基于貝葉斯MCMC方法的高斯煙羽模型不確定性分析

崔威杰 曹 博 陳義學(xué)

1（華北電力大學(xué)核科學(xué)與工程學(xué)院 北京102206）

2（華北電力大學(xué)非能動核能安全技術(shù)北京市重點實驗室 北京102206）

當前核電廠采取了越來越好的安全設(shè)施，安全性已經(jīng)達到了很高的水平，其中三代核電站AP1000發(fā)生大規(guī)模放射性物質(zhì)泄漏事故的概率已被降低到1 × 10-8a-1［1］，但仍然不能就此不再考慮核電廠發(fā)生嚴重事故的可能性。一旦核電廠發(fā)生了放射性物質(zhì)泄漏事故，放射性物質(zhì)隨大氣的擴散將會造成快速、大范圍的嚴重影響，因此必須及時評估放射性后果以制定合理的應(yīng)對策略。這種情況下，由于風場、大氣湍流、溫度層結(jié)等的復(fù)雜性和難以準確監(jiān)測的問題［2］，造成了氣象觀測資料的不確定性。此外，大氣擴散模型中還存在由于對實際問題的簡化而導(dǎo)致的不確定性。如果在事故后果評價時直接使用模型得到的確定性結(jié)果，則可能出現(xiàn)決策的失誤［3］。因此需要采取合適的方法對大氣擴散模型進行不確定性分析，降低決策失誤的風險。

高斯煙羽模型是當前大氣擴散模型中應(yīng)用最為廣泛的模型之一，其突出優(yōu)點有輸入?yún)?shù)少、所需計算資源少、比較符合觀測情況等。2018年發(fā)布的環(huán)境影響評價技術(shù)導(dǎo)則（HJ 2.2-2018）［4］中，推薦了兩種基于高斯煙羽模型的進一步預(yù)測模型——AERMOD［5］和 ADMS［6］。除此之外 ，美國開發(fā)的HotSpot［7］程 序 、歐 洲 開 發(fā) 的 ATSTEP［8］模 型 及Polyphemus系統(tǒng)［9］，以及廣泛用于核電廠評審的ARCON96模型［10］和PAVAN程序［11］等都包含基于高斯煙羽模型的計算模塊。本文利用基于高斯煙羽模型及其修正條件開發(fā)的大氣擴散模擬程序進行了參數(shù)敏感性分析和不確定性分析。……