Một số mô hình tính toán phát tán chất phóng xạ trong môi trường không khí

THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HẠT NHÂN<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> MỘT SỐ MÔ HÌNH TÍNH TOÁN PHÁT TÁN<br /> <br /> CHẤT PHÓNG XẠ TRONG MÔI TRƯỜNG KHÔNG KHÍ<br /> Ô nhiễm phóng xạ trong môi trường khí từ hoạt động của các nhà máy điện hạt nhân được<br /> đặc biệt quan tâm trong trường hợp có sự cố hạt nhân. Nồng độ các chất phóng xạ tới được người<br /> dân phụ thuộc vào mức độ phát tán của các nhân phóng xạ trong môi trường khí. Phát tán các nhân<br /> phóng xạ là quá trình vận chuyển nhân phóng xạ do các chuyển động ngẫu nhiên của chất lưu và các<br /> phân tử của nó. Trong trường hợp phát tán các nhân phóng xạ trong môi trường khí, chất lưu là chất<br /> khí. Thuật ngữ phát tán đôi khi có thể được hiểu là khuếch tán rối. Mô hình hóa quá trình phát tán<br /> khí là một công cụ mạnh để đánh giá nguồn gây ô nhiễm phóng xạ trong không khí có gây ảnh hưởng<br /> nghiêm trọng hay không. Bài viết này sẽ mô tả ngắn gọn một số mô hình tính toán phát tán như mô<br /> hình Gaussian, Lagrangian và Eulerian.<br /> <br /> MỞ ĐẦU phóng xạ) và các tính chất vật lý và hóa học của<br /> Vấn đề ô nhiễm phóng xạ môi trường chất khí phóng xạ (khả năng phản ứng, độ hòa<br /> khí thường là kết quả của chuỗi các sự kiện từ tan). Đối với mô hình toàn diện thì tất cả các<br /> việc hình thành nguồn chất thải khí phóng xạ đến thông tin của các yếu tố trên cần phải được tính<br /> quá trình phát thải nó vào môi trường (có hoặc đến. Các mô hình đơn giản hơn có thể chỉ tính<br /> không có hệ thống xử lý chất thải khí phóng xạ), đến các yếu tố thích hợp nhất trong số các yếu tố<br /> quá trình phát tán và biến đổi hóa học trong khí ảnh hưởng này như là các thông số đầu vào.<br /> quyển, quá trình hấp thu bởi các sinh vật tiếp<br /> nhận (ví dụ như người hít thở khí bị nhiễm bẩn<br /> chất phóng xạ, cây hấp thụ chất nhiễm bẩn phóng<br /> xạ...) và ảnh hưởng của chất phóng xạ đến sức<br /> khỏe con người và môi trường. Mô hình hóa quá<br /> trình ô nhiễm phóng xạ trong môi trường khí đòi<br /> hỏi phải có kiến thức của tất cả các quá trình kể<br /> trên.<br /> Hình 1 dưới đây chỉ ra chuỗi các sự kiện<br /> liên quan đến bài toán mô hình hóa phát tán khí<br /> phóng xạ và các yếu tố chính chi phối các sự kiện Hình 1. Các sự kiện của bài toán mô hình<br /> này. Chúng ta có thể thấy quá trình ô nhiễm khí hóa phát tán khí phóng xạ<br /> phóng xạ bị ảnh hưởng bởi khí tượng (tốc độ gió, Điều quan trọng cần phải lưu ý đó là khí<br /> hướng gió, nhiệt độ, lượng mưa, ánh nắng), địa quyển là một hệ thống nhiễu loạn và không có<br /> hình (tòa nhà, đồi núi, nước bề mặt), nguồn phát trật tự. Kết quả là nồng độ các nhân phóng xạ<br /> thải (chiều cao và đường kính ống khói, nhiệt độ không phải là hằng số thậm chí khi nguồn phát<br /> và tốc độ của luồng khí thải, nồng độ các nhân và các yếu tố khí tượng là không thay đổi. Hơn<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 10 Số 55 - Tháng 06/2018<br />  THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HẠT NHÂN<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> nữa không phải tất cả các yếu tố ảnh hưởng tới thẳng đứng - z). Tùy thuộc vào điều kiện ban đầu<br /> quá trình phát tán có thể đưa được vào một mô và điều kiện biên, và tuỳ thuộc vào các kịch bản,<br /> hình cụ thể. Từ đó độ chính xác của các mô hình hàm phân bố có thể có các dạng khác nhau.