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基于C4ISRE系统的核电站大气核污染扩散轨迹系统仿真研究

2017-06-13胡筱敏马云峰王廷帅李强强石晓飞

环境科学研究 2017年6期
关键词:气团核污染轨迹

沈 越, 胡筱敏, 马云峰, 王 琦, 王廷帅, 李强强, 石晓飞

1.东北大学资源与土木工程学院, 辽宁 沈阳 110819 2.辽宁省环境保护厅, 辽宁 沈阳 110033 3.沈阳航空航天大学能源与环境学院, 辽宁 沈阳 110136 4.航天科工智慧产业发展有限公司, 北京 100854

基于C4ISRE系统的核电站大气核污染扩散轨迹系统仿真研究

沈 越1,2, 胡筱敏1*, 马云峰3, 王 琦3, 王廷帅3, 李强强3, 石晓飞4

1.东北大学资源与土木工程学院, 辽宁 沈阳 110819 2.辽宁省环境保护厅, 辽宁 沈阳 110033 3.沈阳航空航天大学能源与环境学院, 辽宁 沈阳 110136 4.航天科工智慧产业发展有限公司, 北京 100854

为了在核污染事故处理时提供精细化预警,以辽宁省某核电站周边部分重要目标(大衣屯、大周屯、红沿河镇、驼山乡、西杨乡、复大线应急撤离线路)为研究对象,将环境保护指挥自动化系统C4ISRE(Command,Control,Communications,Computer,Intelligence,Surveillance,Reconnaissance,Environmental Impact Assessment)与HYSPLIT 4.9模型相耦合,采用NCEP(美国国家环境预报中心)的FNL全球气象数据对核污染扩散轨迹进行仿真研究. 结果表明:自模拟初始时间2014-04-01T00:00:00.00开始,进、出大衣屯边界时间分别为00:06:16.560、00:06:49.000,历时31.340 s;由西向东横穿过大周屯,进、出时间分别为于00:06:16.56到达大衣屯北部边界,于00:06:46.90扩散出大衣屯边界,经过大衣屯区域耗时共计29.00 s;核污染气团于00:15:30.85到达大周屯上空500 m处,由西向东横穿过大周屯,于00:15:46.05离开大周屯上空,过程耗时15.20 s;核污染气团于00:32:14.25 经过重要应急撤离线路2(复大线),全程耗时32 min 14.25 s.核污染气团与从2014-04-01T00:00:00.000进入红沿河镇上空500 m区域,于00:24:27.00扩散出,全程历时24 min 27.00 s;进、出驼山乡上空500 m区域的时间分别为00:24:28、00:51:00,历时26 min 32.00 s;进、出西杨乡上空的时间分别为00:51:01、01:05:4.70,历时14 min 37.00 s;重点区域大衣屯和大周屯行政区的预警时间分别为376.56、930.85 s,重点撤离线路2区域预警时间为1 934.25 s.

C4ISRE; 大气核污染扩散轨迹; HYSPLIT

目前,核电站应急技术得到世界各国的普遍重视. 清华大学开发的核事故后果预测和评价决策系统[1],可对研究区40 km范围内每个网格的风场、浓度场、潜在剂量及防护进行预测. 中国辐射防护研究院开发的核事故场外后果实时评价计算机系统软件,可对研究区近场10 km、远场40 km风场、浓度场、剂量场及防护行动区域进行预测. 美国劳伦斯·利弗摩尔国立实验室开发的ARAC(the Atmospheric Release Advisory Capability)系统[1-3],可模拟全球未来2 d点源周围15 km的浓度场和剂量场. 欧洲共同体开发了RODOS(an integrated and comprehensive real-time on-line decision support system)系统[1,4],可对研究区内各种距离范围内的风场、浓度场、潜在剂量及防护行动的进行评价和预测. 日本原子力研究所开发了SPEEDI(Prediction of Environment Emergency Dose Information)系统[1,5]可以模拟全球任一点源未来最长52 h三维气象场、浓度场和剂量场.

