高斯扩散模型改进总结
基于高斯线源模式的主要尾气扩散模型综述
基于高斯线源模式的主要尾气扩散模型综述高斯线源模型主要基于以下几个假设:(1)尾气的排放是均匀、稳定和连续的;(2)尾气扩散过程是二维的;(3)大气环境是绝对稳定的;(4)尾气扩散过程中的湍流系数保持不变。
基于这些假设,高斯线源模型可以通过计算尾气的初始浓度和扩散参数来预测尾气的浓度分布。
高斯线源模型的方法主要包括:(1)计算尾气的初始浓度,即排放源的浓度分布;(2)计算尾气的扩散参数,包括湍流系数和风速等;(3)根据浓度分布和气象条件,计算尾气的浓度分布范围和浓度等级。
为了建立高斯线源模型,需要进行一系列计算和预测。
首先,需要确定尾气排放源的特征,包括排放速率、温度、压力和浓度等。
然后,需要获得周围环境的气象数据,包括风速、风向、湍流系数和大气稳定类别等。
接下来,基于这些数据,可以计算尾气的初始浓度分布和扩散参数。
最后,可以根据这些参数,预测尾气的浓度分布范围和浓度等级。
高斯线源模型的应用广泛,可以用于工业、交通、农业等领域的尾气扩散预测。
在工业领域,可以用于评估工厂尾气排放对周围环境的影响,以及制定相应的环境管理措施。
在交通领域,可以用于评估车辆尾气排放对城市空气质量的影响,以及制定交通管理政策。
在农业领域,可以用于评估农业活动中的尾气排放对农田和周围环境的影响,以及制定农业管理措施。
高斯线源模型的发展已经有了较长的历史,随着计算机技术的发展和模型计算方法的改进,高斯线源模型不断得到完善和拓展。
例如,随着计算机技术的提高,可以进行更加复杂和详细的计算,包括考虑地形、建筑物和植被等因素对尾气扩散的影响。
另外,还可以结合其他模型和方法,例如数值模拟和数据驱动建模,来提高尾气扩散预测的准确性和可靠性。
总之,基于高斯线源模型的尾气扩散模型是一种常用的尾气扩散预测方法,它基于高斯分布的假设,通过建立尾气排放源的高斯线源模型,来模拟尾气的扩散过程。
该模型具有较高的准确性和可靠性,并且广泛应用于工业、交通、农业等领域。
高斯烟羽模型课件
温度和湿度影响大气稳定度和湍流强 度,进而影响污染物的扩散。这些数 据可以通过气象观测站获取。
排放参数的估算方法
源强
源强表示污染物的排放速率。根据工厂或设施的工艺流程、设备运行状况等因素进行估算。
排放高度
排放高度决定了烟羽在垂直方向上的扩散范围。根据工厂或设施的建筑高度、排放设备的位置等因素进行估算。
案例一:城市空气质量预测
总结词:动态模拟
详细描述:高斯烟羽模型能够模拟城市空气质量的动态变化过程,揭示不同气象条件和地形地貌对空气质量的影响。
案例一:城市空气质量预测
总结词
可视化展示
详细描述
通过可视化技术,高斯烟羽模型能够将预测结果以直观的方式呈现出来,便于分析和理 解。
案例二:工业区污染物扩散模拟
特点
高斯烟羽模型适用于污染物在大气中扩散的情况,特别是对 于低空污染物的扩散,如工厂排放、汽车尾气等。该模型能 够考虑气象条件、地形等因素对污染物扩散的影响,提供较 为准确的预测结果。
模型的应用领域
环境评估
高斯烟羽模型广泛应用于环境评 估领域,用于评估工厂、交通工 具等污染源对周围环境的影响, 为环境管理和污染控制提供依据。
z
垂直距离,表示烟 羽扩散的垂直方向 上的距离。
公式的应用场景
高斯烟羽模型适用于描述烟羽 在大气中的扩散情况,特别是
在稳定气象条件下。
该模型广泛应用于环境科学、 大气污染控制等领域,用于 预测烟羽的扩散范围、浓度 分布等。
通过高斯烟羽模型,可以评估 烟羽对周围环境和居民的影响,
为制定相应的污染控制措施提 供科学依据。
03
高斯烟羽模型的参数估算
扩散参数的估算方法
扩散系数
基于一种改进的高斯模型研究危险气体短时泄漏后扩散规律
2 模 型扩散标 准差 的计算
表1 用K l u g方法计算大气扩散标准差时所需参数
注: r o 1 3 1 " y 叮 分另 q 为x . y 、 z 方 向扩散标准差。且 y ( x )=R 。 x 、 O " x ( x ) =o r y ( x ) 和o r t ( x )=R x 。
c— e 卜
操作失误或其他原因可能导致上述物质发生短时间 泄漏 , 并对周围居民和环境造成极大 的危害¨ 。日
常生 活 中 , 由此类 易燃 易爆 物 质 泄漏 造 成 惨 重 损 失
的案例在 国内外屡见不鲜 J 。因此 , 为了避免此类 事故的发生 , 有必要进行相应 的风险评估工作 。
和理论依据 。
关键词 : 改进 ; 高斯扩散模型 ; 短时间排放
中图分类号 : x 5 1 1
在天 然气 、 液 化石油 气 等石 油化 工行 业 中 , 由于
为有效源高( 排放高度与抬升高度之和) , m; 、 Y 、 = 为 空间点各方向的坐标 , m; 其 中, 为气体在时间 t 内 的向下游传输 的距离 , 标准差 是关于 的函数。 假 定 短 时排放 源 释放 的烟片是 由无数 个 首尾 相 接 的小 烟 团叠 加后 的结 果 , 则 一段 时 间 内泄 漏 源 释 放气 体 的质量 为 : d M= q ( t ‘ ) ‘ ( 0 ≤£ ‘ ≤ t , ) ( 2 ) 式中: t 为任一烟团释放的时间, s ; t r 为烟团释放的 总时间 , s ; g ( £ ) 为其释放率, g / s 。 将( 2 ) 式代人( 1 ) 式并积分可得某一时刻 , 污染 物在 扩散 空 间一点 的浓 度为 :
高斯中的优化
优化第一步:确定分子构型,可以根据对分子的了解通过GVIEW和CHEM3D等软件来构建,但更多是通过实验数据来构建(如根据晶体软件获得高斯直角坐标输入文件,软件可在大话西游上下载,用GVIEW可生成Z-矩阵高斯输入文件),需要注意的是分子的原子的序号是由输入原子的顺序或构建原子的顺序决定来实现的,所以为实现对称性输入,一定要保证第一个输入的原子是对称中心,这样可以提高运算速度。
我算的分子比较大,一直未曾尝试过,希望作过这方面工作的朋友能补全它。
以下是从本论坛,大话西游及宏剑公司上下载的帖子。
将键长相近的,如B12 1.08589B13 1.08581B14 1.08544键角相近的,如A6 119.66589A7 120.46585A8 119.36016二面角相近的如D10 -179.82816D11 -179.71092都改为一致,听说这样可以减少变量,提高计算效率,是吗?在第一步和在以后取某些键长键角相等,感觉是一样的。
只是在第一步就设为相等,除非有实验上的证据,不然就是纯粹的凭经验了。
在前面计算的基础上,如果你比较信赖前面的计算,那么设为相等,倒还有些依据。
但是,设为相等,总是冒些风险的。
对于没有对称性的体系,应该是没有绝对的相等的。
