石油储备模型研究

2024-10-14

石油储备模型研究（共5篇）

石油储备模型研究篇1

石油作为重要的战略物资, 对国家经济的发展起着举足轻重的作用。伴随我国经济的高速发展, 对石油的需求量也日益增加, 石油供应已经不能自给, 对外依存度越来越大, 因此遭遇国际石油供应危机的风险也随之增加。而且, 我国石油进口来源地多分布于中东等政治动乱地区, 这更加加大了我国石油供应危机的潜在风险。一旦发生国际石油供应中断, 将会对我国高速行驶中的经济快车造成重大影响。因此, 通过建立石油储备可以使石油供应危机发生时国民经济损失降低。通过数量模型对我国石油储备量的合理水平进行专门研究的文章在国内几乎还没有发现, 大家一般是借鉴IEA要求其成员国建立不低于90天石油进口量的石油储备的标准来衡量我国石油储备的情况。现实是一方面我国石油进口来源地高度集中于中东等政局动荡国家, 需远距离运输、而海军力量薄弱, 因此我国遭遇石油供应中断危机的可能性就更大;另一方面我国正处于高耗能的工业化初期, 经济发展对能源的依赖程度很高, 对石油的需求旺盛, 因此一旦遭遇石油供应中断, 我国国民经济受到的影响也更大。因此, 需要对我国石油储备的合理水平进行专门研究, 探讨出适合我国国情的石油储备水平。

国际石油供应中断危机发生的可能性是不确定的, 即我国石油进口来源地发生石油供应中断危机的可能性总是被置于某种概率P之下, 所以在分析我国石油储备的合理水平时应该采用“不确定性”条件下的算法。本文借鉴了冯·诺依曼和奥·摩根斯坦在《博弈理论与经济行为》里构筑的预测人们在不确定时的选择的分析框架, 构建了石油储备数量模型, 探讨影响石油储备率的因素, 并计算出当前我国石油储备的合理水平。

1 前提假设

(1) 石油进口来源地分为两大类, 一类是中东、非洲等政治动乱地区, 石油进口需要远距离海运, 且运输通道不安全, 本文将这些进口来源地称之为危险国家, 从危险国家进口的石油占进口石油总量的比重为Qd;一类是俄罗斯、东南亚等政局较平稳地区, 且距离较近, 运输风险较小, 本文将这些进口来源地称之为安全国家, 从安全国家进口的石油占进口石油总量的比重为Qs。并且, Qd+Qs=1。

(2) 本文所指风险为石油供应中断发生的概率, 危险国家石油供应中断风险发生的概率为Pd, 安全国家石油供应中断风险发生的概率为Ps。并且, 0<Pd, Ps<1, Pd>Ps。相对应的, 石油供应中断风险不发生的概率即为1-Pd和1-Ps。

(3) 当石油进口发生中断的情况发生时, 国民经济损失指因危险国家或安全国家停止对我国供应石油所造成的国内生产总值的下降, 每短缺一吨石油造成的GDP下降额用ρ0表示。

(4) 石油进口总量以I表示。

(5) 石油储备率以s表示, 指石油储备量占石油进口总量的比重, sI表示石油储备量。

(6) 石油储备边际费用以π0表示, 指石油储备的单位成本, 包括石油采购成本、仓储设施建设、维护和管理成本。

2 建模与分析

2.1 没有石油储备的情况下

在国家没有建立起石油储备体系的情况下, 当发生石油进口来源国供应中断的危机时, 国家没有石油储备以备紧急使用, 因石油短缺使国民经济发生损失。本文以危险国家或安全国家停止对我国供应石油所造成的国内生产总值的下降作为国民经济损失。针对危险国家和安全国家石油供应中断风险发生的概率及各种可能性组合, 分别计算出国民经济损失, 如下表所示:

采用冯·诺依曼-摩根斯坦的不确定条件下期望效用函数的求法①来计算国民经济总的期望损失, 即将危险国家和安全国家石油供应中断危机“发生”或“不发生”的各种概率组合乘以那种情况下的国民经济损失, 再进行加总, 即为国民经济总的期望损失:

L=PdPsρ0I+ (1-Pd) Psρ0IQs+Pd (1-Ps) ρ0IQd

=ρ0I[ (Pd-Ps) Qd+Ps]

进行比较静态分析:

$\frac{\partial L}{\partial Ι} = ρ_{0} [(Ρ_{d} - Ρ_{s}) Q_{d} + Ρ_{s}] ＞ 0$ , 显示L与I呈现正相关性, 即石油进口总量I越大, 国民经济总损失L越多。

$\frac{\partial L}{\partial Q_{d}} = ρ_{0} Ι (Ρ_{d} - Ρ_{s}) ＞ 0$ , 显示L与Qd呈现正相关性, 即从危险国家进口的石油占进口石油总量的比重Qd越大, 国民经济总损失L越多。

1.2 建立石油储备的情况下

在国家建立了石油储备体系的情况下, 当发生石油进口来源国供应中断的危机时, 国家可以动用石油储备以缓解石油短缺对国民经济所造成的影响。但是, 石油储备是有成本的, 因此, 一国不可能无休止的建立庞大的石油储备, 必须考虑到石油储备的成本和效益。无论石油供应中断危机是否发生, 石油储备的成本都已经发生, 因此在各种情况下, 石油储备成本都是国民经济损失的一部分, 但是当石油供应中断危机发生时, 石油储备可以立即投放市场, 缓解一部分国民经济损失。在建立石油储备的情况下, 发生国际石油供应中断所造成的国民经济损失的各种情形见下表:

仍采用上文的方法, 国民经济总的期望损失为:

L=PdPs[ρ0I (1-s) +π0sI]+ (1-Pd) Ps[ρ0I (Qs-s) +π0sI]+ (1-Ps) Pd[ρ0I (Qd-s) +π0sI]+ (1-Ps) (1-Pd) π0sI

化简后, L=π0sI+ρ0I[Ps+Qd (Pd-Ps) +sPsPd-s (Pd+Ps) ]

进行比较静态分析:

$\begin{array}{l} \frac{\partial L}{\partial Ι} = π_{0} s + ρ_{0} [Ρ_{s} + Q_{d} (Ρ_{d} - Ρ_{s}) + s Ρ_{d} + Ρ_{s} - s (Ρ_{d} + Ρ_{s})] \\ \frac{\partial L}{\partial S} = π_{0} Ι + ρ_{0} Ι [Ρ_{s} Ρ_{d} - (Ρ_{d} + Ρ_{s})] \\ \frac{\partial L}{\partial Q_{d}} = ρ_{0} Ι (Ρ_{d} - Ρ_{s}) \end{array}$

赋值计算:

1.2.1 Pd=0.2, Ps=0.05。

根据国际石油供应中断情况表②, 1951年1月～1990年12月期间共480个月, 中东地区石油供应中断事件发生13次, 延续90个月, 故用90除以480推算出危险国家石油供应中断风险发生的概率Pd约为0.2。安全国家较少发生石油供应中断的风险, 故取Ps为0.05。

1.2.2 ρ0=0.475×108元/吨。

张华林③等利用Cobb-Douglass生产函数确定了能源消费与宏观经济产出之间的经验关系, 假设2005年石油供应中断量为石油进口的25%测算出国民经济总值损失为2037×108元。本文根据该数量关系计算出每短缺一吨石油造成的GDP下降额ρ0为0.475×108元/吨 (2005年“石油平衡表”显示石油进口量为17163.2万吨) 。

1.2.3 π0=6700元/吨。

据悉, 石油储备成本中约4/5为购买石油的费用, 其余为仓储设施建设、维护和管理的费用。假设储备石油的平均采购价格为110美元/桶, 以1吨=7桶、1美元=7元人民币折算, 1吨石油价格为5390人民币, 再加上仓储设施以及管理的费用, 故1吨石油储备的成本约为6700元。

1.2.4 Qd=0.65。

对我国2004年原油进口来源地④进行分类发现, 我国从中东地区进口原油达到40.33%, 非洲25.83%, 而欧洲 (含俄罗斯) 仅有10.54%, 亚洲4.09%, 可见我国原油进口高度依赖中东和非洲, 而从欧洲和亚洲等其他地区的进口份额仅占1/4强。石油富集的中东地区, 是一个地缘政治相当复杂的地区, 大国政治对石油资源的争夺, 加上中东地区原有的民族和宗教积怨, 使得中东一直存在政治、外交及军事的动乱。可以说中东地区的每一次动荡都会使各石油进口国的石油安全和经济发展受到严重威胁。非洲地区也因民族、宗教和历史遗留问题常常政局动荡。我国原油进口地的两大来源都蕴藏极大的风险, 再加上距离遥远, 我国海军保障能力不强, 因此, 从这些国家进口原油的风险就更大。对比而言, 从欧洲、亚洲和大洋州进口石油是更安全的选择, 因为这些国家相对于中东、非洲而言政局稳定, 且与我国距离较近, 运输风险大为降低。从资源安全的角度看, 与周边国家的资源合作, 受自然、军事和运输等外在不安全因素的影响较少, 资源供应的可靠性相对较高。因此, Qd约为0.65。

