CC BY
36
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УГРОЗЫ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ ПРИ РАЗЛИВАХ НЕФТЕПРОДУКТОВ
А.С. Нерубенко, адъюнкт, Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, г. Санкт-Петербург
Обеспечение пожарной безопасности объектов нефтегазового комплекса невозможно без использования современной системы мониторинга. Одними из важнейших элементов мониторинга являются система методов наблюдений и комплекс применяемых для этого технических средств [1]. Загрязнение окружающей среды нефтепродуктами приводит к изменению всех звеньев биоценоза, в результате чего создается новая экологическая обстановка.
Прогнозирование вероятности создания пожароопасного состояния почвенного покрова и угрозы возникновения ЧС при разлитии нефтепродуктов может быть осуществлено методами математического моделирования. В настоящей работе для этой цели использована теория конечных цепей Маркова [2, 3].
В качестве возможных состояний системы почва - нефтепродукты выбраны следующие состояния [4].
1. Относительно удовлетворительное состояние, содержание нефтепродуктов в почве ниже ориентировочно допустимых концентраций, которые находятся на уровне 2000-8000 мг/кг сухой почвы (с учетом природного фона, в зависимости от типа почв).
2. Чрезвычайная экологическая ситуация, содержание нефтепродуктов в почве от 10 000 до 20 000 мг/кг (с учетом критериев экологической оценки территорий по содержанию в почвах нефтепродуктов и норм ПДК).
3. Пожароопасное состояние, содержание нефтепродуктов в почве от 20 000 до 600 000 мг/кг (с учетом экспериментально определенных значений для различных типов почв и видов нефтепродуктов).
Рассмотрим следующие ситуации, или исходы процесса:
1) почва, находясь изначально в первом (относительно удовлетворительном) состоянии, в следующий период наблюдений останется в том же состоянии;
2) в результате разливов нефтепродуктов почва перейдет во второе состояние чрезвычайной экологической ситуации;
3) состояние почвы ухудшится и достигает пожароопасного состояния.
Значения вероятностей возникновения того или иного состояния
устанавливаются на основании данных мониторинга, проведенного в соответствии с нормативными и методическими документами, утвержденными или разрешенными для применения государственными органами. Они могут быть определены также посредством экспертных оценок [3].
Рассмотрим марковскую цепь событий, состоящую из трех состояний - 51, 52 и 53. Поскольку других исходов процесса нет, то 51 + 52 + 53 = 1.
Тогда процесс перехода из состояния в состояние имеет шесть событий, каждому из событий соответствует вероятность перехода. Обозначим их рп, ри,
Р13, Р21, Р22, Р23, Р31, Р32 и Р33'
Поскольку состояние либо остается без изменения, либо переходит в другое, то
Р11 + Р12+ Р13 =1, Р^ + Роо + Р93 =1,
Р31+Р32+Р33 =1-
Соответствующая матрица переходных вероятностей процесса имеет вид:
с „ „ „ л
р
Ри Ри V Р31
Р12 Р22 Р32
Р13
Р23 Р33 у
Для предотвращения загрязнения почвы (разлива нефти) можно проводить различные мероприятия, затрачивая на это определенные средства. При разливе нефти придется затрачивать средства на восстановление нормального состояния почвы. Чтобы рассмотреть задачу принятия решений в перспективе, введем
матрицу Я, определяющую доходы соответствующую матрице перехода:
и затраты в денежном эквиваленте,
с \
[11 [12 [13
я = [21 Г22 Г23
V [31 Г32 Г33 )
С помощью этих матиц можно выбрать наилучшую стратегию принятия решения, основываясь на максимизации ожидаемого дохода.
Обозначим через /п(1) оптимальный ожидаемый доход, полученный на
этапах от п до N включительно, при условии, что система находится в начале этапа п в состоянии I и число этапов N конечно.
Обратное рекуррентное уравнение, связывающее / и /р можно записать в
виде
/п(0 = тах [Ц + /и+10)]
и=1
где п = 1, 2, ..., N /п+1(/) = 0 для всех }.
Приведенное уравнение основано на том, что накапливающийся доход [гк + /п+1С/)] получается в результате перехода из состояния I на этапе п в состояние
} на этапе п + 1 с вероятностью Рку . Введем обозначение
кгк 1} 1}
=X Рк
/=1
тогда рекуррентное уравнение можно записать следующим образом:
т
fN (i) = max (vk),
m
fn (i) = max jvf + £ pjfn+l(J)\,n = 1, 2, ..., N -1.
При конечном числе этапов n планирования переходные вероятности и функции дохода могут быть разными для каждого года. Тогда рекуррентное уравнение динамического программирования будет иметь вид
fN (i) = max(v Y),
fn (i ) = max
m
..k,n . X 1 „k,n r (
Vi + Z Pij fn+l(J)
, n = 1, 2, ... ,N - 1
J=\
vj n = Z Pk ,nr
m
j,n _ X 1 k,n
i = PiJ
где v =Z PiJ 'j .
J=\
Аналогично можно смоделировать задачи принятия решения с бесконечным числом этапов, причем переходные вероятности и функции дохода не обязательно должны быть одинаковы для каждого года. Данные задачи решаются в виде задачи линейного программирования.
Список использованной литературы
1. Об организации и осуществлении государственного мониторинга окружающей среды (государственного экологического мониторинга). Пост. Прав. РФ от 31.03.2003. № 177. Российская газета 12.04.2003.
2. Кемени Дж. Дж., Снелл Дж. Л. Конечные цепи Маркова. М.: Наука, 1970. 272 с.
3. Моторыгин Ю.Д. Математическое моделирование процессов возникновения и развития пожаров: монография / Под общей редакцией В.С. Артамонова. - СПб.: С.-Петербургский ун-т ГПС МЧС России, 2011. - 184 с.
4. Оценка опасности и характер распространения разливов углеводородов на водной поверхности / А.С. Мазур [и др.] // Вестник СПб института ГПС МЧС России. 2006. - № 1, 2. - С. 86-89.
ПРИМЕНЕНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ СПОСОБНОСТИ ОБУЧАЮЩИХСЯ
С.А. Никитина, доцент, к.т.н., доцент, А.А. Покровский, доцент, к.т.н., В.Е. Иванов, преподаватель, к.т.н., Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, г. Иваново
Деятельность специалистов в области пожарной охраны отличается быстротой изменения обстановки, неопределенностью и неполнотой поступающих данных, с одной стороны, и сокращением времени на реагирование,