或许可以这么试试:先PM3,再B3LYP/6-31G.(其中的某些键长键角设为相等),再B3LYP/6-31G(放开人为设定的那些键长键角相等的约束)。
比如键长,键角,还有是否成键的问题,Gview看起来就是不精确,不过基本上没问题,要是限制它们也许就有很大的问题,能量上一般会有差异,有时还比较大如果要减少优化参数,不是仅仅将相似的参数改为一致,而是要根据对称性,采用相同的参数。
例如对苯分子分子指定部分如下:CC 1 B1C 2 B2 1 A1C 3 B3 2 A2 1 D1C 4 B4 3 A3 2 D2C 1 B5 2 A4 3 D3H 1 B6 2 A5 3 D4H 2 B7 1 A6 6 D5H 3 B8 2 A7 1 D6H 4 B9 3 A8 2 D7H 5 B10 4 A9 3 D8H 6 B11 1 A10 2 D9B1 1.395160B2 1.394712B3 1.395427B4 1.394825B5 1.394829B6 1.099610B7 1.099655B8 1.099680B9 1.099680B10 1.099761 B11 1.099604 A1 120.008632 A2 119.994165 A3 119.993992 A4 119.998457 A5 119.997223 A6 119.980770 A7 120.012795 A8 119.981142 A9 120.011343 A10 120.007997 D1 -0.056843 D2 0.034114 D3 0.032348 D4 -179.972926 D5 179.953248 D6 179.961852 D7 -179.996436 D8 -179.999514 D9 179.989175参数很多,但是通过对称性原则,并且采用亚原子可以将参数减少为:XX 1 B0C 1 B1 2 A1C 1 B1 2 A1 3 D1C 1 B1 2 A1 4 D1C 1 B1 2 A1 5 D1C 1 B1 2 A1 6 D1C 1 B1 2 A1 7 D1H 1 B2 2 A1 8 D1H 1 B2 2 A1 3 D1H 1 B2 2 A1 4 D1H 1 B2 2 A1 5 D1H 1 B2 2 A1 6 D1H 1 B2 2 A1 7 D1B0 1.0B1 1.2B2 2.2A1 90.0D1 60.0对于这两个工作,所用的时间为57s和36s,对称性为C01和D6H,明显后者要远远优于前者。
最新高斯优化过渡态的经典总结
高斯优化过渡态的经典总结一般地,优化所得驻点的性质(极小点还是过渡态)要靠频率来确定;而对过渡态,要确定反应路径(即到底是哪个反应的过渡态)必需要做IRC了,不然靠不住的(往往用QST 找到的过渡态并不一定就是连接输入反应物和产物的过渡态)。
在我们用QST2或QST3来优化过渡态时,需输入反应物和产物,实际上反应物和产物的输入顺序是没有关系的。
就是说,先输反应物后输产物和先输产物后输反应物得到的是同样的过渡态。
这也好理解,QST2里对过渡态的初始猜测实际上是程序自动将输入的反应物和产物的各变量取个平均,所以输入顺序是没有关系的。
对QST3和TS,需人为指定过渡态的初始猜测。
上面说的反应物和产物的输入顺序没有关系,有个前提条件,就是反应物和产物的自旋多重度一致。
对QST3,因为是人为指定过渡态的初始猜测,所以没有影响;而对QST2,过渡态的自旋多重度默认和后面输入的一致。
如果反应物和产物的自旋多重度一致,那随便先输哪个都没关系;而如果反应物和产物的自旋多重度不一致,这时该怎么办???当反应物基态多重度为1,产物基态多重度为3时,到底将过渡态的多重度定为1还是3?还是两个都试,哪个能量低取哪个?假如取1,在下来做IRC验证时,Reverse还好办,Forward 却是按多重度为1做的,这样怎么能和多重度为3的产物连接起来?要将其关联起来,需有一个为激发态,这样才能在自旋多重度上保持一致。
可这种处理对吗?还有更好的思想吗?另外,我觉得IRC难用得很,很难控制,也不知自己钻进了哪条死胡同!!一直对此很迷茫,希望各位大侠援助啊!对于这点确实很迷茫,我觉得好像得用cas解决,有看过类似的文献,上面有用cas得出过反应物基态经激发态再回到基态得出产物的反映路径。
我没有试过,对于cas我很是头疼,理论和实践都一无所知。
作 IRC 能说明哪些问题?irc做完,就说明我们完成了这个反应路径地计算,在SUMMARY OF REACTION PA TH FOLLOWING:,我们可以看到分子过渡态的键长键角与能量随着反应坐标的变化而变化,如果你将反应坐标与能量作图,就可以得到一条过渡态曲线,由于irc计算是结构沿着反应路径的方向,在每个点进行优化的,所以如果你找的过渡态是正确且优化是成功的话,TS确实是连接两个minimum的。
基于高斯修正模型的放射性气体扩散浓度预测(精)
基于高斯修正模型的放射性气体扩散浓度预测摘要本文是以日本福岛核电站遭遇自然灾害发生核泄漏的背景而提出的。
对于问题一,考虑到放射性物质的泄漏是连续不断的。
本文根据“泄漏放射性物质质量守恒定律”和“气体泄漏连续性原理”建立了微积分方程,应用了高等数学中散度、梯度、流量等数学概念,通过Guass公式、四维二阶偏微分方程,因而得到了核电站周边不同距离地区、不同时段放射性物质浓度的预测模型。
同时为使模型适用范围更广,本文引入了地面反射系数,考虑了由于放射性物质从泄漏口喷出时具有初动量而使其泄漏源有效高度被抬高等因素,进而得到了在无风环境中适用范围更广的“高斯修正模型”。
对于问题二,要探究风速对放射性物质浓度分布的影响。
本文运用概率学[1]知识,通过图解和数学推导得出“连续点源放射性物质高斯扩散模型”。
本文依次考虑了“重力沉积”、“雨水沉积”、“核衰变”等因素对浓度分布的影响。
并通过构建“耗减因子”、“衰变因子”等方法将耗减和衰变的放射性物质“投影”到泄漏源浓度中,得到了经多次合理修正后的“优化高斯模型”,并据此分析了泄漏源周边地区放射性物质的浓度变化。
针对于问题三,本文在问题二的基础上,结合考虑风速和放射性物质扩散速度在空间中的矢量运算。
得出在对上风口分析时,要分类讨论风速和自然扩散速度之间的大小关系,当风速小于自然扩散速度时,放射性物质是无法到达上风口的。
对于问题四,本文参阅整理大量气象、地理、新闻资料,选择我国东海岸典型地域---山东半岛作为研究对象,综合考虑对应海域平均风速及风向、地理距离、海水对放射性物质扩散的部分反射系数等因素,并通过C++编程模拟计算,预测出放射性核物质将经过6.5天到达我国东海岸,且0.100mBq⋅m-3与实际情况比较吻合。
131I浓度预测值为:关键词:放射性气体扩散浓度变化高斯修正模型预测1 问题的提出由于重大的突发性核泄漏紧急灾害事件具有爆发性、空间分布不连续性、对周边地形和气象条件的敏感性的特点,研究核事故所释放的物质的时空分布需要高度精确的技术,但是在对于更好地保护环境有着极其重要的意义。
