基于对象函数Petri网的关联区域VOCs危害成因解析

doi:10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0802

摘要/Abstract

摘要：

为了找出排放并扩散挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)到目标区域的污染源，防止目标区域受到进一步的污染，提出基于对象函数Petri网的关联区域VOCs危害成因解析方法。网结构描述了各潜在污染源和受危害目标区域之间的联系，网系统的运行反映了目标区域VOCs危害程度的变化情况，并将危害程度的计算融入到Petri网系统的运行中。通过实际案例研究解析，结果表明：该Petri网模型适用于关联区域VOCs危害成因解析的建模和计算。

关键词: 关联区域, 危害程度, 成因解析, 对象函数Petri网, 挥发性有机物, 贡献率

Abstract:

In order to find out the source of VOCs(volatile organic compounds) emission and diffusion to the target area, and prevent the target area from further pollution, this paper propose an analytical method of VOCs hazard causes in related areas based on object function Petri net. The net structure describes the relationship between the potential pollution sources and the target area, and the operation of the net system reflects the change of VOCs hazard degree in the target area, and the calculation of hazard degree is integrated into the operation of the Petri net system. Through the actual case study, the analytical results show that the Petri net model is suitable for modeling and calculation of VOCs hazard analysis in related areas.

中图分类号:

TP391.9

黄光球, 吴甜甜. 基于对象函数Petri网的关联区域VOCs危害成因解析[J]. 系统仿真学报, 2022, 34(3): 470-481.

Guangqiu Huang, Tiantian Wu. Cause Analysis of VOCs Hazards in Related Areas Based on Object Function Petri Net[J]. Journal of System Simulation, 2022, 34(3): 470-481.

