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有毒有害气体泄漏源的识别

发布日期:2015-10-31

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有毒有害气体泄漏源的识别

    在城区或化工厂有毒气体突发性泄露时,有关部门需要快速对泄漏源进行定位和识别,并科学预测气体的蔓延及影响范围。由于有毒气体扩散事件一般具有隐蔽性和突发性,泄露源的空间位置、泄露强度等信息往往无法预先获知,通过传感器获得气体浓度,结合大气情况对有毒气体扩散进行反演,以推测泄露源信息的方法得到了广泛的应用。

    准确快速地获得泄露源的强度和位置信息在有毒物品事故应急响应中有重要的地位,尤其是有毒气体泄漏事故。源强和位置信息是应急决策者进行疏散方案的制定、避难场所选取的重要依据。近年来,因有毒气体泄露而产生的城市及化工厂安全问题得到了越来越多的重视,相应领域的研究也越来越广泛和深入。

    目前已有很多模拟有害气体发生泄漏后的扩散过程的计算模型。利用这些模型结合环境信息以及泄漏源相关信息即可获得危害区域以及区域内有毒气体的浓度信息,从而制定应急响应方案。但是由于有毒气体扩散事件一般具有隐蔽性和突发性,往往无法预先获知泄露源的空间位置、释放速率等信息,需要通过传感器获得的环境中有毒气体浓度,并结合当时的大气情况对有毒气体扩散进行反演来推测泄漏源信息。

泄漏源的源强和位置的反演方法.

    一般来说,泄露事件中泄漏源的源强和位置信息均难以预先获得,因此在研究中,一般将泄漏源的源强和位置信息作为反演项。从具体的方法来说,有毒气体泄漏源反演的建模一般可分为直接反算、和随机逼近方法。直接反算的方法主要是将大气扩散方程反解找到其数值或解析解;优化方法致力于寻找可以使模拟量与观测值最相似的泄漏源参数;随机方法引人检测和扩散模型误差,获得泄露源参数的概率分布。

直接反算
    直接反算的方法主要是将大气扩散方程反解找到其数值或解析解。早期反问题的研究主要集中于构造模型的控制微分方程的反问题并直接求解,得到反问题的数值或解析解。通过对微分方程的反问题进行正则变换进而迭代求解。该方法的应用具有很大的局限性:只适用于稳态的模型,并且要求其控制微分方程是线性的。

随机逼近方法
    近年来兴起的随机方法出现了较为令人惊喜的成果。通过预测模型计算出在模型参数下传感器观察值出现的似然值,再利用似然值来改进对模型参数的估计。由于传感器测量误差和大气扩散模型误差存在的确定性,用概率的方法得到的是一定置信度下泄露源参数在参数空间内的概率分布信息,显得更加合理。

    在工业和城市安全中具有广泛的应用前景,扩散源参数估计必将有更多具有应用价值的新方法出现。

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