М. Ю. Подходы к исследованию чувствительности модели экосистемы шельфа к вариациям ее параметров соловьёва Н. В. Институт океанологии ран, г. Москва Разработка математической модели морского шельфа, как решение

Вид материала

Решение

Содержание Минимизация отходов гальванического производства машиностроительного предприятия Применение базы данных по смазочно-охлаждающим технологическим средствам при проектировании технологических процессов О методах снижения выбросов оксидов азота в атмосферу в процессе плазменной резки Перспективы применения пьезокварцевых сенсоров для мониторинга параметров окружающей среды и промышленных аппаратов Эффективное экономическое регулирование использования загрязненных территорий с помощью процедуры экологического страхования и э Математическое моделирование систем виброзащиты аппаратов с виброкипящим слоем, устананавливываемых на межэтажном перекрытии Расчет скруббера с акустическими форсунками во второй ступени улавливания пыли продукта Методика расчета теплоутилизатора кипящего слоя для систем кондиционирования воздуха

Подобный материал:

• Задачи лп, а именно того, как возможные изменения параметров исходной модели повлияют, 75.03kb.
• С. Н. Трапезников московский инженерно-физический институт (государственный университет), 22.46kb.
• Доклад на Всероссийской научной конференции «От СССР к рф: 20 лет итоги и уроки», 140.15kb.
• Законодательная, нормативная, правовая база и экономика освоения континентального шельфа, 22.67kb.
• Рельеф шельфа морей российской арктики, 523.06kb.
• Программа по курсу «Дифференциальные уравнения», 41.77kb.
• А. В. Истомин Основные направления и приоритеты устойчивого развития Арктической зоны, 115.76kb.
• Проблемы раздела и освоения арктического шельфа, 172.74kb.
• Министерство образования и науки российской федерации, 61.83kb.
• Решение 7-й международной конференции и выставки по освоению ресурсов нефти и газа, 51.11kb.

СЕКЦИЯ БИОЛОГИИ И ЭКОЛОГИИ


Председатель – д.ф.-м.н., проф. Худошина М.Ю.


ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ МОДЕЛИ ЭКОСИСТЕМЫ ШЕЛЬФА К ВАРИАЦИЯМ ЕЕ ПАРАМЕТРОВ
Соловьёва Н.В.


Институт океанологии РАН, г. Москва


Разработка математической модели морского шельфа, как решение любой крупной задачи, имеющей природоохранное значение, проводится поэтапно, по мере накопления фактических знаний о системе с помощью данных лабораторных, натурных и дистанционных наблюдений. Для того, чтобы получаемые выводы были достаточно надежными, на каждом этапе моделирования должна проводиться независимая проверка результатов расчета по материалам натурных и дистанционных наблюдений. Предложение о применении данных дистанционных наблюдений для этих целей стало возможным после создания оптического блока модели экосистемы шельфа [1] и реализации его для акваторий различных пространственно-временных масштабов и процессов.

Основными биологическими процессами, учитываемыми в модели экосистемы шельфа, являются процессы трансформации веществ при прохождении ими трофических цепей. Практически во всех работах, посвященных динамике биомассы биологических видов, последняя обычно описывается дифференциальными уравнениями 1-го порядка, правая часть которого состоит из членов, относящихся к процессам ассимиляции, дыхания, отмирания и выедания консументами более высоких трофических уровней [2]:

(1)

где первое слагаемое справа обусловлено внутренними взаимодействиями в системе, а F_i – влиянием внешних границ.

