JP2013065208A - Substance discharge estimation device, method for the same and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、特定の放出位置から放出された放出量を推定する物質の放出量推定装置及びその方法並びにプログラムに関するものである。 The present invention relates to a substance release amount estimation apparatus, a method thereof, and a program for estimating a release amount released from a specific release position.
プラント施設(火力発電所、ゴミ焼却施設、化学プラント等)での事故等による汚染物質の放出や、テロ等による毒性ガス等の放出に対し、事故または事件の現場情報(濃度観測値等)から発生源情報(放出地点の位置および物質放出量)を推定する技術が提案されている。 In response to the release of pollutants due to accidents at plant facilities (thermal power plants, garbage incineration facilities, chemical plants, etc.) or the release of toxic gases, etc. due to terrorism, etc. Techniques have been proposed for estimating source information (position of release point and substance release amount).
例えば、非特許文献1には、仮想の放出点および時刻等の情報に基づき観測位置での影響を評価し、変分原理によって誤差を最小とする放出地点を求め、該放出地点における時刻および物質放出量を推定する手法が提案されている。
For example, Non-Patent
ところで、プラント施設の事故等の場合には、汚染物質の放出地点および放出時刻が明らかな場合が多く、その場合には、放出地点を推定する処理が不要となり、処理の簡素化が可能となる。 By the way, in the case of an accident at a plant facility or the like, there are many cases where the release point and release time of the pollutant are clear. In this case, the process of estimating the release point becomes unnecessary, and the process can be simplified. .
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、物質の放出地点および放出時刻が明らかな場合において、放出地点から放出された物質の放出量の推定を可能とし、更に、その放出量に基づく拡散予測の精度を高めることのできる物質の放出量推定装置及びその方法並びにプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances. When the release point and release time of a substance are clear, it is possible to estimate the release amount of the substance released from the release point. It is an object of the present invention to provide a substance release amount estimation device, method and program for improving the accuracy of diffusion prediction based on the release amount.
上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、複数の観測地点において観測された濃度観測値に基づいて、特定の放出地点から放出された物質の放出量を推定する物質の放出量推定装置であって、各前記観測地点の位置情報、該観測地点で観測された濃度観測値及び観測時刻の情報を取得するとともに、前記放出地点の位置情報および物質の放出開始時刻を取得する情報取得手段と、拡散モデルを用い、粒子の位置と放出地点との相対位置、及び、物質放出時刻と観測地点における観測時刻との相対時刻とに応じて定まる影響係数を算出する影響係数算出手段と、複数の前記観測地点における濃度観測値と演算により求めた各前記観測地点における濃度計算値との差を用いて表わされる残差ノルムを最小化することによって、前記放出地点から放出された粒子の放出強度を推定し、推定した前記粒子の放出強度を用いて前記放出地点からの放出量を推定する推定手段と、前記推定手段によって推定された各前記粒子の放出強度を前記影響係数算出手段によって算出された影響係数に応じた重み付けによって修正する放出強度修正手段とを具備する物質の放出量推定装置を提供する。
In order to solve the above problems, the present invention employs the following means.
The present invention relates to a substance release amount estimation device for estimating the amount of substance released from a specific release point based on concentration observation values observed at a plurality of observation points, and the position of each observation point The information, the concentration observation value observed at the observation point and the information of the observation time, the information acquisition means for acquiring the position information of the release point and the release start time of the substance, and the diffusion model Coefficient calculating means for calculating an influence coefficient determined in accordance with the relative position between the emission point and the release time and the relative time between the substance release time and the observation time at the observation point; Estimate the emission intensity of particles emitted from the emission point by minimizing the residual norm expressed using the difference from the calculated concentration at each observation point An estimation means for estimating a release amount from the release point using the estimated emission intensity of the particles, and an influence coefficient calculated by the influence coefficient calculation means for the emission intensity of each particle estimated by the estimation means There is provided a substance emission amount estimating device comprising emission intensity correcting means for correcting by weighting according to the above.
本発明によれば、情報取得手段によって、複数の観測地点の位置情報及びそこでの濃度観測値及び観測時刻が取得されるとともに、物質の放出地点及び放出開始時刻が取得される。影響係数算出手段では、拡散モデルを用いて、粒子の位置と放出地点との相対位置、及び、物質放出時刻と観測地点における観測時刻との相対時刻とに応じて定まる影響係数が算出される。推定手段では、複数の観測地点における濃度観測値と演算により求めた各観測地点における濃度計算値との差を用いて表わされる残差ノルムを最小化することによって、放出地点から放出された粒子の放出強度が推定され、更に、推定された粒子の放出強度を用いて放出地点からの放出量が推定される。放出強度修正手段では、推定手段によって推定された各粒子の放出強度が、影響係数算出手段によって算出された影響係数に応じた重み付けによって修正される。
このように、推定手段によって推定された各粒子の放出強度を、各粒子がその観測地点に与える影響度に応じて決定される重み付けによって修正するので、同じ時刻に放出された多数の粒子間にも強弱の差をつけることが可能となる。これにより、各観測地点における同定精度を高めることができ、この同定結果を用いて実施される後段処理の拡散予測の精度を高めることが可能となる。
According to the present invention, the information acquisition means acquires the position information of a plurality of observation points, the concentration observation values and the observation time there, and the substance release point and the release start time. The influence coefficient calculation means calculates an influence coefficient determined according to the relative position between the position of the particle and the release point and the relative time between the substance release time and the observation time at the observation point, using the diffusion model. The estimation means minimizes the residual norm expressed by using the difference between the observed concentration values at multiple observation points and the calculated concentration value at each observation point, thereby calculating the particle emission from the emission point. The emission intensity is estimated, and the emission amount from the emission point is estimated using the estimated emission intensity of the particles. In the emission intensity correcting means, the emission intensity of each particle estimated by the estimating means is corrected by weighting according to the influence coefficient calculated by the influence coefficient calculating means.
