王 吉，张 儒，李俊明

(1.中国石油大学(北京) 机械与储运工程学院，北京 102249；2.清华大学 能源与动力工程系，北京 100084)

近年来，关于危险气体泄漏事故的报道屡见不鲜，泄漏所引发的火灾、爆炸、中毒事件对人们的生命财产安全构成了极大的威胁。在泄漏事故发生后，需要利用有限的信息、采用科学的方法快速定位泄漏源并给出泄漏强度等信息，为应急响应决策提供技术支持。利用泄漏扩散场中的危险气体浓度传感器信息，采用计算机搜索定位泄漏源，称这一过程为“源强反算”，是危险气体泄漏事故应急响应任务的技术基础。某一区域发生的泄漏事故可能只有一个泄漏源，也可能有多个泄漏源。多源泄漏会明显增加源强反算的难度，尤其是当多个泄漏源产生的浓度场高度重叠时，有效区分并定位这些泄漏源就十分考验算法的能力。

在早期，学者们针对单源泄漏场景开展了一系列源强反算的算法探讨，包括模式搜索[1]、模拟退火[2]、遗传算法[3-4]等。其中，遗传算法因其并行运算能力、良好的鲁棒性和较高的运算效率获得了较多关注，针对源强反算问题也有学者提出了许多改进策略。针对多源泄漏的源强反算问题，由于多源定位势必引起优化求解问题的维度增加，故学者们考虑先找到方法进行降维，降维后再采用尽量简单快速的算法进行搜索，如最小二乘法等。HAUPT[5]采用最小二乘法结合伴随方程搜索多个泄漏源，但该方法需要对每个传感器进行伴随扩散方程的求解。……