CN106844996A - 一种基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法，属于辐射防护领域。它包括以下步骤：建立氚动态大气弥散模型、多层次多类型土壤迁移模型和动态植物代谢模型；耦合源项反演算法，基于植物氚监测数据对事故工况下的氚释放源项进行反演。该方法利用了植物氚的易收集和监测的优点，解决了传统方法中采用大气弥散模型来反演氚事故源项存在的气态氚(HTO/HT)在线监测技术上的障碍，为聚变堆氚事故后的辐射防护和相关应急行动提供了重要的依据，从而对聚变堆的氚事故应急准备和聚变堆安全系统设计都有重要指导意义。

Description

一种基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法

技术领域

本发明属于辐射防护领域，主要涉及源项反演方法，具体涉及一种基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法。

背景技术

在聚变核安全评价中，释放源项是评估环境/公众风险的源头，聚变堆事故工况的氚释放源项在总放射性释放源项中占据至关重要作用，需要格外关注氚释放源项。事故工况的放射性释放源项描述了核事故中放射性物质向环境的释放状态，是核事故后进行辐射防护和相关应急行动的重要依据。裂变堆事故的经验表明(如福岛核事故)：对于释放源项延误评估会直接影响辐射防护和相关应急行动的制定，一定程度上会引起公众的恐慌。对于聚变堆，研究数据显示：单位量级事故释放的HTO、HT、活化粉尘(Dust)、腐蚀活化产物(ACP)在下风向2.5km、特定气象工况下对公众造成的辐照剂量(考虑饮食途径)分别为274μSv、9.7μSv、0.6μSv、1.0μSv。因此，事故工况下的氚释放在总放射性释放中占据至关重要的作用，需要格外关注。

由于聚变堆系统缺乏大量的运行参数(如可靠性数据)，氚释放源项的正演方法难以开展。反演方法不受聚变堆本身设计和运行参数的影响，可以顺利开展。核事故释放源项的计算方法主要有两种：正演计算方法和反演计算方法。正演计算方法是根据反应堆运行的检测数据，通过反应堆物理热工耦合模型来计算源项。正演计算方法的开展需要依据大量的聚变堆运行参数和实验数据，虽然部分数据可以参考裂变电站，但针对聚变系统本身的运行数据仍旧十分缺乏，难以通过正演计算方法准确地计算氚释放源项；反演计算方法是根据环境监测数据，通过氚在堆外环境中的迁移模式，反推源项。对于裂变堆，国内在反演方法的研究上已经部署了大量的工作，并成功应用于福岛核事故的放射性释放源项计算。不同于裂变堆释放源项的反演，聚变堆氚释放的反演计算方法的核心在于基于氚释放的环境监测数据和氚特殊的环境迁移模式，进行逆向求解。反演计算方法不受聚变堆本身设计的影响，因此不存在正演计算方法中的参数缺失问题。

事故工况下，直接通过常规大气弥散模式反演氚源项存在大气氚在线监测技术障碍(电离室类探测器下限较低、约10⁵Bq/m³量级，难以在线监测大气氚浓度，此外在线监测对事故后时间要求高)。但植物氚样品通过液体闪烁计数器(探测下限低、精度高)能够开展低浓度监测，且植物氚监测对时间依赖性不强(无需在线监测)。

因此，空气氚的在线收集/监测(事故工况下)存在一定的技术障碍，但是植物氚的收集/监测技术相对比较成熟，植物氚的监测能够解决空气氚监测的技术障碍。

发明内容

本发明技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法，解决了目前事故源项评估方法难以直接应用到氚事故源项的问题。

本发明技术解决方案：一种基于植物氚监测数据的事故源项反演方法，包括以下步骤：

步骤(1)、采用高斯多烟团模型对氚大气弥散行为进行模拟分析，同时对HTO湿沉降、HT和HTO干沉降进行修正，完成事故氚释放的大气弥散模型；

步骤(2)、根据步骤(1)的大气弥散模型计算的空气HT或HTO浓度结果，并考虑下渗、根系吸收、HT氧化、再蒸发过程，得到土壤氚迁移的数值模型；

步骤(3)、根据步骤(1)中计算的空气中HTO浓度结果和步骤(2)计算的土壤中HTO浓度结果，得到不同类型的植物的氚代谢模型；

步骤(4)、根据步骤(1)的大气弥散模型、步骤(2)的土壤迁移模型和步骤(3)的植物的氚代谢模型，得到氚释放源项和植物中氚浓度的关系，利用植物氚监测数据对氚释放源项进行反演。

步骤(1)中所述的事故氚大气弥散模型如公式(1)：

其中，C为空气中氚的浓度，x为下风向距离，y为测风向距离，z为待测点的高度，Q_i为烟团释放量，T-t_i为烟团释放后时间，H为释放源高，u为风速，σ_x、σ_y、σ_z分别为扩散参数，f_w为湿沉降修正，f_d为干沉降修正。

所述步骤(2)中的确定的土壤迁移模型时，再蒸发过程采用后退虚拟点源耦合二次烟羽弥散的方法，其中二次烟羽弥散的源项Q计算如下，

其中，Q为由再蒸发作用导致的单位时间土壤氚释放率，C_soil为沉降到土壤中的氚浓度，x为下风向距离，β为风向角度的一半，k₂，k₁分别为t₂，t₁时刻土壤中氚的衰减修正因子，Δs为空间步长，t₂-t₁为时间步长。

步骤(2)中所述土壤氚迁移的数值模型，HTO释放源如公式(3)，HT释放源如公式(4)：

C_s,HTO＝exp[-(k_inf+k_reem+k_plant)t]∫(v_dC+F_w)dt (3)

C_s,HT＝exp[-(k_inf+k_reem+k_oxi)t]∫(v_dC)dt (4)

其中，C_s,HTO、C_s,HT为土壤中HTO和HT的浓度，k_inf为土壤中氚向更深层次土壤的下渗系数，k_reem为土壤中氚的再蒸发系数，k_plant为土壤中氚的植物吸收系数，k_oxi为土壤中HT的氧化系数，v_d为干沉降速度，C为空气中氚浓度，F_w为湿沉降通量。

步骤(3)所述的植物的氚代谢模型，HTO释放源下，植物体内自由水氚浓度如公式(5)，HT释放源下，植物体内自由水氚浓度如公式(6)，植物体内有机氚(OBT)浓度如公式(7)：

C_p,OBT＝0.41×D_F×P_C×C_p,HTO (7)

其中，C_p,HTO为植物体内自由水氚浓度，C_p,OBT为植物体内有机氚浓度，m_p为单位土地面积的植物量，k_loss为植物中自由水氚向有机氚的转换率，0.41为水和二氧化碳摩尔质量换算因子(18/44)，P_C为单位表面积植物在单位时间和单位质量CO₂的净同化速率。

步骤(4)所述的氚释放源项和植物中氚浓度的关系，将公式(2)分别代入公式(5)和(6)即可求解得到氚释放源项和植物中自由水氚的浓度关系，通过公式(7)可以得到氚释放源项和植物中有机氚的浓度关系，参考IAEA-EMRAS框架下开展的事故氚环境迁移实验数据和国际知名程序UFOTRI的模型迁移参数，实现氚源项的反演。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)本发明提出一种从植物氚出发反演氚事故源项的方法。解决了传统反演方法(从大气氚出发反演)中存在的气态氚收集/监测上的技术障碍，为聚变堆氚事故源项提供了一种新的解决方法；

(2)本发明提出一种全动态的三隔室氚环境迁移模型。给出了事故工况下周边环境大气、土壤、植物中动态氚浓度分布，为聚变氚释放的应急策略制定提供了参考。

附图说明

图1为本发明方法中氚的土壤迁移模型示意图；

图2为本发明方法中氚的大气、土壤和植物迁移模型示意图；

图3为本发明方法实现框架示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

如图1所示，土壤模型根据不同深度土壤HT氧化率的不同，将土壤分为了三层，分别考虑了氚在不同层次之间的渗透传递、大气氚向表层土壤的沉降和表层土壤中氚向大气的再蒸发、以及三层土壤氚被根系吸收过程。

如图2所示，对图1进行详细说明。三隔室输运模型分别是大气、土壤和植物的传递输运，其中大气输运考虑HT和HTO释放后的大气弥散和修正因素，土壤输运如图1所示，包括空气中HT和HTO，与土壤隔室的耦合传输，土壤中HT的氧化、HT和HTO的下渗等行为，植物输运考虑5种不同类型植物(叶类、果蔬类、根茎类、稻谷类和牧草类)从空气和土壤中HTO的吸收，植物体内的HTO和OBT的相互转化、OBT储存过程。

如图3所示，本发明提出一种用于聚变堆事故的氚源项反演方法实现步骤如下：

步骤(1)是采用高斯多烟团模型对氚大气弥散行为进行模拟分析，同时对HTO湿沉降、HT和HTO干沉降进行修正，完成事故氚释放的大气弥散模型，如公式(2)；

步骤(2)是建立氚的土壤迁移模型，根据大气弥散模型计算的空气HT或HTO浓度结果，并考虑下渗、根系吸收、HT氧化、再蒸发过程，得到土壤氚迁移的数值模型，如公式(3)和(4)；

C_s,HTO＝exp[-(k_inf+k_reem+k_plant)t]∫(v_d C+F_w)dt (3)

C_s,HT＝exp[-(k_inf+k_reem+k_oxi)t]∫(v_d C)dt (4)

步骤(3)是建立植物的氚代谢模型，根据步骤(1)中计算的空气中HTO浓度结果和步骤(2)计算的土壤中HTO浓度结果，得到不同类型的植物的氚代谢模型，HTO释放源下，植物体内自由水氚浓度如公式(5)，HT释放源下，植物体内自由水氚浓度如公式(6)，植物体内有机氚(OBT)浓度如公式(7)；

C_p,OBT＝0.41×D_F×P_C×C_p,HTO (7)

步骤(4)是求解得到氚释放源项和植物中氚浓度的关系，将公式(2)分别代入公式(5)和(6)即可求解得到氚释放源项和植物中自由水氚的浓度关系，通过公式(7)可以得到氚释放源项和植物中有机氚的浓度关系，参考IAEA-EMRAS框架下开展的事故氚环境迁移实验数据和国际知名程序UFOTRI的模型迁移参数，实现氚源项的反演。

计算实例：

1g HTO事故释放，特定环境状态下，下风向500m处空气中HTO浓度随时间变化，持续时间约1532s，峰值浓度达到10⁸Bq/m³，再蒸发释放的持续时间约363h，浓度从10⁵Bq/m³随时间逐渐降低。以叶类植物为例，植物体内HTO浓度呈指数规律变化，先升高，0.05h浓度约600Bq/kg，0.1h浓度约1800Bq/kg，0.18h达到峰值，约2400Bq/kg，后逐渐降低，500h后，浓度降低到500Bq/kg。事故后整个时间段，OBT浓度则持续升高，最后达到稳定状态，约30000Bq/kg。

因此，1g HTO事故释放，可以通过计算得到，植物体内HTO和OBT浓度随事故后时间的变化规律。若实验检测到植物样品中氚的浓度为单位克HTO释放后计算的氚浓度的n倍，则事故氚释放量为n克。通过此方法可以得到氚释放量。

本发明未详细阐述的部分属于本领域公知技术。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (5)

1.一种基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤(1)、采用高斯多烟团模型对氚大气弥散行为进行模拟分析，同时对氚化水(HTO)湿沉降、氚气(HT)和HTO干沉降进行修正，完成事故氚释放的大气弥散模型；

步骤(2)、根据步骤(1)的大气弥散模型计算的空气HT或HTO浓度结果，并考虑下渗、根系吸收、HT氧化、再蒸发过程，得到土壤氚迁移的数值模型；

步骤(3)、根据步骤(1)中计算的空气中HTO浓度结果和步骤(2)计算的土壤中HTO浓度结果，得到不同类型的植物的氚代谢模型；

步骤(4)、根据步骤(1)的大气弥散模型、步骤(2)的土壤迁移模型和步骤(3)的植物的氚代谢模型，得到氚释放源项和植物中氚浓度的关系，利用植物氚监测数据对氚释放源项进行反演。

2.根据权利要求1所述的基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法，其特征在于：步骤(1)中所述事故氚大气弥散模型如下式所示：

$\begin{array}{c}C=f_w{f}_d\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{Q_i}{{\left(2\mathrm{\π}\right)}^{3/2}{\mathrm{\σ}}_x(T-t_i){\mathrm{\σ}}_y(T-t_i){\mathrm{\σ}}_z(T-t_i)}\·\\ \exp \[-(\frac{(x-uT+{\mathrm{ut}}_i){)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_x^2(T-t_i)}+\frac{y^2}{2{\mathrm{\σ}}_y^2(T-t_i)})\]\·\{\exp \[-\frac{{(z+H)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_z^2(T-t_i)}\]+\exp \[-\frac{{(z-H)}^2}{2{\mathrm{\σ}}_z^2(T-t_i)}\]\}\end{array}---\left(1\right)$

其中，C为空气中氚的浓度，x为下风向距离，y为测风向距离，z为待测点的高度，Q_i为烟团释放量，T-t_i为烟团释放后时间，H为释放源高，u为风速，σ_x、σ_y、σ_z分别为扩散参数，f_w为湿沉降修正，f_d为干沉降修正。

3.根据权利要求1所述的基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法，其特征在于：所述步骤(2)中的确定的土壤迁移模型时，再蒸发过程采用后退虚拟点源耦合二次烟羽弥散的方法，其中二次烟羽弥散的源项Q计算如下，

$Q=\frac{2\·C_{soil}\·x\·tan\left(\mathrm{\β}\right)\·\mathrm{\Δ}s\·(k_2-k_1)}{t_2-t_1}---\left(2\right)$

其中，Q为由再蒸发作用导致的单位时间土壤氚释放率，C_soil为沉降到土壤中的氚浓度，x为下风向距离，β为风向角度的一半，k₂，k₁分别为t₂，t₁时刻土壤中氚的衰减修正因子，Δs为空间步长，t₂-t₁为时间步长。

4.根据权利要求1所述的基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法，其特征在于：步骤(2)中所述土壤氚迁移的数值模型，HTO释放源如公式(3)，HT释放源如公式(4)：

C_s,HTO＝exp[-(k_inf+k_reem+k_plant)t]∫(v_dC+F_w)dt (3)

C_s,HT＝exp[-(k_inf+k_reem+k_oxi)t]∫(v_dC)dt (4)

其中，C_s,HTO、C_s,HT为土壤中HTO和HT的浓度，k_inf为土壤中氚向更深层次土壤的下渗系数，k_reem为土壤中氚的再蒸发系数，k_plant为土壤中氚的植物吸收系数，k_oxi为土壤中HT的氧化系数，v_d为干沉降速度，C为空气中氚浓度，F_w为湿沉降通量。

5.根据权利要求1所述的基于植物氚监测数据的事故氚源项反演方法，其特征在于：步骤(3)所述的植物的氚代谢模型，HTO释放源下，植物体内自由水氚浓度如公式(5)，HT释放源下，植物体内自由水氚浓度如公式(6)，植物体内有机氚(OBT)浓度如公式(7)：

$C_{p,HTO}=\frac{1}{m_p}\exp \[-(k_{inf}+k_{reem})t\]\[1-\exp (-k_{plant}t)\]\exp (-k_{loss}t)\∫(v_{d}C+F_w)dt---\left(5\right)$

$C_{p,HTO}=\frac{1}{m_p}\exp \[-(k_{inf}+k_{reem}+k_{oxi})t\]\[1-\exp (-k_{plant}t)\]\exp (-k_{loss}t)\∫\left(v_{d}C\right)dt---\left(6\right)$

C_p,OBT＝0.41×D_F×P_C×C_p,HTO (7)

其中，C_p,HTO为植物体内自由水氚浓度，C_p,OBT为植物体内有机氚浓度，m_p为单位土地面积的植物量，k_loss为植物中自由水氚向有机氚的转换率，0.41为水和二氧化碳摩尔质量换算因子，P_C为单位表面积植物在单位时间和单位质量CO₂的净同化速率；

步骤(4)所述的氚释放源项和植物中氚浓度的关系，将公式(2)分别代入公式(5)和(6)即可求解得到氚释放源项和植物中自由水氚的浓度关系，通过公式(7)可以得到氚释放源项和植物中有机氚的浓度关系，参考IAEA-EMRAS框架下开展的事故氚环境迁移实验数据和国际知名程序UFOTRI的模型迁移参数，实现氚源项的反演。