In this way, the emission intensity of each particle estimated by the estimation means is corrected by a weight determined according to the degree of influence each particle has on the observation point, so that a large number of particles released at the same time It is possible to make a difference in strength. As a result, the identification accuracy at each observation point can be increased, and the accuracy of the diffusion prediction in the subsequent processing performed using this identification result can be increased.
上記物質の放出量推定装置において、前記放出強度修正手段は、補正後の粒子の放出強度から求められる放出量と、前記推定手段によって推定された放出量とが一致するように、各前記粒子の放出強度を修正することとしてもよい。 In the release amount estimation device for the substance, the release intensity correction means is configured so that the release quantity obtained from the corrected release intensity of the particles matches the release quantity estimated by the estimation means. The emission intensity may be corrected.
このように、推定手段によって推定された放出量の値は変えることなく、各粒子の放出強度のみを修正するので、同定精度を更に高めることが可能となる。 In this way, since only the emission intensity of each particle is corrected without changing the value of the emission amount estimated by the estimation means, the identification accuracy can be further improved.
本発明は、複数の観測地点において観測された濃度観測値に基づいて、特定の放出地点から放出された物質の放出量を推定する物質の放出量推定方法であって、各前記観測地点の位置情報、該観測地点で観測された濃度観測値及び観測時刻の情報を取得するとともに、前記放出地点の位置情報および物質の放出開始時刻を取得する情報取得過程と、拡散モデルを用い、粒子の位置と放出地点との相対位置、及び、物質放出時刻と観測地点における観測時刻との相対時刻とに応じて定まる影響係数を算出する影響係数算出過程と、複数の前記観測地点における濃度観測値と演算により求めた各前記観測地点における濃度計算値との差を用いて表わされる残差ノルムを最小化することによって、前記放出地点から放出された粒子の放出強度を推定し、推定した前記粒子の放出強度を用いて前記放出地点からの放出量を推定する推定過程と、前記推定過程において推定された各前記粒子の放出強度を前記影響係数算出過程において算出された影響係数に応じた重み付けによって修正する放出強度修正過程とを有する物質の放出量推定方法を提供する。 The present invention is a substance release amount estimation method for estimating the release amount of a substance released from a specific release point based on concentration observation values observed at a plurality of observation points, the position of each observation point being Information, the concentration observation value observed at the observation point and the information of the observation time, the information acquisition process for acquiring the position information of the release point and the release start time of the substance, and the diffusion model Coefficient calculation process for calculating the influence coefficient determined according to the relative position between the release point and the release time of the substance and the relative time between the substance release time and the observation time at the observation point; Estimate the emission intensity of particles emitted from the emission point by minimizing the residual norm expressed using the difference from the calculated concentration at each observation point An estimation process for estimating the release amount from the release point using the estimated emission intensity of the particles, and an influence coefficient calculated in the influence coefficient calculation process for the emission intensity of each particle estimated in the estimation process There is provided a method for estimating a release amount of a substance having a release intensity correction process that is corrected by weighting according to.
本発明は、複数の観測地点において観測された濃度観測値に基づいて、特定の放出地点から放出された物質の放出量を推定するための物質の放出量推定プログラムであって、各前記観測地点の位置情報、該観測地点で観測された濃度観測値及び観測時刻の情報を取得するとともに、前記放出地点の位置情報および物質の放出開始時刻を取得する情報取得処理と、拡散モデルを用い、粒子の位置と放出地点との相対位置、及び、物質放出時刻と観測地点における観測時刻との相対時刻とに応じて定まる影響係数を算出する影響係数算出処理と、複数の前記観測地点における濃度観測値と演算により求めた各前記観測地点における濃度計算値との差を用いて表わされる残差ノルムを最小化することによって、前記放出地点から放出された粒子の放出強度を推定し、推定した前記粒子の放出強度を用いて前記放出地点からの放出量を推定する推定処理と、前記推定処理において推定された各前記粒子の放出強度を前記影響係数算出処理において算出された影響係数に応じた重み付けによって修正する放出強度修正処理とをコンピュータに実行させるための物質の放出量推定プログラムを提供する。 The present invention is a substance release amount estimation program for estimating a release amount of a substance released from a specific release point on the basis of concentration observation values observed at a plurality of observation points. The position information, the concentration observation value observed at the observation point and the information of the observation time, the information acquisition process for acquiring the position information of the release point and the release start time of the substance, and the diffusion model, An influence coefficient calculation process for calculating an influence coefficient determined according to a relative position between the position of the release point and the release point, and a relative time between the substance release time and the observation time at the observation point, and concentration observation values at a plurality of the observation points And the residual norm expressed using the difference between the calculated concentration at each observation point and the calculation result is minimized, thereby releasing particles released from the release point. An estimation process for estimating the intensity and estimating the release amount from the release point using the estimated emission intensity of the particles, and calculating the emission intensity of each particle estimated in the estimation process in the influence coefficient calculation process There is provided a program for estimating a released amount of a substance for causing a computer to execute a release intensity correction process for correcting by weighting according to an influence coefficient.
