高斯扩散模型几何意义的研究

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扩散与扩散过程的数学模型研究

扩散与扩散过程的数学模型研究

扩散与扩散过程的数学模型研究随着科技的不断进步和数学建模的发展,我们对于扩散以及扩散过程有了更加深入的理解。

扩散是一种物质传输的现象,它广泛存在于生物学、化学、物理学等领域中。

通过数学建模,我们可以揭示其背后的数学规律,并更好地理解和预测扩散过程。

首先,我们来谈论扩散的基本概念。

扩散是指溶质在溶剂中的自发分子运动,由高浓度区域向低浓度区域传播。

这种分子运动是由于热力学原理中的热运动所导致的。

从宏观层面上看,扩散呈现出物质由浓度高处向浓度低处自发流动的现象。

在数学建模中,我们使用的是扩散方程。

最早由法拉第提出的扩散方程描述了物质随时间和空间的变化规律。

在一维情况下,扩散方程可以写作:∂C/∂t = D∂²C/∂x²其中,C是溶质浓度的函数,t是时间,x是空间位置,D是扩散系数。

这个方程表明,溶质浓度随时间的变化率与其空间梯度的二阶导数成正比。

这个方程可以通过数值方法进行求解,得到扩散过程中溶质浓度的变化。

扩散方程在化学反应动力学中扮演重要角色。

它可以帮助我们研究化学反应的速率,了解反应物在溶液中的传播和混合情况。

通过建立扩散方程的数学模型,我们可以预测反应物在不同条件下的扩散速度和范围,从而优化反应工艺。

除了一维情况下的扩散方程,还存在着更为复杂的扩散模型。

二维和三维的扩散方程包含更多的协方差分量,可以描述扩散过程中各个方向上的变化。

这些模型更加适用于现实生活中的扩散现象,比如气体在大气中的扩散、药物在人体中的传播等。

在实际应用中,我们经常需要考虑到扩散过程中的一些特殊条件和限制。

例如,在有限空间中且存在反应的情况下,我们需要考虑扩散方程与反应方程的耦合。

这时,我们可以通过建立反应-扩散方程组的数学模型来研究该反应的动力学行为。

另外,扩散过程还受到一些外界因素的影响,比如温度、浓度梯度、流动速度等。

这些因素会改变扩散系数,从而影响扩散速度和范围。

通过数学建模,我们可以研究这些影响因素的效应,并加以控制和优化。

(完整)高斯扩散模型

(完整)高斯扩散模型

大气污染扩散第一节大气结构与气象有效地防止大气污染的途径,除了采用除尘及废气净化装置等各种工程技术手段外,还需充分利用大气的湍流混合作用对污染物的扩散稀释能力,即大气的自净能力。

污染物从污染源排放到大气中的扩散过程及其危害程度,主要决定于气象因素,此外还与污染物的特征和排放特性,以及排放区的地形地貌状况有关。

下面简要介绍大气结构以及气象条件的一些基本概念。

一、大气的结构气象学中的大气是指地球引力作用下包围地球的空气层,其最外层的界限难以确定。

通常把自地面至1200 km左右范围内的空气层称做大气圈或大气层,而空气总质量的98.2%集中在距离地球表面30 km以下。

超过1200 km的范围,由于空气极其稀薄,一般视为宇宙空间。

自然状态的大气由多种气体的混合物、水蒸气和悬浮微粒组成。

其中,纯净干空气中的氧气、氮气和氩气三种主要成分的总和占空气体积的99.97%,它们之间的比例从地面直到90km高空基本不变,为大气的恒定的组分;二氧化碳由于燃料燃烧和动物的呼吸,陆地的含量比海上多,臭氧主要集中在55~60km高空,水蒸气含量在4%以下,在极地或沙漠区的体积分数接近于零,这些为大气的可变的组分;而来源于人类社会生产和火山爆发、森林火灾、海啸、地震等暂时性的灾害排放的煤烟、粉尘、氯化氢、硫化氢、硫氧化物、氮氧化物、碳氧化物为大气的不定的组分。

大气的结构是指垂直(即竖直)方向上大气的密度、温度及其组成的分布状况。

根据大气温度在垂直方向上的分布规律,可将大气划分为四层:对流层、平流层、中间层和暖层,如图5-1所示。

1. 对流层对流层是大气圈最靠近地面的一层,集中了大气质量的75%和几乎全部的水蒸气、微尘杂质。

受太阳辐射与大气环流的影响,对流层中空气的湍流运动和垂直方向混合比较强烈,主要的天气现象云雨风雪等都发生在这一层,有可能形成污染物易于扩散的气象条件,也可能生成对环境产生有危害的逆温气象条件。

因此,该层对大气污染物的扩散、输送和转化影响最大。

基于MATLAB的煤气泄漏扩散高斯模型影响范围的研究

基于MATLAB的煤气泄漏扩散高斯模型影响范围的研究

工业煤气基于MATLAB仿真的泄漏扩散影响研究摘要:本文的研究目的是研究企业范围空间煤气泄漏的扩散规律和影响范围。

采用matlab模拟煤气泄漏后CO 的浓度分布和扩散距离规律。

通过建立煤气泄漏扩散数学模型, 对其影响煤气扩散的主要因素进行了分析、探讨了煤气毒性范围的划分, 然后在对煤气泄漏造成的危害和泄漏原因的基础上,运用扩散模型,计算煤气泄露扩散影响范围,然后用MATLAB对此进行模拟,得出不同的距离下煤气的浓度,并对其进行分析。