基于扩散模型的数据增强综述
基于扩散模型的数据增强综述扩散模型(Diffusion Model)已成为一种强大的生成模型,在多个领域取得了显著进展。
尽管在各类任务中都有着优秀的表现,但扩散模型仍有自己的缺点,并有诸多研究对扩散模型进行了改善。
以下主要围绕扩散模型存在的问题及其改进方法来进行综述:一、扩散模型存在的问题1.采样速度慢:扩散模型在生成样本时需要逐步进行反向过程,这导致采样速度相对较慢。
2.最大化似然差:扩散模型在训练过程中最大化似然函数的能力相对较弱,这影响了模型的性能。
3.数据泛化能力弱:扩散模型最初主要处理连续性数据,如图片等,对于离散数据或其他数据类型的处理能力有限。
二、扩散模型的改进研究针对上述问题,研究者们提出了多种改进方法,这些方法可以分为以下三类:1.采样速度提升:通过改变传统的训练方式、扩散过程、噪声规模和数据分布等方法来提升采样速度。
例如,有研究提出使用知识蒸馏的方法将复杂模型的知识迁移到简单模型中,从而加速采样过程。
2.最大似然增强:针对扩散模型在最大化似然函数方面的不足,有研究提出了改进的损失函数或训练策略来增强模型的最大化似然能力。
3.数据泛化增强:为了扩展扩散模型的应用场景,多个研究工作将扩散模型推广到适用于其他数据类型的模型。
例如,LSGM提出将数据通过VAE框架先转换到连续的latent space上后再进行扩散,这使得扩散模型能够处理离散数据或其他数据类型。
三、扩散模型的应用除了在图像生成领域取得显著成果外,扩散模型还被广泛应用于其他领域。
在强化学习领域,扩散模型被应用于序列决策任务,特别是在离线强化学习中,用于拟合轨迹生成、规划未来轨迹、替换传统高斯策略等。
这得益于扩散模型强大而灵活的分布建模能力,为解决强化学习中的长期挑战提供了帮助。
总之,扩散模型作为一种强大的生成模型,在多个领域取得了显著进展。
然而,仍存在一些问题需要解决,如采样速度慢、最大化似然差和数据泛化能力弱等。
针对这些问题,研究者们提出了多种改进方法,并成功将扩散模型应用于更广泛的领域。
扩散模型论文总结范文
近年来,随着深度学习技术的飞速发展,生成模型在图像、语音、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
扩散模型作为一种生成模型,因其强大的能力在各个领域得到了广泛的应用。
本文将对一篇关于扩散模型的论文进行总结,以期为相关研究者提供参考。
论文题目:VDM Variational Diffusion Models摘要:本文主要介绍了VDM(Variational Diffusion Models)的研究,通过对扩散模型进行改进,实现了在似然计算方面的突破。
与传统的扩散模型相比,VDM在优化扩散过程的噪声schedule和网络参数方面具有更高的效率。
一、VDM的核心思想VDM的核心思想是将扩散过程分为两个阶段:正向扩散和反向扩散。
在正向扩散阶段,通过逐步添加噪声,将数据映射到高斯噪声空间;在反向扩散阶段,通过逐步去除噪声,将数据从高斯噪声空间映射回原始数据空间。
二、VDM的优化方法1. 优化噪声schedule:VDM通过改进噪声schedule,使得变分下界(VLB)关于噪声schedule不变。
这样,可以通过调整中间的噪声schedule来最小化生成VLB 估计器的方差,从而实现更快的优化。
2. 优化网络参数:VDM在优化网络参数时,同时考虑了扩散过程的噪声schedule 和网络参数。
这使得模型在似然计算方面达到了目前最好的效果。
三、VDM的优势1. 高效的优化速度:VDM在优化过程中,通过调整噪声schedule和网络参数,实现了更快的优化速度。
2. 优越的似然计算性能:VDM在图像密度估计基准上取得了目前最好的似然计算性能,通常比自回归模型优化速度更快。
3. 广泛的应用前景:VDM在图像生成、语音合成、自然语言处理等领域具有广泛的应用前景。
四、总结本文对VDM(Variational Diffusion Models)的研究进行了总结。
VDM通过改进噪声schedule和网络参数,实现了在似然计算方面的突破。
最新-高斯烟羽扩散模型再研究 精品
高斯烟羽扩散模型再研究篇一:高斯烟羽模型模型假设:1、坐标系高斯模型的坐标系如图21所示,原点为排放点(若为高架源,原点为排放点在地面的投影),轴正向为风速方向,轴在水平面上垂直于轴,正向在轴的左侧,轴垂直于水平面,向上为正向。
在此坐标系下烟流中心线或烟流中心线在面的投影与轴重合。
2、模型假设(1)污染物的浓度在、轴上的分布是高斯分布(正态分布)的;(2)污染源的源强是连续且均匀的,初始时刻云团内部的浓度、温度呈均匀分布;(3)扩散过程中不考虑云团内部温度的变化,忽略热传递、热对流及热辐射;(4)泄漏气体是理想气体,遵守理想气体状态方程;(5)在水平方向,大气扩散系数呈各向同性;(6)取轴为平均风速方向,整个扩散过程中风速的大小、方向保持不变,不随地点、时间变化而变化;(7)地面对泄漏气体起全反射作用,不发生吸收或吸附作用;(8)整个过程中,泄漏气体不发生沉降、分解,不发生任何化学反应等。
3、模型公式推导由正态分布假设可以导出下风向任意一点(,,)处泄漏气体浓度的函数为:(,,)?()?2?2(1)由概率统计理论可以写出方差的表达式为:???2?????2???????????02???002(2)????0由假设可以写出源强的积分公式:????(3)式中:?、?为泄漏气体在、方向分布的标准差,单位为;(,,)为任一点处泄漏气体的浓度,单位为3;为平均风速,单位为;为源强(即泄漏速度),单位为;将(1)式代入(2)式,积分可得:1???2?2????12?2??()?(4)将(1)式和(4)式代入(3)式,积分可得:(5)2???????(6)????再将(4)式和(5)式代入(1)式,可得:2??2(,,)????2?2?2?2???2????上式为无界空间连续点源扩散的高斯模型公式,然而在实际中,由于地面的存在,烟羽的扩散是有界的。
根据假设可以把地面看做一镜面,对泄漏气体起全反射作用,并采用像源法处理,原理如图22所示。
扩散模型训练技巧technique 2 (other noise scales)
扩散模型训练技巧technique 2 (other noise scales)全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:扩散模型是一种用于分析和预测信息传播过程的数学模型,在多个领域中都有着广泛的应用,比如社交网络分析、疾病传播模型等。
