Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок
Описано программное обеспечение, разработанное для решения задачи предоставления наглядных
 реалистичных прогнозов последствий потенциальной радиационной аварии для подготовки и
 проведения противоаварийных учений. Описано програмне забезпечення, розроблене для вирішення зпитання з н...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Ядерна та радіаційна безпека |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Державне підприємство "Державний науково-технічний центр з ядерної та радіаційної безпеки" Держатомрегулювання України та НАН України
2013
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97478 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок / В.В. Турбаевский // Ядерна та радіаційна безпека. — 2013. — № 3. — С. 69-74. — Бібліогр.: 21 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860210697944694784 |
|---|---|
| author | Турбаевский, В.В. |
| author_facet | Турбаевский, В.В. |
| citation_txt | Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок / В.В. Турбаевский // Ядерна та радіаційна безпека. — 2013. — № 3. — С. 69-74. — Бібліогр.: 21 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Ядерна та радіаційна безпека |
| description | Описано программное обеспечение, разработанное для решения задачи предоставления наглядных
реалистичных прогнозов последствий потенциальной радиационной аварии для подготовки и
проведения противоаварийных учений.
Описано програмне забезпечення, розроблене для вирішення зпитання з надання наочних
реалістичних прогнозів наслідків потенційної радіаційної аварії для підготовки та проведення
протиаварійних навчань.
The paper describes the software developed for visual realistic prognoses of consequences from a
potential radiological accident for preparation and conduct of emergency drills.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:14:10Z |
| format | Article |
| fulltext |
ISSN 2073-6237. Ядерна та радіаційна безпека 3(59).2013 69
УДК 004.021:504.054
В. В. Турбаевский
Обособленное подразделение «Запорожская АЭС»
Государственного предприятия «Национальная атомная
энергогенерирующая компания “Энергоатом”»,
г. Энергодар Запорожской обл., Украина
Совершенствование
процесса проведения
противоаварийных
тренировок
Описано программное обеспечение, разработанное для решения
задачи предоставления наглядных реалистичных прогнозов последст-
вий потенциальной радиационной аварии для подготовки и проведе-
ния противоаварийных учений.
К л ю ч е в ы е с л о в а: прогноз, радиационная авария, учения.
В. В. Турбаєвський
Удосконалення процесу проведення протиаварійних
тренувань
Описано програмне забезпечення, розроблене для вирішення
завдан ня з надання наочних реалістичних прогнозів наслідків потен-
ційної радіаційної аварії для підготовки та проведення протиаварійних
навчань.
К л ю ч о в і с л о в а: прогноз, радіаційна аварія, тренування.
© В. В. Турбаевский, 2013
В
соответствии с основным документом, регла-
ментирующим безопасность атомных электро-
станций, — НП 306.2.141-2008 «Общие поло-
жения обеспечения безопасности атомных
станций»(ОПБУ-2008[1, п. 3.1.1]) — базовой целью
безопасности АЭС является защита персонала, населе ния
и окружающей природной среды от недопустимого радиа-
ционного воздействия при вводе АЭС в эксплуатацию, экс-
плуатации и снятии с эксплуатации.
Один из фундаментальных принципов безопасности —
обеспечение культуры безопасности, которая, среди про-
чего, достигается путем обучения и повышения квалифи-
кации персонала [1]. Третий уровень реализации стратегии
глубокоэшелонированной защиты [1, п. 5.3] включает
в себя подготовку персонала на специализированных тре-
нажерах, четвертый — создание условий для своевремен-
ной реализации планов по защите персонала и населения,
а также для тренировки действий персонала в случае за-
проектных аварий.
В соответствии с [1, пп. 10.13.5-6], АЭС разрабатывают
и реализуют программы противоаварийных тренировок,
которые составляются так, чтобы обеспечивалась ежегод-
ная проверка во время тренировок всех элементов аварий-
ного плана АЭС.
