CC BY
37
30
80
40
20
0
О
Рис. 3. Поворот с 30° на 45°
Заключение. Как показывают результаты экспериментов предложные в данной работе алгоритм и программа обеспечивают эффективное выполнение поворотов подводного робота в автоматическом режиме.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Ястребов B.C. Подводные роботы. СПб.: Судостроение, 1977.
2. Гайдук Л.Р. Оптимальные и адаптивные системы автоматического управления. - М.: Учлитвуз, 2007.
3. Дьяконов В.П. MATLAB 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6. Основы применения. Серия «Библиотека профессионала». - М.: СОЛОН-Пресс, 2005. - 800 с.
Го Пэн
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: jarod77@gmail.com.
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
Тел.: 88634371689.
Guo Peng
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: jarod77@gmail.com.
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: 88634371689.
УДК 518.5.001.57
В.И. Финаев, Н.И. Битюцкая
РАЗРАБОТКА КОНЦЕПЦИИ СИСТЕМНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ РЕГИОНА КМВ
Обоснована необходимость системного исследования экологического состояния региона. Выполнено формальное описание экосистемы как сложной системы. Приведен обзор математических моделей окружающей среды. Предложена концепция моделирования .
Экосистема; модель распространения загрязнения.
V.I. Finaev, N.I. Bituzkaya
THE WORKING OUT OF THE SYSTEM RESEARCH OF THE CAUCASIAN MINERAL WATERS REGION ECOLOGICAL CONDITION CONCEPTION
The region ecological condition system research necessity has been substantiated. The ecological system formal description has been realized as a composite system. The review of the environment mathematical models has been made. The ecological system modeling conception has been proposed.
Ecological system; the pollution the environment spreading model.
1. Обоснование необходимости системного исследования экологического .
глобальных экологических проблем, угрожающих не только благополучию, но и дальнейшему существованию природы и человека. Антропогенное воздействие на природную среду приводит к нарушению естественного состояния атмосферы, природных вод и ландшафтов, флоры и фауны. Каждый регион имеет свои эколо-.
Кавказские Минеральные Воды широко известны своими уникальными ми.
- -. , -
ного региона, посвящено большое количество исследований [1-4].
Одной из важнейших экологических проблем региона КМВ являются техногенные отходы. До начала 90-х годов велась активная добыча урана в районе горы Бештау. В 1991 году добыча была прекращена, однако загрязненность поверхностных и подземных вод южной части горы Бештау и почв прилегающей территории естественными радионуклидами и другими токсическими элементами остается и сейчас. Ухудшают экологическое состояние грунтовых вод и повышенные (1,5-5 ПДК) природные концентрации различных элементов: Ba, Al, Mn, Sr, B, Li, поступающих в воду в результате выщелачивания из коренных пород. Такие участки выделяются на склонах гор Бештау, Змейка и др.
В районе гор-лакколитов Змейка, Кинжал, Шелудивая и др. интенсивно велась добыча строительных материалов, обладающих высокими радиационными , -гигиенических нормативов в строительные нормы и правила. Однако добытые материалы из гранитоидов, слагающих лакколиты, успели широко распространиться по территории региона, ими нередко вымощены полотна дорог, площадей, тротуа-, .
, , вредных веществ промышленными предприятиями и автомобильным транспортом негативно влияют как на атмосферный воздух, состояние почв и водных ресурсов, так и на все живое.
Экосистема - это ограниченное пространство, объединенное, с одной стороны, живыми организмами и окружающей средой, в которой они развиваются, и, с , . , - ( как растения и животные) и абиотических факторов (неживые компоненты, такие ), , -разуются в энергетические потоки и способствуют круговороту веществ.
Примером экосистемы и ее элементов может служить курортный парк города Кисловодска или гора Машук с многочисленными минеральными источниками. Это сотни видов растений и животных, населяющих воздух и землю и, к тому же, тысячи взаимодействий, происходящих между организмами и окружающей их .
Экосистема относится к сложным системам, поэтому она должна рассматриваться с позиций системного анализа. Однако системного изучения экологии региона КМ В пока не проводилось.
2. Формализация объекта исследования, как сложной системы. Сложные системы вначале делят на подсистемы или на компоненты. Подсистема - это относительно независимая часть системы, обладающая ее свойствами, имеющая под, . обладают всеми ее свойствами, а представляют собой совокупности однородных элементов, то такие части принято называть компонентами.