本発明によれば、放出地点から放出された物質の放出量を推定することができるとともに、その放出量に基づく拡散予測の精度を高めることができるという効果を奏する。 According to the present invention, it is possible to estimate the release amount of a substance released from a release point, and to improve the accuracy of diffusion prediction based on the release amount.
以下に、本発明の一実施形態に係る物質の放出量推定装置及びその方法について、図面を参照して説明する。
本発明の一実施形態に係る物質の放出量推定装置(以下、単に「放出量推定装置」という。)及びその方法並びにプログラムは、例えば、図1に示すように、特定の放出地点Aから時刻t1に物質の放出が開始された場合に、複数の観測地点B1〜Bn(nは2以上の整数)に設置された観測器により計測された濃度観測値を用いて、放出地点Aから放出された物質(粒子)の放出強度、およびその放出量Qを同定するものである。より詳しくは、本実施形態では、放出地点Aから物質が連続的に放出される連続放出(瞬間放出はその一部)を想定し、この場合における各時刻の物質放出量を同定する。なお、図1では、観測地点においてn=5の場合を例示している。
A substance release amount estimation apparatus and method according to an embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
A substance release amount estimation device (hereinafter simply referred to as “release amount estimation device”), a method thereof, and a program according to an embodiment of the present invention include, for example, a time from a specific release point A as shown in FIG. When release of the substance is started at t 1 , release from the release point A using the concentration observation values measured by the observation devices installed at a plurality of observation points B1 to Bn (n is an integer of 2 or more) The release intensity of the released substance (particle) and the release amount Q are identified. More specifically, in the present embodiment, continuous release in which a substance is continuously released from the release point A is assumed (instantaneous release is a part thereof), and the amount of substance released at each time in this case is identified. FIG. 1 illustrates the case where n = 5 at the observation point.
なお、上記観測地点B1〜Bnは、必ずしも同じ位置であることは必要ではなく、例えば、そのときどきで異なる位置であってもよい。すなわち、各観測地点の位置情報とその地点における濃度観測値とが関連付けられて取得できるような構成とされていればよい。 Note that the observation points B1 to Bn are not necessarily at the same position, and may be different positions, for example. That is, it is only necessary that the position information of each observation point and the concentration observation value at that point can be acquired in association with each other.
また、放出量推定装置において推定された物質の放出量や各粒子の放出強度は、例えば、物質拡散予測装置に入力され、物質の拡散予測に用いられる。物質の拡散予測では、例えば、気象データや地形データ等が用いられ、放出地点Aから放出された物質の拡散状況が時系列で予測される。 The release amount of the substance and the release intensity of each particle estimated by the release amount estimation apparatus are input to the substance diffusion prediction apparatus, for example, and used for the substance diffusion prediction. In the substance diffusion prediction, for example, weather data, topographic data, or the like is used, and the diffusion state of the substance released from the emission point A is predicted in time series.
