每周能源AI运用案例:预测核电站发生事故时放射性颗粒的分布

当核电站发生事故并释放放射性物质时,必须尽快疏散附近居民。然而,预测放射性物质会在哪里停留下来一直是一个难题。

东京大学工业科学研究所(University of TokyoInstitute of Industrial Science)的一个研究小组在《科学报告》(ScientificReports)上发表了一项新的研究,提出了克服这一困难的方法。该研究小组开发了一套计算机程序,利用对基于预期风型的天气预报,可以精确预测未来390个小时放射性物质最终会在落在何处。一旦类似于2011年福岛核泄漏之类的事故,该工具可以时实施疏散计划和健康保护措施。

福岛核事故以后,当时的大气建模工具在灾后没有能够提供可靠的援助。在这种背景下,该团队创建了一个基于人工智能的系统,该系统可以利用以往天气模式的数据,预测放射性排放可能采取的路线。

第一作者Takao Yoshikane说:“我们的新工具最初是通过多年的天气相关数据来预测,如果放射性物质从某一特定点释放出来,它们将分布在哪里。在随后的测试中,它能以至少85%的准确率预测扩散的方向,在冬天有更多可预测的天气模式时,这个准确率会上升到95%。”

“这种方法的准确性在预测时间超过30小时后并没有下降,这在灾难场景中是非常重要的,”Takao Yoshikane说,“这让当局有时间在受影响最严重的地区安排疏散计划,并向特定地区的居民发布避免食用新鲜农产品和服用碘化钾的指导意见。”

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