CC BY
26a3 = a2 ^ al ^ a2 v al = sup(> a2, al) (14)
that is, as the strongest rate of > a2 and aï .
The reflective selection shown carries some abstract tint. In addition, to "self-image", it is necessary to take into account such a concept as "flash of intuition" [10], which has the function of completion for realistic choice.
Conclusion
Difficulties in evaluating the behavior of interacting information flows of dynamic systems to make satisfactory decisions require the use of modern methods of processing and interpreting the results obtained. Studying the trajectories of complex dynamic systems, it seems that their development should be evaluated by traditional methods with the calculation of informative parameters, as well as with the help of additional, difficultly formalized experience of a professional expert or a decision maker based on reflexive estimates of visual images of signal dynamics.
References
1. Takens F. Detecting strange attractors in turbulence. In: Rand DA, Young LS (eds.) Dynamical systems and turbulence. Warwick 1980 Proceedings, Lecture notes in mathematics, vol. 898. Springer, New York, 1981. Pp. 366-381.
2. Sprott J.C., Chaos and Time Series Analysis, Oxford University Press, Oxford, 2003. 507p.
3. Olemskoy A.I. Teoriya stohasticheskih sistem s singulyarnyim multiplikativnyim shumom. UFN. Tom 168, №3, 1998. Pp. 287-321.
4. Poincaré H. (1890) Sur la problem des trois corps et les équations de la dynamique. Acta Mathemat-ica. 13: pp. 1-271.
5. Eckman J., Kamphorst S., Ruelle D., Recurrence Plots of Dynamical Systems, Europhysics Letters, 4 (9), 1987. Pp. 973-977.
6. Webber C.L., Zbilut J.P. (2005) Recurrence quantification analysis of nonlinear dynamical systems. Chapter 2. In: Riley MA, Van Orden G (eds) Tutorials in contemporary nonlinear methods for the behavioural sciences, pp. 26-92 https://www.nsf.gov/pubs/2005/nsf05057/nmbs/nmbs. pdf. Accessed 5 July 2018.
7. Bruce Hobbs and Alison Ord. Nonlinear dynamical analysis of GNSS data: quantification, precursors and synchronization. Progress in Earth and Planetary Science. 2018. 35p.
8. Ismailov B.I. The Visual Control of Vibration Dynamic System. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2012. №5. Pp. 25-30.
9. Vladimirskiy E.I., Ismailov B.I. Sinergetiches-kie metody upravleniya haoticheskimi sistemami. Baku, «ELM», 2011, 240s.
10. Marvan N., Romano M.C., Thiel M., Kurths J. Recurrence plots for the analysi of complex systems. Physics Reports, 438. 2007. - pp. 237-329.
11. Vladimirsky E.I., Ismailov B.I. Nonlinear Recurrence Analysis as Mathematical Model of Control of Chaotic Processes. INFORMATION TECHNOLOGIES (INFORMACIONNYE TEHNOLOGII). Moscow, 2012, №5, pp. 42-45.
12. Vladimirskiy E.I. Otobrazhenie printsipov re-fleksii v matematicheskoy modeli prinyatiya udovletvoritelnyih resheniy. Tr. IV Mezhd. Konfer-entsii «Identifikatsiya sistem i zadachi upravleniya», SICPR0'05. Moskva 25-28 yanvarya 2005. M.: Institut problem upravleniya im. V.A.Trapeznikova RAN. 2005. Pp. 1681-1688.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ СОСТАВА ПОЧВЕННОГО И РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА ПО ДАННЫМ ДЗЗ НА ПОДРАБОТАННОЙ ТЕРРИТОРИИ ШАХТЫ ИМЕНИ КОСТЕНКО, Г. КАРАГАНДА
Каранеева А.Д.
Карагандинский государственный технический университет, Караганда
Касымжанова А.Е.
Карагандинский государственный технический университет, Караганда
Жоргембаева Н.
