基于灰色关联TOPSIS法的地热资源开发选区评价

刘 健，卜 炎，姜子玉，刘虹利

(1.中国石化集团新星石油有限责任公司，北京 100083； 2.中国地质大学(武汉)经济管理学院，湖北 武汉 430074； 3.中国地质大学(武汉)资源学院，湖北 武汉 430074)

资源短缺和环境污染问题困扰着国民经济的发展。十九大报告中明确指出要加快生态文明体制改革、推进绿色发展、建设美丽中国的战略部署，发展清洁低碳能源已成为优化能源结构的重要途径[1]。地热能因其绿色、环保、可再生的特性，有望成为未来主要清洁能源之一，且在建设“美丽中国”和生态文明、保障我国能源安全中将发挥重要作用。虽然中国地热产业还处在起步阶段，资源开发利用程度低[2]，但是，“十二五”期间，中国地质调查局完成了336个地级以上城市浅层地温能调查，31个省(区、市)地下热水资源调查，基本查明了我国地热资源赋存条件、分布特征与开发利用现状，结果显示，中国地热资源丰富、分布广，发展前景广阔，开发利用潜力巨大[3]。然而在开发利用地热能之前，需通过适当的方法，结合地热资源条件、地质环境条件等诸多因素，开展地热资源开发选区评价工作。

目前，已经有学者对地热资源选区问题展开研究。尚宇宁等[4]从地热资源条件和地热资源量角度出发，综合选取主要热储层埋深、热储层厚度、地热井涌水量、地热资源量和地热水温度等5个因子，采用综合指数评判方法，进行地热资源区划；孔维臻等[5]以地下水源热泵为例，从地下水富水性、动力场条件、渗透条件、水质水温和地质环境条件五个方面，通过模糊AHP分析法研究了浅层地温能的适宜性分区；赵洋等[6]从可持续发展角度出发，从资源条件、开发利用效率、管理水平三个维度，通过层次分析法建立了开发利用评价模型；鲍新华等[7]从热源、资源量、导热、聚热、地震活动五个方面考虑，根据打分法和层次分析法将增强型地热系统分成适宜、较适宜、一般适宜、较不适宜和不适宜五个等级。

综上来看，目前国内学者对地热资源选区评价的研究成果较少，且存在以下不足之处。①研究视角主要集中在地热资源和地质条件等方面。在经济发展与生态文明建设的时代背景下，加之国家相关部门出台《地热能开发利用“十三五”规划》《关于北方地区清洁供暖价格政策的意见》等一系列政策方针[8]，地热资源开发既要考虑经济效益问题也要考虑环境保护问题还要考虑政策问题；另外，在地热项目开采及运营过程中还需要考虑现有的技术水平及所属部门的管理体制问题。因此在研究地热资源选区问题上应该进一步纳入经济效益、环境影响、政策风险、技术水平和管理体制等因素。②目前国内文献关于地热资源选区评价的研究多采用模糊综合评价法和层次分析法等。模糊综合评价方法虽然能将模糊的评价资料转化为量化数据，但是当评价资料和评价指标过多时则会出现计算复杂和超模糊的情况，导致评价结果较差。层次分析法虽然简单实用，但主观成分较大，当评价指标过多时，评价矩阵过于复杂，指标权重难以确定。鉴于此，本文提出了灰色关联TOPSIS法，TOPSIS优选法可以展现备选方案与理想方案之间的整体相似度。灰色关联度法还可以展现备选方案内部影响因素的变化趋势与理想方案之间区别[9]，将二者的优点相结合，从整体相似度和内部的差异来评价各方案的优劣更具科学性。

1 地热资源选区评价体系

依据我国地热产业发展的现状，结合地热资源开发项目的典型特征，本文从地热资源优势、地质条件、环境影响、技术水平、政策风险、经济效益、管理体制7个维度构建地热资源开发选区评价指标体系。具体指标如图1所示。

