核化危害源項(xiàng)反演技術(shù)現(xiàn)狀及研究展望

韓朝帥，諸雪征，顧 進(jìn)，蔣金利，吳 杰，周 薔

（1. 陸軍防化學(xué)院 指揮系，北京 102205；2. 軍事科學(xué)院 防化研究院，北京 102205）

隨著國際形勢和世界格局的發(fā)展演變，我國主要戰(zhàn)略方向面臨的戰(zhàn)場核化安全形勢變得更加嚴(yán)峻。戰(zhàn)爭中遭受核化武器襲擊的現(xiàn)實(shí)威脅依然存在，使用常規(guī)武器精確打擊我核化設(shè)施造成“類核化戰(zhàn)爭效應(yīng)”也難以避免，核化危害擴(kuò)散、泄漏、污染、殺傷的可能性極大存在，作戰(zhàn)部隊(duì)在遂行跨域機(jī)動、兵力投送、戰(zhàn)線推進(jìn)、攻防戰(zhàn)斗等作戰(zhàn)行動中，核化威脅也必將始終貫穿全程。

源項(xiàng)是指釋放物質(zhì)的種類、數(shù)量和位置等信息，其復(fù)雜性和不確定性是導(dǎo)致核化危害難以預(yù)測的重要原因［1］。源項(xiàng)反演是指通過對各種不同來源、不同誤差信息、不同時(shí)空分辨率的觀測資料進(jìn)行逆向反推，進(jìn)而確定危害源項(xiàng)信息的過程。源項(xiàng)反演技術(shù)作為核化危害擴(kuò)散預(yù)測的反問題，是國家核生化安全和國防安全領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)性課題，對有效緩解和遏制危害源、精準(zhǔn)預(yù)測危害物的時(shí)空傳輸和擴(kuò)散情況、精確化提供防化保障輔助決策意義重大。

本文立足核化危害源項(xiàng)反演技術(shù)，從應(yīng)用平臺和關(guān)鍵算法兩個(gè)方面，對國內(nèi)外核化危害源項(xiàng)反演技術(shù)的現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，并分析了該領(lǐng)域國內(nèi)外研究的差距及下一步研究的重點(diǎn)。

1 國外核化危害源項(xiàng)反演研究現(xiàn)狀

1.1 應(yīng)用平臺

20世紀(jì)90年代至今，隨著相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科的發(fā)展，反演技術(shù)與微氣象場數(shù)值分析、復(fù)雜地形污染物擴(kuò)散模擬、虛擬環(huán)境仿真等不斷融合完善，美國、英國、荷蘭、瑞典等多個(gè)國家都先后建立了包含泄漏源項(xiàng)模型、風(fēng)場模型和擴(kuò)散模型的綜合應(yīng)急反應(yīng)系統(tǒng)，有多種評估軟件系統(tǒng)（如表1所示）在國際上得到了廣泛的商業(yè)推廣應(yīng)用，具備成熟的產(chǎn)業(yè)化程度，其中最具代表性的有HGSYSTEM系統(tǒng)、NARAC系統(tǒng)和TRACE系統(tǒng)等。

美國能源部（DOE）資助開發(fā)的HGSYSTEM系統(tǒng)［2］主要包括熱力學(xué)模型、逸出模型、煙羽噴流模型、重氣擴(kuò)散模型、遠(yuǎn)距離擴(kuò)散模型等多個(gè)模型，可評估氣體、液體的擴(kuò)散或包括多元混合物的兩相釋放，用于氣體逸出擴(kuò)散、閃蒸擴(kuò)散、蒸發(fā)池?cái)U(kuò)散、重氣擴(kuò)散、純擴(kuò)散及伴有化學(xué)反應(yīng)的UF6氣體擴(kuò)散。美國國家大氣釋放咨詢中心（LLNL）研制的NARAC系統(tǒng)［3］能夠模擬復(fù)雜的流場、詳盡的顆粒擴(kuò)散、多種空間尺度上的干濕沉降過程，包括局部及地區(qū)級氣象預(yù)測、擴(kuò)散模型和核爆沉降模型，可模擬分析復(fù)雜環(huán)境下的核化危害泄漏和釋放。TRACE系統(tǒng)［4］可以處理多種類型化學(xué)危害顆粒及液滴的釋放、轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散，包括瞬時(shí)、連續(xù)、瞬變流、地水平面、抬升釋放以及低或高動量射流等。

