气体扩散态势预测方法及系统、存储介质及终端

技术领域

本发明涉及危险化学品突发性事故应急处置的技术领域，特别是涉及一种气体扩散态势预测方法及系统、存储介质及终端。

背景技术

在危险化学品相关行业生产应用过程会使用或产生一些有毒、有害气体或液体。如果发生危化品泄漏事故，更会对周边环境及相关人员产生极其严重的危害。危险化学品态势模型针对危险化学品事故应急过程中泄漏事故态势进行模拟与分析，帮助应急人员在有限的时间利用有限的信息来快速预测有毒有害危化品的扩散趋势和影响范围，辅助应急人员开展指挥调度以及救援疏散工作，降低事故影响危害，是危险化学品事故应急过程中不可或缺的重要一环。

现有技术中，有多种气体扩散模型可以用来预测污染物浓度分布的情况。其中比较常用的且具有代表性的模型有高斯气体扩散模型、计算流体力学(Computational FluidDynamics，CFD)模型等等。CFD模型适用于复杂地形条件下的扩散模拟，而且能够提供较高的精度，但需要很长的计算时间；高斯扩散模型是为了快速评估气体扩散的情况而设计的，模型简单计算快速，但不适用于复杂的地形条件下的应用。在应急场景下，最好的预测模型应该计算快速且准确。然而，通过目前常用的模型对比，气体泄漏扩散态势的预测方法当前面临的主要问题是：传统的气体扩散预测模型无法兼顾精度与速度的要求。

此外，关于危化品事故的救援，往往还需要结合事故现场环境的气象与气体浓度监测数据，以便更好的修正模型，形成可视化智能辅助指挥决策展现，更做进一步的数据分析以及可视化研判。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种气体扩散态势预测方法及系统、存储介质及终端，能够有效提高应急救援场景中预测复杂区域的气体扩散态势的准确性、时效性和智能化水平。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种气体扩散态势预测方法，包括以下步骤：采集目标区域的地面建筑信息，并将所述地面建筑信息转换为所述目标区域的几何模型；基于所述CFD模型模拟所述目标区域在不同泄漏场景下不同泄漏相关参数组合条件的气体扩散态势，构建不同泄漏场景下泄漏气体浓度值时空分布图数据库；在气体发生泄漏时，获取现场泄漏相关参数数据；根据所述现场泄漏相关参数数据，基于所述泄漏气体浓度值时空分布图数据库匹配获取泄漏气体浓度值时空分布图；对所述泄漏气体浓度值时空分布图进行插值计算，获取气体泄漏态势的预测结果。

于本发明一实施例中，所述地面建筑信息包括所述目标区域的工厂布局信息和重大危险源的位置信息。

于本发明一实施例中，基于所述CFD模型模拟所述目标区域在不同泄漏场景下的气体扩散态势，构建不同泄漏场景，不同泄漏相关参数组合下的气体浓度值时空分布图数据库包括以下步骤：

对所述几何模型进行网格划分；

针对模拟现场不同泄漏相关参数组合条件，基于所述CFD模型计算所述网格上每个点在不同泄漏场景下的泄漏气体时序浓度值；

基于所述网格点的坐标信息和泄漏气体时序浓度值构建所述泄漏气体浓度值时空分布图数据库。

于本发明一实施例中，所述现场泄漏相关参数数据包括泄漏气体类型、气体泄漏速度、泄漏位置、环境风速、风向和温度。

于本发明一实施例中，还包括将所述泄漏气体浓度值时空分布图进行网格划分标定，并按照不同浓度进行颜色渲染，将不同的颜色梯度区域通过计时器来模拟泄漏气体的运动扩散轨迹。

于本发明一实施例中，还包括根据所述气体泄漏态势的预测结果计算泄漏气体扩散范围内的人口信息，生成人口密度热力图。

于本发明一实施例中，还包括根据气体泄漏态势的预测结果，搜索气体泄漏影响区域周边的疏散点，并进行路径救援规划和撤离路线规划。

本发明提供一种气体扩散态势预测系统，包括采集模块、构建模块、第一获取模块、第二获取模块和预测模块；

所述采集模块用于采集目标区域的地面建筑信息，并将所述地面建筑信息转换为所述目标区域的几何模型；

所述构建模块用于基于所述CFD模型模拟所述目标区域在不同泄漏场景下的气体扩散态势，构建不同泄漏场景下基于所述几何模型的泄漏气体浓度值时空分布图数据库；

所述第一获取模块用于在气体发生泄漏时，获取现场泄漏相关参数数据；

所述第二获取模块用于根据所述现场泄漏相关参数数据，基于所述泄漏气体浓度值时空分布图数据库匹配获取泄漏气体浓度值时空分布图；

所述预测模块用于对所述泄漏气体浓度值时空分布图进行插值计算，获取气体泄漏态势的预测结果。

本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的气体扩散态势预测方法。

本发明提供一种气体扩散态势预测终端，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述气体扩散态势预测终端执行上述的气体扩散态势预测方法。