1) 资源优势。从地热资源总量、地热资源可开采量、地温梯度、地热井涌水量等四个方面进行评估。地热资源总量反应所在地区地热资源丰富程度，地热资源可开采量是指单位面积上的可利用地热资源量，地温梯度和地热井单位涌水量决定了所在地区地热资源的开发利用方式。

2) 地质条件。根据地热资源形成地质背景、控制其分布的主要地质条件和热水赋存运移条件，地热资源可以划分为隆起山地对流型和沉积盆地传导型。在实际地热资源选区评价中，地质条件评价层面上从主要热储层埋深、热储层厚度、地形地貌、地质灾害等四个方面进行评估，反应出不同地区地热资源开采深度和开采难度。

图1 地热资源开发选区评价指标体系Fig.1 Evaluation index system for geothermal resource development constituency

3) 环境影响。从节能减排效果、水污染和其他污染等三个方面来评估。考虑节能减排效果，主要是由于不同地区现阶段能源结构及环境状况不同，由于地热能的低碳、清洁、环保将会促进地区能源结构调整和环境改善。考虑水污染和其他污染，主要是由于地热资源开发利用过程中地下深处成分复杂物质被带到地表及对地质环境的改变会对地表环境及地下环境造成严重危害，可能导致严重的环境问题，主要包括对地下水、地表水、生态、土壤、大气以及声环境等的影响[10]。不同地区、不同地热能类型的开发利用方式不同，对环境的影响亦不同。

4) 政策风险。从产业政策、区域政策、国家财税政策和投融资体制等四个方面进行评估。以供暖为例，现阶段各地供暖主要还是煤炭和天然气，从不同地区供暖规模和供暖设施状况等方面考虑，不同地区地热供暖的政策扶持程度必然不同，这就导致地热产业在不同地区面临的政策风险具有差异。2018年1月8日，国家发展和改革委等相关部门联合发布《关于加快浅层地热能开发利用促进北方采暖地区燃煤减量替代的通知》，明确规定要完善相关的政策支持[11]，随着地热产业的发展，各地政府也将会征收相应的税费[12]，加之各地区对地热能的接受程度不同，各地区市场投资体制的差异，使得在地热资源开发选区过程中，应充分考虑区域政策风险。

5) 经济效益。从项目建设成本、年运行费用、内部收益率、投资回收期和政策补贴等五个方面进行评估。项目建设成本反应出地热项目开发到建成投产前需投入资金的数量，年运行费即项目建成投产后每年需要投入的固定资金和流动资金数量，这两项指标体现了地热项目的投资风险和资金压力。内部收益率和投资回收期反应该项目的经济收益状态，通常内部收益率越大、投资回收期越短，该项目经济收益状态越好。近年来，由于地热产业的兴起，国家及各地方政府也出台相应的政策补贴。如地热发电项目享受电价补贴，采用合同能源管理的地热项目可享受税收优惠，地热供暖制冷项目享受民用电价等[8]。部分地方政府也出台了一些补贴政策，例如北京市出台了专项的地热能激励政策，对于新建热泵项目、中深层地热供暖项目、燃煤(油)供暖锅炉替代项目，分别给予30%、50%、50%的资金支持[8]。

6) 技术水平。从技术先进性、技术适宜性、技术应用程度、技术保护程度等四个方面进行评估。目前国内并没有统一规范的地热生产装备，主要还是依靠国外的先进技术。无论是硬件设施还是软件设施，均要因地制宜，选择与开发方案相匹配的生产技术。技术先进性和技术应用程度决定了地热项目在市场的生存能力，技术适宜性和技术保护程度决定了地热项目能否长期处于稳定的市场竞争中。现在国内外的地热开发技术不成熟，开发利用模式有待改进，开发利用的效率有待提高。

7) 管理体制。从项目建设管理、运营管理、人力资源管理三个方面进行评估。地热资源开发需要高水平的工程团队来实施，在开发层面，如果管理不善，会造成严重的环境破坏和经济损失；地热作为新能源，市场占比较少，普及范围较小，需要因地制宜制定运营策略来促进地热产业的发展。

