Improvement of Instantaneous Point Source Model for Simulating Radionuclide Diffusion in Oceans under Nuclear Power Plant Accidents
Notice bibliographique
Résumé
Simulation methods have become an important tool to reveal radionuclide migration during accidental radionuclide releases and predict influences of accidents on the marine environment. The instantaneous point source model is a useful method to simulate the large-scale radionuclide diffusion in marine areas. However, the simulation accuracy of this method requires improvement as it didn’t take radionuclide decay into account. In this study, an improved instantaneous point source model considering radionuclide decay was proposed on the basis of the original model. Furthermore, the instantaneous point source model and the improved version were used to simulate the concentrations of 131I and 137Cs following the Fukushima Dai-ichi nuclear power plant accident. The results showed that the relative error of 131I concentrations decreased from 136.03% to 37.59% when using the improved model; and improvements in relative errors for 137Cs concentrations were not apparent as the simualtion period was much shorter than its half-life period. Therefore, the improved model can accurately simulate the diffusion process for radionuclides following an accident and provides an efficient decision support tool for risk assessment managers and for use in safety guarantees of nuclear power plants during siting and operational phases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».