Для классификации радиационных аварий и плани-
рования доз персонала при ликвидации аварии на АЭС
используются документы [2—7], предъявляющие различ-
ные и не всегда согласованные требования к реализации
планов мероприятий по защите персонала и населения.
Например, аварийный план [3] предлагает критерии вы-
бора режима защиты персонала, основанные на предот-
вращенной дозе на уровнях безусловной оправданности
(в соответствии с [8]), однако те же критерии для защиты
населения основываются на иных уровнях. Таким образом,
для формирования единого подхода к реализации планов
по защите персонала и населения было принято решение
использовать данные [3] в случаях, когда они не противо-
речат [8], и последние — в иных случаях.
Как показал опыт, при проведении противоаварийных
тренировок на АЭС Украины очень важно наличие сле-
дующих реалистичных данных:
мощности дозы гамма-излучения на территории про-
мышленной площадки, в санитарно-защитной зоне и зоне
наблюдения АЭС для определения критериев аварии в со-
ответствии с [4] и определения безопасных маршрутов эва-
куации персонала;
прогноза интегральной эффективной дозы персонала
и населения за определенные промежутки времени (4 ч,
8 ч, 2 сут, 7 сут, 14 сут) для принятия решений, касаю-
щихся реализации мероприятий по защите персонала
и населения в соответствии с требованиями [4, табл. 1]
и [8, п. 7];
загрязненности подстилающей поверхности (или мощ-
ности потока гамма- и бета-излучения с поверхности) как
составляющей интегральной дозы на человека; эти данные
нужны также для определения безопасных маршрутов эва-
куации, необходимости и целесообразности дезактивации,
определения мест установки санитарных барьеров;
концентрации радиоактивного йода (и инертных ра-
диоактивных газов, при возможности) в приземном слое
воздуха для определения критериев аварии в соответствии
с [4, табл. 7].
Кроме того, с учетом незначительных размеров про-
мышленных площадок, целесообразно учитывать точное
расположение (включая высоту) источника выброса, гео-
метрию близ расположенных объектов и зданий для учета
70 ISSN 2073-6237. Ядерна та радіаційна безпека 3(59).2013
В. В. Турбаевский
их обтекания, а также желательно иметь возможность вы-
бора модели для определения характеристик шлейфа.
В настоящее время на Запорожской АЭС для прогно-
зирования радиационных последствий аварий использу-
ется система InterRAS (на базе системы прогнозирования
RASCAL) [2, 9], в опытной эксплуатации находится си-
стема КАДО (разработчик — Научно-исследовательский
институт радиационной защиты Академии технологиче-
ских наук Украины), в рамках реализации проекта меж-
дународного сотрудничества планируется ввод в опытную
эксплуатацию системы RODOS [10].
Указанные системы обладают как достоинствами, так
и недостатками [11]. Однако ни одна из них не может
предоставить указанные реалистичные прогнозны, осо-
бенно для ограниченной территории промышленной
площадки, что препятствует усовершенствованию проти-
воаварийной готовности персонала, отработке взаимодей-
ствия между всеми структурами, принимающими участие
в учениях, и выполнению требований [1] в наиболее пол-
ном объеме.
