CC BY
55
/40 Civil SecurityTechnology, Vol. 9, 2012, No. 3 (33)
УДК 001.5
К вопросу о неконструктивных причинах обрушения здании и сооружении
ISSN 1996-8493
© Технологии гражданской безопасности, 2012
С.Е. Байда
Аннотация
В некоторых случаях аварии зданий и сооружений имеют аномальный характер, необъяснимый с точки зрения требований и соблюдения строительных норм и правил. В статье исследуются закономерности условий обрушения зданий и сооружений, сопутствующие изменениям условий окружающей среды. Закономерности условий обрушения зданий определены на основе статистики за несколько лет. Проведенные исследования позволили определить частотно-временные и пространственно-волновые спектры обрушения зданий и сооружений после изменения солнечной активности, сдвигов земной оси, изменения фаз Луны и землетрясений. Полученные закономерности и прогностические функции могут быть использованы в системах обеспечения безопасной эксплуатации зданий и сооружений и учтены при планировании графиков проведения особо ответственных строительных и монтажных работ.
Ключевые слова: обрушения зданий и сооружений; закономерности; гелиогеофизические и космические факторы; опасные природные процессы; сильные землетрясения; частотно-временной спектр; пространственно-волновой спектр; прогностическая функция.
About Nonconstructive Causes of Structural Collapse
ISSN 1996-8493
© Civil Security Technology, 2012
S.E. Bayda
Abstract
In some cases, structural collapse is of abnormal nature and cannot be explained in terms of noncompliance with building codes and regulations. The article analyses the circumstances of structural collapse that are secondary to changing environmental conditions. The regularities of conditions for collapse of buildings were derived from statistical data of several years. The performed studies allowed to establish time-and-frequency and 3D-wave spectra of collapse of buildings and stuctures after changes in solar activity, shifts of the Earth axis, changes of Moon phases and earthquakes. The derived regularities and prognostic functions may be used in the systems for safe upkeep and operation of buildings and structures and taken into account when planning construction and installation work.
Key words: œllapse of buildings and structures; regularities; heliogeophysical and space factors; dangerous natural processes; strong earthquakes; time-and-frequency spectrum; 3D-wave spectrum, prognostic function.
В начале ХХ века А.Л. Чижевский исследовал связь исторических процессов и катастроф и других экстремальных событий с изменением солнечной активности и фаз Луны [8]. Им было установлено, что катастрофам в большинстве случаев сопутствует повышение солнечной активности и определенные дни фаз Луны.
В данном исследовании такими внешними изменениями или влияющими факторами являются:
экстремальные значения солнечной активности, причем как максимумы, так и минимумы: в качестве учитываемого физического параметра принимаются числа Вольфа
экстремальные значения смещения земной оси, как максимумы, так и минимумы: в качестве учитываемого физического параметра принимаются координаты линейного смещения земной оси;
изменение фаз Луны по числу суток от новолуния до новолуния;
землетрясения с магнитудой более 5М, время события и географические координаты.
Закономерности условий обрушения зданий и сооружений определяются на основе их статистики — 136 случаев с 2002 по 2011 гг., производятся с использованием аппарата теории катастроф и общих свойств процессов подготовки и возникновения катастроф [4, 5, 6, 7].
Из теории катастроф [1] следует, что катастрофа системы возникает на экстремумах функций переходных процессов. После определения основных факторов влияния рассчитываются единичные сплайн-функции переходных процессов этих факторов (1) и (2). Экстремумы этих функций, причем как минимумы, так и максимумы, определяют время, когда катастрофа произошла или могла произойти.
Для анализа процессов изменения влияющих факторов или процессов А^, В^ ... (изменения солнечной активности, смещения полодии — сдвига земной оси), в системе необходимо создать непрерывные функции их изменения во времени.
