综述：在核瞬态情况下，利用人工智能实现放射污染和人员辐射剂量的实时控制

《Journal of Environmental Radioactivity》：AI-driven real-time control of radiological contamination and personnel dose in nuclear transient scenarios

本研究开发并验证了基于人工智能的核紧急响应系统，通过整合前馈神经网络与优化算法（fmincon、PSO），动态优化通风速度、启动时间和人员疏散时间。基于3600个合成数据样本模拟γ/β辐射扩散，系统将放射性浓度降低15%（1.19 Bq/m3 vs 1.40 Bq/m3）和累积有效剂量减少30%（1.8 mSv vs 2.5 mSv），决策时间压缩至3秒以内，符合IAEA GSR Part 3/7标准，验证了AI在实时核应急管理中的可行性。

　　在核能设施运行过程中，突发的局部核事故可能对人员安全和环境造成严重威胁。这类事故通常涉及反应堆冷却系统的小规模泄漏或过滤系统的部分失效，可能导致放射性物质在安全壳内局部扩散，而不会发生外部释放。为了应对这种情况，传统方法依赖于物理模型和手动操作，然而这些方法在动态环境下的响应速度往往较慢，无法满足实时决策的需求。因此，近年来，人工智能（AI）技术被广泛应用于核应急响应领域，以提高决策效率和安全性。

本文提出了一种基于人工智能的系统，旨在优化局部核事故中的应急响应策略。该系统结合了前馈神经网络（ANN）与优化算法，包括fmincon（梯度优化算法）和粒子群优化（PSO），用于实时调整关键参数，如通风速度、激活时间以及人员撤离时间。系统的目标是降低放射性浓度，减少人员辐射剂量，同时确保操作的可行性和合规性。通过合成数据集进行训练和测试，系统展示了其在核应急场景中的有效性。

研究团队在MATLAB R2016b环境中实现了该系统，构建了一个包含多种输入参数的数据集，用于模拟核事故中的放射性物质扩散过程。输入参数包括空间坐标、冷却剂温度、系统压力、伽马剂量率、β剂量率、碘-131浓度、时间以及通风速度等。数据集共包含3600个样本，这些样本基于国际原子能机构（IAEA）标准、美国核能学会（ANS）指南以及相关文献中的参数范围生成。该数据集不仅确保了模型的准确性，还模拟了核设施在实际运行中可能遇到的复杂环境条件。

在系统设计中，研究团队引入了一种新颖的成本函数，用于平衡辐射安全与操作效率。该成本函数由三个权重参数组成，其中权重1（w1=0.6）用于衡量平均放射性浓度，权重2（w2=0.3）用于评估撤离时间的延迟风险，权重3（w3=0.1）则关注通风系统的能耗问题。通过敏感性分析，研究团队确定了权重参数的分配，以确保系统在优化过程中不会因过度追求辐射剂量的降低而牺牲操作的可行性或安全性。例如，权重1的高比例表明，降低放射性浓度是优化的首要目标，而权重2和权重3则分别用于避免因撤离延迟而导致的额外暴露以及控制通风能耗。

为了验证系统的性能，研究团队使用前馈神经网络进行放射性浓度的预测，并通过优化算法调整通风速度和撤离时间。ANN模型在训练和测试过程中表现出较高的预测精度，达到了R2=0.9876和RMSE=0.3421。这意味着模型能够较为准确地预测放射性物质在不同条件下的扩散情况，为后续的优化决策提供了可靠的基础。在优化算法方面，fmincon和PSO分别用于寻找最优解，其中fmincon在计算速度和成本方面表现更优，能够在不到3秒的时间内完成一次完整的决策循环，显著优于传统方法所需的5至10分钟。

系统在优化过程中，考虑了多个关键参数，并结合了IAEA的标准要求。例如，通风速度被限制在2至3米/秒之间，这是基于PWR（压水堆）运行的实际条件。撤离时间则设定在0至30分钟之间，确保在事故发生的初期阶段即可采取行动，减少人员暴露的风险。此外，系统还通过实时监测和数据分析，动态调整安全措施，如通风系统的启动、人员撤离的时机以及屏蔽措施的实施，从而在保证安全的前提下，提高应急响应的效率。

在实际应用中，系统通过一系列安全措施，将30分钟内的累积有效剂量控制在1.8毫西弗（mSv），远低于IAEA设定的年度职业辐射剂量上限（20毫西弗/年）。这种剂量水平不仅满足了国际安全标准，还为工作人员提供了足够的安全保护。同时，系统能够在短时间内完成决策，确保在事故发生的早期阶段迅速采取行动，从而有效减少放射性物质对人员的潜在危害。

然而，该系统也存在一定的局限性。首先，由于实际核事故数据的获取较为困难，研究团队主要依赖于合成数据集进行训练和测试。尽管合成数据集能够反映真实的运行条件，但其是否能够准确模拟所有可能的事故场景仍需进一步验证。其次，系统在优化过程中未考虑颗粒物的微物理特性，这可能影响对放射性物质扩散行为的精确建模。此外，研究团队指出，通风速度的提升虽然能够进一步降低放射性浓度，但同时也可能增加放射性物质的重新悬浮和再分布风险，尤其是在缺乏先进过滤系统的情况下。

为了克服这些局限性，研究团队建议未来的工作应关注模型的可解释性，以及如何将该系统与数字孪生平台相结合，以实现更全面的事故模拟和预测。同时，还需要进一步验证模型在真实核设施中的适用性，并探索如何将该系统与冗余安全系统（如安全壳喷淋系统和HEPA过滤器）集成，以提高整体的安全性和可靠性。此外，伦理问题也是需要重点关注的内容，尤其是在涉及生命安全的决策过程中，必须保留人类监督机制，以确保系统的透明性和责任性。

总的来说，本文提出的AI系统在局部核事故的应急响应中展现了良好的应用前景。通过结合ANN和优化算法，系统能够在短时间内完成复杂的决策过程，显著降低放射性物质的浓度和人员的辐射剂量，同时符合IAEA的安全标准。未来的研究应进一步拓展该系统的应用场景，并探索其在实际核设施中的部署可能性。此外，还需要关注模型的可解释性和伦理问题，以确保其在复杂和高风险环境中的安全性和可靠性。