В издании Международного агентства по атомной
энергетике [12, раздел 6] детально описано, какие типы
данных необходимо анализировать (и подготавливать)
при проведении противоаварийных тренировок, а в раз-
деле 2 того же источника даны рекомендации по исполь-
зованию различного типа симуляторов при подготовке
Таблица 1
Необходимые данные InterRAS КАдО RODOS
Требования [12]
Мощность дозы на промплощадке Нет1 Нет Нет
Загрязненность2 на промплощадке Нет1 Нет Нет
Концентрация радиоактивных веществ в воздухе промплощадки Нет1 Нет Нет
Данные о шлейфе Да3 Да4 Да5
Данные о загрязненности в зоне наблюдения Да6 Да Нет данных
Данные о загрязненности в санитарно-защитной зоне Да (см.выше) Да Нет данных
Мощность дозы Нет Да Нет данных
Загрязненность персонала и населения Нет Нет Нет
Дозы аварийного персонала7 Нет Нет Нет данных
Дополнительные требования (по результатам опыта проведения тренировок)
Возможность указания точного места выброса8 Только высота9 Только центр
промплощадки Да
Возможность использования различных моделей для расчета локального
и регионального распространения радиоактивных веществ Да Нет Да
Учет влияния зданий и сооружений на территории промышленной площадки АЭС Указано
в документации Нет Нет данных
Возможность автоматического ввода метеорологических данных Нет Частично Да
Учет изменчивости метеорологических параметров Нет Да Да
Учет различных состояний атмосферы по высоте Учет категории
устойчивости
Учет категории
устойчивости Нет данных
Предоставление рекомендаций по защите персонала и населения10
1 Может быть определено дополнительно.
2 Здесь и далее имеется в виду радиоактивная загрязненность.
3 В двух масштабах.
4 За пределами промплощадки.
5 В зависимости от степени детализации.
6 Для 137Cs, остальные — по масштабным коэффициентам.
7 Персонала, принимающего участие в ликвидации последствий аварии.
8 Точные координаты и высота.
9 Точкой выброса считается центр промышленной площадки, в случае Запорожской АЭС — лестничная клетка № 2 энергоблока № 3.
10 Для решения вопроса о целесообразности проведения тех или иных защитных мероприятий полученные дозы необходимо сравнить с об-
щими уровнями вмешательства (ОУВ), рекомендуемыми МАГАТЭ [12, табл. Е3].
ISSN 2073-6237. Ядерна та радіаційна безпека 3(59).2013 71
Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок
и проведении противоаварийных учений. Виды трениро-
вок наиболее полно изложены в [12, прил. I].
Примеры программного обеспечения, которое мо-
жет быть использовано для подготовки сценариев про-
тивоаварийных тренировок, приведены в [12, прил. XV].
Следует отметить, что подобное программное обеспечение
не имеет распространения на АЭС Украины.
В табл. 1, которая составлена с учетом рекомендаций
[12, табл. 2, п. 6.2], проанализирована возможность предо-
ставления существующим или планируемым к использо-
ванию на Запорожской АЭС программным обеспечением
необходимых (либо желательных) данных при подготовке
к проведению противоаварийных тренировок.
Основной целью работы являлось создание программ-
ного кода, способного, на основании данных используе-
мых систем прогнозирования радиационной обстановки,
предоставлять реалистичные данные для проведения
противоаварийных тренировок, и не зависящего от произ-
водительности и архитектуры используемых компьютеров,
а также применяемой операционной системы. Как мини-
мум, код должен предоставлять данные по мощности дозы
во всех интересующих (заранее определенных с помощью
схем контроля) точках и маршрутах, концентрацию радио-
активных аэрозолей йода в указанных точках, рекомен-
дации, касающиеся реализации планов мероприятий по
защите персонала и населения в соответствии с требова-
ниями [3, 4, 8].
Как видим из табл. 1, на данный момент времени толь-
ко1 система InterRAS может предоставлять данные по
прогнозируемой радиационной обстановке для малого, до
5 км, удаления от источника выброса. При этом предпо-
лагается (по описанию), что система учитывает изменение
потока радиоактивных веществ в атмосфере при обтека-
нии зданий и сооружений на территории промышленной
площадки АЭС.
Однако результаты расчетов системы могут быть пред-
ставлены только в виде текстовых файлов для следующих
искомых параметров: общая эффективная доза; доза на
щитовидную железу; доза от облака; доза от выпадений;
ингаляционная доза; плотность загрязнения почвы 137Cs.
