[发明专利]一种室内突发空气污染预警传感器布置优化方法

说明书

一种室内突发空气污染预警传感器布置优化方法，引入马尔科夫链描述突发空气污染在室内的扩散特征，建立最小化预警时间及最大化预警概率两个目标函数，通过构造多个预警传感器在采样时刻的阈值矩阵，并将其与相同时刻下马尔科夫链预测的各传感器位置的污染概率矩阵进行比较，即可快速计算以上两个目标函数，进而对所有可能的预警传感器布置方案进行全遍历寻优，最后得到优化的预警传感器布置方案。本发明在建筑空间所构成的空气流动网络中构造了预警传感器布局的全遍历快速寻优算法，大幅降低了预警优化的计算负荷与时间成本(分钟级)，与易陷入局部寻优的遗传算法、计算量巨大且易发散的神经网络法等现有技术相比具有显著优势。

技术领域

本发明属于建筑环境突发污染空气污染预警领域，涉及基于马尔科夫矩阵判定的室内突发空气污染预警优化技术。

背景技术

国外针对建筑的生化袭击事件频发及其应对能力缺失的前车之鉴，给我国的建筑环境防范突发生化污染问题敲响了警钟。

基于建筑环境生化防恐快速预警的需求，LBNL(Lawrence Berkeley NationalLaboratory)最早于1998年启动建筑环境生化战剂防御的研究。部分学者已采用遗传算法、神经网络方法等对事前布置于室内的生化传感器位置实施优化，但相关方法由于污染扩散预测模型及传感器布点优化算法的局限，导致优化计算量巨大，且极易发散，很难应用于工程实践。现有针对建筑环境突发污染的监测传感优化尚处于理论向实际应用过渡阶段，亟待发明一种低计算负荷、简单易行的室内突发污染预警优化技术。

发明内容

针对上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提出一种室内突发空气污染预警传感器布置优化方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

引入马尔科夫链描述突发空气污染在室内的扩散特征，建立最小化预警时间及最大化预警概率两个目标函数，通过构造多个预警传感器在采样时刻的阈值矩阵，并将其与相同时刻下马尔科夫链预测的各传感器位置的污染概率矩阵进行比较，即可快速计算以上两个目标函数，进而对所有可能的预警传感器布置方案进行全遍历寻优，最后得到最优的预警传感器布置方案。该预警优化技术为针对建筑的生化袭击的快速预警与后续应急处置工作的有效展开提供了可靠可行的工程化基础。

进一步：

(1)对于某建筑空间而言，可将其划分为y个有限单元，若要预先在该建筑空间布置x 个预警传感器，则需要计算的预警传感器网络总数如下：

(2)当空气污染被释放后，预警传感器网络需要时间来检测它们。即污染检测时间可定义为：

t_ala＝t (2)

对于每个污染释放场景，可得预警传感器网络m检测到污染的概率为：

P_m＝1-P_q (3)

式中，P_m表示预警传感器网络m中的1个或多个传感器检测到空气污染的概率；P_q则为预警传感器网络m无法检测到污染的概率。

优化目标函数定义为：

式中，g₁(x)表示最小化污染检测时间，g₂(x)表示最大化污染检出概率；L_λ为污染释放场景λ(λ＝1,2,...,w)。

对于Z(y,x)个预警传感器网络重复计算上述两个目标函数，最终得到的优化传感器网络应具有最小化预警时间和最大化预警概率，两者所占的权重相等。

(3)为计算目标函数中的t_ala和P_m，引入马尔科夫链：