CC BY
48
лежит достаточное количество снега. При его наличии локальное препятствие будет в какой-то степени более приближено к условиям высоких гор. Поэтому, при правильном построении спортивного горного маршрута и тщательной его разработке вполне можно набрать достаточное количество технических препятствий, необходимых для горных походов 1-2 категорий сложности.
Как известно, при прохождении перевалов и траверсов вершин в высокогорных районах категория засчитывается по наиболее легкому пути. В условиях низкогорья, каким является Южный Урал, для увеличения технической сложности необходимо сделать всё с точностью наоборот. Крутые склоны нужно будет выискивать и их проходить, а не обходить. Подавляющее количество маршрутов туристы прокладывают в этом районе, ориентируясь на максимально высокие отметки вершин и хребтов. К таковым можно отнести Иремель, Нургуш, Зигальга, Таганай и др. Между этими хребтами расположены широкие и пологие долины. Между тем, хребты Зильмердак, Яшкады, Авдырдак и многие другие освоены туристами значительно хуже. На них имеется большое количество разрушенных скал, которые можно использовать в качестве технического препятствия маршрутов низких категорий сложности. Описываемое тактическое построение нитки дает возможность заявлять и проходить спортивные горные походы 1 -2 категорий сложности в близко расположенном регионе Южного Урала, не выезжая в районы высокогорья.
Основным районом проведения походов по горному туризму является район наиболее высоких вершин Южного Урала, находится на территории Башкирии и Челябинской области. Наиболее высокие вершины: Ямантау 1640,4м (массив Ямантау), Бол. Иремель 1582м (горный узел Иремель), Бол. Шелом 1427м (хр. Зигальга), Нургуш 1406,2м (хр. Нургуш).
Оптимальный период для проведения походов - май.
Развитие такого комплекса как "Иремель", позволит не только сохранить редкие и эндемичные виды флоры и фауны Башкортостана и в частности горного массива Иремель, но и позволит создать дополнительный рекреационный ресурс для населения при этом сведя отрицательный эффект на природные комплексы почти к нулю.
Список использованной литературы
1. Башкортостан. Краткая энциклопедия. Уфа: Науч. изд - во «Башкирская энциклопедия», 1996. 672 с.
2. Башкортостан туристский: автор-составитель Лязин А.В. - Уфа: Издательство «Эксперт», 2006, - 140 с.
3. Кадильников И.П. Физико-географическое районирование Башкирской АССР. - Уфа: Башкирский гос. унт, 1964. - 210 с.
4. Мышлявцева С.Э. Активный туризм в регионах Урала - П.: Пермгосуниверситет. 2007 -137с.
5. Устиновский Н.Н. Классифицированные вершины и перевалы Северного, Среднего и Южного Урала. -Екатеринбург: 2008 г.
6. Интернет - ресурс: http://parkiremel.ru
© В В. Лосева, 2016
УДК 54-414:544.722.132
Матвейкина Яна Валерьевна
Студентка института Нефти и Газа Г.Красноярск РФ E-mail: yana57851@yandex.ru
К ВОПРОСУ ИЗУЧЕНИЯ СТЕПЕНИ ГИДРОФИЛЬНОСТИ СОРБЕНТА "УНИПОЛИМЕР- М"
Аннотация
В статье подвергнут критике постулат об абсолютной гидрофобности сорбентов серии «Униполимер-М», проведенный исследованиями в лабораторных условиях в чашах Петри. В частности Доказано, что сорбенты действительно сохранили свойства флотации, но при этом происходит вытеснение воздуха из
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №1/2016 ISSN 2410-700Х_
порового пространства и заполнение их водой. Следовательно, полимерные сорбенты серии «Униполимер-М» не являются абсолютно гидрофобными. Результатами исследования получено уравнение регрессии, определяющее зависимость воды впитываемого полимерным сорбентом от времени нахождения его в открытой воде.
