Методи та інформаційні системи ідентифікації джерел радіоактивних атмосферних забруднень шляхом оберненого моделювання.
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2021-4-78-90Ключові слова:
accidental pollution, atmospheric transport, inverse modeling, аварійне забруднення, атмосферне перенесення, обернене моделюванняАнотація
У роботі проведено огляд методів ідентифікації невідомого джерела забруднення шляхом оберненого моделювання та інформаційних систем прогнозування й аналізу атмосферних забруднень. На підставі моделей атмосферного перенесення розроблено декілька різних закордонних та вітчизняних систем прогнозування атмосферних забруднень, наприклад, система Євросоюзу з ядерного аварійного реагування РОДОС. Але ключовими даними, які визначають якість прогнозування у таких системах, є характеристики джерела викиду. У випадку детектування забруднення від невідомого джерела викиду необхідно здійснювати обернене моделювання. Використання системи РОДОС, як і інших існуючих систем прогнозування, для такого завдання можливе, але потребує багаторазового ручного запуску розрахунків моделей атмосферного перенесення в оберненому режимі. Представлені у роботі результати застосування методів оберненого моделювання під час радіаційних інцидентів останнього десятиріччя показують, що сучасні методи оберненого моделювання достатньо розвинуті для того, щоб ставити задачу про автоматизацію оберненого моделювання в інформаційних системах аналізу і прогнозування атмосферних забруднень. Навіть при тому, що дані методи не завжди здатні точно вказати джерело викиду внаслідок браку вимірів та поганої обумовленості оберненої задачі атмосферного перенесення, їх застосування завжди приводить до істотного зменшення (на порядок і більше) області пошуку невідомих джерел у порівнянні з областю детектування забруднюючих речовин. В існуючих системах прогнозування, на даний час, методи оберненого моделювання автоматизовані лише частково, а саме для випадку відомого розташування та невідомих обсягів викидів джерела забруднень. Тому у даній роботі запропоновано архітектуру майбутньої системи ідентифікації викидів невідомих джерел шляхом оберненого моделювання.Посилання
1. Masson O., Steinhauser G., Zok D., Saunier O. et al. Airborne concentrations and chemical considerations of radioactive ruthenium from an undeclared major nuclear release in 2017. Proc. of the National Academy of Science. 2019. Vol. 116, N 34. Р. 16750–16759. DОІ: 10.1073/pnas.1907571116.
2. Masson O., Steinhauser G., Wershofen H. et al. Potential Source Apportionment and Meteorological Conditions Involved in Airborne 131I Detections in January/February 2017 in Europe. Environmental Science & Technology. 2018. Vol. 52, Issue 15. Р. 8488–8500. DОІ: 10.1021/acs.est.8b01810.
3. Tichý O., Šmídl V., Hofman R., Šindelářová K., Hýža M., Stohl A. Bayesian inverse modeling and source location of an unintended 131I release in Europe in the fall of 2011. Atmos. Chem. Phys. 2017. Vol. 17. Р. 12677–12696. DОІ: 10.5194/acp-17-12677-2017.
4. Romanenko A.N., Kovalets I.V., Anulich S.N. Solution of the source identification problem with using the JRODOS MATCH. Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика (СППР 2017): зб. доповідей Одинадцятої наук.-практ. конф. з міжнар. участю (Київ, 5 червня 2017 р.). Київ, 2017. С. 66–69.
5. Enting I.G. Inverse problems in atmospheric constituent transport. Cambridge University Press, 2002. DОІ: 10.1017/CBO9780511535741.
6. Kovalets I.V., Romanenko O., Synkevych R. Adaptation of the RODOS system for analysis of possible sources of Ru-106 detected in 2017. Journal of Environmental Radioactivity. 2020. Vol. 220–221. Р. 106302. ISSN 0265-931X. DОІ: 10.1016/j.jenvrad.2020.106302.
7. Tomas J.M., Peereboom V., Kloosterman A., van Dijk A. Detection of radioactivity of unknown origin: Protective actions based on inverse modelling. Journal of Environmental Radioactivity. 2021. Vol. 235–236. Р. 106643. ISSN 0265-931X. DОІ: 10.1016/j.jenvrad.2021.106643.
8. Kovalets I., Andronopoulos S., Hofman R., Seibert P., Ievdin I., Pylypenko O. Advanced Source Inversion Module of the JRODOS System. Pollutants from Energy Sources. Energy, Environment, and Sustainability / R. Agarwal, A. Agarwal., Т. Gupta, N. Sharma (eds.). Springer, Singapore, 2019. Р. 149–186. DОІ: 10.1007/978-981-13-3281-4_10.
