核辐射环境安全多传感器信息融合方法研究

王丽坤，袁宏，柳芳，陈进超



核辐射环境安全多传感器信息融合方法研究

王丽坤1，袁宏1，柳芳1，陈进超2

（1、四川金核矿业有限公司，成都 610052；2、成都理工大学，成都 610061）

为了及时发现核能开发和利用过程中可能出现的核辐射安全隐患，保障核辐射环境安全，论文讨论了核辐射环境的类型，及其安全影响因素，并利用贝叶斯估计和灰关联分析的方法分别进行核辐射环境同质传感器信息融合和异质传感器信息融合，该方法对核辐射环境危害评价、管理与防治决策起到重要的作用。

核辐射环境；信息融合；贝叶斯估计；灰关联分析

放射性核素自发现以来，在仪器制造、考古、医学、食品、生物学、军事、农业和科技能源等领域应用广泛。但核能在为人类的生产、生活带来巨大利益的同时，其在勘探开发、利用过程中，也可能造成一定程度的环境污染。放射性污染通常无嗅无味，不易被察觉，但一旦发生污染，将对会人民生命安全、公众财产造成巨大危害，引起社会不安与动荡。为了获得核辐射环境安全状态信息，需将采集到的多传感器数据进行快速、准确、综合的分析和评判，为相关单位和政府机构提供详细、准确的数据支持，将对核辐射环境安全监测工作具有重大研究意义。

核辐射环境类型多样，受核辐射场地的用途和周边环境地形地貌等影响，不同类型核辐射环境的安全影响因素、监测内容、监测频率不同，这就需要对核辐射环境特征进行深入分析，为下一步进行环境安全综合分析评判服务。同时核辐射环境安全往往与放射性水平、稳定性等多种因素相关，为此需布设多种传感设备，如温度传感设备、应力传感设备、压力传感设备、风速传感设备、γ辐射探测仪、α探测仪、β探测仪、VCO传感器等。各种传感器信息对确定实际核辐射环境状态都或多或少存在一定程度的不确定性、不完全性、不严密性。因此，为提高核辐射环境安全监测系统对信息的处理能力，提高监测性能和结果分析的准确性，需采用信息融合方法实现对多传感器信息进行综合判断与估计，保障核辐射环境安全。

1 核辐射环境分析研究

1.1 核辐射环境

核辐射环境放射源包括天然放射源和人工放射源。天然放射源包括宇宙辐射，大气、地壳及水体的辐射，放射性（伴生）矿物所产生的天然核素辐射。核辐射射线主要有三种α射线、β射线、γ射线，α射线是氦核，β射线是电子流，穿透力均较小，对人体均有一定的伤害；γ射线是一种波长很短的电磁波射线，其穿透力很强，常用于地球物理勘探。宇宙辐射与天然核辐射一直存在，并没有影响人类的生活与工作，但过量的人为核辐射会使人体受到暂时性或永久性的伤害。

人工放射源是由于人类活动产生并释入环境中的放射性核素的辐射，其主要集中于核武器的试验和生产、核动力（主要是核电）生产、核技术的应用和核资源的勘探开发等领域。

核武器试验释放到环境中放射性物质主要是是90Sr和137Cs，对公众的影响很小。核武器生产包括铀浓缩、钚生产、氚生产和武器加工制造等，在此过程中会产生大量的放射性废物，需进行实时动态监测，以免引发核辐射污染事故。核动力生产包括核燃料循环的全部过程，其每个环境都存在放射性流出物向环境释放和环境监测的问题。核技术应用涉及到工业、医学和科研等方面，包含有辐照育种、辐照加工，食品的杀菌消毒保鲜，工程设施和机械设备探伤，安检中的辐射探测，医疗中的辐射诊断和治疗等项目。虽然核技术应用领域操作的放射性物质数量不大，但其排入环境的放射性物质量巨大，且使用较分散、集中监管困难，需定时定期监控核辐射剂量，避免造成突发核泄漏事故。核资源勘探开发过程中会形成一些勘探遗留设施，如钻井平台、探槽、探坑、铀废矿石堆、铀尾矿库等，需进行综合的监控监管，降低发生突发事故的风险。支撑项目：