図2は本発明の一実施形態に係る放出量推定装置1のハードウェア構成の一例を示したブロック図である。
図2に示すように、放出量推定装置1は、例えば、CPU11と、CPU11が実行するプログラム等を記憶するためのROM(Read Only Memory)12と、各プログラム実行時のワーク領域として機能するRAM(Random Access Memory)13と、大容量記憶装置としてのハードディスクドライブ(HDD)14と、ネットワークに接続するための通信インタフェース15と、外部記憶装置16が装着されるアクセス部17と、キーボードやマウス等からなる入力部19と、データを表示する液晶表示装置等からなる表示部20とを備えている。これら各部は、バス18を介して接続されている。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of the discharge
As shown in FIG. 2, the discharge
上記ROM12には、特定の放出地点Aから放出された物質の放出量を同定する放出量同定プログラムが搭載されており、このプログラムをCPU11がRAM13に読み出して実行することにより、後述する各種処理が実現される。
なお、図1に示した構成例において、CPU11が実行するプログラム等を記憶するための記憶媒体は、ROM12に限られない。例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の他の補助記憶装置であってもよい。
The
In the configuration example shown in FIG. 1, the storage medium for storing the program executed by the
図3は、放出量推定装置1が備える各種機能を示した機能ブロック図である。図3に示すように、放出量推定装置1は、情報取得部21、影響係数算出部22、推定部24、および放出強度修正部25を備えて構成されている。
FIG. 3 is a functional block diagram showing various functions provided in the release
情報取得部21は、観測地点B1〜Bnに設けられた観測器からの情報、すなわち、各観測地点の位置情報、濃度観測値、及び計測時刻を取得する。ここで、観測地点B1〜Bnから情報を入手する方法は、各観測器から取得する例に限定されない。例えば、民間または公共機関等によるガス濃度観測システムが存在して、各観測地点B1〜Bnにおける濃度データを逐次蓄積していくデータベース機能を備えたものである場合にはインターネット等のネットワーク上に設置されたデータベースにアクセスし、各観測地点の位置情報、濃度観測値、および観測時刻を取得するようにしても良い。
The
また、情報取得部21は、放出地点Aの位置情報および物質の放出開始時刻の情報を取得する。放出地点Aの位置情報及び放出開始時刻は、例えば、入力部19からユーザに入力されることとしてもよいし、通信インタフェース15を介して他のシステムから取得するような構成とされていてもよい。
Further, the
影響係数算出部31は、情報取得部21により取得された各種の入力情報を用い、拡散モデルにより影響係数φkiを算出する。
The influence coefficient calculation unit 31 uses the various input information acquired by the
影響係数φkiは、時刻tiに単位強度で放出された粒子による観測地点Bk(1≦k≦n)における濃度を表わしており、粒子の位置(xi,yi,zi)と観測地点Bkにおける位置(xK,yK,zK)の相対位置、及び、物質放出時刻tiと観測地点Bkにおける観測時刻tkとの相対時刻に応じて算出される。ここで、影響係数φkiは、例えば、時刻tiに放出された粒子l(エル)毎に算出される。 The influence coefficient φ ki represents the concentration at the observation point B k (1 ≦ k ≦ n) due to the particles emitted at the unit intensity at the time t i , and the position (x i , y i , z i ) of the particles and position at the observation point B k (x K, y K , z K) relative position, and is calculated in accordance with the relative time between the measurement time t k at the observation point B k and substance release time t i. Here, the influence coefficient φ ki is calculated, for example, for each particle l (el) emitted at time t i .
例えば、平地一様流場(拡散域の地形が平地であり、風が一様に流れている状態)を想定する場合には、拡散モデルとしてパフモデルを使用する。パフモデルによれば、風速をU[m/sec]としたとき、影響係数φkiは次式で与えられる。 For example, a puff model is used as a diffusion model when assuming a flat uniform flow field (a state where the terrain of the diffusion region is flat and the wind is flowing uniformly). According to the puff model, when the wind speed is U [m / sec], the influence coefficient φ ki is given by the following equation.
(1)式において、σx,σy,σzはそれぞれ濃度分布のx,y,z方向の拡散パラメータ[m]であり、パスキル・ギフォード線図や経験式等に基づいて得られる。なお、拡散モデルとしては、パフモデルに限定されることなく、例えばプルームモデル等の他のモデルを使用することも可能である。 In equation (1), σ x , σ y , and σ z are diffusion parameters [m] in the x, y, and z directions of the concentration distribution, respectively, and are obtained based on the Pasquill-Gifford diagram and empirical formulas. The diffusion model is not limited to the puff model, and other models such as a plume model can also be used.
また、一般の市街地などでは、建屋、地形等の影響で一様流でないケースが多いが、このような複雑気流場の場合には、数値拡散計算により影響係数を算出する。すなわち、各種シミュレーションモデルを用いて、放出地点Aから単位強度の放出をした場合の評価地点での濃度(即ち、影響係数)を求めるものである。このシミュレーションモデルとしては、例えば、修正プルームモデル、ポテンシャル流モデル、粘性流モデルが挙げられる。なお、これらの詳細については、例えば、三菱重工技報vol.21 No.5抜刷(1984年9月)「排煙拡散数値シミュレーションモデルの開発」pp.1-8 にて、開示されている。また、環境庁大気保全局大気規制課編「窒素酸化物総量規制マニュアル」にも詳述されているプルーム・パフモデルや、同じく周知のモデルであるセル内粒子法、ラグランジュ型粒子モデルを使用しても求めることができる。 In general urban areas and the like, there are many cases where the flow is not uniform due to the influence of buildings, topography, etc. In such a complex airflow field, the influence coefficient is calculated by numerical diffusion calculation. That is, the concentration (that is, the influence coefficient) at the evaluation point when the unit intensity is discharged from the discharge point A is obtained using various simulation models. Examples of the simulation model include a modified plume model, a potential flow model, and a viscous flow model. Details of these are disclosed, for example, in Mitsubishi Heavy Industries Technical Report vol.21 No.5 reprint (September 1984) “Development of numerical simulation model for smoke diffusion” pp.1-8. In addition, using the plume / puff model detailed in the "Regulation Manual for Total Amount of Nitrogen Oxides" edited by the Air Quality Control Bureau of the Environment Agency, the well-known model, the particle method in a cell, and the Lagrangian particle model. Can also be sought.
