压缩天然气加气站灾难后果预测方法

摘要

本发明涉及一种压缩天然气加气站灾难后果预测方法，第一步：采用差分法去除图像的背景；第二步：采用自动阈值法对图像进行二值化处理；第三步：中值滤波消除图像中的各种干扰噪声；第四步：区域面积的计算。本发明采用危险区域修正因子，从而使现有的天然气泄漏灾难后果评价模型的结果更符合实际情况。考虑障碍物分布和气象条件影响，采用FLUENT软件对天然气泄漏扩散情况进行模拟，根据模拟结果计算得到危险区域修正因子，采用该修正因子对现有的蒸气云爆炸定量评价模型和API pub 581定量后果评价模型进行修正，使得评价结果更符合实际情况。

权利要求

1.一种压缩天然气加气站灾难后果预测方法，其特征在于：包括如下步骤：第一步：采用差分法去除图像的背景

差分处理代数运算的数学表达式为：C(x,y)＝A(x,y)-B(x,y)，其中，A(x,y)和B(x,y)为输入图像，A(x,y)为原始图像，B(x,y)为背景图像，C(x,y)为输出图像即差分图像；在Matlab中A(x,y)、B(x,y)、C(x,y)分别为原始图像、背景图像和差分图像的矩阵；

第二步：采用自动阈值法对图像进行二值化处理

自动分析图像的灰度直方图，根据直方图确定最佳阈值，然后用寻找到的最佳阈值进行二值化处理；

第三步：中值滤波消除图像中的各种干扰噪声

采用邻域内的像素灰度值的中值来作为处理后像素点的灰度值；

第四步：区域面积的计算

数字图像由一个个像素点组成，在已知每个像素点代表的真实面积下，通过计算图像中对象物体区域的像素数，求出区域的面积；二值化图像经中值滤波处理后的白色区域灰度值为255代表背景，黑色区域灰度值为0，代表高于爆炸极限浓度下限≥5％区域；区域面积的计算即灰度值为0的黑色区域的像素个数；

根据下面公式可求出区域的面积：

说明书

压缩天然气加气站灾难后果预测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种压缩天然气加气站灾难后果预测方法。

背景技术

[0002] 天然气是一种清洁、高效、优质的能源，在世界各国得到了广泛的利用。但由于天然气、空气混合物的爆炸下限很低，极易发生着火燃烧甚至爆炸，近些年加气站引发的火灾、爆炸事故在国内外屡见不鲜。

[0003] 对于压缩天然气(CNG)加气站灾难后果预测，现有的技术为：蒸气云爆炸定量评价模型和API pub 581定量后果评价模型。

[0004] 其具体原理为：

[0005] (1)蒸气云爆炸定量评价模型

[0006] 蒸气云爆炸(VCE)是一类经常发生且后果十分严重的爆炸事故。可采用TNT当量法估计蒸气云爆炸的严重程度。

[0007] 1)TNT当量的计算

[0008] 用TNT当量法预测蒸气云爆炸严重度的原理：假定一定百分比的蒸气云参与了爆炸，对形成冲击波有实际贡献，并以TNT当量来表示蒸气云爆炸的威力。用式(1)来估计蒸气云爆炸的TNT当量WTNT：

[0009]

[0010] 式中

[0011] WTNT——蒸气云的TNT当量，kg；

[0012] A——蒸气云的TNT当量系数，取值范围0.02％～14.9％，通常取4％；

[0013] Wf——蒸气云中燃料的总质量，kg；

[0014] Qf——燃料的燃烧热，kJ/kg；

[0015] QTNT——TNT爆炸热，kJ/kg，其值为4.12～4.69×103kJ/kg，取4.52×103kJ/kg。

[0016] 已知蒸气云爆炸的TNT当量，可用以下方法估计其严重程度。在估计死亡区半径时，使用超压-冲量准则；在估计重伤区和轻伤区半径时，使用超压准则。

[0017] 2)死亡半径

[0018] 该区域内的人员如缺少防护，则被认为将无例外地蒙受严重伤害或死亡。其内径为零，外径记为R0.5，表示外圆周处人员因冲击波作用导致肺出血而死亡的概率为0.5，它与爆炸量间的关系由式(2)确定：

[0019]

[0020] 3)重伤区半径

[0021] 该区内的人员如缺少防护，则绝大多数将遭受严重伤害，极少数人可能死亡或轻伤。其内径为死亡半径R0.5，外径为Rd0.5，表示该处人员因冲击波作用耳膜破裂的概率为0.5，它要求的冲击波峰值超压为44000Pa。应用超压准则，冲击波超压ΔP可按式(3)计算：

