Комплексные проблемы техносферной безопасности

Российская академия наук

ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный
технический университет»

КОМПЛЕКСНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ТЕХНОСФЕРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

Материалы Международной
научно-практической конференции
(г. Воронеж, 12 ноября 2014 г.)
Часть III

Воронеж 2014

УДК 620.9

Комплексные проблемы техносферной безопасности: материалы Междунар. науч. - практ. конф. Воронеж: ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный технический университет», 2014. Ч. III. 256 с.

ISBN 978-5-7731-0363-9.

В сборник включены материалы Международной научно-практической конференции, в которой нашли отражение вопросы по научно-техническим проблемам техносферной безопасности. Материалы сборника соответствуют научным направлениям вуза и перечню Критических технологий Российской Федерации, утвержденному Президентом Российской Федерации.

Редакционная коллегия:

ISBN 978-5-7731-0363-9 © Коллектив авторов, 2014

© Оформление. ФГБОУ ВПО «Воронежский

государственный технический университет», 2014

ВВЕДЕНИЕ

Активная преобразовательская деятельность человека породила всё возрастающую проблему трансформации среды обитания, как самого человека, так и всего живого на Земле, создавая тем самым новую искусственную среду обитания – техносферу Земли или природно-техническую геосистему, называемую также эколого-экономической или социально-экономической системой.

Техносфера, созданная человеком, представляет собой территории, занятые городами, поселками, сельскими населенными пунктами, промышленными зонами и предприятиями. Она призвана обеспечить человека комфортными условиями проживания и защитить от опасностей естественных процессов и явлений природы. К техносферным относятся условия пребывания людей на объектах экономики, на транспорте, в быту, на территориях городов и поселков.

В процессе жизнедеятельности человек взаимодействует не только с естественной средой, но и с людьми, образующими, так называемую социальную среду. Она формируется и используется человеком для обмена опытом и знаниями, для удовлетворения своих духовных потребностей и накопления интеллектуальных ценностей. Деятельность человека, развиваясь в пределах физических химических, биологических и других состояниях биосферы, в то же время оказывает влияние на природные процессы, происходящие в ней. Природные процессы все теснее переплетаются с антропогенными процессами, между ними усиливаются обмен веществом и энергией, возрастает обмен информацией.

Антропогенные изменения окружающей среды приобрели такие размеры, что человек прямо или косвенно сам стал их жертвой. Антропогенная деятельность, не сумевшая создать техносферу необходимого качества как по отношению к человеку, так и по отношению к природе, явилась первопричиной многих негативных процессов в природе и обществе.

Современному человеку приходится решать проблемы, связанные не только с обеспечением комфортной жизни, принимая меры защиты от естественных негативных воздействий, но и с возникающими проблемами техносферной безопасности.

Следует отметить, что именно поэтому в последнее десятилетие стало, активно развиваться учение о безопасности жизнедеятельности в техносфере, основной целью которой является защита человека в техносфере от негативных воздействий антропогенного и естественного происхождения, достижение комфортных условий жизнедеятельности. Средством достижения этой цели является реализация обществом знаний и умений, направленных на уменьшение негативных воздействий до допустимых значений.

Материалы конференции ставят своей целью, продемонстрировать возможность безопасного взаимодействия человека с техносферой и природой; исследовать негативные воздействия техносферы на человека и окружающую среду, а также зоны воздействия опасностей техносферы и отдельных её элементов (предприятия, машины, приборы и т. п.). Кроме этого необходимо отразить современные проблемы техносферной безопасности и показать, как человечество преодолевает вызовы различного уровня, возникающие в техносфере, используя базовые, специальные и информационные технологии.

СЕКЦИЯ 1. БАЗОВЫЕ, СПЕЦИАЛЬНЫЕ

И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ

УДК 614.8:519.6

,

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ, СВЯЗАННЫХ

С ЗАРОЖДЕНИЕМ И СХОДОМ СНЕЖНЫХ ЛАВИН

В статье описывается матемотическое моделирование чрезвычайных ситуаций

Прогнозирование лавинной опасности в ряде случаев сводится к точному описанию процесса выноса лавины со склона на прилегающий участок [1]. В этой связи была поставлена задача разработать высокоадекватную модель выноса лавины, позволяющая по начальному состоянию снежной массы, геометрическим параметрам склона и участка перехода от склона к прилегающей поверхности определить характер схода лавины, а также характеристики лавины, позволяющие судить о степени опасности для объектов, расположенных на прилегающем участке. В качестве таких характеристик могут быть выделены: средняя и максимальная дальности выбега лавины, кинетическая энергия лавины в различных участках прилегающего участка, время прихода лавины и время достижения максимальной кинетической энергии на прилегающем участке и др.

В основе модели выноса лавины лежит разработанная ранее модель зарождения и движения снежной лавины, основанная на методе динамики частиц [2]. Однако, если ранее опорная поверхность представлялась в двухмерной модели наклонной прямой или совокупностью сплайнов, в данной поверхность состоит из трех участков (рис. 1): наклонной прямой (склон); дуги окружности (переходный участок); горизонтальной прямой (прилегающий участок).

Рис. 1. Геометрические параметры рельефа и снежной массы при решении задачи о дальности выброса лавины

Перечисленные участки стыкуются между собой так, чтобы выполнялось условие непрерывности функции поверхности y(x) и непрерывности производной y'(x) функции y(x). Для этого координаты базовых точек поверхности A, B, C, D, O (рис. 1) распределяются в пространстве следующим образом.

xC = 0; yC = 0; (1)

xD = xC + LПУ; yD = 0; (2)

xO = 0; yO = RC; (3)

xB = – RC sin α; yB = RC – RC cos α; (4)

xA = xB – LC cos α; yA = yB + LC sin α, (5)

где LПУ – длина прилегающего участка (длина отрезка CD); RС – радиус переходного участка; LС – длина склона (длина отрезка AB).

В предыдущих моделях снежной лавины склон представлял собой множество расположенных близко друг другу элементов снега, и взаимодействие элемента снега со склоном сводилось к взаимодействию с элементами склона. В данной же модели, для большей управляемости, склон не состоит из элементов того же типа, и взаимодействие элемента снега со склоном сводится к задаче о контакте круга (элемента снега) и прямой или дугой окружности (опорная поверхность). Макро - и микрорельеф в данной модели не учитывается, для того чтобы повысить управляемость модели.

Сила рассчитывается в приближении вязкоупругого взаимодействия. Предварительно рассчитывается расстояние riп между центром элемента и опорной поверхностью:

(6)

где RЭ – радиус элемента.

По известному расстоянию между i-м элементом и поверхностью рассчитываются составляющие Fxiп и Fyiп вязкоупругой силы взаимодействия:

(7)

(8)

где cп и kп – коэффициенты жесткости и вязкого трения при взаимодействии с поверхностью; vxi и vyi – декартовы составляющие скорости движения i-го элемента.

Так же как и в предыдущих моделях, элементы снега, помимо склона взаимодействуют между собой, поэтому после расчета силы на элемент со стороны склона производится расчет сил, действующих со стороны соседних элементов. Уравнения движения элементов, а также их численное интегрирование производятся также, как и ранее.

Под конусом выноса снежной массы понимается совокупность элементов снега с координатами xi более x = 0 (границей, определяющей вынос, является начало горизонтального участка – точка С на рис. 1).

С помощью разработанной модели распространения лавины можно исследовать. как влияет большое количество геометрических параметров поверхности, а также геометрических и физических параметров снега на показатели опасности снежной лавины. Взаимосвязь основных входных параметров и выходных характеристик можно представить схематически следующим образом (рис. 2).

Рис. 2. Постановка задачи на теоретическое исследование

На схеме представлены четыре группы переменных, используемых в модели. К первой группе "Геометрические параметры поверхности" относятся переменные, задающие склон, состоящий из двух прямолинейных участков, плавно соединенных дугой окружности (рис. 1):

α – угол склона; RC – радиус переходного участка (радиус окружности).

Ко второй группе "Геометрические параметры лавинообразующей снежной массы" относятся параметры, которые задают начальное расположение снежного покрова, который образует лавину (рис. 1):

h0 – начальная высота расположения снежного пласта; lпл – длина снежного пласта; hпл – высота снежного покрова в снежном пласте.

В третью группу параметров входят физико-механические параметры снежной массы, из которых наиболее важными, определяющими характер движения снежной лавины, являются: kогр – коэффициент ограничения взаимодействия элементов снега; kв – коэффициент вязкого трения между элементами снега.

Модель позволяет определить множество характеристик процесса выбега снежной лавины, часть из которых представляет исследовательский интерес, а другая часть – оценки поражающего действия снежной лавины. К этой группе относятся следующие функции (имеющие смысл распределения величины в пространстве и во времени): hc(x) – распределение высоты снежного покрова вдоль поверхности (вдоль оси x) после схода лавины; Eуд(x) – распределение максимального достижимого в процессе схода лавины значения удельной кинетической энергии снежной массы; lв. max(t) – зависимость от времени максимального расстояния выброса лавины; lв. ср(t) – зависимость от времени выноса центра тяжести снежной массы; Eв(t) – зависимость от времени кинетической энергии всей распространяющейся снежной массы; E(h) – распределение максимально достижимого значения кинетической энергии снежной массы по высоте в окрестности точки С.

Перечисленные функции сложны для анализа, поэтому дополнительно по ним рассчитываются следующие точечные показатели: lв. max – максимальное расстояние выноса лавины; lв. ср – среднее расстояние выноса лавины; tв – момент времени, в который начинается вынос лавины на горизонтальный участок; tв. max – момент времени, в который кинетическая энергия движущейся снежной массы достигает максимума; Eв – максимальное значение кинетической энергии движущейся снежной массы; hЕm – высота в окрестности точки С, на которой кинетическая энергия достигает максимума.

Модель хорошо воспроизводит тенденции (возрастание, убывание) и характер зависимостей (квадратичный, квадратно-коренной, линейный). Количественное различие между модельными и статистическими данными составляет от 0 до 20 % в зависимости от показателя и диапазона входного параметра. В целом, по совокупности всех сравниваемых результатов, уровень несоответствия модели и статистических данных составляет около 10 %.

Литература

1. Андреев зонирование снежных лавиносборов методом физического моделирования [Текст] / , , и др. // Лёд и снег. – 2012. – № 2. – С. 71-75.

2. Соловьев моделирование поведения снежной массы на горном склоне [Текст] / , , // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2011. – Т.7. – №4. – С.115-117.

УДК 332.74

, , Э. А Попова

Инновации в сфере строительных материалов

В работе предлагается многокомпонентная противоморозная добавка для создания строительных материалов, твердеющих при отрицательной температуре

В районах Сибири и Крайнего Севера высока потребность в строительных материалах, твердеющих при отрицательной температуре. Известно [1], что твердение цементного раствора происходит при взаимодействии зерен цемента с водой, при этом образуется цементный гель, превращающийся затем в камень. С понижением температуры процесс твердения цементного раствора замедляется. При отрицательной температуре в растворе происходят физические явления, которые отражаются на его структуре. Во-первых, при замерзании раствора содержащаяся в нем свободная вода превращается в лед, который в химическое соединение с вяжущими веществами не вступает. Если твердение вяжущего не началось до замерзания, то оно не начнется и после замерзания; если же оно уже началось, то практически приостанавливается до тех пор, пока свободная вода будет находиться в растворе в виде льда. Во-вторых, замерзающая в растворе вода значительно увеличивается в объеме (приблизительно на 10%); вследствие этого структура твердеющего цементного раствора разрушается, и он частично теряет накопленную до замерзания прочность.

При введении в растворы химических противоморозных добавок температура замерзания воды, содержащейся в растворе, понижается. Добавки также ускоряют химический процесс твердения цемента. Благодаря этим факторам раствор накапливает прочность при более низких температурах, чем обычно.

В качестве химических добавок в растворы вводят хлористый кальций, хлористый натрий, углекислый калий (поташ) и нитрит натрия. Применение указанных добавок допускается в растворе для подземной кладки из кирпича, камней правильной формы и постелистого бутового камня, а также стен и столбов промышленных и складских зданий, не требующих тщательной отделки поверхности. Поташ и нитрит натрия разрешается использовать также для наземной кладки зданий из кирпича, камней и блоков.

Недостатком известных противоморозных добавок является то, что они малоэффективны в условиях низких отрицательных температур до минус 15… 25ºС, и не обеспечивают длительной коррозионной стойкости арматуры в железобетонных конструкциях. Между тем, во многих регионах РФ зимние температуры окружающей среды опускаются гораздо ниже указанных пределов и достигают значений ниже минус 30ºС. В таких условиях традиционные способы выполнения строительных работ не дают требуемого результата, поскольку в водном растворе цемента не протекает реакций, которые необходимы для его твердения ввиду кристаллизации воды.

Целью работы является повышение прочности бетона, а также увеличение времени замерзания бетонной смеси при выполнении строительных работ в условиях отрицательных температур до -55 ºС.

Поставленная задача решается тем, что противоморозная добавка для бетонной смеси включает жидкость с пониженной температурой замерзания, сахарозу и воду. В качестве жидкости с пониженной температурой замерзания может быть использован этиленгликолевый или пропиленгликолевый антифриз. Включение указанных компонентов в состав противоморозной добавки позволит выполнять строительные работы при низких отрицательных температурах окружающей среды, что является существенным отличием предлагаемого состава от известных.

Для формирования бетонной смеси в качестве цемента используют портландцемент (англ. Portland cement) - гидравлическое вяжущее вещество, в составе которого преобладают силикаты кальция (70-80 %) ГОСТ 379-95. Портландцемент (ГОСТ 10178-85) получают тонким измельчением клинкера и гипса. Клинкер – продукт равномерного обжига до спекания однородной сырьевой смеси, состоящей из известняка и глины определённого состава, обеспечивающего преобладание силикатов кальция (3СаО∙SiO2 и 2СаО∙SiO2 70-80 %). При измельчении клинкера вводят добавки: 1,5…3,5 % гипса СaSO4∙2H2O (в перерасчёте на ангидрид серной кислоты SO3) для регулирования сроков схватывания, до 15 % активных минеральных добавок - для улучшения некоторых свойств и снижения стоимости цемента.

Процесс криогидратации и твердения двухкальциевого силиката заключается в том, что при понижении температуры гидратации до определенных пределов создаются условия для эстафетного механизма передачи зарядов по системе водородных связей. При этом активность твердеющей системы повышается за счет роста подвижности протона. В определенном интервале температур наблюдается рост гидратационной активности двухкальциевого силиката, связанный с увеличением структурированности воды при понижении температуры и, как следствие, ростом подвижности протона при включении эстафетного механизма его переноса по системе водородных связей.

Введение в криогидратационный процесс веществ соответствующей природы повышает содержание химически связанной воды и гидратационную активность цементов. В таблице1 представлены результаты времени замерзания противоморозной добавки в зависимости от содержания компонентов. Оптимальные результаты достигаются при содержании жидкости с пониженной температурой замерзания в диапазоне 10-12 масс.% и сахарозы 5-10 масс.%.

Таблица 1.

Время замерзания противоморозной добавки в зависимости от содержания компонентов

Предлагаемая противоморозная добавка позволяет повысить продолжительность выполнения строительных работ по сравнению с [4] в условиях отрицательных температур (-35 °С) в 8-10 раз, устраняет процессы коррозии арматуры в железобетонных конструкциях и высаливания ввиду исключения солей из противоморозной добавки, табл. 2.

Таблица 2.

Физико-механические показатели бетонных образцов

Эффективность предлагаемой добавки оценивали по подвижности тяжелых бетонных смесей и пределу прочности при сжатии образцов 10х10х10 см3 бетона после 3 и 7 суток нормального твердения. Как следует из данных табл.2, предлагаемая добавка обеспечивает более высокие показатели прочности бетона при - 55°С.

Выводы: разработана противоморозная добавка для бетонной смеси, включающая жидкость с пониженной температурой замерзания, сахарозу и воду при следующем содержании ингредиентов, масс. %: жидкость (этиленгликолевый или пропиленгликолевый антифриз) с пониженной температурой замерзания - 10-12, сахароза - 5-10, вода - остальное.

Литература

1. , Бадьин качества производства работ нулевого цикла в условиях Севера. Л.: Стройиздат, Лениградское отделение, 1984, с. 108-110.

2. Патент на изобретение RU № 000, опубл. 20.07.2005.

3. Патент на изобретение RU № 000, опубл. 20.05.2014.

4. А. С. SU № 000, опубл 30.09.82.

Саратовский государственный технический университет

имени

Волгоградская академия МВД России

УДК  004.056

,

СПОСОБЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ ОБЪЕКТОВ МЧС РОССИИ

В настоящее время компьютерные технологии занимают важную роль в системах телекоммуникаций, компьютерных системах государственных структур и ведомств, банковских системах, атомных станциях, системах управления воздушным и наземным транспортом, системах обработки и хранения секретной и конфиденциальной информации. Для нормального и безопасного функционирования этих систем необходимо поддерживать их безопасность и целостность

Проблемы защиты информационных ресурсов в системах электронной обработки данных постоянно находятся в центре внимания не только специалистов по разработке и использованию этих систем, но и широкого круга пользователей. Под системами электронной обработки данных понимаются системы любой архитектуры и любого функционального назначения, в которых для обработки информации используются средства электронно-вычислительной техники, а под защитой информации - использование специальных средств, методов и мероприятий с целью предотвращения утери информации, находящейся в локальных вычислительных сетях организаций. Исключением не являются и компьютерные системы объектов МЧС России. Широкое распространение и повсеместное применение вычислительной техники очень резко повысили уязвимость накапливаемых, хранимых и обрабатываемых в локальных вычислительных сетях информационных ресурсов.

Информация, обрабатываемая в информационных сетях различных структурных подразделений МЧС России, зачастую носит конфиденциальный характер. Следовательно, ее утечка за пределы учреждения и разглашение конфиденциальных данных крайне нежелательны. Отсюда и возникает потребность защиты информационных ресурсов вычислительных сетей объектов МЧС России от несанкционированного доступа.

Для качественного осуществления защиты информационных ресурсов необходимо выработать методику реализации политики безопасности объекта.

Для реализации политики безопасности объекта МЧС России предлагается выполнять следующие мероприятия:

- на первом этапе, в соответствии с организационно-штатной структурой учреждения, выявляются основные информационные потоки и узлы рациональной обработки информации, а так же объемы обрабатываемой и хранимой информации в них, степень ее секретности;

- на втором этапе выявляются все уязвимые звенья в системе информационной безопасности подразделения и каналы утечки информации при ее обработке на ПЭВМ. Тщательно проверяются кадры учреждения, связанные с контролем за соблюдением режима и интегрированной системой обработки данных. При необходимости на данную категорию лиц производится оформление допуска к секретным работам по соответствующим формам. По окончании данных мероприятий анализируются следующие каналы утечки информации:

- несанкционированное чтение с экранов мониторов;

- несанкционированный доступ к винчестеру;

- просмотр текста при его печати;

- возможность утечки информации по акустическому каналу с принтера и клавиатуры;

- утечки по электромагнитному каналу и по линиям связи между ПЭВМ;

- несанкционированное копирование и прямое хищение носителей информации.

Осуществляется обследование объектов вычислительной техники подразделения МЧС России на предмет:

1. Уровня электромагнитного излучения:

- терминалов;

- сетей питания

- линий связи;

- цепей выходящих за пределы контролируемой зоны.

2. Наличия радио, проводных, программных закладок.

На третьем этапе разрабатывается и утверждается политика (стратегия) безопасности структурного подразделения и на ее основе реализуются мероприятия по периодическому обследованию объектов вычислительной техники на предмет наличия закладок, защиты наиболее уязвимых звеньев в системе информационной безопасности учреждения и разрабатывается технология по реализации обеспечения безопасности информационных ресурсов.

На четвертом этапе в ходе непрерывного анализа результатов выполнения комплекса мероприятий по обеспечению безопасности информационных ресурсов выявляются дополнительные уязвимые места в информационной безопасности подразделения и неучтенные каналы утечки информации. Разрабатывается организационно-штатная структура группы (подразделения) по защите информационных ресурсов учреждения. Осуществляются расчеты экономической целесообразности защиты информационных ресурсов и стоимости услуг по обследованию объектов вычислительной техники. В соответствии с расчетами решаются организационно-штатные вопросы по созданию службы безопасности учреждения.

На заключительном, пятом, этапе реализации методики политики безопасности объекта МЧС России разрабатывается «Инструкция по обеспечению безопасности информационных ресурсов, обрабатываемой в локальной вычислительной сети объекта МЧС России».

Литература

1.Закон Российской Федерации «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» от 01.01.01 г. // Рос. газ. - 2006. - 29 июля.

2. Хорев и средства защиты информации. Учеб. пособие. – М.: МО РФ, 2000. – 316 с.

3. Хорев информации от утечки по техническим каналам. Часть 1. Технические каналы утечки информации. Учеб. пособие. М.: Гостехкомиссия России, 1998. – 320 с.

УДК 358(470)

,

ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ ВВС: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ

Рассматриваются перспективные направления развития отечественных ВВС как элемента системы управления войсками и оружием (СУВ и О) в свете требований Доктрины информационной безопасности Российской Федерации. Учитываются основные положения Государственной информационной политики в условиях информационно-психологической войны и Политики информационной безопасности компаний, образующих ВПК

В 2000 году была введена в действие Доктрина информационной безопасности Российской Федерации (9. 09. 2000, № Пр.1895) [1]. В 2003 году она была обновлена и до сих пор продолжает формироваться пакет нормативно-правовых документов, обеспечивающих её реализацию. [2]. Согласно им, под информационной безопасностью (ИБ) РФ понимается состояние защищенности ее национальных интересов в информационной сфере, определяющихся совокупностью сбалансированных интересов личности, общества, государства. В качестве приоритетных объектов защиты от угроз нарушения их ИБ с негативными последствиями являются, в том числе, системы и средства информатизации вооружения и военной техники, система управления войсками и оружием (СУВ и О), экологически опасные и экономически важные производства, в том числе и ВПК, выполняющих госзаказ в интересах ВВС.

С переходом к рыночной экономике, проведением политик интеграции РФ в мирохозяйственные связи и глобализации экономики остро встал вопрос о конкурентоспособности отечественных ВВС как элемента СУВ и О. Она ассоциируется с обеспечением национальной безопасности России в новых Геополитических условиях ХХI века, одним из главных аргументов которой является обеспечение ИБ, согласно действующих нормативно-правовых документов [1,2].

С этой точки зрения в [1] выделяются следующие направления национальных интересов в названной сфере:

- «…развитие современных информационных технологий, отечественной индустрии информации, в том числе индустрии средств информатизации, телекоммуникации и связи, обеспечение потребностей внутреннего рынка ее продукцией и выход этой продукции на мировой рынок;

- обеспечение накопления, сохранности и эффективного использования отечественных информационных ресурсов. В современных условиях только на этой основе можно решать проблемы создания наукоемких технологий, технологического перевооружения промышленности, приумножения достижений отечественной науки и техники. Россия должна занять достойное место среди мировых лидеров микроэлектронной и компьютерной промышленности;

- защиту информационных ресурсов от несанкционированного доступа, обеспечение безопасности информационных и телекоммуникационных систем, как уже развернутых, так и создаваемых на территории России».

К источникам внешних угроз нарушения ИБ относятся:

- деятельность иностранных политических, экономических, военных, разведывательных и информационных структур;

- обострение международной конкуренции за обладание информационными технологиями и ресурсами;

- увеличение технологического отрыва ведущих держав мира и наращивание их возможностей по противодействию созданию конкурентоспособных российских информационных технологий [5,6];

- деятельность космических, воздушных, морских и наземных технических и иных средств (видов) разведки иностранных государств;

- разработка рядом государств концепций информационных войн.

К источникам внутренних угроз нарушения ИБ объектов относятся [3]:

- критическое состояние отечественных отраслей промышленности;

- недостаточная координация деятельности федеральных органов государственной власти Федерации по формированию и реализации единой государственной политики в области обеспечения ИБ РФ;

- недостаточное финансирование мероприятий по обеспечению ИБ РФ;

- недостаточная экономическая мощь государства;

- снижение эффективности системы образования и воспитания, недостаточное количество квалифицированных кадров в области обеспечения ИБ [4].

Отставание отечественных информационных технологий от мирового уровня их развития вынуждает при создании информационных систем идти по пути закупок импортной техники и привлечения иностранных фирм, из-за чего повышается вероятность несанкционированного доступа к обрабатываемой информации и возрастает зависимость России от иностранных производителей компьютерной и телекоммуникационной техники, программного обеспечения. В связи с широким применением открытых информационно-телекоммуникационных систем, интеграцией отечественных информационных систем и международных информационных систем возросли угрозы применения "информационного оружия" против информационной инфраструктуры России, её СУВ и О. Работы по адекватному комплексному противодействию этим угрозам ведутся при недостаточной координации и слабом бюджетном финансировании. Недостаточное внимание уделяется развитию средств космической разведки и радиоэлектронной борьбы.

В сложившейся ситуации безотлагательного решения требуют следующие задачи:

- развитие и совершенствование системы обеспечения ИБ РФ, реализующей единую государственную политику в этой области, включая совершенствование форм, методов и средств выявления, оценки и прогнозирования угроз ИБ, а также системы противодействия этим угрозам [7];

- разработка критериев и методов оценки эффективности систем и средств обеспечения ИБ РФ [3,8,9], а также сертификации этих систем и средств;

- координация деятельности федеральных органов государственной власти, органов государственной власти субъектов Российской Федерации, предприятий, учреждений и организаций независимо от формы собственности в области обеспечения ИБ РФ;

- развитие научно-практических основ обеспечения ИБ РФ с учетом современной геополитической ситуации, условий политического и социально-экономического развития России и реальности угроз применения "информационного оружия" [3];

- разработка современных методов и средств защиты информации, обеспечения безопасности информационных технологий, и прежде всего используемых в СУВ и О, экологически опасными и экономически важными производствами;

- создание и развитие современной защищенной технологической основы управления государством в мирное время, в чрезвычайных ситуациях и в военное время;

- расширение взаимодействия с международными и зарубежными органами и организациями при решении научно-технических и правовых вопросов обеспечения безопасности информации, передаваемой с помощью международных телекоммуникационных систем и систем связи;

- создание единой системы подготовки кадров [4] в области ИБ и информационных технологий».

Приведенные основные положения [1] определяют перспективные направления развития отечественных ВВС, реализующие их общие и специфичные методы обеспечения ИБ ОЗ.

Авторы рассматривают основы научно-методического и научно-практического обеспечения обоснования, постановки и решения таких задач как в интересах СУВ и О, так и организаций, образующих военно-промышленный комплекс и/или народного хозяйства страны. Они базируются на:

- комплексной методологии прогнозирования реально складывающейся обстановки и наметившихся тенденций её развития, диагнозе состояний ИБ ОЗ, их экспертизе на соответствие требуемым, оценке степени опасности возникающих угроз нарушения ИБ и приемлемости их последствий. На этой основе синтезируются адаптивные методы и систем защиты информации, близкие к оптимальным по ситуации и результатам;

- системе семантических, эвентологических и традиционных логико-математических моделей взаимосвязанного развития внешней и внутренней среды объекта.

Особенностями предложенного подхода к формированию необходимого обеспечения являются: внедрение методов верификации исследовательских и нормативных прогнозов; переход от одного вида моделей к другому по формальным правилам; учёт влияния человеческого и природного факторов на результаты деятельности ИБ объекта по ситуации в статике и динамике; разграничение технологий двойного и специального назначения по обеспечению ИБ объекта в процессе состязательности конкурирующих сторон в уровне развития в условиях ИПВ и кибервойны.

Литература

1.Доктрина информационной безопасности РФ

2. Политика информационной безопасности компании

3. Жидко безопасность модернизируемой России: постановка задачи / , // Информация и безопасность: регион. науч. техн. журнал – Воронеж: 2011. Вып.2, том 14, часть 2. С.181-190

4. Жидко безопасность инновационной России: проблема кадров / , // Информация и безопасность: регион. науч. техн. журнал – Воронеж: 2011. Вып.2, том 14, часть 2. С. 201-208

5. , , Жидко мониторинг безопасности и устойчивости развития организации в XXI веке//Информация и безопасность. 2009. Т. 12. № 4. С. 497-518.

6. , , Попова менеджмент XXI века: проектное управление устойчивостью развития//учебное пособие / Воронеж, 2011.

7. Сазонова вычислительного эксперимента по апробации математических моделей анализа потокораспределения для систем теплоснабжения Вестник Воронежского института высоких технологий. 2010. № 6. С. 99-104.

8. Сазонова задачи статического оценивания систем теплоснабжения// Вестник Воронежского государственного технического университета. 2011. Т. 7. № 5. С. 43-46.

9. Сазонова вычислительного эксперимента по апробации метода решения задачи статического оценивания для систем теплоснабжения // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2010. № 6. С. 93-99.

УДК 614.841

ДО Тхань Тунг

К ВОПРОСУ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОЙ ЭВАКУАЦИИ ЛЮДЕЙ ИЗ МАШИННЫХ ЗАЛОВ ТЭС ВЬЕТНАМА

Проведен анализ пожарной опасности тепловых электростанций Вьетнама. Отмечено, что безопасная эвакуация людей из машинных залов невозможна без работы системы дымоудаления. Показано, что эффективность работы систем дымоудаления может существенно уменьшиться из-за возникновения режима «поддува» (“plugholing”). Обнаружено, что предложенные в литературе формулы расчета критического расхода газовой смеси через дымоудаляющее отверстие, при котором начинается «поддув», некорректны для рассматриваемых условий пожара

Развитие экономики Вьетнама сопровождается ростом потребности в электроэнергии. Существующая ежегодная потребность в электроэнергии составляет 25-26 тыс. МВт и возрастает каждый год на 10-15%. Поэтому быстро строятся гидроэлектростанции, атомные электростанции и тепловые станции на угле и газе.

Проведен анализ пожарной опасности тепловых электростанциий (ТЭС), составляющих 50% от общего числа электростанций.

По данным статистики пожаров за 2003-2012 гг. места возникновения пожаров на ТЭС Вьетнама распределяются в соответствии с рис. 1, из которого видно, что самым опасным является пожар в основных производственных помещениях (машинный зал).

Рис.1. Статистика мест возникновения пожаров на ТЭС Вьетнама.

Машинный зал ТЭС (МЗ ТЭС) Вьетнама являются протяженными пространствами, развитыми по вертикали и горизонтали, и имеющими большой объем (8000-100000 м3) и высоту (15-35 м).

Пожарная опасность машинных залов обусловлена быстрым развитием пожара из-за наличия большого количества горючих веществ, а также быстрым распространением токсичных продуктов горения, которые могут заполнять верхнюю часть залов до отметок обслуживания турбогенераторов за 5-10 мин. [1]. Поэтому безопасная эвакуация людей из машинных залов невозможна без работы системы дымоудаления (ДУ), повышающей величину необходимого времени эвакуации [1].

Основными особенностями пожарной опасности МЗ ТЭС являются следующие:

- большое количество горючих жидких, газообразных и твердых веществ и материалов;

- наличие атриума создает потенциальную угрозу для быстрого заполнения ОФП всех помещений, смежных с МЗ и не отделенных от него газодымонепроницаемыми противопожарными преградами.

- наличие эвакуационных путей, связанных с МЗ, при условии отсутствия для их защиты средств ДУ значительно повышает угрозу жизни людей в случае пожара.

В МЗ, особенно в летний период, когда температура окружающей среды в СРВ достигает 37-42 ºС, причиной пожаров может являться высокая температура турбинных агрегатов.

Таким образом, вероятность пожаров возникновения в МЗ является высокой. Значительная горючая нагрузка, сосредоточенная в турбинных агрегатах (топливо, масла, материалы обшивки, электроизоляция кабелей), приводит к увеличению пожарной опасности мест их хранения. Пожары в МЗ представляют большую опасность для людей.

