基于MCMC方法的城区有毒气体扩散源反演

• 作者: 杨锐 翁文国 郭少冬
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 有毒气体泄漏 反演 Bayes推断 似然函数 后验概率
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 工程物理
• 页码范围: 629-634
• 页数: 6页
• 分类号: X928.9
• 语种: 中文

摘要

城区中有毒气体突发性泄漏时,需要快速对泄漏源进行定位和识别,以便科学预测气体的蔓延及其影响范围.利用基于Bayes推断理论的MCMC(Markov chain Monte Carlo)抽样方法,根据城市中分布的传感器测量信息和气体扩散数值计算模型,构造似然函数,对泄漏源的位置、强度进行反演.计算了这些参数和空间各点浓度的相关统计量,表明反演结果与泄漏源的真实参数十分吻合.此外,还讨论了传感器测量误差的概率分布对结果的影响.结果表明,误差概率会显著影响计算效果,概率分布越平坦,泄漏源反演信息的不确定度越大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨锐		133	1537	19.0	35.0
2	翁文国		33	588	10.0	24.0
3	郭少冬		2	0	0.0	0.0