CN113484198A - 一种辐射烟云扩散预测***及方法 - Google Patents

一种辐射烟云扩散预测***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种辐射烟云扩散预测***，包括，源项监测单元，气象监测单元，大气扩散预测单元，还包括地表径流监测单元，地表监测单元，地表扩散预测单元，所述大气扩散预测单元获得的辐射烟云随大气扩散的时空数据和地表扩散预测单元获得的随降雨落入地表的辐射烟云随地表的扩散时空数据共同组成辐射烟云扩散预测数据；数据处理单元，用于对所述辐射烟云扩散预测数据进行分析处理，并输出地图矩阵数据，用于展现辐射烟云的分布情况。充分考虑了事故发生地的风速、风向、温度、湿度以及降雨情况等环境要素对辐射烟云的物理特性的影响，并充分考虑了核污染离子随降雨进入地表后的扩散情况，得出了更细致、更贴近实际情况的预测行为。

Description

一种辐射烟云扩散预测***及方法
技术领域
本发明涉及核辐射事故中的辐射烟云扩散预测技术领域，具体涉及一种辐射烟云扩散预测***及方法。
背景技术
目前国际上对核能的运用越来越广泛，随之带来的是核污染的威胁程度越来越高。在发生核泄漏时如果能够有效预测污染物未来一段时间的扩散方向、扩散速度和影响范围，将对指挥者做出决策提供重要参考依据。通过快速制定针对性的对策，如疏散人群、建立隔离带等，能够对灾害的控制起到关键作用。
现有的研究污染物的扩散基本都只考虑污染物在大气中的扩散情况，由于核污染的特殊性，核泄漏产生的烟云在大气中扩散时，能够随降雨落入地表，并且随地表径流进入江河湖泊或大海，因此在研究核污染的扩散时，不得不考虑其辐射烟云对降雨区域的流域及下游流域产生的辐射影响。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：充分考虑了事故发生地的风速、风向、温度、湿度以及降雨情况等环境要素对辐射烟云的物理特性的影响，并充分考虑了核污染离子随降雨进入地表后的扩散情况，得出了更细致、更贴近实际情况的预测行为。
为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：
一种辐射烟云扩散预测***，包括，
源项监测单元，用于获取核泄漏事故的源项数据；
气象监测单元，用于获取选定区域内的气象数据；
大气扩散预测单元，用于根据气象数据和源项数据通过组合预测模型预测当前和未来的辐射烟云随大气扩散的时空数据；
还包括地表径流监测单元，用于获取选定区域内的地表径流数据；
地表监测单元，用于获取选定区域内的地貌数据；
地表扩散预测单元，用于根据所述地表径流数据和地貌数据，并结合气象数据预测当前和未来的随降雨落入地表的辐射烟云随地表的扩散时空数据；
所述大气扩散预测单元获得的辐射烟云随大气扩散的时空数据和地表扩散预测单元获得的随降雨落入地表的辐射烟云随地表的扩散时空数据共同组成辐射烟云扩散预测数据；
数据处理单元，用于对所述辐射烟云扩散预测数据进行分析处理，并输出地图矩阵数据，用于展现辐射烟云的分布情况。
进一步的，所述地表径流数据包括地表径流监测单元采集得到的选定区域内的冲沟、溪涧、河流和湖泊分布数据。
进一步的，所述地貌数据包括地表监测单元采集得到的选定区域内的地形、地表透水性、植被分布数据。
进一步的，所述气象数据包括气象监测单元采集得到的选定区域内的风速、风向、温度、湿度和降雨量数据。
进一步的，所述源项数据包括源项监测单元采集得到的核泄漏区域的泄漏速率、泄漏点位置、泄漏点温度、出口速度和排烟率。
进一步的，所述组合预测模型包括高斯烟羽模式、拉尔朗日模式、欧拉模式和计算流体力学模式中的至少两种。