1.2 核辐射环境安全影响因素分析

核辐射环境是一个多层次、多结构的复杂系统，并且具有放射性污染的特殊性。影响核辐射环境安全的因素多种多样，作用大小不一，其组成要素包括大气、水、土壤、岩石、厂房、放射性物质、人类活动等。按照组成要素的差别，不同的核辐射环境也具有相异的特征。本文从放射性、地质、气象等方面分析核辐射环境安全的影响特征。

1）放射性因素

核辐射环境种类多样，包括核电站、核反应堆、核废物处置中心、工业和材料和研究中心、伴生矿、铀矿山以及铀废矿石堆或铀尾矿库等。环境的核辐射状况反应环境放射性水平，包括放射性浓度、平均γ辐射剂量率、氡析出率、气溶胶、U、Th、226Ra、40K等。

2）地质因素

核辐射环境中天然辐射剂量水平受γ辐射影响较大，而环境中γ辐射随地质、地貌等条件影响变化较大。同时，核辐射环境还受不同类型的地质情况影响，包括工程条件、地质构造、地下水和地面沉降等。

3）其他因素

核辐射环境还受气象条件、植被和土壤等条件的影响。其中，气象条件对核辐射环境的影响主要是风和降水。风速是非常重要的影响指标，主要包括水平方向的扩散与空气流动的扩散两个方面。另外，降水会使核辐射污染物跟雨水混合，一起向外扩散。

2 核辐射安全状态分级

核辐射环境类型多样，不同类型的核辐射环境影响因素、监测的信息和监测的次数均不同。如铀尾矿库（或铀废石场）受γ辐射、氡气、库区容积、坡度、岩石稳定性、降雨量、地下水等因素影响，按照国家《辐射环境监测技术规范HJ/T61-2001》需定期监测γ辐射空气吸收剂量率、氡及其子体、氡析出率等项目；放射性伴生矿受所排废水量、废渣量、降水、风等因素影响，按照国家《辐射环境监测技术规范HJ/T61-2001》需1、2次/年地监测γ辐射空气吸收剂量率、U、Th、226Ra、40K、氡等项目；核事故场外早期应急监测，按照国家《辐射环境监测技术规范HJ/T61-2001》需对α射线、β射线、γ射线、中子（n）进行快速、准确监测。

不同类型核辐射环境因环境区域本底及影响受众不同，其环境安全划分级别也不同。如铀废矿石堆（或铀尾矿库）环境安全特点，来划分环境安全状况等级。铀废矿石堆作为人工堆积成的具有放射性的坝体，其环境安全主要受放射性水平、地质因素及气象因素等方面的影响。其放射性水平主要受γ辐射剂量率、氡吸出率、U、Ra等因素控制，其中γ辐射剂量率和氡析出率对环境的放射性影响较大，废渣中的放射性元素含量、水系中的放射性元素含量也会造成一定危害；其地质因素包括地质构造、岩石完整性、岩石坚硬程度、地形地貌、坝体坡度、地下水及地表水等，其中岩石完整性对环境的影响程度较大；气象因素包括降水、风速、风向等，其中降雨量对环境的放射性水平及地质稳定性水平均有一定影响。针对铀废矿石堆环境安全影响因素特点，影响环境的主要因素，根据工程岩体分级标准（GB50218－94）、相关文献及资料，划分铀尾矿库（或铀废矿石场）安全状况等级见表。

