Регламент и технология нормирования сбросов загрязняющих веществ от группы водопользователей в водотоки нефтедобывающих районов Тюменского Севера

Вахов, Дмитрий Николаевич

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Регламент и технология нормирования сбросов загрязняющих веществ от группы водопользователей в водотоки нефтедобывающих районов Тюменского Севера
ВАК РФ 25.00.36, Геоэкология

Автореферат диссертации по теме "Регламент и технология нормирования сбросов загрязняющих веществ от группы водопользователей в водотоки нефтедобывающих районов Тюменского Севера"

На правахрукописи

Вахов Дмитрий Николаевич

Регламент и технология нормирования сбросов загрязняющих веществ от группы водопользователей в водотоки нефтедобывающих районов Тюменского Севера

Специальность 25.00.36 - геоэкология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тюмень - 2004

Работа выполнена в Институте криосферы Земли Сибирского отделения РАН.

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент И.Г.Соловьев

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор А. А. Вакулин

кандидат географических наук Н.А. Скорбилин,

Ведущая организация:

Тюменский государственный нефтегазовый университет

Защита состоится «14» апреля 2004 г. в 1400 часов на заседании диссертационного совета ДМ 003.042.01 при Институте криосферы Земли СО РАН по адресу: 625026, г.Тюмень, ул. Малыгина, 86.

С диссертационной работой можно ознакомиться в библиотеке Института криосферы Земли СО РАН по адресу: г.Тюмень, ул. Таймырская, 74.

Отзывы на автореферат просьба присылать по адресу:

625000, г.Тюмень, а/я 1230, ученому секретарю диссертационного совета..

Автореферат разослан « // » марта 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат геолого-минералогических наук

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Актуальность исследований проблем управления качеством природных вод нефтедобывающих районов севера Тюменской области весьма высока и определяется рядом факторов:

• интенсивной антропогенной нагрузкой на водные объекты;

• низкими показателями самоочищающей способности водоемов, связанными с затяжными подледовыми периодами и высоким уровнем загрязненности;

• спецификой сезонного характера воздействий одного из значимых источников загрязнения — поступление загрязняющих веществ с поверхностным водосбором.

Основная доля загрязнений поверхностных вод Тюменского севера имеет промышленное происхождение. По анализам мониторинговых исследований, проводимых на территории Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО) на протяжении последних лет, отмечаются стабильно высокие средние уровни загрязнения поверхностных вод синтетическими поверхностно-активными веществами (СПАВ) - до 5ПДК в периоды весеннего половодья, нефтепродуктами - до 40ПДК и фенолами - до 7ПДК в летние периоды. Отмечается экстремально высокое содержание нитритов в периоды март-апрель (периоды кислородной недостаточности).

Кроме того, характерной особенностью вод Обь-Иртышского бассейна является высокое содержание металлов. Особенно увеличивается их концентрация в период преимущественного питания поверхностных вод грунтовыми. Средние концентрации железа 20 ПДК, меди - 8 ПДК, цинка — 5ПДК, марганца - 22 ПДК.

Плоский заболоченный характер рельефа территорий обуславливает характерную гидрологическую связанность водоемов и миграционную динамику загрязняющих веществ. Таким образом, вследствие интенсивных антропогенных воздействий и выноса с территорий нефтедобычи токсичных компонентов происходит прогрессирующее ухудшение качества природных вод Обского бассейна. Усиливающееся загрязнение рек Тюменской области (Обь, Пур, Таз), разгружающихся в морях Северного Ледовитого океана, в условиях низкой самоочищающей способности, несет опасность скачкообразного перехода водных (в том числе и морских) экосистем из состояния загрязнения в состояние экологической катастрофы.

БИБЛИОТЕКА | СПетер&ург «я у у *

о» теоум^г!

качественных и количественных показателей в среднем порядка 5-10% за год. Эти выводы подтверждаются результатами исследований, публикуемыми в ежегодных аналитических обзорах, подготовленных органами госконтроля ХМАО.

Все качественные показатели состояния природных вод свидетельствуют о тяжелейшем экологическом кризисе ряда районов нашего Севера. Здесь выделяют ряд объективных причин сложившейся ситуации: несовершенство применяемых эколого-сберегающих технологий и высокие показатели аварийности в процессах транспортировки и добычи нефтепродуктов, интенсивное воздействие источников сброса сточных вод и пр. В данном случае закрепленные за природоохранными службами функции контроля и регулирования носят комплексный характер.

Рассмотренные в работе вопросы затрагивают отдельный сектор деятельности водоохранных служб, связанный с контролем и управлением в части нормирования воздействий на водотоки от организованных выпусков сточных вод.

Анализ проблемных вопросов в данной области свидетельствует о сложности организационного характера при разработке управленческих решений со стороны водоохранных служб. Это усугубляется ограниченной способностью водоемов к использованию в качестве приемников сточных вод (ассимилирующая способность) и обуславливает поиск компромисса между удовлетворением потребностей водохозяйственной деятельности на территории (социально-экономический аспект) и сохранением приемлемого качества воды водных объектов (экологический аспект).

Можно отметить, что обозначенная проблема эколого-экономического баланса интересов территорий не нова. На протяжении последних лет сделано немало попыток её урегулирования, в том числе и со стороны федерального центра. Можно привести ряд проектов и постановлений МПР РФ, включающих требования разработки нормативов сброса с учетом реальной «ассимилирующей способности водоемов и оптимального распределения массы сбрасываемых веществ между водопользователями». Однако на практике предписанные требования не находят реального применения. Причин тому несколько. В качестве ключевой отметим неприспособленность сложившихся схем регламента нормирования к указанным выше специфическим сезонным условиям территории и отсутствие эффективного аналитического инструментария, направленного на поддержку управленческих решений.

В итоге отметим, что обозначенная в работе актуальность выбранной тематики целиком согласуется с приоритетными направлениями фундаментальных исследований, утвержденными постановлением Президиума РАН № 233 от 01.07.03 г. по наукам о Земле, в части разработки новых технологий, направленных на охрану качества поверхностных вод.

Цель работы заключается в разработке технологам расчета нормативов сброса загрязняющих веществ для организованных выпусков сточных вод, объединенных в единую гидрографическую сеть бассейна реки, на основе камерной математической модели миграции примесей в водотоках, учитывающей специфичные для нефтедобывающих провинций Западной Сибири факторы формирования качества поверхностных вод.

Достижение поставленной цели осуществлялось путем решения следующих задач:

• Выявление проблемных вопросов развития действующего регламента нормирования воздействий от организованных источников сброса сточных вод.

• Разработка и настройка расчетных средств (модели) прогнозирования состояния загрязненности водотоков территории с учетом специфики сезонности и характера антропогенных воздействий.

• Разработка новых подходов и методов нормирования воздействий на водоток от коллектива водопользователей, на основе разработанной модели, включающих расчетные схемы и способы регламентации управленческой деятельности.

Научная новизна. Проведенные исследования позволили получить ряд новых результатов.

1. Предложенная имитационная математическая модель миграции примесей в водотоках развивает и дополняет известные положения о моделях камерного типа расчетными схемами оценки состояния загрязненности прилегающих кумулятивных сред - донные отложения, сорбирование загрязнителя береговой полосой, состояние загрязненности прилегающей зоны интенсивного поверхностного водосбора. В криогенных условиях нестационарной гидродинамики линейные механизмы ассимиляции загрязняющих веществ учитывают разбавление, транспортный перенос, диффузионный массообмен с донно-береговой зоной, гравитационное осаждение, испарение и иные трансформации первого порядка. Отличительная особенность модели в том, что питающая её детальность данных ориентирована на. информационную обеспеченность служб государственного экологического контроля.

2. Разработан алгоритм параметрической идентификации модели, учитывающий разнотемповую динамику процессов аккумуляции загрязняющих веществ и асинхронную схему измерений.

В диссертации рассматриваются и защищаются следующие положения:

1. Технология многофакторного анализа состояния загрязненности водотоков территории на основе камерной математической модели миграции примесей в условиях сезонного характера действия коллективных источников сброса,

поверхностного стока и вторичных загрязнений.

2. Критерии распределения ресурса на сброс загрязняющих веществ, основанные на ранговой классификации водопользователей - участников группового соглашения.

4. Методические и программные средства автоматизированного конструирования и настройки камерных математических моделей с использованием инструментальных средств геоинформатики.

Практическая значимость. Работа имеет практическую направленность и связана с совершенствованием действующего регламента управленческой деятельности, направленного на охрану поверхностных вод. Разработанные методы, положения и инструментальные среды имеют строгую привязку к информационно-логической схеме действующего регламента.

Степень достоверности полученных результатов подтверждена в ходе научно-исследовательских работ по использованию экспериментального варианта разработанной автором геоинформационной аналитической среды для исследования миграционных процессов загрязнителей на участке гидрологической сети р. Полуй в районе г.Салехарда.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

• Всероссийской конференции «Вычислительные технологии» (Новосибирск, 2000).

• Международной конференции «Математика, информатика и управление 2000» (Иркутск, 2000).

• Всероссийской конференции «Экология пойм сибирских рек и Арктики» (Томск, 2000).

• Ежегодной международной выставке-семинаре «AQUATERRA» (Санкт-Петербург, 2002).

• Конференции молодых ученых ИКЗ СО РАН (Тюмень, 2001).

• Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии в нефтегазовой промышленности и энергетике» (Тюмень, 2003).

Результаты работы отмечены грамотой за успехи в научной деятельности на Всероссийской научной конференции «Экология пойм сибирских рек и Арктики» (Томск, 2000). Работа стала лауреатом конкурса грантов губернатора Тюменской области в 2001 году.

Публикации. По результатам работы автором опубликовано 9 научных работ. Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 162 страницах машинописного текста (42 рисунка, 3 таблицы). Список использованных источников содержит 105 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении описана актуальность темы диссертационной работы, формулируется цель и направление исследования.