推定部24は、上記影響係数を用いて算出される残差ノルムπが、最小値を取るときの放出強度qiを算出し、更に、この放出強度qiに時刻tiにおける粒子の放出個数Liを乗算することにより、時刻tiにおける放出量Qi(=qi×Li)を算出する。
ここで、qiは時刻tiに放出された1個の粒子の放出強度であり、同じ強度の粒子が同時刻にLi個放出された場合を想定している。
The
Here, q i is the emission intensity of one particle emitted at time t i , and it is assumed that L i particles having the same intensity are emitted at the same time.
残差ノルムπは、以下の(2)式で与えられる。 The residual norm π is given by the following equation (2).
(2)式において、fkは観測地点Bkにおける観測時刻tkの濃度観測値である。Nは、観測点数である。また、Fkは観測地点Bkにおける観測時刻tkの濃度計算値であり、例えば、粒子法による濃度計算値Fkは以下の(3)式で与えられる。 In equation (2), f k is the concentration observation value at the observation time t k at the observation point B k . N is the number of observation points. Further, F k is a concentration calculation value at the observation time t k at the observation point B k . For example, the concentration calculation value F k by the particle method is given by the following equation (3).
また、(3)式において、(xk,yk,zk)は観測地点Bkにおける位置情報(xk,yk,zk)、tkは観測地点における観測時刻、tiは放出時刻、qiは粒子1個の放出強度、Liは時刻tiに放出された粒子数である。 In (3), (x k , y k , z k ) is position information (x k , y k , z k ) at the observation point B k , t k is the observation time at the observation point, and t i is the emission. Time, q i is the emission intensity of one particle, and L i is the number of particles released at time t i .
上記(3)式を(2)式に代入すると、以下の(4)式が得られる。 Substituting the above equation (3) into equation (2) yields the following equation (4).
推定部24は、(4)式から導出される(5)式の連立方程式を解くことにより、残差ノルムπが最小値をとるときの放出強度qiを得る。そして、この放出強度qiから放出時刻tiにおける放出地点Aの放出量Qiを算出する。
The
なお、瞬間放出の場合は、φki=0(i≠1)より、上記(5)式は以下の(6)式で表わされる。 In the case of instantaneous release, the above equation (5) is expressed by the following equation (6) from φ ki = 0 (i ≠ 1).
ここで、上記(5)式が解を持つためには、通常M<N、すなわち観測点数N(時刻も含めて)が、放出時刻のタイムステップ数Mよりも大きい値である必要がある。しかしながら、通常は、放出時刻のタイムステップ数Mは観測点数Nよりも多いために、上記(5)式から得られるqiに関する連立方程式は解くことができないという不都合がある。 Here, in order for the above equation (5) to have a solution, normally M <N, that is, the number of observation points N (including time) needs to be larger than the number of time steps M at the release time. However, since the number of time steps M at the release time is usually larger than the number N of observation points, there is an inconvenience that simultaneous equations relating to q i obtained from the above equation (5) cannot be solved.
そこで、放出時刻のタイムステップ数Mを観測点数N以下に調整し、タイムステップ間の放出量については線形補間で近似することにより得ることとした。
すなわち、時刻t(ti<t<ti+1)における放出強度qtは、以下の(7)式で得ることができる。
Therefore, the number of time steps M at the release time is adjusted to be equal to or less than the number N of observation points, and the amount of discharge between time steps is approximated by linear interpolation.
That is, the emission intensity q t at time t (t i <t <t i + 1 ) can be obtained by the following equation (7).
また、線形補間による近似を用いて上記(4)式を表わすと、以下の(8)式となる。 Further, when the above equation (4) is expressed using approximation by linear interpolation, the following equation (8) is obtained.
そして、上記と同様に、以下の(9)式に示すようなqiに関する連立方程式が得られる。 Then, similar to the above, simultaneous equations relating to q i as shown in the following equation (9) are obtained.
i=1の場合(瞬間放出)の場合は、上記(8)式において以下の(10)式の関係を満たすこととなり、(6)式と一致する。 In the case of i = 1 (instantaneous emission), the relationship of the following equation (10) is satisfied in the above equation (8), which is consistent with the equation (6).
推定部24は、上記(5)式を用いて放出強度qiを得てもよいし、(9)式を用いて放出強度qiを得ることとしてもよい。どちらの式を用いるかについては、例えば、観測地点の数Nとタイムステップ数Mとの大小関係に応じて決めればよい。また、瞬間放出(i=1)の場合には、(6)式を用いればよい。
The
放出強度修正部25は、上記推定部24によって得られた各粒子の放出強度piを修正する。
上記推定部24では、同時刻に放出された各粒子の放出強度が一様である場合を想定して放出強度qiが推定されたが、実際は観測地点Bkに対する各粒子の放出強度qiは一様ではないといえる。そこで、放出強度修正部25では、観測地点Bkへの影響の度合いに応じて、個々の粒子の放出強度qiを修正し、観測地点Bkにおける同化度の精度を高める。
The emission
The
具体的には、上記影響係数算出部22において各粒子l(エル)毎に算出された影響係数φki(i=1〜M)が最大値をとる粒子の放出強度をqmk、影響係数の最大値をφkmとし、最大影響係数φkm及び放出強度qmk情報と各粒子の影響係数φkiに応じた重み付けにより、各粒子の放出強度を修正する。修正後の放出強度qi´は以下の(11)式で与えられる。修正項は、影響係数φkiが大きいほど、放出強度が大きくなるように設定されている。
Specifically, the influence coefficient φ ki (i = 1 to M) calculated for each particle l (el) in the influence
そして、上記(11)式により修正された放出強度を上述の(4)式に反映させることにより(12)式が導出され、この(12)式から上記(5)式は以下の(13)式で表わされる。 Then, by reflecting the emission intensity corrected by the above expression (11) in the above expression (4), the expression (12) is derived, and from the above expression (12), the above expression (5) is converted into the following (13) It is expressed by a formula.