图/表 11

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表1

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表3

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参考文献 13

1	竹涛, 朱晓晶, 牛文凤, 等. 国内外挥发性有机物排放标准对比研究[J]. 矿业科学学报, 2020, 5(2): 209-218.
	Zhu Tao, Zhu Xiaojing, Niu Wenfeng, et al. Comparative Study on Emission Standards of Volatile Organic Compounds at Home and Abroad[J]. Journal of Mining Science, 2020, 5(2): 209-218.
2	胡桐搏, 张长平, 刘浩, 等. VOCs废气危害及处理技术进展[J].化工管理, 2018(10): 125-127.
	Hu Tongbo, Zhang Changping, Liu Hao, et al. Hazards of VOCs and Progress of Treatment Technology[J]. Chemical Industry Management, 2018(10): 125-127.
3	Zhang Xinmin, Xue Zhigang, Hong Li, et al. Ambient Volatile Organic Compounds Pollution in China[J]. Journal of Environmental Sciences (S1001-0742), 2017, 55(5): 69-75.
4	蒋美青, 陆克定, 苏榕, 等. 我国典型城市群O3污染成因和关键VOCs活性解析[J]. 科学通报, 2018, 63(12): 1130-1141.
	Jiang Meiqing, Lu Keding, Su Rong, et al. Causes of Ozone Pollution and Analysis of Key VOCs Activity in Typical Urban Agglomerations in China [J]. Science Bulletin, 2018, 63(12): 1130-1141.
5	毕如意. 辽东湾新区环境空气VOCs污染监测与成因分析[D]. 大连: 大连理工大学, 2018.
	Bi Ruyi. Monitoring and Cause Analysis of VOCs Pollution in Liaodong Bay New Area[D]. Dalian: Dalian University of Technology, 2018.
6	古颖纲, 虞小芳, 杨闻达, 等. 广州市天河区2016年雨季挥发性有机物污染特征及来源解析[J]. 环境科学, 2018, 39(6): 2528-2537.
	Gu Yinggang, Yu Xiaofang, Yang Wenda, et al. Pollution Characteristics and Source Apportionment of Volatile Organic Compounds in Rainy Season of 2016 in Tianhe District, Guangzhou[J]. Environmental Science, 2018, 39(6): 2528-2537.
7	Zhang Xufeng, Yin Yuanyuan, Wen Jianhui, et al. Characteristics, Reactivity and Source Apportionment of Ambient Volatile Organic Compounds (VOCs) in a Typical Tourist City[J]. Atmospheric Environment (S1352-2310), 2019, 215:116898.1-116898.13.
8	窦筱艳, 赵雪艳, 徐珣, 等. 应用化学质量平衡模型解析西宁大气PM_2.5的来源[J]. 中国环境监测, 2016, 32(4): 7-14.
	Dou Xiaoyan, Zhao Xueyan, Xu Xun, et al. Application of Chemical Mass Balance Model to the Source Analysis of PM_2.5 in Xining[J]. Chinese Journal of Environmental Monitoring, 2016, 32(4): 7-14.
9	Guo H, So K L, Simpson I J, et al. C1-C8 Volatile Organic Compounds in the Atmosphere of Hong Kong: Overview of Atmospheric Processing and Source Apportionment[J]. Atmospheric Environment (S1352-2310), 2007, 41(7): 1456-1472.
10	龙启超, 陈军辉, 廖婷婷, 等. 乐山市2016年冬季颗粒物重污染过程与输送路径及潜在源区[J].环境科学研究, 2019, 32(2): 263-272.
	Long Qichao, Chen Junhui, Liao Tingting, et al. Heavy Pollution Process, Transport Path and Potential Source Area of Particulate Matter in Winter of 2016 in Leshan City[J]. Environmental Science Research, 2019, 32(2): 263-272.
11	王郭臣, 王东启, 陈振楼. 北京冬季严重污染过程的PM_2.5污染特征和输送路径及潜在源区[J].中国环境科学, 2016, 36(7): 1931-1937.
	Wang Guochen, Wang Dongqi, Chen Zhenlou.Pollution Characteristics, Transport Pathways and Potential Source Areas of PM_2.5 during Severe Pollution Process in Winter in Beijing[J]. Chinese Journal of Environmental Science, 2016, 36 (7): 1931-1937.
12	袁崇义. Petri网原理与应用[M]. 北京: 电子工业出版社, 2005.
	Yuan Chongyi. Principle and Application of Petri Nets[M]. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2005.
13	何宁, 吴宗之, 郑伟. 一种改进的有毒气体扩散高斯模型算法及仿真[J]. 应用基础与工程科学学报, 2010, 18(4): 571-580.
	He Ning, Wu Zongzhi, Zheng Wei. An Improved Gaussian Model Algorithm for Toxic Gas Diffusion and its Simulation[J]. Journal of Applied Foundation and Engineering Science, 2010, 18(4): 571-580.