另外，英國的NAME系統(tǒng)［5］通過跟蹤流體粒子的三維軌跡并采用蒙特卡羅方法計(jì)算空氣濃度，模擬污染物中長期的傳遞和沉積，可以對瞬時(shí)或連續(xù)時(shí)間空氣濃度進(jìn)行反演和預(yù)測，包括放射性同位素的濃度、沉積量及劑量率。荷蘭應(yīng)用科學(xué)研究院（TNO）開發(fā)的決策支持系統(tǒng)GASMAL［6］將計(jì)算速度、圖形顯示以及數(shù)據(jù)庫信息結(jié)合在一起，增強(qiáng)了對于化學(xué)事故應(yīng)急處置至關(guān)重要的快速決策，以確保應(yīng)急反應(yīng)的時(shí)效性。

表1 國外核化危害應(yīng)急反應(yīng)系統(tǒng)

1.2 關(guān)鍵算法

1.2.1 基于歐拉方法的源項(xiàng)估計(jì)

大多數(shù)源項(xiàng)反演算法都采用歐拉方法，通過求得差異函數(shù)最小化來獲得源項(xiàng)信息，如最優(yōu)插值法、遺傳算法、卡爾曼濾波法、集合卡爾曼濾波法、變分同化法等［7-11］（如圖1所示）。

在算法原理上，歐拉方法通常要么依賴于選擇試驗(yàn)解的統(tǒng)計(jì)方法，要么應(yīng)用伴隨模型從觀察時(shí)間向后計(jì)算到釋放時(shí)間，兩種方法都可能包括迭代優(yōu)化求解［12-14］。在貝葉斯公式和卡爾曼濾波中，隨機(jī)抽樣用于生成源信息，然后將其用作同化模型的輸入［15-17］。隨后的濃度輸出和濃度觀測之間的差異可用于確定這些初始估計(jì)的可能性，所有似然估計(jì)計(jì)算產(chǎn)生源信息的概率密度函數(shù)都可用于優(yōu)化程序，以獲得源位置的迭代改進(jìn)估計(jì)［18-21］。美國猶他大學(xué)機(jī)械工程系自動機(jī)器控制實(shí)驗(yàn)室的BOURNE等［22］提出了一種基于非參數(shù)貝葉斯公式的羽流源項(xiàng)估計(jì)和源搜索運(yùn)動規(guī)劃算法，在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上，將生物啟發(fā)算法、多機(jī)器人算法、狀態(tài)概率算法以及基于地圖的算法等綜合集成，利用多個(gè)機(jī)器人之間的協(xié)調(diào)和羽流估計(jì)模型來實(shí)現(xiàn)更快、更穩(wěn)健的污染源位置確定和源強(qiáng)估計(jì)，已在裝有氣體濃度傳感器的移動機(jī)器人設(shè)計(jì)中使用。

在伴隨模型的基礎(chǔ)上，變分同化法逐漸應(yīng)用到源項(xiàng)反演中，并在研究過程中開展了大量實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用。最具代表性的是以BOCQUET為首的研究團(tuán)隊(duì)［23］，該團(tuán)隊(duì)陸續(xù)用數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)、風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)與歐洲大氣擴(kuò)散實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)證實(shí)了變分?jǐn)?shù)據(jù)同化在核事故源項(xiàng)反演問題上的有效性，之后又對切爾諾貝利與福島核事故的釋放源項(xiàng)進(jìn)行了估計(jì)與研究。ZEMPILA等［24-25］曾將四維變分法應(yīng)用于常規(guī)污染物源解析研究中，并在福島核事故后發(fā)表了基于變分同化的源項(xiàng)反演結(jié)果，利用堆芯積存量、有限壓力與溫度數(shù)據(jù)、觀測到的爆炸與排煙時(shí)刻以及劑量率監(jiān)測數(shù)據(jù)，對釋放源項(xiàng)進(jìn)行了詳細(xì)的時(shí)序預(yù)估，并將其作為變分源項(xiàng)反演的背景場。但該背景場對放射性物質(zhì)的釋放有所高估，從而成為最終釋放總量估計(jì)結(jié)果偏高的重要原因之一。

