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有障碍物空间的危险气体单泄漏源源强反算算法研究

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有障碍物空间的危险气体单泄漏源源强反算算法研究

作者：杜泽明中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

危险气体泄漏会造成严重事故,快速准确定位泄漏源具有重要意义。本文针对单源的泄漏场景提出了一种改进算法。为引导搜索机器人快速准确定位复杂有障碍物空间中的泄漏源,采用一种改进型保守收敛粒子群算法(Modified Guaranteed Converge... 详细信息

危险气体泄漏会造成严重事故,快速准确定位泄漏源具有重要意义。本文针对单源的泄漏场景提出了一种改进算法。为引导搜索机器人快速准确定位复杂有障碍物空间中的泄漏源,采用一种改进型保守收敛粒子群算法(Modified Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization,MGCPSO)定位泄漏源,算法在PSO算法的基础上引入“征调与重置”策略,增强算法的误差适应性与定位能力。同时,结合人工势场法,通过对障碍物设置虚拟斥力,引导机器人在搜索过程中躲避障碍物。本文的主要工作如下:(1)构建了简单静止环境,场景包含单个圆形障碍物。通过CFD方法模拟计算得到某时刻的浓度场数据,在此基础上对算法进行定位能力测试。分析种群数量与系统误差两种因素对算法定位能力的影响。(2)以某加氢站的真实布局为假想泄漏事故场地,通过CFD方法模拟计算得到单源泄漏场数据。分别在静止与时变的环境下对MGCPSO进行定位能力测试,在时变环境的测试中,模拟了3种泄漏源位置与5种不同风速的下的泄漏情况。分析种群数量、系统误差、初始助手数量、初始粒子分布范围以及泄漏源位置等因素对算法定位能力的影响,同时给出算法在性能不足时的参数调整策略。结果表明:算法可以定位处于加氢站中的单个泄漏源,且具有良好的定位能力与时间响应特性;测量误差的增加会导致算法预测的泄漏源位置偏差增大;增加种群数量能够提高算法的预测精度;为算法提供泄漏源预估范围能够有效提高算法的定位结果成功率,因此,提出的改进型粒子群算法可以在搜索算法框架当中作为末端算法使用。综上所述,改进后的算法能够实现有简单障碍环境下的气源定位。算法能够直接指导进场的探测机器的协同合作,从而为现场应急救援提供数据支持。

关键词：危险气体源强反算单源移动机器人粒子群算法

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危险化学品事故泄漏源强反算算法研究

危险化学品事故泄漏源强反算算法研究

作者：张儒清华大学

学位级别：硕士

危险化学品事故泄漏场景中,快速准确地提供泄漏源位置和泄漏强度可以为现场应急救援提供有力的数据支持。本文按照“源强参数初步预估—源位置范围确定—泄漏源精确定位”的三段式研究思路,提出适用于源强反算问题的搜索算法框架,主要... 详细信息

危险化学品事故泄漏场景中,快速准确地提供泄漏源位置和泄漏强度可以为现场应急救援提供有力的数据支持。本文按照“源强参数初步预估—源位置范围确定—泄漏源精确定位”的三段式研究思路,提出适用于源强反算问题的搜索算法框架,主要完成如下工作:(1)提出了一种改进型遗传算法(MGA)用于快速高效地完成源强参数初步预估的任务。遗传算法作为处理源强反算问题使用最广泛的优化算法,存在早熟收敛、计算成本高等问题。改进型遗传算法通过引入“淘汰者基因库”扩充算法前期的搜索空间,引入“跟随和搜索”策略强化收敛域内的局部搜索力度,通过模拟实验验证了改进型遗传算法的小种群适用性和较强的误差适应性。(2)以马尔科夫链蒙特卡洛抽样(MCMC)完成源位置范围确定的任务。改进型遗传算法的结果作为MCMC初始抽样点,以解决MCMC初始点依赖性问题。提出“对数平衡”数据处理方式和“部分匹配,协同搜索”的运算策略,以提升MCMC的误差适应性。(3)提出了一种改进型保守收敛粒子群算法(MGC-PSO)用于完成泄漏源精确定位的任务。MGC-PSO引入了“征调和重置”策略使得算法具有更强的误差适应性和更快的时间响应。并在MGC-PSO算法基础上设计出适合于多泄漏源场景中的多源并行定位算法(MS-MGC-PSO)。(4)分别提出适用于单泄漏源场景和多源场景的搜索算法框架。单源场景的搜索算法框架是依次串联使用MGA、MCMC和MGC-PSO算法实现源强反算的三段式搜索路线。多源场景的搜索算法框架引入了主成分分析(PCA)用于预估多源场景泄漏源数目,随后依次串联使用序列MGA、MCMC和MS-MGC-PSO算法,以“分而治之”的策略将复杂的多源场景划分成多个单源场景的组合,实现多源场景下的气源定位。