Ключевые слова
сорбент, флотация, гидрофобность, поровая вместимость, плотность и надежность распределения
результатов, математическая статистика
Сорбенты серии «Униполимер- М» успешно применяются при ликвидации техногенных аварий, связанных с проливом нефти, нефтепродуктов при локализации и очистке поверхностей гидросферы, грунта [1-3], сорбционные характеристики данных сорбентов не вызывают сомнение. При этом опыт применения исследуемых полимерных сорбентов при ликвидации проливов нефти, нефтепродуктов на открытых водоемах показал, что, несмотря на то что в целом флотация сорбента на протяжении всего периода нахождения его в воде наблюдается, сорбент по мере нахождения в воде постепенно погружается в воду. При этом погружение свойственно как сорбенту так и сорбату, а множество публикаций в научной литературе указывают на одно из наиболее конкурентных свойств полимерных сорбентов не только на повышенный коэффициент сорбции (достигает до 65), но и его абсолютную гидрофобность[4].
Исследованиями структуры порового пространства [5] выявлено наличие сквозных и тупиковых пор, проведен анализ их размеров и распределения по размерам. Отмеченная информация позволяет сделать предположение, что наличие сквозных пор в условиях атмосферного давления должно способствовать проявлению капиллярного эффекта, который в свою очередь должен способствовать насыщению порового пространства полимерных сорбентов серии «Униполимер- М» водой, что и опровергает тезис о их полной гидрофобности.
Для подтверждения выдвинутого предположения о наличии у сорбентов гидрофильности проведен лабораторный эксперимент, в качестве объекта исследования использовано 6 образцов полимерного сорбента «Униполимер-М», помещенных в чашку Петри при температуре +25 оС, влажности воздуха 45%, исследования проведены в течении 600 часов. При взвешивании каждого из образцов сорбента на электронных весах Balance LEKI B5002 высокой точности, с погрешностью менее 1 %, вес был равен 0,68 гр. Взвешивания проводились с периодичностью 12 часов, вес воды в порах сорбента определялся как разница веса образца сорбента и веса контрольного образца. Так как большему объему и большему весу образцов сорбента логично должен соответствовать больший объем воды, проникающий в поры сорбента, то при проведении исследований принято решение полученную массу образцов сорбента впитавших воду относить к массе исходного образца.
При истечении 6 часов во всей чашках Петри появилась взвесь мельчайших частиц сорбента в воде, осаждение частиц началось через 12 часов.
В последствии рассчитана плотность исследования опытных экспериментальных данных (n) на гидрофильности образцов полимерного сорбента, результаты исследований разбиты на 5 участков из условия, что в каждый из этих участков должно попадать как можно больше значений xi (табл. 1), а число участков определяется из уравнения:
l=Round (Vn) (1)
Таблица 1
Распределение результатов исследования образцов полимерного сорбента на гидрофильность по частости и
плотности распределения
Диапазон Граница Частость Плотность распределения
левая правая эмпирическая теоретическая
1 0,68000 1,76600 0,105263 0,063372 0,069639
2 1,76600 2,85200 0,052632 0,115747 0,146534
3 2,85200 3,93800 0,157895 0,199013 0,212963
4 3,93800 5,02400 0,210526 0,238996 0,213771
5 5,02400 6,11000 0,473684 0,382871 0,148208
Итого 1,000000 1,000000
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №1/2016 ISSN 2410-700Х_
Значения веса воды, заполняющей поровое пространство сорбента приведено в таблице 2.
Таблица 2
Выборка случайной величины экспериментальных данных при шестикратной повторяемости замеров
№ экспериментальной величины Фактор эксперимен-тальной величины № экспериментальной величины Фактор эксперимен-тальной величины
1 0,680000 11 5,430000
2 1,100000 12 5,720000
3 1,900000 13 5,820000
4 2,960000 14 6,030000
5 2,980000 15 6,030000
6 3,620000 16 6,040000
7 4,480000 17 6,070000
8 4,740000 18 6,110000
9 4,760000 19 6,110000
10 4,770000 20 6,110000
Проверена принадлежность закона распределения данных исследования (Табл. 3) закону распределения с помощью критерия согласия Пирсона.