将Pd=0.2, Ps=0.05, 代入L, 得

L=π0sI+ρ0I (0.05+0.15Qd-0.24s) , 对s求一阶偏导得

$\begin{array}{l} \frac{\partial L}{\partial s} = π_{0} Ι - 0.24 ρ_{0} Ι ‚ \\ \frac{\partial L}{\partial s} \end{array}$

的符号取决于π0和ρ0, 当 $> \frac{π_{0}}{0.24}$ (即π0<0.24ρ0) 时, $\frac{\partial L}{\partial S}$ 的符号为负, 说明L和s负相关, 即石油储备率s越大, 国民经济损失L越小;当 $ρ_{0} > \frac{π_{0}}{0.24}$ 时, $\frac{\partial L}{\partial S}$ 的符号为正, 说明L和s正相关, 即石油储备率s越大, 国民经济损失L反而越大, 在这种情况下, 石油储备并不是越多越好。

当ρ0=0.475×108元/吨, π0=6700元/吨时, 满足 $ρ_{0} > \frac{π_{0}}{0.24}$ , 则 $\frac{\partial L}{\partial S}$ 的符号为负, L和S负相关, 即石油储备率S越大, 国民经济损失L越小, 因此要加大石油储备量。

从以上模型分析可以得出结论:石油进口总量I越大, 国民经济总损失L越多;从危险国家进口的石油占进口石油总量的比重Qd越大, 国民经济总损失L越多;石油储备率s越大, 国民经济损失L越小。因此, 当国际石油供应中断危机发生时, 为了使国民经济损失降低, 我国应该减少石油进口总量I、降低从危险国家进口的石油占进口石油总量的比重Qd、加大石油储备率s。

1.3 比较两种情况下的国民经济损失

将没有建立石油储备情况下的国民经济损失L, 重新命名为Ln;将建立石油储备情况下的国民经济损失L, 重新命名为Ly。比较Ln和Ly:

ΔL=Ln-Ly= (0.24ρ0-π0) sI

可见, 当π0<0.24ρ0时, Ly<Ln, 此时有石油储备比没有石油储备时的国民经济损失小。再结合上文分析的结论:当π0<0.24ρ0时, $\frac{\partial L}{\partial S}$ 的符号为负, 说明L和s负相关, 即石油储备率s越大, 国民经济损失L越小。因此可以得出结论:当时, 建立π0<0.24ρ0石油储备可以降低国民经济损失, 且石油储备率越大, 国民经济损失越小。

1.4 进一步分析

从上文分析发现π0<0.24ρ0是研究的关键, 因此对π0进行进一步分析。

石油储备边际费用π0, 指石油储备的单位成本, 包括石油采购成本、仓储设施建设、维护和管理成本。据悉, 石油储备成本中约4/5为购买石油的费用, 其余为仓储设施建设、维护和管理的费用。假设储备石油的平均采购价格为P美元/桶, 人民币兑美元汇率为e (即1美元=e元人民币) , 以1吨折合7桶, 则1吨石油的人民币价格为7eP元, 再加上仓储设施以及管理的费用, 故1吨石油储备的成本π0约为8.75eP元。在其他变量不变的情况下, 当油价上涨时, 石油储备成本上升;当人民币升值时, 石油储备成本下降。

1.5 进一步分析石油储备率s

根据L=π0sI+ρ0I[Ps+Qd (Pd-Ps) +sPsPd-s (Pd+Ps) ]、π0=8.75eP, 可见石油储备率s=s (L, I, ρ0, Pd, Ps, Qd, e, P) , 石油储备量率取决于如上8个因素。

在满足π0<0.24ρ0的条件下, 建立石油储备可以使国民经济损失L降低, 若目标是将L降为零, L=π0sI+ρ0I (0.05+0.15Qd-0.24s) 等于0, 则 $s = \frac{0.05 ρ_{0} + 0.15 ρ_{0} Q_{d}}{0.24 ρ_{0} - π_{0}}$ , 将π0=8.75eP代入, 得 $s = \frac{0.05 ρ_{0} + 0.15 ρ_{0} Q_{d}}{0.24 ρ_{0} - 8.75 e Ρ}$ 。

对s求偏导, 得 $\frac{\partial s}{\partial Q_{d}} = \frac{0.15 ρ_{0}}{0.24 ρ_{0} - π_{0}} > 0$ , 说明s与Qd正相关, 从危险国家进口的石油占石油进口总量的比重Qd越大, 则石油储备率s也越高。

$\frac{\partial s}{\partial Ρ} = \frac{(0.24 ρ_{0} - 8.75 e Ρ) + 8.75 e (0.054 ρ_{0} + 0.15 ρ_{0} - Q_{d}}{(0.24 ρ_{0} - 8.75 e Ρ)^{2}} > 0$ , 说明s与P正相关, 储备石油的平均采购美元价格P越高, 石油储备率s也越高。

$\frac{\partial s}{\partial e} = \frac{(0.24 ρ_{0} - 8.75 e Ρ) + 8.75 Ρ (0.05 ρ_{0} + 0.15 ρ_{0} - Q_{d}}{(0.24 ρ_{0} - 8.75 e Ρ)^{2}} > 0$ , 说明s与e正相关, 人民币兑美元汇率e (即1美元=e元人民币) 越高, 石油储备率s也越高;e越低, s也越低, 即人民币兑美元升值, 石油储备率下降。

计算石油储备率s。将ρ0=0.475×108元/吨、π0=6700元/吨、Qd=0.65代入公式, 计算出石油储备率s为61.5%, 即石油储备量需要达到石油进口总量的61.5%。2006年我国进口石油共19453万吨⑤, 则石油储备量应为1.2亿吨左右。

3 总结

本文建立的石油储备数量模型可以计算出参数、变量在不同取值下的石油储备率与储备量。根据当前数据显示, 建立石油储备有利可图, 计算结果显示需要建立1.2亿吨左右的石油储备量。据悉我国石油储备基地共规划了3期, 其储量安排大致是:第1期1200万吨、第2期2800万吨、第3期2800万吨, 共6800万吨。⑥规划建设量与理想的石油储备量仍存在一定差距, 2006年我国外汇储备10663.4亿美元, 按110美元/桶的高油价计算, 储备1.2亿吨石油需要的石油购买资金为924亿美元, 仅占外汇储备的8.7%, 完全具备购买实力, 且通过购买“石油美元”以避免纸币美元不断贬值所造成的外汇储备缩水。石油作为重要的战略物资, 石油储备受到世界各国的普遍重视, 纷纷建立充足的石油储备, 美国是目前世界上拥有石油储备最多的国家, 现有战略石油储备总量为7亿桶 (约1亿吨) 。因此, 我国应该加大石油储备力度, 尽快完善我国石油储备体系, 以保障我国的石油供应安全, 使国际石油供应危机对我国国民经济造成的负面影响降到最低。

同时, 该模型还揭示出影响石油储备率的因素。在通过建立石油储备使国民经济损失降到最低的前提下, 石油储备率当然是越低越好, 因此, 我国需要减少从危险国家进口石油的比重Qd;降低储备石油的采购价格P;提高人民币兑美元的汇率e。可见, 确定石油储备的影响因素复杂, 且变量的取值不断发生变化, 一国石油储备的合理水平并非一成不变, 因此需要根据各变量的实时数据对石油储备量进行动态调整, 使石油储备保障我国国民经济的平稳运行。

参考文献

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石油储备模型研究篇2

中国石油的战略安全，从来没有像今天这样紧迫。权威人士指出，所有国家在工业化过程中，能源短缺的瓶颈制约作用是必然会出现的。除石油出现危机外，今夏电荒、煤荒亦接踵而来，中国面临着能源危机的挑战。

20世纪90年代以来，中国国民经济年均增长9.79%，原油消费年均增加5.77%，而同期国内原油供应增长速度仅为1.67%。1993年中国成为石油净进口国，此后原油进口量逐年增大，由1996年的2622万吨增加到2003年的9112万吨。在十年左右的时间里，石油净进口量增加了7倍，外贸依存度已经逼近30%。最迟在2005年，中国的石油进口规模就将突破1亿吨大关。

