本發(fā)明屬于智能物流管理，尤其是涉及一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、煤炭作為經(jīng)濟發(fā)展的基石能源，其高效利用與品質(zhì)保障在推動綠色可持續(xù)發(fā)展進程中占據(jù)舉足輕重的地位。然而，煤炭質(zhì)量具有波動性，特別是在運輸環(huán)節(jié)中受環(huán)境因素影響顯著，成為制約其高效利用的一大難題。在運輸過程中，運輸方式和運輸環(huán)境會對煤炭的水分和灰分產(chǎn)生一定影響，進而影響煤炭質(zhì)量，因此，物流運輸企業(yè)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)與機遇——如何在保障煤炭高品質(zhì)的同時，最小化運輸損耗，成為亟待攻克的核心課題。

2、傳統(tǒng)煤炭物流模式依賴于人工監(jiān)控與固定運輸路徑，這一模式在應對煤炭質(zhì)量動態(tài)變化時顯得力不從心，難以實現(xiàn)對煤炭水分、灰分、硫分等關鍵指標的實時、精確監(jiān)測。這不僅增加了運輸過程中的潛在損耗，特別是在極端天氣條件下(如高溫干燥)，更可能加速煤炭品質(zhì)的劣化，造成不可挽回的經(jīng)濟損失。專利申請201880022780.6公開了一種顆粒狀木質(zhì)生物質(zhì)燃料的物流方法以及物流基地，提取部分驗收材料燃料進行分析后，指定驗收材料燃料的品質(zhì)以及存儲目的地，將驗收材料燃料運輸至指定場所，能夠穩(wěn)定地供應滿足與需求地的要求相對應的品質(zhì)的顆粒狀木質(zhì)生物質(zhì)燃料。但上述方法仍然沒有考慮運輸途中煤炭可能產(chǎn)生的變化，無法根據(jù)煤炭實時狀態(tài)和外界環(huán)境變化智能調(diào)整運輸策略，缺乏靈活應變能力。因此，亟需設計一種物流路徑智能優(yōu)化方法，避免運輸中煤炭品質(zhì)的下降。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法和系統(tǒng)，可以根據(jù)煤炭品質(zhì)的變化調(diào)整物流路徑，避免煤炭品質(zhì)在運輸過程中下降。

2、本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實現(xiàn)：

3、本發(fā)明提供一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，包括以下步驟：

4、實時采集運輸車輛上煤炭的品質(zhì)數(shù)據(jù)，進行預處理后輸入訓練好的煤炭品質(zhì)檢測模型，獲得煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果，所述品質(zhì)數(shù)據(jù)包括煤炭的物理化學屬性數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)，所述物理化學屬性數(shù)據(jù)包括煤炭的水分、灰分和含硫量；

5、根據(jù)所述煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果判斷運輸車輛上的煤炭是否存在易燃風險，若是，則采用列生成算法求解配送優(yōu)化模型，根據(jù)求解結(jié)果調(diào)整運輸車輛的行進路徑，所述配送優(yōu)化模型以最小化總噸公里價格為目標，以車輛運行約束和時間窗約束為約束條件。

6、進一步地，通過定時和/或警報觸發(fā)方式實時采集運輸車輛上煤炭的品質(zhì)數(shù)據(jù)。

7、進一步地，所述預處理包括去噪和平滑處理。

8、進一步地，所述預處理包括提取所述光譜數(shù)據(jù)中的特征波長，計算光譜特征值，包括吸光度和反射率。

9、進一步地，所述煤炭品質(zhì)檢測模型包括依次相連的卷積模塊、殘差模塊、池化模塊和全連接模塊，所述卷積模塊包括多個堆疊的卷積層，用于提取不同層次的特征。

10、進一步地，所述煤炭品質(zhì)檢測模型通過增量學習進行訓練。

11、進一步地，根據(jù)所述煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果判斷運輸車輛上的煤炭是否存在易燃風險的具體過程如下：

12、將當前的煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果與設定閾值進行對比，判斷是否存在易燃風險，若否，則將當前的煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果與相鄰檢測時段的煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果進行對比，進一步判斷是否存在易燃風險。

13、進一步地，所述車輛運行約束包括節(jié)點約束、禁行約束、流量約束、倉庫約束、車輛容量約束和載重約束，其中，所述節(jié)點約束用于限制在物流路徑的每個需求節(jié)點有且僅有一輛運輸車輛經(jīng)過，所述禁行約束用于限制禁行車型，所述流量約束用于限制每個需求節(jié)點的車流量平衡，所述倉庫約束用于限制是否需要前往倉庫取貨，所述車輛容量約束用于限制任一運輸車輛所載的煤炭不超過其容積，所述載重約束用于限制任一運輸車輛所載的煤炭不超過其載重。

14、進一步地，所述時間窗約束用于限制運輸車輛到達物流路徑中各需求節(jié)點的時間。

15、本發(fā)明還提供一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、品質(zhì)檢測模塊和物流路徑規(guī)劃模塊；

16、所述數(shù)據(jù)采集模塊用于實時采集運輸車輛上煤炭的品質(zhì)數(shù)據(jù)并進行預處理，所述品質(zhì)數(shù)據(jù)包括煤炭的物理化學屬性數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)，所述物理化學屬性數(shù)據(jù)包括煤炭的水分、灰分和含硫量；

