一种核电站大修期间辐射剂量预测方法及终端与流程

本发明涉及核电领域，更具体地说，涉及一种核电站大修期间辐射剂量预测方法及终端。

背景技术：

核电站是电力系统的重要组成部分，为人们提供源源不断的电力资源。虽然核电站的辐射已经处于较低水平，但为保证核电工作人员的安全，需要对辐射剂量进行监测和管控。

核电站80％的辐射剂量来源于大修期间，为了对大修期间的集体剂量进行alara管理，需要对大修期间的剂量情况进行预估，作为评估大修期间辐射防护控制的依据，同时对专项剂量和日剂量变化趋势进行预测，便于辐射防护工作人员每天跟踪，及时发现现场辐射安全方面的异常和隐患。

剂量预测主要依据以往大修的历史数据。包括剂量管理软件kzc系统中可以查询的“大修总剂量”、“部门剂量”、“专项剂量”，由于存在跨项目作业，以及计划工作时间的改变，这些数据有些并不十分可信；数据的另一个来源是辐射防护人员关注的一些高辐射风险单一项目工作剂量，靠手工记录的方式收集得到，经常发生漏记、错记现象，数据的准确性往往较差；此外，剂量预测的难度还包括：与大修成千上万项的检修工作相比，已知可用的历史剂量数据太少。

剂量预测还受到诸多因素的影响：机组的辐射水平的不同，大修检修工作内容和工作量的差异，以及大修工期安排；甚至工作人员的技术熟练程度、节假日等都会对最终的剂量结果产生影响。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述大修期间的预测辐射剂量不准确的缺陷，提供一种核电站大修期间辐射剂量预测方法及终端。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种核电站大修期间辐射剂量预测方法，包括：

s1、获取大修项目的项目信息，所述项目信息包括：项目计划安排、人力分配、各部门的工作内容、各承包商的工作内容、以及各部门和各承包商之间的相互衔接关系；

s2、根据所述项目信息将大修项目分成多个专项组，所述专项组包括多项工作；

s3、计算各个所述专项组的预测辐射剂量；

s4、统计所有所述专项组的预测辐射剂量之和，得到大修项目的总预测辐射剂量。

进一步，本发明所述的核电站大修期间辐射剂量预测方法，所述步骤s3包括：

s31、由记录的历史辐射剂量数据得到每项工作内容与辐射剂量的对应关系，得到每项工作的预测辐射剂量；

s32、汇总所述专项组内的所有工作的预测辐射剂量得到所述专项组的预测辐射剂量。

进一步，本发明所述的核电站大修期间辐射剂量预测方法，所述步骤s32包括：

s321、根据每项工作内容与辐射剂量的对应关系，并结合所述专项组的项目计划安排得到所述专项组的每日预测辐射剂量；

s322统计大修工期内各专项组的每日预测剂量之和，得到大修预测的日辐射剂量。

进一步，本发明所述的核电站大修期间辐射剂量预测方法，对于大修工期不同的大修专项的历史日辐射剂量，对所述历史日辐射剂量进行归一化处理。

进一步，本发明所述的核电站大修期间辐射剂量预测方法，所述步骤s2包括：

s21、根据工作内容和负责部门，遵循工作相对独立、避免人员交叉、工作时间独立的原则，将大修项目分成多个所述专项组；

所述专项组包括大盖容器专项组、阀门检修专项组、泵与风机专项组、在役检查专项组、燃料相关专项组、现场服务专项组、非常规项专项组、运行化学专项组、安全监督专项组、管理巡视专项组、以及其他工作专项组。

进一步，本发明所述的核电站大修期间辐射剂量预测方法，在所述步骤s4之后还包括：

s5、检测并统计大修项目实施过程中实测辐射剂量；

s6、分析所述实测辐射剂量和预测辐射剂量的差异，调整所述专项组的划分。

进一步，本发明所述的核电站大修期间辐射剂量预测方法，所述步骤s6中所述调整所述专项组的划分包括：

调整所述专项组的工作内容和负责部门，以及将所述其他工作专项组进行进一步划分。

进一步，本发明所述的核电站大修期间辐射剂量预测方法，在所述步骤s3之后还包括：

s7、实时统计大修项目实施过程中的实测辐射剂量；

s8、判断所述实测辐射剂量和预测辐射剂量的误差是否在预设范围内；

s9、若否，则需要查找辐射异常原因，采取辐射防护措施。

进一步，本发明所述的核电站大修期间辐射剂量预测方法，所述步骤s7包括：实时统计大修项目实施过程中的所述专项组的每日实测辐射剂量；

所述步骤s8包括：判断所述专项组的每日实测辐射剂量和每日预测辐射剂量的误差是否在预设范围内。

另，本发明还提供一种终端，所述终端包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述的核电站大修期间辐射剂量预测方法的步骤。

