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An improved four-dimensional variation source term inversion model with observation error regularization

Defence Technology（防务技术） 2023年第6期24卷 349-360页

作者： Chao-shuai Han Xue-zheng Zhu Jin Gu Guo-hui Yan Xiao-hui Gao Qin-wen Zuo Institute of NBC Defence BeijingChina State Key Laboratory of NBC Protection for Civilian BeijingChina

Aiming at the four-dimensional variation source term inversion algorithm proposed earlier,the observation error regularization factor is introduced to improve the prediction accuracy of the diffusion model,and an improved four-dimensional variation source term inversion algorithm with observation error regularization(OER-4DVAR STI model)is formed.Firstly,by constructing the inversion process and basic model of OER-4DVAR STI model,its basic principle and logical structure are studied.Secondly,the observation error regularization factor estimation method based on Bayesian optimization is proposed,and the error factor is separated and optimized by two parameters:error statistical time and deviation degree.Finally,the scientific,feasible and advanced nature of the OER-4DVAR STI model are verified by numerical simulation and tracer test data.The experimental results show that OER-4DVAR STI model can better reverse calculate the hazard source term information under the conditions of high atmospheric stability and flat underlying surface.Compared with the previous inversion algorithm,the source intensity estimation accuracy of OER-4DVAR STI model is improved by about 46.97%,and the source location estimation accuracy is improved by about 26.72%.

关键词： Source term inversion four dimensional variation Observation error regularization factor Bayesian optimization SF6 tracer test

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