区域VOCs聚集态势RF-LSTM智能感知方法

为了提高VOCs质量浓度预测精度,实现VOCs聚集态势感知,采用RF-LSTM方法提出了基于浓度预测的VOCs聚集态势感知法,简称聚集态势感知法,该方法将态势感知的概念引入VOCs研究,将区域VOCs聚集态势直观展示出来。首先在区域网格划分的基础上利用距离平方反比进行空间插值,收集区域VOCs数据信息;其次利用随机森林结合长短时记忆神经网络对网格VOCs质量浓度进行预测;最后根据预测结果计算VOCs聚集态势值,并将态势感知结果可视化。以西安市某区为例进行VOCs质量浓度预测及VOCs聚集态势感知,结果表明：与RF模型、LSTM模型相比,RF-LSTM模型减少了输入变量,实现了VOCs质量浓度预测模型输入参数的优化,降低了预测模型的复杂度,提高了预测精度,得到RF-LSTM模型的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差分别为6.24、9.75、10.36%;VOCs聚集态势感知能够对区域VOCs聚集的发展趋势和状态进行可视化,传达了更多的信息,具有一定的实用价值。因此,该聚集态势感知方法可以为区域VOCs污染防治和预警提供决策支持。     

基于FTA-Petri网方法的拥挤踩踏事件分析

鉴于踩踏事件的突发性及其复杂性,应用FTA-Petri网的综合分析方法,建立集FTA评估和Petri网分析为一体的FTA-Petri网模型。首先利用FTA模型分析并确定导致麦加朝圣踩踏事件的人机环管等主要风险因素;然后,根据FTA因素分析确定对应的Petri网模型;最后利用综合分析方法的关联因素,计算得出麦加踩踏事件的因素关联矩阵,确定麦加朝圣踩踏事件的最小割集,并根据割集途径分析事故成因提出相应对策,为避免此类踩踏事件的发生作出了探索性研究,为拥挤踩踏事件的分析及预防提供新思路和途径。     

基于K-CNN-BiLSTM的关联区域VOCs浓度时空关联预测

为了提升关联区域内VOCs浓度预测精度，基于深度学习理论构造了K-CNN-BiLSTM时空关联预测模型。同时，为了实现VOCs精细化治理，首先对研究区域进行了网格划分，采用IDW进行空间插值，计算整理得到VOCs的网格数据集。其次使用KNN算法计算空间相关性筛选得到空间相关矩阵，按照时序排列拼接成时空类图。然后将时空类图输入CNN模型中提取局部时空特征，最后将提取的时空特征送入双向LSTM中进行全局预测。以西安市某区为例，对VOCs浓度进行预测，并将预测结果进行时空分布可视化。结果表明：模型具备单步预测和多步预测能力，同时与CNN-BiLSTM、CNN-LSTM和LSTM相比考虑了VOCs浓度数据的时空关联性，预测精度更高；平均均方根误差(RMSE)、平均绝对值误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为6.352、5.442和10.252%,均优于对比模型。     

基于FTA-Petri网的地铁火灾事故安全性研究

鉴于城市轨道交通安全的复杂性及重要性,应用FTA-Petri综合分析方法对城市轨道交通系统安全性进行分析并构建轨道交通系统火灾事故安全性模型。该模型具有FTA与Petri网方法的优点。在利用传统的FTA方法深入分析火灾事故原因的基础上,选择典型的火灾事故成因,利用Petri网方法动态模拟火灾事故发生的过程;借鉴已有的概率计算方法对所建立的火灾Petri网模型进行定量求解分析;最后,针对分析结果提出可行性方案。提出将FTA-Petri综合分析方法应用到城市轨道交通安全领域,在地铁火灾安全性定量分析方面作出了探索性的研究。     

基于状态Petri网的矿区生态环境脆弱度动态评价方法

采用状态Petri网模型对矿区生态环境脆弱度进行动态评价,给出了状态Petri网中累积值、加权值、不变值和虚拟值4种不同状态值的计算及表示方法,提出了基于状态Petri网的矿区生态环境脆弱度计算方法。库所的累积值用于计算采矿过程中环境指标的总变化量。加权值主要用于脆弱度的计算。具有不变值的库所在相应的变迁被激发前后状态值均保持不变。没有实际意义的虚拟值在状态Petri网中仅起到逻辑或过渡作用。网结构描述了矿区生态环境脆弱度的组成结构,网系统的运行反映了生态环境脆弱化的状态变化过程,并且将脆弱度的计算融入了状态Petri网的运行中。在案例研究中,绘制了4种修复方案下脆弱度的变化情况曲线,表明该评价方法可以对矿区生态环境脆弱度进行动态评价。状态Petri网模型能将矿区生态环境脆弱化过程,以及人工修复和自然修复过程直观形象地展现出来,为预测矿区生态环境脆弱度的变化情况及制定相应的修复方案提供参考。该模型适用于矿山长期开采对生态环境造成破坏过程的建模及计算,而且对矿山的开采过程也不需要作特别的假设限制。     

