基于遗传-模拟退火算法修正高斯烟羽模型参数

高斯烟羽模型由于受到地形地貌与气象条件等因素的影响,难以准确反映大气的实际扩散过程。为解决上述问题,首先在经验参数作为先验值的基础上,通过遗传算法对实际观测数据进行参数反演修正,根据观测结果调整模型参数,提高模型的准确性;然后,为进一步优化参数修正结果,引入模拟退火算法,通过随机搜索和逐步降温的策略来跳出遗传算法可能陷入的局部最优解,进一步改善模型的性能。为了评估修正效果,建立一个基于权重的模型值与观测值之间差异的适应度函数,通过比较修正前后的误差率来判断参数修正对高斯烟羽模型的影响程度。仿真实验的结果表明,所提出的遗传-模拟退火算法模型能够有效地修正高斯烟羽模型中的扩散参数,修正后的模型在预测污染物浓度方面的误差率下降了89.40%。所提模型可为环境保护和污染防治提供重要的理论支撑和决策依据,具有较大的应用潜力。

基于高斯烟羽模型和ISSA算法的油气站场泄漏检测研究

为提高油气站场泄漏检测的预测精度,降低事后处理带来的经济损失和环境污染,将高斯烟羽模型作为前向气体扩散模型,通过Circle混沌映射初始化麻雀种群,将蝴蝶算法加入麻雀发现者搜索策略中,随后利用算法实现质量浓度误差最小化的迭代计算,并从迭代次数、种群规模、网格尺寸和噪声强度等方面衡量其对反演结果的影响。结果表明,算法在时间算法复杂度上与SSA算法一致,优化后算法的全局搜索能力和局部开发能力增强;通过将地理坐标系转化为标准风向坐标系,简化了计算过程;在最大迭代次数100、种群规模100、网格尺寸0.5 m×0.5 m×0.5 m的设置下,当站场内存在2个监测点受噪声影响时,3个方向上泄漏位置的最大误差分别为1.37%、1.02%、9.70%,泄漏速率的最大相对误差为0.22%,符合现场定位检测的需求。研究结果可为油气站场完整性管理水平的提升提供实际参考。

高斯烟羽模型支持下的城市燃气管网应急系统设计与实现

由于燃气自身易爆炸、易扩散等特性,以及燃气设施设备的损坏老化问题,导致燃气泄漏事故时有发生。本文以高斯烟羽扩散模型为理论基础,研究与设计了城市燃气管网应急系统,实现了燃气设施设备管理、燃气泄漏应急、辅助救援决策等功能,为突发燃气泄漏事件的应急指挥、泄漏影响范围分析提供了数据基础。

基于高斯烟羽模型的山区含硫天然气泄漏扩散研究

为了预测含硫天然气泄漏后危险气体的扩散浓度和地形对气体扩散的影响,以高斯烟羽模型为基础,结合当地的实际环境,开展了含硫天然气在不同地形条件下连续泄漏的模型分析,并利用MATLAB对该气体的扩散进行计算,得出了相应的下风向气体的扩散浓度及其危害距离。结果表明:不同的地形条件下,含硫天然气扩散的距离和浓度不同。在下降地形中,气体浓度不会太高,但是泄漏范围较大;在上升地形中,泄漏气体易于在山体前聚集,少数气体绕山泄漏,但浓度急剧降低;在先下降后上升地形中,泄漏气体易于在下降地形和山体链接处聚集。

基于高斯烟羽模型的铁路易燃气体泄漏扩散分析

以丙烷的运输为例,采用了高斯烟羽模型,分析了危险货物发生泄漏事故后的扩散过程,获得了丙烷在不同大气稳定类别条件下的致死区域和致伤区域半径情况;建立了多泄漏源危险货物扩散模型,分析了危险货物车辆布置方式对多泄漏源危险货物扩散的影响,结果表明应优先采用集中布置的方式,车辆数对扩散浓度有影响,扩散浓度的增加率高于车辆数的增加率.

