优化点在空间的连续监控系统在石油和天然气站点上的传感器放置.

科学领域:

• 环境科学与工程环境科学与工程
• 化学工程是化学工程的重要组成部分.
• 数据科学和优化数据科学和优化

背景情况:

• 精确的甲排放检测对于石油和天然气行业来说至关重要,以减轻环境影响并遵守法规.
• 优化传感器的放置是具有挑战性的,因为复杂的场地布局,可变的风力条件和排放源.
• 现有的方法经常与现实世界石油和天然气场所的规模和复杂性作斗争.

研究的目的:

• 提出一个通用的,模块化框架,以优化连续监控系统传感器的放置.
• 为了最大限度地提高石油和天然气场所甲排放检测效率.
• 开发一个可扩展的解决方案,适应各种目标和特定地点的约束.

主要方法:

• 一个五步优化框架:排放场景模拟,传感器位置定义,甲度模拟,检测确定和传感器子集选择.
• 利用特定地点的风力和排放数据进行现实的场景建模.
• 使用基因算法与帕雷托优化相结合,在大型搜索空间中选择最佳传感器子集.

主要成果:

• 该框架成功优化了在大型石油和天然气排放测试设施中的传感器放置,优于传统方法.
• 对于混合整数线性编程不可能实现的大型搜索空间的计算可行性.
• 在一个运营的石油和天然气场所进行的案例研究证实了该框架在现实世界中的适用性和有效性.

结论:

• 拟议的框架为优化石油和天然气部门的甲传感器放置提供了有效和可扩展的解决方案.
• 模块化设计允许适应不同的监测目标和特定地点的挑战.
• 这种方法提高了甲排放检测效率,有助于环境保护工作.