论文研究-一种改进的放射性气体扩散高斯预估模型算法.pdf

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通过对放射性气体扩散的特征描述,针对高斯预估模型存在的缺点,引入了动态变化的泄漏强度,并通过夹角系数的方式将风速和放射性气体自身的扩散速度合成,得到对气体扩散起到关键作用的合成扩散速度,进而更好地模拟了放射性气体扩散过程中在不同时段、不同区域、不同气流状态下的气体浓度。最后通过实验仿真模拟,表明该算法在一定条件下能够有效地计算出放射性气体泄漏后的不同时间点和不同气流状态下的扩散浓度空间分布,能够较好地模拟放射性气体扩散的动态变换过程,对放射性气体泄漏事故现场的预测和评估具有很好的辅助决策作用。
第1期 李世威,等:一种改进的放射性气体扩散高斯预估模型算法 125 y) 从图2和3的模拟结果可知,在无风的情况下,放射性气 其中:a称为观测点风速系数,a=1表示完全顺风情况,0<a<体依靠自身的扩散速度,以泄漏源为圆心,均匀向四周扩散,在 1表示局部顺风情况,a=0表示无风情况,-1<a<0表示局距离相同的地区放射性气体浓度相同,从而得到一组同心圆。 部逆风情况,a=-1表示完全逆风情况。 由于气体扩散强度随着时间的增加而增加,因此,在同一距离 将风速、观测点风速系数a和扩散速度s进行合成,得到范围内,随着时间的增加,放射性气体浓度也在不断地增加。 观测点的合成扩散速度p 在24~48h内,距离泄漏源5000m的地方,放射性气体浓度 u=au +s 由7.88E-1lkg/m3增加到11.24E-11kg/m2。 其中:当μ<0时,表示由于逆风的强作用,不会有放射性气体 4000 288=1km 4c00 3000 300-A124E-1lgm2 扩散到该观测点,所以此时令比=0。 2000 0-7159y kg. m 假设C(x,0)表示下风向地面坐标(x,)处的放射性气日-o 275E-83kgm2 1000 体的浓度,t为时间因子,表示气体泄漏开始后的时间,讠为泄 2000 200 3000 4000 漏产生的第i个气团。假设泄漏点在地面附近,则z0=0;烟团 40 90-4000-20000300040006000 5000 6000=4000=20000200040006000 中心的移动速度为合成扩散速度μ,则x0= I cos o I(t-i), 图2无风情况下t=24h 图3无风情况下t=48h yo =ul sin al(t-i) 时不同地区浓度变化 时不同地区浓度变化 当合成扩散速度μ≥0时,将x0、y、代入 Gaussian烟团 2)在风速为5m/s、风向东偏北20°的情况下 模型式(3),则第i个气团在t时刻在(x,y,0)处的浓度增量为 距离泄漏源10km和50km处,放射性气体的浓度随时间 2 00 -(r-mlees a ( -i)2 -(v-ulsin al(1-i2 变化趋势如图4和5所示。 C(x, y, O l 8 1.4 根据式(4)可得到t时刻在观测点(x,y,0)处的叠加浓度12 14 c 10 C。当合成扩散速度μ<0时,第i个气团在t时刻在(x,y,0)a0 处的浓度增量为0,则t时刻在观测点(x,y,0)处的叠加浓度 02 C为前n-1个气团衰减后的浓度叠加。 10152025 52025 3实验结果与讨论 图4距离泄漏源10km处 图5距离泄漏源50km处 放射性气体浓度变化 放射性气体浓度变化 在实际应用中,扩散系数与大气稳定度紧密相关,根据天 从图4和5可以看出,随着时间的增加,放射性气体浓度 空中观测的风速、云量、云状和日照等天气资料,将大气的扩散增加的速度逐渐变慢。 稀释能力分为A、B、C、D、E、F六个稳定级别”。其确定方法 3)在t=48h、风速为5m/s、风向正东的情况下 如表1所示。从A到F大气的稳定度逐渐增强。 下风向放射性气体浓度区域变化范围如图6所示。 表1大气稳定度的确定 应用该模型来模拟日夲福岛核泄漏情况。偎设在t=24 白天太阳辐射 夜间条件 h,大气稳定度为B,风速5m/s,风向西偏南20°的条件下,其模 地面风速/ 阴天目云层薄 天空云 拟结果如图7所示。 中或低空云量为4/8 150 C 100 3~4 E 50 C G D 第0 68E-15 課 100 52E-16 150} m4.060-17西南x 通常,随着大气稳定度的增加,扩散系数减小。本文采用 民速:Sm 文献[刀]中的 Briggs扩散参数,如表2所示。 