【摘 要】
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研究了室内污染物扩散后的源反演方法.通过数值求解浓度场的伴随方程,并结合传感器测量信息,构造似然函数;利用基于贝叶斯推断理论的MarkovChainMonte Carlo(MCMC)抽样方法,
【机 构】
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清华大学工程物理系,北京应用物理与计算数学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(50804027)
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研究了室内污染物扩散后的源反演方法.通过数值求解浓度场的伴随方程,并结合传感器测量信息,构造似然函数;利用基于贝叶斯推断理论的MarkovChainMonte Carlo(MCMC)抽样方法,对污染源的位置、强度的后验概率进行计算,反演结果与污染源的真实参数吻合.该方法与传统的室内污染物反演方法相比,极大地降低了计算量.此外,还讨论了传感器性能对结果的影响,研究表明传感器误差概率分布越平坦,污染源反演信息的不确定度越大;而过低的测量灵敏度,则会导致反演结果呈现多个局部极值点的特性.
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