<br /> có thể dường như làm thất vọng những người sử<br /> Khi coi rằng tốc độ gió và hướng gió là<br /> dụng chưa có kinh nghiệm. Chúng ta coi một mô<br /> không thay đổi theo không gian và thời gian,<br /> hình mô tả quá trình phát tán chất phóng xạ trong<br /> cũng như độ khuếch tán rối (tức là thiên hướng<br /> không khí là thành công khi nó đáp ứng được các<br /> của khí quyển để phát tán chất phóng xạ), và<br /> tiêu chí sau:<br /> nguồn phát chất phóng xạ là không đổi thì luồng<br /> • Giá trị nồng độ trung bình theo giờ được khí phát tán của chất phóng xạ sẽ có phân bố<br /> tiên đoán trong phạm vi 2 lần so với giá trị thực ở Gaussian theo chiều ngang và chiều đứng. Các<br /> hầu hết các thời điểm. phân bố Gaussian này sẽ mở rộng ra khi khoảng<br /> • Trên khoảng thời gian dài, nồng độ trung cách tới nguồn phát tăng lên. Hình dạng lông<br /> bình được tiên đoán bởi mô hình là gần với giá chim của luồng khí là đặc trưng chính của các mô<br /> trị thực. hình luồng khí Gaussian. Trong thực tế thì không<br /> một giả thiết nào trong số các giả thiết trên có<br /> • Khi các giá trị nồng độ được tiên đoán ở<br /> thể đúng và không ngạc nhiên khi chúng ta thấy<br /> các vị trí và thời điểm khác nhau được phân loại<br /> hình chụp tức thời của luồng khí có phân bố nồng<br /> từ thấp đến cao phù hợp với phân loại cũng như<br /> độ chất nhiễm bẩn không có dạng Gaussian. Tuy<br /> vậy đối với các giá trị nồng độ đo được. Khi đó<br /> nhiên chúng ta biết từ kinh nghiệm rằng phân bố<br /> ta có được các phân bố giống nhau đối với các<br /> các giá trị nồng độ chất nhiễm bẩn trung bình<br /> giá trị tiên đoán và các giá trị đo được. Các điểm<br /> theo giờ rất gần với phân bố Gaussian.<br /> tương ứng trong không gian và thời gian không<br /> nhất thiết có cùng thứ bậc. Khi quan sát luồng khí được phát ra từ<br /> Có một dải rất rộng các mô hình mô tả ống khói, chúng ta thường thấy các hiện tượng<br /> quá trình phát tán chất phóng xạ trong không khí. sau:<br /> Trong đó phải kể đến ba mô hình phổ biến là: Mô • Luồng khí bốc lên và ổn định ở một độ<br /> hình luồng khí Gaussian; Mô hình hạt Lagrangian cao nhất định<br /> và Mô hình phát tán và dòng chảy Eulerian. • Luồng khí mở rộng theo ciều ngang và<br /> 1. MÔ HÌNH LUỒNG KHÍ GAUSSIAN chiều thẳng đứng<br /> • Dạng của luồng khí thăng giáng ngẫu<br /> Mô hình luồng khí Gaussian là mô hình nhiên<br /> sơ khai, được thiết lập để mô tả quá trình phát<br /> tán chất phóng xạ trong môi trường không khí. Thăng giáng ngẫu nhiên của luồng khí<br /> Mô hình dựa trên công thức giải tích của quá không có thể bắt được bằng các mô hình tất định.<br /> trình truyền dẫn ba chiều (tương tự như quá trình Tuy nhiên các giá trị nồng độ chất nhiễm bẩn<br /> truyền nhiệt). Trong mô hình luồng khí Gaussian trung bình trên một khoảng thời gian nhất định<br /> [1], nồng độ các chất phát tán trong môi trường (ví dụ như 1 giờ) thì có thể bắt được. Người ta<br /> khí được mô tả bởi phân bố Gaussian trong đưa ra một số khái niệm trong mô hình luồng khí<br /> không gian ba chiều (chiều dọc theo hướng gió Gaussian như sau:<br /> - x; chiều vuông góc với hướng gió - y; và chiều • hs là chiều cao của nguồn phát thải (m)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Số 55 - Tháng 06/2018 11<br />  THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HẠT NHÂN<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> • Δh là độ bốc lên của luồng khí (m) trong khi đó nồng độ trung bình theo thời gian sẽ<br /> • h là chiều cao hiệu dụng của nguồn (m) có phân bố Gaussian theo trục y và trục z.