此外，還有其他歐拉方法不需要伴隨模型或貝葉斯公式，如模擬退火算法、洗牌復(fù)形算法等［26-27］。這些方法通過迭代調(diào)整源信息驅(qū)動的同化預(yù)測，從分散模型直接獲得源信息，以匹配觀測到的危害濃度值，進(jìn)而求出最優(yōu)的源項(xiàng)信息。

圖1 基于歐拉方法的源項(xiàng)反演算法

1.2.2 基于拉格朗日方法的源項(xiàng)估計(jì)

源項(xiàng)反演算法的第二大類是拉格朗日方法，但并未像歐拉方法那樣被廣泛研究應(yīng)用。拉格朗日方法屬于實(shí)體回溯的范疇，即將實(shí)體的狀態(tài)回溯到其原始狀態(tài)，這種方法類似于目標(biāo)跟蹤問題［24］。傳統(tǒng)的拉格朗日回溯法是通過單個(gè)流體包裹時(shí)間分析實(shí)現(xiàn)來源的回溯［25，28-29］，該方法對風(fēng)場和污染物濃度數(shù)據(jù)的要求往往過高，無法用于源項(xiàng)估計(jì)問題。此外，反向流必須收斂，以便準(zhǔn)確地將流體追蹤回其來源，或者流體必須能在時(shí)間上演化，以便多個(gè)軌跡在源位置交叉［30］。

在傳統(tǒng)拉格朗日包裹回溯法基礎(chǔ)上，一些學(xué)者從多源反演、多尺度反演角度對其進(jìn)行了擴(kuò)展改進(jìn)，提出了拉格朗日實(shí)體回溯、拉格朗日粒子模型等方法。美國賓夕法尼亞州立大學(xué)的ALLEN等［31-34］在污染物傳輸和擴(kuò)散領(lǐng)域開展了一系列研究，針對不確定污染源數(shù)量及釋放重疊復(fù)雜問題，融入湍流和實(shí)體擴(kuò)散對多源濃度場的影響作用，提出一種基于拉格朗日狀態(tài)估計(jì)的多實(shí)體場近似確定方法（MEFA），實(shí)現(xiàn)多種瞬時(shí)釋放或持續(xù)釋放污染源的位置定位。其不足之處是并未考慮建筑物、地形等復(fù)雜下墊面對污染物擴(kuò)散的影響。

希臘的STOHL等［35］采用RODOS軟件中的拉格朗日粒子模型，基于數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)與場地示蹤實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行源項(xiàng)反演研究，初步實(shí)現(xiàn)了利用劑量率數(shù)據(jù)對核事故釋放源項(xiàng)的反演。其后，為了強(qiáng)化RODOS對核事故后果的預(yù)測與評價(jià)能力，又開展了基于卡爾曼濾波法的“場外核事故應(yīng)急數(shù)據(jù)同化”項(xiàng)目［36］?？上У氖?，由于實(shí)際核事故情況過于復(fù)雜，實(shí)驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際相差較大，因而沒有一直進(jìn)行下去［37］。BADY等［38］根據(jù)計(jì)算流體動力學(xué)基本原理進(jìn)行拉格朗日粒子模型逆建模，旨在利用直接反演技術(shù)確定城市空氣污染源位置。

1.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的源項(xiàng)估計(jì)

