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    基于建筑物影響下的高斯煙羽模型的研究*

    2022-12-01 04:12:14楊夢(mèng)婕王立鋒姚超賈義唐松張彤
    工業(yè)安全與環(huán)保 2022年11期
    關(guān)鍵詞:煙羽誤差率風(fēng)場(chǎng)

    楊夢(mèng)婕 王立鋒 姚超 賈義 唐松 張彤

    (1.河北華燁冀科信息技術(shù)有限責(zé)任公司,石家莊 050000;2.河北省科學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所,石家莊 050000;3.河北省信息安全認(rèn)證工程技術(shù)研究中心,石家莊 050081;4.河北先河環(huán)??萍脊煞萦邢薰?,石家莊 050000)

    0 引言

    當(dāng)前我國(guó)空氣質(zhì)量整體不容樂(lè)觀,尤其是在北方的冬季,城市霧霾屢見(jiàn)不鮮。防治大氣污染、減輕大氣污染的影響和危害已成為當(dāng)今一項(xiàng)緊迫的研究課題[1]。通過(guò)研究污染源的擴(kuò)散形式以及污染氣體的濃度分布,為采取有效的預(yù)防性措施對(duì)污染源的擴(kuò)散進(jìn)行防治提供依據(jù)。

    高斯煙羽模型是當(dāng)今研究大氣擴(kuò)散應(yīng)用最為廣泛的模型[2-6]。對(duì)于高斯煙羽模型的研究大部分都是在恒定的風(fēng)場(chǎng)下進(jìn)行[7],然而當(dāng)前城市的建筑物林立,高層建筑物比比皆是,風(fēng)場(chǎng)在建筑物影響下,在不同的地理位置上呈現(xiàn)出不同的大小和方向,因此恒定風(fēng)場(chǎng)下的高斯煙羽模型不再適用于城市中的氣體擴(kuò)散。本研究提出一種修正的高斯煙羽模型,使之適用于不恒定的風(fēng)場(chǎng),并結(jié)合CFD和深度學(xué)習(xí),研究出一套針對(duì)建筑物周圍風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)的模型,將該模型得出的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)用于修正的高斯煙羽模型中,能有效預(yù)測(cè)建筑物周圍的污染物分布,具有對(duì)于城市中的污染事件及時(shí)響應(yīng)和快速預(yù)測(cè)的效果。

    1 不恒定風(fēng)場(chǎng)下的高斯煙羽模型修正

    傳統(tǒng)的高斯煙羽模型均以恒定的風(fēng)場(chǎng)(恒定的風(fēng)向和風(fēng)速)作為前提條件。在城市建筑物的影響下,在同樣的天氣來(lái)風(fēng)情況下,不同的地理位置上將產(chǎn)生不同的風(fēng)速和風(fēng)向。構(gòu)建建筑物周圍的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)如式(1)所示。

    點(diǎn)U的風(fēng)向與污染源P(xa,ya)之間的夾角為:

    U到P的距離為:

    U的順風(fēng)距離為:

    U的逆風(fēng)距離為:

    U處高斯煙羽函數(shù)[7]為:

    對(duì)整個(gè)風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行積分計(jì)算,將式(4)、式(5)、式(7)帶入式(8)得出該風(fēng)場(chǎng)的高斯煙羽模型為:

    式中,Q為污染源強(qiáng)度,kg/s;、分別為y、z方向上的高斯擴(kuò)散系數(shù),m,在不同的大氣穩(wěn)定度級(jí)別下取不同的值如表1、表2[8]所示,表2中的Sny見(jiàn)式(6);H為有效釋放高度,m。

    表1 大氣穩(wěn)定度級(jí)別

    表2 擴(kuò)散系數(shù)計(jì)算

    2 風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型的研究

    數(shù)據(jù)采用唐山市路北區(qū)建筑物,整體風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建框架如圖1所示,通過(guò)Arcgis處理路北區(qū)建筑物的shp文件,生成三維建筑物物理模型,在CAD處理下生成幾何模型,輸入ICEMCFD進(jìn)行網(wǎng)格的繪制,并在FLUENT中進(jìn)行建筑物影響下的風(fēng)場(chǎng)仿真,從而得到風(fēng)場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)。構(gòu)建一套適用于風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練方式,生成了風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型,該風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型能在輸入不同的天氣來(lái)風(fēng)數(shù)據(jù)后,得到唐山市路北區(qū)建筑物影響下的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)。

