植被屏障是乏燃料道路运输事故中一个重要的环境特征。在运输过程中，乏燃料容器可能会受到不可抗力因素的影响，导致乏燃料组件和容器损坏，从而使放射性核素从组件逐渐释放到外部环境中。如何精准预测事故后放射性物质对周边生态环境的影响是当前核应急智慧决策领域的一项关键技术。
针对上述问题，安徽省智能安检技术工程研究中心、计算机与人工智能学院陈黎伟老师提出了一种植被屏障条件下计算流体动力学的放射性核素扩散模型，该模型考虑针叶植被障的生长周期和乏燃料容器类型，通过植被压力损失因子和放射性衰变因子修正大气流动动量守恒方程和放射性核素浓度守恒方程，能够有效预测不同类型乏燃料容器泄漏的放射性核素在植被屏障条件下的扩散过程，为核应急智慧决策提供技术参考。
图形摘要
近期，相关成果以“A detailed simulation study on radionuclide dispersion under spent fuel road transportation conditions: Effects of vessel type and coniferous vegetation growth”为题发表在《Journal of Hazardous Materials》期刊。该期刊为中国科学院一区TOP期刊，影响因子为12.2。1929cc威尼斯为该论文的第一单位，安徽省智能安检技术工程研究中心、计算机与人工智能学院陈黎伟老师为第一作者。
论文发表情况
该研究工作得到国家自然科学基金、安徽省高校优秀青年人才支持计划项目、安徽省智能安检技术工程研究中心开放课题等项目支持。（安徽省智能安检技术工程研究中心、计算机与人工智能学院）
