[发明专利]一种放射性泄漏源定位方法和系统

说明书

本发明涉及一种放射性泄漏源定位方法和系统，包括：根据边界点大气扩散模拟结果确定单位泄漏率的量级，并根据单位泄漏率的量级获得单位泄漏率向量；将单位泄漏率向量输入大气扩散模型进行模拟，根据各个监测点的响应结果构建大气扩散模拟样本库；对大气扩散模拟样本库中的样本数据进行预处理；提取经过预处理的样本数据的时序特征，并将其与对应的模拟泄漏源位置融合形成训练数据集；建立泄漏源定位模型，通过训练数据集中数据对该模型进行拟合；提取环境辐射监测数据的时序特征，将时序特征输入拟合好的模型，完成泄漏源位置的估算。其不依赖泄漏源位置初值，提高了监测数据信息的利用率，能在泄漏率未知时对泄漏位置进行估算。

技术领域

本发明涉及一种放射性泄漏源定位方法和系统，属于污染物溯源技术领域，特别涉及放射性污染物溯源技术领域。

背景技术

在福岛核事故中，因为海啸和地震破坏了厂区的电力系统，放射性泄漏源信息无法通过核设施内探测装置直接测量，导致放射性核素的运输和扩散预测具有很大的不确定性，因此需要基于环境辐射监测数据和大气扩散模型对放射性泄漏源释放源项(即泄漏率)进行重建。而在2017年欧洲发生的核素泄漏事件中，只是在欧洲大气中监测到了钌-104同位素含量的升高，对于实际泄漏的位置其实并未知晓，因此放射性泄漏源的定位工作也是人类核应急的核心问题。在大多数核事故情况下，泄漏源位置和泄漏率(统称为泄漏源参数)往往都是未知的，很多现有技术都是针对这两个参数的估算进行研究。泄漏率的估算方法已经日渐成熟，但是泄漏源位置的估算技术还处在不断摸索和尝试的阶段，大多数方法对泄漏率和泄漏源位置同时进行估算。

现有的泄漏源参数估算方法包括优化方法和贝叶斯方法。(1)优化方法：旨在找到使得代价函数最小化的泄漏源参数，代价函数用于量化大气扩散模拟结果和环境监测结果之间的差异，代价函数的具体形式决定了优化方法收敛的速度和精确程度。其主要采用迭代过程，通过参数更新规则不断进行迭代直至算法收敛，从而最小化代价函数，常见的优化方法有最小二乘法，正则化方法，拟牛顿优化方法，模拟退火算法和遗传算法等。(2)贝叶斯方法：通过概率密度函数来指定算法的输入和模型形式，包含输入数据和大气扩散模式的不确定性等信息，对泄漏源参数空间随机采样，估算参数的后验概率分布，产生具有置信水平的泄漏源参数估算结果。常见的贝叶斯方法有马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法(MCMC)，顺序蒙特卡洛抽样方法(SMC)和微分进化蒙特卡洛方法(DEMC)。

上述优化方法容易受到给定泄漏源参数初值的影响，从而陷入局部最优，很多技术采用混合算法来同时汲取全局和局部搜索的优点，但是泄漏源参数估算是个病态问题，数据的扰动可能会对参数估算结果，尤其是定位结果造成很大的影响。上述贝叶斯方法的似然函数在实际核应急情况下选取比较困难，很多技术尽管能够结合观测误差和模拟误差的分布对似然函数形式进行修正，但是往往只适用于单一的建模场景。且无论是优化方法还是贝叶斯方法，都对监测网络有着很高的依赖性，而且大气扩散模式的不准确或是监测数据噪声的存在会极大影响参数估算结果。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种放射性泄漏源定位方法和系统，其不依赖泄漏源位置初值，利用辐射监测数据时序特征提高对监测数据信息的利用率，改善监测网络提供信息不足的问题，可以在泄漏率未知的情况下对泄漏源位置进行估算。

为了实现上述目的，本发明提出了以下技术方案：一种放射性泄漏源定位方法，包括以下步骤：根据边界点大气扩散模拟结果确定单位泄漏率的量级，并根据单位泄漏率的量级获得单位泄漏率向量；以计算域内不同网格位置作为模拟泄漏源，将单位泄漏率向量作为源项输入大气扩散模型进行模拟，根据各个监测点的响应结果构建大气扩散模拟样本库；对大气扩散模拟样本库中的样本数据进行预处理；提取经过预处理的样本数据的时序特征(包括时域特征和频域特征)，并将时序特征与对应的模拟泄漏源位置融合形成训练数据集；通过对训练数据集中的数据进行拟合来建立泄漏源定位模型；提取环境辐射监测数据的时序特征，将时序特征输入拟合好的泄漏源定位模型，完成泄漏源位置的估算。