В первой главе рассмотрены проблемные вопросы и задачи развития действующего регламента нормирования воздействий от организованных источников сброса сточных вод.

Отмечена общая тенденция изменчивости организационных форм органов управления водохозяйственной деятельностью территорий, заключающаяся в передаче и перераспределении полномочий между уровнями государственной власти. Данное обстоятельство организационно-структурной динамики в системе природоресурсного регулирования рассматривается в качестве одной из причин процессно-ориентированного характера сделанного описания предметной области. Такой подход предполагает унификацию задач, способов управления, стандартов сбора, хранения и анализа информации.

Сложный характер системы управления требует последовательного иерархического описания - декомпозиции процессов управления, заключающегося в разбиении сложного процесса на составляющие его подпроцессы (функции). Выделено три уровня описания процессов управления.

Анализ системы управления на первом уровне построен вокруг семантического определения, характерных особенностей и функций следующей тройки: водные объекты, водопользователи и водоохрана.

Функциональная схема управленческой деятельности водоохранных служб (второй уровень) представлена на рис.1. Выделены и описаны следующие группы процессов: во-первых, разработка и экспертиза (в органах водоохраны) со стороны водопользователей проектов водохозяйственной деятельности и расчетов норм сброса сточных вод; во-вторых, контроль фактически оказываемого воздействия и состояния водных объектов; в-третьих, оперативное регулирование уровней воздействий.

Описание процессов третьего уровня включает в себя детализацию отчетно-документационной базы регламента, закрепленной федеральными органами (МПР РФ). Особое внимание уделяется целевому характеру и уровню агрегированности информации по каждой из документальных форм. Для управления выделяются документы двух типов: информационно-аналитические и управленческие (синтезирующие решение). Документы первого типа (обычно отчеты) содержат, как правило, наряду с первичными данными также и элементы анализа.

1 3 Водоохрана [__| Водопользователи Водные объекты

Рис. 1 Функциональная схема управленческой деятельности второго уровня

Проведенный анализ предметной области позволяет составить общие представления об информационном пространстве процессов разработки управленческих решений. В работе общность данных представлений именуется информационной моделью регламента.

Особое внимание в главе уделено анализу недостатков организации процессов управления, связанных с нормированием сброса сточных вод. В качестве основных вопросов рассмотрены: проблема распределения допустимой массы сброса загрязняющих веществ между водопользователями, осуществляющими водохозяйственную деятельность в пределах одного водного объекта (проблемы группового нормирования), и эффективности управленческих решений, направленных на поддержание допустимого уровня загрязненности поверхностных вод.

В рамках данных вопросов раскрывается сущность совершенствования регламента в связи с переходом на схемы группового нормирования. Данные схемы должны устанавливать связи между числом выпусков, допустимыми сбросами по выпускам и их взаимным расположением вдоль водотока.

В ходе анализа построенной информационной модели одной из критических проблем организации процессов управления выявлено следующее: наиболее полная информационная осведомленность об оказываемых воздействиях и комплексной оценке качественного состояния водоема сосредоточена в водоохране. Именно эта информация должна быть ключевой при расчете допустимого сброса по каждому выпуску из группы. В то время, как непосредственный расчет норм сброса, согласно действующему регламенту, производится самими водопользователями. Такой подход априорно лишает «гибкости» и эффективности доказательной базы управленческих решений со стороны водоохраны.

Краткий анализ расчетных механизмов действующей методики нормирования сбросов, положенной в основу регламента, привел к заключению о нецелесообразности её использования в основе разрабатываемых схем группового нормирования по следующим причинам:

• не реализован учет динамики сбросов «выше по течению», образующих «фоновую» загрязненность водотока в месте выпуска;

• при распределении ресурса на сброс становится значимым, не учитываемое при расчетах, проявление сезонности факторов воздействия «площадных» источников загрязнения1 и эффектов «вторичного»2 загрязнения поверхностных вод.

В конце главы приведены выводы о первостепенной - важности решения следующего ряда задач при переходе к схемам группового нормирования:

• разработка качественно новых расчетных методов, удовлетворяющих требованиям учета сезонного характера комплексной нагрузки на водоток;

• определение критериев совместной для группы водопользователей эксплуатации ресурса водоема;

• изменение схемы процессов управления с целью сосредоточить ключевые функции расчета и распределения допустимых сбросов в ведении водоохранных служб;

• разработка более «гибкой» стратегии принятия управленческих решений в соответствии с программами эколого-экономического сбалансированного развития территории.

Во второй главе отражены ключевые моменты построения гидрохимических моделей миграции примесей в водотоках камерного типа как основного расчетного инструмента в рамках схем группового нормирования. В качестве главного требования к разрабатываемой модели принята необходимость учета, с одной стороны, территориальной специфики и, с другой, контролируемых параметров, не выходящих «за рамки» информационной модели действующего регламента.

В работе приводится краткий обзор существующих подходов к моделированию процессов распространения примеси в водотоках. Отмечено, что математический аппарат всех моделей, рассмотренных в рамках данного анализа, основан на законах сохранения вещества. Согласно Белолипецкому В.М. (1997), выделяют три уровня точности описания законов сохранения: непрерывные неоднородные системы, дискретные статистические системы и однородные системы. В рамках данной классификации приведены варианты известных моделей: Караушева А.В., Скакальского Б.Г.(1979), Анохина Ю.А.,

Аварийные разливы загрязнителя на территории, разрушение захоронений загрязняющих веществ и пр.

2 Характерное для ряда загрязняющих веществ «повторное» загрязнение воды отложениями загрязнителя на дне и участках береговой полосы.

Горстко А.Б., Дамешек Л.Ю.(1987), Дружинина Н.И., Шишкина А.И.(1989), Гурмана В.И., Москаленко А.И.(1982), Белолипецкого В.М.(1997) и др.

Сделан анализ приведенных вариантов моделей с позиций специфики учета: типовых загрязняющих воздействий, факторного поля процессов ассимиляции, масштабов контролируемых объектов и сложности расчетных схем. На основании этого сделан вывод, что наиболее рационально искать решение поставленной задачи в классе камерных моделей.

Модели данного типа предполагают разделение водотоков гидрологической сети на отдельные участки (камеры) с условно однородными характеристиками (гидрологические, морфологические, показатели загрязненности и пр.). Решение этой задачи производится в процессе пространственной схематизации водотоков (районирование территории). Очевидно, на данном этапе закладываются основные точностные характеристики разрабатываемой модели. Здесь указаны правила-рекомендации и способы представления результатов, которые могут служить ориентиром в практике районирования.

В контексте определения входо-выходных переменных модели предложена классификация источников воздействия. Сущностные аспекты классификации обозначены структурной схемой на рис.2.

Применительно к «сложным»3 типам загрязнителей, таким как нефть, предложено рассматривать ассимиляционные процессы в пределах камеры для

3 Химико-физические свойства вещества, определяющие характер его «поведения» при взаимодействии с водной средой.

пяти накапливающих загрязнитель (кумулятивных) сред: водная среда (поток), слой загрязнителя на дне, участвующий в процессах вторичного загрязнения (актив дна), слой «связанного» загрязнителя на дне, не участвующий в процессе вторичного загрязнения (пассив дна), два слоя загрязнителя на береговой полосе (актив и пассив береговой полосы).

Учет ассимиляционных процессов для выделенных кумулятивных сред предлагается рассматривать в рамках следующей системы уравнений:

где M| (/, /), МДХ (/, t), МДг (/, t), МБ^ (/, t), МБг (/, /) - соответственно массовое содержание загрязнителя для кумулятивных сред потока, актива и пассива дна, актива и пассива береговой полосы ;-й камеры в момент времени та1,тсЩ1,таД2,таБ1,таБ2ш соответствующая указанным средам интенсивность4 биохимической деструкции загрязняющего вещества;

- интенсивность притока загрязняющего вещества из камер, расположенных «выше по течению»; m{i,t) - вынос загрязняющего вещества из камеры с водным потоком; - массообмен между дном и водой

вследствие механизмов гравитации (осаждение) и диффузии; mS(i,t) массообмен между водной средой и берегом; - точечный сброс

загрязняющих веществ в воду; - интенсивность воздействия

«площадных» источников загрязнения; - сорбция загрязнителя на дно

и в пределах береговой полосы.

Ассимиляционные процессы для более «простых» загрязняющих веществ описываются уравнениями, полученными в результате редукции приведенных выше.

Разработан ряд математических зависимостей, которые, по отношению к приведенной системе уравнений, уточняют правила учета ассимиляционных процессов в пределах камер: массообмен на границах раздела сред, механизмы биохимической деструкции, влияние поверхностного стока на транспортировку

4 Массовый расход вещества в единицу времени.

загрязнителя с загрязненных участков. При разработке данных зависимостей рассматривались работы Вавилина В.А(1993), Белолипецкого В.М.(1997), Шлычкова В.А.(2003) и др. Приведем механизм учета воздействия площадных источников загрязнения с поверхностным стоком (в составе

mp\{i,t) = v2i (/,')• £21 (<",') • lM3cs(/,r,0,

где, г - определено на наборе R загрязненных участков, воздействующих на камеру j; í?2l('>0- расход стока для i - ой к а м остаточная

масса загрязнителя на площади r-го загрязненного участка; V2i(/,í) коэффициент «захвата» поверхностным стоком загрязняющего вещества с пораженных участков.

Приведенная система уравнений строится для каждой из выделенных на водотоке камер. Порядок результирующей системы уравнений возрастает пропорционально количеству выделенных камер.

Рассмотренная гидрохимическая модель водотока учитывает главные фонообразующие факторы загрязнения водной среды с учетом криогенных факторов сезонной динамики поступления загрязнений с прилегающих зон поверхностного водосбора. Это обстоятельство позволяет использовать её не просто для решения задач группового нормирования сбросов, а для комплексного нормирования загрязнений окружающей среды на территории, приуроченной к водотоку.

