CN107290282B - 一种基于连续点源化学云团的陆基遥测定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于连续点源化学云团的陆基遥测定位方法,通过两套红外遥测装置定点扫描获得的角度参数,利用机动形成的三角关系,测算出连续点源化学云团端点位置坐标,然后计算出连续点源化学云团危害纵深,结合连续点源扩散原理,反算出连续点源施放量和危害边界。本发明综合运用扩散理论原理,弥补了红外光谱对云团的定位难题,提供了一种连续点源化学云团机动遥测定位的新方法,为红外遥测装置运用提供技术支持。
Description
技术领域
本发明是一种基于扩散理论的连续点源化学云团遥测定位方法,它与红外遥测装置具体运用有关,属于化学监测技术领域。
背景技术
有毒有害物质通常以分散或蒸发的方式形成化学云团,并随大气向下风方向扩散,以达成毒害效应。由于化学云团形成时间、运动方向难以监测,无法对化学云团进行定位,是目前化学侦察需要解决的核心技术难题。
连续点源,是连续施放有毒有害物质的点源。随着我国化学工业的快速发展,化工厂事故也可视为连续点源。连续点源形成的化学云团,迅速向下风方向扩散,到扩散一定距离后浓度达到安全阀值时达到平衡状态,形成比较稳定的危害纵深,化学云团纵深取决于风速和点源施放率。由于连续点源化学云团形成时间难以预行侦察,且气象多变、危害纵深大,急需解决连续点源化学云团的定位难题。
目前化学侦察装备大多基于化学反应和分子电离迁移原理研发的,不适用于化学云团的监测。随着红外遥测技术的完善,红外遥测装置可用于化学云团的监测报警。但从实际情况看,红外遥测装置仅用作化学监测报警,效能没有充分发挥。
国内主要有几家等单位进行了相关研究,主要集中在红外光谱识别技术、红外成像检测技术方面。如何利用红外遥测技术进行化学云团定位研究,尚未展开,且急需确定化学云团的具体位置,为防护决策和化学事故应急救援提供关键信息。
由于连续点源化学云团产生地点难以预先知道,且持续时间较短,受气象等因素影响大,现有的化学侦察与分析难以快速对连续点源化学云团进行定位,目前主要通过光学仪器和目测进行概略方向判断。
发明内容
本发明的技术解决问题:克服现有技术的不足,提供一种基于连续点源化学云团的陆基遥测定位方法,它综合运用扩散理论原理,弥补了红外遥测装置对化学云团的定位难题,为红外遥测装置运用提供技术支持,有效解决连续点源化学云团的快速定位和危害估算问题。
本发明技术解决方案:一种基于连续点源化学云团的陆基遥测定位方法,通过两套红外遥测装置定点红外扫描获得的参数,通过机动测算出达到平衡状态后的连续点源化学云团危害纵深,利用机动形成的三角关系,推算出化学云团位置,结合连续点源扩散原理,反算出连续点源施放量。
本发明一种基于连续点源化学云团的陆基遥测定位方法,具体步骤如下:
步骤一:地理坐标的获取
通过集群北斗或GPS定位模块,确定两套红外遥测装置的位置坐标A0(xA0,yA0)、B0(xB0,yB0);
步骤二:气象数据的获取
记录当地气象数据,根据所述气象数据计算当地地理位置的湍流水平扩散系数K0、湍流垂直扩散系数K1;
步骤三:方向角和报警浓度阈值的获取
采用两套红外遥测装置360度全域扫描监测化学云团,两套红外遥测装置发生报警时通过定向仪自动记录方向角,分别记录化学云团的方向角θA、θB和报警时刻t0,见图1所示;查找红外遥测装置内对某化学云团的报警浓度阈值(通常的红外遥测装置内均带有这个报警浓度阈值,如果不带可以提前预先设定后输入即可),记录为C0;
步骤四:移动红外遥测装置
将移动红外遥测装置沿着风向机动,使化学云团的方向角θA、θB变化至90°,当θA=90°、θB=90°时记录两套红外遥测装置的位置坐标为A1(xA1,yA1)、B1(xB1,yB1),计算两套红外遥测装置沿着风向移动的距离A0A1、B0B1;
A0A1=|yA1-yA0|
B0B1=|yB1-yB0|
步骤五:化学云团两端点和危害纵深的计算
根据两套装置的距离A0A1、B0B1和化学云团的方向角θA、θB的关系,计算出化学云团两端点距离两车的垂直距离CA1、DB1;根据A1、B1两点的坐标,平移计算出化学云团两端点C、D的坐标,C、D的距离即为危害纵深;
CA1=A0A1×tanθA
DB1=B0B1×tanθB
C(xA1+CA1,yA1),D(xB1+DB1,yB1);
步骤六:连续点源施放量的计算
根据连续点源浓度方程,化学云团端点D的浓度值为:
C0——红外遥测装置对化学云团的报警浓度阈值,g/m3;
Qp——连续点源施放量值,即单位时间从瞬时点源进入空气中的化学物质量,g/s;
u——平均风速,m/s;
Z1——参照物的固定参考高度固定参考高度,m;
K0——湍流水平扩散系数,m2/s;
K1——Z1高处的湍流垂直扩散系数,m2/s;
n——大气垂直稳定度的特性系数;
Γ(1+1/n)是随n而变的伽玛函数。
