示踪技术用于气体泄漏扩散模拟的多元线性回归分析

采用江苏工业学院油气储运安全综合实验模型平台,利用示踪技术(以CO2为示踪剂),模拟了有害气体瞬时泄漏扩散的整个过程.并结合多元线性回归分析的基本方法,定量分析了气体泄漏扩散过程,建立了多元线性回归模型,初步确定了泄漏气体浓度与相关物理量的变化关系,在此基础上得到了2个定量评价指标:确定性系数R=0.991,相关系数r=0.995.研究表明,在实验室建立的试验模型能较好地反映现实情况,模型仿真度较高,数据拟合效果较好.研究可为评价模型的相似性提供理论参考,对有害气体泄漏扩散事故应急救援、实施有效的现场控制,具有一定的科学参考价值.     

基于网络地理信息系统(WebGIS)的危险气体泄漏扩散预警信息平台的研究

以有毒有害危险气体突发性泄漏扩散事故为研究对象,对基于网络地理信息系统(WebGIS)的危险气体泄漏扩散预警信息平台进行研究,根据需求,对平台的总体结构设计、功能设计、数据库设计和技术实现等方面进行了深入的探讨;采用B/S模式,利用ArcGIS,ASP.NET和VB.NET开发出预警信息平台,并通过Internet发布相关信息。该研究项目为环境管理部门对突发性气体泄漏事故的预警、指挥、调度以及对事故的控制提供了准确的预测信息和及时的技术支持,对提高事故应急救援指挥和救援行动的效率有重要的意义。     

室内有害气体连续泄漏扩散质量浓度模型的研究与分析

以C02为对象,对室内空间气体连续泄漏扩散过程进行试验研究,并对室内CO2气体泄漏扩散的均一质量浓度模型、两厢质量浓度模型和室内半球质量浓度模型进行研究.将理论模型计算值与不同位置测量点的试验数据进行比较分析.3种质量农度模型均表示区域质量浓度的变化,理论模型计算值与试验数据均有些偏差;远离泄漏源处,偏差较小.室内空间不同位置3个模型预测值相对大小会发生变化.对于泄漏源附近及低于泄漏源处,3种质量浓度模型预测结果误差较大;对于高于泄漏源的位置,模型预测结果较好,然而质量浓度均出现振荡不稳定的现象.由于重力沉降作用,下部空间气体质量浓度较大,上部空间气体质量浓度较小.泄漏刚开始阶段,远离泄漏源处,试验测试值与理论模型值相比有一个廷滞期,理论预测值偏差较大.     

有毒重气泄漏安全距离数值方法

以有毒重气硫化氢气体为对象,利用非正常排放扩散模型计算气体泄漏时地表扩散浓度场,对比研究两种极端大气稳定度条件下浓度场分布规律和特征,确定了各自情况下的安全距离。研究结果表明,大气稳定度对H2S扩散后果影响大,F条件下的浓度值相对较大但其扩散范围较小;该模型能定量地描述气体扩散地面浓度分布场,能快捷和科学地预测浓度和源强、风速、大气稳定度以及时间空间等的关系。笔者所用的方法克服了现实情况中安全距离设定单一的弊端,对有毒重气泄漏安全规划等有指导作用。     

LNG储罐泄漏危险性计算及影响因素分析

针对LNG储罐泄漏气体扩散模拟分析过程中存在计算和分析过程复杂的问题,选取适当的气体扩散模型,对危险气体的扩散进行模拟和分析,绘制蒸汽扩散UFL(爆炸上限)、LFL(爆炸下限)、1/2LFL浓度等值线图,实现蒸汽扩散伤害分区的准确划分,提高了计算速率和精确度。并利用程序模拟分析了风速、地表粗糙度、泄漏速率等因素对LNG泄漏气体扩散影响。研究结果表明,当风速方向和泄漏源泄漏方向相同时,蒸汽扩散距离和危害范围随风速增大呈减小趋势;蒸汽在下风向扩散距离随着地表粗糙度的增大而减小;扩散距离和危害范围随泄漏速率的增大而增大。     

石化企业毒气泄漏的数值模拟与危险性评估

针对石化企业中可能造成毒气泄漏的装置或设备,从工程实际出发,建立了3种毒气泄漏和扩散的数值模型.根据模型和给定的扩散条件,对毒气的泄漏和扩散进行数值模拟和动态仿真,得到毒气泄漏后人员死亡区域、危险区域和有感区域的动态变化结果.对石化企业有毒物质源进行毒性分级,并确定了相应的毒气泄漏危险性参数.通过给定的装置和设备泄漏危险性参数计算得到毒气泄漏的危险性矩阵,进而对石化企业有毒有害气体泄漏进行危险性评估.     