Третья глава посвящена вопросам настройки данной модели в рамках теории параметрической идентификации.

Предложено следующее расчетное выражение для показателя эффективности процедуры идентификации Q(F) :

( 1 ) Q(F) = Х XPb>ü0,h),F(z(i,tk),н</,tk)))-h{tk)-X(/)

le/ V,

где i- индекс камеры на множестве выделенных камер измерения контролируемых величин на объекте в дискретный момент времени tk; Ti{tk) - вес измерений; X(í) - вес камеры; N- количество моментов измерений; F- оператор модели; z(i,tk)- измерения контролируемого воздействия; w(i,tk)- оценка состояния загрязнения приуроченных к камере водосборных площадей; функция «невязки»,

соответствует - рассчитанные на модели значения

контролируемых величин.

Задача идентификации заключается в том, чтобы найти оценки идентифицируемых (неизвестных) параметров модели. Процедура

идентификации сводится к разработке одного из вариантов алгоритма, реализация которого минимизирует Q(F).

В данной связи одним из ключевых вопросов разработки алгоритма идентификации является обеспеченность исходными рядами наблюдений на реальном объекте. С целью определения требований к измерениям произведен анализ динамических свойств модели объекта и построены переходные процессы по контролируемым переменным выделенных кумулятивных сред: потока, актива и пассива дна.

По результатам проведенного анализа сделаны следующие основные выводы: во-первых, для выделенных кумулятивных сред характерна разнотемповая динамика, отличающая на порядки длительность переходных процессов; во-вторых, для идентификации требуемая периодичность измерений по потоку не может быть обеспечена инструментальными замерами, в связи с чем первое уравнение из (1) использовано при конструировании алгоритма в

«квазистатическом» варианте, где исключают

С учетом характера массообменных процессов в рамках выделенных кумулятивных сред предложено разбить алгоритм идентификации на три блока и использовать в основе алгоритма расчетные схемы метода наименьших квадратов.

В силу специфики структурной связанности уравнений для кумулятивных сред первоначально восстанавливают оценки идентифицируемых параметров для «активных» кумулятивных сред дна и береговой полосы. Затем, используя полученные результаты, рассчитывают оценки идентифицируемых параметров для кумулятивной среды потока, в последнюю очередь - параметры уравнения для пассивных кумулятивных сред.

Рассматриваются общие вопросы планирования мониторинговых исследований, в задачу которых входит обеспечение репрезентативной выборкой измерений процессов настройки модели, позволяющих учитывать сезонный характер оказываемых воздействий.

Четвертая глава посвящена разработке новых подходов и методов управления загрязненностью водотоков, включающих способы регламентации и расчетные схемы на основе полученной модели.

Предложено три варианта критериев по распределению ресурса на отведение сточных вод между водопользователями. Первый - по значимости водопользователей на территории, когда, согласно ряду условий, каждому водопользователю (закрепленному за ним выпуску) назначается собственный весовой коэффициент А^'), где _/- индекс выпуска. В заданных условиях

5 Выделяют отдельно малые периоды времени, на которых малой инерционностью объекта можно пренебречь и условно считают процессы статическими.

предъявляются требования к результату расчетов: величина предельно допустимого сброса (ПДС) по выпускам должна быть пропорциональна назначенным ^ (_/')

Второй вариант критерия предполагает учитывать кроме сделанные

заявки на сброс со стороны водопользователей. Рассчитываются новые весовые коэффициенты следующим образом

¿2 О» = МЛ-тизи,р) = м,

где - указанная в заявке на сброс масса загрязняющего вещества

на квартал р. Руководствуясь вторым вариантом критерия, ПДС по выпускам должно быть рассчитано пропорционально на каждый квартал.

Третий вариант критерия предназначен для использования в ходе разработки норм временно согласованных сбросов (ВСС). Здесь предлагается распределять согласованный водоохранными службами дополнительный ресурс на сброс пропорционально предотвращенному ущербу для водоема на расчетный период, заложенный в проекты совершенствования водохозяйственной деятельности предприятий.

Согласно принятому критерию, для отдельной территории разрабатывается документ, регламентирующий распределение ресурса водотоков на отведение сточных вод между водопользователями и называемый условиями групповых соглашений.

Предложена четырехэтапная стратегия деятельности водоохранных служб в процессе разработки управленческих решений. В задачу первого этапа входит разработка тома ПДН, содержащего нормы качества поверхностных вод в отношении каждой из камер. Согласно назначенным нормам и условиям групповых соглашений рассчитываются графики (на годовой период) допустимого сброса в отношении каждого из выпусков. Если заявленные к сбросу массы загрязняющих веществ по выпускам располагаются «под планкой» данного графика, то заявки согласуют и на их основании создается том ПДС для территории. Задача разработки управленческих решений считается выполненной. В противном случае, выделяют периоды, для которых согласование сделанных заявок критично с позиций сохранения качества воды водных объектов, и переходят к следующему этапу.

На втором этапе водопользователям предлагается пересмотреть поданные заявки, где будут рассмотрены варианты перераспределения планируемой нагрузки на водоток с «критических» периодов на периоды, где имеется «запас». В случае пересмотра заявок со стороны водопользователей им могут быть согласованы индивидуальные режимы ПДС. Для прочих водопользователей предлагается разработка проектов совершенствования водохозяйственных систем (ВХС) предприятия с целью снизить потребность в отведении сточных вод.

На третьем этапе для предприятий, представивших проекты совершенствования ВХС, рассматриваются варианты назначения нормативов ВСС. Назначаются ориентировочно допустимые уровни загрязнения водоемов на критические периоды, которые заведомо выше назначенных норм, указанных в томе ПДН. Полученный дополнительный ресурс на сброс распределяется между водопользователями при помощи модельных расчетов. Получают графики ориентировочно безопасного уровня воздействий по выпускам, закрепленным за водопользователями, представившими проекты совершенствования ВХС. На основании данных графиков назначаются временно согласованные нормы сброса (ВСС) по выпускам и формируется том ВСС территории.

На четвертом этапе (в конце года), опираясь на измерения фактического состояния качества водного объекта и расчетного на модели (прогнозируемого), строят графики неточности принятых управленческих решений. При расчете допустимого сброса на последующий период, на основании этих графиков, корректируются исходные для расчета графики уровней допустимого качества воды в камерах.

В работе приведены и более детально описаны схемы каждого из приведенных этапов.

В основе первых трех этапов представленной стратегии разработки управленческих решений лежит модельный способ расчета графиков допустимого сброса по назначенным выпускам, согласно условиям групповых соглашений, обеспечивающих заданные уровни качества воды в камерах.

Суть способа раскрывает следующая последовательность автоматизируемых расчетных действий:

1. На основании поданных заявок на сброс, с использованием оператора модели, рассчитывают графики прогнозируемого уровня загрязненности по камерам.

2. Рассчитывают максимальное несоответствие полученных графиков и графиков назначенного уровня качества воды в камерах. В результате рассчитывается некоторый корректирующий коэффициент.

3. В соответствии с рассчитанным коэффициентом и условиями групповых соглашений корректируются величины поданных заявок на сброс. Пункты 1-3 повторяют до тех пор, пока не будет выполнен заданный

критерий близости графиков расчетного и нормативного уровней загрязненности воды в камерах.

В результате получают график предельно-допустимого сброса по объявленным выпускам, который обеспечит заданные уровни качества в водотоках.

В пятой главе рассмотрены конструктивные особенности организации автоматизированных аналитических сред (системы), сопровождающих процесс разработки и настройки модели специалистами-проектировщиками.

Выделяется ряд требований к разрабатываемой системе. Эти требования сфокусированы, главным образом, на назначении и роли технологии с точки зрения её окружения и разделены на две группы: функциональные и нефункциональные (или реализационные). Функциональные требования определяют те задачи, которые должны решаться системой, в то время как реализационные требования задают ограничения на реализацию системы (производительность системы, организация её интерфейсов, использование стандартов и пр.). Функциональные требования определяют функциональные спецификации системы:

• осуществлять ввод и хранение первичных данных,

• поддерживать расчетные схемы алгоритма идентификации,

• производить расчет показателя эффективности настройки модели на предложенной выборке измерений.

В качестве реализационных требований выделены:

• визуально-географический принцип представлений описания объектов и сопоставленных с ними данных и результатов расчета,

• гибкость адаптации к результатам решения задач районирования: коррекция схем топологической связанности камер, автоматизированный пересчет географо-топологических оценок параметров модели и гидрологических режимов камер.

Опираясь на рассмотренные реализационные требования и функциональные спецификации автором разработан вариант специализированного инструмента, геоинформационная аналитическая среда ГИАС «Поток», назначение которой: конструирование имитационной модели камерного типа выделенной территории (для выбранного загрязнителя) и настройка её параметров.

Способ реализации и основные конструктивные решения системы заложены на стадии проектирования в ходе проведенных автором научно-исследовательских работ по теме «Исследование миграционных процессов примесей загрязнителя вдоль русла р.Полуй в районе г.Салехарда на базе камерных моделей», выполненных в 2001 году.

Общий вид системы, включающий отдельные элементы оболочки программы, представлен на рис.3.

Рис 3 Общий вид ГИАС «Поток»

Описание базового инструментария системы, приведенное в работе, раскрывает основные организационные аспекты её использования: во-первых, визуально-географический принцип представлений описания объектов и сопоставленных с ними данных и результатов расчета; во-вторых, специфика расчетов гидрологических условий территории.

Особое внимание в главе уделяется преимуществу использования при разработке системы COM6 (OLE , ActiveX) технологий фирмы Microsoft. Они прменены в блоках обработки геодезических данных отметок высот, формировании отчетов и интегрированных в основную оболочку ГИС представлений объектов и данных на базе ГИС Maplnfo Professional v 5.0. корпорации Maplnfo. В качестве других СОМ-серверов данных использованы: универсальный обработчик поверхностей Surfer v 7.0 фирмы Golden Software и офисные программы Microsoft.