[0022] ΔP＝0.137Z-3+0.119Z-2+0.267Z-1-0.019   (3)

[0023]

[0024] E＝WTNTQTNT   (5)

[0025] 式中

[0026] Rd0.5——目标到爆源的水平距离，即重伤区半径，m；

[0027] p0——环境压力，Pa；

[0028] E——爆炸总能量，J。

[0029] 4)轻伤区半径

[0030] 该区内的人员如缺少防护，则大多数人员将遭受轻微伤害，少数人将遭受重伤或平安无事，死亡的可能性极小。其内径为重伤区的外径Rd0.5，外径为Rd0.01，表示外边界处耳膜因冲击波作用破裂的概率为0.01，它要求的冲击波峰值超压为17000Pa。计算Rd0.01仍用式(3)和式(4)计算。

[0031] (2)API pub 581定量后果评价模型

[0032] 采用美国石油协会标准API pub 581(基于风险监测的基本源文件)中定量后果评价模型对天然气泄漏爆炸后果危害范围进行评价。

[0033] 1)确定代表性流体及其性质。

[0034] 2)确定代表性流体的最后相态：流体泄放后的扩散特性主要取决于环境流体的相态(即液体或气体)。如果当流体从稳态工况转换到稳态环境条件时没有相变，则流体的最终相态与初始相态相同，在此确定最后相态为气体。

[0035] 3)选择泄漏孔尺寸：API pub 581中管道4个泄漏范围的孔尺寸的代表值分别为6.3mm，25.4mm，101.6mm及管径。

[0036] 4)确定气体泄漏量：泄漏率采用下式计算。

[0037]

[0038] 式中

[0039] Q——质量流量，kg/s；

[0040] Cd——泄漏系数，对气体取0.85～1，圆形裂口取1；

[0041] A——孔口截面积，m2；

[0042] P——管道内介质压力，Pa；

[0043] K——气体绝热指数，天然气取1.3；

[0044] M——分子量，天然气取0.017kg/mol；

[0045] R——气体常数，8.31J/(mol·K)；

[0046] T——气体温度，K。

[0047] 5)确定泄放类型：瞬时释放及连续释放可用不同的方法评价。选择不同的释放类型计算结果差异很大。因此，正确地确定泄放类型是很重要的。对于小孔(6.3mm)模拟为持续泄放。对于其他类型孔尺寸，当泄放4540kg耗时不足3min时，通过给定孔尺寸的泄放为瞬时泄放。对于较低泄漏率模拟为持续型泄放。

[0048] 6)确定泄放潜在影响区：API581中，泄放后果的表达式如下：

[0049] A＝axb   (7)

[0050] 式中

[0051] A——结果区；

[0052] a、b——与物质和结果相关的常数；

[0053] x——总泄放量(kg)或泄漏率(kg/s)。

[0054] 对于天然气管道泄漏只考虑非自动点火情况，结合具体泄放类型选出具体的计算公式如表1所示。

[0055] 表1 天然气泄漏后果影响区方程

[0056]

[0057] 上述两种预测技术均存在以下问题：

[0058] 众所周知，火灾、爆炸的蔓延并不是一个理想的规则区域，故不会在各个方向造成同等的破坏。实际破坏情况受设备位置、风向、障碍物分布及排放装置情况等的影响，这些都是影响灾难后果的重要因素。不论影响破坏的因素有多复杂，本质上讲，破坏的严重程度与泄漏后天然气的浓度分布直接相关。上述两种天然气加气站灾难后果预测模型均未考虑泄漏后天然气的浓度分布的影响，仅以理想情况下的泄漏扩散作为预测后果的依据。从而使现有的天然气泄漏灾难后果预测结果可能偏离实际情况。

发明内容

[0059] 本申请人针对上述现有生产技术中的缺点，提供一种压缩天然气加气站灾难后果预测方法，从而使其具有较真实的预测结果。

[0060] 本发明所采用的技术方案如下：

[0061] 一种压缩天然气加气站灾难后果预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

[0062] 第一步：采用差分法去除图像的背景

[0063] 差分处理代数运算的数学表达式为：C(x,y)＝A(x,y)-B(x,y)，其中，A(x,y)和B(x,y)为输入图像，A(x,y)为原始图像，B(x,y)为背景图像，C(x,y)为输出图像即差分图像；在Matlab中A(x,y)、B(x,y)、C(x,y)分别为原始图像、背景图像和差分图像的矩阵；

