基于DBSCAN聚类的CCUS管网布局优化方法

摘要

为减少CO₂排放，减缓气候变化，碳捕集、利用和封存（CCUS）技术受到了广泛关注。由于项目投资较大且不易变更，CCUS技术的推广和应用受到了极大限制。目前系统化的源汇匹配已成为研究重点，科学、有效的源汇匹配可优化管网设计，降低CCUS全流程成本。提出了一种基于密度的具有噪声的聚类算法（DBSCAN）优化CCUS管网布局，为CCUS管网设计提供解决方案。首先应用DBSCAN算法对源和汇进行聚类处理；然后在充分考虑源汇性质、各环节成本等因素基础上，基于最小支撑树法构建CCUS源汇匹配模型，得到CCUS源汇匹配理论方案；最后针对多源共汇导致的管网冗余问题，应用改进的节约里程法优化CCUS源汇匹配方案。以假定规划区为例开展研究，结果表明所提模型不仅能够降低CCUS部署成本，还能大幅缩短运输距离。相较于传统方案，部署总成本由1.3×10～7万元降至9.8×10～6万元，降幅约为24.6%；运输距离由4 075 km减少至1 008 km，降幅达75.3%。研究验证了所提方法在复杂CCUS场景中的适应性与经济性，为CCUS系统规划提供了可行的优化路径和理论参考。

关键词

源汇匹配 / CCUS / 最小支撑树法 / 改进的节约里程法 / DBSCAN聚类