17、所述品質(zhì)檢測模塊包含煤炭品質(zhì)檢測模型，用于根據(jù)預處理后的品質(zhì)數(shù)據(jù)輸出煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果；

18、所述物流路徑規(guī)劃模塊用于根據(jù)所述煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果判斷運輸車輛上的煤炭是否存在易燃風險，若是，則采用列生成算法求解配送優(yōu)化模型，根據(jù)求解結(jié)果調(diào)整運輸車輛的行進路徑，所述配送優(yōu)化模型以最小化總噸公里價格為目標，以車輛運行約束和時間窗約束為約束條件。

19、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：

20、1、本發(fā)明設計了一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，首先，實時采集運輸車輛上煤炭的品質(zhì)數(shù)據(jù)，進行預處理后輸入訓練好的煤炭品質(zhì)檢測模型，可以實時獲得準確的煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果，品質(zhì)數(shù)據(jù)包括煤炭的物理化學屬性數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)，可以全面反映煤炭的實際品質(zhì)，物理化學屬性數(shù)據(jù)包括煤炭的水分、灰分和含硫量，均為對煤炭品質(zhì)具有重要影響的因素；然后，根據(jù)煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果判斷運輸車輛上的煤炭是否存在易燃風險，若是，則采用列生成算法求解配送優(yōu)化模型，根據(jù)求解結(jié)果調(diào)整運輸車輛的行進路徑，配送優(yōu)化模型以最小化總噸公里價格為目標，以車輛運行約束和時間窗約束為約束條件，通過上述方法，可以根據(jù)煤炭品質(zhì)的變化實時判斷是否需要調(diào)整物流路徑，進而可以規(guī)劃更加合理、高效的運輸路線，降低煤炭在配送中的損耗，提高運輸?shù)陌踩浴?/p>

21、2、本發(fā)明中，煤炭品質(zhì)檢測模型通過增量學習進行訓練，模型可以將輸出的煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果及其對應的輸入數(shù)據(jù)作為新的訓練樣本，通過持續(xù)優(yōu)化提高模型的準確性和適應性。

22、3、本發(fā)明中，將當前的煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果與設定閾值進行對比，判斷是否存在易燃風險，若否，則將當前的煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果與相鄰檢測時段的煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果進行對比，進一步判斷是否存在易燃風險，第二次對比可以在煤炭品質(zhì)發(fā)生急劇波動的情況下提前采取預防措施，進一步保障運輸?shù)陌踩浴?/p>

技術(shù)特征：

1.一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，其特征在于，通過定時和/或警報觸發(fā)方式實時采集運輸車輛上煤炭的品質(zhì)數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，其特征在于，所述預處理包括去噪和平滑處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，其特征在于，所述預處理包括提取所述光譜數(shù)據(jù)中的特征波長，計算光譜特征值，包括吸光度和反射率。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，其特征在于，所述煤炭品質(zhì)檢測模型包括依次相連的卷積模塊、殘差模塊、池化模塊和全連接模塊，所述卷積模塊包括多個堆疊的卷積層，用于提取不同層次的特征。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，其特征在于，所述煤炭品質(zhì)檢測模型通過增量學習進行訓練。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，其特征在于，根據(jù)所述煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果判斷運輸車輛上的煤炭是否存在易燃風險的具體過程如下：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，其特征在于，所述車輛運行約束包括節(jié)點約束、禁行約束、流量約束、倉庫約束、車輛容量約束和載重約束，其中，所述節(jié)點約束用于限制在物流路徑的每個需求節(jié)點有且僅有一輛運輸車輛經(jīng)過，所述禁行約束用于限制禁行車型，所述流量約束用于限制每個需求節(jié)點的車流量平衡，所述倉庫約束用于限制是否需要前往倉庫取貨，所述車輛容量約束用于限制任一運輸車輛所載的煤炭不超過其容積，所述載重約束用于限制任一運輸車輛所載的煤炭不超過其載重。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法，其特征在于，所述時間窗約束用于限制運輸車輛到達物流路徑中各需求節(jié)點的時間。

10.一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括數(shù)據(jù)采集模塊、品質(zhì)檢測模塊和物流路徑規(guī)劃模塊；

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于煤炭品質(zhì)檢測的物流路徑智能優(yōu)化方法和系統(tǒng)，包括以下步驟：實時采集運輸車輛上煤炭的品質(zhì)數(shù)據(jù)，進行預處理后輸入訓練好的煤炭品質(zhì)檢測模型，獲得煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果，所述品質(zhì)數(shù)據(jù)包括煤炭的物理化學屬性數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)，所述物理化學屬性數(shù)據(jù)包括煤炭的水分、灰分和含硫量；根據(jù)所述煤炭品質(zhì)檢測結(jié)果判斷運輸車輛上的煤炭是否存在易燃風險，若是，則采用列生成算法求解配送優(yōu)化模型，根據(jù)求解結(jié)果調(diào)整運輸車輛的行進路徑，所述配送優(yōu)化模型以最小化總噸公里價格為目標，以車輛運行約束和時間窗約束為約束條件。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明可以根據(jù)煤炭品質(zhì)的變化調(diào)整物流路徑，避免煤炭品質(zhì)在運輸過程中下降。

技術(shù)研發(fā)人員：蘇永格,黃云飛,陳謙
受保護的技術(shù)使用者：上海華能電子商務有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19