因为大气稳定度、风速对煤气泄漏扩散的浓度影响起着非常重要的作用。

大气稳定度和风速会显著改变有害气体的扩散状态。

在风速和泄漏增大时, 煤气在开放空间扩散距离大, 影响范围广, 应合理布置煤气监控点, 预防煤气中毒。

本文还鉴于煤气泄漏的危害之大,根据CO 的特性,对于煤气柜这种重大危险源的管理和控制可以得出一些经验,为采取措施预防其危害提供一定的依据。

关键词:煤气泄漏; MATLAB;数值模拟;扩散一、前言煤气泄漏的研究的背景及意义我国当代工业以煤炭为主要能源的结构特点,决定了我国大多数工业企业的生产性气源以焦炉煤气和高炉煤气等为主,而煤气具有易燃易爆性!易散发性!剧毒性的特点,随着煤气在石油!化工!冶金等行业的广泛应用,也随之增加了煤气在工业场所发生泄漏!扩散并且导致人员中毒!火灾甚至爆炸发生的危险性和可能性"例如,2002年12月4日,天津西青开发区某厂房发生一起一氧化碳泄漏事故,造成3人中毒死亡;2005年2月22日,湖北大冶市一公司发生煤气中毒事故,当班的4名工人因中毒相继坠入料仓死亡;2005年4月21日,内蒙古自治区乌海市同力冶炼有限责任公司发生高炉煤气泄漏事故,造成2人中毒死亡;2005年n月5日,包头市大安钢铁公司发生煤气泄漏事故,当场造成5人中毒死亡,1人受伤;2005年的10月26日,首钢动力厂发生一起煤气中毒事故,共有9人丧生;而时隔8个月,即2006年6月10日首钢动力厂再次煤气泄漏事故,至少有7人中毒,其中2人经抢救无效死亡"此类事故举不胜举"近几年来市场对煤气及其相关产品的需求增大,企业不断扩大生产能力,同时煤气事故的次数也居高不下,鉴于以上事实,我们发现:工业场所煤气一旦发生事故性泄漏,往往会酿成人员中毒伤亡的严重后果,另外,若遇火源还可能导致火灾或爆炸等事故造成重大损失"因此,为减少因煤气事故泄漏事故带来的人员及财产损失,对工业场所煤气的泄漏!扩散进行数值模拟分析,加强对其微观规律的研究,为制定相应的煤气中毒预防及事故减灾策略有重要的理论意义"近年来我国工业煤气事故性泄漏屡有发生,尤其严重的是2005年和2006年首钢动力厂连续两次发生煤气泄漏事故,并造成重大人员伤亡,此事件发人深省"其重要原因之一就是人们对工业场所煤气泄漏扩散的规律不甚了解,尤其是煤气泄漏扩散后中毒伤害范围的变化,安全警戒撤离距离的确定等信息不能及时获得,从而延误了中毒区域内人员的救援时机,造成重大人员和财产损失"工业场所煤气泄漏扩散是一个综合而又复杂的过程,泄漏物质,泄源高度及面积!泄漏速度!泄漏时间!大气稳定度!地形等参数对扩散都有着重要的影响"因此,如何对工业场所煤气泄漏扩散的过程进行有效的模拟,以及时!准确!有效地获得各种参数,为煤气泄漏事故的应急救援提供科学依据就显得十分迫切"国内外的研究现状"国外在这方面的研究相对成熟,直到现在该领域的研究还比较活跃"国外学者提出了不少扩散的计算模型,同时也进行了许多大规模试验"主要的数值扩散模型有高斯(Gaussianplume/Puffmodel),BM(BritterandMeQuaid)模型Sutton 模型 DEM(3一DFiniteElementModel)等等"高斯模型适用于点源的扩散,早在五六十年代就己经被应用"它从统计方法入手,考察扩散介质的浓度分布,适用于中等密度气团(非重气)扩散的模拟"烟羽模型(Plumemodel)适用于连续源的扩散,烟团模型(Puffmodel)适用于短时间泄漏的扩散(即泄放时间相对于扩散时间比较短的情形,如突发性泄漏等)"高斯模型具有简单,易于理解,运算量小的特点,且由于提出的时间比较早,实验数据多,因而较为成熟"高斯(Gauss)模型属于非重气扩散模型,只适用于与空气密度相差不多的气体扩散"但是,大多数危险性物质一旦泄漏到大气环境中就会由于较重的分子质量(如C12)低温和化学变化(如HF)等原因形成比周围环境气体重的重气云,重气云的扩散机理与非重气云完全不同"因此,重气云扩散机理的研究是国外众多学者竞相研究的热点课题"国际上曾多次召开有关重气云扩散研究及其预防控制方面的系列学术会议,促进了重气云扩散的研究"到目前为止,已提出大约200个重气云扩散模型"重气云扩散模型可分为经验模型、箱模型、浅层模型以及三维流体力学模等等"随着计算机的普及和计算能力的不断提高,加上近似计算方法,例如,有概述限差分法、有限元法、有限体积法等的发展,基于数值计算的计算流体力学(ComputationalFluidD0amics,CFD)方法形成并得到了迅速的发展"正是England等(1978年)触发了采用CFD方法模拟重气扩散的三维非定常态湍流流动过程"这种数值方法是通过建立各种条件下的基本守恒方程(包括质量、动量、能量及组分等),结合一些初始和边界条件,加上数值计算理论和方法,从而实现预报真实过程各种场的分布,例如,流场、温度场、浓度场等,以达到对扩散过程的详细描述"用这种方法就克服了箱及相似模型中辨识和模拟重气的下沉、空气的卷吸、气云的受热等各种物理效应时所遇到的许多问题。

基于高斯模型的放射性物质扩散模型解读

基于高斯模型的放射性物质扩散模型解读

放射性气体扩散浓度预估模型【摘要】本文是以日本地震引起的福岛核电站的核泄漏为背景,并以给出的数据为基础,研究某一假设核电站的核泄漏问题。

我们通过收集相关的资料,并结合题目给出的数据,建立了高斯模型、连续点源高斯扩散模型解决了题目提出的四个问题。

针对问题一:考虑到泄漏源是连续、均匀和稳定的,我们运用散度、梯度、流量等数学概念,通过“泄漏放射性物质质量守恒”、“气体泄漏连续性定理”、 Guass 公式及积分中值定理得到了无界区域的抛物线型偏微分方程,然后再通过电源函数解出空间任意一点的放射性物质浓度的表达式,把此表达式定为模型一的前身。

鉴于放射性物质的扩散受到诸多因素的影响,如:泄漏源的实际高度、地面反射等。

我们以泄漏口为坐标原点建立三维坐标系,通过“像源法”处理地面反射对放射性物质浓度的影响,并由此对模型一的前身进行修正完善,得到模型一:高斯模型,即放射性物质浓度的预测模型。

最后我们模拟了放射性物质无风扩散仿真图。

针对问题二:当风速为k m/s 时,我们根据放射性核素云团在大气中迁移和扩散的数值计算的基本方法和步骤,并以泄漏点源在地面的投影点为坐标原点,以风向方向为x 轴,铅直方向为z 轴,与x 轴水平面垂直方向为y 轴建立三维坐标系,地面的反射作用同样利用“像源法”进行处理,得到连续点源高斯扩散模型。

考虑到地面反射、烟云抬升、放射性物质自身的沉降及雨水的吸附等对浓度的影响,我们对连续点源高斯扩散模型进行了修正,建立了修正的连续点源高斯扩散模型。

最后利用大气稳定度确定了扩散参数,进而求解了模型。

针对问题三:经分析,问题三的提出是以问题二为基础的,模型三的建立只需要将模型二加以调整即可。

我们以风速方向为x 轴正方向,将风速与放射性物质的扩散速度进行矢量运算,此问题则转化为求(,0,)L z 和(,0,)L z -两点处的放射性物质浓度,由此建立模型三,即上风和下风L 公里处放射性物质浓度浓度的预测模型。

高斯扩散模型假设名词解释

高斯扩散模型假设名词解释

高斯扩散模型假设名词解释
高斯扩散模型是一种用来描述空气污染物在大气中传播和扩散
的数学模型。

它是基于高斯分布的假设,即空气污染物在水平方向上的传播服从正态分布。

在高斯扩散模型中,假设空气污染物在垂直方向上的传播是均匀的,即空气污染物在垂直方向上的浓度是恒定的。

这是基于大气中存在的湍流现象,使得空气混合均匀,污染物被均匀分散在大气中。

另外,高斯扩散模型还假设空气污染物在水平方向上的传播是径向对称的,即从污染源点开始,污染物浓度随着距离的增加呈现出高斯分布的特征。

这是因为在大气中存在着各种影响空气传播的因素,如风速、大气稳定度等,这些因素使得空气污染物向各个方向扩散。

高斯扩散模型可以通过一系列的数学公式来计算空气污染物在不同
位置的浓度分布。

这些公式考虑了污染源的排放强度、环境因素(如风速、大气稳定度等)以及地形特征等因素的影响。

通过模拟和计算,可以预测不同条件下空气污染物的传播范围和浓度分布,从而为环境管理和污染控制提供科学依据。

除了以上提到的假设,高斯扩散模型还可以考虑其他因素的影响,如地形地貌、建筑物的阻挡效应等,以更加准确地描述污染物在大气中
的传播过程。

它是环境科学领域中常用的一种模型,能够帮助我们更好地理解和管理空气污染问题。

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(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。