基于贝叶斯MCMC方法的高斯烟羽模型不确定性分析

适当的大气扩散模型对于核电厂假想事故的后果评价是必要的,对其进行参数不确定性分析对于提高模型预测的可信度具有重要的意义。相比于传统的不确定性分析方法,贝叶斯方法充分考虑了已有的观测数据,马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)可以方便地将贝叶斯方法和高斯烟羽模型相结合。首先使用一次改变一个变量值的方法分析模型对几个重要参数的敏感性,然后选择敏感性最大的两个参数使用贝叶斯MCMC方法进行了不确定性分析。通过分析MCMC样本序列,得到了观测值的最优拟合及模拟结果的置信区间。贝叶斯方法能获得更可靠的置信区间,从而为事故后应急响应提供更好的参考数据。

基于高斯烟羽模型工业区空气质量的评估

针对工业区空气质量的评估,综合考虑废气传播过程中的地面反射及气体抬升作用,建立修正的高斯烟羽模型及单污染源空气污染扩散模型,运用了高斯公式的物理意义简化公式,得出了废气浓度关于时间的函数表达式,及指定地点的AQI值和空气质量等级,验证了工业区空气污染治理的必要性。

大气污染扩散的高斯烟羽模型及其GIS集成研究

以VB6结合SuperMap Objects 5.2为开发平台,实现高斯烟羽模型与GIS的集成,可视化地表达大气污染物的扩散过程,并通过实例讨论了GIS与烟羽模型集成的方法、技术流程及其他相关问题。

基于改进高斯烟羽模型的二氧化氮泄漏模拟分析

针对因缺乏实际环境因素的考虑而对二氧化氮气体扩散预测不准确的问题,提出可引入降雨量与地形来对气体扩散进行一定的研究分析。以原有高斯烟羽模型为基础,引入雨强以及粗糙度分别代表降雨量与地形来进行改进并进行数值模拟分析。通过对比分析,首先模拟了在同一高度下不同雨强以及不同粗糙度单独对气体扩散的影响;然后再从分别通过对下风向、横风向与气体浓度之间的关系对比;最后,将粗糙度与雨强同时作用并将结果与原模型进行对比分析。根据实验结果发现:降雨量和地势影响了在一定高度上气体扩散浓度值以及扩散范围,对比起传统的高斯烟羽模型,此模拟结果更符合实际。

基于高斯烟羽模型对空气中的PM_(2.5)进行研究

根据实际情况,研究空气中PM_(2.5)浓度持续增加情况。首先,建立空气中PM_(2.5)的高斯烟羽模型;其次,根据广东省全年气候实际情况,确定模型中的扩散系数σ_y与σ_z;最后,通过MATLAB软件,数值模拟已得出的高斯烟羽模型。

利用高斯烟羽模型设计尾气放空烟囱的探讨

简介高斯烟羽模型及模型假设、计算公式等。借助MATLAB软件编制计算程序,利用MATLAB软件对某化工厂尾气放空烟囱进行设计计算。根据计算结果,在给定的尾气放空烟囱排放源条件下,烟囱高度可满足相关规范规定的浓度限值,并用不同大气稳定度对计算结果进行校核。另外,为便于决策,还计算出不同烟囱高度下最大的CO_2落地浓度,以及给定高度下放空烟囱下游CO_2扩散浓度分布图。

基于高斯烟羽模型的铁路气体类危险货物泄漏扩散研究

铁路运输的危险货物中,气体类危险货物占有较大的比重。故文章针对易燃气体在铁路运输过程中的泄漏事故,以丙烷气体为例,运用高斯烟羽模型,通过matlab模拟出在不同大气状况下,单个泄漏源和多个泄漏源的气体平面扩散范围和扩散高度,分析了大气稳定度对于气体在扩散半径、扩散高度以及浓度方面的影响。最后得出结论,随着大气状况从极不稳定到稳定,易燃气体的扩散半径逐渐扩大,扩散高度逐渐降低,因此,大气状况越稳定越有利于易燃气体在平面内的扩散,并且大气状况越稳定,沿水平方向的气体浓度下降越快。

基于建筑物影响下的高斯烟羽模型的研究

对恒定风场下的高斯烟羽模型进行了修正,使之适用于建筑物周围的风场影响下的污染物扩散。同时,结合CFD和深度学习技术,研究出了一套适用于唐山市建筑物影响下的风场预测模型。将风场预测模型作用于修正的高斯烟羽模型,形成了建筑物周围的污染物扩散模型。使用预测模型数据与CFD仿真数据进行对比实验,结果表明该模型在风速为9 m/s以下的情况下能保持误差率在10%以下,具有实时响应、仿真速度快的特点。

