室内多个气态污染物源的快速逆向辨识

Indoor air pollution could cause persistence injure to the health of the residents. The emergency events such as gas leaks or terrorist attacks, could lead to serious treats to humans. The most effective way to solve the above problem is source control. However, it is crucial as multiple indoor pollutants coexisting in the real situation. Thus the proposed methodologies include indoor experimental test and theoretical modelling. Thus the proposed study will first consider the cumulative variation law and distribution characteristics of pollutants concentration filed when multiple indoor air pollutants coexist. The aim of this proposed study is to provide the decoupling method of multi-source pollutants concentration field, and to develop the inverse theory of multi-indoor pollutants based on the adjoint method to realize the rapid identification of multiple pollutants using both the fixed position monitor and movable detector in the indoor environment. Based on the proposed study, the indoor air quality monitoring and multi-pollutants rapid inverse identification system together with a fixed position monitor and movable detector can achieve the final goal of real-time indoor air pollution monitoring and rapid identification of multiple pollutants. The proposed study will be used for rapid identification of indoor chemical gas, virus, bacteria and other pollutants and an effective method for related emergency treatment. Our theoretical and experimental study will fill gaps in this field.

室内污染会对居民的身体健康造成持续伤害，突发事件如毒气泄漏或恐怖袭击导致的室内污染则会对人们的生命安全造成严重威胁。应对上述情况最有效的方法就是源头控制，但现有方法很难处理室内多个污染物源同时存在的情况。本项目拟采用实验测试与数学机理建模相结合的研究方法，深入研究多个污染源同时存在情况下污染物浓度场的累积变化规律及分布特性，提出多源污染物浓度场的解耦方法，发展基于伴随方法的室内多个污染源逆向辨识理论，实现分别使用固定位置监测器和可移动污染物探测器对室内多个污染源的快速辨识。在此基础上发展室内空气品质监测及污染源逆向辨识系统，以固定位置污染物监测器与可移动探测器相配和的方式实现室内空气污染的实时监测与多污染源的快速逆向辨识。有关技术将用于室内化学气体与病毒、细菌等污染物源的辨识及突发事件的应急响应。项目中丰富的实验研究与数学建模将填补领域空白。

空气污染会对人们的身体健康造成持续伤害，突发的大剂量有害气体扩散则会对人们的生命安全造成严重威胁。对空气污染最有效的治理方式便是源头控制，但现有常规技术手段很难做到对未知突发污染源的准确定位，多个污染源同时存在以及环境的动态变化则进一步增加了辨识难度。退一步讲，监测点的布置也对能否及时获取有效数据起到决定性作用，但现有布置策略往往没有充分考虑气流组织对探测器有效覆盖范围的影响。本项目首先对多个污染源同时存在时的污染物浓度场分布特性进行分析，发现无论是稳态还是非稳态情况下，惰性气态污染物的浓度场在时域和空域上都呈现线性叠加的特征。在其基础上探究出了多个污染源同时存在时的解耦方法，即逐一辨识并逐一线性减除，并采用基于伴随方程的逆向计算方法实现了上述辨识策略。应用场景包括高大室内空间环境和室外建筑群环境，情境包括稳态流场、非稳态流场、存在物理沉降的颗粒物污染物溯源以及存在化学反应的污染物溯源。另一方面为了提高监测点的有效利用，发展了单个监测点的动态感应范围、监测网的有效覆盖范围的逆向计算方法，并结合优化计算方法发展了监测网优化布点方法，做到使用最少传感器实现对关键区域的全覆盖和最快响应。由此完成一套空气污染高效探测及溯源系统设计计算方法。本项目解决了非稳态情况下多个气态污染源的逆向辨识问题和在气流干扰情况下监测点有效感应范围的逆向计算问题，为空气污染的有效监测和突发空气污染的应急响应、溯源提供了计算的理论依据和技术方法，能够广泛应用于危险化学品存储时的泄漏监测、空气污染的溯源控制以及应急响应。