2 地热资源选区评价模型的建立

2.1 选区评价路线

针对地热项目选区评价的指标体系及评价的目的，本文采用改进的灰色关联TOPSIS模型进行评价。首先，组建地热资源选区评价专家组，该专家组由三类专家构成，分别为水文地质专家组、地热资源开发技术专家组、地热资源经济评价专家组，其中水文地质专家组主要从资源优势、地质条件、环境影响等因素来评价各地热资源开发项目{A1,A2,…,An}的优劣。地热资源开发技术专家从技术水平等因素来评价各备选区域的优劣，主要是因为不同地区地质条件状况所选用的技术设施会有所不同。地热资源经济评价专家组从政策风险、经济效益和管理体制等因素来评价各备选区域的优劣。具体地热资源开发选区评价技术路线如图2所示。

图2 地热资源开发选区评价技术路线Fig.2 Technical route for geothermal resource development constituency evaluation

2.2 选区评价方法

TOPSIS法是多目标决策分析中常用的决策方法，其基本思想是对归一化的原始数据矩阵进行计算，得出评价方案与正理想解和负理想解的距离，以最靠近正理想解和远离负理想解为最满意的方案[13]。基于灰色关联TOPSIS法的地热资源选区评价步骤如下所述。

1) 确定各评价指标的权重，构建加权标准化矩阵

第一步：构建评价矩阵。假设对m个样本进行评价，包含n个评价指标，相对应的各指标值为rij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),其指标矩阵R=(rij)m×n见式(1)。

(1)

第二步：评价矩阵规范化。对n个评价指标进行规范化处理，得到无量纲矩阵X=(xij)m×n,规范化公式见式(2)。

(2)

第三步：确定指标权重。确定指标权重的方法有很多，分为主观赋权和客观赋权。主观赋权主要包括层次分析法、序关系分析法、专家调查法等；客观赋权法主要包括熵权法、拉开档次法和简单关联函数法等。本文采用熵权法确定各指标的权重。根据熵的定义，计算第j项指标的熵值bj见式(3)。

(3)

(4)

式中，aij为第j项指标下第i种方案的比重，第j项指标的熵权计算见式(5)。

(5)

指标权重列向量计算见式(6)。

E=(e1,e2,…,en)T

(6)

式中，ei为指标权重。

第四步：评价矩阵加权标准化。将规范化后的指标矩阵与相应的指标权重相乘，求得加权标准化矩阵见式(7)。

V=(vij)m×n=(ejxij)m×n

(7)

2) 计算样本与正理想样本和负理想样本的欧氏距离和灰色关联度

第一步：确定正负理想解。分别确定每个指标集的最大值与最小值，其中正理想解由正向指标j+的最大值与负向指标j-的最小值构成，负理想解由正向指标的j+最小值与负向指标j-的最大值构成,计算见式(8)和式(9)。

(8)

(9)

(10)

(11)

第三步：计算样本到正负理想解的灰色关联度。计算第i个样本与正理想样本关于第j个指标的灰色关联系数见式(12)。

(12)

(13)

第i个样本与正理想样本的灰色关联度见式(14)。

(14)

同理可得第i个样本与负理想样本的灰色关联度见式(15)。

(15)

3) 根据计算相对贴近度，实现样本的排序优选

第一步：欧式距离和灰色关联度的无量纲化处理见式(16)。

(16)

(17)

(18)

第三步：计算相对贴近度。相对贴近度表示待评价样本与正理想解或负理想解在态势变化上的接近程度见式(19)。

(19)

式中，ξi为相对贴近度。

第四步：地热资源开发项目优劣排序。根据式(19)的计算结果，当ξi值越大，表示待选择的项目越贴近正理想样本，该项目越优；反之，ξi值越小，表示待选择的项目越贴近负理想样本，该项目越劣。