总体来看,这些系统基本属于“决策支持系统”范畴,而不属于“指挥控制系统”范畴. 现有的“核电站事故的决策支持系统”[6-8]与C4ISR(军事指挥自动化系统)[9-11]相比主要存在如下问题:采用的设备型号复杂、标准不统一、没有采用分布式仿真HLARTI等方法;没有实现现行系统与监视、侦察等技术(卫星、无人机)的有效融合;无法实现环境保护力量体系的综合模拟与分析等. 在此基础上,提出的环境保护指挥自动化系统C4ISRE[12-13],以计算机为核心,具有环境指挥控制、环境污染态势侦察、灾难预警探测、通信、仿真演练和其他环境保护信息保障功能的环保领域的综合信息系统,它的主要功能是信息获取、处理、决策支持和对环保队伍实施指挥与控制,以及环境污染应急事件模拟、演练、指挥、处理等. 该研究基于C4ISRE系统进行大气核污染事故的预警研究,以期为核电站核污染预警技术的发展开拓新的思路.

1 模拟算法选择

2008年美国应急响应框架(the Federal National Response Framework,FNRF)指派NOAA(the National Oceanic and Atmospheric Administration,美国国家海洋和大气管理局)采用HYSPLIT混合单粒子拉格朗日积分轨迹模型(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model)[14-20]进行烟雾、放射性和有害物质的预测,并与世界气象组织(WMO)协同处理国际性的应急事故. 2011年,为帮助联合国原子辐射效应科学委员会(the United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation,UNSCEAR)对日本福岛核事故进行核污染评估,世界气象组织(WMO)构建了大气输送和扩散模式项目(the Atmospheric Transport and Dispersion Model,ATDM),成立了专门的工作组(TT,Task Team)研究日本福岛核事故引起的大气核辐射的评估方法. 工作组成员包括NOAA、加拿大气象中心(CMC)、英国气象局(UKMET)、日本气象厅(JMA)和奥地利中央气象和地球动力研究所(ZAMG)等. NOAA主要采用HYSPLIT模式对日本福岛大气核辐射进行评估. HYSPLIT模型主要由4个计算组件构成:由平均风场驱动的污染气团离子输送仿真模块、湍流输运仿真模块、沉降和衰变仿真模块、大气污染浓度仿真模块. NOAA的研究证明,以日本福岛核事故为依据,采用HYSPLIT模式的各项技术对核污染的扩散模拟具有较好的预测效果[21].

C4ISRE系统的主体构件是STK(System Toolkit)系统. STK由美国AGI(Analytical Graphics)公司开发,是航天领域最先进的商品化的仿真分析软件. Aerospace公司(独立评测机构)的评测报告证明,其分析结果置信度为99.50%. STK全面支持对复杂陆、海、空、天、电一体化建模及构建C4ISR系统[22].

2 扩散区域基本环境

辽宁某核电厂地处渤海辽东湾东海岸,北、西、南三面临海,东侧与陆地接壤,反应堆位于厂址西侧,属于温带季风气候区. 厂外主要居民点为距厂界ESE方位的红沿河镇(7.00 km)、复州城(22.00 km)、瓦房店市(49.00 km);S方位的大连港(110.00 km);N方位的沈阳市(270.00 km).

气象资料以距核电厂相近的熊岳气象站30 a的数据资料统计为主. 该区域南风为主导风向,全年风频为26%,全年1月、2月最多风向为北北东(21%)和北风(20%),3—12月主导风向均为南风且出现频率为22%~31%. 常年平均风速为3.90 ms,其中春季风速较大,夏季风速较小,但差异不是很大. 一年中以4月风速为最大,达到5.00 ms;以8月风速为最小. 各月大于17.00 ms的大风日数以4月最为集中,月均出现7.60 d.

2.1 混合单粒子拉格朗日积分轨迹算法

HYSPLIT模式假设大气核污染气团随风飘动,则其移动轨迹就是其在时间和空间上位置矢量的积分,即通过初始位置P(t)和第一猜测位置P′(t+Δt)的三维速度矢量的平均值来计算. 速度矢量在空间和时间上进行线性内插:

第一猜测位置:

P′(t+Δt)=P(t)+V(P,t)Δt

(1)

最后的位置:

P(t+Δt)=P(t)+0.5[V(P,t)+V(P′,t+Δt)]Δt

(2)

VmaxΔt<0.75

(3)

(4)

式中:P为质点的初始位置;P′为质点的第一预测位置;t为仿真时间,s;V为风速,ms;Vmax为最大风速,ms;Ztop为轨迹模式坐标系统的顶部,m;Zgl为地形高度,m;Zmsl为坐标下边界高度,m.

