Автореферат диссертации на соискание учёной степени

Вид материала

Содержание

В третьем разделе
ПРИРОД-НЫЙ Объект
Расчёт квот и передача на предприятия (и их локальные средства регулирования экологической безопасности) откорректированных за

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6 7

Для оценки химического воздействия в работе предложено использовать расчётные зависимости, включающие количество поступающего в ОС вещества, численную характеристику его негативности относительно выброса монооксида углерода и ряд коэффициентов из законодательно установленных норм и правил природоохранной деятельности отечественных организаций.

Разработанный метод оценки, опирающийся на предложенный комплексный показатель, учитывает особенности негативного химического воздействия загрязнений на экосистемы в зависимости от индивидуальных свойств загрязняющих веществ (отходов), а также от особенностей экологической ситуации, состояния и значимости разных экономических районов, бассейнов рек и территорий РФ, характеристики плотности населения, фонового загрязнения и природоохранного статуса территории в местах, где происходит соответствующее загрязнение.

Для теоретического обоснования принципов управления деятельностью УАТП по данным контроля состояния природных экологических систем в геотехнической системе соответствующего узла АТП в диссертации разработана математическая модель системы обеспечения экологической безопасности. В ней сумма средних финансовых затрат S_сум(t) на обеспечение экологической безопасности контролируемой экосистемы имеет вид

S_сум ( t ) = w R_кр( t ) + v R_пр( t ) + u R_защ( t ) , ( 2 )

где R_кр( t ) и R_пр( t ) – интенсивность (количество за единицу времени) соответственно ката-

строфических и предупредительных восстановлений экосистемы в момент времени t;

R_защ( t ) – интенсивность защитных процедур, уменьшающих воздействие на экосистемы, в

момент времени t;

w, v, u  средние затраты на одно критическое (аварийное), на одно предупредительное вос-

становление свойств экосистемы и на одну защитную процедуру соответственно.

В случае отсутствия защитных систем регулирования ( n_защ (t) = 0 ) интенсивность катастрофических "регулировок" может быть представлена в виде

, ( 3 )

где α, β, γ – весовые коэффициенты;

G_м_i( t ) – расход i-го вещества, поступающего в экосистему без очистки в момент времени t ;

G_эн_j( t ) – мощность потока энергии j-го вида, поступающей в экосистему без её поглоще-

ния (ослабления) системами регулирования в момент времени t ;

G_био_l( t ) – расход организмов l-го вида, интродуцированных в экосистему воздушными

судами с экипажем, грузами и пассажирами без их обезвреживания санитарно-эпидемио-

логическими устройствами регулирования в момент времени t ;

К_м_i, К_эн_j, К_био_l – хозяйственная (или биологическая) ёмкость экосистемы для

поступления в неё i-го вещества, энергии j-го вида или случайного интродуцирова-

ния не распространённых в ней особей l-го вида живого соответственно.

В результате постановки и исследования вариационной задачи в работе показано, что только введение защитных сооружений позволяет минимизировать средние затраты по обеспечению экологической безопасности. Ранее считалось, что строительство очистных сооружений всегда только удорожает систему, но, как следует из выполненного анализа, именно наличие очистных сооружений даёт возможность минимизировать затраты в целом.

В третьем разделе диссертации решаются задачи повышения экологической безопасности в гражданской авиации (ГА) путём специально организованного контроля и регулирования воздействия на экологические системы, а именно за счёт оптимального (по финансовым затратам) упреждающего управления состоянием систем, обеспечивающего минимальные средние эксплуатационные затраты в процессе управления и высокое качество экологически безопасного функционирования этих систем. Полученные результаты позволили автору выявить особенности управления состоянием экологических систем, окружающих узел авиатранспортных предприятий с инфраструктурой.

Предложенный алгоритм основывается на специально организованном моделировании и количественных измерениях зависимых и изменяющихся случайным образом экологических параметров. В теории и практике природоохранной деятельности для этих параметров установлены допустимые (критические) пределы изменения.

