基于高斯烟羽模型的空气逸散排放贝叶斯估计
应用统计
2016-11-01 v1
摘要
提出了一种通过沉积和浓度测量来估计多个随时间变化源产生的颗粒物逸散排放速率的新方法。我们将这一源反演问题置于贝叶斯框架中，并使用基于高斯烟羽解的正演模型。我们提出了三种用于构建排放速率关于时间的先验分布的备选模型。接下来，我们给出一个工业案例研究，其中我们的框架被应用于估计加拿大不列颠哥伦比亚省 Trail 一家冶炼厂的铅颗粒物逸散排放速率。贝叶斯框架不仅提供了反问题的近似解，还量化了解决方案中的不确定性。利用这些信息，我们进行了不确定性传播研究，以评估估计的源对工业场地周边区域的影响。
引用
@article{arxiv.1602.09053,
title = {Bayesian estimation of airborne fugitive emissions using a Gaussian plume model},
author = {Bamdad Hosseini and John M. Stockie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.09053},
year = {2016}
}