潜在污染源	路径编号	路径贡献率%	路径上的对象库所	位置	库所编号
A食品工业园	0		A食品工业园	34.64N，108.93E	p₁
	1	36	西焦村	34.63N，108.94E	p₆
			白象方便面厂	34.63N，108.96E	p₇
			渠岸镇	34.62N，108.99E	p₈
			安乐镇	34.60N，109.03E	p₉
			滩李村	34.58N，109.10E	p₁₀
B肥料厂	0		B肥料厂	34.47N，108.74E	p₂
	1	18	空港新城临空产业园	34.48N，108.76E	p₁₁
			高庄镇	34.48N，108.81E	p₁₂
			泾电铜业	34.48N，108.85E	p₁₃
			崇文镇	34.51N，108.94E	p₁₄
	4	18	岳家村	34.45N，108.76E	p₁₅
			新兴工业园	34.42N，108.81E	p₁₆
			烟王村	34.40N，108.82E	p₁₇
C制药厂	0		C制药厂	32.59N，107.98E	p₃
	4	36	西乡县	32.97N，107.90E	p₁₈
			牧马河	33.07N，107.87E	p₁₉
			黄金峡镇	33.18N，107.85E	p₂₀
			西河	33.48N，107.80E	p₂₁
			岳坝镇	33.56N，107.79E	p₂₂
D化工公司	0		D化工公司	33.08N，108.22E	p₄
	1	50	宁陕县	33.31N，108.30E	p₂₃
			五金厂	33.36N，108.30E	p₂₄
			新场镇	33.65N，108.28E	p₂₅
	2	14	梅子镇	33.35N，108.10E	p₂₆
			陈家坝镇	33.47N，108.07E	p₂₇
	4	18	饶峰镇	33.17N，108.15E	p₂₈
			两河镇	33.28N，108.10E	p₂₉
			长角坝镇	33.55N，108.02E	p₃₀
			龙草坪乡	33.64N，108.00E	p₃₁
E电子公司	0		E电子公司	33.63N，108.65E	p₅
	1	50	安沟村	33.67N，108.64E	p₃₂
			小四方沟村	33.70N，108.63E	p₃₃
			神仙岩	33.76N，108.61E	p₃₄
	2	36	西沟村	33.73N，108.64E	p₃₅
			旬河	33.81N，108.64E	p₃₆
	3	9	苦竹沟村	33.71N，108.67E	p₃₇
			广货街镇	33.76N，108.72E	p₃₈
			秦岭山脉	33.78N，108.75E	p₃₉
	4	5	杨柳村	33.65N，108.76E	p₄₀
			苦竹沟村(交点)	33.71N，108.67E	p₃₇
			西沟村(交点)	33.71N，108.68E	p₃₅
			神仙岩(交点)	33.76N，108.61E	p₃₄
西安市			西安市	34.23N，108.93E	p₄₁

对象库所	海拔/m	天气	到达时间/h	浓度/ (mg·m^-3)_30 m	初始危害程度	对象库所	海拔/m	天气	到达时间/h	浓度/ (mg·m^-3)_30 m	初始危害程度
p₁	425	晴	0.0	3.477 2	0.043 5	p₄	410	多云	0.0	5.819 4	0.072 7
p₆	420	晴	1.2	1.607 2	0.020 1	p₂₃	930	晴	5.4	2.856 3	0.035 7
p₇	422	晴	2.1	1.391 2	0.017 4	p₂₄	123 1	晴	6.9	2.216 2	0.027 7
p₈	413	晴	3.7	0.956 9	0.012 0	p₂₅	159 3	晴	12.7	0.420 8	0.005 3
p₉	402	晴	5.4	0.410 7	0.005 1	p₂₆	749	晴	7.3	0.980 5	0.012 3
p₁₀	379	晴	7.3	0.015 7	0.000 2	p₂₇	938	晴	9.8	0.103 7	0.001 3
p₂	497	晴	0.0	3.723 2	0.046 5	p₂₈	633	多云	3.1	1.147 8	0.014 3
p₁₁	492	晴	1.4	1.483 5	0.018 5	p₂₉	576	多云	5.5	0.257 9	0.003 2
p₁₂	466	晴	3.6	1.013 6	0.012 7	p₃₀	148 8	晴	11.3	0.057 3	0.000 7
p₁₃	450	晴	4.8	0.793 5	0.009 9	p₃₁	145 2	晴	13.5	0.041 8	0.000 5
p₁₄	388	晴	7.7	0.191 6	0.002 4	p₅	751	晴	0.0	3.066 3	0.038 3
p₁₅	477	晴	1.8	1.257 3	0.015 7	p₃₂	117 0	晴	2.3	1.485 8	0.018 6
p₁₆	464	晴	3.1	0.907 4	0.011 3	p₃₃	160 1	晴	3.1	1.155 3	0.014 4
p₁₇	415	晴	4.5	0.437 6	0.005 5	p₃₄	137 0	晴	4.7	0.605 2	0.007 6
p₃	139 1	多云	0.0	5.025 9	0.062 8	p₃₅	136 9	晴	4.0	1.145 5	0.014 3
p₁₈	107 6	晴	9.1	1.901 7	0.023 8	p₃₆	167 1	晴	5.7	0.514 9	0.006 4
p₁₉	455	晴	10.7	1.381 6	0.017 3	p₃₇	123 4	晴	3.4	0.340 7	0.004 3
p₂₀	599	晴	12.5	0.731 5	0.009 1	p₃₈	119 5	晴	5.1	0.178 9	0.002 2
p₂₁	849	晴	17.2	0.053 4	0.000 7	p₃₉	155 9	晴	6.0	0.038 6	0.000 5
p₂₂	176 9	晴	18.4	0.045 9	0.000 6	p₄₀	128 7	晴	3.2	0.133 8	0.001 7

