ALOHA在突发性大气污染事故中的应用

以天津市某化工厂液氨罐泄漏为背景,在氨泄漏后果分析的基础上,用ALOHA(有害大气区域定位)模拟软件对事故影响范围进行模拟,得到可能事故场景下的氨气扩散区域、闪火可燃区域和蒸气云爆炸超压影响区域,以及射火和BLEVE火球热辐射影响。结果表明,液氨爆炸和火灾事故中BLEVE事故造成的危害范围最大,其次是蒸气云、闪火,最后是射火。液氨泄漏扩散事故影响范围可达几千米,应针对不同伤害区域采取不同方式和不同程度的救援措施。

WebGIS和SLAB模型的突发性大气污染事故模拟和应用

事故性污染源扩散模型和基于GIS模拟结果表达技术是突发性大气污染事故应急系统的重要组成部分。应用SLAB模型框架,采用ArcGIS Server提供的GIS服务,运用Silverlight RIA(rich internet applications)技术,WebService技术,以及C#与Fortran混合编程技术,实现了SLAB模型在Silverlight客户端下对突发污染事故的模拟预测以及地图表达。以CH4为示例,给出了不同释放源情况下CH4浓度随时间变化的情况,以及不同浓度所覆盖的区域和面积,并将事故造成伤亡的区域范围在地图上进行可视化输出。该技术及所开发的软件可为环境与安全应急部门提供了决策工具。

基于Excel VBA的突发性大气污染物扩散模拟研究

关于大气污染物泄露扩散的模型有很多,目前常用的是《建设项目环境风险评价技术导则》中推荐的高斯模型。为了解决高斯多烟团模式快速计算的问题,在对该模式深入研究的基础上,提出了利用Excel强大的数据处理功能对突发性大气污染物泄露扩散进行模拟。以某肉食加工厂为研究载体,氨气作为虚拟突发环境事故模拟对象,预测一定条件下氨气泄漏所达到最大落地浓度、下风向最大落地浓度距离及短时间容许接触浓度限值的范围,并预测了风速对氨气扩散的影响。为其周边环境以及居民安全撤离提供科学依据,对突发性污染气体泄漏事件的应急方案的制定与实施具有一定的现实指导意义。

突发性大气污染事故应急监测系统设计与实现

我国大气环境随着工业发展也出现了较为严重的污染现象,因此注重对突发性大气污染事故的应急监测系统的设计和升级有极为重要的意义。本文主要分析了突发性大气污染事故的应急监测系统设计需求以及其技术实现的关键,保证其应用的可靠性、实时性和稳定性,有助于对突发性大气污染事故进行监测并采取有效措施。

危险化学品大气污染事故模拟

近年来国内突发性危险化学品大气污染事故频繁发生,为及时做出风险评估及救援决策,需要在事故初发阶段快速模拟确定其危害程度和范围。以东部沿海地区某一假想化工厂突发性泄漏事故为例,对其可能的危害范围进行模拟,采用WRF-CALMET模式模拟事故区域的高分辨率气象场,耦合随机模式模拟污染物的扩散过程。结果表明,WRF能精确地模拟1 km分辨率的近地面气象场的演变趋势。将该结果用于CALMET模式获得了高分辨率风场数据,再输入随机模式中进行扩散模拟,结果显示该模式能合理地模拟出污染物的危害范围及地面最高浓度。

突发性大气污染事故健康风险评价研究进展

近年来,国内外突发性大气污染事故频发,造成了巨大的经济损失、环境污染和人群伤亡。对此,世界各国均相继开展了相关研究工作。本文对突发性大气污染事故健康风险评价过程中,进行危害鉴定、暴露评价、剂量-反应关系评价和危险度特征分析时所使用的方法及研究进展加以综述。

突发性大气污染事故移动应急系统关键技术研究

针对突发性大气污染移动应急系统中存在数据组织和管理困难、应急模拟结果传输和可视化效率低,以及人员撤离指挥不及时等问题展开研究,设计大气污染移动应急系统的数据管理方式.分析移动应急数据的可视化流程,提出利用JSON解决空间数据的传输与移动端的可视化等问题.设计基于位置驱动的人员撤离路径规划策略,提出利用缓存技术、位置驱动、消息推送技术等方法增强移动终端和数据中心的交互能力,提高应急人员指挥撤离和救援调度等问题.最后,设计并实现基于Android平台的突发性大气污染移动应急系统,并进行测试,验证突发性大气污染移动应急关键技术解决方案.