Для этого статистика мониторинга влияющих факторов и их параметров и процессов А^, В^ ... интерполируются и преобразуются в соответствующие сплайн-функции (1):
В 50—70 % случаев катастрофа возникает не сразу, а спустя некоторое время после экстремального изменения параметров переходного процесса изменения окружающих условий. Длительность задержек катастроф и их суммарный частотный спектр дает спектральную закономерность создания условий для ее возникновения после экстремального изменения переходного процесса влияющего фактора [2, 3]. Расчет частотно-временного спектра обрушения зданий и сооружений производится следующим образом. Вначале определяются интервалы времени запаздывания обрушения зданий и сооружений:
ЛТп = Тп - То, (3)
здесь: ЛТп — интервал времени между временем экстремального изменения влияющего фактора и временем обрушения зданий и сооружений;
То — время экстремального изменения влияющего фактора; Тп — время обрушения зданий и сооружений; п — статистический учетный номер конкретного обрушения зданий и сооружений.
Время «задержки» обрушения зданий и сооружений — ЛТп после экстремального изменения величины воздействующего фактора собирается в матрицу распределения событий обрушения зданий и сооружений (4):
Мт = [ЛТ1, ЛТ2, ...ЛТп] ЛТ1 < ЛТ2 ... < ЛТп . (4)
На основе матрицы распределения событий Мт вычисляется гистограмма и формируется матрица количества событий обрушения зданий и сооружений N в суточном масштабе времени 1М (5):
¿МТ = [М у. (5)
Интерполяция матрицы ¿МТ и гистограммы на ее основе создают спектрально-временную сплайн-функцию или спектр активизации обрушения зданий и сооружений (6), с помощью которого можно выявить математическую закономерность их возникновения при изменении влияющего фактора А (соответственно В, С и других):
[Л,] ^ а(0 и [В] ^ Ь(0
(1)
[М, М ^ 2л(Г).
(6)
Чтобы учесть совместное влияние процессов различной физической природы для практических рас-
Для удобства вычислений и сравнения спектров
четов сплайн-функции (1) приводятся к безразмер- обрушения зданий и сооружений между собой, они
преобразуются в единичные спектры (7):
ным единичным сплайн-функциям:
а1;(0 = а()/атах ,
(2)
*1Л (') =
2Л Ц)
(7)
где: атах — максимальная величина, установленная за все время наблюдений или измерений.
2Лтах )
Проведенные исследования показывают наличие
Ом! Бесиг^уТесИпоЬду, Уо!. 9, 2012, N0. 3 (33)
частотно-временных спектров условий обрушения зданий и сооружений после изменения гелиогеофизи-ческих условий и сильных землетрясений. Определены частотно-временные спектры обрушения зданий и сооружений после изменения солнечной активности (рис. 1), сдвигов земной оси (рис. 2), изменения фаз Луны (рис. 3) и землетрясений (рис. 4).
Расчетным путем определен пространственно-волновой спектр обрушения зданий и сооружений по дальности от эпицентра сильных землетрясений (рис. 5), который позволяет определить время и гео-
графические зоны риска, где могут произойти эти катастрофы.
На основе мониторинга изменения солнечной активности, смещения земной оси или циклов изменения фаз Луны определяется прогностическая функция активизации обрушения зданий и сооружений (8) и (9), являющаяся суммой спектров, запущенных в точках экстремумов или в начале цикла. Экстремумы прогностической функции будут показывать время, когда возрастают условия для обрушения зданий и сооружений:
Рис. 1. Частотно-временной спектр обрушения зданий и сооружений после изменения солнечной
активности
01 234 56789 сутки
Рис. 2. Частотно-временной спектр обрушения зданий и сооружений после сдвигов земной оси
Рис. 3. Частотно-временной спектр обрушения зданий и сооружений по изменению фаз Луны
Рис. 4. Частотно-временной спектр обрушения зданий и сооружений после землетрясений с магнитудой
более 5М
Рис. 5. Пространственно-волновой спектр обрушения зданий и сооружений по дальности от эпицентра
землетрясений
, С) = Х ({ - 1А ) +Х ({ - 1В ) + Х 21С ({ - гС ) + ... (8)
Прогностическая функция должна ежесуточно корректироваться по мере изменения гелиогеофизи-ческих параметров и их учет будет давать дополни-= 2и{1 - //) + 2ип{1 - (ш) + г1801У- /%7). (9) тельные всплески условий возникновения и «усиления» обрушения зданий и сооружений. Сочетание Для практических расчетов используется общая пиков различных частотных спектров будет способ-
сумма всех прогностических функций (10):
РКввЫ'
V) = хршп (0 + Zcikl (0.
