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  气象   2008, Vol. 34 Issue (11): 69-73.  

研究论文

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袁业畅, 陈正洪, 2008. 大畈核电站拟址空气湿球温度推算[J]. 气象, 34(11): 69-73. DOI: .
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Yuan Yechang, Chen Zhenghong, 2008. Calculation of the Wet Bulb Temperature Among Key Meteorological Parameters of Final Heat Sink of Inland Nuclear Power Station[J]. Meteorological Monthly, 34(11): 69-73. DOI: .
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资助项目

湖北省发展与改革委员会核电项目筹备处资助

文章历史

2007年12月11日收稿
2008年9月27日收修定稿
大畈核电站拟址空气湿球温度推算
袁业畅 , 陈正洪     
武汉区域气候中心,430074
摘要:确定最终热阱系统的容量时,必须规定设计基准气象参数,首先确认了内陆核电站最终热阱关键气象参数之一为空气湿球温度。选取湖北大畈核电站拟选站址所在地通山县气象站的三种湿球温度数据序列——近10年最热月日最高值、历年最热月日最高值、历年最高值,分别用对数、Gumbel及多项式等3种曲线进行概率拟合,并分别计算了不同重现期的参数值。结果表明:日资料拟合的极值略高于历年最高值的拟合结果,历年最高值的拟合值更接近于实际情况;多项式拟合尽管拟合效果好,但有一个不可突破的最大值,显然具有局限性;选取近10年最热月日最高值进行拟合,可以弥补缺乏长期观测的不足;Gumbel曲线拟合概率误差比对数曲线的小。最终推荐采用Gumbel曲线对历年最高值进行拟合,湖北大畈核电站50年、100年、500年、1000年重现期湿球温度的极值分别为:30.3℃、30.5℃、31.1℃和31.3℃。
关键词核电站    最终热阱    湿球温度    概率拟合    极值    
Calculation of the Wet Bulb Temperature Among Key Meteorological Parameters of Final Heat Sink of Inland Nuclear Power Station
Yuan Yechang, Chen Zhenghong    
Wuhan Regional Climate Center, 430074
Abstract: The wet bulb temperature among key meteorological parameters of final heat sink of inland nuclear power is determined as air wet bulb temperature. According to daily maximum air wet bulb temperature of hottest month for last 10a and for last 30a, and yearly maximum air wet bulb temperature for last 30a from Tongshan meteorological station near the Dafan Nuclear Power Plant, three kinds of curves including logarithm, Gumbel and polynomials curves are used to fit the distribution of the probability with maximum air wet bulb temperature and to calculate the possible value once for different periods. The result suggests that yearly maximum air wet bulb temperature for more than 30a and Gumbel curve fitting are suitable for calculating of parameter, although polynomial curve fitting is best, a maximum value can't be overpass that limits its further application. According to the yearly maximum fitted by Gumbel curve, the final extreme value once for 50a, 100a, 500a, 1000a are 30.3℃, 30.5℃, 31.1℃ and 31.3℃ respectively for the Dafan nuclear power plant.
Key words: nuclear power station    final heat sink    air wet bulb temperature    probability fitting    extreme value    
引言

安全保障贯穿于核电站的设计、设备制造、建设、安装、调试、运行直到退役等各个环节。核电厂址所在环境的安全性评价中一个重要方面就是极端气象现象和极端气象参数的推算,其中包括最终热阱[1-2]气象参数。所谓最终热阱,是指可以排入核电站余热的大气或水体或它们的组合体。沿海地区核电站余热一般排入海洋,海洋为最终热阱。在内陆地区,考虑到淡水资源的宝贵以及核电站大量的余热,一般通过冷却塔,采用循环水冷却方式,将多余的热量散发到大气中。可见大气便是内陆核电站的最终热阱。

冷却塔的余热排放能力取决于仪器设备的性能、喷淋水循环量和温度、空气流量以及温度、湿度[3-4]。其中喷淋水循环量、喷淋水温度、冷却水流量、冷却水进口温度等要素由工程规模等非气象因素确定,冷却塔空气流量则由冷却塔的构造和周围风速决定。空气流量增大,可及时将喷淋水蒸发变成的水蒸汽带走,使冷却水蒸汽分压力降低,以利于后来喷淋水的蒸发,主要影响冷却速率。同时空气流量也可以人为地采取措施进行调节。冷却塔一旦确定,冷却水的温度就取决于室外空气湿球温度和冷却塔的冷幅高[5-7](室外空气湿球温度与冷却塔出水温度之差)。湿球温度为在定压下由于水分蒸发使气块冷却到相对于平水面为饱和时的温度[8]。从理论上讲,当空气相对湿度为100%,湿球温度等于干球温度。湿球温度可以理解为在当地气温条件下,水可能被冷却的最低温度,也就是冷却塔出水温度的理论极限值[5-8]。因此,空气的湿球温度是内陆核电厂址最终热阱的关键气象参数之一。

