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免疫粒子群算法在修正高斯模型下的源强反演

中国安全科学学报 2024年第7期34卷 132-138页

作者：万邦银蒯念生何雄元彭敏君邓利民西南科技大学环境与资源学院四川绵阳621010 四川省安全科学技术研究院四川成都610045 重大危险源测控四川省重点实验室四川成都610045

为提高危险气体泄漏溯源定位的科学性和实效性,确定危险气体泄漏位置和强度是事故应急响应的关键。首先,根据质量守恒定律,分析、改进近似高斯分布的气体羽流扩散幅度,修正高斯烟羽模型;然后,基于免疫浓度筛选机制作为主策略的免疫算法(... 详细信息

为提高危险气体泄漏溯源定位的科学性和实效性,确定危险气体泄漏位置和强度是事故应急响应的关键。首先,根据质量守恒定律,分析、改进近似高斯分布的气体羽流扩散幅度,修正高斯烟羽模型;然后,基于免疫浓度筛选机制作为主策略的免疫算法(IA),通过与粒子群算法(PSO)耦合,将混合免疫粒子群(PSO-IA)算法应用到源强反演中;最后,验证PSO-IA算法溯源定位效果。结果表明:与模式搜索法(PS)、遗传算法(GA)、PSO相比,修正高斯烟羽模型预测值误差均下降2%左右;混合PSO-IA算法相较PSO算法反演源强效果有明显提升,其算法定位误差为1.3 m,求解源强误差为0.8%,单次计算时间小于1 s,能实现快速、准确定位并估算源强度。

关键词：免疫粒子群(PSO-IA)算法修正高斯烟羽模型源强反演危险气体泄漏求解精度

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某石油炼制企业VOCs排放源强反演研究

中国环境科学 2015年第10期35卷 2958-2963页

作者：吕兆丰魏巍杨干程水源北京工业大学环境与能源工程学院北京100124 北京工业大学区域大气复合污染防治北京市重点实验室北京100124

选取我国北方某石油炼制企业为研究对象,针对其挥发性有机物(VOCs)排放,于春季3月开展了厂界周边大气VOCs环境浓度监测,并利用ISCST-3空气质量模型反推出该企业VOCs排放源强.监测结果表明,厂外上风向背景点与下风向受体点TVOCs浓度平均... 详细信息

选取我国北方某石油炼制企业为研究对象,针对其挥发性有机物(VOCs)排放,于春季3月开展了厂界周边大气VOCs环境浓度监测,并利用ISCST-3空气质量模型反推出该企业VOCs排放源强.监测结果表明,厂外上风向背景点与下风向受体点TVOCs浓度平均值分别为28.6×10-9和88.3×10-9,且2个区域VOCs还存在化学组分特征差异,背景点以乙烷、丙烷、乙烯为主,而受体点化学组分中丙烯、异丁烷、丁烷、异戊烷、戊烷的体积浓度百分比显著上升,说明该炼油厂VOCs排放体量大,对局地环境影响显著.扣除背景点VOCs,获得了该炼油厂VOCs排放化学成分谱,其主要成分体积浓度百分比:乙烷(23.4%)、丙烷(11.8%)、丁烷(10.4%)、异丁烷(9.0%)、戊烷(5.3%)、异戊烷(6.4%)、丙烯(11.5%),成分谱特征与国内相关文献相似.ISCST-3模型反演结果显示,该炼油厂TVOCs年排放量平均值为(2201.6±1011.9)t/a,折合排放因子约0.73g VOCs/kg原油.该计算结果偏低,原因可能在于:其一,测试季节为春季,较低的环境温度致使了炼油厂挥发散逸环节的排放低于全年平均水平;其二,ISCST-3模型为扩散模型,未考虑VOCs化合物在局地范围的化学衰减.

