【专访】清华大学伯克利邓天虎团队:18年运筹应用最高奖入围

【专访】清华大学伯克利邓天虎团队:18年运筹应用最高奖入围

供稿:莫明
作者:薛梦莹 邓天虎
编辑:莫明
文章首发于微信公众号【运筹OR帷幄】:【专访】2018年运筹应用最高奖Franz Edelman决赛团队 :石油天然气运输管道优化
欢迎原链接转发,转载请私信 @留德华叫兽 获取信息,盗版必究。
敬请关注和扩散本专栏及同名公众号,会邀请全球知名学者发布运筹学、人工智能中优化理论等相关干货、知乎Live及行业动态:『运筹OR帷幄』大数据人工智能时代的运筹学

运筹OR帷幄“深度访谈”本期嘉宾:2018年运筹应用最高奖Franz Edelman决赛入围团队成员,清华大学邓天虎、薛梦莹

编者按:
随着国内天然气行业的快速发展,天然气运输网络越来越复杂,传统的人工计划不再有效。由伯克利和清华大学申作军和邓天虎组成的团队,与中石油合作出色的建立了优化模型,对天然气产业链资源优化,产生了巨大的经济效益。并因此入围运筹学应用领域最高奖(Franz Edelman Award)。

新闻链接

【报道】运筹学2018年度最权威奖项之一Finalist队伍公布!||附清华Berkeley中石油联合队伍项目简介

颁奖典礼现场

注:

Franz Edelman是由美国运筹学与管理科学学会(INFORMS)设立的管理科学应用方面的最高奖励。始于1972年,以美国无线电公司(RCA)运筹学部门的创建者Franz Edelman命名,旨在表彰运筹学分析和实践领域中的成就。每一年, INFORMS选拔并表彰在改善机构效率,提高利润,改进消费者商品,帮助推进和平方面做出卓越贡献的finalist队伍。


1、团队介绍

Q:能讲讲为什么会有这个项目吗?

A:是中石油主动找我们合作的。由于天然气行业的快速发展,天然气运输网络越来越复杂,天然气生产进口来源变多,中石油当时面临着转变做天然气运输计划的方式,需要一个用算法来取代人工计划。需要一个懂优化的团队来解决模型和算法。


Q:可以介绍一下你们的团队吗?这个项目是,从什么开始,由多少人员参与,花了多长时间,完成的呢?

A:我们的团队由两部分组成,一部分是中石油规划总院由韩景宽院长领导的团队,一部分是伯克利和清华这边由申作军教授和邓天虎副教授指导的团队。该项目从2013年签约,2015年开始投入实际使用,2015-2016一直在进行后期的调试和改进,一共花了四年时间。


Q:在项目过程中,你们觉得最印象深刻的事情可以和我们分享一下吗?

A:印象最深刻的事情是把具体的算法应用的过程。学校的团队缺乏应用的经验,而企业缺少懂运筹学知识的人,会不理解为什么算法不能同时满足精度和效率的要求,所以在具体应用模型和算法的过程中双方磨合了 很久。伯克利和清华的团队也具体参与到了软件开发的过程中,并且逐步了解企业的实际需求。而同时企业的工程师也接受了一定的运筹学的培训,会调整对于精度和计算效率的要求。在测试中项目团队也累积了很多建模、使用求解器的经验。在使用Cplex求解器的过程中也发现了一些会被忽略的坑,这些我们也通过和Cplex的团队沟通解决了。


2、项目细节


Q:国内传统的天然管道设计与供给优化通过什么方式进行的呢?你们觉得传统方式的最大问题是什么?你们的解决方案与传统的有什么不同?

A:我们的项目主要集中在天然气管道运营问题,即假定天然气运输网络已经给定,优化生产、进口、运输、存储和销售。2012年以前,中石油是采用人工计算的方式来做天然气的运输计划。工程师收集需求定生产计划,然后通过逐条满足运输能力的方式来调整管道运输天然气的气量。但随着用气来源和管网结构的日益复杂,人工排产的方法已经无法满足运输计划的计算要求。我们的方法和传统的方法的最大不同就是将整个问题建模成一个最优化问题,并通过算法一次性求解。


Q:你们在解决该问题时,是将考虑将他们拆成了诸多小问题,然后逐一优化解决的吗?在这过程中,遇到的最大的困难时什么呢?

A:考虑过拆分成小问题的方式。但是由于管网结构中有很多环形结构,拆分并不容易,所以我们后来放弃了拆分成子问题再逐一优化的方案。

遇到的最大困难就是解决问题的非凸性。我们设计过迭代松弛,但发现在结构复杂的大管网中无法保证收敛性。后来改进了三阶段凸松弛的方法,从理论和数值上保证方法的效果。


Q:我看到,你们通过将流体力学方程整合入了优化模型,来刻画问题。使用流体力学方法,是主要用来刻画不同环境(压强、温度等)下的天然气运输的效率吗?这个过程中做了哪些近似处理吗?