上記(11)式及び(13)式で修正された各粒子の放出強度を用いて後段に続く拡散予測を実施することで、拡散予測の精度を高めることができる。
なお、上記(11)式では、放射強度qに、影響係数φkiに応じた重み係数を加算して各粒子の放出強度を算出しているため、修正後の全粒子の総和強度Qi´は上記推定部24で算出された放射量Qiと一致しないこととなる。
このため、観測地点Bkにおける修正後の放射量Qi´を推定部24で算出された放射量Qiに一致させるために、以下の(14)式を用いて各粒子の放出強度を修正する。
The accuracy of diffusion prediction can be improved by performing diffusion prediction subsequent to the emission intensity of each particle corrected by the above equations (11) and (13).
In the above equation (11), since the emission intensity of each particle is calculated by adding a weighting coefficient corresponding to the influence coefficient φ ki to the radiation intensity q, the total intensity Qi ′ of all the particles after correction is The amount of radiation Qi calculated by the
Therefore, in order to match the amount of radiation Qi' after correction in observation point B k to the radiation amount Qi calculated by the
図4に、粒子の放出強度の修正を行わない場合と行う場合の観測地点Bkにおける各粒子の状況を比較して示す。図4では、便宜上、1秒に1個ずつ粒子を連続放出した場合を想定しており、図4(a)は放出強度の修正を行わない場合の粒子の様子を、図4(b)は放出強度の修正を行う場合の粒子の様子を示している。図4(a)に示される修正を行わない場合では、観測地点B20における濃度は以下の(15)式で与えられるが、図4(b)に示される修正を行う場合には、観測地点B20における濃度Qは以下の(16)式で与えられることとなり、同化精度が向上することがわかる。 FIG. 4 shows a comparison of the state of each particle at the observation point Bk when the particle emission intensity is not corrected and when the particle emission intensity is not corrected. In FIG. 4, for convenience, it is assumed that particles are continuously released one by one per second, FIG. 4 (a) shows the state of the particles when the emission intensity is not corrected, and FIG. 4 (b). The state of the particles when the emission intensity is corrected is shown. When the correction shown in FIG. 4 (a) is not performed, the concentration at the observation point B20 is given by the following equation (15), but when the correction shown in FIG. 4 (b) is performed, the observation point B20. The density Q at is given by the following equation (16), which shows that the assimilation accuracy is improved.
次に、上記のような構成要素を備えた放出量推定装置1における拡散物質の放出量推定方法について、図5を参照して説明する。ここで、図5は本実施形態に係る物質の放出量推定方法を説明するフローチャートである。
Next, a method for estimating the release amount of a diffusing substance in the release
まず、ステップSA1では、情報取得部21により、各観測地点B1〜Bnにおける位置情報、濃度観測値、および計測時刻情報が取得されるとともに、放出地点Aの位置情報および放出開始時刻が取得される。
First, in step SA1, the
次に、ステップSA2では、影響係数算出部32により、拡散モデル(例えば式(1))を用いて影響係数φkiが算出される。 Next, in step SA2, the influence coefficient calculation unit 32 calculates the influence coefficient φ ki using a diffusion model (for example, Expression (1)).
