基于需求分布的中国原油进口海运运输网络优化研究

基于需求分布的中国原油进口海运运输网络优化研究

论文摘要

随着国民经济持续、健康发展,我国对原油的需求呈现出快速增长的态势,与此同时我国原油生产量远远无法满足日益增长的消费需求,要弥补如此巨大的供应缺口就必须大量依赖进口,因此1996年我国成为原油净进口国。目前我国的年进口原油1.79亿吨,其中90%以上进口的原油是通过海上运输完成的,海运原油对满足国内原油需求发挥着主导的作用。在上述背景下,针对构建进口原油运输网络进行研究对确保我国原油消费和战略储备等具有重要的战略意义和理论价值。为了保证进口原油的适度适量以及国内原油相关宏观调控政策的实施,以成品油需求为导向构建和优化进口原油运输网络更具现实意义。本文针对中国进口原油海运运输网络展开研究,将该运输网络作为一个复杂的系统来考虑,认为它是由四层节点以及节点间的各种运输方式的通道构成的。与以往的运输网络优化问题不同,本论文拟根据各地区成品油需求的历史数据,拟合出各消费地的成品油需求概率分布,然后基于需求分布开发中国原油进口海运运输网络的优化模型,并利用模型实施原油进口海运运输网络优化。首先,本文对原油进口运输网络问题的已有研究进行回顾总结,介绍了原油运输网络优化问题的属性、分类及求解方法。而后,对中国原油进口海运运输网络的结构进行分析,分别从原油供应地、进口原油接卸港、原油精炼地及成品油消费地四层节点进行阐述分析。其次,为了系统、精确地明确各消费地区成品油的需求量,并为拟合成品油需求的概率分布奠定基础,本文用灰色和BP神经网络的组合模型对成品油需求量进行预测,并依据成品油的需求状况建立基于需求分布的中国原油进口海运运输网络优化模型。在构建数学模型时,本文采用系统最优的思想,不仅最小化全运输网络的总成本,而且考虑一些政策因子的影响,并对风险因素(如原油战略储备风险)等做定量化处理,从而建立一个多目标规划模型。在约束条件的设置中加入了随机成分,即将各消费地的成品油需求作为随机变量来考虑,这样前述问题又变成一个随机规划问题。接下来,本论文分别研究随机规划和多目标规划的求解问题,提出求解本文所述模型的思路。在求解过程中,首先获得成品油需求的概率分布函数,并设置一定的置信水平,从而将所述的不确定性规划问题装换成确定性规划问题;然后提出在确定性环境下的多目标规划问题的求解算法。最后利用大量整理后的数据,获得模型的最优解,并针对求解的结果进行不同置信水平下的分析和比较。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景和意义
  • 1.2 原油进口海运运输网络研究的现状
  • 1.3 本文的研究内容
  • 1.4 本文的组织结构
  • 第2章 中国原油进口海运运输网络结构分析
  • 2.1 中国原油进口源地及海运进口量分析
  • 2.1.1 中国原油进口源地及进口量分布
  • 2.1.2 中国进口原油海运量分析
  • 2.2 中国原油接卸港分析
  • 2.3 中国自产原油分析
  • 2.3.1 自产原油及原油量分析
  • 2.3.2 自产原油国内调运方案研究
  • 2.4 中国原油加工地分布
  • 2.5 成品油消费地需求量分析
  • 第3章 基于灰色BP神经网络组合模型的成品油需求量预测
  • 3.1 成品油需求量预测的意义
  • 3.2 基于灰色即神经网络组合模型的成品油需求量预测
  • 3.2.1 成品油需求量预测模型研究
  • 3.2.2 预测模型的建立及求解
  • 3.2.3 各地区成品油需求量预测结果及分析
  • 第4章 基于需求分布的中国原油进口海运运输网络优化模型
  • 4.1 中国原油进口海运运输网络问题描述
  • 4.2 基于需求分布的原油进口海运运输网络优化模型
  • 4.2.1 运输网络优化优化方法与模型
  • 4.2.2 基于需求分布的中国原油进口海运运输网络数学模型建立
  • 4.2.3 模型参数说明
  • 4.3 基于成品油需求量预测结果的概率分布拟合
  • 4.3.1 随机变量及概率分布内涵
  • 4.3.2 常见概率分布函数概述
  • 4.3.3 各消费地成品油需求量概率分布拟合
  • 第5章 基于需求分布的中国原油进口海运运输网络优化模型求解
  • 5.1 运输网络优化模型的求解研究
  • 5.1.1 多目标规划
  • 5.1.2 随机规划
  • 5.2 基于需求分布的中国原油进口海运运输网络优化模型求解
  • 5.2.1 模型求解原理
  • 5.2.2 模型数据整理
  • 5.2.3 模型求解
  • 5.2.4 结果分析
  • 第6章 论文小结及今后研究方向
  • 6.1 论文总结
  • 6.2 进一步的研究工作
  • 参考文献
  • 致谢
  • 相关论文文献

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