核应急公众洗消时间评估问题研究*

景　奇 ，祁明亮，刘　凯 ，纪雅敏

(1.国家核应急响应技术支持中心，北京 100190；2.中国科学院 科技战略咨询研究院，北京 100190；3. 中国科学院大学 公共政策与管理学院，北京 100049)

0　引言

《核安全导则HAD 002/02-1990地方政府对核动力厂的应急准备》附录Ⅲ中规定：人员去污适用于早期、中期、后期的三个阶段，其中早期是指放射性物质事故释放开始后的最初几小时，此时直接的危险通常是来自放射性烟羽的外照射和吸入放射性物质；中期是指早期之后到数周，这时的危险通常是由地面放射性沉积物的外照射、吸入再悬浮放射性微粒的内照射和食入污染食品的内照射引起的；后期是指前期与中期之后几周到数月，这时的危险可能是由食用污染食品和环境污染引起的。GB/T 17680.3-1999《核电厂应急计划与准备准则场外应急设施功能与特性》中规定：洗消和去污点是指，为防止放射性污染的扩大和(或)消除污染，对人员、车辆、地面及部分设备进行测量后按控制标准进行洗消和去污。按照该标准，国内各拥有核电的省份，在制定的“省级核电站场外应急程序”中，对去污洗消站点进行了方案设计，主要明确了站点位置、洗消场地面积、洗消喷头数量等，但对洗消站配置方案下的预期洗消时间缺乏进一步的研究。

目前，国内学者在洗消去污领域的研究，主要侧重于洗消技术方面[1-3]，例如：制定准备、实施及洗消相关设备和人力资源投入的撤收阶段的洗消方案；对洗消物资及洗消力量等的洗消能力评估；选取合适的化学洗消制剂和洗消装备等。此外，文献[4]基于模糊TOPSIS方法建立了位置优选评估模型，从宏观角度深入研究了洗消站的选址。但分析现有相关文献，对洗消整体流程运作及进度方面的研究较为缺乏。

从国际上多次核事故的响应经验看，公众在核事故中受到的心理影响是明显的。若在撤离过程中有较长时间等待，会让人们产生生理和心理疲劳[5-6]，产生负面情绪，表现为心理失调、紧张和焦虑，进而直接影响应急活动的效率[7-9]。有学者指出，需重点关注核事故医学应急中的心理社会问题，由于害怕辐射而引起的焦虑和恐惧等危害比真实的辐射危害要大得多[10]。因此，研究洗消环节实际操作的可行性，需要重点考虑等待人群密度和心理状态因素对行为的影响[11-12]。Yan[13]在2006年提出，等待容忍度的概念是指被服务者的等待期望值，适当等待时间指顾客所能接受的等待时间底线；Maister[14]指出，不确定和不公平的等待过得更慢。目前，针对银行、游乐场等服务行业的等待时间研究较多，罗芬[15]分析最长容忍等待时间及等待心理的变化，指出超过预期时间会使得被服务者情绪开始急躁、厌烦甚至恼火。但在核应急的公众洗消方面，若仅考虑通过增加洗消站数量或其他洗消资源来提升洗消进度，会受到地域面积、设备维护及存放等问题的制约。有部分学者[16]提出，核辐射防护的应急措施应该注重从控制放射源的辐射量以及减小其扩散范围进行改进，通过隐蔽、撤离、避迁和食物限制等干预措施，使公众免于或降低过量的辐射照射，以此间接加快洗消进度，提升整体的应急撤离速度。

本文基于前期研究中建立的场外应急洗消系统动力学模型[17]，对整个公众洗消过程进行仿真模拟，在给定的不同污染程度的场景下，估计现有洗消站点配置方案下的预计完成时间，并比较提高一定比例设备的情况下，预期完成时间的变化情况，根据仿真结果，给出场外核应急公众撤离工作的改进建议。

1　基于系统动力学的洗消系统仿真模型

综合考虑5个核电站场外应急撤离程序的人口、路线、运力等综合因素，从中选择1个作为仿真对象进行案例分析，根据其应急撤离程序中的撤离路线、撤离村庄人口、撤离车辆安排等信息，得到不同时段进入洗消站点的人员数量，并结合气象信息设定3种人员受污染的不同场景，利用系统动力学仿真模型，估计现有洗消站点配置方案下，不同场景的公众洗消时间以及等待人数峰值等，观察不同污染程度场景下的数值变化，为改进建议的提出提供参考依据。