В заключении приведены основные выводы и результаты диссертационной работы.

6 Аббрев. от Component Object Model - компонентная объектная модель (англ.)

7 Аббрев. от Object Linking and Embedding - связывание и внедрение объектов (англ.)

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Обозначены «узкие» места в организационной деятельности водоохранных служб при разработке управленческих решений, в части нормирования воздействий на водотоки от организованных источников сброса сточных вод. В качестве основных направлений совершенствования рассматривается переход к схемам группового нормирования. Основным условием такого перехода является решение следующих первостепенных задач:

• разработка качественно новых расчетных методов, удовлетворяющих требованиям учета сезонной специфики северных территорий;

• определение критериев совместной для группы водопользователей эксплуатации ресурса водоема;

• изменение схемы процессов управления с целью сосредоточения ключевых функций расчета и распределения допустимых сбросов в ведении водоохранных служб;

2. Предложенная имитационная математическая модель миграции примесей в водотоках развивает и дополняет известные положения о моделях камерного типа расчетными схемами оценки состояния загрязненности прилегающих кумулятивных сред: донные отложения, сорбирование загрязнителя береговой полосой, состояние загрязненности прилегающей зоны интенсивного поверхностного водосбора. В условиях нестационарной гидродинамики линейные механизмы ассимиляции загрязняющих веществ учитывают разбавление, транспортный перенос, диффузионный массообмен с донно-береговой зоной, гравитационное осаждение, испарение и иные трансформации первого порядка. Отличительная особенность модели заключается в том, что заложенная в схемы расчетов детальность данных ориентирована на информационную обеспеченность служб государственного экологического контроля.

3. Разработан алгоритм параметрической идентификации, учитывающий разнотемповую динамику процессов аккумуляции загрязняющих веществ и асинхронную схему измерений. Использование алгоритма предполагает проведение специальных мониторинговых наблюдений на водотоке.

4. Разработана оригинальная технология группового нормирования сбросов, основанная на ранговой классификации участников группового соглашения и учитывающая сезонно-криогенные факторы ассимиляции загрязнителя в водотоке и прилегающих кумулятивных средах. Разрабатываемая согласно данной технологии нормативно-разрешительная документация о режимах предельно-допустимых сбросов в максимальной степени согласуется с типовой регламентацией технологий контроля и оперативного

регулирования на основе платного природопользования.

5. Разработана специализированная геоинформационная аналитическая среда ГИАС «Поток», предназначенная для автоматизированного конструирования и настройки моделей камерного типа.

Основные положения диссертационной работы опубликованы:

1. Вахов Д.Н, Власов Е.В. Математические модели и системы наблюдения уровня загрязненности водотоков в районах нефтяных месторождений //Криосфера Земли.-1998. - Том II.- № 3.- С.20-28.

2. Шмелева Т.А., Вахов Д.Н Геоинформационные технологии контроля за состоянием загрязненных участков нефтяных месторождений //Криосфера Земли. - 1998.- Том II.- № 3.- С.28-35.

3. Вахов Д.Н. Региональные технологии управления водопользованием в районах нефтедобычи //Математика, информатика и управление 2000: Тр. межд.конф. - Иркутск. - С.67-69.

4. Вахов Д.Н. Автоматизированные технологии1 администрирования водопользованием территории нефтяных месторождений //Информационные технологии в задачах математического моделирования: Тез. докл. XVI шолы-семинара. - г.Новосибирск .- 2000 .-С.33-34.

5. Соловьев И.Г., Вахов Д.Н. Модели слежения за загрязненностью водотоков в северных регионах с интенсивной антропогенной нагрузкой //Экология пойм сибирских рек и Арктики: Тр. II совещания.- г.Томск. -2000.- С.55-58.

6. Вахов Д.Н., Соловьев И.Г. Вопросы группового нормирования сбросов в поверхностные водные объекты в районах нефтедобычи Тюменского севера. - Вестник кибернетики.- №.1. - г.Тюмень.- 2002 .- С. 78-85.

7. Вахов Д.Н., Соловьев И.Г. Информационные технологии администрирования и вопросы группового нормирования сбросов в районах нефтедобычи Тюменского Севера //AQUATERRA: Тез.докл. V Междунар. выставки и конф.- г. Санкт-Петербург.- 2002.- С.38-41.

8. Вахов Д.Н., Соловьев И.Г. Гидрохимическая модель водотока в задачах группового нормирования сбросов //AQUATERRA: Тез.докл. Междунар. выставки и конф.- г. Санкт-Петербург.- 2002.- С.64-68.

9. Вахов Д.Н. Автоматизированные технологии контроля качества природных вод //Новые информационные технологии в нефтегазовой промышленности и энергетике: Матер, междунар. научно-техн. конф.-г.Тюмень.- 2003.- С.167-171.

да - 6 914

Подписано в печать 25.01.04. Объем 1,0 уч.изд.л. Формат 160x90/16.

Тираж 100 экз. Заказ 38. Отпечатано в отделении оперативной

полиграфии ИКЗ СО РАН. 625026. г.Тюмень, УЛ. Малыгина. 86.

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Вахов, Дмитрий Николаевич

ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ТЕРМИНЫ

УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. РЕГЛАМЕНТ КОНТРОЛЯ И НОРМИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД ВОДОТОКОВ:

ПРОБЛЕМНЫЕ ВОПРОСЫ И ЗАДАЧИ РАЗВИТИЯ

§1.1. Информационная модель и функциональная структура действующего регламента

1.1.1. Концепции информационно-ориентированного подхода к описанию

1.1.2. Структурирование информации о системе управления

§ 1.2. Действующие методы нормирования сбросов

1.2.1. Нормирование качества природных вод

1.2.2. Оценка фоновых показателей качества вод

1.2.3. Разбавление сточных вод

1.2.4. Расчет ПДС для бассейна реки или его участка

1.2.5. Начисление плат за использование водо-ресурсного фонда для отведения сточных вод

§1.3. Недостатки регламента и пути совершенствования управления качеством водо-ресурсного фонда территории

1.3.1. Групповое нормирование сбросов, проблемы реализации

1.3.2. Организационно-методические аспекты технологий группового нормирования сбросов, задачи диссертации

ГЛАВА 2. КАМЕРНАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ

МИГРАЦИИ ПРИМЕСЕЙ В ВОДОТОКАХ

§2.1. Анализ подходов к моделированию процессов распространения примесей в водотоках

2.1.1. Уровень непрерывных неоднородных систем

2.1.2. Уровень дискретных статистических систем

2.1.3. Уровень однородных систем

§2.2. Вопросы конструирования модели камерного типа

2.2.1. Контролируемые переменные состояния объекта

2.2.2. Возмущение системы

2.2.3. Внутренние переменные 57 2.2.3. Конструктивные особенности и методы представления моделей

§2.3. Механизмы ассимиляции

2.3.1. Модель биохимической деструкции загрязняющего вещества

2.3.2. Модель сорбции загрязняющего вещества на дно и береговую полосу

2.3.3. Модель гравитационного осаждения и диффузионных обменов «водная среда-дно»

2.3.4. Модель диффузионного обмена «водная среда - береговая полоса»

2.3.5. Модель площадного поверхностного стока

§2.4. Территориальная модель водотока

ГЛАВА 3. НАСТРОЙКА МОДЕЛИ

§3.1. Постановка задачи параметрической идентификации

§3 .2. Требования к исходным данным

§3 .3. Разработка алгоритма идентификации

ГЛАВА 4. СТРАТЕГИЯ РАЗРАБОТКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

§4.1. Особенности совершенствования регламента по обеспечению схем группового нормирования

4.1.1. Основные определения и термины

4.1.2. Общие положения стратегий группового нормирования

§4.2. Ключевые аспекты стратегии

4.2.1. Критерии распределения квот - основы территориального группового соглашения

4.2.2. Технологии расчета на основе моделирования

4.2.3. Ранжирование выпусков, распределение квот и норм качества воды

4.2.4. Условия коррекции и схемы расчета квот последующего периода

§4.3. Этапная технология разработки управленческих решений

ГЛАВА 5. АВТОМАТИЗАЦИЯ РАСЧЕТНЫХ ПРОЦЕССОВ

§5.1. Общие требования и этапы разработки системы

§5.2. Конструктивные особенности ГИАС «Поток»

5.2.1. Визуально-географический принцип представлений описания объектов и сопоставленных с ними данных и результатов расчета

5.2.2. Инструменты расчета гидрологических условий территории

5.2.3. Расчет прогнозируемого качества поверхностных вод

§5.3. Имитационное моделирование с использованием ГИАС «Поток»

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Регламент и технология нормирования сбросов загрязняющих веществ от группы водопользователей в водотоки нефтедобывающих районов Тюменского Севера"

• интенсивной антропогенной нагрузкой на водные объекты;

Основная доля загрязнений поверхностных вод Тюменского севера имеет промышленное происхождение [Крупинин, 1995]. По анализам мониторинговых исследований, проводимых на территории Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО) на протяжении последних лет, отмечаются стабильно высокие средние уровни загрязнения поверхностных вод синтетическими поверхностно-активными веществами (СПАВ) - до 5ПДК в периоды весеннего половодья, нефтепродуктами — до 40ПДК и фенолами — до 7ПДК в летние периоды. Отмечается экстремально высокое содержание нитритов в периоды март-апрель (периоды кислородной недостаточности) [О состоянии окружающей., 1999, 2001 ].

Плоский заболоченный характер рельефа территорий обуславливает характерную гидрологическую связанность водоемов и миграционную динамику загрязняющих веществ[Лезин, 1994; Телицын, 1993]. Таким образом, вследствие интенсивных антропогенных воздействий и выноса с территорий нефтедобычи токсичных компонентов происходит прогрессирующее ухудшение качества природных вод Обского бассейна. Усиливающееся загрязнение рек Тюменской области (Обь, Пур, Таз), разгружающихся в морях Северного Ледовитого океана, в условиях низкой самоочищающей способности, несет опасность скачкообразного перехода водных (в том числе и морских) экосистем из состояния загрязнения в состояние экологической катастрофы [Путилин, 1999].

