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基于混合遗传-Nelder Mead单纯形算法的源强及位置反算

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系统工程理论与实践 2011年第8期31卷 1581-1587页

作者：张建文王煜薇郑小平王正北京化工大学安全管理研究所北京100029 中国石油化工股份有限公司化学品安全控制国家重点实验室青岛266071

确定泄漏源的位置和强度,是进行群体疏散和应急决策的基础.将扩散模型得到的浓度值与传感器观测的浓度值进行比较并建立混合遗传-Nelder Mead单纯形算法模型,反算得到泄露源的位置和强度,进而利用浓度的模拟数据验证该算法的可行性.研... 详细信息

确定泄漏源的位置和强度,是进行群体疏散和应急决策的基础.将扩散模型得到的浓度值与传感器观测的浓度值进行比较并建立混合遗传-Nelder Mead单纯形算法模型,反算得到泄露源的位置和强度,进而利用浓度的模拟数据验证该算法的可行性.研究结果表明:混合遗传-NelderMead单纯形算法不受初值选取的影响,即使初值远离期望值,也能得到很好的结果,而且能以较小的误差和较快的速度反算出结果,更适合于多维变量的搜索.因此混合遗传-Nelder Mead单纯形算法能够快速准确地反算得到泄漏源的位置和强度,满足应急决策的需要.

关键词：混合遗传-Nelder Mead单纯形算法源强反算初值误差多维变量

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基于一种改进型遗传算法的源强反算

中国安全科学学报 2016年第6期26卷 57-62页

作者：张儒李俊明清华大学热能工程系北京100084

为突破遗传算法(GA)在危险化学品泄漏事故应用中存在早熟收敛等不足,有针对性地引入淘汰者基因库,提高种群多样性,避免算法过早陷入局部极值。同时,借鉴粒子群算法的跟随思想,引入启发信息,强化收敛域内的局部搜索力度,最终整理得到改... 详细信息

为突破遗传算法(GA)在危险化学品泄漏事故应用中存在早熟收敛等不足,有针对性地引入淘汰者基因库,提高种群多样性,避免算法过早陷入局部极值。同时,借鉴粒子群算法的跟随思想,引入启发信息,强化收敛域内的局部搜索力度,最终整理得到改进型遗传算法(MGA)。统计结果表明,MGA的计算结果更准确,误差适应性更强,可为泄漏事故现场的应急决策提供快速有效的数据支持。

关键词：改进型遗传算法(MGA) 源强反算早熟收敛全局寻优误差适应性

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有毒气体罐车运输泄漏的源强及位置反算研究

有毒气体罐车运输泄漏的源强及位置反算研究

作者：史阳兰州交通大学

学位级别：硕士

因道路运输可以实现直达运输、同时又能够很好地衔接其他运输方式，其已然成为气体化学品运输的主要方式;罐式车辆运输可实现装卸机械化、同时又能改善装卸条件，成为液体与气体化学品道路运输的主要承载工具。由于道路及周边人口稠密... 详细信息