在训练扩散模型时,需要考虑到各种因素对信息传播的影响,其中噪声是一个非常重要的因素。
在扩散模型训练过程中,噪声的大小和规模会直接影响到模型的准确性和稳定性。
而在处理噪声时,需要有一些技巧和方法来提高模型的性能,其中之一就是使用不同的噪声比例。
技巧2:其他噪声比例尺度在训练扩散模型时,我们经常会遇到各种不同的噪声比例尺度,比如高斯噪声、随机噪声、椒盐噪声等。
在处理不同噪声比例尺度时,我们需要有一些技巧来优化模型的训练效果。
下面将介绍一些可以使用的技巧:1. 调整噪声比例尺度在训练扩散模型时,我们通常会使用一些噪声来模拟真实世界中的情况。
在这种情况下,我们需要根据具体的应用场景和数据特点来调整噪声比例尺度。
如果噪声比例尺度过大,可能会影响模型的收敛速度和准确性;而如果噪声比例尺度过小,可能无法有效模拟真实情况。
我们需要根据实际情况来调整噪声比例尺度,以提高模型的性能。
除了调整噪声比例尺度外,我们还可以尝试使用不同的噪声比例尺度来训练扩散模型。
通过在训练过程中逐步增加或减小噪声比例尺度,我们可以更好地理解模型对不同噪声比例尺度的鲁棒性和泛化能力。
这种方法可以帮助我们找到最优的噪声比例尺度,从而提高模型的性能和稳定性。
3. 结合其他技巧除了调整和使用不同的噪声比例尺度外,我们还可以结合其他技巧来提高模型的性能。
可以使用数据增强技术来增加样本数量,或者使用正则化技术来减少过拟合现象。
通过综合使用这些技巧,我们可以更好地优化模型的训练效果,提高其性能和稳定性。
总结在训练扩散模型时,噪声是一个不可忽视的因素。
通过使用不同的噪声比例尺度和其他技巧,我们可以更好地优化模型的训练效果,提高其性能和稳定性。
高斯烟羽扩散模型再评估
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目录
• 引言 • 高斯烟羽扩散模型理论基础 • 高斯烟羽扩散模型的应用 • 高斯烟羽扩散模型的局限性和
改进方法 • 案例分析 • 结论与展望 • 参考文献
01
引言
研究背景和意义
环境保护的重要性
环境保护是当今社会面临的重要问题之一,而空气污染是环境保护领域的关键 问题之一。高斯烟羽扩散模型是预测空气污染的重要工具,因此对其进行再评 估具有重要的实际意义。
详细描述
高斯烟羽扩散模型在风险评估中应用前景 广阔,能够较为准确地评估大气污染物排 放对周边环境和人类健康造成的风险和危 害。该模型在制定风险防范措施和应急预 案方面具有重要的应用价值,为保障公共 安全和生态环境提供了有力支持。
04
高斯烟羽扩散模型的局限性和 改进方法
高斯烟羽扩散模型的局限性
无法准确预测复杂地 形下的烟羽扩散情况
总结词
客观评价、科学性强、符合实际
详细描述
高斯烟羽扩散模型在环境影响评价中具有较高的应用价值。 通过对建设项目实施前后大气污染物排放量的预测和分析, 能够较为客观地评价建设项目对周边环境的影响程度和范围 ,为环境管理决策提供科学依据。
高斯烟羽扩散模型在风险评估中的应用
总结词
评估准确、应用前景广阔
VS
总结词
广泛使用、可靠性高、应用范围广
详细描述
高斯烟羽扩散模型在空气质量预测中应用广泛,通过对大气扩散参数和气象条件的测量和计算,能够 较为准确地预测空气污染物的浓度分布和变化趋势。该模型在国内外得到广泛应用,为环境保护部门 制定相应的污染控制措施提供了科学依据。
高斯烟羽扩散模型在环境影响评价中的应用
高斯烟羽扩散模型适用于风力较 大、气象条件稳定的情况,但在 静风或逆温等条件下,模型的预
diffusion model参数技巧
扩散模型(Diffusion Model)是一种用于生成人工智能的深度学习模型,其核心思想是通过在数据分布上逐步添加噪声,最终生成一个与原始数据分布相似的噪声图像。
在扩散模型中,有一些参数技巧可以帮助提高模型的性能和生成质量。
以下是一些建议:1. 重参数技巧(Reparameterization trick):在生成过程中,扩散模型使用重参数技巧将噪声添加到模型中。
通过这种方式,可以在保持原始数据分布的同时,引入新的噪声图像。
重参数技巧使得生成过程更加稳定,有助于提高生成质量。
2. 反向过程(Inverse process):在扩散模型中,反向过程用于计算生成噪声图像的概率。
通过计算原始图像与生成的噪声图像之间的似然性,可以优化模型参数以提高生成质量。
3. 优化目标(Optimization objective):对于两个单一变量的高斯分布p和q,KL散度(Kullback-Leibler divergence)可以用于衡量它们之间的差异。
在扩散模型中,可以通过最小化KL散度来优化模型参数,从而使生成的噪声图像更接近原始数据分布。
4. 归一化常数(Normalization constant):在能量模型(Energy-Based Models)中,归一化常数z()用于确保p.d.f 积分等于1。
在扩散模型中,可以采用Flow限制、VAEGAN等方法来处理归一化常数,以提高生成质量。
5. 神经网络结构(Neural network architecture):在扩散模型中,可以使用深度神经网络来近似生成过程。
根据具体任务的需求,可以选择合适的神经网络结构,如卷积神经网络(CNN)等。
6. 采样技巧(Sampling technique):在生成过程中,可以使用重要性采样(Importance sampling)等方法来提高生成质量。
通过在真实数据分布上进行多次采样,可以获得更多的生成图像,从而提高模型的多样性。
大气工程中颗粒物迁移与扩散模型的改进与应用
大气工程中颗粒物迁移与扩散模型的改进与应用随着城市化的发展和人口的增长,大气污染问题日益凸显。
颗粒物作为重要的大气污染物之一,对人类健康和环境造成了严重威胁。
因此,研究颗粒物的迁移与扩散模型,对于制定有效的大气污染防治措施具有重要意义。
本文将讨论现有模型的局限性,并探讨了改进与应用的途径。
首先,我们来看一下目前常用的颗粒物迁移与扩散模型,其中最常见的是Gaussian模型。
Gaussian模型是基于高斯分布原理建立的,通过考虑风向、气象条件等因素,预测颗粒物在大气中的传播情况。
虽然该模型简单易用,但在实际应用中存在局限性。
由于该模型忽略了地形和建筑物的影响,预测结果与真实情况可能存在较大误差。
为了克服这个问题,研究者们提出了一些改进的方法。
一种常见的改进是基于计算流体力学(CFD)的模型。
CFD模型能够考虑地形和建筑物等因素对颗粒物传播的影响,因此预测结果更加准确。
然而,CFD模型的计算复杂度较高,运行时间较长,不适用于快速预测颗粒物的传播情况。
另一种改进的方法是基于物理实验和观测数据的模型。
通过在实验室或实际环境中进行测量,收集风速、风向、颗粒物浓度等数据,建立统计模型来预测颗粒物的传播情况。
