[发明专利]一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法

权利要求书

1.一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤一，基于烟羽应急计划区的概念，针对核电厂近区区域，即内区5km、外区10km，单独采用CFD，Aermod和Calpuff三种大气扩散模型进行提前建模；

步骤二，将各种典型风场计算、各种事故源项及其释放规律和各种事故情景下，特征位置处监测或模拟的浓度变化规律同时保存在数据库中；

步骤三，发生放射性泄漏事故情况下，根据特征位置处的浓度变化规律，自动反演出释放位置和事故类型，并基于实时天气预报信息，快速计算未来污染的扩散方向、范围和严重程度，协助决策者提前定向发布预警，并制定最贴近实际的应急响应方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于所述步骤一包括：由模拟范围推荐大气扩散模型，即0-20km推荐CFD大气扩散模型；20-50km推荐Aermod大气扩散模型；超过50km推荐Calpuff大气扩散模型。

3.根据权利要求1所述的一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于所述步骤二还包括：构建多种放射性核素数据库，方便选取多种污染物和设置多种释放方案。

4.根据权利要求3所述的一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于所述步骤二还包括：建立人口数据库及交通网络数据库。

5.根据权利要求4所述的一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于所述步骤三所述浓度变化规律通过计算获得，所述计算过程中实时显示浓度结果、目标区域公众的预期辐照剂量结果以及应急方案建议。

6.根据权利要求5所述的一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于所述步骤三还包括：对地形数据进行提取、处理和参数设置，实现一步加载所需地形数据。

7.根据权利要求1所述的一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于尽可能释放并行计算核数以大量缩短运行时间。

8.根据权利要求1所述的一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于所述步骤一的所述CFD模型用于进行正向扩散模拟，包括：首先是针对具体厂址，收集、构建和筛选出现频率最高的气象条件，逐一计算和存储在各个气象条件下的稳态风场；然后，再针对不同事故的源项特征和严重程度，计算和确定各特征监测点的核素种类、浓度范围以及对各目标区域的辐射影响和辐射限值；最后一旦发生未知严重程度的核事故时，根据各特征监测点、关键核素的浓度变化及与临界值的差距，快速分析和判断辐射环境风险的安全裕度，进而推断事故类型、释放途径、严重程度以及合适的应急响应措施，所述步骤一的所述CFD模型还包括，基于前述计算结果的数据库资源，在事故工况下，通过自动输入预测的气象信息，超前逐时模拟和预测出放射性核素的扩散轨迹、分布特征和辐射影响，从而可以提前掌握环境风险的动态信息，显著提升区域核事故风险预测预警能力，并在紧急状态下给出应急响应建议。

9.根据权利要求1所述的一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于所述步骤一的所述Aermod模型的输入中地面气象数据、高空气象数据、地表参数、AERMET、地面气象数据、廓线气象数据、污染源参数、网格和关心点坐标、AERMOD以及结果分析为所述方法运行必须数据和模块，所述Aermod模型的输出包括扩散模块，用于计算出给定污染物的小时、日均或年平均浓度分布及烟羽抬升高度、干湿沉降，所述输出还包括通过控制流中设定的“最大浓度”指令从各种时段平均浓度数据中挑选出任意指定数量的最大浓度和次最大浓度。

10.根据权利要求1所述的一种基于集成大气扩散模型的源项释放反演和扩散预测方法，其特征在于所述步骤一的所述Calpuff模型的输入包括下垫面前处理模块，CALMET模块、CALPUFF模块、以及CALOPST后处理模块，所述下垫面前处理模块接收土地利用类型数据和地形高程数据作为输入，并且经过所述下垫面前处理模块处理的数据以及MM5模拟结果输入CALMM5前处理工具后经过处理的数据同时被输入所述CALMET模块，点源数据以及经过CALMET模块处理的数据输入CALPUFF模块，经过CALPUFF模块处理的数据输入CALPOST后处理模块后输出最终结果；所述Calpuff模型的输出包括后处理，直接利用calpost或作图软件进行结果提取和演示。