Весьма существенную роль в экосистеме играют процессы перехода вещества от одной компоненты к другой с образованием или трансформацией вещества этих компонент. Основной зависимостью, включаемой в модель при учете этих процессов, является зависимость скорости образования вещества соответствующей компоненты V_i от влияющих на нее факторов [1]:

(2)

где X_j – концентрация j-го вещества; T- температура; L- освещенность водной среды. В ряде случаев вклад факторов может быть аддитивен и выражение для V_i представлено в виде:

(3)

Модель экосистемы северо-западного шельфа Каспийского моря [2-4], составляет более высокий уровень обобщения по отношению к моделям процессов (1), поэтому конкретный вид выражений (1) для них не принципиален, а произволен, равно как и для других включаемых в них зависимостей. Имеется в виду, что конкретный вид выражений V_i может вводиться в программную систему при каждом отдельном численном эксперименте в зависимости от постановки задачи диагноза или прогноза состояния экосистемы. Основные учитываемые зависимости V_i относятся к следующим процессам:

• первичное образование биомассы при фото- и хемосинтезе;
  
• питание живых организмов-консументов, усвоение пищи, траты на жизнедеятельность;
  
• образование взвешенного и растворенного органического вещества как продуктов жизнедеятельности;
  
• химические реакции между веществами, протекающие физико-химическим путем.
  

Конкретные выражения для скоростей V_i , как правило, находятся путем обобщения данных лабораторных экспериментов. Модель, отвечающая скорости образования биомассы при фотосинтезе, может строиться на основании одного из двух биологических принципов – Либиха и Митчерлиха.

Предыдущий опыт моделирования для экосистем Черного, Балтийского, Охотского морей, Мексиканского залива, прибрежной акватории Гавайских островов показывает, что одним из важных этапов является исследование чувствительности модели к вариациям её параметров и выявление устойчивых диапазонов изменения её основных констант.

Серии численных экспериментов с моделью были начаты с исследования влияния скорости фотосинтеза фитопланктона (которая определяется по принципу Либиха) на состояние экосистемы в течение года, а именно с вариаций констант – максимальных значений скорости деления клеток планктона.

При k_1M= k_4M= k_5M=3 (среднее значение из диапазона): результат расчета годового хода значений биомасс и концентраций основных компонент экосистемы (фито-, зоопланктона, макрофитов, биогенных элементов, органического вещества, нектона) представлен на рис.

Годовой ход биомассы фитопланктона имеет два характерных максимума: весенний с максимальной биомассой 1500мг/м³. Летний с максимальной биомассой 3500 мг/м³ и почти сливающийся с летним осенний максимум с максимальной биомассой 1600 мг/м³ (рис. а). По данным натурных наблюдений величина суммарной биомассы фитопланктона в апреле может достигать 2.5 – 3 г/м³ [3]. Для диатомовых, доля которых преобладает в суммарной биомассе, это значение составляет до 2 г\м³. Конец биологической весны приходится на июнь, обусловленный формированием нового состава фитопланктона. Суммарная биомасса по наблюдениям снижается до 1,2…2 г/м³ [3]. Модельный расчет также выявил падение значений биомассы фитопланктона в указанный период (рис. а).

С характерным для осени снижением температуры происходит снижение значений биомассы фитопланктона, по многолетним данным натурных наблюдений в октябре составляющее 1…2 г/м³ [3]. Рассчитанное по модели для октября значение биомассы фитопланктона 1,5 г/м³ согласуется с данными наблюдений с хорошей точностью, практически до значений самой величины биомассы (рис.а). Такой результат расчета отражает правильно выбранный временной диапазон изменения доминирующих видов планктона – теплолюбивых и холодолюбивых.

В отличие от годового хода биомассы фитопланктона в Черном море [1] для Каспия рассчитанные летний и осенний максимумы практически слиты, не имеют между собой ярко выраженного промежутка минимума. Это связано с бóльшим значением фотосинтетически активной радиации, поступающей на поверхность Каспия. Среднемесячное значение солнечной радиации над поверхностью Каспия в июле составляет 500 Дж\м². Среднегодовое количество солнечной радиации над Северным Каспием по данным атласа составляет 115-130 кКал\см² в год.



а

б




в


Время в кварталах

март

апрель

май

июнь

июль

август

сентябрь

октябрь

ноябрь

декабрь

январь

февраль

г

д



Время в кварталах

Рис.1. Годовой ход биомасс и концентраций основных компонент экосистемы

шельфа Северного Каспия при максимальной скорости деления клеток

фитопланктона k_1M= k_4M= k_5M=3.


