试验证明，当λ取值60的时候，算法执行效果较好，可以有效缩减算法的搜寻范围，快速得到建议路径。

3系统的设计与实现

溢油应急资源配置专家系统选择的开发语言为CJHJ，借助ArcEngine类库实现，主要包含案例输入、案例检索、案例调整与修改、数据库维护、路径分析以及方案输出等功能。

案例输入时指将新的溢油事故的属性特征输入到系统中，需要输入的内容包括发生的时间、地点、事故源、溢油种类、溢油面积、溢油吨数、相对岸线位置以及风场和流场等信息，程序界面如图4所示。

图4　案例输入界面

案例检索是利用归纳法和近邻法得到与目标案例最匹配的相似案例。案例调整与修改是对检索返回的案例根据实际情况进行调整，包括系统级调整和用户级调整，系统级调整是系统根据预设的规则对方案进行修改，用户级调整是应急专家根据事故情况进行方案的调整和修改，得到最佳解决方案。

数据库维护是系统的关键功能，包括案例的增加、删除和修改等功能。路径分析是根据仓库位置、路网图、事故点，利用最短路径算法得到最佳路径，显示在地图中，作为建议路径提供给用户。方案输出功能是综合案例推理技术得到的溢油应急种类和数量以及GIS技术得到的最佳路径生成溢油应急资源配置方案，如图5所示，并利用报表形式输出给用户。

图5　应急资源配置方案界面

4结论

本文将案例推理技术和GIS技术应用到溢油应急资源配置方案的研究中，解决溢油应急资源配置方案制定中遇到的应急资源种类和数量的确定以及应急资源运输等问题，并对案例推理中溢油应急资源配置方案案例的表示、案例检索、案例的调整与修改以及案例的学习进行研究。利用C#语言和Arc Engine类库开发溢油应急资源配置方案制定的专家系统，可以快速有效的生成溢油应急资源配置方案，可以对溢油应急决策制定提供支持，具有一定实际意义。本文中涉及的GIS路径分析未考虑复杂路况情况下的运输，这是本系统以后改进的方向。

参考文献：

[1]马安安, 曾维华, 王妍.基于案例推理的重大环境污染事故应急响应策略筛选专家系统研究[J]. 2010 International Conference on Broadcast Technology and Multimedia Communication, 2010, 295-300.

[2]孙殿阁, 孙佳, 曹婧华, 等. 基于案例推理的城市典型灾害应急处置专家系统构建研究[J]. 中国安全生产科学技术, 2012(2):55-60.

[3]寇苗, 贾永刚, 刘文全. 基于GIS的渤海石油平台溢油应急物资调运系统的研究[J]. 环境工程, 2010(S1):356-359.

[4]WATSON D,ABDULLAH S. Developing case-based reasoningSystems:a case study in diagnosing building defects [C].In:Proceedings of the IEE Colloquium on Case-based Reasoning:Prospects for Applications Digest.1994, 57: 1-3.

[5]侯玉梅,许成媛. 基于案例推理法研究综述[J]. 燕山大学学报:哲学社会科学版, 2011(12):102-108.

[6]陈述彭,鲁学军, 周成虎. 地理信息系统导论[M]. 北京: 科学出版社, 1999.

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