关键词：源强反算遗传算法马尔卡夫链蒙特卡洛抽样粒子群算法搜索算法框架

基于开路式傅里叶变换红外光谱仪现场实测法的污水处理单元VOCs排放核算研究

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环境科学学报 2020年第3期40卷 865-870页

作者：王国龙高少华朱胜杰朱亮丁德武贾润中李明骏李波董瑞中国石化安全工程研究院

针对我国石化企业污水处理单元挥发性有机物(Volatile Organic Compounds,VOCs)排放量核算结果准确度不一、缺乏有效评估手段的现状,建立了一种基于开路式傅里叶变换红外光谱仪(Open Path-Fourier Transform Infrared Spectroscopy,OP-F... 详细信息

针对我国石化企业污水处理单元挥发性有机物(Volatile Organic Compounds,VOCs)排放量核算结果准确度不一、缺乏有效评估手段的现状,建立了一种基于开路式傅里叶变换红外光谱仪(Open Path-Fourier Transform Infrared Spectroscopy,OP-FTIR)现场实测的源强反算方法,并利用该方法对我国北方某石化企业污水处理单元于2018年11月进行了18 d的大气VOCs环境浓度监测,监测结果表明,研究单元VOCs排放污染物以烷烃、卤代烃、苯系物和有机硫化物为主,其体积浓度百分比可达到95%,源强反算结果表明,研究单元TVOCs年排放量约为52.61 t·a^-1,与根据生态环境部《石化行业VOCs污染源排查工作指南》计算结果较为相近,该反算方法可作为指南核算结果的一种辅助验证和评估手段而存在,气浮池、催化燃烧和污泥干化单元VOCs年排放量远远高于隔油池单元,特别是气浮池单元是VOCs减排治理的重点和难点,苯系物和甲硫醇更是其中的代表性污染物,应重点关注和加强管控.

关键词：污水处理单元 VOCs 源强反算 OP-FTIR

基于差分进化-NM单纯形法的危化品泄漏源定位

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中国安全生产科学技术 2022年第5期18卷 90-95页

作者：陈增强高艺博陈成功吕宝源王心哲北京石油化工学院信息工程学院北京102617

为确定危化品泄漏源的强度和位置,提出1种基于DE-NM算法的危化品泄漏源定位方法,以监测浓度与扩散模型计算浓度的误差作为优化目标,在差分进化过程中每隔一定代数执行单纯形法,使得二者误差最小的源强和位置即为最优定位结果。研究结果... 详细信息

为确定危化品泄漏源的强度和位置,提出1种基于DE-NM算法的危化品泄漏源定位方法,以监测浓度与扩散模型计算浓度的误差作为优化目标,在差分进化过程中每隔一定代数执行单纯形法,使得二者误差最小的源强和位置即为最优定位结果。研究结果表明:DE-NM算法能够快速有效地反算出泄漏源的强度和位置,满足应急响应的要求;同时,能够避免DE算法的过早收敛,以及NM算法对初值敏感的问题,有效降低单一算法对定位结果精度造成的不利影响。

关键词：源强反算高斯扩散模型差分进化 Nelder Mead单纯形法泄漏源定位

基于改进型萤火虫群优化算法泄漏源源强及位置反算研究

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中国安全生产科学技术 2022年第10期18卷 150-155页

作者：陈增强高艺博陈成功汪艺萌北京石油化工学院信息工程学院北京102617

针对标准萤火虫群优化算法(GSO)在危化品泄漏源源强及位置反算中存在精度不高,容易陷入局部最优等局限,提出混合萤火虫-Nelder Mead单纯形算法(GSO-NM),并与基于步长的改进萤火虫群优化算法(MGSO)以及单纯形搜索混合协同进化萤火虫群优... 详细信息

