基于ESG框架的重大工程隧道洞渣综合利用优化研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.2134

摘要/Abstract

摘要：

在可持续发展已然成为现代化建设重大战略之一的背景下，遵守ESG原则成为工程项目成功的重要条件之一。隧道洞渣等工程废弃物利用具有显著的环境、社会和项目治理效益，契合ESG理念。本文系统梳理了废弃物利用对工程项目ESG目标的作用及其内在机理，提出了一种面向ESG的隧道洞渣综合利用方式组合的优化框架。该框架建立了“洞渣利用方式组合-环境社会目标-项目治理目标”之间的关联映射关系，将重大工程隧道洞渣的利用方式组合优化问题转化为对环境社会目标、项目治理目标以及经济成本之间的多目标优化问题。基于构建的多目标优化模型，本文提出了一种改进的自适应NSGA-II算法求解隧道洞渣利用方式组合优化问题，为重大工程项目的废弃物利用决策提供了参考。最后，本文以某重大工程项目的隧道洞渣利用情况为依据，构建模拟数据作为算例，检验了优化模型及算法的可行性和有效性。

关键词: 重大工程, 隧道洞渣, 废弃物利用, ESG, 多目标优化

Abstract:

Under the background that sustainable development has become one of the major strategies of modernization， abiding by ESG principles has become one of the important conditions for the success of mega projects. The waste utilization of mega projects has significant social， environmental and project governance benefits， which is in line with ESG concept. It is of great theoretical and practical significance to explore the role of tunnel spoil utilization on ESG objectives of mega projects. Tunnel spoil has the characteristics of large quantity and various types， while the utilization of tunnel spoil has the characteristics of diversification and wide impact， which leads to the complexity of decision-making on the combination of spoil utilization methods. How to explore the combination with the highest ESG contribution from numerous combinations of tunnel spoil utilization methods is the research question to be addressed in this research.There are many constraints in the optimization of tunnel spoil utilization combination， and there are multiple objectives in ESG and economic aspects， leading to a multi-objective optimization problem. Therefore， multi-objective optimization methods are adopted in this research. After systematically sorting out the role of waste utilization on ESG objectives of mega projects and its internal mechanism， an ESG-oriented optimization framework of tunnel spoil utilization combination is proposed. The framework establishes a mapping relationship between the "combination of tunnel spoil utilization methods–environmental and social objectives–project governance objectives"， and transforms the optimization problem of tunnel spoil utilization combinations into a multi-objective optimization problem between the environmental and social objectives， project governance objectives and economic costs.Based on the developed multi-objective optimization model， an optimization method–improved adaptive NSGA-II （I-A-NSGA-II） is proposed by introducing fast non-dominated ordering， elite strategies， adaptive crossover and mutation and improved congestion distance computation. I-A-NSGA-II provides a reference for the decision-making of spoil utilization in mega projects. The utilization of tunnel spoil of a mega project is taken as a reference， and constructs simulation data as an arithmetic example to test the feasibility and effectiveness of the proposed method. The connotation of ESG in spoil utilization of engineering projects is defined and the application scenarios of ESG theory is expanded. Meanwhile， the research focus of tunnel spoil utilization is led from the evaluation of a single method or the comparison of multiple methods to the optimization of the combination of multiple methods， which enriches the decision-making research of spoil utilization in mega projects.

Key words: mega project, tunnel spoil, waste utilization, ESG, multi-objective optimization

中图分类号:

C935

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图/表 13

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参考文献 40

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洞渣利用方式（j）	经济作用（千万元）		洞渣利用量（万方）
洞渣利用方式（j）	成本	收益	碎石	砂石	黏土	石块
路基填筑	0.02	0.028	0	10	10	0
混凝土骨料	0.50	0.30	17	25	0	0
植被复垦基质	0.02	0.012	0	0	20	0
……
站区造地	0.03	0.042	0	3	10	0
烧制砖	0.06	0.036	0	0	15	0
园林石料	0.2	0.12	0	0	0	1

序号	fitness₁₁	fitness₁₁	fitness₁	fitness₂	序号	fitness₁₁	fitness₁₁	fitness₁	fitness₂
1	1.0000	0.6504	0.7200	0.0000	13	1.0000	0.5132	0.6104	0.5425
2	1.0000	0.6487	0.7188	0.0839	14	1.0000	0.5115	0.6094	0.6260
3	1.0000	0.6239	0.6990	0.1185	15	1.0000	0.4867	0.5894	0.6606
4	1.0000	0.6053	0.6840	0.1481	16	1.0000	0.4663	0.5730	0.7740
5	1.0000	0.6035	0.6826	0.2319	17	0.4114	0.1996	0.2420	0.8086
6	1.0000	0.5945	0.6760	0.2463	18	0.4114	0.1732	0.2208	0.8230
7	1.0000	0.5928	0.6743	0.3300	19	0.4114	0.1699	0.2183	0.9062
8	1.0000	0.5680	0.6543	0.3650	20	0.1357	0.0435	0.0620	0.9170
9	1.0000	0.5494	0.6396	0.3943	21	0.0743	0.0310	0.0396	0.9220
10	1.0000	0.5477	0.6380	0.4780	22	0.0743	0.0297	0.0386	0.9270
11	1.0000	0.5229	0.6180	0.5127	23	0.0343	0.0086	0.0137	0.9810
12	1.0000	0.5222	0.6177	0.5273	24	0.0000	0.0000	0.0000	1.0000

算法	种群规模	迭代次数	交叉率	变异率
NSGA-II	20	根据本代和五代前的种群超体积变化率进行确定	1	0.4
I-A-NSGA-II	20	根据本代和五代前的种群超体积变化率进行确定	根据适应度更新

NSGA-II					I-A- NSGA-II
循环次数	迭代次数	多样性	拥挤度	帕累托面积	循环次数	迭代次数	多样性	拥挤度	帕累托面积
1	17	1.212	0.054	0.469	1	16	1.195	0.112	0.380
2	16	1.231	0.043	0.492	2	9	1.183	0.169	0.362
3	25	1.232	0.035	0.518	3	33	1.232	0.042	0.518
4	23	1.232	0.040	0.518	4	18	1.205	0.074	0.450
5	20	1.232	0.035	0.518	5	15	1.200	0.095	0.441
6	20	1.231	0.050	0.491	6	16	1.190	0.081	0.408
7	22	1.232	0.037	0.518	7	21	1.206	0.098	0.441
8	18	1.232	0.067	0.518	8	18	1.212	0.086	0.467
9	19	1.232	0.037	0.505	9	24	1.213	0.045	0.466
10	12	1.211	0.080	0.432	10	14	1.183	0.119	0.384
最优值	12	1.232	0.080	0.518	最优值	9	1.232	0.169	0.518
平均值	19.2	1.228	0.048	0.498	平均值	18.4	1.202	0.092	0.432
标准差	3.544	0.008	0.015	0.027	标准差	6.184	0.014	0.035	0.046

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