[0064] 第二步：采用自动阈值法对图像进行二值化处理

[0065] 自动分析图像的灰度直方图，根据直方图确定最佳阈值，然后用寻找到的最佳阈值进行二值化处理；

[0066] 第三步：中值滤波消除图像中的各种干扰噪声

[0067] 采用邻域内的像素灰度值的中值来作为处理后像素点的灰度值；

[0068] 第四步：区域面积的计算

[0069] 数字图像由一个个像素点组成，在已知每个像素点代表的真实面积下，通过计算图像中对象物体区域的像素数，求出区域的面积。二值化图像经中值滤波处理后的白色区域灰度值为255代表背景，黑色区域灰度值为0，代表高于爆炸极限浓度下限(≥5％)区域。区域面积的计算即灰度值为0的黑色区域的像素个数；

[0070] 根据下面公式可求出区域的面积：

[0071]

[0072] 本发明的有益效果如下：

[0073] 本发明采用危险区域修正因子，从而使现有的天然气泄漏灾难后果评价模型的结果更符合实际情况。考虑障碍物分布和气象条件影响，采用FLUENT软件对天然气泄漏扩散情况进行模拟，根据模拟结果计算得到危险区域修正因子，采用该修正因子对现有的蒸气云爆炸定量评价模型和API pub 581定量后果评价模型进行修正，使得评价结果更符合实际情况。

附图说明

[0074] 图1为没有障碍物情况下，天然气泄漏速度为340m/s，风速分别为0m/s时天然气浓度大于5％时的区域。

[0075] 图2为没有障碍物情况下，天然气泄漏速度为340m/s，风速分别为10m/s时天然气浓度大于5％时的区域。

[0076] 图3为有障碍物情况下，天然气泄漏速度为340m/s，风速分别为0m/s时天然气浓度大于5％时的区域。

[0077] 图4为有障碍物情况下，天然气泄漏速度为340m/s，风速分别为10m/s时天然气浓度大于5％时的区域。

[0078] 图5为原始图像。

[0079] 图6为背景图像。

[0080] 图7为输出图像。

[0081] 图8为二值化处理后的图像。

[0082] 图9为滤波后的图像。

具体实施方式

[0083] 下面说明本发明的具体实施方式。

[0084] (一)危险区域修正方法的基本思想

[0085] 有障碍物和风速情况下高于爆炸极限浓度下限(≥5％)区域面积与无障碍物和风速情况下高于爆炸极限浓度下限(≥5％)区域面积相比，定义该比值的3/2次方为危险区域修正因子，用该因子去修正蒸气云爆炸(VCE)定量评价模型中的TNT当量WTNT，以及API pub 581定量后果评价模型中的总泄放量或泄漏率。

[0086] (二)高于爆炸极限浓度下限(≥5％)区域面积计算方法

[0087] 采用FLUENT软件对天然气泄漏扩散区域进行二维数值模拟，利用后处理功能很容易得到某一浓度范围内区域，但该区域是一个不规则的区域，难以轻易得到该区域的面积，本发明基于MATLAB进行不规则面积测量。基本方法如下：

[0088] 本实施例的压缩天然气加气站灾难后果预测方法，包括如下步骤：

[0089] 第一步：采用差分法去除图像的背景

[0090] 差分处理代数运算的数学表达式为：C(x，y)＝A(x，y)-B(x，y)，其中，A(x，y)和B(x，y)为输入图像，A(x，y)为原始图像，B(x，y)为背景图像，C(x，y)为输出图像即差分图像；在Matlab中A(x，y)、B(x，y)、C(x，y)分别为原始图像、背景图像和差分图像的矩阵；

[0091] 第二步：采用自动阈值法对图像进行二值化处理

[0092] 常用的阈值选取方法有自动寻找最佳阈值法和固定阈值法。自动寻找阈值法能够自动分析图像的灰度直方图，根据直方图确定最佳阈值，然后用寻找到的最佳阈值进行二值化处理。而固定阈值法首先分析每一帧图像的灰度直方图，然后得出没帧图像的阈值。可以看出固定阈值法的工作量大大高于自动阈值法，并且不能做到自动化，完全依靠手工去获取图像的阈值，其精度也较自动阈值法低。

[0093] 第三步：中值滤波消除图像中的各种干扰噪声

[0094] 噪声可能是原始图像中有的，也可能是在各种图像处理过程中产生的。其表现是图像信息被干扰噪音所无损，导致图像质量下降。中值滤波是一种较简单但又很常用的滤波平滑方法，它采用邻域内的像素灰度值的中值来作为处理后像素点的灰度值，对脉冲式的灰度跳跃平滑效果好。