<br /> <br /> Hình 2 mô tả các khái niệm được đưa ra Nói đúng ra, mô hình luồng khí Gaussian<br /> trong mô hình luồng khí Gaussian. Cả hai tính chỉ hợp lý trong các điều kiện đơn giản sau:<br /> chất của luồng khí (mở rộng của luồng khí và • Luồng khí xuất phát từ một điểm toán<br /> thăng giáng ngẫu nhiên) là kết quả hiện tượng học và được xem là nguồn điểm.<br /> nhiễu loạn trong dòng chảy rối của gió. Hiện • Nguồn phát thải chất nhiễm bẩn là<br /> tượng nhiễu loạn có thể gây bởi nhiệt tỏa ra trong không đổi.<br /> khí quyển (nhiễu loạn nhiệt) hoặc bởi các trướng<br /> ngại vật hoặc độ nhám bề mặt trên con đường vận • Hướng gió và tốc độ gió là không thay<br /> chuyển của khối khí (nhiễu loạn cơ học). Vì vậy đổi theo không gian và thời gian.<br /> các thông tin về khí quyển và bề mặt rất cần thiết • Độ nhiễu loạn khí quyển là không thay<br /> phục vụ cho công việc mô hình hóa quá trình phát đổi theo không gian và thời gian.<br /> tán trong khí quyển. Điều này có nghĩa là mô hình luồng khí<br /> Độ bốc lên của luồng khí có thể gây ra Gaussian chỉ có thể là gần đúng do không có điều<br /> bởi xung lượng của luồng khí khi nó thoát ra khỏi kiện nào trong các điều kiện trên có thể thỏa mãn<br /> ống khói hoặc bởi hiện tượng nổi do luồng khí trong thực tế. Mô hình luồng khí Gaussian được<br /> nóng nhẹ hơn khí môi trường. Thông thường hiện xem là mô hình gần đúng hợp lý (giá trị tiên đoán<br /> tượng nổi là cơ chế chính chi phối quá trình bốc bởi mô hình trong phạm vi 2 lần phù hợp với giá<br /> lên cao của luồng khí. trị thực) khi các điều kiện trên gần đúng được<br /> thỏa mãn. Mô hình sẽ trở nên kém chính xác khi<br /> các điều kiện thực tế lệch quá nhiều so với các<br /> điều kiện lý tưởng ở trên. Khi tính đến các điều<br /> kiện địa hình đồi núi thì mô hình Gaussian đặc<br /> biệt khó khăn để áp dụng.<br /> Mặc dù bị hạn chế về mặt lý thuyết, mô<br /> hình luồng khí Gaussian, với những điều chỉnh<br /> dựa trên các thực nghiệm đối với khuếch tán<br /> trong môi trường khí, vẫn có thể mô tả khá tốt<br /> các dữ liệu thực nghiệm và giúp đơn giản hoá quá<br /> Hình 2. Các khái niệm trong mô hình trình tính toán. Trong các điều kiện thực tế, mô<br /> luồng khí Gaussian hình luồng khí Gaussian không thể áp dụng được<br /> khi tốc độ gió thấp, điều kiện địa hình phức tạp,<br /> Các giả thiết cơ bản đối với các khái tốc độ gió và hướng gió thay đổi theo không gian<br /> niệm trong mô hình luồng khí Gaussian và thời gian.<br /> Nếu các thăng giáng về hình dạng của Mô hình luồng khí Gaussian chỉ có thể<br /> luồng khí theo trục y và trục z là hoàn toàn ngẫu mô tả quá trình phát tán khí trong phạm vi dưới<br /> nhiên thì phân bố nồng độ tức thời của các chất 100 km.