Эффективность работы систем ДУ может существенно уменьшаться из-за возникновения режима «поддува» (“plugholing”) [2]. В этом случае чистый воздух из-под припотолочного дымового слоя (ПС) за счет действия подъемных сил и перепада давлений внутри и снаружи помещения поступает в дымоудаляющее отверстие (ДО) и препятствует удалению продуктов горения из помещения.

Проведен анализ приведенных в литературе формул для расчета критического расхода системы ДУ, при котором начинается «поддув».

Выполнено численное исследование термогазодинамической картины пожара в модельном помещении с модельной горючей нагрузкой с использованием трехмерной полевой модели.

Также используется одномерный подход, при котором скорость подъема смеси газов и дыма из ПС в ДО равна:

, (1)

где wz – вертикальная проекция скорости в ДО, м/с; r2 – среднеобъемная плотность смеси газов и дыма в ПС, кг/м3; rв – плотность холодного воздуха, кг/м3; g – ускорение свободного падения, м/с2; h – толщина ПС, м.

Рассматривается помещение с размерами 30´25´15 м. Горючим веществом является турбинное масло. Мощность горения составляет 1,26 МВт. Размер отверстия для удаления дыма в потолке равен 1,2´1,2 м или 3´3 м.

Зависимости массовых расходов, выходящих из помещения через ДО наружу после его открытия, приведены на рис. 2.

1 – полевая модель; ур. (1): 2 – r2 взята по среднеобъемной температуре ПС в момент времени вскрытия ДО; 3 – r2 принята по текущей средней температуре в плоскости входного сечения ДО; 4-9 – критический расход по формулам, приведенным в литературе.

Расчеты показали, что при рассмотренных исходных данных нет явления «поддува», и число Фруда на порядок меньше его критического значения, при котором возникает «поддув». Однако, существующие формулы критического расхода (кривые 7-9, рис. 2) показывают, что расход соответствует началу «поддува» в рассмотренной модельной задаче.

Для обеспечения безопасной эвакуации людей из зданий ТЭС необходима разработка методики расчета необходимого времени эвакуации с использованием зонных и полевых моделей термогазодинамики пожара с учетом возникновения нерасчетного режима «поддува».

Литература

1. Нгуен Тхань Хай. Методика расчета необходимого времени эвакуации людей при пожаре в машинных залах ГЭС Вьетнама в условиях работы системы дымоудаления. Автореферат диссертации на соиск. уч. ст. канд. техн. наук. – М.: Академия ГПС МЧС России, 2010. 24 с.

2. Viot J., Vauquelin O., Rhodes N. Characterization of the Plug-holing Phenomenon for the Exhausting of a Low Density Gas Layer // 14th Australasion Fluid Mechanics Conference. Adelaide University. Adelaide. Australia. 10-14 December. - 2001. - P. 529-532.

УДК 681.772.7

ёв, ,

ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ

ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ОБЪЕКТОВ

В статье рассмотрены вопросы применения систем видеонаблюдения для предотвращения правонарушений, преступлений и чрезвычайных ситуаций (пожаров). Представлен обзор применения данной технологии для повышения безопасности объектов и территорий как в странах ближнего и дальнего зарубежья, так и в Республики Беларусь

В настоящее время актуальной является проблема безопасности жителей городов. Противоправные действия, техногенные катастрофы, стихийные бедствия или неконтролируемое развитие ситуаций в местах массового пребывания людей в современном мегаполисе могут иметь самые тяжелые последствия [1].

Как для предотвращения правонарушений, преступлений, чрезвычайных ситуаций, так и в ходе ликвидации их последствий возрастает необходимость оперативного получения объективной информации с места происшествия (чрезвычайной ситуации), координации действий дежурно-диспетчерских служб, других сил и средств, участвующих в пресечении правонарушения или проведении аварийно-спасательных работ.

Системы видеонаблюдения как средство объективной фиксации различных процессов и явлений все шире используются в различных видах практической деятельности [2]. В том числе имеет месте их использование в интересах органов правопорядка и чрезвычайных ситуаций.

Как пример, Лондон считается городом с самой основательной системой видеонаблюдения. Полмиллиона камер осуществляют видеонаблюдение в британской столице. Камеры наблюдения подвешены на каждом углу. На протяжении всего дня среднестатистического лондонца записывает свыше трехсот камер наблюдения. Их кольцо окружает центр города. За секунду каждый номер машины попадает в базу, в которой содержится информация о передвижениях каждого автомобиля [3].

В Российской Федерации получили широкое распространение так называемые системы «Безопасный город» - интегрированные комплексные системы, предназначенные для решения задач обеспечения правопорядка, видеомониторинга чрезвычайных ситуаций, охраны собственности и безопасности граждан в любой точке города [4].

Основными задачами системы «Безопасный город» являются:

- оперативный контроль ситуации на ключевых объектах города;

- своевременная и достоверная информационная поддержка служб охраны, правопорядка и безопасности, аварийно - спасательных подразделений;

- предоставление визуальной информации, получаемой с мест установки камер наблюдения, расположенных на любом расстоянии от пункта видеомониторинга;

- информирование о возникновении чрезвычайных ситуаций, совершении правонарушений соответствующих служб и организаций;

- цифровое архивирование видеоинформации и аудиоинформации;

- обеспечение возможности восстановления хода событий на основе записанных видеоматериалов;

- передача информации, получаемых от охранных видеокамер как по запросу, так и в автоматическом режиме;

- интеграция с другими автоматизированными системами, при наличии такой возможности у этих систем [5].

Область применения системы «Безопасный город» распространяется на:

- здания и сооружения, используемые органами власти, объекты, принадлежащие силовым ведомствам;

- транспортные сооружения (мосты, путепроводы), нефте - и газопроводы, плотины, электростанции, водохранилища, а также промышленные объекты, представляющие повышенную опасность для окружающей среды – предприятия атомной энергетики, химические производства, склады и прочее;

- транспортные компании, службы аэропортов, портов, вокзалов;

- производственные здания и сооружения – заводы, фабрики, объекты строительства;

- офисные и деловые центры, финансово-кредитные учреждения, магазины, рынки, гостиницы, предприятия сферы услуг;

- многоквартирные дома и индивидуальные жилые постройки, коттеджи, дачи [6].

Развитие и применение систем контроля технологий производства, охранного телевидения, контроля доступа показывают, что видеотехнологии могут успешно решать и задачи обеспечения пожарной безопасности объектов и территорий [7]. Видеодетекторы могут обнаруживать пожар в помещении и на открытых площадках автоматически по специфическим признакам: задымленность, открытое пламя, характерные движения и частоты колебаний объекта на изображении [8, 9], позволяя, в то же время, при необходимости оператору визуально оценивать ситуацию на объекте.

Традиционные сигнализаторы пожара, как правило, производят анализ выборки частиц или температур и проверку прозрачности воздуха [10, 11]. Эти устройства требуют близкого расположения к пожару и не всегда надежны, так как большинство из них реагирует на дым, который не обязательно является результатом пожара. Видеодетекторы пожара могут использоваться в тех случаях, когда обычные сигнализаторы пожара не применимы.

Большинство рассматриваемых систем основано на компьютерной обработке изображений и анализе их изменений. Так, дым идентифицируется на основе динамических и структурных особенностей, а также шкалы яркости. Детектор способен отсеивать ложные срабатывания, такие как облака, пыль и прочие помехи. Программное обеспечение позволяет маскировать области постоянного или вероятного присутствия некоторых видов дыма (промышленных объектов или жилых домов) [12, 13].

Видеоматериалы, полученные с использованием систем видеонаблюдения, могут быть использованы как в оперативных целях (при установлении лица, совершившего, либо готовящего преступление), так и в процессе доказывания по конкретному уголовному делу. Они могут быть использованы в оперативно-розыскной деятельности при раскрытии общественно опасных деяний и установления лиц, их совершивших, поскольку содержащиеся в них изображения правонарушителей, их транспортных средств имеют важное ориентирующее значение [2].

В то же время отсутствие видеонаблюдения либо несовершенство используемой для этого аппаратуры не способствует предотвращению преступных посягательств, препятствует изобличению виновных лиц при привлечении их к уголовной ответственности. Так, в настоящее время в Республике Беларусь в качестве доказательства видеозапись используется только по каждому десятому делу [14].

На основе вышеизложенного материала можно сделать вывод о том, что успешное раскрытие и доказывание преступлений, а также предотвращение и ликвидация пожаров и чрезвычайных ситуаций возможны лишь при условии использования систем видеонаблюдения с высокими тактико-техническими характеристиками.

Литература

1. Vocord системы видонаблюдения и аудиорегистрации [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс компании // – 2014. − Режим доступа: http://www. vocord. ru/. – Дата доступа : 11.10.2014.

2. Пашута, И. Использование систем видеонаблюдения в раскрытии и расследовании преступлений / И. Пашута // Законность и правопорядок. – 2011. − № 1 (17). – С. 42-45.

3. Наука скрытого наблюдения [Электронный ресурс] / Интернет-каталог HARDBROKER // – 2014. − Режим доступа: http://hardbroker. ru/pages/UndObservation. – Дата доступа : 11.10.2014.

4. Безопасный город [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс компании «Микротест» // – 2014. − Режим доступа: http://itvgroup. /verticals/homeland_security. – Дата доступа : 11.10.2014.

5. Система видеонаблюдения [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс группы компаний «Спецтехника» // – 2014. − Режим доступа: http://gkst. org/business/10/. – Дата доступа : 11.10.2014.

6. Городская система видеонаблюдения «Безопасный город» [Электронный ресурс] / Интернет-ресурс концерна ПромСнабКомплект // – 2014. − Режим доступа: http://www.1avtorem. ru/pages/b-town. html. – Дата доступа : 11.10.2014.

7. , Новые возможности управления пожарной безопаснотью объектов / , , // - Пожарная безопасность, М. – 2008. - № 4, с. 96-101.

8. , , Исследование и разработка средств обнаружения пожара [Электронный ресурс] / Научный интернет-журнал «Технологии техносферной безопасности» Академии государственной противопожарной службы МЧС Российской Федерации. – 2006. - № 6, 3 с. – Режим доступа: http://ipb. mos. ru/ttb/2006-6/2006-6.html. – Дата доступа : 12.10.2014.

9. , , Общие принципы построения видеодетектора пожара, [Электронный ресурс] / Научный интернет-журнал «Технологии техносферной безопасности» Академии государственной противопожарной службы МЧС Российской Федерации. – 2005. - № 4, 3 с. – Режим доступа: http://ipb. mos. ru/ttb/2005-4/2005-4.html. – Дата доступа : 12.10.2014.

10. T. Cleary, W. Grosshandler, Survey of fire detection technologies and system evaluation/certification methodologies and their suitability for aircraft cargo compartments. US Department of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 1999.

11. W. Davis, K. Notarianni, NASA fire detection study. US Department of Commerce, Technology Administration, National Institute of Standards and Technology, 1999.

12. , Воробьев видеотехнологий для повышения пожарной безопасности объектов // Доклады БГУИР. – 2011. № 1 (55). – С. 12-18.

13. Воробьев, нормирование систем видеоаналитики пожара / и др. // Чрезвычайные ситуации: образование и наука. – 2011. − № 2. – С. 49-52.

14. Василевич, . Закон. Ответственность / // Монография. − Минск: Право и экономика. − 2011. − 362с.

УДК 551.46+

ОСНОВНЫЕ ТЕХНИЧЕСКИЕ НАПРАВЛЕНИЯ

ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ МОРЕПЛАВАНИЯ

И ПОРТОВ В АРКТИЧЕСКОМ БАССЕЙНЕ

Интегрирование информации ведомственных систем мониторинга обстановки для обеспечения безопасности жизнедеятельности наиболее целесообразно производить на региональном уровне, т. к. именно здесь они получают максимальный объём информации об обстановке и имеют возможность наиболее эффективно её использовать, в связи с чем должны создаваться региональные интегральные автоматизированные системы мониторинга обстановки (РИАСМО ) путём объединения информации ведомственных АСМО, совместно действующих в едином регионе

В последнее десятилетие на основании действующих федеральных документов [1,2,3] различные ведомства самостоятельно и независимо друг от друга развивают автоматизированные системы мониторинга обстановки (АСМО) для обеспечения безопасности жизнедеятельности в рамках своего назначения. Вместе с тем, в соответствии с Концепцией формирования и развития единого информационного пространства Российской Федерации и соответствующих государственных информационных ресурсов, одобренной решением Президента РФ № Пр-1694, в основу государственной политики в рассматриваемой области должна быть положена интеграция информационных ресурсов различных ведомств, независимо от форм собственности.

Интегрирование информации ведомственных систем мониторинга обстановки наиболее целесообразно производить на региональном уровне, т. к., именно здесь они получают максимальный объем информации об обстановке и имеют возможность наиболее эффективно ее использовать, в связи с чем должны создаваться региональные интегральные автоматизированные системы мониторинга обстановки (РИАСМО) путем объединения информации ведомственных АСМО, совместно действующих в едином регионе.

Системообразующим элементом централизованной (с центральным звеном) РИАСМО является ее региональный информационный центр (РИЦ), в котором собирается и интегрируется вся информация, поступающая от участников интегральной системы, а затем выдается всем заинтересованным потребителям (рис.1).

Рис. 1. Структурная схема централизованной РИАСМО

В рассматриваемой централизованной РИАСМО значительные силы и средства должны быть потрачены на создание ее РИЦ, т. е. на решение задач интеграции информации и ее выдачи участникам системы, однако, в процессе ее эксплуатации быстро выяснится, что интегральная информация оказывается не нужной ни одному из участников системы. В действительности, каждому из участников РИАСМО будут интересны только определенные виды информации от определенных ведомственных АСМО, но собственную информацию они будут использовать напрямую, а не применять ее после прохождения процедуры интеграции в РИЦ, вносящей существенные временные задержки и дополнительные погрешности.

Таким образом, решение перечисленных и сопутствующих задач создания централизованной РИАСМО практически невыполнимо в обозримо короткие сроки при разумных финансовых затратах, что отмечено в концепции развития системы освещения обстановки в Арктике и подтверждается продолжением активного независимого развития в РФ ведомственных АСМО.

Нецентрализованная РИАСМО создается без центрального звена, т. е. без РИЦ, при этом системообразующим элементом РИАСМО будет выступать подсистема обмена информацией между ее участниками (рис.2). Создание такой подсистемы обмена информацией не требует специальной проработки, т. к. уже регламентировано законом РФ № 24-93 «Об информации, информатизации и защите информации» и к настоящему времени хорошо освоено на базе Ethernet-технологий.

Рис. 2. Структурная схема нецентрализованной РИАСМО.

Предлагаемая нецентрализованная схема построения РИАСМО позволяет избежать всех указанных выше недостатков системы с РИЦ, при этом не нужен единый хозяин системы, а достаточно назначить государственный межведомственный орган научно-методического сопровождения согласованного развития ведомственных АСМО в рамках РИАСМО. Таким координирующим органом в каждом регионе может стать соответствующий филиал или институт Российской Академии естественных наук, применительно к Арктическому региону выполнение указанной функции может быть возложено на Арктическую общественную академию наук.

В существующих условиях эскалации террористической деятельности особое место среди задач обеспечения безопасности жизнедеятельности занимает задача предупреждения угроз террористического и криминального характера важным объектам инфраструктуры различных ведомств. Террористические и криминальные угрозы могут приводить к нарушениям функционирования объектов на длительный срок, к большим экономическим потерям и человеческим жертвам. За рубежом, наряду с силами проведения специальных операций, стремительными темпами развиваются технологии, позволяющие создавать роботизированные технические средства и, прежде всего, автономные необитаемые и необслуживаемые малоразмерные аппараты для решения задач специальных операций. В связи с этим, для обеспечения эффективной охраны важных объектов, необходимо в составе ведомственных АСМО предусматривать специальные локальные автоматизированные подсистемы контроля обстановки (АСКО), работающие прежде всего по малым и сверхмалым целям, таким как малое плавсредство, автомобиль, дельтаплан, пешеход, пловец и т. п.

Учитывая, что задача охраны важных объектов достаточно идентична в разных ведомствах, для уменьшения затрат времени и финансов на проектирование АСКО и обеспечение высокой эффективности их функционирования необходимо:

-ввести такие системы в ранг финансируемых и контролируемых государством систем, аналогично системам обеспечения навигационной (эксплуатационной) безопасности, таких как СУДС, для чего следует разработать соответствующую нормативную базу АСКО, которая должна быть положена в основу решения задач проектирования, развертывания, сертификации и эксплуатации таких систем;

-под государственным контролем (в рамках государственной программы) разработать типовую АСКО, включающую в себя все необходимые виды оборудования для обеспечения контроля надводной, подводной, наземной и воздушной обстановки, на базе которой будут разрабатываться АСКО для конкретных объектов охраны;

-в нормативной базе АСКО предусмотреть их создание путем адаптации типовой АСКО под конкретные объекты охраны за счет подбора необходимого количества ее различных элементов (оборудования) и привязки их к местности, что обеспечит применение в АСКО только утвержденных решений и сертифицированного оборудования и существенно сократит затраты на их проектирование.

Назначение типовой АСКО - надежное автоматическое обнаружение, классификация, определение координат и параметров движения объектов-нарушителей на водной и земной поверхности, в прилегающем к ним воздушном пространстве и под водой, днем и ночью в любых погодных условиях на расстояниях, обеспечивающих своевременное применение сил и средств защиты охраняемого объекта для предотвращения нанесения ему ущерба со стороны объекта-нарушителя.

Представленный принцип формирования автоматизированной системы мониторинга обстановки является унифицированным и может существенно повысить её возможности.

Литература

1. Стратегия развития морской деятельности Российской Федерации до 2030 года. Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 8 декабря 2010 г. .

2. О Федеральной целевой программе «Мировой океан» . Указ Президента РФ от 01.01.01 г. N 11 (РГ 97-18).

3. Федеральная целевая программа "Развитие гражданской морской техники" на 2009 - 2016 годы. Утверждена постановлением Правительства Российской Федерации от 01.01.01 г. № 000.

4. , , Митько создания интегральных систем мониторинга обстановки. Новый оборонный заказ. № 02 (24), февраль 2013, с. 46-51.

5. Митько интегрированной системы мониторинга обстановки для обеспечения безопасности мореплавания // Труды Международной научно-практической конференции «Инфогео-2013». СПб, 2014. – С. 62-67.

Российский государственный гидрометеорологичсекий университет,

Арктическая общественная академия наук Санкт-Петербург, Россия

УДК 539.3.534.1

,

МЕТОДИКА РАСЧЕТА СКОРОСТИ УДАРНЫХ ВОЛН

В ЦЕМЕНТОБЕТОННЫХ АЭРОДРОМНЫХ ПОКРЫТИЯХ

КАК АСПЕКТ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ ПОЛЕТОВ

С развитием авиации, ее совершенствовании, связанным с увеличением взлетной массы, грузоподъемности, одновременно совершенствовалась теория и практика посадочных систем воздушных судов, сопровождающиеся повышением давления в пневматиках колес. Взлетно-посадочные операции воздушных судов совершались с покрытия искусственной взлетно-посадочной полосы летного поля, которое является одним из наиболее важных элементов аэродрома и влияя на его техническое состояние и несущую способность должны прежде всего соответствовать тактико-техническим характеристикам авиационной техники и требованиям безопасности полетов. Поэтому в настоящее время актуальна проблема разработки расчетных методик параметров ударных волн в материале покрытия, косвенно влияющих на его физико-механические характеристики

В настоящее время в основном используются бетонные аэродромные покрытия, обладающие всеми необходимыми свойствами, тем не менее их многолетняя эксплуатация показала неодназначность природы их разрушения. Так, с позиции механики не разработана точная теория деформирования и разрушения бетона подвергаемого многоцикловым нагружениям, учитывающая реальные физические процессы, где не определены четкие критерии, позволяющие говорить о возможном наступлении полного разрушения при различных видах силового нагружения. Это связано в первую очередь со сложностью структуры бетона, представляющей многокомпонентную конгломерацию составляющих, находящихся во взаимодействии друг с другом системой микротрещин и трещин.

Описание процессов разрушения возникающих при лабораторных испытаниях не позволяют достаточно надежно оценить совокупность взаимодействия формируемых в бетоне трещин с физико-механическими характеристиками материала: модулем упругости, сдвига, прочности на сжатие и растяжение и зависит от различных факторов включающих температурно-влажностные воздействия, которые значительно изменяют физико-механические характеристики материала.

Большой вклад в изучение процессов разрушения бетона внесли , , Г. Винтер, Т. Пауэрс, С. Чандра.

Как было показано исследованиями, разрушение материала всегда связано с накоплением повреждений структуры бетона на этапах жизненного цикла и связано с поглощением энергии деформации и последующим выделением ее в виде трещин. Процесс накопления дефектов длителен и составляет годы, тогда как образование трещин происходит лавинообразно. Процесс появления трещин сопровождается различными физическими явлениями, так, известно, что началу процесса разрушения предшедствует выделение энергии разрыва связей и после многократного нагружения на поверхности бетона наблюдается появление интенсивно развивающихся магистральных трещин.

Пористый цементобетон состоит из смеси крупного заполнителя и растворной части в количестве, необходимом для обмазки и склеивания зерен заполнителя. Зерна крупного заполнителя склеиваются друг с другом вяжущим материалом, а пространство между ними остается свободным – это и есть «сквозные» воздушные поры, размер которых зависит от размера зерен заполнителя. В разных странах проведены исследования с целью оптимизации составов цементобетона. Для получения этих свойств были установлены требования в отношении прочности при сжатии, изгибе, открытой пористости и динамического модуля упругости [2]. Но, кроме оптимизации состава, необходимо учитывать и динамические нагрузки, которые испытывает пористый цементобетон как один из слоев конструкции аэродромных покрытий.

Рассмотрим воздействие эксплуатационной нагрузки на пористый цементобетон через динамику распространения волн.

Пористый цементобетон можно представить как двухкомпонентную пористую среду, состоящую из упругопластической компоненты и газа.

Математическую модель, определяющую процесс динамического деформирования такой среды можно описать системой уравнений [3, 4, 5]:

(1)

(2)

(3)

(4)

,

(5)

,

где Tij – полный тензор напряжений пористой среды; m – пористость; N – сила, действующая на газ; λ, µ – коэффициенты Ламе; R0 – модуль сжимаемости второй фазы; – коэффициент динамической связи первой фазы и второй в поре; и – плотность первой и второй фаз; – символ Кронекера; – компоненты перемещения фаз среды, – компоненты скорости перемещения фаз.

Используя математическую теорию разрывов, запишем систему уравнения (1-4) в разрывах, применим к ней геометрические и кинематические условия совместимости первого порядка (5) для фаз и после преобразований, получим

(6)

Для волновой поверхности введем обозначение ¹0 (), .

Тогда получим однородную систему двух линейных алгебраических уравнений с двумя неизвестными относительно и для скорости распространения продольных волн

(7)

Раскрывая определитель второго порядка, получим уравнение относительно скорости с волновой поверхности.

(8)

Для удобства записи введем обозначения

(9)

Из (8) с учетом (9) получим

(10)

Таким образом, в двухкомпонентной пористой среде, то есть в пористом цементобетоне, распространяются два (I и II) типа продольных волн со скоростями с1 и с2.

Для определения скорости распространения поперечной волны предположим в соотношениях (6), что () на волновой поверхности. Тогда получим однородную систему двух уравнений с двумя неизвестными относительно и

(11)

Чтобы система (11) имела ненулевое решение, её определитель, составленный из коэффициентов при и должен быть равен нулю.

Из (11) получаем квадратное уравнение для с=сp:

(12)

Отсюда

(13)

В рассматриваемой упругопластической пористой среде распространяется одна поперечная волна со скоростью сp.

Таким образом, при воздействии эксплуатационной нагрузки в пористом цементобетоне транспортных сооружений распространяются волны: две продольные и одна поперечная, скорости которых определяются формулами (10) и (13) и оказывают влияние на прочностные характеристики цементобетонных покрытий.

Литература

1. Mamora Kagata, Takayoshi Kodama, Takeyuki Kimijima, Tetsuo Kobayashi. Development and Application to the Test Pavements in the Real way of Eco-friendly Hybrid Type Permeable Concrete Pavement: 9-th International Symposium on Concrete Roads, Theme 4. – Istanbul, Turkey, 2004. P. 27-34.

2. Коршунов цементобетон для дорожных покрытий и оснований. Научные исследования и разработки Союздорнии: Юбил. вып. М., 2001. С. 140-143.

3. Biot M. A. Theory of propagation of elastic waves in a fluid-saturated porous solid. J. Acoust. Soc. Amtrica, 1956. V28. № 2. 168-178 p.

4. Поленов волн в насыщенной жидкостью неоднородной пористой среде. Изд РАН. ПММ, 2010. Т. 74. вып. 2. С. 276-284

5. Thomas T. Y. Plastic Flow and the Fracture in Solids. N. y.; L.: Acad. Press, 1961. Пластическое течение и разрушение в твердых телах. М.: Мир, 1964. 308 с.

УДК 614.842.435

, ,

ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС АКУСТИЧЕСКОГО

ПРОЕКТИРОВАНИЯ РАЗМЕЩЕНИЯ РЕЧЕВЫХ

ПОЖАРНЫХ ОПОВЕЩАТЕЛЕЙ В ПОМЕЩЕНИЯХ

В статье представлены основные блоки компьютерного программного комплекса, реализующего разработанную авторами методику размещения речевых пожарных оповещателей системы оповещения и управления эвакуацией людей при пожаре

В основе проектирования системы речевого оповещения и управления эвакуацией людей при пожаре (далее - СОУЭ) является обеспечение хорошей слышимости и разборчивости сигналов речевых оповещателей. Расчет степени разборчивости сигналов в свою очередь непосредственно зависит от отношения энергетических параметров звукового поля шумовых помех и звуковых сигналов оповещателей, то есть, проектирование оповещателей предполагает выполнять акустические расчеты звуковых полей помещений от действующих источников шума и от речевых оповещателей.

Простые методы расчета шума, например, на основе положений диффузной теории звуковых полей, применимы для узкого класса помещений и акустических условий, вследствие чего не могут быть использованы в качестве основы для разработки универсальной методики проектирования речевых оповещателей. Для повышения качества проектирования СОУЭ приходится использовать сложные математические модели звуковых полей с трудоемкими алгоритмами вычисления. Автоматизация процессов акустического проектирования позволяет снизить трудоемкость расчетов и значительно повысить точность вычислений, а также дает возможность выполнять многовариантные расчеты, на основе которых могут быть найдены оптимальные проектные решения.

Для реализации автоматизированного проектирования речевых оповещателей составлена компьютерная программа на языке Visual Basic версии 6. Программа состоит из трех крупных независимых модулей: графического редактора для описания геометрии помещения; блока ввода исходных акустических данных и проведения предварительных расчетов акустической ситуации в помещении до установки оповещателей; модуля по проектированию речевых оповещателей с расчетом звукового поля оповещателей.

Программа позволяет: создавать, хранить и редактировать базу данных с акустическими и геометрическими параметрами помещений, источников шума, а также с акустическими характеристиками потолочных и настенных оповещателей; производить расчет звуковых полей локальных источников шума, проектировать речевые оповещатели с учетом обеспечения слышимости и разборчивости сигналов оповещения, выполнять оптимизацию проектных решений. Каждый модуль содержит блоки по созданию и обслуживания базы данных, заполнение и редактирование которой возможно непосредственно из программы, а также при помощи табличного процессора Microsoft Excel. Таким образом, программный комплекс позволяет создавать и накапливать информационные массивы, включающие данные о локальных источниках шума, звукопоглощающих конструкциях и материалах, допустимых уровнях шума в помещениях, направленности сигналов потолочных и настенных оповещателей и другие сведения.

Методика проектирования оповещателей приведена в работе [1]. В данной статье далее отражены наиболее сложные аспекты акустического проектирования оповещателей СОУЭ.

Проектирование начинается со сбора исходных данных, в процессе которого выясняются все необходимые требования, собирается информация о геометрических и акустических параметрах помещения, выбирается тип оповещателя. Особенно большое влияние на качество проектирования имеют локальные источники шума, величина фонового шума от распределенных внутренних источников шума и проникающий шум от внешних источников - фоновый шум.

Согласно нормативам [2, 3] фоновый шум (постоянный шум) рекомендуется принимать равным допустимому шуму. Это означает, что до начала проектирования оповещателей должны быть разработаны и реализованы, если идет речь о существующем здании, мероприятия по снижению шумов в здании до допустимых значений. Результаты измерения фоновых уровней звукового давления в производственных помещениях и их последующий анализ показали, что в большинстве случаем шумозащитные мероприятия не реализованы и уровни шума значительно превышают нормативные значения. Следовательно, процессы разработки средств защиты от шума и проектирования оповещателей должны выполняться в комплексе, иначе применение допустимых уровней шума в качестве фоновых приведет к серьезным ошибкам. При размещении оповещателей в действующих производствах в качестве фонового шума необходимо использовать фактические измеренные значения уровней фонового шума.

Необходимость измерения фонового шума особенно актуальна для большой группы помещений, для которых в нормах [4] указаны допустимые уровни внешнего шума, состоящего из наружного шума, проникающего через окна, шума вентиляционных систем, шума из смежных помещений. Уровень внешнего шума, как правило, значительно меньше уровня внутреннего. Например, уровень шума в образовательных учреждениях, особенно во время перемен, значительно превышаем уровень внешнего шума. Естественно, использовать низкие значения внешних шумов в качестве помех для проектирования оповещателей нельзя, так как мощность оповещателей будет значительно занижена. В таких случаях также фоновые шумы от внутренних источников шума следует определять на основе измерений уровней шума в подобных помещениях. При этом необходимо измерить время реверберации, рассчитать коэффициент звукопоглощения помещения и акустическую мощность распределенных источников шума. Эти данные позволят учесть зависимость фонового шума от звукопоглощающих свойств внутренней облицовки помещений и с высокой достоверностью выполнить расчет звукового поля речевых оповещателей, что позволит их с необходимой точностью.

В программном комплексе расчет звуковых полей производится дважды поэтапно:

- при оценке поля локальных источников;

- при расчете энергетических параметров поля речевых оповещателей.

Причем, на каждом из этапов к расчетным методам предъявляются различные требования. Для локальных источников шума достаточно знать обобщенную характеристику уровня звуковой энергии и для данного этапа используется численный метод статистического энергетического подхода. Этот метод наилучшим образом отвечает предъявляемым требованиям. Он обладает достаточной точностью расчетов, имеет высокое быстродействие. Продолжительность расчета на основе этого метода практически не зависит от количества источников шума. Принципиальная блок-схема разработанного программного комплекса [6] приведена на рисунке.

Блок-схема программного комплекса по акустическому проектированию речевых пожарных оповещателей в помещениях

Что касается второго расчетного этапа, то для оценки разборчивости сигналов речевых оповещателей необходимо знать подробную структуру звукового поля: степень запаздывания прямого звука от разных оповещателей относительно друг друга; величину энергии ранних и поздних отражений от каждого оповещателя с учетом их расположения в здании. Такую подробную информацию можно получить на основе численного моделирования звукового поля методом прослеживания лучей, которое реализовано в программном комплексе. Использование этой программы позволяет обосновать акустические параметры речевых пожарных оповещателей и оптимальные схемы их размещения в помещениях.

Литература

1.  Ф.,  И., ,  Н. Методика акустического проектирования одиночного пожарного речевого оповещателя // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно - строительного университета. Строительство и архитектура. – 2013. – № 3. – С.121 - 127.

2. СП 133.13330.2012. Сети проводного радиовещания и оповещения в зданиях и сооружениях. Нормы проектирования. [Текст]. – Введ. 01 – 09 – 2012. – М.: Минрегион России, 2012.

3. СП 3.13130.2009. Системы противопожарной защиты. Система оповещения и управления эвакуацией людей при пожаре. Требования пожарной безопасности. [Текст]. – Введ. 25 – 03 – 2009. – М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2009.

