面向液氨泄漏应急救援区域的XGBoost预测方法研究

液氨发生泄漏事故后，随着扩散距离的增加，会对人员和环境造成严重的危害。为便于发生泄漏事故后，快速展开应急救援工作，对液氨泄漏事故应急救援区域预测方法开展研究。通过PHAST(Process Hazard Analysis Software Tool)软件模拟液氨泄漏事故工况，建立基于极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting XGBoost)的液氨泄漏应急救援区域预测模型。利用网格搜索结合K折交叉验证进行超参数调优，并与随机森林、决策树模型性能进行对比分析。研究结果显示：以预测ERPG-2标准下液氨泄漏扩散距离为例，XGBoost模型预测性能最佳；与决策树和随机森林相比，XGBoost模型的E_MAPE分别减少了4.19个百分点和2.37个百分点，E_RMSE分别减少了66.74和2.93;基于优化后XGBoost模型液氨泄漏事故应急救援区域预测模型，预测结果R²为0.997 8,E_RMSE为50.37,E_MAPE为2.61%,基本满足工程实践应用。