Карагандинский государственный технический университет, Караганда
DETERMINATION OF THE COMPOSITION OF SOIL AND VEGETATION COVER ACCORDING TO THE DATA OF REMOTE SENSING OF THE EARTH ON THE SUBSIDED TERRITORY OF THE MINE NAMED AFTER KOSTENKO, KARAGANDA.
Karaneyeva A.
Karaganda state technical university, Karaganda
Kassymzhanova A. Karaganda state technical university, Karaganda
Zhorgembayeva N.
Karaganda state technical university, Karaganda
АННОТАЦИЯ
Одним из приоритетов стратегического развития научно-технических возможностей Республики Казахстан является формирование космической отрасли. Главное направление отрасли ориентировано на
исследование, внедрение космических технологий и формирование космической науки в интересах социально-экономического развития страны. Актуaльнoсть шставленных проблем обуславливается стремительным формированием технoлoгий, рабoтающих с тосмическими данными.
Интенсивная разработка угольных месторождений, промышленно-гражданская застройка территорий оказывают негативное влияние на состояние земной поверхности, что подразумевает проведение постоянного мониторинга.
Спектральный анализ космических изображений позволяет определить степень изменения покрова земной поверхности за рассматриваемый промежуток времени. Важной частью спектрального анализа является наличие библиотек, которые позволяют определить вид флоры, покрывающий рассматриваемые территории.
Применение методов ДЗЗ для мониторинга за состоянием территорий нарушенных почвенных покровов в зоне подработанных территорий позволит достоверно определять и выделять зоны ландшафтного комплекса с выявлением нарушений в их почвенном составе вблизи территорий крупных промышленных объектов.
ABSTRACT
Space industry is one of the priorities of strategic development of scientific and technical capabilities of the Republic of Kazakhstan. The main direction of the industry is focused on research, implementation of space technologies and space science formation of space science in the interests of social and economic development of the country. The relevance of the problems posed is determined by the rapid formation of technology dealing with space data.
Intensive coal mining and industrial and civil developments of the territories negatively affect the state of the earth's surface, which in turn implies constant monitoring.
Spectral analysis of space images allows determining the degree of change in the cover of the earth's surface for the period of time under consideration. An important part of this analysis is an availability of libraries that make it possible to define the type of flora covering the reviewed territories.
The application of methods of remote sensing of the Earth, monitoring the state of the territories of disturbed soil cover in the subsided areas, will reliably identify and isolate the zones of the landscape complex defining the disturbances in their soil composition near large industrial enterprises.
Ключевые слова: ДЗЗ, космические снимки, спутник, мониторинг, растительный покров, почвенный покров, дешифрирование, спектральный анализ, горные предприятия, программный пакет ENVI, исследование, химический состав.
Keywords: Remote sensing, space imagery, satellite, monitoring, vegetation cover, soil cover, decoding, spectral analysis, mining, software package MINDS, research, chemical composition.
Целью является исследование подработанных территорий г. Караганды с применением данных спутниковых систем для определения состава растительного и почвенного покрова.
Для проведения анализа земной поверхности территории г. Караганды были выбраны оптические снимки, предоставленные космическим спутником LANDSAT 8.
С целью дешифрирования космических снимков интерпретируем спектральные каналы данных
спутника LANDSAT TM / ETM+. Преимущество таких снимков - это большое число спектральных диапазонов, наличие теплового канала, цифровой формы и большие архивы. Комбинации разных каналов съемки позволяют нам увидеть различные особенности земной поверхности [1].
На рисунке 1 представлен космический снимок на территорию г. Караганды, полученный путем комбинаций каналов 6, 4, 2.
Рисунок 1 Интерпретация каналов комбинаций 6-4-2
Данная комбинация показала нам городскую застройку, которая отображается в оттенках розово-фиолетового, травянистые сообщества в зеленом и светло зеленом цвете. Ярко зеленый цвет указывает на здоровую, а коричневые тона - разреженную растительность. Ярко розовые участки детектируют открытую почву. Глубокие воды окрашены почти в черный цвет, а более светло- синие оттенки указывают на большое количество взвесей в воде. Светло зеленые точки внутри городских территорий могут быть парками, садами.
