放射性气体扩散的估计模型

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放射性核素在大气中传输与扩散的数值模拟

放射性核素在大气中传输与扩散的数值模拟

7-2 放射性核素在大气中传输与扩散的数值模拟沈姚崧在CTBT监测系统中,放射性核素监测是其中的一项重要内容。

针对在大气中的输运问题开发了RATRANS程序。

该程序考虑了实际地形、地貌对放射性污染物在大气中输运扩散的影响,根据实时的各种风场、气候潮湿程度的预报,分析放射性粒子的沉降、放射性气体的空间分布和时间分布,预测几小时至未来数日内的放射性核素传播的区域和数量。

RA TRANS程序包含主计算程序模块、地形数据预处理、气象数据预处理、地形数据插值、气象数据插值、气象数据整体调整和输出数据后处理(包括可示化处理)等程序模块。

目前该程序已经收录了全球地形地貌数据,以30rad s的步长(北京地区大约600m)排列;同时可以与全球气象数据库实时预报数据联结,以1rad步长(北京地区大约60km)排列(将来准备发展成以0.1rad步长的排列)。

该系统分析应急响应范围不受时间和地点的限制。

该系统适用于中小尺度(区域范围可从几公里到几千公里)各种空气污染物的事故性释放(或泄漏)的应急响应预报工作,特别是若与当地气象部门数据连接,则可以进一步提高RATRANS 系统的数据分析精确度。

该程序用途广泛,可以用于为放射性核素的监测提供指导;分析预测核反应堆事故释放的放射性有害气体在空气及地面的扩散分布;计算空气污染物微粒在空气中扩散分布和地面沉积;计算生物化学气体在空气中的扩散分布及对环境影响。

该程序后处理采用动画形式,物理图像逼真、实时,分析结果简单明了。

用于计算核素在大气中的浓度分布的数学模型为如下对流扩散方程其中,C为核素的平均空气浓度;为x,y,z三个方向的速度分量;为X,Y,Z三个方向的涡度系数.RA TRANS程序具有很强的实时性,可以分析在任何时刻和任何位置上发生的核泄漏事故,给出未来几小时到几天内的放射性污染分布预测。

现通过一例说明,假设1999年9月18日零点我国南方某地有放射性泄漏,释放出强度为1个放射性单位浓度的污染物,考察在未来的几天后该污染物在大气中的扩散及地面沉积。

气体扩散浓度计算模型介绍(1).

气体扩散浓度计算模型介绍(1).
气体扩散浓度计算模型介绍
华东理工大学 沈艳涛
2006.8.31
第一部分 扩散过程与模型分类介绍
相关背景——污染性泄露
大气污染性泄露的形式:
– 自然方面:火山喷发的有害气体,某些物质自 燃或在一定条件下产生的有毒气体,环境微生 物产生的某些气体 – 日常生活方面:生活用煤产生的含氮硫氧气体 – 石化燃料动力的交通车辆产生的尾气将在一定 气候下生成光化学雾 – 工业用气体的泄漏,特别是化学工业用到的大 量的有毒有害,易燃易爆的气体 – 其他方面产生的一些气体及烟尘
模型验证情况
ⅡT Heavy Gas Models瞬时泄漏扩散模型 对Thorney Island Tests系列试验下风向 不同距离的泄漏物质最大浓度进行了模拟 验证,ⅡT Heavy Gas Models连续泄漏扩 散模型对Maplin Sands Tests系列试验下 风向不同距离的泄漏物质最大浓度进行了 模拟验证,两个试验的模拟结果都是较好 的,基本上反映了重气的扩散情形。
箱模型:重性气向非重气的转折
随着云团的稀释冲淡过程,重气效应逐步地消失, 当重气扩散转变为非重气扩散时,大气湍流对云 团的扩散起支配作用,云团的高度、半径及运行 状态完全取决于大气湍流特性,实际上气体的浓 度分布开始接近为高斯形状,仍然假定为均匀就 不再合理。因此箱模型通常都有从均匀气云向高 斯分布的转折点,即重气扩散向非重气扩散的转 折点,采用理查逊数、沉降速度和速度尺度的关 系,或者运用云团密度与周围空气的密度差来判 断。
箱模型实例(by Van Ulden,1970)
g ( a )H dR Uf k dt r
1 2
ρr,ρa-为气云的“参考”密度和空气密度,kg· m-3; K-为常数。

