| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1. 国内外研究现状 | 第9-18页 |
| 1.1.1. 背景介绍 | 第9页 |
| 1.1.2. 危险化学品泄漏事故大气扩散后果预测模型 | 第9-11页 |
| 1.1.3. 危险化学品大气扩散事故源反演模型 | 第11-16页 |
| 1.1.4. 国内外现有事故后果评价和应急响应软件系统 | 第16-18页 |
| 1.2. 本文的研究意义和目标 | 第18-20页 |
| 1.3. 本文的研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 危险化学品泄漏事故大气扩散后果预测模型 | 第21-39页 |
| 2.1. 模型原理和算法设计 | 第21-25页 |
| 2.1.1. 高斯扩散模型的基本原理 | 第21-24页 |
| 2.1.2. 计算方案优化 | 第24-25页 |
| 2.2. 模型实现 | 第25-30页 |
| 2.2.1. GPU计算和CUDA计算框架 | 第25-28页 |
| 2.2.2. 大气扩散后果预测模型的实现 | 第28-30页 |
| 2.3. 案例研究 | 第30-35页 |
| 2.3.1. 概述 | 第30-31页 |
| 2.3.2. 案例研究一：液氨储罐泄漏事故 | 第31-33页 |
| 2.3.3. 案例研究二：三甲基氯硅烷储罐泄漏事故 | 第33-35页 |
| 2.4. 小结与讨论 | 第35-39页 |
| 2.4.1. GAPS的计算效率与优化 | 第35-37页 |
| 2.4.2. 小结 | 第37-39页 |
| 第3章 危险化学品泄漏事故源反演模型 | 第39-61页 |
| 3.1. 模型原理和算法设计 | 第39-44页 |
| 3.1.1. 贝叶斯统计和MCMC过程的基本原理 | 第39-41页 |
| 3.1.2. 算法整体设计 | 第41-43页 |
| 3.1.3. Gibbs抽样和马氏链的构造 | 第43-44页 |
| 3.2. 模型实现 | 第44-46页 |
| 3.2.1. 模型设计和架构 | 第44-45页 |
| 3.2.2. 模型的编程实现 | 第45-46页 |
| 3.3. 案例研究 | 第46-58页 |
| 3.3.1. 概述 | 第46-47页 |
| 3.3.2. 模型原理检验 | 第47-48页 |
| 3.3.3. 案例测试一：恒定气象条件下事故源反演 | 第48-56页 |
| 3.3.4. 案例测试二：动态气象条件下事故源反演 | 第56-58页 |
| 3.4. 讨论与小结 | 第58-61页 |
| 3.4.1. 影响源泄漏速率反演精度的主要因素 | 第58-59页 |
| 3.4.2. 监测点(在线报警设备)的布点 | 第59-60页 |
| 3.4.3. 小结 | 第60-61页 |
| 第4章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 4.1. 结论 | 第61页 |
| 4.2. 局限性 | 第61-62页 |
| 4.3. 展望 | 第62-63页 |
| 附录：程序主要源代码 | 第63-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
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