一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法技术

本发明专利技术属于应急救援技术领域，且公开了一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法，包括事故人员疏散风险预测，事故人员疏散风险预测包括有事故基本信息、有毒气体监测、泄漏速率反演算法、气体动态扩散模型、人员疏散路径、疏散结果预测和中毒致死概率预测。本发明专利技术通过在事故条件下，利用通过事故点及有毒气体监测点位，建立有毒气体监测网络，利用泄露速率反演算法，实现有毒气体泄露事故泄露速率快速估算，解决有毒气体泄漏事故现场无法快速准确获取泄露速率的问题。无法快速准确获取泄露速率的问题。无法快速准确获取泄露速率的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法


[0001]本专利技术属于应急救援
，具体为一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法。

技术介绍

[0002]化学工业园区内储存着大量的危险有害物质，这些危险物质一旦发生泄漏将会造成严重的人员伤亡和财产损失。有毒气体泄漏扩散事故也是我国化学工业中常见的化学品事故，有毒气体泄漏扩散事故发生后，有毒气体会在风力的作用下扩散传播到几千米之外，导致周围人群大面积的中毒。有毒泄漏扩散事故发生后在控制泄漏源点的同时，还需要将泄漏源下风向受灾人群迅速疏散到安全区域，并救援中毒人员。因此如何制定合理有效的紧急决策系统，快速高效的完成应急疏散救援工作，具有重要意义。
[0003]现有技术存在如下两个问题：
[0004]1、事故条件下，有毒气体泄漏速率的估算依赖现场勘测及理论计算，但是应急救援场景下，如何快速估算泄漏速率，目前还未解决。
[0005]2、现有技术可以实现有毒气体泄露扩散范围的预测，为应急疏散工作提供依据，但是无法对人员疏散风险进行预测评估，不利于提高应急疏散及救援效率。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法，包括事故人员疏散风险预测，所述事故人员疏散风险预测包括有事故基本信息、有毒气体监测、泄漏速率反演算法、气体动态扩散模型、人员疏散路径、疏散结果预测和中毒致死概率预测。
[0008]优选的，所述事故基本信息包括事故位置、泄露物性参数、地理气象信息。
[0009]优选的，所述有毒气体监测包括有检测点位位置、监测点位数据和搭建监测网络。
[0010]优选的，所述泄漏速率反演算法：基于事故基本信息、有毒气体监测和气体动态扩散模型，通过多个有毒气体监测数据、探测仪位置信息，反演推算事故泄漏量。
[0011]优选的，所述气体动态扩散模型；基于泄漏量反演结果、事故基本信息等信息，构建事故气体动态扩散模型模型。
[0012]优选的，人员疏散路径包括有人员定位信息、避难所信息和地图功能，通过人员定位信息、避难点信息以及扩散模拟结果结合地图功能，获取扩散区域内人员最佳扩散路径。
[0013]优选的，所述疏散结果预测包括有有害路径和安全路径，基于气体动态扩散模型和人员疏散路径：通过人员疏散路径得到人员性别、年龄、身体状态等信息，设定人员逃离速度，并结合气体动态扩散模型，得出的事故气体动态扩散至最佳路径的时间，从而预测人员疏散结果，同时将路径划分为安全路径及有毒路径。
[0014]优选的，所述中毒致死概率预测包括有中毒接触时间、中毒接触浓度和建立剂量
‑
反应关系模型，针对无法安全完成疏散的人员，对疏散结果预测中的有毒路径进行分解，然后通过中毒接触时间、中毒接触浓度，建立剂量
‑
反应关系模型，从而预测人员急性中毒致死概率。
[0015]本专利技术的有益效果如下：
[0016]1、本专利技术通过在事故条件下，利用通过事故点及有毒气体监测点位，建立有毒气体监测网络，利用泄露速率反演算法，实现有毒气体泄露事故泄露速率快速估算，解决有毒气体泄漏事故现场无法快速准确获取泄露速率的问题。
[0017]2、本专利技术通过气体扩散模型，建立扩散边界半宽与扩散时间的函数关系，实现有毒气体泄露扩散事故的动态过程模拟，能够在任意指定时间下，获取有毒气体泄露事故影响范围，科学指导事故应急救援工作。
[0018]2、本专利技术通过建立事故人员疏散风险模型，结合人员定位、地图功能等信息，对事故影响范围内人员疏散风险进行评估；对无法安全疏散人员，定量评估急性中毒致死概率，为事故应急疏散救援提供科学依据，提高应急救援效率，尽可能减少人员中毒死亡。
