申请/专利权人：南京财经大学

申请日：2024-01-30

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117648877B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F30/15;G16C10/00;G06F119/02;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明涉及危险物品爆炸后果预测技术领域，是基于QSAR模型的危险物品爆炸后果预测方法及系统，具体方法包括：采集防波板上承受的动态应力数据；评估计算防波板的应力强度和应力强度变化率，进行防波板防护失效的阈值判断；获取危险物品集中不同危险物品的分子结构参数，并进行危险物品结构参数的优化筛选；对建立的QSAR模型进行性能评价；模拟计算爆炸效果半径。本发明针对危险物品运输时超限超载以及液体晃动冲击力造成运输车辆结构失效导致的爆炸问题，通过QASR模型对危险物品运输工程中的爆炸后果进行实时预测，为爆炸事故的救援调度工作和后期复盘调查统计工作提供有效理论指导，对危险物品运输的安全生命线具有重要的意义。

主权项：1.基于QSAR模型的危险物品爆炸后果预测方法，其特征在于：所述方法包括如下具体步骤：S1：对危险物品运输车进行三维建模，并采集防波板上承受的动态应力数据；S2：评估计算危险物品运输车在运输危险物品时，防波板的应力强度和应力强度变化率，进行防波板防护失效的阈值判断；S3：获取危险物品集中不同危险物品的分子结构参数，并进行危险物品结构参数的优化筛选，提取QSAR模型的描述符；S4：建立QSAR模型，并对建立的QSAR模型进行性能评价；S5：预测危险物品爆炸后果，并模拟计算爆炸效果半径；S1中，防波板上承受的动态应力数据的采集包括：通过危险物品运输车中防波板上的通液孔的圆弧上均匀放置的个力学传感器，在危险物品运输车运输危险物品时，每隔时间T采集一次第个防波板受到的动态应力数据集，其中，为采集时间点为时，第个防波板上，第个力学传感器采集到的应力数据；防波板上的通液孔在三维模型中为半径为的圆形孔洞，个力学传感器将半径为的圆形孔洞均匀划分；S2中，所述防波板的应力强度的计算策略如下： ；其中，为采集时间点为时，第个防波板受到的应力强度； 为采集时间点为时，第个防波板上，个力学传感器采集到的最大应力； 为采集时间点为时，第个防波板上，个力学传感器采集到的最小应力；所述第个防波板的应力强度变化率的计算策略如下： ；其中，的单位为牛顿，为采集一次第个防波板受到的动态应力数据集时的采集时长，的单位为秒；对进行去量纲处理；S2中，所述防波板防护失效的阈值判断包括：当时，判断防波板处于一级防护失效状态，失效系数为；当时，判断防波板处于二级防护失效状态，失效系数为；当时，判断防波板处于三级防护失效状态，失效系数为；S3包括如下具体步骤：S31：选取m种危险物品，对其进行分子绘图，并计算其分子结构参数；S32：通过逐步回归算法从第一个特征组合进行拟合，并逐步添加新的特征组合；S33：持续完善QSAR模型，直至QSAR模型中特征组合变量不再改变为止；S34：获得一组使用的结构参数小于设定数量，但相关系数大于设定的相关系数的特征子集，提取该子集中的结构参数作为QSAR模型的描述符；S4包括如下具体步骤：S41：通过对危险物品集中m种危险物品的结构参数进行优化筛选，最终筛选出I个危险物品的J种特征组合分子结构参数；S42：提取S41中I个危险物品的结构参数，作为危险物品混合物燃烧热QSAR模型中的变量；S43：建立危险物品混合物燃烧热QSAR模型，并对建立的危险物品混合物燃烧热QSAR模型进行性能评价；S43中，所述危险物品混合物燃烧热QSAR模型中多元线性回归定量关系如下： ；其中，为步骤S41中，筛选出的I个危险物品的特征组合分子结构参数的总个数； 为被解释项，是第i个危险物品的预测燃烧热； 为解释变量，是第i个危险物品的第j种特征组合分子结构参数； 为解释变量的回归系数；为截距项，即回归常数；S5中，危险物品爆炸后果的预测包括：蒸气云爆炸热计算如下： ；其中，；为地面爆炸系数； 为蒸气云的危险物品当量系数； 为蒸气云中可燃气体质量； 为危险物品的爆炸热；超压值计算如下： ；其中，W为一次爆炸危险物品当量；r为爆炸中心距目标距离。

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百度查询： 南京财经大学 基于QSAR模型的危险物品爆炸后果预测方法及系统

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