Derivation the Schemes of Lateral and Vertical Dispersion Parameters: Application in Gaussian Plume Model

The main objective of this paper is to estimate the plume dispersion parameters in lateral direction (σy) and vertical direction (σz) by using power law wind speed and the scheme of eddy diffusivity in unstable condition. Comparison among our model and algebraic [1] and integral [2] formulations were held. We find that our model and two other models are in agreement with observed data.

基于遗传-模式搜索算法的微尺度管控区域大气污染物PM2.5溯源

针对微尺度管控区域可能发生的大气污染提出有效的靶向诊断方法-结合高斯烟羽模型和遗传-模式搜索算法的大气污染物分布式溯源方法.将污染源反算模型得到的污染物理论质量浓度与传感器网络观测值的数据对应关系作为目标函数,使用模式搜索算法嵌入遗传算法加快反算模型的搜索过程,反算得到污染源强度和位置.依托杭州市亚运板球场馆大气感知器网络进行实验验证,监测2021年10月PM2.5质量浓度、气象数据,对所提出的混合式大气污染溯源方法进行实验验证.实验结果表明:改进遗传-模式搜索算法对于多维变量的搜索效果较好,能快速精准地反算污染源的位置和强度,可以为微尺度管控区域突发性气体污染防治提供应急决策参考.

海岛碳排放核算与时空特征——以东山岛为例

把握地区碳信息发展动态是开展区域碳平衡规划的科学基础。以统计年鉴数据为基础,对东山岛2012—2021年整体及各产业的直接碳排放量进行核算,同时,将产业与土地利用结合,分析其空间表现形态,运用核密度分析和克里金法分析碳排放源的空间影响,采用高斯烟羽模型对工业点源的碳排放扩散进行空间模拟,通过渔网和人口修正的方法分析海岛碳排放的空间分异,以此探讨海岛碳排放的空间分布和空间影响特征。结果显示,工业是东山岛的首要碳排放源,2021年工业碳排放量的大幅下降表明能源种类的转换对于工业碳减排具有重要作用;渔业碳排放量总体占比25%左右,是海岛地区不容忽视的碳排放源之一。在空间分布方面,东山岛综合碳排放的空间分布呈“点状聚集,面状扩散”的基本特征,工业碳排放对周围地区的影响最大,往往形成以工业碳排放源点为中心的碳排放热点核心区,其次碳排放量较高的地区为人口聚集区,丘陵区的碳排放量最低,不同土地利用类型之间形成碳排放的交叉过渡区。最后,本文从碳排放空间影响的视角出发,根据不同形态的碳排放源提出“包围”、“伴随”和“介入”的碳汇空间规划策略,这对区域的低碳规划具有一定参考意义。

基于PSO-SA算法的源项反演方法研究

针对大气污染事故突发时,事故发生点无法确定或人员不能接近的情况,研究了基于环境监测数据源项反演以获取事故源项数据的技术,设计实现了一种基于粒子群-模拟退火源项反演方法。采用自适应方法调整惯性权重系数,与高斯烟羽扩散模型结合,对事故源项数据进行反演。实验结果显示:在所选监测点监测数据的反演实验中,基于粒子群-模拟退火算法(PSO-SA)结合了两种算法的优势,能够获得与期望值较为符合的反演结果。进一步分析了监测点数据误差及监测点数量对反演结果的影响,并将文中方法与粒子群算法(PSO)进行对比,同等条件下,较粒子群算法精度提高了8%,能够快速实现对大气污染源强和位置的准确估计。

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。

基于信赖域策略寻优的后退虚源法面源氡扩散模型

在使用面源高斯扩散模型模拟铀尾矿库核素氡扩散浓度时,面源积分模型计算复杂,后退虚源模型模拟结果不准确且不具备保守性。针对上述问题,提出了基于信赖域算法的函数与参数寻优方法。通过构建近似后退虚源模型的非线性函数集,将面源积分模型与函数库中每个函数模拟值之间的误差作为目标函数,在信赖域策略下调用函数库并迭代寻优,输出函数库中最优函数与其最优参数值。通过浓度分布对比与拟合测验得出:优化函数在近源处的模拟值略大于面源积分模型,表明优化函数具备一定的保守性;模拟值与面源积分模型的拟合决定系数在近源处高于0.91,大部分区域高于0.98,说明其模拟结果可靠;同时,优化函数保留了后退虚源模型计算简便的特点。此外,根据误差的影响因素分析,优化函数对于面源面积和大气稳定度不变时,能适应其他参数的变化,大大简化了实际氡浓度评估时的计算过程。

站场天然气放空扩散模拟程序设计

基于高斯烟羽模型的天然气扩散模拟可以使用C#开发来实现,并通过编写相应的算法代码,实现对天然气扩散过程的可视化和分析。根据程序运行结果,天然气达到燃烧或爆炸浓度的扩散范围与源强呈正相关,与风速呈负相关,符合实际情况,可以为站场预估放空风险提供有力支持,减少可能发生的火灾或爆炸事故。

