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Classification and Categorization of COVID-19 Outbreak in Pakistan

Computers, Materials & Continua 2021年第10期69卷 1253-1269页

作者： Amber Ayoub Kainaat Mahboob Abdul Rehman Javed Muhammad Rizwan Thippa Reddy Gadekallu Mustufa Haider Abidi Mohammed Alkahtani Department of Computer Science Kinnaird College for WomenLahore54000Pakistan Department of Cyber Security Air UniversityIslamabadPakistan School of Information Technology and Engineering Vellore Institute of TechnologyTamil NaduIndia Raytheon Chair for Systems Engineering Advanced Manufacturing InstituteKing Saud UniversityRiyadh11421Saudi Arabia Industrial Engineering Department College of EngineeringKing Saud UniversityRiyadh11421Saudi Arabia

Coronavirus is a potentially fatal disease that normally occurs in mammals and ***,in humans,the virus spreads through aerial droplets of any type of fluid secreted from the body of an infected *** is a family of viruses that is more lethal than other unpremeditated *** December 2019,a new variant,i.e.,a novel coronavirus(COVID-19)developed in Wuhan province,*** January 23,2020,the number of infected individuals has increased rapidly,affecting the health and economies of many countries,including *** objective of this research is to provide a system to classify and categorize the COVID-19 outbreak in Pakistan based on the data collected every day from different regions of *** research also compares the performance of machine learning classifiers(i.e.,Decision Tree(DT),Naive Bayes(NB),Support Vector Machine,and Logistic Regression)on the COVID-19 dataset collected in *** to the experimental results,DT and NB classifiers outperformed the other *** addition,the classified data is categorized by implementing a Bayesian Regularization Artificial Neural Network(brann)*** results demonstrate that the brann classifier outperforms state-of-the-art classifiers.

关键词： COVID-19 pandemic neural network brann machine learning

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制氢装置燃爆风险分析及减灾设计研究

制氢装置燃爆风险分析及减灾设计研究

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作者：常博中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

氢气是一种无色无味无毒的气体,并且具备环保无污染、燃烧热值较高、可再生等优点,是未来缓解能源紧缺的清洁能源。氢气燃爆范围较广,氢气扩散形成的可燃气云容易被引爆导致燃爆事故,造成人员伤亡和财产损失。然而,人们当前对氢气燃爆... 详细信息

氢气是一种无色无味无毒的气体,并且具备环保无污染、燃烧热值较高、可再生等优点,是未来缓解能源紧缺的清洁能源。氢气燃爆范围较广,氢气扩散形成的可燃气云容易被引爆导致燃爆事故,造成人员伤亡和财产损失。然而,人们当前对氢气燃爆事故的分析和研究大部分专注于氢气储存环境较为开阔的加氢站,对获取氢气的制氢装置的研究较少,而制氢装置模块设备拥堵,氢气泄漏容易发生气云集聚,进而导致燃爆事故。因此,对制氢装置展开氢气燃爆潜在风险分析和燃爆减灾设计显得尤为重要。本文针对典型的制氢工厂的制氢装置进行研究,并取得了以下研究成果:(1)氢气泄漏扩散可燃气云预测模型基于贝叶斯正则化网络(brann),利用FLACS软件模拟计算产生的Q9和Q6数据,构建预测气云体积的扩散-brann预测模型。用来预测不同场景下可燃气云的体积。并利用该模型对可燃气云进行预测,将预测的结果与FLACS软件的模拟结果进行对比,验证该模型的精度和泛化能力。利用该模型为制氢装置提供大量精确的可燃气云的非模拟预测数据。简化制氢装置风险分析的流程,降低风险分析的时间和成本。(2)氢气气云爆炸超压预测模型基于贝叶斯正则化网络(brann),利用大量由FLACS软件模拟计算产生的典型燃爆场景下的数据构建预测爆炸超压的爆炸-brann预测模型。用来预测不同气云场景下的爆炸超压。并利用该模型对可燃气云的爆炸超压进行预测,为制氢装置提供大量可燃气云爆炸超压的非模拟预测数据。(3)制氢装置燃爆风险分析通过构建与氢气泄漏扩散相关的参数概率模型,耦合利用OLF点火概率模型,建立与氢气扩散-爆炸有关的不同场景下参数概率模型。结合扩散-brann预测模型和爆炸-brann预测模型,从概率和后果的角度对装置进行风险分析,提出了针对高拥堵度制氢工厂的燃爆风险分析(ERA)方法。通过分析超越频率曲线的参数敏感性,并与传统ERA方法进行比较,验证了该方法的性能。(4)制氢装置水喷淋参数优化设计构建不同参数水喷淋场景下制氢装置的燃爆模型,基于不同水喷淋场景下燃爆超压的数值结果,提出基于风险分析的水喷淋参数的初步设计方法。并利用brann预测模型,预测不同水喷淋场景下降压效果,结合ABC优化算法,获取最优水喷淋参数。

关键词：制氢装置计算流体动力学 brann 燃爆风险分析减灾设计

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