Для каждого исследуемого параметра результаты выво-
дятся в формате двух файлов (двузначное цифровое имя
файла указывает принадлежность к тому или иному рас-
четному параметру):
ХХ.xy — координаты исследуемой точки относительно
начала координат (для Запорожской АЭС начало коорди-
нат, как было указано, — лестничная клетка № 2 энерго-
блока № 3), оси направлены на север и восток;
ХХ.z — значение расчетного параметра в исследуемой
точке.
Таким образом, для решения поставленной задачи
было необходимо:
обеспечить «перенос» точки выброса (начала коорди-
нат) в точку, для которой выполняется прогноз (наиболее
вероятные источники выброса2 — вентиляционные трубы
энергоблоков и специальных корпусов, выходные отвер-
стия системы вытяжной вентиляции TL42 из герметично-
го объема реакторной установки);
обеспечить определение мощности дозы в воз-
духе (по эффективной дозе от облака), мощности дозы
1 Нет достоверной информации по возможностям системы RODOS.
2 Здесь и далее под выбросом понимают газо-аэрозольный выброс
радиоактивных веществ в атмосферу.
от поверхности грунта (по дозе от выпадений), концентра-
ции йода3 в воздухе для характерных точек контроля (под
характерными точками контроля подразумеваются точки
контроля по всем маршрутам контроля, определенным
в [3], а также места расположения стационарных постов
контроля радиационной обстановки на промышленной
площадке, в санитарно-защитной зоне и зоне наблюдения);
на основании полученных по предыдущему пункту
данных определить необходимые мероприятия по защите
персонала и населения, используя в качестве основных
критериев данные, приведенные в [2—4];
для удобства предоставления данных сформировать
цифровые карты местности для каждого характерного па-
раметра (мощность дозы, концентрация йода и рекоменда-
ции по защите) с указанием значений параметров в харак-
терных точках контроля.
Перенос точки выброса
Перенос точки выброса — наиболее простая задача,
для решения которой было необходимо изменить коорди-
наты точки выброса, используя данные о точках выброса.
Фрагмент кода4 для решения задачи:
# Смещение данных для отдельного энергоблока
s = raw_input(u’Введите аварийного блока (1-6) или спец-
корпуса (01,02): ‘)
if s == ‘1’:
dx = (-84,-304)
elif s == ‘2’:
dx = (-42,-152)
Конечно, при таком простом переносе начала коор-
динат невозможно перенести геометрические характери-
стики знаний и сооружений, окружающих точку выброса.
Однако, как показал анализ результатов прогнозов, для
определения характеристик обтекания зданий (аэродина-
мического затенения) используется обобщенный коэффи-
циент, одинаковый для всей промышленной площадки.
Таким образом, прямой перенос начала координат выгля-
дит вполне приемлемым допущением.
Определение основных
радиационных характеристик
Мощность дозы в воздухе. Для определения мощности
дозы в воздухе наиболее простым путем является опреде-
ление искомого как частного от деления дозы от облака
на время воздействия облака, без учета радиоактивного
распада. Для незначительных промежутков времени, ха-
рактерных для острой фазы аварии (несколько часов), пря-
мой переход от дозы к мощности дозы, по нашему мнению,
является приемлемым допущением.
Мощность дозы от поверхности грунта. Как и в пре-
дыдущем случае, для острой фазы аварии (несколько
часов) прямой переход от поверхностной дозы от грунта
3 Здесь и далее подразумевается суммарный эффект от всех радиоак-
тивных изотопов йода.
4 Для программирования использовался язык Python 2.7 [13] с допол-
нительными модулями matplotlib [14] (для визуализации данных), numpy
[15] (для сложных расчетов). Полный текст программ доступен на сайте
автора https://sites.google.com/site/turbaevsky/file-cabinet
72 ISSN 2073-6237. Ядерна та радіаційна безпека 3(59).2013
В. В. Турбаевский
к мощности дозы от грунта, по нашему мнению, является
приемлемым допущением.
Концентрация йода в воздухе. Для определения концен-
трации йода в воздухе используется доза на щитовидную
железу, определяемая программой прогнозирования.