基于高斯模型的放射性物质扩散模型解读

基于高斯模型的放射性物质扩散模型解读

放射性气体扩散浓度预估模型【摘要】本文是以日本地震引起的福岛核电站的核泄漏为背景,并以给出的数据为基础,研究某一假设核电站的核泄漏问题。

我们通过收集相关的资料,并结合题目给出的数据,建立了高斯模型、连续点源高斯扩散模型解决了题目提出的四个问题。

针对问题一:考虑到泄漏源是连续、均匀和稳定的,我们运用散度、梯度、流量等数学概念,通过“泄漏放射性物质质量守恒”、“气体泄漏连续性定理”、 Guass 公式及积分中值定理得到了无界区域的抛物线型偏微分方程,然后再通过电源函数解出空间任意一点的放射性物质浓度的表达式,把此表达式定为模型一的前身。

鉴于放射性物质的扩散受到诸多因素的影响,如:泄漏源的实际高度、地面反射等。

我们以泄漏口为坐标原点建立三维坐标系,通过“像源法”处理地面反射对放射性物质浓度的影响,并由此对模型一的前身进行修正完善,得到模型一:高斯模型,即放射性物质浓度的预测模型。

最后我们模拟了放射性物质无风扩散仿真图。

针对问题二:当风速为k m/s 时,我们根据放射性核素云团在大气中迁移和扩散的数值计算的基本方法和步骤,并以泄漏点源在地面的投影点为坐标原点,以风向方向为x 轴,铅直方向为z 轴,与x 轴水平面垂直方向为y 轴建立三维坐标系,地面的反射作用同样利用“像源法”进行处理,得到连续点源高斯扩散模型。

考虑到地面反射、烟云抬升、放射性物质自身的沉降及雨水的吸附等对浓度的影响,我们对连续点源高斯扩散模型进行了修正,建立了修正的连续点源高斯扩散模型。

最后利用大气稳定度确定了扩散参数,进而求解了模型。

针对问题三:经分析,问题三的提出是以问题二为基础的,模型三的建立只需要将模型二加以调整即可。

我们以风速方向为x 轴正方向,将风速与放射性物质的扩散速度进行矢量运算,此问题则转化为求(,0,)L z 和(,0,)L z -两点处的放射性物质浓度,由此建立模型三,即上风和下风L 公里处放射性物质浓度浓度的预测模型。

基于FICK定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究

基于FICK定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究

基于FICK定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究放射性气体扩散是核能安全领域的重要研究课题之一,研究其扩散规律有助于评估周围环境的辐射水平,制定相应的应对措施。

本文将基于FICK定律和高斯烟羽模型,对放射性气体扩散进行研究。

FICK定律是描述气体、液体或固体中物质扩散的基本定律。

根据FICK定律,物质的扩散速率正比于物质浓度梯度的变化率,与物质的分子扩散系数成正比。

对于放射性气体的扩散,可以用FICK定律表示为:J=-D*(∂C/∂x)其中,J为扩散通量,D为扩散系数,C为浓度,x为扩散距离。

高斯烟羽模型则是用于预测大气中污染物传输的经典模型。

根据该模型,气体扩散呈现高斯分布,其浓度随距离的增加呈指数衰减。

具体来说,高斯烟羽模型可以表示为:C(x, y, z) = (Q/(2πσu)) * exp(-(x-x0)^2/(2σx^2) - (y-y0)^2/(2σy^2) - (z-z0)^2/(2σz^2))其中,C为扩散浓度,Q为释放速率,(x0,y0,z0)为源的位置,σx、σy和σz分别为扩散系数。