Еще не так давно общие годовые уловы из местных водоемов составляли 32-35 тыс.т., причем доля ценных рыб (осетра, нельмы и сиговых) была не менее 30% (1986-1991гг.). Исследования тюменских гидробиологов [Мухачев, 1995] за последние 30 лет показали, что колебания массы гидробионтов - промысловых рыб имеют устойчивую тенденцию снижения по ряду качественных и количественных показателей в среднем порядка 5-10% за год. Эти выводы подтверждаются результатами исследований, публикуемыми в ежегодных аналитических обзорах, подготовленных органами госконтроля ХМАО [О состоянии окружающей., 1999, 2001].

Все качественные показатели состояния природных вод свидетельствуют о тяжелейшем экологическом кризисе ряда районов нашего Севера [Балябин, 2004; О состоянии окружающей., 1999, 2001]. Здесь выделяют ряд объективных причин сложившейся ситуации: несовершенство применяемых эколого-сберегающих технологий и высокие показатели аварийности в процессах транспортировки и добычи нефтепродуктов, интенсивное воздействие источников сброса сточных вод и пр. [Хуршудов, 1991; Солнцева, 1999]. В данном случае закрепленные за природоохранными службами функции контроля и регулирования носят комплексный характер [Юденко, 1998].

Анализ проблемных вопросов в данной области [Скалон,1999; Корытный, 2001; Денисов, 2003] свидетельствует о сложности организационного характера при разработке управленческих решений со стороны водоохранных служб. Согласно экспертной [Денисов, 2003] оценке, причины неблагоприятного современного состояния водохозяйственного комплекса на 35% объясняются недостаточным финансированием, на 20 % неэффективным управлением. Для нефтедобывающих районов это усугубляется ограниченной способностью водоемов к использованию в качестве приемников сточных вод (ассимилирующая способность) и обуславливает поиск компромисса между удовлетворением потребностей водохозяйственной деятельности на территории (социально-экономический аспект) и сохранением приемлемого качества воды водных объектов (экологический аспект).

Можно отметить, что обозначенная проблема эколого-экономического баланса интересов территорий не нова[Гурман, 1982, 1995; Мельников, 1995; Федоров, 1995; Экономическая и финансовая ., 1999]. На протяжении последних лет сделано немало попыток её урегулирования, в том числе и со стороны федерального центра. Можно привести ряд проектов и постановлений МПР РФ, включающих требования разработки нормативов сброса с учетом реальной «ассимилирующей способности водоемов и оптимального распределения массы сбрасываемых веществ между водопользователями» [Методические., 1990; МПР РФ, 1998; ВК РФ, ст. 109]. Однако на практике предписанные требования не находят реального применения. Причин тому несколько. В качестве ключевой отметим неприспособленность сложившихся схем регламента нормирования к указанным выше специфическим сезонным условиям территории и отсутствие эффективного аналитического инструментария, направленного на поддержку управленческих решений.

Цель работы заключается в разработке технологии расчета нормативов сброса загрязняющих веществ для организованных выпусков сточных вод, объединенных в единую гидрографическую сеть бассейна реки, на основе камерной математической модели миграции примесей в водотоках, учитывающей специфичные для нефтедобывающих провинций Западной Сибири факторы формирования качества поверхностных вод.

Достижение поставленной цели осуществлялось путем решения следующих задач:

Научная новизна. Проведенные исследования позволили получить ряд новых результатов.

1. Предложенная имитационная математическая модель миграции примесей в водотоках развивает и дополняет известные положения о моделях камерного типа расчетными схемами оценки состояния загрязненности прилегающих кумулятивных сред — донные отложения, сорбирование загрязнителя береговой полосой, состояние загрязненности прилегающей зоны интенсивного поверхностного водосбора. В криогенных условиях нестационарной гидродинамики линейные механизмы ассимиляции загрязняющих веществ учитывают разбавление, транспортный перенос, диффузионный массообмен с донно-береговой зоной, гравитационное осаждение, испарение и иные трансформации первого порядка. Отличительная особенность модели в том, что питающая её детальность данных ориентирована на информационную обеспеченность служб государственного экологического контроля.

В диссертации рассматриваются и защищаются следующие положения:

3. Модельный способ расчета графиков допустимого сброса по назначенным выпускам, согласно условиям групповых соглашений, обеспечивающим заданные уровни качества воды в камерах. 4. Методические и программные средства автоматизированного конструирования и настройки камерных математических моделей с использованием инструментальных средств геоинформатики.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались наследующих конференциях:

• Всероссийской конференции «Вычислительные технологии» (Новосибирск, 2000).

• Международной конференции «Математика, информатика и управление 2000» (Иркутск, 2000).

• Всероссийской конференции «Экология пойм сибирских рек и Арктики» (Томск, 2000).

• Ежегодной международной выставке-семинаре «AQUATERRA» (Санкт-Петербург, 2002).

• Конференции молодых ученых ИКЗ СО РАН (Тюмень, 2001).

Публикации. По результатам работы автором опубликовано 9 научных работ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на ICS страницах машинописного текста (42 рисунка, 3 таблицы). Список использованных источников содержит //6 наименовании, 3 приложения.

Заключение Диссертация по теме "Геоэкология", Вахов, Дмитрий Николаевич

выхода.

Каждый из приведенных способов, используемых для настройки, характеризует собственные правила и ограничения практической реализации в заданных условиях конкретной территории, в связи с чем часто бывает эффективным использовать сочетание данных способов. Под настройкой модели, в данном смысле, понимают [Растригин, 1977, с.4] именно идентификацию в узком смысле или параметрическую идентификацию.

Теория параметрической идентификации моделей в настоящее время является самостоятельной фундаментальной наукой и разработана достаточно широко. И, поскольку данная работа не претендует на разработку новых методов идентификации, то в данной главе будем рассматривать особенности использования уже существующих методов для случаев идентификации предложенных вариантов камерных моделей.

§3 .1 Постановка задачи параметрической идентификации

Опираясь на сделанное описание системы (рис.2.1.), будем считать известными наблюдения управляемого входа z(t), неуправляемого входа >v(/) и выхода уд (t) системы. Для ненаблюдаемого входного воздействия £(t) предполагается известным характер его воздействия — нулевое среднее. Тогда считается, что объект связывает входы с выходами некоторым, неизвестным априори, оператором Fq : y0(t) = F0(z(t)Mt),W))

Однако идентифицируется не он, а оператор модели, связывающий наблюдаемые входы и выходы: y0(t) = F(z(t)Mt)). (3.1)

Здесь 7) рассматривается как случайная помеха, затрудняющая определение оператора F. Будем считать очевидным тот факт, что всякие модели доставляют лишь приближенные описания реальных процессов. Прежде всего необходимо задаться критерием, согласно которому будем оценивать эффективность выбранных для модели параметров.

Выражение эффективности следует из постановки задачи идентификации (3.1). Под задачей параметрической идентификации будем пронимать настройку такого оператора модели F, который был бы в определенном смысле близок к оператору объекта Fq :

F « Fq.

Близость операторов оценивается по их реакциям на одно входное воздействие z'(i,t)} w'(i,t), т.е. по выходам объекта yQ{U) = FQ{z\Ut\w\Ut)^{Ut)) и модели y{i,t) = F{z\i,t),w\i,t)). Степень близости можно оценить значением квадрата модуля разности векторов: q(Ut) = (yo(Ut)-y{Ut))2

Такие функции называют функциями невязки [Растригин, 1977,с.20] и в общем случае записывают: q(U 0 = р(уо О", 0. О, М}, 0))

Тогда функционал невязки можно записать:

Q(F) = 1(77- (3.2) igI V к=1 у здесь K = {y0(i,tk),z(i,tk),w(j,tk),k = \,N} - выборка единовременных наблюдений входо-выходных переменных, / - индекс камеры на наборе I.

Очевидно, что процесс определения оператора модели F* из множества операторов Q, соответствующих заданному классу «камерных», необходимо строить так, чтобы минимизировать указанный функционал.

Q(F) -> min ^ ^

FeCl

Однако подход (3.2), в контексте наших задач, можно считать общим. Часто возникает необходимость ранжировать ряды наблюдений для расчета функционала невязки, например, в случаях, где необходимо выделять периоды наблюдений:

• большей достоверности (мала погрешность) измерений,

• когда велика помеха £(/),

• с характерными режимами исследуемого объекта (влияние подпорных явлений, различной интенсивности нагрузки, наличие ледяного покрова и пр.).

Для учета данных особенностей (см. также §3.3) целесообразно ввести функцию переменного веса h(t) >0, тогда (3.2) приведем к виду: 1 n \

Q(F) = Z ■ \F[z{Utk )MUtk )))• Kh) ieI\M k=1

3.3) с нормированием: N к) = const. k=1

Кроме того, имеет смысл дополнительно ввести функцию веса для отдельных камер Х(/) > 0. Это позволит придать «меньший вес» невязкам для камер, оценки параметров которых построены предположительно на данных «менее удовлетворительной» детальности. Здесь имеем в виду различия для камер, выделенных на главной реке и её притоках. Как правило, для более крупных водотоков характерна лучшая гидрохимическая изученность. Тогда на основании (3.3) запишем:

QW = x(ol (3.4) к=1 с нормированием const. iel

Обозначим вектор искомых параметров через D. Очевидно, что в результате идентификации получим не сами параметры, а лишь их оценки

D. Тогда, опираясь на то, что F определяется структурой модели и её настраиваемыми параметрами, получим определение алгоритма идентификации / в виде:

Сопоставляя (3.4) из (3.5), сделаем вывод о том, что разработку алгоритма идентификации целесообразно начать с описания общих характеристик «четверки»: K,D,f(K,D),(h(tk )А(0) > •

Выражение (3.4) для оценки эффективности процедуры идентификации справедливо для всех вариантов предложенной во второй главе модели (также для случаев практического применения, где допустима их редукция или усложнение).