A:流体力学方程(业界称为水力平衡方程)是为了刻画管道运输中天然气流速、压力、温度的变化。最初是由三个和时间相关偏微分方程来刻画,在解决计划问题中,我们首先假定天然气的状态不随时间变化(稳态天然气),在简化的过程中,我们与传统研究稳态天然气问题的文献区别在于,我们考虑天然然气管网高程变化对天然气状态的影响。在天然气运输过程中,当高度变化超过200米时,高度变化对于天然气状态的影响就不可以忽略。当我们考虑高程变化的影响时,我们拓展了传统的稳态天然气运输模型,并且基于新的模型改进了文献中已有的能量法。如果有兴趣了解我们的方法,推荐大家去看明年Interfaces年初的Franz Edelman特别刊,我们在文章中具体介绍了我们的模型、方法和理论结果。


Q:项目使用了什么优化模型呢?具体是怎么求解的呢?

A:项目中模型是混合整数规划。通过我们自己设计的算法结合Cplex求解器来求解。


Q:天然气运输设计与供应链优化,需要考量很多方面的因素。你们是如何平衡不同优化目标的呢?

A:我们问题的优化目标是经济效益,其他的优化目标例如最大化用户的用气量是通过约束来实现的(例如调整满足需求的上下界)。


Q:你们觉得天然气管道运输方面的优化还可以向什么方向努力吗?有哪些但仍旧值得关注的问题吗?

A:在天然气瞬态调度方面,中石油等机构正在开发自己的决策支持系统。瞬态问题相比于稳态问题难度更大,于瞬态的调度问题的以小时(或者更短的时间)为单位,在计算效率方面要求比较高,并且调度问题是在天然气运输系统中会被具体执行的决策,因此对于计算的精度要求也会比较高。


Q:能简单谈谈,你们觉得自己获得Franz Edelman奖的原因吗?比起其他的竞争者,主要的优势在哪里?

A:第一个原因是项目的影响力,该项目在2015年已经入选过半决赛,当时由于项目还未能积攒实际使用的经验而弃赛。在2018年的比赛中,该项目已经积累了近三年的使用结果,并且带来了实际的经济效益。此外,由于该项目优化天然气运输,为天然气管道的延迟建议的决策提供了支持,该项目获得了中石油集团董事长王益林和前环保部长解振华的肯定,在环境和社会方面都有较大的影响力,这是我们最终获奖的原因之一。

第二是我们在项目中使用的方法具有很强的创新性。在Franz Edelman的获奖历史上,绝大多数企业成功使用的运筹学方法都是非常传统的理论和模型,例如整数规划,报童模型等等。而我们在项目中使用的方法从模型和算法上都对已有的文献进行了创新,理论和数值结果都很完备。相比于今年的其他团队,我们团队的项目在技术方法方面更胜一筹。


Q:国内运筹学在类似应用相关方面的获奖似乎比较少,但是这几年逐渐开始增多了起来,你们对此有什么看法吗?

A:国内进入Franz Edelman决赛的团队包括2013年宝钢和东北大学的优化钢厂生产流程的团队,2011年工商银行和IBM优化银行选址的团队。国内的运筹学者越来越多,影响力逐渐增大,国内的运筹学相关的项目也日益受到国际的重视。现在国内业界的问题很多,机会也很多,接下来会受到更多的关注的。


Q:对于想要从事IEOR相关方向发展的学生,或者从业者,有没有什么意见和建议吗?

A:运筹学在工业界的应用前景非常广阔。现在各个行业都有许多实际的问题,等待用运筹学的方法来解决。因此IEOR的学生可以多了解企业问题,多从中挖掘研究方向。在解决实际的优化问题时,应当开展并且保持和企业方面的良好沟通。从企业方面了解的行业背景可以帮助我们完善模型和方法。同时向企业普及运筹学的基本方法有助于项目顺利落地。



文章来源申明:本篇文章来自运筹OR帷幄原创
如需转载请在公众号后台获取转载须知


『专访』板块长期招收 志愿者。如果你有一技之长,并且有时间,爱分享,欢迎加入我们,具体可以在微信公众号后台回复:“志愿者”关键词获取详细信息,申请时请注明『专访』板块。招募连接:『运筹OR帷幄』志愿者招募


【数据分析】版块现招募1-2名责任编辑,需要爬虫,数据分析,可视化至少掌握其中两项技能者优先。如果对这个板块感兴趣,可以点击下图,记得备注【DA】板块哦!期待你的加入。

【DA】主编简介:德国慕尼黑工大AI博士,前Amazon数据科学家,现慕尼黑阿里云资深DA。

【专访】版块现招募志愿者1名,主要负责专访文章润色、校对和编者按编写,创意标题等。文笔佳,有编辑经验者优先。


如果你是运筹学|人工智能硕博或在读,请在下图公众号后台留言:“加微信群”。系统会进一步提示,邀请您进全球运筹或AI学者群(群内学界、业界大佬云集)。

可以在 公众号后台 回复关键词:“运筹采访”即可获取小编精心整理的专访文章合集,如果觉得有用, 请勿吝啬你的留言和赞哦!~
同时我们有:【运筹|优化】【供应链|物流】【人工智能】【数据科学|分析】爱好者千人QQ群,请关注下方公众号点击“加入社区”按钮,获得入群传送门。

编辑于 2018-09-04

文章被以下专栏收录