本技术涉及应急处理，特别涉及一种基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法及系统。
背景技术：
1、随着城市化进程的不断推进，燃气管线在各类场景下都有广泛应用，但由于其输送的气体介质易燃易爆，燃气管线泄漏事故一旦发生，往往会带来严重的安全隐患。因此，针对燃气管线泄漏事故的实时推演预测，成为确保城市公共安全的重要技术需求。
2、在流场预测问题上，机器学习技术因其强大的模式识别和数据处理能力，已逐渐成为主要的研究方向之一。然而，机器学习模型的训练通常需要大量的高质量数据，传统的基于gpu的有限体积法、有限元法等计算流体力学方法，计算效率低，在数据集的生成上需要消耗大量时间。
3、此外，实际应用的高维度特性的三维流场，在流场预测过程中，不仅增加了机器学习模型的计算复杂性，而且使得机器学习模型在训练过程中难以收敛，极大的影响了机器学习模型的预测精度和稳定性。
4、因而，亟需提供一种针对上述现有技术不足的技术方案。
技术实现思路
1、本技术的目的在于提供一种基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法及系统，以解决或缓解上述现有技术中存在的问题。
2、为了实现上述目的，本技术提供如下技术方案：
3、本技术提供一种基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法，包括：步骤s101、基于改进的格子玻尔兹曼方法对输气管道泄漏进行泄漏模拟，得到所述输气管道泄漏的流场模拟数据；步骤s102、构建所述输气管道泄漏的流场预测模型进行训练，并根据所述输气管道泄漏时均匀离散的甲烷浓度时序矩阵，基于训练完成的所述流场预测模型，对所述输气管道泄漏时的甲烷浓度场进行预测。
4、优选的，所述流场模拟数据包括：气体混合速度和甲烷浓度；步骤s101包括：分别基于预先构建的速度网格粒子分布函数、标量网络粒子分布函数，对所述输气管道进行泄漏模拟，并通过网格松弛算法，对所述输气管道泄漏模拟过程中速度网格的弛豫时间和标量网格的弛豫时间分别进行调整，以确定所述输气管道泄漏时泄漏孔对应的目标区域内的所述气体混合速度和所述甲烷浓度。
5、优选的，响应于基于速度网格粒子分布函数，对所述输气管道泄漏进行泄漏模拟，按照公式：
6、
7、计算所述目标区域内的气体混合速度；式中，为时刻在所述目标区域内网格位置处的气体混合速度；为时刻在所述目标区域内网格位置处离散方向上的速度网格粒子密度；为时刻在所述目标区域内网格位置处的气体混合密度；为时刻在所述目标区域内网格位置处离散方向上的速度网格气体粒子速度。
8、优选的，基于预先构建的碰撞模型：
9、
10、对所述速度网格粒子密度进行迭代更新；
11、式中，为时刻在所述目标区域内网格位置处离散方向上的速度网格粒子密度；为时刻在所述目标区域内网格位置处离散方向上的速度网格气体粒子速度；为对所述输气管道进行泄漏模拟时的时间步长；为时刻在所述目标区域内网格位置处的气体混合密度；
12、为时刻在所述目标区域内网格位置处离散方向上的速度网格粒子密度；为基于速度网格粒子分布函数对所述输气管道进行泄漏模拟时速度网络的弛豫时间；为中间变量；的高斯-埃尔米正交权重；为格子声速，取值为常数；为时刻在所述目标区域内网格位置处的气体混合速度；为中间变量，为空气密度，为甲烷浓度膨胀系数，为时刻在所述目标区域内网格位置处的甲烷浓度，为所述目标区域的甲烷背景浓度，取值为常数；为重力加速度。
13、优选的，响应于基于标量网格粒子分布函数，对所述输气管道进行泄漏模拟，按照公式：
14、
15、计算所述目标区域内的甲烷浓度；式中，为时刻在所述目标区域内网格位置处的甲烷浓度；为时刻在所述目标区域内网格位置处离散方向上的标量网格粒子密度。
16、优选的，基于预先构建的所述输气管道进行泄漏模拟时的标量输运模型：
17、
18、对所述标量网格粒子密度进行迭代更新；
19、式中，为时刻在所述目标区域内网格位置处离散方向上的标量网格粒子密度；为时刻在所述目标区域内网格位置处离散方向上的标量网格气体粒子速度；为对所述输气管道进行泄漏模拟时的时间步长；为基于标量网格粒子分布函数对所述输气管道进行泄漏模拟时标量网格的弛豫时间；为中间变量，为离散方向的高斯-埃尔米正交权重，为时刻在所述目标区域内网格位置处的甲烷浓度；为时刻在所述目标区域内网格位置处的气体混合速度；为格子声速，取值为常数。