Чтобы перейти от дозы на щитовидную железу к кон-
центрации йода в воздухе, для острой фазы аварии исполь-
зован постоянный переходной коэффициент
k3 = 1e-2/6.5e-11/float(time) # Бэры щитовид. в объем-
ную активность, Бк/м3
где 6.5e-11 — значение коэффициента «мощность экви-
валентной дозы в щитовидной железе от внешнего облу-
чения на единицу объемной удельной активности в воз-
духе для референтного возраста “Взрослый”», Зв/Бк∙м3/ч
[5, табл. В.5]; 1e-2 — переводной коэффициент из бэр
в зиверты; time — время воздействия облака, ч.
Как и выше, использование постоянного переходного
коэффициента может быть приемлемым только для острой
фазы аварии.
Параметры в основных точках контроля. Данные по ре-
зультатам прогноза радиационной обстановки представ-
ляют из себя неравномерную сетку координат и значений
параметров. Для определения искомых параметров в про-
извольной точке необходимо применить интерполяцион-
ную обработку данных. Анализ литературы по методам
интерполяции [16—18] позволил остановиться на бикуби-
ческой интерполяции данных, что реализовано в приве-
денном ниже фрагменте кода:
im = plt.imshow(grid.T,interpolation=’bicubic’,origin=
’lower’,alpha=0.99,
extent=ex,cmap=cmap,norm=norm)
Особый интерес, по нашему мнению, представляют
первый, второй и четвертый параметры. Первый параметр
(grid.T) — транспонированная матрица, составленная из
координат и значений исследуемого параметра следую-
щими командами:
import matplotlib.mlab as ml
X,Y = np.mgrid[min(x):max(x):len(x), min(y):max(y):len(y)]
grid = ml.griddata(x, y, z, X, Y)
Вторая строка (после импорта необходимых библиотек)
формирует равномерно распределенную матрицу коорди-
нат, третья — параметры в соответствии с новой сеткой.
Второй параметр (interpolation=’bicubic’) определяет
тип интерполяции. Ряд экспериментов показал, что наи-
лучший результат, особенно для визуализации данных,
может быть получен при бикубической интерполяции или
интерполяции методом сплайнов. В данном случае ис-
пользуем бикубическую интерполяцию.
Четвертый параметр характеризует прозрачность графи-
ческого слоя, содержащего контуры распределения иссле-
дуемого параметра, для его наложения на карту местности.
Чтобы получить значения исследуемого параметра в про-
извольных точках контроля, необходимо сначала загрузить
преобразованные в относительные координаты данные
о местах расположения точек контроля. Не будем подробно
останавливаться на методиках преобразования географи-
ческих координат в относительные, для этого можно ис-
пользовать стандартные библиотеки языка Python.
После загрузки данных с относительными координата-
ми точек контроля выполняется поиск значений параметра
в указанных точках, используя кубическую интерполяцию:
fromscipy.interpolate import griddata
zi = griddata((x,y), z, (column, row), method=’cubic’)
После этого на карту выводятся исследуемые точки (со-
ответствующего цвета согласно принятой цветовой гамме)
и значения параметров в них:
plt.scatter(column, row, c=zi, cmap=cmap, norm=norm)
for r, c, val in zip(row, column, zi):
if not np.isnan(val) and val>0:
plt.annotate(u’%0.3f’ % (val), (c,r), xytext=(-10,10),
textcoords=’offset points’,
arrowprops=dict(arrowstyle=’->’), ha=’right’)
Уровни реагирования и мероприятия
по защите персонала и населения
Уровни реагирования и необходимые мероприятия при
возникновении условий радиационной аварии определя-
ются документами [3—8, 19, 20], однако по сложившейся
традиции в основном используется «Аварийный план ОП
“Запорожская АЭС”» [3], опирающийся на требования норм
радиационной безопасности Украины [8] и, реже, исполь-
зуется СТП 0.03.079-2009 [4], так как последний предлагает
достаточно обобщенные критерии для принятия решений.
