Українська   English
ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

1. Актуальность темы

В последние годы проблема обеспечения экологической безопасности стала ощущаться особенно остро. Основной причиной этого является рост промышленности и автотранспорта во всем мире. В рамках среднего промышленного города может существовать до миллиона источников выбросов вредных веществ. Вредные вещества попадают в атмосферный воздух, воду, почву, а затем в живые организмы, в том числе и в человека.

Для оценки или прогнозирования распространения примеси во времени и пространстве, используются модели, основанные на численных или аналитических решениях общего уравнения диффузии. Эти модели известны также как модели атмосферной дисперсии, дисперсионные модели воздуха и модели качества воздуха [1].

Прогнозирование распространения вредных веществ является очень важной задачей для экологов. На сегодняшний день существует несколько методов оценки распространения примесей в атмосфере: аналитико-эмпирические, численные и статистические. Их подробное описание приведено в источнике [2].

Для увеличения скорости математических расчетов, а также визуального представления воздушных масс используют специальные компьютерные программные продукты, построенные на основе указанных моделей. Однако все они обладают рядом недостатков. Этих недостатков можно избежать применив метод цифровой волны.

2. Цель и задачи исследования

Целью исследования является усовершенствование метода цифровой волны для решения задачи распространения примесей в атмосфере.

Основные задачи исследования:

1) анализ методов прогнозирования распространения примесей в атмосфере;

2) анализ программных продуктов прогнозирования распространения примесей в атмосфере;

3) разработка модификаций алгоритма цифровой волны для моделирования распространения примесей в атмосфере.

Объект исследования: распространение загрязняющих веществ в атмосфере.

Предмет исследования: алгоритм моделирования распространения примеси с использованием метода цифровой волны.

3. Планируемые результаты

В рамках магистерской работы планируется разработать математическую модель распространения вредных примесей, которая позволит моделировать их распространение в приземных слоях атмосферы на уровне промышленного города.

4. Обзор исследований и разработок

4.1 Обзор международных источников

Вопросом моделирования распространения примесей в атмосфере начали заниматься еще в начале 90-х гг. прошлого века. За прошедшие с тех пор более 20 лет было создано около 200 программных продуктов дисперсионных моделей. Среди них можно выделить ряд наиболее популярных и современных:

1) ADMS-5 (2013 г.), GASTAR (2010 г.), NAME (2009 г.) — Великобритания;

2) AUSTAL2000 (2009 г.) — Германия;

3) TCAM (2009 г.) — Италия;

4) GRAL (2010 г.) — Австрия.

Рассмотрим эти программные продукты подробнее.

ADMS 5 (Atmospheric Dispersion Modelling System) — трехмерная квази-гауссовская модель для оценки качества атмосферного воздуха в нестабильных условиях. Данная модель была разработана Кембриджским экологическим исследовательским институтом в сотрудничестве с британской метеорологической службой, National Power plc и университетом Суррея. Ее первая версия была выпущена в 1993 году, а текущий релиз – ADMS 5 был выпущен в апреле 2013 года.

ADMS 5 предназначена для расчета концентрации загрязняющих веществ в атмосфере, испускаемых непрерывно от точечных, линейных, объемных и площадных источников. Она не предполагает пространственных ограничений и потому может быть использована по всему миру. Шлейф рассчитывается с использованием местных границ переменных слоев. Может использоваться для моделирования первичных загрязнителей и непрерывных выбросов токсичных и опасных отходов продукции. Рассматривается мокрое и сухое осаждение. Используется модель нарастания шлейфа Лагранжа, модель основанная на двух шлейфах, использует усредненные значения потока для вычисления распространения шлейфа.

Ее алгоритмы учитывают следующее: скос эффектов зданий, лежащих в пути факела загрязнения; сложный рельеф; мокрое осаждение, гравитационное оседание и сухого осаждение; краткосрочные колебания в концентрации; химические реакции; радиоактивный распад и дозы; рост шлейфа как функцию расстояния; струи и направленные релизы; время усреднения в диапазоне от очень короткого до годового и сгущенная видимость шлейфа. Модель способна имитировать пассивные или плавучие непрерывные перья, а также короткую продолжительность слоеных релизов.

Модель может быть использована для следующих целей:

1) моделирования нескольких плавучих или пассивных промышленных выбросов;

2) моделирования в городских или сельских районах;

3) моделирования с плоским или сложным рельефом;

4) моделирования с расстояния от транспортных дорог менее 50 км;

5) моделирования с временным усреднением от краткосрочных (секунды) до годовых промежутков.

Ограничением модели являются быстро меняющиеся погодные условия. В последней версии (ADMS 5) увеличилось количество возможных источников одновременного моделирования до 300 (в версии ADMS 3 источников было в 3 раза меньше). Предельное число моделирования отдельных видов источников также увеличилось: по 30 линейных, площадных и объемных источников.