因道路运输可以实现直达运输、同时又能够很好地衔接其他运输方式，其已然成为气体化学品运输的主要方式;罐式车辆运输可实现装卸机械化、同时又能改善装卸条件，成为液体与气体化学品道路运输的主要承载工具。由于道路及周边人口稠密、车辆众多，一旦气体化学品在运输过程中发生泄漏，特别是有毒气体发生泄漏而又得不到及时控制，将会对道路及周边的人员造成伤亡、对环境造成破坏。因此，为在事故发生后快速确定泄漏源的强度和位置、准确判断事故影响的范围和浓度，政府救援部门应从被动安全研究方面研究事故应急问题，其有义务对气体化学品运输危险源进行辨识、有必要对有毒气体罐车运输泄漏源进行估算。首先对有毒气体罐车运输危险源进行辨识，政府救援部门被动安全研究属于事故后的决策问题，应从事故发生前潜在的危险进行分析，以便针对性的减轻事故的影响程度和范围。第一，通过对有毒气体罐车运输泄漏致因分析，指出有毒气体罐车运输泄漏经历初始事件、初次事故、能量无约束流动和二次事故四个阶段，能量无约束流动是二次事故发生的驱动力。第二，通过对有毒气体罐车运输第一类、第二类危险源的辨识，依次从有毒气体危险特性、毒性指标和危害途径分析了有毒气体在运输过程中固有的危险因素;依次从人、车、环境和安全管理四个方面分析了有毒气体在运输过程中潜在的危险因素。第三，通过对有毒气体罐车运输泄漏对策研究，指出政府救援部门应重点从事后管理角度研究事故应急问题，及时救援对降低有毒气体运输事故的影响起着重要的作用，而进行有毒气体泄漏的源强及位置反算研究是实现及时救援的最根本的途径。其次根据泄漏源强度、气象数据以及扩散模型就计算出泄漏源下风向的有毒气体浓度和扩散范围，因而对泄漏的源强及时而准确的确定是事故应急救援的基础。然后通过充分考虑现实泄漏中诸多实际情况，本文根据不同的泄漏相态、泄漏点位置及罐车的运行状态，分别讨论有毒气体罐车运输过程中典型的四种泄漏情景：静止罐车（点源）瞬时泄漏、静止罐车（点源）连续气相泄漏、静止罐车（面源）连续液相泄漏、移动罐车（线源）连续液相泄漏（移动罐车连续气相泄漏事故剧烈，罐车驾驶员很容易察觉而停车处理，故此类情景归为静止罐车连续气相泄漏）。其中，静止罐车瞬时泄漏、静止罐车连续气相泄漏分别选择相应的高斯烟团扩散模型和高斯烟羽扩散模型计算的浓度值与泄漏源下风向传感器监测的浓度值的匹配度作为目标函数建立模型，将源强反算问题归结为最优化问题进行求解，并利用单纯形搜索算法对目标函数进行优化，确定泄漏源强和位置。上述两种泄漏情形均为点源泄漏，而静止罐车连续液相泄漏考虑实际情况形成液池而构成面源泄漏问题;移动罐车连续液相泄漏类似汽车尾气排放，罐车行驶可以看作连续的点源所构成的线源泄漏问题。在原有高斯扩散模型的基础上设计出高斯面源和线源连续扩散模型。本文通过模拟监测数据并利用Matlab编程实现单纯形搜索算法求解源强反算问题，并验证算法的可行性。实例结果表明单纯形搜索算法能以较小的误差和较快的速度反算出结果，适合于多维变量的搜索。接着本文尝试研究多辆有毒气体罐车运输过程中的泄漏的情形：两辆静止罐车同时瞬时泄漏，因不同的泄漏源组合可能产生相同的监测浓度，从而导致最优化问题存在多个极值点，利用单纯形搜索算法只能得到一组非劣解。最后，利用源强反算方法能够及时而准确的得到较为真实的源强值，然后结合相应的扩散模型计算出有毒气体的污染范围和浓度，有毒气体罐车运输泄漏分为四种典型的泄漏情形在准确的估算泄漏的源强及位置问题上有较好的理论意义和实践意义。不仅为有毒气体运输企业和政府救援部门提供一种参考，同时也为有毒气体运输的事故预测和紧急救援提供一种指导。

关键词：高斯扩散模型源强反算静止罐车泄漏移动罐车泄漏多辆罐车泄漏

贝叶斯机器学习在火灾正向预测与源强反算中的应用研究

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贝叶斯机器学习在火灾正向预测与源强反算中的应用研究

作者：沈迪中国科学技术大学

学位级别：硕士

火场高温对人身及财产安全构成了重大威胁。火灾发生后,及时掌握火源情况对火势控制具有一定指导意义。然而由于高温影响,消防救援人员无法直接进入火场内部获取火源相关参数。因此,根据火场外围测量数据,发展科学的火源反算框架具有重... 详细信息