§3.2.Требования к исходным данным

Успех параметрической идентификации почти целиком определяется обеспеченностью «информативными наблюдениями входо-выходных переменных» [Растригин, 1968] на исследуемом объекте. Под информативностью наблюдений понимается полнота (достоверность) отображения ими закономерностей изучаемого процесса. К выборке измерений предъявляются требования презентабельности. Формализованное представление этих требований получают [Растригин, 1968, с.17] в результате анализа структуры модели и сведений об объекте согласно четырем признакам: стохастичности, динамичности, дискретности и нелинейности. В данном параграфе рассматривается характеристика объекта и структурные особенности полученной модели с позиций динамических свойств — как одного из значимых признаков, на основе которого определяются требования к исходным данным.

Если значение выхода зависит не только от значений входа в текущий момент времени, но и от предыдущих значений входа, то считается, что объект обладает памятью (инерционностью), которая и определяет зависимость выхода от предыстории входа. В противном случае объект называется статическим [Растригин, 1968, с.17].

В нашем случае, использованный для конструирования модели аппарат законов сохранения (2.1) основывается именно на динамических свойствах исследуемого объекта, это априорно позволяет отнести как объект, так и полученную модель к разряду динамических. Однако отмеченная во многих работах [Бесекерский, 1975] сложность настройки моделей динамических систем и необходимость использования «длинных» и «детальных» рядов наблюдений заставляет искать более простые схемы рассуждений положенные в основу алгоритмов идентификации, которые позволят найти решение в классе алгоритмов статистических систем. Здесь выделяют отдельные малые периоды времени (на которых малой инерционностью объекта можно пренебречь) и условно считают часть процессов статическими (или, в терминологии [Jobson, 1979], «квазистатическими»).

В тоже время анализ процессов на малых временных периодах (с объективно «короткими» рядами наблюдений) обусловлен следующими недостатками:

• за короткий временной период некоторые существенные признаки динамики объекта могут не проявиться, что скажется на обоснованности выводов, закономерностях режима и достоверности прогнозов на построенной модели;

• недостаточная продолжительность наблюдений часто является причиной, затрудняющей конечный выбор деталей модели, которая адекватно отражает природу изучаемого и наблюдаемого процессов. Например, «определение инвариантов временных рядов связано с проверкой на независимость и стационарность множества конечных приращений ряда, что возможно только при большом количестве членов ряда»[Семенов, 2001]. Следовательно, на выборках малых объемов критерий выбора адекватности модели (§3.1) «не работает», что вынуждает ограничиться критериями похожести.

Одновременно следует отметить, что для наших факторных моделей длинные ряды наблюдений не всегда являются гарантией более достоверных выводов и решений. Объясняется это неравномерностью прогностической ценности информации в пределах временного ряда. Наибольшей предсказательной силой обладает та часть информации, которая непосредственно предшествует моменту составления прогноза и в которой в большей степени заложены зачатки будущего поведения изучаемого объекта.

По мере увеличения давности информации и удаления от прогнозируемого периода уменьшается её вклад в модель прогноза. С точки зрения [Семенов, 2001], указанное «сокращение информативности длинных рядов наблюдений объясняется присутствием в каждом члене временного ряда (данные гидрологии и гидрохимии) как детерминированной (истинной), так и случайной (ложной) составляющих. По мере роста продолжительности ряда в сторону прошлого относительная доля ложной информации растет, что приводит к снижению прогностического потенциала целого ряда».

Из написанного становится ясно, что нужны отдельные исследования по оценке степени влияния длительности и детальности рядов наблюдений в отношении каждого объекта на достоверность настройки модели.

Поскольку в нашем случае мы не имеем возможности управлять состоянием системы для достижения целей идентификации, то метод идентификации относится к пассивным [Растригин, 1977, с.30]. По той же причине затруднительна оценка динамических свойств объекта на самом объекте и, в нашем случае, становится единственно возможной на структуре математической модели [Страшкраба, 1989, с.28], которая, как показано в §2.2, воспроизводит в количественной форме основные физические закономерности на основе известных теоретических представлений и построена на основе обобщения других моделей.

Для оценки динамических свойств (здесь имеется в виду динамика контролируемых переменных состояния кумулятивных сред) исследуем реакцию модели объекта на типовое входное воздействие(«единичный скачок»), которое отражает особенности реальных возмущений [Miller, 1974]. Во-первых, это позволит выделить и сравнить между собой показатели, определяющие динамику поведения звеньев (камер и выделенных кумулятивных сред). Во-вторых, зная реакцию системы на типовые воздействия, можно судить о том, как она будет «вести себя» при сложных изменениях входной величины.

Данную задачу будем рассматривать в контексте следующих примеров.

Пример 1. Для построения переходной функции (реакция системы на единичное воздействие) по потоку используем второй варианта модели объекта (2.17) в динамическом и статическом виде. В качестве контролируемого объекта будем рассматривать одну камеру. Считая, что «фоновое» загрязнение отсутствует и загрязняющее вещество достаточно консервативно (коэффициент биохимической деструкции сводится к малым значениям, которые не учитываем), получим; dMx{i) Q■ М](t) . . ч V = -—-l—+mu(t), М\(/) = — ■ niuit) dt V 1 О

3.6)

Примем значение параметра D = — на отдельно малом периоде исходя из следующих соображений: длина камеры /=1300 м; площадь водного

2* сечения ш=260 м ' считая скорость течения и=0,5 м/с, получим = 1=2600. и т 3

2.5 -2 1,5 1

0,5 0

Ф Ъ Й- к- К* \? К- «V V *V "у li- * t- v

Расчёт на динамической модели

Сброс

Расчёт на статической модели

Рис. 3.1. Расчет переходных процессов на динамическом и статическом вариантах модели

Расчет графиков переходных процессов произведем с использованием ГИАС «Поток» (см.гл.5). Результат представим на рис. 3.1, а расчетную таблицу в Приложении 1 (Табл.1.). Сравнение полученных графиков для заданной камеры позволяет оценить длительность переходного процесса, которую не учитывает описание объекта «в статике».

Объекты, описываемые дифференциальным уравнением (3.6), именуются [Бесекерский, 1975, с.69] апериодическими звеньями с передаточной функцией: + Тхр

Ir т V здесь, к\ =7] = —.

Чем больше Т\ - постоянная времени звена (чем длиннее камера), тем дольше длится переходный процесс. Переходный процесс считается [Бесекерский, 1975, с.71] закончившимся за время (3-т-4)7|. (на рис. 3.1 Т—3*2600 сек=2 ч 10 мин). Отсюда и согласно представлениям о реальных процессах можно предположить, что они определяются временем «замещения» воды в камере.

Пример 2. При условиях, принятых в предыдущем примере, будем рассматривать третий вариант модели (2.18), которая позволит дать сравнительную оценку динамики изменения контролируемых переменных для потока и актива дна. dMx(t) dt dmx(t)

-m(t) - mM(t) + mu{t\ mM(t\ dt где, согласно (2.28), тДЦ) = уД • SM-(Cx(t)~ хД • СД,(0).

Зададимся аналогичным воздействием как в первом примере (см. рис.3.1). Назначим ^7=0.5, уД=2*10'6, БД= 23276 м2. Тогда графики переходных процессов представим на рис. 3.3, а расчетные таблицы в Приложении 1 (Табл.2.). го го ГО ГО го ГО ГО ГО ГО ГО ГО ГО го го го го ГО го ГО ГО ГО го о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о см см см см СЧ1 CN СЧ1 СЧ1 см СЧ1 СЧ1 см СЧ1 СЧ1 см см СЧ1 СЧ1 см см см см см г^.' г^ 00 00 00 со 00 00 00 оо 00 оо оо оо 00 00 00 о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о о т— Т— csi csi csi csi csi csi см го го го го го го ГО ГО о о о о о о о о о о о о о о о поток

ДНО

Рис. 3.3 Сравнение переходных процессов для кумулятивных сред дна и потока

Запишем отдельно уравнение для дна в виде: dm,{t) dt здесь передаточная функция V

Щ( о может быть записана в виде апериодического звена:

Щ{(р) = кД{ + ТД[р* где уД-V уд-хд

3.8) тогда с учетом (3.7), будет представлена передаточной функцией mu(t) апериодического звена 2-го порядка т 1 (Р) = ЩД[ (Р). Щ (р) =-®- 5 (3.9)

1 + ТД\ - р + (ТД2 • р) где кДх = кД{ • ТДХ = ГД{ +ГЬ ТД2 = . (3.10)

В нашем примере ТД^ « 7Д{ «11,5 сут., ТД2 « 5 сут.

В отношении таких звеньев за время 95% окончания переходного процесса условно принимают [Бесекерский, 1975, с. 76] ТД2

777

Здесь коэффициент затухания больше единицы ^ ^ >1, потому звено не является колебательным - по природе образования донных отложений (гравитация и диффузия см.§ 2.3) колебательные процессы должны быть исключены. Это обстоятельство при совместном анализе (3.8) и (3.10) объясняют назначенные для примера параметры уД,%Д - их произведение должно быть «достаточно малым». Тем самым обеспечивается условие 7j > ТД2 - время переходного процесса, характеризующее динамику, для дна будет значительно более продолжительным, чем для потока. Пример 3. Сравним динамические свойства для актива и пассива дна, при назначенных выше условиях в контексте редуцированного варианта модели (2.21) следующего вида: dMx(t) dt dm At) dt dm2(t)

-m(t) - тД{{) + mu(t), -тТ2+тДЦ), mT2, dt где, согласно (2.25), mT2 (i,t) = аТ2 • МДХ (/,/).

