Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современное состояние научных исследований по математическим моделям экологического анализа воздействия промышленных предприятий на окружающую среду 12
1.1. Математическое моделирование распространения промстоков целлюлознобумажных предприятий в проточных водоемах 12
1.2. Многоатрибутный и многокритериальный нечеткий анализ воздействия промстоков промышленных предприятий на природную среду 23
1.3. Методики многоатрибутного и многокритериального принятия решений 27
1.4. Оптимизация и управление составом сточных вод промышленных предприятий 32
1.5. Учет техногенной составляющей в природоохранных нормативах 41
1.6. Цели и задачи диссертационной работы 45
Глава 2. Разработка математических моделей и алгоритмов оценки экологического состояния водоемов в районе промышленных предприятий 48
2 1. Основные принципы и концептуальная модель динамики загрязнения проточных водоемов 48
2.2. Математическая модель суперпозиции промстоков и ее применение в экологических АСУ и системах экологического мониторинга 53
2.3. Разработка нечетких алгоритмов оценки экологического качества водных объектов и эффективности водоочистки 58
2.4. Разработка алгоритма идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водного объекта 67
2.5. Трехкомпонентная точечная дифференциальная математическая модель проточного водоема 79
2.6. Трехкомпонентная одномерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника в проточном водоеме 92
2.7. Трехкомпонентная одномерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения аварийного сброса сточных вод в проточном водоеме 94
2.8. Трехкомпонентная двухмерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника в проточном водоеме 98
2.9. Выводы 103
Глава 3. Программно-информационное обеспечение автоматизирован-ной системы Щ оценки качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП" 105
3.1. Содержательная и математическая постановка задачи управления водоотведением как средством обеспечения нормативов качества воды 105
3.2. Архитектура автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП" 113
3.3. Программно-информационное обеспечение автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ- ЦБП" 121
3.4. Выводы 126
Глава 4. Применение разработанного методического и программно-информационного обеспечения для оптимизации водовыпуска ЦБП Бай Банг на северо-западе от Ханоя 127
4.1. Разработка математической модели качества воды для проточного водоема больших размеров в районе ЦБП Бай Банг 127
4.2. Применение математического моделирования для оптимизации расположения водовыпуска ЦБП Бай Банг 145
4.3. Оценки экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банги предотвращенного экологического ущерба 169
4.4. Разработка математической модели автоматизированного определения промышленного предприятия виновного в несанкционирован-ных сбросах сточных вод в проточный водоем 172
Основные результаты научных исследований 176
- Многоатрибутный и многокритериальный нечеткий анализ воздействия промстоков промышленных предприятий на природную среду
- Математическая модель суперпозиции промстоков и ее применение в экологических АСУ и системах экологического мониторинга
- Архитектура автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП"
- Оценки экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банги предотвращенного экологического ущерба
Введение к работе
! Актуальность диссертации. Минеральные и органические вещества,
обнаруживаемые в составе поверхностных вод, дифференцируются на загрязняющие вещества естественного происхождения, присутствие которых обусловлено гео- и биохимическими превращениями и циркуляцией природных веществ, и загрязняющие вещества антропогенного происхождения. Наличие последних в водной среде является результатом использования несовершенных технологий в интенсивно развивающихся промышленном и сельскохозяйственных производствах. Продуцирование и масштабное применение в хозяйственных и бытовых целях многих типов индивидуальных соединений и смесей синтетических веществ приводит к прогрессирующему по объемам техногенному загрязнению поверхностных и подземных вод, которое особо характерно для промышленно развитых регионов. Острота возникающих в связи с этим экологических проблем связана, в частности, с высокой токсичностью многих обнаруживаемых в воде соединений, способностью некоторых из нкх кумулироваться в различных органах и оказывать аллергенное, канцерогенное, эмбриотропное, тератогенное и мутагенное действия. Указанные обстоятельства выдвигают требования жесткого санитарно-гигиеническрго нормирования качества природных вод, особенно в случае их использования для целей хозяйственно-питьевого водоснабжения. Такое нормирование в настоящее время осуществляется путем определения группового или раздельного содержания отдельных соединений химическими, физико-химическими методами анализа и использованием научно-обоснованных нормативов на содержание отдельных веществ - предельно допустимых концентраций (ПДК) загрязняющих веществ.
По данным зарубежных исследователей в окружающую среду поступают свыше 60 тысяч химических соединений. В природных водах комплексом физико-химических методов анализа идентифицировано в настоящее время более 2200 органических соединений и значительное число неорганических и металлорганических соединений.
Среди неорганических загрязняющих веществ большое значение имеют соединения тяжелых металлов - мышьяка, ртути, хрома, свинца, цинка, кадмия. В массовых количествах соединения этих элементов поступают в водоемы со стоками
щ предприятий добывающей и металлургической промышленности, цехов гальванических покрытий и целлюлозно-бумажных предприятий (ЦБП). Тяжелые металлы обладают токсичными и канцерогенными свойствами, способностью к
накоплению в живых организмах, приводят к угнетению аэробной микрофлоры, обеспечивающей самоочищение водоемов. Самостоятельный интерес пред-стввляет контроль содержания в поверхностных водах нитратов и нитритов, которые в организме человека трансформируются в нитрозоамины, обладающие канцерогенными свойствами.
