ИЗВЕСТИЯ УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ГОРНОГО УНИВЕРСИТЕТА
2005 СЕРИЯ: ГОРНОЕ ДЕЛО Вып. 21
ЗАЩИТА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НА ГОРНЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ
УДК 622:504.55.054:001.57
Б. Б. Зоб и и п
'ЭВОЛЮЦИЯ ТЕХНОГЕННЫХ МИНЕРАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ
КАК ИСТОЧНИКОВ ЭКОНОМИЧЕСКОГО И ЭКОЛОГИЧЕСКОГО РИСКОВ
Предложена математическая и одел ь. позволяющая прогнозировать эволюцию техногенных минеральных образований (ТМО) как источников экономического и экологического рисков. Эволюция риска вызвана, в частности, увеличением во времени уровня экологической опасности отходов, обусловленного процессами гипергенеза. Изменение состояния ТМО описывается марковским процессом с непрерывным временем и ожидаемой эффективностью. Предложенная модель позволяет выбрать рациональную стратегию управления ТМО.
В структу ре горно-металлургических комплексов техногенные минеральные образования (ТМО) представляют собой объекты, которые следует анализировать с различных позиций [ I ].
По своему назначению они являются геотехническими системами (ГТС), эффективность и надежность функционирования которых обусловлены степенью адекватности геологических условий и инженерно-технических параметров объекта.
С экологических позиций - это пространственно распределенные источники длительного негативного воздействия на окружающую среду; с геолого-промышленных позиций - вторичные минеральные ресурсы, требующие оценки для их комплексного использования и утилизации.
Особый интерес, на наш взгляд, представляет анализ ТМО как источника риска экономических потерь для предприятия, являющегося владельцем отходов, и источника экологическою риска дня населения и природопользователей. находящихся в зоне влияния предприятий [2].
Риск от определенного вида опасности определяется вероятностью реализации этой опасности и величиной возможного ущерба.
Проблема управления риском, обусловленным наличием ТМО. является комплексной. Она включает в себя создание нормативно-правовой базы, регламентирующей размещение отходов, а также определяющей методы и средства количественной оценки индивидуального и социального рисков, связанных с их существованием; создание технологий обращения с отходами, уменьшающих риск загрязнения окружающей среды и возникновения чрезвычайных ситуаций (ЧС); создание современных информационных технологий, позволяющих эффективно управлять обращением отходов, прогнозировать ЧС, предотвращать их и смягчать последствия их возникновения [3).
В настоящей работе предложена математическая модель, позволяющая прогнозировать эволюцию ТМО как источников экономического и экологического рисков.
Эволюция риска вызвана, в частности, увеличением во времени уровня экологической опасности отходов, обусловлеиного процессами гипергенеза. а также изменением состояния г еотехнической системы, приводящим к возрастанию опасности возникновения гидродинамических аварий.
Токсичность отходов горно-металлургического производства, таких, как хвосты обогащения. шламы от переработки руд и концентратов, шламы нейтрализации кислых шахтных вод. травильных производств и т. п., относимых к малогоксичным и нетоксичным, в процессе длительного хранения может существенно возрасти за счет перехода нерастворимых соединений и
минералов в растворимые формы в процессе окисления, при фильтрации через них атмосферных осадков, содержащих свободный кислород и растворы кислот.
Изменение во времени токсичности отходов приводит к увеличению экологического ущерба и соответствующих платежей.
Активизация различных негативных процессов, связанных с наличием ТМО (например, изменение концентрации AJ) тяжелых металлов и сульфатов в иодотвальных водах), может быть описана дифференциальными уравнениями с несколькими запаздываниями:
dz(f)fdt*f(t,z{/), t-x2),...X (1)
где т., т2,... - запаздывания, обусловленные, в частности, дисперсионными характеристиками частиц отходов.
Так, для крупных частиц, характерных для отвалов вскрышных пород, некондиционных руд и шлакоотвалов, запаздывание составляет 10-15 лет. В течение этого срока практически отсуг-ствуют пылсобразование и окислительные процессы. Через 20-30 лет в результате сезонных колебаний температур и периодического увлажнения удельная активная поверхность отходов в теле отвалов начинает быстро нарастать, что приводит к экспоненциальному росту концентрации тя желых металлов в подотвальных водах [4]. Для решения уравнения (1) необходимо помимо начального условия задать функцию z(t) в полу интервале (t0-x)<,t< rQ.
Под действием дестабилизирующих факторов и у правляющих воздействий система будет переходить из одного состояния в другое с определенными интенсивностями.
