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申请/专利权人：中国水利水电第十四工程局有限公司;天津大学
摘要：本发明公开了一种基于3DCNN‑LSTM耦合模型的有害气体扩散过程快速预测方法，该方法包括：基于工程现场的工况数据进行污染物运移扩散CFD数值模拟计算得到数值模拟计算结果；获取数值模拟计算结果中各网格节点处的预处理后的张量数据集；基于3DCNN模型和LSTM模型构建耦合神经网络模型，并将张量数据集输入耦合神经网络模型，以基于提取的特征进行模型训练得到训练好的耦合神经网络模型；将工程现场的实测数据输入训练好的耦合神经网络模型以预测输出污染物浓度空间分布的三维张量。本发明能预测未来时刻厂房内完整的污染物浓度场分布，能够指导施工人员的进场作业时机，指导厂房洞室内供风机的提前变频调控，有助于保障施工人员的身体健康及生命安全。
主权项：1.一种基于3DCNN-LSTM耦合模型的有害气体扩散过程快速预测方法，其特征在于，包括：基于工程现场的工况数据进行污染物运移扩散CFD数值模拟计算得到数值模拟计算结果；获取所述数值模拟计算结果中各网格节点处的预处理后的张量数据集；基于3DCNN模型和LSTM模型构建耦合神经网络模型，并将所述张量数据集输入所述耦合神经网络模型，以基于提取的特征进行模型训练得到训练好的耦合神经网络模型；将工程现场的实测数据输入所述训练好的耦合神经网络模型以预测输出污染物浓度空间分布的三维张量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国水利水电第十四工程局有限公司 天津大学 一种基于3DCNN-LSTM耦合模型的有害气体扩散过程快速预测方法
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