2.2 气象场数据

为保证试验的可靠性,气象场数据采用NCEP(美国国家环境预报中心)提供的全球分析资料第三阶段GRAS数据. GDAS系统使用WRF模式进行预测和资料同化,数据分辨率为1°×1°,时间间隔为6 h,编码格式为GRIB l码,累计有26个标准等压层(1 000 ~10 hPa)、地表边界层和对流层顶的信息. 每6 h进行一次全球数据分析. 这种数据具有时次多、密度大、连续性强、分辨率较高、内容丰富等特点,在中小尺度天气分析中具备较大的优势,能够有效弥补常规观测资料在灾害性天气分析方面的不足[23].

3 基于C4ISRE系统的污染气团模拟推演方法

a) 初始仿真环境率定. 设置全球同化气象场的网格初始值;根据初始气象场设置的情况,设定仿真时间域、点源的地理坐标和高度等基本参数;根据研究区域的实际气象条件分析区域垂直纵向方向离子扩散的运动模式,进而构建前向或后向离子轨迹扩散分析情景.

b) 完成初始仿真率定后,需要进行高级仿真环境率定[24-27]. 分析时间积分方法策略;设定离子扩散的稳定率;对初始气场子域的网格进行细化;分析时间域内的多层轨迹复合策略;研究离子扩散轨迹输出频率的率定;设置立体混合层计算方法;输出污染气团扩散轨迹仿真结果. 具体仿真参数见表1.

表1 核污染事故情景设置

c) 将离子扩散轨迹仿真数据构建成CISRE/STK主件需要的弹道轨迹仿真控制文件,利用C4ISRE系统综合仿真引擎AGI STK,对核污染气团进行仿真推演. 仿真推演过程分为三个部分:核污染气团扩散轨迹数据输入、基于STK内核的仿真控制、STK仿真内核计算及核素污染气团扩散数据推演显示核素污染气团扩散轨迹数据输入. 仿真前需要将有HYSPLIT模拟出的核素污染气团扩散轨迹数据构建成C4ISRE/STK需要的仿真控制数据文件格式[22,28-32],仿真控制数据文件一般分为弹道参数控制数据文件、姿态参数控制数据文件、模型关键点控制数据文件等,该研究采用弹道参数控制文件. 轨迹参数是以*.e为结尾的数据存储文件,数据内容可以有多种组合方式.

4 结果与讨论

4.1 基于C4ISRE的核污染粒子扩散特征

基于C4ISRE/STK推演模拟所得的核污染粒子扩散轨迹、部分重要居民区域、重要撤离路线综合分析见图1.

图1 基于HYSPLIT模拟的核污染气团轨迹综合分析Fig.1 Comprehensive analysis of nuclear pollution air mass trajectory by HYSPLIT

核电厂址周边重要的居民区空中500 m处核污染气团的扩散情况. 核污染气团于2014-04-01 T 00:15:30.85到达大周屯(39.811°N、121.539°E)上空500 m处,由西向东横穿过大周屯,并于00:15:46.05 离开大周屯上空(39.811°N、121.54°E),过程耗时15.20 s;核污染气团于2014-04-01T00:32:14.25 经过重要应急撤离线路2(复大线,39.827°N、121.614°E),从推演开始到核污染气团扩散至应急撤离线路2(复大线)全程耗时32 min 14.25 s. 核污染气团与从模拟起始时间2014-04-01T0:00:00.00 开始由1号反应堆位置进入红沿河镇上空500 m区域,于2014-04-01T00:24:27.00扩散出红沿河镇区域,出区位置在39.820°N、121.579°E,全程历时24 min 27.00 s;气团于2014-04-01T00:24:28.00 进入驼山乡上空500 m区域,于2014年4月1日00:51:00.00离开该区域,出区位置为39.845°N、121.695°E,全程历时26 min 32.00 s;气团于2014-04-01T00:51:01.00进入西杨乡上空500 m区域,于01:05:04.70离开该区域,出区位置在39.860°N、121.763°E,全程历时14 min 37.00 s,依次可得各区域及重点路线的预警处置时间,见图2(截选).