В настоящей работе эволюцию системы обращения с отходами в рамках конкретно-о предприятия предложено описывать марковским процессом с непрерывным временем и ожидаемой эффективностью, котору ю система может обеспечить в произвольный момент времени.
Для описания поведения системы в классе марковских процессов необходимо:
- определить понятие состояния;
- составить полное множество состояний, в которых может находиться система;
- составить граф состояний, т. е. определить пути возможных переходов системы из состояния в состояние;
- указать, в каком состоянии находится система в начальный момент времени:
- для каждого возможного перехода указать шггенсивность переходов Xrj(t) системы из состояния /в состояние j.
У.,; (О = Jiro (Pv (Г, t + ДГ) / Дt, (2)
где - вероятность того, что система, находящаяся в момент времени / в состоянии / за
тггервал времени Д/ перейдет в состояние j.
Полагаем, что ТМО как управляемая геогехническая система может находиться в одном из перечисленных ниже состояний.
Введем характеристическую функцию Л-параметра состояния ТМО, принимающую значения 0 или 1, Л = 1,2,...,#.
Все состояния, кроме первого (St), фиксирующего факт наличия ТМО. характеризуются
парами, соответствующими наличию S или отсутствию S¡ Aro признака.
Состояния характеризуются:
- наличием проектной документации по складированию отходов: 5, (Л= 1) -доку ментация есть, S'2 (Л =0)-отсутствует;
- степенью изученности: 5, (Л = 1) - произведена дополнительная разведка и оценка запасов вторичных минеральных ресурсов, (Л= 0) - не произведена;
- наличием переработки вторичных минеральных ресурсов: 54 (Л= 1) - перерабатываются, 5< (А= 0) - не перерабатываются;
- проведением работ по рекультивации: S5 (Л=1) - проводятся, S', (Л = 0) - не проводятся;
- наличием или отсутствием аварийной ситуации: 56 (Л = 1) - существует, (Л = 0) - не существует.
При более детальном рассмотрении процесса обращения отходов число состояний может быть увеличено.
Набор единовременно используемых показателей определяется рассматриваемой стадией жизненного цикла (ЖЦ) I МО. В простейшем случае можно выделить две стадии - активную, в течение которой происходит накопление отходов, и стадию консервации. На актив юй стадии работы, связанные с рекультивацией, »»е рассматриваются. Степень изученности является автономным признаком (по сути условием реализации) по отношению к признакам использования запасов вторичных минеральных ресурсов. Таким образом, динамика функционирования ТМО
на активной стадии характеризуется распределением вероятностей трех состояний - 5„ ,
11римср возможных траекторий изменения состояния ТМО в активной фазе ЖЦ представлен на рисунке.
Граф. представленный на рисунке, отображает дерево событий, связанных с функционированием ТМО. и позволяет оценить вероятность насту пления конкретных событий.
Активная стадия ЖЦ делится на два периода - латентный, когда негативные факторы практически не проявляются, и период ускоренного развития этих факторов.
Состояния 5,....,.9 являются транзитивными, допускающими и вход, и выход системы из
этих состояний. Состояния .9. и 5 являются поглощающими. В состояние Л* можно попасть толь-
> <> »
ко из состояния 5,. Все состояния, кроме и являются допустимыми. Если система находится в этих состояниях, то должны быть приняты меры для перевода ее в допустимые состояния.
Каждому состоянию ^соответствуют величины средних потерь с . полученных при выборе конкретного способа управления, реализуемого в данном состоянии. Доходы могут быть получены при переработке вторичных минеральных ресурсов.
Для описания процесса функционирования ТМО весь промежуток времени, соответствующий активной фазе ЖЦ. разбиваем сеткой с шагом Л Т. соответствующим предполагаемой продолжительности прогноза, например. ДГ= 5 лет.
Тогда временной параметр процесса - целые числа к= 1,2...., т.
Состояние процесса в каждый момент времени принимается из конечного множества
Фактически переход системы из состояния в состояние происходит в случайные моменты времени под воздействием потоков событий, например, потоков аварийных ситуаций, потоков мероприятий, направленных на безопасное функционирование ГТС. и т. д.
Адекватность модельного процесса исходному понимается в том смысле, что пары соседних состояний (5 ,, 5) распределены одинаково.
Возможные траектории изменения состояния ТМО в активной фазе ЖЦ
¿ь^Л,....*,}.