基于上述理论,针对放射性气体扩散研究,可以首先确定材料的扩散系数。

放射性气体通常是从核电站、核工厂等活动中释放出来的,因此首先要进行放射性气体浓度的测量,以便计算扩散系数,然后可以利用FICK定律进行扩散速率的估算。

然后,可以利用高斯烟羽模型进一步研究放射性气体的扩散规律。

首先需要确定放射性气体的释放速率和源位置,然后利用高斯烟羽模型计算不同点的浓度。

通过浓度的计算,可以得到放射性气体在空间中的分布情况,以及随着距离的增加浓度的衰减情况。

最后,将根据模型计算出的数据与实际测量数据进行对比,以验证所建模型的准确性和可靠性。

如果模型与实测数据吻合良好,则可以通过该模型来预测放射性气体的扩散情况,为相关工程和环境保护提供科学依据。

总之,基于FICK定律和高斯烟羽模型的放射性气体扩散研究可以提供对该气体扩散规律的理论解释和预测,并为核能安全领域的决策制定提供科学依据。

基于高斯烟羽模型的放射性气体扩散的预估模型

基于高斯烟羽模型的放射性气体扩散的预估模型

基于核电站泄漏放射性气体扩散的预估模型摘要由于核泄漏导致放射性气体扩散对经济和人身造成巨大损失的报道在国内外屡见不鲜,本文中日本福岛核泄漏事件更加使我们认识到对放射性气体扩散进行合理性的预估从而为以后类似于此的突发性事件作积极有效的补救措施的重要性。

对于问题一我们运用了点源烟羽扩散模型,用抛物型二阶偏微分方程解出理想状态下的不同时刻、不同地点的浓度表达式:222432 (,,,)(4)x y zktQC x y z t ektπ++-=。

此模型是建立在以泄漏点为圆心的一个无界球形区域内的。

为了使模型更符合实际情况,能够被应用于现实生活中,我们在泄漏源有效高度的确定和考虑地面反射与吸收作用下对此模型进行了修正,最终得到问题一浓度的确定公式(14)(,,,)C x y z t的表达式。

对于问题二,我们采用高位连续点源烟羽扩散模式,其扩散服从正态分布,并根据概率论的相关知识通过数学公式推导,得到理想状态下的高斯模型,由泄漏源有效高度,地面反射等因素的影响对其进行修正,又由于重力干沉积,雨洗湿沉积以及核衰变等因素对源强的影响,对高斯烟羽模型再次进行修正,最终得到泄漏源周边浓度变化情况即公式(32),在风速为k m/s的条件下浓度为(,,,)C x y z H。

对于问题三,我们在第二问建立的模型的基础上,引入时间变量rt和t,和扩散速度变量s,在风速和扩散速度的共同影响下,可分别求出上风向和下风向浓度预估模型即公式(40)和(41)。

对于问题四,本文参阅整理大量气象、地理、新闻资料,选择我国东海岸典型地域---山东半岛和美国西海岸典型地域---加利福尼亚州作为研究对象,综合考虑对应海域平均风速及风向、地理距离、海水对放射性物质扩散的部分反射系数等因素,并通过计算机模拟,预测出放射性核物质将经过6天到达我国东海岸,且131I浓度预测值为:0.1053mBq m-⋅,,经过6.8天到达美国西海岸,且氙-133浓度的预测值几乎为零,与实际情况比较吻合。

关于放射性物质浓度预估模型的研究

关于放射性物质浓度预估模型的研究

第2 5卷 第 3期
放射性气体在风的影响下向某一方向扩散速度为:
” 3= +(O 0 ) 10 k 一2 0 kcs , 0 0 so O
放射性气体扩散到 r 米处时放射性气体扩散区域体积为 :
V=  ̄ 1 ̄2 2 0 c 0 (( s 2s2 —-0— o 1 3 +( O 0 ) 0 0 soO . r - s 0k s/ s 10 k 一2 0 kc s ) )
图 2 有 风 时气 体 扩散 区域 形状
此时 , 电站上风 向风速为 s O0 , 核 —l0 k下风向放射性气体扩散速度为 l0 k s放射性气体排放速度 O0 + .
为 千每, 电下向处上 向处度用一题公p可 三 解 以 m克秒 核站风 £和风 浓可上问中式= =_ , 则 M 鲁求 所
则核 电站周 边 r米处放射 性物 质浓 度 为 :
图 1 无 风时 , 体 扩散 区域形状 气
球体体积公式为 = 4