这种方法能够较好地描述实际情况,但对数据的质量和数量要求较高,且建立模型需耗费较多时间和资源。
除了改进模型,我们还可以探索颗粒物迁移与扩散模型的应用。
一个重要的应用领域是大气污染防治规划。
通过建立准确可靠的模型,可以预测污染源的传播范围,制定相应的污染源控制措施。
例如,在城市规划中考虑风向和颗粒物扩散情况,避免将重要的生态区域与污染源放在同一区域,从而保护生态环境。
另一个应用领域是环境监测。
传统的监测方法往往只能在有限的地点获取数据,无法全面了解污染情况。
而基于模型的监测方法可以通过模拟预测来推断未监测地点的颗粒物浓度,从而提供更全面的环境信息。
在大气质量评估、环境风险评估等方面有着广泛的应用。
最后,在进行颗粒物迁移与扩散模型的改进和应用时,我们还应该关注一些问题。
高斯烟羽扩散模型再研究
高斯烟羽扩散模型再研究孙志宽【摘要】高斯烟羽扩散模型自二十世纪50年代提出后,一直在空气污染扩散研究及大气环境质量预测领域广泛使用,我国及美国、欧盟将其列为环境影响评价中大气环境预测的基本模型.不少国内外学者发现,该模型与实际监测有一定的误差.作者通过认真研究,对模型的两个重要参数U和△H的选取和计算方法提出质疑,并通过严密的数学推导,得到严谨数学表达式,进而提出新的高斯烟羽扩散模型.通过边界层污染气象观测、烟羽对比观测和对比计算证明,修正后的高斯烟羽扩散模型更接近实际.【期刊名称】《环境与可持续发展》【年(卷),期】2013(038)005【总页数】3页(P107-109)【关键词】高斯模型;平均风速;抬升高度【作者】孙志宽【作者单位】神华国能集团(神东电力)集团公司,北京10033【正文语种】中文【中图分类】X211 引言在大气环境质量预测及空气污染等问题中,用数学模型模拟并预测大气污染物输送与扩散是一种常用且有效的手段。
对连续的气态污染源在有风时对周围空气质量的影响预测,无论是我国目前现行的《境影响评价技术导则-大气环境》(HJ 2.2-2008)[1],还是美国EPA推荐的AERMOD模型[2],其基本形式都是高斯烟流扩散模型,其数学表达式为:式中,C(x,y,z)为污染源下方向任一点(x,y,z)处的污染物浓度,mg/m3;Q为源强,mg/m;U为水平输送速度,m;σy和σz分别为横向扩散参数和垂直扩散参数,m;h为混合层高度,m;k为反射次数;He为烟囱有效高度,m,其值为烟囱几何高度(Hs)与烟气抬升高度(△H)之和,即:通常所需预测的是地面浓度,在无界情况下,其表达式为:有不少国内外学者发现,上式计算结果与实测值有较大的偏差[2,5],Herman 和 Mccaffrey 的实验研究[4]和我国原水电部及南京大学在徐州所做的烟流抬升和扩散试验的结果[6]都表明:一是高斯模型预报的峰值浓度几乎全部低于实测值,预报与实测的误差以D类稳定度最大,A类最小。
用修正的高斯模型计算天然气稳态扩散
[收稿日期]2009211223 [基金项目]浙江省重大科技攻关项目(2006C13002)。
[作者简介]张子波(19852),男,2008年大学毕业,硕士生,现主要从事管输天然气泄漏扩散研究工作。
用修正的高斯模型计算天然气稳态扩散 张子波,李自力 (中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院,山东青岛266555) 李 毅 (中国石油西气东输管道(销售)公司,上海200122) 王 瑶 (中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院,山东青岛266555)[摘要]天然气管道泄漏后极易引发爆炸事故,危害人民的生命财产安全。
为了研究一个合理的天然气扩散计算模型,对高斯模型进行了研究,发现其计算天然气扩散的不足之处,将浮力及初始喷射等因素考虑在内,对高斯模型进行了修正,给出了在水平风速、浮力和初始喷射影响下的天然气扩散中心轴线方程,并编程计算。
结果表明修正后的高斯模型明显更加符合实际情况。
通过算例分析,比较了不同风速和不同管压对于扩散的影响,为实际应急指挥提供了依据。
[关键词]天然气;泄漏;稳态扩散;高斯模型[中图分类号]TE832[文献标识码]A [文章编号]100029752(2010)0120369203随着天然气工业近年来的迅速发展,目前城市燃气越来越普遍,一旦经过居民区的管道发生泄漏,很容易引发爆炸事故,后果将不堪设想。
而泄漏后的扩散是发生事故的根本原因[1]。
因此,有效地对天然气泄漏后的危险范围进行评估以尽快采取相应措施显得越来越重要。
目前国内外对天然气管道泄漏后的扩散过程的研究还不够深入,尚未建立起完全适用于天然气泄漏的理论模型[2]。
国内外天然气管道风险评价主要采用高斯(Gaussian )模型和Sutton 模型,但这2种模型都没有考虑天然气管道泄漏所特有的初始喷射和浮力作用对扩散的影响[3]。
笔者考虑了初始喷射和浮力对扩散的影响,研究了一种适合计算天然气稳态扩散的模型。
对于采用数值方法求解天然气扩散的方法,虽然其精确度较高,但是计算速度慢。
高斯
五、模型的评价与推广5.1模型的优缺点优点:第一,本模型与高斯烟团模型相比,更符合实际情况,提供了一种求解放射性物质扩散问题的思路,此方法新颖可靠易行,极具参考价值。
第二通过MATLAB仿真计算求解扩散源初始浓度问题的新方法,并且充分考虑到核电站处理进程和现状。
,因而降低了算法的时间复杂度。
运用个体调整方法处理各项约束条件,确保了优化结果的可行性,使该算法更易于应用实际。
第三针对性很好,对于日本核扩散问题能够给出比较准确的结果。
缺点:第一由于数据匮乏,通过各种手段找的数据有限;第二本模型未考虑放射性物质在扩散当中溶于水的影响,可能会对结果造成一定的误差。
5.2模型的推广应用本模型可以对各种气体瞬间扩散的范围进行估计和模拟,根据事故时的风力和风向判断危险范围的实时变化和维持时间,确定疏散范围的大小。
由于本模型为理想模型,未考虑重力和地面的阻力以及建筑物等因素对扩散的阻滞,由于本模型主要解决事故发生后可能波及的危险范围,不考虑这些因素只会使估计的范围扩大,相应安全性会提高。
因此,使用此模型对发生事故后撤离范围的估计是合适的。
此外大气温度、大气压、风向、孔口形状(扁平射流模型) 等因素的影响也不容忽视。
为了探索GIS与一般模型集成的方法,高斯烟羽模型与GIS集成无疑是一个较为典型的例子,一方面它在实际工作中的应用较为显著,不但可以快速模拟有毒泄漏物的扩散过程,显示空间上受其影响的范围,而且有利于及时、准确地掌握决策信息,最大限度地减少损失。
另一方面,由于大气本身变化较为频繁,尤其在近地面受到温度、地形等影响,需要对模型参数及适用性不断修正,才能进行准确的过程模拟,提供可靠的决策服务。