电碳材料燃烧排放对大气颗粒物浓度的影响研究

电碳材料燃烧排放产生的颗粒物在大气中传输和扩散受到风场和大气条件的影响,其中包括风速、温度和湿度的变化和不确定性,预测电碳材料燃烧排放的分布变得困难。因此,研究电碳材料燃烧排放对大气颗粒物浓度的影响。使用大气监测仪器收集数据,并建立高斯烟羽模型,模拟电碳材料燃烧排放颗粒物在大气中的沉积与扩散情况。将辽宁省某火电厂作为监测区域,采用线性回归分析方法分析并验证了电碳燃烧排放颗粒物浓度与气象因子之间的关系。通过不同方法对比说明:所提方法分析出的电碳材料燃烧排放对大气颗粒物浓度的影响更符合实际情况。

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。

变异哈里斯鹰优化算法在气体泄漏溯源中的应用

针对气体泄漏事故的溯源问题,研究了提高精度和速度的新方法。首先,搭建气体泄漏应用算例,以传感器浓度监测数据和高斯烟羽模型计算数据的方差作为目标函数,将溯源问题转化为优化问题;其次,基于哈里斯鹰优化(HHO)算法和传统优化算法提出变异HHO(MHHO)算法,旨在更快速准确地解决该优化问题;最后,进行不同信噪比(SNR)条件下的试验与比较。研究结果表明:MHHO算法单次运行时长在0.51~0.53 s之间,所有参数的平均反算误差SNR为20时约为8.64%,SNR为50时约为6.41%,SNR为100时约为0.89%,在精度和速度方面相比其他算法具有明显的优势。因此,MHHO算法能更快速准确地反算泄漏源的三维坐标和强度。

基于Gauss羽流模型低阶预估旋流燃烧室中守恒标量的空间分布

混合分数是表征燃料-空气混合的守恒标量,是湍流燃烧建模的关键参考标量.其空间分布通常通过三维数值模拟获得,然而对于几何形状复杂的燃烧器,三维数值模拟耗时长、成本高,导致燃烧器迭代设计过程效率低.该研究发展了基于Gauss羽流(Gaussian plume)模型的低阶模型来计算旋流燃烧室中的混合分数场,以加速燃料-空气混合策略的评估和参数化设计过程.相比传统的构型,新推导的Gauss羽流模型包含了径向对流的影响和针对旋流来流的修正.进一步发展了镜像反射模型来模拟壁面-羽流的相互作用,并引入相关修正来确保质量守恒.将新推导的Gauss羽流模型应用于甲烷旋流燃烧室混合分数场的低阶预测.基于数值收敛的三维数值模拟生成的数据库,首先采用最小二乘法对模型参数进行优化,然后在宽范围条件下验证了模型的预测精度.该研究不仅为旋流燃烧器内混合分数的快速预测提供了一种新方法,而且为Gauss羽流模型的进一步发展和应用提供了实例.

基于改进SEIR模型的COVID-19疫情度量分析

针对原有SEIR模型只能仿真群体转化的问题,提出一种可以增加仿真传染强度变化的改进SEIR模型,并使用该模型对第一波疫情大潮中中国、韩国、意大利等国家进行了疫情特征描述和防疫效果度量分析。考虑各国国情不同,在中位数模型中引入弹性变量求解平均潜伏期,设置不同的SEIR状态转换比例系数求解基本传染数,并使用高斯烟羽模型对传染强度变化过程进行可视化处理。疫情数据非常繁杂,难以清晰明了地分析数据之间的关系和度量各国防疫效果。根据控制传染源,切断传播途径,保护易感人群三个指标,使用相应的回溯参数对各国疫情趋势进行演绎,并将演绎结果与实际进行比较得出直观的度量结论。仿真结果认为中国、韩国的防疫效果最好。

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。

樽海鞘群行为启发的多机器人自主羽流寻源方法

针对室内复杂的气流模式和湍流污染物扩散,提出一种基于改进樽海鞘群算法的多机器人室内自主羽流寻源方法。该方法受到樽海鞘行为模式的启发,根据机器人不同的羽流检测浓度设置弱感知机器人在食物源位置局部高斯变异,提高搜索行为的多样性,以降低领导者机器人的搜索盲区;同时为追随者机器人位置更新引入随机扰动策略,增强寻源机器人在室内动态羽流环境中的适应性,以提高机器人极值区域的逃逸能力。通过数值模拟和真实室内有障碍物场景测试所提方法的性能,模拟结果表明,相较于其他方法,当机器人数量由3个增加到10个时,所提方法的羽流寻源成功率提高6%~80%,效率提高0.16~1.5;真实场景中的实验结果显示,3台机器人的羽流寻源成功率为73.3%。该方法在室内复杂和动态气流环境中具有可行性和适用性。

