1. 三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室
2. 三峡大学计算机与信息学院
3. 中广核工程有限公司核电安全技术与装备全国重点实验室
4. 深圳技术大学中德智能制造学院
5. 深圳市核安全与应急产业科技创新中心
Published:2026
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章晶, 王骄亚, 马凯, et al. 基于修正ConvLSTM的核事故剂量场预测方法[J]. 2026, 46(4): 875-887+786.
DOI:
章晶, 王骄亚, 马凯, et al. 基于修正ConvLSTM的核事故剂量场预测方法[J]. 2026, 46(4): 875-887+786. DOI: 10.20190/j.cnki.02580918.202604011.
针对核事故应急响应中核素扩散模拟的核心需求,在传统ConvLSTM时空序列预测模型基础上,引入差异修正模块,构建改进型ConvLSTM风场预测模型,实现多源气象变量驱动下的u、v分量风场精细化短时预测,并以此为基础开展短时核素扩散计算,为核应急决策提供技术支撑。改进模型保留了ConvLSTM对时空特征的强提取能力,通过新增差异修正模块针对性优化预测偏差,有效弥补传统模型在局地环流、地形扰动等复杂条件下的预测不足;模型以多元气象要素为输入,实现对u、v分量风场的实时预测,兼顾了风场整体演化规律与局地细节的还原能力。研究通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、皮尔逊相关系数r开展模型性能评估,结果表明模型预测结果误差分布均匀稳定,无显著极端偏差,验证了模型的鲁棒性与复杂场景适配性。基于模型输出的高精度短时风场,进一步开展短时核素扩散数值计算,为核事故应急响应中的污染范围预判、疏散路线规划提供了科学依据。
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