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摘要
随着天然气在我国能源的比重中占比越来越大,天然气的配套设施也越来越多,因此对于应急设备的需求也越来越高。当发生天然气泄漏事故时,传统的检测方法不仅存在着安全隐患,而且检测结果也用于事后分析,并没有实时反馈现场结果的方案。针对于以上问题,本研究利用无人机的优势来弥补传统检测方法的安全性差的缺陷和时效性差的缺陷,再基于高斯烟羽气体扩散模型,结合已知参数,可以计算得到泄漏现场的实时浓度分布,最后利用自主飞行算法控制无人机沿现场危险浓度面进行飞行,完成浓度测绘或者其他现场测绘任务。研究还从多个影响因素角度来分析各个影响因素对于模型结果中气体浓度分布的影响,并进行了结果比较。另外还引入了随机误差来模拟真实情况下的气体扩散分布。本研究中无人机自主飞行算法部分提出了一种"边飞边算"的构想,该构想将气体扩散模型与自主飞行算法相结合,利用实时计算浓度分布数据来为无人机的飞行提供依据,实现无人机在飞行检测的同时,进行气体分布的更新和飞行路线的优化。气体扩散模型部分利用无人机实时测量的浓度点来更新浓度分布,高斯气体扩散模型计算的初始结果总是存在一定的系统误差,本研究利用实时浓度点来更新浓度分布可以得到最真实的浓度分布情况,这样无人机自主飞行算法才能根据最新浓度分布来进行飞行路线的规划,得到最有效的飞行路线,实现最有效的自主飞行。最后,本研究经过仿真测试,基于气体扩散模型的无人机自主飞行算法在仿真环境中能够实现沿危险浓度面飞行的任务,完成指定的危险浓度面测绘任务,对于现场事故指导有着一定的现实意义。
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