基于高斯烟羽模型的放射性气体的扩散

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。

高斯扩散模型

高斯扩散模型

(二)高斯模式的四点假设
❖a.污染物浓度在y、z风向上分布为正态 分布
❖b.在全部空间中风速均匀稳定 ❖c.源强是连续均匀稳定的 ❖d.扩散中污染物是守恒的(不考虑转化)
(三)高架连续点源扩散模式
C(x,
y,
z)
Q
2 uyz
exp
y2
2 2 y
z2
2 2 z
有界大气扩散:高架源须考虑到地面对扩散的影响。
2
2 z
)
地面轴线浓度模式:再取y=0代入上式
c( x, 0, 0,
H
)
q
πu y
z
exp(
H2
2
2 z
)
地面源高斯模式(令H=0):
c( x,
y,
z, 0)
q
πu y z
exp[
(
y2
2
2 y
z2
2
2 z
)]
相当于无界源的2倍(镜像垂直于地面,源强加倍)
例题:
❖ 1、设有某污染源由烟囱排入大气的SO2 源强为90mg/s,有效源高为60m,烟囱 出口处平均风速为5m/s,当时气象条件 下,正下风向500m 处的δy=18.1m, δz=35.3m,计算x=500m,y=50m 处 的SO2 浓度。
❖ 高斯模式是一类简单实用的大气扩散模式。在均 匀、定常的湍流大气中污染物浓度满足正态分布, 由此可导出一系列高斯型扩散公式。
(一) 高斯模式的坐标系
右手坐标系
(食指—x轴;中指—y轴;拇指—z轴), 原点:为无界点源或地面源的排放点,或 者高架源排放点在地面上的投影点;x为 主风向;y为横风向;z为垂直向
p点在以像源为原点的坐标系中的垂直坐标为zh3实际浓度1设有某污染源由烟囱排入大气的so2源强为90mgs有效源高为60m烟囱出口处平均风速为5ms当时气象条件下正下风向500m处的y181mz353m计算x500my50m的so2浓度

采用高斯模型分析输气管道泄漏后气体的扩散

采用高斯模型分析输气管道泄漏后气体的扩散

要 , 用 高斯 模 型确 定 了泄 漏 源 有效 高度 , 采 天然 气扩 散 系数 , 高度 与风速 的 关 系。指 出 : 漏 源抬 升 高度 泄
与扩散 气体 的初 始 速度 和方 向、 初始 温度 、 漏 口直 径 、 泄 环境 风 速 的关 系; 扩散 系数 的 大 小 与大 气湍流 结
21 00年第 1 期 4
内 蒙古 石 油4 - Jr C-
4 9
采 用高斯 模型 分析 输气 管道泄漏后 气体 的扩散
程 勇 , 于 林 , 安 林 姚
6O0) 1 5O ( 南石油大学 , 川 成 都 西 四

要: 在深 入 分 析输 气管道 泄 露 气体 扩散 的基 础 上 , 据 天 然 气扩散 本 身 的特 征 和研 究 问题 的需 根
气 团在 大 气 中 的 扩 散 情 况 与 气 团 自身 性 质 有 关。 当气 团 密度 小 于空 气 密度 时 , 团将 向上 扩 散而 气
不会 影 响下 面 的居 民 ; 气 团密 度大 于 空气 密 度时 , 当
气 团将 沿着 地 面扩 散 , 害很 大 。在 本 文分 析 中 , 危 我
构、 离地 面 高度 、 面 粗糙 度 、 漏持 续 时 间、 地 泄 抽样 时 间 间 隔、 速 以及 离开 泄 漏源 的 距 离等 因数 的 关 系 ; 风 风 压 高度 变 化 系数 和 高度 的 函数 关 系。 关 键 词 : 气 管道 ; 输 高斯模 型 ; 露 ; 泄 气体 扩散
2 泄漏 源有 效高 度 的确定 泄漏 源有 效高 度是 指泄 漏气体 形成 的气 云基本
上变 成水 平状 时气 云 中心的 离地高 度 。在 大 多数 问
题 中 , 漏 源有 效 高度 难 以 与泄 漏 源 实际 高 度相 一 泄 致。 它应 该 等于泄 漏 源实 际高度 加泄 漏源 抬升高 度 。

基于FICK定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究

基于FICK定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究

题目:基于FICK 定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究摘要日本核污染扩散问题不仅对该国公众健康造成巨大危害,还对其对外政治关系、全球环境,乃至世界经济格局产生了深远的影响;因此,建立有效的模型模拟放射性气体的扩散,并预测放射性气体在不同地区的浓度变化情况可为决策者提供及时准确的信息,从而尽可能的减少核泄漏带来的损失。

对于问题一,我们对放射性气体的扩散过程进行合理的简化和抽象,在不考虑气体受到的重力、浮力和风速的影响时,气体呈放射状向四周扩散。

我们首先考虑质量守恒定律,再由Fick 定律求出扩散系数D ,进而得出扩散的粒子流量与其浓度梯度的正比关系,得出描述扩散情况的偏微分方程。

随后,用傅里叶变换求解得到扩散方程的解,并在MATLAB 中绘制此微分方程的图形,发现预测图形与东京市测得的实际数据的图形基本吻合,即离泄漏源越远浓度越低。

对于问题二,要探究风速对放射性物质浓度分布的影响。

风速的处理是此问题的核心,因此我们采用大气污染的经典高斯扩散模型。

通过查阅相关资料,我们发现连续点源的平均气体流,其浓度分布符合正态分布规律,因此污染物浓度在y 、z 轴上的分布为正态分布。

取烟云轴线为x 方向(平均风向),得出无界情况下下风向空间某一点的浓度函数(,,,)C x y z H 。

同时考虑到泄漏点的高度,对模型进行了修正,得出的浓度分布情况与实际情况相似 。

对于问题三,由问题二得到的浓度分布函数(,,,)C x y z H ,可以分上风和下风两种情况,根据当时的实际情况,假设自然风速大于泄露的自身扩散速度,则可将第二问中的风速u 替换成k 与s 的线性组合即可,即下风向的速度为k s +,上风向的速度为k s -。