4. СП 51.13330.2011. Защита от шума. [Текст]. – Введ. 20 – 05 – 2011. – М.: Минрегион России, 2011.

5. ГОСТ Р 53325-2009. Технические средства пожарной автоматики. Общие технические требования. Методы испытаний. [Текст]. Взамен ГОСТ Р 51089—97 – Введ. 18 – 02 – 2009. – М.: Изд-во стандартинформ, 2009.

6. Свидетельство № 000 Российская Федерация. Программа для акустического проектирования речевых оповещателей системы оповещения и управления эвакуацией людей при пожаре.: свидетельство об офиц. регистрации программы для ЭВМ / , , ; заявитель и правообладатель ; заявл. 26.12.2013; зарегистрировано в реестре программ для ЭВМ 21.02.2014. - [1] с.

СЕКЦИЯ 2. РАДИОЭЛЕКТРОННЫЕ СРЕДСТВА МОНИТОРИНГА ПАРАМЕТРОВ ДЕСТАБИЛИЗИРУЮЩИХ ФАКТОРОВ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТЕХНОСФЕРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ. 

УДК 538.975

, ,

, ,

РАЗРАБОТКА ПРОЗРАЧНОГО ПОЛЕВОГО ТРАНЗИСТОРА

НА ОСНОВЕ ЭКОЛОГИЧЕСКИ БЕЗОПАСНЫХ

МЕТАЛЛООКСИДОВ

В данной статье с позиции экологической безопасности анализируются материалы и технология изготовления прозрачных тонкопленочных металлооксидных транзисторов

Современный уровень развития промышленности таков, что в течение одного или двух десятилетий технологический прорыв превращается в коммерческий продукт. В 2003 году начались разработки нового направления электроники - прозрачных тонкопленочных полевых транзисторов (TTFT). Так что можно предположить, что на мировой рынок разработка выйдет в ближайшие несколько лет.

В чем же достоинства материалов, на основе которых реализуется TTFT?

Во-первых, цена. Большинство металлооксидов, прозрачных в видимом диапазоне электромагнитного спектра излучения, являются широко распространенными и коммерчески выгодными для производства по сравнению с кремнием и другими полупроводниками.

Во-вторых, необходимо вспомнить, что современная микро - и наноэлектроника – это производство, основанное на использовании токсичных реактивов (например, при фотолитографии используют чувствительные к УФ и глубокому УФ фоторезисты, в состав которых входят фенолы). Для используемого в процессах диффузии в кремийфосфина ПДК = 0,1 мг/м³ (длительное вдыхание при концентрации 10 мг/м³ приводит к летальному исходу, в крови человека содержание фосфина не более 0,001 мг/м³.) и т. д.

Разработки на основе металлооксидов позволяют использовать неопасные и малоопасные соединения (например, оксид TiO2, широко распространенный в пищевой промышленности и при производстве бытовых изделий).

В-третьих, базовым материалом для разработки классических электронных изделий до сих пор остается кремний (на него приходится порядка 70 % приборов). 30 % реализуются на А3В5 и др. (в основном – СВЧ техника). Сложность и технологичность очистки будущих пластин можно коротко показать последовательностью основных операций [1]. Сначала происходит хлорирование металлургического кремния, изготовленного из кварцитов, для получения хлорпроизводных кремния. Дальше их очищают ректификацией, получается чистый трихлорсилан, а дальше он разлагается в токе водорода и получается поликремний. Из поликремния методом Чохральского или зонной плавкой изготавливают монокристаллы. Их режут на пластины, которые и используют для производства интегральных схем.

В качестве подложки для напыления тонкопленочных транзисторов и др. приборов прозрачной электроники рассматриваются стекло (оксид кремния / кварц – один из самых распространенных материалов в природе), прозрачные полимерные подложки (условием выбора материала будет ограничение по температурам проводимых операций при нанесении элементов TTFT) и разрабатываемые перспективные материалы, которые должны быть прозрачными для видимого света.

Рассмотримс точки зрения безопасности материалы, из которых напыляются области TTFT.

Одна из наиболее перспективных схем TTFT представлена на рисунке 1. Она основана на конструкции TTFT с нижним расположением затвора, используемой в работах Т. Риддля (г. Брауншвейг, Германия)[3]. Отличием является замена дорогого оксида индия – олова In2O3-SnO2на более доступное соединение оксидов олова и цинка.

В данном случае в качестве материалов областей истока, стока и затвора предлагается оксид ZnO-SnO2. Для канала выбрано другое соотношение Sn и Zn (SnO2-ZnO). Подзатворный диэлектрик может быть реализован на соединении TiO2-SiO2. Для подложки используется стекло.

В данном транзисторе использованы оксиды металлов, наиболее распространенные в современно технологии.

Оксид цинка ZnO используется в фармацевтической промышленности - в создании абразивных зубных паст и цементов в терапевтической стоматологии, в косметических процедурах, в производстве электрокабеля, искусственной кожи и резинотехнических изделий. Кроме того, применение распространено в шинной, лакокрасочной, нефтеперерабатывающей промышленностях. Оксид цинка применяют при производстве стекла и керамики. ПДК в рабочей зоне 0,5 мг/м3, ЛД нет.

Рис. 1. Структурная схема прозрачного тонкопленочного металлооксидного транзистора на стеклянной подложке

Оксид олова SnO2 применяется в качестве катализатора, как чувствительный слой сенсоров газа, как пигмент в керамической глазури, при производстве термически и химически стойких стёкол, как составляющее прозрачной плёнки-проводника в резистивных сенсорных экранах. Данные ПДК по оксиду олова не отмечяются.

Оскид титана TiO2, области применения которого – это лакокрасочные материалы, в частности, титановые белила — 57 % от всего потребления [2], производство пластмасс — 21 %, производство ламинированной бумаги — 14 %, производство декоративной косметики, в производстве резиновых изделий, стекольном производстве (термостойкое и оптическое стекло), как огнеупор (обмазка сварочных электродов и покрытий литейных форм), в косметических средствах (мыло и т. д.), в пищевой промышленности (пищевая добавка E171).

И, наконец, оксид кремния SiO2. Необходимо отметить, что распыление SiO2 может проводиться как из специально изготовленных керамических навесок, так и их нарезанного кварца. По областям применения – можно назвать наиболее «говорящие за безопасность производства» - в пищевой промышленности в качестве вспомогательного вещества E551, препятствующего слёживанию и комкованию, парафармацевтике (зубные пасты), в фармацевтической промышленности в качестве вспомогательного вещества, а также пищевой добавки или лекарственного препарата в качестве энтеросорбента.

В нашем случае все пленки напыляются ионно-лучевым методомв герметичной камере в заданной атмосфере, следовательно, воздействие на окружающую среду исключено.

При возникновении необходимости защиты TTFT от воздействия окружающей среды, предполагается использование полимерных защитных покрытий, широко распространенных в современном производстве.

Таким образом, становится очевидным факт, что разработка прозрачных тонкопленочных приборов, в частности, транзисторов, является перспективным направлениеммикро - и наноэлектроники с позиций безопасности производства и материалов, а также доступности технологии.

Работа выполнена при финансовой поддержке Государственного задания Министерства науки и образования по проекту № 000, задания № 3.574.2014/K на выполнение научно-исследовательской работы в рамках проектной части государственного задания в сфере научной деятельности.

Литература

1. Современное состояние материаловедения для микроэлектроники. Интервью с , директорНИИ Особо чистых материалов. Режим доступа: http://www. zelenograd. ru/news/5204.

2. Области применения диоксида титана. Режим доступа: http://www. .

3. T. Riedl, P. Gőrrn, W. Kowalsky. Transparent electronics for see-throngh AMOLED displays. J. of display technology. 2009. V. 5. № 12. P. 501 – 509.

УДК 343.98(075) 

, ,

Актуальные вопросы экспертизы веществ,

материалов, изделий и перспективы её развития

В работе разработаны и предложены новые образцы криминалистической техники, полученные на основе методов аналитической химии

В настоящее время проводятся исследования, которые позволят внести вклад в решение сложной социальной проблемы по преодолению преступности, а именно создать новую материально-техническую базу для осуществления деятельности сотрудников экспертно-криминалистических подразделений. Нами разработаны новые образцы криминалистической техники для обнаружения, фиксации, изъятия и анализа металлов, и их соединений, такие как одноразовые бахилы, на подошве которых размещены полоски из специального материала для сбора металлов и их соединений, устройство для обнаружения и идентификации металлов и их соединений на обследуемых поверхностях и защитная маска от отравления парами ртути.

Для обнаружения наличия металлов и их соединений на обследуемых поверхностях, например, почвах и др., и изъятия их для проведения предварительного криминалистического исследования предлагаем использовать разработанные одноразовые бахилы, включающие защитный чехол, выполненный из материала с высокими водонепроницаемыми свойствами, при этом верхняя часть чехла снабжена средством для удержания на ноге, выполненным в виде резинки, размещенной в отворотах кромке чехла, защитный чехол соединен с подошвой по всей поверхности контакта, выполненной из полиуретанового нетканого материала, типа «Спандекс», на которой размещены полоски из хлорсульфированного полиэтилена устойчивого к агрессивным химическим средам с обеспечением возможности их фиксации и удержания на подошве (неразъемно посредством сшивания или склеивания) и возможности их съема с подошвы по мере необходимости.

Полезная модель относится к обуви и может найти применение в криминалистике в качестве специально изготовленных одноразовых бахил, предназначенных для обнаружения наличия металлов и их соединений на обследуемых поверхностях, например, почвах и др., и изъятия их для проведения предварительного криминалистического исследования. С помощью бахил, специально изготовленных для обнаружения и изъятия металлов и их соединений с поверхности почвы и других обследуемых поверхностей, удается успешно решать криминалистические задачи.

Недостатком известных бахил [1-4] является отсутствие всякой возможности удерживать и извлекать с поверхности почвы и других поверхностей соединения металлов, необходимых для проведения предварительного криминалистического исследования, так как внешний слой бахил, состоящий из пропилена типа Спанбонд, либо листового резинового материала, либо силиконового герметика, инертен по отношению к металлам и обладает очень низкими адсорбционными свойствами.

Наличие нескольких индикаторных полосок на подошве бахил является существенным признаком заявленной полезной модели, потому как у существующих аналогов данных полосок не предусмотрено и отсутствует возможность качественного определения соединений металлов. Предлагаемое техническое решение обеспечивает именно данную функцию, осуществляя тем самым заявленный технический результат и решая указанную выше техническую задачу.

Доставку индикаторных полосок и качественное определение соединений металлов непосредственно на место происшествия можно осуществлять с использованием нового устройства для обнаружения и идентификации металлов, их соединений на обследуемых поверхностях, содержащее контейнер с размещенными внутри флаконами с индикаторами и тестовыми элементами, отличающееся тем, что контейнер выполнен в виде цилиндрической емкости с крышкой. На дне его закреплен штатив с флаконами (либо пробирками), снабженными притертыми пробками, содержащими растворы: для качественных реакций на металлы и их соединения. Тестовые элементы выполнены в виде полосок из хлорсульфированного полиэтилена (ХСПЭ) с нанесёнными на их поверхность металлами и их соединениями под давлением, а на внутренней стороне крышки устройства жестко закреплены прижимные элементы, удерживающие полоски.

Металлы и их соединения за счет абсорбционного взаимодействия с полосками из ХСПЭ удерживаются прочно и тем самым можно сохранять эти полоски, по мере необходимости использовать их для анализа, как на месте происшествия, так и для дальнейшего производства криминалистической экспертизы в стационарной лаборатории. Материалы полосок из ХСПЭ имеют активные функциональные группы , S, что обеспечивает их взаимодействие с металлами и их соединениями, находящимися в почве и на других обследуемых поверхностях, а также абсорбироваться на поверхности ХСПЭ. За счет этого взаимодействия металлы и их соединения переносятся и закрепляются на полоске.

Например, обнаружение металлов и их соединений, собранных на поверхности почвы, осуществляется следующим образом: на полоску из ХСПЭ абсорбируются металлы и их соединения, затем полоска помещается в контейнер и по мере необходимости полоску извлекают и опускают в индикаторный раствор, находящийся в пробирке и следят за изменением окраски. Появление черной окраски свидетельствует о присутствии соединений свинца, за счет образования сульфида свинца черного цвета. Отсутствие окраски указывает на то, что на обследуемых поверхностях свинца и его соединений нет.

Для сотрудников МВД России, МО России, ФСБ России, ФСКН России, в служебные обязанности которых входит организация и проведение занятий с личным составом подразделений по огневой подготовке, находящимся на огневом рубеже и/или осуществляющим контроль за результатами огневой подготовки, нами разработана защитная маска от отравления парами ртути, содержащая нетканый фильтрующий материал прямоугольной формы, приспособления для крепления маски к голове, наносник в виде эластичной двухслойной вставки, вшитой с двух сторон в края длинной стороны нетканого фильтрующего материала прямоугольной формы, отличающаяся тем, что она содержит между слоями эластичной вставки наносника медную сетку толщиной 0,1 мм с ячейками 1,0-2,0 мм, вставляемую между слоями вдоль осевой линии, идущей по центру длинной стороны прямоугольника.

Разработанное устройство может найти применение для защиты органов дыхания от содержащихся в воздухе различных примесей, в частности, паров ртути. Полезная модель относится также к области медицины и может быть использована для защиты верхних дыхательных путей человека от различных веществ и бактерий, которые передаются воздушно-капельным путем от человека к человеку или животных к человеку; защиты органов дыхания от пыли, содержащих вирусы и бактерии; защиты от производственной пыли, содержащей пары ртути.

Известные лицевые маски (повязки) [5-8] имеют ограниченный срок годности. К недостаткам известных масок и повязок следует отнести ограничения их использования во влажной среде, образующейся под воздействием дыхания пользователя или вследствие дождливой погоды, т. к. бактерии и вирусы хорошо сохраняются в условиях повышенной влажности.

Но самый большой недостаток изученных аналогов и прототипа это невозможность использовать описанные маски и повязки для защиты человека от отравления парами ртути.

Полезная модель решает задачи: 1) повышение безопасности органов дыхания человека; 2) обеспечение универсальности защитных масок и повязок; 3) увеличение длительности защитного действия устройства; 4) расширение возможности использования устройства в условиях повышенной влажности.

Известно, что ртуть и ее пары обладают способностью растворять в себе многие металлы, образуя с ними жидкие или твёрдые сплавы - амальгамы. Очистка воздуха основана на том, что пары ртути, находящиеся в воздухе и являющиеся продуктами выстрела, адсорбируются на поверхности медной сетки, таким образом подвергаются связыванию, т. е. химическому взаимодействию, протекающему между ртутью и медью. В результате химического взаимодействия паров ртути с медью образуются амальгамы, которые через определенный промежуток времени (500 часов) растворяют раствором FеС или раствором КМn, подкисленным соляной кислотой. Медь после очистки растворами от амальгам может вновь использоваться для защиты от отравления парами ртути.

Предлагаемые полезные модели – новые образцы криминалистической техники получены на основе естественнонаучных знаний, путем внедрения достижений аналитической химии в служебную деятельность эксперта-криминалиста. Использование научных разработок создаст мощный источник розыскной и доказательной информации, способствующей установлению объективной истины в процессе предварительного следствия и последующего судопроизводства.

Литература

1. Патент РФ на полезную модель № 000, опубл. 07.03.2008 г.

2. Патент РФ на полезную модель № 000, опубл. 10.05.2009 г.

3. Патент РФ на полезную модель № 000, опубл. 27.08.2005 г.

4. Свидетельство на полезную модель № 000, опубл. 10.01.2003 г.

5. Патент РФ на полезную модель № 000, опубл. 20.09.2003 г.

6. Заявка РФ на изобретение № 000, опубл. 27.09.2002 г.

7. Заявка РФ на изобретение № 000, опубл. 27.11.2004 г.

8. Патент РФ на изобретение № 000, опубл. 20.03.1999 г.

9. Патент РФ на ПМ № 000. Защитная маска от отравления парами ртути/ , , . Опубл. 27.12.2013 г.

10. Патент РФ на полезную модель № 000 «Защитная маска от отравления парами ртути» // , , . Опубл. 27.07.2014 г.

Саратовский государственный технический университет

имени

Волгоградская академия МВД России

СЕКЦИЯ 3. СИСТЕМЫ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ И АЭРОКОСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

УДК 551.507.362

,

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ
УСЛОВИЙ НА ПРИМЕНЕНИЕ ПРИБОРОВ НОЧНОГО
ВИДЕНИЯ ПРИ ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ
ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

В статье предлагается методика оценки воздействия естественной освещенности, прозрачности атмосферы и контраста объекта в зависимости от подстилающей поверхности и времени года на дальность видимости с помощью приборов ночного видения при ликвидации чрезвычайных ситуаций или при поиске потерпевших бедствие в темное время суток

Наиболее информативное чувство восприятия человеком внешнего мира — зрение, являясь весьма совершенным оптико-биологическим инструментом, обладает, к сожалению, ограниченной спектральной чувствительностью. Из широкого диапазона спектра оптического излучения (от 0,00 1 до 1 000 мкм) глаз воспринимает очень узкий участок от 0,38 до 0,78 мкм, да и то, начиная с определенного уровня освещенностей: при освещенностях менее 0,1 люкс глаз не воспринимает цвета и различает только крупные близлежащие объекты [1].

Приборы ночного видения (ПНВ), как следует из названия, предназначены для ведения наблюдения в условиях недостаточной освещенности или полной темноты. Они на протяжении уже нескольких десятилетий занимают важное место в современной технике. За последние годы ПНВ активно применяются в гражданской технике для разведки и добычи полезных ископаемых, спасательных работ, астрономических исследований, производственного и экологического контроля, ночной навигации и вождения автотранспортных средств в специальных климатических и погодных условиях, ночной видеосъемки, работы спецслужб, правоохранительных органов и таможенных служб, в системах охраны и пожаротушения и др.

Позволяя «видеть» в принципиально невидимых ультрафиолетовом и инфракрасном диапазонах, а также усиливая во много раз яркость ночного изображения, эти приборы дают неоценимое преимущество их владельцам при выполнении ими задач по обеспечению безопасности в чрезвычайных ситуациях[2].

В работе стоит задача оценки дальности видимости в приборах ночного видения и сравнение их с дальностью видимости без приборов ночного видения в различных условиях: естественной освещенности (зависящей от облачности различной оптической плотности и фазы Луны), прозрачности атмосферы и контраста объекта в зависимости от подстилающей поверхности и времени года.

Как показали исследования дальность видимости (видимость) с использованием ПНВ в значительной мере зависит от внешних условий, наиболее важными из которых являются:

1. Естественная освещенность, обусловленная излучением ночного неба, светом звезд, Луны, количеством и формой облаков;

2. Прозрачность атмосферы;

3 Оптико-физические характеристики фонов и целей;

В работе предложена модель на основе экспериментальных визуальных наблюдений проведенных с оценкой дальности обнаружения объектов с применением ПНВ обладающих различными контрастами на фоне местности при различных значениях естественной освещенности измеренных прибором «Фон» и разной прозрачности атмосферы.

Тактико-технические характеристики приборов ночного видения приведены для прозрачности атмосферы соответствующей МОДВ более 10 км, при уменьшении прозрачности атмосферы дальность видимости уменьшается.

В качестве примера в табл. 1 представлено изменение дальности видимости с применением ПНВ различного поколения в зависимости от прозрачности атмосферы при фиксированном значении естественной освещенности (ЕО) и контраста объекта (к).

Таблица 1.

Экспериментальные значения дальности видимости ориентиров с применением приборов ночного видения при различной прозрачности атмосферы (ЕО = 0,14- 0,04 Лк, к = 1)

Влияние прозрачности атмосферы на изменение дальности видимости ориентиров с применением приборов ночного видения для фиксированных значений естественной освещенности и контраста объекта на фоне местности можно выразить через коэффициент, учитывающий класс прибора ночного видения (а):

а= Sприб/10000, (1)

где Sприб – дальность видимости ориентиров с применением прибора ночного видения из тактико-технического описания, м.

Уровень естественной освещенности, при котором в приборах ночного видения обеспечивается оптимальный уровень восприятия, заявляется производителями в приборах в пределах от 0,01 до 0,2 Лк [3].

Практически превышение минимальных и максимальных пределов освещенности ведет к фрагментации изображения. При недостатке освещенности изображение фрагментируется с уменьшением его яркости и контрастности, что ведет к потере информативности, возникает так называемое «снежение» [3].

Как и прозрачность атмосферы, естественная освещенность, зависящая от фазы Луны, количества и формы облаков вносит большой вклад в изменение видимости ориентиров ПНВ. Метод оценки естественной освещенности в зависимости количества и формы облаков в работе не рассматривается, он досконально представлен в работах [2].

Для оценки влияния естественной освещенности на дальность видимости ориентиров при применении ПНВ были рассчитаны коэффициенты (табл. 2), учитывающие изменения дальности видимости при фиксированных значениях прозрачности атмосферы и контраста объекта на фоне местности.

Таблица 2.

Экспериментальные значения коэффициента (Е), учитывающего влияние естественной освещенности на дальность видимости ориентиров с применением приборов ночного видения

Как видно из таблиц 1 и 2, особое влияние на дальность видимость ориентиров оказывает класс самих приборов. Более совершенные приборы позволяют добиться более высоких показателей видимости. Нередко в состав прибора входят увеличительные линзы, позволяющие приблизить объект в 1,5-2 раза, что увеличивает угловые размеры ориентира, и в расчеты необходимо внести и коэффициент увеличения.

Оптико-физические характеристики фонов и ориентиров определяют истинный контраст. Истинный контраст объекта на фоне местности не зависит от времени суток и остается всегда постоянным. На основе фотометрических наблюдений, представленных в работах [1, 2], была построена таблица значений контрастов объектов при различных сезонах года (табл. 3).

Таблица 3.

Значения контраста (к) объектов на различном
ландшафте местности

Продолж. табл. 3.

Значения контраста (к) объектов на различном
ландшафте местности

Данные исследования позволили получить формулу, учитывающую влияние метеорологических условий на дальность видимости различных ориентиров с применением приборов ночного видения:

S=а·k·E·Sмодв , (2)

где S – дальность видимость по приборам ночного видения, м.; а – коэффициент, учитывающий класс прибора ночного видения; к – контраст объекта на фоне местности; Е – коэффициент, учитывающий влияние естественной освещенности, зависящий от количества и формы облаков при различных фазах Луны; Sмодв – метеорологическая оптическая дальность видимости, м.

Таблица 2.

Средние значения горизонтальной дальность видимости фигуры человека в зависимости от естественной освещенности в темное время суток

Поэтому разработанная методика во многом поможет в плане выбора времени проведения операций ночью и значительно уменьшит денежные затраты на приборы.

Исходя из проделанной работы видно:

- основным фактором видимости при применении приборов ночного видения является - естественная освещенность;

- при оценке эффективности работы приборов основное внимание необходимо уделять на их чувствительность к изменению естественной освещенности;

- при планировании работы с применение приборов необходимо обращать внимание не только на фазу Луны, но и на количество и плотность облачного покрова.

Не учет естественной освещенности (связанной с количеством и формой облаков), как основного фактора видимости с использованием приборов ночного видения, может привести к грубейшим ошибкам и не раскрывать их всех возможностей.

Литература

1. Вавилов и солнце./ М.: Академия наук СССР, 1956. 128 с.

2. Дорофеев для авиационных целей. Монография. Воронеж: ВАИУ. 2010. 252 с.

3. Полеты с очками ночного видения на вертолетах Ми-24ПН. Методическое пособие летному составу. Торжок: 344 ЦБП и П ЛС АА. 2006. 68 с.

ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н. Е Жуковского и » (г. Воронеж)

УДК 551.510.522

,

МЕТОД РАСЧЕТА КОНЦЕНТРАЦИИ ДЫМОВЫХ

АЭРОЗОЛЕЙ В горизонтально-неоднородном пограничном слое атмосферы

Рассматривается численный метод расчета пространственной концентрации дымового аэрозоля в горизонтально-неоднородном пограничном слое атмосферы в районе аэродрома с привлечением фактической или прогностической метеоинформации (карты барической топографии)

При решении многих прикладных задач турбулентного переноса и осаждения примесей в атмосфере, несмотря на ряд существенных ограничений, широко используется полуэмпирическое уравнение турбулентной диффузии. При описании процессов диффузии примесей в турбулентной атмосфере, наряду со средними величинами и флуктуациями скоростей движения воздуха, можно выделить средние значения концентрации примеси и пульсационные отклонения от них. Это позволяет с помощью обычных приемов осреднения перейти от уравнения диффузии для мгновенных концентраций к уравнению турбулентной диффузии для средних значений концентраций.

В общем виде изменения средних значений концентраций С описываются уравнением [1,2]

. (1)

Здесь оси x и у декартовой системы координат расположены в горизонтальной плоскости; ось z - по вертикали вверх; t - время; u, v, w - составляющие средней скорости перемещения примеси соответственно по направлению осей x, y, z; kх, ky, kz-горизонтальные и вертикальная составляющие коэффициента турбулентности; α* - коэффициент, определяющий изменение концентрации за счет превращения примеси.

При решении конкретных задач общий вид уравнения (1) может быть упрощен. Так, рассмотрение установившихся процессов позволяет принять , а выделение среднего движения в горизонтальной плоскости (для чего ось x совмещается с направлением ветра в приземном слое) приводит к тому, что v=0.

Вертикальные движения в атмосфере над горизонтально-однородной подстилающей поверхностью малы и могут не учитываться. Однако, при рассмотрении диффузии примеси в горизонтально-неоднородном ПСА, в котором деформация полей метеорологических величин вызывается одновременным изменением шероховатости, тепловых и влажностных свойств подстилающей поверхности, член приобретает иной смысл, поскольку w включает в себя вертикальную составляющую скорости движения и скорость осаждения примеси wg . Величина wg в случае диффузии тяжелых примесей берется со знаком минус (т. к. ось z направлена вверх) а в случае легких примесей, не имеющих собственной скорости осаждения, можно принять wg=0.

При наличии ветра, т. е. при u ≠ 0, можно пренебречь членом , учитывающим диффузию по оси x, поскольку в этом направлении диффузионный поток примеси значительно меньше конвективного.

Считаем продукты горения (дымы) сохраняющейся примесью (α*=0), то есть она не вымывается осадками и не подвержена радиоактивному распаду.

Тогда со всеми принятыми допущениями уравнение (1) примет вид

, (2)

в котором величины u, w являются функциями координат x и z, а kz, ky - функциями координат z и y соответственно.

Уравнение (1) имеет первый порядок по переменной x и второй порядок по переменным y и z. Поэтому для его решения задается одно граничное условие по x и два граничных условия по y и z.

Строго говоря, выбросы примеси в атмосферу осуществляются от объемных источников. Однако размеры этих источников малы по сравнению с расстояниями, на которых исследуется создаваемое ими поле концентрации. Поэтому при постановке начальных условий рассматривают только точечные или линейные источники.

Граничное условие при x=0 задается следующим образом. Известно, что для сильно локализованных источников численное решение уравнения (2) затруднено появлением вблизи источника больших градиентов, что может привести к значительным погрешностям в определении поля концентрации примеси. Поэтому для описания точечного источника вводится δ - функция. Это условие для точечного источника, расположенного в точке x=0, z=h записывается в форме

, (3)

где Q - мощность выброса от источника в единицу времени; h - высота источника; δ(z-h)-дельта-функция Дирака [1, 2].

Граничное условие на бесконечном удалении от источника принимается в соответствии с естественным предположением о том, что при этом концентрация убывает до нуля

С→0, при z→H; (4)

C→0, при½y½→ ∞, (5)

где Н – высота пограничного слоя атмосферы.

Граничное условие у земли с учетом возможности поглощения и отражения примеси задается на уровне шероховатости z0 в виде [3,4]

при z= z0. (6)

Здесь Qs поверхностная концентрация примеси; γ* - коэффициент ветрового подъема примеси с подстилающей поверхности; β* - коэффициент сухого осаждения примеси (т. е. параметр, характеризующий взаимодействие частиц с подстилающей поверхностью), определяемый формулой [4]

,

где u*- динамическая скорость; n - кинематический коэффициент вязкости воздуха.

Предлагаемое граничное условие (6) на высоте z0 позволяет учитывать влияние неоднородности подстилающей поверхности (когда z0=f(x)) на приземное распределение концентрации примеси. Кроме того, оно оказывает существенное влияние на распределение приземной концентрации в том случае, когда имеет место микромасштабная пятнистость поверхностной конденсации примеси.

Из общих соображений и экспериментальных данных [4] следует, что для очень тяжелых частиц поток целиком определяется скоростью гравитационного осаждения. Поэтому в расчетах можно положить, что β*=wg. Если диффундирует невесомая примесь (wg≈ 0), то целесообразно воспользоваться выражением (6) для условий полного отражения β*=0.

Рис. 1. Схема перехода от непрерывно действующего линейного

источника к непрерывно действующему точечному источнику

Решение уравнения (2) осуществляется следующим образом. Первоначально находится решение уравнения турбулентной диффузии для непрерывно действующего линейного источника (рис. 1), производительность которого совпадает с производительностью точечного источника. При этом необходимо отметить, что физический смысл этих производительностей остается разным: для точечного источника - это количество примеси, поступающей в единицу времени в атмосферу, кг/с, для линейного - количество примеси, поступающей в атмосферу от единицы длины источника в единицу времени, кг/(сּм).

Затем, имея определенное соотношение между решениями для точечного и линейного источников, находим искомое решение уравнения турбулентной диффузии для непрерывно действующего точечного источника.

С учетом вышесказанного при выполнении практических расчетов диффузию примеси по направлению оси координатной оси Y будем рассматривать с точки зрения представлений о турбулентности в переменных Лагранжа. Поле концентрации от непрерывно действующего точечного источника в этом случае имеет вид [1,2]

, (7)

где C(x,y,z) – пространственная концентрация дымов от непрерывно действующего точечного источника, кг/м3; (x,z) - концентрация дымов от непрерывно действующего линейного источника, расположенного вдоль оси y , кг/м2; σу2, σу – дисперсия и среднее квадратическое отклонение примеси соответственно в поперечном ветру направлении (в метрах).

Дисперсия σу2 является функцией от координаты х, степени вертикальной устойчивости ПСА, шероховатости подстилающей поверхности z0 и высоты источника промышленных дымов h. В основу определения величины σу положены статистические методы. Коэффициенты бокового (поперечного) среднего квадратического отклонения σу в поперечном ветру направлении представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Значения σу для расстояний 100м< х <10000 м [47]

Класс устойчивости по Пасквиллу	σу, м
Сельская местность
A	0.22x(1+0.0001x)-1/2
B	0.16x(1+0.0001x)-1/2
C	0.11x(1+0.0001x)-1/2
D	0.08x(1+0.0001x)-1/2
E	0.06x(1+0.0001x)-1/2
F	0.04x(1+0.0001x)-1/2
Городская местность
A-B	0.32x(1+0.0004x)-1/2
C	0.22x(1+0.0004x)-1/2
D	0.16x(1+0.0001x)-1/2
E – F	0.11x(1+0.0001x)-1/2

Функция (x,z), в свою очередь удовлетворяет уравнению

. (8)

и граничному условию

при х=0, (9)

где М – мощность выброса от непрерывно действующего линейного источника в единицу времени, кг/(мּс).

Граничные условия при z=H и z= z0 для такие же, как и для С(x,y,z) (см. (4)-(6).

Такая постановка задачи позволяет корректно использовать представленную модель для описания распространения дымового аэродрома с учетом ветрового режима и расположения точечного (линейного) источника задымления по отношению к ВПП, рис. 2.

 

Рис. 2. Положение источника промышленных дымов по отношению к ВПП:

а) – ось струи дыма совпадает с осью ВПП;

б) – ось струи дыма не совпадает с осью ВПП.

