清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Research on predicting the diffusion of toxic heavy gas sulfur dioxide by applying a hybrid deep learning model to real case data

二氧化硫 气体扩散 环境科学 扩散 二氧化碳 环境化学 废物管理 石油工程 化学 工程类 化学工程 热力学 物理 有机化学 无机化学 燃料电池
作者
Yuchen Wang,Zhengshan Luo,Jihao Luo
出处
期刊:Science of The Total Environment [Elsevier BV]
卷期号:901: 166506-166506 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.166506
摘要

Toxic heavy gas sulfur dioxide (SO2) is a specific life and environmental hazard. Predicting the diffusion of SO2 has become a research focus in fields such as environmental and safety studies. However, traditional methods, such as kinetic models, cannot balance precision and time. Thus, they do not meet the needs of emergency decision-making. Deep learning (DL) models are emerging as a highly regarded solution, providing faster and more accurate predictions of gas concentrations. To this end, this study proposes an innovative hybrid DL model, the parallel-connected convolutional neural network-gated recurrent unit (PC CNN-GRU). This model utilizes two CNNs connected in parallel to process gas release and meteorological datasets, enabling the automatic extraction of high-dimensional data features and handling of long-term temporal dependencies through the GRU. The proposed model demonstrates good performance (RMSE, MAE, and R2 of 20.1658, 10.9158, and 0.9288, respectively) with real data from the Project Prairie Grass (PPG) case. Meanwhile, to address the issue of limited availability of raw data, in this study, time series generative adversarial network (TimeGAN) are introduced for SO2 diffusion studies for the first time, and their effectiveness is verified. To enhance the practicality of the research, the contribution of drivers to SO2 diffusion is quantified through the utilization of the permutation importance (PIMP) and Sobol' method. Additionally, the maximum safe distance downwind under various conditions is visualized based on the SO2 toxicity endpoint concentration. The results of the analyses can provide a scientific basis for relevant decisions and measures.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
新新新新新发顶刊完成签到 ,获得积分10
15秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
柚子完成签到 ,获得积分20
23秒前
柚子关注了科研通微信公众号
25秒前
猪嗝铁铁完成签到,获得积分10
27秒前
文静如南完成签到 ,获得积分10
58秒前
003完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
无悔完成签到 ,获得积分10
1分钟前
001完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
喵叽发布了新的文献求助10
1分钟前
锅包肉完成签到 ,获得积分10
2分钟前
002完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
Sandy完成签到,获得积分0
2分钟前
小白菜完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
digger2023完成签到 ,获得积分10
2分钟前
史琛完成签到,获得积分20
3分钟前
3分钟前
3分钟前
WenJun完成签到,获得积分10
3分钟前
4分钟前
4分钟前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
史琛发布了新的文献求助10
4分钟前
乒坛巨人完成签到 ,获得积分10
4分钟前
4分钟前
Dr.Tang完成签到 ,获得积分10
5分钟前
5分钟前
Siren发布了新的文献求助30
5分钟前
披着羊皮的狼完成签到 ,获得积分10
6分钟前
6分钟前
sci完成签到 ,获得积分10
6分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968504
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513331
关于积分的说明 11167297
捐赠科研通 3248697
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794417
邀请新用户注册赠送积分活动 875030
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664