典型耦合优化算法在源项反演中的对比研究

突发大气污染事故中,污染源的快速、准确确定是应急处置的基础.为研究有效的源项评估方法,本文基于美国草原外场SO2释放实验,利用GA-PSO、GA-NM、PSO-NM 3种耦合算法,分别与高斯点源烟羽扩散模型结合,对源强和位置等污染源参数进行反演与对比,并从算法结构与大气扩散条件方面进行反演效果差异分析.结果表明,从源强反演角度看,PSO-NM反演结果的准确性最高、稳定性最强,平均误差(11.3%)与平均标准偏差(0.7g/s)明显低于GA-NM(16.4%、13.3g/s)与GA-PSO(29.0%、26.6g/s).从位置反演角度看,PSO-NM的反演结果最为稳定,反演的平均标准偏差(0.29m)明显低于GA-NM(3.20m)与GA-PSO(3.03m)算法;在不稳定和中性扩散条件下,PSO-NM算法的位置反演准确性最高,误差为4.97m;但在稳定扩散条件下,GA-NM的位置反演误差(7.69m)最小.从反演效率角度看,PSO-NM与GA-NM反演时间最短,更适用于污染源的快速确定.

多情景源排放参数反演下典型优化算法性能对比

确定排放源参数是合理处置突发大气污染事故的重要前提.不同事故(如泄漏、火灾)反演的参数(源强、位置等)存在差异,研究对比不同优化算法的估算性能对于实际事故中快速、准确估算源参数具有重要意义.基于草原SO2释放实验数据,开展了不同未知参数情景下典型最优化算法(遗传算法,GA;粒子群算法,PSO;粒子群-单纯形耦合算法,PSO-NM)在源参数反演中的对比研究,从反演结果的准确性、稳定性与反演时间效率等方面进行了评估.研究发现,优化算法在不同源排放参数数量下的反演性能存在明显差异.单参数源强反演情形下,GA、PSO-NM算法准确性相近(相对偏差,24.0%),均优于PSO算法(37.6%),三者均有较好的反演稳定性(变异系数<0.004);多参数反演(源强Q与位置x、y、z)情形下,PSO-NM算法反演准确性最好,GA最差,但稳定性表现与之相反;反演参数数量的增加明显影响算法反演稳定性,四维参数反演情形下PSO、GA、PSO-NM算法的源强反演变异系数比单参数反演分别高出0.50、0.12、0.29.PSO算法计算效率最高,同时,PSO-NM算法在稳定大气条件下计算时间明显增加.

典型优化目标函数下源参数反演性能对比研究

基于外场实验数据,从反演高估率、准确性、稳定性角度系统评估了8种典型目标函数在不同未知源参数反演情形下的反演性能差异.研究发现,不同目标函数反演性能差异显著.仅反演单参数源强时(Q),对数变换目标函数高估率最大(79.4%),偏差平方和目标函数准确性最高(P_(ARD<50%)=82.3%,ARD=(35.3±9.1)%),目标函数稳定性无明显差异(CV<0.01).三参数反演(Q,x,y)时,标准化均方根误差目标函数源强高估率最大(98.5%),对数变换目标函数准确性、稳定性最高(P_(ARD<50%)=91.1%,ARD=(48.4±9.8)%;CV=0.01);位置方面,偏差平方和目标函数准确性最高(AD=(36.12±11.39)m),对数变换目标函数稳定性最强(CV=0.0018).四参数反演(Q,x,y,z)时,标准化均方根误差目标函数源强高估率最大(98.5%),对数变换目标函数准确性、稳定性最优(P_(ARD<50%)=61.7%,ARD=(55.2±16.5)%;CV=0.03);位置方面,相关系数总体表现最优(AD=(34.37±10.72)m;CV=0.011).整体上,随反演参数变化,对数变换目标函数源强反演性能最稳定.