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随着如今工业革命的逐渐深入，人们越来越依赖各类化学产品。许多企业都或多或少的涉及到了有毒、有害的化学制品，如氨气等。需要注意的是，氨气不仅有毒、有害，而且极其易燃易爆，一旦发生此类安全事故，就可造成人员伤亡，财产损失，环境破坏等连锁反应，造成严重的社会与经济问题，因此详细研究氨气在限定空间中的扩散规律对于相关企业和人民群众的生命财产安全都有着十分重要的作用和意义。
为详细探究在限定空间中氨气的扩散规律和扩散后的分布情况，本文采用实验和仿真相结合的方法，应用人工蜂群及改进后的随机森林模型等机器学习算法，详细研究了室内密闭环境下氨气的泄露情况及环境温度、湿度、泄露压力及孔径等因素对氨气泄露的影响规律，并有针对性的提出了对应的防范和补救措施。主要研究内容包括：(1)对计算流体力学的基本理论和相关概念进行梳理和总结，对氨气泄露计算过程中的数学模型和公式进行了梳理和计算，主要包括氨气在扩散过程、液态与气态转化的过程以及被吸收等几个过程的方程和公式。(2)对氨气在限定空间中的扩散规律进行实验研究，主要介绍实验方案设置，实验器材选择，实验环境布置、实验结果的梳理和展示等等。结果主要显示了室内不同测试点的氨气质量分数随时间的变化规律。(3)利用Proe软件建立了计算空间的三维几何模型，并用Meshing软件划分网格，随后利用FLUENT软件对氨气在限定空间中的扩散规律进行计算，实验结果证明了仿真结果的正确性。(4)引进人工蜂群算法对实验数据进行处理。并结合氨气扩散的实际规律，融合相似度法和回归分析法两类预测方法，构建了一种基于误差修正的双层随机森林预测模型对实验数据进行分析与处理，随后利用提出的一种全新的误差代价指标评估方法对预测模型进行评价，训练结果显示了预测模型的精确性。(5)利用上述建立的机器学习模型对氨气在限定空间中的扩散规律进行预测，主要包括温、湿度，泄漏压力、孔径大小等四个因素对氨气扩散规律的影响。主要结论包括对氨气存储空间的设置要求、对于氨气泄露的检测措施以及相关工作人员的着装和操作要求等等。
本文利用机器学习算法对氨气在限定空间中的扩散规律进行了详细研究和探讨，为后续的相关研究和实践提供了理论支撑和指导，对于保护相关企业和人民群众的生命财产安全意义重大。
为详细探究在限定空间中氨气的扩散规律和扩散后的分布情况，本文采用实验和仿真相结合的方法，应用人工蜂群及改进后的随机森林模型等机器学习算法，详细研究了室内密闭环境下氨气的泄露情况及环境温度、湿度、泄露压力及孔径等因素对氨气泄露的影响规律，并有针对性的提出了对应的防范和补救措施。主要研究内容包括：(1)对计算流体力学的基本理论和相关概念进行梳理和总结，对氨气泄露计算过程中的数学模型和公式进行了梳理和计算，主要包括氨气在扩散过程、液态与气态转化的过程以及被吸收等几个过程的方程和公式。(2)对氨气在限定空间中的扩散规律进行实验研究，主要介绍实验方案设置，实验器材选择，实验环境布置、实验结果的梳理和展示等等。结果主要显示了室内不同测试点的氨气质量分数随时间的变化规律。(3)利用Proe软件建立了计算空间的三维几何模型，并用Meshing软件划分网格，随后利用FLUENT软件对氨气在限定空间中的扩散规律进行计算，实验结果证明了仿真结果的正确性。(4)引进人工蜂群算法对实验数据进行处理。并结合氨气扩散的实际规律，融合相似度法和回归分析法两类预测方法，构建了一种基于误差修正的双层随机森林预测模型对实验数据进行分析与处理，随后利用提出的一种全新的误差代价指标评估方法对预测模型进行评价，训练结果显示了预测模型的精确性。(5)利用上述建立的机器学习模型对氨气在限定空间中的扩散规律进行预测，主要包括温、湿度，泄漏压力、孔径大小等四个因素对氨气扩散规律的影响。主要结论包括对氨气存储空间的设置要求、对于氨气泄露的检测措施以及相关工作人员的着装和操作要求等等。
本文利用机器学习算法对氨气在限定空间中的扩散规律进行了详细研究和探讨，为后续的相关研究和实践提供了理论支撑和指导，对于保护相关企业和人民群众的生命财产安全意义重大。