注: 0—一号反应堆; 1—飞入大衣屯事件; 2—飞出大衣屯事件; 3—飞入大周屯事件; 4—飞出大周屯事件; 5—飞过应急撤离路线2事件; 6—气团继续扩散事件.图2 区域预警时间Fig.2 Time for area early warning

4.2 基于C4ISRE的动态推演感知能力与传统HYSPLIT分析方法优势比较

基于传统HYSPLIT的污染源轨迹分析方法——通常生成shp或KML数据,并基于ArcGIS和Google Earth软件进行相应的分析,动态仿真效果主要基于Google Earth实现;C4ISRE系统是综合集成系统,其主模块AGI STK具有强大的集成功能,与HYSPLT的传统Goolge Earth功能相比具有多种优势特征:

a) C4ISRE系统推演技术(见图3)可实现多线程、多通道、多角度的核污染扩散仿真模拟,与HYSPLIT的传统Google Earth仿真技术(见图4)相比优势明显. 图3中构建了三个仿真线程,从不同的角度分析核污染粒子扩散的情况及其对周边环境的影响,包括三维核污染粒子动态分析通道〔见图3(a)〕、重要目标分析通道〔见图3(b)〕、二维全景分析通道〔见图3(c)〕. 二维的仿真通道是和每个三维的仿真通道实时通讯的,即实现了核污染扩散过程的三维模拟和二维模拟的协同推演,由于可以实现对核污染扩散的多分辨率、多角度的协同模拟,所以,应急部门可以立体地、全面地理解核污染粒子扩散的过程,进而可以大大深化人员对核污染扩散的认知能力;与之相比,HYSPLT传统的Google Earth仿真方法中,Google Earth只能产生一个仿真通道,由于无法进行多分辨率、多角度的仿真设置分析,所以,大大限制了研究人员对核污染粒子扩散的立体效果分析能力.

b) C4ISRE系统推演技术可实现核污染粒子扩散效果推演模拟和动态数据的实时模拟,HYSPLIT的传统Google Earth仿真技术无法实现. C4ISRE系统可以根据核污染粒子扩散的情况产生实时仿真数据,图3(d)(e)(f)分别为核污染粒子扩散实时动态仿真轨迹图、粒子扩散实时动态(经度、纬度、高度)仿真数据和粒子扩散实时动态(经度、纬度、扩散半径)仿真数据. HYSPLIT的传统Google Earth仿真技术只能实现粒子扩散的三维动态仿真,但是无法构建实时动态(经度、纬度、高度)仿真数据.

c) C4ISRE系统推演技术(见图3)可实现多平台数据的融合分析,但HYSPLIT的传统Google Earth仿真技术(见图4)无法实现. 核污染粒子扩散仿真研究需要来自多源数据的支持,C4ISRE/STK可以融合多种数据,如.BMP、.JPG2、.kml、.shp(ArcGIS)、.mxd(ArcGIS)、.TIF(Geo Tiff)等,同时支持多种三维模型数据,如.max、.3ds、.flt、.obj、.skp、.lwo等. 相比之下,HYSPLIT的传统Google Earth主要支持.kml 和.skp数据. 由于C4ISRE能够融合多源数据,所以,在对核污染粒子扩散仿真时能够综合各种数据的特点,更加全面、详尽地展示扩散的态势. 图3(a)(b)(c)即是综合多源数据的仿真推演效果,与图5相比,其对核污染粒子扩散的仿真能力远强于HYSPLIT的Google Earth技术.