将平均风速u 分别代入浓度函数,得出了上风向和下风向L 处浓度分布函数。

结果显示两个地点气体浓度变化情况与第二问得出的结果一致。

对于问题四,本文参考了大量地理、气象、专题报道等资料。

假设风向不随时间变化而变化,即我国东海岸一直处于上风,美国一直处于下风,并且取大气稳定度均在D 时的扩散参数。

扩散模型

扩散模型

2 扩散模型2.1 高斯模型燃气泄漏后会在泄漏源附近形成气团,气团在大气中的扩散计算通常采用高斯模型。

高斯模型的基本形式是在如下的假设条件下推导出来的[1、9]:假定燃气在扩散的过程中没有沉降、化合、分解及地面吸收的发生;燃气连续均匀地排放;扩散空间的风速、大气稳定度都均匀、稳定;在水平和垂直方向上都服从正态分布。

泄漏燃气相对密度小于或接近1的连续泄漏采用高斯烟羽模型。

以泄漏点为原点,风向方向为x轴的空间坐标系中的某一点(x,y,z)处的质量浓度计算公式如下[9]:平均风速>1m/s时:平均风速=0.5~1m/s时:平均风速<0.5m/s时,假设气团围绕泄漏点浓度均匀分布,则距离泄漏点r处的燃气质量浓度为:式中ρd(x,y,z)——扩散燃气在点(x,y,z)处的质量浓度,kg/m3x、y、z——x、y、z方向上距泄漏点的距离,mua——平均风速,m/sδx 、δy、δz——x、y、z方向的扩散系数,mh——泄漏点高度,mρ(r)——距离泄漏点r处的燃气质量浓度,kg/m3dr——空间内任意一点到泄漏点的距离,ma、b——扩散系数,mt——静风持续时间,s,取3600的整数倍扩散系数可查HJ/T 2.2—93《环境影响评价技术导则大气环境》得到。

2.2 重气扩散模型液化石油气密度比空气密度大,属于重气。

该类气体泄漏时在重力的作用下会下沉,这时使用高斯模型计算的结果会使泄漏燃气扩散速度偏大,泄漏源附近的浓度偏小。

为了解决这个问题,可以引入最早由Van Ulden提出,并由M anju Mohan等发展的箱式模型[1]。

箱式模型分为两个阶段:泄漏后的重气扩散阶段和重气效应消失后的被动气体扩散阶段。

重气泄漏后首先是重气扩散阶段。

在这个阶段,重气云团由于重力作用逐渐下沉并不断卷吸周围的空气,在卷吸空气的同时,气云受热,最终当重气云团与空气的密度差<0.001kg/m3时,可认为气云转变成中性状态。

随着重气的继续扩散,气云所受的重力不再是影响扩散的主要因素,而大气湍流扩散逐渐占主要地位,这时便是被动气体扩散阶段,可以应用高斯模型计算泄漏燃气的扩散。

用高斯模型计算大气中放射性核素云团的扩散

用高斯模型计算大气中放射性核素云团的扩散
第 24 卷 第 2 期 2004 年 3 月
辐射防护 Radiation Protect ion
Vol. 24 No. 2 Mar. 2004
用高斯模型计算大气中 放射性核素云团的扩散
李 华X
( 暨南大学物理系, 广州 , 510632)
邓继勇 王旭辉 张利兴
( 西北核技术研究所, 西安, 710024)
Fig. 1
图 1 试验模拟的现代亚洲季风区冬( a) 、夏( b) 季地 面风场, 其中, 等值线是等风速线, 单位: m/ s; 阴影部分为喜马拉雅山脉 Trial simulation of modern Asia monsoon winter ( a) summer ( b) , here the isopleth is the line of equal wind velocity, unit: m/ s, the shadow is Himalayas
面上距离放射性核素云团中心水平距离 R 处的
放射性核素的相对浓度( 归一化浓度) :
D(R, t) =
e e -
1 4t
R2 Kr
-
zc2 4tK
z
4( Pt ) 115( KrKrKz) 015
( 3)
其中,
R2 = ( x - x1) 2 + ( y - y1) 2
x1 = x0 + u( t - t 0)
( u, 0, 0) , 地面 z= 0 为总反射面, 且 0 F z F ] ,
计及地面对放射性核素云团的全反射, 不计及
核素的自身衰减、沉降和冲刷, 则由欧拉( Euler) 方法[ 14] 可得方程( 1) 的解析解, 即空 气污染物
理学中常用的标准高斯公式:

空气污染学高斯扩散基本公式课件

空气污染学高斯扩散基本公式课件

05
高斯扩散模型与其他模型的 比较
与其它空气质量模型的比较
模型选择依据
高斯扩散模型在空气污染学中应用广泛,选择该模型主要基 于其简单易懂、易于计算的特点。与其它复杂的空气质量模 型相比,高斯扩散模型能够提供快速且准确的污染物浓度预测。
适用范围
高斯扩散模型适用于中低强度、平稳气象条件下的污染物扩 散。对于强风、湍流等复杂气象条件,可能需要更复杂的模型。
由于气象条件在空间和时间上都 是变化的,因此使用高斯扩散模 型计算出的结果与实际结果存在
误差。
湍流的影响
由于模型假设大气流动为层流,忽 略了湍流的影响,这也会导致计算 结果与实际结果存在误差。
障碍物的影响
由于模型中假设下风向没有障碍物, 而实际情况中下风向往往存在障碍 物,这也会导致计算结果与实际结 果存在误差。
公式的应用场景
01
02
03
点源污染
适用于单个污染源产生的 污染物扩散情况,如烟囱 排放。
线源污染
适用于较长线状污染源产 生的污染物扩散情况,如 道路交通排放。
面源污染
适用于较大面积的污染源 产生的污染物扩散情况, 如农田施肥。
03
高斯扩散模型的应用实例
实例一:城市空气质量预测
总结词
利用高斯扩散模型预测城市空气质量,需要考虑气象 条件、地形地貌、污染物排放等多种因素。
详细描述
在城市环境中,由于建筑物密集、气象条件复杂,污染 物在大气中的扩散受到多种因素的影响。高斯扩散模型 能够综合考虑这些因素,对城市空气质量进行较为准确 的预测。例如,在预测PM2.5浓度时,需要考虑风向、 风速、温度、湿度等气象条件,以及地形地貌特征,如 山脉、河流等对气流的影响。同时,还需要考虑城市中 不同功能区的污染物排放情况,如工业区、商业区、居 民区的排放差异。

高斯烟羽扩散模型再评估

高斯烟羽扩散模型再评估
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

高斯烟羽扩散模型再研究_孙志宽

高斯烟羽扩散模型再研究_孙志宽

作者简介:孙志宽,高级工程师,硕士,科技环保中心副主任,长期从事电力生产管理和环境保护工作高斯烟羽扩散模型再研究孙志宽(神华国能集团(神东电力)集团公司,北京10033)【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。

【关键词】高斯模型;平均风速;抬升高度中图分类号:X21文献标识码:A 文章编号:1673-288X (2013)05-0107-031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:C (x ,y ,z )=Q2ΩU σy σx exp -y 22σ2()[]y·F(1)F =∑kn =-kexp -(2nh -H e -z )22σ2[]z{+exp -(2nh +H e -z )22σ[]}z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 /m 3;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;H e 为烟囱有效高度,m ,其值为烟囱几何高度(H s )与烟气抬升高度(△H )之和,即:H e =H s +△H(2)通常所需预测的是地面浓度,在无界情况下,其表达式为:C (X ,Y ,0)=Q ΩU σy σxexp -12y 2σ2y +H 2eσ2()[]z(3)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。

