基于差分进化-NM单纯形法的危化品泄漏源定位

为确定危化品泄漏源的强度和位置,提出1种基于DE-NM算法的危化品泄漏源定位方法,以监测浓度与扩散模型计算浓度的误差作为优化目标,在差分进化过程中每隔一定代数执行单纯形法,使得二者误差最小的源强和位置即为最优定位结果。研究结果表明：DE-NM算法能够快速有效地反算出泄漏源的强度和位置,满足应急响应的要求;同时,能够避免DE算法的过早收敛,以及NM算法对初值敏感的问题,有效降低单一算法对定位结果精度造成的不利影响。     

粒子群优化算法在源强反算问题中的应用研究

在危险化学品泄漏事故中泄漏源强是预测事故后果的主要影响参数,也是事故应急救援决策的基础。为了在化学品泄漏事故过程中快速准确地获取泄漏源强数据,将粒子群优化(PSO)算法应用于危险化学品泄漏源强的反算中。利用高斯烟羽扩散模型和下风向浓度测量数据,将计算浓度与测量浓度的误差平方和作为目标函数,采用粒子群算法来优化,以确定源强并通过模拟的测量浓度数据进行算法有效性验证。结果表明,PSO算法及其参数改进算法不依赖于初值的选择,计算速度快,能满足事故应急响应救援的需要。     

基于一种改进型遗传算法的源强反算

为突破遗传算法(GA)在危险化学品泄漏事故应用中存在早熟收敛等不足,有针对性地引入淘汰者基因库,提高种群多样性,避免算法过早陷入局部极值。同时,借鉴粒子群算法的跟随思想,引入启发信息,强化收敛域内的局部搜索力度,最终整理得到改进型遗传算法(MGA)。统计结果表明,MGA的计算结果更准确,误差适应性更强,可为泄漏事故现场的应急决策提供快速有效的数据支持。     

危险气体扩散实时仿真的关键技术──“反求源强”方法初探

阐述了计算机实时仿真在危险气体泄漏扩散预警系统中的应用。文中首次提出了通过求解气体扩散方程一类反问题来确定源强，即根据传感器实时检测的浓度值，代入反问题算法的仿真程序求得近似泄漏强度，再将实时采集的气象参数一并代入扩散方程，在显示屏上给出有害气体云团在区域电子地图上的扩散态势。     

模式搜索算法在毒气泄漏中的源强反算

基于泄漏源下风向的浓度监测数据并结合大气扩散模式建立反算模型,以确定泄漏源的位置和强度。以扩散模式仿真的浓度数据与监测数据的匹配度作为目标函数,将反演问题转化为优化问题,利用模式搜索算法迭代优化。以高斯模型为例验证了算法的可行性,结果表明利用探测器提供的测量浓度值,模式搜索算法能够在较短时间内搜索到最优解,在计算复杂性或时间上较梯度型算法和智能优化算法有一定优势。该算法能够及时而准确地反算出泄漏源强度和位置,为事故的应急响应与救援提供依据。     

基于改进型萤火虫群优化算法泄漏源源强及位置反算研究*

针对标准萤火虫群优化算法（GSO）在危化品泄漏源源强及位置反算中存在精度不高,容易陷入局部最优等局限,提出混合萤火虫-Nelder Mead单纯形算法（GSO-NM）,并与基于步长的改进萤火虫群优化算法（MGSO）以及单纯形搜索混合协同进化萤火虫群优化算法（HCGSOSSM）进行比较分析,将3种改进型萤火虫群优化算法应用于泄漏源源强及位置反算中进行比较分析。研究结果表明:GSO-NM算法可以有效提高定位精度和稳定性,能较为精确地反算出泄漏源源强及位置,为泄漏源源强及位置反算研究提供1种新思路。     

基于无线传感器网络的气体泄漏源快速定位方法研究

为及时发现大气环境中危险化学品泄漏事故,快速准确判断泄漏源位置,实现有效的监测监控,开发出集气体质量浓度信息采集、时间校准、无线收发等功能于一体的集成探测模块。在此基础上,建立基于无线传感器网络(WSN)的气体泄漏实时监测平台,提出实时监测数据和高斯扩散模型相结合的气体泄漏源快速定位方法。通过开展实际场地泄漏试验,实现气体泄漏源的快速定位,并分析试验系统的敏感度。结果表明:气体泄漏扩散受风力影响很大;合理布局探测器,能有效提高泄漏源定位精度,为危险气体泄漏事故的应急决策提供决策参考。     

含硫天然气管道中毒潜在影响半径计算方法

含硫天然气的泄漏会造成人员中毒,严重威胁管道附近人员的生命安全,ASME标准中推荐的潜在影响半径计算模型不适用于含硫天然气管道。常用气体扩散模型忽略泄漏气体的喷射作用导致中毒影响半径计算结果过于保守,因此首先分析含硫天然气管道泄漏特点,考虑泄漏气体喷射高度和泄漏速率的变化对硫化氢地面体积分数的影响,基于天然气泄漏扩散规律建立了不同时刻烟团和烟羽体积分数叠加表征的硫化氢中毒潜在影响半径R计算模型。考虑截断阀紧急关闭影响,按照30 s时间提出了泄漏速率分段计算依据,并合理确定了瞬时泄漏气团质量Q、连续性泄漏源强q、扩散参数以及泄漏气团中心高度H等基本参数。针对不同压力、管径、硫化氢体积分数条件,进行了中毒影响半径、热辐射潜在影响半径及忽略喷射高度的影响半径对比分析,合理提出了按照中毒潜在影响半径确定含硫天然气管道潜在影响半径的计算方法。     