    圖1 風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型研究框架

    2.1 CFD

    在Arcgis中生成唐山市路北區(qū)建筑物的三維物理模型,使用CAD處理物理模型獲得幾何模型。為了便于幾何模型的網(wǎng)格繪制,根據(jù)建筑物的數(shù)量和物理模型的復(fù)雜程度,采用分塊的方式,將唐山市路北區(qū)建筑物模型劃分成大小為1~2 km范圍的區(qū)域,周圍的大氣環(huán)境擴(kuò)充500 m,并對(duì)復(fù)雜的建筑物模型進(jìn)行優(yōu)化,在不影響仿真數(shù)據(jù)的情況下,盡可能對(duì)房屋的幾何模型進(jìn)行簡(jiǎn)化,以減少網(wǎng)格繪制的難度和提高仿真速度。

    如仿真唐山市路北區(qū)外國(guó)語(yǔ)實(shí)驗(yàn)小學(xué)附近的建筑物影響下的風(fēng)場(chǎng),數(shù)值模擬采用準(zhǔn)三維計(jì)算域,計(jì)算域大小為2 000 m×1 635 m×500 m,采用非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格對(duì)計(jì)算域進(jìn)行離散,在建筑物周圍區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格加密,詳細(xì)的網(wǎng)格參數(shù)如表3所示。定義不同來(lái)流的風(fēng)速和風(fēng)向?qū)ㄖ锞W(wǎng)格模型進(jìn)行仿真,仿真的區(qū)域?yàn)槌课菀酝獾拇髿猸h(huán)境,采用k-湍流模型,velocity-inlet為來(lái)流面邊界,pressure-outlet為出流面邊界,仿真迭代次數(shù)為500次。

    表3 網(wǎng)格參數(shù)

    對(duì)建筑物周圍的風(fēng)場(chǎng)進(jìn)行仿真,風(fēng)速為3 m/s的北風(fēng)影響下的建筑物周圍的風(fēng)速和風(fēng)向的分布分別如圖2、圖3所示,可見(jiàn)在建筑物兩側(cè)的風(fēng)速有明顯增大,在建筑物背風(fēng)面的風(fēng)速會(huì)減小甚至出現(xiàn)一定范圍的無(wú)風(fēng)區(qū)域,且背風(fēng)面風(fēng)向會(huì)發(fā)生較大變化。

    圖2 風(fēng)速為3 m/s的北風(fēng)風(fēng)速分布

    圖3 風(fēng)速為3 m/s的北風(fēng)風(fēng)向分布

    采用CFD仿真技術(shù),得到基于不同風(fēng)向、風(fēng)速和地理坐標(biāo)下的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)作為深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

    2.2 深度學(xué)習(xí)

    CFD仿真的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)只適用于特定來(lái)風(fēng)時(shí),并且仿真的速度不能滿足實(shí)時(shí)計(jì)算的要求,因此引入深度學(xué)習(xí)[9]。通過(guò)訓(xùn)練大量的風(fēng)場(chǎng)仿真數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的權(quán)值和偏移值,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入值的特征分類,得到風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型,對(duì)實(shí)時(shí)的污染事件進(jìn)行響應(yīng),彌補(bǔ)了CFD帶來(lái)的仿真速度慢、不能實(shí)時(shí)響應(yīng)的缺陷。

    仿真的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集數(shù)據(jù),仿真的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)包括東、南、西、北、東南、東北、西南、西北8個(gè)方向的風(fēng)向,風(fēng)速分別為1、2、3、4、5、6、7、8、9、10 m/s的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)。模型的隱含層數(shù)為5;輸入層參數(shù)為4,包括天氣風(fēng)向、天氣風(fēng)速、地理位置x、地理位置y;輸出層參數(shù)為2,包括風(fēng)速、風(fēng)向。其中80%作為訓(xùn)練集數(shù)據(jù),余下20%作為驗(yàn)證集數(shù)據(jù)。