完善我国工业源VOCs控制标准的对策建议

挥发性有机污染物(VOCs)排放涉及众多行业,且以无组织排放为主,我国对VOCs污染控制相对滞后,配套污染控制标准体系不完善。选择最早开展VOCs治理工作的美国进行研究,分析其污染控制标准体系并总结了主要特点;同时梳理我国目前废气污染物控制标准体系现状,分析了其特点和主要问题,提出对石化化工企业污染源进行归类解析的思路,通过分析不同污染源的主要特点研究污染源的控制方式。在此基础上,提出完善我国工业源VOCs控制标准体系顶层设计的建议,为我国VOCs污染控制管理提供参考。     

基于BAT-OOPN理论的煤电机组超低排放限值研究

应用由经典Petri网发展而来的面向对象Petri网的理论和方法,将Petri网移植引入绥电超低排放(BAT)工艺中,对绥电超低排放(BAT)数值模拟进行研究。结果表明,在置信水平为99%时,颗粒物、SO2、NOx的浓度正态分布均值置信区间为颗粒物(4.0,4.9),SO2(10.9,14.2),NOx(35.1,39.1);最佳排放质量浓度为:颗粒物1.7 mg/m^3,SO22.0 mg/m^3,NOx19.8 mg/m^3;最差排放质量浓度为:颗粒物7.5 mg/m^3,SO231.0 mg/m^3,NOx47.9 mg/m^3。根据最佳排放浓度指出污染物削减潜力以及绥电减排的空间,可以根据最差排放浓度进行污染源预警;依据仿真结果并结合现有的排放标准,拟定燃煤电厂超低排放限值为颗粒物5.0mg/m^3,SO215 mg/m^3,NOx40 mg/m^3。     

Petri网节点重要性评价

为提高网系统的日常安全管理水平,实现系统重要节点的重点监管,以基本Petri网系统为对象,提出考虑相继故障的节点重要性评价方法。先将变迁间的关联结构关系划分为串联顺序、选择关联和非关联3种,并给出相应的形式化判别方法和变迁节点失效传递规则。在此基础上,建立基本Petri网系统中变迁节点的全局重要性评价指标及算法。最后以高速铁路中临时限速实施过程为算例,进行方法验证。结果表明:所建立的Petri网节点重要性评价方法能够体现网络系统的相继故障特性,并且能够解决节点删除法造成的网络不连通性问题。     

某加油站VOCs排放溯源及源强反演研究

为了计算加油站无组织挥发性有机污染物(Volatile Organic Compounds, VOCs)排放的强度，将扩散模型反推法应用于加油站的无组织VOCs排放溯源研究。对加油站区域建立笛卡尔空间坐标系，并构建监测站实测值和基于大气污染物高斯扩散模式预测值之间的代价函数，进而使用有条件约束的最优化方法求解该代价函数，得到该加油站VOCs无组织排放源强的反演模型。研究结果显示，加油站无组织VOCs的排放速率反演结果为1.8～3.8 g/s,该结果与加油站给车辆加油时未采取二次油气回收系统情形下的挥发量相符，反映了加油站无组织排放源强反演模型合理可信。模型参数分析结果表明，大气稳定度的不确定性对模型收敛和反演结果的影响较大，无组织排放溯源和源强反演需要高质量的气象扩散风场观测数据。     

湖北某工业园区夏季VOCs特征及臭氧生成潜势分析

为了解湖北某工业园区的VOCs排放特征和臭氧生成潜势,基于2021年6月的在线监测数据,对该工业园区的VOCs浓度、组分、日间变化及臭氧生成潜势(OFP)进行了分析。结果表明,该工业园区的VOCs平均体积分数为(55.3±32.3)×10^-9,且呈现从深夜到日间逐渐下降的趋势。在VOCs组分中,卤代烃占比最大,占VOCs总浓度的33.3%。以二氯甲烷为主要污染物的卤代烃在夜间的排放和积累是VOCs在该时段高浓度的主要原因。该工业园区的总OFP平均值为241.7±156.6g/m³,组分中芳香烃和烯烃对OFP的贡献最大,两者共占OFP的73.4%。PSCF表明,园区本地的臭氧生成和累积是导致该区域臭氧污染的重要因素。这些结果表明,加强对该工业园区VOCs排放企业的管理可能有助于这一区域臭氧污染的消除。     