火场高温对人身及财产安全构成了重大威胁。火灾发生后,及时掌握火源情况对火势控制具有一定指导意义。然而由于高温影响,消防救援人员无法直接进入火场内部获取火源相关参数。因此,根据火场外围测量数据,发展科学的火源反算框架具有重大意义。消防人员一旦获取火源信息,就能通过物理模型计算得出火场内的温度变化,这有助于对火势发展做出正确预判,以制定更加合理的消防策略。但同时,应急管理的时效性要求也对物理模型的快速响应提出了挑战。由此可见,发展准确而低成本的正向预测及反向推算模型能为火灾的应急管理提供科学的数据支持。火灾的正向预测与火源的反向推算是物理过程相互对立的两个问题,这些问题的解决能为火灾科学的全面发展提供一定的参考依据。火场温度的正向预测一般依赖于数值求解,但现有的火灾数值模拟方法不能同时满足应急管理对低成本和高准确性的计算要求。随着人工智能的兴起,各种数值替代模型已成功应用至火灾问题的研究中,但这些方法均需依靠大量的高保真数据才能获得有效训练。为探究进一步降低替代模型建模成本的可能性,本文将一种多变量非参数贝叶斯回归模型,即CoKriging模型,引入至单室火灾的温度预测研究中。计算流体动力学软件FDS和火灾区域模拟软件CFAST分别为该模型提供高、低保真训练数据。留一交叉验证的结果表明:在以通风口大小、火源热释放速率及环境温度为输入参数的情况下,该模型仅需结合少量的高保真数据就能完成对上层烟气温度和下层空气温度的有效训练。为深入探讨该模型在火灾温度预测中的应急表现能力,本文还从时间成本和预测准确性两个方面对其展开详细分析。与常用数值模拟方法相比,CoKriging模型的预测准确度远高于CFAST,其预测结果与FDS的计算结果十分接近,但其模型响应时间仅大约为1秒。这说明:CoKriging模型能对火场温度做出快速而准确的预测,可视为一种有效的火灾数值替代方法。与单保真度替代模型ANN、Kriging相比,本文所使用的多保真度模型能够实现与其一致的预测效果,但建模时间成本仅为原来的1/10,这实现了应急条件下的快速建模。最后,在保持训练数据总数不变的前提下,本文还对7组不同高、低保真训练数据占比下的预测结果进行了对比测试,结果表明:即使在高、低保真数据占比非常小的情况下,CoKriging模型也能对烟气温度做出较为准确的预测,这从侧面反映出该模型具有强大的数据融合能力。火源反算问题往往具有较高的非线性特征,然而现有计算模型要么无法适应复杂火灾场景,计算结果具有较高的不确定性,要么只能对火源位置做出大致估计,无法提供源强相关信息。不同于优化算法,贝叶斯反演框架能充分考虑实验观测和模型简化带来的误差影响,最终以概率分布的形式呈现反演结果的可信程度。本文为验证贝叶斯反演框架对池火火源反算的可行性,使用甲苯和正庚烷的池火燃烧实验数据,分别发展了两个关于火源直径及热释放速率的反算模型。Shokri、Beyler提出的两个热辐射计算方法将分别为这两个研究算例提供正向预测模型。研究结果表明:经过50000次迭代计算,该反演框架能在一定误差范围内对火源直径做出较为准确的估算。火源直径的后验近似呈现高斯分布,数据离散程度较低。然而,对于火源热释放速率的研究,该反演框架会计算得出多个后验峰值,其中一个峰值对应的采样结果与真实值较为接近,这表现出了火灾反演问题的不适定性。研究还发现,观测数据的数目也能对反演结果产生一定的影响:当观测数据过少(小于3组)时,该模型无法得出有效的火源直径反算结果。除此之外,当观测数据多于3组后,反演结果的后验均值不会随着观测数据的增加而发生明显的变化,但后验分布的离散程度会逐渐降低。

关键词：火灾温度预测源强反算贝叶斯机器学习多保真替代模型

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基于MATLAB的液化气体源强反算研究

基于MATLAB的液化气体源强反算研究

作者：骆蓓哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

近几十年，化工行业在我国如春笋般迅猛发展，液化气体能源是化工生产中所要用到的燃料、原材料或是加工辅料，它的使用、需求及运输量也再逐年递增。但由于意外导致泄漏的事故时有发生，而类似事故具突发性强，扩散迅速等特点，一旦发... 详细信息

近几十年，化工行业在我国如春笋般迅猛发展，液化气体能源是化工生产中所要用到的燃料、原材料或是加工辅料，它的使用、需求及运输量也再逐年递增。但由于意外导致泄漏的事故时有发生，而类似事故具突发性强，扩散迅速等特点，一旦发生就有可能导致大量的人员中毒或伤亡，造成重大的财产损失。因此，在应急救援过程中，快速获得泄漏源强度和位置信息，准确划分泄漏气体的影响区域，能够在最大程度上减少损失。受影响区域范围的划分，可根据扩散模型(本文采用高斯扩散模型)结合泄漏源强度、气象环境参数等确定出下风向泄漏气体的浓度。因此，快速确定泄漏源强度的是事故应急救援的基础。为此，本文针对液化气体泄漏时泄漏源强反算研究进行了如下工作： 1．以高斯烟羽扩散模型为理论基础，对不同假设条件下的的液化气体(液氯)泄漏正向泄漏扩散进行了数值模拟。 2．针对液化气体连续泄漏的特点，选择液氯储罐连续泄漏为例，构建泄漏源强反算并对模型进行求解。利用高斯模型得到气体浓度的计算值，与对应位置处监测器监测到的浓度值间的一定关系作为目标函数。结合单纯形搜索算法使目标函数最优化，确定泄漏气体源强和具体位置信息。 3．以编程功能强大的MATLAB软件为基础，结合GUI进行界面设计，根据测量数据与模型公式中的参数估算出源强值，实现基于高斯模型为正向扩散模型的单纯形搜索算法源强反算，并分析在监测数据存在测量误差时，算法的可行性。本文以液化气体为研究对象，应用MATLAB软件对泄漏扩散进行了正向模拟并结合单纯形搜索算法编程实现源强的反算，研究结论作为液化气体泄漏事故的源强反算理论基础，同时也为液化气体泄漏的事故预测和应急救援提供支持。

