基于贝叶斯推断的时变流场下污染源反演

来源：同济大学学报·自然科学版杂志2022年第6期北京时间：

作者：朱建杰，周晅毅，顾明

单位：同济大学 土木工程防灾国家重点实验室，上海 200092

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。

关键词：污染物扩散,污染源反演,伴随方程,贝叶斯推断

基金资助：国家自然科学基金面上项目（52078380）