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J-GLOBAL ID：201802247646790678   整理番号：18A0510328

LES手法を用いた都市域における大気中放出のBayesソースターム推定【Powered by NICT】

Bayesian source term estimation of atmospheric releases in urban areas using LES approach

著者 (5件)： Xue Fei (Department of Building Science, School of Architecture, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Kikumoto Hideki (Institute of Industrial Science, University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  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)
資料名： Journal of Hazardous Materials  (Journal of Hazardous Materials)
巻： 349  ページ： 68-78  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0362A  ISSN： 0304-3894  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センサネットワークの限られた測定から源情報の推定は挑戦的な逆問題,観察された濃度データと予測された濃度データの同化過程と見なすことができる。市街地における放出を取り扱う場合,予測されたデータは一般的にReynolds平均Navier-Stokes(RANS)方程式,建物分解結果をもたらすによって得られる;が,RANSモデルは,気流と分散の予測におけるラージエディシミュレーション(LES)により性能が良くなった。,LES法を用いた震源パラメータの推定を改良する可能性を調べることが重要である。本論文では,Bayes推論を使用したLESアプローチに基づいて提案した新しいソースターム推定法。汚染源-受容体関係を勾配拡散仮説に基づくLESアプローチによってシミュレートされた時間平均流れ場を用いて構築した随伴方程式を解いて求めた。単一建物モデルの一定点源風下風洞実験を用いて,提案した方法,RANSモデルを用いた既存の方法のそれと比較したその性能を評価することである。結果は,提案した方法は,震源位置と放出強度の誤差を77%と28%であることを示した。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： 市街地 ,  ラージエディシミュレーション ,  センサネットワーク ,  汚染源 ,  風洞試験 ,  *都市 ,  気流 ,  Bayes推定 ,  流れ場 ,  逆問題 ,  *ソースターム
準シソーラス用語： 風下 ,  建物モデル ,  随伴方程式 ,  RANS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 ,  ラージエディシミュレーション ,  Reynolds平均Navier-Stokes方程式 ,  都市分散

分類 (2件)： 気圏環境汚染  (SB03020M) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W)

タイトルに関連する用語 (7件)： LES ,  手法 ,  都市域 ,  大気中 ,  放出 ,  ソースターム ,  推定