<br /> nhiễm bẩn trong luồng khí sẽ không đồng đều,<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 12 Số 55 - Tháng 06/2018<br />  THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HẠT NHÂN<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 2. MÔ HÌNH HẠT LAGRANGIAN quan trắc trực tiếp, người ta thường dựa vào kết<br /> Mô hình hạt Lagrangian ngẫu nhiên coi quả mô hình khí tượng để lấy các biến như gió,<br /> mỗi nguồn phát, phát ra một số lượng lớn các hạt nhiệt độ và lượng mưa cho tính toán vận chuyển<br /> và mỗi hạt chuyển động theo một con đường ngẫu và phát tán khí vì các mô hình khí tượng nội suy<br /> nhiên xung quanh véc-tơ hướng gió trung bình. các biến theo không gian và thời gian phù hợp với<br /> Con đường này được cập nhật theo mỗi bước thời các phương trình của chuyển động khí quyển [3].<br /> gian như trong Hình 3 [2]. Việc dự đoán nồng độ Các biến đầu ra của mô hình khí tượng thường<br /> chất ô nhiễm được thực hiện bằng cách đếm số được lưu trữ theo giờ hoặc theo khu vực và toàn<br /> các hạt trong một thể tích khí đã cho. Mô hình cầu [4] - [6]. Hầu hết các mô hình phát tán, hoặc<br /> hạt Lagrangian ngẫu nhiên mô phỏng các quy sẽ đọc những trường dữ liệu trực tiếp hoặc thông<br /> luật vật lý của quá trình phát tán chất phóng xạ qua một bước tiền xử lý, trích xuất các biến khí<br /> tốt hơn các mô hình khác. Do vậy mô hình này tượng liên quan cũng như chuyển đổi thành các<br /> thường được sử dụng để mô tả quá trình phát tán biến khác cần thiết cho mô hình phát tán. Các mô<br /> ở khoảng cách đến hàng nghìn km. Tuy nhiên hình khí quyển phổ biến hiện nay có thể kể đến<br /> để sử dụng được mô hình này, ta cần phải có hệ như MM5, WRF, ECMWF, GFS, v.v.<br /> thống máy tính đủ mạnh, có hiệu năng tính toán Mô hình hạt Lagrangian đòi hỏi tài<br /> cao, vì trong quá trình mô phỏng cần phải thực nguyên tính toán lớn, song nó có ưu điểm vượt<br /> hiện các tính toán mô phỏng cho một số lượng rất trội so với mô hình luồng khí Gaussian. Ở các<br /> lớn các hạt phát ra từ nguồn phát để đảm bảo độ khoảng cách xa so với nguồn phát thải, mô hình<br /> tin cậy của các kết quả. luồng khí Gaussian là quá thô để có thể xem quá<br /> trình phát thải là đồng nhất trên phạm vi rộng.<br /> Các phần của luồng khí chuyển động với tốc độ<br /> gió và hướng gió khác nhau có các tham số phát<br /> tán khác nhau. Hơn nữa, mô hình hạt Lagrangian<br /> coi các quá trình phát tán theo phương ngang và<br /> phương thẳng đứng là phụ thuộc lẫn nhau, điều<br /> mà mô hình Gaussian không thực hiện được. Kết<br /> quả của quá trình gần đúng là mô hình Gaussian<br /> Hình 3. Phương pháp Lagrangian đánh có khuynh hướng thất bại ở khoảng cách 30-50<br /> giá phát tán khí. km từ nguồn phát thải. Ở các khoảng cách lớn<br /> Các mô hình Lagrangian thường được sử hơn, mô hình hạt Lagrangian có ưu thế rõ ràng.<br /> dụng để mô tả quá trình lan truyền chất ô nhiễm Mô hình hạt Lagrangian về nguyên tắc có thể loại<br /> (trong đó có cả lan truyền chất phóng xạ) trong bỏ sai số lấy trung bình trong mô hình Gaussian<br /> khí quyển và thường dùng các thông số đầu vào bởi một số lượng đủ lớn các hạt chất nhiễm bẩn.<br /> là các số liệu khí tượng thu nhận từ việc quan Luận điểm cơ bản của mô hình hạt<br /> trắc, số liệu tái phân tích trên lưới hoặc từ các mô Lagrangian<br /> hình toàn cầu, khu vực.<br /> Phát tán khí là phiên bản chảy rối của<br /> Các dữ liệu khí tượng là các biến đầu vào hiện tượng khuếch tán phân tử và về hình thức<br /> cần thiết cho hầu hết các mô hình vận chuyển và luận có thể tuân theo cùng một công cụ toán học.