深度學(xué)習(xí)的提出給源項(xiàng)反演提供了新的思路，該方法不需要對源項(xiàng)和觀測值之間的數(shù)學(xué)關(guān)系進(jìn)行探究，只需對足夠多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，即可高速快捷地進(jìn)行預(yù)測和反演，深度學(xué)習(xí)組織映射關(guān)系如圖2所示，圖中X1，X2……Xd表示輸入的觀測數(shù)據(jù)，m1表示數(shù)據(jù)的處理過程，m2表示反演得到的源項(xiàng)信息）。BOUGOUDIS等［39］提出了一種基于混合機(jī)器學(xué)習(xí)的三重智能集成系統(tǒng)（HISYCOL），該系統(tǒng)通過集群數(shù)據(jù)集和無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)向量的聚類跟蹤和隱藏知識挖掘，在處理高污染物濃度下的相關(guān)性分析、源項(xiàng)反演中效果顯著。荷蘭特溫特大學(xué)的DETERS等［40］針對城市顆粒物污染擴(kuò)散問題，提出了一種基于6 a氣象和PM2.5污染數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)反演方法，通過測試分析表明，強(qiáng)風(fēng)或強(qiáng)降水下，該方法反演精度要好于穩(wěn)定氣象下的反演精度，原因在于穩(wěn)定氣象下，PM2.5污染擴(kuò)散受下墊面的影響遠(yuǎn)大于極端環(huán)境下。法國索邦大學(xué)的BRAJARD等［41］針對觀測數(shù)據(jù)中噪聲影響較大、污染預(yù)測模型精度不高的問題，提出了一種基于卡爾曼濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的混合數(shù)據(jù)同化方法，并通過洛倫茲-96模型進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)對比發(fā)現(xiàn)，相較卡爾曼濾波法，混合方法不僅在計(jì)算時(shí)間上縮短了兩倍，且隨著觀測噪聲的增加，能夠保證反演和預(yù)測精度的平穩(wěn)下降。

圖2 深度學(xué)習(xí)組織映射關(guān)系示例

2 國內(nèi)核化危害源項(xiàng)反演研究現(xiàn)狀

2.1 應(yīng)用平臺

國內(nèi)對核化危害源項(xiàng)反演的研究始于20世紀(jì)90年代，目前仍處于中試階段，尚未達(dá)到產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用程度。原化工部勞動保護(hù)研究所對工業(yè)有毒物質(zhì)的事故性泄漏進(jìn)行了研究總結(jié)，建立了事故性泄漏模式及泄漏源反演模型［42］。北京城市危險(xiǎn)源控制技術(shù)研究中心自1997年成立以來，一直將危害物質(zhì)泄漏仿真技術(shù)研究作為其主攻方向之一，不斷進(jìn)行泄漏擴(kuò)散、反演和風(fēng)洞模擬實(shí)驗(yàn)研究，先后完成了“重要有毒物質(zhì)泄漏擴(kuò)散模型及監(jiān)控技術(shù)研究”和“毒物泄漏源項(xiàng)反演模型研究”等課題［43］。中國輻射防護(hù)研究院的胡二邦等［44-47］先后完成秦山、連云港、福建惠安等核電廠事故應(yīng)急實(shí)時(shí)評價(jià)系統(tǒng)的研制，組織開展了大量的SF6示蹤實(shí)驗(yàn)和分析，源項(xiàng)反演作為其中的核心技術(shù)組成，可在獲取傳感器數(shù)據(jù)后對源項(xiàng)進(jìn)行估計(jì)，為核電廠環(huán)境評價(jià)和應(yīng)急處置提供了科學(xué)依據(jù)。公安部消防局組織研發(fā)了化學(xué)災(zāi)害事故處置輔助決策系統(tǒng)，很多企業(yè)、工業(yè)園區(qū)和政府部門也對危險(xiǎn)化學(xué)品的生產(chǎn)、使用、儲運(yùn)開發(fā)了針對性較強(qiáng)的危險(xiǎn)化學(xué)品泄漏點(diǎn)反演、擴(kuò)散及應(yīng)急救援系統(tǒng)［48-50］。軍隊(duì)研制開發(fā)了基于RODOS平臺的核應(yīng)急行動與決策平臺［51］、突發(fā)核生化事件危害預(yù)測與評估軟件系統(tǒng)［52-53］，源項(xiàng)反演作為其中的核心功能模塊，能夠較快地實(shí)現(xiàn)污染源位置和強(qiáng)度的估計(jì)。