(10)
ствовать появлению дополнительных условий и всплесков обрушения зданий и сооружений. «Дальнодействие» прогностической функции с уче-
Рис. 6. Прогностическая функция условий возникновения обрушения зданий и сооружений по гелиогеофизическим и космическим данным, рассчитанная на февраль 2006 г. (1 — Калининград, обрушение бетонного перекрытия строящегося здания; 2 — Липецкая область, с. Таволжанка, в школе обвалилась крыша на площади 12 на 8 метров; 3 — Москва, обрушение Басманного рынка)
/50 Civil SecurityTechnology, Vol. 9, 2012, No. 3 (33)
том только изменения фаз Луны неограниченно, а с учетом изменения гелиогеофизических условий составляет 12—20 суток. Для подтверждения достоверности прогностической функции представлены результаты ее расчета на февраль 2006 г. (рис. 6.) Для полной достоверности прогноза условий обрушения зданий и сооружений необходима обязательная ежесуточная корректировка предварительного прогноза по мониторингу изменения гелиогеофизических факторов.
Как видно из графиков, «базовую» основу при обрушении зданий и сооружений составляет спектр и пики по изменениям фаз Луны. Экстремальные изменения солнечной активности «усиливают» эти пики. Сдвиги земной оси, ее ускорение или торможение также вносят свой вклад в «усиление» обрушения зданий и сооружений.
Полученные закономерности и прогностические функции могут быть использованы:
в системах обеспечения безопасной эксплуатации высотных зданий и сооружений;
учтены при планировании графиков проведения особо ответственных строительных и монтажных работ.
Литература
2005 г Доклады и выступления. М.: ООО «Рекламно-издательская фирма «МТП-инвест», 2006. С. 295—305.
3. Bayda S.E. New principles of the short-term forecast of time and place of occurrence of mega-catastrophes. Edited by Walter J. Amman, Jordahna Haig, Christine Huovien, Martina Stocker Proceedings of the International Disaster Reduction Conference, Davos, Switzerland, August 27—September 1. Extended abstracts: Swiss Federal Research Institute WSL, Birmensdorf and Davos, Switzerland, 2006. PP. 62—65.
4. Байда С.Е. Задача прогнозирования катастрофы сложной системы, как проявления совокупности эффектов и закономерностей изменения внешних и внутренних условий и процессов. Тезисы. Безопасность критичных инфраструктур и территорий: Тезисы докладов II Всероссийской конференции и XII Школы молодых ученых. Екатеринбург: УрО РАН, 2008. С. 62.
5. Bayda S. Mutually induced seismicity. properties and regularities. Significance and principles of engineering site investigations for guarantee of people safety on the territories of especially hazardous and technically complicated constructions installation. Environmental Geosciences and Engineering Survey for Territory Protection and Population Safety (EngeoPro—2011)/ International Conference under the aegis of IAEG, Moscow, Russia, September 6—8, 2011/ Delegate papers: Moscow, 2011. Pр. 53—55.
6. Байда С.Е. Об общем подходе решения проблемы прогнозирования природных, техногенных и биолого-социальных катастроф, основанном на определении общих свойств и закономерностей условий их подготовки и возникновения. Безопасность критичных инфраструктур и территорий: Материалы IV-й Всероссийской конференции и XIV-й школы молодых ученых. Екатеринбург: УрО РАН, 2011. С. 31—33.
