基于物理反演与优化求解的冶金气体泄漏溯源方法及系统

本发明属于冶金安全生产监测与智能预警，具体涉及一种基于物理反演与优化求解的冶金气体泄漏溯源方法及系统。

背景技术：

1、金属冶炼是国民经济的支柱产业，同时属于典型的高危生产行业。高炉、转炉、煤气管道、煤气柜等核心冶金设备长期服役于高温、高压、强腐蚀的复杂工况环境，极易引发一氧化碳、硫化氢等有毒有害气体泄漏事故。该类事故具备突发性强、扩散速度快、波及范围广、危害性大的特征，在近年来冶金行业较大及以上安全生产事故中，气体泄漏引发的中毒、爆炸事故占比居高不下，是制约冶金厂区安全生产的核心风险源。因此，实现冶金有毒有害气体泄漏的精准溯源、提前预判与危害动态推演，是提升厂区应急处置能力、规避重大安全事故、保障人员设备安全的关键技术需求。

2、目前，现有冶金气体泄漏防控及溯源技术存在明显技术短板，难以适配复杂工业现场的溯源与防控需求。传统监测方式多采用单点传感器阈值报警机制，属于事后被动响应模式，受冶金厂区设备密集、管道交错、布局复杂的影响，存在大量监测盲区；同时传感器易受现场复杂环境干扰，频繁出现误判、漏判问题，仅能输出单点浓度数据，无法为泄漏溯源、风险研判及应急决策提供有效数据支撑。

3、在泄漏预测与溯源建模层面，现有技术局限性突出。传统物理机理模型多基于均匀风场、平坦地形等理想假设构建，无法适配冶金厂区构筑物密集、风场非定常、流场紊乱的实际工况；浅层机器学习模型难以拟合温度、风压、设备老化、环境干扰等多因素耦合的非线性泄漏规律；通用深度学习模型未针对冶金泄漏场景进行专项优化，无法有效融合厂区地理空间信息、设备健康状态、环境监测等多维度数据，难以区分不同设备、不同位置的泄漏特征差异，模型泛化能力与溯源精度不足。

4、综上所述，现有冶金气体泄漏防控技术未形成多源数据融合、多模型协同的一体化溯源防控体系，无法突破传统事后处置的技术局限，难以实现复杂冶金场景下气体泄漏的主动预判、精准溯源与动态危害推演。针对现有技术存在的溯源精度低、实时性差、工况适配性弱、智能化程度不足等缺陷，亟需提供一种基于物理反演与优化求解的冶金气体泄漏溯源方法，以解决现有技术痛点，提升冶金厂区气体泄漏溯源精度与安全生产防控水平。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种基于物理反演与优化求解的冶金气体泄漏溯源方法及系统，该方法将冶金气体泄漏溯源从依赖历史数据的经验判断转化为基于实时观测与物理模型驱动的定量反演，实现了零样本条件下的泄漏源精准定位与应急决策闭环。该系统通过多场耦合物理建模还原厂区真实扩散过程，以分级优化与不确定性量化实现稳定可靠的泄漏源定位，并将溯源结果直接映射为分级应急操作方案。

