名词解释：辐射防护最优化

 fushe fanghu zuiyouhua

 辐射防护最优化  (Optimization of radiation protection) 在考虑了经济和社会因素之后，个人受照剂量的大小、受照射的人数以及受照射的可能性均保持在可合理达到的尽量低水平(ALARA)。

 沿革  国际放射防护委员会（ICRP）在1965年第9号出版物中首次提出了辐射防护最优化原则；1973年22号出版物提出的代价利益分析和单位集体剂量的货币价值的概念，真正使得辐射防护技术和经济效益联系起来。1983年37号和1988年55号出版物介绍了最优化的代价-效能、代价-利益和多属性分析等运算方法和判断标准以及最优化应用的计算实例。1977年26号、1990年60号和2007年103号三份建议书都进一步阐述和发展了最优化概念的内涵。

 研究内容  辐射防护最优化是辐射防护体系的三项原则之一，是否推行和实施最优化已成为判断辐射防护实践优劣的重要标志。

 最优化的方法和实施  从简单的常识判断（定性方法）到定量方法，如代价-利益分析，乃至多属性分析，均有助于判断是否要对实践或实践的某一组成部分采取减少照射的措施。防护的最优化主要是源相关的，所以首先用于任一实践的设计阶段。这时，最易达到节省资源而又能有效地降低剂量的目的。运行阶段的最优化通常涉及操作方法和步骤上的改变，往往也很有效，但也需事先策划。

 多数最优化方法倾向于对社会及全体受照人员的利益和危害进行分析，但利益和和危害不可能在社会中以相同的方式分配，因此有可能在某一小群体和另一小群体之间引起相当大的不公平。这可以通过在最优化过程中引入源相关的个人剂量的限制，以减少这种不公平。并限制该源产生的个人剂量不超过剂量约束值。这种源相关的限制便是所谓的剂量约束。对于潜在照射来说相应的限制是危险约束。这些是最优化不可缺少的一部分。

 对于良好的实践而言，辐射防护最优化必须贯穿于实践或设施的选址、设计、调试、运行和退役的全过程。

 辐射防护的最优化方法

 为了避免浪费人力物力资源，在进行最优化分析前，应首先明确需解决问题的性质和目标，确定研究的范围和边界。通过与工程和防护专家的广泛深入讨论细化可能的选择和因素。任何有关辐射防护研究的因素均包括防护的代价和人员的剂量，但并不是所有的因素都直接与定量分析有关。要特别注意用工程判断来处理一些难以定量化的因素，因此，不应当认为辐射防护最优化就一定是定量分析。

 防护最优化是一个不断循环迭代的过程，首先要充分考虑各种可能影响照射的因素，即详细考察“何时、何地、如何和谁受到了照射？”这一问题的各个环节。其次是要有利益相关者的积极参与，即考虑技术、经济、社会、环境和伦理诸因素对防护措施的影响，否则最优化的效果可能会大打折扣。

 ①受照人口特征：性别、年龄、健康状况、敏感人群、遗传特性和生活习惯。

 ②照射特征：照射的时间和空间分布、受照人数、最小和最大个人剂量、平均个人剂量、集体剂量、潜在照射的可能性、事故照射等。

 ③不同人群的照射转移：公平性、可持续性和习惯等。

 ④社会考虑和价值：公正性、不同年龄、个人获得的利益、社会利益、受照人群的信息和知识水平等。

 ⑤环境考虑：对其他生物种群和植物种群的影响。

 ⑥技术和经济方面：可行性、代价和不确定性等。

 通过对比具体实际防护行动和目标，通常可很快简化上述因素的许多内容。

 最优化过程的目的是得出最优的防护方案。由于最优化原则本身就具有判断的特性，要求明确各种方案中的参数、数据、假设和取值。对方案进行评价时，要对各种方案的可行性进行比较。方案本身可能是针对源本身采取措施的（这种常常是最有效的），也可能是针对个人的，也可能是针对源与人之间的环境，也可以是上述情况的组合方案。

 利益相关者的参与是最优化过程的重要内容。利益相关者者包括决策者、营运单位、辐射防护机构、受照射人员或其代表（如工会）、决策技术支持机构（合格专家和实验室）以及当地的政府部门和社团。无论利益相关者的参与深度和参与形式如何，决策者要对最终决策承担责任。

 常用定量决策方法

 代价-效能分析法

 为了定量地比较同一实践几种防护方案的优劣，可先分别列出各个方案的集体剂量S_i所对应付出的代价X_i，并将其标在集体剂量-代价坐标图1中，从图1中可直接辨别并淘汰非代价-效能方案（图1中★号代表的方案）。再依据最高可付出防护代价和所允许的最大集体剂量这两个约束条件排除●1方案和●5方案。然后，在剩余下来的代价-效能方案中，再分别计算各方案间为减少单位集体剂量变化所对应代价的变化，即⊿X_i/⊿S_i称作代价-效能比，其中⊿X_i为实施某方案较前一方案增加的代价，而⊿S_i为相应的集体剂量的减少。根据代价-效能比数值较小的方案相对较优的原则，在●2、●3和●4方案中确定何者为最优方案。

