基于变步长递推轨迹的泄漏源定位方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于变步长递推轨迹的泄漏源定位方法和装置。包括：根据预设的大气扩散模型构建与气体浓度信息关联的目标函数模型；监测当前位置的气体浓度信息，根据当前位置的气体浓度信息、大气扩散模型和目标函数模型，得到当前位置的目标函数模型计算值；监测下一位置的气体浓度信息，根据下一位置的气体浓度信息、大气扩散模型和目标函数模型，得到下一位置的目标函数模型计算值；根据当前位置的目标函数模型计算值和下一位置的目标函数模型计算值，确定泄漏源强度和泄漏源位置。上述方法能够根据目标函数模型计算值获得泄漏源强度和泄漏源位置，实现对危化气体泄漏源进行精确定位。

Leakage source location method and device based on variable step-size recursive trajectory

【技术实现步骤摘要】
基于变步长递推轨迹的泄漏源定位方法和装置
本申请涉及定位
，特别涉及一种基于变步长递推轨迹的泄漏源定位方法和装置。
技术介绍
危险化学品往往具有扩散性和毒害性，一旦发生泄漏，将造成严重的财产损失和人员伤亡。在危化品泄漏事故发生后，第一时间对危化品泄漏源进行定位，是事故应急处置、应急救援以及评估事故潜在危害的基础。危化品泄漏事故发生后，可以根据危化品泄漏事故中的气体泄漏情况来定位危化品泄漏源。传统的危化气体泄漏源定位方法是根据区域内危化气体的浓度梯度和扩散方向对危化气体泄漏源进行定位，常常会理想化泄漏事故现场环境。然而，危化品泄漏事故中往往伴随着爆炸、燃烧和复杂气流的发生，这些爆炸、燃烧和复杂气流的发生使得现场环境多数情况下并不理想化，非理想化的现场环境致使对危化气体泄漏源无法进行精确定位。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于变步长递推轨迹的泄漏源定位方法和装置。一种基于变步长递推轨迹的泄漏源定位方法，所述方法包括：根据预设的大气扩散模型构建与气体浓度信息关联的目标函数模型；监测当前位置的气体浓度信息，根据所述当前位置的气体浓度信息、所述大气扩散模型和所述目标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于变步长递推轨迹的泄漏源定位方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的大气扩散模型构建与气体浓度信息关联的目标函数模型；监测当前位置的气体浓度信息，根据所述当前位置的气体浓度信息、所述大气扩散模型和所述目标函数模型，得到所述当前位置的目标函数模型计算值；监测下一位置的气体浓度信息，根据所述下一位置的气体浓度信息、所述大气扩散模型和所述目标函数模型，得到所述下一位置的目标函数模型计算值；根据所述当前位置的目标函数模型计算值和所述下一位置的目标函数模型计算值，确定泄漏源强度和泄漏源位置。

【技术特征摘要】
1.一种基于变步长递推轨迹的泄漏源定位方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的大气扩散模型构建与气体浓度信息关联的目标函数模型；监测当前位置的气体浓度信息，根据所述当前位置的气体浓度信息、所述大气扩散模型和所述目标函数模型，得到所述当前位置的目标函数模型计算值；监测下一位置的气体浓度信息，根据所述下一位置的气体浓度信息、所述大气扩散模型和所述目标函数模型，得到所述下一位置的目标函数模型计算值；根据所述当前位置的目标函数模型计算值和所述下一位置的目标函数模型计算值，确定泄漏源强度和泄漏源位置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前位置的气体浓度信息包括监测时间和与所述监测时间对应的气体浓度位置；所述监测当前位置的气体浓度信息，根据所述当前位置的气体浓度信息、所述大气扩散模型和所述目标函数模型，得到所述当前位置的目标函数模型计算值，包括：监测所述当前位置的气体浓度信息，根据所述当前位置的气体浓度信息和所述大气扩散模型，得到所述当前位置的大气扩散模型计算浓度序列；根据所述目标函数模型、所述当前位置的气体浓度信息和所述当前位置的大气扩散模型计算浓度序列，得到所述当前位置的目标函数模型计算值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述监测所述当前位置的气体浓度信息，根据所述当前位置的气体浓度信息和所述大气扩散模型，得到所述当前位置的大气扩散模型计算浓度序列，包括：将获取到的与所述大气扩散模型相关的模型参数、所述监测时间和与所述监测时间对应的气体浓度位置输入所述大气扩散模型，得到所述当前位置的大气扩散模型计算浓度序列。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将获取到的与所述大气扩散模型相关的模型参数、所述监测时间和与所述监测时间对应的气体浓度位置输入所述大气扩散模型，之前还包括：根据所述当前位置的气体在水平方向、竖直方向的扩散系数以及与所述监测时间对应的风速信息，得到与所述当前位置的大气扩散模型相关的模型参数。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前位置的气体浓度信息包括监测时间、与所述监测时间对应的气体浓度大小和与所述监测时间对应的气体浓度位置；所述根据所述目标函数模型、所述当前位置的气体浓度信息和所述当前位置的大气扩散模型计算浓度序列，得到所述当前位置的目标函数模型计算值，包括：根据所述目标函数模型、所述当前位置的气体浓度信息和所述当前位置的大气扩散模型计算浓度序列，得到第一目标函数适应度序列；其中，所述第一目标函数适应度序列同与所述监测时间对应的气体浓度大小和与所述监测时间对应的气体浓度位置存在第一对应关系；对所述第一目标函数适应度序列进行排序及筛选，得到第二目标函数适应度序列；对所述第二目标函数适应度序列执行预设次数遗传算法，得到中间种群适应度序列；其中，所述中间种群适应度序列与所述第二目标函数适应度序列存在第二对应关系；对所述中间种群适应度序列进行局部寻优，得到最优中间种群适应度；根据所述第一对应关系、所述第二对应关系、所述最优中间种群适应度和所述目标函数模型，得到所述当前位置的目标函数模型计算值。6.根据权利要求5所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑小平，李静海，陈茂银，张建文，李辉，耿华，邓晓娇，朱亚征，
申请(专利权)人：清华大学，北京化工大学，南京布衣人信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11