Комбинация 6-4-2 дает хороший результат при анализе пустынь и опустыненных территорий. Кроме того, может быть использована для изучения сельскохозяйственных земель и водно-болотных угодий.
Рисунок 2 Интерпретация каналов комбинаций 7-6-4
На рисунке 2 интерпретация комбинаций каналов 7-6-4 показала растительность, отображенную в оттенках красного, коричневого и желтого. Красноватые оттенки указывают на восстановленную или разреженную растительность, а желтый цвет -на нездоровую.
Почва выделена зеленым, урбанизированные территории - белесыми, серыми и зелено-голубым цветами. Чистая, глубокая вода выглядит темно-синей, почти черной. Добавление среднего инфракрасного канала позволяет добиться хорошей различимости возраста растительности. Здоровая растительность дает очень сильное отражение в 4 и 5 каналах (рисунок 2) [2].
Для определения свойств почвенного и растительного покрова по данным снимкам был проведен спектральный анализ на подработанной территории шахты имени Костенко.
Инструменты спектрального анализа программного пакета ENVI дают возможность наиболее максимально эффективно работать с мульти- и гиперспектральными космическими снимками, распознать и идентифицировать материалы по спектру, обозначать их распределение на снимке. Определять материалы по характеристикам, даже когда их площади меньше площади одного пикселя
[4].
Факторами, которые определяют спектральные свойства почвенного покрова, являются:
- химический состав почв;
- минералогический состав почвенного покрова;
- содержание, расположение красящих компонетов в почвенной массе, таких как: гумус и оксид железа;
- содержание влаги в почве и растительного покрова;
- почвенная текстура - процетное содержание глины, песка и пыли;
- шероховатость поверхности.
Для определения растительного состава почвенного покрова на исследуемой территории был проведен спектральный анализ в программном комплексе ENVI. Для этого транспортируем космический снимок г. Караганды в инструменте ROI. Инструмент ROI (Region Of Interest) - необходим для выделения той области, где планируется провести спектральный анализ. Области могут быть любой формы и обычно используются для извлечения статистики для классификации, создания масок и других операций.
На панели программы ENVI выбираем вкладку ROI, затем создаем регион интересующей области.
Рисунок 3 Трансформирование космического снимка г. Караганды в инструменте ROI
На снимке 4 изображен график спектральной кривой, который представляет из себя графическое
отображение связи между длиной волны и значениями коэффициентов отражения исследуемой поверхности земельного отвода по шахте им. Ко-стенко, г. Караганда.
(^ Spectral Library Viewer 1° Iв
Library: usgs_veg.sli (420 bands) Wavelength: 0.3951 to 2.56 Micrometers
aspenlfl.spc Aspen_Leaf-A DW92-2 aspen№2.spc Aspen_Leaf-B DW92-3 blackbnj.spc Blackbrush ANP92-9A leaves bluespru.spc Blue_Spruce DW92-5 needle cheatgra.spc Cheatgrass AN P 92-11A mix drygrass.spc Diy_Long_Grass AV87-2 firtree.spc Fir_Tree IH91-2 Complete grass spc Lawn_Grass GDS91 (Green) juniper.spc Juniper_Bush IH91-4B whol maplelea.spc Maple_Leaves DW92-1 pinonpin.spc Pinon_Pine ANP92-14Andl rabbitbr.spc Rabbitbrush AN P92-27 whol tussiano.spc Russian_Qlive DW92-4
saltbrusspc Saltbrush ANP92-31AGant tumblewe.spc Tumbleweed ANP92-2C Dry walnutle.spc Walnut_Leaf SUN (Green)
> Spectral Library Plots |
File Edit Options Plot_Function Help
Spectral Libra
cheatqro.spc cheotgra,9pc cheotqro.spc
cheatgra.spc cheatgm.spc pinpnp'in.spc I saqebrus.spc
1.0 1.5 2.0 2.5 Wavelength
Рисунок 4 Спектpальные данные пo теppитopии г. Каpаганда
По оси Х - это значения длин волн, в которых проводились измерения коэффициентов отражения, как правило, указываются в микрометрах или нанометрах. По оси Y - значения коэффициентов отражения в рассматриваемых зонах спектра, измеряемых, как правило, в долях единицы [3].
