Modeliranje dinamike kratkoročne izpostavljenosti radiološkemu sevanju
Oznaka in naziv projekta
L2-2615 Modeliranje dinamike kratkoročne izpostavljenosti radiološkemu sevanju
L2-2615 Modelling the Dynamics of Short-Term Exposure to Radiation
Logotipi ARRS in drugih financerjev
Projektna skupina
Vodja projekta: prof. dr. Juš Kocijan
Sodelujoče raziskovalne organizacije: Povezava na SICRIS
Sestava projektne skupine: Povezava na SICRIS
Vsebinski opis projekta
Jedrske elektrarne so v svetu uveljavljen način pridobivanja električne energije. Na srednjem in daljnem vzhodu je v gradnji približno 50 elektrarn za potrebe razvijajočih se držav. Na odločitve o njihovi gradnji nimamo vpliva, vsekakor pa nas skrbijo možne posledice nesreč. Na posledice nas opominjata nesreči v Černobilu in Fukušimi. V razvitih državah zato jedrske elektrarne uvajajo varnostne filtre PCFVS (angl. Passive Containment Filtered Venting Systems), ki bi tudi v primeru najhujših nesreč z izpusti v ozračje zadržali pretežni del radionuklidov. Jedrska elektrarna v Krškem je uporabo teh filtrov vpeljala po nesreči v Fukušimi.
Če pa ob nesreči vseeno pride do izpusta, je ključni podatek za pravilno ukrepanje napoved krajevne porazdelitve doz radiološkega sevanja, ki jih prejmejo prebivalci ob prehodu radioaktivnega oblaka. Prejeta doza sevanja je merilo škode, ki jo sevanje povzroči človeku in je odvisna od koncentracije sevanja, časa njeni izpostavljenosti in od začetne emisije radionuklidov. Prejeta doza sevanja predstavlja tudi vremenski vpliv na sposobnost razredčevanja ozračja ob prehodu radioaktivnega oblaka preko določenega področja. Izračunati pa jo želimo za bližnjo okolico jedrske elektrarne, kjer je treba za zaščito prebivalcev ukrepati čim hitreje. Zaradi zelo dolge življenjske dobe jedrskih objektov, tudi nad 50 let, se ocena krajevne porazdelitve prejetih doz spreminja, ker na širjenje oblaka izpuščenih radionuklidov in posledično prejetih doz na prebivalca pomembno vpliva meteorologija atmosfere, ki pa je dolgoročno podvržena klimatskim spremembam.
Kako učinkovito modelirati in ovrednotiti dolgoročno dinamično obnašanje porazdelitev prejetih doz, ki zelo vpliva na velikost posledic morebitne jedrske nesreče, pa je v svetu še vedno predmet preliminarnih raziskav. V predlaganem projektu bomo za rešitev problema uporabili metode teorije sistemov. Odgovor na postavljeno vprašanje bo zelo uporaben tudi za nejedrsko industrijo, ki ima stalne ali rizične izpuste v ozračje in jih obravnavajo evropske direktive IPPC, EWD in SEVESO.
V projektu predlagamo razvoj metode, kjer bomo dinamiko obnašanja prejetih doz obravnavali na naslednji način:
- Razširjanje radiološkega sevanja bomo obravnavali kot dinamičen nelinearen sistem, ki ga običajno modeliramo s kompleksnim sistemom parcialnih diferencialnih enačb.
- Ta kompleksni model bomo poenostavili z metodo identifikacije. Z modeliranjem na podlagi Gaussovih procesov bomo identificirali model, ki bo ponazoril krajevno in časovno kratkoročno in dolgoročno dinamiko prejetih doz zaradi dinamike vremena in pri tem upoštevali tudi vpliv klimatskih sprememb.
- Za modeliranje bomo pripravili bazo podatkov o sistemu za več desetletij. Ta relativno velika količina podatkov oziroma velepodatki bodo ponazarjali raznolikost možnih doz radiološkega sevanja, ki jih prejmejo prebivalci. Pri modeliranju bomo zaradi prenosljivosti na druge podobne probleme uporabili koncept relativne prejete doze za zagotavljanje neodvisnosti od konkretne količine emisije radionuklidov.
- Podatke za identifikacijo bomo pripravili z metodo zlivanja podatkov disperzije, izračuna prejetih doz radiološkega sevanja in vremenskih podatkov.
Ocenjujemo, da postavljeni problem lahko rešimo z metodami teorije sistemov in modeliranja dinamičnih sistemov. V projektnem konzorciju združujemo dve raziskovalni skupini, ki imata vsa potrebna znanja s področja eksperimentalnega modeliranja dinamičnih sistemov in področja modeliranja razširjanja radiološkega onesnaženja.
Zakonodaja po svetu zahteva periodično ocenjevanje spremenljivosti prejetih doz radiološkega sevanja na prebivalca za vse jedrske elektrarne. Predlagana metoda bo znatno izboljšala natančnost in verodostojnost dolgoročne ocene in ima zato velik znanstveni, operativno-varnostni in splošno uporaben pomen.
Osnovni podatki sofinanciranja so dostopni na spletni strani. Povezava na SICRIS.
Faze projekta
Faza 1 Zlivanje podatkov simulacij teoretičnih modelov in drugih podatkov v preizkusnem okolju za eksperimentiranje. (Ocenjena stopnja uresničitve: 100 %)
Faza 2 Nadomeščanje kompleksnih modelov z identificiranim modelom na podlagi Gaussovih procesov. (Ocenjena stopnja uresničitve: 100 %)
Faza 3 Eksperimentiranje v Preizkusnem okolju Krško. (Ocenjena stopnja uresničitve: 100 %)
Bibliografske reference
- PERNE, Matija, MLAKAR, Primož, GRAŠIČ, Boštjan, BOŽNAR, Marija, KOCIJAN, Juš. Fast numerical wind turbine candidate site evaluation. Applied sciences, ISSN 2076-3417, 2021, vol. 11, no. 7, str. 2953-1- 2953-18, doi: 10.3390/app11072953. [COBISS.SI-ID 57290499]
- PERNE, Matija, BOŽNAR, Marija, GRAŠIČ, Boštjan, MLAKAR, Primož, KOCIJAN, Juš. Improving wind vector predictions for modelling of atmospheric dispersion during Seveso-type accidents. Atmospheric pollution research journal, ISSN 1309-1042, 2021, vol. 12, no 2, str. 76-83, doi: 10.1016/j.apr.2020.10.010. [COBISS.SI-ID 35712515]
- KRIVEC, Tadej, KOCIJAN, Juš, PERNE, Matija, GRAŠIČ, Boštjan, BOŽNAR, Marija, MLAKAR, Primož. Data-driven method for the improving forecasts of local weather dynamics. Engineering applications of artificial intelligence, ISSN 0952-1976. [Print ed.], 2021, vol. 105, str. 104423-1-104423-14, doi: 10.1016/j.engappai.2021.104423. [COBISS.SI-ID 74917635]
- BOŽNAR, Marija, MLAKAR, Primož, GRAŠIČ, Boštjan, GRŠIĆ, Zoran, HETTRICH, Sebastian, MANCINI, Francesco, PATRYL, Luc, THIESSEN, Kathleen M. Modelling air pollution around nuclear power plants : validation of dispersion models using tracer data. Journal of radiological protection, ISSN 0952-4746, 2022, vol. 42, no. 2, str. 020519-1-020519-13, doi: 10.1088/1361-6498/ac7a6f. [COBISS.SI-ID 114189571]