铀废矿石堆环境安全分类标准表

安全等级岩体完整性指标地震烈度年降雨量/（mm）植被覆盖/（%）渣堆坡高/m渣堆坡度/（°）渣堆量/（104t）废渣铀/104Bq /kgγ剂量率/（10-8Gy/h） 极安全Ⅰ90～1000～20～40080～10010～150～100～10～7.40～17.4 安全Ⅱ75～902～3400～50050～8015～2010～251～37.4～3717.4～35 基本安全Ⅲ50～754～3500～60020～5020～3025～353～537～5035～50 不安全Ⅳ30～506～4600～70010～2030～4035～405～1050～10050～70 极不安全Ⅴ0～308～6700～10000～1040～8040～5010～20100～37070～120

3 核辐射环境安全监测及信息融合

核辐射环境受放射性水平、地质、气象等因素影响，核辐射环境安全的监测主要采用γ辐射探测器、α探测器、β探测器、中子剂量当量仪、雨量计等多种传感器。各种传感器监测的特征类型可能不同，监测的信息特征也可能不同，这些信息有些具有实时性或非实时性，相互之间可能具有冗余性或互补性。而多传感器信息融合就是将多个同质类型及异质类型的传感器在空间或时间上的冗余或互补信息根据特定的方法进行组合计算，获得核辐射环境的一致性描述，能更详尽、完备地展示核辐射环境系统的综合特征。下面将从同质传感器与异质传感器两方面分析研究核辐射环境的综合监测数据的信息融合，实现核辐射环境的综合评判与估计。

3.1 核辐射环境同质传感器信息融合

核辐射环境监测中同质传感器信息融合通过对来自多个同类型传感器的输出数据进行融合，可获得相对于单传感器更精确的估测数据，提高同质传感器的可靠性。多传感器系统的融合技术方法有：贝叶斯估计、多贝叶斯估计、卡尔曼滤波、统计决策理论、DS推理以及具有置信因子的产生式规则等。而贝叶斯估计是融合静态环境中的多传感器底层的一种常用的方法，故本文同质传感器信息融合采用贝叶斯估计的融合计算方法。

利用贝叶斯估计进行核辐射环境的同质传感器信息融合，该方法主要解决来自多个相同类型传感器的、对同一被测对象的测量数据信息融合问题，数据处理的任务是获取对被测数据更为可靠的估计。该算法原理分为三部分：置信距离理论、最佳融合数的选择方法、基于贝叶斯估计的融合计算方法。

3.1.1 置信距离

信息融合计算之前，须对每一个传感器输出数据的有效性进行判断。由于被测对象的真值是未知的，只能依据各个传感器输出数据之间的关系进行判断。为充分利用各传感器测量性能的先验知识，引入置信距离概念。

在多传感器测量系统中，有个同质传感器对核辐射环境进行测量。x表示第个传感器的输出数据，x表示第个传感器的输出数据，均服从高斯分布。

d为x对x的置信距离，反映传感器输出数据对传感器输出数据的支持程度。

将个传感器中任意两个传感器输出数据之间的置信距离，用矩阵形式表示，得到个传感器输出数据的置信距离矩阵。

3.1.2 最佳融合数的选择

得到置信距离矩阵后需要选择一个临界值对置信距离值进行划分，用以判断两个传感器输出数据之间是否支持。定义二值r变量表示第个传感器的输出是否支持第个传感器的输出数据，当表示第个传感器支持第个传感器，当表示第个传感器不支持第个传感器，即：

由此也可得到一个矩阵，我们称之为关系矩阵：

得到关系矩阵后，需要选择融合临界值，来判断该核辐射传感器输出的有效性，即当一个核辐射传感器的输出个数多于时认为其输出数据可以参与信息融合。由此方法可得到关系矩阵的有效融合个数，也就是核辐射环境的最佳融合数。

3.1.3 信息融合

根据贝叶斯统计理论将核辐射传感器输出数据作为先验知识，每个核辐射传感器均服从高斯分布，而每一次检验过程可动态地看作是对先验知识的不断修正过程。

核辐射环境信息融合就是得到个有效融合的传感器的均值及方差，同质融合传感器也服从高斯分布，设，即：

核辐射环境信息融合的均值为：

其中，xxx，，μ，为核辐射环境传感器的均值，σσσσ为核辐射环境传感器的方差，μ为核辐射环境传感器所有输出数据的均值，σ为核辐射环境传感器所有输出数据的均方误差。核辐射环境传感器信息融合后的均值μ即为核辐射环境同质传感器信息融合结果。