高斯扩散模型几何意义

高斯扩散模型几何意义

高斯扩散模型几何意义的研究摘要:高斯模型是大气预测的基本模型,我们平时用的eiaproa2008也是基于高斯模型的,只不过是同时加入了一些地形、气象的修正。

本发明通过分析高斯扩散模型的几何意义,了解高架点源排放烟气的扩散特点,根据研究结果观察不同烟羽形状对应的大气稳定度,并结合观察所得的大气稳定度,预测分析污染物经高架点源排放后在评价范围内的浓度。

关键词:高斯模型正态分布影响预测几何意义1.高斯扩散模型简介c(x、y、z)=式中:c(x,y,z)—表示坐标为x,y,z处污染物浓度;he—烟囱的有效高度,m;q—烟囱排放源强(污染物单位时间排放量,mg/s);σy—垂直于主导风向的横向扩散参数,m;σz—铅直扩散参数,m;u—排气筒高度处的风速,m/s。

高斯模式的四点假设为:(1)假定大气流动是稳定的、有主导方向的;(2)假定污染物在大气中只有物理运动、没有化学和生物变化;(3)假定在所要预测的范围内没有其他同类污染源和汇,也就是说源强是连续均匀的;(4)在有主导风的情况下,主导风对污染物的输送应远远大于湍流运动引起的污染物在主导风向上的扩散,即在x方向只考虑迁移,不考虑扩散。

2.正态函数的特点及几何意义简介①正态分布密度函数:,(σ>0,-∞<x<∞)其中π是圆周率;e是自然对数的底;x是随机变量的取值;μ为正态分布的均值;σ是正态分布的标准差。

正态分布一般记为。

②正态分布的图像是由μ和σ决定。

当μ=0,σ分别为0.5、1、2时的正态函数图像见图1;当μ=1,σ分别为0.5、1、2时的正态函数图像见图2;由图1及图2可见,正态函数的图像依赖于两个变量: σ和μ,其中σ确定了函数图像的扁平情况;μ确定了函数图像偏离y轴的距离,当μ=0时函数f(x)关于y轴对称。

图1当μ=0,σ分别为0.5、1、2时的正态函数图图2当μ=1,σ分别为0.5、1、2时的正态函数图3.烟羽扩散过程的分解与高斯模型的拆分由几何知识可知,点动成线,线动成面,面动成体。

扩散模型详细解释

扩散模型详细解释

扩散模型详细解释扩散模型,这可真是个有趣又有点复杂的玩意儿呢!咱先说说这扩散模型是啥吧。

你可以把它想象成一个超级神奇的大染缸,不过这个染缸染的可不是布,而是各种各样的数据或者信息。

比如说,你有一幅简单的画,就像那种小孩子画的简笔画,只有寥寥几笔勾勒出一个小房子和一棵树。

这个扩散模型呢,就像是有一群小魔法精灵,它们开始在这幅画上这儿添一笔,那儿加一点,慢慢地把这幅简单的画变得超级复杂、超级细致,最后变成了一幅栩栩如生的乡村风景画,房子的每一片瓦、树的每一片叶子都清晰可见。

那这些小魔法精灵是怎么做到的呢?这就涉及到扩散模型的原理啦。

它有点像是在玩一个特别的猜数字游戏。

咱们假设要猜一个在1到100之间的数字。

最开始的时候,这个数字的可能性是非常多的,就像在扩散模型里最开始的数据是比较模糊的一样。

然后呢,我们每次猜一个数字,根据这个数字与正确答案的差距,就会得到一些提示,这个提示就像是扩散模型里的一些规则或者算法。

随着我们不断地猜,这个数字的范围就越来越小,就像数据在扩散模型里慢慢地变得清晰、准确起来。

在扩散模型里,有一个很重要的过程叫正向扩散。

这就好比是把一颗小石子扔进平静的湖水里,最开始只是一个小小的涟漪,但是这个涟漪会慢慢地向四周扩散,越来越大。

在数据的世界里呢,最开始的那个小石子就是我们的初始数据,它在正向扩散的过程中,不断地和周围的东西混合、变化,就像涟漪扩散到远处会和湖面上其他的小波动相互影响一样。

那有正向扩散,肯定就有反向的啦,这就是反向扩散过程。

反向扩散就像是把那些已经扩散得乱七八糟的涟漪再慢慢地收回来,变回原来的小石子。

这可不容易啊!就好像你把一堆打乱的拼图碎片扔得到处都是,现在要把它们重新拼回原来的样子。

在反向扩散过程中,模型要根据已经变得很复杂的数据,一点点地还原出最开始的样子,而且还原得还得非常准确才行。

你可能会问,这扩散模型有啥用呢?用处可大了去了!比如说在图像生成方面,你想要一张美丽的星空图,只要给扩散模型一点点提示,比如说“有很多星星,还有流星划过”,它就能像那个神奇的染缸一样,把这个简单的提示变成一张美轮美奂的星空图。

高斯烟羽扩散模型再研究

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。

基于高斯模型的水稻花粉扩散研究的开题报告

基于高斯模型的水稻花粉扩散研究的开题报告

基于高斯模型的水稻花粉扩散研究的开题报告
1. 研究背景
随着全球气候变化和人口增长,农业生产面临着越来越多的挑战。

作为全球主要粮食作物之一的水稻,其生产量和质量直接关系着全球粮
食安全和农民收入。

另一方面,气候变化也对水稻产生了巨大影响,其
中之一就是气候变暖和CO2含量增加导致水稻花粉扩散模式的变化。

2. 研究目的
本研究旨在基于高斯模型,研究水稻花粉在温室气候环境下的传播
规律,为水稻产业提供科学合理的决策依据。

3. 研究内容
本研究将采用实验和数学建模相结合的方法,主要研究内容包括:
(1) 建立高斯模型
本研究将基于高斯模型,建立水稻花粉扩散数学模型,考虑到不同
环境因素对花粉扩散的影响,如风速、温度、湿度等,并通过实验和数
学计算进行验证。