包头市冬季特殊大气污染过程特征及成因讨论

通过对包头市2020年11月26日、12月4日、12月7日出现的3次特殊污染过程中的污染物浓度、天气形势场、气象参数对比分析,结果表明：1.过程具有短暂且空气质量波动显著的特征,5项污染物浓度出现同步升高,成因排除污染源的异常排放;2.3次过程形成的天气形势场接近,冷空气间歇期的环境容量变化为过程主要成因;3.气象条件变化加剧污染物浓度变化。     

平交道口冗余控制系统的建模及成本收益分析

将成本收益的分析方法应用在控制系统设计中。采用随机Petri网基于控制过程及系统可靠性对道口控制系统进行建模。在可靠性建模中,基于冗余系统的冷备及热备原理对控制系统的各个部件分别进行描述。基于统计数据确定非冗余控制系统Petri网模型参数。针对冷备及热备的冗余控制系统各部件的系统模型,通过仿真确定冗余系统相对非冗余系统所降低的道口事故率,继而计算出冗余控制的收益。将收益与增加设备的成本进行对比分析,结果表明,控制系统中不同部件的冷备及热备冗余都具有不同的成本收益。     

《石化化工企业挥发性有机物污染源排查及估算方法研究与实践》简介

<正>作者:周学双崔书红童莉崔积山等出版社:中国环境出版社书号:978-7-5111-2368-8定价:89.00元出版日期:2015年6月本书在建立VOCs排放源归类解析方法的基础上,参考美国VOCs污染源管理方法,结合我国石化化工企业实际情况,研究提出了一套石化行业VOCs污染源排查方法及推荐的估算方法,同时提供了涉及的污染源图示、照片及估算实例。本书可指导石化企业开展污染源排查及排放量估算,为环境     

工业源VOCs末端治理技术浅析及减排展望

工业污染源每年向大气排放大量VOCs,为改善大气环境质量,需大力削减其排放量。在调研各行业大量现有VOCs末端治理技术案例的基础上,结合各代表性行业企业的实际监测数据,从技术及经济方面分析了不同行业VOCs末端治理技术的应用状况及适用条件。吸附、催化燃烧、生物处理这几类技术因其工艺成熟、处理效率高而被广泛应用。在进行VOCs末端治理技术选择时,应综合考虑VOCs气体特性(成分、浓度、温度、湿度等)、末端治理技术的处理效果及经济性能、设备的安装及维护可行性、排放标准等因素。力求为VOCs的治理及减排提供依据,也为相关环保工作者提供参考。     

基于Petri网的750kV变电站故障恢复

对750 kV变电站可能发生的常见故障进行详细分类,并据此建立故障恢复推理模型,以便发生故障时能及时快速恢复供电。通过分析750 k V变电站拓扑结构,采用故障分类和基于Petri网建模的方法,将所有可能发生的常见故障分为母线、线路及变压器3类。变电站发生故障时,先根据变电站故障诊断结果,再从故障点隔离到恢复非故障失电区域并建立Petri网模型。故障恢复主要对开关进行操作,因此首先建立开关打开和关断的基本Petri网恢复模块,接着从变压器运行方式及裕量情况给出变压器故障恢复的Petri网模型,然后讨论母线和线路故障时不同情况下的故障恢复Petri网模型,最后根据模型推理过程中点火的变迁,将隔离故障点和恢复供电的断路器记录下来,按照Petri网运行的顺序即可给出最终的恢复方案。通过对750 k V变电站各类复杂故障的建模和推理及由此给出的恢复方案,能够及时给出恢复的操作顺序,方便运行人员快速检修。最后通过HPSim软件对代表性故障进行仿真运行,验证该方法正确、可行且及时。     