Годовой ход биомассы зоопланктона следует за годовым ходом биомассы зоопланктона с запаздыванием по времени (рис. а), что отражает трофическую связь между данными компонентами. И имеет три ярко выраженных максимума: весенний с максимальной биомассой 800 мг/м³, летний – до 500 мг/м³ и осенний – до 450 мг/м³. Весенний максимум фитопланктона, приходящийся на апрель-май, для зоопланктона рассчитан в июне. Летний максимум зоопланктона рассчитан на конец августа, а незначительный осенний максимум пришелся на конец октября.

Годовой ход концентрации органического вещества имеет три выраженных максимума со значениями 3000 мг/м³ весной, 3700 мг/м³ летом и 1600 мг/м³ осенью (рис. б). Эти периоды соответствуют максимальным значениям биомасс фито- и зоопланктона (рис. а).

Для сезонного хода концентраций соединений азота и фосфора расчет показал падение значений концентраций соединений азота в сезоны интенсивного развития планктона и максимальные значения при минимумах биомассы планктона (рис. в). А концентрация фосфора по расчету имеет незначительную сезонную динамику (рис. в ), т.е. не следует ярко выраженным колебаниям значений биомассы планктона. Это дает основание сделать вывод о том, что соединения фосфора для Каспийского шельфа не являются лимитирующими элементами для фотосинтеза фитопланктона.

Значения биомассы макрофитов по расчету принадлежат интервалу от 50 до 200 мг/м³ (рис. г). А сезонная динамика нектона имеет три максимума (рис. д), причем последний (осенний) – наибольший; это соответствует периоду осенней путины.

Уточним, что пространственно однородная модель основных компонент является самостоятельным идеализированным объектом, которому приписаны свойства, отвечающие характерным свойствам реальной неоднородной по пространству и сложной по составу экосистемы морского шельфа. Исследование пространственно однородной модели, основанное на численных экспериментах с последующим сравнением с натурными данными, призвано дать ответ на вопрос, какие из свойств реальной системы присущи пространственно однородной системе, а какие обусловлены неоднородностью ее свойств в пространстве. В таком понимании существенный интерес представляют оптические свойства системы, поскольку такие характеристики, как спектральная яркость и цвет, могут определяться дистанционными методами с помощью спутников и аэроносителей, что обеспечивает синхронность соответствующих съемок.

Полученные результаты являются только начальным шагом в исследовании чувствительности модели к вариациям ее параметров. Следующие этапы должны быть связаны с расчетом состояния экосистемы при вариациях параметров в допустимых диапазонах. При этом необходимо соблюдать условие динамической устойчивой модели при фиксированной трофической структуре ее компонент чтобы на расчетном интервале времени выполнялось неравенство: .


ЛИТЕРАТУРА

1. Беляев В.И. Моделирование морских систем. – Киев: Наукова Думка, 1987. 203с.
   
2. Лобковский Л.И., Копелевич О.В., Соловьева Н.В. Совместное использование данных натурных, дистанционных наблюдений и математического моделирования для оценки состояния экологической системы Северного Каспия // Защита ОС в нефтегазовом комплексе. 2005. – № 5. – С. 29-39.
   
3. Иванов В.И., Сокольский А.Ф. Научные основы стратегии защиты биологических ресурсов. Астрахань: КаспНИИРХ, 2001. 198 с.
   

МИНИМИЗАЦИЯ ОТХОДОВ ГАЛЬВАНИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Тарнопольский С.А.


Московский государственный технологический университет «СТАНКИН»

Гальваническое производство является одним из наиболее опасных источников загрязнения окружающей среды, главным образом поверхностных и подземных водоемов, ввиду образования большого объёма сточных вод (до 2 м³ и более на 1 м² поверхности деталей), а также большого количества твердых отходов, особенно от реагентного способа обезвреживания сточных вод.

Соединения металлов, выносимые сточными водами гальванического производства, весьма вредно влияют на экосистему водоем–почва–растение–животный мир–человек.

Они обладают токсическим, канцерогенным (вызывают злокачественные новообра-зования – As, Se, Zn, Pd, Cr, Be, Pb, Hg, Co, Ni, Ag, Pt.), мутагенным (могут вызвать изменения наследственности – ZnS), тератогенным (способны вызвать уродства у рождающихся детей – Cd, Pb, As, Co, Al и Li) и аллергенным действием (соединения Cr⁶⁺).