实施本发明的一种核电站大修期间辐射剂量预测方法及终端，具有以下有益效果：该方法包括：s1、获取大修项目的项目信息，项目信息包括：项目计划安排、人力分配、各部门的工作内容、各承包商的工作内容、以及各部门和各承包商之间的相互衔接关系；s2、根据项目信息将大修项目分成多个专项组；s3、计算各个专项组的预测辐射剂量；s4、统计所有专项组的预测辐射剂量之和，得到大修项目的总预测辐射剂量。本发明综合考虑大修计划、检修项目、工作量等因素，对大修期间的辐射剂量进行预测，取得了较好的效果，为核电厂辐射防护最优化控制提供了有力工具。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明一种核电站大修期间辐射剂量预测方法第一实施例流程图；

图2是本发明一种核电站大修期间辐射剂量预测方法第二实施例流程图；

图3是本发明一种核电站大修期间辐射剂量预测方法第三实施例流程图；

图4是本发明一种终端的结构示意图；

图5、图6、图7是本发明在不同大修项目中剂量趋势跟踪图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。

第一实施例

参考图1，本实施例的核电站大修期间辐射剂量预测方法包括：

s1、获取大修项目的项目信息，项目信息包括：项目计划安排、人力分配、各部门的工作内容、各承包商的工作内容、以及各部门和各承包商之间的相互衔接关系等信息。进一步，对于一些源项有明显差别的机组，还需获取机组辐射水平。

s2、根据项目信息将大修项目分成多个专项组。进一步，本发明的核电站大修期间辐射剂量预测方法，步骤s2包括：

s21、根据工作内容和负责部门，遵循工作相对独立、避免人员交叉、工作时间独立的原则，将大修项目分成多个专项组。专项组包括大盖容器专项组、阀门检修专项组、泵与风机专项组、在役检查专项组、燃料相关专项组、现场服务专项组、非常规项专项组、运行化学专项组、安全监督专项组、管理巡视专项组、以及其他工作专项组，此处的其他工作专项组是指现阶段还不能完全进行明确划分的工作内容，随着大修次数的不断增多，可将其他工作专项组进行逐步细化，以尽量减小其他工作专项组的内容，提高预测准确性。可以理解的，该划分标准并非一成不变的，随着大修次数的增多，会得到更多剂量数据作支撑，加之对于大修项目的更加深入理解，专项组的划分可进行更加精确的调整的。

作为选择，如果在大修项目实施过程中，因项目计划安排、人力分配、各部门的工作内容、各承包商的工作内容、以及各部门和各承包商之间的相互衔接关系等信息中的一个或多个因素发生改变，都应重新划分专项组以及重新计算预测辐射剂量，以确保预测辐射剂量的准确。

s3、计算各个专项组的预测辐射剂量。

具体的，本实施例依据历史辐射剂量数据以及理论辐射剂量来计算预测辐射剂量。历史辐射剂量数据是指已经完成的数次大修项目中统计的辐射剂量数据，历史辐射剂量数据中的异常数据应当提前剔除掉，以保证后期预测更加准确；理论辐射剂量是指根据现有理论对某项工作内容进行辐射剂量计算得到的辐射剂量。此处的预测辐射剂量是指在大修项目还未开始前，对大修项目可能产生的辐射剂量进行提前预测。