Для обеспечения наглядности при принятии реше-
ний о вводе в действие планов мероприятий по защите
персонала и населения предлагается использовать цве-
товую дифференциацию территории по уровням дейст-
вий. Уровни действий описываются следующим образом,
в строках после параметра bounds:
from matplotlib import colors
cmap = colors.ListedColormap([‘green’,’blue’,’yellow’,’red’])
# Мощность дозы (для персонала)
# Режимы защиты персонала и населения определены
на стр.465 (прил) Аварийного
# Плана ЗАЭС
t1=(u’Мощность дозы в воздухе, мкЗв/ч’, u’Doserateinair,
mkSv/h’)
draw(cloudx,cloudy,cloudz,t1[1],cmap=cmap,boun
ds=[25,63,625,6250],\
points=points,valText=u’МЭД, мкЗв/ч’,comm=zn)
# Эффективная доза
t2=(u’Эфф. доза (мЗв) и соответствующие \n режимы за-
щиты (по цветам)’,\
u’Effective dose (mSv) and\n protection regime (by color)’)
bounds=[2,5,50,500] # Предотвращенная доза за 80 ч.
for i in range(len(bounds)):
bounds[i]*=time/80.0 # Предотвращенная дозы за
время анализа
draw(x,y,z,t2[1],cmap=cmap,\
bounds=bounds,points=points,valText=u’Эфф.доза,
мЗв’,comm=zn)
# Дозы на щитовидку
t3=(u’Доза на щитовидную железу (мГр)\nи соответст-
вующие режимы защиты (по цветам)’,\
u’The thyroid dose (mGr) and\n protection regime (by color)’)
draw(tx,ty,tz,t3[1],\
ISSN 2073-6237. Ядерна та радіаційна безпека 3(59).2013 73
Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок
cmap=cmap,bounds=[0,50,300,1000],points=points,\
valText=u’Доза на щитовидную железу, мГр’, comm=zn)
# Концентрации йода в воздухе
t4=(u’Концентрация йода в воздухе (кБк/куб.м)\n и соот-
ветствующие режимы защиты (по цветам)’,\
u’The iodine concentration (kBq/cub.m) and\n protection
regime (by color)’)
draw(tx,ty,tzconc,t4[1],\
cmap=cmap,bounds=[4e-3,1e0,1e1,1e2,1e3,1e4],points=points,\
valText=u’концентрация йода, кБк/куб.м’,comm=zn)
Таким образом формируются цветовые поля, соответ-
ствующие уровням действий (режимам защиты персонала
и населения).
Использование цифровых карт
Для обеспечения наглядности предоставления данных
автор решил использовать в качестве основы спутнико-
вые снимки территории, которые доступны, например, на
сайте [21]. Далее, как показано на рис. 1, на спутниковые
снимки накладываются слои с изолиниями, соответствую-
щими областям мощности дозы в воздухе (в соответствии
с [3]), или суммарным эффективным мощностям доз и со-
ответствующими режимами защиты персонала (рис. 2).
При исследовании распространения радиоактивных ве-
ществ в большом радиусе (5—50 км) для повышения на-
глядности целесообразно использовать растровые карты,
доступные на том же сайте [21].
Для адекватного предоставления данных на цифровых
картах необходимо:
преобразование масштаба цифровой карты в масштаб
данных о радиационном воздействии;
совмещение осей и начала координат всех используе-
мых карт;
обеспечение видимости слоя спутникового снимка и
слоя изолиний.
Первая задача решается путем поиска необходимого
масштабного коэффициента (на данный момент в не авто-
матическом режиме):
выбирается пара характерных точек, например постов
контроля на слое данных;
те же точки выбираются на цифровой карте;
определяется отношение, с учетом масштаба, цифровой
карты к карте с данными.