国际能源机构(IEA)在其《石油市场报告》中称，“目前中国已经成为世界石油需求增长的引擎，并且中国的工业和交通领域还存在巨大的增长空间”。经济发展趋势方面的资深研究人士分析称，随着中国汽车产业的高速发展，交通运输业对原油消费需求自然也会增加。2003年前三季度，国内GDP增速为8.5%，而同期原油消费需求增长竟高达9.2%。

中国的石油用量，已由2002年的每日495万桶，增至2003年的每日539万桶，今年则已增至每日570万桶。据总部位于巴黎的国际能源署公布的最新数据和预测显示，中国石油需求增长将占近两年世界石油需求增长的1/3。

中国原油需求持续膨胀。科技部“中国后续能源发展战略研究”对中国2010年和2020年的石油需求做了预测，分别为2.80亿吨和3.60亿吨；中石油研究报告预测，2005年、2010年、2015年和2020年中国原油需求分别为2.7亿吨、3.10亿吨、3.5亿吨和4.0亿吨。

在庞大的需求背后，是中国的石油储备和开采能力的日益窘迫。目前中国剩余可采储量为23.8亿吨，储采比仅为14.8，已开发油区的储采比只有10.9。在这样的储采比配置下，中国原油稳产已处于临界状态，目前年产油在1.8亿吨，到2020年至多也就能达到2.0亿吨。保守估计，在2005年、2010年和2020年，中国需要进口原油大致为1.0亿吨、1.5亿吨和2.0亿吨。按目前的开采速度，中国将在14年后出现石油枯竭的局面。

据预测，如果中国未来15年的经济增长维持在7%以上，原油需求将至少以4%左右的速度增加，但同期国内原油产量增长速度难以超过9%，国内原油供需缺口逐年加大，中国原油的生命线将越来越脆弱。一旦世界风云突变，中国的能源安全将首当其冲地受到威胁

安全隐患

中国正在成为全球最大的能源买家。然而，随着世界油价的飙升，中国获取石油的代价已经越来越大。在20世纪90年代，一直平静地徘徊在20美元附近的国际原油价格，最近已经疯狂地赶上和超过20世纪80年代中期的水平，达到41美元/桶。

中国石油能源面临的主要问题，不是世界石油资源的短缺或长期供应能力不足，也不是由于政治、军事冲突而对我国实行石油禁运。上海社科院刚刚完成的《2004中国国际地位报告》关于能源方面的分析报告指出，中国石油能源面临的最大问题是中东地区突发事件引起的国际油价波动，当然也不完全排除由于其它国家间的重大冲突造成短期石油供应受阻波及中国。

粗略估算，如果每桶石油的价格上升1美元，按照目前的进口量推算，中国将多支付6亿美元的外汇(1吨折合为7.3桶)，而进口达到1.5亿吨则需多支付11亿美元。

据投资银行美林公司估计，如果每桶原油平均价格达到33美元以上，除日本以外的东亚地区的经济增长率可能减少0.5个百分点。由于中国是东亚经济增长率最高的国家，显然全球石油价格上涨对中国的影响不会低于上述数字。以现在中国每天进口200万桶石油计算，如果国际油价每桶上涨5美元，那么中国每天就要多支付1000万美元。

国土资源部油气资源战略研究中心负责人张大伟认为，中国石油目前面临的主要问题有：供求矛盾日益显著、原油进口通道单

一、原油供给受制于人和应对石油风险能力脆弱等。

中国的石油进口主要来自中东、非洲、东南亚地区，90%以上进口的石油需要从海上船运，其中90%的海上船运由外轮承担。进口原油运输4/5左右是通过马六甲海峡。一旦遇到战争、外

交或是其它不可抗拒的风险，中国的石油运输安全将处于极为被动的局面。

能源安全问题，还取决于原油进口来源地的政治经济是否稳定等因素。

从中国原油进口的主要来源地看，2002年80%以上进口的原油来自10个国家，60%以上来自中东和非洲的5个国家。预计未来几年，中国从中东及非洲地区进口石油的比例将继续保持较高水平。中东、非洲地区正是目前国际政治经济局势动荡的主要地区，局部冲突持续不断，恐怖事件频繁发生，而且无论是从中东还是从非洲进口原油，大都采用海上集中运输，其重要通道马六甲海峡安全隐患突出，石油进口面临较大的运输风险。

此外，由于需要大量进口，石油受制于它国日益突出。从目前中国同大国之间的关系来看，美、俄、日等国在能源领域已对中国构成了较大牵制，中国利用国际资源的环境并不十分理想

国际经验证明，战略石油储备具有三大功能：一是保障供给。即保证一段时间内的石油应急供应，使国民经济各重要部门特别是军队能够正常运作；二是稳定油价。庞大的战略石油储备本身对市场就起着制衡作用。尽管石油储备是对付石油短缺而设置的头道防线，但其真正的作用在于遏制油价的上涨；三是威慑作用。在紧急情况下，国家能及时利用战略石油储备，减轻和限制石油武器或石油危机的冲击力，为解决危机和其他一系列问题赢得所需的时间，还可迫使潜在对手慎用“石油武器”。

中国建立战略石油储备，早从1993年就已经开始酝酿，直到2004年才正式得到批准。按照规划，中国的战略石油储备预计总投资超过1000亿元，准备用15年时间分三期完成。预计2007年至2008年，大连、黄岛、舟山其他三大石油储备基地将陆续竣工。四大基地建成后，总共能形成约10余天消费量的石油战略储备能力，再加上逃? 石油储备能力，届时中国总的石油储备能力可超过30天。

也就是说，15年后，中国的战略石油储备也才只能满足全国30天的消费。而据有关资料披露，目前已经建立战略石油储备的发达国家，美、日、德、法四国的政府储备加上民间储备，可分别满足158天、161天、117天和96 天的石油消费。相比之下，我们的战略储备远远不及。这就难怪国务院官员称，向战略储备基地注入第一桶油，“从整个中国能源战略来说，这还只是’万里长征’第一步。”构建石油储备体系不只是注油这么简单，有关石油储备管理模式的选择、管理办法的制定、新储备基地的选址、符合中国需求的储备规模和油品结构、战略石油储备立法等，都需要深入研究。

然而，即便是这样，中国战略石油储备基地开始注油，也牵动了世界的目光。一者，中国建立战略石油储备，储油数量堪称巨大，这极有可能打破国际石油供需的平衡，引起国际油价的波动；二者，中国战略石油储备基地开始注油，从长远必然拉动国际石油市场的需求，从而在一定程度上推高油价；三者，中国启动石油储备，是在国际油价连续下跌并接连创出年内新低的敏感时期，时时观察着国际油价的世界各石油生产国和消费国，以及国际炒家的视线都紧盯着中国。出人意料的是，镇海战略石油储备基地开始注油的消息，并没有对国际市场造成冲击，油价仍维持着下跌趋势。这说明：第一，中国启动石油储备的时机选择是恰当的；第二，中国注入镇海石油储备基地的石油主要来自国内，策略是正确的；第三，中国不是国际油价高企的“罪魁祸首”，“中国威胁论”再一次被事实否定。

值得一提的是，中国已经明确表示，中国的石油储备“将采用一个可控的、渐进的方式来完成”；目前中国的战略石油储备将主要不会采用商业化采购方式从国际原油市场进油，而将以合作开采的“份额油”为主要储备油源。这表明，中国不希望自己的战略石油储备基地注油引起国际油价波动。

起源

战略石油储备制度起源于1973年中东战争期间。当时由于欧佩克石油生产国对西方发达国家实行石油禁运发达国家联手成立了国际能源署IEA。成员国纷纷储备石油以应对石油危机。当时国际能源署要求成员国至少要储备60天的石油主要是原油。上世纪80年代第二次石油危机后又规定增加到90天主要包括政府储备和企业储备两种形式。目前世界上只有为数不多的国家战略石油储备达到90天以上。它本身服务于国家能源安全以保障原油的不断供给为目的同时具有平抑国内油价异常波动的功能。目前美国战略石油储备达到了7.27亿桶原油这使得美国不仅可以有效地保障石油供应安全同时还可以利用原油储备作为武器与欧佩克OPEC争夺国际原油定价权。反观中国如果没有完善的战略石油储备既无力充分保障国家原油安全亦无力争取国际原油价格定价权。

早在1993年随着中国成为石油净进口国中国便对是否需要建立战略石油储备展开了首次讨论。此后有关中国发展战略石油储备将对市场有何影响这个问题始终不绝于耳。中国建立石油战略储备的讨论正式始于2000年。当年我国原油净进口量为6000万吨对外依存度尚不到30%。但当时80%的进口原油却来自中东进口依赖单一而漫长的海路。基于规避原油供应不足或中断风险的考虑国家发改委、交通部、海运公司、石油公司等方面组成讨论组专题研究油源的多元化和建立石油储备问题。2001年在十年规划中我国正式提出了建设石油战略储备的计划。自2003年起我国开始启动第一期国家战略石油储备计划在海岸沿线的青岛黄岛、大连新港、宁波镇海、舟山岙山开工建设四大地上石油储备基地并同时开始调研二期战略油库选址。

石油储备模型研究篇3

2004年,镇海、舟山、黄岛、大连4个国家战略石油储备基地一期工程已经全面铺开。截至2009年11月份,国家石油储备一期项目已基本完成收储任务,这标志着我国的石油安全有了基本保障。国家石油储备一期项目总规模可储存原油约1200万吨,接近全国一个月的使用量。近年来,我国石油进口量逐年增大,2008年我国石油消费量达到3.86亿吨,有一半靠进口。根据国务院批准的《国家石油储备中长期规划》,到2020年以前,我国将陆续建设国家石油储备第二期和第三期项目,形成相当于一百天的石油净进口量的储备总规模,进一步增强我国应对石油中断风险的能力。

我国一期石油储备基地4个,约1200万吨,二期石油储备基地8个,约2800万吨,三期石油储备基地约2800万吨,按前面的规模预测,三期石油储备基地个数约为6~8个,则我国石油储备基地个数共约18~20个。中国海岸线漫长,大型原油码头建设速度快,东部沿海城市是我国经济增长的核心地区,也是石油消费增长最快、利用国际石油资源最多的炼油和石油化工中心地带,所以将沿海地区和内陆地区大致分开,沿海地区和内陆地区的石油储备基地个数均为8~10个。

1 基于灰色关联系数的模糊综合评价

灰色模糊综合评价是在已知信息不充分的前提下,评判具有模糊因素的事物或现象的一种方法。利用模糊集理论和灰色关联分析建立的方案排序模型,能较好的处理方案评估与排序过程中的模糊性和人脑综合判断的灰色综合分析性质,为方案排序的解析化、定量化提供更有力的手段。

1.1 定性指标定量化

在基于灰色关联分析的灰色综合评价问题中,评价对象的属性指标通常有定性和定量两种不同的表示形式。为了便于对定性属性指标进行必要的数学处理,可根据表1将定性指标转换为定量指标。

1.2 灰色模糊评价模型

设评价对象集合为A={a1,a1,…,am},因素指标集合为Y={y1,y1,…,yn},对于某一指定的评价对象ai,可以表示成一个向量ai={yi1,yi2,…,yin},i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。

在指标yj上建立一个单目标模糊决策函数:

f:yij→[0,1],i=1,2,…,m;j=1,2,…,n

那么,我们可以得到一个模糊关系矩阵

$R = [\begin{matrix} ξ_{1} (1) & ξ_{1} (2) & L & ξ_{1} (n) \\ ξ_{2} (1) & ξ_{2} (2) & L & ξ_{2} (n) \\ Μ & Μ & Μ & Μ \\ ξ_{m} (1) & ξ_{m} (1) & L & ξ_{n} (n) \end{matrix}]$

ξi(j)为评价对象ai就因素yj而言,属于优越的程度,通常称为隶属度。它的求解,通常是构造隶属函数来取得,在这里是通过计算灰色关联系数[1]来求解的,其实质就是评价对象ai就因素指标yj而言,其指标值yij与y*0j虚拟最优指标的关联程度。因此,可以依据ξi(j)的大小对评价对象进行排序。

1.2.1 基于灰色关联系数的隶属度求解。

①确定最优指标集y*=(y*01,y*02,…,y*0n),式中:

y*0j (j=1,2,…,n)为第j个指标在各个评价对象中的最优值。

因此,我们可构造初始矩阵E

$E = [\begin{matrix} y_{01}^{*} & y_{02}^{*} & L & y_{0 n}^{*} \\ y_{11}^{*} & y_{12}^{*} & L & y_{1 n}^{*} \\ y_{21}^{*} & y_{22}^{*} & L & y_{2 n}^{*} \\ Μ & Μ & Μ & Μ \\ y_{m 1}^{*} & y_{m 2}^{*} & L & y_{m n}^{*} \end{matrix}]$

式中:yij为评价对象i的第j个因素的指标值

②指标值的无量纲化

由于决策中所涉及各个指标因素具有不同的量纲,不能直接进行比较,因此,需要对原始数据指标进行无量纲化。

假定第j个因素yj的最小值为min(yj),最大值为max(yj),那么令

$x_{i j} = \frac{y_{i j} - \min (y_{i})}{\max (y_{i}) - \min (y_{i})} i = 0, 1, \dots, m$ ; j=0,1,…,n (1)

无量纲化后 $X = [\begin{matrix} x_{01} & x_{02} & L & x_{0 n} \\ x_{11} & x_{12} & L & x_{1 n} \\ x_{21} & x_{22} & L & x_{2 n} \\ Μ & Μ & Μ & Μ \\ x_{m 1} & x_{m 2} & L & x_{m n} \end{matrix}]$

③计算关联系数

由无量纲矩阵X知,xi=(xi1,xi2,…,xin),i=0,1,…,m

则关联系数ξi(j)(i=0,1,…,m; j=0,1,…,n)如下:

$ξ_{i} (j) = \frac{\min_{i} \min_{j} | x_{0} (j) - x_{i} (j) | + 0.5 \max_{i} \max_{j} | x_{0} (j) - x_{i} (j) |}{| x_{0} (j) - x_{i} (j) | + 0.5 \max_{i} \max_{j} | x_{0} (j) - x_{i} (j) |} (2)$

1.2.2 根据权重进行综合评价

因为Y中各因素的地位和作用程度不同,设权重为w=(w1,w2,…,wn)这里 $w_{i} \in [0 ‚ 1] ‚ \sum_{i = 1}^{n} w_{i} = 1$ ,则评价模型为B=w×RT (3)

B=(b1,b2,…,bn)为评价对象ai(i=1,2,…,m)综合考虑了所有因素yj(j=1,2,…,n)后,属于优越的程度,因此根据bi(i=1,2,…,m)的值对评价对象按优劣进行排序。

2 最大覆盖模型

最大覆盖问题[2](Maximum Covering Location Problem,MCLP )由Church和ReVelle提出,在实际选址决策中,覆盖全部需求点可能会导致过高的财政支出,如果由于资金预算的限制,无法覆盖全部所有的需求点,只能确定p个地址,最大覆盖模型的目标是选择p个地址的位置,使覆盖的需求点的价值总和(人口或其他指标)最大。

设yi是二元值变量,当第i需求点被覆盖时,yi=1,否则,yi=0。

再设xj是二元值变量,当候选的设施j被选中时,xj=1,否则,xj=0。

记:所有能覆盖需求点i的候选设施点的集合为Ni={j|dij≤S}(或Ni={j|tij≤R})。

最大覆盖模型为

$\max z = \sum_{i \in Ι} w_{i} y_{i} (4)$

$s . t . \sum_{j \in Ν_{i}} x_{j} - y_{i} \geq 0 \forall i \in Ι 3.5 (5)$

$\sum_{j \in Ν_{i}} x_{j} = p (6)$

xj,yi∈{0,1} ∀i∈I, j∈J (7)

其中约束(5)保证选定的地址覆盖需求点i,约束(6)指定被选择的地址数为p,约束(7)限制决策变量xj和yi为(0,1)整数变量,目标函数(4)使被覆盖的需求点的价值总和最大。

3 沿海港口城市石油储备基地选址

3.1 沿海港口城市选址的指标

3.1.1 港口码头吨级。

石油储备基地储备的原油主要来源于进口,这就要求港口必须具有良好的深水资源条件,可供建设大型原油泊位,为原油接卸提供保障。

我国进口原油主要来自中东和非洲,部分来自东南亚及其他地区。中东到中国沿海港口的平均运距[3]约6000 n mile,而来自非洲的原油运输距离则在1000 n mile以上。根据测算,进口原油运距超过6000 n mile的远洋运输,采用25~30万吨级的油轮运输较为经济。因此,我国石油储备基地进口原油到港船型将以10~25万吨级为主,5~10万吨船型也占有一定的比例。这就要求港口必须具备接卸25万吨级油船的大型深水泊位,以满足原油进口上岸需求。

3.1.2 进口原油运输路线。

在中国的原油运输体系中,90%以上的原油进口是靠水路,所以港口是命脉。港口和储运设施是石油储备建设系统工程的重要组成部分,石油储备基地的选址布局应接近原油进口港与国际原油输送管线,充分利用己有设施,并在此基础上进行改扩建,可以收到投资省、见效快的效果。

