海域自动连续监测辐射剂量率影响机制初步研究

黄伊林，陈宝才*，冯亮亮，彭 崇，上官志洪，黄彦君，周花珑，何贤文

（1. 广西壮族自治区辐射环境监督管理站，南宁 530022；2. 苏州热工研究院有限公司，苏州 215004）

海域辐射环境监测是监督核电厂液态流出物排放辐射环境影响的主要手段，监测过程中，需要重点考虑核电厂排放口附近海域海水的辐射监测[1]。传统方法依赖于现场采样和实验室分析，耗时费力，从采样、制样到监测完成，至少需要2～3 天，应急性差，且无法对放射性异常排放和事故进行预警[2]。近年来，海域自动连续监测已成为海域辐射环境监测的重要组成部分，该方法弥补了传统监测手段的缺陷和不足，实现了从静态定性评价向动态定量评价的发展，提升了海洋环境监测与预警能力[3]。

日本福岛核事故发生后，大量放射性物质向海洋排放，造成了深远的环境辐射影响，海域放射性预警监测平台的建设已引起了核能界和政府部门的高度重视。2012 年6 月12 日，国家核安全局印发了《福岛核事故后核电厂改进行动通用技术要求（试行）》，其中明确提出对环境辐射水平连续监测站点的设计，“沿海核电厂应具备一定的海域方向监测能力”。我国以环境辐射剂量率自动连续监测技术为基础的陆域辐射环境监测网络正在逐步完善并初成规模，为我国环境辐射安全提供了重要保障。随着我国滨海核电厂数量的日益增多，作为领土的重要组成部分，对海域开展辐射环境自动连续监测并逐步形成监测网络，特别是在滨海核电厂所在的近岸海域开展自动连续监测，已成为我国辐射环境监督管理以及核事故应急管理中迫切需要开展的工作。开展海域自动连续监测数据的影响因素分析，研究剂量率的变化特征及影响机制，是开展海域辐射自动连续监测并有效开展辐射影响评估和建立事故预警水平首先需要开展的工作。

防城港核电厂所在的北部湾海域是我国大西南地区重要的出海口，是我国重要的渔场，也是我国“一带一路”有机衔接的重要门户。针对防城港核电厂的运行，拓展附近海域环境辐射监测能力，逐步建立和完善核电厂近岸海域水体辐射自动连续监测系统及网络，是加强防城港核电厂事故预警能力建设，提升核电厂监督性监测技术和管理水平的有力手段。

2018 年12 月，我国在防城港核电厂排水口附近海域投放了一套海域辐射自动连续监测系统，开展了海水、空气中γ辐射剂量率及有关气象参数的监测。本文主要描述该系统的设计，并对近一年的有关监测数据进行初步分析，统计数据范围，研究变化规律，探讨环境影响因素，可为进一步研究推动防城港核电厂附近海域放射性监测预警平台的建设提供技术积累。

1 系统设计

1.1 系统原理及组成

监测系统由海上辐射自动监测站、无线数据采集传输模块和数据中心与监控平台3部分组成，如图1所示。海上辐射自动监测站主要功能是获取海水表面的空气γ辐射剂量率、海水中的γ辐射剂量率以及气象监测数据，包括浮体（仪表舱）、塔架、水温辐射支架等，浮标体上安装水温、气象监测仪、辐射监测仪（NaI 探头）、北斗数传模块，如图2所示。仪表舱内装有数据采集器、数据传输模块、太阳能供电系统、漏水传感器、舱内温湿度、GPS模块等，浮体下系结有锚碇设备。

辐射测量仪采用3"×3" NaI（Tl）探测器，拥有响应快、探测效率高、具有一定核素分辨能力的优点，其对137Cs 的662 keV 的γ射线的能量分辨好于7%。水体辐射探头置于平台以下约1 m 处，主要用于连续监测水体中γ辐射剂量率、放射性核素的种类与含量。空气辐射探头置于平台以上约1.5 m处，主要用于连续监测海平面空气中的γ辐射剂量率。

海上辐射自动监测站获取的监测数据通过无线数据采集传输模块（4G、5G 移动通信或北斗卫星）实时传送到数据中心和监控平台终端，如图1所示。

图1 监测系统构成图Fig.1 System chart of the monitoring system

图2 海上辐射自动监测站结构示意图Fig.2 Schematic diagram of marine radiation monitoring station structure

1.2 监测参数的选择

系统监测数据主要包括空气γ辐射剂量率、水体γ辐射剂量率以及可能对剂量率造成影响的相关气象参数（包括风速、风向、空气温湿度、雨量、气压、水温等），其中，辐射探头每分钟获取一个γ辐射剂量率数据，每5 min 获取一个γ能谱。系统在PC 端或移动端安装有海上辐射监测平台软件，可实现数据获取及数据监控的功能。数据上传至数据服务平台后，工作人员可在平台软件上对各类监测数据进行实时监控和趋势监控，可按日、月、年生成对应的统计报表，直观查看辐射探头数据经解析后生成的γ核素谱图及相关气象数据。