该地区与其相近的地区放射性气物质浓度近似看作相等 , 以我们可以 所
收稿 日期 : 1 — 5 1 2 1 0—6 0 作者简 介: 智力(92 段 16—— )女 , , 白城师范学院数 学系教授 , 研究方向 : 数理统计 ; 刘成龙(98 18—— ) 男, . 白城 师范学 院数 学 系20 09级 学 生; 闰春颖( 9 8 18 —— )女 , 师范学院数 学系2 O 学生. , 白城 07级
段智力 , 刘成龙 , 闫春颖 ( 白城师范学院 数学系 , 吉林 白城 170 ) 300
摘 要 : 射性 物质 的浓度预 测 问题就是 为 了更好 的估计 气体 的污 染程度 , 人们做 好适时的测量和估计是 非常必要 的. 0 1 以2 1 年西安某高 校数学建模竞赛 A题为例. 对无风 时放射性气体扩散情况进行预估 , 预测核 电站泄漏对

放射性的气体预测模型

放射性气体扩散的预测摘要 2011年日本近海发生地震并引发海啸,沿海的核电站受到破坏,释放了大量具有放射性的物质,福岛第一核电站的核泄漏引起了来了国际社会的广泛关注。

在本文中,我们将针对核泄漏释放出的放射性物质的浓度的预测建立模型。

针对问题一:我们考虑核电站周围不同距离地区、不同时段放射性物质上网浓度建立模型。

设气体扩散在空气中的密度梯度为(drdp 0),质量流J (单位时间内流经管道任一截面流体的质量)质量流的表达公式为J=-31V ∙λ∙(dzdp )∙S ∆ (dz dp )∙S ∆(其中Z=Z 0)。

根据菲克扩散定律:J=t M ∆∆=-D ∙(dz dp )∙S ∆(其中Z=Z 0) 通过积分最后可得物质浓度为:P(r →r+∆r)=]2^2^[32]2)^([*2]2^2^[320000)()(Vr t V P kK V r r r r M V r t V P K -+∆+∆-πππ(r ∆取1米左右)(M 表示摩尔质量;V 表示摩尔体积) 针对问题二:由于要考虑风速的影响,我们仍可用问题一建立的模型来求解。

在上风部分和下风部分的气体浓度不同,在上风处风速的影响下扩散速度为(V-K ),在下风处风速的影响下扩散速度为(V+K ),而此时假设气体向外扩散的整体分布为一个半椭球形,椭球的短半轴为Vt ,长半轴为(V-K )∙t+Kt=Vt.故可以把此问题的扩散范围理想化为一个半球体,上风处大于下风处的浓度而整个半球在以风速方向过电站的直线为对称轴的浓度左右具有对称性。

针对问题三:目前比较常见的有害气体泄漏与扩散机理有高斯云羽扩散、高斯云团扩散、重气云扩散和非重气云扩散、FEM3模型等,在本题中我们用高斯扩散模型进行模型建立。

可得到高架连续点源泄漏的浓度分布为:C(X 、Y 、Z 、H)=]}2)^(22)^(exp[]2)^(22)^(exp[{]2)^(22^[exp 2x H Z y H Z x y z y u Q σσσσσπ+-+--∙- 在应用高斯模型时最关键的是确定扩散参数,再应用程序计算出各处的质量浓度。

基于MATLAB的放射性气体扩散模拟及应用

基于MATLAB的放射性气体扩散模拟及应用摘要:随着核电在世界范围内广泛应用,越来越多的核电站建立起来,但是,运用核能的同时我们也要防范于未然。

因此,模拟核事故放射性气体扩散有着非常重要的意义。

本文运用概率动力学的相关知识,结合高斯扩散模型,建立放射性气体扩散模型,模拟了福岛核电站放射性气体扩散对我国东海岸的影响。

关键词:核事故放射性气体扩散;高斯扩散模型;matlab放射性气体扩散模型1.前言北京时间2011年3月11日,日本福岛县的福岛第一核电站发生了一起重大核事故,大量的放射性污染气体从事故的核电站泄露进入大气,对大气环境产生了非常严重的污染,短时间内事故等级从四级跃升到最高等级——七级核事故,引起了国际社会的广泛关注。