将化学云团危害纵深,即x=CD长度,和当地平均风速u代入公式(1),求解出连续点源施放量Qp值;
步骤七:连续点源化学云团危害的估算
将Qp、u值代入以下方程(2)中,求解出浓度为报警浓度阈值C0的坐标(x,y),即确定连续点源化学云团的边界:
x,y为相对于化学云团源强位置(端点)的坐标
通过连续点源化学云团的边界即得到连续点源化学云团危害的估算结果。
本发明与现有技术相比的优点在于:
(1)本发明直接利用红外遥测装置观测数据,计算出连续点源化学云团的相关参数,数据自动获取,计算速度快,计算结果准确可信。该方法适用性强,可直接作为红外遥测装置运用的依据。
(2)本发明通过选取红外遥测装置的位置坐标、扫描报警时间和方向角度参数,采用双套红外遥测装置机动遥测的方法,来计算化学云团的相对坐标、危害纵深和源强等重要数据,解决化学防护决策的难题。
附图说明
图1为连续点源化学云团遥测定位示意图;
图2为估算出的连续点源化学云团定位和危害范围。
具体实施方式
下面结合附图及实例对本发明详细说明。
本发明一种连续点源化学云团的陆基遥测定位方法,计算所需要的数据全部依靠红外遥测装置获取,上述步骤的计算均可通过计算机自动计算得出,该方法具体步骤如下:
步骤一:地理坐标的获取
通过集群北斗或GPS定位模块,确定红外遥测装置的位置坐标,A0(xA0,yA0)=(-600,600)、B0(xB0,yB0)=(-700,800)。
步骤二:气象数据的获取
记录气温等气象参数。根据气象数据计算当地地理位置的湍流水平扩散系数K0、湍流垂直扩散系数K1。假设计算结果为K0=0.785m2/s、K1=0.645m2/s,u=2m/s,大气垂直稳定度的特性系数n=1;Γ(1+1/n)=1。
步骤三:方向角和报警浓度阈值的获取
平面上两套红外遥测装置,根据风向标记于坐标A0、B0点,同时扫描360度全域扫描监测化学云团,发生报警时通过定向仪自动记录方向角,经角度换算为θA=60°、θB=45°。根据红外遥测装置报警显示的毒物类型,查找该化学云团的报警浓度阈值,记录为C0=300mg/m3。
步骤四:移动红外遥测装置
沿着风向,红外遥测装置向使θA、θB变化至90°方向机动,当θA=90°、θB=90°时记录红外遥测装置的位置坐标A1(xA1,yA1)=(-600,311)、B1(xB1,yB1)=(-700,1400)计算出A0A1、B0B1线段的长度。
A0A1=|yA1-yA0|=|311-600|=289米
B0B1=|yB1-yB0|=|1400-800|=600米
步骤五:化学云团两端点和危害纵深的计算
根据图1所示⊿CA0A1、⊿DB0B1中,根据三角关系计算出CA1、DB1线段的长度。
CA1=289×tan 60°=500米
DB1=600×tan 45°=600米
然后根据坐标平移,计算出化学云团端点的坐标,C(-100,311)、D(-100,800)。
步骤六:连续点源施放量的计算
根据连续点源浓度方程,将大气垂直稳定度的特性系数n=1;Γ(1+1/n)=1代入公式(1),化学云团端点D的浓度值为:
将化学云团危害纵深(即x=CD长度)和平均风速u代入上式,求解出连续点源施放量Qp值,Qp=2323.5g/s。
步骤七:连续点源化学云团危害的估算
将Qp、u值代入方程(2)中,可求解出浓度为报警浓度阈值C0的坐标(x,y),即可确定连续点源化学云团的边界,如图2所示。
总之,采用本发明的方法,能够满足提出的设计目标,具体体现为通过红外遥测装置获取的观测数据,可计算出连续点源化学云团位置和危害范围,为指挥员决策和部队防护提供实时、有效信息。
提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的,而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改,均应涵盖在本发明的范围之内。
Claims (1)
1.一种基于连续点源化学云团的陆基遥测定位方法,其特征在于实现步骤如下:
步骤一:地理坐标的获取
通过集群北斗或GPS定位模块,确定两套红外遥测装置的位置坐标A0(xA0,yA0)、B0(xB0,yB0);
步骤二:气象数据的获取
记录当地气象数据,根据所述气象数据计算当地地理位置的湍流水平扩散系数K0、湍流垂直扩散系数K1;
步骤三:方向角和报警浓度阈值的获取
采用两套红外遥测装置360度全域扫描监测化学云团,两套红外遥测装置发生报警时通过定向仪自动记录方向角,分别记录化学云团的方向角θA、θB和报警时刻t0,查找红外遥测装置内对某化学云团的报警浓度阈值,记录为C0;
步骤四:移动红外遥测装置
移动两套红外遥测装置沿着风向机动,使化学云团的方向角θA、θB变化至90°,当θA=90°、θB=90°时记录两套红外遥测装置的位置坐标为A1(xA1,yA1)、B1(xB1,yB1),计算两套红外遥测装置沿着风向移动的距离A0A1、B0B1;
