基于高斯过程模拟器的快速污染物表征方法：结合多区 -CFD 集成模型

本文探讨了一种基于高斯过程模拟器的方法，用于对室内环境中污染物源位置和特征进行快速贝叶斯推断。在事件前检测阶段，所提出的方法将瞬态污染物命运与输运表示为具有多元高斯过程先验的随机函数。高斯过程先验的超参数是利用在预定义源位置和特征下获得的一组污染物命运与输运模拟运行结果推断得出的。本文使用集成的多区-CFD 模型来模拟污染物的命运与输运。以推断出的超参数为条件的高斯过程均值，被用作多区-CFD 模拟器的计算高效统计模拟器。在事件后检测阶段，利用贝叶斯框架，通过传感器网络获得的污染物浓度数据来推断源位置和特征。污染物命运与输运的高斯过程模拟器被用于马尔可夫链蒙特卡洛采样，以高效地探索源位置和特征的后验分布。该方法的有效性在一栋单层七室建筑中假设的多源污染物释放场景中得到了验证。研究发现该方法能准确推断多个源的位置和特征。使用该方法获得的后验分布与直接将多区-CFD 模拟器与马尔可夫链蒙特卡洛采样耦合所获得的后验分布高度一致。