水深对海底管道泄漏水下气体扩散行为的影响研究

针对海底输气管道泄漏气体扩散问题,基于计算流体动力学CFD方法,建立海底输气管道泄漏水下气体扩散模型,重点考虑水深的影响,对不同水深条件下的气体扩散行为进行模拟与分析,预测水下气体扩散路径、上浮时间、海面溢出点位置及溢出区域范围等关键参数,通过数值仿真与数据拟合,建立海底输气管道泄漏水下气体扩散参数快速计算模型。研究结果表明:海底输气管道泄漏水下气体扩散至海面时,形成不规则的倾斜倒锥形羽流结构;水深对气体扩散过程中羽流的倾斜角度和气泡分散程度具有重要影响;随着水深增加,气体扩散至海面的时间增长,溢出区域范围增大;不同水深条件下,气体羽流水平和垂向参数整体变化规律基本一致。     

液化和压缩气体半球形扩散模型集的构建和应用

国内外液化和压缩气体的泄漏爆炸事故屡见不鲜,针对其性质和短时间近地面扩散的特点,总结、修正和扩展了瞬时泄漏下的平均半球形扩散模型。对于连续泄漏,利用数学积分理论建立了静风下的半球形扩散模型。接着对有风时的情况进行建模推导,将风速和气体自身扩散速度进行矢量合成,得到了半椭球形扩散和半椭圆锥与1/4椭球体组合扩散下气体的质量浓度和质量浓度变化趋势。最后用实例验证了该模型的先进性。该模型集能较好地反映液化和压缩气体泄漏后不同泄漏情况、时间、近地面区域和风速下的扩散浓度空间分布及其动态变化过程,为事故后果预估和应急救援决策提供参考。     

非点源LNG泄漏扩散过程模拟及危险区域分析

为了研究LNG泄漏扩散过程及危害,建立了引入时间参数的高斯烟羽混合模型,利用MATLAB工具对LNG泄漏扩散过程进行动态模拟,解决了高斯烟羽模型不能模拟连续泄漏源泄漏初期浓度分布的问题。提出了非点源高斯烟羽混合模型,可预测液池、大孔等非点源的泄漏扩散过程,并利用Burro 9号LNG泄漏扩散试验进行模型验证。研究了风速、大气稳定度等对LNG泄漏扩散所形成的危险区域的影响,结果表明:风速对LNG泄漏扩散的影响显著,风速越大,扩散越快,扩散达稳定后所形成的危险区域面积越小;大气越稳定,扩散越慢,危险区域面积越大。     

气体扩散数学模型在安全评价方面的应用

工业生产、储运过程涉及储存大量气态和液态的危险性物质,该类物质大都易燃易爆、有毒有害。民用燃料的输送和储藏,也涉及易燃易爆。气体或液体物质发生泄漏事故,可能对附近居民和环境造成极大的危害。气体物质一旦发生泄漏,很难将其限定在一定范围内,势必造成大面积的危害。因此,事故状态下有毒气体的扩散,是安全评价中灾害后果评价的重要内容。笔者通过梯度输送理论,建立了无风条件下气体扩散的动态模型。在限定容器中气体介质是中性气体的情况下,由于中性气体在扩散过程中各向同性,扩散方程获得了简化。进一步限定容器形状为最常见的圆柱形,确定了模型的边界条件,求出了该条件下扩散方程的解析解。开发的扩散模型建立的理论依据是梯度输送理论即单位时间内物质通过单位面积的输送的通量与浓度梯度成正比。同时对建立的模型在安全评价方面的应用进行了初探,结合实例提出了该模型的应用方向。     