050010001500200025003000 X轴向距离/哩里 表2 Briggs扩散参数 图6下风向放射性气体 图7福岛放射性气体 浓度区域变化范围 t=24H时浓度变化 大气稳定度 0.22x(1+0.0001x)-1/2 当t=24h、大气稳定度为B、风速为5ms、风向正西时, B 0.16x(1+0.0001x) 下风向不同距离范围内放射性气体浓度变化如表3所示, 0.11x(1+0.0001x 0.08x(1+0.0002x CDEF 0.08x(1+0.0001x)-120.06x(1+0.0015 表3下风向不同距离处放射性气体浓度 0.06x(1+0.0001x) 0.03x(1+0.0003x)-1 距离/k 气体浓度/kg/m3 距离/km 气体浓度/kg/m 0.04x(1+0.0001x)-1 0.16x(1+0.0003 1/2 1.67E-09 8.03E-11 在整个实验模拟过程中,假设大气稳定度为B,现有浓度 7.28E-10 2.41E 3 4.51E-10 为P的放射性气体,初始泄漏强度Q′。为5kg/s,极限囚子N 3.14E-10 4.12E-13 为3,以2m/s的速度均匀地向大气四周扩散 2.32E-10 2.18E-14 1)在无风的情况下 随着核泄漏的持续,在大气稳定度为B,风速5m/s、风向 预测时间为24h和48h,在不同距离范围内放射性气体正西的情况下,当日本福岛核泄漏持续106h后,放射性气体 浓度变化如图2和3所示。 可扩散到我国上海地区,120h后可扩散到我国北京地区,但放 126· 计算机应用研究 第29卷 射性气体浓度极低,对我国基本无影响 中国安全科学学报,2005,15(7):48-51. 当t=120h、大气稳定度为B、风速5m/s,风向为西偏南2]魏东,董法军,董希琳,等核事故中放射性核素扩散浓度的理论 20时,放射性气体对我国东南沿海地区的影响如图8所示。 预测[J」.中国安全科学学报,2006,16(3):107-113 [3]何宁.有毒气体扩散模型在事故救攙中的应用[J].自然灾害学 报,2009,18(5):197-200 [41 HE Ning, WU Zong-zhi, ZHENG Wei. Simulation of an improved Gaussian model for hazardous gas diffusion[J. Journal of Basic Science and Engineering, 2010, 18(4): 571-580 58E-19 [5]仝纪龙,王浩,冒阳,等,有毒气体扩散预测法在大气环境应急监 ∠风向正西 测布点口的应用J.环境工程,2010,28(2):102-105 图8福岛放射性气体t=120h对我国东南沿海地区影响 [6 TANAKA T, AZUMA T, EVANS J A, et al. Experimental study on 由图8可以看出,在该模拟条件下,日本福岛核泄漏120h hydrogen explosions in a full-scale hydrogen filling station model[ J] 后,对我国东南沿海地区基本无影响。 International Journal of Hydrogen Energy, 2007, 32(13): 2162 2170 4结束语 [7] ROBINS A. Wind tunnel dispersion modeling some recent and not so recent achievements[ J]. Journal of Wind Engineering and Indus 本文在基本 Gaussian模型的基础上,采用了动态变化的泄 trial Aerodynamics, 2003. 91(12): 1777-1790 漏强度,通过夹角系数的方式将风速和放射性气体自身的扩散8] ROSEN M A, AO Yon-an, Feasibility of usin rgy to assess aIr 速度合成,得到对气体扩散起到关键作用的合成扩散速度,进 pollution levels around a smokestack [J]. Journal of Shenyang Ar 而更好地模拟了放射性气体扩散过程中在不同时段、不同区 chitectural and Civil Engineering Institute, 2005, 21(3): 73-76 域、不同气流状态下的气体浓度。在气体扩散的过程中,白然[9] DANDRIEUX A, DIMBOUR J P, DUSSERM O. Are diffusion models 界会对气体进行一定量的吸收。因此,在同一地区气体的浓度 suitable for simulating small gaseous chlorine releases J]. Journal of 会随时间的增长而降低,并不是一成不变的。鉴于此,本文引 Loss Prevention in the Process Industries, 2006, 19(6): 683 入了放射性气体浓度衰减系数,从而能够更好地模拟实际情况 中气体扩散过程的浓度变化。最后通过实验模拟,验证该模型[10 ROSEN MA, AO Yong-an. Using exergy to assess air pollution level 能够帮助相关部门有效预估各种条件下的放射性气体污染范 from a smokestack? Part 1: methodology [ J]. International Journal 围,进而及时作出科学合理的应急决策。