面向大气核扩散事故的无人机搜救算法研究

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随着核电事业的迅猛发展,核事故应急处置方法已经成为重要的突发应急事故研究内容。本文基于核事故突发事件的大气预测模型,研究应用无人机搜救的航迹规划,实现对核素污染物泄漏扩散的实时态势模拟。本文目标红沿河核电站,根据场址地形、气象等基本条件、厂内建筑物构建寻路地图并利用启发式搜索A*算法为应急搜救无人机提供航迹规划方案,基于Tensor Flow人工智能识别算法开展无人机应急搜救过程的目标识别,运用WRF模型对研究区域气象场进行积分计算,用可视化工具NCL生成模拟结果,如风速、风向、温度、气压等气象要素的地面天气分析图。最后,利用HYSPLIT模型进行参数设置,模拟目标核电站发生事故后核素的扩散,并借助气候模拟分析核素的扩散态势。根据厂内建筑物构建寻路地图,运行A*算法获取最优搜索路径,平均搜索时间为6.911秒,平均搜索步数为54步。在Tensor Flow系统中运行人工智能识别算法,在图片解析度较高、人物特征清晰且无干扰因素情况下,识别率可超过76%。结合核素扩散结果与地面天气图,发现核素扩散方向与地面风向大致相同,模拟区域气象要素对核素的扩散影响显著,静稳天气不利于核素的扩散。A*搜索算法寻路过程受核素扩散影响明显,平均搜索时间增加18.33%,平均搜索步数增加了18.52%。
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