关键词：液化气体泄漏源源强反算

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非重气泄漏事故源强反算研究

非重气泄漏事故源强反算研究

作者：邹吉然哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着危险化学品的生产企业和储存单位的日益增多，规模的日益庞大，突发性危险化学品泄漏事故也日益增多，造成的伤害也越来越严重。在处理突发性危险化学品泄漏事故时，明确泄漏影响范围，对人员和重要财产进行疏散和转移是首要的应急... 详细信息

随着危险化学品的生产企业和储存单位的日益增多，规模的日益庞大，突发性危险化学品泄漏事故也日益增多，造成的伤害也越来越严重。在处理突发性危险化学品泄漏事故时，明确泄漏影响范围，对人员和重要财产进行疏散和转移是首要的应急手段，而确定泄漏源的源强信息便是解决此问题的关键。当前我国对于重气型危险化学品泄漏的源强反算问题已经取得了一定的研究成果，相比之下，非重气型危险化学品泄漏的源强反算问题还涉足较少。为此，本文为探寻非重气型危险化学品泄漏源强反算方法进行了如下工作：1.假设了一非重气泄漏事故模型，并设定其源强大小为2kg/s、风速为1.5m/s、大气稳定度等级为弱不稳定。以高斯烟羽扩散模型为理论基础，以Matlab软件为手段对假设的非重气型危险化学品正向泄漏扩散进行了模拟。2.分析非重气型危险化学品泄漏扩散时泄漏气体浓度分布情况及特点，结合Matlab数值模拟找出泄漏气体浓度分布情况与泄漏源源强之间的关系，寻求反算方法，实现基于检测浓度值对泄漏源源强进行反算。3.对反算模型进行改进，分析检测点的选取及检测点的分布情况对反算结果计算精度的影响。本文以非重气型危险化学品为研究对象，应用Matlab软件对泄漏扩散进行正向模拟及源强的反向计算，其研究结论可为非重气型危险化学品泄漏事故的源强反算方法提供参考，并对非重气型危险化学品泄漏事故的应急救援过程中检测点的选取和分布方式有借鉴意义。

关键词：非重气型泄漏源源强反算

高斯模式下的内河在航船舶尾气排放源强反算研究

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高斯模式下的内河在航船舶尾气排放源强反算研究

作者：高庆燕东南大学

学位级别：硕士

近年来,船舶运输为全世界经济发展做出重要贡献,但却造成了严重的大气污染。在我国对排放控制区船用燃油硫含量的控制标准日益严格的背景下,各地海事部门亟待提高船舶尾气监督控制执法能力和执法水平,各研究部门也先后开展相关船舶尾气... 详细信息