进一步的，还包括降雨量监测单元，并设定降雨量阈值，当降雨量超过该阈值时，将地表扩散预测单元的辐射烟云随地表的扩散时空数据纳入辐射烟云扩散预测数据中。
进一步的，所述组合预测模型的输出值为多个预测模型的输出值的矩阵组合。
进一步的，还包括辐射预警单元，所述辐射预警单元包括大气扩散预警单元和地表径流扩散预警单元。
一种辐射烟云扩散预测方法，包括以下步骤，
1)发生核泄漏时，通过权利要求6-9任一权利要求所述的源项监测单元对核泄漏区域的泄露速率、泄漏点位置、泄漏点温度、出口速度和排烟率的源项数据进行采集，并将该数据传输至数据处理单元；
2)通过气象监测单元对核泄漏产生的辐射烟云可能影响的区域的风速、风向、温度、湿度及降雨量的气象数据进行采集，并将该数据传输至数据处理单元；
3)数据处理单元对所述源项数据和气象数据进行分析处理，通过包括高斯烟羽模式、拉尔朗日模式、欧拉模式和计算流体力学模式中的至少两种组合预测模型对辐射烟云进行大气弥散分析和剂量计算，得到辐射烟云随大气扩散的剂量分布时空数据；
4)对于选定区域内具有降雨的区域，并设定降雨量阈值，当降雨量超过该阈值时，通过地表径流监测单元和地表监测单元采集的该区域内的冲沟、溪涧、河流和湖泊分布数据与地形、地表透水性、植被分布数据，并将该数据传输至数据处理单元；
5)数据处理单元对具有降雨的区域的地表径流数据和地貌数据进行扩散分析，得到辐射烟云随降雨落入地表并随地表径流扩散的时空数据；
6)根据步骤3的辐射烟云随大气扩散的时空数据和步骤5的辐射烟云随地表径流扩散的时空数据，生成地图矩阵数据；
7)根据数据处理单元获得的辐射烟云的扩散情况，通过辐射预警单元对影响区域进行预警。
相对于现有技术，本发明的有益效果：
考虑了更多的环境要素，与实际情况更贴近；数学算法提供简单的输入与输出接口，能够快速得到结果；能够输出地图矩阵数据，可以直接导入电子地图，直观展现辐射分布情况。本分散预测模型可运用于发生放射性物质泄漏时，预测未来一段时间周边区域污染扩散情况。输入各项环境参数及辐射信息后，通过计算可以得到分布情况，可以据此制定对应的应急措施，保障生命和财产安全。
附图说明
图1为本发明的辐射烟云扩散预测***示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
实施例：
如图1，一种辐射烟云扩散预测***，包括，
源项监测单元，用于获取核泄漏事故的源项数据；所述源项数据包括源项监测单元采集得到的核泄漏区域的泄漏速率、泄漏点位置、泄漏点温度、出口速度和排烟率。
气象监测单元，用于获取选定区域内的气象数据；所述气象数据包括气象监测单元采集得到的选定区域内的风速、风向、温度、湿度和降雨量数据。
大气扩散预测单元，用于根据气象数据和源项数据通过组合预测模型预测当前和未来的辐射烟云随大气扩散的时空数据；所述组合预测模型的输出值为多个预测模型的输出值的矩阵组合。具体的，本发明是基于高斯大气扩散模式的核事故扩散预测，根据核事故源项数据、气象参数，采用高斯大气扩散模式，计算核事故发生后的放射性核素空间浓度分布场。在发生核事故后(如核电站发生核泄漏)，进行源项、大气弥散和剂量估算三个步骤进行分析，分析流程如下：
在假定气象条件(风向、风速、大气稳定度)不随时间和距离变化的情况下，污染物的浓度在垂直方向和横风方向是高斯分布，同时假定地面对烟云不吸收，在地面发生全反射，取坐标原点于放射性物质泄漏处，用公式可表示如下：
Figure BDA0003142598530000051
式中：
c(x,y,z)——下风向(x,y,z)处的时间积分空气浓度(Bq·s/m3)；
