核電取水海域毛蝦爆發(fā)成因探析

中國核電工程有限公司 代麗，張真，智一凡，張榮勇

一、前言

根據(jù)世界核電運營者協(xié)會（WANO）的統(tǒng)計資料，2004年至2015年間發(fā)生了大量核電冷源堵塞事件，數(shù)量達(dá)到上百起。在近年來發(fā)生的多達(dá)104起冷源堵塞事件中，有58%是由海生物導(dǎo)致的，目前海生物已經(jīng)成為影響核電機組安全穩(wěn)定運行的重要因素。北部的紅沿河核電站，東部的田灣核電站，以及南部的陽江核電站、海南昌江核電站等，近年來都曾爆發(fā)冷源堵塞事件，可見，冷源堵塞事件已成為中國沿海核電站普遍面臨的問題。引起冷源安全事件的海生物種類繁多，包括以球形棕囊藻等為代表的浮游植物，以毛蝦、水母等為代表的浮游動物，以鱸魚、小沙丁魚等魚類為代表的游泳生物，以海地瓜為代表的底棲生物，以紫菜、馬尾藻為代表的大型藻類等。

在造成冷源堵塞事件的海生物中，浮游動物是最為常見的類群，其中毛蝦又是危害最為嚴(yán)重的代表性浮游動物。據(jù)統(tǒng)計，近年來中國近海核電站取水口發(fā)生的冷源安全事件中，浮游動物占比較大，大約占比30%，其中，毛蝦、水母、尖筆帽螺等浮游動物都曾引發(fā)冷源堵塞事件，而毛蝦曾多次引發(fā)冷源堵塞事件，是對核電冷源安全有極大威脅的物種之一。據(jù)報道，2016年1月，嶺澳核電站周圍海域發(fā)生毛蝦爆發(fā)事件，導(dǎo)致反應(yīng)堆緊急停堆。大亞灣核電站周圍海域大量毛蝦短時間內(nèi)涌入核電進(jìn)水口，引發(fā)循環(huán)水泵跳閘及機組降負(fù)荷事件。2020年3月，陽江核電站冷源系統(tǒng)遭到大量毛蝦入侵，導(dǎo)致6臺機組先后停機停堆，該次冷源堵塞事件導(dǎo)致了一級運行事件。

總結(jié)來說，毛蝦作為典型的冷源致災(zāi)海生物具有三大特點：嚴(yán)重危害性、治理難度大以及研究緊迫性。第一，嚴(yán)重危害性，毛蝦在中國沿海多個核電站多次引發(fā)冷源堵塞事件，在陽江核電站甚至造成了一級運行事件。第二，治理難度大。毛蝦與水母都曾多次造成冷源安全事件，但毛蝦與水母等大型浮游動物不同，其個體微小，中國毛蝦成體大小為20mm至40mm，幼體則更微小，一旦出現(xiàn)大量毛蝦突然涌入核電取水口的情況，防控難度較大。第三，研究緊迫性。長期以來，毛蝦作為一種重要的漁獲物，對其缺乏針對性的科學(xué)研究。在冷源堵塞事件發(fā)生后，對于毛蝦爆發(fā)的成因、爆發(fā)條件已有一定的研究，還需要進(jìn)行進(jìn)一步研究，以獲得系統(tǒng)、完善的科學(xué)認(rèn)識。

包括毛蝦在內(nèi)的冷源致災(zāi)海生物爆發(fā)是自然因素和人為因素耦合的結(jié)果，既有氣象因子變動、全球氣候變化等自然因素的作用，也可能會受到富營養(yǎng)化等人為因素的影響[1]。同時，環(huán)境參數(shù)（海水溫度、營養(yǎng)鹽等）、水動力條件、氣象因子（風(fēng)、降雨等）等也會對海生物爆發(fā)產(chǎn)生潛在影響。浮游動物、浮游植物等海生物不具有游泳能力，只能被動地隨水流遷移，多數(shù)浮游動物、浮游植物對于環(huán)境參數(shù)（海水溫度、營養(yǎng)鹽等）的變化較為敏感，其生長、繁殖、聚集過程與水動力條件、海水理化參數(shù)等的變動密切相關(guān)[2-4]。此外，野外調(diào)查及相關(guān)研究均表明，氣象因子也是影響海生物爆發(fā)的重要因素。