1.3 监测点位描述

监测系统于2018 年12 月投放在防城港核电厂总排放口外约0.5 km 处的外围海域（水深约4 m），用锚链进行海底固定，距离核电厂约7 km。该系统自投放开始连续监测并采集数据，截至2019 年12 月31 日，已取得γ辐射剂量率监测数据约1×106条，有效数据获取率大于90%。

为开展数据对比，本文采用防城港核电厂监督性监测系统中的陆上沙螺寮自动监测站（临海站点）的有关数据进行对比分析。沙螺寮自动监测站位于核电厂厂址西南约2.3 km 处，是距离海域自动连续监测站最近的陆上连续监测点。监测站临海设置，距离海岸边约20 m，监测探头置于岸上一层楼顶（海拔高度约10 m）。

有关监测点位的方位和距离如图3所示。

图3 监测站与核电厂的方位和距离Fig.3 Azimuth and range of the monitoring stations from NPP

2 结果与讨论

2.1 结果

表1 给出了2019 年度自动监测站空气和海水中的γ辐射剂量率小时平均值、日均值和月均值的统计结果，图4 给出了2019 年度各统计结果的变化。分析表明，水体探头连续监测小时平均值范围为6.3～82.5 nGy∕h，日平均值范围为6.4～17.6 nGy∕h，月平均值范围为6.6～10.5 nGy∕h。空气探头连续监测结果小时平均值范围为9.7～97.6 nGy∕h，日平均值范围为10.7～38.2 nGy∕h，月平均值范围为12.4～19.1 nGy∕h。整体上，空气探头监测结果较水体探头监测结果大，二者小时平均值的比值范围为0.27～4.7，均值和标准偏差为1.96±0.56（相对标准偏差为28.6%）；日平均值的比值范围为0.88～3.61，均值和标准偏差为1.94±0.53（相对标准偏差为27.3%）；月平均值的比值范围为1.37～2.88，均值和标准偏差为1.89±0.48（相对标准偏差为25.4%）。可能的原因为：探头剂量率的主要来源为宇宙射线，水体探头受海水对宇宙射线的屏蔽，造成剂量率监测结果的差异。根据李红志等人的研究[4]，水体环境剂量率水平在50 nGy∕h以下，随着水深的增加，剂量率呈下降趋势，在水深大于1.5 m时，宇宙射线的影响可忽略不计。本系统水体探头置于水下1 m处，受水体屏蔽的影响，造成水体探头数据要低于空气探头数据。

表1 空气和海水中γ辐射剂量率监测结果统计Table 1 Statistics of γ radiation dose rates in air and seawater单位：nGy∕h

图4 空气探头和水体探头监测的剂量率变化Fig.4 Changes in dose rate monitored by air and water probes

2.2 影响因素分析

辐射剂量率的来源主要包括周围环境中的γ核素以及宇宙射线的影响[5,6]。对于正常气象条件下海域的辐射剂量率，在水深较深时，受海水的屏蔽作用，来源于海底泥中的γ核素的贡献很小。此外，海水中的γ放射性核素可能对辐射剂量率有一定的贡献。海水中钾含量的平均水平约为4×10-4[7]，1 m3海水中钾含量的估算值约为4 g，考虑其天然丰度为0.0117%，半衰期为1.251×109年，则海水中的40K 活度浓度约为12.4 Bq∕L。参考采用美国EPA 发布的12 号联邦导则中给出的40K 水体浸没外照射剂量因子对水体辐射剂量率[1.74×10-17Sv∕（Bq·s·m-3）]进行近似估算[8]，则海水对水体探头的剂量率贡献仅为0.7 nGy∕h。海水中其他放射性核素的含量水平相比于40K 低得多，预计其他影响可忽略。因此，除降雨因素影响外，海水水体中和海面空气的γ辐射剂量率主要来源于宇宙射线的贡献。

从图4可以看到，水体探头和空气探头的辐射剂量率有一些峰值，分析表明主要来自降雨的影响。降雨时段，大气中的含有天然放射性的气溶胶粒子被雨水冲刷至海面（即雨峰效应），对水体探头和空气探测造成影响，使监测到的剂量率监测结果显著升高[5,9]。以2019年7月24日8:30—20:00 的数据为例，将水体探头和空气探头与雨量数据同步示于图5。可以看到，该次降雨使得两个探头监测的数据均有一定程度的升高，可以明显观察到“雨峰”。其中，空气探头的数据从约15 nGy∕h上升到最高32 nGy∕h，而水体探头的数据约从7 nGy∕h 上升到30 nGy∕h。相应的，水体探头的响应比空气探头的响应略迟，应与气溶胶粒子被冲洗后在海水中的扩散有关。