变迁	速率λ	变迁	速率λ	变迁	速率λ	变迁	速率λ
t₁	0.833	t₁₄	0.222	t₂₇	0.102	t₄₀	0.159
t₂	0.476	t₁₅	0.175	t₂₈	0.069	t₄₁	0.294
t₃	0.270	t₁₆	0.110	t₂₉	0.323	t₄₂	0.196
t₄	0.185	t₁₇	0.093	t₃₀	0.182	t₄₃	0.167
t₅	0.137	t₁₈	0.080	t₃₁	0.088	t₄₄	0.149
t₆	0.128	t₁₉	0.058	t₃₂	0.074	t₄₅	0.313
t₇	0.714	t₂₀	0.054	t₃₃	0.067	t₄₆	0.154
t₈	0.278	t₂₁	0.049	t₃₄	0.435	t₄₇	0.130
t₉	0.208	t₂₂	0.185	t₃₅	0.323	t₄₈	0.111
t₁₀	0.128	t₂₃	0.145	t₃₆	0.213	t₄₉	0.102
t₁₁	0.112	t₂₄	0.079	t₃₇	0.169
t₁₂	0.556	t₂₅	0.066	t₃₈	0.250
t₁₃	0.323	t₂₆	0.137	t₃₉	0.175

平均变化系数μ	值	平均变化系数μ	值	平均变化系数μ	值	平均变化系数μ	值
μ₁	1	μ₁₄	2.93	μ₂₇	1.45	μ₄₀	0.38
μ₂	2.32	μ₁₅	1.3	μ₂₈	1.75	μ₄₁	1
μ₃	1.48	μ₁₆	1	μ₂₉	1	μ₄₂	1.73
μ₄	1.78	μ₁₇	0.53	μ₃₀	1.99	μ₄₃	1.41
μ₅	1.73	μ₁₈	0.47	μ₃₁	1.63	μ₄₄	0.35
μ₆	1.43	μ₁₉	1.92	μ₃₂	1.41	μ₄₅	1
μ₇	1	μ₂₀	0.55	μ₃₃	1.55	μ₄₆	1.92
μ₈	2.93	μ₂₁	2.03	μ₃₄	1	μ₄₇	1.73
μ₉	1.72	μ₂₂	1	μ₃₅	1.61	μ₄₈	1.83
μ₁₀	2.58	μ₂₃	0.72	μ₃₆	1.81	μ₄₉	0.44
μ₁₁	1.63	μ₂₄	2.15	μ₃₇	0.44
μ₁₂	1	μ₂₅	1.32	μ₃₈	1
μ₁₃	1.38	μ₂₆	1	μ₃₉	1.83

[1]	殷小静, 胡晓峰, 荣明, 刘海洋, 杨永利. 体系贡献率评估方法研究综述与展望[J]. 系统仿真学报, 2019, 31(6): 1027-1038.
[2]	刘朔瑜, 戴月明. 基于相对贡献率的噪声裁剪算法[J]. 系统仿真学报, 2019, 31(12): 2721-2730.
[3]	李小波, 林木, 束哲, 刘贵柏, 王涛, 王维平. 体系贡献率能效综合评估方法[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(12): 4520-4529.
[4]	钱晓超, 唐伟, 陈伟, 陆营波, 陆志沣. 面向关键能力的陆军全域作战体系贡献率评估[J]. 系统仿真学报, 2018, 30(12): 4786-4793.