针对标准萤火虫群优化算法(GSO)在危化品泄漏源源强及位置反算中存在精度不高,容易陷入局部最优等局限,提出混合萤火虫-Nelder Mead单纯形算法(GSO-NM),并与基于步长的改进萤火虫群优化算法(MGSO)以及单纯形搜索混合协同进化萤火虫群优化算法(HCGSOSSM)进行比较分析,将3种改进型萤火虫群优化算法应用于泄漏源源强及位置反算中进行比较分析。研究结果表明:GSO-NM算法可以有效提高定位精度和稳定性,能较为精确地反算出泄漏源源强及位置,为泄漏源源强及位置反算研究提供1种新思路。

关键词：萤火虫群优化算法 Nelder Mead单纯形算法泄漏源定位源强反算混合策略

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大气污染物排放监测算法研究

大气污染物排放监测算法研究

作者：张莹北京交通大学

学位级别：硕士

在经济高速发展的今天,工业现代化带来的严重的大气污染已经影响到人类的生产生活,因此,环境监测成为热点,而无线传感器网络的应用为污染气体排放源的监测提供了极大的发展空间,由此人们对污染气体排放的实时监测技术要求越来越高。在... 详细信息

在经济高速发展的今天,工业现代化带来的严重的大气污染已经影响到人类的生产生活,因此,环境监测成为热点,而无线传感器网络的应用为污染气体排放源的监测提供了极大的发展空间,由此人们对污染气体排放的实时监测技术要求越来越高。在此基础上,本文给出了与污染源排放监测算法相关的研究。无线传感器网络中分布有多个传感器节点,各个传感器节点在感知污染源信息时,会在节点处产生对同一污染源和不同污染源的浓度监测值,为了提高源强计算的准确度,本文提出改进的BP神经网络对这两种监测数据进行分类,并在得到同一污染源监测数据的基础上,采用自适应模拟退火算法优化源强计算,实现对污染源源强的实时监测。简而言之,本文主要介绍了基于改进BP神经网络的数据分类模型和自适应模拟退火算法及其改进算法,并将其应用到污染源源强反算的过程中。针对BP神经网络在数据分类方面的应用,本文提出了基于选择更新布谷鸟搜索(SUCS)算法的BP神经网络数据分类模型,并与具有局部最优解检测预防功能的BP算法(LMDBP)以及基于布谷鸟搜索算法的改进BP神经网络模型(BPCS)进行对比,以Iris数据集为基础,文章通过对这三个模型的训练以及测试,分别得出基于MATLAB平台的仿真结果,并根据该结果分析这三种算法的性能以及数据分类能力,总结出基于SUCS算法的BP神经网络的优点和缺点。此外,本文还将基于SUCS算法的BP网络模型与支持向量机(SVM)在数据分类方面进行了比较,得出该模型的分类能力有待提高的结论。在传感器监测数据经过基于SUCS算法的BP神经网络的分类后,本文对此分类结果结合高斯扩散模型进行源强反算以实现实时监测。文章在源强计算过程中,得出自适应模拟退火(ASA)算法可以计算污染源的瞬时排放速率的结论。同时文章针对提高ASA算法收敛速度这一点,提出了改进自适应模拟退火算法,并证明出该算法在收敛速度上优于ASA算法,但是在计算污染源连续排放速率方面,由于数据采集、传输过程的噪声影响以及分类模型的输出误差等因素,改进ASA算法无法作出精确运算甚至无法收敛。

关键词：源强反算传感器节点数据分类改进的BP神经网络自适应模拟退火

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基于NIM的多机器人溯源及模拟研究

基于NIM的多机器人溯源及模拟研究

作者：储召亿北京化工大学

学位级别：硕士

全球化学工业取得巨大发展,化学工业影响着人们生活的方方面面,在带来便利的同时也带来了风险,比如危险化学物质泄漏事故。快速确定危险物质泄漏源能对此类突发事故后的及时止损及救援工作提供重要帮助。源强反算是确定泄漏源的关键任务... 详细信息