3月15日,专家组分析相关数据得出较低浓度的放射性气体正从核电站向福岛以东地区扩散,并可能在将来几天内到达北美地区,最终到达欧洲地区。

同时事故核电站10km范围内的所有居民被日本政府要求紧急撤离。

核电站周围的各个监测站检测到碘,氩,钚等多种放射性同位素从核电站泄出,23日,在核电站厂区内检测出中子辐射。

随着核电在世界范围内广泛应用,越来越多的核电站建立起来,但是,运用核能的同时我们也要防范于未然。

因此,模拟核事故放射性气体扩散有着非常重要的意义。

本文运用概率动力学的相关知识,结合高斯扩散模型,建立放射性气体扩散模型,模拟了福岛核电站放射性气体扩散对我国东海岸的影响。

首先,我们考虑到风向和风速对放射性气体浓度分布有一定影响,由于当时日本发生了大地震和大海啸,这使得当地的气象环境十分复杂。

本文我们结合高斯烟羽模型,并考虑烟气抬升,地面反射,干湿沉积,放射性气体的衰变等多种因素对模型进行反复修正,得到最终的模型。

之后,对于上风向和下风向L公里处的放射性气体浓度,只需在上述的基础上,令x=L或-L,同时,将风速k用(k+s)和(k-s)来代替,y=0,z=0。

建立完这个基础模型后,我们就可以以此为基础研究在风速一定的情况下,位处上下风L公里处,放射性气体浓度的估计模型,并用matlab软件运行模型,模拟出在下风向时的浓度分布图。

气体扩散浓度计算模型介绍


常见的泄露源: 常见的泄露源: 爆炸形成瞬时泄露——烟团 爆炸形成瞬时泄露 烟团
扩散过程研究
不同性质气体在不同条件下表现出不同 的特征 观察者对过程特征的选取
重气扩散过程
四个阶段 ★初始阶段:物质从容器泄漏出,形成气云后在本身的惯性力和外界风速的作用下,上升变形; 初始阶段: 初始阶段 物质从容器泄漏出,形成气云后在本身的惯性力和外界风速的作用下,上升变形; ★重力沉降阶段和空气卷吸阶段:当气云初始动量消失后,重力占主导地位。由于云团与周围空气 重力沉降阶段和空气卷吸阶段: 重力沉降阶段和空气卷吸阶段 当气云初始动量消失后,重力占主导地位。 间的密度差,导致重气塌陷,沿地表面拓展,引起云团厚度的降低和径向尺寸的增大, 间的密度差,导致重气塌陷,沿地表面拓展,引起云团厚度的降低和径向尺寸的增大,而在大气湍 流的作用下外界空气进入云团,即空气卷吸,云团被稀释, 流的作用下外界空气进入云团,即空气卷吸,云团被稀释,同时由于初始泄漏云团与周围环境的温 度差异而进行热量交换; 度差异而进行热量交换; ★非重气扩散转变:随着云团的稀释冲淡,重气效应逐渐消失,重气扩散转变为非重气扩散; 非重气扩散转变: 非重气扩散转变 随着云团的稀释冲淡,重气效应逐渐消失,重气扩散转变为非重气扩散; ★大气湍流扩散阶段(被动扩散):即大气湍流对云团的扩散起支配作用。 大气湍流扩散阶段( 大气湍流扩散阶段 被动扩散) 即大气湍流对云团的扩散起支配作用。
气体扩散浓度计算模型介绍
华东理工大学 沈艳涛
2006.8.31
第一部分 扩散过程与模型分类介绍
相关背景——污染性泄露 污染性泄露 相关背景
大气污染性泄露的形式: 大气污染性泄露的形式:
– 自然方面:火山喷发的有害气体,某些物质自 自然方面:火山喷发的有害气体, 燃或在一定条件下产生的有毒气体, 燃或在一定条件下产生的有毒气体,环境微生 物产生的某些气体 – 日常生活方面:生活用煤产生的含氮硫氧气体 日常生活方面: – 石化燃料动力的交通车辆产生的尾气将在一定 气候下生成光化学雾 – 工业用气体的泄漏,特别是化学工业用到的大 工业用气体的泄漏, 量的有毒有害, 量的有毒有害,易燃易爆的气体 – 其他方面产生的一些气体及烟尘