20、优选的，按照公式：
21、
22、对基于速度网格粒子分布函数对所述输气管道进行泄漏模拟时速度网络的弛豫时间进行修正，以及，对基于标量网格粒子分布函数对所述输气管道进行泄漏模拟时标量网格的弛豫时间进行修正；
23、式中，为无量纲空气运动粘度，为常数，为网格宽度，分别为所述目标区域内网格位置处的任意两个张量方向；
24、为中间变量，为时刻在所述目标区域内网格位置处的气体混合密度，为预设的弛豫时间初始值，为格子声速，取值为常数；为所述目标区域内网格位置在离散方向上的单位向量和在张量方向上的单位向量的乘积；为所述目标区域内网格位置在离散方向上的单位向量和在张量方向上的单位向量的乘积；为时刻在所述目标区域内网格位置处离散方向上的速度网格粒子密度；为中间变量，为所述输气管道泄漏时甲烷的无量纲扩散系数，为湍流施密特数。
25、优选的，步骤s102中，基于所述流场预测模型中的变分自编码器的编码器，对所述输气管道泄漏时的甲烷浓度时序矩阵进行降维处理，生成所述输气管道泄漏时甲烷浓度场的时序隐空间向量；其中，所述甲烷浓度时序矩阵；为所述输气管道泄漏时时刻均匀离散的甲烷浓度时序矩阵；，为所述输气管道泄漏时时刻的甲烷浓度场的时序隐空间向量；，为正整数；
26、所述输气管道泄漏时甲烷浓度场的时序隐空间向量输入所述流场预测模型的itransformer，并将所述时序隐空间向量编码为嵌入向量，以对所述输气管道泄漏时未来时刻的甲烷浓度场的时序隐空间向量进行预测；其中，；
27、通过所述流场预测模型中的变分自编码器的解码器，将所述输气管道泄漏时未来时刻的甲烷浓度场的时序隐空间向量还原为所述输气管道泄漏时未来时刻的均匀离散的甲烷浓度时序矩阵。
28、本技术实施例还提供一种基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测系统，包括：模拟单元，配置为基于改进的格子玻尔兹曼方法对输气管道泄漏进行泄漏模拟，得到所述输气管道泄漏的流场模拟数据；流场预测单元，配置为构建所述输气管道泄漏的流场预测模型进行训练，并根据所述输气管道泄漏时均匀离散的甲烷浓度时序矩阵，基于训练完成的所述流场预测模型，对所述输气管道泄漏的甲烷浓度场进行预测。
29、有益效果：
30、本技术实施例提供的基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法中，首先，基于改进的格子玻尔兹曼方法对输气管道泄漏进行泄漏模拟，得到输气管道泄漏的流场模拟数据，以高效生成输气管道泄漏场景的三维流场数据，对预先构建的输气管道泄漏的流场预测模型进行训练；然后，根据输气管道泄漏时均匀离散的甲烷浓度时序矩阵，基于训练完成的流场预测模型，对输气管道泄漏时的甲烷浓度场进行预测。籍以，通过改进的格子玻尔兹曼方法对输气管道泄漏进行泄漏模拟，以高效生成输气管道泄漏场景的三维流场数据对流场预测模型进行训练，提高计算效率的同时，极大的降低在模型训练数据集的生成上所消耗的时间；并通过训练完成的流场预测模型实现输气管道泄漏场景的实时、正向预测，大幅提高输气管道事故场景下泄漏预测的效率和准确性，为迅速应对、管理输气管道泄漏等突发事故提供技术支撑。
1.一种基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法，其特征在于，所述流场模拟数据包括：气体混合速度和甲烷浓度；
3.根据权利要求2所述的基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法，其特征在于，
7.根据权利要求2所述的基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法，其特征在于，按照公式：
8.根据权利要求1所述的基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法，其特征在于，步骤s102中，
9.一种基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测系统，其特征在于，包括：