Траектория процесса описывается последовательностью перехода из состояния в состояние. Управляющим воздействием является способ или комбинация способов обращения с отходами, обеспечивающих гарантированную эффективность функционирования системы в условиях изменения внешних (цены на товарную продукцию, дефицит природного сырья, транспортные тарифы и т. д.) и внутренних (величины запасов техногенного сырья, сквозного извлечения полезного компонента и т. д.) факторов. Таким образом, существует конечное множество управлений Ц={их, и„ и), 1=1.....&
К управляющим воздействиям относятся, например, следующие мероприятия [4]:
- организация мониторинга за подогвальными водами;
- защита от проникновения в отходы атмосферных осадков;
- реконструкция действующих накопителей с изменением конструкций ограждающих дамб (установка противофильтрационных и дренажных устройств, сводящих потерн фильтрата до допустимого уровня);
- перехва! и 01 вид за пределы швалов атмосферных осадков и т. д.
Допу стимыми стратегиями для марковских цепей являются наборы правил выбора управлений по наблюдаемой предыстории в момент к, т. е. набор всех пройденных состояний 5,, .9. и т. д.
После задания стратегии у правляемая марковская цепь становится случайным процессом, распределение вероятностей которого определяется начальным состоянием, матрицей переходных вероятностей и стратегией (0.
Вероятность того, что система за время Аг перейдет из состояния 5 в состояние 5, составляет
а,(/)ДЛ (3)
где а (/) - интенсивность потока событий, переводящих систему из состояния .9 в состояние 5.
Условная вероятность того, что за период А( появится хотя бы одно событие, равна
я
(/*у). (4)
у-1
Условная вероятность противоположного события
а
<#*./). (5)
>->
Для нахождения безусловных вероятностей нахождения системы 5 в состоянии 5 надо знать условные вероятности перехода системы на к-м шаге в состояние 5:
р^р 1) =5}, /,У= 1,2, п. (6)
где (к) - переходная вероятность на к-ьл шаге.
Элементы переходной матрицы неотрицательны, а сумма элементов каждой строки этой матрицы равна 1. Переходные вероятности могут быть определены по результатам наблюдений за поведением соответствующего класса ТМО. В силу закона больших чисел искомые переходные вероятности есть пределы частот р1;(к) при к, стремящемся к бесконечности:
Нт #>,<*). т
Переходы системы из одного состояния в другое являются не полностью управляемыми.
Для получения численных результатов необходимо оценить среднее время пребывания ТМО в каждом из состояний при наличии и отсутствии требуемых управляющих воздействий и рассчитать величину средних ожидаемых потерь при различных стратегиях управления отходами.
Примеры матриц переходных вероятностей приведены в табл. 1,2, 3.
При формировании матрицы переходных вероятностей полагаем, что с вероятностью 99 % вводимое в эксплуатацию хранилище отходов имеет проектную документацию. Вероятность перехода в аварийную
ситуацию из состояния S'2 существенно выше, чем из состояния S. Из аварийной ситуации (после ее ликвидации) ТМО вероятней всего окажется в состоянии 5' Матрица переходных вероятностей, соответствующая периоду ускоренного развития негативных факторов при отсутствии управляющих воздействий, приведена в табл. 2. 3.
11олагаем. что начальное распределение состояний конкретного ТМО известно и задано всктор-стро-
кий /ХО)-ОЛ(О), р\ (0), рь{0)).
Тогда распределение состояний конкретною ТМО дтя каждого шттервала времени вычисляется по формуле
А*)=А0)Я( |)/>(2) .../>(*), (8) где irO - отсутствие управляющих воздействий; и= I -наличие управляющих воздействий.
Динамика перехода из состояния £ в состояние
5> определяется, например, для шламохранилищ постепенным разрушением ограждающих дамб.
Величина средних ожидаемых потерь при использовании выбранной стратегии управления определяется выручкой, которая обеспечивается при производстве из техногенного сырья товарной продукции, и затратами, обусловленными существованием ТМО на конкретном предприятии.
При шм каждому переходу из ¿го состоянии в J-c ставится в соответствие некоторый доход г . Тогда доход получаемый при переходе из ¿го состояния, средневзвешенный по вероятностям попадания из Aro состояния в любое j-c. вычисляется по формуле
qr, =Y.pr„r¿, (9)
где д' - непосредственно ожидаемый доход при использовании /-"й стратегии (средний доход, получаемый при переходе из hго состояния).
Величина ожидаемого дохода определяется выручкой, которая обеспечивается при производстве из техногенного сырья товарной продукции, и затратами, обусловленными существованием ТМО на конкретном предприятии. Размеры выручки определяются сценарием использования техногенного сырья, рассмотренным ниже.
