石油炼化装置易发生危险气体泄漏事故,对安全生产造成了巨大的负面影响;探测器的优化布置对保障人员安全和减少事故损失起到重要的作用,但当前我国对危险气体泄漏检测优化的研究尚为薄弱,出台的相关标准仅规定了气体探测器布置的总体要求,而未能结合不同厂区和工况下的具体情况进行具有针对性的研究。本文结合中央高校基本科研业务经费专项资金资助项目(13CX02079A)“化工装置气体检测报警仪布置优化方法研究”以及山东省自然科学基金项目(2016ZRE28163)“多元随机变量下炼油装置气体泄漏检测优化问题研究”,系统开展气体探测器布置优化模型及算法研究,为提高炼化装置安全生产保障能力和风险管理水平提供理论支撑和技术保障。具体研究内容如下:1、硫化氢潜在泄漏源辨识及危险性评估根据柴油加氢装置工艺流程及危险因素对硫化氢潜在泄漏源进行辨识,确定其具体位置,利用灰色系统理论中的灰色关联分析法,以硫化氢泄漏事故发生的可能性、暴露在危险环境中的频率和事故后果的严重程度为因素作为潜在泄漏源的主要辨识指标,计算各潜在泄漏源与最优辨识指标的关联度,从而为各潜在泄漏源的危险性进行排序,为后续的气体探测器布置优化奠定基础。2、基于K-means聚类算法的泄漏场景缩减以风场集和泄漏源集为元素,构建柴油加氢装置硫化氢气体泄漏场景集。采用K-means聚类算法将组成泄漏场景各因素的差异进行聚类,选出聚类后每个类中的代表性场景,将这些代表性场景形成新的泄漏场景集,以有限的离散场景来有效定量表征全部场景,从而达到对泄漏场景缩减,提高泄漏场景的描述效率的目的,为提高气体探测器布置优化的计算效率提供有力依据,并对泄漏场景缩减方法的有效性进行验证。3、构建考虑可靠性及鲁棒性的气体探测器布置优化数学模型以时效性和鲁棒性为评价指标,以考虑泄漏场景概率和探测器失效概率的累积检测时间期望值反映时效性,以由于首选探测器失效,增加的检测时间符合可接受标准的数量值反映鲁棒性,用两个目标函数组成的二元组刻画布置优化决策的目标向量,建立失效情景下气体探测器多目标布置优化数学模型。4、提出NSGA-II(Non-nominated sorting genetic algorithm-II)算法和基于模拟退火的多目标粒子群算法利用NSGA-II算法和基于模拟退火的多目标粒子群算法对提出的布置优化数学模型进行求解,得到气体探测器布置优化方案,采用理想点逼近法(TOPSIS)对方案进行排序,从所有方案中优选出若干个方案,根据决策者的不同需求从优选出来的方案中确定最终的布置方案,对数学模型中的鲁棒性标准进行敏感性分析,最终对两种算法的性能进行对比。