Analýza úniku ruthenia-106 v roce 2017 pomocí atmosférického inverzního modelování

Abstract

Práce se zabývá odhadem časového průběhu radiačního úniku ruthenia-106 do atmosféry v roce 2017 pomocí naměřených koncentrací. V teoretické části jsou uvedeny základy Bayesovské teorie pravděpodobnosti včetně možností aproximace odhadů s důrazem na metodu Variační Bayes. Metoda Variační Bayes je poté použita na zformulovaný pravděpodobnostní model a je provedeno odvození již existujícího algoritmu LS-APC. Ten je následně vylepšen o možnost uvažovat také korelaci jednotlivých složek v modelu šumu. Vylepšený algoritmus je verifikován na syntetických datech a datech z experimentu ETEX se známým průběhem úniku. V závěru práce je proveden samotný odhad časového průběhu úniku ruthenia-106. Získané výsledky jsou konzistentní s dosud publikovanou literaturou.

We study the ruthenium-106 atmospheric release case from 2017 and its emission rate estimation from concentrations measurements. The basics of bayesian probability theory are covered in the theoretical part including possible approximations of estimation with emphasis on the Variational Bayes method. The Variational Bayes method is used to estimate parameters of the formulated probability model, and the derivation of an existing inversion algorithm (LS-APC) is carried out. This algorithm is then improved to allow inclusion of component correlation in the noise model. The improved algorithm is verified using synthetic data as well as data from the ETEX experiment with known emission profile. Finally, the estimation of the ruthenium-106 release is performed. Notably, obtained estimates are consistent with those published in literature.