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不同源强反演算法的实验和模拟分析
编号：123 访问权限：仅限参会人 更新：2021-09-24 10:39:31 浏览：280次 张贴报告

报告开始：2021年10月30日 15:00（Asia/Shanghai）

报告时间：20min

所在会场：[E] 墙报 [E] 墙报

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摘要
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。
 
关键词
污染源，源强反演算法，实验，模拟。
报告人
李斐
副教授 南京工业大学

稿件作者
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
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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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