全球化学工业取得巨大发展,化学工业影响着人们生活的方方面面,在带来便利的同时也带来了风险,比如危险化学物质泄漏事故。快速确定危险物质泄漏源能对此类突发事故后的及时止损及救援工作提供重要帮助。源强反算是确定泄漏源的关键任务,源强反算中的优化类方法,因其简单而被广泛使用。自然启发的元启发式算法是根据自然过程或者自然界动物、植物的各种习性开发,如觅食行为和繁殖行为。该类算法不依靠梯度,并容易跳出局部最优解,尤其适用于解决源强反算问题。本课题主要研究多机器人源强反算问题,主要包括:（1）针对危险气体泄漏源定位问题,本文提出溯源容器的概念。在溯源容器中包括多个组件:提出自然启发的元启发式溯源算法框架,该框架能有效解决单源问题,而且可通过引用小生态技术解决多源溯源问题。该容器支持新提出的元启发式算法加入该溯源算法框架;溯源过程考虑了机器人组的相关属性,比如移动速度、尺寸大小及优先级等因素;溯源场景也考虑了静态障碍物。在溯源容器内组件均可任意修改以适应实际溯源问题。经过数值仿真,在单泄漏源及多泄漏源的情况下,该溯源算法容器均能准确找到泄漏源位置。（2）考虑到使用真实机器人执行溯源任务成本高,开发一款溯源模拟软件来实例化溯源容器,执行溯源任务。该软件不仅考虑到机器人的约束条件及场景约束条件,还提出避免碰撞策略,解决实际模拟中的机器人碰撞问题。A*算法及其变体算法广泛运用于路径搜索任务,因此采用A*寻路算法来解决溯源模拟软件中的路径规划问题。溯源过程仿真验证了框架设计的合理性和程序实现的正确性。实现模拟器的python源代码已开源在Github,供用户下载。

关键词：自然启发式优化元启发式算法源强反算小生境方法高斯扩散模型气体泄漏

基于改进型遗传算法的危险气体多泄漏源定位研究

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武汉理工大学学报（信息与管理工程版） 2020年第6期42卷 486-493页

作者：王吉张儒李俊明中国石油大学(北京)机械与储运工程学院北京102249 清华大学能源与动力工程系北京100084

危险气体多源泄漏会造成严重的安全事故,故针对多个危险气体泄漏源进行源强反算,提出改进型遗传算法(MGA),即引入淘汰个体交配机制增加算法的全局搜索能力,并在算法成熟阶段引入最优个体追随策略以加速算法的收敛。采用MGA进行开放空间... 详细信息

危险气体多源泄漏会造成严重的安全事故,故针对多个危险气体泄漏源进行源强反算,提出改进型遗传算法(MGA),即引入淘汰个体交配机制增加算法的全局搜索能力,并在算法成熟阶段引入最优个体追随策略以加速算法的收敛。采用MGA进行开放空间1~5个泄漏源的定位能力测试,分析泄漏源相对位置和测量随机误差对算法预测能力的影响。结果显示:MGA可以定位处于垂直风向分布且相对距离大于2 m的两个泄漏源;MGA无法准确定位沿风向分布、扩散浓度场存在包含关系的两个泄漏源;测量随机误差的增加会导致算法预测的泄漏源位置偏差增大,而对泄漏源质量流量的影响不明显。

关键词：安全泄漏源定位遗传算法危险气体源强反算多源泄漏

基于混合差分进化-模式搜索算法的泄漏源源强及位置反算方法

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工业控制计算机 2019年第12期32卷 66-68页

作者：蒋彦滕国伟徐正蓺魏建明上海大学通信与信息工程学院上海200444 中国科学院上海高等研究院上海201210

由于气体泄漏事故具有隐蔽性和突发性,往往需要借助反演算法确定泄漏位置和泄漏源强,而现有方法存在初值敏感、收敛较慢等问题。提出了一种结合差分进化和模式搜索算法的DE-PS混合算法,可用于在应急情况下快速且准确地反算泄漏气体的位... 详细信息

由于气体泄漏事故具有隐蔽性和突发性,往往需要借助反演算法确定泄漏位置和泄漏源强,而现有方法存在初值敏感、收敛较慢等问题。提出了一种结合差分进化和模式搜索算法的DE-PS混合算法,可用于在应急情况下快速且准确地反算泄漏气体的位置和源强。DE-PS混合算法既避免了DE收敛过慢,又避免了PS对初值敏感的问题,混合算法的计算速度更快,误差更小。

关键词：差分进化算法模式搜索算法源强反算