基于高斯烟羽模型的液化气体泄露扩散模拟分析与研究——以含硫天然气为例

液化气体泄漏之后,容易引发中毒、火灾、爆炸等事故,不但会污染环境,而且会造成巨大的人员伤亡和财产损失。因此,本文以含硫天然气为例,使用Gaussi an烟羽模型对液化气体泄漏扩散进行了数值模拟。结果表明:Gaussi an烟羽模型可以有效模拟含硫天然气泄漏之后的扩散情况,并且可以快速划分气体泄漏扩散的影响区域,进而给事故应急救援工作提供科学的指导,从而最大限度地减少人员伤亡和财产损失。

基于高斯烟羽模型的一甲胺泄漏分析

利用高斯烟羽模型对一甲胺气体泄漏进行模拟计算,结合当地实际环境条件,通过数学建模对一甲胺泄漏后周围环境的影响程度进行量化分析,得出在假定气象环境条件下一甲胺混合气体爆炸危害范围。

基于高斯烟羽模型的PM_(2.5)火灾扩散和预测研究

聚焦突发事件的污染物排放数据,融合气象信息,探索突发性大气污染对周围沿海环境质量预测的影响。在已有研究成果的基础上,提出了一种基于特征处理的环境污染影响预测的方法,针对由单特征显著主导的突发性大气污染事件,采用高斯烟羽模型进行单特征扩散预测,以火灾为例计算出烟尘(PM_(2.5))的扩散结果,通过蚁群神经网络完成对沿海区域的污染影响预测,利用具体的监测数据对模型进行了验证。

GIS环境下基于高斯烟羽模型的大气点源污染扩散模拟研究

高斯烟羽模型是模拟大气点源污染扩散的重要方法。然而,该模型主要解释了污染物在大气中扩散的机理,难以揭示空气污染扩散的直观过程与结果。为了能够更直观地观察大气污染扩散过程与结果,有必要将GIS技术与环境模型相结合应用于大气污染扩散模拟中。这样不仅发挥了GIS的强大空间可视化管理和分析功能,也能为环境模型的模拟、预测和分析提供高效的决策支持平台。为此,本研究基于空间插值分析方法和高斯烟羽模型,利用ArcEngine组件开发大气污染扩散模拟系统。试验表明,结合GIS能够较好地完成基于高斯烟羽模型的大气污染扩散模拟,并且完成模拟结果的可视化分析,为相关环境管理部门提供了一套界面友好且操作简单的大气污染扩散的空间决策支持模拟平台。

基于高斯烟羽模型的PM2.5污染源扩散规律模拟分析

大范围频现的雾霾问题引起了政府部门和社会公众的高度关注。运用高斯烟羽模型构建PM2.5污染物的扩散模型,选取受PM2.5影响较为严重的西安地区作为分析案例,研究分析PM2.5的扩散规律及其扩散的污染区域范围。首先,介绍高斯烟羽模型的使用条件与各参数设置,分析影响PM2.5扩散的相关因素:风速、大气温度度、逆温、泄漏源参数、粗糙度等级等;然后,结合西安春节当天的监测点PM2.5浓度,在Matlab7.0软件平台下模拟仿真出其扩散的污染区域。研究结论对政府环境规制的设计实施以及有效控制和降低环境污染的应急预案具有一定的现实指导意义。

高斯烟羽模型扩散面积的算法研究

高斯烟羽模型在研究非重气云扩散方面应用越来越广泛,但是计算高斯烟羽模型扩散面积却没有特别精确有效的方法。因此对高斯烟羽模型计算扩散面积提出一种合理、科学的算法显得十分必要。本文提出了一种计算高斯烟羽模型扩散面积的算法,并介绍了该算法的理论基础和思路实现。应用该算法于工程实例中,并对结果进行验证,表明该算法方便、精确、便于应用,是计算高斯烟羽模型扩散面积的一种行之有效的算法。

基于平板-高斯烟羽模型的海上重气泄漏事故研究

设计海上重气平板-高斯烟羽扩散模型,其中平板模型用在重气沉降阶段,高斯烟羽模型用在重气湍流扩散阶段,并设计虚拟源将两者结合.同时,对海洋环境下的模型参数进行优化,包括风速、泄漏源有效高度以及扩散参数等,将调整后的参数输入模型,对事故区域重气浓度定量可视化.结果表明,事故点处,重气以8m/s的风速向东北方向扩散;在下风向98m处等浓度曲线以内为爆炸限度;在转折点31m处,两模型衔接基本吻合.经专家实地检测,以(100m,0.0025 kg/m^3)为校正点,校正后的模型仿真与当时扩散浓度点基本吻合.因此,该模型可对重气泄漏扩散浓度区域可视化,并为之后应急救援等提供技术支撑.