<br /> phát tán khí. Bên cạnh việc sử dụng các số liệu Từ đó mô hình hóa phát tán khí ngẫu nhiên chủ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Số 55 - Tháng 06/2018 13<br />  THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HẠT NHÂN<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> yếu dựa trên việc mô tả ngẫu nhiên quá trình đất. Ưu điểm chính của mô hình phát tán Eulerian<br /> khuếch tán phân tử mà nó là lý thuyết chuyển là ở chỗ các mô hình hóa học khắc nghiệt có thể<br /> động Brownian. Mô hình toán học của lý thuyết được hợp nhất một cách liền mạch trong thuật<br /> chuyển động Brownian lần đầu tiên được xây toán trái ngược với các mô hình phát tán khác mà<br /> dựng bởi Einstein. Ông đã kết hợp lý thuyết về chúng chỉ có thể bao gồm mô hình hóa học đơn<br /> áp lực thấm bởi định luật Stoke về lực kéo trên giản hoặc sự kết hợp với các mô hình hóa học là<br /> hạt hình cầu chuyển động trong chất lưu nhớt khó khăn. Một ưu điểm của mô hình Eulerian có<br /> và thu được phương trình cho khuếch tán hạt lơ điểm chung với các mô hình hạt Lagrangian là<br /> lửng. Tiếp theo, Langevin đã xây dựng một lý ở chỗ luồng khí không được mô hình hóa như<br /> thuyết căn bản và đơn giản hơn về chuyển động là một thực thể đơn lẻ vì vậy vận chuyển trên<br /> Brownian mà nó đã kết hợp quán tính của hạt lơ khoảng cách dài có thể được mô hình hóa với độ<br /> lửng. Ông đã chỉ ra rằng phương trình Einstein mất chính xác tương đối nhỏ. Tuy nhiên những<br /> đối với dịch chuyển hạt trung bình theo thời gian nhược điểm chính của mô hình Eulerian là thiếu<br /> thực tế là trường hợp riêng đối với thời gian lớn độ phân giải và nhu cầu tính toán cao. Các vấn đề<br /> hơn 10 - 8 s, khi mà hiệu ứng quán tính có thể này là quan trọng giống như những đòi hỏi của<br /> bỏ qua. Lý thuyết hạt Lagrangian hiện đại là một mô hình CFD quy mô lớn. Có quá nhiều điểm<br /> phát triển tiếp theo của những ý tưởng đặt ra ban mạng lưới cần để chạy mô hình phát tán Eulerian<br /> đầu bởi Langevin. với độ chính xác cao và tài nguyên tính toán cần<br /> tăng lên rất nhanh cùng với sự tăng độ phân giải.<br /> Một vấn đề khác là ở chỗ cơ sở vật lý của mô hình<br /> phát tán Eulerian là lý thuyết vận chuyển gra-đi-<br /> ăng bị phá vỡ ở các khoảng cách ngắn tới nguồn<br /> nơi mà kích thước của các xoáy nhiễu loạn lớn<br /> không thể bỏ qua khi so sánh với khoảng cách<br /> giữa nguồn và nơi tiếp nhận. Trong khi mô hình<br /> hạt Lagrangian xử lý quá trình phát tán trên quy<br /> mô địa phương, mô hình Eulerian chỉ làm việc<br /> tốt trên quy mô vùng. Mô hình phát tán Eulerian<br /> thường yêu cầu tài nguyên tính toán nhiều hơn<br /> Hình 4. Mô phỏng hạt Lagrangian phát mô hình hạt Lagrangian.<br /> tán theo phương ngang với 10 hạt (Ti,L = 100 s,<br /> u = 2 m.s-1, σν = 0,2 m.s-1, Δt = 10 s). Các chấm Khi tính đến các ưu điểm và nhược điểm,<br /> tròn là quỹ đạo hạt, các đường gạch gạch đậm là mô hình Eulerian có những ưu điểm rất đặc biệt<br /> ±σy của các hạt và các đường gạch gạch mảnh là như: khả năng mô hình hóa các chất nhiễm bẩn<br /> ±σy được dự đoán bằng lời giải chính xác. thứ cấp chẳng hạn như ô-zôn. Từ đó để hiểu một<br /> cách đầy đủ lớp mô hình này, điều quan trọng là<br /> 3. MÔ HÌNH EULERIAN cần phải xem xét hóa khí quyển một cách chi tiết<br /> Như chúng ta đã biết hệ tọa độ Eulerian là hơn. Trong phần này chúng ta sẽ nghiên cứu mô<br /> cố định trong không gian. Trong mô hình phát tán hình phát tán Eulerian trên cả hai khía cạnh hóa<br /> Eulerian chúng ta tính sự vận chuyển của chất ô học và vật lý một cách chi tiết.