Кроме того, некоторые неорганические соединения прекращают или замедляют процессы биологической очистки сточных вод и сбраживание осадков. Токсичные металлы в водоемах губительно действуют на флору и фауну и тормозят процессы самоочищения водоемов.

При использовании воды загрязненных водоёмов для орошения цветные металлы выносятся на поля и концентрируются в верхнем наиболее плодородном гумусосодержащем слое почвы, снижая азотфиксирующую способность почвы и урожайность сельскохозяйственных культур, и вызывают накопление металлов выше допустимых концентраций в кормах и других продуктах.

При одновременном присутствии в сточных водах гальванопроизводства нескольких вредных компонентов проявляется их совместное, комбинированное действие на организм человека, теплокровных животных, флору и фауну водоемов, на микрофлору очистных сооружений канализации, выражающееся в синергизме (эффект действия больше простого суммирования); антагонизме (действие нескольких ядов меньше суммированного) и в аддитивности (простое суммирование). Например, кадмий в сочетании с цинком и цианидами в воде усиливает их действие, мышьяк является антагонистом селена.

Одним из подходов к минимизации отходов гальванопроизводства является непосредственная очистка сточной воды, поступающей с гальваноцеха.

Известно большое количество методов извлечения тяжёлых металлов из сточных вод гальванопроизводства. Наиболее используемыми на сегодняшний день методами являются: реагентные, сорбционные, электрохимические, мембранные, биохимические.

Реагентный – наиболее широко используемый метод на сегодняшний день, заключающийся в переводе растворимых веществ в нерастворимые при добавлении различных реагентов с последующим отделением их в виде осадков. В качестве реагентов используют гидроксиды кальция и натрия, сульфиды натрия, феррохромовый шлак, сульфат железа (II).

В настоящее время электрохимические методы выделения тяжелых цветных металлов из сточных вод гальванопроизводства находят все более широкое применение. К ним относятся процессы анодного окисления и катодного восстановления, электрокоагуляции, электрофлокуляции и электродиализа. Все эти процессы протекают на электродах при пропускании через раствор постоянного электрического тока.

Методы мембранного разделения, используемые в технологии выделения тяжёлых металлов из сточных вод гальванопроизводства, условно делятся на микрофильтрацию, ультрафильтрацию, обратный осмос, испарение через мембраны, диализ, электродиализ. Наибольшие успехи в отношении эффективности и технологичности выделения тяжёлых металлов достигнуты при использовании обратного осмоса, ультрафильтрации и электродиализа.

Сорбционные методы можно условно поделить на две разновидности: сорбция на активированном угле (адсорбционный обмен); сорбция на ионитах (ионный обмен).

Одним из основных направлений, позволяющих значительно снизить загрязненность и токсичность сточных вод, сократить количество потребляемой чистой воды на технологические цели, являются: совершенствование технологий нанесения гальванопокрытий; внедрение прогрессивного современного оборудования; создание экологически безопасных электролитов; разработка рациональных, эффективных межоперационных промывок.

Важнейшим условием снижения загрязненности сточных вод гальванического цеха является правильный выбор электролита. Традиционные электролиты, обладая заданными технологическими показателями, зачастую не удовлетворяют экологическим требованиям из-за высокой концентрации солей тяжелых металлов и других токсичных веществ. При наличии в составе электролитов комплексообразующих соединений, повышающих уровень растворимости тяжелых металлов в технологических растворах, обезвреживание их классическими способами становится затруднительным. Поэтому, по возможности, следует избегать применения скоростных электролитов, если это не вызвано технологической необходимостью.

Основные направления снижения экологической опасности от применяемых электролитов:

• замена цианистых электролитов меднения и цинкования на безцианистые;
  
• отказ от электролитов никелирования на основе сульфаминовой кислоты;
  
• замена в применяемых растворах обезжиривания биологически жестких ПАВ типа ОП-7 и ОП-10 на биологически разрушаемые вещества;
  
• замена широко применяемых аммиакатных электролитов цинкования на цинкатные с концентрацией цинка 10-15 г/л;
  
• применение для процесса защитно-декоративного хромирования электролита на основе соединения трехвалентного хрома «ДХТИ-трихром».
  

