[发明专利]一种基于无人机探测的危险介质泄漏过程实时动态预测方法

摘要

本发明涉及一种基于无人机探测的危险介质泄漏过程实时动态预测方法，属于危险介质连续泄漏的扩散过程预测领域。危险介质出现连续泄漏后，在泄漏源尺寸未知的情况下，利用泰勒公式及多项式展开等数值计算方法改进高斯模型原始算法，得到一种基于无人机探测数据的可实时动态显示预测结果的新预测方法。该方法可根据无人机探测处于泄漏范围空间内的任意两点的介质浓度及三维坐标位置数据，实时预测危险介质泄漏范围。

主权项

一种基于无人机探测的危险介质泄漏过程实时动态预测方法，包括以下步骤：步骤S10，基于式(1)所示高斯烟羽模型，输入已知参数，并根据所述的已知参数初始化相关参数；$\<C\>(x,y,z)=\frac{Q_m}{2{\mathrm{\πu\σ}}_y{\mathrm{\σ}}_z}\exp \[-\frac{1}{2}{\left(\frac{y}{{\mathrm{\σ}}_y}\right)}^2\]*\{\exp \[-\frac{1}{2}{\left(\frac{z-H}{{\mathrm{\σ}}_z}\right)}^2\]+\exp \[-\frac{1}{2}{\left(\frac{z+H}{{\mathrm{\σ}}_z}\right)}^2\]\}---\left(1\right)$步骤S20，根据实际天气、泄漏情况确定扩散系数；步骤S30：无人机任意选定两个不同位置(x₁,y₁,z₁)，(x₂,y₂,z₂)，测得污染毒物的浓度分别为C₁(x₁,y₁,z₁),C₂(x₂,y₂,z₂)，则由式(1)得到式(5、6)：$(x_1,y_1,z_1)=\frac{Q_m}{2{\mathrm{\πu\σ}}_{y1}{\mathrm{\σ}}_{z1}}\exp \[-\frac{1}{2}{\left(\frac{y_1}{{\mathrm{\σ}}_{y1}}\right)}^2\]*\{\exp \[-\frac{1}{2}{\left(\frac{z_1-H}{{\mathrm{\σ}}_{z1}}\right)}^2\]+\exp \[-\frac{1}{2}{\left(\frac{z_1+H}{{\mathrm{\σ}}_{z1}}\right)}^2\]\}---\left(5\right)$

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