由于本文的预估模型 of Exergy,2008,5(4):375-387 是在一定假设条件的基础上构建的,并且只考虑了放射源强度11 ESSA KSM, ELOTAIFY M S. Mathematical model for hermitized at 由小到大的过程,并未考虑放射源强度从最大点降到0时的气 ImOspherie dispersion in low winds with eddy diffusivities as linear 体扩散过程的浓度变化。因此,可在该预估模型的基础上进 functions of down wind distance[ J1. Meteorology and Atmospheric 步引入实际影响因素,并采取一定方法来模拟放射性气体泄漏 Physics,2007,96(3-4):265-275. 强度降低的过程,将是笔者对该模型今后努力的方向。 [12 IIZUKA S, KONDO H. Large-eddy simulaTions of Turbulent flow over 参考文献 complex terrain using modified static eddy viscosity models[J].At [1]杨湘山,吕焱,李冰,等.新形势下的核安全与辐射安全对策[J mospheric Environment, 2006, 40(5): 925-935 (上接第118页) 2005,17(6):734-749 [3 SARWAR B, KARYPIS G, KONSTAN J, et aL. Item-based collabora- 4结束语 tive filtering recommendation algorithms[C]//Proc of the 10 th Inter- national Conference on World Wide Web. New York. ACM Press 本文首先分析了iem- based协同过滤中传统相似性计算 2001:285-295 方法在评分数据稀疏的情况下计算项目之间相似性时存在的[41李雪,左万利,赫龄,等,传统 tem-hased协同过滤推荐算法改 问题。针对上述问题,提出了一种基于项日之间相似性的协同 进[J].计算机研究发展,2009,46(z2):394-399 过滤推荐算法。该算法通过结合用户对项目的评分和项目之[5]邓爱林,朱扬勇,施伯乐,基于顼目评分预测的协同远滤算法[J 间的兴趣度来进行项目之间相似性的计算,克服了传统相似性 软件学报,2003,14(9):1621-1628 计算方法只依据用户评分的不足。实验结果表明,该算法弥补[6] HOROZOV T, NARASIMHAN N, VASUDEVAN. Using location fo 了传统相似性计算方法存在的弊端,有效地提高了推荐系统的 personalized POI recommendations in mobile environments[C//Proc 推荐质量。 of International Symposium on Applicatian and the Internet. Washing DC. IEFE C 参考文献: [7] GONG Song-jie. Employing user attribute and item attribute to en [1 MICHEAL K, DAMIANOS G. ARISTIDES M. A mobile tourism rec hance the collabrative filtering recom mendation J]. Journal of Soft ommender system[ C]//Proc of the 15th IEEE Symposium on Com ware,2009,4(8):883-889 rulers and Coln unie aliens. 2010: 840-845 8]李春,米珍民,高小芳,等,基于邻居决策的协同过滤推荐算法 [2 ADOMAVICIUS G, TUZHILIN A. Toward the next generation of rec- J.计算机工程,2010,36(13):34- ommender systems: a survey of the state- of-the- art and possible exten-[9]谢季坚,刘承平。模糊教学方法及其应用[M].2版,武汉:华中科 sions[ J]. IEEE Trans on Knowledge and Data Engineering 技大学出版社,2000:81-85

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