2.2 關(guān)鍵算法

在核化危害源項(xiàng)反演算法方面，國內(nèi)相對國外起步較晚，但隨著交叉學(xué)科和環(huán)境工程領(lǐng)域的快速發(fā)展，在擴(kuò)散模式、數(shù)據(jù)同化、正則化等方面開展了大量研究，形成了一系列研究成果。

2.2.1 基于歐拉方法的源項(xiàng)估計(jì)

山東理工大學(xué)的李功勝等［54］在《擴(kuò)散模型的源項(xiàng)反演及其應(yīng)用》一書中對不同邊界條件下擴(kuò)散模型的連續(xù)源項(xiàng)及源項(xiàng)系數(shù)反問題進(jìn)行了系統(tǒng)研究，從反演的存在性、唯一性、穩(wěn)定性等角度，提出了基于不動點(diǎn)法、變分伴隨、改進(jìn)吉洪諾夫正則化的最佳攝動量算法，并結(jié)合具體案例對數(shù)據(jù)獲取、模型構(gòu)建、參數(shù)反演、問題解決等進(jìn)行了實(shí)例分析。

西北核技術(shù)研究所的唐秀歡等［55］將集合卡爾曼濾波和高斯多煙囪擴(kuò)散相結(jié)合，構(gòu)建了非線性源項(xiàng)釋放量的計(jì)算流程，并通過模擬仿真對集合成員數(shù)、初始值和擾動值進(jìn)行了優(yōu)化，分析了這些參數(shù)對反演結(jié)果的影響，驗(yàn)證了方法的可行性，但該文并未將優(yōu)化后的模型應(yīng)用到實(shí)驗(yàn)或?qū)嶋H數(shù)據(jù)反演中，準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性有待驗(yàn)證。

清華大學(xué)的劉蘊(yùn)等［56］引入四維變分代價(jià)函數(shù)梯度，從時(shí)間序列角度對地面和煙囪兩種釋放源項(xiàng)進(jìn)行定量估計(jì)，并通過風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)和RIMPUFF系統(tǒng)數(shù)值模擬進(jìn)行對比，對水平擴(kuò)散參數(shù)和垂直擴(kuò)散參數(shù)變化曲線進(jìn)行偏差分析，驗(yàn)證方法的準(zhǔn)確性和收斂性，具有一定的借鑒意義，但該文對伴隨模式和切線性算子的計(jì)算缺少依據(jù)，在風(fēng)場構(gòu)建、擴(kuò)散模型適用性及通過風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)改進(jìn)算法精度上有待進(jìn)一步加強(qiáng)。2019年，他們采用截?cái)嗫傮w最小二乘變分法對擴(kuò)散預(yù)測算子與觀測值的誤差進(jìn)行了正則化修正，降低了反演算法的誤差，較基本的四維變分算法準(zhǔn)確性有所提高［57］。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)的楊浩等［58］構(gòu)建了基于貝葉斯方法的源項(xiàng)反演算法，該算法采用時(shí)間序列法和馬氏鏈蒙特卡羅后驗(yàn)法對各點(diǎn)位的污染物濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，通過經(jīng)驗(yàn)知識和監(jiān)測數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了反演參數(shù)、污染物濃度分布的概率表征，并結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到了貝葉斯溯源中關(guān)鍵參數(shù)的推薦值。該方法對先驗(yàn)知識和歷史數(shù)據(jù)要求較高，戰(zhàn)場或應(yīng)急環(huán)境下很難獲取足夠的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，故基于貝葉斯方法的源項(xiàng)反演不適于核化環(huán)境下的污染源反演。