关键词：源强反演扩散模型挥发性有机物炼油厂

特种污染物排放源强反演及可视化分析工具研发及Hg^2＋分析示例

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环境科学学报 2017年第2期37卷 512-519页

作者：危浩朱云许嘉钰余斌王书肖付学吾 Lin Chejen 张磊杨文尉杨再东华南理工大学环境与能源学院广东省大气环境与污染控制重点实验室广州510006 清华大学环境学院北京100084 广州市环境监测中心站广州510030 中国科学院地球化学研究所贵阳550000 Center for Advances in Water and Air Quality Lamar UniversityBeaumontTX 77710-0088

研发了特种污染物排放源强反演及可视化分析工具,集成利用了WRF气象预报结果及HYSPLIT前向轨迹规划外场监测点,调用CALPUFF模型基于监测数据和对应气象条件快速反算源强并模拟得到排放影响范围,并使用开源GIS平台进行可视化分析.同时,... 详细信息

研发了特种污染物排放源强反演及可视化分析工具,集成利用了WRF气象预报结果及HYSPLIT前向轨迹规划外场监测点,调用CALPUFF模型基于监测数据和对应气象条件快速反算源强并模拟得到排放影响范围,并使用开源GIS平台进行可视化分析.同时,选取大气背景浓度极低的活性气态汞(Hg^(2+))为目标,以李坑垃圾焚烧厂不稳定Hg^(2+)排放为监测主体.结果表明,基于下风向监测数据反演的源强与实测的烟气Hg^(2+)含量有着较好的一致性(R^2=0.801).该工具可作为特种大气污染事故应急辅助决策新手段,提供包含非稳态排放源强、污染扩散影响范围等信息在内的关键依据.

关键词：特种污染物源强反演可视化分析 CALPUFF 活性气态汞

基于遥感FTIR-扩散模式反推模型的中国北方某石化企业石脑油罐区VOCs源强反演

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环境化学 2021年第6期40卷 1877-1884页

作者：王国龙董有智赵鹏高少华中国石化安全工程研究院青岛266000 中国石化管道储运有限公司科技研发中心储罐技术研究所徐州221008 中国石化管道储运有限公司天津输油处天津300451

储罐是石化企业最常用的生产装置,更是最主要的无组织排放源之一,自储罐排放的无组织排放VOCs,一方面降低了油品质量、造成了资源的大量浪费,另一方面排放的大气污染物也严重危害了人们的生命健康和生态环境.针对于石化罐区无组织排放VO... 详细信息

储罐是石化企业最常用的生产装置,更是最主要的无组织排放源之一,自储罐排放的无组织排放VOCs,一方面降低了油品质量、造成了资源的大量浪费,另一方面排放的大气污染物也严重危害了人们的生命健康和生态环境.针对于石化罐区无组织排放VOCs,建立了同时具备遥感FTIR和扩散模式反推法两者优势的源强反演模型,并在我国北方某石化企业20万m3石脑油罐区进行了6 d的外场监测,详尽的检验源强反演模型的实际应用状况,同时为我国石油化工行业储罐区VOCs排放特征提供参考,为工业面源VOCs排放量计算方法的构建提供数据支撑.研究结果表明,该石脑油罐区VOCs排放体量大,对周边大气环境影响明显;以扣除背景点的受体点VOCs作为该罐区的VOCs排放化学成分谱,其体积浓度百分比分别为:乙烯(8.48%)、乙烷(22.73%)、丙烷(10.35%)、异丁烷(8.10%)、己烷(7.11%)、庚烷(24.22%)、甲基叔丁基醚(6.90%);根据源强反演模型,20万m3石脑油罐区的VOCs排放量约为0.41 g·s^(−1),比指南公式法计算结果高45%,分析是由于指南公式法相关系数尚未实现“本土化”及监测时段的气象条件共同造成的.