考虑随机误差的软土基坑沉降趋势分析及预测*

为准确分析基坑沉降变性规律，基于现场监测数据，通过卡尔曼滤波对趋势项及误差项进行分解，采用M-K检验对发展趋势进行评价，利用优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型，构建基坑沉降分项预测模型，并将预测结果与发展趋势评价结果对比分析，以实现基坑沉降变形规律综合研究。结果表明:卡尔曼滤波能有效分解基坑沉降数据趋势项与误差项，相较于传统小波分解效果更佳；基坑沉降呈持续增加趋势，但趋势性逐渐减弱；预测结果相对误差均值均不大于2%，预测模型精度较高；沉降变形会进一步增加，但增加速率明显降低，与发展趋势分析结果一致，两者相互佐证分析结果准确性。研究结果为基坑沉降变形规律分析提供新思路。     

基于多源数据融合的煤矿工作面瓦斯浓度预测*

为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将上隅角瓦斯浓度、采煤机速度、工作面吨煤瓦斯涌出量等不同数据融合作为输入层参数,使用Adam优化算法更新LSTM网络层参数,利用Attention机制突出关键影响瓦斯浓度的因素,开展多源数据融合的瓦斯浓度预测,结合某矿1008工作面的实际数据,分析不同数据在瓦斯浓度预测中的作用。研究结果表明:单变量下的Attention-aLSTM预测效果相比LSTM提升14.2%;多源数据融合下的Attention-aLSTM相比自身提升了5%。     

大气土壤耦合的埋地燃气管道泄漏扩散数值分析

为了研究埋地燃气管道泄漏燃气在非稳态泄漏条件下的扩散行为，基于燃气管道非稳态泄漏大孔模型，应用CFD分别求解土壤和大气扩散方程，通过丙烷地面扩散通量耦合了土壤和大气环境，进行了泄漏扩散的数值模拟，所得模拟计算结果与地上泄漏扩散数值模拟结果进行了对比分析。研究结果表明:耦合模拟条件下，风速仍是影响丙烷扩散距离和高度的主要因素；温度和相对湿度对丙烷扩散有相对较小的影响；与埋地泄漏相比，不同条件下地上泄漏的扩散距离和扩散高度均有误差，水平扩散距离误差普遍较大，扩散高度个别情况下误差较大；地上泄漏条件下的模拟结果数值偏大，对事故的预测和评估准确性会产生显著影响。     

基于均生函数模型的冲击矿压电磁辐射预测研究及其应用

通过实验研究煤岩变形破裂过程电磁辐射信号的变化规律,表明非接触电磁辐射法能动态预测冲击矿压等煤岩动力灾害现象;在非接触电磁辐射法动态预测冲击矿压的实验研究基础上,提出一种新的动态时间序列预测模型——均生函数模型,利用电磁辐射监测仪测定的现场工作面电磁辐射信号时间数据序列,通过逐步回归筛选时间序列构造一个均生函数方程;利用该方程预测预报未来电磁辐射信号的发展,并与现场测定的实际值进行对比分析,以此来验证该预测模型的正确性。误差分析和实践结果表明:均生函数模型的预测值与实际测定值的相对误差最大为6.71%左右,且距平趋势正确率均达到了60%,证明该模型与电磁辐射预测方法的有机结合能有效地预测冲击矿压以及提高预测的准确性,为冲击矿压电磁辐射预测技术的研究提供了一种新的研究思路和方法。     

Research on 3D dynamic visualization simulation system of toxic gas diffusion based on virtual reality technology

A three-dimensional (3D) model of toxic gas diffusion was advanced based on Monte Carlo method with the presupposition that toxic gas diffusion process can be considered as random walk process of a large number of toxic gas particles. Compared to other existing models, this model includes analysis of both movement and non-movement attributes of toxic gas particles, and can well meet the need of dynamic simulation. Then, a 3D gas diffusion visualization scene management subsystem, including leak hazard source (tank), leak background (ground and sky) and surroundings near the leak area, was developed based on virtual reality (VR) technology. In this system, diffusion scene can be designed in accordance with the reality, which embodies the reunification between VR technology and engineering application. Finally, according to OpenGL particle system theory, by using Delphi and OpenGL as main programming tools, the diffusion simulation subsystem of toxic gas diffusion process and real-time concentration prediction and consequence simulation subsystem was completed. Application shows that by using VR technology in the accident consequence simulation, the whole system is of real-time, lifelike and visual characteristics, which not only embodies the great engineering value of virtual reality technology in the field of safety engineering, but also provides references for accident impact prediction, assessment and emergency plan.     