Используя вышесказанное и известные определения сложных систем [5,6], экосистему можно определить следующим набором:
8^<АЬ A2, .. ^ Ак , К, Ок B, Z, и ДT, ^ ^ > (21)
где А1, А2, ..., Ак - множество компонентов экосистемы; к - количество ее компонентов; А^Яу}, 1е{1,2,...,к},]е{1,2,...,п1} - множество элементов 1-й компоненты экосистемы; п1 - количество элементов 1-й компоненты, рА - множество свойств компонентов системы и элементов компонент; Я={^}, _|е{1,2,...,ш} - множество связей между компонентами системы и элементами компонент; ш - количество таких связей; - множество свойств этих связей; В - вектор конструктивных па-
раметров экосистемы; Z - цель или совокупность целей; и - условия целеобразо-вания, ДТ- интервал времени, в течение которого будет изучаться состояние экосистемы, N - наблюдатели или лица, принимающие решения; LN - язык общения .
В определении (2.1) под компонентами А!, А2, ..., Ак экосистемы будем понимать: атмосферу, поверхностные, грунтовые и минеральные воды, минералы, почву, флору, фауну и т.п.
Под элементом понимается простейшая, неделимая часть каждой компоненты , : , ,
. . -это предел членения системы с точки зрения поставленной цели данными наблюдателями. По определению системы В.Н. Садовского и Э.Г. Юдина [7] «элементы любой исследуемой системы выступают как системы более низкого порядка».
Под свойствами компоненты или ее элемента можно понимать, например, количество загрязняющих веществ в почве или водоеме; способность элемента к накоплению или выведению этих веществ; количество минеральных веществ, содержащихся в источнике.
Связи Я характеризуют строение и функционирование системы. Под связями между компонентами экосистемы будем понимать их влияние друг на друга. На, ,
,
загрязненности грунтовых вод. В качестве примера связей между элементами одной компоненты экосистемы можно рассмотреть переток вод из одного водного бассейна в другой.
Биотические элементы могут вызывать ответную реакцию после изменения физических состояний окружающей среды. Например, последствиями вырубки
леса или пожара могут быть изменения плодородия почвы, что также оказывает влияние на растительный и животный мир данной территории.
При исследовании экосистемы необходимо дать формальное понятие элемента, определить его свойства и ввести вектор конструктивных параметров В элемента, определяющий его свойства и состояния, а также задать правила (функции) смены состояний или параметров вектора и формирования сигналов воздействия на другие элементы под воздействием возмущающих и управляющих факторов.
Цель Z задает требования к значениям конструктивных параметров согласно принимаемому критерию оптимизации. Под целью можно понимать идеальные желаемые устремления или конечные результаты, достижимые в пределах некоторого интервала времени ДТ. Например, минимальным должно быть отклонение минерализации воды в источнике от эталонного значения или количество радиоактивных элементов в грунтовых водах.
Условия целеобразования И - это условия на значения параметров элементов .
Конкретизация определения системы в процессе исследования требует уточнения ее взаимодействия со средой и определения среды. Если под экосистемой понимать некоторое ограниченное пространство, то под средой можно понимать соседние территории и верхние слои атмосферы.
Рассмотрим характеристики экосистемы с точки зрения теории систем.
Известно [6], что открытые системы способны обмениваться со средой мас, .
В самоорганизующихся системах цели формируются внутри системы. Такие системы характеризуют следующие особенности:
♦ нестационарность отдельных параметров и стохастичность поведения;
♦ уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных ус-
;
♦ способность адаптироваться к изме няющимся условиям среды и помехам;
♦ способность противостоять энтропийным тенденциям, разрушающим
;
♦ способность вырабатывать варианты поведения и изменять свою структу-
, ;
♦ способность и стремление к целеобразованию.
,
системой. Ее стремление к целеобразованию выражается, к примеру, в том, что природные объекты имеют свойства самовосстанавливаться, «очищаться».
Закономерность целостности (эмердаентность) проявляется в системе в возникновении у нее «новых интегративных качеств, несвойственных ее компонентам» [6]. Экосистема, несомненно, обладает свойством эмерджентности, так как , , -, . -ектов являются мутации или уничтожение видов живого, как результат загрязнения .
