Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Методы и технологии автоматизирован-ной обработки и анализа данных экологическо-го мониторинга химически опасных объектов ... 19
1.1. Особенности влияния химически опасных объектов на окружающую среду 19
1.2. Проблемы обеспечения безопасности потенциально опасных объектов 23
1.3. Методы и технологии обработки данных экологического мониторинга 28
1.3.1. Организация сети наблюдений и данные мониторинга 28
1.3.2 Особенности обработки и визуализации данных экологического мониторинга 33
1.3.3 Обработка и визуализация результатов химико-анали тического контроля, мониторинга и моделирования аварий ных ситуаций 41
1.4. Оценка экологической безопасности экологической безопасности химически опасных объектов 53
1.4.1.Оценка безопасности 53
1.4.2. Моделирование для оценки ситуации 57
1.5. Поддержка принятия решений на химически опасных объектах 59
1.6. Выводы и постановка задач 68
ГЛАВА 2. Анализ, прогнозирование и оценка ситуации в зоне влияния химически опасных объектов для поддержки принятия решений 71
2.1. Построение функциональной модели системы анализа, прогнозирования и оценки ситуации для поддержки принятия решений 73
2.2. Система анализа, прогнозирования и оценки ситуации для поддержки принятия решений 84
2.2.1. Структурная схема системы анализа, прогнозирования и оценки ситуации для поддержки принятия решений 85
2.2.2. Выбор методов анализа, прогнозирования и оценки ситуации для поддержки принятия решений 88
2.2.3. Порядок обработки аналитической информации 96
2.3. Взаимосвязь базы данных производственного экологичес кого мониторинга с подсистемами обработки и анализа 113
2.3.1. Описание базы данных производственного экологиче ского мониторинга 114
2.3.2. Организация взаимосвязи базы данных с подсистемами.. 118
2.5. Выводы по главе 122
ГЛАВА 3. Алгоритмы визуализации данных произ-водственного экологического мониторинга химически опасных объектов 125
3.1. Критерии визуализации данных экологического мониторинга 126
3.2. Алгоритмы визуализации тренда параметров производственного экологического мониторинга 131
3.3. Алгоритмы визуализации карт распределения данных производственного экологического мониторинга 143
3.4. Визуализация метеопараметров в системе мониторинга химически опасных объектов 159
3.5. Расчет и визуализация динамики загрязняющих веществ в компонентах окружающей среды на основе модели трансформации 162
3.5.1. Методика расчета и визуализации динамики 162
загрязняющих веществ
3.5.2. Алгоритмы расчета и визуализации динамики веществ... 166
3.5.3.Состав системы расчета и визуализации динамики
загрязняющих веществ 168
3.6. Выводы по главе 172
ГЛАВА 4. Опредение взаимного влияния пространственно распределенных факторов 174
4.1. Методика определения взаимного влияния пространствен но распределенных факторов 175
4.2. Особенности хранения пространственных данных в систе-ме определения взаимного влияния пространственно распределенных факторов 180
4.3. Алгоритмы определения корреляции пространственно 179 распределенных данных
4.3.1. Построение пространственной сети 192
4.3.2. Расчет суммарной величины параметров в ячейках пространственной сети 191
4.3.3. Моделирование пространственных взаимосвязей 199
4.3.4. Линейное представление двумерной матрицы простран-ственной сети 203
4.3.5. Ранжирование данных 209
4.3.6. Определение корреляции данных 211
4.6. Выводы по главе 213
ГЛАВА 5. Обработка данных моделирования распространения аварийных химических опасных веществ для поддержки принятия решений 215
5.1. Визуализация результатов моделирования распространения АХОВ в атмосферном воздухе при аварийных ситуациях 216
5.2. Методика определения ситуаций по данным ПЭМ и моделирования 227
5.3. Поддержка принятия решений при возможных аварийных
ситуациях 233
5.2.1. Схема работы системы поддержки принятия решений.. 234
5.3.1. Структурная схема системы поддержки принятия решений 243
5.3.2. Разработка базы данных аварийных ситуаций и населенных пунктов 245
5.3.3. Формирование базы предварительных решений 255
5.3.4. Алгоритмы расчета максимальной концентрации, токсической дозы и вероятности поражения 258
5.3.5. Формирование базы правил 263
5.4. Выводы по главе 274
Глава 6. Примеры программной реализации разра ботанных методов и алгоритмов обработки экологических данных 276
6.1. Подсистема визуализации системы производственного экологического мониторинга объекта уничтожения химического оружия (Щучье, Курганской области) 277
6.1.1. Визуализация топографической карты и генплана 279
6.1.2. Визуализация данных в виде тренда (графика) 281
6.1.3. Визуализация пространственного распределения данных производственного экологического мониторинга 284
6.1.4. Визуализация результатов моделирования аварийных ситуаций 286
6.2. Поддержка принятия решений в системе производствен ного экологического мониторинга объекта уничтожения 291
химического оружия (Щучье, Курганской области)
6.2.1. Работа с базой данных аварийных ситуаций 291
6.2.2. Расчет максимальной концентрации и вероятности поражения 297
6.2.3. Выдача рекомендаций по результатам моделирования 299
6.2.4. Применение режима предварительного моделирования для выдачи рекомендательных решений
6.3. Программа визуализации технологических и экологических данных на складе хлора ОАО «Чепецкий механический завод» 304
6.4. Тестирование алгоритмов определения взаимосвязи пространственных данных
3 6.4.1. Расчет и визуализация пространственной корреляции данных 314
6.4.2. Проверка достоверности расчетов взаимосвязи параметров 316
6.4.3. Определение взаимосвязи с применением приложения 3DMap
3 6.5. Тестирование алгоритмов классификации текущей ситуации 320
6.6. Тестирование алгоритмов расчета и визуализации динами-ки загрязняющих веществ в компонентах окружающей среды 322
6.7. Выводы по главе
Заключение 329
Список сокращений 333
Список литературы .
- Обработка и визуализация результатов химико-анали тического контроля, мониторинга и моделирования аварий ных ситуаций
- Структурная схема системы анализа, прогнозирования и оценки ситуации для поддержки принятия решений
- Алгоритмы визуализации карт распределения данных производственного экологического мониторинга
- Моделирование пространственных взаимосвязей
Обработка и визуализация результатов химико-анали тического контроля, мониторинга и моделирования аварий ных ситуаций
Обострение экологической обстановки в настоящее время – это результат бесхозяйственного отношения человека к окружающей природной среде, несовершенства природоохранного законодательства, преобладания ресурсоемких и энергоемких технологий, неудовлетворительной организации работы по предотвращению и снижению масштабов негативного воздействия хозяйственной деятельности на окружающую среду. В России находится более трех тысяч потенциально опасных промышленных объектов. Износ производственных фондов на них значительно превышает установленные нормы и достигает 60-70% [295]. Возрастает вероятность аварий при их дальнейшей эксплуатации. Высокий уровень числа техногенных чрезвычайных ситуаций в промышленности и возрастание степени их тяжести обусловлены неудовлетворительным оснащением технологических процессов современными средствами предупреждения и локализации аварий. Потенциально-опасные объекты (ПОО) – это объекты, на которых используют, производят, перерабатывают, хранят или транспортируют радиоактивные, пожароопасные, опасные химические или биологические вещества, создающие реальную угрозу возникновения источника чрезвычайной ситуации [305]. По характеру возможных чрезвычайных ситуаций, возникающих в результате аварий, ПОО делят на 6 групп: радиационно-опасный объект, химически опасный объект, пожаровзрывоопасный объект, биологически опасные объекты, гидродинамические опасные объекты и объекты жизнеобеспечения крупных народно-хозяйственных объектов и населенных пунктов, аварии на которых могут привести к катастрофическим последствиям для объектов и населения, а также вызвать экологическое загрязнение территорий [294].
Среди различных видов техногенной опасности особое место занимают химически опасные объекты (ХОО), т.е. объекты, в технологических процессах которых предусматривается использование тех или иных химических веществ и химических превращений. К ХОО относятся:
химические, нефтехимические и подобные им заводы и предприятия; объекты не химических отраслей промышленности с химической технологией (целлюлозно-бумажной, текстильной, металлургической, пищевой и др.); базы, склады по хранению химически опасных веществ; транспортные средства, перевозящие химически опасные вещества (контейнеры и наливные поезда, автоцистерны, речные и морские танкеры, трубопроводы и т.д.). комплексы по уничтожению химического оружия.
При аварии на ХОО может произойти гибель или химическое заражение людей, сельскохозяйственных животных и растений, а также химическое заражение окружающей природной среды. Химическое опасное вещество (ХОВ) - вещество, прямое или опосредованное воздействие которого на человека может вызвать острые и хронические заболевания людей или их гибель. Аварийное химическое опасное вещество (АХОВ) - вещество, при аварийном выбросе которого может произойти заражение окружающей среды в поражающих живые организмы концентрациях (токсодозах) [80].
При этом АХОВ могут быть как исходным сырьем, так и промежуточными, а также конечными продуктами промышленного производства. В связи с возможностью выброса (разлива) АХОВ на потенциально опасном объекте для предотвращения или уменьшения влияния вредных факторов функционирования объекта на людей, сельскохозяйственных животных и растения, а также на окружающую природную среду вокруг объекта устанавливается санитарно-защитная зона (СЗЗ). Глубина СЗЗ зависит от мощности, условий осуществления технологического процесса, характера и количества вредных веществ и других вредных факторов, выделяемых в окружающую среду. В зависимости от санитарно-гигиенических критериев оценки их опасности для окружающей среды предприятия подразделяются на 5 классов. Наиболее опасен первый класс, наименее опасен - пятый. В зависимости от класса предприятия размеры СЗЗ составляют: I класс - 1000 м, II класс - 500 м, III класс - 300 м, IV класс - 100 м, V класс - 50 м [80].
Ежегодно в мире происходят тысячи химических аварий различного масштаба при производстве, транспортировке и хранении ХОВ [54, 80]. В настоящее время на территории Российской Федерации насчитывается 146 городов, с численностью населения более 100 тыс. человек, в каждом расположены в зонах повышенной химической опасности более 3600 химически опасных объектов, использующих в своем производстве более 200 типов ХОВ, что свидетельствует о возможной масштабности последствий химических аварий.
При транспортировке АХОВ также могут произойти химические аварии. В России одновременно находятся в пути 650-700 цистерн со АХОВ и столько же - на загрузочно-разгрузочных работах, которые тоже отличаются повышенной опасностью. 15 ноября 1983 г. - на Кемеровском производственном объединении “Прогресс” - выброс хлора из цистерны емкостью 60 т. Заражена площадь порядка 5 тыс. кв.м. Погибли 26 человек. 13 мая 1993 г. при разборке грузового состава на Московской железной дороге столкнулись 2 цистерны. При этом вытекли 66 т соляной кислоты [54].
В Удмуртской Республике, относящейся к промышленно развитым регионам, кроме ряда предприятий с непрерывным циклом производства, на которых используются токсические вещества, расположены два из семи арсеналов хранения боевых отравляющих веществ (БОВ), в которых сосредоточено около 30 % российских запасов БОВ. Все эти предприятия входят в группу химически опасных объектов [297].
Структурная схема системы анализа, прогнозирования и оценки ситуации для поддержки принятия решений
Принимаемые решения направлены на выполнение мер, обеспечивающих безопасное функционирование объекта и обеспечение безопасности населения и персонала. К этим мерам относятся изменение регламента ЭМ (периодичности и перечня параметров), схемы расстановки постов ЭМ перерасчет размеров санитарно-защитной зоны и зоны защитных мероприятий, добавление дополнительных средств контроля; изменение методов и схем обработки данных. Для адекватного отражения техногенной и экологической обстановки как при нормальных эксплуатационных режимах функционирования потенциально опасных объектов, так и при техногенных авариях и катастрофах, предусмотрена передача информации в ЕДДС - единую дежурную диспетчерскую службу и центр мониторинга и прогнозирования (ЦМиП).
Используя описание данных, определим количество дополнительно полученной информации для принятия решений.
Информация (IPARI- IPAR2), поступающая датчиков, автоматических постов контроля и из химико-аналитической лаборатории (сбор данных передвижной лабораторией) проходит первичную обработку. Эта операция соответствует как существующей схеме обработки данных ПЭМ и ППР. Осуществление выборок и запросов - это, по сути, отбор полезной информации Пользователю (оператору или ЛПР) из БД.
В информационной схеме, представленной на рис. 2.9, обработка на исполнительском и аналитическом уровне включает в себя осуществление выборок и запросов; визуализацию данных в удобном виде для ЛПР и операции дополнительной обработки (определение корреляции, классификацию ситуации, визуализацию трансформации загрязняющих веществ).
На этапе визуализации осуществляется привязка данных мониторинга к картографической основе, выбор данных для визуальной оценки (среда, вещество, параметр, время), выбор временного промежутка для анализа, отображение значений параметров в удобном для восприятия пользователем виде. Пользователю (ЛПР) с этапа визуализации поступает информация в виде растровых изображений непрерывного распределения данных на картографической основе, а также в виде таблиц и графиков.
Информация о возможных аварийных ситуациях в модуле моделирования преобразуется в информацию о распределении концентрации АХОВ в атмосферном воздухе на карте местности, которая является исходными данными для поддержки принятия решений по обеспечению безопасности населения при аварийных ситуациях. На выходе данные преобразуются в информацию, интерпретированную человеком.
Дополнительная обработка данных включает операции определения корреляции пространственно распределенных параметров, моделирование динамики загрязняющих веществ в почве и классификацию ситуации в зоне влияния ХОО. Информация ГЛПр для лица, принимающего решения, будет равна: 1 ЛПР = 1 ВиЮ+ 1 ППР +lK»acC+ husTpanc +ІОпРКор (2.6) 1 вшО -информация, поступающая из блока визуализации; 111 1 ППР - информация, поступающая из модуля ППР. Информация, поступающая из блока визуализации: 1 вию =ICARTI + I? IGRI + Й JGR2 + IT IRASTRI + I? W 2 + (2.7) /m IGRI , ICARTI- описаны выше, IGR2 -информация, полученная по графическому отображению нормированных параметров мониторинга, к- количество нормированных графиков (трендов) изменения параметров во времени, IRASTRI информация, полученная по пространственному отображению данных экологического мониторинга за выбранный период времени (максимальное или среднее значение), т количество растровых изображений; IRASTR2 информация, полученная по пространственному отображению данных экологического мониторинга, нормированных относительно ПДК, за выбранный период времени (максимальное или среднее значение), q количество растровых изображений.
Информация, поступающая из модуля поддержки принятия решений в аварийных ситуациях: ҐППР =IREKM + IRASTRS + IRASTRS + Iwi; (2.8) IRASTR5 - информация о пространственном распределении распространения АХОВ, нормированном относительно значений АПВ. Информация о корреляции пространственного распределения наборов пространственных данных 1опркоР равна: ІОпрКор = ICOR+ ІМС ICOR - информация о пространственном распределении вычисленного коэффициента корреляции параметров на карте; Імс информация о матрице корреляции двух наборов пространственных данных. Информация о принадлежности текущей ситуации Ікшсс к какой-либо аварийной ситуации, 1кшсс= 1 ак, ftaK степень достоверности принадлежности текущей ситуации к какой-либо аварийной ситуации. Информация о трансформации загрязняющих веществ в компонентах почвы Стране представляет собой сумму информации, полученной растрового изображения распределения загрязняющих веществ в каждом компоненте окружающей среды:
Алгоритмы визуализации карт распределения данных производственного экологического мониторинга
Инструмент для работы с вычислительными модулями и хранилищем данных пользователю предоставляет подсистема пользовательского интерфейса. Главное назначение данной подсистемы – формирование SQL-запроса к хранилищу пространственных данных, запуск модуля и формирование отчетности. При этом для создания простых отчетов по результатам вычислений данные передаются непосредственно из подсистемы математического моделирования.
Графическая подсистема необходима для интерпретации результатов вычислений дополнительной пространственной информацией и ее визуализации. Подсистема математического моделирования взаимосвязи пространственно распределенных данных экологического мониторинга представлена блоком вычислительных модулей и хранилищем пространственных данных. Данная подсистема получает запрос на работу вычислительного модуля и на исходные данные от подсистемы пользовательского интерфейса. В данной подсистеме происходит обработка пространственной информации. В графическую подсистему входят блоки ГИС и визуализации данных, которые позволяют представлять полученные результаты расчетов в виде карт, схем, диаграмм, анимации. Предлагаемая методика отличается от известных процедур определения взаимосвязи пространственно распределенной информации: - возможностью использования пространственных данных, представленных в виде точечных и планарных (площадных) объектов, а также использования их топологических отношений; - использованием квадратных зон для анализа как точечных, так и непрерывно распределенных данных (в виде поля); 180 - моделированием пространственных взаимосвязей, включающим расчет матриц: граничных соседей, ближайших соседей, расстояний и расстояний, учитывающей размер региона; - наличием процедуры ранжирования данных для учета различных типов анализируемой информации и значений параметров влияния; - созданием пространственной коррелограммы на топографической основе для удобного визуального восприятия результатов расчетов.
База данных ГИС – это совокупность данных предметной области, структурированных и организованных по правилам, устанавливающим общие принципы описания, хранения и управления данными. База данных служит информационной моделью данной предметной области [8, 267, 279].
Используемую при построении базы данных ГИС геопространственную информацию можно разделить на три основных класса: карты, аналитические данные, данные дистанционного зондирования. В ходе описания пространственных данных выделяют также три уровня: топологический, геометрический и атрибутивный. На средства систем управления базами данных (СУБД), встроенные в программные средства ГИС, возлагается управление атрибутивной частью данных. Топологические отношения и геометрия объектов обрабатываются непосредственно информационной системой [40, 41, 142].
Реляционная модель данных используется при необходимости обработки и хранения большого количества атрибутивной информации геопространственных данных. Как наборы таблиц, называемые отношениями, которые логически связаны друг с другом при помощи общих идентификаторов, объекты предметной области хранятся в базах данных реляционного типа. Каждый объект характеризуется рядом основных атрибутов. Атрибуты - это свойства, качественные или количественные признаки пространственных объектов, представленные в цифровом виде [38, 86, 266, 264, 284].
Вторая модель хранения пространственных данных – объектно-ориентированная модель, обеспечивающая возможность многостороннего и комплексного описания реального мира и создания структуры данных. В данной модели хранения объекты являются моделями, очень близкими по своим свойствам и характеристикам объектам реального мира, так как информация о нем не разделена по множеству таблиц базы, а хранится внутри объекта. [40, 41, 58, 66, 77].
Объектно-ориентированные модели данных сложнее разрабатывать и строить, в отличие от описания объектов в реляционной модели, но они обеспечивают комплексное представление объекта. Импорт данных и обмен данными с другими типами баз данных для объектно-ориентированной модели затруднен, что не позволяет проводить описание непрерывно распределенных в пространстве признаков. Следовательно, для описания пространственно распределенной информации различных типов представлений (площадных, линейных, точечных объектов) можно использовать реляционную модель данных, либо необходимо избегать организации структуры данных в виде непрерывной сети точек и использовать в этом случае объектно-реляционный подход.
В соответствии с заявленными функциональными возможностями программного продукта, находим взаимосвязь данных между пространственно-распределенной информацией, представленной в виде планарных объектов, сети точек экологического мониторинга (регулярно и нерегулярно расположенных или отдельно взятых точечных объектов).
Концептуальная модель – модель данных концептуального уровня, которая содержит описание взаимосвязей между элементами данных, вытекающих из взаимосвязей в реальном мире проблемной области. Выполним описание сущностей и их атрибутов. Выделим все объекты (сущности) сведения о которых будут включены в базу, а также их атрибуты (табл. 4.1.)
Моделирование пространственных взаимосвязей
В настоящей главе рассматриваются результаты реализации разработанного программного обеспечения обработки данных производственного экологического мониторинга и моделирования распространения АХОВ в атмосферном воздухе при аварийных ситуациях на химически опасных объектах (ХОО).
В целях решения поставленных при диссертационном исследовании задач создан, протестирован и внедрён в производственную деятельность ряда предприятий комплекс специализированных программ. К ним относятся программное обеспечение: подсистема визуализации системы производственного экологического мониторинга и данных моделирования распространения ХОВ в атмосферном воздухе при возможных аварийных ситуациях объекта уничтожения химического оружия (далее ОУХО) (Щучье, Курганской области); программа визуализации технологической и экологической информации склада хлора в составе информационно-управляющей системы комплексной безопасности (ИУСКБ) (ОАО «Чепецкий механический завод, г. Глазов); система поддержки принятия решений системы производственного экологического мониторинга ОУХО (Щучье, Курганской области); программное обеспечение определения взаимного влияния пространственно распределенных данных; программное обеспечение расчета и визуализации динамики загрязняющих веществ в компонентах окружающей среды; программное обеспечение определения принадлежности текущей ситуации к одной из аварийных. Подсистема визуализации системы производственного экологического мониторинга объекта уничтожения химического оружия (Щучье, Курганской области) Согласно договору между ФБГОУ ВПО «Ижевский государственный технический университет имени М.Т.Калашникова по оказанию научно технических услуг по «Разработке специального программного обеспечения информационно-аналитического центра системы промышленного экологического мониторинга», выполнявшегося в рамках федеральной целевой программы «Уничтожение запасов химического оружия в Российской Федерации» и Межправительственного соглашения между Российской Федерацией и Французской Республикой было разработано программное обеспечение визуализации системы производственного экологического мониторинга объекта уничтожения химического оружия (Щучье, Курганской области).
Арсенал химическoго оружия в Щучьем является полнoмасштабным производством по уничтoжению особо oпасных фосфорoорганических веществ нервнoпаралитического воздействия. В его арсеналах с 1941 года хранилoсь 5447 тонн (13,6 % от общего запаса РФ) высокотoксичных боевых отравляющих веществ - зарин, зоман и V-X-газы, которыми начинены 2 млн. корпусов бoеприпасов ствoльной и ракетнoй артиллерии.
Объект делится на территoрию непосредственных хранилищ и так называемую промышленную зoну - площадку, на которой находится завод по уничтожению химического оружия. Промышленная зона размещается на удалении 20 км от зоны хранения (арсенала) химических боеприпасов. Доставка химических боеприпасов в промышленную зону ОУХО осуществляется железнодорожным транспортом.
Основу промзоны составляют поточные линии, размещенные в двух главных производственных корпусах. Полностью в автоматическом режиме и с высоким уровнем безопасности осуществляется извлечение отравляющих веществ из корпусов химических боеприпасов, детоксикация ЗВ с последующей битумизацией, дегазация, деформация корпусов и их высокотемпературная термообработка [289].
Система производственного контроля и объектового экологического мониторинга ОУХО – это автоматизированная измерительно информационная система регулярных наблюдений, оценки и прогноза состояния окружающей среды в зоне его расположения. Система ПЭМ объекта УХО предназначена для автоматизированного получения и своевременного обеспечения руководства объекта УХО достоверной информацией об экологическом состоянии на объекте - на промплощадке, в санитарно-защитной зоне объекта (далее СЗЗ), а также в зоне защитных мероприятий (далее ЗЗМ).
Система ПЭМ ОУХО состоит из семи подсистем обработки и преобразования данных экологического мониторинга, двух модулей по работе с базами данных и двух баз данных Microsoft SQL и Oracle. Схема представлена на рисунке 6.1.
Подсистема визуализации предназначена для выполнения следующих задач: отображения состояния объектов экологического мониторинга и привязке их к географической информационной системе; отображения параметров исследуемых сред в виде трендов и тематических карт, учитывающих геометрическую и физическую модели объектов; оповещения операторов о сложившихся нештатных ситуациях; отображения результатов моделирования аварийной ситуации и визуализации метеоданных.