进一步，步骤s3包括：s31、由记录的历史辐射剂量数据得到每项工作内容与辐射剂量的对应关系，得到每项工作的预测辐射剂量。特别的在计算完成一定量工作时产生的理论辐射剂量时，应考虑完成工作的时间，也就是说在计算某项工作的完成剂量时，需要获悉工作时间。

s32、汇总专项组内的所有工作的预测辐射剂量得到专项组的预测辐射剂量。进一步，步骤s32包括：

s321、根据每项工作内容与辐射剂量的对应关系，并结合专项组的项目计划安排得到专项组的每日预测辐射剂量；

s322统计大修工期内各专项组的每日预测剂量之和，得到大修预测的日辐射剂量。

s4、统计所有专项组的预测辐射剂量之和，得到大修项目的总预测辐射剂量。

进一步，由于每次大修工期不尽相同，在绘制比例分布图时会导致出现错位的现象，所以本实施例对于大修工期不同的大修项目的历史日辐射剂量，采用历史大修比例分布数据加权平均的办法对历史日辐射剂量进行归一化处理。

本实施例通过综合考虑大修计划、检修项目、工作量等因素，对大修期间的辐射剂量进行预测，取得了较好的效果，为核电厂辐射防护最优化控制提供了有力工具。

第二实施例

参考图2，在第一实施例的基础上，本实施例的核电站大修期间辐射剂量预测方法，在步骤s4之后还包括：

s5、检测并统计大修项目实施过程中实测辐射剂量，实测辐射剂量中包括各个专项组的实测辐射剂量，也包括辐射防护人员关注的一些高辐射风险的单项工作项目的实测辐射剂量。

s6、相对于预测辐射剂量来说，实测辐射剂量才是真实辐射剂量，所以需要分析实测辐射剂量和预测辐射剂量的差异，及时调整专项组的划分，以使专项组的划分更加合理，提高下次预测的准确性。具体的，步骤s6中调整专项组的划分包括：分析各个专项组的实测辐射剂量和预测剂量的差值，调整专项组的工作内容和负责部门，以及将其他工作专项组进行进一步划分。

本实施例利用统计的实际辐射剂量对预测方案进行调整，实现预测方案的逐渐优化，逐步提高预测准确性。

第三实施例

参考图3，在第一实施例的基础上，本实施例的核电站大修期间辐射剂量预测方法，在步骤s3之后还包括：

s7、实时统计大修项目实施过程中的实测辐射剂量，实测辐射剂量中包括各个专项组的实测辐射剂量。

s8、判断实测辐射剂量和预测辐射剂量的误差是否在预设范围内。进一步，判断实测辐射剂量和预测辐射剂量的误差是否在预设范围内包括：判断各个专项组的实测辐射剂量和预测辐射剂量的误差是否在预设范围内。

若实测辐射剂量和预测辐射剂量的误差在预设范围内，则说明该预测方案相对准确。

s9、若实测辐射剂量和预测辐射剂量的误差不在预设范围内，则需要查找辐射异常原因，采取辐射防护措施。作为选择，若某一专项组的实测辐射剂量和预测辐射剂量的误差不在预设范围内，则需要查找该专项组的辐射异常原因，进一步追溯到具体工作项目的异常，采取辐射防护措施。优选地，可发出报警信息，提醒工作人员查找辐射异常原因，采取辐射防护措施。报警信息包括但不限于文字提示信息报警、灯光报警、声音报警、震动报警等。

进一步，步骤s7包括：实时统计大修项目实施过程中的专项组的每日实测辐射剂量。步骤s8包括：判断专项组的每日实测辐射剂量和每日预测辐射剂量的误差是否在预设范围内。

本实施例通过对比实测辐射剂量和预测辐射剂量的误差，以监测在大修期间的辐射剂量是否处于正常水平，避免异常辐射对工作人员造成危害。

参考图4，本发明还提供一种终端，终端包括处理器，处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述的核电站大修期间辐射剂量预测方法的步骤。

参考图5，大修总计量预测值340msv，实际值303.318msv，绝对误差36.682msv，相对误差12.1％。

参考图6，大修总计量预测值750msv，实际值765.338msv，绝对误差-10.338msv，相对误差-1.4％。

参考图7，大修总计量预测值1100msv，实际值1090.362msv，绝对误差9.638msv，相对误差0.9％。

本发明综合考虑大修计划、检修项目、工作量等因素，对大修期间的辐射剂量进行预测，取得了较好的效果，为核电厂辐射防护最优化控制提供了有力工具。

以上实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据此实施，并不能限制本发明的保护范围。凡跟本发明权利要求范围所做的均等变化与修饰，均应属于本发明权利要求的涵盖范围。