Для численного решения уравнения (2) необходимо на каждом шаге по координате x предварительно определять вертикальные профили составляющих скорости движения воздушного потока u(z) , w(z) и коэффициента турбулентности kz(z). Эти неизвестные функции находятся из системы гидродинамических уравнений, описывающих стационарный горизонтально-неоднородный пограничный слой атмосферы (ПСА), модель которого представлена в [5].

При численном интегрировании системы гидродинамических уравнений пограничного слоя в качестве граничных условий при х=0 используются вертикальные распределения метеовеличин в ПСА, восстановленные из решения системы уравнений в соответствие с [6,7,8] с использованием фактических или прогностических карт барической топографии или данных радиозондирования атмосферы, то есть с использованием фактической метеоинформации [3,9].

В результате совместного численного решения системы уравнений ПСА и уравнения турбулентной диффузии (2) при соответствующих граничных условиях определяется поле пространственной концентрации дымового аэрозоля в зависимости от параметров источника (источников) и внешних факторов (температурных, динамических и влажностных), определяющих структуру пограничного слоя (рис.3).

С

Z

Рис. 3. График распределения концентрации дымового аэрозоля

Предложенный численный метод расчета турбулентной диффузии загрязняющих примесей может быть использован для решения широкого класса задач по определению пространственных полей концентрации загрязняющих веществ в пограничном слое атмосферы, как в условиях застройки, так и в условиях открытой местности [3]. Кроме того, данный метод расчета учитывает влияние вертикальных токов, стратификацию пограничного слоя атмосферы и неоднородности подстилающей поверхности на турбулентную диффузию примеси в ПСА. Достоинством данного метода является использование фактической или прогностической метеорологической информации, что позволяет получать прогностические значения пространственной концентрации различных загрязняющих примесей в приземном и пограничном слоях атмосферы.

Литература

1. Берлянд и регулирование загрязнения атмосферы. – Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - 272 с.

2. Берлянд проблемы атмосферной диффузии и загрязнения атмосферы. – Л.: Гидрометеоиздат, 1975. - 448 с.

3. , Афанасьева - метеорологические модели и их практическое применение.- Воронеж: Издательство Военного авиационного инженерного университета (г. Воронеж), 2010.-171 с.

4. О граничном условии для уравнения турбулентной диффузии на подстилающей поверхности/ Метеорология и гидрология. – 1990. - № 9. - С. 52 - 56.

5. Бютнер приповерхностного слоя воздуха. - Л.: Гидрометеоиздат, 1978. – 157 с.

6. , Надежина слой атмосферы в условиях горизонтальной неоднородности. - Л.: Гидрометеоиздат, 1979. - 136 с.

7. , Фоскарино пограничного слоя и макротурбулентного обмена в атмосфере по данным первого глобального эксперимента ПИГАП. - Л.: Гидрометеоиздат, 1990.-160с.

8. , , Фоскарино расчета и количественные оценки параметров трехмерной структуры пограничного слоя атмосферы по данным ПГЭП. //Метеорология и гидрология. - №9 - 1987.

9. , Борисов пространственного распределения метеорологических величин в пограничном слое над ВПП. - М., 1988 – Депонир. в ВНИИГМИ 4.10.88, МЦД № 000 - ГМ88.

ВУНЦ ВВС «ВВА имени профессора и » (г. Воронеж)

УДК 551.501.724

,

СПОСОБ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ВЕРТИКАЛЬНОГО

ПРОФИЛЯ ТЕМПЕРАТУРЫ, ОСНОВАННЫЙ

НА АДИАБАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

Предложен новый способ определения вертикального профиля температуры в конвективной облачности. В его основе лежит пошаговое вычисление температуры и высоты очередной изобарической поверхности от уровня конденсации до верхней границы облака на основе адиабатической модели. Проведено оценивание точности получаемых результатов

Конвективная облачность входит в число опасных для авиации явлений погоды. Мощные кучевые и кучево-дождевые облака в зоне полетов создают препятствия выполнению ряда авиационных задач. Наличие подобных облаков в районе аэродрома влечет за собой его закрытие для взлета и посадки самолетов или, по крайней мере, резкое ограничение возможности проведения полетов.

Наряду с мощными турбулентными потоками, вызывающими сильную болтанку, и различными проявлениями атмосферного электричества в конвективных облаках зачастую создаются условия для сильного обледенение летательного аппарата. Диагноз и прогноз этого явления требует знания высот расположения изотерм 0ºС и -10ºС, так как именно в слое между ними обледенение наиболее вероятно. Кроме того, данные о температуре по высотам используются для разделения ливневых и грозовых очагов при проведении радиолокационной разведки погоды. В частности, одним из критериев является соотношение высот радиооэха и высоты изотермы -14ºС. При распознавании опасных явлений погоды по значениям отражательной способности вычисляется комплексный признак грозоопасности. Значение данного признака сравнивается с критериальным, которое, в свою очередь, зависит от высоты изотермы -22ºС [1].

Таким образом, знание вертикального распределения температуры воздуха в облаках конвективного происхождения обеспечивает решение ряда важных диагностических и прогностических задач. В связи с этим целью работы является совершенствование метеорологического обеспечения деятельности авиации путем повышения адекватности информации о вертикальном профиле температуры воздуха в конвективных облаках при наличии результатов стандартных приземных метеорологических наблюдений и спутниковых снимков.

Для достижения поставленной цели был проведен анализ существующих методов получения распределения температуры воздуха с высотой, разработан способ восстановления вертикального профиля температуры в конвективной облачности, а также проведено оценивание его точности.

В настоящее время существуют несколько подходов к определению высоты расположения изотермических уровней в атмосфере. Наиболее точные результаты непосредственных контактных измерений термодинамических параметров атмосферы на высотах от уровня земли до 35–40 км могут быть получены с помощью радиозондирования. Для получения информации в атмосферу выпускаются в свободный полет небольшие легкие измерительные приборы (радиозонды), снабженные датчиками различных метеорологических параметров и радиопередатчиком. Основными недостатками указанного подхода являются достаточно редкая сеть аэрологических станций, выполнение радиозондирования только дважды в сутки, а также практическая невозможность проведения измерений непосредственно в мощных кучевых и кучево-дождевых облаках.

предложен способ определения высоты нулевой изотермы в районах, занятых мощным облачным покровом [2]. Способ основан на измерении радиационной температуры теплового излучения, уходящего от верхних участков облачного покрова, и измерении температуры воздуха у поверхности земли. Однако он применим только в отношении высоты одной изотермы и только на Европейской территории России.

При отсутствии возможности аэрологического зондирования в некоторых случаях возможно использование осредненных климатических данных стандартной атмосферы. Однако проверка соответствия указанных данных реальным условиям показала, что в летние месяцы наблюдаются недопустимо большие отклонения высот изотерм от стандартных значений (1600-1900 м).

Таким образом, существующие способы получения вертикального профиля температуры воздуха имеют существенные недостатки. В связи с этим был предложен новый способ определения высот изотермических поверхностей в облаках, основанный на классической адиабатической модели развития облака.

В качестве исходных данных используются результаты приземных наблюдений за атмосферным давлением Р0, температурой воздуха Т0 и высотой нижней границы облачности ННГО.

Известно, что высота уровня конденсации соответствует высоте нижней границе облаков (Нук=ННГО). Этот уровень является начальным для восстановления вертикального профиля температуры. Температура воздуха на уровне конденсации находится по формуле:

, (1)

где γс = 0,98 – вертикальный градиент температуры воздуха при подъеме его по сухоадиабатическому закону.

Необходимое для дальнейших расчетов давление на уровне конденсации определяется по известной барометрической формуле:

, (2)

где g – ускорение свободного падения, Rc – удельная газовая постоянная сухого воздуха.

Восстановление вертикального профиля температуры в облаке осуществляется дискретно от уровня конденсации с приращением по высоте, задаваемым изменением давления в 10 гПа. На каждом шаге рассчитываются высота уровня и температура облачного воздуха. Когда расчетная температура достигает или становится ниже температуры рассматриваемой изотермы, ход вычислений прекращается и, исходя из высоты расположения конечного расчетного уровня, определяется высота изотермической поверхности [3].

Высота уровня, расположенного выше ННГО на 10 гПа, рассчитывается с помощью выражения:

. (3)

Температура облачного воздуха выше уровня конденсации изменяется с высотой по нелинейному влажноадиабатическому закону. Поэтому чтобы определить температуру на данном уровне используется выражение (4), а значение вертикального влажноадиабатического температурного градиента γв предварительно рассчитывается с помощью выражения (5).

, (4)

, (5)

где E – максимальная упругость водяного пара на уровне конденсации, которая находится при помощи эмпирического выражения:

. (6)

Далее с помощью выражений (3) и (4) рассчитываются высота и температура последующих вышележащих уровней облачного воздуха. Вычисления продолжаются до тех пор, пока температура поднимающегося облачного воздуха на следующем расчетном уровне станет ниже или будет равняться температуре искомой изотермической поверхности. После выполнения этого условия определяется значение высоты изотермы. По спутниковым снимкам контролируется достижение верхней границы облака путем сравнения рассчитанной температуры воздуха на очередном уровне и температуры на верхней границы облаков. При достижении указанной температуры расчеты прекращаются.

Для оценки точности предлагаемого способа были проведены его испытания на фактическом материале. Восстанавливались высоты изотерм 0˚С, -10˚С, -20˚С. В качестве эталонных при оценке точности восстановления вертикального профиля температуры в конвективной облачности рассматривались соответствующие данные радиозондирования. Успешность способа восстановления высот изотермических поверхностей в конвективной облачности оценивалась с помощью средней арифметической ε, средней абсолютной δ и средней квадратической σ ошибок. Рассчитанные значения показатели успешности приведены в таблице.

Показатели успешности восстановления высот изотермических уровней

Показатель успешности	Изотерма
0˚С	-10˚С	-20˚С
ε, м	-301	-487	-649
δ, м	514	639	793
σ, м	742	900	1089

Выполненные расчеты и проведенный анализ полученных результатов позволяют сделать следующие выводы.

1. При реализации предложенного способа оценки высот изотермических поверхностей в конвективной облачности не требуется наличие радиозондировочного оборудования или аэрологических данных.

2. Рассчитанные значения высот изотермических поверхностей в среднем больше значений аналогичных высот стандартной атмосферы, но меньше средних высот изотерм, полученных путем радиозондирования.

3. Занижение результатов относительно эталонных значений может свидетельствовать о том, что из-за влияния сильных восходящих и нисходящих движений воздуха вертикальный профиль температуры внутри конвективного облака существенно отличается от аналогичного профиля в безоблачном пространстве.

Литература

1. Билетов : учебник. М.: Воениздат, 1984. 208 с.

2. Бухаров определения высоты нулевой изотермы в облаках. Патент на изобретение RU № 000 С2, G01W1/00 от 01.01.2001.

3. , Жалнин оценки высоты расположения изотерм в конвективной облачности: Материалы 7-й межд. науч.-практ. конф. Ч.1. Воронеж: ВГТУ, 2011. С. 111–116.

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора и » (г. Воронеж)

УДК 551.513

, ,

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВНУТРЕННЕЙ СТРУКТУРЫ

ЦИРКУМПОЛЯРНОГО ВИХРЯ СЕВЕРНОГО ПОЛУШАРИЯ

Построена факторная модель циркумполярного вихря Северного полушария на изобарическом уровне 500 гПа для января. Проведенный кластерный анализ позволил выявить три типа глобальных циклонических образований. Даны статистические оценки характеристик полученных кластеров

В число проблем техносферной безопасности входит про­блема изменения климата и связанных с этим угроз национальной безопасности. Развитие научной основы политики в области климата является государственной задачей, в целях обеспечения безопасного и устойчивого развития страны в условиях изменяющегося климата принята Климатическая доктрина Российской Федерации [1].

В формировании климатической изменчивости важная роль принадлежит изменчивости циркуляции атмосферы. Глобальная ат­мосферная циркуляция является одним из механизмов, определяю­щих все многообразие региональных особенностей климата. Основ­ным звеном атмосферной циркуляции Северного полушария явля­ется циркумполярный вихрь (ЦПВ) с центром в районе полюса и западно-восточным движением воздуха. Его характеристики существенно влияют на формирование и распределение аномальных погодных условий. Поэтому надежное метеорологическое обеспечение оперативной и плановой деятельности потребителей метеорологической информации невозможно без всестороннего изучения внутренней структуры этой компоненты общей циркуляции атмосферы.

Целью работы является совершенствование моделей климатической системы и прогностических схем за счет выявления и учета структурных особенностей ЦПВ Северного полушария.

В качестве исходного материала использовались данные реанализа параметров атмосферы NCEP/DOE AMIP-II [2]. Рассмат­ривались значения геопотенциальной высоты в узлах регулярной широтно-долготной сетки с шагом 2,5о по 4 срокам (00, 06, 12, 18 час. Всемирного скоординированного времени) на изобарическом уровне 500 гПа за период 1979–2013 гг. По срочным данным геопо­тенциальной высоты проведен расчет среднесуточных значений. Задача решалась для центрального зимнего месяца (января), когда циклонический характер ЦПВ наиболее выражен.

При построении математической модели ЦПВ выбран под­ход [3, 4], определяющий объект глобальной циркуляции как дву­мерное распределение условных «масс» pij точек – проекций на по­верхность Земли элементов объема «чаши», образованной топогра­фией некоторой изобарической поверхности и горизонтальной плоскостью, проходящей через краевую изогипсу Hо:

, (1)

где Hij – значение высоты изобарической поверхности в точке (xi, yj); ji – дискретное значение широты точки (xi, yj). Используется декартова система координат с центром в географическом полюсе, ось X направлена на юг вдоль гринвичского меридиана, ось Y – на восток.

Центр циркуляции как центр масс системы материальных точек определяется по формулам механики:

,

, (2)

где r – радиус Земли; ji, lj – широта и долгота точки (xi, yj). От координат центра ЦПВ xc, yc в системе XOY можно перейти к координатам jс, lс – широте и долготе центра масс вихря.

Рассматриваются параметры модели [4]: площадь и масса вихря S, M, их отношение z = M/S; геометрические характеристики эллипса рассеяния условных масс ЦПВ: sx, sy – средние квадратические отклонения вдоль осей X, Y, или su, sv – вдоль главных осей эллипса, коэффициент сжатия k = su/sv; угол q между главной осью эллипса рассеяния и осью X.

Модель ЦПВ формируется для поверхности H500, в качестве краевой изогипсы принимается постоянное значение Hо= 540 гПа (для января) [3].

С целью определения однородных по структуре групп множества циркумполярных образований {Оi}(i =1, 2, …, n) с описательными признаками xir (r = 1, 2, …, k), проведена процедура иерархической кластеризации [5] объектов. Мерой близости, «похожести» различных объектов Оi, Оj выбрано евклидово расстояние [5].

Как указано на рис. 1, дерево иерархической кластеризации имеет три отчетливо выделяющиеся ветви (обозначены 1, 2, 3).

Рис. 1. Дерево иерархической кластеризации объектов ЦПВ

Таким образом, при рассмотрении среднесуточных характеристик циклонических образований можно говорить, в первом приближении, о трех группах (типах) ЦПВ. При этом объекты 1-го типа составляют примерно 30 % случаев, 2-го – 20 %, 3-го – 50 %.

С целью сжатия информации и определения структуры данных проведен факторный анализ, позволяющий обнаружить скрытые факторы, объясняющие связи между наблюдаемыми признаками объекта. В результате выделены общие факторы модели ЦПВ на уровне 500 гПа, объясняющие 83 % общей дисперсии признаков, дана следующая их интерпретация:

- f1 – фактор ориентации эллипса рассеяния условных масс ЦПВ (32 % общей дисперсии);

- f2 – массовый фактор, или фактор интенсивности (24 %);

- f3 – фактор положения центра вихря (16 % дисперсии);

- f4 – фактор площади вихря (11 % общей дисперсии).

На рисунке 2 объекты выделенных кластеров представлены на факторной плоскости f1, f2. Как показано на рисунке 2, явно выделяются два «сгустка» объектов, соответствующих f1< 0 и f1 > 0. Это можно объяснить ориентацией главной оси эллипса рассеивания «масс» вихря: в одних случаях ось направлена на западное полушарие (q < 0), в других – на восточное (q > 0).

Кластеры 1, 2 (для условия f1< 0) визуально лучше различимы в другой проекции: на плоскости факторов f2, f4 (массы и площади объектов циркуляции), что представлено на рисунке 3.

В таблице сведены оценки основных характеристик ЦПВ для отмеченных групп.

Рис. 2. Распределение объектов ЦПВ на плоскости факторов f1, f2 с маркировкой групп, полученных кластеризацией (представлены все объекты

выборки)

Рис. 3. Распределение объектов ЦПВ на плоскости факторов f2, f4 с маркировкой групп, полученных кластеризацией (без объектов кластера 3)

Статистические оценки параметров ЦПВ уровня 500 гПа по кластерам для января

Кла-стер	Характе- ристика	xс, км	yс, км	S*10-6, км2	M*10-9, км2дам	z, дам	q, град.
1	средняя	-420,2	-132,3	62,6	1,50	23,9	31,7
станд. отклон.	365,3	323,7	3,3	0,18	2,4	11,9
медиана	-367,7	-151,6	62,6	1,52	23,9	34,2
2	средняя	-468,0	23,8	66,3	1,37	20,6	33,3
станд. отклон.	344,8	259,5	2,5	0,11	1,5	13,6
медиана	-467,3	27,0	66,4	1,37	20,6	36,8
3	средняя	-546,9	-1,5	65,5	1,46	22,3	-29,8
станд. отклон.	308,8	302,5	3,3	0,20	3,0	16,4
медиана	-567,0	8,2	65,7	1,47	22,6	-35,3

Достоверность полученных результатов подтверждается большим объемом данных, привлеченных для исследования, и применением классических методов статистической обработки информации.

Полученные результаты позволяют говорить о дифференцированном использовании данных о состоянии ЦПВ в разрабатываемых погодно-климатических моделях, тем самым, повысить эффективность метеорологического обеспечения.

Литература

1. Климатическая доктрина Российской Федерации/ Утв. расп. Президента РФ от 01.01.01 г. . М.: 2009. 20 с.

2. Kanamitsu M. et al. NCEP/DOE AMIP-II Reanalysis// Bull. American Meteor. Soc. 2002. Vol. 83. P. 1631–1643.

3. О центре циркуляции// Метеорология и гидрология, 1975, № 2. С. 3–11.

4. О некоторых характеристиках циркумполярного вихря//Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1979., Вып. 58. М.: Гидрометеоиздат. С. 98-104.

5. , , Мешалкин статистика: Классификация и снижение размерности: Справ. изд./ Под ред. . М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

Военный учебно-научный центр ВВС «Военно-воздушная академия им. профессора и »

(г. Воронеж)

СЕКЦИЯ 4. АЭРОКОСМИЧЕСКИЕ, РАДИОЭЛЕКТРОННЫЕ И ДРУГИЕ ТЕХНОЛОГИИ МОНИТОРИНГА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ АТМОСФЕРЫ, ГИДРОСФЕРЫ И ЛИТОСФЕРЫ

УДК 528.8.044; 504.064; 621.396.969

, ,

ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ

ПАРАМЕТРОВ ОТРАЖЕННЫХ ЗОНДИРУЮЩИХ

СИГНАЛОВ ГЕОРАДАРОВ

В данной работе, применительно к методу импульсного излучения радиоволн для прогнозирования и мониторинга чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера, рассматривается использование вейвлет-анализа для очистки отраженных зондирующих сигналов георадаров от аддитивных помех

Проблема защиты населения и территории от природных, техногенных и других чрезвычайных ситуаций (ЧС) признана на сегодняшний день одним из важнейших элементов обеспечения национальной безопасности, составной частью оборонной функции государства [1]. ЧС природного и техногенного характера, возникающие в различных регионах России (аварии на магистральных нефтепроводах и газопроводах, загрязнения территориально – природных комплексов, крупные природные пожары, наводнения, землетрясения, опасные метеорологические явления и т. д.), могут выявляться и контролироваться с использованием радиолокационных систем, в частности георадаров.

Георадаром называется радиолокатор, который в отличие от классического, используется для зондирования исследуемой среды, а не воздушного пространства. Исследуемой средой может быть земля, вода, горы, и др. Он излучает импульсы в среду обследования, принимает и записывает отраженные импульсы и строит изображение на основе полученных эхо-сигналов.

Рассмотрим метод импульсного излучения радиоволн более подробно. В упрощённом виде импульсный георадар включает передатчик, передающую и приёмную антенны, приёмник и блок обработки (рис. 1). Выход приёмника соединён с дисплеем и записывающим устройством, которые управляются синхронизатором, входящим в передатчик.

При радиолокационном зондировании слоя толщиной h на вход приемной антенны поступают три сигнала: прямой (просачивающийся), «верхний», отра­женный от верхней границы слоя, и «нижний», отраженный от нижней границы слоя, а также сигналы от промежуточных границ между верхней и нижней. При формировании импульса передатчика, через вход запертого на время излучения приемника просачивается прямой сигнал, обычно растянутый за счет перегрузки входных каскадов. Заметим, что для импульсов, наносекундной длительности применение антенного переключа­теля связано с техническими трудностями [2].

Рис. 1. Упрощенная структурная схема импульсного георадара

Однопериодный сигнал, являющийся предельно коротким радиоимпульсом, целесообразно преобразовать в видеоимпульс, который сохраняет нулевую по­стоянную составляющую, но имеет растянутый отрицательный полупериод (рис. 2). Такой видеоимпульс позволяет улучшить разрешающую способ­ность по сравнению с однопериодный сигналом приблизительно в два раза. В спектре видеоимпульса отсутствует нуль, и, как следует из сопоставления со спектром однопериодного сигнала, повышается роль низких частот [3].

Особенностью принимаемых сигналов является отражение сложной взаимосвязи процессов различной природы, которые часто бывает невозможно отделить друг от друга и от помех [4]. Поэтому одной из важнейших задач при анализе радиолокационных сигналов является их очистка от шумов с минимальными потерями важной информации. В настоящее время для обработки сигналов существует множество методов, таких как спектральный анализ, фильтрация, аппроксимация в различных базисах, а также вейвлет-анализ.

Рис. 2. Однопериодный 1 (— — —) и видеоимпульсный 2 (_______) сигналы (а), а также их спектры (б)

Преимущество вейвлет-анализа заключается в том, что имеется возможность для изучения высших частот, а также для удаления шума, сжатия и сглаживания сигнала. Анализ сигналов с помощью вейвлетов позволяет обнаруживать в них наличие скачков и нерегулярностей [5].

Далее будем полагать, что воздействие помехи на передаваемый сигнал имеет аддитивный характер. Тогда, модель зашумленного сигнал имеет вид:

(1)

где – полезный информационный сигнал, – уровень шума, – шумовой сигнал.

Фрагмент модели отраженного зондирующего радиолокационного сигнала, по своей форме достаточно близкой к реальному показан на рис. 3.

Рис. 3. Аддитивная смесь радиолокационного сигнала с белым гауссовским шумом

Дискретное вейвлет-преобразование сигнала задается путем вычисления коэффициентов по следующей формуле:

(2)

Вейвлет-коэффициенты определяются путем суммирования скалярного произведения на вейвлет-функцию заданного вида.

Для определения вейвлет-коэффициентов нами была использована программа математического моделирования Mathcad, имеющая в своем составе встроенные функции прямого и обратного вейвлет-преобразования на основе материнского вейвлета Добеши 4. При этом вейвлет-преобразование происходит с большой скоростью и можно осуществить практическое исследование различных сигналов.

Для того, чтобы оценить качество очистки отраженного сигнала от аддитивной помехи необходимо сравнить исходный сигнал (рис. 3) с восстановленным. При сравнении сигналов устанавливается степень их взаимного соответствия по форме. Для действительных сигналов сравнение означает выявление равномасштабного подобия временных диаграмм сравниваемых сигналов. Сравнение сигналов может осуществляться и на основе анализа значения коэффициента корреляции. При этом, чем ближе к единице значение коэффициента корреляции, тем больше сигналы подобны друг другу по форме.

Рис. 4. Временное представление полученного (отраженного) сигнала (показано точечной кривой) и восстановленного при помощи дискретного вейвлет-преобразования

Таким образом метод импульсного излучения радиоволн позволяет проводить оперативное трехмерное картографирование с использованием радиоинтерферометрического принципа зондирования с летательных аппаратов или со специально оборудованных вышек – постов радиолокационного наблюдения, для получения характеристик рельефа и обнаружения возможных (в том числе и негативных) изменений, происходящих на подстилающей поверхности, а именно, оползни, подтопления, несанкционированные свалки и засорение экологии окружающей среды и т. п.; георадиолокацию с повышенной информативностью и точностью измерений исследуемых подповерхностных объектов и глубинных сред за счет комплексирования сверхширокополосных активных и пассивных принципов зондирования. Метод вейвлет-анализа позволяет получить отраженный зондирующий сигнал с достаточной достоверностью для извлечения полезной информации.

Литература

1. Юртушкин ситуации: защита населения и территорий: учебное пособие/. – М.: КНОРУС, 2008. – 363 с.

2. , ,   Минимаксный уровень бокового излучения равноамплитудной неэквидистантной антенной решетки // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2013. Т. 9. № 6-3. С. 10-12.

3. , Гош зондирование и географические информационные системы.

4.   Дифракция локальной плоской волны на отражательной квазипериодической решетке // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2006. Т. 2. № 1. С. 101-104.

5. Применение дискретного вейвлет-преобразования для фильтрации зондирующих радиолокационных сигналов от аддитивных помех [Текст]/, , //Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2014. - Т. 10. -№ 2. - С. 43-46.

6. Системы дистанционного зондирования Земли на Международной космической станции [Текст]/, //ГЕОМАТИКА. – №2’2013. -С. 37-39.

Воронежский государственный технический университет

УДК  504.03

, ,

МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ЗЕМНОЙ АТМОСФЕРЫ

ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ

Воздушная среда является наиболее подвижной из всех природных сред, именно поэтому загрязняющие вещества в ней быстро распространяются на большие расстояния. По этой же причине те вещества, которые способны существовать в атмосфере в течение длительного времени без изменения, распространены повсеместно на нашей планете, называются глобальными загрязняющими веществами

Мониторинг атмосферного воздуха – система наблюдений за состоянием атмосферного воздуха, его загрязнением и за происходящими в нем природными явлениями, а также оценка и прогноз состояния атмосферного воздуха, его загрязнения (Федеральный закон от 01.01.01 года «Об охране атмосферного воздуха).

До 2013 года программа мониторингового контроля над уровнями загрязнения атмосферного воздуха охватывала все административные территории Воронежской области: наблюдения проводились на 33 маршрутных постах ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологи и в Воронежской области» и 5 стационарных постах Воронежского ЦГМС – Филиал ФГБУ «Центрально-Черноземное управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды».

Оптимизация программы мониторинга и стабилизация ситуации по загрязнению атмосферного воздуха в течение последних 5 лет позволила с 2013 года сократить объем лабораторных исследований в мониторинговых точках контроля в 24 муниципальных образованиях области. Таким образом, с 2013 г. точки постоянного контроля (маршрутные посты) ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Воронежской области» находятся на 9-ти административных территориях области, из них 5 расположены в г. Воронеж, 8 – в районных центрах административных районов области: Аннинского, Борисоглебского, Калачеевского, Лискинского, Острогожского, Павловского, Россошанского, Семилукского.

По данным социально-гигиенического мониторинга в мониторинговых точках контроля и на стационарных постах наблюдений в 2013 году исследовано 10217 проб атмосферного воздуха (в 2010 г. - 29610 проб, в 2011 г. – 31885 проб, 2012 г. – 32026 проб).

На постах наблюдения проводился мониторинг за содержанием 19 приоритетных химических веществ: азота диоксидом, взвешенными веществами, серы диоксидом, углерода оксидом, формальдегидом, гидроксибензолом (фенолом), свинцом, меди оксидом, аммиаком, азотной кислотой, нафталином, фтористым водородом, проп-2-ен-1-алем (акролеином), озоном, бута-1,3-диеном, этенилбензолом (стиролом), хромом шестивалентным, сажей, марганцем.

За период 2011-2013 годы прослеживается тенденция ухудшения состояния атмосферного воздуха в сельских поселениях. В 2013 г. доля проб атмосферного воздуха, превышающих предельно допустимую концентрацию (ПДК), составила 1,2% при показагода 0,4 %. Увеличение удельного веса проб с превышением гигиенических нормативов отмечено в Аннинском, Панинском, Борисоглебском, Павловском, Ольховатском районах.

В 2013 году в атмосферном воздухе городских поселений регистрировалось превышение ПДК более 5 раз в 0,06% проб атмосферного воздуха на автомагистралях в зоне жилой застройки по взвешенным веществам и в зоне влияния промышленных предприятий – по углеводородам.

Пробы атмосферного воздуха с превышением более пяти ПДК зарегистрированы в Павловском муниципальном районе и городском округе г. Воронеж.

По результатам проведенных измерений уровней загрязнения атмосферного воздуха на автомагистралях, улицах с интенсивным движением в городских и сельских поселениях отмечается стабильно возросший показатель удельного веса измеренных значений уровня загрязнения атмосферного воздуха, не соответствующего гигиеническим нормативам (с 3,4% в 2011 году до 10,6 % в 2013 году).

Основными источниками загрязнения атмосферы, исходя из классификации по 35 отраслям, традиционно являются предприятия, осуществляющие транспортировку продукции по трубопроводам, предприятия по производству строительных материалов, химической, пищевой промышленности, топливно-энергетического комплекса и автотранспорт. На его долю в Воронежской области приходится порядка 60–70 % загрязнения атмосферного воздуха. Наиболее остро негативные последствия воздействия автотранспорта проявляются в крупных городах, где количество автотранспортных средств на 1000 жителей превышает отметку 250–270 ед.

В качестве путей снижения выбросов в атмосферу рекомендуется:

– усовершенствовать технологические процессы;

– вводить в эксплуатацию новые газоочистные установки;

– повысить эффективность действующих очистных установок;

– обновить автомобильный парк;

– улучшить санитарное состояние дорог и прилегающих территорий, их благоустройство;

– проводить организационно-технические и инженерные мероприятия, направленные на оптимизацию управления дорожным движением транспортных средств и пешеходов;

– увеличить долю экологически безопасного электротранспорта;

– увеличить пропускную способность улично-дорожной сети.

1. Государственный доклад «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Воронежской области в 2013 году»

2. Информационный бюллетень «О состоянии атмосферного воздуха в Воронежской области»

3. , , Жердев проблемы методологии геоэкологического мониторинга муниципальных образований // Вестник Воронежского университета, №9, 2000. — С.42-47.

УДК 551.509.629

, ,

ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРОДУКЦИИ ЧИСЛЕННЫХ ПРОГНОЗОВ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН ДЛЯ ПРОГНОЗА

ГОРИМОСТИ ЛЕСОВ

Российская Федерация обладает самыми крупными лесными массивами на Земле. Для поддержания этого природного богатства требуются мероприятия по его охране и защите. Знание возможных масштабов горимости лесов необходимо для успешной адаптации национальной системы их охраны

На долю лесных пожаров в нашей стране приходится ежегодно более половины всех погибающих насаждений, а площадь гарей в лесном фонде страны в 4,8 раза превышает площадь вырубок [1]. Максимальная плотность (частота) пожаров характерна для густонаселенных районов Европейской части страны. Так, например, для Воронежской области количество лесных пожаров на 1 миллион гектар площади составляет более 250 [2]. Основным фактором возникновения лесных пожаров природного характера являются погодные условия. Наличие жаркой и сухой погоды длительного времени, для которых характерны высокая температура и низкая относительная влажность воздуха приводят к высокой пожароопасности и повышают степень горимости лесов.