Величину ожидаемых затрат прехтагается рассчитывать по формуле
q cv+c (5+5,+П)+(1-Л)3, (10)
где р - вероятность безаварийной ситуации; (1-/?,) - вероятность аварийной ситуации, связанной с наличием ТМО: V¡ - общая масса накопленных отходов; Ct - ставка ататы за размещение отходов; К - масса выброса в атмосферу; С, - ставка платы за выбросы в атмосферу стационарными источниками за 1 условную тонну; V - масса выброса веществ в водные обьскты и на рельеф местности; С. - ставка платы за сбросы загрязняющих веществ в водные объекты и на рельеф местности за 1 условную тонну; S] и 5, - площадь ТМО и его санитарной зоны соответственно; С - налог на земельный отвод; П - разовые затраты; Ъл - ущерб, связанный с аварийной ситуацией.
Таблица 1 Матрица переходных вероятностей в латентный период активной фазы
жцтмо
4 3 £
0,99 0.01 0
0,009 0.99 0,001
£ 0,1 0.9 0,0
Таблица 2 Матрица переходных вероятностен в период ускоренною развитии негативных факторов при отсутствии у п ра вл я ю ni и х во »д с и с т в и й
- £ 56
0.95 0.05 0
0,009 0,99 1 0,001
£ 0.1 0,9 1 0,0 |
Таблица 3 Матрица переходных вероятностей в активный период нрн наличии управляющих воздействий
1 £ 3 5б
0.99 0,01 0
¿5 0,499 0,5 0,001
£ 0.1 0,9 0,0
Таким образом, предложенная модель позволяет прогнозировать эволюцию ТМО как источников экономического и экологического рисков и выбирать рациональную стратегию управления. минимизирующую экологический и экономический риски.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1 ЕрмоловВ. А., Зсрва/иова В. П., Моссйкин В. В. Эколого-технологичсская опенка и модел ирование техногенных месторождений рудно-минеральною сырья // Геоэкология. Инженерная геология. Гидрогеология. Геокриология. 2001. № 1. С.24-33.
2 Зобнин Б. Б. Методология управления опасными отходами // Инф.-темат. сборник "Техногенез и экология". НТО ' Горное", Екатеринбу рг: 1996. С. 18-26.
3 Зобннн Б. Б. Проблема управления риском техногенных катастроф // Проблемы региональной экологии. 1998. № 1. С. 81-88.
4. ЗотеевВ. Г., Косгерова Т. К., Осламслко В. В., Рудницкая Н. В. Методы консервации техногенных отходов, обеспечивающие эффективную защиту окружающей среды от загрязнения // Проблемы геогехно-логии и недроведения. Екатеринбург, 1998, т. 2. С. 297 - 301.
УДК 622.528.3
Б. П. Голуб ко, В. Н. Яковлев
МОНИТОРИНГОВЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ ЗА ОПОЛЗНЕВЫМ ПРОЦЕССОМ НА ЛЕВОБЕРЕЖЬЕ ВОЛКОВСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА
Экзогенные геологические процессы (оползни, обвалы, сели, карст, подтоаление, эрозия, просадка и пу чение грунтов, лавины и др.) имеют на территории России широкое распространение. По данным МЧС России, основные потери в России приносят наводнения (около 30 %), оползни, обвалы и лавины (21 %), у раганы, смерчи и другие сильные ветры (14 %), сели и переработка берегов водохранилищ и морей (3 %).
Проводимая в настоящее время под эгидой МЧС России государственная стратегия по снижению риска и смягчению последствий ЧС природного и техногенного характера одной из ключевых проблем по предупреждению ЧС предполагает решение задач комплексного моиигоринга опасностей природных явлений и процессов в техносфере, прогнозирования ЧС и их возможных последствий.
Наибольший ущерб на территориях городов наносят оползни и обвалы. В России оползневые процессы развиваются на территории более 700 городов.
В состав работ по мониторингу оползневых явлений входит производство дежурной оползневой съемки, режимные наблюдения за подземными водами, геодезические наблюдения за развитием оползней, обследование зданий и сооружений, топографическая сьемка оползнезыхучас-
TK-OR
Для установления формы оползня, а также для выявления причины его возникновения и характера развития во времени и пространстве на оползневых участках производят маркшейдерские инструментальные наблюдения (1].
В начале 90-х годов визуальными наблюдениями на левобережье Волковского водохранилища (Каменск-Уральский район) был зафиксирован оползневой процесс.
Инженерно-геологические исследования на участке оползня были nposедены в 1994-1995 гг. научно-производственной фирмой «Гсо С» [2].
Для геологического строения участка оползня характерно наличие нескольких слоев различных по своим свойствам грунтов.
Основные инженерно-геологические слои представлены:
- песками пылсватыми кварцевого состава, песчаниками на опоковом цементе выветрелы-ми, трещиноватыми - у = 1,65 т/м3; с = 2,90 т/м2; <? = 30°;