Figure BDA0003142598530000052
——平均风速(m/s)；
σy——烟羽物质正态浓度分布的横向标准差；
σz——烟羽物质正态浓度分布垂直方向的标准差；
H——释放高度(m)。
由上式可知，对于高斯模式，在已知源强、风速的情况下，只需知道σy，σz和释放高度H即可求得空间任意点的浓度。这里σy，σz即为大气扩散参数(m)。
对于选定区域具有降雨的区域，为了获得更为准确的辐射扩散数据，还设置了降雨量监测单元，并设定降雨量阈值，当降雨量超过该阈值时，将地表扩散预测单元的辐射烟云随地表的扩散时空数据纳入辐射烟云扩散预测数据中。还包括地表径流监测单元，用于获取选定区域内的地表径流数据；所述地表径流数据包括地表径流监测单元采集得到的选定区域内的冲沟、溪涧、河流和湖泊分布数据。
地表监测单元，用于获取选定区域内的地貌数据；所述地貌数据包括地表监测单元采集得到的选定区域内的地形、地表透水性、植被分布数据。
地表扩散预测单元，用于根据所述地表径流数据和地貌数据，并结合气象数据预测当前和未来的随降雨落入地表的辐射烟云随地表的扩散时空数据；
所述大气扩散预测单元获得的辐射烟云随大气扩散的时空数据和地表扩散预测单元获得的随降雨落入地表的辐射烟云随地表的扩散时空数据共同组成辐射烟云扩散预测数据；
数据处理单元，用于对所述辐射烟云扩散预测数据进行分析处理，并输出地图矩阵数据，用于展现辐射烟云的分布情况。
还包括辐射预警单元，所述辐射预警单元包括大气扩散预警单元和地表径流扩散预警单元。
一种辐射烟云扩散预测方法，包括以下步骤，
1)发生核泄漏时，通过所述的源项监测单元对核泄漏区域的泄露速率、泄漏点位置、泄漏点温度、出口速度和排烟率的源项数据进行采集，并将该数据传输至数据处理单元；
2)通过气象监测单元对核泄漏产生的辐射烟云可能影响的区域的风速、风向、温度、湿度及降雨量的气象数据进行采集，并将该数据传输至数据处理单元；
3)数据处理单元对所述源项数据和气象数据进行分析处理，通过包括高斯烟羽模式、拉尔朗日模式、欧拉模式和计算流体力学模式中的至少两种组合预测模型对辐射烟云进行大气弥散分析和剂量计算，得到辐射烟云随大气扩散的剂量分布时空数据；
4)对于选定区域内具有降雨的区域，并设定降雨量阈值，当降雨量超过该阈值时，通过地表径流监测单元和地表监测单元采集的该区域内的冲沟、溪涧、河流和湖泊分布数据与地形、地表透水性、植被分布数据，并将该数据传输至数据处理单元；
5)数据处理单元对具有降雨的区域的地表径流数据和地貌数据进行扩散分析，得到辐射烟云随降雨落入地表并随地表径流扩散的时空数据；
6)根据步骤3的辐射烟云随大气扩散的时空数据和步骤5的辐射烟云随地表径流扩散的时空数据，生成地图矩阵数据；
7)根据数据处理单元获得的辐射烟云的扩散情况，通过辐射预警单元对影响区域进行预警。
本发明考虑了更多的环境要素，与实际情况更贴近；数学算法提供简单的输入与输出接口，能够快速得到结果；能够输出地图矩阵数据，可以直接导入电子地图，直观展现辐射分布情况。本分散预测模型可运用于发生放射性物质泄漏时，预测未来一段时间周边区域污染扩散情况。输入各项环境参数及辐射信息后，通过计算可以得到分布情况，可以据此制定对应的应急措施，保障生命和财产安全。
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，尽管申请人参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种辐射烟云扩散预测***，包括，
源项监测单元，用于获取核泄漏事故的源项数据；
气象监测单元，用于获取选定区域内的气象数据；