基于Lagrangian-Eulerian耦合的放射性物质大气扩散模型研究

第43卷第1期2021年2月Vol.43No.1Feb.2021武汉理工大学学报(信息与管理工程版)JOURNAL OF WUT(INFORMATION&MANAGEMENT ENGINEERING)文章编号:2095-3852(2021)01-0001-08文献标志码:A基于Lagrangian-Eulerian耦合的放射性物质大气扩散模型研究邰扬,申世飞(清华大学工程物理系,北京100084)摘要:针对中尺度扩散下拉格朗日模型和欧拉模型在计算效率和准确度方面的矛盾,建立了适用于模拟核事故下放射性物质大气扩散的基于拉格朗日模型与欧拉模型耦合的预测模型,以国内某核电站为例进行了放射性物质扩散的虚拟算例模拟,对模型进行验证和分析。

结果表明:拉格朗日-欧拉耦合模型可以较好地模拟放射性物质在大气中的扩散,不仅可以提升中尺度和大尺度下的计算效率,还可以有效减小欧拉模型初始条件所带来的系统误差。

关键词:核事故;大气扩散模型;拉格朗日-欧拉耦合模型;1311;核电站中图分类号:X946DOO:10.3963/j.issn.2095-3852.2021.01.001近年来,我国核电建设持续增长,核电在建规模长期保持全球第一,按目前已形成的核电发展条件预测,2021—2035年每年将核准建设6-8台核电机组,2035年我国核电装机规模将达到1.5-1.8亿kW,核电发电量占比将提升至10%以上,核能在国民经济中将发挥越来越重要的作用⑴。

保证核能的安全使用是开发和利用核能的前提,对核电来说,除了通过合理选址进行前期安全规划和建立并维护行之有效的安全运营体系之外,对核事故发生后放射性物质的扩散过程进行模拟并根据结果制定安全预案,也是保障核电安全性的重要方面。

以2011年福岛核事故为例,大量的放射性物质持续性地排放到大气中,并在事故发生后的一个多月内随大气运动而大面积扩散,将周围大面积区域都拖入放射性污染的威胁中。

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二、问题的提出随着社会经济的发展,世界各地在大力发展清洁能源,而核能源是被人一种理想的清洁能源,但是核能的不可控可造成如核电站的核泄漏,特别是一座核电站遇自然灾害发生发生泄漏,在空气中蔓延辐射,这将给人民带来灾难性的健康损伤,因此对于核泄漏后扩散估计模型的推倒很有必要,因此,本文对于放射性气体扩散的预估进行了建模,并做了详尽的论述。

三、问题分析在此题中,要求对放射性气体的扩散进行建模,并且题目中给出了初始浓度为p0,放射性气体扩排出速度为:m kg/s ,在无风状态下匀速在大气中向四周扩散,速度为s m/s ,则可利用在时间变化时,面积的增量A Δ对于浓度的影响,列出A tp ΔΔΔm,而A Δ时间和气体扩散速度有关,在题目中扩散速度是已知的,为s m/s 。

继而通过对浓度的叠加,利用fortran 程序和Excel 对数据进行处理,则可以得到预料的结果。

四、模型假设及符号说明4.1符号说明0r :辐射源原半径,此符号只在第一个问题中有所涉及 p Δ:不同地点,不同时刻放射气体浓度的增量 1r :假设的在某时刻能扩散到得最大半径 A Δ:在时间t Δ内的气体扩散的面积增量 m :放射性气体排出的速度,单位为:kg/ss :放射性气体向大气四周扩散的速度,单位为:s m/s L :离辐射源中心的距离n :放射源排出放射气体的总时间 t :时间变量 4.2模型假设1、所处环境无风、周边环境广阔无障碍物2、放射性气体匀速排出的浓度始终不变3、排出的辐射物在其分布范围内均匀分布4、其扩散速度不随浓度的增大而增大5、不考虑重力对扩散气体的影响6、所辐射到的地方,浓度始终在积累五、模型的建立5.1本来,我们想以点辐射推算并计算模拟结果,但碍于我们的模型忽略了好多的因素,因而我们在第一个问题上对辐射源做了处理,即做成区域辐射的模型。

