基于组合赋权法的广安市地源热泵适宜性分区

2022-06-14黄露玉梁金龙刘斌文发杨余毅孙梽轩

科学技术与工程 2022年13期

黄露玉，梁金龙，刘斌，文发杨，余毅，孙梽轩

(成都理工大学地球科学学院，成都 610059)

为减少二氧化碳排放，欧盟、美国、日本和冰岛等国家和地区均推行了相关节能减排政策[1]，其中大力开发绿色能源是减少二氧化碳排放的重要措施之一。世界范围内建筑体耗能占总能耗的40%以上[2]，浅层地热能作为重要的绿色能源是解决建筑体耗能的重要措施之一[3]，是赋存于地下200 m以内的岩土体、地下水和地表水中且温度一般小于25 ℃的可再生能源[4]，据统计，中国336个地级以上城市的浅层地热能资源的利用，每年可节省标准煤2.5亿t[5]。地源热泵是浅层地热能最主要的能源提取方式，应用于各类建筑的采暖和制冷[6-7]。对区域浅层地热能进行适宜性评价，是支撑其高效、可持续、大规模开发利用的前提[5， 8-9]。但近年来部分地区由于浅层地热能地源热泵开发过于粗犷，适宜性评价不合理，不仅未能达到利用目标，反而对环境造成较大破坏[8]，在开发利用浅层地热能之前，因地制宜划分适宜区刻不容缓。

国外适宜性评价方法大多基于地理信息系统(geographic information system，GIS)平台，常见的有多准则决策分析法(multi-criteria decision analysis，MCDA)[10]、指数重叠法(index overlay，IO)[11]、证据权重法(weight of evidence，WofE)等[12]。最常用的方法是MCDA，Rahmati等[13]用MCDA中的层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)结合GIS为伊朗部分地区进行了浅层地热能分区。Ramos-Escudero等[14]运用MCDA结合GIS大致划分了整个欧洲地区的浅层地热能适宜性分区图。国内评价方法通常也与GIS结合，但评价种类较国外更多，常用两种方法相互证明进行计算。基本方法有AHP、模糊层次分析法、熵权法、指数法、灰色关联分析法等方法，其中最常用到的方法同样为AHP[15-19]。一些国家或地区已经完成了基本的浅层地热能适宜性分区，拥有较详细的数据，开始利用三维模型进一步对适宜地埋管埋深深度进行分区，如日本[20]。中国的浅层地热能大部分地区只有可利用资源量，很多地区均无具体适宜利用的区域图与相关数据[21]，更无法进行下一步研究与利用。

基于此，现运用层次分析法和非结构赋权法确定地源热泵适宜性分区。将主观-客观的方法同时运用，增加分区的可行性。首先，依据调查测试数据选择适合研究区的地源热泵类型；再者，分析影响地源热泵的指标，判断其重要性，建立计算权重的模型，运用两种方法分别算出权重；然后，综合分析得到指标评分标准，代入权重，通过计算得出各地区总评分，按分值划出适宜性分区；最后，计算该地区换热效率，为广安市浅层地热能的开发利用提供科学依据。

1 研究区概况

1.1 基础地质特征

1.2 水文地质特征

研究区为渠江水系，干流自广安区肖溪入境，沿华蓥山脉西侧向南流至岳池赛龙乡出镜，区域内主要有3条大支流，分别为消溪河、西溪河和驴溪河。区域地下水含水系统主要为裂隙含水系统和孔隙含水系统，层间裂隙水主要分布于裂隙发育的砂岩中，泥岩常作为相对隔水层，研究区内的层间水多具有承压性。经现场抽水测试，浅层地热井涌水量在10.835～76.314 m3/d，地下水位埋深小于10 m的调查点占54.03%。

1.3 热物性特征

通过现场热响应实验得到该地区地层初始温度处于19.8～20.5 ℃，恒温层深度范围基本在21～73 m，平均热导率1.98～2.54 W/(m· ℃)。由热物性特征参数测试结果表明，岩样中平均比热容最高的是泥质粉砂岩[0.95×103J/(kg·K)]，导热系数最高的是砂岩[2.24 W/(m· ℃)]。土样中平均比热容最高的是含碎石粉质黏土[1.33×103J/(kg·K)]，导热系数最高是沙土[1.71 W/(m· ℃)]。

2 地源热泵类型的选择

地源热泵主要分为3类：地下水地源热泵、地表水地源热泵和地埋管地源热泵。如表1所示，不同的地质因素是影响其安装与运作的关键。地下水地源热泵适宜性分区主要从水层岩性、分布、埋深等来考虑[22]，其中单位涌水量是最基本的判断指标。通过抽水实验数据显示，研究区单位涌水量最大为127.25 m3/h，远低于地下水地源热泵适宜区标准。层间渗透系数较小，在0.005 8～ 0.089 9 m3/d，结合区域地下水含水系统、钻孔分布和钻孔中岩层特征，研究区含水层结构为多层含水结构。