Экосистема подчиняется также закономерности историчности, проявляющейся в том, что любая система возникает, функционирует, развивается, стареет и погибает [6]. Подтверждением тому являются: процесс эволюции живых организ-
, , -.
Экосистему региона КМВ можно разбить на следующие подсистемы: экоси-. , . , . , . , .
и других населенных пунктов. В экосистеме г. Пятигорска, в свою очередь, можно выделить экосистему горы Машук, горы Бештау, реки Подкумок и др. Каждая из этих подсистем будет иметь свою подцель.
В таком понимании экосистемы ее структура будет иметь иерархический вид, причем со «слабыми» связями, так как элемент нижележащего уровня может быть подчинен двум и более элементам вышестоящего уровня. Например, экосистема горы Бештау будет являться частью экосистем нескольких населенных пунктов КМВ так же, как и река Подкумок, протекающая по достаточно протяженной тер.
В процессе дальнейшего изучения экосистемы КМВ ее структура и характеристики будут уточняться.
3. Обзор математических моделей компонент экосистемы. Основ ной экологической проблемой в настоящий момент является техногенное загрязнение воздушной и водной среды. Поэтому рассмотрим модели распространения загрязнений в различных средах.
3.1. Модели оценки и прогноза загрязнения атмосферы промышленными выбросами. Процессы распространения примесей в атмосфере представляют чрезвычайный интерес для многих видов человеческой деятельности. Изначально заказ на подобные исследования формировался военными задачами и безопасностью , - . приложения результатов подобных исследований является задача прогнозирования заражения территории при аварийных выбросах ядовитых веществ.
Существует множество моделей самых различных типов. Прежде чем дать их , .
Главным определяющим признаком модели является ее эмпирический или . , -
, -
тщательном достижении соответствия экспериментальным данным, а в других -фундаментальные уравнения теории диффузии в турбулентных средах со сложным математическим аппаратом и огромным объемом вычислений на ЭВМ. Классическими образцами эмпирических моделей являются модели, созданные Паскуиллом и Гиффордом [9] и в Институте экспериментальной метеорологии [10]. Именно эти эмпирические модели являются утвержденными в разных странах на государственном уровне для практического использования.
Фундаментальные теоретические модели в настоящее время используются только для научных целей, они позволяют качественно объяснить некоторые на. -носа и диффузии примеси.
Наибольший интерес представляют так называемые полуэмпирические модели. Примером является модель, созданная в Институте экспериментальной метеорологии [10]. В таких моделях эмпирика дополнена довольно развитым математи-, , значительно отличающиеся от исходных экспериментов, и фактически объединять результаты разнородных экспериментов, например, метеорологических и диффузионных. В этом главное отличие от чисто эмпирических моделей, которые описывают весь процесс в целом: на входе - параметры выброса, на выходе - концентрация в данной точке пространства. Примером такой модели является [11]. В этой модели в явном виде учитывается распределение ветра и коэффициента диффузии . , -. -
, . . 50 .
недостатком такого рода моделей является их преимущественно исследовательская , -вания. Относительно современного состояния модели [11] такое утверждение сделано в [8].
Вторым признаком для классификации является богатство учитываемых в модели физических процессов. В эмпирических моделях зачастую физика процессов почти не учитывается или сильно искажается. Так, эмпирические модели с гауссовым распределением концентрации в струе и близкими к линейному закону расширения струи (то есть практически все эмпирические модели) не могут быть проинтерпретированы как диффузионные.
В монографии [8] показана возможность такой интерпретации при учете еще одного физического процесса - изменчивости ветра за время измерения концен-.
линейного расширения струи, противоречащего теории диффузии, только поворот ветра с высотой. По-видимому, важны оба эффекта, и оба не связаны, с диффузией. Но эта разница представлений о физических процессах ярко демонстрирует разрыв между эмпирикой и теорией.
В более сложных моделях учитывают законы движения воздуха и диффузии, причем используют очень разные наборы упрощающих предположений. Почти все модели распространения дополняются учетом специальных процессов, таких как начальный подъем нагретых выбросов, оседание тяжелых частиц, вымывание при.
превращений веществ в процессе распространения, в частности модели фотохими-. , , -лить модель воздушных течений вблизи места аварии и модель распространения .