<br /> nhiễm trên mạng lưới mà nó là cố định đối với trái<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 14 Số 55 - Tháng 06/2018<br />  THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HẠT NHÂN<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Các phương trình chủ đạo của mô hình thời gian sống của các chất nhiễm bẩn và khoảng<br /> phát tán Eulerian cách đặc trưng mà các chất nhiễm bẩn có thể<br /> Các phương trình chi phối quá trình phát vận chuyển được mà nó trực tiếp liên quan tới<br /> tán trong hệ quy chiếu Eulerian chủ yếu là các thời gian sống. Với các chất nhiễm bẩn có thời<br /> phương trình chi phối động học chất lưu tính toán gian sống ngắn (thường là các chất có tính hoạt<br /> (phương trình Navier-Stokes, phương trình liên hóa cao hay các sol khí), chúng không có khả<br /> tục, cân bằng vật chất). năng vận chuyển trên quãng đường dài và ảnh<br /> hưởng của chúng sẽ chỉ tập trung trong phạm vi<br /> Các phương trình Navier-Stokes tạo ra địa phương. Với các chất nhiễm bẩn dạng khí có<br /> cân bằng xung lượng để tính toán trường dòng thời gian sống dài, chúng có thể được vận chuyển<br /> mà nó tạo ra cơ sở của mô hình Eulerian. Chúng đi rất xa và vì thế chúng có vùng tác động rộng.<br /> là các phương trình sau: Việc lựa chọn mô hình phát tán tầm gần và tầm<br /> ∂u ∂u ∂u ∂u 1 ∂p  ∂ 2u ∂ 2u ∂ 2u  xa để mô phỏng quá trình phát tán của các chất<br /> + u + ν + w = fν − +ν  + +  nhiễm bẩn khí cần phù hợp với đặc tính của các<br /> ∂t ∂x ∂y ∂z ρ ∂x  ∂x 2 ∂y 2 ∂z 2 <br /> chất chất nhiễm bẩn.<br /> ∂ν ∂ν ∂ν ∂ν 1 ∂p  ∂ 2ν ∂ 2ν ∂ 2ν  Mô hình Gaussian có thời gian tính rất<br /> + u + ν + w = − fu − +ν  + + <br /> ∂t ∂x ∂y ∂z ρ ∂y  ∂x 2 ∂y 2 ∂z 2  nhanh, chúng chỉ tính bằng các công thức giải tích<br /> cho các vị trí cần đánh giá. Tuy nhiên nó đòi hỏi<br /> ∂w ∂w ∂w ∂w 1 ∂p  ∂ 2 w ∂ 2 w ∂ 2 w  các dữ liệu khí tượng được xử lý trước và tham<br /> + u +ν + w = − g − +ν  + + <br /> ∂t ∂x ∂y ∂z ρ ∂x  ∂x 2 ∂y 2 ∂z 2  số hóa quá trình nhiễu loạn. Mô hình Gaussian<br /> thường được áp dụng trong các phần mềm hỗ trợ<br /> Một khi các thành phần tốc độ gió u, ν, ra quyết định trong ứng phó với các sự cố bức<br /> w theo các hướng x, y và z được biết, chúng có xạ, hạt nhân. Trong các trường hợp này yêu cầu<br /> thể được sử dụng để tính sự vận chuyển của chất về thời gian phản ứng nhanh là ưu tiên hàng đầu.<br /> nhiễm bẩn bằng cân bằng vật chất. Mô hình Gaussian cho kết quả không chính xác<br /> trong các trường hợp tốc độ gió thấp hoặc khi<br /> 4. KẾT LUẬN sự khuếch tán ba chiều là quan trọng. Vì thế các<br /> Vận chuyển các chất nhiễm bẩn trong khí mô hình Gaussian đã được phát triển để tăng độ<br /> quyển chủ yếu bị chi phối bởi trường gió. Các chính xác của chúng và tính đến các quá trình vật<br /> quá trình khác như nhiễu loạn, phản ứng hóa học, lý không đại diện. Các mô hình Gaussian thường<br /> phân rã phóng xạ và rơi lắng cũng có thể đóng được áp dụng trong phạm vi 100 km từ nguồn.