A0A1=|yA1-yA0|
B0B1=|yB1-yB0|
步骤五:化学云团两端点和危害纵深的计算
根据两套装置的距离A0A1、B0B1和化学云团的方向角θA、θB的关系,计算出化学云团两端点距离两车的垂直距离CA1、DB1;根据A1、B1两点的坐标,平移计算出化学云团两端点C、D的坐标,C、D的距离即为危害纵深;
CA1=A0A1×tanθA
DB1=B0B1×tanθB
C(xA1+CA1,yA1),D(xB1+DB1,yB1);
步骤六:连续点源施放量的计算
根据连续点源浓度方程,化学云团端点D的浓度值为:
C0——红外遥测装置对化学云团的报警浓度阈值,g/m3;
Qp——连续点源施放量值,即单位时间内进入空气中的化学物质量,g/s;
u——平均风速,m/s;
Z1——参照物的固定参考高度固定参考高度,m;
K0——湍流水平扩散系数,m2/s;
K1——Z1高处的湍流垂直扩散系数,m2/s;
n——大气垂直稳定度的特性系数;
Γ(1+1/n)是随n而变的伽玛函数;
将化学云团危害纵深,即x=CD长度,和当地平均风速u代入上式,求解出连续点源施放量Qp值;
步骤七:连续点源化学云团危害的估算
将Qp、u值代入以下方程(2)中,求解出浓度为报警浓度阈值C0的坐标(x,y),即确定连续点源化学云团的边界:
x,y为相对于化学云团源强位置的坐标;
通过连续点源化学云团的边界即得到连续点源化学云团危害的估算结果。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101789162A (zh) * | 2009-12-18 | 2010-07-28 | 中国人民解放军防化指挥工程学院 | 一种化学危害预测预警与控制系统 |
CN102609906A (zh) * | 2012-01-12 | 2012-07-25 | 北京理工大学 | 一种基于各向异性扩散的气体红外图像增强方法 |
CN103390201A (zh) * | 2013-07-15 | 2013-11-13 | 中国人民解放军防化学院 | 一种危险化学品运输危害预测方法 |
CN104597212A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-05-06 | 无锡中电科物联网创新研发中心 | 一种大气污染源定位方法 |
CN105373997A (zh) * | 2014-08-29 | 2016-03-02 | 中国科学院上海高等研究院 | 基于实时气象信息的危化品泄露事故疏散撤离方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9798928B2 (en) * | 2013-07-17 | 2017-10-24 | James L Carr | System for collecting and processing aerial imagery with enhanced 3D and NIR imaging capability |
US10458905B2 (en) * | 2014-07-07 | 2019-10-29 | Rebellion Photonics, Inc. | Gas leak emission quantification with a gas cloud imager |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101789162A (zh) * | 2009-12-18 | 2010-07-28 | 中国人民解放军防化指挥工程学院 | 一种化学危害预测预警与控制系统 |
CN102609906A (zh) * | 2012-01-12 | 2012-07-25 | 北京理工大学 | 一种基于各向异性扩散的气体红外图像增强方法 |
CN103390201A (zh) * | 2013-07-15 | 2013-11-13 | 中国人民解放军防化学院 | 一种危险化学品运输危害预测方法 |
CN105373997A (zh) * | 2014-08-29 | 2016-03-02 | 中国科学院上海高等研究院 | 基于实时气象信息的危化品泄露事故疏散撤离方法 |
CN104597212A (zh) * | 2015-02-03 | 2015-05-06 | 无锡中电科物联网创新研发中心 | 一种大气污染源定位方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
联合AMSU-B和GOES-9对强对流云团进行识别分析;朱亚平等;《第27届中国气象学会年会论文集》;20110728;第1-11页 * |
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