 代价-效能分析法相对简单，在最优化分析中常用来初步筛选所考虑的方案。其不需要预先确定的单位集体剂量对应的的货币价值（α值），因此，不包括防护代价和集体剂量间的转换，不是严格意义上的防护最优化分析。

 代价-利益分析法

 引入伴有辐射照射的某项实践后，带来的利益可表示为B=V-(P+X+Y)。

 式中：B为纯利益，V为毛利益，P为除与辐射防护有关的代价之外的所有生产代价，X是为达到相应防护水平而需要付出的防护代价，Y是该防护水平所对应的辐射照射危害代价。

 若能使纯利益B达到极大值，即可认为辐射照射已保持在可合理达到的尽量低水平。上式中的独立变量是该项实践对应的集体剂量S。因此，辐射防护最优化的条件是上式对自变量S的导数为零。

 一般情况下，可认为V和P不随集体剂量S变化，而为降低集体剂量S会降低辐射危害Y，但也会增加防护代价X。当dX/dS=- dY/dS时，即当减少单位集体剂量所付出的防护代价正好与所对应减少的辐射危害代价相抵时就是最优点。另按辐射防护的线性无阈假设，Y与S呈正比，即Y=kS。因此，当dX/dS=-k时即为最优的辐射防护水平，相应的防护方案即为最优的防护方案。由于实际并未有具体的k值,实用中用的是国家主管部门发布的α值，因此，当为减少单位集体剂量所付出的防护代价小于但尽可能等于α值就是可接受的最优值，相应的方案是最优防护方案。

 这种代价-利益分析方法只考虑了总的集体剂量，而未涉及个人剂量的存在某种形态的分布这一事实。

 对于个人剂量分布不均匀的情况下，较大的个人剂量会给个人带来较大的危害，显然，在一定的代价条件下，应设法优先降低具有较大个人剂量的人群的剂量。这就是所谓的扩展的代价-利益分析方法。

 依不同国家经济发展、生活水平和预期寿命等因素以及个人剂量的大小，单位集体剂量对应的的货币价值可从几千美元到上百万美元之多。目前，由于我国各地区之间经济发展不平衡，尚未发布供辐射防护统一使用的α值。

 多属性效用分析法

 多属性效用分析法是由工程学、管理学和心理学等几个学科结合发展而成，是一种用途广泛的决策方法。其特点是把一些难以用货币计量的社会、人文和心理等因素定量化，从而可以对那些通常只能做定性分析的问题作出定量判断。

 这一方法首先要求对所考虑的各个因素确定效用函数，然后计算不同防护方案相应的效用值，最后比较各个方案的总效用值，总效用值高的方案为优。

 这一方法要求赋予每个效用函数的表达式，这在实际工作中并不容易。而且要求评价和指定权重因子，这一点，引入某种形式的专家表决系统也许是有益的。从国内外的辐射防护实际应用情况看并不广泛。

 最优化原则的应用

 辐射防护最优化的作用是巨大的，国际上最突出的例子是在核电领域。上世纪八十年代，世界范围内核电的发电量持续增长，但通过贯彻最优化原则，使照射剂量得到明显的下降。例如，美国在1980~1992年间，核电的年发电量增加了70%左右，而核电厂工作人员的总集体剂量却下降到原来的1/2左右。

 据核能机构（NEA）的职业照射信息系统（ISOE）的年报可知，控制职业照射并使之最优化是核电厂辐射防护工作的一项主要任务。全世界压水堆核电厂每个机组的年平均集体剂量已从1992年的2man·Sv/堆；降到了2009年的0.77 man·Sv/堆，最低值甚至达到了0.24 man·Sv/堆。我国压水堆核电厂在2009年平均集体剂量是0.54 man·Sv/堆，属于比较先进的水平。

 通过防护优化和工艺改进及其他措施，我国铀矿山井下作业人员的个人剂量从上世纪60年代初期的年人均剂量40mSv下降到70年代的近30mSv；进入80年代到本世纪初，基本保持在20mSv以内；2006～2011年，又进一步保持在10mSv以内。但世界地下铀矿山80年代末的平均年人均剂量就不到5mSv，这说明我国地下铀矿山的防护优化工作还大有潜力可挖。

 集体剂量是最优化应用的关键因素，但近年来，对集体剂量有滥用的趋势。因此，ICRP建议，对照射涉及大量人口、大的地理区域和较长的时间尺度情况时，要慎用集体剂量，尤其是在数据存在大的不确定度的情况下。

 在实际工作中，防护最优化主要用于辐射防护方案和措施的选择、设备和工艺的设计和确定各种管理限值时使用。当然，防护最优化不是唯一的因素，但它是确定措施、设计和限值的重要因素。

图1 代价-效能分析法示例

推荐书目

国际放射防护委员会第55号出版物:放射防护中的最优化和决策.原子能出版社.北京.1992.