[發明專利]一種放射性泄漏源定位方法和系統

在審

• 申請號: 202210607187.6
• 申請日: 2022-05-31
• 公開（公告）號: CN114925615A
• 公開（公告）日: 2022-08-19
• 發明（設計）人: 徐宇涵;方晟;張作義;董玉杰;熊威;董信文;莊舒涵
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G01D21/02
• 代理公司: 北京紀凱知識產權代理有限公司 11245
• 代理人: 趙悅

1.一種放射性泄漏源定位方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據邊界點大氣擴散模擬結果確定單位泄漏率的量級，并根據所述單位泄漏率的量級獲得單位泄漏率向量；

將所述單位泄漏率向量輸入大氣擴散模型進行模擬，根據各個監測點的響應結果構建大氣擴散模擬樣本庫；

對所述大氣擴散模擬樣本庫中的樣本數據進行預處理；

提取經過預處理的樣本數據的時序特征，并將所述時序特征與對應的模擬泄漏源位置融合形成訓練數據集；

建立泄漏源定位模型，通過所述訓練數據集中數據對所述泄漏源定位模型進行擬合；

提取待測環境輻射監測數據的時序特征，將其時序特征輸入擬合好的所述泄漏源定位模型，完成泄漏源位置的估算。

2.如權利要求1所述的放射性泄漏源定位方法，其特征在于，所述根據邊界點大氣擴散模擬結果確定單位泄漏率的量級的方法為：

建立網絡化坐標，輸入計算域，根據所述計算域確定網格邊界點坐標，并以所述網格邊界點作為泄漏源；

根據所述泄露源的位置建立大氣擴散模型，輸入氣象數據和已知的不同量級單位泄漏率數據對所述大氣擴散模型進行模擬；

通過比較模擬數據和實際數據的差異大小，確定實際監測數據中單位泄漏率的量級。

3.如權利要求2所述的放射性泄漏源定位方法，其特征在于，所述單位泄漏率向量q_e^T×1為：

q_e^T×1＝1×10^λ*ones(T,1)

其中，ones(T,1)表示T×1的全1矩陣，其中T指的是模擬時間步長；λ是單位泄漏率的量級。

4.如權利要求1-3任一項所述的放射性泄漏源定位方法，其特征在于，所述預處理包括以下步驟：

對所述樣本數據進行滑動均值濾波；

選取經過濾波后的樣本數據中明顯響應的時間段的數據，所述明顯響應是指觀測數據大于等于采用單位泄漏率模擬的不同泄漏源位置的平均值；

通過最大化相關系數的方法，從上一步獲得的數據中篩選樣本庫；

在上一步篩選出的所述樣本庫中添加高斯隨機噪聲，完成大氣擴散模擬樣本庫的預處理。

5.如權利要求1-3任一項所述的放射性泄漏源定位方法，其特征在于，所述時序特征包括時域特征和頻域特征，所述時域特征包括波動率，平均數，中位數和樣本熵；所述頻域特征通過將預處理后的樣本數據進行快速傅里葉變換得到功率譜密度，然后統計所述功率譜密度的幅度統計特征和形狀統計特征獲得。

6.如權利要求5所述的放射性泄漏源定位方法，其特征在于，對所述時域特征和頻域特征與對應的模擬泄漏源位置融合生成的訓練數據集進行歸一化和異常值補零處理。

7.如權利要求1-3任一項所述的放射性泄漏源定位方法，其特征在于，所述泄漏源定位模型通過基于貝葉斯超參數優化和特征篩選方法的XGBoost算法進行擬合。

8.如權利要求7所述的放射性泄漏源定位方法，其特征在于，所述擬合的方法為：將所述訓練數據集的數據輸入XGBoost算法進行模型擬合，基于貝葉斯優化方法對超參數進行優化，以訓練數據集五折交叉驗證的結果作為評價指標，對訓練超參數進行迭代更新，當達到最大迭代次數時，停止優化，獲得最佳超參數組合。

9.如權利要求1-3任一項所述的放射性泄漏源定位方法，其特征在于，所述完成泄漏源位置的估算的具體方法為：首先對輻射監測數據進行滑動均值濾波處理，提取經過濾波后的數據的時序特征，并將所述時序特征融合形成驗證數據集，將所述驗證數據集輸入擬合好的所述泄漏源定位模型，得到泄漏源定位結果。

10.一種放射性泄漏源定位系統，其特征在于，包括：

泄漏率量級獲取模塊，用于根據邊界點大氣擴散模擬結果確定單位泄漏率的量級，并根據所述單位泄漏率的量級獲得單位泄漏率向量；

樣本庫建立模塊，用于將所述單位泄漏率向量輸入大氣擴散模型，在不同的泄漏源位置下進行模擬，根據各個監測點的響應結果構建大氣擴散模擬樣本庫；

預處理模塊，用于對所述大氣擴散模擬樣本庫中的樣本數據進行預處理；

特征提取模塊，用于提取經過預處理的樣本數據的時序特征，并將所述時序特征與對應的模擬泄漏源位置融合形成訓練數據集；

模型擬合模塊，用于建立泄漏源定位模型，通過所述訓練數據集中數據對所述泄漏源定位模型進行擬合；

結果輸出模塊，用于提取環境輻射監測數據的時序特征，將所述時序特征輸入擬合好的所述泄漏源定位模型，完成泄漏源位置的估算。