二、海生物爆發(fā)成因研究方法

關(guān)于海生物爆發(fā)成因的研究，國內(nèi)外已有相關(guān)探索，同時，海生物爆發(fā)成因及預(yù)測研究往往相伴相隨，海生物爆發(fā)成因研究往往是為預(yù)測預(yù)警及處理處置打基礎(chǔ)。目前常用的方法有生態(tài)動力學(xué)方法、統(tǒng)計學(xué)方法、人工智能技術(shù)等。

生態(tài)動力學(xué)方法能夠通過對生物、物理、化學(xué)等因子的分析組合，形成動力學(xué)方程，并對模型進(jìn)行求解。由于真實的海洋環(huán)境非常復(fù)雜，即使目前使用的生態(tài)動力學(xué)模型越來越復(fù)雜、參數(shù)越來越多，對于海洋中真實場景的模擬問題可能仍會存在較大困難。同時，生態(tài)動力學(xué)模型若過于復(fù)雜，會加大模型求解的復(fù)雜程度。

統(tǒng)計學(xué)方法也可用于海生物爆發(fā)成因及預(yù)測研究。研究表明，可以基于多元分析的統(tǒng)計學(xué)方法，例如回歸分析、因子分析等，對海生物（例如有害藻華）的爆發(fā)情況進(jìn)行預(yù)測，分析各因子的重要程度。有研究使用統(tǒng)計學(xué)方法（如Holt指數(shù)平滑法和Holt-Winter指數(shù)平滑法）對近年來中國近海赤潮爆發(fā)情況進(jìn)行了分析和預(yù)測[5]。

近年來，計算理論的發(fā)展和計算機算力的提升逐步推動了人工智能技術(shù)的發(fā)展。人工智能技術(shù)因其應(yīng)用領(lǐng)域廣、數(shù)據(jù)處理智能化而廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)中，國家十四五規(guī)劃重點強調(diào)大力發(fā)展科學(xué)研究，推動人工智能與各產(chǎn)業(yè)的深度融合。根據(jù)浙江大學(xué)《人工智能發(fā)展水平評價分析報告》，目前國內(nèi)人工智能發(fā)展?fàn)顩r排列全球第二，具備以人工智能手段開展各項研究的硬實力。人工智能以機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)為核心，深入開展數(shù)據(jù)挖掘與情報分析，基于大量的事實型數(shù)據(jù)，通過建模計算，協(xié)助解決一系列科學(xué)難題。[6]。

研究表明，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)的方法可對致災(zāi)物的成因進(jìn)行分析，開展致災(zāi)物的監(jiān)測預(yù)警工作，目前，在人工智能領(lǐng)域，已有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機、集成學(xué)習(xí)、決策樹等人工智能模型應(yīng)用于相關(guān)的成因分析和預(yù)測研究中。應(yīng)用基于機器學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)搭建模型，能夠通過挖掘數(shù)據(jù)背后的深度價值及內(nèi)在聯(lián)系，運用學(xué)習(xí)經(jīng)驗自動對計算機算法進(jìn)行改進(jìn)，同時對程序不斷優(yōu)化，從而解決復(fù)雜的非線性問題。目前，機器學(xué)習(xí)模型已應(yīng)用于短期降水預(yù)報、藻華預(yù)警預(yù)測、徑流預(yù)測等一系列工作中[7]。例如，有研究應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，建立了藻華發(fā)生的模糊風(fēng)險評價方法。另外，基于長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的藻華預(yù)測模型，對藻華進(jìn)行預(yù)測的精度較高，對樣本具有較好的適應(yīng)性。于沛軒等人應(yīng)用機器學(xué)習(xí)的方法對有害藻華的成因進(jìn)行了分析，同時建立了預(yù)測模型，可提前一到兩周預(yù)測藻華的發(fā)生[4]。因此，應(yīng)用人工智能技術(shù)研究海生物爆發(fā)成因具有可行性，可通過建立人工智能模型，進(jìn)行訓(xùn)練模型、評估模型及優(yōu)化模型，經(jīng)過一系列智能化的邏輯運算，挖掘大量事實數(shù)據(jù)背后的潛在因素，對海生物爆發(fā)的成因進(jìn)行定量化研究，從而解決復(fù)雜的線性及非線性問題。