    首先對(duì)地理位置、風(fēng)向、風(fēng)速數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,保證數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一量綱,提高訓(xùn)練的準(zhǔn)確性。通過(guò)反復(fù)驗(yàn)證和比對(duì)訓(xùn)練結(jié)果,將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為5層,參數(shù)依次為128×4、128×128、128×128、128×128、2,激活函數(shù)為relu,使用了Dropout函數(shù),迭代其中50%的神經(jīng)元進(jìn)行訓(xùn)練,防止數(shù)據(jù)過(guò)擬合,迭代次數(shù)為300,最終得到風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型WindPre(x,y,u,)。目前該模型的平均絕對(duì)誤差為風(fēng)速0.12 m/s、風(fēng)向10.05°,平均相對(duì)誤差為風(fēng)速6.78%、風(fēng)向7.17%。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    結(jié)合修正的高斯煙羽模型和風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型,得到了建筑物影響下的高斯煙羽模型(簡(jiǎn)稱為GMIB)。為了驗(yàn)證GMIB的有效程度,使用CFD技術(shù)仿真建筑物周圍的污染物分布情況,并與GMIB生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。在唐山市路北區(qū)外國(guó)語(yǔ)實(shí)驗(yàn)小學(xué)、物資局、路南電大周圍,風(fēng)向?yàn)楸憋L(fēng),風(fēng)速分別為無(wú)風(fēng)(0.1 m/s)、軟風(fēng)(1 m/s)、輕風(fēng)(2.5 m/s)、微風(fēng)(4.5 m/s)、和風(fēng)(6.5 m/s)、勁風(fēng)(9 m/s)、強(qiáng)風(fēng)(12.5 m/s)、疾風(fēng)(15.5 m/s)、大風(fēng)(19 m/s)的GMIB誤差率如圖4所示。實(shí)驗(yàn)表明,隨著風(fēng)速的增大,GMIB的誤差也隨之變大,但是在小于勁風(fēng)的風(fēng)速下,誤差率能保持在10%以下。

    圖4 GMIB在不同風(fēng)速情況下的誤差率

    在唐山市路北區(qū)外國(guó)語(yǔ)實(shí)驗(yàn)小學(xué)、物資局、路南電大周圍,風(fēng)速為和風(fēng)(6.5 m/s),風(fēng)向分別為北風(fēng)、東北風(fēng)、東風(fēng)、東南風(fēng)、南風(fēng)、西南風(fēng)、西風(fēng)、西北風(fēng)8個(gè)方向的GMIB誤差率如圖5所示,結(jié)果表明風(fēng)向?qū)MIB沒(méi)有明顯的影響,且誤差率都能保持在10%以下,平均誤差率為6.89%。

    圖5 GMIB在不同風(fēng)向情況下的誤差率

    實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,GMIB在9 m/s風(fēng)速以下能較好地模擬建筑物影響下的污染物分布情況,并且風(fēng)向?qū)MIB沒(méi)有很大的影響。

    4 結(jié)語(yǔ)

    大氣污染防治刻不容緩,污染物的濃度分布預(yù)測(cè)能對(duì)污染物的擴(kuò)散起到更好的預(yù)測(cè)作用。本文對(duì)高斯煙羽模型進(jìn)行了修正,使之適用于風(fēng)向和風(fēng)速不恒定的情況,并以唐山市路北區(qū)建筑物為依據(jù),結(jié)合CFD和深度學(xué)習(xí)構(gòu)建了一套風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)模型Wind-Pre(x,y,u,),該模型的平均相對(duì)誤差風(fēng)速為6.78%、風(fēng)向?yàn)?.17%,將WindPre(x,y,u,)生成的風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)用于修正的高斯煙羽模型中得到GMIB模型。為了驗(yàn)證模型的有效性,采用CFD仿真污染物擴(kuò)散,將其生成的數(shù)據(jù)與GMIB生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明GMIB在9 m/s風(fēng)速以下的誤差率能保持在10%以下,能較好地模擬污染物在建筑物周圍的分布和擴(kuò)散情況,可用于彌補(bǔ)CFD不能實(shí)時(shí)響應(yīng)、仿真速度慢等缺陷,能對(duì)實(shí)時(shí)的污染事件進(jìn)行及時(shí)的污染物濃度分布預(yù)測(cè),可為防控措施的制定預(yù)留出更多的時(shí)間。

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