2、为了实现上述目的，本发明提供一种基于物理反演与优化求解的冶金气体泄漏溯源方法，包括以下步骤：

3、步骤1：构建厂区三维扩散物理模型；获取厂区地理信息、气象数据和传感器布局信息，完成数据预处理与时序对齐，构建面向泄漏溯源的厂区三维扩散物理模型；

4、步骤2：构建溯源反演优化问题；以泄漏源参数为决策变量，以最小化传感器观测浓度与扩散模型理论浓度之间的偏差为目标，建立带约束的溯源反演优化问题；

5、步骤3：分级优化求解策略；采用先粗搜、后精搜两级递进优化策略，增设全局最大计算时长约束，兼顾应急响应时效性与溯源精度；

6、步骤4：泄漏源参数输出与溯源在线验证、自适应修正；输出最优泄漏源参数，利用后续新增观测数据持续校验溯源结果；

7、步骤5：溯源结果驱动的应急响应联动；基于溯源得到的泄漏源位置和泄漏参数，自动触发以泄漏源位置为核心的应急响应决策。

8、作为一种优选，在步骤1中，构建厂区三维扩散物理模型的过程如下：

9、s11：通过gis系统获取厂区地理信息数据；调用系统内置的冶金标准构件库，生成厂区三维几何模型，并标记厂区禁泄漏区域与潜在泄漏设备管段区域；

10、s12：采集全部气体传感器安装位置三维坐标、传感器型号、测量精度、饱和阈值参数；将传感器位置标记在三维几何模型中，形成传感器观测网络；同步获取实时气象数据集，包含风速、风向、温度、湿度、大气稳定度等级，并统一所有监测数据的时间戳，完成时序配准；

11、s13：构建厂区三维风场；以实时气象数据为边界条件，采用快速风场诊断模型或预训练的代理风场模型求解厂区三维空间风场分布，计入建筑物遮挡与气流绕流效应；设置建筑密集度判别准则实现风场模型自动选用：对于开阔区域采用对数风廓线，对于建筑密集区域采用基于rans方程简化解的快速风场参数化方案；

12、s14：构建扩散物理模型；基于风场平稳性量化指标自动选取正向扩散模型；所述风场平稳性量化指标由风向稳定性分量和风速稳定性分量加权融合得到：，其中，，和分别为预设时间窗口内风向和风速的标准差，和为预设阈值，为权重系数；当时，判定风场平稳，选用高斯扩散模型；当时，判定风场非平稳，选用拉格朗日粒子扩散模型；扩散模型以泄漏源参数集为输入，输出各传感器位置处的理论浓度值,其中为泄漏源三维坐标，为泄漏速率，为泄漏起始时间，为泄漏物质类型。

13、作为一种优选，在步骤2中，构建溯源反演优化问题的过程如下：

14、s21：建立观测-模型偏差函数；对于具有个气体传感器的观测网络，定义观测浓度与理论浓度之间的加权偏差函数：

15、；

16、式中，为第个传感器在时刻的实测浓度值，为由扩散模型在泄漏源参数集驱动下计算得到的第个传感器处的理论浓度值，为与传感器在时刻的权重系数，为观测时间窗口长度；

17、s22：设定决策变量可行域约束；结合厂区生产工况设置动静结合约束：泄漏源位置限定于潜在泄漏区域，剔除无效区域；泄漏速率下限设置为传感器最低检出浓度对应的临界泄漏速率，上限为设备额定压力下最大理论泄漏速率；泄漏起始时间不早于传感器首次检出异常时刻向前回溯预设时长；泄漏物质类型限定为厂区实际存在的气体种类；

18、s23：构建溯源反演优化数学模型；将泄漏溯源形式化为一个带约束的非线性优化问题：

19、；

20、式中，为最优泄漏源参数集，和分别为各决策变量的下界和上界。

21、作为一种优选，在步骤3中，分级优化求解策略的过程如下：

22、s31：粗搜阶段-泄漏源区域快速定位；选用粒子群优化算法或遗传算法开展全局搜索；以厂区潜在泄漏区域为约束，在可行域内随机生成候选解种群；将候选参数输入扩散模型求解浓度场，采用适应度进行评价；迭代更新种群，直至满足收敛阈值或达到粗搜最大迭代次数，锁定包含真实泄漏源的局部候选区域；达到预设收敛条件自动切换至精搜阶段；

23、s32：精搜阶段-泄漏源参数精细反演；将粗搜最优候选解作为初始值，采用梯度下降法、levenberg-marquardt算法或单纯形法开展局部寻优；目标函数引入正则化项，约束相邻迭代参数变化幅度，抑制观测噪声造成的解震荡；设置精搜迭代上限与收敛判定条件；

24、s33：不确定性量化；在获得最优解后，利用目标函数在最优解邻域的局部曲率估算各参数后验置信区间；输出泄漏源位置置信椭圆直观表征定位不确定性；当置信椭圆面积超过预设阈值，系统自动推送提示，建议布设临时测点或人工现场核查；若目标函数非线性程度过高、曲率法置信估算失效，则采用蒙特卡洛采样方式辅助评估不确定性。