Третьим признаком для классификации является тип используемого мате.
более непосредственно - со вторым. Эмпирические модели используют явные , , трудоемким является только ввод и вывод информации. Полуэмпирические модели содержат уже процедуры численного решения дифференциальных уравнений в .
аппарату: от теории подобия и чисто аналитических выкладок до численного решения уравнений мезометеорологии с диффузией и трансформацией примесей как разностными методами, так и методом Монте-Карло. Особо следует отметить использование аппарата теории вероятности, который был основным у классиков, но в современных моделях играет весьма скромную роль. Вместе с тем вероятностный характер процессов принципиален для всех моделей, и в особенности для случаев кратковременных выбросов в атмосферу.
Модели можно разделить также на стационарные (таких большинство среди ) .
,
,
диктует применение простейших грубых моделей.
Рассмотрим подробнее перечисленные выше модели.
Эмпирические модели распространения примесей в атмосфере создавались для прогноза загрязнения стационарными источниками и для случаев повышенных технологических или аварийных выбросов. В [12] предлагается использовать три
различные модели в зависимости от интересующего масштаба. Для расстояний в десятки и сотни километров - это мезомасштабная и региональная модели Института экспериментальной метеорологии. Для расстояний до 10 км используют модель Паскуилла-Гиффорда, которая является также рабочей моделью Междуна-
( ). -ние концентрации примеси, выбрасываемой непрерывным точечным источником в ,
к ветру направлении:
q(х,у,г) = ---О—--Л ■ /, ■ е у’/Сх.(е-‘> + е-<х)),
2лс (х)сг (х)и
где х, у, г - декартовы координаты, ось г - вверх, ось х - по ветру;
к - эффективная высота источника (т.е. высота с учетом первоначального );
О - мощность источника выброса; q - концентрация примеси в данной точке пространства;
и - , ;
Су (х) и 02 (х) - вертикальная и поперечная дисперсии облака примеси;
/р и /ж - поправки на обеднение облака за счет сухого осаждения примеси
и ее вымывания осадками.
Сумма экспонент в этой формуле соответствует поверхности земли, не по, . -держанием модели являются обобщающие многочисленные экспериментальные данные, конкретные функции для су (х) и (х) и выражения для к, /р и .
Распределение скорости ветра считают степенной функцией. Конкретные формулы для дисперсий су (х) и (х) р^личны для разных рельефов местности.
,
расчетов по ней пренебрежимо мало по сравнению с вводом и выводом информации. Поскольку модель Паскуилла-Гиффорда проста и имеет официальный статус, ее целесообразно реализовать, даже если запланировано создание более совершен.
Модель Института экспериментальной метеорологии является наиболее совершенной из практически применимых отечественных моделей. Практическая форма этой модели изложена в [12] как официальная модель для расстояний до 100 км. Модель в равной степени пригодна для описания распространения облака, созданного , . -центрации примеси по всем трем координатам имеют гауссову форму, как и в модели Паскуилла-Гиффорда, однако положение центра облака или струи находят интегрированием кинематического уравнения
— = и (0, т
где и (^) - скорость ветра в точке, где облако в настоящий момент находится;
х(^) - вектор координат центра облака,
^ - время движения.
.
Процесс диффузии в перпендикулярных к ветру направлениях рассматривают как функцию времени, в отличие от чисто пространственных распределений в модели Паскуилла-Гиффорда.
,
"лагранжева облака". Это позволяет учесть изменения направления и скорости ветра в процессе распространения облака, и это главное, что позволяет применять модель для расстояний много больших 10 км.
Зависимости дисперсий облака по всем координатам как функции от времени задают формулами, в которые входит параметр Монина-Обухова, заменяющий в качестве характеристики устойчивости атмосферы классы устойчивости Паску-илла. Известна приближенная связь между этими двумя параметрами. В модели учитывают поворот и изменение модуля скорости ветра с высотой.
Данная модель при наличии только простейших метеоданных, т.е. однократного измерения скорости и направления ветра на уровне флюгера, почти не имеет преимуществ по сравнению с более простой моделью Паскуилла-Гиффорда. Ее преимущества реализуются с увеличением информации.
- , -.
модели атмосферных течений при заданных метеоусловиях.