Состав органических веществ в поверхностных водах характеризуется большим разнообразием: обнаруживаемые в воде соединения представлены всеми основными классами органических веществ. Наибольшую опасность для человека и водных экосистем представляют полициклические ароматические углеводороды, хлорорганические пестициды, галоидорганические соединения, органические азотсодержащие вещества. Серьезную проблему представляет загрязнение водной среды нефтью и нефтепродуктами. В нефти и нефтепродуктах, характеризующихся чрезвычайно сложным составом, идентифицировано свыше 1000 индивидуальных соединений, что составляет незначительную часть от полного состава.
Нефтяное загрязнение обуславливает поступление в поверхностные воды
парафиновых, циклопарафиновых, ароматических, высокомолекулярных
гетероорганических соединений, фенолов, эфиров, кислот, спиртов,
азотсодержащих и сернистых соединений.
' Существенный вклад в техногенное загрязнение водной среды вносят
предприятия по переработке природного сырья (например, коксохимические производства), основного органического синтеза, производства красителей и пестицидов. Концентрации загрязняющих веществ в поверхностных водах могут достигать нескольких десятков ПДК.
Загрязняющие вещества значительно различаются по химическим, физико-химическим и токсикологическим свойствам. Например, по растворимости в воде, химической активности (в т.ч. устойчивости), значениям ПДК. Растворимость изменяется от полной растворимости (метиловый спирт) до крайне малых значений (гербицид семерон, растворимость которого в воде 0,058 % масс, при 20 С). Имеются загрязнители, обладающие одновременно хорошей растворимостью, относительной стабильностью в водной среде и низкими значениями ПДК (например, фенол, ПДК которого 0,001 мг/л). Следует отметить также наличие в воде веществ с крайне низкими пороговыми значениями обнаружения их по запаху. Так пороговая концентрация по запаху для 2,4-дихлорфенола составляет 0,0006 мг/л ф при 30С.
Немаловажным обстоятельством является неустойчивость и высокая реакционная способность отдельных соединений. Фталевый ангидрид, например, в
водной среде образует фталевую кислоту, которая затем трансформируется в диалкилфталаты. Оксибензойная кислота в водных растворах, содержащих минеральные кислоты, распадается на фенолы и двуокись углерода. Номенклатура загрязняющих веществ в реках часто хорошо коррелирует с характером производства, осуществляющих сброс сточных вод в бассейны рек.
Для задач экологического мониторинга качественный и количественный анализы загрязняющих веществ в сточных и природных водах имеет важное прикладное и научное значение. Разработка методик определения отдельных классов загрязняющих веществ (групповой анализ) или их индивидуального состава в настоящее время является самостоятельным разделом современной аналитической химии. Сложность решаемой проблемы обуславливает использование всего комплекса химических и физико-химических методов анализа для идентификации органических загрязнителей в объектах окружающей среды, в том числе и в водной среде.
Дифференциальное определение индивидуальных веществ в сложных многокомпонентных системах базируется на различии физических свойств составляющих ее компонентов, обусловленных различиями элементного состава и строения молекул.
Широко применяемые в настоящее время в системах экологического мониторинга водных объектов методы спектрометрической идентификации органических соединений (масс-, ИК-, ЯМР-, УФ-спектроскопия и спект-рофлуориметрия) позволяют решать задачу качественного и количественного анализа сложных смесей и определять содержание индивидуальных соединений на уровне ПДК.
В проблеме экологического мониторинга и управления качеством вод выделим следующие основные задачи.
1. Разработка критериев качества воды в зависимости от целей ее
использования (на питьевые нужды, для производственных целей, для полива
сельскохозяйственных угодий и т.п.). Существующий в настоящее время ГОСТ 2974-
82 "Вода питьевая (гигиенические требования и контроль за качеством)" не отвечает
современным требованиям, так как он устанавливает предельно допустимую
концентрацию (ПДК для ряда металлов, а из "органики" - лишь для фенола и
(суммы) нефтепродуктов. По предварительным данным в речной воде
обнаруживается до нескольких сотен органических веществ, что требует разработки
нового стандарта качества питьевой воды для решения экологических проблем.
2. Определение степени пригодности воды (для питья, производственных нужд
и т.п.). Для решения задачи требуется следующая информация, накапливаемая в банке данных: критерии качества воды, состав загрязнителей и их концентрация в анализируемой пробе воды.
3. Выявление "виновника" - предприятия, загрязняющего воду.
Для решения задачи требуются экологические паспорта предприятий (с указанием состава и концентрации загрязнителей). В простейших случаях, когда в воде обнаружены уникальные загрязнители, характерные для определенных предприятий, эта задача может быть решена с помощью информации, накапливаемой в банке данных.
В случаях, когда обнаруженные загрязнители не могут быть с помощью математических методов с достаточной достоверностью отнесены к тому или иному предприятию, для решения задачи необходимо использовать либо знания о предыстории "технологической деятельности" предприятий (характерные времена сбросов, качественный и количественный состав сбросов и др.), либо систему математических моделей распространения, накопления и деструкции органических загрязнителей.
В более сложных случаях, когда в воде обнаружены загрязнители, отличные от паспортных, может потребоваться проведение специальных научных исследований, либо выявление предприятий с изменившейся технологией производства.
