CC BY
9
Безопасность в чрезвычайных ситуациях «Технологии гражданской безопасности», том 20, 2023, № 1 (75) /11 УДК 614.8 EDN: BPEHQV
Математическая модель для прогнозирования последствий сброса жидких технологических отходов в гидросферу
ISSN 1996-8493
D01:10.54234/CST. 19968493.2023.20.1.75 © Технологии гражданской безопасности, 2023
В.А. Акимов, С.В. Колеганов, А.В. Мишурный
Аннотация
В статье представлено математическое описание основных прогнозных параметров сброса жидких технологических отходов в гидросферу: прогнозируемая концентрация наиболее опасных загрязняющих веществ; прогнозируемое снижение показателей химического и биохимического потребления кислорода.
Ключевые слова: сброс жидких технологических отходов в гидросферу; прогнозно-аналитическая модель; основные входные данные; прогнозируемая концентрация наиболее опасных загрязняющих веществ; прогнозируемое снижение показателей химического и биохимического потребления кислорода; анализ статистических данных, основанный на байесовском методе.
Mathematical Model for Predicting the Consequences of Dumping Liquid Technological Waste into the Hydrosphere
ISSN 1996-8493
D01:10.54234/CST. 19968493.2023.20.1.75 © Civil Security Technology, 2023
V. Akimov, S. Koleganov, A. Mishurny
Abstact
The article presents mathematical description of the main forecast parameters of the liquid technological waste discharge into the hydrosphere: predicted concentration of the most dangerous pollutants; predicted decrease in the indicators of chemical and biochemical oxygen consumption.
Key words: discharge of liquid technological waste into the hydrosphere; predictive and analytical model; basic input data; predicted concentration of the most dangerous pollutants; predicted decrease in chemical and biochemical oxygen consumption; analysis of statistical data based on the Bayesian method.
03.03.2023
/72 "Civil SecurityTechnology", Vol. 20, 2023, No. 1 (75)
Safety in emergencies
Введение
Опасные химические соединения являются одними из основных загрязнителей водных объектов. В зависимости от химических свойств такие загрязнения подразделяются на различные категории. Например, на предприятиях нефтехимической и химической промышленности вода используется как растворитель, при этом образуются, как правило, специфические сточные воды. Целлюлозно-бумажные комбинаты, предприятия легкой и пищевой промышленности используют воду в качестве рабочей среды. Среди загрязняющих веществ, поступающих в водные объекты с промышленных предприятий, наиболее заметный вред наносят углеводороды [1].
Мониторинг экологической обстановки на водных объектах Российской Федерации имеет высокую актуальность, обеспечивает: раннее выявление процессов сброса жидких технологических отходов и опасностей, вызванных этими процессами; оперативное информирование соответствующих служб, заинтересованных, в том числе, в эффективном прогнозировании развития таких событий. Поэтому разработка методики прогнозной и аналитической модели «Сброс жидких технологических отходов в гидросферу» (ПАМ СО) является важной научно-практической задачей по формированию долгосрочного прогноза угрозы, как совокупности явлений сброса жидких технологических отходов в гидросферу [2].
В основу методики ПАМ-СО положены теоретические подходы в области анализа статистических данных, основанные на байесовском методе интерпретации вероятности, когда вероятность отражает степень доверия к вероятному событию, которая может измениться, и новая информация о наступающем событии будет сформирована.
Основными входными данными для формирования базового обучающего множества ПАМ-СО являются следующие группы параметров [3]: параметры систем (постов) мониторинга сброса жидких технологических отходов (ЖТО), расположенных в непосредственной близости от источников сброса ЖТО промышленных объектов; параметры систем (постов) мониторинга сброса ЖТО, расположенных на наблюдаемой территории (НТ); характеристики источников сброса ЖТО; характеристики участков водных объектов (ВО) (от источников сброса ЖТО до объектов водозаборов); характеристики гидрологической обстановки.
В ПАМ-СО вероятностной оценке с использованием байесовского классификатора подлежат гипотезы: для прогнозирования концентрации веществ, входящих в состав ЖТО; для прогнозирования снижения показателей химического потребления кислорода (ХПК) и биохимического потребления кислорода (БПК) [4].
1. Прогноз концентрации наиболее опасных загрязняющих веществ
Согласно [5] показатель качества воды для каждого вещества, входящего в состав ЖТО (фенол, формальдегид, аммиак, хром и др.), а также для ХПК и БПК, определяется по формуле:
С
Ш = , (1)
ПДК
где:
С. — концентрация /-го вещества, входящего в состав ЖТО, в месте размещения системы (поста) мониторинга сброса ЖТО, а для показателей ХПК и БПК — их значения, по состоянию на дату и время начала прогнозирования, мг/дм3;
ПДК . — предельно допустимая концентрация /-го вещества, входящего в состав ЖТО, а для показателей ХПК и БПК — их нормативные значения, мг/дм3.
Общий показатель качества воды (SCWQI) определяется по формуле:
SCWQI =
C
/6.
(2)
чы ПДК,
Концентрация веществ, входящих в состав ЖТО рассчитывается по формуле:
C (Lx, t ) =
m
F (4xDxt)
exp
(4 )
4D t
- Kt
(3)
где:
С(Ь , т) — средняя концентрация вещества в ВО на расстоянии L через время г/м3;
Ь — общая протяженность участка ВО от места сброса ЖТО до системы (поста) мониторинга сброса ЖТО, м;
т — начальная масса сброшенного вещества в ВО,
г;
Е—площадь поперечного сечения ВО, м2; D — коэффициент продольной дисперсии, м2/с; t—время, прошедшее от начала сброса ЖТО в ВО,
с;
3 — средняя скорость течения воды на участке ВО, м/с;
К—коэффициент скорости самоочищения воды от сброшенного вещества, входящего в состав ЖТО, 1/с.
