基于LSTM与RNN模型的扎波罗热核电站放射性物质扩散预测研究及其在危机管理中的意义

《Radiation Physics and Chemistry》：Predicting Radioactive Material Dispersion from the Zaporizhzhia Nuclear Power Plant Using LSTM and RNN Models

本文综述了利用长短期记忆网络（LSTM）和循环神经网络（RNN）结合混合单粒子拉格朗日积分轨迹（HYSPLIT）模型，对扎波罗热核电站潜在事故中放射性物质扩散路径进行高精度预测的研究。该研究通过整合美国国家海洋和大气管理局（NOAA）数据，展示了先进人工智能模型在核事故应急响应、环境风险评估和公共卫生保护方面的巨大潜力，为制定有效的危机管理协议和应对策略提供了科学依据。

　　

Section snippets

Environmental Data Collection and Analysis Preliminaries

本研究收集了一个综合数据集，其中包括从美国国家海洋和大气管理局（NOAA）网站获取的一周环境数据[41]。该数据集为后续分析奠定了基础。

Trajectory Modeling Using HYSPLIT Software

随后使用了混合单粒子拉格朗日积分轨迹（HYSPLIT）软件，利用扎波罗热核电站的地理坐标（47.512N, 34.586E）作为中心进行轨迹建模。这一关键步骤使得我们能够模拟放射性粒子在大气中的可能路径，为理解其扩散模式提供了重要视角。

Results

近期利用先进循环神经网络（RNN）模型模拟和预测放射性物质在模拟环境中运动和扩散的研究表明，这些模型在理解和预测复杂非线性路径方面具有高超能力。从2024年2月1日至7日收集的数据显著证实了这些神经网络预测的可变空间变化。这一成果被认为是改进核事件应急响应和资源分配策略的重要一步。

Conclusion

在这项利用LSTM神经网络模型研究扎波罗热核电站假设性事故中放射性物质运动和扩散预测的科学工作中，所获得的结果表明了其在改善危机管理流程和制定有效应对策略措施方面的巨大潜力。使用精确先进的数据（如NOAA数据和HYSPLIT软件）结合LSTM的处理能力，为预测建模提供了坚实的基础。