【摘 要】
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液氨发生泄漏事故后，随着扩散距离的增加，会对人员和环境造成严重的危害。为便于发生泄漏事故后，快速展开应急救援工作，对液氨泄漏事故应急救援区域预测方法开展研究，主要包括：通过PHAST软件模拟液氨泄漏事故工况，建立基于极端梯度提升（XGBoost）算法的液氨泄漏应急救援区域预测模型。通过网格搜索结合K折交叉验证进行超参数调优，并与随机森林、决策树模型性能对比分析。研究结果表明：以预测ERPG-2标准
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（52106185）；
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液氨发生泄漏事故后，随着扩散距离的增加，会对人员和环境造成严重的危害。为便于发生泄漏事故后，快速展开应急救援工作，对液氨泄漏事故应急救援区域预测方法开展研究，主要包括：通过PHAST软件模拟液氨泄漏事故工况，建立基于极端梯度提升（XGBoost）算法的液氨泄漏应急救援区域预测模型。通过网格搜索结合K折交叉验证进行超参数调优，并与随机森林、决策树模型性能对比分析。研究结果表明：以预测ERPG-2标准下液氨泄漏扩散距离为例，XGBoost模型预测性能最佳，与决策树和随机森林相比，XGBoost模型的EMAPE分别减少了4.19%和2.37%，ERMSE分别减少了66.74和2.93；基于优化后XGBoost液氨泄漏事故应急救援区域预测模型，其预测结果R2值为0.9978，ERMSE值为50.37，EMAPE为2.61%，基本满足工程实践应用。
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