[發(fā)明專利]一種提高熱電廠噪聲預測模型精度的方法

有效

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• 申請日: 2017-09-18
• 公開（公告）號: CN107609278B
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發(fā)明（設計）人: 阮學云;徐成;張雙江;黃偉;林文宇;呂祥新;呂鵬程
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F119/10
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明涉及一種提高熱電廠噪聲預測模型精度的方法，其包括步驟為：1)測量噪聲源的聲功率級和近場測點的倍頻程譜；2)在噪聲預測軟件中建立聲學模型預測接收點的噪聲值，并分析貢獻值；3)將聲壓級轉化為聲壓，計算優(yōu)勢頻率下的貢獻值占比；4)代入貢獻值占比，計算出此頻段下實際貢獻值，并按照自身比例對各頻率段分配修正值，進而反推出聲功率級。由于噪聲治理前預測模型的精度對后期治理效果影響極大，上述方法通過預測軟件的接收點預測值計算聲源貢獻值占比，計算出實際測量數(shù)據(jù)中優(yōu)勢頻率下某聲源的貢獻值，反推出設備的聲功率級，使近場預測值與實際情況更加吻合，從而提高噪聲預測模型的預測精度。

技術領域

本發(fā)明涉及噪聲預測模型精度領域，具體是一種提高熱電廠噪聲預測模型精度的方法。

背景技術

熱電廠屬于高噪聲污染企業(yè)，多數(shù)廠址也處于居民區(qū)、學校等人口密集區(qū)域，所以造成嚴重的噪聲污染問題。由于已建工程后期噪聲控制的成本很高，在熱電廠噪聲治理之前，需要使用噪聲預測軟件進行噪聲預測，為治理方案提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

目前市場上主流的噪聲預測軟件，比如Cadna/A和SoundPLAN，計算模型都是基于ISO9613-2標準，其模型中的噪聲預測值通常按有利于噪聲傳播的條件下進行，往往忽略背景噪聲、氣象條件等因素的影響，并且噪聲傳播衰減計算過程中產(chǎn)生不可避免的誤差，估算0.10米內是0dB，100米處為2dB以及1000米處是4dB。現(xiàn)有噪聲預測方法僅以設備的頻譜和出廠聲功率級作為聲學參數(shù)進行預測，參數(shù)設置單一、精度不高，再加上預測模型本身建立不準確，最終實測值與預測值誤差往往達到4～6dB甚至更高。預測準確度不高，容易造成噪聲治理過度或者治理不足，因此提供一種提高熱電廠噪聲預測模型精度的方法顯得尤為重要。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于：針對上述噪聲預測模型精度不高的問題，提供一種提高熱電廠噪聲預測模型精度的方法，從而提高噪聲治理后的噪聲預測精度。

本發(fā)明實現(xiàn)發(fā)明目的采用如下技術方案：

一種提高熱電廠噪聲預測模型精度的方法，包括以下實施步驟：

步驟1：測量不相干噪聲源的聲功率級倍頻程譜和近場測點的倍頻程譜；

步驟2：在噪聲預測軟件中建立聲學模型，輸入出廠聲功率級并預測接收點的噪聲值，利用預測軟件來分析各聲源貢獻值；

步驟3：將聲壓級轉化為聲壓，包括接收點優(yōu)勢頻率段的聲壓級和此中心頻率下設備的預測貢獻值，并計算此頻率段主要噪聲源的貢獻值占比；

步驟4：計算出同一頻段下主要噪聲源的實際貢獻值，進而反推出聲功率級；

所述步驟4中聲功率級的反推包括：

步驟4-1：提取實際測量的近場測點倍頻程譜中優(yōu)勢頻率的頻帶聲壓級，代入步驟3中計算出的預測貢獻值占比，得出設備在此頻帶下的實際貢獻值大小，將實際貢獻值與預測貢獻值相減，得出差值；

步驟4-2：計算設備自身聲功率級倍頻程譜中優(yōu)勢頻率的頻帶聲壓級占總聲壓級的比例，記為自身頻帶占比；

步驟4-3：將步驟4-1中的差值除以自身頻帶聲壓級占比，獲得需要調整的總修正值大小并將其按比例分配給其他頻率段，反推出聲功率級。

作為優(yōu)選，所述不相干的噪聲源是指聲波頻率不同，互不干涉的噪聲源并且為無指向性聲源；設備聲功率級采用聲強法離散點或者掃描法測得。

作為優(yōu)選，所述近場測點的倍頻程譜由聲級計在設備近場測得，盡量避免建筑物反射聲以及背景噪聲的影響。

作為優(yōu)選，聲學模型幾何尺寸按照熱電廠規(guī)格1：1在軟件中建立，需要的已知參數(shù)包括聲源類型、幾何位置坐標、本體高度參數(shù)、聲學特性參數(shù)、倍頻程或1/3倍頻程頻譜和總聲功率級。