(2) 实验设计和方法
本研究将在实验室内进行水稻花粉扩散实验,利用各种测量工具对
实验结果进行记录和分析,如激光多普勒测风仪、显微镜、染色等方法。

(3) 数据分析
本研究将对实验结果进行数据分析,并与建立的高斯模型进行对比
和验证。

4. 研究意义
(1) 为农业生产提供科学决策
本研究将研究水稻花粉在不同环境条件下的扩散规律,为农业生产提供科学合理的决策依据。

(2) 探讨气候变化对水稻生产的影响
本研究将研究气候变化对水稻花粉扩散的影响,探讨其对水稻生产的影响和适应策略。

(3) 为后续相关研究提供基础
本研究将建立水稻花粉扩散数学模型,可为后续相关研究提供基础和参考。

数学建模高斯扩散模型

数学建模高斯扩散模型

§4-2高斯扩散模式ū —平均风速;Q—源强是指污染物排放速率;与空气中污染物质的浓度成正比,它是研究空气污染问题的基础数据;通常:ⅰ瞬时点源的源强以一次释放的总量表示;ⅱ连续点源以单位时间的释放量表示;ⅲ连续线源以单位时间单位长度的排放量表示;ⅳ连续面源以单位时间单位面积的排放量表示;δy—侧向扩散参数,污染物在y方向分布的标准偏差,是距离y的函数,m;δz—竖向扩散参数,污染物在z方向分布的标准偏差,是距离z的函数,m;未知量—浓度c、待定函数Ax、待定系数a、b;式①、②、③、④组成一方程组,四个方程式有四个未知数,故方程式可解;二、高斯扩散模式一连续点源的扩散连续点源一般指排放大量污染物的烟囱、放散管、通风口等;排放口安置在地面的称为地面点源,处于高空位置的称为高架点源;1. 大空间点源扩散高斯扩散公式的建立有如下假设:①风的平均流场稳定,风速均匀,风向平直;②污染物的浓度在y、z轴方向符合正态分布;③污染物在输送扩散中质量守恒;④污染源的源强均匀、连续;图5-9所示为点源的高斯扩散模式示意图;有效源位于坐标原点o处,平均风向与x 轴平行,并与x轴正向同向;假设点源在没有任何障碍物的自由空间扩散,不考虑下垫面的存在;大气中的扩散是具有y与z两个坐标方向的二维正态分布,当两坐标方向的随机变量独立时,分布密度为每个坐标方向的一维正态分布密度函数的乘积;由正态分布的假设条件②,参照正态分布函数的基本形式式5-15,取μ=0,则在点源下风向任一点的浓度分布函数为:5-16式中 C—空间点x,y,z的污染物的浓度,mg/m3;Ax—待定函数;σy、σz—分别为水平、垂直方向的标准差,即y、x方向的扩散参数,m;由守恒和连续假设条件③和④,在任一垂直于x轴的烟流截面上有:5-17式中 q—源强,即单位时间内排放的污染物,μg/s;u—平均风速,m/s;将式5-16代入式5-17, 由风速稳定假设条件①,A与y、z无关,考虑到③和④,积分可得待定函数Ax:5-18将式5-18代入式5-16,得大空间连续点源的高斯扩散模式5-19式中,扩散系数σy、σz与大气稳定度和水平距离x有关,并随x的增大而增加;当y=0,z =0时,Ax=Cx,0,0,即Ax为x轴上的浓度,也是垂直于x轴截面上污染物的最大浓度点C max;当x→∞,σy及σz→∞,则C→0,表明污染物以在大气中得以完全扩散;2.高架点源扩散在点源的实际扩散中,污染物可能受到地面障碍物的阻挡,因此应当考虑地面对扩散的影响;处理的方法是,或者假定污染物在扩散过程中的质量不变,到达地面时不发生沉降或化学反应而全部反射;或者污染物在没有反射而被全部吸收,实际情况应在这两者之间;1高架点源扩散模式;点源在地面上的投影点o作为坐标原点,有效源位于z轴上某点, z=H;高架有效源的高度由两部分组成,即H=h+Δh,其中h为排放口的有效高度,Δh是热烟流的浮升力和烟气以一定速度竖直离开排放口的冲力使烟流抬升的一个附加高度,如图5-10所示;当污染物到达地面后被全部反射时,可以按照全反射原理,用“像源法”来求解空间某点k的浓度;图5-10中k点的浓度显然比大空间点源扩散公式5-19计算值大,它是位于0,0,H的实源在k点扩散的浓度和反射回来的浓度的叠加;反射浓度可视为由一与实源对称的位于0,0,-H的像源假想源扩散到k点的浓度;由图可见,k点在以实源为原点的坐标系中的垂直坐标为z-H,则实源在k点扩散的浓度为式5-19的坐标沿z轴向下平移距离H:5-20k点在以像源为原点的坐标系中的垂直坐标为z+H,则像源在k点扩散的浓度为式5-19的坐标沿z轴向上平移距离H:5-21由此,实源C s与像源C x之和即为k点的实际污染物浓度:5-22 若污染物到达地面后被完全吸收,则C x=0,污染物浓度Cx,y,z,H=C s,即式5-20; 2地面全部反射时的地面浓度;实际中,高架点源扩散问题中最关心的是地面浓度的分布状况,尤其是地面最大浓度值和它离源头的距离;在式5-22中,令z=0,可得高架点源的地面浓度公式:5-23上式中进一步令y=0则可得到沿x轴线上的浓度分布:5-24地面浓度分布如图图5-11所示;y方向的浓度以x轴为对称轴按正态分布;沿x轴线上,在污染物排放源附近地面浓度接近于零,然后顺风向不断增大,在离源一定距离时的某处,地面轴线上的浓度达到最大值,以后又逐渐减小;地面最大浓度值C max及其离源的距离x max可以由式5-24求导并取极值得到;令,由于σy、σz均为x的未知函数,最简单的情况可假定σy/σz=常数,则当5-25 时,得地面浓度最大值5-26由式5-25可以看出,有效源H越高, x max处的σz值越大,而σz∝x max,则C max出现的位置离污染源的距离越远;式5-26表明,地面上最大浓度C max与有效源高度的平方及平均风速成反比,增加H可以有效地防止污染物在地面某一局部区域的聚积;式5-25和式5-26是在估算大气污染时经常选用的计算公式;由于它们是在σy/σz=常数的假定下得到的,应用于小尺度湍流扩散更合适;除了极稳定或极不稳定的大气条件,通常可设σy/σz=2估算最大地面浓度,其估算值与孤立高架点源如电厂烟囱附近的环境监测数据比较一致;通过理论或经验的方法可得σz=fx的具体表达式,代入5-25可求出最大浓度点离源的距离x max,具体可查阅我国GB3840—91制定地方大气污染物排放标准的技术方法;3. 地面点源扩散对于地面点源,则有效源高度H=0;当污染物到达地面后被全部反射时,可令式5-22中H=0,即得出地面连续点源的高斯扩散公式:5-27其浓度是大空间连续点源扩散式5-19或地面无反射高架点源扩散式5-20在H=0时的两倍,说明烟流的下半部分完全对称反射到上部分,使得浓度加倍;若取y与z等于零,则可得到沿x轴线上的浓度分布:5-28如果污染物到达地面后被完全吸收,其浓度即为地面无反射高架点源扩散式5-20在H=0时的浓度,也即大空间连续点源扩散式5-19;高斯扩散模式的一般适用条件是:①地面开阔平坦,性质均匀,下垫面以上大气湍流稳定;②扩散处于同一大气温度层结中,扩散范围小于10km;③扩散物质随空气一起运动,在扩散输送过程中不产生化学反应,地面也不吸收污染物而全反射;④平均风向和风速平直稳定,且u>1~2m/s;高斯扩散模式适应大气湍流的性质,物理概念明确,估算污染浓度的结果基本上能与实验资料相吻合,且只需利用常规气象资料即可进行简单的数学运算,因此使用最为普遍;二连续线源的扩散当污染物沿一水平方向连续排放时,可将其视为一线源,如汽车行驶在平坦开阔的公路上;线源在横风向排放的污染物浓度相等,这样,可将点源扩散的高斯模式对变量y积分,即可获得线源的高斯扩散模式;但由于线源排放路径相对固定,具有方向性,若取平均风向为x轴,则线源与平均风向未必同向;所以线源的情况较复杂,应当考虑线源与风向夹角以及线源的长度等问题;如果风向和线源的夹角β>45,无限长连续线源下风向地面浓度分布为:5-29当β<45时,以上模式不能应用;如果风向和线源的夹角垂直,即β=90,可得:5-30对于有限长的线源,线源末端引起的“边缘效应”将对污染物的浓度分布有很大影响;随着污染物接受点距线源的距离增加,“边源效应”将在横风向距离的更远处起作用;因此在估算有限长污染源形成的浓度分布时,“边源效应”不能忽视;对于横风向的有限长线源,应以污染物接受点的平均风向为x轴;若线源的范围是从y1到y2,且y1<y2,则有限长线源地面浓度分布为:5-31式中,s1=y1/σy,s2=y2/σy,积分值可从正态概率表中查出;三连续面源的扩散当众多的污染源在一地区内排放时,如城市中家庭炉灶的排放,可将它们作为面源来处理;因为这些污染源排放量很小但数量很大,若依点源来处理,将是非常繁杂的计算工作;常用的面源扩散模式为虚拟点源法,即将城市按污染源的分布和高低不同划分为若干个正方形,每一正方形视为一个面源单元,边长一般在~10km之间选取;这种方法假设:①有一距离为x0的虚拟点源位于面源单元形心的上风处,如图5-12所示,它在面源单元中心线处产生的烟流宽度为2y0=σy0,等于面源单元宽度B;②面源单元向下风向扩散的浓度可用虚拟点源在下风向造成的同样的浓度所代替;根据污染物在面源范围内的分布状况,可分为以下两种虚拟点源扩散模式:第一种扩散模式假定污染物排放量集中在各面源单元的形心上;由假设①可得:5-32由确定的大气稳定度级别和上式求出的,应用P-G曲线图见下节可查取x o;再由x0+x分布查出σy和σz,则面源下风向任一处的地面浓度由下式确定:5-33上式即为点源扩散的高斯模式5-24,式中H取面源的平均高度,m;如果排放源相对较高,而且高度相差较大,也可假定z方向上有一虚拟点源,由源的最初垂直分布的标准差确定,再由求出,由求出σz,由x0+x 求出σy,最后代入式5-33求出地面浓度;第二种扩散模式假定污染物浓度均匀分布在面源的y方向,且扩散后的污染物全都均匀分布在长为πx0+x/8的弧上,如图5-12所示;因此,利用式5-32求σy后,由稳定度级别应用P-G曲线图查出x0,再由x0+x 查出σz,则面源下风向任一点的地面浓度由下式确定:5-34三、扩散参数及烟流抬升高度的确定高斯扩散公式的应用效果依赖于公式中的各个参数的准确程度,尤其是扩散参数σσz及烟流抬升高度Δh的估算;其中,平均风速u取多年观测的常规气象数据;源强q y、可以计算或测定,而σy、σz及Δh与气象条件和地面状况密切相关;1. 扩散参数σy、σz的估算扩散参数σy、σz是表示扩散范围及速率大小的特征量,也即正态分布函数的标准差;为了能较符合实际地确定这些扩散参数,许多研究工作致力于把浓度场和气象条件结合起来,提出了各种符合实验条件的扩散参数估计方法;其中应用较多的由是帕斯奎尔Pasquill 和吉福特Gifford提出的扩散参数估算方法,也称为P-G扩散曲线,如图5-13和图5-14所示;由图可见,只要利用当地常规气象观测资料,由表5-1查取帕斯奎尔大气稳定度等级,即可确定扩散参数;扩散参数σ具有如下规律:①σ随着离源距离增加而增大;②不稳定大气状态时的σ值大于稳定大气状态,因此大气湍流运动愈强,σ值愈大;③以上两种条件相同时,粗糙地面上的σ值大于平坦地面;由于利用常规气象资料便能确定帕斯奎尔大气稳定度,因此P-G扩散曲线简便实用;但是,P-G扩散曲线是利用观测资料统计结合理论分析得到的,其应用具有一定的经验性和局限性;σy是利用风向脉动资料和有限的扩散观测资料作出的推测估计,σz是在近距离应用了地面源在中性层结时的竖直扩散理论结果,也参照一些扩散试验资料后的推算,而稳定和强不稳定两种情况的数据纯系推测结果;一般,P-G扩散曲线较适用于近地源的小尺度扩散和开阔平坦的地形;实践表明,σy的近似估计与实际状况比较符合,但要对地面粗糙度和取样时间进行修正;σz的估计值与温度层结的关系很大,适用于近地源的lkm以内的扩散;因此,大气扩散参数的准确定量描述仍是深入研究的课题;估算地面最大浓度值C max及其离源的距离x max时,可先按式5-25计算出σz,并图5-14查取对应的x值,此值即为当时大气稳定度下的x max;然后从图5-13查取与x max对应的σy值,代如式5-26即可求出C max值;用该方法计算,在E、F级稳定度下误差较大,在D、C级时误差较小;H越高,误差越小;我国GB3840-91制定地方大气污染物排放标准的技术方法采用如下经验公式确定扩散参数σy、σz:5-35式中,γ1、α1、γ2及α2称为扩散系数;这些系数由实验确定,在一个相当长的x距离内为常数,可从GB3840-91的表中查取;。