1.1　烟羽应急计划区案例选取

我国以核电站反应堆为中心，以3～5 km为半径，划定为烟羽应急计划区(针对烟羽照射途径建立的应急计划区)的内区，而以7～10 km为半径划定为外区部分。由于我国人口密度大，每个烟羽应急计划区内区的居民数量(户籍数)在1万人左右，分散在不同的村落中。根据广东、福建、江苏等省在运行核电站(均以数字编号表示)场外应急程序，烟羽应急计划区内区人口数据情况如表1所示。其中，最大人口数量约2.5万人，最小约为0.8万人。

表1　烟羽应急计划区人口数据Table 1　The residents in plume emergency plan area

综合考虑核电站烟羽应急计划区内撤离路线、人口数量、撤离车辆调度方案，以及气象信息等数据的完备性，最后选择核电站5作为仿真对象。核电站5是地处我国东南沿海的一座核电站，是目前烟羽计划区内区常驻人口数量最少的核电站，2016年底完成一次相关数据更新，数据质量相对可靠。

1.2　洗消仿真模型原理

洗消过程的流程如图1所示，初始人员进入洗消系统首先需经过检测Ⅰ环节，若检测核辐射未超标则离开系统；若检测超标则进行洗消去污，之后进入检测Ⅱ环节，如果检测合格则可离开系统，若检测依然显示核辐射超标，则再次返回系统进行重新洗消去污，如此循环。

本洗消仿真模型以图1所示流程为研究边界，结合应急场外撤离程序，有以下假设：

图1　洗消工作流程Fig.1　The process of decontamination

1)政府组织大巴车运输居民到洗消站点，同一批次所有人顺序且连续的进入系统。

2)前一批次未完全离开检测Ⅰ区域，下一批次不得进入系统。

3)每台洗消装置的洗消速率相同，其洗消能力都能得到充分利用，洗消物资准备充足，不影响洗消速度。

根据洗消流程，识别并归纳影响洗消进度的主要因素如表2所示。其中，人员活动的相关因素贯穿于各个工作环节，设备数量则分别影响相应环节的进度。

表2　洗消进度影响因素分析表Table 2　The influence factors of decontamination process

图2　洗消系统流图Fig.2　The System dynamics model of decontamination

构建核辐射洗消系统的系统流图。其中，将“检测Ⅰ待检测人数”、“待洗消人员总数”和“检测Ⅱ待检测人数”作为观测变量，观察各环节的工作进度及人员等待情况。“检测Ⅰ待检测人数”由“待检测Ⅰ人员入队速率”及“检测Ⅰ完成速率”决定，当待检测人数发生变化，随之影响“检测Ⅰ待检测队伍混乱度”，进而对“检测Ⅰ完成速率”产生影响。同理，“待洗消人员总数”由“待洗消人员增长率”及“洗消完成速率”决定，“检测Ⅱ待检测人数”由“洗消完成速率”及“检测Ⅱ检测速率”决定[17]，考虑影响洗消环节进度的各类因素(含人为心理因素)，利用VENSIM PLE软件建立系统动力学仿真模型，如图2所示。

2　核应急公众洗消时间估计

核电站5的烟羽应急计划区内区共居住居民8 045人，撤离运输方案中设计了3条撤离路线，洗消点设置在外区边界的高速路入口处附近，设计占地面积约为5 000 m2，设计喷头数量为10个。根据居民撤离方案，计算出各个村落(现以字母A,B,C等代替各村落名称)居民分批次撤离到洗消站的人数分布，如表3所示。

表3　居民撤离分布及其人数Table 3　The distribution and number of evacuation

2.1　模拟场景设定

经核电站事故案例资料调研，包括最近的福岛核电站事故的案例总结资料，并未获得公众受污染的数据。但是，从理论上分析，污染物传播程度主要受到风速和大气稳定度影响[18-19]，本文有关核泄漏事故场景即利用如下思路设定。

2.1.1污染场景

根据核事故发生后可能造成的影响程度，做出如下假设：对于烟羽应急计划区内区的各村落，在核泄漏事故发生后，假定在轻度污染场景下，内区整体待洗消人员的占比为5%，中度场景下为10%，重度场景下为20%。