Сравнительный анализ значений Пирсона доказывает, что уравнение регрессии изменения веса воды в поровом пространстве полимерного сорбента «Униполимер-М» имеет вид логарифмически нормального закона.
Таблица 3
Показатели выборки случайной величины
№ п.п. Наименование показателя Величина
Входные данные
1 Количество опытов, шт 19
2 Повторяемость опытов 6
3 Уровень значимости 0,05
Выходные данные
4 Минимальное значение фактора 0,6800000000
5 Максимальное значение фактора 6,1100000000
6 Размах вариации 5,4300000000
7 Центральный момент первого порядка -0,0000000000
8 Центральный момент второго порядка 3,0191745152
9 Центральный момент третьего порядка -4,7950922694
10 Центральный момент четвертого порядка 23,3180692529
11 Мода 5,4118571429
12 Медиана 4.9636666667
13 Асимметрия выборки -0,9140388243
14 Эксцесс выборки -0,4419080334
15 Выборочное среднее значение фактора 4,4921052632
16 Среднее линейное отклонение фактора 1,4447091413
17 Среднее квадратическое отклонение фактора 1,7375771969
18 Стандартное отклонение фактора 1,7851908673
19 Средняя квадратическая ошибка фактора 0,4095508729
20 Ошибка в % от среднего значения фактора 9,1171254664
21 Эмпирическая дисперсия выборки 3,1869064327
22 Вариации отклонения от среднего значения 2,0871845029
23 Риск отклонения от среднего значения 1,4447091413
24 Коэффициент вариации 38,6806874533
Нормальное распределение
25 Вычисленное значение критерия Пирсона 0,096
26 Табличное значение критерия Пирсона 6,041
27 Критерий согласия Колмогорова-Смирнова 0,409
Логарифмически нормальное распределение
28 Вычисленное значение критерия Пирсона 9,107
29 Табличное значение критерия Пирсона 6,041
30 Критерий согласия Колмогорова-Смирнова 2,670
Равномерное распределение
31 Вычисленное значение критерия Пирсона 0,537
32 Табличное значение критерия Пирсона 6,041
33 Критерий согласия Колмогорова-Смирнов 1,280
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №1/2016 ISSN 2410-700Х Нахождение и анализ уравнения логарифмической регрессии у = а + blnx для данных 1. Составим таблицу вспомогательных величин:
i Xi Уг ln^i ln2Xi Уг In Ij
1 1 1 0 0 0
2 2 2 0,6931 0,4805 1,3863
3 3 5,16 1,0986 1,2069 5,6688
4 4 6,04 1,3863 1,9218 8,3732
5 5 8,03 1,6094 2,5903 12,9238
6 6 8,26 1,7918 3,2104 14,7999
7 7 8,54 1,9459 3,7866 16,6181
8 8 8,65 2,0794 4,3241 17,9872
9 9 8,93 2,1972 4,8278 19,6212
10 10 8,94 2,3026 5,3019 20,5851
11 11 8,96 2,3979 5,7499 21,4851
12 12 8,97 2,4849 6,1748 22,2896
13 13 8,79 2,5649 6,579 22,5459
14 14 9,15 2,6391 6,9646 24,1474
15 15 8,94 2,7081 7,3335 24,2100
16 16 8,75 2,7726 7,6872 24,2602
17 17 8,82 2,8332 8,0271 24,9889
Е 153 127,93 33,5051 76,1664 281,8907
Вычислим коэффициенты а и Ь уравнения логарифмической регрессии у = а + Ыпх по известным формулам:
_ "1(У(1пХ() -£1ПХ( -Хуг _ 17 ■ 281,8907- 33,5051 ■ 127,93 ь = пХ/п2Х( - (Х1ПХ()2 = 17 ■ 76,1664- 33,50512 ~ 2,9368
а=1Еуг--!1пХ( = —■ 127,93 - 29368 ■33,5051 « 1,7371
П^1-71 П^ 1 17 17
Итак, искомое уравнение регрессии имеет вид у = 1,7371 + 2,9368 1пх 2. Сделаем общий чертёж диаграммы рассеяния и графика уравнения регрессии
