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18 / 2021-05-25 13:54:17
不同源强反演算法的实验和模拟分析
污染源，源强反演算法，实验，模拟。
COVID-19等生物气溶胶与空气污染
终稿
李茉 / 南京工业大学
李斐 / 南京工业大学
韩寿旭 / 南京工业大学
景源琪 / 南京工业大学
摘要：

  污染源的有效识别对室内空气质量尤为重要。本研究主要探讨了9种源强反演算法在实验和模拟条件下的表现，并进行了评分。这些反演算法包括单算法和混合算法，源释放形式包括恒定释放和周期释放。结果显示，混合算法并不比单一算法好，计算机断层成像领域的SART算法在源强识别的准确性和稳定性方面更好。采用该方法对源强的反演计算相对误差一般小于25%，实验中源强识别的准确率低于模拟计算。

 
重要日期

  • 会议日期

    12月03日

    2021

    至

    12月05日

    2021

  • 09月15日 2021

    初稿截稿日期

  • 12月05日 2021

    注册截止日期

主办单位
中国环境科学学会室内环境与健康分会
承办单位
武汉理工大学
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