图例中，1为褶皱构造，2为正断层，3为逆断层，4为工作区范围，5为政府驻地(市县)，6为构造代号；构造代号中，(1)为广安背斜，(2)为大石桥背斜，(3)为鲜渡河背斜，(4)为斗湾寨向斜，(5)为月山向斜，(6)为王家坪向斜，(7)为龙女寺背斜，(8)为天池向斜，(9)为田湾向斜，(10)为绿水洞背斜，(11)为老龙洞背斜，(12)为李子垭向斜，(13)为碑石崖背斜，(14)为大盛场向斜，(15)为铜锣湾背斜，(16)为中心场背斜，(17)为古楼场向斜，(18)为合川向斜，(19)为龙风场向斜，(20)为望溪场向斜，(21)为华蓥山断层，(22)为养天湾断层，(23)为河坝断层，(24)为苏家岩断层，(25)为代市背斜，(26)为天池断层图1 区域构造纲要图Fig.1 Regional structure outline map

表1 广安市城市规划区地源热泵基本判断指标值Table 1 Ground source heat pump basic judgment index value of Guang’an City planning district

综合以上条件判断，研究区不适宜利用地下水地源热泵进行浅层地热资源开采。研究区地表3条渠江支流流量均大于150 m3/s，动态变化较小，但其大部分支流水深在0.2～0.6 m，不符合地表水地源热泵的建设基本条件。因此，研究区不适宜利用地表水地源热泵进行浅层地热资源开采。由钻孔所得研究区岩层分布，该地区第四系厚度在0.9～3.9 m，卵石厚度为0，含水层厚度大于30 m，且实验测得地层初始温度、钻井平均热导率值、岩土的比热容和热导率均显示研究区适宜利用地埋管地源热泵进行浅层地热资源开采。

3 广安市浅层地热能适宜性评价模型构建

3.1 指标选取

《浅层地热能勘查评价规范》(DZ/T 225—2009)[22]中选取的评价指标为第四系厚度、卵石厚度和含水层厚度。研究区第四系厚度均小于30 m、卵石厚度均小于10 m、在抽水实验中显示所有测井含水层均在30 m以上，实测值的数值分布区间太小，不能作为评价指标因素[23]。

除区域地层热物性参数特征和水文地质特征外，地埋管地源热泵施工时的难易程度也是重要影响因素。除研究区东部靠近华蓥山脉，地形地貌较为陡峭，其余地带地形地貌较为平缓，但部分地区穿插有中丘、高丘和低山地貌，影响地埋管地源热泵的铺设。实验以“U”形地埋管为研究对象，地下岩层的分布对其钻井安装有着重要影响。

综上所述，研究指标主要分为三大类：水文地质特征、地层热物性参数和施工条件。其中水文地质特征可以细分为地下水水位埋深和地下水水质；地层热物性参数包括地层初始温度、平均热导率和平均比热容；施工条件包括分为地貌分区和钻进程度。经过数据整理得出指标关系树状图(图2)，并分别用GIS软件为7个指标插值出图，并对图中数据进行重新分类(图3)。

图2 地埋管地源热泵指标体系Fig.2 Index system of ground source heat pumps

3.2 评价方法

在浅层地热能适宜性分区中，层次分析法(AHP)是最常用到的权重方法，它是由美国运筹学家萨蒂(Saaty T L)于19世纪70年代提出的，通过构建判断矩阵对比指标之间重要程度，并以数字化的形式直观表示[27]。AHP是一种主观性较强的计算方法，需要一种较为客观的计算方法来佐证其计算所得的正确性。非结构性赋权法便是较为客观的一种计算方法，根据指标两两对比其重要性，来构建其重要性二元对比一致性标度矩阵计算其权重[28]。尽量减小主观因素的影响。对比分析两组权重，在差异较小的情况下通过乘法合成归一化法算得最终权重大小。为每一个指标建立独有的评级赋值标准，并用综合指数法将单指标评分与权重有机结合得到总分。

3.2.1 层次分析法

AHP是利用线性代数中的矩阵特征值的思想分解问题，划分为目标层、属性层和要素层[29]。矩阵借鉴文献[30-33]对不同类型标度所使用范围和一致性。分析选取了指数标度e0/4～e8/4[31]。按标度建立判断矩阵，并检验其一致性比例(CR)，若CR<0.10，则认为判断矩阵的一致性是可以被接受的，否则应对判断矩阵进行适当修正。计算公式为