附图说明
[0019]图1为本专利技术大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测流程图；
[0020]图2为本专利技术监测网络示意图；
[0021]图3为本专利技术扩散区域模拟示意图；
[0022]图4为本专利技术疏散路径示意图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]如图1至图4所示，本专利技术实施例中，一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法，包括事故人员疏散风险预测，事故人员疏散风险预测包括有事故基本信息、有毒气体监测、泄漏速率反演算法、气体动态扩散模型、人员疏散路径、疏散结果预测和中毒致死概率预测。
[0025]通过事故基本信息、有毒气体监测、泄漏速率反演算法、气体动态扩散模型、人员疏散路径、疏散结果预测和中毒致死概率预测，从而实现大范围有毒气体泄露事故对事故影响范围内的人员中毒概率进行预测，为应急救援工作提供科学依据，提高救援效率，最大程度减少人员死亡情况。
[0026]其中，事故基本信息包括事故位置、泄露物性参数、地理气象信息。
[0027](1)通过事故上报，确定大范围有毒气体泄露事故开始时间、事故点位置、泄露高度、有毒气体名称等信息；
[0028]开始时间：xxxx年xx月xx日xx:xx:xx
[0029]事故点位置：经纬度坐标(经度、维度)
[0030]泄露高度：相对地面高度
[0031]有毒气体名称：具体泄露物质名称。
[0032](2)根据MSDS化学品安全技术说明书，获取有毒气体物性数据；
[0033]物性数据：气体密度，分子量、直接致害浓度(IDLH)、急性暴露指导水平(AEGLs)、紧急响应计划指南(ERPGs)
[0034](3)获取气象和地形参数:
[0035]风速、风向、太阳高度角、大气压、云层覆盖度、气温、湿度等信息、地表粗糙度等信息。
[0036]其中，有毒气体监测包括有检测点位位置、监测点位数据和搭建监测网络。
[0037]通过获取事故下风向多个受影响有毒气体监测点位(i)，有毒气体传感器网络对第i个测量位置的测量值为Cim，建立传感器位置与事故点位置的监测网络，基本关系如图2监测网络示意图所示。
[0038]其中，泄漏速率反演算法：基于事故基本信息、有毒气体监测和气体动态扩散模型，通过多个有毒气体监测数据、探测仪位置信息，反演推算事故泄漏量。
[0039]通过事故信息以及有毒气体监测网络数据，利用高斯扩散模型，通过泄露速率迭代，实现扩散模拟计算，模拟计算第i个测量位置的计算浓度C
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；
[0040][0041]通过求解目标函数minf(x)，实现气体泄本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法，包括事故人员疏散风险预测，其特征在于：所述事故人员疏散风险预测包括有事故基本信息、有毒气体监测、泄漏速率反演算法、气体动态扩散模型、人员疏散路径、疏散结果预测和中毒致死概率预测。2.根据权利要求1所述的一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法，其特征在于：所述事故基本信息包括事故位置、泄露物性参数、地理气象信息。3.根据权利要求1所述的一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法，其特征在于：所述有毒气体监测包括有检测点位位置、监测点位数据和搭建监测网络。4.根据权利要求1所述的一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法，其特征在于：所述泄漏速率反演算法：基于事故基本信息、有毒气体监测和气体动态扩散模型，通过多个有毒气体监测数据、探测仪位置信息，反演推算事故泄漏量。5.根据权利要求1所述的一种大范围有毒气体持续泄露事故人员疏散风险预测方法，其特征在于：所述气体动态扩散模型；基于泄漏量反演结果、事故基本信息等信息，构建事故气体动态扩散模型模型。6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：方舟，王冉，刘博洋，吴峰，刘健华，陶士林，
申请(专利权)人：清云智飞南京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：