Далее для определения растительного состава на исследуемой территории был проведен спектральный анализ с использованием американской спектральной билиотеки U.S. Geological Survey, которая состоит из около 500 спектров минералов и нескольких спектров растительности. Эти данные представлены ENVI для 0.4 - 2.5 mm (рисунок 5) [3].
Рисунок 5 Спектральный анализ растительного покрова
Спектральная обработка растительного покрова показала наличие на исследуемой территории травянистую растительность [4].
В зоне деятельности горнодобывающих предприятий воздействие на почву и растительность оказывается через газопылевые выбросы комплексы сооружений горного предприятия и объ-
екты размещения отходов. Загрязняющими веществами являются соединения меди, никеля, кобальта, железа, марганца и серы.
Спектральная отражательная способность поверхностного горизонта почв на подработанной территории угольной шахты имени Костенко, г. Караганды, показало небольшую концентрацию примесей вредных элементов в составе почв, что подтверждается на рисунке 6.
Рисунок 6 Спектральная обработка почвенного покрова
С целью подтверждения достоверности анализа спектральной обработки были отобраны пробы почвенного покрова и отправлены в голландскую лабораторию Skalar, где было проведено дополнительное исследование на современном оборудовании, отвечающим всем необходимым требованиям.
Исследование основных химических свойств почв, определяющих условия миграции загрязняющих веществ: рН гидролитическую кислотность,
содержание органического углерода с колориметрическим окончанием, и т.д. Валовой состав ряда элементов (К, №, Си, Со, Ре, и Мп) в почвах был проанализирован с помощью автоматического проточного анализатора San++.
Данные химического анализа, полученные в лаборатории Skalar, приведены на рисунке 7 [5].
А в С D E F G н H
1 2 Disclaimer Deze digitale rapportage betreff de voorlopige resultaten, de officielle rapportage volgt per brief.
3
4 5 Beveiliging Oim ongewenste veranderirig van gegevens te voorkornen is het blad (sheet) beveiligd. De beveiliging is opte heffen door de datate copieren naar een ander blad (sheet).
6
7 S Opdracht: Opdrachtgever: S13-081 mw. A Verbie St
3 Instelling: Skalar Analytical B.V.
10 Ontvan g stdat u m: 20.06-2014
11 12 Project: Matrix:
13 E-mail: Vprlnipst ¡=i(«>яk¡=i 1 ¡=ir rnm
14 Opmerkingen: - Analyse resultaten gebaseerdop luchtdroog m ate ri aal.
15
16
17
1S destructie H2S04-H202-Se
19 F-AES SFA-Nt/Pt
30 Lab Monster К Ht
21 22 code nr. [mg/kg] [g.'kg]
a a nt о о n l>aa rh eidsg rens 100 0,3
23
24 1 1156-1 10714 05
25 2 1156-N2 7792 1.2
26
Рисунок 7 Данные лабopатopнoго анализа шчвы
По результатам лабораторного анализа видно, что содержание K в пробе №1 превышает допустимое значение в 100 раз, по второй пробе в 77 раз, Nt по пробе №1 превышает в 1,5 раза, а по второй пробе в 4 раза выше нормы [5].
Выводы
При сопоставлении результатов спектральной обработки космических снимков в программном комплексе ENVI 5.0 с полученными данными из лаборатории Scalar наличие химических элементов в почвенном покрове подтвердилось.
По данным лабораторного анализа можно утверждать, что вредные выбросы с промышлен-
ных предприятий имеют отрицательное воздействие на земельные участки, находящиеся в непосредственной близости.