我国的进口原油主要来自中东、西非以及东南亚地区,这些地区的原油主要运往石油加工密集区域,尤其是长三角地区、珠三角地区和环渤海湾地区。根据目前的沿海港口接卸能力分析,接卸将主要在大连、天津、青岛、宁波、舟山、湛江和水东港几个点进行,主要的几条路线[4]有:大连输送至东北有关炼厂;天津输送至华北地区炼厂;青岛(黄岛)输送至中原地区炼厂;镇海港和舟山港输送至长三角及沿江炼厂;广东水东港输送至珠江三角洲地区和西南地区的炼厂;福建炼油厂的大宗原油中转将通过广东湛江或舟山完成;广东湛江输送至珠江三角洲地区和西南地区的炼厂;福建炼油厂的大宗原油中转将通过广东湛江或舟山完成,水路中转将以广东湛江中转为主。

3.1.3 石油化工中心和消费区域。

中国国土辽阔,区域经济发展极不平衡。东部沿海地区,特别是东南沿海省市,是我国经济增长的核心地区,也是石油消费增长最快、利用国际石油资源最多的炼油和石油化工中心地带,因而石油储备基地的选址应接近加工进口原油为主的石油化工中心。

我国的原油主要加工地主要集中于华东地区、东北地区和中南地区。我国的炼油企业从地区分布上区分有两种类型[4]:一类是厂址分布于沿海(如上海、镇海等地)、沿江(南京、安庆等地)和消费区(如北京等地),另一类是建于原油产区(如大庆、克拉玛依等地)。原油主要由管道输出,其中40%是到港口经水路运至沿海和沿江地区的石油加工企业。目前,上海、宁波、南京三个3000万吨超大型炼油基地,已经列入发改委能源局规划,再加上茂名、广州、惠州、泉州、天津、曹妃甸等规模超过年2000万吨大型炼油基地,我国九大炼油基地已初步形成。

我国的成品油主要消费区域也集中在华东地区、中南地区、华北地区和东北地区。我国的成品油的生产和消费呈现不均衡性,东北地区一直有相当数量的成品油需进关、下海,分别进入华北地区、中南地区,而西北地区也有一定数量的成品油进入西南地区,石油运输呈现“北油南运、西油东运”的格局。

3.2 基于灰色关联系数的模糊综合评价在沿海港口城市石油储备基地选址中的应用

由于原油进口海上路线主要集中在长三角地区、珠三角地区和环渤海湾地区,所以各候选港口城市在原油进口海上路线方面的重要程度如表2。根据表1,将原油进口海上路线的重要程度转化为定量指标,如表3。

辽宁省的沿海港口将原油主要输送至东北有关炼厂,因此其辐射范围为东北三省的陆地面积,2008年的绿色GDP为三省的GDP总和。天津港主要将原油输送至京津地区冶炼,因此辐射范围为北京和天津的面积之和,2008年的绿色GDP为北京和天津的GDP总和。其他各港口均辐射至本省,2008年的绿色GDP为本省的GDP。

因此,沿海主要港口城市的各指标如表3。

由表3知,虚拟最优港口y*=(37.5,4500,3100,9,80.17,23354.14)

由式(1)和式(2),计算关联系数矩阵R得:

$R = [\begin{matrix} 0.5652 & 0.7736 & 0.9333 & 1.0000 & 0.3912 & 0.4036 \\ 0.6842 & 1.0000 & 0.9333 & 1.0000 & 0.3912 & 0.4036 \\ 0.6842 & 0.4316 & 0.4746 & 1.0000 & 0.3717 & 0.3614 \\ 1.0000 & 0.6713 & 1.0000 & 1.0000 & 1.0000 & 0.3409 \\ 0.5652 & 0.3366 & 0.4730 & 0.8000 & 1.0000 & 0.3409 \\ 0.6842 & 0.4505 & 0.5600 & 1.0000 & 0.3968 & 0.4428 \\ 0.6842 & 0.4316 & 0.3333 & 0.5000 & 1.0000 & 0.3409 \\ 0.3333 & 0.4059 & 0.4912 & 0.6667 & 0.3856 & 0.3333 \\ 0.6842 & 0.4505 & 0.5600 & 0.8000 & 0.3856 & 0.3333 \\ 0.3333 & 0.3333 & 0.9333 & 0.6667 & 0.3912 & 0.3720 \\ 0.6842 & 0.3832 & 0.5600 & 0.8000 & 0.3840 & 1.0000 \\ 0.6842 & 0.4940 & 0.5600 & 0.4000 & 0.3602 & 0.3384 \\ 0.4194 & 0.3361 & 0.5600 & 0.3333 & 0.3840 & 1.0000 \\ 0.6842 & 0.3832 & 0.5600 & 1.0000 & 0.3840 & 1.0000 \\ 0.6842 & 0.4059 & 0.3500 & 1.0000 & 0.3840 & 1.0000 \\ 0.6842 & 0.4059 & 0.3784 & 0.6667 & 0.3333 & 0.3359 \end{matrix}]$

在表3的诸多指标中,最大靠泊能力值得更多关注,相对重要,因而其权重也相对较大,取为0.25,年原油加工能力和通过能力相对次要,均取为0.2,原油进口海上路线为0.15,辐射范围和2008绿色GDP均取为0.1,则权重向量为:

w=[0.25,0.2,0.2,0.15,0.1,0.1]

则由式(3)得:B=[0.7122,0.7872,0.5756,0.8683,0.5573,0.6071,0.5331,0.4347,0.5651,0.5130,0.6181,0.5117,0.4725,0.6481,0.6106,0.4948]

所以候选港口城市排序为:大连>舟山>宁波(镇海)>茂名>惠州>湛江>天津>黄岛>唐山(曹妃甸)>锦州>营口>上海>泉州>海南(洋浦)>广州>秦皇岛

我国一期石油储备基地为大连、舟山、镇海和黄岛,从上述分析的结果来看,运用基于灰色关联系数的模糊综合评价分析的结果与事实相符,验证了该方法的合理性与可操作性,从而可为决策部门选择石油战略储备基地提供依据。按沿海地区的石油储备基地个数为8~10个的标准,茂名、惠州、湛江、天津、曹妃甸、锦州综合效果较佳,应作为二期和三期沿海港口城市选址地点。

4 内陆地区石油储备基地选址

4.1 基于最大覆盖模型的中部地区石油储备基地选址

目前800万吨/年以上的炼厂的原油加工能力已占全国总加工能力的50%以上,500万吨/年以上的炼厂原油加工能力占全国总加工能力的75%以上。我国中部主要石化企业[5]有:南京炼油基地(年加工能力1350万吨的金陵石化、年加工能力800万吨的扬子石化等)、兰州炼油厂、安庆石化、武汉石化、荆门石化、洛阳石化、岳阳的长岭石化、咸阳的长庆石化、四川石化。

西气东输盐穴储气库建设为盐穴石油储备库奠定了技术基础[6]。为了保证我国西气东输管道调峰和安全供气,西气东输工程选址在江苏金坛建设盐穴地下储气库,目前已经开工建设。虽然石油和天然气在物性方面存在较大的差距,但在盐穴的选址、建设、运行管理等方面基本相同,而且储油库由于储存原油,对盐穴的密封性、稳定性的要求相对较低,相比于储气库的建设更加容易,且注采技术与石油开采技术完全相同,不存在技术瓶颈。南京是我国内陆较大的综合运输枢纽,鲁宁输油管线、甬沪宁管线在南京交汇。在以宁波(舟山)等港口为依托的原油海进江中转体系中,南京港是最主要的中转港。为丰富我国储油方式,依托南京港,在距南京仅约82千米的金坛建立石油储备基地,选址地下盐穴储油,有着较便利的条件,因此将金坛列为候选石油储备基地之一。

