基于多属性决策的核事故应急救援方案选择优化

核事故发生时，选择合适的救援方案可以减轻事故的后果和危害。将多属性决策和代价利益分析结合，针对核事故的救援效果，使用多属性决策理论中的逼近理想解法对备选救援方案进行排序，为减少救援费用和降低救援人员辐射危害，使用代价利益分析方法选择最优救援方案。将该模型应用于实际核事故救援方案选择中，结果表明：基于多属性决策的核事故应急救援方案优化模型选出的救援方案不仅具有较好的救援效果，同时方案的代价相对较低。     

基于AHP分析的核应急救援演练评估模型

为实时评估核应急救援演练效果,提出了一种基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process method,AHP）权重分析的核应急救援演练模糊评估模型。该模型根据核事故应急救援流程,综合核应急救援队伍结构、执行任务分类、救援效果和人员安全要求,利用德尔菲法（Delphi Method）形成了以核应急救援演练效果为总目标,下设7个一级指标和27个二级指标的核应急救援演练评估指标体系。该模型利用基于AHP的模糊综合评价方法进行指标权重分配及多级模糊综合评价模型构建。以M310核电站长期超压安全壳救援演练为例,对该模型进行了应用与计算。评估结果有效地检验了核应急救援队伍的响应能力,检验了演练实战水平,同时也验证了该评估模型的有效性。     

基于粒子滤波算法的源项反演及不确定性分析

针对核事故发生后源项释放率连续变化、监测数据有限和监测噪音多变的特殊场景,提出了一种基于高斯烟团扩散模型和粒子滤波算法的源项反演方法。当仅有两组相对误差为20%的有效监测数据,并额外叠加因放射性粒子沉积而导致的监测噪声时,利用粒子滤波分别对源项释放率持续稳定、线性增加和正弦变化这三种场景进行反演,研究结果表明,反演结果相对真值的误差约5%,最大不超过10%。     

油茶蒲总多酚回流提取工艺的研究

乙醇回流提取油茶蒲中的总多酚,考察了提取温度、提取时间、乙醇浓度和液料比对油茶蒲总多酚的提取效果的影响。结果表明,各因素对油茶蒲总多酚的提取效果的影响大小依次为:提取温度液料比乙醇浓度提取时间;油茶蒲总多酚的适宜提取工艺条件为:以50%的乙醇溶液为提取溶剂,液料比为20 mL/g,在70℃温度下回流提取3次,每次80 min。在此工艺条件下,总多酚提取量为71.13 mg/g。     

人因对核电厂事故应急疏散行为的影响

通过问卷调查分析，获得核电站周围不同人群对核应急疏散的认知情况和行为特征，并且通过Logistic回归模型对人群疏散时可能发生的行为作出预测。采用卡方检验法和Logistic回归模型对该地区的不同人群的疏散心理和疏散行为等因素进行相关分析和影响判断，并且通过最优分配算法对模型预测正确性进行判断。结果表明：是否购买过核安全相关保险、参加过的核应急疏散演习次数、对核应急疏散的了解情况、家中有无核应急防护措施等因素对人群疏散意识和心理有显著影响；性别、对核应急疏散的了解情况、参加过的核应急疏散演习次数、家中是否有核应急防护措施和是否购买过核安全保险等因素对人群疏散行为有显著影响；仿真表明，具有一定核疏散经验的人群能做出相对正确的疏散行为，减少疏散时间。