《HAD102/09核电厂最终热阱及其直接有关的输热系统》要求,确定最终热阱系统的容量时,必须规定设计基准环境参数。文献1在“4.2最终热阱中余热输送和吸收的关键环境参数”一节中要求,引起最低热耗散的环境参数(例如:气温、水汽压、风速和太阳辐射)的关键值,应被选作最终热阱系统的设计输入。

本研究将利用同一个地方、不同取样长度、不同取样方式的湿球温度样本资料,试图合理推算核电站厂址最终热阱的关键气象参数之一—湿球温度不同重现期的极值,供设计部门参考。

按要求,长期数据应能覆盖至少30年或更长的时期,在某些情况下,可能不得不接受在较短时期内测量到的数据组,但这样得到的极值估计数会有较大的不确定性[1]。所以本工作还试图证明短期日资料可以替代长期历年极端值序列。

1 资料来源及处理 1.1 资料来源

通山县气象站是距湖北省拟建大畈核电站厂址最近的气象站,仅16.5km,且与厂址同处于一东西向的山谷中,历史上迁站少,资料不连续现象较少,可靠性大,资料项目较全。因此选用通山县气象站的湿球温度代表大畈核电站厂址的湿球温度。所选用经过整编审核后的3种湿球温度资料系列为:1996—2005年共10a最热月(6、7、8月)每天的最高湿球温度共920个样本,1959—1965年、1980—2005年共33a最热月(6、7、8月)每天的最高湿球温度共3036个样本(1966—1979年缺测),以及这33a的每年最高湿球温度值共33个样本(1966—1979年缺测)。最高湿球温度取每天3次观测中的最大值。通山最热月累年最高湿球温度为29.9℃,共两次,分别出现在1961年6月19日和1963年8月15日。

1.2 资料处理

首先,将上述资料按从大到小的顺序排列,设序列长度为n,设第m位的值为X,则空气湿球温度≥X(℃)的期望概率P[9-10]是:

$ P{\rm{ = }}m/\left( {n + 1} \right) $

再分别利用Gumbel、对数、多项式曲线对XP全序列以及前10%概率序列(只对日值情况)进行最佳曲线拟合,并采用柯尔莫哥洛夫法检验理论与实际分布的差异,该方法规定[9-11]

$ {D_n} = {\rm{MAX}}\left\{ {\left| {\mathit{\Phi }\left( {{x_i}} \right) - \psi \left( {{x_i}} \right)} \right|, i = 1, n} \right\} $

其中Φ(xi)、ψ(xi)分别为xi对应的理论分布和实际分布概率。

给定显著性水平α,查柯尔莫哥洛夫法检验表,得到临界值λα${\lambda _a}/\sqrt n $,如果$ {D_n} < {\lambda _a}/\sqrt n $,则接受实际分布ψ(x)符合理论分布Φ(x)的假设。

另外,若资料样本来源于多年,平均每年N个样,则重现期T=N/P。若N=1,则T=1/P

2 结果分析 2.1 历年最热月日最高湿球温度累积频率的概率拟合

图 1为通山气象站33a最热月每天的最高湿球温度的概率密度分布图,可见这是一种典型的偏态分布。图 2为累积频率分布图,最小累积频率为0.04%,对应的最高湿球温度为29.9℃。为了估算累积频率0.02%和0.01%的参数极值,对累积频率≤10%的272个样本进一步进行拟合,对数和Gumbel曲线拟合效果较好(图 3)。

图 1 通山县历年最热月日最高湿球温度概率密度分布图(1959—1965年、1980—2005年共33a)

图 2 通山县历年最热月日最高湿球温度累积频率分布图(时段同图 1)

图 3 通山县历年最热月日最高湿球温度累积频率拟合曲线图(时段同图 1,取前10%样本)

拟合方程如下:

$ {\rm{对数:}}X = - 0.389\ln \left( P \right) + 272.56 $ (5)
$ \begin{array}{l} {\rm{Gumbel:}}X = 272.8 - 0.3846\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\ln \left( { - \ln \left( {1 - P} \right)} \right) \end{array} $ (6)

式中,X为最热月日最高湿球温度(0.1℃);P为累积频率(%)。以上两式均通过了著性水平α=0.05的柯尔莫哥洛夫法检验,结果见表 1

表 1 各分布型的拟合误差及检验参数一览表
2.2 近10a最热月日最高湿球温度累积频率的概率拟合

根据该站近10a最热月每天的最高湿球温度的累积频率图(略)得出最小累积频率为0.11%的最高湿球温度为29.6℃。同理,对累积频率≤10%的100个样本进一步进行拟合,对数和Gumbel曲线拟合效果较好(图 4)。拟合方程如下:

$ {\rm{对数}}:X = - 4.2353\ln \left( P \right) + 269.54 $ (1)
$ \begin{array}{l} {\rm{Gumbel:}}X = 268.5 - 4.54545\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\ln \left( { - \ln \left( {1 - P} \right)} \right) \end{array} $ (2)
图 4 通山县近10a最热月日最高湿球温度累积频率拟合曲线图(1996—2005)

式中,X为最热月日平均湿球温度(0.1℃);P为累积频率(%)。

以上两式均通过了著性水平α=0.05的柯尔莫哥洛夫法检验,结果见表 1

2.3 历年最高湿球温度累积频率的概率拟合

图 5为该站33a历年最高湿球温度的累积频率图,可得到最小累积频率为2.94%的最高湿球温度为29.9℃。Gumbel、多项式曲线的拟合效果较好。拟合方程如下:

$ \begin{array}{l} {\rm{Gumbel:}}X = 288.0821 - 3.270343\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\ln \left( { - \ln \left( {1 - P} \right)} \right) \end{array} $ (3)
$ \begin{array}{l} {\rm{多项式:}}X{\rm{ = }} - 55.277{P^3} + 90.425{P^2}\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; - 55.121P + 300.84 \end{array} $ (4)
图 5 通山县历年最高湿球温度累积频率拟合曲线图(1959—1965年、1980—2005年共33a)

式中,X为历年最高湿球温度(0.1℃);P为累积频率(%)。

以上两式均通过了著性水平α=0.05的柯尔莫哥洛夫法检验,结果见表 1

2.4 不同重现期年最高湿球温度的推算

根据方程(1)~(6),可以推算出不同重现期年最高湿球温度的极值,见表 2

表 2 不同资料和方法得到的不同重现期空气湿球温度极值(℃)

对上述结果分析表明:

(1) 由表 1可见,Gumbel拟合的的理论分布和实际分布概率最大差值最小。由表 2可知,对数、Gumbel分布拟合的不同重现期下湿球温度值相当一致。利用33a最热月逐日最高值为样本,拟合的不同重现期下的结果完全一致。而利用对数拟合10a、33a最热月逐日最高温度得到的不同重现期下的结果,最大差值仅0.1℃,从而为短历时样本推算参数提供了依据。

(2) 同是用Gumbel分布拟合,在不同的重现期下,都是用近10年最热月逐日最高温度样本的拟合结果最大,而历年最高值样本的拟合结果最小,重现期越长,差异越大,1000年一遇相差0.9℃。

(3) 以最热月每日最高温度拟合的最大绝对误差为0.4℃,以历年最高值拟合的最大绝对误差为0.2℃,若以最长样本序列为参照,其他2种样本拟合出的结果误差都在0.6℃以内。

(4) 多项式拟合中,湿球温度有一个不可突破的最大值,33a极值的多项式拟合的湿球温度最大值为30.1℃,但通山历史上干球温度出现过41.1℃的高值。

3 结论

(1) 空气的湿球温度是表示内陆最终热阱的关键气象参数之一。对数分布与Gumbel分布对空气的湿球温度极值拟合的结果相当一致,多项式拟合尽管误差小,拟合程度高,但有一个不可突破的最大值,拟合值不合理。利用最热月每日最高湿球温度资料拟合的极值略高于利用每年最高湿球温度的拟合值,利用每年最高湿球温度拟合的10a一遇值更接近于实际情况。选取近10a最热月日最高湿球温度值进行拟合,可以弥补缺乏长期观测的不足。

(2) 利用最热月逐日最高湿球温度资料拟合的方程,由于每年有92个样本,其拟合得到的0.11%概率对应值,相当于每年1个样本拟合得到的10%概率对应值,即10a一遇值。近10a实际最高值为29.6℃,而利用近10a最热月日最高湿球温度的对数拟合值为29.8℃,Gumbel拟合为30.0℃,利用33a日最高湿球温度的对数及Gumbel拟合值均为29.9℃,均比实际略偏高;利用33a每年最高湿球温度多项式拟合值为29.6℃,Gumbel拟合值为29.5℃,接近于实际。

(3) 对最终热阱气象参数而言,只要可能,应考虑不确定性而采用适当的裕量[2],因此,推荐大畈核电站不同重现期湿球温度的极值为Gumbel分布对历年最高值的拟合值加上其拟合的最大绝对误差0.2℃(表 2最后列+0.2℃):50、100、500、1000a一遇分别是30. 3℃、30.5℃、31.1℃、31.3℃。

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