我国国土面积约为960万平方千米,按总共20个石油储备基地计算,每个基地辐射范围约48万平方千米,辐射半径约为391千米。

考虑包括金坛在内的8个候选石油储备基地,覆盖距离为391千米,到中部主要石化企业的直线距离及各石化企业的年加工能力如表4。

建立最大覆盖模型,并使p的值从3开始连续增加。

$\begin{array}{l} \max z = \sum_{i = 1}^{9} w_{i} y_{i} \\ s . t . x_{1} + x_{6} - y_{1} \geq 0 ‚ x_{2} - y_{2} \geq 0 ‚ x_{1} + x_{3} + x_{6} - y_{3} \geq 0 ‚ x_{3} + x_{4} + x_{6} - y_{4} \geq 0 ‚ \\ x_{3} + x_{4} - y_{5} \geq 0 ‚ x_{5} + x_{7} - y_{6} \geq 0 ‚ x_{3} + x_{4} - y_{7} \geq 0 ‚ x_{5} + x_{7} - y_{8} \geq 0 ‚ x_{8} - y_{9} \geq 0 ‚ \\ \sum_{j = 1}^{8} x_{j} = p \end{array}$

xj,yi∈{0,1},i∈{1,2,3,4,5,6,7,8,9},j∈{1,2,3,4,5,6,7,8}

当p=3时,x1=x2=x3=1,y1=y2=y3=y4=y5=y7=1,z=6550,即在金坛、兰州、武汉建立石油储备基地,能覆盖南京炼油基地、兰州炼油厂、安庆石化、武汉石化、荆门石化、岳阳的长岭石化,年加工能力覆盖6550万吨。

当p=4时,x1=x2=x4=x5=1,y1=y2=y3=y4=y5=y6=y7=y8=1,z=7550,即在金坛、兰州、武汉、岳阳建立石油储备基地,能覆盖南京炼油基地、兰州炼油厂、安庆石化、武汉石化、荆门石化、洛阳石化、岳阳的长岭石化、咸阳的长庆石化,年加工能力覆盖6550万吨。

当p=5时,x1=x2=x4=x5=x8=1,y1=y2=y3=y4=y5=y6=y7=y8=y9=1,z=8550即在金坛、兰州、岳阳、西安、重庆建立石油储备基地,能覆盖南京炼油基地、兰州炼油厂、安庆石化、武汉石化、荆门石化、洛阳石化、岳阳的长岭石化、咸阳的长庆石化、四川石化,年加工能力覆盖8550万吨。

因此,如果在金坛、兰州、岳阳、西安、重庆设置5个石油储备基地,则能全部覆盖中部主要的石化企业,年加工能力覆盖8550万吨。

4.2 我国边疆地区石油储备基地选址

4.2.1 东北建设1个石油储备基地。

2009年,中俄两国在京共同签署了《中俄石油领域合作政府间协议》,协议规定年供油1500万吨的中俄“石油换贷款”落定。根据俄罗斯石油公司和中石油在当天签署的《中俄上下游领域扩大合作备忘录》,中俄石油换贷款计划有望在此前签署的1500万吨/年的基础上,额外追加1000万~1500万吨,这批石油将专门供应天津炼厂炼化。东西伯利亚至太平洋石油管道西起伊尔库茨克州的泰舍特,东至俄罗斯太平洋沿岸的科济米诺湾,全长4000多公里。一期工程全长2694公里,从泰舍特至阿穆尔州的斯科沃罗季诺,设计年输油能力为3000万吨。俄计划通过修建从斯科沃罗季诺通往中国的支线管道,将部分石油输送到中国,并准备通过铁路将余下的石油运抵俄东部港口,然后出口到亚太地区。中国支线部分已于2009年4月动工。目前,大庆石化年加工能力600万吨,大庆炼化年加工能力800万吨,同时,大庆油田年产量4169.8万吨,如果管线建成,大庆就成为石油储备基地的必选之地[7],对于满足东北、内蒙古等地区未来石油需求的极大放量具有重要的意义。

4.2.2 新疆建设1个石油储备基地。

全长2789公里的中哈石油管道,西起里海之滨的阿特劳,东到新疆的阿拉山口,穿越哈萨克斯坦主要油区。按照总体规划设计,该管道运营初期年输油能力为1000万吨,往后根据石油资源落实情况,可将原油年输送能力扩充到5000万吨。西北地区探明石油储量丰富,石油开采潜力巨大,是“石油大陆桥”通往中国的门户。在西部地区石油储备基地的选择中,国防安全是一个重要的考虑因素。目前独山子石化公司拥有1500万吨炼油和120万吨乙烯年产能力,称为我国西北部最大的石油化工基地。依托独山子石化公司现有设施和中哈原油管道,建立独山子石油储备基地,储存从哈萨克斯坦和俄罗斯输入的原油。

4.2.3 云南地区未来可考虑建设1个石油储备基地。

为了避开马六甲海峡对中国石油进口的遏制,很多学者提出绕开马六甲海峡,直接在孟加拉湾的缅甸沿海兴建原油接卸设施,结合炼厂布局在缅甸或西南相应建设缅甸至西南的原油或成品油输送管道,形成一条石油安全通道。“中缅跨境输气管道项目”于2009年下半年正式进入实施阶段,而中缅石油管道项目已经进入国家发改委正式立项阶段。如果这条石油安全通道落实的话,可考虑在西南地区建设一个石油储备基地。云南地区缺少石油工业基础,石油输送的基础设施有限,如果要建设中缅石油管道,那么相应地就需要在云南建设年加工能力2000万吨左右的大规模石油冶炼基地,同时筹划建设从云南向其他省市的输油线路和管道,昆明无疑是最佳选址地点。

昆明石油储备基地以进口原油为主,以管道、铁路输送、国产原油为辅,其建成可满足西南地区日益增长的石油需求。

5 结论

(1)根据沿海港口城市石油储备基地选址的标准,建立了指标体系。应用基于灰色关联分析的模糊综合评价对候选沿海港口城市进行评价,茂名、惠州、湛江、天津、曹妃甸、锦州等是综合效果较好的选址地点,应作为二期和三期石油储备基地选址地点。

(2)建立了内陆中部地区的最大覆盖模型,并调整石油储备基地数目,结果显示,当在金坛、兰州、岳阳、西安、重庆5个城市建立石油储备基地时,能覆盖南京炼油基地、兰州炼油厂、安庆石化、武汉石化、荆门石化、洛阳石化、岳阳的长岭石化、咸阳的长庆石化、四川石化,年加工能力覆盖8550万吨。

(3)随着中俄两国“石油换贷款”协议的签署以及东西伯利亚—太平洋石油管道中国支线的开工,作为东北地区大型炼油基地和原油产地的大庆,应建立石油储备基地。

(4)依托独山子石化公司现有设施和中哈原油管道,作为西北部最大的石油化工基地的独山子,应建立石油储备基地,储存从哈萨克斯坦和俄罗斯输入的原油。

(5)“中缅跨境输气管道项目”于2009年下半年正式进入实施阶段,而中缅石油管道项目已经进入国家发改委正式立项阶段。鉴于云南特殊的地理位置,在昆明附近相应地建设年加工能力2000万吨左右的大规模石油冶炼基地,可满足西南地区日益增长的石油需求,破解威胁我国能源安全的“马六甲困局”,大大减轻对马六甲海峡通道的依赖度。

综上所述,我国二期和三期战略石油储备基地共14个。

摘要：为完善中国战略石油储备体系布局,分别以沿海和内地两个地区对我国战略石油储备基地进行选址。根据沿海港口城市的选址原则,建立指标体系,运用基于灰色关联系数的模糊综合评价方法进行评价,将评价结果与现有的石油储备基地选择情况进行对照分析,验证了该方法较好的可行性和合理性。结果显示,在进行二期和三期选址时,茂名、惠州、湛江、天津、曹妃甸、锦州等是综合效果较好的选址地点。接着运用最大覆盖模型,对我国中部地区进行选址,结果显示,在金坛、兰州、岳阳、西安、重庆5个城市建立石油储备基地时,能覆盖中部地区主要炼油基地。最后对我国东北、西北、西南石油储备选址展开论证,结果表明,大庆、独山子、昆明有较大优势而作为首选。因此,二期和三期战略石油储备基地选址共14个。

关键词：战略石油储备,基地,选址,最大覆盖模型,灰色关联系数,模糊综合评价

参考文献

[1]杜栋,庞庆华,吴炎.现代综合评价方法与案例精选(第2版)[M].北京:清华大学出版社,2008.

[2]陈志宗.城市防灾减灾设施选址模型与战略决策方法研究[D].上海:同济大学经济与管理学院,2006.

[3]潘海涛,傅蓉华.国家战略石油储备基地对港口条件的要求[J].港工技术,2009(3):14-16.

[4]晋安岑.长江流域原油需求预测及运输系统方案研究[D].上海:上海海事大学技术经济及管理,2007.

[5]王浩.中小石油化工企业供应链再造研究[D].无锡:江南大学企业管理,2008.

[6]丁国生,谢萍.利用地下盐穴实施战略石油储备[J].油气储运,2006,25(12):16-19.