北京工業(yè)大學(xué)的沈澤亞等［59］以高斯擴(kuò)散模型和誤差平方作為反算模型和優(yōu)化函數(shù)，以美國1956年在內(nèi)布拉斯加州中北部奧尼爾鎮(zhèn)開展的SO2外場實(shí)驗(yàn)為例，分別采用粒子群-單純形、遺傳-單純形、遺傳-粒子群3種混合算法對穩(wěn)定、中性和不穩(wěn)定氣象條件下的擴(kuò)散模擬、源強(qiáng)位置反算進(jìn)行驗(yàn)證，評判3種算法在反算結(jié)果、反算時(shí)間、優(yōu)化機(jī)理等方面的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和時(shí)效性，得出不同算法在不同場景不同需求下的適用性，但在擴(kuò)散系數(shù)的確定上描述模糊，有待進(jìn)一步驗(yàn)證。此外，徐向軍等［60］、寧莎莎［61］、章穎等［62］分別采用遺傳算法、混合遺傳算法、遺傳模擬退火算法對核輻射源項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行了反演尋優(yōu)。

2.2.2 基于拉格朗日方法的源項(xiàng)估計(jì)

同濟(jì)大學(xué)的鄭茂輝等［63］運(yùn)用地理信息系統(tǒng)與計(jì)算流體動力學(xué)（CFD）的相關(guān)原理和方法，建立了一個(gè)街區(qū)尺度毒氣擴(kuò)散過程的高分辨率模擬框架模型，探討了街區(qū)尺度下的下墊面建模、流動參數(shù)的表達(dá)和毒氣擴(kuò)散過程模擬等相關(guān)技術(shù)，并利用地理信息技術(shù)、CFD模擬技術(shù)和可視化技術(shù)對重質(zhì)毒氣在建筑擾動下的擴(kuò)散過程與源項(xiàng)反演進(jìn)行了模擬。

清華大學(xué)的趙全來等［64］針對“預(yù)測-應(yīng)對”模式難以高時(shí)效提供準(zhǔn)確預(yù)判、不適于非常規(guī)突發(fā)事件的現(xiàn)狀，并考慮當(dāng)前參數(shù)估計(jì)法存在的不足和困難，提出了“情景-應(yīng)對”式重大核突發(fā)事故源項(xiàng)反演方法，通過構(gòu)建簡單風(fēng)場下和復(fù)雜風(fēng)場下的源項(xiàng)情景庫，以情景比對的方式實(shí)現(xiàn)事故源項(xiàng)的快速反演，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

陸軍防化學(xué)院的GU等［65］針對戰(zhàn)場化學(xué)危害溯源需求，從定性和定量兩個(gè)維度對戰(zhàn)場化學(xué)危害源項(xiàng)反演的信源數(shù)據(jù)、影響因素、基礎(chǔ)模型、優(yōu)化算法進(jìn)行了系統(tǒng)研究，并采用數(shù)值仿真和示蹤實(shí)驗(yàn)的方式進(jìn)行了對比驗(yàn)證。結(jié)果表明：在連續(xù)和瞬時(shí)釋放模式下源強(qiáng)誤差均在3%以內(nèi)，并且對監(jiān)測值進(jìn)行25%的誤差擴(kuò)大后源強(qiáng)誤差依然維持在5%以內(nèi)，具有較好的穩(wěn)定性；同時(shí)證明了信源數(shù)量和分布情況對反演結(jié)果的影響，即信源數(shù)量越多、越靠近風(fēng)向中心線，反演精度就越高。

西北核技術(shù)研究院的田自寧等［66］針對γ譜儀無法給出輻射源大概位置和源邊界信息的問題，提出了一種基于虛擬源的體源模擬方法，該方法將放射體源分解成衰減層-放射層-衰減層-干擾層4層理論模型，采用虛擬點(diǎn)源來模擬放射層，并通過蒙特卡洛法和最小二乘法求取誤差最小值。目前該方法已應(yīng)用到均勻分布的核素識別中，對分析污染區(qū)域的深度和分布以及反解核彈頭惰層厚度等具有重要意義。

2.2.3 基于深度學(xué)習(xí)的源項(xiàng)估計(jì)