<br /> một vai trò quan trọng trong quá trình phát tán Chúng thường được sử dụng để đánh giá tác động<br /> chất nhiễm bẩn. Vì thế chiến lược phát triển mô trong thời gian dài của các cơ sở công nghiệp có<br /> hình đánh giá quá trình phát tán phóng xạ trong phát thải chất nhiễm bẩn khí.<br /> khí quyển đòi hỏi sự kết hợp của nhiều nhà nghiên Mô hình Lagrangian dựa trên các hiệu<br /> cứu trong các lĩnh vực khác nhau như: khí tượng, ứng tất định gây bởi trường gió và hiệu ứng ngẫu<br /> địa vật lý, an toàn bức xạ, vật lý hạt nhân, hóa học nhiên gây bởi các nhiễu loạn. Phân bố cuối cùng<br /> và công nghệ thông tin. của một số lớn các hạt cho ta đánh giá của trường<br /> Một vấn đề quan trọng trong mô hình nồng độ chất nhiễm bẩn. Chi phí tính toán của các<br /> hóa chất nhiễm bẩn trong không khí là phân tích mô hình Lagrangian là độc lập với độ phân giải<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Số 55 - Tháng 06/2018 15<br />  THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ HẠT NHÂN<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> của mạng lưới đầu ra và vì vậy mô hình này là rất Reanalysis Project,” Bull. Amer. Meteor. Soc.,<br /> hiệu quả cho mô phỏng tầm gần. Tuy nhiên mô vol. 77, pp. 437–471, 1996.<br /> phỏng tầm xa đòi hỏi tính toán của một số lớn các [5] Z. I. Janjic, “A nonhydrostatic model<br /> based on a new approach,” Meteorol. Atmospheric<br /> quỹ đạo đơn lẻ mà chúng làm tăng rất nhanh chi Phys., vol. 82, no. 1–4, pp. 271–285, Jan. 2003.<br /> phí tính toán. Mô hình Lagrangian cho phép tính [6] M. Kanamitsu, “Description of the NMC<br /> được các quỹ đạo ngược thời gian để nhận biết Global Data Assimilation and Forecast System,”<br /> các vùng có khả năng là nguồn phát chất nhiễm Weather Forecast., vol. 4, no. 3, pp. 335–342,<br /> Sep. 1989.<br /> bẩn không khí.<br /> Mô hình Eulerian là mô hình giải số<br /> phương trình vận chuyển trong hệ tọa độ cố định.<br /> Về mặt toán học đây là phương trình đạo hàm<br /> riêng bậc hai và lời giải của nó với các điều kiện<br /> đầu và điều kiện biên thích hợp sẽ cho ta quá<br /> trình tiến triển trong không gian và thời gian của<br /> nồng độ chất nhiễm bẩn. Mô hình Eulerian tính<br /> đến quá trình phát thải, vận chuyển, nhiễu loạn và<br /> phản ứng hóa học của các chất nhiễm bẩn trong<br /> pha khí kết hợp với khí tượng. Mô hình có thể<br /> được sử dụng để nghiên cứu trong phạm vi rộng.<br /> <br /> <br /> Hoàng Sỹ Thân<br /> Phạm Kim Long<br /> Nguyễn Hào Quang<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> __________________________________<br /> <br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1] J. E. Till and H. A. Grogan, Eds.,<br /> Radiological risk assessment and environmental<br /> analysis. Oxford ; New York: Oxford University<br /> Press, 2008.<br /> [2] J. Lin, D. Brunner, C. Gerbig, A. Stohl, A.<br /> Luhar, and P. Webley, Lagrangian Modeling of<br /> the Atmosphere. American Geophysical Union,<br /> 2012.<br /> [3] K. P. Bowman et al., “Input Data<br /> Requirements for Lagrangian Trajectory<br /> Models,” Bull. Am. Meteorol. Soc., vol. 94, no.<br /> 7, pp. 1051–1058, Jan. 2013.<br /> [4] E. Kalnay, “The NCEP/NCAR 40-Year<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 16 Số 55 - Tháng 06/2018<br />