Примем аТ2 =0,1, тогда соответствующие переходные процессы покажем на графике 3.4, а расчетную таблицу в Приложении 4, кг t дно-актив ♦ дно-пассив

Рис. 3.4 Переходные процессы для актива и пассива лиа

Можно показать, что передаточная функция в данном случае будет записана:

ЩЛр) =-Ml^

1 + ТДгр + (ТДг-р)2)р и, в отличие от (3.8), она содержит пропорционально интегрирующее звено. Это позволяет рассуждать о том, что при любых воздействиях функция не будет иметь установившихся значений (работает только в накопительном режиме). Однако в реальных процессах, при отсутствии интенсивного воздействия, донные отложения в водоемах не «описываются накоплением». Согласно сведениям [О состоянии., 1997, с.20, табл. 1.17], содержание нефтепродуктов в р.Оби изменялось в 1997 г., согласно Табл.3.1

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

• определение критериев совместной для группы водопользователей эксплуатации ресурса водоема;

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Вахов, Дмитрий Николаевич, Тюмень

1. Анохин Ю.А. и др. Математические модели и методы управления крупномасштабным водным объектом /Ю.А. Анохин, А.Б.Горстко, Л.Ю.Дамешек. Новосибирск: Наука.- 1987.-292 с.

2. Ахраменков А.А., Гурман В.И., Шевчук Е.В. Построение модели межгодовой динамики антропогенных возмущений экосистемы водоема: Известия академии наук //Теория и системы управления.- 1999,- №2,- С. 167175.

3. Балябин В.Ф. Опыт разработки федеральной целевой программы «Использование, восстановление и охрана водных ресурсов реки Оби» // Налоги.- инвестиции.- капитал. из-во: «Вектор Бук».- №1.- 2004.- 256 с.-С.33-38.

4. Батурин В.А. и др. Модели управления природными ресурсами /

5. B.А.Батурин, В.И. Гурман, Э.Е.Дроздовский и др. М.:Наука.- 1981.- 264 с.

6. Белолипецкий В.М. Численное моделирование гидрофизических процессов в водоемах //Вычислительные технологии.- 1999.- т.4.- спец. выпуск.1. C. 15-23.

7. Белолипецкий В.М., Шокин Ю.И. Математическое моделирование в задачах охраны окружающей среды /Под ред. Г.А. Сапожникова. Новосибирск: «Инфолио- пресс».- 1997. 240 с.

8. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического регулирования.- М.: Наука.- 1975.- С.70-79.

9. Болдырев Е.В., Гальченко B.C., Любимский Э.З. Концепция документальной информационной системы, основанной на объектно-ориентированной модели предметной области //Техническая кибернетика.-№2.- 1994.- С.25-33.

10. Борцов Ю.А. и др. Электромеханические системы с адаптивным и модальным управлением / Ю.А. Борцов, Н.Д. Поляхов*, В.В. Путов.- JI: Энергоатомиздат.- Ленингр. отд-ние, 1984. — 216 с.

11. Ю.Бутаков В.И., Лепехин А.П., Мирошниченко С.А. и др. Использование ГИС-систем для принятия управленческих решений в области охраны и рационального использования водных ресурсов Камского бассейна// Водное хозяйство России: спецвып, 2003.- С.27-36.

12. П.Бычков И.В., Кухаренко Е.Л. Разработка распределенной ГИС ИНЦ СО РАН //Вычислительные технологии . Новосибирск. - 1998 - т.З.- №5. -С. 18-22.

13. Вавилин В.А. и др. Моделирование деструкции органического вещества сообществом микроорганизмов / В.А.Вавилин, В.Б.Васильев, С.В. Рытов. -М.: Наука.- 1993.- 208 с.

14. Вавилин В.А. Нелинейные модели биологической очистки и процессов самоочищения в реках. М.: Наука.- 1983.- С. 19-24.

15. Веницианов Е.В., Кузмич В.Н. О методах расчета нормативов предельно допустимой нагрузки химических веществ на водные объекты // Мелиорация и водное хозяйство.- 2000.-№3.

16. Власов Е.В. Геоинформационные технологии контроля за состоянием загрязненных участков нефтяных месторождений //Криосфера Земли.-1998.- Том II.- № 3.- С.28-35.

17. Водный кодекс Российской Федерации от 16.11.95 г. №167-ФЗ.

18. Гапеева М.В., Гребенюк Л.П. и др. Определение качества донных отложений на основе применения статистических методов анализа данных (на примере р.Сестры) //Водные ресурсы.- том.ЗО.- №5.- 2003.- С.576-582.

19. Геннадиник В.Б. Информационная система для службы государственного контроля министерства природных ресурсов //Вестник кибернетики.-вып.1.- изд-во : ИПОС СО РАН.- Тюмень.- 2002.- 164 е.- С. 10-15.

20. Геннадиник В.Б. Электронный обмен информацией между органами государственного управления и субъектами хозяйственной деятельности —информационная вертикаль» //Вестник кибернетики.- вып.2.- изд-во : ИПОС СО РАН.- Тюмень.- 2002.- 164 е.- С. 10-15.

21. Головина Е.Ю. Объектно-ориентированный подход к моделированию предметной области //Техническая кибернетика.- №2.- 1994.- С. 43-48.

22. Горстко А.Б. Математическая модель экосистем Азовского моря . М.: Знание.- 1979. 64 с.

23. Гурман В.И., Москаленко А.И. Моделирование процессов в природно-экономических системах. Новосибирск: Наука.- 1982.- 268 с.

24. Давыдчук B.C., Линик В.Г., Чепурной Н.Д. Организация геоинформационных систем для моделирования антропогенных нарушений природной среды. Глобальные проблемы современности: региональные аспекты. М.-ВНИИСИ АН СССР.- 1988.- вып.5.- С.163-167.

25. Денисов С.Е., Полякова Э.Г., Акимов С.Н. Оценка роли и эффективности функционирования водных служб МПР России в системе управления водохозяйственным комплексом Челябинской области// Водное хозяйство России: спецвып, 2003.- С.37-49.

26. Дмитриев В.В. Диагностика и моделирование водных экосистем. СПб.: изд-во С.-Петербургского университета.- 1995. - 216 с.

27. Дружинин Н.И., Шишкин А.И. Математическое моделирование и прогнозирование загрязнения поверхностных вод суши. JI: Гидрометеоиздат.-1989.-384 с.

28. Ежегодные данные о режиме и ресурсах поверхностных вод суши: бассейн Оби (без бассейна Иртыша), бассейны Надыма Пура, Таза.- 1965, Новосибирск.- 550 е.- С. 478.

29. Камышев А.П. Анализ устойчивости природно-технических систем севера Западной Сибири //Геоэкология.- 2000.-№2.- С. 116-126.

30. Караушев А.В., Скакальский Б.Г. Оценка и моделирование качества воды в водоемах.- Проблемы современной гидрологии.- Л.: Гидрометеоиздат.-1979.- 195 с.

31. Касьянова Н.А., Захарова Н.А., Хураськин Л.С. Каспийская экологическая катострофа 2000 года и её возможные корни //Геоэкология. М: Наука.- 2002.-№1.- С.49-56.

32. Кондратьева Л.М. Вторичное загрязнение водных экосистем //Водные ресурсы." 2000.- том.27.- №2.- С.221-231.

33. Корень В.И. Математические модели в прогнозах речного стока. Л.: Гидрометеоиздат.- 1991.- 199 с.

34. Коршак А.А., Блинов И.Г., Новоселов В.Ф. Системы улавливания легких фракций нефти и нефтепродуктов из резервуаров: Учебное пособие. Уфа.: изд -во Уфим. нефт. институра. 1991.-68 с.

35. Корытный Л.М. Бассейновая концепция в природопользовании. — Иркутск: изд-во Института географии СО РАН, 2001.- 163 с.

36. Косолапов А.Е., Клименко О.А. Полуэктов Е.В. Дубинина В.Г. Нормирование вредных воздействий на водные объекты в бассейне малой реки // Водное хозяйство России. 2001. — ТЗ. - №2.

37. Кузнецов Д.С., Рошаль А.А. Анализ методов численного решения региональных задач массопереноса //Водные ресурсы.- том.ЗО.- №3.- 2003.-С.312-318.

38. Кучмент JI.C. Математическое моделирование речного стока. JI: Гидро-метеоиздат.- 1972.- 190 с.

39. Кучмент Л.С., Гельфан А.Н. Динамико-стохастические модели формирования речного стока.- М:Наука.- 1993.- 103 с.

40. Лапшев Н.Н. Расчеты выпусков сточных вод. — М.: Стройиздат.- 1977. -86 с.

41. Лебедев В.В. Гидрологические и водохозяйственные расчеты для проектирования сооружений водоснабжения.- М: изд-во литературы по строительству.-1965.- 394 с.

42. Лезин В.А., Тюлькова Л.А. Озера Среднего Приобья (комплексная характеристика) . — Тюм. гос. универ.- географ, факульт. — 1994. — 275 с. — С. 14.

43. Литвинова И.А., Коросов А.В. Имитационное моделирование распространения сточных вод КЦБК в Кондопожской губе Онежского озера //Антропогенное воздействие на природу Севера и его экологические последствия .- Тр. Всероссийского совещания. 1998.- С.49-52.

44. Льюнг Л. Идентификация систем: Теория для пользователя: Пер. с англ./ Под ред. Я.З. Цыпкина. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. Лит.- 1991. - 432 с.

45. Любаненко А.В. Социальные технологии в системе местного самоуправления //Вестник кибернетики.- вып.2.- Тюмень: изд-во ИПОС СО РАН.-2002.- 164 е.- С.114-118.

46. Методика расчета предельно-допустимых сбросов (ПДС) веществ в водные объекты со сточными водами. ГК СССР по охране природы. -ВНИИВО.- Харьков.- 1990.

47. Методические основы оценки и регламентирования антропогенного влияния на качество поверхностных вод / Под ред. А.В. Караушева. — JL: Гидрометеоиздат.- 1987. 285 с.