如上所述，本发明的气体扩散态势预测方法及系统、存储介质及终端，具有以下有益效果：

(1)通过一种实时可解释互生的态势模型，既能利用CFD模型在事故应急场景中预测复杂区域的气体扩散态势的良好准确性，又规避了其现场模型计算时间过长的问题；

(2)能够将实时的动态气象传感信息、静态的地形地貌、路径、人口信息进行融合计算，参与可视化的应急救援指挥决策过程，以克制现有模型的不足以及带宽资源紧张情景下实时传输易发生的一些问题，从而有效提高应急救援场景中预测复杂区域的气体扩散态势的准确性、时效性和智能化水平；

(3)减少应急救援研判的时间，有利于事故现场展开快速救援。

附图说明

图1显示为本发明的气体扩散态势预测方法及系统、存储介质及终端示意图。

图2显示为本发明的气体泄漏态势的预测结果于一实施例中的示意图；

图3显示为本发明的气体泄漏态势的预测系统于一实施例中的结构示意图；

图4显示为本发明的气体泄漏态势的预测终端于一实施例中的结构示意图。

元件标号说明

31 采集模块

32 构建模块

33 第一获取模块

34 第二获取模块

35 预测模块

41 处理器

42 存储器

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。

需要说明的是，本实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本发明的气体扩散态势预测方法及系统、存储介质及终端解决了CFD模型计算精度高但是耗时较长的问题，根据“以空间换时间”的思想，建立了一个CFD案例数据库，提取影响气体泄漏的关键因素作为预测算法的输入参数，利用插值算法代替原本CFD模型中的Navier-Stokes方程对未知的泄漏情况进行求解，从而有效提高应急救援场景中预测复杂区域的气体扩散态势的准确性、时效性和智能化水平。

如图1所示，于一实施例中，本发明的气体扩散态势预测方法包括以下步骤：

步骤S1、采集目标区域的地面建筑信息，并将所述地面建筑信息转换为所述目标区域的几何模型。

具体地，事先采集目标区域的工厂布局信息和重大危险源的位置信息等目标区域的地面建筑信息，并将所述地面建筑信息转换为所述目标区域的几何模型，如三维建模。

步骤S2、基于所述CFD模型模拟所述目标区域在不同泄漏场景下的气体扩散态势，构建不同泄漏场景，不同泄漏相关参数组合条件下的泄漏气体浓度值时空分布图数据库。

具体地，针对不同的泄漏源位置、泄漏气体种类、泄漏速度、天气状况等参数信息，利用CFD模型模拟目标区域中不同泄漏场景下的气体扩散态势。其中，通过改变参数信息组合可以模拟不同条件下的气体泄漏状况。

于本发明一实施例中，基于所述CFD模型模拟所述目标区域在不同泄漏场景下的气体扩散态势，构建不同泄漏场景下基于所述几何模型的气体浓度值时空分布图数据库包括以下步骤：

21)对所述几何模型进行网格划分。

其中，可采用非结构化划分的方式对所述几何模型进行网格划分。

22)针对模拟现场不同泄漏相关参数组合条件，基于所述CFD模型计算所述网格上每个点在不同泄漏场景下的泄漏气体时序浓度值。

其中，通过改变泄漏源位置、泄漏气体种类、泄漏速度、天气状况等参数，模拟不同的泄漏场景，基于所述CFD模型计算网格上的每个点的泄漏气体时序浓度值，从而可以构建气体扩散态势图。