Основными пользователями данного продукта являются Великобритания, Северная Ирландия, Шотландия, а также ряд других стран Европы, Азии, Австралии. В США данная модель принята в качестве альтернативы [3].

GASTAR — одномерная интегральная модель созданная консультантами экологических исследований Кембриджа. Ее назначением является моделирование дисперсии плотных облаков газа из промышленных разливов, а также оценка рисков и планирование реагирования на чрезвычайные ситуации. В данной модели присутствуют следующие ограничения:

1) основная модель дисперсии не подходит для положительной плавучести релизов;

2) при моделировании местности используются простые склоны, а не данные карты;

3) анализ однокомпонентных веществ;

4) отсутствие химических реакций [4].

NAME (Nuclear Accident ModEl) — модель рассеивания загрязняющих веществ для реагирования на чрезвычайные ситуации и прогнозирование качества воздуха. Была впервые разработана в Met Office в 1986 году после аварии на Чернобыльской АЭС. На протяжении многих лет модель развивалась и в настоящее время она известна как NAME III.

NAME III представляет собой сложную дисперсионную модель Лагранжа с масштабами дальности от близких до глобальных. По сути, данная модель следует трехмерным траекториям участков загрязняющего шлейфа и вычисляет концентрацию загрязняющих веществ методом Монте-Карло, т.е. моделирующим путем, вместо непосредственного решения уравнений. Модель имеет возможность расчета: возникновения плавучих шлейфов, мокрого и сухого осаждения, скос эффектов зданий. Также модель может быть запущена в обратном направлении для создания карт, которые могут определить местонахождение шлейфов возможных источников [5].

AUSTAL2000 — выпущено немецким агентством по окружающее среде. Модель создана и проверена в соответствии с немецким руководств VDI 3945/3. Программный пакет включает в себя диагностическую модель поля ветра (TALdia) для профиля местности и/или строительных конструкций. В настоящее время является немецкой официальной эталонной моделью. Кроме того, AUSTAL2000 все чаще используется в Австрии и Швейцарии [6].

TCAM (The Transport Chemical Aerosol Model) — трехмерная многофазная модель Эйлера предназначенная для моделирования рассеивания загрязняющих веществ (в частности фотохимических и аэрозолей) в мезомасштабе. Разработан ESMA (Environmental Systems Modeling and Assessment) университетской группой в Брешиа (Италия).

Не рекомендуется при глобальном масштабе моделирования [7].

GRAL (Graz Lagrangian Model) — была разработана институтом внутреннего сгорания и термодинамики и департаментом качества воздуха в Штирии (Австрия). Не имеет возможности обработки распространения облака, не учитывает неоднородные области и здания. Имеет ограничения в отношении моделировании временных рядов [8].

4.2 Обзор национальных источников

В Украине, так же как в России и ряде других стран постсоветского пространства, действует методика ОНД-86 — методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. Методика устанавливает требования в части расчета концентраций вредных веществ в атмосферном воздухе при размещении и проектировании предприятий, нормировании выбросов в атмосферу реконструируемых и действующих предприятий, а также при проектировании воздухозаборных сооружений.

Предназначена для ведомств и организаций, осуществляющих разработки по разрешению, проектированию и строительству промышленных предприятий, нормированию вредных выбросов в атмосферу, экспертизе и согласованию атмосфероохранных мероприятий.

Среди отечественных программных продуктов наибольшей популярность пользуются ЭОЛ, Пленэр, Кедр, УПРЗА Эколог.

4.3 Обзор локальных источников

Ильина Юлия Викторовна в своей магистерской работе Моделирование процессов распространения вредных примесей в атмосфере занималась построением математической модели, которая позволит проанализировать процесс распространения вредных примесей в атмосфере [9].

Дейкун Ольга Валерьевна в своей магистерской работе Исследование процессов загрязнения атмосферного воздуха по данным автоматизированных контрольных постов Донецко-Макеевского региона занималась исследованием процессов загрязнения атмосферного воздуха по данным автоматизированных постов наблюдения за состоянием атмосферного воздуха [10].

5. Описание волнового алгоритма

Волновой алгоритм – это алгоритм поиска кратчайшего пути на планарном графе.

Данный алгоритм работает на замкнутом поле произвольной формы и состоит из трех этапов.