Критерии оптимизации при упреждении аварийных экологических ситуаций включают в себя, во-первых, потери (штрафы) вследствие выхода контролируемых экологических параметров за установленные критические границы, а во-вторых, затраты на измерение этих параметров и на упреждающие «регулировки» экосистемы. В работе под "регулировкой" понимается восстановление утраченных природных свойств экосистемы, то есть восполнение её хозяйственной (биологической) ёмкости. После "регулировок" экосистема ведёт себя как исходная и пригодна для дальнейшего использования в прежнем качестве.

Предложенный в диссертации многомерный алгоритм оптимального упреждения аварийных экологических ситуаций принципиально не опирается на аналитические решения. На основе этого алгоритма проведён численный эксперимент, основанный на использовании имеющихся результатов многолетних (более 15 лет) регулярных измерений нескольких экологических параметров (показателей) состояния экологической системы – искусственно созданного водоёма (пруда-охладителя) системы оборотного водоохлаждения теплоэнергетического узла химического комбината. В водоёме происходит охлаждение воды, используемой для отвода тепла от узлов опоры и корпусов турбин. Экологическими параметрами являлись показатели прозрачности, кислотности, содержания железа, общей жёсткости, биологического потребления кислорода.

В работе сначала рассмотрен случай управления состоянием экологической системы при наличии информации об одном монотонно меняющемся обобщённом экологическом параметре, или, что то же самое, о комплексном параметре экспресс-контроля (рис. 2).

(t _n)

Δх_n

L – S (t _n_-₁)

Δх₂

Δх₁

t _n₌Δt ^.n

Δt

₀

t₁

t₂

… … …

t _n_-₁

t _n

t _z

Рис. 2. Иллюстрация принятия оптимального управляющего решения по результатам контроля комплексного параметра состояния экологической системы

Функция удельных потерь при деградации экосистемы имеет вид

y (t_n) =

(4 )

где t_Z – случайный момент выхода экологического параметра S ( t_n) за уровень L;

С – средние потери на профилактическое восстановление экологической системы;

А – "штраф" за выход параметров системы выше уровня L.

В данном случае задача заключалась в отыскании такого правила "регулировок" R^*, при котором обеспечивается

Правило R^* имеет вид R^* = min (t^*_n_–1, t_z), где t^*_n_–1определяется из следующего стохастического неравенства:

1 – Р { Δ Х_n< L – S(t _n_-1) } ≤

( 5 )

Кривая оптимального упреждающего допуска

S (t _n_–1) ≤ L – F ^{– 1} ( 1 –

) = φ ( t_n) .

( 6 )

В диссертации также рассмотрен случай управления состоянием экосистемы при наблюдении за набором её меняющихся экологических параметров и предложена модель оптимального векторного управления состоянием экосистемы, суть которого сводится к следующему.

Пусть состояние некоторой экосистемы в момент времени t ≥ 0 описывается значениями r определяющих экологических параметров, образующих случайный вектор

Х ( t ) = ( х₁ (t), …, х _r (t) ),

( 7 )

а случайная функция х_i(t) описывает изменение с течением времени значения i-го параметра, i = 1, …, r; векторная случайная функция Х(t) описывает изменение с течением времени состояния экологической системы в целом.

В начальный момент времени t = 0 система "отрегулирована" таким образом, что значения х₁(0), …, х_r(0) равны заданным значениям u⁰₁, …, u⁰_rсоответственно. С течением времени имеется тенденция отклонения параметров от установленных значений, причём по каждому из определяющих экологических параметров может проявляться тенденция увеличения значения параметра с увеличением времени, прошедшего с момента "регулировки". Кроме того, для каждого параметра известен критический уровень, при достижении и превышении которого система "штрафуется" и подлежит срочному восстановлению ("регулировке").

Пусть u^кр_i (u^кр_i > u⁰_i) – критический уровень для i-го параметра, i = 1, …, r. Тогда, если в некоторый момент времени t = t₀ > 0 хотя бы одно из значений х₁(t₀), …, х_r(t₀) превышает соответствующий критический уровень или равно ему, так что выполняется соотношение

( 8 )

то экосистема подвергается срочному "регулированию", в результате которого значения всех r определяющих экологических параметров возвращаются к исходным установленным значениям u⁰₁, …, u⁰_r. Каждое такое "регулирование" имеет стоимость, равную а > 0. Эта стоимость складывается из "штрафа" за превышение хотя бы одним из экологических параметров критического уровня и стоимости самого регулирования.

