典型文献
基于贝叶斯推断的时变流场下污染源反演
文献摘要：
对5个不同位置的污染源分别做污染物扩散数值模拟,将其计算结果作为测量浓度;利用伴随方程计算时变流场下传感器的模拟浓度.通过测量浓度和模拟浓度构造似然函数,基于贝叶斯推断计算了在时变流场下污染源参数的后验概率.结果表明:污染源参数反演的误差取决于测量浓度与模拟浓度之间的误差.当污染源与传感器的距离较远时,污染源参数的后验概率呈较宽的分布,反演结果具有较大的不确定性;当污染源与传感器距离较近时,反演结果的不确定性得到了显著的降低.此外,还讨论了反演污染源参数时,利用污染物扩散不同阶段的测量数据对反演效果的影响.发现利用扩散初始阶段的测量浓度反演源位置,可以得到比利用稳定阶段数据时更小的反演误差和后验概率标准差,但效果没有得到显著提升.
文献关键词：
污染物扩散;污染源反演;伴随方程;贝叶斯推断
中图分类号：
作者姓名：
朱建杰;周晅毅;顾明
作者机构：
同济大学土木工程防灾国家重点实验室,上海200092
文献出处：
引用格式：
[1]朱建杰;周晅毅;顾明-.基于贝叶斯推断的时变流场下污染源反演)[J].同济大学学报（自然科学版）,2022(06):802-811
A类：
时变流场,污染源反演
B类：
贝叶斯推断,场下,不同位置,污染物扩散,伴随方程,下传,似然函数,断计,后验概率,参数反演,较远,测量数据,初始阶段,比利,稳定阶段,阶段数,反演误差
AB值：
0.21065
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