23)基于所述网格点的坐标信息和泄漏气体时序浓度值构建所述泄漏气体浓度值时空分布图数据库。

其中，所述泄漏气体浓度值时空分布图数据库存储有目标区域中每个网格点的坐标信息和对应的泄漏气体时序浓度值。

步骤S3、在气体发生泄漏时，获取现场泄漏相关参数数据。

具体地，当发生气体泄漏时，获取泄漏场景的泄漏气体类型、气体泄漏速度和泄漏位置信息、以及现场的传感器等快速采集的环境风速、风向和温度等相关信息。

步骤S4、根据所述现场泄漏相关参数数据，基于所述泄漏气体浓度值时空分布图数据库匹配获取泄漏气体浓度值时空分布图。

具体地，根据所述现场泄漏相关参数数据，根据所述泄漏气体浓度值时空分布图数据库获取各个位置匹配的泄漏气体时序浓度值。

步骤S5、对所述泄漏气体浓度值时空分布图进行插值计算，获取气体泄漏态势的预测结果。

具体地，采用插值算法对所述泄漏气体浓度值时空分布图进行插值计算，从而得到气体泄漏态势的预测结果，并可在地图界面上进行显示。优选地，根据事故源扩散区域计算出扩散范围的径向角度，计算基于径向角度的扩散模型高程数据，并进行扩散高度(y轴)-扩散径向距离(x轴)的图形绘制。其中，读取不同高度，按照每隔1米提取该高度的水平浓度分布图，计算出该高度屏幕的浓度等值线。

于本发明一实施例中，本发明的气体扩散态势预测方法还包括将所述泄漏气体浓度值时空分布图进行网格划分标定，并按照不同浓度进行颜色渲染，将不同的颜色梯度区域通过计时器来模拟泄漏气体的运动扩散轨迹，从而直观地预测最大事故影响范围。例如，在RGB颜色选取红色、橙色和黄色表示3个颜色梯度，分别对应不同的等值线区域图层，3条等值线浓度参考ERPG标准(Emergency Response Planning Guidelines)等。在地理信息系统中，设置计时器，在一定时间内，通过动画播放的方式模拟泄漏气体扩散运动轨迹。

于本发明一实施例中，本发明的气体扩散态势预测方法还包括根据所述气体泄漏态势的预测结果计算泄漏气体扩散范围内的人口信息，生成人口密度热力图。其中计算撤离最大化影响范围内的单位平方公里的人口密度，进行人口密度热力图分析，并将人口密度热力图加载至地理信息系统的图层中。

于本发明一实施例中，本发明的气体扩散态势预测方法还包括根据气体泄漏态势的预测结果，搜索气体泄漏影响区域周边的疏散点，并进行路径救援规划和撤离路线规划。其中，路径规划时，以上风向或侧风向为规划准则，同时避开扩散模型计算影响范围，计算最优路径。

如图3所示，于一实施例中，本发明的气体扩散态势预测系统包括采集模块31、构建模块32、第一获取模块33、第二获取模块34和预测模块35。

所述采集模块31用于采集目标区域的地面建筑信息，并将所述地面建筑信息转换为所述目标区域的几何模型。

所述构建模块32与所述采集模块31相连，用于基于所述CFD模型模拟所述目标区域在不同泄漏场景下的气体扩散态势，构建不同泄漏场景下基于所述几何模型的泄漏气体浓度值时空分布图数据库。

所述第一获取模块33用于在气体发生泄漏时，获取现场泄漏相关参数数据。

所述第二获取模块34与所述构建模块32和所述第一获取模块33相连，用于根据所述现场泄漏相关参数数据，基于所述泄漏气体浓度值时空分布图数据库匹配获取泄漏气体浓度值时空分布图。

所述预测模块35与所述第二获取模块34相连，用于对所述泄漏气体浓度值时空分布图进行插值计算，获取气体泄漏态势的预测结果。

其中，采集模块31、构建模块32、第一获取模块33、第二获取模块34和预测模块35的结构和原理与上述气体扩散态势预测方法中的步骤一一对应，故在此不再赘述。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(Digital Singnal Processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

如图4所示，于一实施例中，本发明的气体扩散态势预测终端包括：处理器41及存储器42。

所述存储器42用于存储计算机程序。

所述存储器42包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

所述处理器41与所述存储器42相连，用于执行所述存储器42存储的计算机程序，以使所述气体扩散态势预测终端执行上述的气体扩散态势预测方法。

优选地，所述处理器41可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

综上所述，本发明的气体扩散态势预测方法及系统、存储介质及终端通过一种实时可解释互生的态势模型，既能利用CFD模型在事故应急场景中预测复杂区域的气体扩散态势的良好准确性，又规避了其现场模型计算时间过长的问题；能够将实时的动态气象传感信息、静态的地形地貌、路径、人口信息进行融合计算，参与可视化的应急救援指挥决策过程，以克制现有模型的不足以及带宽资源紧张情景下实时传输易发生的一些问题，从而有效提高应急救援场景中预测复杂区域的气体扩散态势的准确性、时效性和智能化水平；减少应急救援研判的时间，有利于事故现场展开快速救援。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。