Значительное снижение выноса загрязнений деталями может быть достигнуто применением малоконцентрированных электролитов. Разработаны и применяются малоконцентрированные электролиты никелирования, цинкования, хромирования и др. Использование малоконцентрированных электролитов также позволяет снизить расход промывной воды.

Основные технологические покрытия по степени экологической опасности можно расположить следующим образом: на первом месте стоит кадмирование, далее - хромирование, никелирование, меднение, цинкование, химическое оксидирование.

В настоящее время накоплен значительный опыт замены покрытий на менее экологически опасные. Например, кадмирование, как свидетельствует опыт ряда предприятий, можно заменить на цинкование или на покрытие из сплавов цинка с никелем; хромирование – на сплав никель-висмут, при этом по функциональным характеристикам новое покрытие не уступает хромовому; никелирование в большинстве случаев может быть заменено на блестящее цинкование.

Вынос электролитов с деталями из рабочих ванн в промывные может быть значительно сокращен за счет выдержки их при выгрузке из рабочих ванн над поверхностью электролита для стекания не зафиксированного на поверхности покрываемого изделия раствора.

Эффективным методом уменьшения поступления загрязнений в сточные воды является применение ванн улавливания. Применение одной ванны сокращает потери электролита на 50%, а трех – на 85-90% . При этом значительно сокращается расход воды на промывные операции.

Значительную роль в снижении расходов воды на промывные нужды играет характер организации промывки деталей после технологических операций. Широкое распространение получила струйная промывка, позволяющая в несколько раз сократить расход промывной воды. Струйная промывка применима только к деталям простой формы, покрываемым на подвесках. Струйно-погружная промывка совмещает в себе два способа. Первоначальная промывка производится в заполненной водой ванне, а окончательная – струйным способом через форсунки, установленные в верхней части ванны при подъеме деталей.

Для многократного сокращения расхода воды при высоких критериях промывки наиболее эффективна двух- и трехкаскадная промывки с проточным движением воды. Технико-экономический анализ экологических мероприятий показывает, что в природоохранном отношении для экономии воды гораздо целесообразнее использовать каскадно-противоточную промывку, нежели одинарную с возвратом воды в производство с помощью физико-химических методов концентрирования.

Высокие результаты достигаются при комплексном использовании технологических приемов улавливания электролитов: оптимальный режим времени выдержки над рабочей ванной; рациональная водо-воздушная промывка, осуществляемая непосредственно в технологическом процессе; оптимальное конструктивное решение.

На данный момент оборотное водоснабжение является наиболее перспективным методом минимизации отходов гальванического производства. Посредством его решается главная проблема гальванопроизводства – очистка промывной сточной воды. Суть оборотного водоснабжения заключается в том, чтобы довести качество очистки воды очистными сооружениями до такого уровня, который позволил бы использовать эту воду в промывных ваннах.

ЛИТЕРАТУРА

1. Виноградов С.С. Экология гальванических производств / Международная школа повышения квалификации. НИФХИ им. Л.Я.Карпова, 1999.

2. Губанов Л.Н. Ресурсосберегающие технологии в гальваническом производстве / Вода и Экология. – № 2, 2002.


ПРИМЕНЕНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ПО СМАЗОЧНО-ОХЛАЖДАЮЩИМ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ СРЕДСТВАМ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Худошина М.Ю., Бутримова О.В.


