Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Аналитический обзор. Современное состояние вопроса. 9
1.1. Общие сведения о методах. 9
1.1.1. Поведение потока, выбрасываемого в атмосферу 10
1.1.2. Показатели турбулентности 12
1.1.3. Характеристики источников выбросов 14
1.1.4. Методы оценки дисперсии 14
1.1.5. Перечень основных моделей, используемых для оценки загрязнения атмосферы 17
1.2. Классификация существующих методов и моделей 21
1.3. Штатная модель служб ГО и возможности ее совершенствования 25
1.4. Модель Паскуилла-Гиффорда 27
1.5. Модель Института экспериментальной метеорологии 30
1.6. Трехмерные модели переноса и диффузии примеси и их упрощенные варианты 32
1.7. Аэродинамическое моделирование 35
Выводы 39
Глава 2. Разработка интерполяционного метода контроля состояния воздушной среды районов с неоднородностыо ландшафта местности при техногенных авариях 40
2.1. Основные положения методики 40
2.2. Классификация основных этапов реализации метода контроля воздушной среды для районов с неоднородностью ландшафта местности 44
2.2.1. Обследование района потенциальных выбросов 45
2.2.2. Обработка полученных результатов с помощью помехоустойчивой интерполяцией 47
2.2.3. Создание базы эпюр движения воздушных потоков 49
2.2.4 Предварительный прогноз движения газового облака в данном районе 50
Выводы 54
Глава 3. Разработка метода контроля и прогнозирования движения газового облака в приземном слое атмосферы в районах с неоднородностью ландшафта местности при техногенных авариях 55
3.1. Расчет полей распределения воздушных потоков 55
3.2. Разработка алгоритма и программы построения эпюр движения воздуха по данным помехоустойчивой интерполяции 64
3.3. Диффузионная модель переноса газового вещества 71
3.4. Алгоритм прогнозирования движения газового облака 74
3.5. Численное исследование интерполяционного метода прогнозирования перемещения воздушных потоков 76
Выводы 87
Глава 4. Экспериментальные исследования метода контроля состояния воздушной среды на примере Новомосковского района 88
4.1 Экспериментальное обследование движения воздушной среды Новомосковского района 88
4.2. Обработка экспериментальных данных методом помехоустойчивой интерполяции 99
4.3. Эпюры движения воздушных потоков при различных метеоусловиях 102
4.3. Предварительное прогнозирование движения газового облака 106
4.5. Экспериментальные исследования метода в закрытом помещении на примере актового зала НИ РХТУ 114
Выводы 124
Заключение 126
Литература 128
- Перечень основных моделей, используемых для оценки загрязнения атмосферы
- Классификация основных этапов реализации метода контроля воздушной среды для районов с неоднородностью ландшафта местности
- Разработка алгоритма и программы построения эпюр движения воздуха по данным помехоустойчивой интерполяции
- Обработка экспериментальных данных методом помехоустойчивой интерполяции
Введение к работе
В настоящее время с ростом технического прогресса, появилось огромное количество техногенных источников опасности, вследствие чего вероятность катастроф, аварий и выбросов химически опасных веществ возросла многократно. В связи с этим большое внимание ученых и соответствующих служб уделяется наблюдению, оперативной оценке состояния окружающей природной среды и ее антропогенных изменений, с целью их прогнозирования и своевременного предупреждения о возможных неблагоприятных последствиях. По совокупности уровней загрязнения природных сред на первый план выходит воздушная среда.
При техногенных авариях связанных с выбросом в атмосферу вредных веществ необходимо быстро осуществить прогноз развития ситуации и возможных последствий.
Существующие методы, основанные на установке большого количества постов, являются дорогостоящими и не обеспечивают достоверного прогноза, поскольку облако выброса может пройти мимо них.
В тоже время в любом регионе имеются соответствующие штатные службы, которые оповещают о техногенных аварийных ситуациях связанных с загрязнением воздушной среды района, а также метеослужбы фиксирующие метеоусловия в текущий момент времени.
В связи с этим является привлекательным создание эффективной системы быстрого прогноза на основании информации, представленной этими штатными службами, чему и посвящена работа.
Цель работы. Целью диссертационной работы является создание эффективного метода контроля состояния воздушной среды при
техногенных авариях районов с неоднородностью ландшафта местности, а
і'
также в условиях действия помех измерения и неоднозначности существующих моделей динамики атмосферных потоков.
Задачи, решаемые в работе:
і' 1. Разработка методики прогнозирования и анализа сценариев движения газового облака при техногенных авариях в районах с различной топологией и геометрией. 2. Экспериментальное обоснование эффективности разработанного
метода контроля. Методы исследования.
В работе использован инструментальный метод исследования особенностей процессов распространения загрязняющих веществ, протекающих в воздушной среде. Для разработки метода восстановления поля направления и скорости движения воздушных потоков по данным реперных измерений и текущих показаний с постов контроля атмосферного воздуха за основу был взят метод стохастической интерполяции.
Научная новизна.
1. Предложена методика оперативного определения местоположения
газового облака при техногенных авариях.
2. Впервые разработан интерполяционный метод контроля направления
: и скорости движения газового облака для районов с
неоднородностью ландшафта местности при техногенных авариях, на основе оперативных данных метеослужб.
3. Показано существенное влияние ландшафта местности на движение
воздушных потоков в приземном слое атмосферы, которое в
значительной мере определяет качество прогноза движения газового
облака при техногенных авариях. 4. Впервые предложена методика визуализации, с помощью движения
воздушных потоков, на местности на основе данных
помехоустойчивой интерполяции. Практическая ценность работы состоит в теоретическом обосновании влияния неоднородности ландшафта местности на движение газового облака при техногенных авариях, а также создании программы для прогнозировании и оценки масштабов и последствий при техногенных авариях на предприятиях химической промышленности, в условиях различных метеорологических характеристик окружающей среды, сезонных показателей и географических особенностей расположения целевого источника аварии. Данные разработки могут широко применятся в системах экологического контроля района, города и отдельного промышленного объекта, и также в системах оповещения и прогнозирования развития техногенных аварий служб ГО ЧС.
Реализация научно-технических результатов. Основные идеи и результаты теоретических, экспериментальных исследований реализованы в программе для расчета движения газового облака при техногенных авариях, внедренной в управление по г.Новомосковску Главного управления МЧС России по Тульской области.
Достоверность работы. Разработанный метод контроля состояния воздушной среды при техногенных авариях районов с неоднородностью ландшафта местности апробирован на примере Новомосковского района Тульской области. Результаты более чем 2-х летнего испытания данного метода подтвердили достоверность контроля движения воздушных потоков Новомосковского района, реализованного в программе расчета движения газового облака при техногенных авариях, который за 2-х
летний период обеспечил среднеквадратичную ошибку расчета менее чем 8 Л>. Проверка проводилась путем снятия дополнительных значений направления и скорости ветра в 11 реперных точках измерения с последующим сравнением данных показаний со 'значениями, рассчитанными предложенным методом. Последующая программная коррекция метода с учетом внеплановых замеров, обусловленных ненормативными сбросами загрязняющих веществ обеспечила точность мониторинга не хуже 11 % даже в случае 30% -го превышения экологической нагрузки на воздушный бассейн района относительно средней его предыстории.
Автор выносит на защиту:
- Методику прогнозирования движения газового облака при
техногенных авариях районов с неоднородностью ландшафта
местности на основе метода помехоустойчивой интерполяции;
Апробация работы. Основные идеи и результаты работы были представлены и обсуждены на:
II международной научно-практической конференции «Экологические проблемы индустриальных мегаполисов» 24-27 мая 2005 года, в МГУ ИЭ.
- 8 Международного Симпозиума молодых ученых, аспирантов и
студентов "Техника экологически чистых производств в XXI веке:
Проблемы и Перспективы", 12-13 октября 2004, кафедра «Юнеско», МГУ
ИЭ
- XVIII международной научной конференции «Математические
методы в технике и технологиях ММТТ-18», Казань, 2005.
- XVII международной научной конференции «Математические
методы в технике и технологиях ММТТ-17», Кострома, 2004
В ряде публикаций «Вестника академии МАСИ», 2004, 2005 гг.
В 4 публикациях тезисов научно-практических конференций РХТУ им. Д.И.Менделеева, Новомосковский институт, - 2004 -2005 гг.
Публикации. Тема диссертации представлена в 8 публикациях. В части публикаций, подготовленных в соавторстве, основные идеи
теоретических разработок принадлежат автору и научному руководителю
работы. Практическая проверка изложенных в диссертации идей, их
коррекция и программная реализация принадлежат автору настоящей
работы.
Научным руководителем работы является: доктор технических наук,
профессор Беляев Ю.И.
і'
Перечень основных моделей, используемых для оценки загрязнения атмосферы
Количество и характер моделей определяют, с одной стороны, кругом задач, стоящих перед экологическими службами, а с другой - требованиями к точности моделирования. Разнообразие требований к характеру оценок загрязнения и высокая специфичность распространения выбросов примесей в і различных метеоусловиях приводят к необходимости использования тех моделей, которые перечислены ниже. 1. Штатные модели служб ГО. Стандартная методика основана на эмпирических моделях и позволяет определить максимально возможную зону поражения при выбросах ядовитых веществ. Модель указывает не реальное положение облака выбросов в тот или иной момент времени, а обозначает границы, в пределах которых концентрация ядовитых веществ может достичь опасных для здоровья человека значений при неблагоприятных метеоусловиях. Модель проста и быстро работает. Iі 2. Стандартные модели загрязнения атмосферы стационарными источниками, основанные на модели ОНД-86. Модели могут быть использованы для анализа квазистационарных процессов, когда характерные времена выбросов токсичных веществ превышают характерные времена перемещения воздушных масс в экспертируемой области пространства (например, случаи пожаров или утечек на продуктопроводах). Модель эмпирическая и позволяет рассчитать установившееся распределение концентраций токсиканта при заданном ветре и максимально неблагоприятном с точки зрения рассеяния примесей состоянии атмосферы. і 3. Модели МАГАТЭ (международный стандарт) для расчетов загрязнений атмосферы, создаваемых стационарными источниками примесей. Это наиболее полные из существующих в настоящее время эмпирических моделей. Характер их детализации позволяет учитывать особенности местных метеорологических условий и производить расчеты распределений концентрации примесей в текущих метеоусловиях. Модели требуют значительных работ по привязке к местным условиям. Время вычислений по моделям 2 и 3 практически одинаково. 4. Простейшие нестационарные модели для расчета распространения і облака загрязняющих веществ, предназначенные для эксресс-прогноза . Модели строятся на основе методик и моделей МАГАТЭ и позволяют рассчитать траекторию и время движения облака выбросов до потери токсичности или в интересующей области в текущих метеоусловиях. Установившихся стандартов на такие модели нет. 5. Нестационарные модели загрязнения, учитывающие неоднородность подстилающей поверхности. Квазитрехмерные модели, основанные на использовании полуэмпирических моделей МАГАТЭ с решением уравнения переноса-диффузии примесей в приземном слое. Для повышения скорости и точности вычислений использованы высокоэффективные численные методы и учтена специфика решаемой задачи. Используются в случаях, когда необходимо учесть неоднородность подстилающей поверхности, а вычислительные ресурсы и/или недостаток информации не позволяют использовать модели 6. 6. Наиболее полные и совершенные нестационарные модели распространения загрязняющих веществ в атмосфере, в которые включены расчеты мезометеорологических характеристик атмосферы с учетом орографии (рельеф местности). Модели основаны на решении задач мезометеорологического прогноза и решении трехмерного уравнения переноса диффузии примеси. Требуют значительных вычислительных ресурсов и подробного задания больших объемов входной и начальной информации. Использование моделей этого класса оправдано, когда от результатов экспертизы зависят жизнь и судьбы людей, а специфика метеоусловий и орография местности таковы, что перечисленные выше модели неприменимы. Это случаи крупных аварий, имевших тяжелые последствия, или экспертиза проектов с прогнозом возможных событий, чреватых такими последствиями. 7. Модели, позволяющие прогнозировать загрязнение при штилевых условиях разных типов. Характеристики распространения и диффузии примесей в штилевых условиях и во время ветра различаются настолько, что для их описания требуются разные модели. Характер распространения загрязнения во время штиля существенно зависит от состояния атмосферы, орографии местности и начальных условий. 8. Блок моделей, позволяющих учесть процессы химической трансформации примесей. В случае необходимости его подключают к моделям 4-7. Используется в тех случаях, когда для анализа события существенным является учет химических реакций, протекающих в облаке выбросов, например, в случаях возможности значительного повышения или уменьшения токсичности. Подключение блока может значительно, в несколько раз, замедлить время работы расчетной модели. 9. Специальные модели для районирования территорий по вероятности аварий и по степени угрозы промышленным объектам и населению, которые строят на основе среднестатистических моделей с использованием информации о розе ветров данной местности. Существенным моментом при построении моделей этого класса является необходимость учета реакции объекта, подвергающегося воздействию облака выбросов. Характер реакции объекта зависит от его свойств, типа и концентрации токсичного вещества и продолжительности его воздействия. Объектом может быть и человек и і промышленное предприятие. Модели для оценки загрязнения территории или объектов строятся на основе моделей 1-8. Выбор модели определяется характером необходимой оценки. Например, для оценки влияния на здоровье населения в случае выброса ядовитых газов можно использовать модель 1, в случае безвредных примесей вообще не требуется расчетов, а промежуточные случаи как всегда сложны для моделирования.
Комплекс синоптико-статистических моделей и автоматизированного прогнозирования неблагоприятных метеорологических условий (НМУ), предназначенный для оценки и прогнозирования уровней загрязнения атмосферного воздуха, а также принятия решения по атмосфероохранной деятельности как в краткосрочном, так и в долгосрочном аспектах. Для по лучения методик с высоким качеством прогнозирования необходимы исследования по диагностике погодных процессов синоптического масштаба, приводящих к реализации НМУ, и на основе этих исследований создание классификации синоптических процессов. Разработка расчетных моделей базируется на многомерном статистическом аппарате. Построение прогностических зависимостей основано на теории решения некорректных задач, что позволяет получать устойчивые решения при наличии коррелированности параметров, описывающих синоптическую ситуацию. Прогностическая система включает в себя: прием и обработку метеорологической информации из каналов связи, контроль" и корректировку данных, архивирование и собственно прогноз.
Классификация основных этапов реализации метода контроля воздушной среды для районов с неоднородностью ландшафта местности
Для получения репрезентативной информации о пространственной и временной изменчивости движения воздушных потоков района, предварительно проводим экспериментальные обследования метеоусловий района с помощью передвижных средств.
Предлагаем методику обследования, которая заключается в следующем: карту района маршруты движения автотранспорта, для измерения направления и скорости ветра в реперных точках, т.о. чтобы каждый участок района можно было обследовать за минимальное время, для стабильности и однозначности полученных результатов.
С целью формирования экспериментального статистического материала о движении воздушной среды в районе обследования проводятся многократные реперные измерения (3) скорости и направления ветра при различных метеоусловиях(4).
На исследуемом участке местности, выбираем точки реперных измерения параметров воздушного потока по следующему принципу: локальные изменения рельефа не должны перекрывать общие (например, точка измерения расположенная на возвышенности не должна перекрываться локальным объектом - дом, лесополоса и т.п.). Карта размещения реперных измерений также должна обеспечивать равномерное распределение точек по всему участку обследования [5].
Методика размещения реперных измерений предлагает математическое решение задачи размещения, которое не всегда можно реализовать практически (физически), из-за технических возможностей, с помощью которых нам необходимо снять показания. А именно с помощью автотранспорта и ручных приборов контроля атмосферы. Поэтому и необходим синтез этих двух способов, который и включает в себя план измерений. План измерений учитывает ряд факторов:
Далее эти данные обрабатываются с помощью помехоустойчивой интерполяции (рисунок 2.9) и строятся векторные поля значений направления и скорости движения воздушных потоков. і Так как в экологических системах на первый план выдвигается проблема интерпретации большого количества информации, полученной от первичных средств измерений, которая искажена различными погрешностями (детекторы, средства передачи данных и т.д.). Поэтому для построения полей распределения направления и скорости ветра используем разработанную нами методику помехоустойчивой интерполяции. Главным достоинством помехоустойчивой интерполяции является устойчивость к погрешностям применяемых средств измерения, которые в приборах измерения направления и скорости ветра составляют весьма значительную величину. С целью визуализации полей распределения направления и скорости воздушных потоков строятся эпюры движения воздушных потоков(б). При наложении полей значений направления и скорости движения воздушных потоков на карту данного района мы получаем эпюры, с помощью которой можно визуально наблюдать: куда и с какой скоростью движется воздушный поток. Сами по себе множество полученных эпюр, представляют лишь громоздкую, разрозненную информацию, которую очень сложно и неудобно использовать для различных целей, в особенности для оперативного экологического мониторинга движения газового облака при техногенных авариях.
С целью визуализации полей распределения направления и скорости воздушных потоков строятся эпюры движения воздушных потоков. При наложении эпюры на карту данного района мы получаем картограмму эпюры, с помощью которой можно визуально наблюдать: куда и с какой скоростью движется воздушный поток. А также на картограммах отражена информация о размещении координат реперных измерений и зонах потенциальных выбросов.
Сами по себе множество полученных эпюр, представляют лишь громоздкую, разрозненную информацию, которую очень сложно и неудобно использовать для различных целей, в особенности для оперативного экологического мониторинга. Поэтому для получения оперативной и удобной (доступной) в использовании информации, статистический материал, который представлен в виде данных реперных измерений и множества полученных эпюр, систематизируется с помощью компьютерных программ по различным признакам и создается база эпюр движения воздушных потоков данного района. Созданная база эпюр является одним из главных источников данных при формировании прогноза оперативной системой экологического мониторинга атмосферы
Для определения местоположения промышленной застройки, и застройки гражданского пользования необходима информация о наиболее опасных участках обследуемого района, которую возможно получить, анализируя данные созданной базы эпюр, с точки зрения прогнозов движений газового облака. При помощи компьютерных программ строится эмпирическая модель исследуемого участка местности и проводится предварительный анализ прогнозов движения газового облака и оценка степени опасности для данного района. Так как распространение химически-опасных газообразных веществ на данной территорию земной поверхности - это процесс прохождения газового облака через данную территорию. Поэтому, зная модель распространения воздушного потока данного района на примере конкретных эпюр, мы можем разыграть различные сценарии выбросов вредных веществ в атмосферу (рисунок 2.10) и определить: куда и с какой скоростью они полетят и где могут осесть, т.е. сделать предварительный анализ сценариев развития техногенной аварии, характеризующейся выбросом в атмосферу вредных веществ, а также произвести оценку степени опасности различных производств. А также определить наиболее безопасные участки района для промышленной застройки, и застройки гражданского пользования.
Разработка алгоритма и программы построения эпюр движения воздуха по данным помехоустойчивой интерполяции
Эпюры движения воздушных потоков используются для наглядного отображения полей распределения направления и скорости воздушных потоков. При наложении эпюры на карту данного района получается картограмма эпюры, с помощью которой можно визуально наблюдать: куда и с какой скоростью движется воздушный поток. Также на картограммах может быть отражена информация о размещении координат реперных измерений и зонах потенциальных выбросов. Примем, что частица воздушного потока представляет собой шарообразную область некоторой части воздушного потока.
Тогда векторный путь движения частицы воздушного потока представляется это участок траектории движения частицы воздушного потока за время dt, в пределах которого ее перемещение происходит с постоянной скоростью в одном и том же направлении.
А след частицы- это проекция траектории движения некоторой частицы воздушного потока на плоскость исследуемого ландшафта.
Очевидно, что след частицы представляет собой объединение векторных путей таким образом, что начало текущего векторного пути совпадает с концом предыдущего векторного пути (рис.3.6). Тогда эпюра движения воздушного потока будет выглядеть, как совокупность несовпадающих следов частиц в пределах области распространения воздушного потока по ландшафту.
Видно, что координата проекции каждой новой точки траектории движения частицы (координата начала нового векторного пути) P(xi+1,yi+1) определяется как сумма координат предыдущей точки P(xj,yj) и величин смещения Aj x и Д;;У соответственно.
Так как в экологических системах на первый план выдвигается проблема интерпретации большого количества информации, полученной от первичных средств измерений, которая искажена различными погрешностями (детекторы, средства передачи данных и т.д.) для построения полей распределения направления и скорости ветра используется методика помехоустойчивой интерполяции. Главным достоинством помехоустойчивой интерполяции является устойчивость к погрешностям применяемых средств измерения, которые в приборах измерения направления и скорости ветра составляют весьма значительную величину. А именно, данный метод позволяет при обработке неточных (ненадежных) исходных данных получать выходные данные высокого качества, т.е. с высокой долей достоверности и учитывать подверженность воздействия различного рода помех на средства измерения.
Построение эпюры заключается в нанесении на карту района траекторий движения частиц запущенных из заданных точек, для этого координаты каждой новой точки траектории движения определяется как сумма значений координат предыдущей точки и величины смещения. Смещение по каждой оси координат в определенной точке пропорционально значению элемента массива, который содержит значения проекций скорости ветра. Листинг класса, содержащего алгоритм построения линии движения частицы приведен в приложении Б, блок-схема алгоритма показана ниже.
Таким образом, чтобы построить эпюру движения воздушных потоков выбранного района необходимо: выбрать интерполяционные модели направления ветра и скорости ветра, расположить на карте района исходные точки линий эпюры. Набор таких линий показывает характер движения воздушных потоков и образует эпюру выбранного района соответствующую данным реперных измерений (заданным моделям интерполяции экспериментальных данных).
Внештатные или аварийные ситуации, которые могут возникнуть на объектах химического, металлургического, нефтеперерабатывающего профиля, как правило сопровождаются выбросом в атмосферу газового облака с токсичными или экологически неблагоприятными ингредиентами. В этом случае перенос частиц газового облака по целевой территории осуществляется не только воздушными потоками, но и за счет диффузии вещества в точки с более низкой их концентрацией.
Для разработки диффузионной модели переноса газового вещества будем использовать первый закон Фика, который гласит, что количество продиффундировавшего вещества пропорционально градиенту концентрации. Из закона Фика следует, что необходимо знать концентрацию вещества в каждой точке пространства.
Раз объем исследуемое пространство на элементарные кубические объемы (камеры), в пределах которых концентрация вещества с заданной погрешностью может быть принята постоянной.
Обработка экспериментальных данных методом помехоустойчивой интерполяции
Бурное развитие промышленности поставило перед человечеством острую проблему сохранения экологических систем. Локальные загрязнения в результате выбросов промышленных предприятий, выбросы в атмосферу из установок промышленной и бытовой техники, повышение концентрации углекислого газа в результате сжигания огромного количества углеводородов, вовлекаемых в большую энергетику - все это наносит порой непоправимый урон состоянию окружающей среды. Поэтому важной задачей является прогноз изменения экологических систем под влиянием естественных и антропогенных факторов.
Из рисунков можно заметить, что распространение газового облако около Шатского водохранилища поменяло свое направление и свернуло на жилой массив города Новомосковска.
Это объясняется тем , что процесс распространения выбросов в атмосфере происходит за счет адвективного их переноса воздушными массами и диффузии, обусловленной турбулентными пульсациями воздуха. Если наблюдать за дымовым факелом из заводской трубы, то, во-первых, замечается увлечение дымового факела потоком воздуха и, во-вторых, постепенное разбухание этого факела по мере удаления от источника вследствие мелкомасштабной турбулентности. В результате факел имеет форму вытянутого конуса, расширяющегося в направлении движения воздушных масс. Увеличиваясь под влиянием крупномасштабных турбулентных флуктуации, факел распадается на изолированные вихревые образования, увлекаемые на большие расстояния от источника
В последние годы в связи с возрастающей ролью высокотехнологичных процессов и производств одной из наиболее привлекательных областей исследования является исследование движение воздушных потоков в замкнутых пространствах. Предварительная, достаточно точная и дешевая оценка воздушных потоков, тепло - и массопереноса может быть получена с помощью математического моделирования происходящих там процессов. Был проведен ряд экспериментов в помещении актового зала «старого корпуса» НИ РХТУ им. Д.И. Менделеева.
Данный тип анемометра предназначен для измерения скорости воздушного потока как в замкнутых системах, так и на открытой местности с большей чувствительностью.
На основе этих экспериментов видно (рисунок 4.30 - 4.33), что каждое закрытое пространство обладает своими индивидуальными свойствами движения воздушных масс. В результате проведенных опытов удалось выяснить: перемещение воздушных масс носят сложный характер; атмосфера слоиста как по составу, так и по направлениям ветров в каждом слое, на распространение этих слоев огромное влияние оказывает внутренняя структура помещения; на скорость и направление движения воздушных потоков влияет система вентиляции и время года на момент исследования.
Воздушные, тепловые потоки и движение частиц являются трехмерными и турбулентными с точки зрения газодинамики. Для математического моделирования таких процессов необходима разработка адекватных математических моделей, которые правильно описывают механизмы переноса. Только правильно описывая физические процессы можно надеяться на получение не только качественных, но и количественных результатов.
Из приведенных рисунков видно, что перемещения воздушных масс в замкнутом помещении носят сложный характер. Поэтому для проверки адекватности построения модели необходимо тестировать разработанные алгоритмы на хорошо известных и хорошо изученных задачах, результаты их работы должны сравниваться с расчетами других авторов, с данными физических экспериментов и натурных измерений.
