دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 137385
ترجمه فارسی عنوان مقاله

برآورد سرعت انتشار مشترک و اصلاح مدل اندازه گیری توسط اندازه گیری برای انتشار رادیو اکتیو اتمسفر در حوادث هسته ای: یک برنامه کاربردی برای آزمایش های تونل باد

عنوان انگلیسی
Joint release rate estimation and measurement-by-measurement model correction for atmospheric radionuclide emission in nuclear accidents: An application to wind tunnel experiments
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
137385 2018 37 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Journal of Hazardous Materials, Volume 345, 5 March 2018, Pages 48-62

ترجمه کلمات کلیدی
معکوس منبع، اصلاح مدل مشترک، تصادف هسته ای، تجربه تونل باد،
کلمات کلیدی انگلیسی
Source inversion; Joint model correction; Nuclear accident; Wind tunnel experiment;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  برآورد سرعت انتشار مشترک و اصلاح مدل اندازه گیری توسط اندازه گیری برای انتشار رادیو اکتیو اتمسفر در حوادث هسته ای: یک برنامه کاربردی برای آزمایش های تونل باد

چکیده انگلیسی

The release rate of atmospheric radionuclide emissions is a critical factor in the emergency response to nuclear accidents. However, there are unavoidable biases in radionuclide transport models, leading to inaccurate estimates. In this study, a method that simultaneously corrects these biases and estimates the release rate is developed. Our approach provides a more complete measurement-by-measurement correction of the biases with a coefficient matrix that considers both deterministic and stochastic deviations. This matrix and the release rate are jointly solved by the alternating minimization algorithm. The proposed method is generic because it does not rely on specific features of transport models or scenarios. It is validated against wind tunnel experiments that simulate accidental releases in a heterogonous and densely built nuclear power plant site. The sensitivities to the position, number, and quality of measurements and extendibility of the method are also investigated. The results demonstrate that this method effectively corrects the model biases, and therefore outperforms Tikhonov’s method in both release rate estimation and model prediction. The proposed approach is robust to uncertainties and extendible with various center estimators, thus providing a flexible framework for robust source inversion in real accidents, even if large uncertainties exist in multiple factors.