# Подстраиваем выброс под карту
# Для определения множителя f делится расстояние
между объектами на карте ( в условных метрах)
# с выбросом на соответствующее ему реальное
расстояние
f=0.158
Таким образом формируются карты, наглядно пред-
ставляющие распределение полей мощности гамма-излу-
чения, объемной активности аэрозолей йода и поля ре-
комендуемых защитных мероприятий для исследуемой
ситуации. Каждая карта содержит точки с данными, со-
ответствующие характерным точкам контроля (в соответ-
ствии с маршрутами контроля и местами расположения
стационарных постов контроля).
Выводы
Разработанное программное обеспечение существенно
упрощает подготовку к проведению противоаварийных
тренировок, повышает качество тренировок и позволяет
решить следующие задачи:
сформировать наглядные реалистичные данные (см.
рис. 1, 2) по мощности эффективной дозы, объемной ак-
тивности радиоактивных изотопов йода, предотвращае-
мой дозе за исследуемый промежуток времени и любым
иным доступным параметрам в зоне прогнозируемой ра-
диационной аварии, в том числе в характерных точках
контроля и местах расположения стационарных постов
контроля;
обосновать места размещения постов контроля авто-
матизированной системы контроля радиационной обста-
новки в районе расположения АЭС;
Рис. 1. Прогнозируемая мощность дозы в воздухе Рис. 2. Прогнозируемая суммарная
эффективная мощность дозы и соответствующие режимы
защиты персонала (три уровня на шкале справа)
74 ISSN 2073-6237. Ядерна та радіаційна безпека 3(59).2013
В. В. Турбаевский
при включении в действующие или планируемые си-
стемы прогнозирования радиационных последствий ве-
роятной аварии более наглядно предоставлять данные,
необходимые для принятия решений о реализации меро-
приятий по защите персонала и населения;
с помощью автоматизированной или автоматической
обработки данных формировать анимированные про-
гнозы распространения радиоактивных веществ, удобные
для предоставления в компетентные органы и населению.
Результаты работы программного обеспечения были
использованы и согласованы контролирующими органами
при подготовке к проведению общестанционной противо-
аварийной тренировки на ОП «Запорожская АЭС», запла-
нированной на 4 июля 2013 г.
Список использованной литературы
1. НП 306.2.141-2008. Общие положения безопасности атом-
ных станций / ГИЯРУ. —К, 2008. — 41с.
2. Generic Assessment Procedures for Determining Protective
Actions During a Reactor Accident IAEA-TECHDOC-955 /
Vienna:IAEA, 1997.
3. Аварийный план ОП «Запорожская АЭС» / ОП «Запорож-
ская АЭС» ГП НАЭК «Энергоатом». — 2011.
4. СПТ 0.03.079-2009. Стандарт предприятия. Обеспечение
аварийного реагирования. Методика определения радиационных
критериев классификации аварии на АЭС / ГП НАЭК «Энергоа-
том». — 2006. — 20 с.
5. СТП 0.20.061-2007. Стандарт предприятия. Обеспечение
аварийного реагирования. Методика оценки масштабов и зна-
чимости аварийных выбросов и сбросов атомных электриче-
ских станций в окружающую среду / ГП НАЭК «Энергоатом». —
2007. — 144 с.
6. СТП 0.20.062-2006. Стандарт предприятия. Методика пла-
нирования дозовых затрат персонала, занятого на ликвидации
последствий аварии. Общие требования / ГП НАЭК «Энергоа-
том». — 2006. — 43.
7. СТП 0.20.063-006. Стандарт предприятия. Методика про-
ведения индивидуального дозиметрического контроля внешнего
и внутреннего облучения персонала в условиях аварии. Общие
требования / ГП НАЭК «Энергоатом». — 2006. — 43 с.
8. ДДН 6.6.1.-6.5.001-98. Нормы радиационной безопасности
Украины / М-во охраны здоровья Украины; Комитет по вопросам
гигиенического регламентирования; Национальная комиссия по
радиационной защите населения Украины. — К, 1998. — 110 с.