48. Методические указания по разработке ПДС вредных веществ в поверхностные водные объекты. МПР РФ.- М:.- 1998г.

49. Михайлов С.А. Диффузное загрязнение водных экосистем. Методы оценки и математические модели: Аналит. обзор.- Барнаул: «День».- 2000.130 с.

50. Молчанова О.С., Антонова Н.М., Гурвич JI.M. Роль диспергирующих средств в процессах трансформации и окисления нефти в водной среде //Водные ресурсы.- 2002.- том.29.- №2.- С.221-225.

51. Назаров Н.А., Демидов В.Н. Методы и результаты численного моделирования переноса неконсервативной примеси в речном потоке //Водные ресурсы.- том.28.- №1.- 2001.- С.38-46.

52. Нечаев А.П. Нормирование условий отведения сточных вод в поверхностные водные объекты // Водоснабжение и санитарная техника.-1999.-№1.

53. Никаноров A.M., Страдомская А.Г. Нефтепродукты в донных отложениях пресноводных объектов //Водные ресурсы.- том.30.- №1.- 2003.- С.106-110.

54. Никаноров A.M., Сухоруков Б.Л. Оценка подобия модельных и материнских экосистем по данным дистанционного мониторинга поверхностных вод //Водные ресурсы.- том.30.- №3.- 2003.- С.328-335.

55. Оценка состояния и устойчивости экосистем / В.В.Снакин, В.Е. Мель-ченко, P.O. Бутовский и др. М.: ВНИИприрода, 1992.-126 с.

56. Пааль JI.JI., Кару Я.Я., Мельдер Х.А., Репин Б.Н. Справочник по очистке сточных и природных вод.- М.: Высш.шк.- 1994.- С. 44.

57. Путилин В.Н. Предотвращение попадания нефтяных загрязнений в водотоки //Природопользование в районах со сложной экологической ситуацией: Матер, межвуз. научн. конф.- Тюмень.- изд-во: ТГУ.- 1999.- 197 с.-С. 141-143.

58. Путилина B.C. Миграции загрязняющих соединений в подземные воды Геоэкология. М: Наука.- 2003.- №4.- с.309-318.

59. Пяткина В.П. Математические и технические проблемы обработки визуальной информации /Под.ред. А.С.Алексеева.- Сб.науч. тр.- Новосибирск." ВЦ СО РАН.- 1992.- 114 с.

60. Растригин JI.A., Маджаров Н.Е. Введение в идентификацию объектов управления. М.: Энергия.- 1977.- 215с.

61. Растригин. JI.A. Статистические методы поиска. М: Наука.- 1968.- 376 с.

62. Рациональное использование водных ресурсов: Учеб.для вузов по спец. «Водоснабжение, канализация, рац. использ. и охрана водных ресурсов»/ С.В.Яковлев, И.В.Прозоров, Е.Н. Иванов, И.Г.Губий. М: Высшая школа.- 1991.- 400 C.-C.68.

63. РД 39-1-624-81.Отраслевая методика по разработке норм водопотребле-ния и водоотведения в нефтяной и газовой промышленности (бурение и добыча нефти).- М: изд-во стандартов, 1981.

64. Реймерс Н.Ф. Природопользование: Словарь-справочник . М: Мысль, 1990.-637 е.- С.633.81 .Родзиллер И.Д. Прогноз качества воды водоемов — приемников сточных вод. М: Стройиздат.- 1984. — 262 с.

65. Русецкая Г.Д. Формирование экологической политики в связи с изменением форм собственности предприятий/ЛЗестник ИГЭА.- Иркутск.- 1998.-№ 4.- С.43-48.

66. Савичев О.Г., Колоколова О.В., Жуковская Е.А. Состав и равновесие донных отложений р.Томь с речными водами //Геоэкология. М: Наука.-2003.- №2.- С.108-120.

67. Санитарные правила и нормы охраны поверхностных вод от загрязнения (приложение 2).- М:.- 1998. (Сан.ПиН №4820-88)

68. Седых В.Н. Аэрокосмический мониторинг лесного покрова. Новосибирск: Наука.- 1991.- 239 с.

69. Семенов С.М., Ефременко А.В., Бартак Г.И. Оценка информативности многолетних рядов наблюдений в системе мониторинга подземных вод //Геоэкология.- 2001.- №3.- С.278-288.

70. Середин В.В. Санация территорий, загрязненных нефтью и нефтепродуктами //Геоэкология. 2000.- №6.- С.525-540.

71. Скалон А.В., Жерелина И.В. Бассейновое соглашение как инструмент межрегионального развития //Природопользование в районах со сложной экологической ситуацией: Матер, межвуз. научн. конф.- Тюмень.- изд-во: ТГУ.- 1999.- 197 е.- С.22-24.

72. Состояние окружающей среды и природных ресурсов в Нижневартовском районе: Аналитический обзор / Под. ред. Н.Я.Крупинина.- Вып. 3,- 1998.-Нижневартовск. 99 с.

73. Страшкраба М., Гнаук А. Пресноводные экосистемы. Математическое моделирование /Пер. с англ. В.А. Пучкина М: Мир, 1989. - 376 с.

74. Телицин B.JI. Вынос водорастворимых соединений с поверхностным стоком на осушаемых болотах Зауралья //Водные ресурсы. — 1993.- том.ЗО.-№1.- С70.-76.

75. Терехов А.Н. Объектно-ориентированное визуальное моделирование.-сб.тр. СПб: изд-во СПбГУ.- 1999.

76. Терехов А.Н., Парфенов В.В. RTST технология программирования встроенных систем реального времени //Системная информатика.- сб. Вып.5.- Новосибирск: Сибирская издательская фирма РАН.- 1997.- С.57-64.

77. Трифонова Т.А., Солдатенкова О.П. Оценка экологического риска загрязнения подземных вод на основе бассейнового подхода //Геоэкология. -2002.-№1.- С.49-56.

78. Трофимов A.M., Панасюк М.В. Геоинформационные системы и проблемы управления окружающей средой . Казань: изд-во Казанского университета.- 1984.- 142 с.

79. Халугин Е.И., Жалковский Е.А., Жданов Н.Д. Цифровые карты /Под ред. Е.И. Халугина. -М.:Недра.- 1992.-419 с.

80. Шевчук А.В., Медведева О.Е. Проблемы формирования современного финансово-экономического механизма управления речным бассейном. — М.: «НИА-Природа».- 2002. 92 с.

81. Шлычков В.А. Численная модель миграции нефтезагрязнителей при аварийных сбросах вблизи водоема //Новые информационные технологии в нефтегазовой промышленности и энергетике. — Матер, междунар. науч-но-технич. конф. 7-9 октября 2003 г.- С. 68-69.

82. Штеренлихт Д.В. Гидравлика.- М.:Энергоатомиздат.- 1984.- 640 с. С. 257-258.

83. Эколого-экономическая стратегия развития региона: Математическое моделирование и системный анализ на примере Байкальского региона / В.Е. Викулов, В.И. Гурман, Е.В. Данилина и др. — Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1990.- 184 с.

84. Экономическая и финансовая политика в сфере охраны окружающей среды: Сб. аналит. матер., нормат. правовых актов и ведомств, документов / Под ред. В.И. Данилова-Даниляна. М.: НУМЦ Госкомэкологии России, 1999.-512 с.

85. Юденко А.Е. Информационная технология мониторинга территорий нефтяных месторождений //Вестник кибернетики.- Тюмень: изд-во ИПОС СО РАН.- 2002.- 164 е.- С.58-67.

86. Юденко А.Е., Артюшок В.П., Бабушкин А.Г. Автоматизированные технологии администрирования для комитетов по охране окружающей среды //Криосфера Земли.- изд-во: ОИГГМ СО РАН.- 1998.- Том И.- № 3.- С. 13-20.

87. Beck М.В. A System Identifications, Estimatios and Forecasting of Water-Quality.- Part I: Theory, HAS A, WP-79-31, Laxenburg, 1979.

88. Cole, T. , Wells A. CE-QUAL-W2: A Two-Dimensional, Laterally Averaged, Hydrodynamic and Water Quality Model, Version 3.1, Instruction Report EL-02-1. 2002. - U.S. Army Engineer Waterways Experiment Station, Vicks-burg, MS.-615 p.

89. Eheart J.W., Joeres E.F, Hoopes J.A. Optimizations of waste removal for wide shallow rivers.- JEED.- ASCE.- 104, No. EE4, 1978, August, pp.593-600.

90. Fishmann G.S. Concepts and Methods in Discrete Event Digital Simula• tions. Willey, New York, 1973.

91. Jobson H.E., Keefer T.N. Modeling highly transient flow, mass and heat transport in the Chattahoochee River near Atlanta.- Georgia .- USGS . Open File Report 79-270. -NSTL Station, 1979.

92. Krysanova V., Meiner F., Roosaare J. Vasilyev A. Simulations modeling of the coastal water pollution from agricultural watershed // Ecological Modelling. 49 (1989) . - P.7-29.

93. Miller D.R. Sensitivity analysis and validation of simulation models. Jtheor/• Biol.48, 345-360, 1974.

94. Monod J. Recherches sur la croissane des cultures bacteriens. P.: Herman et Cie, 1942.

95. Shastry J.S., Fan L.T., Erickson L.E. Nonlinear parameter estimations in water quality modeling. Proc. ASCE, J. Environm. Eng. Div. 99, 315-331, 1973.

96. Steeter H.W., Phelps B.A. A stady of the pollutions and natural purification of the Ohio River. Publ. Health. Bull. 146, 1-25, 1925.

Информация о работе

Вахов, Дмитрий Николаевич
кандидата технических наук
Тюмень, 2004
ВАК 25.00.36

Диссертация

Регламент и технология нормирования сбросов загрязняющих веществ от группы водопользователей в водотоки нефтедобывающих районов Тюменского Севера - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы