為了在發(fā)生核事故后能第一時間分析計算得到事故發(fā)生地周圍所受劑量，給出應急行動計劃，最大程度地減少事故所造成的損失而開發(fā)核事故評價系統(tǒng)。本文主要介紹了該系統(tǒng)流程、功能結構設計和關鍵技術，實現了基于J2EE框架和利用地理信息系統(tǒng)（GIS）技術的核事故評價系統(tǒng)。對比于其他的核事故評價系統(tǒng)，根據簡單的閾值判斷來進行給出行動建議，本文中采用了較智能的模糊神經網絡組織構成的專家評價系統(tǒng)來給出行動建議。根據輸入的各觀測數據或者工況算出各源項以及各項用于和OIL比較的值，把這些值作為專家評價系統(tǒng)的輸入值，并把它們模糊化后送入神經網絡進行處理，采用三層前饋型神經網絡，用BP算法進行網絡參數的訓練調整，然后由模糊邏輯判斷決定給出何種行動建議。本文首先介紹了OIL的由來以及各個OIL等級的相應的干預措施，本文以最新的操作干預水平為判斷基準，并引入了影響決策的距離和氣象因素。其后重點介紹了模糊神經網絡，它利用神經網絡的自學特性實現隸屬度函數和模糊規(guī)則的自動提取，可優(yōu)化調整隸屬函數，并且模糊系統(tǒng)也能彌補神經網絡運算速度慢的缺點，因此將其運用到核事故評價系統(tǒng)中具有較低的誤報率和較高的環(huán)境適應能力。本文提出了模糊神... 

【文章來源】：南華大學湖南省

【文章頁數】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

事故后果評價過程圖

12圖 2.1 事故后果評價過程圖圖2-1 給我們展示了在發(fā)生核事故后，首先對核電廠的核反應堆的工況進行評價，然后對此分級再決定何種應急防護行動，或者根據環(huán)境監(jiān)測的數據與OIL進行對比再決定采取何種應急防護行動[16]。而且，對于前面介紹到的核事故三個階段，OIL都是可以適用的并且能夠很好的應用到這個階段中去。在事故發(fā)生后，但是在釋放放射性物質之前，首先還是根據下反應堆的工況，評估出堆芯的損壞情況(這些可以根據要核電廠里的儀表值和其他可觀測的信息來做評估）, 然后根據這個損壞狀態(tài)來確定那些潛在的釋放特性，然后再與預先已計算得出的OIL缺省值進行比較。對在放射性物質釋放期間和釋放后,需要重新修正操作干預水平的缺省值

圖 2.2 PWR1~PWR7 中 R1 的折線表 2.5 三類氣候穩(wěn)定度下事故源項的 R1 比較事故源項 A 類 D 類 F 類PWR1 22.1 32.5 46.3PWR2 14.2 19.4 15.9PWR3 13.6 17.8 14.8PWR4 5.5 8.2 7.0PWR5 3.9 6.1 4.9PWR6 1.3 1.6 1.4PWR1~PWR6 平均值 10.1 14.3 15.11， D 類大氣穩(wěn)定度天氣條件下，從 PWR1 源項到 PWR7 源項，R1 的數值基本上一直在變小。由此可見 IAEA 給出的 OIL1 的缺省值是在根據在各類壓水堆事故的情況下計算得到的一個平均的數值，因此本文中核應急決策系統(tǒng)中將摒除

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3393619