基于Python的HotSpot健康物理代码自动化框架：提升放射风险评估效率与精度

本文提出了一种基于Python的HotSpot健康物理代码（用于核事故放射性扩散评估）自动化框架，通过动态调整核素浓度、气象参数及地形特征等关键输入，实现数据实时生成与可视化分析，显著提升放射风险评估（Radiological Risk Assessment）的效率和精度，为核应急响应提供快速决策支持。

　　

亮点

本研究通过Python自动化框架显著提升了HotSpot代码在放射风险评估（Radiological Risk Assessment, RRA）中的效率，解决了传统手动操作在复杂场景下的局限性。

讨论

本研究通过自动化流程优化了放射 dispersal device (RDD) 场景的评估框架（Maglas et al., 2024），实现了数据提取、组织与分析的高效整合。初步实验表明，在允许时间范围内调整采样间隔可有效降低误差至₁₀^-3量级，同时动态风场模拟使扩散预测准确率提升27%。

结论

Python驱动的HotSpot自动化框架革新了放射风险评估模式，通过实时参数调整与结构化输出，实现了剂量分布、沉积模式及器官辐射效应的快速量化分析，为核安全研究树立了新标准。

（注：翻译部分严格遵循了术语标注、符号保留及生动性要求，如"放射 dispersal device (RDD)"、"₁₀^-3"等表述。）