BazTech - Yadda

Ograniczanie wyników

1 Postępy Nauki i Techniki

1 2007

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: prognozowanie rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Możliwości zastosowania symulacji komputerowych w prognozowaniu rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń

Pomorska K., Duda A.

Postępy Nauki i Techniki

2007

nr 1

145-151

Rozprzestrzenianie się zanieczyszczeń bada się w warunkach terenowych złożonymi metodami: - matematyczne modelowanie na drodze analitycznego lub numerycznego rozwiązywania ogólnego równania dyfuzji, - modelowanie fizyczne w tunelach aerodynamicznych, - bezpośrednie pomiary dyfuzji w terenie przy wykorzystaniu substancji znaczonych. Za pomocą modelowania matematycznego możliwa jest nie tylko ocena faktycznego stanu zanieczyszczenia, ale także możliwość prognozowania skutków mających wystąpić stężeń oraz prognozowania zagrożeń wywołanych dużymi emisjami losowymi. W publikacji przedstawiono krótkie omówienie wybranych modeli. Podstawowymi modelami opisu rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń są różniczkowe modele Eulera, całkowe Langrange'a oraz statystyczne modele Gaussa. Z innych modeli należy wymienić model trójwymiarowy oparty na metodzie elementów skończonych. Model ten należy do grupy numerycznych modeli dyfuzyjnych. Zaawansowaną techniką modelowania procesów rozprzestrzeniania się zanieczyszczeń są sieci neuronowe. Zastosowanie sieci neuronowych oparte jest na licznych zbiorach danych. Podstawową cechą sieci neuronowych jest jej zdolność do uogólnienia, którą uzyskuje się podczas nauczania na podstawie zbioru danych.

The spread of pollution is measured in composite local conditions using compound methods such as: - mathematical simulation by way of analytical or numeric solving of the general equation of diffusion, - physical simulation - in wind tunnels, - direct measurements of diffusion in the field, utilizing marked substances. The use of mathematical simulation allows not only for the measurement of the actual level of pollution, but also gives the ability to forecast it's effects as well as asses the threat caused by large random emissions. A short discussion of the chosen models is presented in the publication. The basic models describing the diffusion of pollutants are the differential Euler model, Langrange integrated model as well as Gauss statistical model. Other models which should be mentioned are the three dimensional model based on the method finished elements. This model belongs to the group of numeric diffusion models. An advanced technique of modeling the processes of pollutant diffusion are neuron networks. The employment of neural networks is based on numerous data sets. The basic feature of neural networks is their ability to generalize, which is achieved during computer managed on the basis of the data set.