25、作为一种优选，在步骤4中，泄漏源参数输出与溯源在线验证、自适应修正的过程如下：

26、s41：输出最优泄漏源参数集，同步输出位置置信椭圆、各参数置信区间、优化收敛曲线；

27、s42：在线验证；随着泄漏事件的持续，新的传感器观测数据不断产生；将最优泄漏源参数集代入扩散模型，计算未来时段的浓度预测值，与后续实时观测值进行比对；若预测值与观测值之间的偏差持续增大并超过预设阈值，表明溯源结果可能存在偏差，触发自适应修正：以当前最优解为初始值，利用新增观测数据重新执行精搜阶段的反演优化，更新泄漏源参数估计；

28、s43：多泄漏源识别；设定残差判定阈值，若单一泄漏源模型最优目标函数值持续高于阈值，则启动多泄漏源识别模式；对观测数据进行分组或时间分段独立反演，区分多个泄漏源位置与参数；推演过程考虑多源扩散羽流叠加干扰，降低漏识别、重复识别概率。

29、作为一种优选，在步骤5中，溯源结果驱动的应急响应联动的过程如下：

30、s51：将溯源得到的泄漏源位置坐标标记在厂区gis地图上，作为应急响应的核心参考点；以泄漏源位置为中心，结合实时风向风速，快速生成简化的危害扩散概略图；

31、s52：基于泄漏源位置、泄漏速率和物质类型，自动判定应急响应等级，规划从泄漏源周边区域向外辐射的人员疏散路径；疏散路径自动规避以泄漏源为中心的扩散高风险区，向侧风向或上风向的安全区域引导；

32、s53：根据泄漏物质类型和泄漏源所在设备类型，从预案库中匹配最优处置措施，生成包含关阀断料、启动喷淋、区域警戒等具体操作的处置方案；处置方案与泄漏源位置绑定，指导应急人员快速准确到达目标设备进行处置。

33、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

34、1、本发明采用基于物理反演与优化求解的技术路线，将泄漏溯源问题形式化为一个以泄漏源参数为决策变量、以传感器观测浓度与扩散模型理论浓度之间的加权偏差最小化为目标、以物理可行域为约束的非线性优化问题，并通过分级优化策略求解。该技术路线不依赖大量历史泄漏案例数据进行模型训练，仅需实时传感器观测数据与扩散物理模型即可完成溯源反演，克服了基于数据驱动的深度学习方法在新投产厂区、罕见泄漏工况等训练数据不足场景下的局限性。

35、2、本发明构建了面向溯源的观测-模型加权偏差函数，以各传感器实测浓度作为权重系数，使靠近泄漏源的高浓度传感器在优化中发挥更大作用，提高了溯源对泄漏源位置的敏感性。同时，通过设定基于物理可行域的决策变量约束-将泄漏源位置限定于设备管道等潜在泄漏区域、将泄漏速率限定于设备物理参数允许的范围内、将泄漏起始时间约束于传感器首次检出异常时刻附近-将厂区物理先验知识显式嵌入优化问题，有效缩小了搜索空间，提高了反演求解的效率和稳定性。

36、3、本发明采用先粗搜后精搜的分级优化求解策略。粗搜阶段采用粒子群优化算法或遗传算法在全局可行域内快速定位泄漏源候选区域，精搜阶段采用梯度下降法或levenberg-marquardt算法在局部区域内精细反演泄漏源参数。该分级策略通过稀疏与加密计算网格、少量与大量扩散粒子的配置切换，兼顾了应急响应的时效性需求与溯源精度的准确性需求。精搜阶段引入正则化项约束相邻迭代参数变化幅度，有效抑制了观测噪声造成的解震荡。

37、4、本发明引入不确定性量化机制，利用目标函数在最优解邻域的局部曲率信息估计各参数的后验置信区间，输出泄漏源位置的置信椭圆直观表征定位不确定性。当置信椭圆面积超过预设阈值时，自动提示需增加临时测点或人工核查。该机制为溯源结果提供了可量化的可靠性评价，克服了传统优化方法仅输出点估计而缺乏置信度参考的局限。