В данной статье представляется методика прогноза температуры воздуха у поверхности земли на трое суток на основе численных прогностических полей температуры на высоте 850 гПа и относительной влажности на поверхности 700гПа. На основе стандартных программ были построены уравнения регрессии для прогноза температуры по району Воронежа и с помощью критериев успешности проведена их оценка. Показано, как предложенная методика может быть использована для прогноза горимости лесного массива.

Одним из основных факторов возникновения чрезвычайных ситуаций связанных с пожарами в населенных пунктах и с лесными пожарами являются погодные условия. Наличие в течении длительного времени жаркой и сухой погоды, для которой характерны высокая температура воздуха и низкая относительная влажность, приводят к высокой пожароопасности и повышают вероятность возникновения лесных пожаров.

В настоящее время оценка степени горимости леса производиться на основе расчета показателя :

(1) ,

где Т – показатель горимости леса в гПа/0С, t – максимальная температура воздуха в течении дня в 0С, d – дефицит влажности воздуха в период максимального прогрева воздуха в гПа, n – число дней, прошедших после последнего дождя с количеством осадков не менее 3 мм за сутки.

Данная оценка позволяет определить, где опасность возникновения лесного пожара больше, а где меньше. На ее основе в местах повышенной пожароопасности принимаются комплексные меры по защите лесных массивов. При ограниченном ресурсе сил и средств пожаротушения, фактическая оценка горимости леса может привести к неэффективному их использованию. В этом случае силы и средства распыляются на значительные территории, что может привести к снижению эффективной борьбы с лесным пожаром.

Одним из способов повышения эффективности использования сил и средств пожаротушения является разработка прогноза горимости леса на основе прогностической метеорологической информации. Основу такой информации составляет прогноз температуры воздуха и осадков на ближайшую неделю.

Целью данной работы является разработка способа среднесрочного прогноза температуры воздуха у поверхности земли и методики прогноза горимости лесов с использованием данного способа.

В настоящее время крупными метеорологическими прогностическими центрами разрабатываются эффективные прогнозы основных метеорологических величин с заблаговременностью до 7 суток. Доступ к этой информации находится на открытых сайтах этих центров. Среднесрочный прогноз температуры воздуха у поверхности земли является одной из основных задач, решаемых синоптиком при разработке прогноза жаркой и сухой погоды.

Краткосрочный прогноз температуры воздуха у поверхности земли в основном базируется на стандартном синоптическом подходе. Вначале на основе приземных и высотных карт погоды синоптическим методом разрабатывается прогноз температуры воздуха в исходном районе, а затем вводится поправка на трансформацию воздушной массы и влияние местных физико-географических условий района базирования. Среднесрочный прогноз метеорологических величин, в том числе и температуры воздуха базируется на основе продукции численных прогностических моделей.

В настоящее время основой среднесрочного прогноза температуры воздуха (на 3-7 суток) является использование численных прогностических карт поля температуры у поверхности земли и на поверхности 850 гПа. Большинство синоптиков используют численные прогностические карты поля температуры у поверхности земли. Но в этом случае мы не учитываем влияние на температуру местных физико-географических условий, которые оказывают существенное влияние на качество прогноза. В связи с этим в работе был применен динамико-статистический метод. Его суть заключается в следующем. На основе архивной выборки ищется статистическая связь между температурой воздуха у поверхности земли в конкретном пункте и значениями температуры воздуха, полученных на основе численной модели. Основу такой связи в большинстве случаев составляет линейный регрессионный анализ. Применение данного метода связано с обработкой большого объема числовой информации и громоздкими статистическими расчетами. Поэтому его использование возможно только при наличии достаточно производительных ЭВМ.

Таким образом, в работе использовались прогностические карты поля температуры на поверхности 850 гПа и на их базе, разрабатывались прогностические уравнения. С помощью линейных регрессионных уравнений были учтены местные условия базирования, повышающие качество прогноза температуры. Это связано с тем, что уравнения множественной регрессии получают по архивным данным температурных и влажностных полей за 3 и более суток и, следовательно, они учитывают местные физико-географические особенности района базирования. Кроме того в работе проводились исследования влияние на поле температуры воздуха численного прогностического поля влажности на поверхности 700 гПа. Поэтому в качестве предикторов прогностического уравнения были взяты не только прогностическая температура на 850 гПа, но и значения относительной влажности на 700 гПа.

В связи с тем, что прогностические карты, разрабатываемые крупными прогностическими центрами Европы и США, составляются за 00 и 12 часов среднего Гринвического времени (СГВ) в работе прогностические уравнения составлялись отдельно для дня и ночи.

Таким образом, в качестве предикторов в прогностических уравнениях использовались температура воздуха на прогностических картах за 00 и 12 часов СГВ на уровне 850 гПа () и относительная влажность на поверхности 700 гПа (F700). Предиктантом уравнений регрессии являлись значения температуры воздуха у земли () за 04 и 16 часов, снятые с синоптических карт погоды с заблаговременностью трое суток на станции Воронеж за 2005-2012 гг. Объем обучающей выборки составил 600 случаев, а контрольной – 200.

На основе обучающей выборки были построены линейные регрессионные уравнения, связывающие значения температуры воздуха у поверхности земли со значениями температуры на изобарической поверхности 850 гПа и относительной влажности на поверхности 700 гПа.

В результате получили значения коэффициентов регрессионных уравнений. В качестве примера в таблицах 1 и 2 представлены коэффициенты данных уравнений: a0-свободный член, a1-значение коэффициента у относительной влажности, a2- значение коэффициента у температуры воздуха. Аналогичные уравнения были получены для прогноза температуры на различные сроки с заблаговременностью до 5 суток

Таблица 1.

Коэффициенты уравнения регрессии для прогноза температуры воздуха на ночь на 3 суток

a0	a1	a2
4,8125	0,0014	0,9973

Таблица 2.

Коэффициенты уравнения регрессии для прогноза температуры воздуха на день на суток

a0	a1	a2
4,1848	-0,0176	0,8841

Согласно данным, представленным в табл. 1 и 2, окончательный вид искомых прогностических уравнений имеет вид:

для ночи Т3=0, 0014F700+0,9973T850+4,8125;

для дня Т3=-0,0176F700+0,8841T850+4,1848.

Для оценки успешности прогноза температуры воздуха в работе использовались следующие показатели успешности: коэффициент парной корреляции R, средняя абсолютная ошибка a, средняя квадратическая ошибка δ.

По контрольной выборке получены численные значения средних абсолютных ошибок, средних квадратических ошибок и коэффициентов парной корреляции, результаты полученных значений представлены в табл.3. Анализ данных, полученных на контрольной выборке и представленных в таблице 3, показывает, что полученные прогностические уравнения имеют очень высокие коэффициенты корреляции (0.91 и 0.98) и удовлетворительные значения абсолютной ошибки (1.3-2.8˚С) и среднеквадратической ошибки (1.7-3.6 ˚С).

Таблица 3.

Значения критериев успешности способов прогноза температуры воздуха у поверхности земли

Способы прогнозирования	Показатель
R	a	δ
Уравнение 1	0,98	1,33	1,68
Уравнение 2	0,91	2,84	3,60

Прогностическое значение дефицита влажности воздуха с необходимой заблаговременностью можно получить на основании численных прогностических картах относительной влажности у поверхности земли. Далее по прогностическим значениям максимальной температуры t и относительной влажности воздуха f с использованием психрометрических таблиц [4] определить дефицит влажности d.

В качестве примера на рис. представлена прогностическая продукция португальского метеорологического форума Meteopt [4], где приведены распределения атмосферного давления и количества осадков по пункту Лосево Воронежской области (пункт близкий к лесному массиву «Шипов лес») в период с 9 по 16 ноября 2013 года.

Распределение прогностических значений атмосферного давления и количества осадков по пункту Лосево Воронежской области в период с 09.11.2013 г. по 16.11.2013 г.

Таким образом в распоряжении потребителей информации имеются прогностические поля метеорологических величин, в том числе значения максимальной температуры, относительной влажности воздуха, атмосферного давления (за 12 – 15 часов каждых суток прогноза) и количества осадков у поверхности земли в интересующей потребителя точки земной поверхности. Имея исходную информацию можно осуществить прогноз горимости леса по различным лесным районам на основе следующей методики:

Определить координаты точек лесных массивов, для которых необходимо произвести прогноз горимости леса.

Определить фактическое и при необходимости прогностическое значение числа дней n прошедших после выпадения последнего дождя с количеством осадков не менее 3 мм за сутки. Для расчета ожидаемого количества осадков за сутки необходимо сложить значения ожидаемого количества дождя за каждый срок в пределах прогностических суток и разделить полученную сумму на 8. Если частное меньше 3, то данные сутки необходимо включить в число дней n, в противном случае подсчет n необходимо прекратить.

Для каждой точки определить прогностические значения максимальной температуры, относительной влажности воздуха и атмосферного давления на 12 – 15 часов каждых суток прогноза.

По значениям максимальной температуры t, относительной влажности воздуха f с использованием психрометрических таблиц [4] определить упругость водяного пара е и температуру смоченного термометра t'.

По значениям атмосферного давления р и разности t - t', с использованием психрометрических таблиц определить поправку ∆е к упругости водяного пара на атмосферное давление р.

С учетом поправки ∆е определить исправленное значение упругости водяного пара еиср.

По значениям еиср и t, с использованием психрометрических таблиц, определить дефицит влажности d.

Для прогностического значения n рассчитать с использованием выражения (1) показатель горимости леса для выбранных точек лесных массивов.

Определить прогностический класс горимости леса с использованием таблицы 3[3]

Таблица 3.

Показатели горимости леса

NN	Класс горимости	Горимость	Показатель горимости, гПа/0С
1	1	Отсутствует или малая	0 - 300
2	2	Средняя	301 - 1000
3	3	Высокая	1001 - 4000
4	4	Чрезвычайная	4001 и выше

Описанная выше методика предполагает наличие психометрических таблиц у специалистов лесной охраны. Если данных таблиц нет, то получить прогностические значения дефицита влажности можно с использованием следующего алгоритма:

По значениям максимальной температуры воздуха t , с использованием выражения (2) [4] определить Е:

(2)

По значению f и Е определить упругость водяного пара е:

(3)

Определить дефицит влажности по формуле

(4)

Таким образом специалисты охраны леса будут иметь возможность получить информацию о сроках наступления высокой пажароопасности как в различных лесных районах, так и в пределах одного лесного массива. Это позволит своевременно корректировать профилактические меры по защите лесов, а при чрезвычайных ситуациях эффективно распределять силы и средства пожаротушения.

Литература

1. Огонь в лесу./ [и др.]. - Новосибирск: «Наука», 1981. - 127 с.

2. Влияние климатических изменений на лесные пожары в России / [и др.]. – Режим доступа: Ошибка! Недопустимый объект гиперссылки.

3. Метеорологические показатели леса на территории Белоруссии. -Ленинград: Гидрометеоиздат, 1969. 8 с.

4. Психрометрические таблицы. / Ленинград: Гидрометеоиздат, 1981. 270 с.

5. www. mete .

Военный учебный научный центр ВВС «ВВА» (г. Воронеж)

СЕКЦИЯ 5. АНАЛИЗ, ОЦЕНКА И ТЕХНОЛОГИИ СНИЖЕНИЯ ПРИРОДНОГО И ТЕХНОГЕННОГО РИСКА

УДК 504.75.75

АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ФАКТОРОВ РИСКА

ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ ОБИТАНИЯ ДЛЯ ЗДОРОВЬЯ НАСЕЛЕНИЯ

Изучено влияние различных факторов городской среды на здоровье населения методом когнитивного моделирования и проведено ранжирование сценариев по степени риска для здоровья. Определены главные факторы риска и даны рекомендации относительно мероприятий по снижению риска

Обеспечение качества жизни людей и воспроизводства трудовых ресурсов зависит от экологических характеристик среды обитания, поэтому изучение факторов риска и степени их значимости для здоровья населения представляет практическую ценность. Для решения этой проблемы было изучено комплексное влияние экологических факторов урбоэкосистемы г. Таганрога на здоровье горожан методом когнитивного моделирования.

На рис. 1 представлена когнитивная модель, отражающая совокупное влияние экологических факторов городской среды друг на друга и на здоровье жителей г. Таганрога. Построение когнитивной карты и последующее ситуационное моделирование было проведено с помощью вычислительных программ ПС КМ [1]. Карта включает 10 вершин: V1 – Загрязнение воздуха, V2 – Здоровье населения, V3 – Состояние растительности, V4 – Загрязнение почв, V5 – Загрязнение грунтовых вод, V6 – Загрязнение подземных вод, V7 – Загрязнение донской воды, V8 – Загрязнение миусской воды, V9 – Шумовое загрязнение, V10 – Загрязнение вод Таганрогского залива. В г. Таганроге используется закольцованная система водоснабжения, когда воды от подземных (вершина V6) и поверхностных водоисточников (V7 и V8) предварительно смешиваются и затем поступают в городскую водопроводную сеть. Дуга V10-V2 отражают влияние загрязнения вод Таганрогского залива Азовского моря на городское население во время купания и приема в пищу морской рыбы [2].

Данная модель была разработана для стационарных условий и направлена на установление вероятных уровней стабилизации изучаемых характеристик городской экосистемы. Весовые коэффициенты отдельных дуг модели (рис.1) определялись частично по статистическим данным (влияние на здоровье населения), частично устанавливались путем экспертных оценок по силе их влияния (от 0 до 100% или от 0 до 1,0). Оценка влияний конкретных факторов проводилась в составе узла (вершины) когнитивной модели в целях снижения риска недостоверной оценки вкладов отдельных влияний в узле. В качестве контролируемых параметров были выбраны уровень загрязнения воздуха, состояние здоровье населения (общая заболеваемость), состояние растительности и уровень загрязнения почв, исходные значения которых приняты за нуль.

Рис.1. Комплексное влияние экологических факторов на компоненты урбоэкосистемы

Модель содержит 4 цикла с положительной обратной связью, причем благодаря наличию у 3-х из них общих вершин (V1-V3-V1, V1-V4-V1, V4-V3-V4) происходит их объединение в 4-й цикл (V1-V4-V3-V1). Цикл V1-V3-V1 характеризует влияние растительности на химический состав атмосферного воздуха, цикл V1-V4-V1 – влияние загрязнения воздуха на загрязнение почв, V4-V3-V4 – влияние загрязнения почв на состояние растительности, а цикл V1-V4-V3-V1 отражает взаимодействие воздушной, почвенной и биосистем (роль последней представлена функциями ее растительной составляющей) при поддержании естественных параметров среды.

Для изучения влияния характеристик городской экосистемы на здоровье горожан было проведено моделирование 10 сценариев. В сценарии 1 активизировалась вершина V1 «Загрязнение воздуха» внесением импульса q1=+0,1. Начиная со 2-го такта, фиксируются увеличение загрязнения почв и ухудшение состояния растительности и здоровья населения, а к 8-9 тактам моделирования эти параметры, как и уровень загрязнения воздуха, стабилизируются. Однако стабилизация уровня загрязнения воздуха происходит при значении, которое на 70% превышает величину внесенного импульса. Это обусловлено взаимодействием воздушной, почвенной и растительной подсистем города в процессе распространения химических загрязнителей и проявляется в усилении внешнего возмущения одновременно тремя циклами с положительной обратной связью (V1-V3-V1, V1-V4-V1, V1-V4-V3-V1). Уровень здоровья населения стабилизируется при значении -0,076 относительно исходного уровня, состояние растительности – при -0,110, загрязнение почв – при 0,136.

В сценарии 2 активизируются вершины V1 и V3 внесением импульсов величиной q1= q3=+0,1, стабилизация контролируемых параметров наступает к 8-9 тактам, и по сравнению с предыдущим сценарием результирующие уровни загрязнения воздуха и почв снижаются до 0,130 и 0,098 соответственно, а состояние растений и здоровье населения улучшаются (амплитуды стабилизации 0,020 и -0,060). Поскольку растения поглощают загрязнители из воздуха, то загрязнение почв воздушными поллютантами снижается, и сокращается число заболеваний верхних дыхательных путей и легких у людей.

В сценарии 3 изучалось влияние загрязнения воздуха и морской воды и мероприятий по озеленению городской территории в летний период года путем внесения импульсов q1 =+0,1= q3= q10 =+0,1в вершины V1, V3, V10. Амплитуда стабилизации составили: 0,130 для вершины V1; -0,070 для V2; 0,020 для V3 и 0,098 для V4. Влияние загрязненной морской воды во время купания неблагоприятно влияет на людей, ослабляя иммунную систему и вызывая косвенно рост общей заболеваемости.

Сценарий 4 заключался во внесении импульсов q1 =-0,1 в вершину V1 и q10=+0,1 в вершину V10. Контролируемые параметры стабилизировались при следующих значениях: 0,170 для вершины V1; -0,084 для V2; -0,110 для V3 и 0,136 для V4. Это в сравнении со сценарием 2 демонстрирует санирующую роль растений в экосистеме.

В сценарии 5 моделируется влияние 5 неблагоприятных воздействий (q1 =+0,1; q7 =+0,1; q8 =+0,1; q9=+0,1; q10 =+0,1), чем и объясняются результаты моделирования: 0,170 для вершины V1; -0,164 для V2; -0,114 для V3 и 0,132 для V4, что обусловлено отсутствием санирующей роли растений в экосистеме в данном сценарии.

В сценарии 6 по сравнению со сценарием 5 наряду с загрязнением городской среды (q1 =+0,1; q7 =+0,1; q8 =+0,1; q9=+0,1; q10 =+0,1) предусматривается проведение мероприятий по озеленению (q3=+0,1). Результаты моделирования: 0,130 для вершины V1; -0,152 для V2; 0,022 для V3 и 0,086 для V4.

В сценарии 7 вносятся импульсы q1 = -0,1; q3=+0,1; q7 =+0,1; q8 =+0,1; q9=+0,1; q10 =+0,1 в вершины V1, V3, V7-V10, т. е. наряду с загрязнением среды проводятся мероприятия по очистке атмосферного воздуха и озеленению территории. Стабилизация контролируемых параметров наступает при следующих значениях: -0,222 для вершины V1; -0,008 для V2; 0,240 для V3 и -0,180 для V4.

Сценарий 8: q1 = -0,1; q3=+0,1; q7 = -0,1; q8 = -0,1; q9=+0,1; q10 =+0,1. Результаты моделирования: -0,222 для вершины V1; 0,090 для V2; 0,240 для V3 и -0,180 для V4. Дополнительное природоохранное мероприятие (см. сценарий 7) – очистка воды из поверхностных источников – повышает уровень здоровья горожан по сравнению с исходным уровнем.

Для выяснения влияния очистки воды из поверхностных водоисточников на здоровье людей в условиях загрязнения воздуха и морской воды, шумового загрязнения и проведения мероприятий по озеленению был осуществлен сценарий 9: q1 = +0,1; q3=+0,1; q7 = -0,1; q8 = -0,1; q9=+0,1; q10=+0,1. По сравнению со сценарием 6 уровень здоровья несколько повысился: 0,130 для вершины V1; -0,052 для V2; 0,022 для V3 и 0,086 для V4.

Сценарий 10 (q1 = -0,1; q3=+0,1; q7 = -0,1; q8 = -0,1; q9= -0,1; q10 = -0,1) характеризуется наиболее благоприятными результатами: -0,222 для вершины V1; 0,176 для V2; 0,240 для V3 и -0,180 для V4. Следовательно, сочетание всех возможных мероприятий по охране окружающей среды позволяет ожидать улучшения здоровья населения.

На основании результатов сценарного моделирования было проведено ранжирование сценариев по степени риска для здоровья горожан, при этом ухудшение здоровья соответствовало знаку «-», а улучшение – знаку «+». Для изученных сценариев были получены следующие данные: 1) сценарий №5 (-0,164), 2) сценарий №6 (-0,152), 3) сценарий №4 (-0,084), 4) сценарий №1 (-0,076), 5) сценарий №3 (-0,070), 6) сценарий №2 (-0,060), 7) сценарий №9 (- 0,052), 8) сценарий №5 (-0,008), 9) сценарий №5 (0,090), 10) сценарий №5 (0,0176). Следовательно, риска для здоровья не представляют только сценарии №№ 8, 10, а наиболее опасными являются сценарии №№ 5, 6.

Таким образом, в условиях урбанизированных территорий наиболее значимыми факторами риска здоровью горожан являются загрязнение атмосферного воздуха вследствие его прямого и косвенного влиянии, загрязнение водоисточников, загрязнение рекреационных водоемов и шум. Максимальный риск здоровью представляет сочетанное влияние загрязнения среды обитания (сценарий 5), а снижение экологического риска здоровью людей происходит в следующей последовательности: 1) проведение мероприятий по озеленению городской территории, 2) проведение мероприятий по озеленению и очистка питьевой воды, 3) проведение комплекса природоохранных мероприятий.

Литература

1. , , Клевцова и алгоритмы развития сложных ситуаций. – Таганрог: ТРТУ, 2003.

2. Ильченко компонентов экосистемы приморского города в условиях антропогенного загрязнения // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2010. № 1. С.86-90.

УДК 630*935.2

ПОЧВЕННЫЕ УСЛОВИЯ ПРОИЗРАСТАНИЯ

ИНТРОДУЦИРОВАННОГО ОРЕХА ЧЕРНОГО (Juglans nigra L.)

В ЛЕСНЫХ ФИТОЦЕНОЗАХ СРЕДНЕГО ДНЕСТРА

Одним из способов повышения продуктивности лесных площадей может стать лесная интродукция. Ее целью является выращивание ценных древесных растений в лесных культурах за пределами их естественного ареала. В мире уже накоплен достаточно большой положительный опыт лесной интродукции. Во многих случаях интродуценты оказываются более конкурентоспособные и продуктивные, чем коренные породы. В такой ситуации правильно выбранный интродуцент, находит свою экологическую нишу, полнее используя факторы природной среды для достижения лучших показателей роста

Среди лиственных пород особое место принадлежит ореху черному, который успешно выращивается в большинстве стран Европы. Более чем полувековой опыт выращивания ореха черного здесь показал его высокую продуктивность. Данная порода является одной из самых перспективных древесных пород для приднестровских лесных фитоценозов.

Орех черный (Juglans nigra L.) – мощное дерево родом из Северной Америки, где оно достигает высоты 50 м, диаметра – 1,5 м. Кора на стволе темно-коричневая. Сложные листья длиной 30-60 см, состоят из 13-23 продолговато-яйцевидных листочков. Плоды шаровидные, до 6,5 см в поперечнике, съедобные. Орех черный развивает корневую систему стержневого типа, проникающую на глубину 8-10 м. Он, как и другие виды этого семейства выделяет фитонциды, дубильные вещества, в том числе юглон, являющийся антибиотиком [12].

Ценные биологические свойства его сочетаются с высокими лесоводственными особенностями. Взрослые деревья ореха черного отличаются прямоствольностью и отсутствием сучьев на большей части ствола. У отдельно стоящих экземпляров крона могучеразвитая, ажурная, ширококруглая и низкоопущена, у деревьев в насаждении – продолговатая [13].

Нами изучались биологические, экологические и фитоценотические особенности ореха черного в различных типах лесорастительных фитоценозов Среднего и Нижнего Днестра. В ходе исследований было отмечено, что орех черный растет быстро и более зимостоек, чем орех грецкий; светолюбив, засухоустойчив, требователен к плодородию почвы. Он долговечен, обладает устойчивостью к вредителям и болезням. Древесина шоколадно-коричневого цвета, крепкая и прочная, относится к наиболее ценным древесинам красного дерева. Она идет на изготовление музыкальных инструментов, дорогих сортов мебели, отделку помещений [8].

I. F. Anten отмечает, что орех черный в зоне естественного ареала, чувствителен к почвенным условиям и лучше развивается на глубоких, плодородных и влажных, почти нейтральных почвах. В пределах естественного ареала, наибольших размеров он достигает вдоль ручьев и рек. [14].

Большинство исследователей считает, что лучшего роста и древесной продуктивности орех черный достигает на глубоких, достаточно увлажненных почвах, а так же на мощных аллювиальных черноземах и серых лесных почвах [2, 4, 11,15].

По данным исследований, проведенных в Украине и Молдавии, к лучшим сопутствующим породам в лесных культурах с орехом черным следует отнести граб, клены остролистный, липу мелколистную, яблоню лесную, из кустарников – кизил, лещину, калину обыкновенную [8, 9].

Цель исследований: изучение почвенных условий произрастания интродуцированного ореха черного в лесных фитоценозах Среднего Днестра.

Материалы и методы. Исследования выполнялись с применением полевого и лабораторного методов [5]. При этом была использована программа и методика селекции сортоизучения орехоплодовых культур. В опытных насаждениях была измерена высота до живой кроны и до вершины деревьев, диаметр стволов вдоль и поперек рядов на высоте груди среднего человека (1,3 м). Высоту измеряли высотомером – угломером лесным (ВУЛ-1), диаметр – лесной мерной вилкой. Полученные данные были обработаны статистически, вычислены средние диаметры и высоты стволов, среднее квадратичное отклонение, коэффициент изменчивости. Основные цифровые данные были обработаны методом дисперсионного анализа с использованием ЭВМ [10].

Определение массовой доли органических веществ было проведено по методу в модификации ЦИНАО (ГОСТ 26213-91), определение подвижных соединений фосфора и калия проведено по методу Мачигина в модификации ЦИНАО (ГОСТ 26205-91), определение массовой доли нитратов проведено ионометрическим методом (ГОСТ 26951-86), определение нитрификационной способности почв проведено по Кравкову, определение удельной электропроводимости, рН и плотного остатка водной вытяжки – по ГОСТу 26423-85 [1].

Результаты исследований. Исследования по данному направлению проводятся на стационаре в Дубоссарском лесничестве, урочище «Марьина роща» - округ ковыльных степей и пойменной растительности, по [3].

По данным проведенных исследований почвы, можно отметить, что почва в Дубоссарском лесничестве во всех слоях, относительно богата гумусом, таблица 1. Повышенное содержание гумуса по всему профилю обусловлено спецификой растительного покрова (лес, опад, подстилка). Характерно, что при таком благоприятном гумусовом профиле, нитрификационные процессы удовлетворительно протекают лишь в слое 0-40 см, о чем свидетельствует нитрификационная способность почвы. За 7 суток компостирования при температуре 27°С и влажности 60%, почва выработала 96 мг/кг нитратов в слое 0-20 см и 78 мг/кг нитратов в слое 20-40 см. В остальных слоях нитрификационная способность незначительна: от 4 до 7 мг/кг почвы.

Содержание азота и фосфора, по всему профилю, можно отнести к умеренной обеспеченности почвы данными полезными веществами в регионе исследований. Количество калия, во всех исследуемых слоях почвы, близко к высокому [16].

Механический состав почвы по всему профилю находится на грани легкой и средней глины.

Таблица 1

Характеристика почвы под орехом черным в Дубоссарском лесничестве, ур. «Марьина роща»

Слой почвы, см	Содержание питательных веществ в почве
мг/кг	%	рН
НСП	NО3	Р2О5	К2О	Гумус	СаСО3
0-20	96	24	19	339	4,6	0	7,7
20-40	78	19	20	273	4,7	0	7,7
40-60	7	10	6	266	3,7	0	7,3
60-80	7	9	6	260	2,7	1,5	8,3
80-100	4	12	5	253	1,8	4,0	8,4
Среднее	38,4	14,8	11,2	278,2	3,5	2,8	7,9

По химическому и механическому составу, исследуемую почву можно отнести к темно-серой лесной среднесуглинистой бескарбонатной почве.

В 2001 году в урочище «Марьина роща» по сплошной подготовке почвы было создано чистое искусственное насаждение ореха черного. Схема посадки 3,0 х 0,5 м. Семена посеяли осенью, без их предварительной обработки. Площадь 0,7 га.

Растения ореха черного, произрастающего на исследуемом участке, в урочище «Марьина роща» отличаются прямоствольностью и хорошим ростом. Большинство деревьев прямоствольные, очищенность от сучьев на высоте 1,2-1,5 м. Средний диаметр 12-летних растений ореха черного - 8,6 см, средняя высота 8,1 м, таблица 2. При этом максимальный диаметр стволов достигает 11,6 см, а максимальная высота деревьев - 8,7 м.

Таблица 2

Рост и состояние ореха черного в Дубоссарском лесничестве, ур. «Марьина роща»

Место исследования	Усло-вия произ- раста-ния	Воз-раст, лет	Чис-ло заме-ров	Средний диаметр, см	Средняя высота, м	Коли-чество прямо-ствольных деревьев, %
М	± m	C%	М	± m	C%
Дубоссарское лесничество	Д1	12	70	8,6	0,1	12,5	8,1	0,2	6,2	96,4

Необходимо так же отметить, что растения ореха черного достигают возраста технической спелости в 45-50 лет, тогда как у коренной древесной породы – дуба черешчатого возраст технической спелости 95-100 лет. По количеству «деловых» стволов, растения ореха черного значительно превосходят дубовые [7] .

Как древесную породу, которая успешно произрастает в лесных фитоценозах Среднего Днестра и с целью снижения природного и техногенного риска, рекомендуем выращивание ореха черного при создании полезащитных лесных насаждений и при реконструкции неудовлетворительных по состоянию и составу насаждений акации белой, которые начали массово усыхать, после засушливых вегетационных периодов 2007-2010 годов. При этом усыхающие насаждения акации белой и требующие реконструкции полезащитные лесные насаждения часто произрастают в благоприятных почвенных условиях.

Выводы. Значительное положительное влияние на рост и состояние растений интродуцированного ореха черного в лесных фитоценозах Среднего Днестра оказывают благоприятные почвенные условия, на которых он формирует продуктивные стволы, с большим запасом ценной деловой древесины.

Литература

1. Агрохимические методы исследования почв. – М.: Наука, 1975. – С 99.

2. Алентьев ореха черного в России / . - М.: Издательский сектор «Сапфир», 1998. - С. 32.

3. , , и др. Типы леса и лесные ассоциации Молдавской ССР. Кишинев, «Картя Молдовеняскэ», 1964. – 268 с.

4. Добровольский орех. – В кн.: Культура орехоплодных. М., 1957. - С. 245-270.

5. Доспехов полевого опыта – М.: Колос, 1968. – 416с.

6. Кичук ореха черного, перспектива его выращивания на территории Приднестровья // Материалы Международной конференции «Міжнародна співпраця і управління транскордонним басейном для оздоровлення річки Дністер», Одесса, 2009. – С. 117-121.

7. Кичук и продуктивность ореха черного и дуба черешчатого в лесных фитоценозах Гербовецкого леса. // Материалы Международной конференции. Управление бассейном трансграничного Днестра в условиях нового бассейнового договора. Кишинев. – 2013. – С. 149-151.

8. Маяцкий и рост некоторых интродуцированных пород в Гербовецком лесу. - Кишинев, - 1986. – С. 53-62.

9. Опрятная и хозяйственно ценные древесные и кустарниковые породы для лесоразведения в Молдавии. – Труды Молдавской ЛОС, 1958. - Вып. 1. - С. 67-105.

10. Программа и методика селекции и сортоизучения орехоплодных культур / Сост.: , , – Воронеж: ЦНИИЛГиС, 1992.- 39 с.

11. Швиденко ореха черного в свежих дубравах. – Лесное хозяйство, 1977.- № 1.- С. 63-64.

12. Шиманюк – М.: Лесная промышленность, 1967. – С. 140 -145.

13. , , и др. Орехоплодовые лесные культуры. – М.: Лесная промышленность, 1978. - С. 210-220.

14. Anten I. F. Some soil fastor associared with site quality for planted black

locust and blank walnut / I. F. Anten // Journ. Foresti. - 1945. - № 13.

15. Гордієнко М. I., Гордієнко Н. М. Лісівничі властивості деревних рослин. – Киів, - 2005. – С. 580-605.