國內(nèi)關(guān)于深度學(xué)習(xí)在源項(xiàng)估計(jì)中的應(yīng)用研究仍處于基礎(chǔ)研究階段。南京航空航天大學(xué)的凌永生等［67］將反演過程作為黑盒子考慮，以InterRAS軟件系統(tǒng)對福島核事故部分?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)測生成的8 352組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，采用Matlab軟件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的Newff函數(shù)、Sim函數(shù)、Traingdm函數(shù)和Trainlm函數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，通過對訓(xùn)練時(shí)間、均方誤差、訓(xùn)練誤差等指標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡分析，得到適用于簡單非線性核事故源項(xiàng)反演的最優(yōu)隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)及反向傳播（BP）隱含層。2016年，該團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步深化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其應(yīng)用到多核素源項(xiàng)反演中，構(gòu)建了基于動量BP的I-131、Cs-137、Xe-133、Kr-85等4種核素的反演模型，用201 600組數(shù)據(jù)進(jìn)行了學(xué)習(xí)訓(xùn)練和反演測試，結(jié)果表明，機(jī)器學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)比較分散的核素反演結(jié)果誤差較小，對數(shù)據(jù)相對集中的核素反演誤差較大，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選取對反演結(jié)果影響較大［68］。該項(xiàng)研究的不足是僅對單、雙、三層隱含層結(jié)構(gòu)進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)分析，而對多隱含層、多核素的復(fù)雜非線性問題和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)缺少研究。

此外，屈坤等［69］和朱晏民等［70］分別將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）和R語言神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到大氣污染預(yù)測中，構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法體系和反演模型，但缺少具體的訓(xùn)練和測試實(shí)驗(yàn)。

3 國內(nèi)外差距及發(fā)展重點(diǎn)分析

綜上可知，無論是國內(nèi)還是國外，核化危害源項(xiàng)反演的研究都己頗具規(guī)模。從應(yīng)用平臺角度分析，美國、英國、荷蘭等一些國家都開發(fā)了相對成熟的反演和擴(kuò)散預(yù)測平臺，我國現(xiàn)有平臺基本仍以國外模式為基礎(chǔ)進(jìn)行二次開發(fā)。從反演算法角度分析，不管是歐拉原理、拉格朗日原理，還是深度學(xué)習(xí)，各個(gè)方法都逐漸呈現(xiàn)集成融合的態(tài)勢。

3.1 國內(nèi)外差距分析

3.1.1 反演精度和穩(wěn)定性有待提高

造成反演誤差的原因主要有3個(gè)：初值誤差、擴(kuò)散模式誤差和同化算法誤差。從降低反演誤差、提高精度的角度對比，國外的HGSYSTEM，NARAC，SAFER等成熟產(chǎn)品，在實(shí)際應(yīng)用得到了檢驗(yàn)和完善，國內(nèi)目前只有一些用于科研的原理樣機(jī)，測試數(shù)據(jù)的來源和數(shù)量過于單薄，反演誤差的可信性和穩(wěn)定性都有待進(jìn)一步提升。

3.1.2 戰(zhàn)時(shí)核化危害研究和應(yīng)用較少

國外不僅在民用、非戰(zhàn)領(lǐng)域開展了大量研究，在戰(zhàn)時(shí)核化危害預(yù)測和反演方面也進(jìn)行了很多實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用。與此相比，國內(nèi)雖然開展了很多研究和實(shí)踐，但是更多的是非戰(zhàn)和民用領(lǐng)域，對于源項(xiàng)反演技術(shù)在戰(zhàn)場環(huán)境下的運(yùn)用以及在核化襲擊過程中如何快速溯源的研究較少，沒有形成涵蓋不同任務(wù)背景的核化危害源項(xiàng)反演技術(shù)的研究體系。

3.1.3 基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)和樣本數(shù)據(jù)嚴(yán)重匱乏

經(jīng)過長期的研究探索，國外在核化危害預(yù)測和反演領(lǐng)域開展了大量的外場實(shí)驗(yàn)，為其開展新的方法、技術(shù)和產(chǎn)品研究提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。相比而言，受《禁止核武器條約》和《禁止化學(xué)武器公約》約束，我國在核化防護(hù)研究中嚴(yán)重缺乏外場實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支撐，數(shù)據(jù)資源主要來自于風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)、示蹤劑實(shí)驗(yàn)和國外公開實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致產(chǎn)品在真實(shí)環(huán)境下的穩(wěn)定性和精確性大幅下降。