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y
y
u= 0
O u=1
x
O
x
图 1 当μ=0,σ分别为 0.5、1、2 时的正态函数图
图 2 当μ=1,σ分别为 0.5、1、2 时的正态函数图
3.烟羽扩散过程的分解与高斯模型的拆分 由几何知识可知,点动成线,线动成面,面动成体。经高架源排放的烟羽扩散时 的运移过程的特点,可以将其扩散过程分解为点、线、面、体四个过程。 ①点:烟气从烟囱排出后由于其具有一定的速度,需垂直上升一段距离(抬升距 离),当其垂直上升速度达到零时,开始扩散。将烟气出口到其垂直上升运动速度为零 时的过程称为扩散过程的“点”,在这个过程中假设烟气没有与周围环境发生物质交换, 与高斯函数中对应的量为 Q 和 He(其中 Q 表示烟气中污染物的排放量(mg/s);He 表 示当烟气的铅直运动速度为零时烟气(污染物)所到达的高度)。此时可认为烟气中的 各类污染物均聚集在一点内,其中所包含的污染物量为 Q。见图 1。 ②线:当烟气上升至最高点(He)时,此时的烟气在垂直方向的运动速度为零, 与此同时,烟气开始与周围环境发生联系。但可以假设,烟气此时的扩散原因仅由风 引起,即烟气到达最高抬升点时,由风将“点”均匀的拉开成为一条线(设烟气所在 的 He 高度处的风速为 u),则此时,线上各点的污染物量为 C(x)=Q/u。见图 2 ③面:风将废气拉成一条线后,烟气再与周围的环境发生联系,假设此时“线” 上的污染物逐步进行水平扩散,根据高斯扩散模型的假设条件,烟气的扩散遵循正态 分布,即越靠近“线”中心处的污染物浓度越高,离中心线越远的地方,污染物浓度 越低。 取“线”上的一点作为研究对象:
C(x、y、z)= C′(x、y、z)+ C″(x、y、z)=
Q
1 {exp[ − (
y2
+ (z + H e )2 )] + exp[ − 1 (
y2
+ (z − H e ) 2 ]}
u2πσ yσ z
2 σ y2
σ z2
2 σ y2
σ z2
最终得出高斯大气扩散模型如下:
C ( x,
y, z)
=
1.高斯扩散模型简介
C(x、y、z)=
Q u2πσ yσ z
{exp[−
1 y2 2 (σ y2
+
(z
−H σz2
e
)2
)]
+
exp[