ГОУ ВПО МГТУ “СТАНКИН”, г. Москва


Проектирование любого технологического процесса, как известно, является очень сложным процессом. Сложность, прежде всего, заключается в том, что технологический процесс необходимо рассматривать как единую сложную систему. Изменение одной из входящих в неё компонент влечёт за собой изменение и всех остальных. Такими компонентами могут являться технологическая операция, обрабатываемый материал, оборудование, на котором ведётся обработка, режимы резания, применяемые смазочно-охлаждающие технологические средства (СОТС), система регенерации СОТС и др. Эти компоненты связаны между собой. Перед проектировщиком стоит задача оптимизировать эту систему таким образом, чтобы она обеспечивала необходимое качество обработки, производительность, экономическую эффективность, а также не наносила урон здоровью персонала и минимизировала отрицательное воздействие на окружающую среду. Задача осложняется тем, что каждый из компонентов системы технологического процесса сам по себе является системой (рис. 1).

Таким образом, проектирование технологического процесса является оптимизационной задачей с множеством критериев и ограничений.

Помочь инженеру в решении этой задачи может база данных (БД), содержащая различную информацию о СОТС, или экспертная система.

Ниже перечислены некоторые возможности такой экспертной системы:

1. Решение частных вопросов, связанных с выбором, эксплуатацией и утилизацией СОТС.

2. Помощь в решении таких проблем, связанных с СОТС, как:

• Экономия ресурсов.
  
• Повышение экологичности производства.
  
• Защита здоровья персонала предприятия.
  
• Повышение производительности.
  
• Улучшение качества обработки.
  
• Улучшение экономических показателей.
  
• Повышение конкурентоспособности.
  

Рис. 1. Технологический процесс как система.


3. Экспертная система предлагает пользователю составить оптимальную систему из вышеуказанных элементов с учётом приоритетных задач. Пользователь ранжирует перечисленные проблемы по степени важности для своего предприятия. На основании этого, экспертная система предлагает пользователю возможные способы создания оптимальной системы, состоящей из перечисленных элементов. Например, экономию ресурсов можно осуществлять:

1 вариант – за счёт экономии СОТС;

2 вариант – экономии электроэнергии;

3 вариант – экономии территории.

Далее, экспертная система предлагает решить какой-либо из этих вариантов (или все вместе) за счёт СОТС – посредством правильного выбора СОТС, выбора способов их применения, систем эксплуатации и регенерации.

Итак, экспертная система позволяет решать как частные вопросы, связанные с СОТС, так и общие проблемы.

Одним из главных компонентов экспертной системы является база данных.

Общая структура БД показана на рис. 2.




Рис. 2. Структура БД


Пользователь обращается к БД посредством интерфейса, с помощью которого может выбрать или составить запросы к БД. Запросы обращаются к одной или нескольким таблицам БД, выбирают из них необходимые данные и обрабатывают их. Результат выполнения запроса выводится в удобном для пользователя виде – в виде формы БД.

Кроме того, имеется дополнительная информация к БД, которая может не включаться в таблицы БД. Она носит справочный характер, служит для пояснения каких-либо терминов и помогает пользователю правильно сформулировать запрос к БД.

В нашем случае БД содержит информацию о СОТС, объединённую в следующие таблицы: “Характеристики СОТС” содержит справочные данные, дающие представление о каждом конкретном СОТС – описание СОТС, физико-химические свойства, класс опасности, область применения, аналоги и др.

С помощью таблицы “Область применения СОТС” можно выбрать необходимые СОТС в зависимости от условий применения.

В таблице “Регенерация СОТС” в зависимости от набора исходных условий выбирается система и методы регенерации СОТС.

Также, в БД должны войти таблицы “Утилизация СОТС”, “Гигиенический контроль” и другие.

На рис. 3 перечислены поля таблиц “Характеристики СОТС”, “Область применения СОТС”, “Регенерация СОТС”, показаны ключевые поля и связи между таблицами.

Формы представления информации в БД – это:

• Таблицы БД.
  
• Текст (комментарии, пояснения, статьи и т.д.).
  
• Рисунки, видеоматериалы, мультимедийные продукты.
  
• Интернет-ресурсы, ссылки на которые приводятся в БД.
  

Рис. 3. Поля таблиц БД, ключевые поля


Таким образом, база данных по смазочно-охлаждающим технологическим средствам, являющаяся основной частью экспертной системы, служит средством автоматизации многих операций, выполняемых инженером-проектировщиком, и, вместе с этим, является базой знаний.