16. Ion Burlacu Deservirea agrochimică a agriculturii in Republica Moldova, Chişinău, - 2000. – 28 c.

ГУ «РНИИ экологии и природных ресурсов», г. Бендеры,

Приднестровье

УДК 699.8

, ,

МЕТОДИКА РАСЧЕТНОЙ ОЦЕНКИ КОНСТРУКТИВНОГО РИСКА ЭКСПЛУАТИРУЕМЫХ ЭЛЕКТРОСЕТЕВЫХ

КОНСТРУКЦИЙ

В работе обоснована постановка задачи нормирования конструктивного риска эксплуатируемых электросетевых конструкций. Предложена методика расчета конструктивного риска с использованием вероятностных подходов, для назначения предельных значений конструктивного риска использовалась теория лингвистических переменных. На основе приведенной в работе классификации электросетевых объектов в зависимости от степени ответственности проанализированы и рекомендованы значения допустимых конструктивных рисков

Необходимость разработки методики расчетной оценки риска аварии по результатам обследований обусловлена значительным износом существующего парка электросетевых конструкций, требованиями гарантий качества эксплуатации в рыночных условиях, ужесточением требований к безопасности конструкций.

В основу методики расчетной оценки риска аварии (нарушения целостности конструкции) положены принципы учета ранжированных по степени опасности критических дефектов и повреждений, накопленных в процессе изготовления, монтажа и эксплуатации конструкций. Безопасность конструкции в целом сводится к определению показателей безопасности ее отдельных элементов, обусловленной изменением их механических и геометрических характеристик [5]. Для расчетной оценки конструктивного риска элемента принято отношение действительного значения несущей способности к несущей способности бездефектного элемента конструкции. Если запроектированная конструкция имеет оптимальную величину риска аварии, то в результате появления дефектов в процессе изготовления, транспортировки, монтажа и эксплуатационных повреждений, действительный риск аварии увеличивается по отношению к проектному [2,4].

Из многогранной проблемы обеспечения безаварийной работы строительных конструкций выделим два ее основных аспекта:

- информационный, связанный с анализом и оценкой конструктивных рисков;

- нормативный, требующий установления для эксплуатируемого объекта допустимого уровня конструктивной безопасности.

Выявленные в процессе обследования конструкций дефекты и повреждения имеют самую разнообразную природу и физическую сущность. Поэтому влияние совокупности несовершенств на несущую способность элементов конструкции требует представления показателей поврежденности в относительной форме. При этом допустимое снижение конструктивной безопасности следует назначать в виде коэффициента:

, (1)

где – коэффициент относительного риска аварии; - величина несущей способности, заложенной в проект для бездефектного элемента конструкции; - величина несущей способности элемента с несовершенствами; k - коэффициент снижения несущей способности, определяющий относительное качество элемента.

Коэффициент изменяется в пределах 0 £ k £ 1. Если критических дефектов и повреждений нет, то k » 1. Из формулы (1) следует, что определение уровня конструктивной безопасности сводится к анализу поврежденности элементов конструкции на момент оценки технического состояния.

Принимая за меру конструктивного риска аварии несущих конструкций определенный уровень снижения несущей способности, можно считать, что последствия аварий и разрушений строительных конструкций будут приемлемыми и носить локальный характер, если снижение заложенного при проектировании значения конструктивной безопасности не превысит определенного, допустимого для рассматриваемой конструкции значения. Очевидно, что величина определяется в интервале значений [1;¥] и ее распределение вполне логично описывается однопараметрическим распределением Рэлея [2].

Для области изменения случайной величины х в пределах [0;¥] в обычном виде распределение Рэлея имеет вид:

, (2)

где х – непрерывная случайная переменная величина; s - стандарт случайной величины х.

Поскольку значения исследуемой величины лежат в пределах [1;¥], то дифференциальную однопараметрическую функцию распределения плотности вероятностей представим в виде:

, (3)

Для однопараметрического распределения Рэлея зависимости между стандартом, математическим ожиданием и модой случайной величины имеют вид:

, (4)

. (5)

То есть достаточно определить одну из трех величин: стандарт, математическое ожидание или моду (s; М; Cm).

Выражения (3-5) полностью описывают закон распределения плотности вероятностей случайной величины конструктивного риска. Кривая распределения, построенная с помощью метода численного интегрирования, приведена на рисунке. Полученный закон распределения является теоретической основой нормирования коэффициента риска [3]. Из [1] следует, что математическое ожидание конструктивного риска, соответствующее предельному снижению несущей способности элемента в результате влияния дефектов и повреждений не превышает значения М(Aq)=2. Однако, наибольшая плотность вероятностей соответствует значению моды Хm(Aq)=1,8. Эта величина и принимается за предельное значение коэффициента конструктивного риска [Aq] = 1,8. Очевидно, что различным по степени ответственности объектам, должны соответствовать свои предельные значения конструктивных рисков. Превышение расчетных над предельными значениями коэффициента риска характеризует опасность отказа поврежденных элементов опор высоковольтных линий. Классы ответственности зданий и сооружений определяются уровнем возможного материального и (или) социального ущерба, связанного с прекращением эксплуатации или потерей целостности объекта. Введение соответствующих математических моделей в методы оценки конструктивных рисков позволяет компенсировать субъективность экспертных оценок и повысить уровень адекватности расчетной схемы сооружения.

Литература

1. Колодяжный, конструктивного риска эксплуатируемых электросетевых конструкций / , , // Научный журнал. Инженерные системы и сооружения. – 2014. – №2(15). – С. 29-36.

2. Горохов, , выявление резервов несущей способности и усиление металлоконструкций промзданий при реконструкции / . – Киев: КИСИ. – 1987. – 85 с.

3. Дривинг, -экономический метод в нормах расчета строительных конструкций/ // Строительная механика и расчет сооружений. – 1987. - № 3. – С. 7-11.

4. Горохов, проектирование металлических конструкций по критерию эксплуатационной надежности / // Известия вузов. Строительство и архитектура. – 1987. - № 4. – С. 9-15.

5. Жидко, техносферной безопасностью / . - Воронеж: Воронежский ГАСУ, 2013. - 159 с.

Воронежский государственный архитектурно-строительный

университет

УДК 699.8

к. а. скляров, а. в. лапшин, а. а. супрун

АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ БЕЗОПАСНОСТИ

ЭКСПЛУАТИРУЕМЫХ ЭЛЕКТРОСЕТЕВЫХ КОНСТРУКЦИЙ

В работе обоснована необходимость оценки показателей безопасности и надежности электросетевых конструкций и проведен анализ методов и методик определения вероятности их безотказной работы и надежности, разработанных российскими и зарубежными исследователями

Анализ практики эксплуатации электросетевых конструкций свидетельствует о том, что накопление несовершенств в элементах является одной из важнейших причин возникновения предаварийных и аварийных состояний. Определяющую роль в обеспечении безаварийной работы электросетевых конструкций наряду с изучением действительных природно-климатических нагрузок и воздействий и совершенствованием принципов достоверной оценки технического состояния играют дальнейшая разработка требований к безопасности эксплуатируемых конструкций и поиск новых форм финансирования ремонтно-восстановительных работ.

1. Метод предельных состояний.

Проверку элементов несущих строительных конструкций по предельным состояниям первой группы можно представить в следующем обобщенном виде:

, (1)

где s - напряжение в элементе, зависящее от нормативных значений нагрузок qni, коэффициентов надежности по нагрузкам gfi, коэффициента надежности по материалу gm; ri – параметров конструкции; Rn - нормативного сопротивления материала; gc – коэффициента условий работы; gn – коэффициента надежности по назначению конструкции.

Невыполнение неравенства (1) означает реализацию запредельного состояния (аварию). Надежность конструкции в методе предельных состояний не нормируется. Считается, что необходимый уровень надежности обеспечивается соответствующим выбором расчетных значений нагрузок и механических свойств материала при выполнении требований действующих нормативных документов.

2. Принципиально иным подходом к расчету сооружений является получение количественной оценки надежности. Поскольку понятие «надежность» невозможно формализовать существующими математическими методами, на практике производят расчет целого комплекса показателей: безотказности, долговечности, ремонтопригодности, экономических и комплексных показателей [1]. В качестве критерия обеспеченности надежной работы строительных конструкций чаще всего принимается определенное значение безотказности. Безотказность строительных сооружений оценивают с помощью вероятности безотказной работы Ps или вероятности отказа Pf [2].

Наиболее часто используемой методикой вычисления вероятности безотказной работы электросетевых конструкций рекомендовано использование зависимости:

(2)

где ci– коэффициент снижения прочности элемента наиболее часто подвергающегося действию предельно допустимых нагрузок;

(3)

(3)

где Тn, Тnp и Тp - периоды повторяемости ветровой нагрузки, нагрузки от ветра при гололеде и гололедной нагрузки, соответственно. Методика проста и удобна для практической реализации, однако применение коэффициента ci не позволяет учесть все особенности работы конструкций (в частности, различного рода дефекты и повреждения элементов конструкции). Причем считают, что система может находиться только в двух состояниях: отказ – V¢ или безотказная работа – V.

3. Общий метод решения основных задач надежности механических систем, построенный на применении теории случайных процессов, был разработан [1]. Изменение несущей способности во времени определяется с учетом накопленных повреждений, а отказ определяется как случайный выброс из области допустимых состояний. Уровень надежности в исследуемый момент времени t принято оценивать как:

(4)

где ; m - число элементов системы; wk - интенсивность отказов (wk=const для k-того элемента); t – рассматриваемый момент времени.

Прямое использование метода ограничивается сложностью математического аппарата, недостатком исходной статистической информации о базисных переменных и в настоящий момент возможно лишь для небольшого круга задач. Поскольку, как правило, невозможно пренебречь изменением несущей способности конструкции в процессе эксплуатации, то в общем случае, если уравнение предельного состояния включает переменные, описываемые стохастическими процессами, выражение для вычисления вероятности отказа конструкции имеет вид:

(5)

где Pf(0)- вероятность отказа конструкции в начальный момент времени; N - дискретная случайная величина, описывающая число выбросов случайного вектора X(t) (число отказов) за границы области безотказной работы в течение рассматриваемого временного интервала; w - среднее число выбросов из области безотказной работы в единицу времени (частота отказов); Т – рассматриваемый период времени.

При расчете реальных сооружений можно принять Ps(0)=0.

Cреднее число выбросов составит:

(6)

4. Вычисление индекса безопасности строительной конструкции.

Поскольку достоверное определение вероятности безотказной работы весьма затруднительно и предусматривает экстраполяцию статистических данных в область редких событий, что делает результаты вычислений приближенными, для оценки надежности сооружений часто используют индексы безопасности. Так в 50-70 гг. широко применялся индекс [3], тождественный характеристике безопасности g и определяемый отношением математического ожидания запаса прочности E(S) к его стандартному отклонению s(S) [1]:

. (7)

Индекс безопасности bc представлен как число стандартных отклонений s(S), расположенных между нулем и математическим ожиданием запаса прочности Е(S). Индекс вычисляется весьма просто, однако, обладает рядом недостатков, в частности, он не является инвариантным к изменению формулировки предельного состояния. Для компенсации этого недостатка индекс Корнелла относят только к запасу прочности S=R-Q.

5. Другой известный метод оценки надежности электросетевых конструкций, получивший распространение в США и Канаде, основан на использовании индекса

, (8)

где Q - нагрузка; R - прочность, выраженная в тех же единицах, что и нагрузка; s[ln(R/Q)] - среднеквадратичное отклонение логарифма отношения прочности к нагрузке.

6. Индекс безопасности [5] и предусматривает выбор кратчайшего расстояния bHL между началом координат y=0 и поверхностью предельного состояния h(y)=0 в стандартизированном пространстве [7]:

(9)

При нелинейном уравнении предельного состояния g(x)=0 сначала делается преобразование величин Xi к стандартизированным величинам Yi с математическим ожиданием E(Yi)=0 и среднеквадратичным отклонением s(Xi)=1. Индекс безопасности bHL стал в 70-х годах основой норм во многих странах мира. Однако его применение не позволяет решить проблему сравнения надежности элементов конструкций с различными предельными состояниями. Элементы, обладающие разной надежностью, могут иметь одинаковые значения bHL.

7. Требуемую сравнимость может обеспечить обобщенный индекс О. Дитлевсона [4]:

(10)

где j- плотность стандартного нормального распределения; Ф-1 – обратная функция стандартного нормального распределения; - стандартизированные величины.

Аналитический обзор применяемых за рубежом индексов безопасности показывает, что их применение сдерживает, прежде всего, сложность математического аппарата вычисления. При этом отмечено, что даже при достаточно большом числе испытаний, частота отказов дает весьма приближенное значение вероятности отказа. Как правило, вероятность отказа сооружения близка к нулю. Поэтому для вычисления малых вероятностей требуется такое число испытаний, которое на практике выполнять нецелесообразно. Чтобы избежать упомянутых трудностей, используют модифицированные методы, позволяющие существенно снизить объем вычислений.

Литература

1. Лапшина, методов оценки безопасности эксплуатируемых электросетевых конструкций / , , // Научный журнал. Инженерные системы и сооружения. – 2014. - №1(14). – С. 46-52.

2. Болотин, теории вероятностей и теории надежности в расчетах сооружений / . - М.: Стройиздат, 1982. – 372 с.

3. Cornell, C. A. Bounds on the reliability of structural systems / C. A. Cornell // Proc. ASCE. - 1967. – Vol. 93. - № ST 1. – Рp. 171-200.

4. Ditlevson, O. Norrow reliability bounds for structural systems / O. Ditlevson // Inf. Struct. Mech. - 1979. - Vol. 7. - № 4. – Рp. 453-472.

5. Hasofer, A. M. Exact and Invariant Second Moment Code Format / A. M. Hasofer, N. C., Lind // Inf. of the Engin. Mech. Div. -1974. - №2 (Febr.). - Рp. 13-71.

Воронежский государственный архитектурно-строительный

университет

УДК 620.11

,

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ АВАРИЙНОЙ СИТУАЦИИ

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА НЕРАЗРУШАЮЩЕГО

КОНТРОЛЯ

В статье предлагается метод диагностики состояния прогнозирования надежности сложных технических объектов (СТО) различного производственного назначения в зависимости от специфики его функционирования

На практике инструментальный неразрушающий контроль фиксирует протекание разнообразных физико-химических процессов, приводящих к разрушению СТО, и осуществляется с помощью специальных датчиков. Последние формируют непрерывно или в дискретные промежутки времени значения диагностических признаков. Количество диагностических признаков, в зависимости от специфики последнего, может быть от единиц до нескольких десятков.

Если число используемых способов НК и соответственно число диагностических признаков равно d и , ,…, – значения первого, второго и т. д. d-го признака, то состояние прогнозируемого СТО в данный момент (задача диагностики СТО) характеризуется d-мерным вектором диагностическим вектором признаков

=

Задача прогнозирования состоит в том, чтобы по диагностическому вектору в данный промежуток времени выяснить, будет ли контролируемый СТО через определенное количество тактов находиться в «норме» или в состоянии аварии. Если выносится решение о нормальном дальнейшем протекании процессов, то функционирование СТО не прерывается. Если же предсказана аварийная ситуация, то процесс работы СТО прерывается и проводятся профилактические мероприятия. Это позволяет избежать аварийных ситуаций, потерь от поломки оборудования, брака и т. д., которые обычно существенно превышают затраты проведения профилактических работ. Таким образом, задачи прогнозирования состояния СТО заключаются в разделении d-мерного пространства векторов на два подмножества: В – состоящее из векторов , соответствующих «норме», и М – состоящее из остальных векторов , соответствующих «аварии».

Если обозначить через - потери в ситуации, когда предсказывается состояние i ( i=0, 1; где 0 – «норма», 1 – «авария»), а контролируемый СТО будет находиться в состоянии j ( j=0,1), а через - вероятность указанной ситуации, то средние потери будут:

R=++

И зависят от способа разделения, т. е. от выбора множества В, R= R (В). Оптимальность разделения означает, что в качестве В необходимо выбрать множество , для которого:

R()=min R ( B )

Задача разделения всего пространства признаков на два класса, известна как задача распознавания образов.

В теории распознавания образов исходным является понятие образа или класса. Она обобщает некоторое множество ситуаций и явлений.

Образ или класс представляет собой множество таких векторов (конечное или бесконечное). Предполагается, что в распоряжении исследователя имеется последовательность ситуаций (, ),( , ), …,( , ),( , ),…,(, ), относительно каждой из которых известно, какому из классов она принадлежит: ситуация принадлежит к первому классу, =1, j=1,2,…,N+m. Эта последовательность, называемая обучающей, состоит из собственно обучающей (, ), ( , ), …,( , ) и контрольной ( , ),…, (, ) последовательностей. Требуется на основании обучающей последовательности синтезировать решающее правило, которое классифицировало бы вновь поступающие ситуации с минимальными в смысле критерия потерями. Качество построенного решающего правила проверяется на контрольной последовательности ( , ),…, (, ).

Разделение всех последовательности (, ),…,(, ), на обучающую и контрольную определяется экспертно.

В теории распознавания образов решающее правило строится с помощью дискриминантной функции g(X) и имеет следующую структуру:

Принять ⍵=0, если g(X)<0;

Решение ⍵=1, если g(X)≥0,

Так что задача обучения заключается в построении по обучающей последовательности (, ),…,( , ) оптимальной дискриминантной функции.

В задаче прогнозирования аварийных ситуации вектором признаков служит вектор диагностических признаков =, а разделению на классы соответствует разделение прогнозируемых СТО на два состояния:

⍵=0 – нормального функционирования («норма»);

⍵=1 – внештатного функционирования («авария»).

Исходим из положения о том, что механизм генерирования ситуаций имеет вероятностную (статистическую, стохастическую) природы. Причем известны условные распределения векторов в каждом из классов с точностью до нескольких известных вероятностных характеристик параметров распределения.

Основу статистического подхода к задаче распознавания образов составляет байесовская теория принятия решений.

В силу того, что природа механизма генерации ситуаций вероятностная, каждая ситуация может принадлежать и первому и второму классу с некоторыми вероятностями. В отличие от вероятностной ситуации, в детерминистской каждый вектор однозначно принадлежит или первому или второму классу. Обозначим через

Р( │0)= Р( │ ⍵=0) и Р( │1)= Р( │⍵=1) условные плотности распределения векторов в первом и во втором классах соответственно (т. е. в состоянии ⍵=0 и ⍵=1). Таким образом, число Р( │0) при конкретных численных значениях компонент , ,…, вектора характеризует частоту появления данной ситуации или близких к ней в состоянии ⍵=0. Аналогично, число Р( │1) показывает, как часто ситуации, близкие к данной ситуации , возникают в состоянии ⍵=1.

В байесовской теории принятия решений решающее правило строится следующим образом. Вводятся понятия условных потерь R(│) и R(│), где R(│) (i=0?1) означает средние потери от прогноза состояния ⍵=i при векторе диагностических признаков . Таким образом, имеем

где Р(i│) (i=0,1) – вероятность того, что система будет находиться в состоянии i при векторе признаков .

Согласно байесовской теории, в каждой ситуации необходимо принять то решение, которое несет меньше потерь, т. е. байесовское решающее правило имеет вид:

Принять ⍵=0, если >

Решение ⍵=1, если ≤

По элементарной формуле Байеса имеем

=; =,

где Р( ) – вероятность появления ситуаций .

Итак, байесовское решающее правило имеет вид и является оптимальным в смысле минимизации в каждой конкретной ситуации условных потерь R(i│).

Чтобы применять статистические методы к задаче прогнозирования аварийных ситуаций в СТО, необходимо перейти от непрерывного пространства признаков к дискретному. Для этого следует для каждого диагностического признака , ,…, разбить всю область принимаемых им значений на две взаимодополняющие подобласти: первую, состоящую из значений, соответствующих «норме», и вторую, значение которой соответствует «аварии». Если теперь значениям из первой области поставить символ «0», а значениям из второй – символ «1», то вектор признаков становится бинарным вектором, компоненты которого , ,…, могут принимать лишь значения 0 и 1. Поскольку в решающем правиле присутствуют неизвестные нам вероятности Р( │0), Р( │1), Р(0), Р(1), то потери от пропуска аварийных ситуаций в α раз, α>1 превосходят потери от ложной тревоги, т. е

Учитывая все сказанное, из общего байесовского решающего правила получаем для нашего случая следующее:

Принять ⍵=0, если >α;

Решение ⍵=1, если ≤α;

По элементарной формуле Байеса имеем

=; =,

где Р( ) – вероятность появления ситуаций .

Итак, байесовское решающее правило имеет вид и является оптимальным в смысле минимизации в каждой конкретной ситуации условных потерь R(i│).

Чтобы применять статистические методы к задаче прогнозирования аварийных ситуаций в СТО, необходимо перейти от непрерывного пространства признаков к дискретному. Для этого следует для каждого диагностического признака , ,…, разбить всю область принимаемых им значений на две взаимодополняющие подобласти: первую, состоящую из значений, соответствующих «норме», и вторую, значение которой соответствует «аварии». Если теперь значениям из первой области поставить символ «0», а значениям из второй – символ «1», то вектор признаков становится бинарным вектором, компоненты которого , ,…, могут принимать лишь значения 0 и 1. Поскольку в решающем правиле присутствуют неизвестные нам вероятности Р( │0), Р( │1), Р(0), Р(1), то потери от пропуска аварийных ситуаций в α раз, α>1 превосходят потери от ложной тревоги, т. е

Учитывая все сказанное, из общего байесовского решающего правила получаем для нашего случая следующее:

Принять ⍵=0, если >α;

Решение ⍵=1, если ≤α;

Наряду с решающим правилом, будем называть байесовским также реющее правило, хотя для него более подходящим является термин «псевдобайесовский». Близость решающего правила е оптимальному определяется точностью оценок вероятностей Р( │i), Р(i) (i=0,1), что, в свою очередь, зависит от репрезентативности обучающей последовательности. При формировании статистического решающего правила обучающей последовательностью служит последовательность (, , (, ),…, (, ), сгенерированная в предыдущие моменты и укладывающаяся в интервал времени, в течение которого процесс можно считать стационарным.

В качестве обучающей последовательности можно использовать пары (, , полученные, например, по результатам диагностического мониторинга состояния контролируемого СТО. Это означает, что обучающую последовательность можно получить достаточно большой длины. Пара (, , соответствующая данному времени t, используется как для оценки качества прогноза, выданного в момент t-h, так и для пересчета оценок вероятностей, т. е. для адаптации решающего правила. При это возможны два случая. В первом – контролируемый СТО стационарен в течение всего времени диагностического мониторинга и тогда в состав обучающей последовательности постоянно включаются все новые члены (, , старые не исключаются. Во втором – процесс является стационарным лишь на протяжении N тактов, так что в каждый новый момент в состав обучающей последовательности включается пара (, , соответствующая последнему времени t, и одновременно из нее исключается первая пара(, , соответствующая времени t-N. При этом происходит адаптация решающего правила, т. е. пересчитываются оценки Р( │i), Р(i).

Реализация данного метода позволяет наиболее эффективно использовать современные компьютерные средства мониторинга и проводить мероприятия по предупреждению аварийных ситуаций сложных технических систем.

Литература

1. Ивихненко прогнозирование и управление сложными системами.- Киев: Техника, 1988г.-312с.

2. «Метод формирования обобщающего прогноза сложных технических лбъектов», «Безопасность среды в промышленности» №7, 2007, стр 41-46.

ВУНЦ ВВС «ВВА»

УДК 614.8 

,

АНАЛИЗ СЛУЧАЕВ КАТАСТРОФИЧЕСКИХ НАВОДНЕНИЙ

НА ТЕРРИТОРИИ РОССИИ В ПЕРИОД 2009 – 2014 ГГ.

В данной статье анализируются стучаи катастрофических наводнений

Поверхность нашей планеты более чем на 2/3 занимает вода. Это моря, океаны, ледники и озера, реки, пруды и водохранилища. Вода на Земле находится в постоянном круговороте, движимая силой солнечной энергии и силой тяжести. Под действием солнечных лучей вода испаряется с поверхности океана, поступает в атмосферу и пере носится ветрами на большие расстояния, а затем выпадает на поверхность Земли в виде дождя или снега.

В процессе круговорота воды в природе могут возникнуть опасные явления гидрологического характера. Наиболее распространенными и часто повторяющимися являются наводнения.

Наводнение - это значительное затопление местности в результате подъема уровня воды в реке, озере, водохранилище или море, наносящее материальный ущерб экономике, социальной сфере и природной среде

Наводнения сопутствуют человеческому обществу с древнейших времен. Но если ранее эти стихийные бедствия были чрезвычайно редкими, то за последние столетия, и в особенности в конце XX века, частота и размеры причиняемого ими ущерба стремительно росли. Во второй половине XX века выросло как само число наводнений природного и антропогенного характера, так и их разрушительная сила.

По данным МЧС России, наводнения по повторяемости, площади распространения, суммарному среднегодовому ущербу занимают первое место в России среди известных стихийных бедствий. По числу человеческих жертв они занимают второе место после землетрясений.

На территории России наводнения угрожают почти 40 городам и нескольким тысячам других населенных пунктов.

Повторяемость наводнений в среднем колеблется от одного раза в 5-10 лет до одного раза в 15-20 лет. Но есть города, где наводнения наблюдаются один раз в 2-3 года (Уфа, Орск, Курск и ряд других).

Наводнения можно разделить на 3 категории:

- Природного характера

- Техногенного характера

- Природно-техногенного характера

Наводнения природного характера возникают вследствие обильного и сосредоточенного притока воды при таянии снега и ледников, длительного выпадения интенсивных дождей в бассейнах рек, загромождения русел рек тающим льдом (заторов) или закупоривания русла реки внутренним, вновь образующимся льдом (зажор), нагона воды ветром в морских устьях рек.

К техногенным ситуациям относятся гидродинамические аварии на водохранилищах, неправильное использование и организация водохранилищ.

К природно-техногенным относятся наводнения, которые возникают под силами природы, и продолжаются из-за некачественных защитных сооружений, которые разрушаются из-за не соблюдений правил строительства.

В России площадь паводкоопасных территорий составляет 400 тыс. км2.

Ежегодно подвергается затоплению около 50 тыс. км2 территорий. Наводнениям с катастрофическими последствиями подвержена территория в 150 тыс. км2, где расположены 300 городов, десятки тысяч населенных пунктов, большое количество хозяйственных объектов, более 7 млн га сельхозугодий.

В конце ХХ — начале XXI века все большую роль в увеличении частоты и разрушительной силы наводнений стали играть антропогенные факторы.

Среди них в первую очередь следует назвать сведение лесов — максимальный поверхностный сток возрастает на 250—300 % и нерациональное ведение сельского хозяйства — в результате снижения инфильтрационных свойств почв резко увеличивается поверхностный сток и интенсивность паводков.

Значительный вклад в усиление интенсивности паводков и половодий внесли: продольная распашка склонов, переуплотнение полей при использовании тяжелой техники, переполивы в результате нарушения норм орошения. Примерно втрое увеличился средний ущерб, наносимый паводками на урбанизированных территориях в связи с ростом водонепроницаемых покрытий и застройкой. Существенное увеличение максимального стока связано с хозяйственным освоением пойм, являющихся природными регуляторами стока.

Еще несколько причин, непосредственно приводящих к формированию наводнений: неправильное осуществление паводкозащитных мер, ведущее к прорыву дамб обвалования, разрушение искусственных плотин, аварийные сработки водохранилищ.

Дополнительными факторами риска антропогенного характера является изменение характера стока на хозяйственно освоенных и подвергнутых трансформациям водосборных территориях; хозяйственное освоение паводкоопасных территорий в нижних бьефах гидроузлов и размещение там хозяйственных объектов и жилья; стеснение живого сечения потока рек. Все это приводит к наводнениям с тяжелыми и катастрофическими последствиями, нанесению значительного ущерба объектам экономики, здоровью людей и к человеческим жертвам. разрушений во время паводков и половодий.

Несомненно, что практически все наводнения носят природный характер, но нанесение вреда человеком сопутствует все большему возникновению стихийных бедствий.

Так за последние 6 лет в России произошло немало катастрофических наводнений.

В 2009 г. на территории России было зарегистрировано 390 случаев возникновения наводнения. Из них почти четверть (95 случаев) приходится на сильные осадки. Остальные наводнения связаны с неправильномосвоеним территории

В 2010 году произошел разлив горных рек в Краснодарском крае. Пострадали 30 населенных пунктов в Туапсинском, Апшеронском и Лазаревском районах, погибли 17 человек. Общий ущерб, по оценкам экспертов, составил 2 млрд рублей. Дмитрий Медведев потребовал продумать развитие инфраструктуры так, чтобы не допустить повторения ситуации.

В 2011 году катастрофических наводнений не наблюдалось, лишь небольшие паводки.

Паводок 2012 годазатопил тысячи жилых домов в городах Геленджик, Крымск и Новороссийск, а также в ряде поселков Краснодарского края. Были нарушены системы энерго-, газо - и водоснабжения, автомобильное и железнодорожное движение. По данным прокуратуры, погибли 168 человек, еще двое пропали без вести. Большинство погибших — в Крымске, на который пришелся самый сильный удар стихии. В этом городе погибли 153 человека, более 60 тысяч человек были признаны пострадавшими. Полностью разрушенными признаны в Крымском районе 1,69 тысячи домов. Было повреждено около 6,1 тысячи домов. Ущерб от наводнения составил около 20 миллиардов рублей.

В конце лета 2013 года на Дальний Восток обрушился мощный паводок, который привел к самому масштабному наводнению за последние 115 лет. Наводнение охватило пять субъектов Дальневосточного федерального округа, общая площадь затопленных территорий составила более 8 миллионов квадратных километров. Всего с начала паводка было подтоплено 37 муниципальных районов, 235 населенных пунктов и более 13 тысяч жилых домов. Пострадало свыше 100 тысяч человек. Более 23 тысяч человек были эвакуированы. Наиболее пострадали Амурская область, первой принявшая удар стихии, Еврейская автономная область и Хабаровский край.

В 2014 году сокрушительные наводнения вновь потревожили Россию. На этот раз основной удар природной стихии взяла на себя Сибирь, а также Алтайский край, Хакасия, Тува. Всего в зону подтопления попали около 70 тыс. человек. Многие местные жители были экстренно эвакуированы из мест наводнения. Почти у всех из них серьезно пострадало жилье, дома и собственное имущество. Как сообщает МЧС России, удалось сохранить практически весь урожай и домашний скот. Погодные условия ставшие причиной наводнения в регионах Сибири, особенно в Бийске, заставили объявить режимЧС.

Годовая норма осадков

В настоящее время не все люди, проживающие в зоне потенциального затопления, с должным вниманием относятся к прогнозам стихийных бедствий, которые позволят избежать катастрофических последствий, так как наводнения происходят практически в одни и те же сроки, а их сила может быть заблаговременно предсказана.

Важными мерами защиты от наводнений являются:

- уменьшение максимального расхода воды путем перераспределения стока во времени;

- регулирование стока вод с помощью водохранилищ;

спрямление русла реки: строительство плотин, защитных дамб, откосов и волнорезов;

- проведение берегоукрепительных и дноуглубительных работ, подсыпка низких мест;

- распашка земель поперек склонов и посадка лесозащитных полос в бассейнах рек;

- террасирование склонов, сохранение древесной и кустарниковой растительности.

- создание лесных полос, искусственных озер и запруд, дренажной системы с целью перехвата осадков до их поступления в русло реки;

- увеличение пропускной способности русел рек (ликвидация рукавов, расширение, спрямление и углубление русла, укрепление берегов, устранение различных препятствий на пути водного потока);

- подсыпка территорий, предназначенных для строительства зданий и сооружений, выравнивание береговой линии, строительство водоотводных каналов.

- осушение болот и переувлажненных земель;

Литература

1. http://www. thinkquest. ru/ Меры по защите от наводнений

2. Газета "Коммерсантъ", № 000/П (4908), 09.07.2012

3. , ,

4. Катастрофические наводнения начала XXI века: уроки и выводы.— М.: -ПРЕСС», 2003. — 352 с.

