CN116223534A - 一种用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，包括如下步骤：设定污染源项，设定估算模型，铀镭平衡系数与γ剂量率关系分析，γ剂量率与表层污染土壤核素226Ra活度浓度关系式，污染土壤的快速识别与边界确定。本发明通过构建铀系天然放射性核素不平衡条件下的多核素耦合γ剂量场，应用不同深度土壤中污染核素所致土壤表层关注点的γ剂量率贡献，建立了不同铀镭平衡比条件下表层土壤中核素226Ra活度浓度与γ剂量率的响应关系，以此来快速估算表层土壤中核素226Ra的活度浓度，判别土壤是否存在污染以及污染的边界，指导污染土壤现场源项调查的监测布点，提高源项调查的效率，具有较为明显的经济效益和社会效益。
Description
技术领域
本发明涉及铀矿地质退役污染源项调查技术领域，具体地说是一种用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法。
背景技术
铀矿山生产设施众多，既包括矿山开采、矿石分选、浸出和铀提取，又包括了尾矿库和废石场等放射性废物贮存设施，这些设施在运行过程中产生的放射性排水和渗滤水，会对矿山周围的土壤造成放射性污染。由于我国铀矿山土壤污染范围分散，涉及尾矿库和废石场下游土壤、尾矿输送管线两侧土壤、废水灌溉农田等，因此放射性污染土壤源项调查范围很大。
我国铀矿周围放射性污染土壤源项调查面临的难题为：①无法准确表征土壤放射性核素分布特征。铀矿山生产放射性流出物排入环境后，随环境介质的迁移，呈现一定的分布特征。由于目前对土壤中放射性核素迁移研究较少，因此无法真实反映放射性核素在土壤中的迁移转化规律；②监测范围和深度难以准确把握。在土壤源项调查时，监测取样范围和深度只是通过日常生产中流出物扩散进行概念识别，没有成套的识别理论体系，导致监测范围确定不准确，经常出现或大或小的现象，甚至出现源项遗漏的问题；③难以快速准确识别多核素浓度分布。土壤放射性核素浓度识别采用现场γ剂量率监测，当前仅根据γ剂量率高低判断是否存在污染，还无法准确给出多核素浓度与γ剂量率辐射场之间的关系，也无法给出单一核素的浓度分布。
《铀矿冶辐射防护和辐射环境保护规定》(GB23727-2020)中针对退役铀矿山污染土壤的控制要求：土地去污整治后，任何100m2范围内土层中226Ra的平均活度浓度扣除当地本底值后不超过0.18Bq/g，可无限制开放或使用。《铀矿冶辐射环境监测规定》(GB23726-2009)中针对土壤采样要求：在10m×10m范围内，采用梅花形布点，采样点不少于5个，取2kg～3kg混合样品装袋封存。根据上述标准给出的土壤是否存在污染的判别标准为扣除本底值后226Ra的平均活度浓度不超过0.18Bq/g，监测取样要求至少在10m×10m范围采集一个样品，然而在实际操作中铀矿周围污染土壤范围比较大，而226Ra的活度浓度测量大多采用谱仪分析法，这期间存在测试周期长、检测手段繁琐的问题，无法通过简单、快速的识别方法对污染土壤进行判别。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述现有技术存在的技术问题，提供一种用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，以解决现有判别方法周期长，手段繁琐的问题。
本发明是这样实现的：一种用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，包括如下步骤：
