基于深度学习的核事故源项反演研究

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放射性核素通过大气的扩散将会造成核事故后最迅速最严重的辐射后果,评估其后果是应急响应与决策支持系统的重要任务,一般通过源项和气象信息结合大气扩散模型进行辐射后果评价,准确的源项估计是采取正确核应急决策的重要前提之一。切尔诺贝利和福岛严重核事故的事实表明,事故后反应堆厂房爆炸和厂内断电将导致监测仪表的数据不可用,正向源项估计方法应用于核事故时存在很大的不确定性。因此,基于场外放射性监测数据和气象数据的源项反演得到了广泛的关注和研究。本论文选择I-131核素的释放速率作为源项反演的对象,利用本课题组开发
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