Resumen

Los métodos de reconstrucción de términos fuente intentan calcular los parámetros de fuente más probables de una liberación atmosférica dadas las mediciones, incluyendo tanto la ubicación como la cantidad liberada. Sin embargo, la reconstrucción de términos fuente es vulnerable a incertidumbres. En este artículo, se desarrolla un método que combina la inferencia bayesiana con el modelo de dispersión atmosférica inversa para una reconstrucción robusta de términos fuente. El modelo inverso se utiliza para cuantificar la relación entre la fuente y las mediciones, y para reducir el rango de búsqueda de la inferencia bayesiana. Se emplea un método de Monte Carlo de cadenas de Markov para muestrear el espacio de parámetros multidimensional del término fuente. La ubicación de la fuente y la tasa de liberación se estiman simultáneamente, y la distribución de probabilidad posterior se produce aplicando el teorema de Bayes. El método propuesto se aplica a un conjunto de datos reales de concentración del experimento ETEX-I. Los resultados dem

• Materias:Seguridad nuclear Combustible nuclear Parámetros de neutrones Simulación secuencial Datos operativos
• Subjects:Nuclear safety Nuclear Fuel Neutron parameters Sequential simulation Operational data
• Palabras claves:Métodos de reconstrucción del término fuente; Liberación atmosférica; Inferencia bayesiana; Modelo de dispersión atmosférica hacia atrás; Método Monte Carlo de cadena de Markov; Datos de concentración.
• Keywords:Source term reconstruction methods; Atmospheric release; Bayesian inference; Backward atmospheric dispersion model; Markov chain Monte Carlo method; Concentration data