3.2 下一步發(fā)展重點(diǎn)

3.2.1 利用深度學(xué)習(xí)提高反演精度和速率將成為新的研究熱點(diǎn)

相比傳統(tǒng)反演方法，深度學(xué)習(xí)對提高核化危害反演精度和速率的優(yōu)勢十分明顯，為源項(xiàng)反演帶來了新的研究思路。但是，深度學(xué)習(xí)對訓(xùn)練樣本和計(jì)算性能要求較高，在復(fù)雜反演樣本的學(xué)習(xí)上難度較大，基本仍處于初級研究階段［71］?；谏疃葘W(xué)習(xí)與四維變分、集合卡爾曼濾波相結(jié)合的反演算法，必然會成為解決復(fù)雜環(huán)境核化危害反演問題的重要手段。

3.2.2 從單污染源到多污染源的拓展將成為新的研究重點(diǎn)

由該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀可知，國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者主要聚焦于單點(diǎn)源連續(xù)或瞬時(shí)釋放反演，在多污染源源項(xiàng)反演方面研究很少，美國個(gè)別研究機(jī)構(gòu)開展了實(shí)驗(yàn)研究，國內(nèi)仍處于數(shù)學(xué)推導(dǎo)階段。然而，實(shí)戰(zhàn)環(huán)境下，不可能存在單點(diǎn)源污染情況，多污染源連續(xù)、瞬時(shí)乃至混合釋放的反演研究對于危害預(yù)測與防護(hù)決策的意義更為重大。因此，開展多污染源的源項(xiàng)反演將是下一步實(shí)戰(zhàn)化應(yīng)用的研究重點(diǎn)。

3.2.3 定性與定量混合反演將成為技術(shù)落地的研究難點(diǎn)

當(dāng)前我軍戰(zhàn)場環(huán)境下各類防化偵察監(jiān)測裝備獲取的信息種類多樣且格式不一，監(jiān)測到的數(shù)據(jù)多是基于靈敏度報(bào)警的定性化數(shù)據(jù)，量化監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集和獲取手段相對較少，同時(shí)戰(zhàn)場上污染物種類、危害源強(qiáng)、襲擊方式、氣象場等信息的獲取有很多不確定性，反演結(jié)果的誤差很難保證。因此，提出適用于戰(zhàn)場環(huán)境的定性和定量混合反演技術(shù)，是亟待研究解決的難點(diǎn)。

另外，監(jiān)測設(shè)備的科學(xué)布設(shè)對降低冗余干擾、提高反演精度意義重大，但是可借鑒的研究相對較少，急需開展基于單位強(qiáng)度不同位置的單源和多源實(shí)驗(yàn)［72］、基于單位間隔移動的單源和多源組合型綜合實(shí)驗(yàn)［73］等基礎(chǔ)性工作，通過源-受體之間約束特征的分析與識別來實(shí)現(xiàn)布設(shè)點(diǎn)的優(yōu)化。該研究方向也是需要加強(qiáng)攻克的關(guān)鍵基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。

4 結(jié)語

本文從源項(xiàng)反演應(yīng)用平臺和源項(xiàng)反演關(guān)鍵算法（包括歐拉方法、拉格朗日方法、深度學(xué)習(xí)等）兩個(gè)方面，對國內(nèi)外核化危害源項(xiàng)反演技術(shù)的現(xiàn)狀和二者間的差距進(jìn)行了總結(jié)與分析。對比發(fā)現(xiàn)，目前國內(nèi)主要存在反演精度和穩(wěn)定性有待提高、戰(zhàn)時(shí)核化危害研究和應(yīng)用較少、基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)和樣本數(shù)據(jù)嚴(yán)重匱乏等3個(gè)方面的不足，下一步應(yīng)重點(diǎn)從利用深度學(xué)習(xí)提高反演精度和速率、從單污染源到多污染源的拓展、定性與定量混合反演3個(gè)方面加強(qiáng)基礎(chǔ)性研究工作。