Воронежский государственный университет, г. Воронеж

УДК 556.124: 574 (470.324-25)

,

ОЦЕНКА УРОВНЯ ТЕХНОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ

НА СРЕДУ ГОРОДА ВОРОНЕЖА ПО ХИМИЧЕСКОМУ

СОСТАВУ СНЕЖНОГО ПОКРОВА

Снежный покров выступает в роли сезонного концентратора элементов, поступивших воздушным путем. Это позволяет использовать его для экспрессной геохимической индикации загрязнения городской среды. В работе приведены результаты исследования химического состава снежного покрова различных районов г. Воронежа. Анализируются связи между наличием загрязняющих веществ в снеге и уровнем техногенного воздействия

Одним из эффективным методов экологической индикации состояния городской среды в холодный период года служит эколого-геохимический мониторинг состояния снежного покрова.

Цель исследования - анализ химического состава снежного покрова и выявление связи между уровнем техногенного воздействия на городскую среду и присутствием загрязняющих веществ в снеге на территориях различных функциональных зон г. Воронежа.

Исторически сложилось так, что г. Воронеж разделен акваторией Воронежского водохранилища на левую и правую части, причем наибольшая доля промышленных предприятий расположена в левобережной части города, но по площади она значительно уступает правобережной.

В период, предшествующий снеготаянию, 13.02.2014 г. авторами работы были отобраны 48 проб снега в различных функциональных зонах г. Воронежа с разной степенью техногенного воздействия: жилая зона (14 проб), промышленная (11 проб), транспортной (12 проб), зона рекреации (9 проб) и фоновая (2 пробы). В том числе: в левобережной части города отобрано 16 проб снега: в жилой и промышленной зонах – по 5 проб; в зоне рекреации и транспортной зоне – по 3 пробы. В правобережной части города отобрано – 30 проб снега: в жилой и транспортной зонах – по 9 проб; в промышленная и зоне рекреации – по 6 проб.

Репрезентативные пробы «лежалого» снега отбирались по всей толще снежного покрова, за ис­ключением нижних 2—3 см (во избежание загрязнения частицами почвы). Отбор проб проводился пластиковой трубкой площадью сечения 78,5 см2 и длиной 30 см. В месте отбора пробы трубу врезали на всю толщину снежного покрова до поверхности земли. После чего трубку из снега вынимали, поддерживая снизу пластмассовой лопаткой. Нижнюю часть трубки тщательно очи­щали от частиц грунта [1].

Пробы снега растапливались при комнатной температуре, талую воду фильтровали. По осадку, полученному на фильтре, определяли количество взвешенных частиц в отобранной пробе, а в фильтрате определяли следующие показатели: NH4+, NO3-, NO2- (колориметрический метод); минерализация (кондуктометрический); общая жесткость, Са2+, Cl-, SO42-, HCO3- (титриметрический); рН (потенциометрический); Mg2+ (расчетный) [3].

Исследования химического состава снега выполнены на следующий день после отбора всех проб (14.02.2014г) на базе учебной эколого-аналитической лаборатории факультета географии, геоэкологии и туризма Воронежского госуниверситета.

В качестве фона были выбраны 2 точки: №47, находящаяся в черте города на территории санатория им. М. Горького, и №48, которая расположена в северном направлении в 15 км от города. Результаты химического анализа показали, что пробу снега в черте города (№47) только условно можно считать фоновой, так как содержание загрязняющих веществ в ней существенно выше, чем в пробе снега, отобранной за городом ( №48).

Для более объективной характеристики геохимической индикации загрязнения снежного покрова за основу принимается сопоставление концентраций поллютантов городских проб снега с соответствующими значениями их фонового аналога. Это достигается расчетом коэффициента концентрации химических элементов (Кс) по формуле: Кс = С/Сф, где С - содержание элемента в исследуемом объекте, Сф - среднее фоновое содержание элемента [2].

Таким образом, для расчета коэффициентов концентрации в качестве фоновой приняли пробу снега в точке №48, расположенной в Рамонском районе, садовое товарищество (СТ) «Северный бор».

С целью выявления степени техногенной нагрузки на различные районы г. Воронежа, был сделан сравнительный анализ фактического присутствия загрязняющих веществ в атмосферных осадках для исследуемых функциональных зон, а также проведено их сравнение с фоном.

Результаты анализа химического состава талой воды указывают на повышенный техногенный уровень загрязнения снежного покрова во всех исследуемых функциональных зонах г. Воронежа.

Так, например, содержание минеральной пыли в пробах снега варьируется от 48,9 (фон) до 324,0 мг/л. Низкие значения взвешенных веществ (менее 85,0 мг/л) отмечаются в пробах снега, отобранных преимущественно в зоне рекреации (точки 4, 11, 19, 17, 47). Высокие значения взвешенных веществ (более 150мг/л) отмечаются в пробах снега, отобранных в транспортной (точки 30, 24, 35, 10, 27) и еще больше в промышленной зонах (точки 38, 26, 8, 28, 14, 6, 2). Это объясняется повышением уровня загрязненности атмосферы городских ландшафтов. В промышленных городах запыленность воздуха увеличивается в 5-10 раз по сравнению с фоном и ведет к возрастанию роли взвешенных частиц как носителей химических элементов [2].

Об антропогенном загрязнении атмосферы также свидетельствует увеличение концентрации катионов Ca2+ и Mg2+ в атмосферных осадках и соответственно общей жесткости снежных проб, которая варьирует от 0,05 до 0,26 ммоль/л. Минимальные значения жесткости (менее 0,1 ммоль/л) отмечаются в точках 17,47,39 (зона рекреации) и в точке 42 (жилая зона). Максимальные значения (более 0,18 ммоль/л) отмечены для точек транспортной и промышленной зоны.

Присутствие хлоридов в снеге напрямую связано с интенсивностью применения антигололедных средств для дорожных покрытий в зимний период. В г. Воронеже для этих целей используется песчано-соляная смесь. Содержание Cl--ионов в пробах снега варьирует от 3,16 мг/л (фон) до 27,77 мг/л. Максимальные концентрации (более 15 мг/л) отмечаются в пробах снега транспортной (точки 46, 30, 24, 34, 35, 37, 45, 27 – ряд по увеличению) и промышленной зонах (точки 26, 27).

Содержание сульфат-ионов в талой воде большинства промышленных и транспортных зон превышает фоновые показатели более чем в 3 раза (от 45 мг/л (фон) до 150 мг/л). Максимальные концентрации (более 100 мг/л) отмечаются в точках промышленной зоны (38,29,28,44) и транспортной зоны (45,35,46). Это можно объяснить загрязненностью воздуха диоксидом серы.

Наличие азотсодержащих соединений в воде определяется деятельностью бактерий, но в зимний период в снежном покрове их присутствие невозможно, поэтому все содержание NO3-, NO2-, NH4+ в талой воде обусловлено только антропогенными воздействиями. К ним можно отнести, в первую очередь, выбросы от промышленных предприятий и автотранспорта (оксиды азота). Так, например, значения NO3- - аниона изменяются от 1,46 до 25,69 мг/л. Максимальные значения нитратов (более 20 мг/л) отмечаются в точках транспортной (45,34,35,37,10,27) и промышленной зоны ( точка 8). Минимальные значения NO3- - аниона (менее 2 мг/л) – жилой зоне, а также на территориях парков (47,19,43).

Величина рН снежных проб изменяется в интервале от 4,86 до 7,06. Пониженные значения рН связаны с увеличением содержания кислотных окислов (NO2 , SO2) в городских выбросах в атмосферу. Это подтверждается преобладанием в снежных пробах NO3-, NO2-, SO42- - ионов.

Для проб снега, отобранных в зоне рекреации, значения минерализации составляют от 96,8 до 146,3 мг/л. Наиболее «чистой» парковой зоной является точка 4 (парк Авиастроителей). Наиболее «загрязненная» зона рекреации отмечена на территории санатория им. М. Горького на берегу водохранилища (точка 47). По всей видимости, большинство загрязнителей с промышленной левобережной зоны города переносится с преобладающими в зимнее время западными ветрами на правый берег и оседает вдоль берега Воронежского водохранилища. В среднем величина минерализации для точек рекреации составляет 119,0 мг/л.

Для точек жилой зоны разброс величины минерализации велик (от 90,9 до 134,0 мг/л). Наиболее «чистая» точка 16 (район главного корпуса Воронежского госуниверситета). Наиболее загрязненная – точка 21 (ул. Вл. Невского). В среднем величина минерализации для точек жилой зоны составляет 114,3 мг/л.

Большинство проб в промышленной зоне имеют значения минерализации от 91,2 мг/л до 183,9 мг/л. Среднее значение -135,0 мг/л. Наименее загрязненная точка 6 (ул. Ильюшина). Наиболее загрязненная точка 44 (ул. Кривошеина).

Минерализации для проб снега, отобранных в транспортной зоне, варьирует от 112,9 до 180,5 мг/л. Среднее значение -143,8 мг/л. Наименее загрязненная точка 22 (ул. ), наиболее - точка 35 (9 января, д. 49).

По степени минерализации и содержанию взвешенных веществ в снежном покрове можно судить о «техногенном давлении» на среду. Таким образом, по степени загрязненности исследуемые городские зоны можно расположить в следующий убывающий ряд: транспортная > промышленная > жилая и рекреация > фоновая.

Сравнением химического состава проб снега в исследуемых функциональных зонах г. Воронежа с фо­ном (точка №48) по усредненным значениям были получены ряды коэффициентов аномальности в снежном покрове среди анионов.

Полученные ряды свидетельствуют о том, что в пробах снега всех городских зон г. Воронежа преобладающее место занимают NO3-, NO2-, Cl - - ионы, что косвенно отражает состав техногенных выбросов в атмосферу.

Таким образом, исследования химического состава снежного покрова в различных функциональных зонах г. Воронежа позволяют заключить, что реакция среды (рН), минерализация и содержание взвешенных веществ в снеговых водах характеризуют интенсивность техногенного пресса на городскую среду, а состав талых вод указывает на характер ее загрязнения.

Литература

1. Гаврилова по геохимии ландшафта / , . – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988. – 447 с.

2. Касимов городских ландшафтов / . – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1995. – 336 с.

3. Прожорина -аналитические методы исследования окружающей среды: учебное пособие / , , и др. – Воронеж: Истоки, 2010. – 304 с.

Воронежский государственный университет, Россия

УДК 622.1: 622.033: 553.52

СТРАТЕГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ И МЕХАНИЗМЫ

ЭФФЕКТИВНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

РЕГИОНАЛЬНЫХ ЕСТЕСТВЕННО - ПРОМЫШЛЕННЫХ СИСТЕМ

Рассматривается стратегическая модель и механизм эффективного функционирования естественно-промышленных систем на основе концепции устойчивого развития внедрения новейших технико-технологических и геоинформационных методов на предприятиях угольной, металлургической, машиностроительной отрасли с целью повышения качества жизни за счет ресурсозбереження, повышение эффективности, сокращения расходов на ликвидацию техногенных кризисных явлений

Предприятия угольной, металлургической и машиностроительной промышленности - объекты повышенной опасности, высоких рисков и чрезмерного использования энергоресурсов, которым потенциально свойственные чрезвычайные ситуации техногенного характера и аварии, которые угрожают жизни, здоровью людей и окружающей среде. Многообразие рисков, несовершенство хозяйственного механизма, регулирующего стратегическое развитие отдельных отраслей, территорий на основах оптимизации отношений государственного и негосударственного секторов экономики определяют необходимость комплексного подхода для сокращения вредных выбросов аварий и катастроф, а также системы мониторинга и прогнозирования проблем еколого-техногенного характера. Ориентация Украины на европейский вектор развития и интеграцию в мировое экономическое пространство вынуждает государственных, научных и практических деятелей всех уровней, независимо от отраслевой принадлежности, участвовать в международных программах защиты окружающей среды, предотвращения техногенных кризисных явлений и отчитываться международному сообществу о состоянии и перспективах развития жизни населения с необходимыми расчетами и обоснования показателей согласно стандартным методам и процедурам, которые действуют в других странах, и побуждают тратить большие средства на экологические мероприятия. Современное состояние и экологическая опасность функционирования промышленных предприятий, вызванные обветшалостью технико-технологического обеспечения и отсутствием комплексного исследования наиболее влиятельных факторов стойкости развития в текущем времени и на перспективу, нуждаются сочетания усилий специалистов разных областей науки, ориентации на практические результаты, которые позволяют своевременно ответить на вызовы естественно-техногенных кризисов. Существующие разработки позволяют моделировать и прогнозировать уровень устойчивости и условия дальнейшего устойчивого развития естественно-промышленных систем, отдельных регионов, отраслей, предприятий на основе мониторинга текущих геодинамических процессов, усовершенствования хозяйственного механизма управления со стороны государства, внедрение методов и принципов самоуправления, самоокупності расходов на защиту окружающей среды и сокращение расходов на непредвиденные природные и техногенные катастрофы. Научно-практическое и методологическое обоснование стратегии повышения качества жизни на основе моделирования механизма эффективного функционирования естественно-промышленных систем с использованием концепции устойчивого развития, отечественного и зарубежного опыта внедрения новейших технологий ресурсозбереження, повышения производительности труда, сокращения непредсказуемых расходов на ликвидацию техногенных кризисных явлений. Для достижепния этой необходимо решение следующих задач: азработка концепции устойчивого развития природно-промышленных систем систем с объединением возможностей технико-технологических, экономико-организационных и техногенно-экологических ресурсов; обоснование методов интегральной оценки качества жизни населения, оценки, мониторинга и прогнозирования объективных условий циклического развития и вероятностей техногенных катастроф под влиянием тенденций глобальных нарушений в природной, индустриальной, общественной сверах мирового пространства; разработка математической и экономической моделей эффективного механизма согласования отношений собственности, оптимизации государственного негосударственного регулирования развития предприятий отраслей, регионов с учетом глобальных техногенных и экономико-экологических кризисных явлений; дальнейшее развитие и практическое внедрение новейших технологий в производственные процессы угольной, металлургической, машиностроительной отраслей на основе усовершенствования геоинформационных ресурсов; исследование причин, взаимосвязей и последствий геодинамических угроз устойчивому развитию природно-промышленных систем с оценкой эколого-экономической эффективности повышения уровня безопасности хозяйственной деятельности, ресурсосбережения, улучшение здоровья и благосостояния населения.

В предыдущих работах [1- 14] было указано на главенствующее место массива горных пород и его влияние на устойчивость функционирования всей природно-промышленной системы. Анализ устойчивости процессов в горном массиве базируется на информационных возможностях данных. геофизических полей. К общим чертам этих полей относятся их неоднородность, резкая контрастность отдельных аномалий, непрерывность и значительные изменения во времени. В последнем случае можно говорить о четырехмерном . (пространственно-временном) изменении полей, которое может быть предметом изучения как при пассивных методах наблюдения, так и при активном воздействии на геологическую среду. При регистрации практически всех геофизических полей в геологической среде изучаются не истинные, но некоторые эффективные ее характеристики. Эта эффективность измеряемых характеристик определяется структурой геологической среды как геосистемы (ее гетерогенностью, многокомпонентностью, многоэлементностью) и отмеченной выше четырехмерной изменчивостью. Хотя при решении обратных задач геофизики приписывают получаемым характеристикам универсальный смысл физических параметров, как правило приходится иметь дело лишь с эффективными геофизическими характеристиками геологической среды. Это справедливо при условии строгого решения обратной задачи геофизики, но если она решена не достаточно корректно, то исследовалось лишь распределение в среде неких физико-геологических неоднородностей. Общая схема информационных возможностей и информационных ограничений геофизических методов в зависимости от уровней наблюдений приведена в таблице №1.Величины геофизических параметров зависят от масштаба их измерения, в то время как величины физических характеристик однородной среды практически не зависят от масштабов измерения. В этом также заключается существенное отличие физических и геофизических измерений, т. е. переходя к другому масштабу измерения в одной и той же геологической среде, можно получить различные величины. Это необходимо учитывать при решении обратных задач геофизики и проведения интегрированного анализа информации. Как правило, с помощью геофизических методов изучают современное состояние геологической среды. Но геосреда хранит память о палеогео-физических процессах. Следовательно, при решении обратных задач геофизики необходимо разделить нео - и палеосоставляющие геофизических процессов. Измеряемые геофизические характеристики являются функционалами над полем многих переменных. В число переменных входят структурно-литологические, фильтрационно-емкостные, деформационно-упругие и другие свойства среды. Значительное влияние на величины геофизических параметров оказывает термодинамическое состояние горных пород, выражающееся в величинах температур, давления и их градиентов. Таким образом, чтобы установить прямую связь между измеряемой геофизической характеристикой среды нужно с помощью тех или иных математических приемов снять влияние мешающих факторов. Как правило, лобовое решение этой задачи возможно крайне редко (особенно в рамках единичного геофизического метода). Наличие взаимно пересекающихся параметров и характеристик среды, а также помех возникающих при их оценке обуславливает сложность решения обратной задачи геофизики. Интегрированный системный анализ геологической, геофизической и геохимической информации позволяет выделить из семейства функциональных зависимостей именно ту зависимость, которая более всего важна при решении конкретной геологоразведочной или другой практической задачи.

Таблица 1

Сравнение информационных возможностей отдельных видов исследований и геосистем

Говоря об информационных возможностях геохимических полей, следует отметить их локальность и приуроченность наиболее сильных аномалий (по летучим компонентам) к зонам глубинных разломов и других дислокации земной коры. Эти участки всегда резко выделяются над фоном, причем, контрастность их значительно выше, чем по любым физическим аномалиям. Геохимические аномалии являются своего рода маркерами долгоживущих глубинных, а в ряде случаев, и приповерхностных дислокации. В таких зонах геохимические поля претерпевают резкие скачки и применительно к их анализу можно не употреблять термина - эффективная характеристика среды. Так как любое геохимическое поле является результатом суперпозиции глубинных и приземных источников, при решении обратных задач необходимо классифицировать аномалии и выделять составляющие, связанные с глубинными или приповерхностными процессами. Целесообразно применение приемов, давно уже используемых в разведочной геофизике, в частности, при интерпретации потенциальных полей. Это так называемые методы продолжения поля в верхнее или в нижнее полупространство.

К особенностям геохимических полей следует отнести их большую мобильность и изменчивость во времени по сравнению с геофизическими. Это объясняется соответствующими скоростями и масштабами миграции летучих и твердых компонентов литосферы. Рассмотрим технологии интегрированного системного анализа. Создание технологии интегрированного системного анализа информации связано с решением крупной информационной проблемы, которую необходимо решать в соответствии с основными законами теории информации. При выполнении такого анализа исследователь оперирует многоуровенными, многочастотными информационными потоками, которые обеспечивают синэнергетические связи, усиливающие конечный информационный эффект от их суммирования. Следствием этой синэнергетичности является и то, что при интегрированном анализе недопустимо простое весовое сложение информационного вклада от каждого из методов. Если из физических соображений ясно, что тот или иной параметр не связан информационно с интересующей геологической характеристикой, то его совсем не обязательно вкладывать в общую информационную обработку. При системном анализе исследователю необходимо ориентироваться на раскрытие целостности объекта, выявление многоуровенности связей и сведение их в единую теоретическую картину.

Следующее свойство интегрированного анализа заключается в том, что по существу, он является кибернетическим анализом, при котором постоянно предусматривается обратная связь. Поэтому анализ должен быть основан на человеко-машинных методах обработки, на возможности исследователя (интерпретатора) многократно возвращаться к результатам интерпретации, вводить в расчеты определенные допущения, специально "зашумливать задачу", вводить или убирать те или иные помехи, т. е. вводить определенные элементы неустойчивости в решении этой обратной задачи и тут же экспрессно оценивать результаты расчета с учетом зашумленности поля и т. д.

Важная сторона информатики применительно к интегрированному анализу - эмерджентность информации о геологических объектах. Выше отмечалось, что свойства геологической среды являются эмерджентными; но раз эмерджентны свойства, то, следовательно, эмерджентна и информация об этих свойствах. Эмерджентность в ряде случаев может привести к удивительному результату комплексной интерпретации, т. е. те объекты, которые при лобовом решении обратной задачи не выявляются как инородные, при их интегрированном анализе могут быть выявлены.

Представляется, что при интегрированном анализе необходимо предусматривать следующие положения, вытекающие из требований целостности, дополнительности и замкнутости информационной системы:

а) использование каждого нижнего уровня в качестве петрофизической основы для каждого верхнего;

б) "боковое" расширение данных при переходе с нижнего уровня на более высокий;

в) снижение (потеря) глобальности и увеличение петрофизической "начинки" при переходе с верхнего на нижний уровень в сочетании с последовательным приближением к объекту;

г) принцип разбиения на квазиоднородные участки по эффективным параметрам среды;

д) принцип многоуровенной дополнительности. Важнейшим элементом технологии интегрированного системного анализа геолого-геофизической и геохимической информации является математическое моделирование. При этом применительно к изучению геологической среды урбанизированных территорий моделируются: основные особенности геологического, тектонического и гидрогеологического строения региона; условия возникновения и распределения по площади экзогенных геологических и инженерно-геологических (техногенных) процессов; пространственное распределение техногенного загрязнения; физические поля над телами заданной формы, размеров и свойств, находящиеся в слоистой и однородной вмещающей среде; слабопроявленные геологические объекты, связанные с эмерджентными свойствами геологической среды и представляющие потенциальную экологическую опасность.

Для решения этих задач могут использоваться современные методы моделирования, в которых должны органически сочетаться возможности аналитических (математических) и численных методов (конечных разностей, Монте-Карло и др.), а также натурное моделирование геологических и техногенных процессов на хорошо изученных комплексом геофизических и геохимических методов эталонных геологических полигонах.

Конечным результатом интегрированного анализа геолого-геофизических и геохимических данных при изучении геологической среды могут являться: -районирование территории по типам геологического разреза, особенностям палеорельефа, гидрогеологическим и сейсмотектоническим условиям; районирование территории по степени защищенности геологической среды от техногенного воздействия в т. ч. выявление ослабленных, разуплотненных, проницаемых участков гидрогеологических "окон", активных динамических зон; - выявление и прогноз общих закономерностей распространения по площади и интенсивности протекания экзогенных природных и техногенных физико-геологических явлений; - решение прямых геофизических и геохимических задач над объектами сплошной структуры при направленном "зашумлении" или снятия шума; - выявление очагов загрязнения геологической среды и прогноз развития неблагоприятных техногенных процессов.

Негативные последствия человеческого воздействия на природу возникают вследствие нарушения структуры и функции геосистем, их вертикальных и горизонтальных связей. Незнание или игнорирование геосистемных связей служит причиной разного рода побочных непредвиденных последствий, которые воспринимаются обществом как негативные.

Решение проблемы оптимизации в глобальных масштабах надо искать не в попытках «сразу» перестроить географическую оболочку, а путем накопления позитивных локальных и региональных изменений. Отсюда вытекает необходимость изучения эколого-географического состояния геосистем на локальном и региональном уровне и поиск путей оптимизации природопользования.

Литература

1. Приходько выхода из техногенного кризиса Донбасса/ , // Материалы 10-й международной конференции “Геоинформационные технологии в управлении территориальным развитием”, Ялта.- 2007.- c.34-36.

2. Лобков разрушающих напряжений от прогиба слоев над выработанным пространством/ , , и др.// Физико-технические проблемы горного производства, вып.№10. - Донецк: ИФГП НАНУ, 2007. – с. 119-127

3. Приходько влияния внешних и внутренних сил на поведение горного массива/, //Материалы 11-й международной конференции “Геоинформационные технологии в управлении территориальным развитием”, Ялта.- 2008.- c. 28-32.

4.Приходько новых технологий при анализе техногенных природно-промышленных систем/// Материалы IV Международной научно - практической конференции “Обеспечение экологической безопасности в чрезвычайных ситуациях”, Воронеж ,2008.- c. 22-24.

5. К теории устойчивости региональных природно-промышленных систем/. , // Проблеми екології.-Донецьк: ДонНТУ, 2009, №1-2, С.70-74.

6. Приходько і применения ГИС-технологий в мониторинге техногенной и экологической безопасности Донбасса/ , //Проблеми екології. Загальнодержавний науково-технічний журнал.-2010.-Донецьк.-с. 25-32.

7. применения ГИС-технологий в региональном управлении Донбасса/ , ., // Збірник наукових праць Донецького державного університету управління.-Донецьк-2010, т. XI? серія “Технічні науки ”, в.158 – с.178-187.

8.Приходько -телекоммуникационная среда системы жизнеобеспечения региональных природно-промышленных систем/// Материалы VI Международной научно - практической конференции “Обеспечение экологической безопасности в чрезвычайных ситуациях”, Воронеж ,2010.- c. 89-94.

9. Приходько применения ГИС-технологий в региональном управлении Донбасса/ , ., // Збірник наукових праць Донецького державного університету управління.-Донецьк-2010, т. XI? серія “Технічні науки”, в.158 – с.178-187.

10. Prihodko S. Conceptual aspects of the development of information –telecommunication environment of the system of life support region (on the example of Donbas)/ S. Prihodko, P. Polyacov, L. Polyacova// The International Symposium “Euro-ECO-Hanover 2010”: Environmental, Engineering-Economic and Legal Aspects for Sustainable Living.-2010

11.Приходько аспекты разработки информационно-телекоммуникационной среды системы жизнеобеспечения региона (на примере Донбасса)/ , // Сучасні інформаційні технології ефективного управління бізнесом: Матеріали II Міжнар. наук.-практ. конф.-2011.-Донецьк.-с.10-14.

12. Гірнично-геологічна концепція проекту “4-Д Донбас”/ , // Вісті Донецького гірничого інституту.- 2011.- Донецьк.-с. 111-115.

13. Приходько региональной экологической безопасности в чрезвычайных ситуациях /// Материалы VIII Международной научно - практической конференции “Обеспечение экологической безопасности в чрезвычайных ситуациях”, Воронеж ,2012.- c. 26-31.

14. Приходько безопасности при разработке проектов по утилизации CO2 и использованию рассеянного природного газа// Материалы IX Международной научно- практической конференции “Обеспечение экологической безопасности в чрезвычайных ситуациях”, Воронеж,2013.- c. 96-101.

УДК 621 192

АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО РИСКА ДЛЯ РАБОТНИКОВ ОСНОВНЫХ ПРОФЕССИЙ

ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ ВИНИЛХЛОРИДА

В статье описывается актуальность проблемы анализа и контроля профессионального риска при производстве винилхлорида. Представлен расчет профессионального риска для основных работников с помощью балльного метода

По данным службы химической промышленности США (CAS) в мире к 2002 г. было зарегистрировано свыше 35 млн. химических соединений, многие из которых представляют потенциальную опасность для здоровья человека и могут рассматриваться как фактор риска. Проблема химических воздействий в Российской федерации, будучи одной из наиболее актуальных, затрагивает широкий круг вопросов, связанных с влиянием химических веществ на здоровье человека и окружающую его среду [1]. В свою очередь, производство винилхлорида (ВХ) в настоящее время в России и многих странах мира является востребованным, как и в прошлом веке. В связи с этим проблема анализа и оценки профессионального риска является актуальной для всего современного мира [2].

На сегодняшний день, для прогнозирования уровня профессионального риска, разработано большое количество методик позволяющих оценить риск от большого спектра воздействий и смоделировать различные варианты развития [3,4].

Целью данной работы является анализ и оценка профессионального риска для основных работников, занятых при производстве ВХ. В качестве анализируемого материала использовались усредненные данные аттестации рабочих мест. Для оценки профессионального риска применялся балльный метод [5].

Приняв, что все факторы производственной среды действуют независимо друг от друга, формула для оценки обобщенного уровня риска RПС будет иметь вид:

, (1)

где n – число учитываемых факторов среды;

SПСi – уровень безопасности по i- му фактору производственной среды, который может быть определен по формуле:

где хmax – максимальная бальная оценка, принимаемая в соответствии с методикой НИИ труда, хmax = 6;

хi– бальная оценка по i – му фактору среды, определяемая по классу условий труда.

Величина:

, (3)

Определяет обобщенный уровень безопасности производственной среды, отнесенный к трудовому стажу.

Для класса условий труда 2 по i-му неблагоприятному фактору производственной среды уровень безопасности равен:

Для класса условий труда 3.1 по i-му неблагоприятному фактору производственной среды уровень безопасности равен:

Для класса условий труда 3.2 по i-му неблагоприятному фактору производственной среды уровень безопасности равен:

Для аппаратчика подготовки и отпуска полуфабрикатов величина обобщенного уровня безопасности производственной среды будет равна:

Проведем расчеты по данному алгоритму для остальных работников.

Результаты расчета уровня безопасности по рабочему месту всех работников цеха по производству винилхлорида сводятся в табл. 1.

Таблица 1.

Уровни безопасности производственных факторов на всех рабочих местах в цехе по производству винилхлорида

Наименование рабочего места	Уровни безопасности SПС по i-му производственному фактору	Обобщенный уровень безопасности
Шум	Освещение	Химический	Микроклимат	Тяжесть	Напряженность
1	2	3	4	5	6	7	9
Аппаратчик подготовки и отпуска полуфабрикатов	0,5	0,67	0,83	0,83	0,83	0,83	0,160
Аппаратчик пиролиза	0,5	0,67	0,83	0,83	0,83	0,83	0,160
Аппаратчик газоразделения	0,5	0,67	0,83	0,83	0,83	0,83	0,160
Аппаратчик перегонки	0,5	0,67	0,83	0,83	0,83	0,83	0,160
Аппаратчик синтеза	0,5	0,67	0,83	0,83	0,83	0,83	0,160
Чистильщик	083	0,83	0,67	0,83	0,83	0,83	0,264

Приняв, что все факторы производственной среды действуют независимо друг от друга, для оценки обобщенного уровня риска RПС будем иметь:

- Результаты расчетов обобщенного уровня безопасности, обобщенного уровня риска группируются в таблицу 2 по наименованию профессии.

- Расчетные значения уровня профессионального риска по каждому рабочему месту необходимо сравнить с максимально допустимым риском для данного рабочего места. Это сопоставление необходимо для ранжирования рисков, требующих скорейшего вмешательства и корректировки. Максимально допустимый риск определяется для каждого рабочего места в соответствии с описанной выше методикой.

Таблица 2.

Сводная таблица безопасности и риска получения профессионального заболевания сотрудником

Наименование рабочего места	Обобщенный уровень безопасности	Обобщенный уровень риска	Максимально допустимый уровень обобщенного риска	Отклонение фактического уровня ПР от максимально допустимого, %
1	2	3	4	5
Аппаратчик подготовки и отпуска полуфабрикатов	0,160	0,840	0,787	7%
Аппаратчик пиролиза	0,160	0,840	0,787	7%
Аппаратчик газоразделения	0,160	0,840	0,787	7%
Аппаратчик синтеза	0,160	0,840	0,787	7%
Аппаратчик перегонки	0,160	0,840	0,787	7%
Чистильщик	0,264	0,736	0,736	7%

Сравнив полученные нами значения риска со шкалой отклонения фактического уровня профессионального риска от максимально допустимого в организации, представленной в учебном пособии [5] видим, что все рабочие места имеют низкий уровень риска.

Анализ рассчитанных нами профессиональных рисков позволил заключить, что такие профессиональные группы, как аппаратчик подготовки и отпуска полуфабрикатов, аппаратчик пиролиза, аппаратчик синтеза, аппаратчик перегонки, аппаратчик окисленя и чистильщик, характеризуются низким уровнем риска, так как их отклонения фактического уровня профессионального риска от максимально допустимого находятся в диапазоне до 7 %.

Литература

1. //Бюллетень научного совета «Медико-экологические проблемы» работающих. -2004. - №1.- С. 3-8.

2. О методах оценки профессиональных рисков и путях их совершенствования / // Безопасность жизнедеятельности. – 2010. – №3 С. 36-42.