基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度序列预测*

为有效提高煤矿瓦斯浓度动态预测精度,基于微分方程理论和最小二乘法,从灰色预测模型静态灰色作用量出发,优化灰色作用量,推导幂指数型灰色作用量的改进灰色瓦斯浓度预测算法,推导基于集成学习不同灰色作用量幂指数型灰色瓦斯预测模型,进而研究吉林八连城长期和短期瓦斯浓度监控数据预测精度。结果表明:瓦斯浓度时间序列近似线性时,基于集成学习的改进灰色瓦斯浓度预测算法优于传统灰色瓦斯浓度预测算法,使瓦斯浓度预测值和实际值的均方根误差降低,均方根差最大降低2.25%。研究结果可有效提瓦斯浓度预测精度。     

钢铁企业工作场所煤气泄漏扩散规律的研究

以钢铁企业管网煤气泄漏为研究对象,以煤气泄漏扩散规律为研究主题,在确定煤气泄漏相似于浮力射流的基础上,建立煤气泄漏扩散的数学模型。采用CFD软件PHOENICS数值模拟气体泄漏过程的速度场及其浓度分布。在已有煤气泄漏检测系统的基础上,选择性实验模拟煤气泄漏浓度与扩散时间、扩散方向的变化。数值模拟和实验模拟表明,虽然两种方法所得结果存在一定差异,从定性分析角度而言,却能够反映工作场所煤气泄漏后在有限空间内运移扩散的一般规律。     

基于CNN-GRU的瓦斯浓度预测模型及应用*

为解决传统瓦斯浓度预测方法预测精度低和适用性不强等问题,提出运用卷积神经网络（CNN）提取瓦斯浓度时间序列的变化趋势及局部关联特征,应用门自适应矩估计（Adam）优化的控循环单元神经网络（GRU）,在关联特征基础上进行时序性预测的组合方法,并以铜川玉华煤矿监测数据为样本,对比CNN-GRU组合模型、传统机器学习模型LSTM和GRU模型的预测效果。研究结果表明:CNN-GRU模型的预测精度和收敛速度均优于LSTM和GRU模型;CNN-GRU平均绝对误差和均方根误差分别可降低至0.042,0.006,运行效率分别提高59.15%,35.04%,研究结果可为矿井瓦斯灾害防治提供依据。     

曲线回归与傅里叶级数组合方法在瓦斯抽采量预测中的应用

为解决瓦斯抽采量的预测问题,针对瓦斯抽采量随时间的变化波动性较大的特点,用曲线回归和傅里叶级数组合方法,建立关于瓦斯抽采量的预测模型。首先采用基于最小二乘原理的曲线回归研究瓦斯抽采量总体趋势,得到回归方程。将瓦斯抽采量观测值与曲线回归结果相减,可得瓦斯抽采量各实测值在回归曲线上的波动值。采用Fourier级数分析该波动规律,得到其Fourier级数方程,将回归方程与Fourier级数方程相加即可完成预测模型的建立。研究结果表明,将此模型应用到某矿瓦斯抽采量预测分析中,预测结果精确度可达到98.39%。     

基于自记忆模型的煤与瓦斯突出电磁辐射预测研究

利用实验测定的电磁辐射信号时间序列,用双向差分原理反导出一个非线性常微分方程;以其为微分动力核,运用动力系统数据机理自记忆模式构造自记忆方程并求出自记忆系数;利用该方程预测未来电磁辐射信号的变化,并与现场测定对比分析,用误差分析和距平分析法验证该模型正确性和预测准确率。实例表明:该自记忆模型预测与实测结果是一致的,相对误差均在6.7852%左右,距平符合率为90%;自记忆方法能有效应用于煤与瓦斯突出电磁辐射动态预测中;该模型与电磁辐射预测方法的有机结合能有效地提高预测准确性,从而为煤与瓦斯突出电磁辐射预测技术提供了一种新的研究途径。