次に、ステップSA3では、推定部24により、残差ノルムπが最小となる放出強度qiが算出され、この放出強度qiに放出個数が乗算されることにより、放出地点Aにおける時刻tiの放出量Qiが推定される。
Next, in step SA3, the
次に、ステップSA4では、推定部24によって同定された各粒子の放出強度が修正される。修正後の各粒子の放出強度および放出量Qi等の算出結果は、後続の処理である拡散予測を行うシステムに入力され、拡散予測において用いられる。
Next, in step SA4, the emission intensity of each particle identified by the
以上説明したように、本実施形態の拡散物質の放出量推定装置1及び放出量推定方法並びにプログラムによれば、情報取得部21によって、複数の観測地点の位置情報及びそこでの濃度観測値及び観測時刻が取得されるとともに、物質の放出地点及び放出開始時刻が取得される。そして、影響係数算出部22では、情報取得部21によって得られた情報を用いて各観測地点における影響度数が算出される。続いて、推定部24において、影響係数算出部22で算出された影響度数を用いて表わされる残差ノルムπが最小値を取るときの放出強度qiが算出され、更に、放出強度修正部25において、この放出強度qiが影響濃度に応じた重み付けによって修正されることにより、粒子毎の放出強度が算出される。
As described above, according to the diffusion substance release
このように、本実施形態によれば、複数の観測地点B1〜Bnにおける濃度観測値と演算により求めた観測地点における濃度計算値との差から演算される残差ノルムを最小化することによって、放出地点Aから放出された粒子の放出強度を推定し、更に、この放出強度を用いて放出量Qiを推定する。更に、各粒子の放出強度は、観測地点に与える影響度に応じて決定される重み付けにより修正されるので、同じ時刻に放出された多数の粒子間にも放出強度の強弱の差をつけることが可能となる。このように、粒子の放出強度を個々に修正するので、各観測地点における同定精度を高めることができ、この同定結果を用いて実施される後段処理の拡散予測の精度を高めることが可能となる。 Thus, according to the present embodiment, by minimizing the residual norm calculated from the difference between the concentration observation values at the plurality of observation points B1 to Bn and the calculated concentration value at the observation point obtained by calculation, The emission intensity of the particles emitted from the emission point A is estimated, and the emission quantity Q i is estimated using this emission intensity. Furthermore, since the emission intensity of each particle is corrected by a weight determined according to the degree of influence on the observation point, it is possible to make a difference in the intensity of the emission intensity among a number of particles emitted at the same time. It becomes possible. Thus, since the emission intensity of the particles is individually corrected, the identification accuracy at each observation point can be increased, and the accuracy of the diffusion prediction in the subsequent processing performed using this identification result can be increased. .
1 物質の放出量推定装置
15 通信I/F
19 入力部
21 情報取得部
22 影響係数算出部
24 推定部
25 放出強度修正部
1 Substance release
19
Claims (4)
各前記観測地点の位置情報、該観測地点で観測された濃度観測値及び観測時刻の情報を取得するとともに、前記放出地点の位置情報および物質の放出開始時刻を取得する情報取得手段と、
拡散モデルを用い、粒子の位置と放出地点との相対位置、及び、物質放出時刻と観測地点における観測時刻との相対時刻とに応じて定まる影響係数を算出する影響係数算出手段と、
複数の前記観測地点における濃度観測値と演算により求めた各前記観測地点における濃度計算値との差を用いて表わされる残差ノルムを最小化することによって、前記放出地点から放出された粒子の放出強度を推定し、推定した前記粒子の放出強度を用いて前記放出地点からの放出量を推定する推定手段と、
前記推定手段によって推定された各前記粒子の放出強度を前記影響係数算出手段によって算出された影響係数に応じた重み付けによって修正する放出強度修正手段と
を具備する物質の放出量推定装置。 A substance release amount estimation device that estimates the amount of substance released from a specific release point based on concentration observation values observed at a plurality of observation points,
Information acquisition means for acquiring position information of each observation point, concentration observation value observed at the observation point and information of observation time, and acquiring position information of the release point and release start time of the substance;
Using a diffusion model, an influence coefficient calculating means for calculating an influence coefficient determined according to a relative position between the position of the particle and the emission point, and a relative time between the substance release time and the observation time at the observation point;
Release of particles emitted from the emission point by minimizing the residual norm expressed using the difference between the concentration observation value at the plurality of observation points and the calculated concentration value at each observation point obtained by calculation. Estimating means for estimating intensity and estimating the emission amount from the emission point using the estimated emission intensity of the particles;
A release amount estimating device for a substance, comprising: a release intensity correcting means for correcting the emission intensity of each particle estimated by the estimating means by weighting according to the influence coefficient calculated by the influence coefficient calculating means.
各前記観測地点の位置情報、該観測地点で観測された濃度観測値及び観測時刻の情報を取得するとともに、前記放出地点の位置情報および物質の放出開始時刻を取得する情報取得過程と、
拡散モデルを用い、粒子の位置と放出地点との相対位置、及び、物質放出時刻と観測地点における観測時刻との相対時刻とに応じて定まる影響係数を算出する影響係数算出過程と、
複数の前記観測地点における濃度観測値と演算により求めた各前記観測地点における濃度計算値との差を用いて表わされる残差ノルムを最小化することによって、前記放出地点から放出された粒子の放出強度を推定し、推定した前記粒子の放出強度を用いて前記放出地点からの放出量を推定する推定過程と、
前記推定過程において推定された各前記粒子の放出強度を前記影響係数算出過程において算出された影響係数に応じた重み付けによって修正する放出強度修正過程と
を有する物質の放出量推定方法。 A method for estimating a release amount of a substance, which estimates a release amount of a substance released from a specific release point based on observed concentration values observed at a plurality of observation points,
Obtaining the position information of each observation point, the concentration observation value observed at the observation point and the information of the observation time, and the information acquisition process of acquiring the position information of the release point and the release start time of the substance,
An influence coefficient calculation process for calculating an influence coefficient determined according to the relative position between the position of the particle and the release point, and the relative time between the substance release time and the observation time at the observation point, using a diffusion model;
Release of particles emitted from the emission point by minimizing the residual norm expressed using the difference between the concentration observation value at the plurality of observation points and the calculated concentration value at each observation point obtained by calculation. An estimation process for estimating intensity and estimating the amount of emission from the emission point using the estimated emission intensity of the particles;
A method for estimating a release amount of a substance, comprising: a release intensity correction process that corrects the release intensity of each particle estimated in the estimation process by weighting according to the influence coefficient calculated in the influence coefficient calculation process.