关键词：遥感 FTIR-扩散模式反推模型储罐源强反演挥发性有机物

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某加油站VOCs排放溯源及源强反演研究

安全与环境学报 2023年第10期23卷 3769-3774页

作者：王斌陈耀胡秋萍李金施欣博李佩璇四川大学建筑与环境学院成都610065

为了计算加油站无组织挥发性有机污染物(Volatile Organic Compounds,VOCs)排放的强度,将扩散模型反推法应用于加油站的无组织VOCs排放溯源研究。对加油站区域建立笛卡尔空间坐标系,并构建监测站实测值和基于大气污染物高斯扩散模式预... 详细信息

为了计算加油站无组织挥发性有机污染物(Volatile Organic Compounds,VOCs)排放的强度,将扩散模型反推法应用于加油站的无组织VOCs排放溯源研究。对加油站区域建立笛卡尔空间坐标系,并构建监测站实测值和基于大气污染物高斯扩散模式预测值之间的代价函数,进而使用有条件约束的最优化方法求解该代价函数,得到该加油站VOCs无组织排放源强的反演模型。研究结果显示,加油站无组织VOCs的排放速率反演结果为1.8~3.8 g/s,该结果与加油站给车辆加油时未采取二次油气回收系统情形下的挥发量相符,反映了加油站无组织排放源强反演模型合理可信。模型参数分析结果表明,大气稳定度的不确定性对模型收敛和反演结果的影响较大,无组织排放溯源和源强反演需要高质量的气象扩散风场观测数据。

关键词：环境工程学 VOCs溯源源强反演无组织排放高斯扩散最优化算法

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石化罐区无组织排放VOCs源强反演研究

石化罐区无组织排放VOCs源强反演研究

作者：王国龙中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

石化企业是国民经济的支柱产业,给国民带来了极大的能源和经济利润,然而石化企业在给人们带来利益的同时,却也严重的危害了环境,属于重大的污染源,而储罐更是石化企业中最常用的生产装置和最主要的无组织排放源之一,石化企业罐区无组织... 详细信息

石化企业是国民经济的支柱产业,给国民带来了极大的能源和经济利润,然而石化企业在给人们带来利益的同时,却也严重的危害了环境,属于重大的污染源,而储罐更是石化企业中最常用的生产装置和最主要的无组织排放源之一,石化企业罐区无组织排放VOCs的源强核算、定量研究,对于保护环境不受污染、营造良好的大气生活环境具有关键的指导作用,对于石化企业排放量核查、控制石化企业大气污染物排放量、确定卫生防护距离、保护人们的生命财产安全和生态环境免受侵害具有重要的意义。本文针对于石化罐区无组织排放VOCs,实现了遥感傅里叶变换红外光谱技术的应用开发,充分利用遥感傅里叶变换红外光谱技术和扩散模式反推法的优势,将遥感FTIR技术与扩散模式反推法相结合,建立了一种基于高斯扩散模型的源强反演方法,并通过模拟实验与示踪实验进行验证实验的研究,最终在石化罐区实现实际应用。研究表明:主导风向波动、风速、大气稳定度、监测距离、监测时间等都是影响源强反演模型准确预测的重要灵敏度参数;针对20万立罐区,对监测时段受体点和背景点的VOCs进行比较,发现两者不仅在浓度上,在污染物化学成分上亦存在明显差异,并以扣除了背景浓度的受体浓度VOCs作为20万立罐区所在的贡献,获得了20万立罐区VOCs排放成分谱图;通过源强反演模型对6组实验进行源强反演,确定20万立罐区无组织排放VOCs约为12.80 t/y,将《石化企业VOCs污染源排查工作指南》中储罐无组织排放VOCs核算结果与源强反演结果进行比较分析,结果表明,两者存在着一定的差异,源强反演核算结果较高,这可能与工作指南核算方法应用于我国的不适用性,以及源强反演现场监测在晴朗的白天进行,未考虑夜晚的低温状况等有关。

关键词：石化罐区遥感FTIR 扩散模式反推法源强反演

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石化企业VOCs无组织排放源强的反演模拟

化工环保 2020年第6期40卷 663-668页

作者：王国龙高少华朱亮贾润中中国石化安全工程研究院山东青岛266000

针对石化行业面源无组织排放VOCs难以准确定量的问题,建立了基于开路式傅里叶变换红外光谱技术(OP-FTIR)的面源污染源源强反演模型,并进行了现场模拟试验。试验结果表明,风向、风速、大气稳定度、监测距离、数据处理周期等都是影响反演... 详细信息

