一种有害气体浓度预测方法和应用技术

本发明专利技术提出了一种有害气体浓度预测方法，包括以下步骤：S1：将待测区域划分成网格区域，S2：将步骤S1划分好的网格区域内的位置信息、有害气体浓度值导入数据库，校验，S3：根据待测区域环境参数预测有害气体浓度变化趋势。本发明专利技术采用的气体扩散模型为高斯烟羽模型，进行气体泄漏现场的浓度分布计算，该模型计算的是空间内浓度与坐标的关系，根据现场情况加入随机误差项，提高预测准确性，以此作为预测未来气体浓度分布图的数据。本发明专利技术的预测方法，将有害气体实采值进行收集，根据不同环境采用模型进行分析预测气体分布情况，拟合成气体分布浓度图，避免危险发生并将损失降到最小，及时有效地捕获石化现场情况。根据这一等浓度面我们能划分出气体的爆炸浓度范围，便于泄漏事故现场开展消防和疏散工作，对于泄漏现场的工作指导有着深刻的意义。导有着深刻的意义。导有着深刻的意义。

【技术实现步骤摘要】
一种有害气体浓度预测方法和应用


[0001]本专利技术属于气体监测
，具体涉及一种有害气体浓度预测方法和应用。

技术介绍

[0002]本专利技术以voc污染气体检测装置作为气体采集装置。就目前而言，voc检测仪按采样方式共有三种，分别为扩散式采样，泵吸式采样、管道式采样。本专利技术采用的是扩散式采样，通过气体的自然流动来进行检测，当气体进入到检测仪的气室中时，仪器自动进行感应，并实时反馈监测数值，以此实现检测的目的。
[0003]本专利技术采用的气体扩散模型为高斯烟羽模型，进行气体泄漏现场的浓度分布计算，该模型计算的是空间内浓度与坐标的关系，根据现场情况加入随机误差项，提高预测准确性，以此作为预测未来气体浓度分布图的数据。高斯烟羽模型适合较为开阔且平坦的地区、大气条件均一的扩散情况和连续点源式的扩散，因此本专利技术选高斯烟羽模型为计算基础。
[0004]voc气体检测仪佩戴在行走的工人身上，可以实时检测某时刻某点的危险气体浓度值。若在某时刻某地点发生气体泄漏且工作人员在此区域内，VOC气体检测仪检测到该点的气体浓度超标并发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种有害气体浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将待测区域划分成网格区域，S2：将步骤S1划分好的网格区域内的位置信息、有害气体浓度值导入数据库，校验，S3：根据待测区域环境参数预测有害气体浓度变化趋势。2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述步骤S1中，划分成网格区域包括按照经纬度划分。3.根据权利要求1或2所述的预测方法，其特征在于，所述步骤S2中，有害气体包括CO、H2S、O2、CH4；所述位置信息包括经度、纬度。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的预测方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述环境参数包括风速、温度、湿度。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的预测方法，其特征在于，所述步骤S3还包括，根据测试数据训练得到实际值与基础模型的误差值R
′
。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的预测方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：风速、温度、湿度不变时，气体浓度值根据式1所示的公式得到，式1中，C(x,y,z)为下风向(x,y,z)处的有害气体质量浓度(mg/m3)；Q为有害气体泄漏源强度(mg/s)；H为有害气体泄漏点的高度(m)；μ为泄漏高度的平均风速(m/s)；σ
y
、σz分别y、z方向的扩散参数；σ
y
＝γ1x
a1
式2σ
z
＝γ2x
a2
式3式2、3中，α1为横向扩散参数回归指数；α2为垂直扩散参数回归指数；γ1为横向扩散参数回归指数；γ2为垂直扩散参数回归指数；x为距泄露有害气体源头下风方水平距离(m)。7.根据权利要求6所述的预测方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述风速变化值≤1m/s，或温度的变化值≤5℃、或湿度的变化值≤5％时，所有网格节点坐标以气体浓度第一次采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕波，宋昊爽，胡水清，鞠录萍，冯景舒，李晓宇，
申请(专利权)人：石化盈科智能科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：