不同温度下铀矿石在水体中的氡释放行为及其环境辐射风险评估

《Journal of Environmental Radioactivity》:Radon release behavior of uranium ore submerged in water under different temperatures

【字体: 时间:2025年10月19日 来源:Journal of Environmental Radioactivity 2.1

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  本研究针对铀矿石在水体环境中氡(Rn-222)释放行为缺乏系统研究的问题,通过构建闭式循环-鼓泡法实验系统,结合RAD7氡监测仪,探究了20-32°C温度范围内铀矿石的氡释放特性。研究建立了非线性动力学模型,发现氡释放速率随温度升高显著增加(20°C时0.210±0.006 mBq·s-1,32°C时达0.391±0.019 mBq·s-1,增幅86%),且与温度呈良好线性关系。该研究为水环境中铀矿石的辐射风险评价提供了新方法和理论依据。

  
在核能利用和铀矿资源开发过程中,铀尾矿和天然铀矿石中镭-226(Ra-226)衰变产生的氡-222(Rn-222)会持续释放到环境中。这种无色无味的放射性惰性气体半衰期达3.82天,不仅可能通过水体迁移影响周边生态系统,更会在密闭或半密闭环境中积累,成为重要的自然辐射暴露源。世界卫生组织流行病学调查显示,氡已成为仅次于吸烟的肺癌第二大诱因。
然而,当前对铀矿石在土壤或空气中氡释放行为的研究已相对成熟,但对水体环境中氡的迁移行为,特别是其随温度变化的响应机制仍缺乏系统研究。氡在水中的扩散系数较低,浓度变化缓慢,这些特性给实验研究带来挑战。更重要的是,温度作为影响氡释放的关键环境因子,其如何调控铀矿石在水体中的氡释放行为尚不明确,这限制了对铀尾矿库等场所环境辐射风险的准确评估。
为填补这一研究空白,衡阳师范学院物理与电子工程学院的毛先发团队在《Journal of Environmental Radioactivity》发表了最新研究成果。研究人员设计了一套创新的实验系统,将闭式循环测量与鼓泡法相结合,利用高灵敏度的RAD7氡监测仪,对天然铀矿石(钙铀云母,质量1.5g)在20-32°C温度范围内的氡释放行为进行了系统研究。
研究团队建立了包含氡放射性衰变、系统泄漏和相间分配等过程的非线性动力学模型。该模型通过求解氡在气-水两相中的动态平衡方程,推导出氡浓度随时间变化的解析表达式,并进一步考虑了RAD7实际检测的是氡衰变子体钋-218(Po-218)的特性,使模型更贴合实际测量过程。
关键技术方法包括:1)构建闭式循环-鼓泡法实验系统,使用1L密封玻璃瓶(装800mL纯水)作为鼓泡瓶,通过RAD7内置泵驱动气体循环(流量0.7L/min);2)采用RAD7氡监测仪进行连续12小时监测(每30分钟记录一次),并通过干燥管控制相对湿度<10%;3)建立非线性最小二乘拟合算法,从实测的Po-218浓度时间序列中反演氡释放速率和有效衰变常数。
研究结果显著推进了我们对温度影响铀矿石氡释放行为的认识。在不同温度下氡浓度随时间变化的拟合曲线显示,模型与实测数据高度吻合(R2>0.95)。随着温度从20°C升高到32°C,氡释放速率从0.210±0.006 mBq·s-1增加到0.391±0.019 mBq·s-1,增幅达86%。有效衰变常数在(1.336-4.216)×10-5 s-1范围内波动,表明系统密封性良好。
进一步分析发现,氡释放速率与温度在20-32°C范围内呈现良好的线性关系(R2=0.964)。这种线性依赖关系主要源于温度对多个物理过程的协同影响:温度升高不仅增大了氡在水中的扩散系数,促进了氡从矿石向水相的迁移;同时通过降低氡在水中的溶解度(即增大气-水分配系数X),加速了氡从水相向气相的转移。此外,温度升高还减弱了氡在固体颗粒表面的吸附作用,进一步增强了其释放能力。
研究的创新性体现在多个方面:首次系统量化了温度对水下铀矿石氡释放行为的影响规律;提出的非线性模型有效解决了鼓泡法中氡浓度动态变化的数学描述难题;实验设计克服了水中氡扩散慢、平衡时间长的技术瓶颈。这些成果为铀尾矿库等场所的水体辐射风险评估提供了重要的方法学支撑和基础数据。
该研究的实际意义深远。随着全球核能产业的持续发展,铀矿开采和加工产生的尾矿堆存量不断增加,这些含有较高镭-226浓度的尾矿成为潜在的二次氡源。准确掌握温度对氡释放的影响规律,有助于优化尾矿库的管理策略,预测不同季节氡释放通量的变化,并为相关防护标准的制定提供科学依据。特别是在气候变化背景下,环境温度波动可能显著影响放射性污染物的迁移行为,本研究为这类问题的评估提供了范例。
未来研究可进一步拓展到更复杂的环境条件,如不同水质成分、水流速度以及实际尾矿库场景下的验证。同时,将实验室尺度获得的参数与野外监测数据相结合,有望建立更加精准的环境辐射风险预测模型。这项工作不仅深化了对铀矿石氡释放机理的认识,也为核能可持续发展中的环境保护提供了重要科技支撑。
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