大气扩散预测单元，用于根据气象数据和源项数据通过组合预测模型预测当前和未来的辐射烟云随大气扩散的时空数据；
其特征在于，还包括地表径流监测单元，用于获取选定区域内的地表径流数据；
地表监测单元，用于获取选定区域内的地貌数据；
地表扩散预测单元，用于根据所述地表径流数据和地貌数据，并结合气象数据预测当前和未来的随降雨落入地表的辐射烟云随地表的扩散时空数据；
所述大气扩散预测单元获得的辐射烟云随大气扩散的时空数据和地表扩散预测单元获得的随降雨落入地表的辐射烟云随地表的扩散时空数据共同组成辐射烟云扩散预测数据；
数据处理单元，用于对所述辐射烟云扩散预测数据进行分析处理，并输出地图矩阵数据，用于展现辐射烟云的分布情况。
2.根据权利要求1所述的一种辐射烟云扩散预测***，其特征在于，所述地表径流数据包括地表径流监测单元采集得到的选定区域内的冲沟、溪涧、河流和湖泊分布数据。
3.根据权利要求2所述的一种辐射烟云扩散预测***，其特征在于，所述地貌数据包括地表监测单元采集得到的选定区域内的地形、地表透水性、植被分布数据。
4.根据权利要求3所述的一种辐射烟云扩散预测***，其特征在于，所述气象数据包括气象监测单元采集得到的选定区域内的风速、风向、温度、湿度和降雨量数据。
5.根据权利要求4所述的一种辐射烟云扩散预测***，其特征在于，所述源项数据包括源项监测单元采集得到的核泄漏区域的泄漏速率、泄漏点位置、泄漏点温度、出口速度和排烟率。
6.根据权利要求1-5任一所述的一种辐射烟云扩散预测***，其特征在于，所述组合预测模型包括高斯烟羽模式、拉尔朗日模式、欧拉模式和计算流体力学模式中的至少两种。
7.根据权利要求6所述的一种辐射烟云扩散预测***，其特征在于，还包括降雨量监测单元，并设定降雨量阈值，当降雨量超过该阈值时，将地表扩散预测单元的辐射烟云随地表的扩散时空数据纳入辐射烟云扩散预测数据中。
8.根据权利要求6所述的一种辐射烟云扩散预测***，其特征在于，所述组合预测模型的输出值为多个预测模型的输出值的矩阵组合。
9.根据权利要求6所述的一种辐射烟云扩散预测***，其特征在于，还包括辐射预警单元，所述辐射预警单元包括大气扩散预警单元和地表径流扩散预警单元。
10.一种辐射烟云扩散预测方法，其特征在于，包括以下步骤，
1)发生核泄漏时，通过权利要求6-9任一权利要求所述的源项监测单元对核泄漏区域的泄露速率、泄漏点位置、泄漏点温度、出口速度和排烟率的源项数据进行采集，并将该数据传输至数据处理单元；
2)通过气象监测单元对核泄漏产生的辐射烟云可能影响的区域的风速、风向、温度、湿度及降雨量的气象数据进行采集，并将该数据传输至数据处理单元；
3)数据处理单元对所述源项数据和气象数据进行分析处理，通过包括高斯烟羽模式、拉尔朗日模式、欧拉模式和计算流体力学模式中的至少两种组合预测模型对辐射烟云进行大气弥散分析和剂量计算，得到辐射烟云随大气扩散的剂量分布时空数据；
4)对于选定区域内具有降雨的区域，并设定降雨量阈值，当降雨量超过该阈值时，通过地表径流监测单元和地表监测单元采集的该区域内的冲沟、溪涧、河流和湖泊分布数据与地形、地表透水性、植被分布数据，并将该数据传输至数据处理单元；
5)数据处理单元对具有降雨的区域的地表径流数据和地貌数据进行扩散分析，得到辐射烟云随降雨落入地表并随地表径流扩散的时空数据；
6)根据步骤3的辐射烟云随大气扩散的时空数据和步骤5的辐射烟云随地表径流扩散的时空数据，生成地图矩阵数据；
7)根据数据处理单元获得的辐射烟云的扩散情况，通过辐射预警单元对影响区域进行预警。
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