2.1.2居民受污染概率

1)给定内区公众受污染的整体概率，计算出受污染人数的期望值，令A表示常住人口数，Pi为第i个场景下的公众受污染的概率，则场景i中受污染的人数期望值ai用式(1)计算。

ai=APi

(1)

2)根据各村庄与核电站的相对位置，结合常年的平均风频，计算出各村受污染人数的分摊比例pj。分摊比例遵循以下原则：即相同方位下，村庄距离核电站越近，受污染的可能性就越大，则分摊比例就越大。令dj表示村庄j与核电站的直线距离，0

则村庄j受污染人数的分摊比例pj可用式(2)计算。

(2)

式中：m表示烟羽应急计划区内区的村庄数量。

图3　厂址气象塔(10 m高度)年平均风向频率玫瑰图Fig.3　The annual average wind direction rose graph of site weather tower(10 meters high)

3)对于场景i中的村庄j，其分摊到的受污染人数hji可以用式(3)进行计算。

hji=pjai

(3)

4)若令Aj表示村庄j的人数，则在场景i中，村庄j中个体村民受污染概率Iji可以用式(4)计算。

(4)

已知核电站5的烟羽应急计划区内区的总人数A为8 045人，假设核泄漏事故发生后，在轻度、中度、重度污染场景下，受污染概率Pi分别为5%、10%、20%，则根据式(1)～(4)，计算结果如表4所示。其中，由于村落H村民数量的特殊性，且其地址位置与村落G相近，因此将该村落的污染概率与村落G保持一致。

表4　各村相关数据及受污染概率Table 4　The contamination probability and relevant data of each village

2.1.3洗消批次划分

按照“先到先服务”原则，根据撤离车辆到达洗消点的具体时间，并结合上文对各村落受辐射污染程度差异的计算，划分为16个洗消批次，同时对各批次人员的来源分布及其受污染概率进行说明，总结如表5所示。其中第一、七、九、十五批次人数最多，约1 000人，第四批次人数最少。

2.1.4其他参数说明

结合模型中设定的各环节区域面积比例，规定供人们有效活动区域面积分别为450 m2、300 m2、150 m2，其他区域用于停放车辆，此外，洗消合格率定为80%。

表5　核应急洗消批次划分Table 5　The division of nuclear emergencydecontamination group

通过初步仿真模拟，并结合前文在建立模型时的仿真结果，确定在上述待洗消人员数量的情况下，检测Ⅰ、检测Ⅱ环节的设备配置分别取4和1较为合理，同时给出各工作环节的工作速率，总结相关参数设定如表6所示。

表6　相关参数总结Table 6　The summary of relevant parameters

2.2　模拟结果

输入上述参数，运行洗消系统仿真模型，输出检测Ⅰ环节、洗消环节以及检测Ⅱ环节之前的等待人数随时间变化的情况，可直观展示所有人员完成洗消所需时间。

所有人员均需通过检测Ⅰ环节，且入队规律相同，因此各场景在检测Ⅰ环节所需时间相同。仿真结果显示，所有人员通过检测Ⅰ环节需用时约162.5 min，该环节前等待人数的最大值大概出现在第141 min，达到862人。此外，还出现4个其他高峰值点，具体人数变化如图4所示。

图4　检测Ⅰ待检测人数变化Fig.4　The evacuation variation of DetectionⅠ

结果同时显示，3个污染场景中的检测Ⅱ环节前始终无人员等待，因此对整体洗消进度不构成影响，对此不做进一步分析。下面分析3个不同场景下的洗消环节用时。

2.2.1轻度场景

在轻度场景下，估计受污染的总人数为402人，其总体待洗消人数占比为5%。在系统洗消速率为5.22 min/人的情况下，全体人员需176.5 min左右完成全部洗消工作，等待人员峰值出现在134.25 min，为54人，洗消过程中的待洗消人员总数变化如图5所示。

图5　轻度污染场景Fig.5　Lightly contamination scenes

假设其他参数不变，而将其洗消设备配置数量提升至15个喷头时，洗消过程中无人员等待，整体洗消时间基本上与检测时间持平，在165 min左右。

2.2.2中度场景

在中度场景下，估计受污染的总人数为805人，其总体待洗消人数占比为10%。在系统洗消速率为5.22 min/人的情况下，全体人员需363.5 min左右完成全部洗消工作，等待人员峰值为330人，出现在134 min，洗消过程中的待洗消人员总数变化如图6所示。