针对石化行业面源无组织排放VOCs难以准确定量的问题,建立了基于开路式傅里叶变换红外光谱技术(OP-FTIR)的面源污染源源强反演模型,并进行了现场模拟试验。试验结果表明,风向、风速、大气稳定度、监测距离、数据处理周期等都是影响反演模型准确性的重要灵敏度参数。以反演源强QP与实际排放量Q的比值(QP/Q)为量化指标,对各影响因素进行优化处理,确定了构建反演模型适用的边界条件。当各灵敏度参数稳定于适用边界条件之内时,QP/Q为0.85~0.90。

关键词：开路式傅里叶变换红外光谱技术(OP-FTIR) VOCs 源强反演

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天津采暖季SO2排放源强的反演

天津采暖季SO2排放源强的反演

CuCl-CeO复合型CO消除剂的制备及其性能

中国气象学会2003年年会

作者：陈军明徐大海朱蓉中国气象科学研究院

本文利用天津市环境监测站2000～2002年采暖季SO的逐时观测资料,应用窄烟云稀释矩阵(SSIM)模式反演得出天津市采暖季SO面源排放清单。在该反演源清单的基础上使用城市复合源(PAL)模式计算出的浓度分布与监测浓度对比的结果表明,反演出... 详细信息

本文利用天津市环境监测站2000～2002年采暖季SO的逐时观测资料,应用窄烟云稀释矩阵(SSIM)模式反演得出天津市采暖季SO面源排放清单。在该反演源清单的基础上使用城市复合源(PAL)模式计算出的浓度分布与监测浓度对比的结果表明,反演出的源清单是比较合理的。

关键词：源强反演 SSIM模式城市复合源大气污染物浓度分布

来源： cnki会议评论

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中国安全科学学报 2024年

作者：虞勇张雷林安徽理工大学煤炭高效开采省部共建教育部重点实验室安徽理工大学安全科学与工程学院

为避免煤矿井下CO中毒事故的发生，根据吸附催化原理，以稀土氧化物二氧化铈（CeO2）为催化剂载体，氯化亚铜（CuCl）为吸附剂，通过热分散法将氯化亚铜负载在二氧化铈表面，制备一种兼具吸附和催化性能的复合型CO消除剂CuCl-CeO2。利... 详细信息

为避免煤矿井下CO中毒事故的发生，根据吸附催化原理，以稀土氧化物二氧化铈（CeO2）为催化剂载体，氯化亚铜（CuCl）为吸附剂，通过热分散法将氯化亚铜负载在二氧化铈表面，制备一种兼具吸附和催化性能的复合型CO消除剂CuCl-CeO2。利用锥形量热仪分析CuCl、CeO2和CuCl-CeO2的CO消除性能，并通过20 L爆炸球-气相色谱联用系统，研究CuCl-CeO2对瓦斯爆炸峰值压力及其产生的CO消除效果。结果表明：CuCl-CeO2复合型消除剂能在整个升温过程中有效降低CO的释放率，其消除性能比单一CuCl或CeO2的消除性能更佳，且当CuCl的质量分数为50%时，CuCl-CeO2的CO消除率最高，达88.0%。随着CuCl-CeO2质量浓度的增加，瓦斯爆炸峰值压力逐渐降低，达到爆炸峰值压力的时刻显著延迟，CO释放量也不断减少。当加入CuCl-CeO2的质量浓度为1.00 g/L时，抑爆和CO消除效果最佳；瓦斯爆炸峰值压力由0.508 MPa降至0.387 MPa，达到爆炸峰值压力时间由237.6 ms延迟至483.2 ms,CO体积分数由0.879 7%降至0.108 9%，有效地降低了瓦斯爆炸峰值压力和CO释放量。

关键词：免疫粒子群(PSO-IA)算法修正高斯烟羽模型源强反演危险气体泄漏求解精度