六、参考文献(1)东北大学学报( 自然科学版)第29卷第2期2 0 0 8 年2 月《基于GIS 的环境污染扩散模型》毕天平、金成洙、钟圣俊、尚剑红(2)《高斯烟团模式计算危险气体泄漏》王英伟,吴琦,隋祥,刘振伟,黑龙江哈尔滨东北林业大学(3)放射核素扩散的数学模型和算法( 大气核扩散计算机模拟) 于光仪曹在文首都师范大学数学系(4)《数学模型》(第三版)姜启源谢金星叶俊编高等教育出版社七、附录图2 全国辐射环境自动检测站空气吸收剂量率环保部3月17日发布图2 三月份大陆及附近洋面风向变化情况。
高斯烟羽扩散模型再研究
高斯烟羽扩散模型再研究篇一:高斯烟羽模型模型假设:1、坐标系高斯模型的坐标系如图所示,原点为排放点(若为高架源,原点为排放点在地面的投影),x轴正向为风速方向,y轴在水平面上垂直于x轴,正向在x轴的左侧,z轴垂直于水平面xoy,向上为正向。
在此坐标系下烟流中心线或烟流中心线在xoy面的投影与x轴重合。
2、模型假设(1)污染物的浓度在y、z轴上的分布是高斯分布(正态分布)的;(2)污染源的源强是连续且均匀的,初始时刻云团内部的浓度、温度呈均匀分布;(3)扩散过程中不考虑云团内部温度的变化,忽略热传递、热对流及热辐射;(4)泄漏气体是理想气体,遵守理想气体状态方程;(5)在水平方向,大气扩散系数呈各向同性;(6)取x轴为平均风速方向,整个扩散过程中风速的大小、方向保持不变,不随地点、时间变化而变化;(7)地面对泄漏气体起全反射作用,不发生吸收或吸附作用;(8)整个过程中,泄漏气体不发生沉降、分解,不发生任何化学反应等。
3、模型公式推导由正态分布假设可以导出下风向任意一点X(x,y,z)处泄漏气体浓度的函数为:X(x,y,z)?A(x)e?ay2e?bz2(1)由概率统计理论可以写出方差的表达式为:2??y2??zQ0y2Xdy???00Xdyz2Xdz (2) 0Xdz由假设可以写出源强的积分公式:uXdydz(3)式中:?y、?z为泄漏气体在y、z方向分布的标准差,单位为 m;X(x,y,z)为任一点处泄漏气体的浓度,单位为 kg/m3;u为平均风速,单位为 m/s;Q为源强(即泄漏速度),单位为 kg/s;将(1)式代入(2)式,积分可得:1??a?2?2?y??b?12?2?z?A(x)?(4)将(1)式和(4)式代入(3)式,积分可得: Q (5) 2?u?y?z(6)再将(4)式和(5)式代入(1)式,可得: 2??y2zX (x,y,z)?exp2?2?2?2?u?y?z2??yz??Q上式为无界空间连续点源扩散的高斯模型公式,然而在实际中,由于地面的存在,烟羽的扩散是有界的。
高斯优化过渡态的经典总结(合集五篇)
高斯优化过渡态的经典总结(合集五篇)第一篇:高斯优化过渡态的经典总结高斯优化过渡态的经典总结一般地,优化所得驻点的性质(极小点还是过渡态)要靠频率来确定;而对过渡态,要确定反应路径(即到底是哪个反应的过渡态)必需要做IRC了,不然靠不住的(往往用QST找到的过渡态并不一定就是连接输入反应物和产物的过渡态)。
在我们用QST2或QST3来优化过渡态时,需输入反应物和产物,实际上反应物和产物的输入顺序是没有关系的。
就是说,先输反应物后输产物和先输产物后输反应物得到的是同样的过渡态。
这也好理解,QST2里对过渡态的初始猜测实际上是程序自动将输入的反应物和产物的各变量取个平均,所以输入顺序是没有关系的。
对QST3和TS,需人为指定过渡态的初始猜测。
上面说的反应物和产物的输入顺序没有关系,有个前提条件,就是反应物和产物的自旋多重度一致。
对QST3,因为是人为指定过渡态的初始猜测,所以没有影响;而对QST2,过渡态的自旋多重度默认和后面输入的一致。
如果反应物和产物的自旋多重度一致,那随便先输哪个都没关系;而如果反应物和产物的自旋多重度不一致,这时该怎么办当反应物基态多重度为1,产物基态多重度为3时,到底将过渡态的多重度定为1还是3?还是两个都试,哪个能量低取哪个?假如取1,在下来做IRC验证时,Reverse还好办,Forward却是按多重度为1做的,这样怎么能和多重度为3的产物连接起来?要将其关联起来,需有一个为激发态,这样才能在自旋多重度上保持一致。
可这种处理对吗?还有更好的思想吗?另外,我觉得IRC 难用得很,很难控制,也不知自己钻进了哪条死胡同!一直对此很迷茫,希望各位大侠援助啊!对于这点确实很迷茫,我觉得好像得用cas解决,有看过类似的文献,上面有用cas得出过反应物基态经激发态再回到基态得出产物的反映路径。
我没有试过,对于cas我很是头疼,理论和实践都一无所知。
作 IRC 能说明哪些问题?irc做完,就说明我们完成了这个反应路径地计算,在SUMMARY OF REACTION PATH FOLLOWING:,我们可以看到分子过渡态的键长键角与能量随着反应坐标的变化而变化,如果你将反应坐标与能量作图,就可以得到一条过渡态曲线,由于irc计算是结构沿着反应路径的方向,在每个点进行优化的,所以如果你找的过渡态是正确且优化是成功的话,TS确实是连接两个minimum的。
高斯扩散模型改进总结
对污染源附近的区域进行网格化划分,就可以得 到该区域内的污染物浓度值的数据集,它是绘制污染 浓度等值线的基础。
在地图上绘制等值线的步骤可分为三步: (1) 根据一系列等值点信息,创建几何体对象; (2) 根据几何体对象建立相对应的图元; (3) 将(2)中建立的图元添加到临时的图层中。
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2.7.2 扩散参数的计算
(1) 有风时的参数计算
在大气扩散模式中,扩散参数的取值是非常重要的,它是大气 稳定度和下风向距离的函数。在国际上,σy,σs 由指数函数组成:
σy=γ1*x^a1,σs=γ2*x^a2 x指下风向计算点与污染源之间的距离,γ1,a1,γ2,a2的值 由大气稳定度参数表获得
3.2 等值线绘制
离散数据网格化
三角形网格化
等值点的计算
等值线追踪及光 滑处理
22
3.可视化模拟显示
3.2.1 离散数据网格化
离散数据网格化,是根据区域内离散点的数量与位置进行网格化,将点 转化成线的过程。网格化是将空间区域分割成一定数目更小的区域,作为等 值点确定和追踪的基础,按照离散数据网格化的方法,网格化后的形状可以
在几何体创建的过程中,可以选用不同的颜色对 污染区域进行填充,颜色越深,表示污染区域污染越 严重。
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4.污染扩散模拟验证
4.3 模拟结果及其分析