由于这个方面的问题易于理解,便可用区域辐射直接求解,设辐射源半径为0r :首先,我们来考虑时间与浓度增量的关系(如下图1所示):st r =1⎪⎩⎪⎨⎧=A 0ΔΔm p 00>=t t (1)图1⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=⎰ρρπΔd r r m p 0120 00>=t t (2)p Δ为任意时刻一次辐射出去的,在1r 范围内边界上,任意时刻的浓度增量,0r 为初始辐射源半径,1r 为任意时刻辐射到的半径,ρ为辐射到的半径的变量(下同)⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=)(02021r r mp πΔ 00>=t t (3) 01r st r +=则在1r 范围内,浓度不随时间变化,为:0=p Δ 则不同时刻,同一地点(L=s+10)的浓度为: 1s 末为:)2(022str t s mp +=π 2s 末为:20221022|)2(|)2(==+++=t t str t s mstr t s m p ππ 3s 末为:302220221022|)2(|)2(|)2(===+++++=t t t str t s mstr t s m str t s m p πππ 则有ns 末:∑=+=nt str t s m p 1022)2(π (6) 对于同一地点不同时刻浓度的推导就到这儿,现推导同一时刻,不同地点的浓度,为了理解方便起见,这里先以点辐射考虑。

同一时刻,不同地点的浓度可表示为:L=st 22ts mp π= L=s(t-1) 2222)1(-+=t s mt s m p ππ L=s(t-2) 222222)2()1(-+-+=t s mt s m t s m p πππ ……则)(n t s L -=处的浓度为:∑=-=ttn n t s mp 022)(π n t ≠ (7) 推而广至,不为点辐射,而为区域辐射,即辐射源的初始半径为0r :L=st ])[(2020r r st mp -+=πL=s(t-1) }])1({[])[(20202020r r t s mr r st mp -+-+-+=ππL=s(t-2)}])2({[}])1({[])[(202020202020r r t s mr r t s mr r st mp -+-+-+-+-+=πππ……则当L=s(t-n)时:∑=-+-=nn r r n t s mp 02020}])({[π (8) 其实,以上两个模型是一种理论的两种不同表达形式,只要读者仔细观察,便能理解其中的道理,在此不再獒述。

综上,我们已将第一个问题的模型建立。

5.2现进行第二个问题,当风速为k m/s 时,则考虑到风速影响,k s ≥的情况:由向量式k s v+=得: 2)(k s v += (9αcos 222sk k s v ++= (则由上式vt r =则t 时间内的扩散面积为: 扇形的面积公式为:θ221r A =(11) 则可以得到t 时刻时扩散了的面积为:θαd t sk k s A 22220)cos 221++=⎰(π 222)cos 2(t sk k s A α++=π (12)则由式⎪⎩⎪⎨⎧=AΔΔm p 可得:222)cos 2(t sk k s mp α++=πΔ (13)由式(6)和(13)得到∑=-+-=nn r r n t s mp 02020}])({[π (14)综上,我们的模型建立已经完成。

六、模型的简化与求解6.1对于第一个问题的求解6.11同一地点不同时刻扩散气体浓度的模型 则有上式(6)归纳总结得出以下式子:∑=+=ni t str t s m p )2(022π (15)式子表示从位置L=is+10处,即离放射源边缘的距离:l=is 处的浓度变化,n 为辐射的总时间。

现取:m=1000,000mg/s ,s=100m/s ,n=450s ,0r =10m ,i=10s 起,即离辐射中心的距离为:L=1000+10=1010m 的点,来粗略模拟同一地点不同时刻浓度的分布,现将分析图表1粘贴如下:具体数据处理见附件一6.12同一时刻不同地点扩散气体浓度的模型则由上式(8),得同一时刻不同地点辐射浓度的变化量为:∑=-+-=nn r r n t s m p 02020}])({[π (16)其中,p 为在t 时刻时,在L=st+10范围内的各个位置的浓度,n=0表示t 时刻所能达到的区域边界的辐射浓度,s(t-n)则表示离辐射边界的距离,即在离辐射源中心的距离为:L=10+s(t-n)处的位置。