基于Petri网非电导爆管起爆系统拒爆事故分析

根据图论的基本原理,以非电导爆管起爆系统拒爆事故为例,介绍了Petri网事故模型的建立,以及应用Petri网进行事故分析的一般过程。     

典型有机溶剂使用行业VOCs成分谱及臭氧生成潜势

选取我国北方某重工业城市的家具喷涂、汽车喷涂、印刷打印等典型溶剂使用行业,分析各工艺过程VOCs(挥发性有机化合物)排放的化学成分谱信息,并计算了臭氧生成潜势。现场调研获得其溶剂使用量信息,采用SUMMA罐在车间进行VOCs样品采集,使用气象色谱/质谱系统对样品进行检测。结果表明,各工艺过程排放的TVOCs(VOCs化合物浓度之和)均较高,其中汽车硝基涂料(NC)喷涂工艺排放TVOCs质量浓度最高,达5 520.09μg/m~3,打印店最低,为755.32μg/m~3。对各工艺过程,家具喷涂中聚氨酯涂料(PU)、硝基涂料(NC)喷涂工艺和汽车NC漆喷涂工艺排放的VOCs都以苯系物为主,质量分数均在80%以上,主要组分包括邻-二甲苯、乙苯、甲苯、1,2,4-三甲苯、间,对-二甲苯和苯。报纸和铜版纸印刷排放VOCs以烷烃、苯系物为主,两者烷烃质量分数分别为39.51%和33.34%,苯系物质量分数分别为54.80%和51.07%,且报纸印刷排放VOCs主要组分为癸烷、乙苯及1,2,4-三甲苯,报纸和铜版纸印刷排放VOCs主要组分为1-丁烯、间乙基甲苯和对乙基甲苯。打印店排放VOCs中质量分数最高的是烷烃(65.09%)。上述行业臭氧生成潜势最高的是家具PU漆喷涂(5.863 g O_3/g VOCs),其次是家具NC漆喷涂(5.714g O_3/g VOCs)和汽车NC漆喷涂(5.505 g O_3/g VOCs),苯系物为主要贡献物。基于原辅材料消耗量的排放因子法计算出各工艺过程VOCs实际排放量,研究表明家具厂1和2的PU漆喷涂工艺VOCs排放量最高,分别为623.36 t/a和94.72 t/a。     

结构解析型神经Petri网模型及其在雾霾危害性评价中的应用

为了评价不同PM_(2.5)质量浓度的雾霾对人群健康的危害性,采用函数Petri网与人工神经网络的学习机制相结合的方法,构建了结构解析型神经Petri网模型,简称SP_NPN模型。该模型可以继承ANN的自学习功能,具有ANN的联想存储功能,并能够快速寻找最优解;该模型的网络结构可以是任意的,从而具有良好的适应性;该模型对输入信息没有依赖,它将网络内部的动态作为关注焦点,因而特别适用于复杂系统结构的解析与因果关联分析;该模型的内部节点具有明确的物理含义,因而方便对复杂系统建模。应用结果表明:利用SP_NPN模型解析雾霾对人体健康的危害性,一组观测输入和输出会获得多种解析结果,据此可以发现人体系统内部存在的所有致病类型,从而为相关精确诊断方案的制定指明方向;通过固定某些弧的权系数,可以使解析结果达到唯一,从而发现导致解析结果唯一时的关键因果关联关系,依据这些关联关系设置观测方案,能够为精确诊断方案的制定提供依据;此外,利用SP_NPN模型的因果关联关系解析功能,能够揭示雾霾中PM_(2.5)质量浓度变化与人体致病机制之间存在的因果关联关系,并计算出不同PM_(2.5)质量浓度的雾霾对人群健康的危害性程度,从而达到对雾霾危害性进行评价的目的。     

基于FTA＿Petri网的动车组塞拉门系统故障机理研究

随着我国动车组投入量及运营里程的快速增长,动车组的安全运营成为人们关注的首要问题。塞拉门作为动车组的故障多发部件之一,明确其故障机理对于故障诊断及检修极其重要。利用故障树和Petri网相结合的方法对塞拉门系统进行研究。通过对兰新客专CRH5型动车组塞拉门系统的结构及故障数据进行分析建立塞拉门系统故障树,鉴于故障树分析无法对故障传播过程进行动态描述的不足,将其转化为Petri网,建立Petri网模型状态方程,运用关联矩阵及初始状态token赋值和转移的方法对系统故障的传播进行动态分析,明确故障机理。经验证分析结果与动车组失效模式分析一致,可为动车组塞拉门的故障诊断和维修提供依据。     

瓦斯浓度区间预测的灰色聚类与高斯过程模型

为有效分析矿井瓦斯监测数据,以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于灰色关联聚类分析与高斯过程回归模型,研究瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。以预测有效度为预测精度的评估指标来动态确定重构瓦斯浓度时间序列样本空间的维数;应用灰色关联分析方法将瓦斯浓度时间序列划分成若干样本集,将其中具有关联特征的样本作为虚拟变量进行预测以消除因随机、不确定因素干扰而引起的预测误差;应用高斯过程回归模型实现瓦斯浓度区间预测,将预测结果表示成一个具有较高可信度的取值区间,以此表达对未来一段时间内瓦斯浓度动态变化情况的预测。实例分析表明:预测结果准确、可靠,能够较好地反映瓦斯浓度的实际变化状况。