Characterization of a pollutant source in aerodynamics from inversion of measurements concentration
Caractérisation d'une source de polluant en aéraulique à partir d'inversion de mesures de concentration
Résumé
This numerical study deals with the inverse problem of estimating the intensity and the positionof a pollutant source. The estimation of time-varying emission rates of pollutant sources of H2S in asewer chamber is first implemented through inversion of concentration measurements using the modal identification method. A specific method based on transmittance functions between sensors output isused to estimate the source position. Regularization tools are applied to estimate each transmittance,whose convolution product with the concentration of a reference sensor models the response of any sensor.Transmittances estimated from simulated concentration signals in a tunnel flow with a point source arethen compared to the output of 1D analytical model for the transport equation. A nonlinear minimizationalgorithm is used to estimate the velocity and the diffusion coefficient first and the source position next,under some assumption
Cette étude est consacrée au problème inverse d'estimation de l'intensité et de la position d'une source de polluant. Nous inversons tout d'abord des mesures de concentration à l'intérieur d'une chambre à sable(extension des égouts souterrain) en utilisant la méthode d'identification modale pour estimer l'intensité d'émission du gaz H2S. Une approche originale est ensuite proposée pour estimer la position d'une source en utilisant la notion de transmittance entre deux capteurs. Des outils de régularisation sont utilisés afin d'estimer chaque transmittance, dont le produit de convolution avec la concentration d'un capteur choisi comme référence correspond à la réponse d'un capteur quelconque. Les transmittances estimées à partir des signaux de concentration simulés dans une configuration d'un écoulement tunnel avec source ponctuelle sont ensuite comparées à la sortie d'un modèle analytique 1D de l'équation de transport.L'utilisation d'un algorithme de minimisation non linéaire a permis d'estimer d'abord la vitesse et le coefficient de diffusion de l'écoulement et ensuite la position de la source, sous certaines hypothèses
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