38、5、本发明建立在线验证与自适应修正机制，利用后续新增观测数据对溯源结果进行持续校验，当预测浓度与实测浓度之间的归一化均方根偏差在连续多个监测周期内呈现单调递增趋势且超过预设阈值时，自动触发精搜阶段的反演优化更新泄漏源参数估计。该机制使溯源结果能够随数据积累持续优化，同时支持多泄漏源识别，能够处理复杂泄漏场景下多源扩散羽流叠加的识别问题。

39、6、本发明通过风场平稳性量化指标实现了扩散模型的自适应选取，该指标由风向稳定性分量和风速稳定性分量加权融合得到，当指标超过预设阈值时自动选取高斯扩散模型，低于阈值时自动选取拉格朗日粒子扩散模型，使正向浓度计算能够根据实时气象条件在计算速度与模拟精度之间自动取得平衡。

40、该方法将冶金气体泄漏溯源从依赖历史数据的经验判断转化为基于实时观测与物理模型驱动的定量反演，实现了零样本条件下的泄漏源精准定位与应急决策闭环。

41、本发明还提供了一种基于物理反演与优化求解的冶金气体泄漏溯源系统，用于实现一种基于物理反演与优化求解的冶金气体泄漏溯源方法，包括：

42、厂区物理模型构建模块，用于获取厂区地理信息、气象数据和传感器布局信息，完成数据预处理与时序对齐，构建面向泄漏溯源的厂区三维扩散物理模型；

43、溯源反演优化问题建模模块，用于以泄漏源参数为决策变量，以最小化传感器观测浓度与扩散模型理论浓度之间的偏差为目标，建立带约束的溯源反演非线性优化问题；

44、分级优化求解模块，用于采用先粗搜后精搜的两级递进优化策略求解最优泄漏源参数集，并量化溯源结果的不确定性；

45、在线验证与自适应修正模块，用于利用后续新增观测数据对溯源结果进行持续校验，并在偏差超限时触发自适应修正，同时支持多泄漏源识别；

46、溯源驱动应急联动模块，用于基于溯源得到的泄漏源位置和泄漏参数自动生成分级应急方案，并支持处置后闭环更新推演结果。

47、作为一种优选，所述厂区物理模型构建模块包括三维几何建模单元、传感器网络部署单元、三维风场求解单元和扩散模型构建单元；所述三维几何建模单元通过gis系统获取厂区地形、建筑物分布、构筑物几何参数等地理信息数据，调用系统内置的冶金标准构件库快速组装生成厂区三维几何模型，并标记厂区禁泄漏区域与潜在泄漏设备管段区域；所述传感器网络部署单元采集全部气体传感器安装位置三维坐标、传感器型号、测量精度、饱和阈值参数，将传感器位置标记在三维几何模型中，形成传感器观测网络，同步获取实时气象数据集并统一所有监测数据的时间戳完成时序配准，同时对传感器数据进行预处理，剔除信号漂移、数值饱和、突变失效的异常测点数据；所述三维风场求解单元以实时气象数据为边界条件，采用快速风场诊断模型或预训练的代理风场模型求解厂区三维空间风场分布，计入建筑物遮挡与气流绕流效应，并设置建筑密集度判别准则实现风场模型自动选用；所述扩散模型构建单元基于风场平稳性量化指标自动选取正向扩散模型，以泄漏源参数集为输入，输出各传感器位置处的理论浓度值；

48、所述溯源反演优化问题建模模块包括观测-模型偏差函数构建单元和决策变量可行域约束设定单元；所述观测-模型偏差函数构建单元建立以传感器实测浓度作为权重系数的加权偏差目标函数，对达到饱和阈值的传感器实施权重抑制，并引入传感器固有测量误差归一化项兼顾不同型号传感器精度差异；所述决策变量可行域约束设定单元将泄漏源位置限定于设备管道等潜在泄漏区域，将泄漏速率下限设定为临界泄漏速率、上限设定为设备额定压力下最大理论泄漏速率，将泄漏起始时间约束于传感器首次检出异常时刻附近，将泄漏物质类型限定为厂区实际存在的气体种类，并可根据设备启停和检修状态动态更新可行域范围；该模块最终将泄漏溯源问题形式化为带约束的非线性优化数学模型；