Коэффициент продольной дисперсии Бх для участков ВО шириной менее 10 м определяется по формуле:
D = 1,81И, 3 с
r \1'49
Б, Л
v ,
(4)
где:
3* — средняя по сечению речного потока скорость течения воды на рассматриваемом участке ВО, м/с; Н* и В*—средние глубина и ширина участка ВО, м; с — коэффициент Шези, м0,5/с.
Общий показатель качества воды предназначен для оценки уровня загрязнения ВО и влияния качества воды на здоровье населения на территории муниципального образования в зависимости от полученной концентрации веществ, входящих в состав ЖТО.
Для участков ВО шириной русла более 10 м коэффициент продольной дисперсии Бх определяется по формуле:
D = 4300H9 с
-2,63
(5)
Безопасность в чрезвычайных ситуациях «Технологии гражданской безопасности», том 20, 2023, № 1 (75) /73
2. Прогноз снижения показателей химического и биохимического потребления кислорода
Коэффициент Шези (коэффициент сопротивления трения по длине) в зависимости от времени года рассчитывается по следующим зависимостям:
при наличии ледяного покрова на участке ВО:
1
с =-(0,5 H* ) ,
(6)
где:
пзш, — коэффициент шероховатости русла для зимнего периода времени;
Р — коэффициент степени, зависящий от коэффициента шероховатости русла;
для летнего периода времени на участке ВО:
1 (7)
с = Ry,
n.„
где:
пш — коэффициент шероховатости русла; R — гидравлический радиус русла, м; у — коэффициент степени, зависящий от коэффициента шероховатости русла:
У
= 2,5^-0,13 - 0,75>R(( 0,1 У (8)
Тогда массу вещества, входящего в состав ЖТО, сброшенного в водный поток, можно определить по формуле:
m =
С (4, t )F (4nDxt )°
exp
(4 )
4 DJ
2 Л
- Kt
(9)
При этом выходными данными ПАМ-СО будут: вероятностная оценка прогнозируемых концентраций различного типа ЖТО в заданный период времени на системах (постах) мониторинга сбросов ЖТО;
вероятностная оценка снижения показателей ХПК и БПК в результате сброса ЖТО;
оценка уровня загрязненности воды на основании общего показателя качества воды SCWQI.
Заключение
Таким образом, в статье представлено краткое описание математической модели для прогнозирования последствий сброса жидких технологических отходов в гидросферу с использованием метода Байеса [6].
Литература
1. Акимов В. А. Риски при обращении с отходами производства и потребления / В. А. Акимов, Ю. И. Соколов. М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2014. 372 с. ^N978-5-93970-124-2.^^ TRCNQH.
2. Методика прогнозной и аналитической модели «Сброс жидких технологических отходов в гидросферу». М.: ООО НЦИ, 2021. 172 с.
3. Акимов В. А., Иванова Е. О., Мишурный А. В. АПК «Безопасный город»: исходные данные для прогнозирования последствий сброса жидких технологических отходов в гидросферу // Гражданская защита. 2022. № 9 (565). С. 61-62.
4. Предварительный национальный стандарт Российской Федерации ПНСТ 770-2022 «Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Безопасный город. Прогнозирование последствий сброса жидких технологических отходов в гидросферу. Общие
требования» (утвержден приказом Росстандарта от 18 ноября 2022 г № 122-пнст).
5. Р52.24.627-2007 «Рекомендации. Усовершенствованные методы прогностических расчетов распространения по речной сети зон высокозагрязненных вод с учетом форм миграции наиболее опасных загрязняющих веществ».
6. Прогнозно-аналитические решения по природным, техногенным и биолого-социальным угрозам единой системы информационно-аналитического обеспечения безопасности среды жизнедеятельности и общественного порядка «Безопасный город» / В. А. Акимов, А. В. Мишурный, О. В. Якимюк и др. М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2022. 315 с. ^N978-5-93970-278-2. EDN: МвХ^.
Сведения об авторах
Акимов Валерий Александрович: д. т. н., проф., засл. деятель науки РФ, ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), гл. н. с. института. Москва, Россия. 8Р^-код: 8120-3446.
Колеганов Сергей Викторович: МЧС России, начальник отдела Департамента образовательной и научно-технической деятельности, подполковник. Москва, Россия. 8Р^-код: 2676-1470.
Мишурный Андрей Викторович: АО «Объединенная приборостроительная корпорация», руковод. проектн. офиса «Безопасный город». Москва, Россия. 8Р^-код: 2799-6308.
Information about authors
Akimov Valery A.: ScD (Technical Sc.), Professor, Honored Scientist of the Russian Federation, All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies, Chief Researcher of the Institute. Moscow, Russia. SPIN-scientific: 8120-3446.
Koleganov Sergey V: EMERCOM of Russia, Head of Section of
the Department of Educational and Scientific and Technical
Activities.
Moscow, Russia.
SPIN-scientific: 2676-1470.
Mishurny Andrey V.: JSC «United Instrument-Making Corporation», Head of the Project Office «Safe City». Moscow, Russia. SPIN-scientific: 2799-6308.
