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文章导读
源项估量 (Source Term Estimation, STE) 关于理解息争决化工行业的有害气体泄露至关重要。现有的大大都办法根本上利用大气传输和扩散 (Atmospheric Transport and Dispersion, ATD) 模子来揣测差别可能来源的有害气体泄露浓度，将揣测成果与多传感器数据停止比力，并操纵误差来搜刮和导出实在泄露来源的信息。那些办法固然原理优良，但计算量大，计算时间长，难以实时利用。比来，以STE为目标许多机器进修办法也被提出，其设法是利用高保实ATD模子生成数据离线构建一个基于机器进修的STE模子，然后将机器进修模子利用于多传感器数据，实时施行STE。
为处理现有STE办法碰着的挑战，本研究提出了一种新的多传感器数据驱动的求助紧急气体泄露STE办法。那种办法的根本思惟是根据汗青多传感器看测成立一个多传感器数据驱动的STE模子，该模子涵盖了一个受存眷的化工园区独立求助紧急气体泄露情景 (Independent Hazardous-gas-leakage Scenarios, IHGLSs)。然后将成立的STE模子利用于多传感器数据的在线处置，对化工园区停止实时STE处置。
研究内容
根本理念与立异性
图1展现了做者所提出的多传感器数据驱动STE的新思惟，包罗成立离线多传感器数据驱动STE模子，以及在线利用离线成立的多传感器数据驱动STE模子来实时施行STE。
图1. 多传感器数据驱动STE的新思惟。
多传感器数据与求助紧急气体泄露的问题定义及关系
STE模子成立和利用的三个关键问题是确定和找到从IHGLSs搜集的多传感器数据，以及利用STE模子将实时丈量的多传感器数据与STE成果联系关系起来。明白多传感器数据与化工园区求助紧急气体泄露源之间的显著关系，为开发多传感器数据驱动的新型STE办法供给了重要根据。
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多传感器数据驱动的STE新办法
为领会决以上那些问题，做者提出了一种新的多传感器数据驱动STE办法。与许多类似的研究一样，该算法在数据科学中利用k -均值聚类，并通过有效的矩阵合成和阐发来处理噪声/丈量误差问题和相关的实现困难。详细算法总结如下：
模仿研究
比照STE成果能够看出，无噪声情状下的成果略好于多传感器数据受噪声影响的成果，阐明噪声对做者所提出的多传感器数据驱动STE办法确实有必然影响，但影响其实不显著。然而可用于实现多传感器数据驱动STE的传感器数量对所提办法的性能有明显影响。因而，利用更多的传感器能够进步预算求助紧急气体泄露强度和求助紧急气体泄露源位置的准确性。
(a)
(b)
图2. 当求助紧急气体泄露强度为QA=7.5, QB=2.5时，z= m空间平面上单元g/m3的泄露求助紧急气体浓度。(a) 三维视图；(b) 俯视图。
(a)
(b)
图3. 多传感器数据聚类成果。(a) 间隔总和；(b) 集群数量。
研究总结
源项估量关于及时确定化工园区求助紧急气体泄露源，处理情况污染和避免变乱发作具有重要意义。本研究提出了一种新的多传感器数据驱动STE办法，该办法将无监视的多传感器数据聚类和阐发利用于一段时间内搜集的汗青多传感器数据，涵盖所存眷的IHGLS。原则上，那种办法能够从底子上处理现有STE手艺中与时间消耗、复杂性和强健性相关的困难。仿实研究验证了该办法的有效性。将来的研究将专注于更复杂的情状，包罗以高保实计算流体动力学 (Computational Fluid Dynamic, CFD) 模子为代表的求助紧急气体泄露场景，以及将所提出的办法利用于化工园区的多传感器数据，对实在工业场景停止STE研究。
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