9. Kovalets I.V., Maistrenko S.Y., Khalchenkov A.V., Zagreba T.A., Khurtsilava K.V., Anulich S.N., Bespalov V.P., Udovenko O.I. Povitrya web-based software system for operational forecasting of atmospheric pollution after manmade accidents in Ukraine. Science and Innovation. 2017. Vol. 13, Issue 6. Р. 13–24. DОІ: 10.15407/scin13.06.013.
10. IAEA. Atmospheric Dispersion in Nuclear Power Plant Siting: A Safety Guide. International Atomic Energy Agency. Vienna, 1980. Safety series N 50-SG-S3.
11. Mikkelsen T. Atmospheric Dispersion: Basic. Encyclopedia of Environmetrics / A.H. El-Shaarawi, W.W. Piegorsch, M.A. Jenkins (eds.). 2006. DОІ: 10.1002/9780470057339.vaa025m.
12. Stohl A., Forster C., Frank A., Seibert P., Wotawa G. Technical note: The Lagrangian particle dispersion model FLEXPART version 6.2. Atmos. Chem. Phys. 2005. Vol. 5. Р. 2461–2474. DОІ: 10.5194/acp-5-2461-2005.
13. Andronopoulos S., Davakis E., Bartzis J.G., Kovalets I. RODOS meteorological pre-processor and atmospheric dispersion model DIPCOT: a model suite for radionuclides dispersion in complex terrain. Radioprotection. 2010. Vol. 45, Issue 5. Р. S77–S84. DОІ: 10.1051/radiopro/2010017.
14. Durran D.R. Numerical Methods for Fluid Dynamics: With Applications to Geophysics. Second Edition. Springer Science+Business Media, 2010. DОІ: 10.1007/978-1-4419-6412-0.
15. Janusz A. Pudykiewicz. Application of adjoint tracer transport equations for evaluating source parameters. Atmospheric Environment. 1998. Vol. 32, N 17. Р. 3039–3050.
16. Marchuk G.I. Adjoint Equations and Analysis of Complex Systems. Kluwer Academic Publishers, Dodrecht, Netherlands. 1996. DОІ: 10.1007/978-94-017-0621-6.
17. Davoine, X., Bocquet, M. Inverse modeling-based reconstruction of the Chernobyl source term available for long term transport. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions. 2007. Vol. 7, N 6. Р. 1549–1564.
18. Liu Y., Haussaire J.M., Bocquet M., Roustan Y., Saunier O., Mathieu A. Uncertainty quantification of pollutant source retrieval: comparison of Bayesian methods with application to the Chernobyl and Fukushima Daiichi accidental releases of radionuclides. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2017. Vol. 143, Issue 708. Р. 2886–2901. DОІ: 10.1002/qj.3138.
19. Saunier O., Mathieu A., Didier D., Tombette M., Quélo D., Winiarek V., Bocquet M. An inverse modeling method to assess the source term of the Fukushima nuclear power plant accident using gamma dose rate observations. Atmospheric Chemistry and Physics. 2013. Vol. 13, N 22. Р. 11403–11421. DОІ: 10.5194/acp-13-11403-2013.
20. Saunier O., Didier D., Mathieu A., Masson O., Dumont Le Brazidec J. Atmospheric modeling and source reconstruction of radioactive ruthenium from an undeclared major release in 2017. Proc. of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2019. Vol. 116 (50). Р. 24991–25000. DОІ: 10.1073/pnas.1907823116.
21. Landman C., Päsler-Sauer J., Raskob W. The Decision Support System RODOS. The Risks of Nuclear Energy Technology. Science Policy Reports / G.K. Anke, V.F.H. Schlüter, W. Raskob, C. Landman, J. Päsler-Sauer (eds.). Berlin, Heidelberg: Springer, 2014. P. 337–348. DОІ: 10.1007/978-3-642-55116-1_21.
22. Бончук Ю.В., Талерко Н.Н., Кузьменко А.Г. Программный комплекс анализа дозиметрической обстановки при аварийных выбросах АЭС Украины. Проблеми безпеки атомних електростанцій і Чорнобиля. 2009. № 12. C. 30–38.
23. Rolph G., Stein A., Stunder B. Real-time Environmental Applications and Display system: READY. Environmental Modelling & Software. 2017. Vol. 95. Р. 210–228. DОІ: 10.1016/j.envsoft.2017.06.025.
24. Talerko N. Mesoscale modelling of radioactive contamination formation in Ukraine caused by the Chernobyl accident. Journal of Environmental Radioactivity. 2005. Vol. 78, Issue 3. Р. 311–329. DОІ: 10.1016/j.jenvrad.2004.04.008.
79
18Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Математичні машини і системи
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