3 地热资源选区评价算例

3.1 构造加权标准化矩阵

本文选取北方某10个待开采的地热项目作为实证研究案例，根据调研资料，邀请水文地质专家、地热资源开发技术专家、地热资源经济评价专家按照0～1打分法分别从资源优势、地质条件、环境影响、技术水平、政策风险、经济效益、管理体制，共计7个方面对10个待开采地热项目进行打分，并根据式(2)～(6)利用熵权法计算各指标权重，结果见表1。

表1 地热项目选区打分结果及指标权重Table 1 Geothermal project selection scores and indicator weights

表1中数据根据式(7)进一步计算得到加权标准化矩阵V。

3.2 计算欧式距离和灰色关联度

对加权标准化矩阵V,利用式(8)和式(9)求解其正理想解和负理想解，计算结果见表2。

根据正、负理想解，分别采用式(10)和式(11)计算样本到正负理想解的欧式距离，再根据式(12)～(15)可分别求出样本到正、负理想解的灰色关联度，计算结果见表3。

3.3 计算相对贴近度

首先利用式(16)对表3的计算结果进行无量纲化处理，再根据式(17)和式(18)计算样本与正理想解和负理想解的接近程度，取μ1=μ2=0.5,最后根据式(19)计算相对贴近度，计算结果见表4。最终实现项目的优劣排序，见表5。

表2 各指标正负理想解Table 2 Positive and negative ideal solutions for each indicator

表3 欧氏距离与灰色关联度Table 3 Euclidean distance and gray correlation

表4 各地热项目与正负理想解的接近度Table 4 Proximity of each geothermal project with positive and negative ideal solutions

表5 选区评价结果Table 5 Selection results

由表5可知，10个被评价的地区开发项目得分从高到低依次是：A8>A1>A2>A10>A6>A7>A5>A4>A9>A3。

越贴近正理想解的样本是越好的，根据得分结果地热项目A8适合优先开发，其次是项目A1和项目A2，项目A3开采风险较大。对比项目A8和项目A3不难看出，虽然项目A8地热资源优势一般，但是地质条件优越，开采难度较小，短期效益较好，而项目A3虽然具有地热资源优势，但是地质条件较差，开采难度大，短期内效益一般，相比较而言，当前项目A8适合优先开发。对比项目A1和项目A9，虽然项目A9的地热资源比项目A1更具优势，但项目A1的经济效益和政策风险明显优于项目A9，从经济发展角度来看，短期内项目A1更加适合优先开发。综上分析，地热资源优势和地质条件并不是地热项目开发与否的决定因素，综合考虑地热资源优势、地质条件、环境影响、技术水平、政策风险、经济效益和管理体制等因素来决策项目的开发与否才更加科学。

4 结论与讨论

1) 本文从地热资源优势、地质条件、环境影响、技术水平、政策风险、经济效益和管理体制7个维度出发，构建了包含27个指标的地热资源开发选区评价体系，与现有的地热资源选区评价体系相比，它更能让相关政府单位或企业从宏观上认识和了解地热资源开发选区状况。其次，水文地质专家组、地热资源开发技术专家组、地热资源经济评价专家组三类专家组的设定，相对于以往的专家评判更加科学和具体，可以更好地为相关政府单位及企业制定开发方案时提供科学参考。

2) 将灰色关联度和TOPSIS法相结合，构建灰色理想值逼近模型，对地热资源开发项目进行评价，从地质资源状况和宏观经济管理角度对地热项目进行优劣筛选，与现有的评价方法相比，该方法既能评价各方案的总体状况，又能反映出各方案内部影响因素变化趋势与理想方案之间的区别，是一种更为有效的选区评价方法。

3) 地热作为新兴产业，国内学者在研究地热资源选区时大多都是从资源本身出发探讨选区问题，而本文则是站在地热资源投资开发的角度，基于灰色关联TOPSIS法构建了地热资源开发选区评价指标体系，但由于地质背景复杂，新能源发展还处于起步阶段，目前可借鉴的地热资料和指标数据的获取存在困难，地热资源开发选区评价的指标体系仍需进一步的补充和完善。