(1)

式(1)中：RI为随机一致性指标，根据n值大小选择RI值，n为矩阵的阶数，如表2所示；CI为一致性指标，计算公式为

(2)

式(2)中：λmax为最大特征值，由MATLAB计算。

表2 随机一致性指标RI与n对应值Table 2 The corresponding value of random consistency index RI and n

在确定判断矩阵一致性可被接受后，用几何平均法计算权重大小，在计算出所有指标的权重之后，为计算出要素层每个指标在影响地埋管地源热泵适宜性分区中的具体权重，计算公式为

(3)

式(3)中：w为最终所得权重；bni、ai分别为属性层矩阵所得权重、目标层矩阵所得权重。

3.2.2 非结构性模糊赋权法

非结构性模糊赋权法[28]可以根据所选指标的实际情况形成构建其重要性二元对比一致性标度矩阵F，将矩阵F各行和数由大到小排列，即按最重要、次重要、…、最不重要排列，并编上编号。应用表3的语气算子，用所有编号与编号1进行对比，经过认真考虑实际因素的重要性和排序序号给予语言描述，将对应相对隶属度组成一组向量，并进行归一化得到权重向量ui。

颜色由浅至深分为5个等级，颜色越深的区域代表该指标在该区域越适宜地埋管的开发与利用图3 各指标分区图Fig.3 Zoning map of each index

表3 语气算子与相对隶属度关系Table 3 Relation of tone operator and relative membership degree

3.2.3 综合指数法

结合前人对各指标的评分[24-25， 29， 34-35]、行业规范[22， 36-37]和专家意见，对广安市实际情况按照9分制对指标进行赋值，运用综合指数法将权重与评分进行计算得到总分B，计算公式为

(4)

3.3 指标权重

按层次分析法步骤将所选指标列为树状图(图3)，其A、B、C层分别对应目标层、属性层和要素层。收集所选指标数据进行分析处理，并整理出图。共建立有4个矩阵，目标层1个、属性层3个，经检验均符合一致性CR<0.1。将所得结果整合于表4，按式(1)～式(4)计算得到权重。

表4 层次分析法组合权重结果Table 4 AHP combined weight results

为指标重要性进行定性排序，按照非结构性赋权法构建其重要性二元对比一致性标度矩阵F：

(5)

经检验，F符合优越性排序一致性标度矩阵条件。将矩阵F各行求和后，由大到小排列，其排序为：C4=C7>C5>C3>C1>C6>C2。根据排序编号：综合热导系数和钻进条件为1；地层初始温度和平均比热容为2；地下水水位埋深为3；地貌分区为4；地下水水质为5。用所有编号与编号1进行对比，并且结合表2的语气算子得到相对隶属度向量h。排序1中的C4和C7“同样”重要，与排序2的C5相比重要性在“较为”和“明显”重要之间，与排序3的C3相比处于“明显”和“显著”重要之间，与排序4的C1相比“显著”重要，与排序5的C6地貌分区相比处于“显著”和“十分”重要之间，与排序6的C2相比处于“非常”和“极端”重要之间。

将相对隶属度向量进行归一化即为各因素所对应的权重向量w为

w=(C4，C7，C5，C3，C1，C6，C2)

=(0.275 8， 0.275 8， 0.132 7， 0.104 5，

0.091 8， 0.080 0， 0.039 4)

(6)

对比层次分析法和非结构性模糊赋权法权重计算结果，指标权重差值较小，具有较高的可信度，可以进行总权重的计算，得到具体对比结果如图4所示。根据以上分析，研究区中对地埋管地源热泵影响最大的指标为C4与C7，其次重要性排序大致为C5、C1、C3、C6与C2。

图4 层次分析法与非结构性模糊赋权法权重对比及总权重Fig.4 Weight comparison and total weight of AHP and non-structural fuzzy weighting method

4 适宜性分区结果

根据研究区内的基础地质特征、水文地质特征和地层热物性参数特征，结合前人对各指标的评价研究[24-25， 29， 34-35]和行业规范[22， 36-38]，对研究区实际情况按照9分制赋值(表5)。研究区地层热物性性质普遍较好[35]，对其进行了更为精细的划分。

用表5赋值规则为各指标的实际测量或计算数值分别赋值，结合所得权重计算，叠加得到各区域总评分，为更精细划分研究区的浅层地热能适宜性，将适宜性分区评分分为4个等级(表6)，再通过GIS将研究区适宜性分区情况可视化，得到图5。可以看出，最适宜区、适宜区和较适宜区域占绝大部分，与研究区水文地质特征、热物性特征和施工条件