2.3 与陆域辐射剂量率连续监测结果的对比

本文以2019 年度自动监测站水体探头、空气探头以及防城港核电厂沙螺寮空气探头连续监测数据小时平均波动值（监测数据减去平均值）进行分析，数据示于图6。可以看到，剂量率监测数据整体上呈现相近的波动形态，显示辐射剂量率的影响来源具有共同特征，特别是降雨的影响。本文以沙螺寮连续监测波动值作参考，分析空气探头和水体探头的波动幅度比值，其中，空气探头、水体探头与沙螺寮小时平均值归一化比值的统计偏度系数分别为54 和150，呈明显的正偏分布，相应的中位数分别为0.53和0.09，表明海上自动站空气探头和水体探头波动影响仅为陆上空气探头波动影响的53%和9%。

图5 典型时段辐射剂量率与降雨的对应变化Fig.5 The variation of radiation dose rate and rainfall in typical period

从图6 中还可以看到，除降雨引起的辐射剂量率变化外，水体辐射探头的剂量率涨落范围较小，显示水体探头对辐射剂量率监测具有相对较高的灵敏度。以小时平均值计算，水体探头和空气探头监测数据的标准偏差分别为2.8 nGy∕h、3.7 nGy∕h，而 沙 螺 寮 的 相 应 值 为4.4 nGy∕h。然而，考虑相对标准偏差的情况，水体探头、空气探头及沙螺寮探头的值分别是为35%、24%、6%，显示海上自动站的监测数据更易受到干扰，需要进一步开展影响机制的研究。

图6 海上自动站与沙螺寮监测站辐射剂量率小时平均涨落值对比Fig.6 Contrast of variation of the hourly excess marine and land gamma dose rate

2.4 周期性

本文对海上自动站空气探头、水体探头和沙螺寮的连续监测数据进行快速傅立叶变换分析（FFT），对大于2 倍标准偏差的数据以及缺失数据以平均值替代。周期信号谱如图7 所示。可以看到，海上自动站空气探头和沙螺寮探头的监测数据均有明显的周期特征，尤其是24 h变化周期，显示来源于空气中放射性的影响明显。此外，沙螺寮探头和海上自动站的空气探头均有较明显的12.4h 周期峰（为小潮周期），显示可能受到潮汐的影响[6]。分析表明，潮汐影响主要机制是潮水周期性涨落对来自潮间带γ射线产生周期性的屏蔽，引起探头接收到的γ辐射周期性变化[6]。对水体探头，本文未发现24 h日周期变化及小潮周期的变化特征。

图7 海域和陆上γ辐射剂量率周期信号谱Fig.7 Periodic signal spectrum of marine and land gamma dose rate

2.5 核电厂排放的影响

防城港核电厂流出物排放数据分析表明，在2019 年度未发现核电厂由于液态流出物排放引起自动监测站剂量率升高。以2019年11月7日为例，核电厂排放液态流出物中主要放射性核素60Co 的活度浓度为1.51 Bq∕L，58Co 的活度浓度为3.18 Bq∕L，54Mn 的活度浓度为0.595 Bq∕L，其他所关注的人工γ放射性核素活度浓度均低于探测限。图8给出了在11月7日—11月9日自动监测站的数据，可以看到，两个辐射探头均未发生异常信号，显示结果处于正常水平，未发现防城港核电厂排放造成的异常。

图8 典型流出物排放时段辐射剂量率监测数据Fig.8 Variation of marine gamma dose rate during typical period of liquid effluent discharge

3 结论

通过本文的分析研究，得出以下结论：

（1）一年来的监测数据分析表明，防城港核电厂海域辐射自动连续监测系统正常运行，所在海域空气剂量率日均值范围为10.7～38.2 nGy∕h；水体剂量率日均值范围为6.4～17.6 nGy∕h，处于正常水平，未监测到由于核电厂排放而引起的异常。

（2）影响水体和海上空气γ辐射剂量率涨落的主要因素是降雨，降雨将使空气中含天然放射性的气溶胶粒子冲刷至海面，引起空气探头和水体探头数据升高。以就近的陆上γ辐射剂量率连续监测数据进行对比，典型时段空气探头和水体探头波动影响仅为陆上空气探头波动影响的53%和9%。

（3）FFT周期分析表明，空气探头具有日周期和小潮周期变化特征，而水体探头没有。

需要说明的是，本文研究统计数据样本有限，尚需进一步累积数据，提高数据获取率，深入研究空气探头和水体探头监测的剂量率的变化规律及影响机制，包括气象（特别是降雨的影响）、潮汐、海水水质（水温、盐度等）以及核电厂排放等因素。针对核电厂排放的影响，还需进一步结合系统的设计开展相应的预警水平研究，以充分发挥其海域环境安全保障的功能。