城市道路交通移动源排放核算与扩散方法

城市道路交通移动源排放核算存在车辆行驶工况测定精度低、本地化排放因子不健全、排放扩散研究不充分等问题,导致核算方法系统性和精细化程度难以支撑城市级别的排放核算。对排放因子本地化技术路径及自下而上的道路交通移动源排放核算方法开展研究。融合浮动车、卡口、地磁等多源数据,动态评估道路交通量分布及服务水平,提出道路实时工况测定方法。基于工况特征提取构建本地道路典型工况、匹配HBEFA模型、标定本地化排放因子,并利用车辆尾气追踪与分析系统(OPCAS)进行排放因子修正,形成全面准确的本地化排放因子库。在此基础上,依据排放扩散理论,提出基于地理空间区域网格化和高斯烟羽模型的排放扩散模拟计算方法,将扩散模拟计算结果与监测结果进行对比,结果表明扩散模拟结果能够准确反映接受点附近的排放浓度变化趋势,模拟浓度值变化趋势与监测点实验值的变化趋势基本一致。

基于大数据的火电厂SCR脱硝系统液氨泄漏危险区域估算模型

设计基于大数据的火电厂选择性催化还原(SCR)脱硝系统液氨泄漏危险区域估算模型。通过数据挖掘模块,利用K-means聚类算法,依据聚类结果确定液氨泄漏影响因素。数据应用层依据所确定的影响因素,通过现场模拟模块,利用MATLAB软件依据高斯烟羽模型,模拟火电厂SCR脱硝系统液氨泄漏场景,并根据模拟结果估算液氨泄漏危险区域,将其划分为重度危险区域、中度危险区域、轻度危险区域、受影响危险区域。实验证明采用笔者所提方法可有效估算液氨泄漏危险区域,当液氨泄漏速率和泄漏源强相同时,风速越高,液氨泄漏危险区域越小。

基于煤矿巷道瓦斯分布模型定位瓦斯泄漏源技术研究

煤矿井下采掘工作面及回风巷等地点一般通过瓦斯传感器对风流中的瓦斯浓度进行连续监测,但当瓦斯传感器发现瓦斯超标时,只能说明巷道内的瓦斯浓度比较高,但无法准确定位瓦斯泄漏源。通过优化气体扩散高斯烟羽模型,研究建立适用于煤矿巷道有限空间气体扩散模型。引入粒子群优化算法,通过瓦斯传感器气体获取巷道瓦斯检测数据,建立搜索空间,通过引入恰当的适应度函数,确定有限空间气体扩散模型参数。实验结果表明,该方法能够准确得到煤矿巷道有限空间内气体扩散模型,并且能够对瓦斯泄露源进行准确定位,以便有针对性地采取瓦斯防治措施。

液氨泄漏扩散模拟及危害评估

针对液氨泄漏事故建立基于高斯烟羽模式的泄漏扩散模型,模拟液氨储罐泄漏事故,分析液氨扩散后的浓度分布,探讨其危害范围和应急救援区域划分,并其引发人员中毒和爆炸的危险性。研究结果表明:用高斯烟羽模型可以模拟液氨泄漏,模拟评估结果可为现场救援人员采取安全防护措施、疏散现场群众及制定危害管理计划等提供理论依据和技术指导。

水稻花粉扩散的模拟研究

水稻花粉扩散可导致基因飘流问题,尤其是转基因水稻,其外源基因的扩散可能会引发一系列的环境安全问题。为了模拟花粉扩散过程,2007年和2009年分别在南京(32°01′N,118°52′E)和溧水(31°35′N,119°11′E),以两优培九为材料,各组织了一次田间试验。通过空气中的花粉扩散浓度的观测和微气象塔梯度环境要素的采集,采用高斯烟羽模型为基础,利用最小二乘法,模拟了水稻花粉的扩散浓度,并利用独立试验数据验证了模型效果。结果表明:花粉释放集中在始花期后第1天到第5天的09:00-11:00,且花粉释放量与开花量显著相关(r=0.880**)。花粉浓度的模拟值和实测值变化趋势一致,其均方根误差和相对误差分别为0.509粒/(m2.d)和3.47%。该花粉扩散模型可以正确反映花粉扩散浓度的分布特征。但在花粉浓度的预测精度上,尤其是预测花粉远距离传播时,仍需要改进。

核电厂野外示踪试验的三维数值模拟研究

为深入分析国内某拟选滨海核电厂址的大气扩散特征,在现场野外示踪试验的基础上,采用计算流体动力学(CFD)软件Fluidyn-PANACHE,结合三维GIS、结构化贴体网格构建、区域加密等技术方法,创建了可模拟野外示踪试验的精细化大气扩散模拟系统.相比于高斯模式,CFD模式能够更好地模拟示踪剂在不同下风距离处的峰值浓度和烟羽宽度,对近场及复杂下垫面条件下的扩散模拟更贴合实际,且可在稳态模拟的基础上获得连续变化风场中接近实时模拟的仿真效果.模拟结果的偏差统计分析表明,CFD稳态模拟和高斯模拟的统计学评价指标均位于国际公认的可接受范围内,CFD模拟的随机偏差优于高斯模拟.因此,CFD模式可用于辅助和优化其他核电厂址的野外示踪试验工作,提高我国核安全审评的效率和针对性.