7. Байда С.Е. Методы прогнозирования каскадных и зацепляющихся природно-техногенных и гуманитарных катастроф. Актуальные проблемы обеспечения безопасности в Российской Федерации: V Всероссийская научно-практическая конференция (26 октября 2011 г). Екатеринбург: Уральский институт ГПС МЧС России, 2011. Ч. 1. С. 34—37.
8. Чижевский А.Л. Космический пульс жизни. Земля в объятиях Солнца. Гелиотараксия. М.: Мысль, 1995. 766 с.
Сведения об авторе
1. Арнольд В.И. Теория катастроф. 3-е изд., доп. М.: Наука, 1990. 128 с.
2. Байда С.Е. О некоторых подходах в прогнозировании времени и места катастроф. Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций. V научно-практическая конференция. 15—16 ноября
Байда Светлана Евгеньевна: к. т. н., ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ).
121352, Москва, ул. Давыдковская, д. 7. Тел.: (495) 449-90-20. E-mail: [email protected]
Разработки ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ)
Цой О.М. Математическое моделирование чрезвычайных ситуаций природного характера на юге Дальнего Востока / Под научн. ред. д.физ.-мат.н. И.В. Тросникова (Гидрометцентр России); МЧС России. М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2012. 192 с.
ISBN 978-5-93970-068-9
В монографии рассматриваются вопросы математического моделирования таких явлений, как лесные (массовые) пожары, засухи, наводнения на юге Дальнего Востока. Показана роль газо-горючей смеси в растительном покрове. По результатам исследований предложены новые подходы к сверхдолгосрочному прогнозированию сроков наступления чрезвычайных ситуаций, обусловленных природными явлениями.
Представлены алгоритмы и результаты вычислений по разработанным методикам для анализа материалов мониторинга чрезвычайных ситуаций. Методики апробированы на реальном материале территорий субъектов Дальневосточного федерального округа России.
Книга будет полезна: широкому кругу читателей, интересующихся проблемами охраны окружающей среды, защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций; студентам высших учебных заведений.
/51
Содержание Глава 1.
Катастрофические явления природы на юге Дальнего Востока в условиях глобального изменения климата.
1.1. Глобальные изменения климата и его последствия.
1.2. Атмосферные аэрозоли в Восточной Азии.
1.3. Лесные пожары в Сибири и на юге Дальнего Востока.
1.4. Наводнения в бассейне р. Амур. Глава 2.
Математическое моделирование природных процессов: проблемы и состояние.
2.1. Методологические аспекты прогнозирования природных процессов большой заблаговременности.
2.2. Влияние атмосферных процессов на водность рек бассейна Амура.
2.3. Прогнозирование долговременных природных процессов в системе атмосфера—подстилающая поверхность.
2.4. Математическое моделирование лесных пожаров.
Глава 3.
Задачи прогноза природных явлений и некоторые подходы их решения.
3.1. Газовые разряды в растительном покрове.
3.2. Цикличность природных процессов на Земле.
3.3. Сверхдолгосрочное прогнозирование сроков наступления природных катастрофических явлений.
Глава 4.
Методологические аспекты в анализе чрезвычайных ситуаций.
4.1. Методика расчетов лесопожарной ситуации на территории субъекта федерации.
4.2. Оценка объектов множества в условных единицах с учетом их классификации.
4.3. Анализ данных чрезвычайных ситуаций на территории субъектов ДФО.
Заключение.
Приложение 1. Среднемесячное значение момента импульса зональных ветров по данным реанализов в 1024[кг.м2.с Ч с 1948 по 2000 гг.
Приложение 2. Среднемесячное значение скорости У[Ли/сут.] Земли на орбите (гелиоцентрическая экваториальная система координат).
Приложение 3. Карты осадков к главе 3.