1 2
(
y2
σ
2 y
+
(z
− σ
H
2 z
e
)2
]}
式中: C(x,y,z)—表示坐标为 x,y,z 处污染物浓度; He—烟囱的有效高度,m; Q—烟囱排放源强(污染物单位时间排放量,mg/s); σy—垂直于主导风向的横向扩散参数,m; σz—铅直扩散参数,m; u—排气筒高度处的风速,m/s。 高斯模式的四点假设为: (1)假定大气流动是稳定的、有主导方向的; (2)假定污染物在大气中只有物理运动、没有化学和生物变化; (3)假定在所要预测的范围内没有其他同类污染源和汇,也就是说源强是连续均 匀的; (4)在有主导风的情况下,主导风对污染物的输送应远远大于湍流运动引起的污 染物在主导风向上的扩散,即在 x 方向只考虑迁移,不考虑扩散。 2.正态函数的特点及几何意义简介 ①正态分布密度函数:
高斯扩散模型几何意义的研究
邓永怀 1 张新瑞 2 张军英 1 1 西北矿冶研究院环境资源研究所,甘肃白银,730900;
2 白银市城市建设设计院,甘肃白银,730900
摘要: 高斯模型是大气预测的基本模型,我们平时用的 EIAproA2008 也是基于高斯模型 的,只不过是同时加入了一些地形、气象的修正。本发明通过分析高斯扩散模型的几 何意义,了解高架点源排放烟气的扩散特点,根据研究结果观察不同烟羽形状对应的 大气稳定度,并结合观察所得的大气稳定度,预测分析污染物经高架点源排放后在评 价范围内的浓度。 关键词: 高斯模型 正态分布 影响预测 几何意义
Q u2πσyσ z
{exp[
1 y2 − 2(σy2
+
(z
+ He)2 σ z2
)]
+
exp[
1 y2 − 2(σy2
+
(z
− σ
H
2 z
e
)
2
]}
Q
Q/u
图 1 烟羽扩散的点状图
图 2 烟羽扩散的线状图
图 3 烟羽扩散的水平面正态分布图 图 4 烟羽扩散的水平面及垂直面正态分布图
图 5 地上源及虚拟地下源的烟羽扩散图形 参考文献:[1]《大气污染控制工程(第二版)》郝吉明 马广大主编,高等教育出 版社。
在水平扩散前,“线”上任意一点的污染物量为 Q/u,此点沿垂直于下风向的方向
(即 x 轴)扩散(分别沿 y 轴的正、负方向),在发生水平扩散后,形成一条线(此线 与风向垂直),由于线上各点的污染物浓度分布符合正态分布,其扩散线长度范围内各 点浓度之和等于 Q/u,则线上各点处的污染物浓度为:
C(x, y) = C(x) •
取“面”上任意一点为研究对象,假设此时此点上的污染物再沿着铅直方向(z 轴) 扩散,扩散后形成一条线(此条线垂直于 xoy 面),线上各点的污染物浓度也符合正态 分布,则其扩散线长度范围内各点浓度之和等于 C(x、y)。则线上各点的浓度分布符 合正态分布。见图 4。
但是由于地面反射的作用,高斯模型对于地面反射的叠加效果的处理是采用镜面 法,即假设地面下同样距离处也存在一个污染源,其与地上源的于烟羽落地处相交, 此后地上烟羽各点浓度等于地上源烟羽与地下源烟羽浓度之和。见图 5。
高斯扩散模型几何意义的研究
作者: 作者单位: 刊名:
英文刊名: 年,卷(期):
邓永怀, 张新瑞, 张军英 邓永怀(西北矿冶研究院环境资源研究所), 张新瑞,张军英(白银市城市建设设计院)
城市建设理论研究(电子版) ChengShi Jianshe LiLun Yan Jiu 2011(29)
本文链接:/Periodical_csjsllyj201129023.aspx


2 y

(
z−He )2

2 z
2π σ z
u 2πσ yσ z
=
Q
1 y2 exp[− (
+ (z − H e )2 )]
u2πσ yσ z
2 σ y2
σ z2
同理对于虚拟地下源,烟气开始扩散的高度为-He,因此在地下部分铅直面上扩散的
正态函数中μ=-He,可知虚拟地下源在 zox 面(或平行于 zox 面)上各点的污染物浓
y2
1

e = 2σ y 2
2π σ y
u
y2
Q

= (e ) 2σ y 2
2π σ y
u
Q
1 y2
exp[− ( )]
2π σ y
2 σy2
扩散所形成的平面上各点浓度之和等于污染源强 Q,即:
Q = ∫ C(x)dx = ∫ ∫C(x, y)dxdy
具体见图 3。 ④体:废气在水平方向上扩散后,污染物在水平方向形成一个平面(xoy 面),在此 平面上污染物以排气筒下风向轴线为中心,轴线上的污染物浓度最高,轴线两侧污染 物浓度逐渐降低。
对于地上源,应其原点为烟囱底座高度,而烟气开始扩散高度的高度为 He,因此 在地上部分铅直面上扩散的正态函数中μ=He,则地上源各点在 zox 面(或平行于 zox 面)上各点的污染物浓度为:
C′(x, y, z) = C(x, y) •
1
ห้องสมุดไป่ตู้e = −
(
z− He

2 z
)
2
Q
(e )(e ) y2
度为:
C′′(x, y, z) = C(x, y) •
1
− ( z+He)2
e = 2σ
2 z
Q
(e )(e ) y2


2 y

(
z+ He

2 z
)
2
2π σ z
u2πσyσ z
=
Q u 2πσ yσ z
exp[ −
1 2
y2 (σ y 2
+
(z
+ σ
H
2 z
e
)
2
)]
则扩散所形成的“体”上各点的浓度为
f (x) =
1
(x− µ)2

e
2σ 2
,(σ>0,-∞<x<∞)
2πσ
其中π是圆周率;e 是自然对数的底;x 是随机变量的取值;μ为正态分布的均值; σ是正态分布的标准差。正态分布一般记为 N (µ,σ 2 ) 。
②正态分布 N (µ ,σ 2 ) 的图像是由μ和σ决定。 当μ=0,σ分别为 0.5、1、2 时的正态函数图像见图 1; 当μ=1,σ分别为 0.5、1、2 时的正态函数图像见图 2; 由图 1 及图 2 可见,正态函数的图像依赖于两个变量: σ和μ,其中σ确定了函数 图像的扁平情况;μ确定了函数图像偏离 y 轴的距离,当μ=0 时函数 f(x)关于 y 轴 对称。
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