[發明專利]危險化學品氣體泄漏等濃度線質心軌跡溯源方法有效
| 申請號: | 201810700560.6 | 申請日: | 2018-06-29 |
| 公開(公告)號: | CN108920818B | 公開(公告)日: | 2023-05-12 |
| 發明(設計)人: | 關磊;武海麗;魏利軍;許學瑞 | 申請(專利權)人: | 中國安全生產科學研究院 |
| 主分類號: | G06F30/20 | 分類號: | G06F30/20;G06N3/126 |
| 代理公司: | 濟南誠智商標專利事務所有限公司 37105 | 代理人: | 鄭憲常 |
| 地址: | 100020 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 危險 化學品 氣體 泄漏 濃度 質心 軌跡 溯源 方法 | ||
1.危險化學品氣體泄漏等濃度線質心軌跡溯源方法,實現定位危險化學品氣體泄漏源位置,其特征是,包括以下步驟:
獲取現場采集危險化學品氣體濃度數據,計算多組同時刻等濃度線質心數據;
對時間序列上的等濃度線質心數據組進行線性擬合;
根據線性擬合結果獲取氣體泄漏源位置數據;
所述獲取現場采集氣體濃度數據,計算多組同時刻等濃度線質心數據,具體包括:
獲取同一時刻等濃度數據,利用橢圓質心定位算法求得該時刻等濃度線質心位置,計算多組同時刻等濃度線質心位置;
橢圓質心定位算法具體如下,先對等濃度線橢圓目標進行粗定位和邊緣定位,然后根據橢圓粗定位信息及邊緣灰度分布特征獲取精確的邊緣點,針對邊緣點中的孤立點和噪聲點,分別用曲率濾波和均值濾波的方法加以濾波,最后用最小二乘法對濾波后的邊緣點加以擬合,求得精確的橢圓質心位置;
所述對時間序列上的等濃度線質心數據組進行線性擬合,具體包括:
根據xi=u0ti將各時刻的等濃度數據線質心點擬合出直線;
其中,xi為等濃度數據線質心沿風向方向的移動距離,u0為風速,ti為已擴散時間;
所述根據線性擬合結果獲取氣體泄漏源位置數據,具體包括:
根據擴散時間乘以風速u0即能夠沿直線軌跡回溯找到泄漏源位置數據;
根據等濃度線質心軌跡溯源初步確定的泄漏數據,利用危險化學品氣體擴散模型計算第i個測量位置的計算濃度基于最優化理論求解目標函數的最小值進一步求解泄漏源位置,其中,為相應測量位置的測量值;
利用氣體擴散模型計算第i個測量位置的計算濃度基于最優化理論求解目標函數的最小值,具體包括:
根據擴散時間乘以風速u0,即能夠逆向沿直線軌跡初步找到泄漏源位置數據,將包括泄漏源位置和泄漏源強度的初始種群數據以及氣象數據代入高斯擴散模型,計算得到各個測試點的計算濃度;
利用計算濃度與測量濃度的誤差平方和作為個體的目標函數,利用線性變換將目標函數值轉成個體的適應度;
利用計算濃度與測量濃度的誤差平方和作為個體的目標函數,即基于最優化理論方法求解反算模型的目標函數f(Q);利用線性變換將目標函數值轉成個體的適應度,即F(Qi)=af(Qi)+b,F(Qi)為個體Qi的適應度值,a為一負值,使得目標函數值越小,相應的適應度值越大;b為偏移值,以確保適應度值大于0;適應度越大,說明計算濃度與測量濃度越接近,個體的準確度越高,越接近于最優解;
按照適應度大小進行排序,對個體進行選擇、交叉、變異操作;
對新種群數據重復操作,獲取適應度最高的個體,作為全局最優解輸出;
所依據的氣體擴散模型采用Pasquill-Gifford高斯模型:
式中,
C(x,y,t):給定位置(x,y)和時間t的泄漏物濃度,單位為kg/m3;
Q:瞬時泄漏的物料質量,單位為kg;
u0:風速;
t:泄漏時間;
σx、σy、σz:分別為風場的下風方向、側風方向和垂直方向的擴散系數,單位為m。
2.如權利要求1所述的危險化學品氣體泄漏等濃度線質心軌跡溯源方法,其特征是,根據氣體擴散模型計算第i個測量位置的計算濃度基于最優化理論求解目標函數的最小值,具體包括:
S1、根據擴散時間乘以風速u0,即能夠逆向沿直線軌跡初步找到泄漏源位置數據,作為當前點,初始步長δ0=1,非負擴張因子α1,收縮因子β1,模式向量e1=1,e2=(-1),允許誤差ε>0,k=0,開始模式搜索過程;
S2、計算f(Q+δke1),f(Q+δke2),并與f(Q)進行比較,
當min(f(Q+δke1),f(Q+δke2))f(Q),模式探測成功,以f(Q+δke1),f(Q+δke2)中較小點作為新的當前點f(Q),轉到步驟S3,否則,
當min(f(Q+δke1),f(Q+δke2))≥f(Q),模式探索失敗,仍以Q為當前點,轉步驟S4;
S3、增大搜索步長,以δk=α·δk作為新的搜索步長,轉步驟S5;
S4、減小搜索步長,以δk=β·δk作為新的搜索步長,轉步驟S5;
S5、當步長δk<ε,停止迭代,輸出源強的近似最優解作為Q的最終值;否則轉步驟S2。
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