4. Определение ущерба от загрязнения воды. Для решения задачи необходимы
тщательно обоснованные методики оценки экономического, социального,
культурного и других аспектов ущерба, наносимого природе, народному хозяйству,
культуре региона, здоровью населения и др. Причем требуется комплексный подход
к учету различных факторов ущерба от загрязнения. В настоящее время
используются различные методики, позволяющие рассчитывать лишь
экономический ущерб, да и получаемые по этим методикам оценки ущерба
чрезвычайно занижены, что не позволяет использовать штраф, налагаемый на
предприятие-виновника загрязнения реки, как эффективный метод предотвращения
сброса неочищенных сточных вод.
Накопление полной информации об экологических свойствах загрязнителей в банке экологических знаний может стать основой для разработки с помощью специалистов различного профиля обоснованных методик комплексной оценки ущерба от загрязнения.
5. Определение предельно допустимого выброса (ПДВ) для каждого вещества.
Отсутствие эффективных методов и средств контроля качества воды привело к
такой практической мере борьбы с загрязнениями: сточные воды промпредприятий
перед сбросом в реку разбавляются чистой водой до уровня ПДК по контролируемым веществам. Однако наличие большого числа предприятий в бассейне реки может приводить к суммарно большим концентрациям загрязнителей, значительно превышающим ПДК в местах водопользования, что в действительности и имеет место. Поэтому вместо разбавления стоков до уровня ПДК необходимо (исходя из требований непревышения концентрации вещества уровня ПДК в пункте контроля) рассчитывать для каждого из предприятий региона (или для групп предприятий) с учетом их паспортных данных (например, удаленность от места водопользования и др.)» сезона года и уровня воды в реке допустимый объем сброса загрязняющего вещества.
6. Прогнозирование уровня загрязнения, момента времени прихода волны сброса в данный пункт водопользования. Решение задач прогнозирования, как сформулированной, так и множества других, является неотъемлемой частью процесса управления качеством воды в регионе. Лицам, принимающим решения (ЛПР) на уровне территориального управления, необходима своевременная информация об ожидаемом в месте водозабора (максимальном) уровне концентрации загрязняющих веществ в воде при залповых сбросах или аварийных выбросах на предприятиях региона. Им также необходимо иметь прогноз времени ^ прихода волны сброса загрязнений в данный пункт водозабора, необходимо иметь информацию об интервале времени, в течение которого ожидается превышение ПДК в данном пункте и др. сведения.
Получение этих сведений может быть обеспечено с помощью математических моделей процессов распространения и деструкции загрязнителей в проточных водоемах, вопросам разработки которых и посвящена настоящая диссертация.
При разработке многокритериальных комплексных оценок состояния водоемов исключительно важным является выполнение международных обязательств, связанных с Конференцией ООН по окружающей среде и развитию 1992 г. в Рио-де-Жанейро, отраженных в документах «Повестка дня на XXI век», Конвенции по биологическому разнообразию (1995), Рамочной конвенции ООН об изменении климата (1994) и Киотского протокола к ней (1997).
Многие проблемы принятия решений являются не только многоатрибутными, но и многоцелевыми. При этом большинство процедур решения многоцелевых задач защиты окружающей среды сводятся к задачам математического щ программирования. Для правильной оценки принятых решений требуется, чтобы для каждого альтернативного решения проводилась оценка риска его принятия. Правильное решение как правило основано на надежной входной информации,
имеющейся в базах данных. Однако эта информация редко бывает абсолютно достоверной. Это приводит к неопределенности, источником которой являются две причины: недостоверность данных и неточность решающих алгоритмов и правил.
Основной причиной неопределенности данных являются ошибки измерения. Однако в некоторых случаях неопределенности имеют принципиальный характер и связаны с неопределенностью положения границ между качественно различными областями. Например, неопределенность разграничения двух классов земельных участков на пологие и крутые в зависимости от величины склона. Для решения проблемы неопределенности были разработаны различные теоретические модели, включая байесовские решающие правила и нечеткие алгоритмы.
Как отмечалось выше, основной задачей многоатрибутного оценивания является построение комбинации качественно различных показателей в единые интегральные оценки или индексы. В случае булевских показателей удобным инструментом для получения комплексной оценки являются логические операции. Для непрерывных величин, как правило, используются взвешенные линейные или полиномиальные комбинации базовых показателей, которые в некоторых случаях умножаются на функции-ограничения. Таким образом, задача многоатрибутного оценивания сводится к задаче определения весовых коэффициентов интегральных индексов.
В настоящее время в задачах многоатрибутного оценивания и многоатрибутного принятия решений широко применяются нечеткие методы. Проблема нечеткого многоатрибутного принятия решений относится к числу наиболее важных и актуальных. Это связано в первую очередь с большими объемами информации различного качественного характера, на основании которой требуется осуществлять принятие правильных решений. Раработке методов, алгоритмов и программно-информационного обеспечения решения этой важной проблемы в части важного и актуального направления эколого-экономического анализа водных объектов и посвящена данная диссертационная работа.
Основные направления исследований данной кандидатской диссертации выполнялись в соответствии с проектами Российского фонда фундаментальных исследований № 98-04-48259 и № 02-04-48233.
Научная новизна диссертации состоит в следующем: Разработаны основные принципы и концептуальная модель динамики проточного водоема, в основу которой положены представления о трех основных взаимодействующих компонентах загрязненного водоема: ресурсе, потребителе и загрязнении. Разработанная модель имеет важное значение для
прогнозирования евтрофикации и устойчивости техногенно-природных систем проточных водоемов.
Разработана математическая модель суперпозиции промстоков, которая позволяет прогнозировать эффект суммирования загрязнения с учетом химических веществ, поступающих в главную реку из притоков. При этом концентрация загрязняющих веществ в каждом отдельном водотоке может вполне соответствовать экологическим нормативам. В то же время в главной реке в момент суперпозиции волн загрязнения произойдет значительное превышение экологических норм по загрязняющим веществам. Предложен метод нечеткой классификации ингредиентов сточных вод (СВ), который позволяют разделить весь спектр загрязняющих веществ, входящих в состав сточных вод, на два класса: загрязнение и ресурс. Метод основан на использовании нечетких бинарных отношений и позволяет химические ингредиенты СВ, отнесенные к классу загрязнения, объединить в суммарное загрязнение, а ингредиенты, отнесенные к классу ресурс, - в суммарный ресурс. Предложена методика и разработаны алгоритмы идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водоема, которая основана на распознавании образов промышленных предприятий в многомерном конфигурационном пространстве концентраций ингредиентов СВ, с учетом разбавления СВ промышленных предприятий в результате их переноса к месту водозабора.
Разработана трехкомпонентная математическая модель динамики проточного водоема, которая учитывает взаимодействия трех основных компонентов природно-техногенных систем проточного водоема: загрязнения, ресурса и потребителя. Математическая модель водоема включает четыре модификации: (1) сосредоточенная дифференциальная модель динамики СВ; (2) одномерная распределенная дифференциальная модель распространения СВ от постоянно действующего источника сброса; (3) одномерная распределенная дифференциальная модель распространения аварийного сброса сточных вод; (4) двухмерная распределенная дифференциальная модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника сброса. Разработано программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП", которая позволяет в рамках удобного интерфейса и без специальных знаний как в области программирования, так и в специальных предметных областях экотоксикологии водных объектов,
экологического и математического моделирования, теории классификации и кластеризации, использовать разработанные в диссертации алгоритмы и программные средства для прогнозирования динамики природно-техногенных систем проточного водоема.
Практическая значимость диссертации состоит в следующем: Разработанное методическое и программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП" было практически использовано для прогнозирования загрязнения проточных водоемов в районе ЦБП Бай Банг в Северном Вьетнаме и может быть предложено для аналогичных оценок в районе других целлюлозно-бумажных предприятий, а также в качестве инструментария в экспертных системах и системах экологического мониторинга.
На основании экспериментальных данных о составе сточных вод ЦБП Бай Банг проведено моделирование динамики СВ при различных положениях водовыпуска, что позволило оптимизировать водовыпуск на ЦБП Бай Банг. На основании результатов моделирования проведена оценка экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банг и оценка предотвращенного экологического ущерба.
Разработанная методика анализа аварийных несанкционированных сбросов была практически использована для идентификация промышленного предприятия виновного в загрязнении проточного водоема в районе ЦБП Бай Банг.
Многоатрибутный и многокритериальный нечеткий анализ воздействия промстоков промышленных предприятий на природную среду
Рассмотрим многоатрибутную и многокритериальную комплексную задачу математического моделирования процессов очистки промстоков промышленных предприятий.
Эта проблема представляется в виде сложной задачи многоатрибутного моделирования отношений многие ко многим. Каждая система водоочистки или природная система, через которую протекают промстоки, может быть представлена моделью черного ящика, который является преобразователем или трансформатором входных параметров (например, входных концентраций загрязняющих веществ) в выходные параметры (например, в новые значения концентраций загрязняющих веществ на выходе системы). Чем большее количество показателей (входных и выходных параметров) будет учитываться при моделировании, тем более точным будет описание внутренних процессов в системе водоочистки и, следовательно, более точной будет математическая модель ее динамики.
Многоатрибутные и многокритериальные оценки в ряде исследований называются интегральными индексами. Что же такое интегральные индексы Это обобщенные характеристики и показатели, в координатах которых хорошо описываются динамические процессы в системах и, в частности, в исусственных и естественных системах водоочистки. Такой подход известен и широко применяется в ряде научных областей.
Как правило, индексы представляют собой алгоритмы сжатия больших объемов информации в отдельные характеристики или показатели. В теории принятия решений, многоатрибутных оценок и многоцелевого планирования используются методы квантования и интегрирования, которые базируются на сжатии информации в интегральные индексы. В задачах кластеризации и распознавания изображений интегральные индексы применяются для сегментации изображений. Понятие индекса впервые введено в общей теории статистики, где индекс давно применяется для экономического анализа, "...как показатель сравнения двух состояний одного и того же явления, состоящего из соизмеримых или несоизмеримых элементов". Следует отметить, что в экономической статистике индекы используются, как правило, для сопоставления несоизмеримых элементов, которые объединяются в индексы методом их нормализации.
В работах [33-41] индексы рассматривались, как многоатрибутные оценки, весовые коэффициенты которых были получены из теоретических построений. Использованный в этих работах метод представляет собой адаптацию для экосистемных оценок метода собственных векторов, предложенного Саати для определения весов многоцелевой оценки и известного, как аналитический иерархический метод принятия решений.
В ряде случаев использованию интегральных индексов должна предшествовать предварительная классификация показателей. В работах [36-41] для классификации были использованы нечеткие бинарные отношения между показателями дозы и показателями эффекта. Задача состояла в том, чтобы определить группы показателей эквивалентных с точки зрения воздействия загрязнений на конкретную систему, т.е. показателей наиболее адекватных для построения динамической модели конкретной системы.
В настоящее время теория многоатрибутных и многокритериальных оценок получила дальнейшее развитие в направлении использования для комплексных оценок, например для оценки качества природной среды, теории нечетких множеств (ТНМ).
Теория нечетких множеств была разработана Л.А.Заде и опубликована в его работах [42-48]. ТНМ расширила классическое понятие канторовского множества, введя для характеристической функции промежуточные значения на интервале (0,1), в отличие от классической теории множеств. В настоящее время ТНМ стремительно развивается. В теории системного анализа широко используются нечеткие базы данных, нечеткое структурное моделирование, нечеткое регрессионное моделирование, нечеткий групповой метод обработки данных, методы нечеткого интегрирования и квантования, алгоритмы нечеткого математического планирования, нечеткого многоцелевого планирования, нечеткого статистического и многоатрибутного принятия решений, а также других методов нечеткого управления.
Для решения инженерных задач многоатрибутного и многокритериального комплексного анализа важное значение имеют нечеткие бинарные отношения. Так некоторые многоатрибутные оценки могут быть получены с помощью операции композиции двух нечетких отношений и, в частности, (тах-тіп)-композиции. Для анализа, классификации и ранжирования экологических параметров эффекта в работах [49-52] применялись нечеткие бинарные отношения вида RR. Их использование в задачах инженерной экологии возможно при условии, что выполняется свойство транзитивности. Для построения транзитивного бинарного отношения используется транзитивное замыкание.
Многоатрибутные нечеткие оценки в настоящее время широко применяются для анализа экологического состояния природной среды. Так в работах [53,54] ТНМ была применена для оценки экологического состояния девяти микрорайонов Пекина. Была использована группировка показателей экологического состояния по природным средам: атмосферы, воды, почвы и биоты, а также параметрам, характеризующим состояние хозяйства, социума и здоровья населения. Полученные результаты позволили разделить микрорайоны по группам, характеризующим экологическое состояние данных районов как: удовлетворительное, напряженное, критическое и кризисное.
В задачах экологического моделирования широко применяются методы нечеткой интервальной регрессии и нечеткого метода обработки данных (ГМОД) [55]. Четкий ГМОД был разработан Ивахненко А.Г. и Лапа В.Г. в 1971 году [56] и предназначен для построения прогнозных моделей при моделировании пространственных и временных рядов. Так с помощью этого метода были построены прогнозные ряды атмосферного загрязнения в городах [57] и температуры воды в водохранилищах [55]. В ГМОД прогнозные модели строятся в виде полиномов или других нелинейных функций различных пар входных переменных. Полученные таким образом модели далее тестируются на контрольной выборке экспериментальных данных. Аппроксимация нелинейной зависимости предиктанта от предикторов хь х2, хп осуществляется за счет введения промежуточных переменных, представляющих собой билинейные комбинации различных пар предикторов, например: где у - предикант, хк и хт - выбранные предикторы.
Коэффициенты а, находятся с помощью методов наименьших квадратов в случае четкого ГМОД или интервальной регрессии в случае нечеткого ГМОД. На следующем этапе исследований отбираются наиболее значимые пары предикторов. Эти новые пары предикторов используются в новых комбинациях для аппроксимации следующего уровня. Процесс продолжается до тех пор, пока среди предикторов последнего уровня не обнаружится пара, наиболее тесно связанная с пред и кантом.
Математическая модель суперпозиции промстоков и ее применение в экологических АСУ и системах экологического мониторинга
На основе использования аппарата теории экотоксикологии водных объектов, теории нечетких множеств, теории кластерного анализа, вычислительной гидродинамики и компьютерного моделирования, а также с учетом химико-технологической, физико-химической и экологической информации о сточных водах промышленного предприятия разработать методы, математические модели, вычислительные алгоритмы и программно-информационное обеспечение для прогнозирования динамики основных компонентов природно-техногенных систем проточного водоема, идентификации промышленных предприятий виновников загрязнения, а также оценки показателей качества и эффективности водоочистки промстоков очистными сооружениями, с помощью которых в экологических СППР и системах экологического мониторинга могут быть приняты научно-обоснованные решения о проведении природоохранных мероприятий.
Практически применить разработанные методы для оценки и прогнозирования экологического состояния водоемов в районе целлюлознобумажного комбината Бай Банг в Северном Вьетнаме и выработать научно-обоснованные решения по конкретным природоохранным мероприятиям, предназначенным для использования в экологических СППР.
Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие задачи: - Для прогнозирования евтрофикации и устойчивости техногенно-природных систем проточных водоемов разработать основные принципы и концептуальную модель, в которой использовать представления о трех основных взаимодействующих компонентах загрязненного проточного водоема: ресурсе, потребителе и загрязнении. - Для прогнозирования эффекта суммирования загрязнения с учетом химических веществ, поступающих в главный проточный водоем из притоков, разработать математическую модель суперпозиции промстоков. Модель должна учитывать эффект, при котором концентрация загрязняющих веществ в каждом отдельном водотоке соответствует экологическим нормативам, в то время как в главной реке за счет суперпозии волн загрязнения может иметь место значительное превышение экологических норм по загрязняющим веществам. - Для разделения загрязняющих веществ, входящих в состав сточных вод, на два класса: загрязнение и ресурс, разработать с использованием методов теории нечетких множеств и нечетких бинарных отношений метод нечеткой классификации ингредиентов сточных вод, который позволит ингредиенты СВ, отнесенные к классу загрязнения, объединить в суммарное загрязнение, а ингредиенты, отнесенные к классу ресурс, - в суммарный ресурс. - Для идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водоема разработать методику и алгоритмы распознавании образов промышленных предприятий в многомерном конфигурационном пространстве концентраций ингредиентов СВ, с учетом разбавления СВ промышленных предприятий в результате их переноса к месту водозабора. - Для прогнозирования динамики сточных вод в проточном водоеме и взаимовлияний загрязнения, ресурса и потребителя разработать следующие трехкомпонентные математические и компьютерные модели: (а) сосредоточенную дифференциальную модель динамики СВ; (б) одномерную распределенную дифференциальную модель распространения СВ от постоянно действующего источника сброса; (3) одномерную распределенную дифференциальную модель распространения аварийного сброса сточных вод; (4) двухмерную распределенную дифференциальную модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника сброса. - Разработать архитектуру и комплекс программно-информационных средств автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий, которая позволит в рамках удобного интерфейса и без специальных знаний как в области программирования, так и в специальных предметных областях экотоксикологии водных объектов, экологического и математического моделирования, теории классификации и кластеризации, получать прогноз динамики природно-техногенных систем проточного водоема. - Практически применить разработанное методическое и программно информационное обеспечение для прогнозирования, оценок и оптимизации экологического состояния водоемов в районе ЦБП Бай Банг в Северном Вьетнаме.
Использованная в диссертационной работе концептуальная модель динамики ресурса, потребителя и загрязнения в проточных водоемах во многих отношениях базируется на идеях, изложенных в работах [83-82]. Математические уравнения модели используют некоторые приближения аналогичные приближениям, принятым в работах [83-88], однако и по концептуальным основам и по математическим уравнениям разработанная в диссертации модель существенно отличаются от перечисленных аналогов. Основное отличие модели заключается в ее трехмерности. В отличие от работы [83], в которой использованы только две переменные: ресурс и потребитель, в разработанной нами модели использованы три переменные: ресурс, потребитель и загрязнения, оценка которого осуществляется с помощью развитой в настоящей диссертации методики многоатрибутного оценивания. В отличие от работ [86-88] в данной диссертации использована дополнительная переменная, модулирующая, предложенный в работах [86-88] механизм взаимодействия загрязнение - потребитель, мультипликативным образом. Кроме того разработанная в работах [86-88] модель была использована авторами для описания многолетних квазистационарных изменений в лесных экосистемах под воздействием газовых выбросов промышленных предприятий, в то время как предложенная в данной диссертации модель является трехмерной, работает на других временных масштабах и описывает динамику гидробионтов в проточных водоемах.
Напомним, что двухмерные и трехмерные модели существеннейшим образом отличаются друг от друга, что обусловлено возможностью бесконечного непересечения фазовых траекторий в трехмерном пространстве и, что может приводить к детерминированному хаосу в трехмерных системах [32,89].
Как детально рассмотрено в параграфе 1.1, одной из важных экологических проблем является проблема евтрофикации водоемов. Вредные вещества, содержащиеся в промышленных стоках подвергаются окислению в природных водах, таким образом потребляя значительное количество растворенного в воде кислорода. Перерасход кислорода может приводить к его дефициту в воде и явлению эвтрофикации. Для того, чтобы рассчитать потребность в кислороде на окисление вредных веществ, необходимо знать химический состав и количество примесей в воде. Таким образом можно определять степень угрозы эвтрофикации водоема. При этом химический состав может быть определен либо с помощью измерительных постов, либо с помощью математического моделирования, что определяет важность моделирования для прогнозирования экологических процессов защиты водоемов. Как подчеркнуто в параграфе 1.1, важное значение при этом имеют два показателя, обязательно контролируемые санитарными нормами в сточных, природных и оборотных водах: химическое потребление кислорода (ХПК) и биохимическое потребление кислорода (БПК) [1].
ХПК - это количество кислорода в миллиграммах или граммах на 1 л воды, необходимое для окисления углеродсодержащих веществ до COz, HgO и NO;T, серо-содержащих веществ - до сульфатов, а фосфорсодержащих - до фосфатов. БПК - количество кислорода, израсходованное в определенный промежуток времени на аэробное биохимическое окисление (разложение) нестойких органических соединений, содержащихся в исследуемой воде. Таким образом, БПК и ХПК можно рассматривать как меры угрозы антропогенной эвтрофикации водного объекта.
Архитектура автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП"
Ниже описываются принципы построения и математическое обеспечение системы полунатурного моделирования, которая может использоваться как на. стадии предпроектного обоснования параметров водоохранных комплексов при анализе возможных вариантов управления процессами очистки и водовыпуска, так и для отладки математического обеспечения реальных управляющих микропроцессорных систем.
В общем случае, структура взаимодействия компонентов программного обеспечения микропроцессорной системы, предназначенной для управления локальной системой водоотведения, может быть представлена в виде блок-схемы, приведенной на рис.3.5.
Программная система управления представляет собой комплекс задач, работающих паралельно или в заданной последовательности под управлением монитора реального времени, выполняющего функции диспетчера задач. Часть задач взаимодействует только с базой данных системы управления, .а часть обеспечивает связь системы с внешней средой (то есть с объектом управления), используя модели ввода-вывода информации, входящие в состав устройства сопряжения с объектом (УСО), а также датчики и исполнительные механизмы, соединенные с УСО линиями передачи сигналов. Объектом управления является оборудование и регулирующая аппаратура, входящая в состав подсистемы очистки или водовыпуска.
Процесс управления с формальной точки зрения можно рассматривать следующим образом: а) периодически проводится опрос датчиков, контролирующих ряд параметров, характеризующих качество воды в разных точках технологической системы очистки и в водном объекте, а также параметров возмущений (период опроса датчиков, учитывая инерционность процессов очистки и формирования качества воды, может находиться в пределах 1-5 минут); б) результаты опроса фильтруются, масштабируются, проверяются на достоверность и помещаются в базу данных системы управления (формируются соответствующие массивы); в) в результате работы ряда программ (обрабатывающих поступившую информацию), рассчитываются значения управляющих воздействий, которые должны быть выведены на исполнительные механизмы через модули УСО; д) периодически происходит вывод управляющих воздействий через модули УСО на исполнительные механизмы и другие устройства управления (период вывода управляющих воздействий обычно не меньше периода опроса датчиков). Имитирующая объект управления система должна быть подключена к системе управления, воспринимать управляющие сигналы и в заданные моменты времени (в соответствии с перидом опроса) имитировать поступление в систему управления "сигналов от датчиков". Принцип имитации объекта управления в рассматриваемой системе основывается на том факте, , что две системы должны взаимодействовать (обмениваться информацией) лишь в определенные, заранее известные моменты времени (определяемые периодом опроса датчиков и периодом вывода управляющих воздействий). Основой системы имитации служат программы, осуществляющие прогноз параметров качества воды системы водоотведения, работающие в ускоренном масштабе времени. Кроме этих программ разработаны дополнительные программные модули, обеспечивающие передачу информации между АСУ ВК и управляющим ПК, имитацию датчиков и исполнительных механизмов, а также синхронизацию процесса имитации объекта управления. Выбор масштаба времени работы системы имитации должен проводиться, исходя из условия обеспечения полного времени имитационного цикла меньшим промежутком, чем период опроса датчиков управляющей системы. Рассмотрим цикл работы системы имитации объекта управления. В момент времени, соответствующий выводу управляющих воздействий от системы управления на исполнительные механизмы, происходит передача информации, характеризующей величину управляющих воздействий, в буфер вывода имитирующей системы на базе АСУ ВК. После этого начинается цикл имитации объекта управления (системы водоотведения),в результате которого должно быть спрогнозировано значение "контролируемых" системой управления параметров на момент времени, соответствующий следующему "опросу датчиков". В процессе имитации объекта управления может быть задействовано несколько программных модулей, синхронизация работы которых производится управляющей программой. Цикл имитации включает следующие этапы: 1.Программа, моделирущая работу исполнительных механизмов, производит расчет значений регулируемых параметров на основании заданных передаточных функций и величин управляющих воздействий, помещенных в буфер ввода. 2. Рассчитанные значения помещаются в базу данных системы имитации, а затем передаются программной подсистеме, которая моделирует очистные сооружения. 3. Прогнозные значения параметров системы очистки пересылаются в базу данных, а результаты прогноза качества сточных вод, поступающих в водный объект, передаются подсистеме гибридного моделирования процессов КДП и ПВ. 4. Производится прогноз качества воды на заданный период времени для створа, где "установлен автоматический монитор"; результаты помещаются в базу данных. 5. Имитируются (в случае необходимости) информационные каналы и датчики; результирующие цифровые значения "контролируемых параметров" помещаются в буфер вывода. На этом цикл имитации заканчивается. Чтобы можно было смоделировать определенную производственную ситуацию, в состав программного обеспечения включены диалоговые средства, позволяющие загрузить в базу данных системы полунатурного моделирования информацию о возмущающих воздействиях (параметрах технологического стока, фоновых характеристиках качества воды, технологических режимах очистки). Возмущающие воздействия могут также формироваться алгоритмически на основании значения модельного времени, которое контролируется программой системного таймера .(часть управляющей программы).
Обмен информацией, находящейся в буферах ввода-вывода осуществляется по инициативе управляющего комплекса и поддерживается специальными аппаратно-программными средствами. Сложность модели системы очистки, применяемой при моделировании управляемой системы водоотведения, должна определяться целями имитационного моделирования в каждом конкретном случае. Однако ,в силу вышеперечисленных особенностей методики моделирования, в настоящее время могут применяться только простейшие модели для описания элементов типовых систем очистки.
Оценки экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банги предотвращенного экологического ущерба
В настоящее время для очистки сточных вод производства сульфатной целлюлозы на ЦБП «Баи-Банг» используются механические, физические, химические и биологические методы. Большинство из них применяется для локальной внутрицеховой очистки стоков. Методы и способы локальной очистки разнообразны и характеризуются различной эффективностью. Анализ литературы показал, что наиболее перспективными физико-химическими методами в целлюлозно-бумажной промышленности считаются коагуляция и флокуляция, сорбция на активированных углях, обратный осмос, ультрафильтрация, ионный обмен. Ряд методов прошли апробацию, используются или рекомендованы к внедрению. К ним можно отнести адсорбцию, ионный обмен, коагуляцию, флокуляцию, осаждение кислотами и известью, пенное фракционирование, ионную флотацию.
Так, очистка конденсатов выпарных станций с использованием активированных углей, полученных из шлам-лигнина и коры, позволяет снизить содержание фенолов на 90 %. Селективные неорганические иониты поглощают сернистые соединения на 95-100 %. Озонирование обеспечивает 100 % очистку от сернистых соединений и фенолов. Сорбенты из черного щелока и лигнинсодержащих отходов поглощают сернистые соединения и другие органические вещества из высококонцентрированных стоков промывного и отбельного цехов с эффектом очистки по ХПК 60-80, по БПК - 84-96 %.
Электрохимической коагуляцией можно снизить ХПК, цветность и общее содержание углерода в сточных водах сульфат-целлюлозного производства на 70-90 %.
Для обезвреживания дурнопахнущих стоков предложены аэрация, отгонка с водяным паром, хлорирование, озонирование, адсорбция, биохимическое окисление, дистилляция и т.д. Наибольшее распространение в мировой практике для очистки дурнопахнущих сточных вод получили аэрации и обработка паром. Эффект очистки 96-99 %. Обесцвечивание сточных вод в сульфат-целлюлозном производстве является одной из нерешенных проблем. Применяются массивное известкование, ионный обмен, озонирование, окисление, сорбция, электро флотация, коагуляция. Большинство методов и способов находится в стадии экспериментальных исследований и промышленных испытаний и лишь некоторые внедрены на ЦБП «Баи-Банг». Для очистки стоков от взвешенных веществ применяют различного рода массоловушки, вакуум-фильтры, сетчатые фильтры, центрифугирование, флотацию, коагуляцию. Повышение эффективности очистки достигается использованием флокулянтов, в частности, полиакриламида. Решающее же значение в очистке сточных вод сульфат-целлюлозного производства имеет биологическая очистка. Обычно для очистки стоков используют различные сочетания физико-химических и биологических методов, позволяющих получить наиболее оптимальные результаты. Основными источниками образования производственных сточных вод являются такие технологические операции и процессы, как окорка древесины, варка, промывка, отбелка, сортирование, сушка целлюлозы, выпаривание щелоков, регенерация и каустизация извести. Стоки в зависимости от степени и характера загрязнения формируются в отдельные потоки, подвергающиеся локальной очистке. На ЦБП «Баи-Банг» с этой целью используются механические и физико-химические методы. Взвешенные вещества коросодержащего потока улавливаются на дренажных конвеерных и барабанных фильтрах. Остаточное их количество составляет 441,0-700,5 против 260 мг/л, принятых в проекте.
Щелокосодержащие сточные воды (рН - 9,5-11,0) варочного, отбельного и выпарного цехов подвергаются обесцвечиванию путем массивного известкования и нейтрализации. Однако, метод массивного известкования в условиях данного производства не дал должного эффекта, а станция обесцвечивания работает как отстойник, эффект очистки по взвешенным веществам - 39,2 %. Волокносодержащие стоки промывного, отбельного и сушильного цехов и цеха сортирования целлюлозы проходят двухступенчатую очистку на установке по улавливанию волокна, оборудованную наклонными сетками. Эффект очистки по проекту 75 %, остаточное содержание волокна - 30 мг/л. фактически эти показатели соответственно равны 17-85 % и 6,0-287 мг/л.
Завершающим этапом обезвреживания производственных сточных вод является биологическая очистка. Очистные сооружения принимают органически загрязненные стоки, в том числе и хозяйственно-бытовые. Комплекс очистных сооружений включает усреднители, первичные отстойники, аэротенки, вторичные отстойники, илоуплотиители и ряд других вспомогательных объектов. Процесс очистки включает 5 ступеней: улавливание крупных взвешенных веществ; усреднение, бисорбция с активным илом; отдувка летучих соединений; осветление, осаждение взвешенных веществ; биохимическое окисление и минерализация органики, окончательная отдувка летучих соединений; осветление взвешенных веществ. Данные, характеризующие сточные воды до и после очистки, представлены в табл.4.6.
При оценке данных таблицы отмечаются крайняя нестабильность состава сточных вод, поступающих на биологическую очистку.
Кроме того, нагрузка по ряду показателей превышает ту, на которую рассчитан оптимальный режим работы очистных сооружений. Более того, биологический метод является малоэффективным в отношении отдельных специфических веществ, в частности лигнина.
Недостаточный эффект очистки послужил поводом для исследований, отражающих их влияние на органолептические свойства воды и санитарный режим водоемов. Для определения разведений, исключающих неблагоприятное влияние на санитарный режим водоемов, проведены экспериментальные исследования в лабораторных условиях. При этом установлено, что стоки, прошедшие биологическую очистку, требуют значительного разбавления для исключения ухудшения органолептических свойств воды. Порог восприятия запаха (1 балл) для этих вод определялся при разведении от 1/400 до 1/50, практический предел (2 балла) - от 1/400 до 1/12,5. Статистический анализ, проведенный графическим методом, показал, что разведение 1/250 соответствовало запаху интенсивностью в 1 балл, 1/92 - 2 балла. Стойкость запахов, о чем свидетельствует дезодорирующий эффект биологической очистки, требует их нормирования в наиболее жестких условиях (температура, хлорирование). Нагревание растворов до 600С приводило к снижению порога восприятия запаха. Так, запах в 1 балл определялся при разведении 1/470, практический порог- 1/180.