a、设定污染源项:选取役铀矿山周围污染土壤作为待确定范围对象，根据铀矿周围污染土壤的污染途径，通过现场监测污染途径中铀镭核素活度浓度，结合铀镭核素在土壤中分配系数，来确定表层污染土壤中的铀镭平衡系数；
b、设定估算模型：利用半无限大体源表面γ剂量率估算模式，应用三维软件刻画污染土壤的三维模型，确定输入土壤厚度、核素活度浓度、土壤组分、空气组分、关注点位的相关参数；
c、铀镭平衡系数与γ剂量率关系分析：根据步骤a、步骤b中提出的铀镭平衡系数及估算模型，分析表层污染土壤所致关注点的γ剂量率贡献，确定γ剂量率与表层污染土壤中核素226Ra活度浓度的关系比例；
d、γ剂量率与表层污染土壤核素226Ra活度浓度关系式：利用步骤a中得出的土壤中铀镭平衡系数、步骤c中得出的铀、镭分段平衡所致关注点的γ剂量率贡献，结合铀镭平衡系数，刻画出污染土壤表面γ剂量率与核素226Ra活度浓度的关系式；
e、污染土壤的快速识别与边界确定：结合污染土壤表面γ剂量率现场监测结果，以及步骤d中提出的关系式，判别γ剂量率监测点位所在位置土壤是否存在污染，以及土壤污染的边界。
进一步地，本发明可以按如下技术方案实现：
步骤a中应用铀系放射性核素衰变特性，将衰变链分为铀平衡段和镭平衡段，用核素238U活度浓度代表铀平衡段内子体核素活度浓度，用核素226Ra活度浓度代表镭平衡段内子体核素活度浓度。
在所述步骤c中，在不同条件下表层污染土壤20cm垂深所致关注点的γ剂量率为88％，来确定土壤表面γ剂量率与土壤中核素226Ra活度浓度的关系比例。
在所述步骤d中，将衰变链分为铀平衡段和镭平衡段后，将多核素所致关注点的γ剂量率贡献分别赋值铀、镭活度浓度的贡献，利用铀镭平衡关系式得出污染土壤表面γ剂量率与土壤中核素226Ra活度浓度的关系式。
在所述a步骤中，表层土壤中铀镭平衡系数的获取按照如下公式完成：
Kp＝(QRa/QU)×[1/(3.4×10-7)] (1)
Kp’＝Kp×RRa/Ru (2)
式中：Kp、Kp’分别代表液态流出物和表层土壤中铀镭平衡系数；QRa为表层土壤中镭的含量；QU为表层土壤中铀的含量；1/(3.4×10-7)为平衡时铀镭含量的比值；KRa为镭在土壤中的分配系数；Ku为铀在土壤中的分配系数。
在所述b步骤中，将污染土壤设定为半无限大体源，对于一个光滑、均匀分布半无限大体源所发射的γ射线在空气中的吸收γ剂量率表示为：
式中：
表示空气的γ吸收γ剂量率，nGy/h；
表示空气对入射能量为E的第j种γ光子的质量吸收系数，cm-2·g-1；Ej为天然放射性核素发射的能量为E的第j种γ光子的能量，单位为MeV；
表示探测点处能量为E的第j种γ光子的注量率，cm-2·g-1。
在所述d步骤中，污染土壤表面γ剂量率与核素226Ra活度浓度的关系式：
D＝a1×KRa+a2×KU+C (4)
式中：D为γ剂量率，nGy/h；a1、a2分别为剂量转换系数，nGy/h/(Bq/kg)；KRa、KU分别为铀镭的活度活度，Bq/kg；C—环境本底数据，nGy/h。
在所述d步骤中，基于上述核素分段平衡判别技术和估算模式，按照不同平衡段核素所致关注点的γ剂量率贡献，结合公式(4)得出污染土壤所致关注点(1m处)的γ剂量率与核素226Ra活度浓度的关系式：
D＝KRa×(0.852+1.496×10-2/Kp)/0.88+C (5)
式中：D为γ剂量率，nGy/h；0.852、1.496×10-2为剂量转换系数，nGy/h/(Bq/kg)；KRa为镭的活度浓度，Bq/kg；Kp为污染土壤中铀镭平衡系数；C为环境本底数据，nGy/h；0.88表征表层土壤中污染核素所致关注点γ剂量率的贡献占比。
在所述d步骤中，结合γ剂量率与污染土壤核素的关系式，将公式(5)其转换为：
KRa＝(D-C)×0.88/(0.852+1.496×10-2/Kp) (6)
根据公式(6)估算表层土壤中核素226Ra活度浓度扣除本底值，若估算值大于0.18Bq/g，表明土壤受到污染；若估算值小于0.18Bq/g，表明土壤未受到污染。
本发明方法利用铀系放射性核素衰变特性，建立分段平衡体系，应用核素污染途径的铀镭平衡系数及铀镭在土壤中的分配系数得出表层污染土壤中的铀镭平衡系数，确定土壤表层γ剂量率与其活度浓度的响应关系，从而利用现场监测的γ剂量率可快速估算土壤中代表性核素的活度浓度，从而判别土壤是否存在污染以及污染土壤的边界，大大降低污染土壤核素的实验室分析时间，提高污染土壤的调查效率，该方法不仅估算过程简单，且估算结果可信度较高，适合应用到实际业务中。
本发明的有益效果在于：
一、本发明利用铀系放射性核素衰变链的特点，建立两段平衡体系，应用表层污染土壤中的铀镭平衡系数，确定γ剂量率与土壤中核素226Ra活度浓度的响应关系，从而实现通过γ剂量率快速判别土壤是否存在污染，该判别过程简单，且判别结果可信度较高，减少了实验室内谱仪复杂的分析环节，操作简便，具有较强的可操作性，适合应用到铀矿周围污染土壤源项调查实际业务中。
二、本发明利用提出的γ剂量率与核素活度浓度的响应关系式，可点对点快速识别土壤是否污染及污染土壤的边界，而不再以10m×10m划分监测网格，应用梅花形布点，取多个样品进行混合样品分析来判别，大大简化了铀矿周围污染土壤源项调查的工作流程，降低了源项调查的工作量。
三、本发明利用提出的γ剂量与污染土壤中核素226Ra活度浓度的响应关系式，可有效减小源项调查的网格(10m×10m)划分，大大提高了污染源项调查的精准度，可实现精准判别污染土壤的点位及面积，避免出现源项调查范围出现或大或小、源项遗漏的问题。
本发明提出的铀矿污染土壤调查范围的判别方法，本发明方法利用铀系放射性核素衰变特性，建立分段平衡体系，应用核素污染途径的铀镭平衡系数及铀镭在土壤中的分配系数得出表层污染土壤中的铀镭平衡系数，确定土壤表层γ剂量率与其活度浓度的响应关系，从而利用现场监测的γ剂量率可快速估算土壤中代表性核素的活度浓度，从而判别土壤是否存在污染以及污染土壤的边界。本发明具有操作步骤明细、简便可行，污染土壤点位及范围易于判断，可实现对污染土壤各地块的精准识别，大大简化源项调查分析的工作流程，降低了源项调查的工作量，提高了污染土壤的调查效率。本发明在铀矿周围污染土壤调查阶段，具有广阔的应用前景和推广价值。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是本发明软件模拟计算模型图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，包括如下步骤：
a、设定污染源项:选取役铀矿山周围污染土壤作为待确定范围对象，根据铀矿周围污染土壤的污染途径，通过现场监测污染途径中铀镭核素活度浓度，结合铀镭核素在土壤中分配系数，来确定表层污染土壤中的铀镭平衡系数。
铀矿污染土壤所含放射性核素主要包括铀系和锕系核素，由于锕系核素活度占比较低，且释放出γ射线能量较低，因此污染土壤中一般仅考虑铀系核素即可。基于污染土壤中铀镭平衡已被破坏，核素之间无固定关系，但在同一放射性衰变链中，除几个较长寿命核素外，其它核素的半衰期较短，经较短时间后，短寿命核素与长寿命核素建立新的平衡，从而可某一衰变链划分为几个子平衡系，子平衡系内各核素活度浓度相等。基于铀系核素衰变特点，将铀系核素划分为238U→…→230Th和226Ra→…→210Po两个子平衡段。在分段平衡条件下，不同平衡段的子体均可代表母体核素的活度浓度。
为进一步实现本发明，引入铀镭平衡系数概念，主要利用天然铀系放射性核素衰变链的衰变特点，按照分段平衡理论，将衰变链分为铀平衡段和镭平衡段，即将用铀活度浓度代表238U→234Th→234mPa→234U→230Th分段衰变链中各个核素的活度浓度，镭活度浓度代表226Ra→22Rn……→214Po分段衰变链中各个核素的活度浓度。用核素238U活度浓度代表铀平衡段内子体核素活度浓度，用核素226Ra活度浓度代表镭平衡段内子体核素活度浓度。即将衰变链分为两个平衡段，形成分段平衡判别技术。
铀矿设施周围土壤污染途径主要为液态流出物浸没土壤所致，即液态流出物通过雨水冲击或渗水外溢进入周围农田，导致土壤放射性水平升高，所含放射性核素会随液态流出物垂直迁移至下覆土壤中。根据液态流出物中铀镭平衡系数及铀镭核素在土壤中的分配系数，可初步确定表层土壤中铀镭平衡系数。
上述表层土壤中铀镭平衡系数的获取按照如下公式完成：
Kp＝(QRa/QU)×[1/(3.4×10 -7)] (1)
Kp’＝Kp×RRa/Ru (2)
式中：Kp、Kp’分别代表液态流出物和表层土壤中铀镭平衡系数；QRa为表层土壤中镭的含量；QU为表层土壤中铀的含量；1/(3.4×10-7)为平衡时铀镭含量的比值；KRa为镭在土壤中的分配系数；Ku为铀在土壤中的分配系数。
具体地说，铀矿设施周围土壤污染途径主要为液态流出物浸没土壤所致，即液态流出物通过雨水冲击或渗水外溢进入周围农田，导致土壤放射性水平升高，所含放射性核素会随液态流出物垂直迁移至下覆土壤中。选取某一退役铀矿山周围污染土壤调查如浙江省某退役铀矿山的污染土壤调查。该退役铀矿山尾渣库渗水经处理后沿河道排入农田土壤中，液态途径的污染源项为U天然为0.37mg/L、核素226Ra为0.47Bq/L，铀镭平衡系数为0.1。在表层土壤中放射性核素分配系数U天然为62mL/g、核素226Ra为75mL/g，可以得到表层土壤中铀镭平衡系数为0.12。根据《中国环境天然放射性水平》，该地区天然铀本底值为2.1mg/kg，核素226Ra本底值为48.4Bq/kg，γ剂量率本底值在108～113nGy/h之间。
b、设定估算模型：利用半无限大体源表面γ剂量估算模式，应用三维软件刻画污染土壤的三维模型，确定输入土壤厚度、核素活度浓度、土壤组分、空气组分、关注点位的相关参数。
本发明提出土壤的污染途径为液态流出物漫流导致土壤形成面源污染，基于污染核素在土壤中垂直下渗而形成体源污染，在源项调查过程中主要监测土壤表层的γ剂量率和土壤中镭的活度浓度，因此将污染土壤设定为半无限大体源来估算关注点γ剂量率。
污染土壤中核素活浓度定义按照第一步要求，分别应用核素238U和核素226Ra代表各个平衡段核素的活度浓度，即各平衡段的子体的活度浓度与母体活度浓度相等，从而按照第三步得出铀系所有核素所致关注点综合γ剂量率。
污染土壤垂深厚度的设置按照《铀矿冶设施退役治理源项调查技术规范》要求，按照20cm垂深进行分层设置土壤厚度，共分为三层，为下一步分析不同土壤厚度所致关注点γ剂量率贡献分析做准备。
将污染土壤设定为半无限大体源，对于一个光滑、均匀分布半无限大体源所发射的γ射线在空气中的吸收γ剂量率可以表示为：
式中：
表示空气的γ吸收γ剂量率，nGy/h；
表示空气对入射能量为E的第j种γ光子的质量吸收系数，cm-2·g-1；Ej为天然放射性核素发射的能量为E的第j种γ光子的能量，单位为MeV；
表示探测点处能量为E的第j种γ光子的注量率，cm-2·g-1。
具体地说，应用三维软件刻画40×80m污染土壤(密度为1.6g/cm3)的三维模型，考虑到土壤的自屏蔽因素，为确保估算结果的精确性，将垂深0.6m的土壤分为3层，由上至下厚度分别为20cm。采用软件分别定义各层土壤层厚度、密度及土壤成分组成、各核素的活度浓度，计算并叠加了各核素在距离表层土壤不同距离处的γ剂量率水平。土壤及空气组分输入见表1。软件模拟计算模型见图2。
表1软件模拟计算土壤及空气组分输入参数
c、铀镭平衡系数与γ剂量率关系分析：根据步骤a、步骤b中提出的铀镭平衡系数及估算模型，分析不同条件下表层污染土壤20cm垂深所致关注点的γ剂量率贡献，确定γ剂量率与表层污染土壤中核素226Ra活度浓度的关系比例。
将铀镭平衡系数设定为0.05～1，步长为0.05条件下，固定镭的活度浓度180Bq/kg，得出表层污染土壤所致关注点的γ剂量率贡献占比为87.8％～88.7％之间。
将铀镭平衡系数设定为固定值0.12，将镭的活度浓度范围设定为45～900Bq/kg，步长为45Bq/kg，20cm垂深污染土壤所致关注点的γ剂量率贡献占比在88.1％～88.5％之间。
按照上述不同条件下，表层污染土壤中核素所致关注点的γ剂量率贡献比均在88％左右，该贡献比为γ剂量率与核素226Ra活度浓度相互关系的关键控制参数。
在不同条件下表层污染土壤20cm垂深所致关注点的γ剂量率均在88％左右，来确定土壤表面γ剂量率与土壤中核素226Ra活度浓度的关系比例。
d、γ剂量率与表层污染土壤核素226Ra活度浓度关系式：利用步骤a中得出的土壤中铀镭平衡系数、步骤c中得出的铀、镭分段平衡所致关注点的γ剂量率贡献，结合铀镭平衡系数，刻画出污染土壤表面γ剂量率与核素226Ra活度浓度的关系式。
污染土壤中核素活度浓度与γ剂量率的关系式表达为：
D＝a1×KRa+a2×KU+C (3)
式中：D为γ剂量率，nGy/h；a1、a2分别为剂量转换系数，nGy/h/(Bq/kg)；KRa、KU分别为铀镭的活度活度，Bq/kg；C—环境本底数据，nGy/h。
基于上述核素分段平衡判别技术和估算模式，按照不同平衡段核素所致关注点的γ剂量率贡献，结合公式(4)得出污染土壤所致关注点(1m处)的γ剂量率与核素226Ra活度浓度的关系式：
D＝KRa×(0.852+1.496×10-2/Kp)/0.88+C (5)
式中：D为γ剂量率，nGy/h；0.852、1.496×10-2为剂量转换系数，nGy/h/(Bq/kg)；KRa为镭的活度浓度，Bq/kg；Kp为污染土壤中铀镭平衡系数；C为环境本底数据，nGy/h；0.88表征表层土壤中污染核素所致关注点γ剂量率的贡献占比。
按照分段平衡理论，即将衰变链分为铀平衡段和镭平衡段后，将多核素所致关注点的γ剂量率贡献分别赋值铀、镭活度浓度的贡献，利用铀镭平衡关系式(即铀镭平衡系数)得出污染土壤表面γ剂量率与土壤中核素226Ra活度浓度的关系式。
根据铀矿冶退役设施周围污染土壤源项调查要求，按照10×10m监测一个点位，并按照垂深取样分析核素是否存在超标情况。本发明按照提出的γ剂量率与表层污染土壤核素活度浓度的关系式与现场监测数据进行验证，验证结果如下：
表2现场监测结果与理论估算结果的对比验证
注：监测数据已扣除本底值，其中γ剂量率本底值取110nGy/h，U天然本底值取2.1mg/kg，226Ra本底值取48.4Bq/kg。
根据表2的对比结果可知，依据本底调查表层污染土壤中核素226Ra含量的监测结果代入到本发明提出的理论公式中，得出理论估算γ剂量率与现场监测γ剂量率结果误差在±10％以内，表明该方法适合用于退役铀矿山污染土壤的源项调查工作中，且大多偏差为负偏差，表明该方法是相对保守的。
e、污染土壤的快速识别与边界确定：结合污染土壤表面γ剂量率现场监测结果，以及步骤d中提出的关系式，判别γ剂量率监测点位所在位置土壤是否存在污染，以及土壤污染的边界。
结合γ剂量率与污染土壤核素的公式(5)关系式，可将其转换为：
KRa＝(D-C)×0.88/(0.852+1.496×10-2/Kp) (6)
按照铀矿退役污染土壤中核素残留量的控制指标：土地去污整治后，任何平均100m2范围内土层中核素226Ra的活度浓度扣除当地本底值后不超过0.18Bq/g，可无限制开放或使用。
根据铀矿周围污染土壤的污染途径确定表层土壤铀镭平衡系数，根据现场γ剂量率的监测结果，根据公式(6)估算表层土壤中核素226Ra活度浓度(要求扣除本底值)，若估算值大于0.18Bq/g，表明土壤受到污染；若估算值小于0.18Bq/g，表明土壤未受到污染。
基于本发明方法给出的理论公式仅镭的活度浓度为未知数(Kp通过源项计算得知为0.12)，土壤是否存在污染的判别结果见表3。
表3污染土壤判别结果
通过表3可知，应用本发明给出的判别方法，可快速判别46.8％的监测点位属于未超标点位，同样减少了相应点位深度核素活度浓度监测的工作量，同时预测结果与实际监测结果的误差同样在±10％以内。上述结果表明，本发明提出的判别方法可快速识别土壤是否存在污染，同时还可应用该方法确定污染土壤的边界。
Claims (9)
1.一种用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，其特征是，包括如下步骤：
a、设定污染源项:选取役铀矿山周围污染土壤作为待确定范围对象，根据铀矿周围污染土壤的污染途径，通过现场监测污染途径中铀镭核素活度浓度，结合铀镭核素在土壤中分配系数，来确定表层污染土壤中的铀镭平衡系数；
b、设定估算模型：利用半无限大体源表面γ剂量率估算模式，应用三维软件刻画污染土壤的三维模型，确定输入土壤厚度、核素活度浓度、土壤组分、空气组分、关注点位的相关参数；
c、铀镭平衡系数与γ剂量率关系分析：根据步骤a、步骤b中提出的铀镭平衡系数及估算模型，分析表层污染土壤所致关注点的γ剂量率贡献，确定γ剂量率与表层污染土壤中核素226Ra活度浓度的关系比例；
d、γ剂量率与表层污染土壤核素226Ra活度浓度关系式：利用步骤a中得出的土壤中铀镭平衡系数、步骤c中得出的铀、镭分段平衡所致关注点的γ剂量率贡献，结合铀镭平衡系数，刻画出污染土壤表面γ剂量率与核素226Ra活度浓度的关系式；
e、污染土壤的快速识别与边界确定：结合污染土壤表面γ剂量率现场监测结果，以及步骤d中提出的关系式，判别γ剂量率监测点位所在位置土壤是否存在污染，以及土壤污染的边界。
2.根据权利要求1所述的用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，其特征在于，步骤a中应用铀系放射性核素衰变特性，将衰变链分为铀平衡段和镭平衡段，用核素238U活度浓度代表铀平衡段内子体核素活度浓度，用核素226Ra活度浓度代表镭平衡段内子体核素活度浓度。
3.根据权利要求1所述的用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，其特征在于，在所述步骤c中，在不同条件下表层污染土壤20cm垂深所致关注点的γ剂量率为88％，来确定土壤表面γ剂量率与土壤中核素226Ra活度浓度的关系比例。