HYSPLT传统的Google Earth仿真节点时间间隔均为1 h(见图4). 这种仿真技术的问题在于,在每一个仿真开始内,应急部门无法了解这一个小时内核污染粒子扩散的具体情况. 如仿真的第一个节点是时间2014-04-01T01:00,即在核污染扩散发生的第1个小时(2014-04-01T00:00—2014-04-01T01:00)内,核污染粒子扩散的情况是无法被模拟出来的,这样就会造成了应急预警关键时间内的信息盲点,在重要的预警前期时间内扩散情况不明,这个问题是应急预警技术需要解决的关键问题之一. 相比之下,C4ISRE具有精细化预警能力. 基于C4ISRE/STK平台,通过其内置的Route Calculation Method算法,基于仿真点的时间节点、经度、纬度、高度反算出在这个时间段内的核污染粒子扩散速度,具体见图5. 通过该算法,C4ISRE/STK可以精细模拟出核污染粒子在每个时间段内的扩散速度、经度、纬度、高度等,结合仿真推演效果较好地推演出每个应急预警时间段内的粒子扩散情况.

注:图中“04/01/2014 0000”即为“2014-04-01T00:00”,余同.图4 基于Google Earth的HYSPLIT仿真技术Fig.4 HYSPLIT simulation technology based on Google Earth

图5 C4ISRE仿真推演技术与HYSPLIT传统Google Earth技术比较Fig.5 The comparison between deduction technology based on C4ISRE and simulation technology based on Google Earth

由图5可看出,在核污染扩散的第1个小时内,基于Google Earth方法模拟出的气团速度为平均速度(6.76 m/s),传统方法无法实现精细化的扩散速度分析;然而,基于C4ISRE推演的核污染气团扩散的速度可实现精细化模拟,通过模拟发现扩散速度呈现梯度分布特征,与仿真时间间隔(s)对应的气团扩散速度(m/s)为(0、0、2.674、4.016、4.68、5.09、…).与传统方法相比,C4ISRE的推演技术可以实现对核污染气团扩散的精细化仿真,可使应急队伍对核污染气团扩散的具体情况有深入的了解,进而制订可执行的应急预案.

综上所述,通过推演模拟得出的应急时间是应急部门演习时重要的演练依据,通过各种事件的时间约束,应急部门可以评估现有的行动能力能否达到实战的标准,进而对各自的处置行动进行优化,使得应急处置预案到达可执行的程度. 分析得到的各重要事件的地理位置点位则是非常重要的应急监测布点. 地面的地理位置可作为应急部门设置监测点位的参考点,空间的地理位置则可为布设无人机应急处置时提供很好的航迹规划参考.

5 结论

a) C4ISRE对于核污染扩散轨迹主轴方向上的重要目标的预警表明,核污染气团从自模拟起始时间2014-04-01T00:00:00.00开始,经过377.00 s到达大衣屯西北方,于00:06:16.56到达大衣屯北部边界,于00:06:46.90扩散出大衣屯边界,经过大衣屯区域耗时共计29.00 s;核污染气团于00:15:30.85到达大周屯上空500 m处,由西向东横穿过大周屯,于00:15:46.05离开大周屯上空,过程耗时15.20 s;核污染气团于00:32:14.25经过重要应急撤离线路2(复大线),全程耗时32 min 14.25 s.

b) 对整个政区的预警技术要求可得,核污染气团与从模拟起始时间2014-04-01T00:00:00.00开始进入红沿河镇上空500 m区域,于00:24:27.00扩散出红沿河镇区域,全程历时24 min 27.00 s;核污染气团于00:24:28.00进入驼山乡上空500 m区域,于00:51:00.00离开该区域,全程历时26 min 32.00 s;核污染气团于00:51:01.00进入西杨乡上空500 m区域,于01:05:04.70离开该区域,全程历时14 min 37.00 s. 根据C4ISRE仿真推演,核污染气团平均扩散速度为6.70 m/s. 各区域及重点路线的预警时间:大衣屯政区为376.56 s、大周屯政区预警时间为930.85 s、应急撤离线路2(复大线)区域预警时间为1 934.25 s.

c) 应用C4ISRE系统整合HYSPLI模型对核污染扩散轨迹进行模拟分析具有如下优势:仿真时间间隔(s)小可以实现精细化仿真;可以实现与仿真推演过程同步的动态实时数据分析;分析图能够集成扩散点位的经度、纬度和高度数据,进而提高分析效果的可读性.

d) C4ISRE系统推演技术可实现多线程、多通道、多角度的核污染扩散仿真模拟;C4ISRE系统推演技术可实现核污染粒子扩散效果推演模拟和动态数据的实时模拟;C4ISRE系统推演技术可实现多平台数据的融合分析,在对核污染粒子扩散仿真时能够综合各种数据的特点,更加全面、详尽地展示扩散的态势,这些特征可以使应急部门能够全面立体的理解核污染粒子扩散的过程,进而大大深化人员对核污染扩散的认知能力.