假设其他参数不变，而将洗消设备配置数量提升至15个喷头时，整体人员需238.5 min左右完成全部洗消工作，等待人员峰值出现在134 min，为218人，洗消过程中的待洗消人员总数变化如图6所示。

2.2.3重度场景

在重度场景下，估计受污染的总人数为1 609人，其总体待洗消人数占比为20%。在系统洗消速率为5.22 min/人的情况下，全体人员需804.5 min左右完成全部洗消工作，等待人员峰值出现在134 min，为893人，洗消过程中的待洗消人员总数变化如图7所示。

假设其他参数不变，将其洗消设备配置数量提升至15个喷头时，整体人员需523.5 min左右完成全部洗消工作，等待人员峰值出现在134 min，有790人，洗消过程中的待洗消人员总数变化如图7所示。

图7　重度污染场景Fig.7　Serious contamination scenes

2.3　分析与讨论

总结上文3种不同程度核辐射污染场景下的仿真结果，如表7所示。结果显示，基于该洗消站现有设计方案的设备配置，在整体洗消人数占比仅为5%的轻度场景下，最小洗消时间达到176.5 min，约合2.94 h，若增加50%的喷头数量，则最小洗消时间变为163 min，约合2.72 h，降低了7.65%；在整体洗消人数占比为10%的中度场景下，洗消时间达到6.06 h，若增加50%的喷头数量，则洗消时间约合3.98 h，降低了34.39%；在整体洗消人数占比为20%的重度场景下，洗消时间达到13.41 h，若增加50%的喷头数量，则洗消时间约合3.98 h，降低了34.93%。

通过对现有数据资料分析发现，目前对核应急撤离时的撤离时间容忍度多数是偏向于定性分析，虽然指出整体撤离时间过长会使得群众产生严重的焦虑紧张情绪，但尚未有明确标准说明怎样的时间下会使撤离人员无法承受。根据应急撤离预案中的撤离安排进行计算，所有人员完成预防性撤离到洗消站的时间为272 min，约合4.53 h。从整体的撤离进程来看，在中度和重度模拟场景下的洗消环节耗时已分别是预防性撤离过程所需时间的1.34倍和2.96倍。从仿真结果来看，如果考虑紧急情况下的人员焦虑紧张的情绪，这个洗消时间是无法接受的。

与此同时，模拟结果显示，检测Ⅰ环节设备的数量会影响公众进入洗消环节的速度，仅增加该设备数量会造成洗消环节人员等待峰值增大，对于降低群众整体洗消时间的效用较低。但是，若通过检测Ⅰ环节合格人员立即乘坐大巴车离开洗消点，仅是不合格人员在洗消点等待洗消，则增加检测Ⅰ设备数量可减少洗消系统内整体滞留的人数，保证洗消系统内的人员秩序。综合来看，检测Ⅰ环节设备不是影响洗消环节进度的关键因素。而在现有洗消站点建设及设备配置条件下，随着污染程度加大，将使洗消需求增加，例如从中度场景到重度场景下，核辐射超标人数相应由805人增加到1 609人，约增加49.97%，而洗消时间则增加54.82%，洗消时间的增加速率大于人数增加的速率；通过增加50%的喷头数量，在2种场景下对于洗消时间的减少率分别为34.39%和34.93%，等待人员峰值降低率分别为33.94%和11.53%，对整体洗消进度的促进作用显著降低，不利于公众情绪的稳定。这说明，单纯提高设备数量，很难从本质上提高洗消进度。

3　结论

根据现有场外居民撤离程序和洗消站点设置的情况，建立系统动力学仿真模型，对某个核电站烟羽计划区内区居民在紧急撤离情况下的洗消时间进行仿真分析，得出如下结论：

1)在对发生核事故后的不同污染程度假设条件下，利用现有洗消站点设备配置进行人员洗消，时间过长，不利于稳定撤离群众的情绪。

2)通过增加设备配置数量可降低整体洗消时间和等待人员峰值，但降低率处于下降状态，检测环节和洗消环节的设备数量配比也对洗消时间产生影响。结合该核电站烟羽计划区内区人口在全国核电站中的代表性，需要重新审视现有洗消站点的选址数量及设备配置数量的合理性。

表7　仿真结果统计Table 7　The summary of simulation results

3)建议进一步开展洗消站点配置标准研究，而考虑核事故发生时风向条件下的洗消站点选址与配置问题也是下一步研究的重点。

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