3.ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011 Менеджмент риска. методы оценки риска от 01.01.01 г. – М. : Госстандарт России, 2011. – 34 с..

4. Р 2.2.2006-05 Руководство по гигиенической оценке факторов рабочей среды и трудового процесса. Критерии и классификация условий труда.- Введ 2005.11.01/ Под ред. (и др.).- М.: ГУ НИИ медицины труда РАММН, 2005.-7с.

5.Тимофеева теории риска: практикум / , . – Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2012. – 175с.

Национальный Исследовательский Иркутский Государственный Технический Университет

УДК 504.3.054

, ,

ОЦЕНКА ВАЛОВЫХ ВЫБРОСОВ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ НА АЭРОДРОМЕ

В данной аннотации указано, что в статье проведена оценка выбросов от авиационных и автомобильных двигателей, которая показала, что подавляющее количество загрязняющих веществ исходит от воздушных судов и дана их краткая характеристика

Согласно [1] выбросы от двигателей воздушных судов (ВС) подразделяются на группы:

- газообразные и парообразные: оксиды серы, азота;

- жидкие: кислоты, щелочи, органические соединения, растворы солей и жидких металлов;

- твердые: тяжелые металлы, органическая пыль, сажа, смолистые вещества.

Источниками загрязнения окружающей среды на аэродроме являются:

1. Выброс авиационными и автомобильными двигателями продуктов неполного сгорания в атмосферу и почву.

2. Технологические проливы при заправке и обслуживании топливных систем ВС, потери при транспортировании и хранении топлива, слив невыработанного топлива из ВС в воздухе в аварийных ситуациях.

3. Шумовая обстановка на территории аэродрома и прилегающих к нему территориях.

4. Источники наземных и бортовых радиолокационных станций, работающих в диапазоне сверхвысоких и в меньшей степени высоких, и ультравысоких частот.

К геохимическому загрязнению окружающей среды аэродрома относятся первые два пункта.

Загрязняющие вещества, содержащиеся в отработавших газах двигателей необходимо замерять и сравнивать с ПДК, а в зависимости от механизма их образования можно разделить на группы [2]:

а) углеродсодержащие вещества – продукты полного и неполного сгорания топлив (СО2, СО, углеводороды, в том числе полициклические ароматические, сажа);

б) вещества, механизм образования которых непосредственно не связан с процессом сгорания топлива (оксиды азота – по термическому механизму окисления азота);

в) вещества, выброс которых связан с примесями, содержащимися в топливе (соединения серы, свинца, других тяжелых металлов), воздухе (кварцевая пыль, аэрозоли), а также образующимися в процессе износа деталей (оксиды металлов).

СО представляет соединение, образующееся на промежуточных стадиях горения. По мере приближения горения к завершающей стадии происходит окисление СО в СО2 в реакциях рекомбинации СО с различными окислителями. Если эти реакции рекомбинации не завершаются из-за недостатка окислителя или из-за низких температур газа СО покидает камеру сгорания не окислившись. В зоне горения бедной смеси СО образуется как промежуточный продукт и сразу же окисляется, так как концентрация О2 и температура газа достаточно высока. Скорость исчезновения СО зависит в основном, от локальной концентрации О2, перемешивания, локальной температуры газа и времени, отведенного на окисление. Количество СО, образующееся на границах зон бедного срыва пламени, зависит от нагрузки. На малых нагрузках эта доля высока, то есть температура газа низкая, а окислительных реакций протекает мало. На неполных нагрузках сгорание топлива неполное. Эти продукты в виде смолы накапливаются на стенках выпускного тракта. Повышение нагрузки приводит к снижению эмиссии СО из-за увеличения температуры газа и скоростей окислительных реакций. Дальнейшее увеличение нагрузки, несмотря на увеличение температуры, ослабит окислительные реакции по причине низкой концентрации О2 и короткого времени реакции. Это приводит к высокой концентрации СО на повышенных нагрузках.

Оксид азота (NО) образуется во время горения в различных концентрациях во всех зонах струи. Наибольшее признание получил механизм образования NО Зельдовича. Цепные реакции начинаются с появления атомарного кислорода, вследствие диссоциации молекул кислорода при высоких температурах в процессе горения. В соответствии с этим механизмом атомы азота не начинают цепной реакции, т. к. их равновесная концентрация во время горения относительно низка по сравнению с равновесной концентрацией атомарного кислорода. Поэтому при горении в дизельных двигателях локальное образование NО в струе связано с локальной концентрацией атомов кислорода. NО зависит от О2 и локальной температуры. Скорость образования NО больше в пламени богатых смесей, чем в стехиометрических или бедных. Однако окончательная концентрация максимальна для смесей несколько беднее биометрических. Зоны горения бедной смеси являются, по-видимому, одними из главных зон образования NO, поскольку эта часть струи сгорает первой и имеет наибольшее время пребывания в послепламенной зоне. Уменьшение коэффициента избытка воздуха А приводит к повышению максимального давления и температуры ОГ, которое не сопровождается соответствующим увеличением NO. Этим подтверждается тот факт, что эмиссия NO дизельных двигателей с непосредственным впрыском связана с горением в зонах бедной смеси.

Углеводороды СхНy – несколько десятков наименований веществ, образующихся в результате [3]:

- реакций цепочно-теплового взрыва – пиролиза и синтеза (полициклические ароматические углеводороды (ПАУ), альдегиды, фенолы);

- неполноты сгорания в результате нарушения процесса горения (из-за прекращения реакций окисления углеводородов при низких температурах, неоднородности топливо-воздушной смеси, пропусков зажигания в отдельных циклах или цилиндрах двигателя (несгоревшие компоненты топлива и масла).

Наиболее токсичны из углеводородов ПАУ. Максимальный уровень токсичности имеет бенз(а)пирен C20H12. Гипотетическая реакция образования С20Н12 при пиролизе углеводородных топлив при температуре более 873 К может быть записана в виде

С6Н2 + ЗС2Н2 + 4С2Н –> С20Н12, (1)

где C6H2 – полирадикал, представляющий зародыш сажи; С2Н2, C2H – элементные строительные блоки.

Бенз(а)пирен образуется одновременно с сажей по сходному механизму. Твердые частицы включают нерастворимые (углерод, оксиды металлов, диоксид кремния, сульфаты, нитраты, асфальты, соединения свинца) и растворимые в органическом растворителе (смолы, фенолы, альдегиды, лак, нагар, тяжелые фракции, содержащиеся в топливе и масле) вещества. Твердые частицы в отработавших газах дизелей с наддувом состоят на 68-75% из нерастворимых веществ, на 25-32% - из растворимых.

Сажа является основным компонентом нерастворимых твердых частиц. Образуется при объемном пиролизе. Механизм образования включает несколько стадий:

- образование зародышей;

- рост зародышей до первичных частиц (шестиугольных пластинок графита);

- увеличение размеров частиц (коагуляция) до сложных образований конгломератов, включающих 100 - 150 атомов углерода;

- выгорание конгломератов.

Выделение сажи при сгорании топлива происходит при коэффициенте избытка воздуха А = 0,33-0,7. В отрегулированных двигателях с внешним смесеобразованием и искровым зажиганием (бензиновых, газовых) вероятность появления таких зон незначительна. У дизелей локальные переобогащенные топливом зоны образуются чаще и в полной мере реализуются перечисленные процессы сажеобразования. Поэтому выбросы сажи с отработавшими газами у дизелей больше, чем у двигателей с искровым зажиганием. Образование сажи зависит от свойств топлива: чем больше отношение С/Н в топливе, тем выход сажи выше.

Важный процесс, определяющий уровень эмиссии сажи при горении – ее выгорание в высокотемпературном турбулентном газовом потоке при температуре 850-920 К. В процессе выгорания являются значимыми диффузия и сорбция на поверхности конгломератов сажи твердых иглообразных образований ПАУ (в том числе бенз(а)пирен), что относит ее к классу опасных загрязнителей.

Литература

1. Требования экологической безопасности при эксплуатации воздушных судов и авиадвигателей на предприятиях гражданской авиации / Нормативный документ. – М.: Госком РФ по окружающей среде, 1997. – 23 с.

2. Татаринов исследования геоэкологического состояния окружающей среды аэродрома государственной авиации «Воронеж-Б» / Высокие технологии. Экология. – Воронеж: Научный вестник ВГАСУ, 2013. – С. 33-37.

3. Шпилева распределение бенз(а)пирена в атмосфере от автомобильных и авиационных двигателей / , // Естественные и технические науки. – Москва: «Спутник+», № 4(66), 2013. – С. 319-323.

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора и » (г. Воронеж)

УДК 504.3.054

, ,

МЕТОД ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ АТМОСФЕРЫ

С УЧЕТОМ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ АЭРОДРОМА

В данной статье рассмотрен метод оценки уровня химического загрязнения атмосферы и оценки условий, влияющих на уровень загрязнения окружающей среды на аэродроме

Наибольшую сложность при оценке загрязнения окружающей среды аэродрома государственной авиации (АГА) представляет учет географических и метеорологических условий расположения аэродрома. В данной работе предлагается доступный и оперативный метод оценки уровня загрязнения окружающей среды от авиатранспорта с помощью номограмм.

В отличие от существующих номограмм [1] для расчета концентраций легких фракций предлагается метод, позволяющий учитывать нелинейный характер изменения основных параметров экологической системы. Учитываются угол атаки ветра на площадке предполетной и предварительной подготовки (ППП), уклон местности на АГА и наличие лесных насаждений. Нелинейный характер изменения параметров учитывается введением поправочных коэффициентов К, представленных в номограмме в графическом виде. Кα = f(α), где α – угол атаки ветра по отношению к нормали к оси гзоотбойников. Кi = f(±i), где ±i – продольный уклон площадки ППП в %. Кhw= f(h/l1; W¢/W), где h – высота посадок; l1 – расстояние от края площадки ППП до лесопосадки.

В конечном варианте концентрация угарного газа - СО, полученная номограммным методом, определяется в виде

Ca = C0 × Кa,

Chw = Cr × Кhw, (1)

Ci = C0 × Кi,

где С0 – концентрация ЗВ на площадке ППП, Cr – концентрация ЗВ, рассчитанная по диффузной модели, когда r = l1, Ka – поправка на ветер, Кi – поправка на уклон местности, Кhw – поправка на наличие лесопосадок.

Коэффициенты Кi, Кα, Кhw определяются в виде: Кi = Сi=var/Сi=0; Кα = = Сα=var/Сα; Кhw = Сhw=var/Сhw=0.

, (2)

, (3)

где – угол в градусах.

В выражении (4) коэффициент рассчитывается с учетом расположения площадки ППП вблизи широколиственной лесополосы, а в выражении (5) коэффициент рассчитывается с учетом расположения АГА в непосредственной близости к хвойной лесопосадке:

, (4)

, (5)

На рис. 1 – 3 представлены графики для определения поправочных коэффициентов, построенные на основе экспериментальных данных для ветра, и расчетные для двух других случаев [1, 2].

Главной особенностью аэродрома является его расположение в границах города Воронежа, что требует анализа его эколого-геохимического влияния на прилегающие территории города. Площадка ППП, как пространственный источник эмиссии ЗВ, оказывает существенное негативное влияние только на персонал АГА. Степень опасности для различных служб аэродрома определяется суммарными выбросами воздушных судов и автомобилей, а также метеорологическими условиями на аэродроме.

Рис. 1. Зависимость коэффициента Кα от направления ветра при средней скорости 3,2 м/с

Коэффициент Кa определяет уменьшение концентрации загрязняющих веществ (ЗВ) на площадке ППП за счет ее продуваемости ветрами со скоростью менее 5 м/с, что соответствует 75% всех случаев на аэродроме «Воронеж-Б». При скоростях более 6 м/с за счет высокой скорости разбавления ЗВ их концентрации на площадке ППП приближаются к предельно-допустимой концентрации (ПДК).

Рис. 2 .Зависимость коэффициента Кhw от h/l1: 1 – хвойные посадки; 2 – широколиственные

Коэффициент Кhw определяет уменьшение концентрации ЗВ за лесопосадками, находящимися на расстоянии r = l1 от площадки ППП.

Рис.3. Зависимость коэффициента Кi от величины уклона местности

Коэффициент Кi определяет уменьшение концентрации ЗВ на площадке ППП в зависимости от уклона местности. Ясно, что на АГА эта поправка практически близка к единице.

Аналогичным образом можно применить номограммный метод для определения концентраций других контаминантов.

Литература

1. Подольский загрязнение придорожных территорий / , , . – Воронеж: Изд. ВГУ, 1999. – 264 с.

2. Молодцов и прогнозирование коноцентрации загрязняющих веществ от автотранспорта номограммным методом в приземном слое атмосферы / , , // Наукоемкие технологии, № 5 (т.13), 2012. – С. 77-79.

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора и » (г. Воронеж)

УДК 504.3.054

,

ГЕОХИМИЧЕСКОЕ ВЛИЯНИЕ АЭРОДРОМА НА ГОРОД

ВОРОНЕЖ

Проведенная оценка цикла «подготовка воздушного судна-взлет-посадка» показала, что подавляющее количество загрязняющих веществ выбрасывается на этапе подготовки воздушного судна к полету, то есть в районе площадки, которая является для близко расположенных объектов обслуживания

В работе [1] на аэродроме «Воронеж-Б» проводилась экспериментальная проверка полученных теоретических зависимостей при оценке концентраций загрязняющих веществ (ЗВ) во время взлета самолетов с турбореактивными двигателями (ТрД). Определялась концентрация оксида углерода на различном расстоянии по оси и от края взлетно-посадочной полосы.

В результате полученных оценок в среднем около 40-42% общего расхода топлива происходит в период от момента запуска первого двигателя, выруливания воздушного судна (ВС) к взлетно-посадочной полосе (ВПП), до взлета и на заруливание со взлетно-посадочной полосы, после посадки. При этом доля несгоревшего и выброшенного в атмосферу топлива при наземном движении авиационной техники намного больше, чем в полете. Наиболее интенсивно в атмосферу района аэропорта поступают продукты неполного сгорания топлива в двигателях самолетов в результате их работы в режиме малого газа при их прогреве и рулении перед взлетом и после посадки.

Во время проведения натурных экспериментов на технической позиции обслуживания ВС находилось 9 – 11 самолетов 4-го поколения. За одну летную смену (8 часов) расходуется  130 т ТС-1, при этом рассчитывают на один самолет 7 т на час полета. Воздушное судно в зависимости от полетного задания находится в воздухе от 25 минут до 1 часа 10 минут. Средняя продолжительность полета составляет 30-35 минут [1].

Оценим расход топлива на аэродроме государственной авиации от одного ВС. Среднее время от момента запуска первого двигателя до взлета составляет около 15 минут [1], далее уточнено, что из них запуск двигателей занимает по продолжительности около 4 минут, происходит на площадке предварительной и предполетной подготовки (ППП) в последовательности, представленной на схеме, на рисунке 2.4. Остальное время около 11 минут занимает работа на малом газу и руление ВС до стартового участка, при этом двигатели работают до 80% от максимального числа оборотов. Взлет ВС происходит на максимальных оборотах двигателей (режим форсажа). Время от момента начала движения до выключения форсажа (высота 300 м, скорость полета 500 км/ч) занимает в среднем 40 секунд [1].

Всего ВС затрачивает около 23-26 минут на цикл «запуск и проверка авиадвигателей-руление к ВПП до взлета-заруливание от ВПП после посадки-выключение двигателей». На участок «взлет-посадка» затрачивается около 80 секунд. Всего 5,5% времени уходит на цикл «взлет-посадка», то есть столько времени ВС пребывает над ВПП по всей ее длине 2100 м, где концентрация ЗВ очень маленькая. Основная концентрация ЗВ – в пределах источника загрязнения на площадке ППП. Поэтому необходимо геохимически исследовать зону аэродрома в районе площадки ППП, где и происходят основные выбросы ЗВ, потому что на большой длине ВПП за короткое время движения ВС наблюдаются минимальные концентрации ЗВ. Это обосновывает тот факт, почему выбрана площадка ППП в качестве источника эмиссии, а не ВПП. Время работы двигателей самолета указано на доработанном рис. 1, а основные показатели режимов работы одного ТрД приведены в табл. 1 [1].

Таблица 1.

Основные показатели режимов работы одного реактивного двигателя

Режим	Обороты, об/мин	% max оборотов, %	Расход, кг/с
Полный форсаж Минимальный форсаж Максимальный газ Режим минимального расхода топлива Малый газ	8316 8316 8316 6890 - 7400 5630	99 99 99 82 - 88 67	1,84 1,36 0,88 0,76 0,27
Тяговое усилие двигакг

Расход топлива на один самолето-вылет истребителя четвертого поколения в цикле «подготовка-взлет-посадка» можно оценить по формуле:

М = Q1t1 + Q2t2 + Q3t3 + Q4t4, (1)

где Q1 = 0,76 кг/с - расход топлива (до 80-86% max оборотов), на этапе запуска двигателей (таблица 1), t1 = 240 с - время работы двигателей на этом этапе;

Q2 = 0,27 кг/с - расход топлива на малом газу, t2 = 1140 с - время работы двигателей на малом газу; Q3 = 1,84 кг/с - расход топлива на максимальном газу при взлете, t3 = 40 с - время взлета; Q4 = 0,27 кг/с - расход топлива на малом газу при посадке, t4 = 40 с - время посадки. Тогда М = 182 + 308 + 74 + 11 = 575 кг топлива.

Выбросы от автомобильных двигателей на аэродроме составляют порядка 20% от авиационных [2], на них приходится еще 115 кг топлива. Итого, на один самолето-вылет на площадке ППП в плановом режиме расходуется 690 кг топлива. С учетом индексов эмиссии ЗВ, приведенных в таблице 1.3, средний суммарный выброс СО и NО2 от одного ВС на максимальном газу составляет 34 г/кг и на малом газу 36 г/кг. С учетом состава автомобилей их индекс эмиссии, приходящийся на одно ВС, оценивается в 118 г/кг. Тогда суммарный выброс ЗВ, приходящийся на один самолето-вылет, равен Z = М × Еi = 182 × 34 + 308 × 36 + + 74 × 34 + 11 × 36 + 115 × 84 = 29848 г. Здесь учтено, что одно ВС в среднем обслуживают три автомобиля.

Валовый выброс ЗВ в атмосферу на аэродроме «Воронеж-Б» может быть оценен по формуле

m = Z × N, (2)

где m – валовый выброс загрязняющих веществ, кг; Z – суммарный выброс загрязняющих веществ, кг; N = 3200 – число самолето-вылетов в год.

Отсюда валовый выброс ЗВ в атмосферу составляет m = 95,5 тонн в год. Теперь ясно, что аэродром «Воронеж-Б» обеспечивает (95,5/127400) × 100% = 0,1% валовых выбросов ЗВ в атмосферу города Воронежа. Проведенный анализ подтверждает незначительное эколого-геохимическое влияние аэродрома на город Воронеж. Главной особенностью аэродрома является его расположение в границах города Воронежа, что требует анализа его эколого-геохимического влияния на прилегающие территории города.

Схема работы реактивного двигателя воздушного судна в цикле «подготовка-взлет-посадка»

На основе анализа интенсивности использования ВС и автомобилей оценен валовый выброс ЗВ на аэродроме – порядка 95,5 тонн в год. По литературным данным валовое загрязнение атмосферы г. Воронежа составляет 127,4 тыс. тонн в год. То есть, по суммарным выбросам вклад аэродрома в загрязнение городской атмосферы составляет 0,1% и является незначительным.

Литература

1. Спиридонов загрязнения приземного слоя атмосферы в зоне обслуживания воздушных судов / Монография. – Воронеж: ВВАИИ, 2004. – 191 с.

2. Дорофеев метеорология / , // Учебное пособие. – Воронеж: ВАИУ, 2010. – 275 с.

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора и » (г. Воронеж)

СЕКЦИЯ 6. ПРОМЫШЛЕННАЯ ЭКОЛОГИЯ, ОЧИСТКА СТОЧНЫХ ВОД И ГАЗОВЫХ ВЫБРОСОВ

УДК 628.345(470.324-25)

,

ИССЛЕДОВАНИЕ ОЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД ОТ МОЙКИ

АВТОТРАСНСПОРТА

Мойка автотранспорта приводит к расходу пресной воды и образованию большого объема стоков, что наряду с большими «водными» проблемами недопустимо. В работе приведены данные инвентаризации всех автомоек г. Воронежа и результаты исследований семи марок различных флокулянтов для повышения степени очистки сточных вод от мойки автомобилей с целью их повторного использования. Разработана принципиальная схема очистки стоков от мойки автотранспорта с оборотным водоснабжением

При мойке автомобилей образуется особо загрязненный сток, содержащий помимо взвешенных веществ и нефтепродуктов такие сложные загрязнения, как шампуни, соли, машинные масла, аккумуляторный электролит и т. д. Перед сбросом в городскую канализацию стоки должны проходить обязательную очистку, которая требует значительных затрат предприятия. Одно из решений - это применение технологий обработки сточных вод, позволяющих вернуть их для повторного использования. Очищенные стоки можно использовать в качестве технической воды, например, для мойки автотранспорта. Техническая вода для данных целей не требует высокого качества очистки, достаточно механической очистки от мусора, крупных тяжелых частиц типа песка и нефтепродуктов и физико-химической очистки для очистки воды от взвешенных веществ и солей тяжелых металлов [3].

В настоящее время предъявляются очень высокие требования к строящимся автомойкам. Чтобы уменьшить расход питьевой воды не по назначению, а также повторно использовать 90 – 95% исходной воды и исключить сброс сточных вод в окружающую среду на современных автомойках должна быть внедрена система оборотного водоснабжения.

Авторами работы была проведена инвентаризация всех автомоек г. Воронежа, по результатам которой на 30.09.2012г. насчитывается всего 79 штук, из которых 62 автомойки расположены в правобережной части города, а 17 автомоек – в левобережной.

Установлено, что в настоящее время примерно на 50% автомоек города имеется только механическая очистка стоков перед сбросом в городскую канализацию и полностью отсутствует оборотное водоснабжение. Поэтому цель работы заключалась в исследовании возможности применения современных флокулянтов для повышения степени очистки стоков от мойки автотранспорта г. Воронежа с целью повторного использования этих вод.

В качестве объекта исследования использовали оригинальную сточную воду от автомойки «Моби», расположенной в Советском районе на ул. Пирогова, д. 87.

10.10.2012 г. была отобрана разовая проба сточной воды объемом 30 л, которую откачивали из емкости для приема стоков погружным насосом с глубины 1-1,5 м. Проба разливалась по пятилитровым канистрам и хранилась в лаборатории в течение 5 дней при комнатной температуре. Перед каждым анализом осевшие на дно взвешенные вещества взбалтывались.

На данной мойке отсутствует автономная система очистки воды. Стоки проходят только механическую очистку. В полу помещения под решеткой установлены 6 емкостей разного диаметра. После мойки сточная вода через решетку последовательно переливается из большей емкости в меньшую, в результате чего твердые частицы оседают на дно. Очищенная таким образом вода сбрасывается в городскую канализацию. Расход водопроводной воды измеряют по счетчику. Оборотное водоснабжение не внедряют из-за недостатка материальных средств.

Так как мойка автомобилей производится водопроводной водой, то для сравнения провели химический анализ исходной водопроводной воды и сточной воды, образованной после мойки. В связи с неприятным запахом отобранной сточной воды, нами был проведен сокращенный химический анализ исследуемой пробы. По осадку, полу­ченному на фильтре, рассчитали количество взвешенных частиц в сточной воде, а в фильтрате определяли рН, общую жесткость и минерализацию.

Химический анализ исследуемых проб воды проводился в учебной эколого-аналитической лаборатории факультета географии, геоэкологии и туризма Воронежского госуниверситета с применением следующих методов анализа: весовой (взвешенные вещества); титриметрический (общая жесткость); потенциометрический (рН); кондуктометрический (общая минерализация) [2].

Результаты анализа показали, что по сравнению с исходной водопроводной водой после мойки автомобилей в сточной воде возросла величина рН за счет применения шампуней для мойки автомобилей, которые, в основном имеют щелочной характер. В результате смытых с автомобиля загрязнений в сточной воде в количестве 900 мг/л появились взвешенные вещества; в 3,6 раза увеличилась минерализация и в 1,8 раза повысилась общая жесткость. Вода из разряда «умеренно-жесткая» перешла в «жесткую».

Одним из наиболее распространенных и применяемых процессов в оборотном водоснабжении автомоечных станций является физико-_химическая очистка сточных вод, которая связана с такими процессами как коагуляция, флокуляция и седиментация (осадконакопление). Коагуляция направлена на объединение малых частиц в дисперсных системах, в более крупные. В результате чего образуется коллоидный осадок и хлопья. Для увеличения размеров хлопьев и последующего их удаления, применяют флокулянты.

Для очистки сточных вод с 60-х годов прошлого столетия в качестве флокулянта начали использовать полиакриламид (ПАА). В настоящее время широкое применение находят более эффективные флокулянты, обладающие рядом преимуществ перед ПАА, и выпускаемые в широком ассортименте под торговыми марками «Праестол» и «Аккофлок» (Россия-Германия); «Zetаg» и «Magnafloc» (Швейцария); «Floerger» (Франция) и другие [1].

В качестве коагулянта использовали 10% раствор Al2(SO4)3 с оптимальной дозой 1,5 г/л. Для повышения степени очистки сточных вод в лабораторных испытаниях были исследованы 7 разновидностей флокулянтов: по три марки «Zetаg» и «Праестол» и одна марка «ПАА» с различной степенью ионогенности.

Осветление стоков от мойки автомобилей проводили «методом толчения». Для эксперимента необходим мерный цилиндр и мешалка (или «толкушка»), с помощью которой сточная вода перемешивается сначала с раствором коагулянта, а затем флокулянта. По окончании перемешивания определяют время осаждения флокул и окончательную высоту осадка. Этот метод позволяет проводить сравнение различных флокулянтов между собой с целью выбора оптимальной марки и подходящих условий ее применения.

Полноту очистки сточной воды с помощью флокулянтов определяли по оптической плотности ее осветленной части колориметрическим методом с помощью КФК-3 при длине волны 540 нм.

Результаты исследований показали, что все флокулянты достаточно эффективно осветляют сточную воду и при необходимости возможно использование каждой из рассматриваемых марок, но, количество вводимой добавки варьируется в интервале от 5 до 8 мг/л. Однако, из семи флокулянтов наилучшими показателями для очистки исследуемых сточных вод обладает малокатионный флокулянт марки Zetаg 8115, так как он характеризуется наименьшим временем осаждения (1,5 мин), наибольшей плотностью осадка (2 см) и наименьшей оптической плотностью (0,055).

Кроме того, сточная вода, очищенная с помощью флокулянта марки Zetаg 8115 соответствует установленным нормативам. Употреблять в питьевых целях ее не рекомендуется, но в качестве «технической» такая вода вполне может быть использована повторно для мойки автомашин.

Авторы предлагают собственную схему оборотного водоснабжения с использованием современных флокулянтов для автомоек г. Воронежа, перспективность которой подтверждается проведенными исследованиями.

Предложенный способ очистки сточной воды, образующейся  в процессе мойки автомобилей, от нефтепродуктов и взвешенных веществ, включает отстаивание и фильтрацию с предварительным введением флокулянта по схеме «отстаивание - флокуляция - фильтрация - очистка». Пройдя такие стадии, как: механическая, физико-химическая и сорбционная очистка вода выходит полностью готовой к повторному использованию [3].

Принцип работы установки: сточная вода из приемника погружным насосом подается в отстойник, где оседают крупные частицы грязи. Шлам из отстойника поступает в шламонакопитель, откуда эвакуируется по мере накопления. Затем, вода поступает в бак-смеситель. В растворном баке готовится водный раствор флокулянта, который с помощью встроенного дозатора в необходимом количестве подается в бак-смеситель. После интенсивного перемешивания с помощью мешалки наблюдается процесс массового образования флокул, в результате чего происходит отделение грязи и нефтепродуктов от воды. При этом тяжелые частицы грязи оседают на дне и также поступают в шламонакопитель, а нефтепродукты собираются наверху. Очищенная вода проходит через специальный фильтр, который задерживает нефтепродукты, и далее поступает в сборник чистой воды, откуда снова подается в аппарат высокого давления для повторного использования.

Достоинством данного способа является незначительная продолжительность времени отстаивания сточных вод (до 30 минут) и высокая степень очистки воды (оптическая плотность фильтрата находится в диапазоне 0,055- 0,069).

Расчет экономического обоснования от внедрения предложенной схемы на автомойках г. Воронежа показал:

1) Ориентировочная стоимость флокулянтов, пошедших на очистку воды в зависимости от марки в среднем составит от 0,6 до 1,8 руб. на 1м3 стоков.

2) Примерный объем сточных вод, которые не поступят в городскую канализацию составит около 150 м3 в сутки. Это позволит существенно уменьшить нагрузку на очистные сооружения города, которые как морально, так и физически устарели, и поэтому не способны очищать поступающие стоки до требуемых нормативов.

Таким образом, внедрение оборотного водоснабжения на автомойках г. Воронежа по предложенной схеме гарантирует следующие преимущества:

- снижение нагрузки на городские очистные сооружения, что способствует повышению степени очистки сточных вод;

- уменьшение антропогенного загрязнения природных вод, в частности р. Дон и Воронежского водохранилища;

- экономия расхода пресной воды;

- существенно сократятся затраты предприятий на расход водопроводной воды.

Литература

1. Нечаев и перспективы примениния флокулянтов для интенсификации коагуляционной очистки сточных вод / , // Вода и экология. Проблемы и решения. – СПб.: Водопроектгипрокоммунводоканал, 2008. – №4, С. 32-41.

2. Прожорина -аналитические методы исследования окружающей среды: учебное пособие / , , и др. – Воронеж: Истоки, 2010. – 304 с.

3. Фомин сточных вод для повторного использования /, . – М.: Медиана - Фильтр», 2012. – С.55-57.

Воронежский государственный университет, Россия

УДК 351.777.61

А. О. НОСОВА, Н. Г. ЗАНЬКО

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМЫ ОБРАЩЕНИЯ

С МЕДИЦИНСКИМИ ОТХОДАМИ В ЛЕЧЕБНЫХ

УЧРЕЖДЕНИЯХ

Работа посвящена проблеме обращения с медицинскими отходами в лечебных учреждениях. Представлено классифицирование отходов по классам опасности, требования к утилизации. Рассмотрены вопросы последствий неправильного обращения с отходами, а также достоинства и недостатки современных методов их уничтожения, перспективы решения поднятой проблемы в Российской Федерации

С 2005 года количество образующихся в Российской Федерации медицинских отходов возросло практически в три раза и составило в 2011 году более 1,8 млн тонн (около 1,5% от общего объема отходов производства и потребления). Существенная часть медицинских отходов (более 30%) высокоопасна в эпидемиологическом отношении, представляет реальную угрозу распространения инфекционных болезней и требует серьезных подходов к их обезвреживанию с точки зрения эпидемиологической и экологической безопасности.

Отходы лечебно-профилактических учреждений — материалы, вещества, изделия, утратившие частично или полностью свои первоначальные потребительские свойства в ходе осуществления медицинских манипуляций, проводимых при лечении или обследовании людей в медицинских учреждениях. Все отходы здравоохранения разделяются по степени их эпидемиологической, токсикологической и радиационной опасности на 5 классов. Доля образования медицинских отходов по классам опасности в ЛПУ представлена на рис.

Классифицирование отходов позволило ввести в действие систему раздельного сбора их по классам с последующей транспортировкой и уничтожением (утилизацией).

Отходы класса А. Неопасные отходы. Отходы, не имевшие контакта с биологическими жидкостями пациентов, инфекционными больными, нетоксичные отходы. Пищевые отходы всех подразделений ЛПУ, кроме инфекционных. Все отходы, кроме пищевых, собираются в одноразовые пакеты или многоразовые емкости и могут удаляться из структурных подра