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Systematic Simulation of Atmospheric Nuclear Pollution Diffusion Trajectory of a Nuclear Power Plant based on C4ISRE

SHEN Yue1,2, HU Xiaomin1*, MA Yunfeng3, WANG Qi3, WHANG Tingshuai3, LI Qiangqiang3, SHI Xiaofei4

1.College of Resources and Civil Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China 2.Department of Environmental Protection of Liaoning Province, Shenyang 110033, China 3.College of Energy and Environment, Shenyang Aerospace University, Shenyang 110136, China 4.CASIC Intelligence Industry Development Co., Ltd., Beijing 100854, China

When dealing with nuclear pollution accidents, it is necessary to the refine the early warning technique to support joint defense action. For locations including Dayi village, Dazhou village, Hongyanhe town, Tuoshan village, Xiyang village and Fuda line emergency evacuation route, precise emergency warnings for atmospheric nuclear pollutant transport trajectories were determined based on C4ISRE (Command, Control, Communications, Computer, Intelligence, Surveillance, Reconnaissance and Environmental Impact Assessment) and HYSPLIT 4.9 model, which was driven by FNL meteorological data from NCEP. The results showed that a nuclear pollution air mass spread into the northern border of Dayitun between 00:00:00.00 and 00:06:16.56 on April 1. It then moved outside the border of Dayitun at 00:06:46.900, taking only 29.00 seconds to shift. It arrived in the airspace of Dazhou village (altitude of 500 m) at 00:15:30.85, traversing Dazhou village from west to east. It left the airspace of Dazhou village at 00:15:46.05, taking 15.20 seconds. It then arrived in the airspace of vital emergency evacuation route 2 (Fuda route) at 00:32:14.250, taking 32 minutes and 14.25 seconds. Next, it spread into the airspace of Hongyanhe (altitude of 500 m) at 00:00:00.00 on April 1,2014. Then, it spread away from Hongyanhe at 00:24:27.00, taking 24 minutes and 27.00 seconds. It arrived in the airspace of Tuoshan township at 00:24:28.00, spreading away from the area at 00:51:00.00, which took 26 minutes and 32.00 seconds. It arrived in the airspace of Xiyang township at 00:51:01.00, spreading away from the area at 01:05:04.70, which took 14 minutes and 37.00 seconds. The early warning and emergency response times for relevant areas were as follows: Dayi village administrative region was 376.56 seconds, Dazhou village administrative region was 931.85 seconds, and emergency evacuation route 2 was 1934.25 seconds.

C4ISRE; Atmospheric Nuclear Pollutant Transport Trajectory; HYSPLIT

2016-05-07

2016-12-18

辽宁省教育厅系列项目(L2015405);沈阳航空航天大学博士启动基金(16YB17)

沈越(1971-),男,辽宁沈阳人,博士,主要从事核辐射监测与预警、环境影响评价和大气雾霾数值模拟等研究,shenshenyue@sina.com.

*责任作者,胡筱敏(1958-),男,江西婺源人,教授,博士,博导,主要从事环境影响评价、环境技术咨询及水处理研究,hxmin_jj@163.com

X51;X837

1001- 6929(2017)06- 0835- 09

A

11.13198/j.issn.1001- 6929.2017.01.03

沈越,胡筱敏,马云峰,等.基于C4ISRE系统的核电站大气核污染扩散轨迹系统仿真研究[J].环境科学研究,2017,30(6):835- 843.

SHEN Yue,HU Xiaomin,MA Yunfeng,etal.Systematic simulation of atmospheric nuclear pollution diffusion trajectory of a nuclear power plant based on C4ISRE[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(6):835- 843.

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