鲸鱼优化算法下气体泄漏源波达方向估计法

为减小压力容器气体泄漏实时位置估算误差,准确监测容器工况,首先,从声学监测角度提出一种引入鲸鱼优化算法(WOA)的泄漏源估计方法,采用波达方向(DOA)估计法预测气体泄漏位置方向,获得泄漏源角坐标;然后,引入WOA自适应选择方法分解DOA的特征值,多次迭代得到最精确的泄漏位置;最后,以某化工厂中压力容器数据为实际算例,...     

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.     

基于粒子群算法的燃气管线泄漏疏散能力分析

为研究燃气管线泄漏事故人员疏散能力,统计分析近年国内燃气泄漏典型事故,得出第三方违章作业施工为燃气泄漏事故比例最高的直接原因及燃气泄漏事故伤亡人数发展趋势,在此基础上,引入粒子群PSO算法,以某施工引起的燃气管线泄漏事故为实例,研究领导者的领导能力和应急处置能力对员工之间信息交流及人员应急疏散能力的影响。分析实例显示现场领导者学习因子偏低,指挥能力差,直接影响事故现场的应急疏散自救行为,甚至改变疏散路径。并进一步分析模拟得出,学习因子提高后,现场领导者和员工的信息更新与交换效率大幅提升,应急疏散能力随之提高,进而提出实用性对策措施和建议,为提升燃气管线泄漏事故应急疏散能力提供技术参考。     

用伴随方法对毒气泄漏事件进行危害评估

由于自然、人为等因素造成的有毒气体泄漏事件随时威胁着人们的生命安全。对于这类突发事故进行危害评估 ,在应急救援中 ,可以给决策者提供参考 ,使之采取有效措施 ,最大限度地降低事故危害程度 ,减少事故恶果及引起的恐慌。由于毒气泄漏位置事先无法确定 ,如果用常规方法进行逐点评估 ,将面临着巨大的计算量而难以进行。笔者发展了一种伴随方法 ,对风险函数的表达式进行等价变形 ,通过求解伴随方程 ,可以一次求得任意位置的毒气泄漏的风险值 ,大大降低计算量和工作量。此法在化学工厂和仓库设置 ,煤气网铺设和监测点选取 ,城市应急中心设置等多种安全规划中均有重要价值 ,为快速危害评估 ,降低化学事故危害提供了有力的研究工具和实用方法。     

长输天然气管道事故泄漏速率算法改进研究

泄漏速率是模拟天然气泄漏过程中计算事故后果的重要指标之一,速率通常由小孔泄漏和大孔泄漏推导得出。但在实际泄漏时,泄漏孔径的大小往往不易及时获得,需要通过保守算法估算泄漏口面积以进一步模拟事故后果。运用流体力学和热力学方法,对天然气泄漏速率的经验公式进行了推导验证。同时使用连续性方法对管道的泄漏速率深入探讨,使用更易测量参数参与计算,使得在发生突发泄漏事故的时候,可以忽略孔径大小以更快速的获得泄漏信息,计算泄漏后扩散影响面积,从而为计算事故后果提供依据,以指导应急救援。     

基于PCA-GA-BP神经网络的瓦斯含量预测分析

为提高煤层瓦斯含量预测的效率和准确率,提出了先采用主成份分析（PCA）方法来降低变量间的相关性,然后将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合的煤层瓦斯含量预测的新方法。为了避免BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,算法采用GA对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用Matlab软件进行编程,建立了BP神经网络和GA-BP神经网络瓦斯含量预测模型。选取淮南某矿瓦斯含量及其影响因素作为实验数据对该模型进行了实例分析,将主成份回归和BP网络算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:PCA-GA-BP网络预测模型平均相对误差为2.759%,预测效果明显优于主成份回归和BP网络预测模型,可以准确的预测煤层瓦斯含量。     

基于自适应蚁群算法的化工园区毒气泄漏事故疏散路径规划*

为了降低人员在化工园区毒气泄漏事故中的伤亡风险,提出1种综合考虑疏散路径距离和毒性负荷值的自适应蚁群算法。通过建立路径评价函数,将疏散路径的毒性负荷值引入蚁群算法中,改进算法的信息素更新策略,采用启发式因子自适应调整策略并改进算法的启发式函数。运用Matlab软件进行仿真,将算法应用到某化工园区毒气泄漏事故中。研究结果表明:该自适应蚁群算法可以保持较高的搜索速度,在寻找距离最短道路的同时避开毒性负荷较高的疏散路径,可为化工园区毒气泄漏事故的应急疏散路径规划提供参考。