现取:m=1000,000mg/s ,s=100m/s ,t=440s ,0r =10m ,即离辐射中心的距离为:L=45000+10=45010m 范围内的任意一点,来粗略模拟同一时刻不同地点浓度的分布,现将分析图表2粘贴如下:如下图表2,为在t=440s 时刻时,L=44000范围内任意点浓度变化。

综合比较,我们选择了t=440时刻的图表,因为这个图表较清晰的反映了t 时刻辐射范围内个点的浓度变化。

图表2(具体数据处理见附件二)6.2对于第二问题的解决 则可得由上式(12)和(15)∑=++=ni t t sk k s mp 222)cos 2(απ (17)由上,我们现在来做一个数据演示模型,基本假设数据如上所给数据,现将风速k=1,20,40,60,100,下风向0=α时的数据模拟如下图表3所示:图表3(具体数据处理见附件三)上风向πα==0180 Rad 时的数据模拟如下图表4所示:图表4(具体数据处理见附件三)当k s =时,t 时刻时扩散了的面积为:θαd t sk k s A 22220)cos 2212++=⎰(π222)cos 2(2t sk k s A α++=π则同一地点不同时刻的浓度为:∑=++=ni t t sk k s mp 222)cos 2(2απ (17)当k s =(设为s=100m/s)时,则下风向辐射物质的浓度数据粗略模拟如下图表5所示:图表5(具体数据处理见附件三)对于逆风向s=k 时,我们所推出的模拟公式对于上风向是没有意义的,可以说明上风向没有辐射,辐射物质的浓度为零。

6.3第三个问题的简化与解答根据第二个问题,先来考虑辐射速度大于风速的情况既:k s ≥,下风向时0=α,速度k s v +=;上风向时k s v -=,则有上风向:ks L t -=则有当0t t <,则此处的浓度为零,既:0=p 当0t t ≥时,∑=-+=nt t tsk k s mp 0222)2(π (18)按照我们的惯例,现在我们做一个大概的数据模型,以此来说明L 处辐射物质浓度的变化,一些上面用过的数据上同,现在设:L=1200m ,k=20则)(1580/12000s t ==,则模拟图表6如下所示: 下风向:ks Lt +=1 (19)则有当1t t <,则此处的浓度为零,既:0=p(20)图表6(具体数据处理见附件四))(10120/12001s t ==,则数据模拟的图表7如下所示:∑=++=nt t tsk k s mp 1222)2(π图表7(具体数据处理见附件四)将上风向与下风向作一比较如下图表8所示(考虑p=0时的图线):图表8(具体数据处理见附件四)当风速等于扩散速度时,上风向L处浓度为零,下风向与图表5中数据走势相同,对于风速大于扩散速度的模型,我们目前还没有能力模拟出来,有待研究,在此表示遗憾,希望有兴趣者,可以尝试!综上,第三个问题已解决,现在我们来解决第四个问题吧!6.4对于第四个问题的简化与解决我们得到数据,数据见附件六,我国距日本福岛核电站最近的为黑龙江的“二道泡子”,距离为1030.8公里,最远的为台湾省的台北市,距离为2408.2公里,故假设我国大陆东海岸距日本福岛核电站距离为1030.8公里。

我国据日本福岛核电站大部分为海洋,海风比较大,假设风力为十级,风速为26m/s ,假设当事故发生后,东亚季风都是吹向我大陆的,即我国东海岸处在下风向。

则由(20)假设式中s=27m/s ,k=26m/s由式(19)得则可得s t 200001=则辐射到我国东海岸的浓度为:1.43E-03mg/m ²,这是一个很小的数据,而且在假设中,福岛核电站到我国东海岸的距离是取了最小距离,而实际上这个距离平均为1500多千米,而且假设我国处于下风向,而实际上三月份时,在东亚季风中我国处于上风向,所以福岛核电站对于我国东海岸没有影响。

七、结果分析与检验本文对放射性气体扩散的模型进行了分析,并建立了一个数学模型,由于考虑到的因素比较少,如把大气环境的扩散没有考虑进去,没有考虑海洋对大气的影响,没有考虑重力对扩散粒子的影响。

虽然题目所给假定对于模型的建立很有利,但对于实际问题的解决还是有一定差距的。

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