Для предупреждения попадания системы в критическое состояние в диссертации предложено проводить предупредительные "регулировки" экосистемы, осуществляемые при выходе отдельных экологических параметров за соответствующие предупредительные уровни. Пусть i-му параметру сопоставляется предупредительный уровень u^пр_i (u⁰_i< u^пр_i < u^кр_i ), i = 1, …, r .

Если в некоторый момент времени t₀ > 0 хотя бы одно из значений х₁(t₀), …, х_r(t₀) превышает соответствующий предупредительный уровень или равно ему так, что выполняется соотношение

( 9 )

но не выполняется соотношение ( 8 ), то систему предложено подвергать предупредительному "регулированию", которое (так же как и срочное "регулирование") возвращает значения всех r определяющих экологических параметров к установленным значениям u⁰₁, …, u⁰_r. Предупредительное "регулирование" требует существенно меньших затрат b > 0, причём b < а.

Каждое измерение имеет стоимость с > 0, поэтому получаем общие затраты на измерения и "регулировки" экосистемы при наблюдении к моменту времени t :

С_сум ( t ) = а n_кр( t ) + b n_пр( t ) + с n_изм( t ) ,

( 10 )

где n_кр(t), n_пр(t) и n_изм(t) – количество срочных, предупредительных "регулировок" экосистемы и произведённых измерений к моменту времени t соответственно.

В этом случае задача состоит в отыскании такого набора значений h, u^пр₁, …, u^пр_r, при котором минимизируются средние удельные издержки, а именно:

С_ср =

( 11 )

где М [С] – математическое ожидание затрат в период "регенерации" (интервал

времени между соседними возвращениями экосистемы в исходное

состояние – "регенерациями" экосистемы);

М [Т] – математическое ожидание периода "регенерации" экосистемы.

Задача минимизации решается моделированием по набору реализаций составляющих вектора Х (t) методом целенаправленного перебора с использованием свойства эргодичности исследуемого векторного процесса.

Использование разработанного алгоритма проиллюстрировано схемой на рис. 3. В этом случае возможно по минимуму математического ожидания функционала качества определить упреждающие допуски для контролируемых экологических параметров, моменты измерения (шаг наблюдения) и моменты начала измерения каждого параметра.

Мониторинг объекта природы: динамические данные по выбранным экологическим параметрам

►

Многомерный алгоритм поиска оптимальных упреждений, момента начала и шага наблюдений (продемонстрирован на примере реальных данных)

►

Реализация оптимальных решений по упреждению аварийных ситуаций на реальном объекте в автоматическом режиме

Рис. 3. Последовательность выбора параметров наблюдения за состоянием экологических систем и оптимальных упреждающих управлений

Выбор природных объектов мониторинга в ГТС УАТП: определение объёма и точности измерения экологических параметров	►	Назначение набора упреждающих допусков воздействия УАТП на окружающую среду

				Уточняемые упреждающие допуски в функции времени и объёма статистических данных
▼		▼
Сбор нормированной статистики об изменении экологических параметров окружающей среды в процессе деятельности УАТП		Функционирование УАТП с эвристическими упреждающими допусками	►
▼		▲
Вычисление квазиоптимальных значений упреждающих допусков воздействия на окружающую среду	►	Ввод уточнённых квазиоптимальных упреждающих допусков	◄

Рис. 4. Схема выбора оптимальных упреждающих управляющих действий по обеспечению высокой экологической безопасности деятельности узлов авиатранспортных предприятий: ГТС – геотехническая система; УАТП – узел авиатранспортных предприятий

Адаптивная схема поиска и реализации оптимального (по сумме средних финансовых затрат) решения представлена на рис. 4.

По мере сбора и накопления информации об экологических параметрах наблюдения и управления по статистически идентичным объектам (которыми в целом и являются ГТС узлов авиатранспортных предприятий, расположенных в одной климатической зоне) расчётным путём могут уточняться значения параметров управления (управляющих допусков, момента начала и шага наблюдений). Предложенная в работе реализация решения задачи в автоматическом режиме управления показана в виде блок-схемы на рис. 5.