[0095] 第四步：区域面积的计算

[0096] 由于数字图像由一个个像素点组成，所以在已知每个像素点代表的真实面积下，可以通过计算图像中对象物体区域的像素数，求出区域的面积。二值化图像经中值滤波处理后的白色区域灰度值为255代表背景，黑色区域灰度值为0，代表高于爆炸极限浓度下限(≥5％)区域。区域面积的计算即灰度值为0的黑色区域的像素个数。根据下面公式可求出区域的面积。

[0097] 根据下面公式可求出区域的面积。

[0098]

[0099] Matlab处理程序如下：

[0100] 1)用差分法去除图像的背景

[0101] I＝imread(′quyu.bmp′)；

[0102] I1＝imread(′beijing.bmp′)；

[0103] J＝rgb2gray(I)；

[0104] J1＝rgb2gray(I1)；

[0105] K＝imsubtract(J1,J)；

[0106] figure,imshow(K)；

[0107] 2)用自动阈值法对图像进行二值化处理

[0108] level＝graythresh(K)；

[0109] K1＝im2bw(K,level)；

[0110] figure,imshow(K1)；

[0111] title(′二值图像′)；

[0112] 3)中值滤波

[0113] K2＝medfilt2(K1,[3,3])；

[0114] figure,imshow(K2)；

[0115] 4)区域面积计算

[0116] S0＝sum(sum(K2))/(length(K2(:,1)*length(K2(1,:)))

[0117] S0为区域所占总体的比例大小。

[0118] 具体实施例

[0119] 采用FLUENT对天然气泄漏扩散情况进行模拟，模型区域的范围为100m×100m，漏孔的直径为0.1m，漏孔中心处于地面中心位置。障碍物高度20m，泄漏孔距障碍物距离5m。通过后处理得到天然气的浓度分布。

[0120] 如图1所示，没有障碍物情况下，天然气泄漏速度为340m/s，风速分别为0m/s时天然气浓度大于5％时的区域。以其为例详细说明区域面积的计算过程：

[0121] 第一步：采用差分法去除图像的背景

[0122] 差分处理代数运算的数学表达式为：C(x,y)＝A(x,y)-B(x,y)，其中，A(x,y)和B(x,y)为输入图像，A(x,y)为原始图像，B(x,y)为背景图像，而C(x,y)为输出图像即差分图像。

[0123] 具体程序为：

[0124] I＝imread(′quyu.bmp′)；

[0125] I1＝imread(′beijing.bmp′)；

[0126] J＝rgb2gray(I)；

[0127] J1＝rgb2gray(I1)；

[0128] K＝imsubtract(J1,J)；

[0129] figure,imshow(K)；

[0130] 原始图像A(x,y)：如图5所示。

[0131] 背景图像B(x,y)：如图6所示。

[0132] 输出图像C(x,y)：如图7所示。

[0133] 第二步：采用自动阈值法对图像进行二值化处理

[0134] 采用自动阈值法对图像进行二值化处理。

[0135] 具体程序为：

[0136] level＝graythresh(K)；

[0137] K1＝im2bw(K,level)；

[0138] figure,imshow(K1)；

[0139] title(′二值图像′)；

[0140] 二值化处理后的图像：如图8所示。

[0141] 第三步：中值滤波消除图像中的各种干扰噪声

[0142] 具体程序为：

[0143] K2＝medfilt2(K1,[3,3])；

[0144] figure,imshow(K2)；

[0145] 滤波后的图像：如图9所示。

[0146] 第四步：区域面积的计算

[0147] 具体程序为：

[0148] S0＝sum(sum(K2))/(length(K2(:,1)*length(K2(1,:)))

[0149] 计算得到该区域的面积为796.18m2。

[0150] 按上述步骤计算另外三个区域的面积。

[0151] 四个区域的面积分别为：Sa＝796.18m2，Sb＝579.61m2，Sc＝988.47m2，Sd＝2
449.93m。

[0152] 根据危险区域修正方法的基本思想，得到有风和(或)有障碍物情况下的危险区域修正因子分别为：

[0153] 有风情况下的修正因子：

[0154] 有障碍物情况下的修正因子：

[0155] 有风和障碍物情况下的修正因子：

[0156] 利用该修正因子对蒸气云爆炸(VCE)定量评价模型中的TNT当量WTNT，以及API pub 581定量后果评价模型中的总泄放量或泄漏率进行修正。

[0157] 以上描述是对本发明的解释，不是对发明的限定，本发明所限定的范围参见权利要求，在本发明的保护范围之内，可以作任何形式的修改。