石油储备模型研究篇4

1. 灰色神经网络预测模型

1.1 建模思想

灰色预测GM (1, 1) 模型具有原理简单、所需样本少、计算方便、易于检验等优点, 但其预测精度依赖于模型的参数值, 受到原始数据序列光滑离散性的限制, 当原始数据不够光滑离散时, 它所建立的系统预测模型精度受到影响。此外, 若取原始数据的不同序列建模, 灰参数a、u取值不同, 预测值也不同。灰色预测残差较大, 致使预测精度降低。油料储备数据既具有一定的变化趋势, 又受到一些随机因素影响, 采用GM (1, 1) 模型进行拟合预测, 虽能反映出油料储备总体趋势, 但却忽略了一些随机因素的影响。

灰色预测模型的预测残差具有复杂非线性状态, 而神经网络模型具有强大的处理非线性关系能力, 具有自适应功能、自主学习和优化计算等特点, 可考虑一些随机因素影响。但预测时需要大量数据作为输入变量, 此外网络权值对每个输出都有影响, 导致其学习速率较慢。权值的确定具有随机性, 每次训练后输入输出之间的关系不确定, 预测结果有差异。BP神经网络进行拟合预测时, 只反映预测数据受到的随机因素的影响, 却不能反映数据变化的总体趋势。

这两种方法用于油料储备预测均存在局限性, 仅用一种模型预测与油料储备客观实际情况不符。为此, 本文尝试将GM (1, 1) 模型与BP神经网络模型结合起来, 寻求一种新的油料储备预测方法, 建立灰色神经网络预测模型GM (Gray Neural Network Mode l) , 不需要大量的数据作为输入变量, 在考虑到随机因素影响的同时, 能较好反映油料储备数据的总体变化趋势, 可对灰色预测残差进行校正, 有效地提高预测的精度。

1.2 灰色神经网络预测模型结构灰色神经网络预测模型GN结构

如图1所示。GN模型结构分为输入层、输出层和两个四层隐含层。设m为原始序列长度, n为预测序列长度。输入样本为m维原始序列向量, 输入层共有m个神经元;两个隐含层, 其结构为 (p, q) , 其中p为第一个隐含层的神经元数, q为第二个隐含层的神经元数;输出层有一个神经元, 即油料储备量。

对多个原始序列数据建立GM (1, 1) 模型, 得到一系列预测值, 这些预测值虽与实际值有一定偏差, 却反映了数据的总体变化趋势, 可在神经网络中修正偏差值。将灰色预测值作为神经网络的输入样本, 实际值作为神经网络的输出样本, 采取一定结构, 对神经网络训练, 可得到一系列对应于相应神经元的权值与阈值。通过调整扩充隐含层的神经元个数, 使网络结构也不断改进, 选取最优网络结构, 输出最优的预测结果。

1.3 建模步骤

建立灰色神经网络预测模型GN步骤如下:

(1) 对于一个序列, 采用GM (1, 1) 模型, 求得m个模拟值和n个预测值。

(2) 预设神经网络结构 (p, q) 为1, 即第一个隐含层的神经元数为1, 第二个隐含层的神经元数为1;

(3) 将模拟值作为神经网络输入模式, 原始一维序列作为神经网络输出模式, 进行神经网络权值训练, 记录下对应网络结构的样本集总误差E;

(4) 调整扩充隐含层的神经元个数, 将p和q各自加1, 如果p=q=Npq, 转入第5步, 否则返回第3步;

(5) 在以上所记录下来的Npq-1个总误差E中, 选取E为最小值所对应的隐含层结构 (p, q) , 记为 (p0, q0) ;

(6) 分别按照 (p0, 1) 、 (p0, 2) 、…、p01、p02、…、 (p0, Npq-1) 、 (1, q0) 、 (2, q0) 、…、 (Npq-1, q0) 的结构按步骤3, 求得 (Npq-1) ×10个总误差E;

(7) 在以上所求得的 (Npq-1) ×10个总误差E中, 选出最小值对应的隐含层结构 (p, q) , 记为 (p1, q1) ;

(8) 将步骤1中的n个预测值作为网络输入模式, 按照 (p1, q1) 的隐含层结构进行仿真, 求得输出的n个值即为GN预测值。

1.4 预测误差校正

设有M个训练样本, 对第k个样本输入Xk进行灰色预测误差为Ek, 使用BP神经网络对预测误差进行校正。

第k个样本输入向量

Xk? (xk1xk2...xkM) T;第k个样本的期望输出向量

Tk? (tk1tk2...tkN) T;前一层第i个神经元输入到后一层第j个神经元的加权系数为?ij。用输入Xk和输出Tk对网络进行训练

第一层第j个神经元的输出为

第一层的输出是第二层的i输入,

为了调整加权i系数, 对每一个样本k, 引入误差函数

的梯度为

按使误差函数Ek减少最快的负梯度方向调整加权系数。

对于输入层单元有

对于隐含层单元则有, 则加权系数调整规则为, 式中η为学习率, η>0。

2. 应用实例

对2008年1月至9月油料储备量建立GM (1, 1) 模型和GN模型, 模拟值对比情况如表1和表2所示。

从表1和表2可知灰色神经网络预测模型GN的预测值与实际值接近, 模拟误差比灰色预测模型GM (1, 1) 小。

采用这两种模型预测2008年10月至12月的油料储备量对比情况如表3所示。

假设前9个月对于后三个月的油料储备的影响因子为0.5, 受到过去一年同期数据的影响因子为0.3, 受到过去两年同期数据的影响因子为0.2, 采用以下线性加权的方法得到最后的预测值。加权公式为:

其中::最后预测值;:GN预测值;yL:去年同期数据;yB:前年同期数据。

3. 结语

基于灰色神经网络的油料储备预测模型, 发挥了灰色预测累加生成的优点, 对油料储备进行初始预测, 作为神经网络的输入, 通过调整隐含层的神经元个数, 选取最优网络结构, 经过神经网络训练, 对油料储备的灰色预测残差进行校正, 有效地提高油料储备预测的精度, 改善了油料储备预测的时效性。

(单位:基数)

石油储备模型研究篇5

随着人口的快速增长、土地的衰退、资源的短缺、环境的恶化,各国日益注重地下空间和地下工程的开发利用。近年来,我国在公路、铁路隧道、水底隧道、城市轨道交通、地下水电站、深部矿山、放射性核废料和石油天然气地下储备库等领域的地下工程方面取得了显著的成就。有学者认为,21世纪将是长大隧道工程发展、大力开发利用地下空间的时代[1~3]。但是整体来说,我国地下工程起步较晚,积累的经验技术还不全面,尤其是近年来开始兴建的大型地下石油水封洞库。

水封洞库的技术核心在于水封技术,而水封技术的基础在于准确测定裂隙岩体的渗透特性,其是渗流模型建立和计算预测中的关键,从而实现对于整个地下水封储油洞库的渗流控制。

测定裂隙岩体渗透特性最常用的方法之一是钻孔压水试验,它是一种在钻孔中进行的岩体原位渗透试验,借用水柱自重压力或使用机械(泵)压力,将水压入到钻孔内岩壁四周的裂隙中,然后在一定条件下测定单位时间内压入水量的多少来衡量岩体的渗透性[4]。

但是地下深埋工程往往都具有上百米水头,岩体承受较高的压力,此时常规压水试验已不能准确反映实际水头压力作用下岩体的渗透特性,只有按照岩体实际承受的压力进行高压压水测试,才能为工程设计提供可靠的依据[5~7]。

另外,近年来随着地下石油储备库的建设,起源于地下洞库的注水-消散试验亦能够准确获取高水头下的岩体渗透系数[8,9]。但是关于两种压水试验的比较,国内尚无报道。

鉴于此,本文依托某地下石油储备库工程的建设,采用高压压水试验和注水-消散试验分别计算某水幕孔的渗透系数,并结合工程地质情况,研究裂隙岩体在高水头作用下的渗透特性。

1 工程概况

某地下石油储备库所在区域为低山丘陵区,地势平缓。根据现场钻探、原位测试、孔内测试及室内试验结果探明库区表层为残积土层和全风化层,残积土层层厚0.50~6.00m,层底标高12.41~40.16m,全风化层层厚0.90~36.20m,层底标高-17.59~32.43m;其下伏基岩为中粗粒花岗岩,由上至下为强、中、微风化带,表层裂隙较发育,下部裂隙发育较弱。中间穿插辉绿岩、角闪闪长玢岩、细晶岩等岩脉。

根据水文地质调查,库区地下水赋存条件以风化裂隙、构造裂隙和原生节理裂隙等基岩裂隙水为主。按岩土体赋水条件和含水介质的不同,划分为第四系松散岩类孔隙水和基岩裂隙水。