49、所述分级优化求解模块包括粗搜单元、精搜单元和不确定性量化单元；所述粗搜单元采用粒子群优化算法或遗传算法在全局可行域内开展搜索，以厂区潜在泄漏区域为约束，采用稀疏计算网格和较少粒子数量快速锁定包含真实泄漏源的局部候选区域；所述精搜单元以粗搜最优候选解作为初始值，采用梯度下降法、levenberg-marquardt算法或单纯形法开展局部寻优，启用加密网格和更多粒子数量提升浓度计算精度，在目标函数中引入正则化项约束相邻迭代参数变化幅度以抑制观测噪声造成的解震荡；所述不确定性量化单元利用目标函数在最优解邻域的局部曲率估算各参数后验置信区间，输出泄漏源位置置信椭圆直观表征定位不确定性，当置信椭圆面积超过预设阈值时自动推送提示建议布设临时测点或人工现场核查，在目标函数非线性程度过高导致曲率法置信估算失效时采用蒙特卡洛采样方式辅助评估不确定性。

50、作为一种优选，所述在线验证与自适应修正模块包括在线验证单元、自适应修正单元和多泄漏源识别单元；所述在线验证单元将最优泄漏源参数集代入扩散模型计算未来时段的浓度预测值，与后续实时观测值进行比对，设定持续监测窗口长度并计算预测浓度与实测浓度的归一化均方根偏差，当该偏差在连续多个监测周期内呈现单调递增趋势且超过预设阈值时判定溯源结果存在显著偏差；所述自适应修正单元在判定溯源结果存在偏差时，以当前最优解为初始值，利用新增观测数据重新执行精搜优化以更新泄漏源参数估计；所述多泄漏源识别单元设定残差判定阈值，当单一泄漏源模型最优目标函数值持续高于阈值时启动多泄漏源识别模式，对观测数据进行分组或时间分段独立反演，区分多个泄漏源位置与参数；

51、作为一种优选，所述溯源驱动应急联动模块包括危害分布生成单元、疏散路径规划单元和处置方案匹配单元；所述危害分布生成单元将泄漏源位置坐标标记在厂区gis地图上，以泄漏源为中心结合实时风向风速快速生成危害扩散概略分布图；所述疏散路径规划单元基于泄漏源位置、泄漏速率和物质类型自动判定应急响应等级，规划从泄漏源周边区域向外辐射的人员疏散路径，疏散路径自动规避以泄漏源为中心的扩散高风险区并纳入厂区消防通道、作业分区和固定岗位分布约束，向侧风向或上风向的安全区域引导；所述处置方案匹配单元根据泄漏物质类型和泄漏源所在设备类型从预案库中匹配最优处置措施，生成包含关阀断料、启动喷淋、区域警戒等具体操作的处置方案，处置方案与泄漏源位置绑定以指导应急人员快速准确到达目标设备进行处置。

52、本发明中，基于厂区物理模型构建模块的设置，将通用的地理信息数据转化为面向泄漏溯源的专用物理模型，为后续扩散计算和溯源反演提供了精确的几何边界和空间约束。基于溯源反演优化问题建模模块的设置，将泄漏溯源从传统的经验判断转化为了可量化求解的数学优化问题。基于分级优化求解模块的设置，通过先粗搜后精搜的两级递进策略，在计算速度与定位精度之间实现了动态平衡。基于在线验证与自适应修正模块的设置，通过持续接入新增传感器观测数据对溯源结果进行校验和修正，使溯源精度随数据积累而持续提升。基于溯源驱动应急联动模块的设置，将溯源得到的泄漏源位置和释放参数直接转化为可执行的应急响应决策。

53、该系统通过多场耦合物理建模还原厂区真实扩散过程，以分级优化与不确定性量化实现稳定可靠的泄漏源定位，并将溯源结果直接映射为分级应急操作方案。