文档名：放射性核素大气扩散模型研究综述
摘要：为提高放射性核素大气扩散的预测准确性,探讨传统模拟模型和人工智能技术在核安全与环境保护方面的应用.研究考察高斯、欧拉、拉格朗日等传统模型在不同情境下的有效性,以及人工智能(特别是神经网络)在快速准确反演核事故源项信息中的角色.结果表明:该研究为核事故应急管理和环境监测提供关键支持,并对提升核安全和环境保护策略具有较为重要的意义.
Abstract：Inordertoimprovethepredictionaccuracyofatmosphericdiffusionofradionuclides,theapplicationoftraditionalsimulationmodelandartificialintelligencetechnologyinnuclearsafetyandenvironmentalprotectionisdiscussed.ThispaperexaminestheeffectivenessoftraditionalmodelssuchasGaussian,EulerianandLagrangianmodelsindifferentscenarios,andtheroleofartificialintelligence(especiallyneuralnetworks)intherapidandaccurateretrievalofnuclearaccidentsourceterminformation.Theresultsshowthatthestudyprovideskeysupportfornuclearaccidentemergencymanagementandenvironmentalmonitoring,andisofgreatsignificanceforimprovingnuclearsafetyandenvironmentalprotectionstrategies.
作者：叶镕溪 牛德青 李林珊 侯鑫Author：YeRongxi NiuDeqing LiLinshan HouXin
作者单位：中国兵器装备集团自动化研究所有限公司智能测控事业部,四川绵阳621000
刊名：兵工自动化 ISTICPKU
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2024, 43(5)
分类号：TP18TM623
关键词：核素扩散 欧拉模型 高斯烟羽模型 拉格朗日模型 人工智能
Keywords：nuclidediffusion Eulerianmodel Gaussianplumemodel Lagrangianmodel artificialintelligence
机标分类号：X823X51G64
在线出版日期：2024年6月4日
基金项目：放射性核素大气扩散模型研究综述[
期刊论文] 兵工自动化--2024, 43(5)叶镕溪 牛德青 李林珊 侯鑫为提高放射性核素大气扩散的预测准确性,探讨传统模拟模型和人工智能技术在核安全与环境保护方面的应用.研究考察高斯、欧拉、拉格朗日等传统模型在不同情境下的有效性,以及人工智能(特别是神经网络)在快速准确反演核事故...参考文献和引证文献
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