3.2 辐射环境异质传感器信息融合

核辐射环境安全监测主要采用辐射探测器、探测器、探测器、中子剂量当量仪、雨量计等多种传感器。不同类型的传感器其特征信息均不同，相互之间具有空间或时间上的冗余性或互补性，本文利用灰关联分析的方法进行异质传感器数据的信息融合。

灰关联分析是根据曲线几何形状的相似程度判断核辐射环境异质传感器的相互关系。通过对核辐射环境安全的特征向量与标准特征向量的灰色关联度进行系统特征优势分析，从整体上考虑核辐射环境的安全性，最终根据关联度的大小给出核辐射环境的安全评判。

其中∆（）称为第个指标x与x的绝对差；0.5是分辨系数。

参考序列的取值区间为x=[（），b（）]。

要利用灰关联分析进行核辐射环境安全评判，需得到环境安全因素的权重。本文采用3标度层次分析法，比较核辐射环境安全因素两两之间的重要程度，建立比较矩阵，并将比较矩阵对应的行元素与列元素相加求均值，得到最优传递矩阵。对最优传递矩阵进行指数运算，建立一致矩阵（即判断矩阵），该方法满足一致性要求，也不需要进行一致性检验。将一致矩阵的特征向量归一化处理即为核辐射环境第层系统的权重指标：

核辐射环境的综合权重为指标层的权重与目标层和描述层的相应权重相乘，即各指标权重的加权权重。将各指标的综合权重归一化，即得到核辐射环境异质传感器信息融合权重为。

其中，w为影响核辐射环境安全的综合权重，满足：（11）

同时根据最大关联度原则，取最大关联度作为待测核辐射环境的安全等级。

核辐射环境的安全等级，可分为两个方面，即单因素指标的评判和综合安全评判。我们一般将核辐射环境安全分为五个等级，即极安全、基本安全、安全、不安全、极不安全，相应对应于五个预警警度，即无警、微警、轻警、中警和重警。

4 结论与认识

为了及时发现核能开发和利用过程中可能出现的安全隐患，保障核辐射环境安全，本文分析核辐射环境的类型及其环境影响因素，分别利用贝叶斯估计和灰关联分析，开展核辐射环境同质传感器信息融合和异质传感器信息融合两个关键问题的研究工作。运用信息融合的方法评判核辐射环境的安全状况，可充分利用先验信息，增加评判结果的稳健性和准确性，有效减少人为因素的干扰，为政府及相关部门提供灾害预警信息，有助于核辐射危害的管理与防治决策。

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Research on Multi-sensor Information-Fusion Technology for Nuclear Radiation Environment

WANG Li-kun1YUAN Hong1LIU Fang1CHEN Jin-chao2

（1-Sichuan Kinghe Mining Co., Ltd., Chengdu 610061; 2- Chengdu University of Technology, Chengdu 610059 ）

This paper has a discussion on the types and the safety factors of nuclear radiation environment in order to find out the potential nuclear radiation safety hazard in the development and utilization of nuclear energy. The Bayesian estimation with grey correlation analysis is used for carrying out the homogeneous and heterogeneous sensor information fusion. This method plays an important role in the evaluation, management and prevention of nuclear radiation environment.

nuclear radiation environmental; information fusion; Bayesian estimation; gray correlation analysis

TL75

A

1006-0995（2016）03-0516-05

10.3969/j.issn.1006-0995.2016.03.037

2015-11-27

四川省科技支撑计划项目（2014FZ0030）

王丽坤（1985-），女，山西应县人，工程师，研究方向：信号与信息处理、监测预警、安全评价