基于平板-高斯烟羽模型的海上重气泄漏事故研究

设计海上重气平板-高斯烟羽扩散模型,其中平板模型用在重气沉降阶段,高斯烟羽模型用在重气湍流扩散阶段,并设计虚拟源将两者结合.同时,对海洋环境下的模型参数进行优化,包括风速、泄漏源有效高度以及扩散参数等,将调整后的参数输入模型,对事故区域重气浓度定量可视化.结果表明,事故点处,重气以8 m/s的风速向东北方向扩散;在下风向98 m处等浓度曲线以内为爆炸限度;在转折点31 m处,两模型衔接基本吻合.经专家实地检测,以(100m,0.0025 kg/m~3)为校正点,校正后的模型仿真与当时扩散浓度点基本吻合.因此,该模型可对重气泄漏扩散浓度区域可视化,并为之后应急救援等提供技术支撑.     

高斯烟羽模式在滨海复杂地形厂址应用的有效性初探

应用福建惠安核电厂址SF6野外示踪试验数据来验证在核电厂的国内外导则中经常使用的高斯烟羽模式的有效性。结果分析表明，高斯烟羽轨迹模式在复杂地形滨海厂址的应用有效性明显优于文中所提到的高斯烟羽风向模式。     

液氨泄漏事故的污染扩散研究

氨气通常采用常温高压或低温加压的方式液化储存,而液氨具有特殊毒性和影响,为了了解液氨泄漏扩散时的范围和影响,通过某案例的背景资料利用高斯烟羽模型对液氨连续泄漏源进行建模,利用MATLAB软件对模型进行模拟,定量分析液氨泄漏扩散全过程.经计算可得,对于假定发生的泄漏事故,重伤半径为53m,刺激半径为200m,以车间最高允许浓度(MAC)为毒性终点,该液氨泄漏事故的影响距离为278m,这对制定及时有效的防灾对策,减少人员伤亡和降低环境污染危害具有重要的现实意义.     

基于混合高斯背景模型的SF_6泄漏自动检测

为了能够针对可能发生的SF6泄漏情况,进行连续及时的无人监测,基于红外辐射成像技术提出一种自动检漏方法。利用SF6泄漏在红外视频中类似烟雾的动态特性,采用混合高斯背景建模的方法进行SF6气体的泄漏检测,并基于数学形态学方法去除斑点等噪声,完成对泄漏区域的自动标记定位。通过对多个红外气体成像检漏仪采集到的SF6视频进行泄漏检测,实验结果表明,该方法能克服光线变化等背景扰动影响,实现泄漏点的检测和定位。     

基于Pathfinder的化工企业人员应急疏散模拟

本文以西南地区某化工企业发生液氨泄漏事故为典型案例情景,通过高斯烟羽扩散模型预测事故发生后果,划分出三个主要影响区域,包括高危区、中危区和低危区。利用Pathfinder仿真软件模拟厂区内人员的应急疏散路径,得出各区域员工的疏散时间。结果表明：在避免受液氨泄漏扩散的中毒伤害前提下,高危区、中危区和低危区的可用疏散时间分别为92s、245s、561s。在上述时间范围内,各区域作业员工均能安全疏散至厂区外。研究结果可为事故应急预案设计提供决策支持,以尽可能减小突发性安全事故所造成的人员伤亡。     

基于一种改进的高斯模型研究危险气体短时泄漏后扩散规律

有害气体短时间泄漏在生产生活中比较常见。安全阀、限压阀,或储气罐、输气管道的突然泄漏都可能导致有害物质短时间释放。然而,目前主流的分别适用于瞬时排放和连续排放的高斯烟团模型和高斯烟羽扩散模型,由于没有考虑实际的泄漏时间、开始泄漏时刻以及暴露时间这些必要参数,而并不适用以上这些情况。基于一种改进的高斯扩散模型,以甲烷为例,动态模拟了大气稳定度和泄漏时间对地面甲烷浓度的影响。旨在为天然气管线风险评估提供参考资料,预测危险气体可能造成的后果(影响的范围和程度),并给决策部门针对突发事件提供技术支持和理论依据。     

基于MATLAB的液氨瞬时泄漏模拟及应急措施研究

利用高斯烟团模型建立地面瞬时泄漏源气体扩散浓度分布模型,运用MATLAB软件对模型进行数值模拟,将结果可视化,分析氨气的泄漏扩散过程,最终求得氨气云团扩散形成的中毒危险区范围和氨气云团消散失去毒害作用需要扩散的时间和距离.经计算,氨气云团扩散60s后能形成的中毒危险区范围是以x=120m,y=0为圆心,半径为50.7m的圆,氨气云团消散失去毒害作用需要扩散的时间为480s后,此时氨气云团的中心位于(1 068,0,0).该计算结果可对有毒有害气体泄漏后预测扩散危险区范围提供相关依据.     

基于PCNN的高斯混合模型运动检测改进方法

针对同定摄像机的视频监控系统,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测方法.改进方法引入PCNN算法,针对模型匹配问题,提出自适应局部阈值算法并结合区域增长思想,利用PCNN的迭代计算,逐步检测出运动目标.实验表明,改进的方法与传统方法相比具有更好的运动目标检测能力,在运动目标和背景的灰度值差别比较小的情况下,能改善其运动目标检测的效果.     