各前記観測地点の位置情報、該観測地点で観測された濃度観測値及び観測時刻の情報を取得するとともに、前記放出地点の位置情報および物質の放出開始時刻を取得する情報取得処理と、
拡散モデルを用い、粒子の位置と放出地点との相対位置、及び、物質放出時刻と観測地点における観測時刻との相対時刻とに応じて定まる影響係数を算出する影響係数算出処理と、
複数の前記観測地点における濃度観測値と演算により求めた各前記観測地点における濃度計算値との差を用いて表わされる残差ノルムを最小化することによって、前記放出地点から放出された粒子の放出強度を推定し、推定した前記粒子の放出強度を用いて前記放出地点からの放出量を推定する推定処理と、
前記推定処理において推定された各前記粒子の放出強度を前記影響係数算出処理において算出された影響係数に応じた重み付けによって修正する放出強度修正処理と
をコンピュータに実行させるための物質の放出量推定プログラム。
A substance release amount estimation program for estimating the amount of substance released from a specific release point based on concentration observation values observed at a plurality of observation points,
Obtaining the position information of each observation point, the concentration observation value observed at the observation point and the information of the observation time, information acquisition processing for acquiring the position information of the release point and the release start time of the substance,
An influence coefficient calculation process for calculating an influence coefficient determined according to the relative position between the position of the particle and the release point, and the relative time between the substance release time and the observation time at the observation point, using a diffusion model;
Release of particles emitted from the emission point by minimizing the residual norm expressed using the difference between the concentration observation value at the plurality of observation points and the calculated concentration value at each observation point obtained by calculation. An estimation process for estimating an intensity, and estimating an emission amount from the emission point using the estimated emission intensity of the particles;
A substance release amount estimation program for causing a computer to execute a release intensity correction process for correcting the emission intensity of each particle estimated in the estimation process by weighting according to the influence coefficient calculated in the influence coefficient calculation process .
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015113121A (en) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | エアバス デーエス ゲーエムベーハーAirbus DS GmbH | Method for calculating self-contamination progress process of space navigation machine |
CN106898394A (en) * | 2017-03-31 | 2017-06-27 | 中国核动力研究设计院 | A kind of measurement of rod worth method of WWER hexagonal lattices reactor core |
KR101802164B1 (en) * | 2016-09-20 | 2017-11-28 | 대한민국 | The automatic time-series analysis method and system for the simulated dispersal information of cloud seeding material |
JP2018536464A (en) * | 2015-12-30 | 2018-12-13 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | Monitoring exposure to air pollution |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116718733B (en) * | 2023-06-28 | 2024-05-31 | 中国海洋大学 | Volatile organic compound concentration calculation method, system, electronic equipment and medium |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002228753A (en) * | 2001-01-30 | 2002-08-14 | Nec Aerospace Syst Ltd | Radioactive material diffusion estimating system |
JP2003196574A (en) * | 2001-12-26 | 2003-07-11 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Method and system for predicting diffusion state of diffused substance |
JP2003307573A (en) * | 2002-04-16 | 2003-10-31 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Diffusion state prediction method of diffusant |
US6687640B1 (en) * | 2001-10-23 | 2004-02-03 | Sandia Corporation | Airborne agent concentration analysis |
JP2005292041A (en) * | 2004-04-02 | 2005-10-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | System and method for prediction-calculating chemical substance emission amount |
-
2011
- 2011-09-16 JP JP2011203699A patent/JP5738140B2/en active Active
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2012
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002228753A (en) * | 2001-01-30 | 2002-08-14 | Nec Aerospace Syst Ltd | Radioactive material diffusion estimating system |
US6687640B1 (en) * | 2001-10-23 | 2004-02-03 | Sandia Corporation | Airborne agent concentration analysis |
JP2003196574A (en) * | 2001-12-26 | 2003-07-11 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Method and system for predicting diffusion state of diffused substance |
JP2003307573A (en) * | 2002-04-16 | 2003-10-31 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Diffusion state prediction method of diffusant |
JP2005292041A (en) * | 2004-04-02 | 2005-10-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | System and method for prediction-calculating chemical substance emission amount |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015113121A (en) * | 2013-12-12 | 2015-06-22 | エアバス デーエス ゲーエムベーハーAirbus DS GmbH | Method for calculating self-contamination progress process of space navigation machine |
JP2018536464A (en) * | 2015-12-30 | 2018-12-13 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | Monitoring exposure to air pollution |
KR101802164B1 (en) * | 2016-09-20 | 2017-11-28 | 대한민국 | The automatic time-series analysis method and system for the simulated dispersal information of cloud seeding material |
CN106898394A (en) * | 2017-03-31 | 2017-06-27 | 中国核动力研究设计院 | A kind of measurement of rod worth method of WWER hexagonal lattices reactor core |
Also Published As
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