  1. Инициализация. Все поле разбивается на множество прямоугольных ячеек, среди которых две ячейки – стартовая и финишная. Все остальные ячейки подразделяется на два подмножества: подмножество проходимых и подмножество не проходимых (препятствий) ячеек.
  2. Распространение волны. От стартовой ячейки порождается шаг во все соседние ячейки, если только они не принадлежат подмножеству не проходимых или ранее меченых ячеек. Если условия выполняются, то в ячейку записывается число шагов (т.н. фронт волны) до нее от стартовой (оно равно 1 на начальном этапе). Каждая ячейка меченная числом шагов от стартовой, сама, на время, становится стартовой. Действия повторяются до тех пор, пока любой шаг будет невозможен.
  3. Восстановление кратчайшего пути. Данный этап необходим для непосредственного нахождения кратчайшего пути между парой ячеек. Он происходит в обратном направлении, т.е. от финишной к стартовой. Здесь на каждом шаге выбирается ячейка, имеющая атрибут расстояния от стартовой на единицу меньше текущей ячейки [11].
Визуализация волнового алгоритма

Рисунок 1 – Визуализация волнового алгоритма

В результате работы данного алгоритма возможны две ситуации:

1) выдача кратчайшего пути;

2) выдача сообщения о непроходимости.

6. Концепция использования алгоритма цифровой волны при моделировании распространения примеси.

Концепция применения алгоритма цифровой волны предполагает.

  1. Наличие регулярной решетки с некоторым шагом, величина которого уточняется при разработке модели. Для указанной решетки должна быть выполнена геопривязка к территории рассматриваемого объекта.
  2. Все ячейки данной решетки, которые полностью или частично перекрывают здания (либо другие непроходимые объекты) образуют множество непроходимых ячеек.
  3. Стартовой ячейкой является источник выбросов. В случае если источник выбросов не является точечным (например, линейный или площадной), стартовых ячеек может быть несколько.
  4. Финишная ячейка в данной модификации алгоритма не используется, процесс моделирования протекает бесконечно с момента старта, что соответствует реальным условиям распространения примеси. Процесс моделирования может быть приостановлен, только если концентрация примеси во всех ячейках решетки длительное время не изменяется.
  5. Для расчета фронта волны для 8 смежных ячеек используются коэффициенты, которые выводятся из базового уравнения диффузии. Эти коэффициенты, являются частными решениями коэффициента турбулентной диффузии. Данные коэффициенты зависят с одной стороны от текущих значений метеорологических показателей — направление и скорость ветра, температура, влажность, давление и т.п. С другой стороны, значения данных коэффициентов зависят от индивидуальных особенностей распространяемой примеси — молярная масса, состав примеси и т.п.

Визуализация примерной работы данного алгоритма будет выглядеть следующим образом:

Визуализация примерной работы волнового алгоритма

Рисунок 2 — Визуализация примерной работы волнового алгоритма для задачи распространения примеси в атмосфере
(анимация: 30 кадров, 6 циклов повторения, 32,4 КБ)

В данном примере u — направление ветра, черные фигуры — это здания, а выброс вредных веществ в атмосферу происходит в точке 0.

Выводы

Данный материал может быть положен в основу разработки метода моделирования распространения загрязняющих веществ в атмосфере с помощью модификации цифровой волны. Данный метод моделирования может стать принципиально новым с точки зрения подобия его поведения при сравнении с реальной средой.

Список источников

  1. Milton Beychok. Air pollution dispersion modeling [Электронный ресурс] / Milton Beychok. — Режим доступа: http://www.eoearth.org/view/article/51...
  2. Павлий В.А. Построение информационной модели расчета распространения примеси в приземном слое атмосферы над территориально-распределенными объектами [Текст] : научн. журн. / Виталий Александрович Павлий // Наук. праці Донецького Національного технічного університету. – [під ред. Є. О. Башкова]. – Сер. Системний аналіз та інформаційні технології у науках про природу та суспільство. — (САІТ-2011). — Вип. 1(133) — Донецьк: ДонНТУ, 2011. — С. 71—81.
  3. Long description of model 'ADMS 5' / Режим доступа: http://pandora.meng.auth.gr...
  4. Long description of model 'GASTAR' / Режим доступа: http://pandora.meng.auth.gr...
  5. Long description of model 'NAME' / Режим доступа: http://pandora.meng.auth.gr...
  6. Long description of model 'AUSTAL2000' / Режим доступа: http://pandora.meng.auth.gr...
  7. Long description of model 'TCAM' / Режим доступа: http://pandora.meng.auth.gr...
  8. Long description of model 'GRAL' / Режим доступа: http://pandora.meng.auth.gr...
  9. Ильина Ю.В. Моделирование процессов распространения вредных примесей в атмосфере [Электронный ресурс] / Ю.В. Ильина — Режим доступа: http://masters.donntu.ru/2012...
  10. Дейкун О.В. Исследование процессов загрязнения атмосферного воздуха по данным автоматизированных контрольных постов Донецко-Макеевского региона [Электронный ресурс] / О.В. Дейкун – Режим доступа: http://masters.donntu.ru/2009...
  11. Волновой алгоритм поиска пути / Режим доступа: http://100byte.ru/100btwrks...