Рисунок 1 - уравнение регрессии у = 1,7371 + 2,9368 lnx
Для оценки значимости параметров регрессии и корреляции сначала:
- найдём у средний: у = ~ЕУ( = ~~~~~~ = 7,5253
- составим таблицу вспомогательных величин, где:
e¡=yi-y¡; ÄSi = Si-Si-1 ^ =
г Xi Vi л Vi Vi-У (Vi - У)2 ¿i 4 Ai
1 1 1 1,7371 -6,5253 42,5795 -0,7371 0,5433 0,7371 — —
2 2 2 3,7728 -5,5253 30,5289 -1,7728 3.,1427 0,8864 -1,0357 1,0726
3 3 5,16 4,9636 -2,3653 5,5946 0,1964 0,0386 0,0381 1,9692 3,8778
4 4 6,04 5,8084 -1,4853 2,2061 0,2316 0,0536 0,0383 0,0351 0,0012
5 5 8,03 6,4638 0,5047 0,2547 1,5662 2,4531 0,195 1,3347 1,7813
6 6 8,26 6,9992 0,7347 0,5398 1,2608 1,5896 0,1526 -0,3055 0,0933
7 7 8,54 7,4519 1,0147 1,0296 1,0881 1,1839 0,1274 -0,1727 0,0298
8 8 8,65 7,8441 1,1247 1,265 0,8059 0,6495 0,0932 -0,2822 0,0796
9 9 8,93 8,19 1,4047 1,9732 0,74 0,5476 0,0829 -0,0659 0,0043
10 10 8,94 8,4994 1,4147 2,0014 0,4406 0,1941 0,0493 -0,2994 0,0897
11 11 8,96 8,7794 1,4347 2,0584 0,1806 0,0326 0,0202 -0,2599 0,0676
12 12 8,97 9,0349 1,4447 2,0872 -0,0649 0,0042 0,0072 -0,2455 0,0603
13 13 8,79 9,27 1,2647 1,5995 -0,48 0,2304 0,0546 -0,4151 0,1723
14 14 9,15 9,4876 1,6247 2,6397 -0,3376 0,114 0,0369 0,1424 0,0203
15 15 8,94 9,6902 1,4147 2,0014 -0,7502 0,5628 0,0839 -0,4126 0,1703
16 16 8,75 9,8798 1,2247 1,4999 -1,1298 1,2764 0,1291 -0,3795 0,1441
17 17 8,82 10,0578 1,2947 1,6763 -1,2378 1,5322 0,1403 -0,108 0,0117
Е — — — — 101,535 — 14,1485 2,8726 — 7,676
3. Индекс корреляции:
R =
4. Индекс детерминации:
. Ky¿- У)2 1 — :
Ky¿ - у)2
14,1485 1--« 0 9277-
1 101,535 0, ;
R2 = 0,92772 « 0,8607;
5. Средняя ошибка аппроксимации:
п¿-L | y¿
2,8726
100% ---100% « 16,8974%
17
6. Критерии Фишера:
-критический(табличный): Ftabl=F(a, fc^ = F(0,05,1,15) « 4,5431
, „ ^ Я2 0,8607 15 пол,гп
-фактический: Ffakt=i-i2 • ^ = 1-ÜÍ57 • 1Т * 92,6459;
Так как k1=m=1, k2=n-m-1=17-1-1-15 и а=0,05, где m -это число параметров при переменных уравнениях регрессии.
Графические зависимости рис. 2 и рис. 3 позволяют оценить плотность и надежность распределения результатов замера показателя гидрофильности.
Рисунок 2 - Гистограмма распределения плотности результатов замера показателя гидрофильности
полимерного сорбента в зависимости от времени
Рисунок 3 - Гистограмма распределения надежности результатов замера показателя гидрофильности
полимерного сорбента в зависимости от времени
Плотность распределения результатов замера массы воды заполняющей поры полимерного сорбента достигает значения 0,225, а показатель надежности результатов замера показателя гидрофильности полимерного сорбента в зависимости от времени достигает значения 80% при условии проведения. Выводы
1.Поровая вместимость воды полимерными сорбентами серии «Униполимер» описывается уравнением логарифмически нормального распределения g=1,362+1,9065 ln (t)
2.Пороговым временем образования взвеси при погружении полимерных сорбентов серии «Униполимер» в воду является 6 часов, пороговым временем выпадения взвеси в осадок - 12 часов.