基于改进混合高斯模型的前目标提取算法

前目标提取问题已经得到广泛的研究,而传统的混合高斯背模型提取的前目标含有许多误差点。针对这一缺点,本文对静态态背和动态背两种情况建立一种基于局部密度特征的改进的混合高斯模型,并设计相应的提取算法。实验结果表明,新算法可以精确地将前目标与背目标分离,得到的提取效果基本不含误差点,明显优于传统的混合高斯模型。     

改进高斯烟团模型的多气体源泄露扩散模型

本文针对高斯烟团模型在多稳定气体源泄露扩散模型建立上的欠缺问题,提出多稳定气体源泄露扩散模型。根据气体源位置和环境风速信息,对坐标轴进行平移和旋转变换,构建变换后坐标和变换前坐标的数学转换公式,将多气体源的泄露扩散过程建模为多个高斯烟团的叠加过程,建立适用于预测多稳定气体源泄露扩散趋势的改进高斯烟团模型。最后,以研究多个氯气气体源泄漏扩散问题为例,基于改进高斯烟团模型,根据毒物浓度时间伤害准则对其泄漏后的危险区域进行划分。仿真实验结果表明,该模型具有较好的参考价值。     

一种改进的有毒气体扩散高斯模型算法及仿真(英文)

高斯模型作为评价有毒气体泄漏后的扩散模型,因其计算量小、简单易用等特点而被广泛应用.文章对有毒气体扩散的时空特性进行了讨论,通过引入一种时间因子,对现有高斯烟团模型进行了改进,建立了以时间函数为动态变换基点的有毒气体扩散模型.将有限时间内的有毒气体连续释放过程表述为实源和一系列虚源在多个时间区段内的释放子过程的组合.根据改进的高斯模型,编程实现了基于GIS的、实时的有毒气体扩散动态仿真.仿真结果表明,该算法能够快速、准确地计算出有毒气体泄漏后的任意时间点的扩散浓度空间分布,能够较好地模拟有毒气体扩散的动态变换过程,对危险化学品泄漏事故现场的预测和评估具有很好的辅助决策作用.     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法

针对距离误差对定位结果的影响,提出一种基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法.该算法将高斯混合模型方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过高斯混合模型分析找出误差较大的距离信息并将其剔除,对剩余距离信息使用三边测量定位法进行定位求解,同时结合加权定位算法进行位置估计.仿真实验结果表明,改进算法能提高定位精度,且定位结果更稳定.     

基于改进混合高斯模型的交通流背景检测算法

针对交通流视频中道路背景像素较为统一的特点,提出一种基于时空信息的双混合高斯模型背景检测算法.该算法先构造像素时间域混合高斯模型进行时间域的检测,并采用双重阈值分别判断前景与背景.当某像素无法准确判断时,针对该像素邻域构造空间域混合高斯模型,以空间域的检测结果代替时间域的检测.通过不同的交通流视频中的测试和比较,验证了所提出的算法能有效地融合像素自身的时间信息与像素间的空间信息,提高了检测初始阶段的鲁棒性,同时有效地解决了出现停车现象时的误检测问题.     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

基于高斯混合模型的视频对象分割算法

针对应用高斯混合模型（GMM）进行视频建模与分割时的模型选择及参数估计初值选择的难点，提出了一种基于GMM的视频对象分割算法．首先进行特征提取，在特征矢量中引入加权运动信息，可根据不同需要选择合理的加权系数，然后通过分割投影进行模型选择及期望最大化（EM）算法的参数初始化并估计参数，这种初值选择方案使得EM算法的初值和真实值较接近，加快了迭代运算的收敛速度，从而提高了视频对象的分割速度，最后对特征矢量进行聚类分割．仿真实验表明，在保持良好分割效果的同时，所提算法的运算速度约为常规方案的76％，并且具有良好的稳定性．     

供水管网检漏技术与漏损控制模型研究

系统论述了国内外城市供水管网常用的检漏方法及检漏仪器，研究了漏损控制模型的新进展，并提出了漏损控制发展的几点看法。     

风速对超临界-密相二氧化碳泄露扩散特性的影响

CO_2管道输送是碳捕集、利用与封存(carbcn capture, utilisation and storage, CCUS)技术中最为重要的一环,安全性是其重要指标,而CO_2泄露的高浓度窒息性,是其最重要的潜在威胁。以某油田CO_2管道输送工况为背景,对超临界-密相CO_2泄漏放空特性进行研究。通过模拟不同风速时CO_2管道泄露后的CO_2浓度变化与扩散距离,确定管线距沿线居民区应大于16.2 m,最终对管道建设及泄漏后的事故救援给予指导。     

基于自适应高斯混合模型的图像稳定方法

提出了一种基于自适应高斯混合模型(Gaussian mixture model)的运动滤波器的图像稳定方法.首先采用多分辨力金字塔技术,通过特征跟踪进行运动估计;然后分析前n帧图像的统计特征,求取GMM参数;最后利用GMM运动滤波器对运动参数进行滤波,输出稳定的图像序列.实验结果表明,该方法对于图像的不规则运动的参数补偿是有效的,并且可以实现实时处理.