根据勘察资料场区地下水埋深为0.00~17.34m,标高13.33~38.31m,为潜水。据钻孔观测及调查访问,场区表层水(第四系松散岩类孔隙水)多年变幅1~3m,年变幅一般约为0.99~1.71m。

某地下石油储备库的水幕系统低于设计地下水位以下近40m,水幕孔标高为-31m。周边围岩主要为微风化至未风化花岗岩,为弱透水性岩体。

2 高压压水试验及结果

试验对象为水幕巷道内某一垂直水幕孔,水幕巷道顶板标高-26m,底板标高-32m,该垂直水幕孔孔口标高为-32m,底板标高为-90m。测试段为-32m~-90m,沿着孔深每10m做一次综合水文地质试验,最后全长做一次综合水文地质试验。

压水试验前,测得该孔的静水压力为0.12MPa,换算至孔底静水压力即为0.71MPa。试验条件已超出《水利水电工程钻孔压水试验规程》SL 31-2003规定压水试验方法的应用条件[4]。借鉴高压压水试验的工程案例,现场调整如下:按0.5MPa、1.0MPa、1.5MPa的3个压力等级分别向钻孔试验段内注水,各级压力下读取流量的频率为每分钟一次,直到连续5次流量达到稳定值,方可进行下级的流量观测。升压阶段完成后进行降压阶段的观测。整个试验过程的加载顺序按0.5MPa→1.0MPa→1.5MPa→1.0MPa→0.5MPa分5个阶段进行。

常规压水试验的主要结果是P-Q曲线、透水率Lu值、渗透系数[4]:

透水率Lu值由公式(1)计算得到:

式(1)中:q为岩体透水率Lu值;L是试验段长度;P表示最大压力阶段的压力值。

渗透系数K值由式(2)计算得到:

式(2)中:K表示渗透系数;H是试验段水头;Q表示压力相对较低的第一阶段的压入流量;L是试验长度;r是钻孔半径。

由图1可知,本试验测得的透水率和计算所得的渗透系数具有良好的线性关系,说明上述计算方法是可行的,测试成果参见表1。

图1 渗透系数-透水率协和图Fig.1 The concorde figure of permeability coefficient and permeable rate

压水试验P-Q曲线可以分为5种类型:层流型、紊流型、扩张型、冲蚀型和充填型,在不同压力下裂隙内的渗流状态是不同的,岩体裂隙的状态(开度、充填物等)会发生变化。绘制该钻孔分段压水试验的P-Q曲线如下图所示:

表1 高压压水试验成果Table 1 The results table of high pressure permeability test

由图2可知,7个试验段的P-Q曲线类型整体表现为扩张型,压水流量随着试段压力的增加而增加,随着试段压力的减小而减小。表明该水幕孔整体所含裂隙较少,围岩抵抗水力劈裂的临界压力值较大,存在一组不小于1MPa的临界压力值,当试段压力超过临界值,注水流量就急剧增大。

-32~50m试段扩张曲线较明显,压力无法达到第三阶段的1.5MPa,存在一组不小于1MPa的临界压力值,裂隙较发育。推测与试验段距离水幕巷道底板较近,受施工开挖、爆破扰动等影响。在施做压水试验的过程中,致使部分裂隙开裂,从而致使压水量增大。殷黎明[5]等定义该类曲线为开裂型。

图2 压水试验P-Q曲线Fig.2 The P-Q curve of permeability test

-50~-80m试段的扩张曲线稍缓,压力可以达到第三阶段的1.5MPa,临界压力不明显,钻孔岩芯资料显示,该试验段岩体相对完整。其中-70~-80m区段发育一组陡倾节理(140°∠80°),与P-Q曲线基本吻合。

-80~-90m试验段表现为紊流型,透水性较小,钻孔岩芯资料显示该段处于微风化-未风化花岗岩内,岩体完整。

3 注水-消散试验及结果

注水-消散试验是我国部分设计院在与法国Geostock公司合作建设地下石油储备库的过程中,掌握的一套新型压水试验。主要分为三个阶段:

(1)量测试验孔的静水压力,结合试验区域的地表水位确定试验压力。该垂直水幕孔的试验压力为静水压力+0.5MPa。

(2)注水期:打开进水阀门,供给该水幕孔,直至压力表读数达到试验压力,保持压力稳定,开始记录供水流量。每隔1min测读一次流量和压力,测试时间为15min。

(3)消散期:关闭进水阀门,观测水幕孔内压力消散情况。压力值记录频率如下:前1~2min时段内每0.25min记录一次压水管内压力;2~7min时段内每0.5min记录一次压水管内压力;7~30min时段内每1min记录一次压水管内压力;30~60min时段内每2min记录一次压水管内压力;60~120min时段每5min记录一次压水管内压力。结束观测的条件是观测120min或者水幕孔压力消散至静水压力。

利用商业软件ECRIN(动态流分析软件)的Saphir模块进行资料处理,数据输入界面参见图3,主要利用双对数曲线,回归分析注水期-消散期的流量和压力数据,从而得出岩层的渗透系数,数据输出结果参见图4。

图3 注水-消散试验数据处理界面Fig.3 The data processing interface of injection-fall off test

注水-消散试验的成果参见表2,由表可见,该水幕孔整体渗透系数平均为8.12×10-8m/s,整体完整性较好,-32~-40m和-70m~-80m两个区间的岩体渗透系数最大,分别为13.72×10-8m/s和10.47×10-8m/s,与工程地质情况相符合。

表2 注水-消散试验成果Table 2 The result table of injection-fall off test

图4 注水-消散试验双对数曲线Fig.4 The double logarithm curve of injection-fall off test

4 两种压水试验的比较

由图5可见,两种压水试验得出的渗透系数大致相同,表明两种压水试验所获取的岩体渗透特性基本正确。其中注水-消散试验略低于高压压水试验,推测源于高压压水试段压力(0.5MPa~1.0MPa~1.5MPa~1.0MPa~0.5MPa)普遍大于注水-消散试验期间的压力值,从而导致岩体渗透系数变大。

5 结论

由于地下深埋工程往往都具有上百米水头,岩体承受较高的压力,此时常规压水试验已不能准确反映实际水头压力作用下岩体的渗透特性,只有按照岩体实际承受的压力进行压水测试,才能为工程设计提供出可靠的依据,如高压压水实验和注水-消散实验。

图5 两种压水试验渗透系数对比Fig.5 The permeability coefficient contrast figure of two test

(1)高压压水试验和注水-消散试验都可以获取埋深上百米甚至几百米的岩体渗透系数;

(2)高压压水试验通过3个压力等级5个压水阶段的试验,可以分析岩体抵抗水力劈裂的能力,研究临界压力值,为地下工程灌浆处理裂隙岩体提供依据。譬如,本次试验的垂直水幕孔最小灌浆压力值应不小于1.0MPa;

(3)注水-消散试验按照钻孔所处的实际水文情况,设定试验压力,获取的渗透系数能够反映未扰动状态下岩体的渗透特性,同时可以避免盲目加压导致节理裂隙的开裂和发育,影响其他区段工程的注浆效果。

(4)高压压水实验更适用于评价各类结构面抵抗水力劈裂破坏的临界压力值的大小,为地下工程灌浆处理裂隙岩体时提供依据;注水-消散试验更适用于并行作业的地下工程,既能够获取岩体初始状态下的渗透系数,又不会对搭接区段的地下工程造成影响。

注水-消散试验是我国部分设计院在与法国Geostock公司合作建设地下石油储备库的过程中,掌握的一套新型压水试验,该试验在国外地下工程中应用广泛,但国内学者对此的研究相对较少。

本文以某地下储备库中的垂直水幕孔为例,首次应用两种压水实验方法研究高埋深状态下的裂隙岩体渗流情况,相互比较与验证,以期为国内相关地下空间和地下工程的渗透特性研究提供一条新的研究思路。

摘要：裂隙岩体的渗透特性是核废料处置、水利水电、油田开发、矿山和大型洞库等各类地下工程领域内经常遇到的问题,而埋深超过百米的地下岩体已超出常规压水实验的应用范围,仅适合施做高压压水试验或者注水-消散实验,后者仅在部分石油储备库项目中为国内学者所研究。本文以某垂直水幕孔为例,首次应用两种压水实验方法研究高埋深状态下的裂隙岩体渗流情况,高压压水试验的3级压力定为0.5MPa、1.0MPa、1.5MPa,注水-消散试验的试段压力为静水压力+0.5MPa。研究发现,两种压水实验皆能够正确获取岩体的渗透系数,但适用范围有所区别。

关键词：高压压水试验,注水-消散实验,透水率,渗透系数,水力劈裂

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