Odsek za sisteme in vodenje

Inštitut Jožef Stefan

Identifikacija atmosfere za zaščito prebivalstva in pripravo na nezgodne izpuste - MARIONETTE

Vodja projekta:

prof. dr. Juš Kocijan

Trajanje:

1.1.2025 - 31.12.2027

Financiranje:

ARIS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije, L2-60149 (B), s sofinanciranjem Nuklearna elektrarna Krško, d.o.o.

Povzetek:

Projekt MARIONETTE obravnava modeliranje disperzijske sposobnosti atmosfere za nezgodne izpuste radioaktivnih onesnaževal.

Več držav EU vlaga v nove jedrske elektrarne, EU pa jih zaradi neizpuščanja CO2 pri proizvodnji električne energije uvršča med ogljično nevtralne vire energije. V Sloveniji potekajo strokovne študije, ali bi bilo treba novo jedrsko elektrarno postaviti v Krškem, kjer ena (NEK) že stoji. NEK je nedavno prejela podaljšanje licence za naslednjih 20 let na podlagi posodobitev in varnostnih izboljšav.

V projektu MARIONETTE bomo izboljšali razumevanje in pospešili kvantifikacijo disperzije radionuklidov v primeru nenamernih izpustov v zunanji zrak. Tradicionalnih disperzijskih modelov, ki temeljijo na fiziki, ni mogoče preprosto in hitro uporabiti zaradi vnaprej neznanih emisij ob nesreči. Modeli so ključnega pomena za zaščito prebivalstva pred morebitnimi nevarnostmi, povezanimi z jedrskimi elektrarnami.

Disperzija radioaktivnega onesnaženja zraka ob nesreči je pomembno znanstveno vprašanje, ne glede na stališče do proizvodnje jedrske energije. Disperzija vnaprej neznane emisije je pomembno znanstveno vprašanje zaradi nesreč in terorističnih groženj. Poleg tega je projekt uporaben tudi za nenamerne izpuste strupenih onesnaževal med kemičnimi nesrečami, kot so bili železniška nesreča v ZDA in incidenti v Sloveniji, ki jih pokriva Direktiva SEVESO.

Tipično raziskovalno vprašanje v jedrski in kemični industriji ter pri terorističnih dejavnostih je razumevanje, kako se onesnaževala v zraku širijo med izpusti ob nesreči, ko moramo hitro in natančno opisati atmosfersko disperzijo, zlasti nad zahtevnim terenom. Omejitve zaradi začetnega pomanjkanja informacij o količini in časovni porazdelitvi nezgodnih izpustov onesnaževal ovirajo uporabo tradicionalnih disperzijskih modelov.

Za reševanje teh izzivov predlagamo kombinacijo teoretičnega in eksperimentalnega modeliranja z uporabo identifikacije sistemov in metod strojnega učenja. Cilj tega pristopa je pospešiti, izboljšati in nadomestiti modele, ki temeljijo na fiziki in se uporabljajo za atmosfersko disperzijo iz nepredvidljivih in nestabilnih virov, kot so izpusti ob nesrečah.

Načrtujemo, da bomo razvili:

• metodo za ugotavljanje disperzijske sposobnosti atmosfere za poljubne emisije onesnaževal v zunanji zrak v primeru nesreče,
• nadomestni disperzijski model za simulacijo nelinearne prostorske odvisnosti koncentracij onesnaževal od vremenskih spremenljivk za znatno pospešitev izračunov,
• kombinirani model, ki ga sestavljata numerični vremenski model, katerega izhodi se uporabljajo kot vhodi disperzijskih modelov, nadomestnih ali tistih, ki temeljijo na fiziki, in nadomestni disperzijski model za nadgradnjo obstoječih disperzijskih modelov,
• vrednotenje razvitih metod v testirnem okolju Krško z realističnimi podatki Krške kotline.

Faze projekta:

1. Razvoj namenskega testnega okolja Krško. (Ocenjena stopnja uresničitve: 0 %)
2. Razvoj enostavnega primerjalnega modela. (Ocenjena stopnja uresničitve: 0 %)
3. Razvoj metod za ugotavljanje sposobnosti disperzije v ozračju, ki združujejo teoretične modele in modele, ki temeljijo na podatkih. (Ocenjena stopnja uresničitve: 0 %)
4. Modeliranje disperzije in uporabe testnega okolja Krško z realističnimi podatki za nenamerni izpust v ozračje. (Ocenjena stopnja uresničitve: 0 %)

Sodelujoči partnerji:

• Institut "Jožef Stefan", Odsek za sisteme in vodenje
• MEIS storitve za okolje d.o.o.

Izbrane objave:

v nastajanju