9. Справочные материалы по системе InterRAS. Руководство
пользователя. (электронное издание из комплекта документов по
системе InterRAS), 1996.
10. Raskob W, Ehrhardt J. The RODOS system: Decision Support
for Nuclear Off-Site Emergency Management in Europe. URL: http://
www.rodos.fzk.de.
11. Турбаевский В. В. Системы поддержки принятия решений
при радиационных авариях на АЭС: состояние и пути совершен-
ствования // Ядерна та радіаційна безпека. — 2011. —Вип. 2(50). —
С. 24—28.
12. Preparation, Conduct and Evaluation of Exercises to Test Pre-
paredness for a Nuclear or Radiological Emergency. —Vienna: IAEA,
2005. — 165 p.
13. Python. 2012. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Python
14. Matplotlib. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Matplotlib
15. NumPy. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/NumPy
16. Interpolation (scipy.interpolate). 2012. URL:http://docs.scipy.
org/doc/scipy/reference/interpolate.html
17. Interpolation and Integration in Python. 2012. URL:http://
www.astrobetter.com/interpolation-and-integration-in-python.html
18. Matplotlib. Image tutorial. 2012. URL:http://matplotlib.org/
users/image-tutorial.html
19. ПНАЭ, Г, направление 2. Методические указания для раз-
работки мероприятий по защите населения в случае аварии ядер-
ного реактора атомной станции / М-во здравоохранения СССР. —
1989. — 44 с.
20. СТП 0.03.065-2006. Методика проведения индивидуаль-
ного дозиметрического контроля внешнего и внутреннего облу-
чения персонала в условиях аварии / ГП НАЭК «Энергоатом». —
2006. — 48 с.
21. Карты Google. URL:http://maps.google.com.ua
Получено 12.06.2013.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-97478 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2073-6231 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:14:10Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Державне підприємство "Державний науково-технічний центр з ядерної та радіаційної безпеки" Держатомрегулювання України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Турбаевский, В.В. 2016-03-28T18:19:56Z 2016-03-28T18:19:56Z 2013 Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок / В.В. Турбаевский // Ядерна та радіаційна безпека. — 2013. — № 3. — С. 69-74. — Бібліогр.: 21 назв. — рос. 2073-6231 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97478 004.021:504.054 Описано программное обеспечение, разработанное для решения задачи предоставления наглядных
 реалистичных прогнозов последствий потенциальной радиационной аварии для подготовки и
 проведения противоаварийных учений. Описано програмне забезпечення, розроблене для вирішення зпитання з надання наочних
 реалістичних прогнозів наслідків потенційної радіаційної аварії для підготовки та проведення
 протиаварійних навчань. The paper describes the software developed for visual realistic prognoses of consequences from a
 potential radiological accident for preparation and conduct of emergency drills. ru Державне підприємство "Державний науково-технічний центр з ядерної та радіаційної безпеки" Держатомрегулювання України та НАН України Ядерна та радіаційна безпека Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок Удосконалення процесу проведення протиаварійних тренувань Improving the Emergency Response Training Process Article published earlier |
| spellingShingle | Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок Турбаевский, В.В. |
| title | Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок |
| title_alt | Удосконалення процесу проведення протиаварійних тренувань Improving the Emergency Response Training Process |
| title_full | Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок |
| title_fullStr | Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок |
| title_full_unstemmed | Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок |
| title_short | Совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок |
| title_sort | совершенствование процесса проведения противоаварийных тренировок |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/97478 |
| work_keys_str_mv | AT turbaevskiivv soveršenstvovanieprocessaprovedeniâprotivoavariinyhtrenirovok AT turbaevskiivv udoskonalennâprocesuprovedennâprotiavaríinihtrenuvanʹ AT turbaevskiivv improvingtheemergencyresponsetrainingprocess |