目前對于海生物（尤其是毛蝦）的爆發(fā)成因及預(yù)測研究仍存在一定的問題與不足。一是缺乏大量的實測數(shù)據(jù)作為支撐，二是成因研究及預(yù)測模型尚不成熟，三是某些模型的黑盒屬性導(dǎo)致科學(xué)分析及尋找科學(xué)依據(jù)存在較大困難。眾所周知，模型的搭建及研究需要基于大量的數(shù)據(jù)，目前對于海生物爆發(fā)的野外觀測數(shù)據(jù)較少，很多監(jiān)測站往往在海生物爆發(fā)后才開始監(jiān)測及數(shù)據(jù)收集工作，因此實驗樣本的取樣時間間隔較大，同時連續(xù)觀測數(shù)據(jù)較為缺乏。同時，核電取水海域海生物爆發(fā)事件近年來頻繁發(fā)生，此前對其關(guān)注較少，雖然基于統(tǒng)計學(xué)方法、生態(tài)動力學(xué)及機器學(xué)習(xí)等手段已搭建了相關(guān)模型進(jìn)行研究，但目前對于海生物爆發(fā)成因研究的手段仍不夠成熟。此外，相關(guān)人工智能模型具有一定黑盒屬性，對于海生物爆發(fā)成因的分析目前仍存在一定困難。

三、毛蝦爆發(fā)的生物學(xué)機理分析

在對海生物爆發(fā)成因的研究中，考慮的因素一般包括海水理化參數(shù)（溫度、鹽度、營養(yǎng)鹽、溶解氧等）、水動力條件、氣象因子（氣溫、氣壓、降雨等）等環(huán)境因子[8-11]。目前，針對海生物生長及爆發(fā)成因的研究，定性分析較多，缺少針對關(guān)鍵因子進(jìn)行的定量分析。

相關(guān)研究表明，溫度變化對于海生物的生長繁殖有不可忽視的影響。毛蝦是典型的廣溫種（-0.1℃～29.5℃）、廣鹽（1.06‰～33.57‰），最適溫度范圍其中為19℃-27℃，鹽度為24‰～33‰，溫度對毛蝦的季節(jié)洄游分布影響最大，在整年洄游過程中起主導(dǎo)作用[12-14]?？梢?，在影響毛蝦生長及爆發(fā)的成因中，溫度可能是較為重要的因素[15-16]；除此之外，鹽度等海水理化參數(shù)也是影響毛蝦生長及爆發(fā)較為重要的因素。

氣象因子對于海生物爆發(fā)也可能具有重要影響，兩者之間的關(guān)系有待進(jìn)一步的量化分析。氣象因子通常包括氣溫、氣壓、風(fēng)、降雨、輻照等，能夠影響海生物的繁殖、聚集，從而影響海生物的爆發(fā)、擴(kuò)散與消失過程。

研究表明，毛蝦的產(chǎn)量可能與降雨有關(guān)。一般情況下，降雨量的多少直接影響江河淡水流量的大小及攜帶營養(yǎng)物質(zhì)的數(shù)量。降雨量較為充足的條件下，徑流量較大，從陸地帶入海洋的營養(yǎng)鹽和有機碎屑就較為充足，為毛蝦幼體的生長發(fā)育提供了豐富的餌料基礎(chǔ)。根據(jù)歷史資料，福建沿海毛蝦產(chǎn)量與前一年的平均降雨量關(guān)系密切。

