城区中有毒气体突发性泄漏时,需要快速对泄漏源进行定位和识别,以便科学预测气体的蔓延及其影响范围。利用基于Bayes推断理论的MCMC(Markov chain Monte Carlo)抽样方法,根据城市中分布的传感器测量信息和气体扩散数值计算模型,构造似...城区中有毒气体突发性泄漏时,需要快速对泄漏源进行定位和识别,以便科学预测气体的蔓延及其影响范围。利用基于Bayes推断理论的MCMC(Markov chain Monte Carlo)抽样方法,根据城市中分布的传感器测量信息和气体扩散数值计算模型,构造似然函数,对泄漏源的位置、强度进行反演。计算了这些参数和空间各点浓度的相关统计量,表明反演结果与泄漏源的真实参数十分吻合。此外,还讨论了传感器测量误差的概率分布对结果的影响。结果表明,误差概率会显著影响计算效果,概率分布越平坦,泄漏源反演信息的不确定度越大。展开更多
生物气溶胶施放源项参数反演是生物气溶胶袭击危害评估的反问题,对危害评估及应急响应具有重要指导意义。本文基于贝叶斯推理方法,利用生物传感器检测数据和正向大气扩散模型,构造似然函数,采用结合Metropolis-Hasting算法的马尔可夫链...生物气溶胶施放源项参数反演是生物气溶胶袭击危害评估的反问题,对危害评估及应急响应具有重要指导意义。本文基于贝叶斯推理方法,利用生物传感器检测数据和正向大气扩散模型,构造似然函数,采用结合Metropolis-Hasting算法的马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)抽样,对施放源位置、高度、施放剂量进行反演。统计分析表明,反演结果和初始源项参数设置吻合非常好,证明了方法的有效性。展开更多
文摘城区中有毒气体突发性泄漏时,需要快速对泄漏源进行定位和识别,以便科学预测气体的蔓延及其影响范围。利用基于Bayes推断理论的MCMC(Markov chain Monte Carlo)抽样方法,根据城市中分布的传感器测量信息和气体扩散数值计算模型,构造似然函数,对泄漏源的位置、强度进行反演。计算了这些参数和空间各点浓度的相关统计量,表明反演结果与泄漏源的真实参数十分吻合。此外,还讨论了传感器测量误差的概率分布对结果的影响。结果表明,误差概率会显著影响计算效果,概率分布越平坦,泄漏源反演信息的不确定度越大。
文摘生物气溶胶施放源项参数反演是生物气溶胶袭击危害评估的反问题,对危害评估及应急响应具有重要指导意义。本文基于贝叶斯推理方法,利用生物传感器检测数据和正向大气扩散模型,构造似然函数,采用结合Metropolis-Hasting算法的马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)抽样,对施放源位置、高度、施放剂量进行反演。统计分析表明,反演结果和初始源项参数设置吻合非常好,证明了方法的有效性。
