中国环境科学

作者：王朝阳, 董信文, 杨力, 徐宇涵, 方晟, 李新鹏, 陈义学

单位：1. 华北电力大学核科学与工程学院, 北京 102206;2. 清华大学, 核能与新能源技术研究院, 北京 100084

关键词：MSS模型,GPU-QES模型,拉格朗日粒子扩散,风洞实验,3D风场和浓度场预测,小尺度建模

基金：国家自然科学基金资助项目(12105103,12275152);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2024MS045);北京市自然科学基金杰出青年基金项目(JQ23011);中国核工业集团有限公司领创研究项目

对Micro-SWIFT SPRAY (MSS)模型与GPU加速的QES模型(GPU-QES)在复杂核电厂址环境中的小尺度大气扩散性能进行了对比.基于三门核电风洞实验数据,使用两种模型模拟了两种典型风向扩散场景,对比了风场和浓度场预测结果,包括地面水平风场与浓度场以及垂直风速剖面和浓度剖面.结果表明,GPU-QES在风速预测方面优于MSS,特别是在建筑中间区域,风速低估幅度减少了约53%.此外,GPU-QES生成三维风场的速度是MSS的450倍,能够在4s内生成覆盖9km2区域,包含3500万个网格点的风场数据.在羽流扩散预测中,两种模型均能有效再现高浓度区域,而在低浓度区域,GPU-QES模型的模拟值与真实值的一致性更高.统计分析显示,两种模型均满足了国际可接受模型指标,但GPU-QES在大多数指标上表现出更高的模拟精度,特别是在建筑地面区域,其模拟值在测量值2倍线以内的比例(FAC2)比MSS高出4.5%.此外,由于MSS与GPU-QES在建筑后方扩散行为的差异,将两模型结果取平均后,模拟精度得到了提高(FAC2达到71.8%).另一方面,由于浓度计算方式不同,GPU-QES生成羽流速度比MSS快约48倍.因此,在需要快速且精准预测的核应急响应场景中,GPU-QES相较于MSS显示出更明显的优势.

来源：2025年第7期

《中国环境科学》期刊编辑部

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