在模拟过程中,假设污染物为SΟ2 ,其源强为 150 kg / h,风速为 1.5 m/ s, 排放口的有效高度为 20m ,排放时间为 8min ,有逆温层的影响且逆温层的高度 小于 1000m时,污染物的扩散模拟如图 5.2。在图中,离污染源越接近,浓度值越 高,即污染状况越严重
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3.可视化模拟显示
基于高斯烟羽模型的放射性气体的扩散
关于核电站泄漏放射性气体扩散的预估模型摘要由于核泄漏导致放射性气体扩散对经济和人身造成巨大损失的报道在国内外屡见不鲜,本文中日本福岛核泄漏事件更加使我们认识到对放射性气体扩散进行合理性的预估从而为以后类似于此的突发性事件作积极有效的补救措施的重要性。
对于问题一我们运用了点源烟羽扩散模型,用抛物型二阶偏微分方程解出理想状态下的不同时刻、不同地点的浓度表达式:222432 (,,,)(4)x y zktQC x y z t ektπ++-=。
此模型是建立在以泄漏点为圆心的一个无界球形区域内的。
为了使模型更符合实际情况,能够被应用于现实生活中,我们在泄漏源有效高度的确定和考虑地面反射与吸收作用下对此模型进行了修正,最终得到问题一浓度的确定公式(14)(,,,)C x y z t的表达式。
对于问题二,我们采用高位连续点源烟羽扩散模式,其扩散服从正态分布,并根据概率论的相关知识通过数学公式推导,得到理想状态下的高斯模型,由泄漏源有效高度,地面反射等因素的影响对其进行修正,又由于重力干沉积,雨洗湿沉积以及核衰变等因素对源强的影响,对高斯烟羽模型再次进行修正,最终得到泄漏源周边浓度变化情况即公式(32),在风速为k m/s的条件下浓度为(,,,)C x y z H。
对于问题三,我们在第二问建立的模型的基础上,引入时间变量rt和t,和扩散速度变量s,在风速和扩散速度的共同影响下,可分别求出上风向和下风向浓度预估模型即公式(40)和(41)。
对于问题四,本文参阅整理大量气象、地理、新闻资料,选择我国东海岸典型地域---山东半岛和美国西海岸典型地域---加利福尼亚州作为研究对象,综合考虑对应海域平均风速及风向、地理距离、海水对放射性物质扩散的部分反射系数等因素,并通过计算机模拟,预测出放射性核物质将经过6天到达我国东海岸,且131I浓度预测值为:0.1053mBq m-⋅,,经过6.8天到达美国西海岸,且氙-133浓度的预测值几乎为零,与实际情况比较吻合。
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4.污染扩散模拟验证
4.3 模拟结果及其分析
假设污染物为SΟ2 ,其源强为150 kg / h,风速为1.5 m/ s,排放口 的有效高度为20m ,排放时间为 30min ,没有逆温层的影响,此时污染 物的扩散模拟如图 5.4。
3.2 等值线绘制
离散数据网格化 三角形网格化
等值点的计算
等值线追踪及光 滑处理
3.可视化模拟显示
3.2.1 离散数据网格化
离散数据网格化,是根据区域内离散点的数量与位置进行网格化,将点 转化成线的过程。网格化是将空间区域分割成一定数目更小的区域,作为等 值点确定和追踪的基础,按照离散数据网格化的方法,网格化后的形状可以
3.2.4 等值线光滑处理
在生成等值线时,如果仅仅只是将等值点依次连接起来,那么生成的等 值线图是由折线构成的,是不光滑的。当网格尺寸非常小时,分段折线近似 曲线,但是当网格尺寸很大时,此时,这种方法得到的等值线极不光滑。而 在实际生活中,通常要求是光滑曲线,因此,需要对这种折线图形进行光滑 处理,一般使用 Bezier 曲线和 B样条曲线进行插值,对图形进行光滑处理。 在实际研究中发现,通过曲线光滑函数得到样条曲线,有两种结果。第 一,如果此曲线经过所有等值点,那么称它是这组等值点的插值样条曲线; 第二:曲线不一定经过每一个等值点,则称它是这组控制点的逼近样条曲线, 例如 Bezier 曲线法、线形迭代法。
360°-(α-β),α-β>180° α-β,α-β≤180° 360-(α-β),α-β>180°
当β≥α,γ=
2.高斯扩散模型及其改进
2.5 高斯扩散模型的改进 然后,再将γ转化成【-1,1】之间的数m,计算 公式为:(90°-γ)/90° 上式中m指计算点处的风速系数,m=1表示完全 顺风的情况,0<m<1表示局部顺风,m=0表示无风, -1<m<0表示局部逆风,m=-1表示完全逆风。 此时,将风速u,计算点处的风速系数m和污染物 自身的扩散速度v进行合成可得到此计算点的合成速 度μ:μ=mu+v 当某计算点的合成速度μ<0是,则 表示由于逆风的作用,污染气体不会扩散到此计算点 处:所以此时的μ=0,将μ=mu+v代入到瞬时排放的 大气污染高斯扩散模型中,便可得到改进后的高斯扩 散模型:
主要采用帕斯奎尔分类法,将气候条件中的云、风速、日照等 不同的因素相结合,把大气稳定度划分为六个等级,分别是:强不 稳定,不稳定,弱不稳定,中性,较稳定,稳定,依次对应于 A , B ,C , D , E , F 表示。 根据实际情况,针对不同的天气,太阳辐射等级,以及云高,云 量等条件,可将大气稳定度进行如下划分,如表 3.2 所示:
3.可视化模拟显示
3.1 污染浓度值计算
计算污染物浓度值时,需要采集的信息主要包括污染源的排放信 息,气象信息和地理信息。污染源的排放信息主要包括污染物的源强, 排放口的高度及采样时间;气象信息主要是风向,风速,大气稳定度 等;再由用户输入的污染源信息及气象条件,采用改进后的高斯扩散 模型进行模型求解,得到计算区域内的大气污染浓度值。
②气体状态污染物 ②地形因素
地面粗糙度 地形复杂度
2.高斯扩散模型及其改进
2.1 模型简介 计算公式: 在下风向任意点(X,y,Z)的污染物浓度公式如图:
2.高斯扩散模型及其改进
2.1 模型简介 坐标系: 高斯模式的 坐标系如图 所示,其原 点为排放点 (无界点源 或地面源) 或高架源排 放点在地面 的投影点,x轴正向为平均风向,y轴在水平面上垂直x 轴,正向在x轴的左侧,z轴垂直于水平面xoy,向 上为正向,即为右手坐标系。
分为:规则网格与不规则网格。
3.2.2 三角形网格化
构造三角形网格是指把平面区域内N 个散乱点用直线段连接起来,形成 既不重叠又无间隙的紧邻的三角形集的过程。 其中,Delaunay三角形网格化算法简单、快速,因此,便成为人们普遍 使用的三角形网格算法。
迪洛尼三角形网格化算法 满足迪洛尼定理。 迪洛尼定理具有泰森多边 形的特点。
4.污染扩散模拟验证
4.3 模拟结果及其分析
假设污染物为SΟ2 ,其源强为150 kg / h,风速为1.5 m/ s,排放口的有效高 度为20m ,排放时间为30min ,有逆温层的影响且逆温层的高度小于1000m 时, 污染物的扩散模拟如图5.3.