Список использованной литературы
1. В.М. Мелкозеров, С.И. Васильев. Охрана окружающей среды и рациональное недропользование при разработке, эксплуатации нефтяных месторождений, транспортировке нефти и нефтепродуктов. Германия, издательство Lambert Academic Pablishing, 2011.-286 с.
2. А.Г. Левченко, М.И. Витковский, А.С. Федотова, В.А. Куркин. Рекультивация почв сельскохозяйственного назначения с применением сорбента «Униполимер-М» // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе, 2013. №10 С. 42-46.
3. Мелкозеров, В. М. Исследование эксплуатационных характеристик модифицированных многоцелевых карбамидных поропластов / В. М. Мелкозеров, С. И. Васильев, А. Я. Вельп // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2010. № 8. С. 34-39.
4. Васильев С.И. Технология сорбционной и биологической очмистки биосферы от загрязнений нефтепродуктами Васильев С.И., Мелкозеров В.М., Вельп А.Я., Горбунова Л.Н., Саначева Г.С., Федотова А.С.// Системы. Методы. Технологии. 2011. № 11. С. 168-179
5. Лапушова Л.А. Васильев С.И. Результаты исследования структуры полимерных сорбентов «Униполимер-М» для ликвидации техногенных разливов нефти и нефтепродуктов // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе, 2015. № 6 С. 17-21.
6. Мелкозеров В.М Очистка нефтезагрязненных земель и водоемов Сибири с применением адсорбентов Мелкозеров В.М., Васильев С.И., Вельп А.Я., Горбунова Л.Н., Гуревич Ю.Л., Ладыгина В.П., Трусей И.В. // Нефтепромысловое дело. 2010. № 11. С. 58-62.
7. Эксплуатационные свойства полимерных сорбентов Мелкозеров В.М., Васильев С.И., Вельп А.Я., Крылышкин Р.Н., Марьянчик Д.И. // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. 2011. Т. 4. № 4. С. 369379.
8. Васильев С.И. Эффективная ликвидация аварийных разливов нефти и нефтепродуктов с применением современных технологий и полимерных сорбентов // Системы. Методы. Технологии. 2010. № 3. С. 115.
© Я.В. Матвейкина, 2016г.
УДК 504.062+556+574.5+913
Савченко Николай Владимирович
канд. геогр. наук, доцент НГАУ г. Новосибирск, РФ E-mail: savchenkonv52@mail.ru
ФУНКЦИОНАЛЬНО-ДИНАМИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ СУБАРКТИЧЕСКИХ ОЗЁР СИБИРИ
Аннотация
На основе синхронных мониторинговых наблюдений за элементно-геохимическим составом макро- и микроэлементов и качественно-количественными показателями основных групп гидробионтов разработаны формулы функционально-динамического состояния озёр, позволяющие оценивать их экологическое состояние.
Ключевые слова
Мониторинг, озёра, функционально-динамическое состояние, устойчивость, химические элементы, зоопланктон, альгофлора, зообентос, продукция, деструкция, субарктика
Территории сибирской субарктики является одной из самых заболоченных и заозёренных в РФ (табл. 1). Общее число озёр здесь более 90 тыс. Суммарная площадь их акваторий близка к 46 тыс. км2, а объёмные запасы воды около 86 км.3 Средний показатель озёрности, равный 9,5%, значительно изменяется по территории (от 0,2 до 88%) и превышает общероссийский в 4,3 раза. В настоящее время эти озёра представляют собой весьма уязвимые экосистемы: с одной стороны, по своему гидрографическому положению они являются естественными коллекторами для питающих их водосборов, а с другой -большинство их водосборов вовлечены в сферы интенсивного хозяйственного освоения газовой промышленности, цветной металлургии, транспортного и производственного строительства, оленеводства.