近年来,船舶运输为全世界经济发展做出重要贡献,但却造成了严重的大气污染。在我国对排放控制区船用燃油硫含量的控制标准日益严格的背景下,各地海事部门亟待提高船舶尾气监督控制执法能力和执法水平,各研究部门也先后开展相关船舶尾气扩散分布研究。因此,了解在航状态下内河船舶尾气在大气中的扩散分布特征,利用船舶尾气监测浓度建立可行有效的船舶尾气源强信息计算方法,为船舶尾气远程遥测平台的建立解决了关键技术,为海事相关主管部门捕捉内河流域排放控制区船舶尾气排放超标船只,查处超标硫船舶柴油使用等奠定模型基础。因此,本文基于高斯模式,探究在航船舶尾气排放源强反算方法,旨在为排放控制区船舶尾气监督控制提供方法指导。本文利用FLUENT软件仿真了在航船舶尾气排放扩散过程,分析了船舶尾气扩散时空分布特征,分别讨论了高斯模型下船舶尾气正向扩散模性几种具体应用形式,建立船舶尾气源强反算模型,通过模式搜索算法、遗传算法和粒子群算法对反算问题进行求解,并对反算模型中的叠加步长选取进行深入分析。主要研究工作包括:（1）利用FLUENT软件以南京大胜关长江大桥为原型建立模型,通过棋盘式排列的水平和垂直监测点尾气浓度变化,分析在航船舶尾气排放扩散的时空分布规律,了解影响在航船舶尾气扩散的重要影响因素。（2）分别对高斯烟羽点源模型、高斯烟团模型和高斯线源模型的具体应用形式进行对比分析,并在此基础上,提出了本问题中船舶尾气扩散条件下的优化高斯模型,建立了基于优化理论的船舶尾气源强反算模型。（3）采用传统和智能的多种优化算法求解反算问题,分析各个反算方法的计算效率和准确性。通过对迭代步长进行调整,利用三种算法求解,以计算反算模型中的最佳步长,提高反算结果的精度。研究结果表明船舶尾气排放呈现以下风向为轴线向四周呈现正态空间对称分布扩散特征,船舶尾气排放时间、风速和船速是影响船舶尾气扩散的重要因素。同时,优化后的高斯模型最大程度上考虑了船舶尾气扩散特征,具有最好的适用性特征。三种优化算法在反算计算中都表现出较好的可行性,但是,模式搜索算法计算精度和计算效率都较低,而粒子群算法在计算精度和计算效率方面都表现出良好的计算性能,更加适合用于船舶尾气源强反算和船舶尾气定位。最后,当迭代步长取0.1秒时,本问题源强反算可以取得最好的计算精度。研究结果对于在航船舶尾气扩散分布研究和船舶尾气远程监测技术发展等具有重要指导意义。

关键词：高斯模式在航船舶尾气源强反算优化算法

基于混合遗传-Nelder Mead单纯形算法的源强及位置反算

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基于混合遗传-Nelder Mead单纯形算法的源强及位置反算

作者：王煜薇北京化工大学

学位级别：硕士

在危险化学品事故应急响应与应急处置中,需要利用大气扩散模型确定危险化学品的影响区域,为应急救援提供决策支持,而危险化学品的泄漏源强度等源特性是大气扩散模型的重要输入参数,影响着大气扩散模型运行结果的准确程度,从而影响应急... 详细信息

在危险化学品事故应急响应与应急处置中,需要利用大气扩散模型确定危险化学品的影响区域,为应急救援提供决策支持,而危险化学品的泄漏源强度等源特性是大气扩散模型的重要输入参数,影响着大气扩散模型运行结果的准确程度,从而影响应急决策的准确性。因此,确定泄漏源的位置和强度,是进行群体疏散和应急决策的基础。本文归纳了现有的大气源强反算方法,分别针对不同方法的内容、特点和适用范围进行了分析和总结,并结合其在实际案例中的应用比较,对各方法的反算思想和求解过程进行了比较和分析,提出了各源强反算方法的优点和不足。本文将扩散模型得到的浓度值与传感器观测的浓度值进行比较并建立混合遗传-Nelder Mead单纯形算法模型,反算得到泄漏源的位置和强度,进而利用瞬时源和连续源两个真实的算例验证该算法的可行性。研究表明混合遗传-Nelder Mead单纯形算法不受初值选取的影响,即使初值远离期望值,也能得到很好的结果,而且能以较小的误差和较快的速度反算出结果,更适合于多维变量的搜索。因此混合遗传-Nelder Mead单纯形算法能够快速准确地反算得到泄漏源的位置和强度,满足应急决策的需要。

关键词：化学品泄漏源强反算混合遗传-Nelder Mead单纯形算法算法性能

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道路运输有毒气体罐车泄漏源强反算研究

公路与汽运 2012年第5期 81-85页

作者：史阳张丽娜兰州交通大学交通运输学院甘肃兰州730070

及时准确地确定有毒气体泄漏源的强度和位置是进行应急决策的基础。文中根据罐车运行状态研究静止、移动罐车连续泄漏两类典型的泄漏情景,分别采用相应高斯扩散模型的计算浓度与泄漏源下风向传感器监测浓度的匹配度作为目标函数建立模型... 详细信息

及时准确地确定有毒气体泄漏源的强度和位置是进行应急决策的基础。文中根据罐车运行状态研究静止、移动罐车连续泄漏两类典型的泄漏情景,分别采用相应高斯扩散模型的计算浓度与泄漏源下风向传感器监测浓度的匹配度作为目标函数建立模型,并利用单纯形搜索算法进行优化确定泄漏源强,最后通过模拟监测数据验证模型和算法的可行性。

关键词：汽车运输静止罐车连续泄漏移动罐车连续泄漏高斯点源扩散模型高斯线源扩散模型源强反算