4.污染扩散模拟验证
4.3 模拟结果及其分析
2.高斯扩散模型及其改进
2.5 高斯扩散模型的改进
在有风的情况下,气体扩散速度是由风速和气体自身的扩散速度共 同作用的结果,而在相对稳定的大气环境下,不同计算点处的风速又受 到风向的作用,会出现顺风,无风,逆风等情况。假设污染源为O 点, 计算点为 P 点,风速为u ,则其夹角关系为下图所示: 图中: α 是指计算点 P 与污染源O 之间的线段 与坐标系 x 轴的正向夹角,β是指风与 坐标系 x 轴的正向夹角。 可以根据α和β计算点P与风速u之间 的夹角并转化成【0,180°】之间的值γ 计算公式为: β-α,β-α≤180° 当α<β,γ=
2.高斯扩散模型及其改进
2.2 高斯扩散模型的选取 通常情况下,模拟某区域的大气环境污染状况 时,需要同时能够模拟城市区域来自工业、民用和 道路交通的污染源产生的污染物在大气中的扩散, 也就是同时用点源,线源、面源和其他模型来模拟 污染源。 一个简单的固定排放口经常被作为点源来处理; 在模拟流动源或线状污染源时,通常将污染源作为 线源来处理,线源可以看作是多个点源在一条曲线 上的累加的结果;面源则处理源强较小,排放口较 低,数量多,且分布均匀的污染源,同样,面源可 以看作是多个点源2.3 高斯扩散模型的改进 在瞬时排放的大气污染扩散模型中,只考虑到风 速对污染气体扩散的影响,没有考虑到污染气体自 身的扩散速度。因此,本文基于瞬时性排放的大气 污染扩散模型的缺点进行相应的改进。 一般地,在有风的情况下,风向决定了污染的 方位;风速决定了大气污染物的输送速率,本文根 据物理学中求合力的平行四边形准则,将具有夹角 关系的风速和污染气体自身的扩散速度进行合成, 得到本文扩散模型求解时所需的扩散速度,通过这 一扩散速度改进,求解污染区域中空间计算点的气 体浓度值。
2.高斯扩散模型及其改进
2.5 高斯扩散模型的改进
2.高斯扩散模型及其改进
2.6 实例验证模型改进的可靠性
2.高斯扩散模型及其改进
2.6 实例验证模型改进的可靠性
2.7高斯扩散模型的参数设计
大气稳定度的计算
扩散参数的计算 烟囱的有效高度 值计算 烟囱口烟气自身 扩散速度的计算
2.7.1 大气稳定度的计算
2.7.2 扩散参数的计算
(1) 有风时的参数计算
在大气扩散模式中,扩散参数的取值是非常重要的,它是大气 稳定度和下风向距离的函数。在国际上,σy,σs 由指数函数组成: σy=γ1*x^a1,σs=γ2*x^a2 x指下风向计算点与污染源之间的距离,γ1,a1,γ2,a2的值 由大气稳定度参数表获得
4.污染扩散模拟验证
4.1计算污染物浓度值
4.污染扩散模拟验证
4.2 绘制等值线 对污染源附近的区域进行网格化划分,就可以得 到该区域内的污染物浓度值的数据集,它是绘制污染 浓度等值线的基础。 在地图上绘制等值线的步骤可分为三步: (1) 根据一系列等值点信息,创建几何体对象; (2) 根据几何体对象建立相对应的图元; (3) 将(2)中建立的图元添加到临时的图层中。 在几何体创建的过程中,可以选用不同的颜色对 污染区域进行填充,颜色越深,表示污染区域污染越 严重。
信息采集
地理,气象,污染源信 息 改进模型 确定模型
离散点浓度值 浓度对比
否
符合精度?
是
可视化显示,结 果分析
1. 大气扩散理论
大气成分及其结构
1.1大气污染物的分类: ①气溶胶状态污染物
1.2影响大气污染扩散因素 ①气象因素
气温,气压,气湿,风向, 降水,蒸发,日张,太阳辐 射,地面辐射,云量,云况, 能见度,垂直风速梯度和垂 直温度分布等
2.高斯扩散模型及其改进
2.1 模型简介 高斯扩散模型的基本形式是在一系列假设条件下推 导而来的,地区的污染源周边的地势必须满足以下 条件: (1) 地势平坦开阔,没有影响大气流动的高山,深谷等 地形,空气的流动速度也相对平缓,稳定,并且风 向不容易发生变化。 (2) 大气污染物与空气之间没有相对运动,并且在大气 污染物扩散过程中,污染物的总质量不发生变化, 符合质量守恒定律,此外,污染物本身的化学成分 不会与周围大气中的物质发生化学反应,大气污染 物的扩散将在地表被反射出去。 (3) 污染物的扩散范围一般为 10 到 20 公里范围内。
H HS ΔH
H 指烟囱的有效高度, HS 指烟囱的几何高度, ΔH 指烟气的抬升高度,它与烟气的出口温度, 外界环境和烟气的排放速度有关
2.7.4 烟囱口烟气自身扩散速度 计算
3.可视化模拟显示
实现的步骤主要包括以下 两个方面: (1) 计算大气污染浓度值时,确定污染源的位置,其 地理信息可以通过 GIS 中的图形编辑功能选定,选 择区域内的空间计算点,根据输入的参数条件,利用 改进后高斯扩散模型计算距离污染源一定范围内的大 气污染物的浓度值,得到一系列的计算点的浓度值信 息和地理信息。 (2) 根据第一步的计算结果,绘制浓度等值线。 实现步骤:首先,构造网格,将污染区域进行网格化; 其次,进行等值点的确定和追踪;最后,将曲线进行 平滑处理,完成等值线的绘制,显示城市的污染状 况。 。
4.污染扩散模拟验证
4.3 模拟结果及其分析
在模拟过程中,假设污染物为SΟ2 ,其源强为 150 kg / h,风速为 1.5 m/ s, 排放口的有效高度为 20m ,排放时间为 8min ,有逆温层的影响且逆温层的高度 小于 1000m时,污染物的扩散模拟如图 5.2。在图中,离污染源越接近,浓度值越 高,即污染状况越严重