Применение специализированного программного комплекса ENVI 5.0 позволяет проводить анализ изменения исследуемых параметров земной поверхности и выявлять зоны с нарушением в составе почв и определения растительного покрова по спектральному анализу космических снимков.
Литература
1. Шовенгердт P.A. Книга «Дистанционное зондирование. Методы и модели и методы обработки изображений».
2. Самойлова Е.А. Исследование почв Приоль-хонья с помощью ГИС-технологий.
3. Общие принципы тематической обработки данных дистанционного зондирования Земли. Тематическая обработка данных в ENVI. Компания «Совзонд»,- М. 2012 г.
4. Орлов Д.С., «Спектральная отражательная способность почв и их компонентов». 2001 г.
ВЛИЯНИЕ МАНЕВРЕННЫХ РЕЖИМОВ РЕАКТОРОВ ВВЭР-1000 НА ОБОЛОЧКИ ТВЭЛ И НА
КИУМ
Киров В.
к.т.н. проф., Одесский Национальный Политехнический Университет
Комарова Я.
Старший преподаватель, Одесский Национальный Политехнический Университет
Душок В.
V курс, Одесский национальный политехнический университет
Латий А.
V курс, Одесский национальный политехнический университет
INFLUENCE OF THE MANEUVERED MODES OF VVER-1000 REACTORS ON THE SHELLS OF
THE FUEL ELEMENT AND ON THE ICUF
Kirov V.
Candidate of Technical Sciences, Professor Odessa National Polytechnic University Komarova Ya.
Assistant Odessa National Polytechnic University
Dushok V.
V course, Odessa National Polytechnic University, "Nuclear power plants "
Latiy A.
V course, Odessa National Polytechnic University, "Nuclear power plants"
АННОТАЦИЯ
В статье рассмотрено влияние маневренных режимов на оболочки ТВЭЛ в реакторах ВВЭР-1000. Выполнено сравнение расчетных данных РУ при номинальном режиме эксплуатации с данными испытаний в режиме суточного регулирования мощности, проведенных на ХАЭС.
Рассмотрены особенности режимов ЯППУ с частично отключенным оборудованием, возможности АЭС при внедрении СРМ, возникающих при различных конструкциях и материалах.
На основе 2 этапов испытания режима СРМ (ХАЭС, блок №2) выполнен анализ изменения мощности на КИУМ. Разработаны таблицы и графики зависимости прочности тепловыделяющих элементов от величины воздействия нагрузки. Рассмотрены дефекты, образующиеся при некорректно подобранном режиме эксплуатации ТВС.
ABSTRACT
The article discusses the effect of maneuvering modes on the cladding of fuel rods in VVER-1000 reactors. A comparison of the calculated data of the switchgear at the nominal operating mode with the data of tests in the daily power control mode conducted at the Khmelnitsky NPP is carried out.
Peculiarities of YPPU modes with partially disconnected equipment, NPP capabilities during the implementation of SRM, arising from various designs and materials are considered.
Based on the 2 stages of the CPM mode test (Khmelnitsky NPP, unit No. 2), an analysis of the power change at the ICUF was performed. Tables and graphs of the dependence of the strength of the fuel elements on the magnitude of the impact of the load are developed. The defects that are formed during an improperly selected operating mode of a fuel assembly are considered.
Ключевые слова: оболочки ТВЭЛ, КИУМ, маневренный режим, атомные электростанциях, энергосистема.
Keywords: shells of the fuel element, ICUF, maneuvering modes, nuclear power plants, power system.
ВВЕДЕНИЕ Энергосистемы ощущают дефицит манёвренных
Для Украины атомная энергетика имеет реша- мощностей и требуют дополнительного режимного ющее значение, до 55% электроэнергии вырабаты- регулирования с участием АЭС. Такая возможность вается именно на атомных электростанциях (АЭС).
5. Муратова Н.Р., Северская С.М., Бекмуха-медов Н.Э. Исследование естественной растительности Шетского района Карагандинской оболасти, методами дистанционного зондирования Земли, Институт космических исследований имени академика У.М. Султангазина, 2012 г.
