铀尾矿堆放射性污染物混合智能优化控制研究

发布时间：2017-10-24 11:35

  本文关键词：铀尾矿堆放射性污染物混合智能优化控制研究

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【摘要】：铀矿资源开采过程中会造成大量放射性污染,而环境中氡及其子体的主要来源是铀尾矿堆。因此采取合理的降低氡析出措施,减少铀尾矿堆中氡气体向大气环境的排放是解决环境放射性污染的关键性问题。研究表明,覆盖是降低铀尾矿堆中氡析出的重要手段。文章首先分别建立理想状态下温度与压力耦合作用的铀尾矿堆中氡的动力迁移模型,通过比较分析得出温度与压力耦合作用对氡气体的扩散迁移有重要影响。在此基础上,进一步建立覆盖层中氡气体一维迁移的数学方程,构建以材料成本和环境影响(氡析出)为决策因素的多指标决策模型,运用以免疫遗传优化算法和TOPSIS优选方法为理论基础的混合智能优化算法,实现覆盖材料的优化选择,主要研究成果如下:(1)基于铀尾矿堆中氡的扩散迁移机制,构建理想状态下的铀尾矿堆中氡气体扩散迁移的数学模型。模型结果的可视化显示,上层铀尾矿堆中的氡浓度值随着时间的增加而增大,最后维持一个稳定状态;氡浓度值与位移呈正比关系;(2)构建温度和压力耦合作用的铀尾矿堆中氡气体扩散迁移的数学模型。数值分析结果表明,外界环境温度的升高会加剧氡气体分子的扩散,影响堆体内气体的压力分布,从而加快铀尾矿堆表面的氡析出;(3)建立在覆盖层中氡的迁移动力学模型,得到覆盖材料表面氡析出率与覆盖厚度、覆盖材料孔隙度以及氡在覆盖材料中的扩散系数之间关系的表达式;(4)运用免疫遗传优化算法对覆盖材料的性能参数进行优化。氡析出率随覆盖材料孔隙度以及扩散系数的降低而降低,覆盖材料厚度越大,氡析出率越小。(5)构建以环境影响(氡析出)和材料成本为决策因素的多指标决策模型,运用混合智能优化方法筛选出实例铀尾矿堆的最优覆盖材料为沥青。
【关键词】：铀尾矿堆 耦合作用 氡污染 覆盖 混合智能优化
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X753
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 问题的提出及研究意义11-13
• 1.2 国内外研究现状13-19
• 1.2.1 放射性核素迁移动力系统数值模拟研究现状13-15
• 1.2.2 铀尾矿堆氡析出影响因素研究现状15-18
• 1.2.3 最优控制与群集智能优化算法研究现状18-19
• 1.3 研究目的、意义及内容19-20
• 1.3.1 研究目的和意义19-20
• 1.3.2 研究内容20
• 1.4 研究特色以及创新之处20-21
• 第二章 放射性污染物扩散迁移理论基础21-37
• 2.1 放射性污染物概述21-26
• 2.1.1 放射性污染物定义21-22
• 2.1.2 放射性污染物来源22-24
• 2.1.3 放射性污染物危害24-26
• 2.2 放射性污染物迁移模型26-35
• 2.2.1 放射性污染物迁移机制26-29
• 2.2.2 放射性污染物迁移模型29-35
• 2.3 本章小结35-37
• 第三章 铀尾矿堆中氡扩散迁移规律研究37-63
• 3.1 氡及氡子体37-44
• 3.1.1 氡及氡子体的基本性质37-38
• 3.1.2 氡的产生38-44
• 3.2 铀尾矿堆氡扩散迁移模型的构建以及数值模拟分析44-60
• 3.2.1 理想状态下氡的扩散迁移规律44-49
• 3.2.2 温度以及压力耦合作用下氡的扩散迁移规律49-60
• 3.3 本章小结60-63
• 第四章 铀尾矿堆氡污染混合智能优化控制63-81
• 4.1 混合智能优化算法63-71
• 4.1.1 免疫遗传优化算法63-68
• 4.1.2 TOPSIS优选方法68-71
• 4.2 实例分析71-79
• 4.2.1 铀尾矿堆覆盖层氡扩散迁移模型构建及优化控制71-76
• 4.2.2 优化实例76-79
• 4.3 本章小结79-81
• 第五章 结论与展望81-83
• 5.1 结论81-82
• 5.2 展望82-83
• 参考文献83-89
• 攻读学位期间成果89-91
• 致谢91

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本文编号：1088598