此外，風(fēng)對毛蝦的產(chǎn)量也有重要影響，主要體現(xiàn)在風(fēng)向和風(fēng)速上。毛蝦的生命周期較短，要想通過繁殖迅速形成大量群體，保證幼體的存活率很重要，若在春季的繁殖季節(jié)適逢大風(fēng)，蝦卵與幼蝦的成活會受到較大影響，而冬季的大風(fēng)則會影響毛蝦的洄游路線，從而影響毛蝦的分布狀況。

除此之外，海域富營養(yǎng)化狀況、海流等因素也會在一定程度上影響海生物的生長和爆發(fā)。

四、總結(jié)

綜上所述，近年來海生物爆發(fā)導(dǎo)致的冷源堵塞事件已成為影響核電安全、穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)運行的潛在威脅，尤其是浮游動物毛蝦，近年來較為頻繁地引發(fā)冷源安全事件。對于海生物爆發(fā)成因，目前缺乏系統(tǒng)、定量化的研究，需要開展相關(guān)研究，以更好地指導(dǎo)核電設(shè)計。關(guān)于海生物爆發(fā)成因的研究手段主要包括生態(tài)動力學(xué)模型、統(tǒng)計學(xué)方法、人工智能手段等，但目前的研究仍存在一些問題與不足，對于海生物爆發(fā)的成因研究缺乏系統(tǒng)的定量分析，后續(xù)可綜合分析目前手段的優(yōu)缺點，綜合應(yīng)用生物理論研究及人工智能手段，對海生物爆發(fā)成因進(jìn)行定量化研究，從而為后續(xù)的預(yù)測及治理工作提供科學(xué)依據(jù)和數(shù)據(jù)參考。

相關(guān)鏈接

毛蝦屬(Acetes)的總稱。又名小白蝦、水蝦、蝦皮。軟甲綱、十足目、櫻蝦科。體小而側(cè)扁，長3～4cm。體無色透明。溫、熱帶海洋蝦類。具較大經(jīng)濟(jì)價值。廣泛分布于印度洋、太平洋和大西洋。多數(shù)種類分布在印度—馬來群島，日本、朝鮮和中國沿海均有分布 。除供鮮食外，可加工成蝦皮、蝦醬、蝦油等。體頗側(cè)扁。殼極薄。額角短小。頭胸甲具眼后刺及肝刺。步足僅有前面3對，呈極小的鉗狀，后兩對退化消失。雌性第三步足基部之腹甲向后突出，稱生殖板，其后緣中部向前方凹陷，兩側(cè)形成兩個乳頭狀突起。雄性胸部末節(jié)腹甲向后方腹面突出，形如一對乳頭，雄孔即開口于其腹面。第一腹肢雌性無內(nèi)肢，雄性則為一交配器。雄附肢在第二腹肢內(nèi)肢基部腹面，為一斜行排列長圓形的片狀突起，頂端具2鉤狀刺毛。尾肢的基肢腹面有一紅色圓點，內(nèi)肢短于外肢，基部外側(cè)有紅色小點。

毛蝦為中上層蝦類，喜棲居于有大量淡水排出的淺海環(huán)境和有強大潮流的泥底淺水區(qū)，通常棲于灣澳或河口附近。生活在深達(dá)30米以下的水層，有晝夜垂直移動習(xí)性，白天下沉，夜間在表層海域集群。由于第四、第五對步足完全消失，因此它不能停留在海底爬行。而在第三顎足和前三對步足上都生有許多羽狀剛毛，增加了浮游生活的能力。雖然前三對步足還保留著非常退化而極微小的鉗狀構(gòu)造，但已沒有捕捉食物的能力，而是靠口部附肢和顎足上的側(cè)毛從水中濾取藻類等食物。但有時也攝食一些有機碎屑和小型浮游動物。