4.根据权利要求2所述的用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，其特征在于，在所述步骤d中，将衰变链分为铀平衡段和镭平衡段后，将多核素所致关注点的γ剂量率贡献分别赋值铀、镭活度浓度的贡献，利用铀镭平衡关系式得出污染土壤表面γ剂量率与土壤中核素226Ra活度浓度的关系式。
5.根据权利要求1所述的用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，其特征在于，在所述a步骤中，表层土壤中铀镭平衡系数的获取按照如下公式完成：
Kp＝(QRa/QU)×[1/(3.4×10-7)] (1)
Kp’＝Kp×RRa/Ru (2)
式中：Kp、Kp’分别代表液态流出物和表层土壤中铀镭平衡系数；QRa为表层土壤中镭的含量；QU为表层土壤中铀的含量；1/(3.4×10-7)为平衡时铀镭含量的比值；KRa为镭在土壤中的分配系数；Ku为铀在土壤中的分配系数。
6.根据权利要求1所述的用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，其特征在于，在所述b步骤中，将污染土壤设定为半无限大体源，对于一个光滑、均匀分布半无限大体源所发射的γ射线在空气中的吸收γ剂量率表示为：
式中：
表示空气的γ吸收γ剂量率，nGy/h；
表示空气对入射能量为E的第j种γ光子的质量吸收系数，cm-2·g-1；Ej为天然放射性核素发射的能量为E的第j种γ光子的能量，单位为MeV；
表示探测点处能量为E的第j种γ光子的注量率，cm-2·g-1。
7.根据权利要求1所述的用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，其特征在于，在所述d步骤中，污染土壤表面γ剂量率与核素226Ra活度浓度的关系式：
D＝a1×KRa+a2×KU+C (4)
式中：D为γ剂量率，nGy/h；a1、a2分别为剂量转换系数，nGy/h/(Bq/kg)；KRa、KU分别为铀镭的活度活度，Bq/kg；C—环境本底数据，nGy/h。
8.根据权利要求7所述的用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，其特征在于，在所述d步骤中，基于上述核素分段平衡判别技术和估算模式，按照不同平衡段核素所致关注点的γ剂量率贡献，结合公式(4)得出污染土壤所致关注点(1m处)的γ剂量率与核素226Ra活度浓度的关系式：
D＝KRa×(0.852+1.496×10-2/Kp)/0.88+C (5)
式中：D为γ剂量率，nGy/h；0.852、1.496×10-2为剂量转换系数，nGy/h/(Bq/kg)；KRa为镭的活度浓度，Bq/kg；Kp为污染土壤中铀镭平衡系数；C为环境本底数据，nGy/h；0.88表征表层土壤中污染核素所致关注点γ剂量率的贡献占比。
9.根据权利要求8所述的用于确定铀矿污染土壤调查范围的判别方法，其特征在于，在所述d步骤中，结合γ剂量率与污染土壤核素的关系式，将公式(5)其转换为：
KRa＝(D-C)×0.88/(0.852+1.496×10-2/Kp) (6)
根据公式(6)估算表层土壤中核素226Ra活度浓度扣除本底值，若估算值大于0.18Bq/g，表明土壤受到污染；若估算值小于0.18Bq/g，表明土壤未受到污染。
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