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J-GLOBAL ID：201802216144747903   整理番号：18A0579157

Bayes推論を用いたソースターム推定のための乱流Schmidt数【Powered by NICT】

Turbulent Schmidt number for source term estimation using Bayesian inference

著者 (6件)： Xue Fei (Department of Building Science, School of Architecture, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Xiaofeng (Department of Building Science, School of Architecture, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Li Xiaofeng (Beijing Key Lab of Indoor Air Quality Evaluation and Control, Beijing 100084, China) ,  Ooka Ryozo (Institute of Industrial Science, University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Kikumoto Hideki (Institute of Industrial Science, University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Zhang Weirong (Department of Architecture, Tokyo Polytechnic University, Japan)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 125  ページ： 414-422  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0858A  ISSN： 0360-1323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソースターム推定(STE)は,利用可能な情報に基づいて,位置と強度を含む,放出源情報の検索について述べた。STEはセンサネットワークと予測された濃度データ分散モデルによって提供されたによって測定された観察された濃度データの同化過程として見ることができる。複雑な都市地域での排出量を考慮すると,計算流体力学(CFD)手法は,一般的に建物分解結果を提供するために使用されている;が,重要なパラメータの値,乱流Schmidt数Sct,任意選択のままである。,STE問題におけるSctの役割を調べ,良好な推定結果を得ることを目的としてその最適値を決定することが重要である。本論文では,STE問題に関するSctの影響を検討し,Bayes推論を用いた余分な未知のパラメータとしてSctを処理することにより,推定精度を改善する。都市幾何学構造での一定点トレーサ源を用いた風洞実験を実証に使用されている。結果は,Sctは,推定に大きな影響を及ぼすことを示した。より大きなSct値は,風上方向に推定位置をシフトさせ,推定強度を減少させた。Sct=0.7の事前に割り当てられた値を用いて行った従来の推定法と比較して,未知としてSctを処理する点推定を改善するが,提案した方法は余分な未知パラメータを紹介したので増加する不確実性。発生源強度に関して,点推定における大きな改善と不確実性のより大きな増加は,源位置と比較してSctのより大きな感度のために,示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ソースターム ,  排出量 ,  *Bayes推定 ,  市街地 ,  都市 ,  風洞試験 ,  センサネットワーク ,  *乱流 ,  不確実性 ,  計算流体力学 ,  *Schmidt数 ,  幾何学 ,  無作為抽出
準シソーラス用語： 点推定 ,  分散モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ソースタームの推定 ,  Bayes推論 ,  乱流Schmidt数 ,  都市分散 ,  CFD

分類 (1件)： 建築環境一般  (RB02010T)

タイトルに関連する用語 (5件)： Bayes推論 ,  ソースターム ,  推定 ,  乱流 ,  Schmidt数