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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：本发明公开了一种存在颗粒物沉降情况的污染源逆向辨识方法，属于空气污染监测和源辨识技术领域。本发明在逆向溯源过程中考虑了大颗粒污染物的沉降现象，使用漂移通量模型模拟颗粒污染物的沉降过程，结合伴随概率方法进行污染源的逆向计算。首先获取目标区域内待检测污染源的污染类型，明确颗粒污染物粒径及是否存在物理沉降现象；建立待测区域的数值模型；根据气象站数据模拟待测区域的流场；使用污染物浓度监测装置读取测点位置和污染物浓度数据；通过伴随方法结合漂移通量模型进行污染源的逆向辨识。此种方法特别针对于对物理沉降现象明显的大粒径颗粒污染物，提高了污染源监测的准确性，并实现了对污染源监测的快速准确辨识。

主权项：1.一种存在颗粒污染物沉降情况的污染源逆向辨识方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一，建立待测区域建筑的三维模型，求解纳威斯托克斯方程得到流场数据；步骤二，确定待测区域存在颗粒污染物沉降情况，通过化学成分判定及物理测量手段明确待测污染物种类和粒径；步骤三，建立欧拉模型，将待计算颗粒污染物的重力沉积效应整合到污染物传播标量方程实现颗粒物的沉降模拟，颗粒物沉降与流体之间形成速度差，将其编入标量方程对流项与流体的矢量速度相加，此时污染物传播标量方程改进为： 其中，是污染物颗粒物的沉降速度，是流体的矢量速度，C是颗粒物的浓度；σc表示湍流扩散率，此处设置值为1.0；SC是颗粒污染物源的生成率；μeff是粒子布朗扩散系数DP与粒子涡流扩散率εP之和；步骤四，获得三个不同监测站位置L及污染物浓度数据C，计算污染物传播方程的伴随方程： 其中，ψ*为伴随概率因子，τ为逆向的时间，为探测区域位置矢量，为测点位置矢量，c表示污染物浓度，Vj为xj轴方向上的速度，vc，j表示污染物c在xj轴方向上的有效湍流扩散系数，q0为污染物负源的单位体积流量，Γ1、Γ2和Γ3为边界条件，ni为xj轴方向的单位矢量，为负荷项，其表达式由两个阶跃方程组成： 得出各个探测器辨识到的污染源可能存在的位置，上述得出的可能源位置无限多，通过公式1-5将三个探测器辨识结果整合，即确定唯一一个可能的污染物源： 其中，N为探测数据的个数，τi和分别为对应于第i个探测数据的探测位置、探测时间和探测到的污染物浓度，τ0为已知的污染物释放时间，M0为假设的污染物释放强度，为根据第i个探测数据通过公式1-2计算出的污染源概率分布，为根据第i个探测数据求得的相应污染物释放浓度M0和位置x的概率分布，的分布形式为正态分布： 其中，为对应于第i个探测数据的实际污染物浓度，为污染物探测器的测量误差的标准平方差；通过将步骤四中所选取的三个测点对应信息带入公式1-1所示的改进的污染物传播标量方程和公式1-2至公式1-6所示的伴随方程求解，得到污染源的第一个可能位置S11和释放强度C11；步骤五，实地检测S11位置是否存在污染源，若寻得污染源，则第一次寻源成功，定位结束；若实地检测S11位置不存在污染源，则在S11的下风向重新选取三个测点进行计算，直到在此原则下的计算所得可能源位置处找到真实源；步骤六，关停S1或在原浓度数据上减去S1浓度贡献值，在测试区域内去除S1的影响，若去除S1影响后余下的浓度皆低于限值，说明所有的污染源皆已找到，寻源结束；若去除S1影响后余下的浓度仍然超过限值，说明还存在其他污染源，在去除已知污染源影响的数据中重新选取测点，重复步骤四至步骤五，直到所有污染源都被找到。

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