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1、ISSN1000-0054清华大学学报(自然科学版)2009年第49卷第5期w3CN11-2223/NJTsinghuaUniv(Sci&Tech),2009,Vol.49,No.5http://qhxbw.chinajournal.net.cn基于MCMC方法的城区有毒气体扩散源反演1,211郭少冬,杨锐,翁文国(1.清华大学工程物理系,公共安全研究中心,北京100084;2.清华大学航天航空学院,工程力学系,北京100084)摘要:城区中有毒气体突发性泄漏时,需要快速对泄漏源Keywords:toxicgasrelease;inversion;Bayesian
2、inference;进行定位和识别,以便科学预测气体的蔓延及其影响范围。likelihoodfunction;posteriorprobability利用基于Bayes推断理论的MCMC(MarkovchainMonteCarlo)抽样方法,根据城市中分布的传感器测量信息,和气在突发性有毒物质泄漏发生时,迅速地掌握释体扩散数值计算模型,构造似然函数,对泄漏源的位置、强度放源信息对于科学的预测事态发展,制定有效的应进行反演。通过计算这些参数和空间各点浓度的相关统计急策略具有十分重要的意义。然而在实际的应急处量,表明反演结果与泄漏源的真实参数十分吻合。此外,还讨置过程
3、中,由于有毒气体扩散事件通常具有隐蔽性论了传感器测量误差的概率分布对结果的影响。结果表明,和突发性的特点,往往无法预先获知释放源的空间误差概率会显著影响计算效果,概率分布越平坦,泄漏源反位置、释放速率等信息,因此必须对气体扩散进行反演信息的不确定度越大。演,得到释放源的关键信息。关键词:有毒气体泄漏;反演;Bayes推断;似然函数;后验概率源项反演方法研究的早期,主要集中于直接构造其控制微分方程的反问题,通过正则变换,进行解中图分类号:X928.9文献标识码:A[1]析或数值求解。Tikhonov及其同事们的研究工作文章编号:1000-0054(2009)05-0
4、011-06为这一领域做出了重要贡献。我国的一些研究[2-3]者也利用这类方法提出了几种新的反演迭代算Sourceinversionoftoxicgasdispersion法。但该方法的应用具有很大的局限性:需要假定inurbanareasbasedontheMCMC[4]系统是稳态的,并且其控制方程是线性的。然而在method研究城区有毒气体泄漏时,由于在街区峡谷中气体GUOShaodong1,2,YANGRui1,WENGWenguo1[5]扩散和输运呈现极强的非线性和特殊的规律,使(1.CentreforPublicSafetyResearch,Depart
5、mentof得采用直接求解反问题的方法十分困难。EngineeringPhysics,TsinghuaUniversity,20世纪90年代,遗传算法、模拟退火算法等优Beijing100084,China;2.DepartmentofEngineeringMechanics,SchoolofAerospace,化方法被应用于工业反设计,由于这类算法避免了TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)直接对微分方程反问题的数值求解,使得求解反问[6][7]Abstract:Whentoxicgasaccidentallyreleas
6、esintheurban题的范围得以扩展。Wang、McKinney等在水environment,accuratelyandrapidlylocatingandidentifyingthe文、地表水污染研究中采用遗传算法进行模型参数sourceisanimportantissuetopredictandconfirmthegasdispersion[8]andtheaffectedareas.Withtheobservationsofthesensors识别。Horne等用遗传算法研究了地震测量数据distributedovertheurbanareasandth
7、econcentrationspredictedby各向异性参数的反演方法。采用这种方法不能综合anatmosphericdispersionmodel,alikelihoodfunctionwas考虑预测模型和试验数据的误差,无法有效充分利assigned,withwhichMarkovchainMonteCarlo(MCMC)samplingbasedonBayesianinferencewasusedtoinverttheparameters,用先验性的信息,也无法给出反演参数的不确定度includingthesourcelocationandthedisp
8、ersio