- , . -ние практически невозможно, если не ориентироваться на специальный комплекс , , - .
Основное отличие трехмерных моделей состоит в явном расчете диффузии и . - -чу для трехмерного уравнения параболического типа:
дс дс дс дс д дс д дс д дс ^
— + и— + V— + w— = — Юг —) + — (Д, —) + — (Д —) + О,
дг дх ду дг дх дх ду у ду дг дг
где С(х, у, г,г) - искомая функция концентрации примеси;
и(х,у,г)з v(x,у, г) 3 w(х,у,г) - составляющие поля скорости ветра,
Дх, у, г, г) - тензор коэффициентов турбулентной диффузии,
О(х, у, г, г) - плотность источника примеси.
Компоненты скорости ветра, коэффициенты тензора диффузии и плотность источника примеси при решении этого уравнения рассматривают как заданные .
эмпирические модели атмосферной турбулентности, в которых необходимо, преж-, . распре деления скорости ветра есть принципиально различные подходы.
Авторы обзора [12] выражают скептическую точку зрения: не существует мо, 10-100 . Поэтому единственным путем задания необходимой информации о ветрах они считают методы интерполяции и экстраполяции данных непосредственных изме-.
достаточно подробной горизонтальной сетке. Такой путь может быть обобщен за счет типизации метеорологических условий, что позволяет привлечь измерения, выполненные ранее. В любом случае, это большая метеорологическая работа, требующая организации сети постоянно действующих метеодатчиков.
3.2. Модели распространения загрязнений в водной среде. Математическое моделирование водных экосистем является интенсивно развивающейся научной
отраслью. В связи с тем, что прямые эксперименты с природными экосистемами затруднены и часто недопустимы, а возможности их лабораторного моделирования , -ментов количественного и практического регулирования водных экологических .
Большинство используемых непрерывных моделей распространения загрязняющего вещества в водоемах включают в себя уравнения Навье - Стокса («гидродинамическую составляющую») и уравнения конвекции - диффузии. Особенностью многих естественных водотоков (реки, каналы) является их протяженность, слабая искривленность и относительная мелководность. Это может быть использовано для значительного упрощения математического описания рассматриваемых процессов без существенной потери точности результатов, поэтому задача построения редуцированных моделей, адекватно описывающих процесс рассеяния примесей, оказывается весьма актуальной. Выделение же «гидродинамической составляющей» оправдано в случае, когда примесь не оказывает влияния на характер движения жидкости в водоеме.
Математическая формулировка задачи о распространении принеси в водоемах. Поведение примеси в водной среде зависит от многих факторов: химических (распад, соединение с другими веществами, выпадение в осадок); физических (пе-
, , );
( ); -( ).
Задачи распространения вещества в стационарном водном потоке в общем случае описываются системой дифференциальных уравнений в частных производ-, - (1),
(2) (3), - -
действие примеси со средой и наличие источников примеси [13]:
ди ди ди 1 др д 2и д 2и д 2и
-------+ V---------+ w — =-+ и, —— + и - —— + из —— + Л;
дх ду дг р дх дх ду дг
дv дv дv 1 др д2 V д2 V д2 V (1)
-------+ V---------+ w — =----------------------+ и —— + и 2 —— + и —— + Л2;
дх ду дг р ду дх ду дг
дw дw дw 1 др д2 w д2 w д2 w
и----+ V----+ w =-----------—т + и—г + и—и.
дх ду дг р дг дх ду дг
ди ду дw ^
— + — +------= 0. (2)
дх ду дг
дс дс дс дс д дс д дс д дс . (3)
— + и — + V— + w— = — (В —) + — (В —) + — (В —)-Ас + Ж. (3)
дг дх ду дг дх х дх ду у ду дг г дг
Здесь неизвестные функции и(х,у,г),v(x,у,г),w(x,у,г) - составляющие поля скорости; р( х, у, г) - поле давления в стационарном потоке; с (г, х, у, г) - концентрация примеси. Известные параметры: р - плотность жидкости, vi - коэффициенты вязкости, ^ - компоненты вектора внешней силы, X - параметр распада
вещества, Ж - источник загрязнений. Параметры Вхз Ву и Вг - коэффициенты диф-, .
Для системы (1)-(3) ставятся соответствующие краевые и начальные условия.
,
для свободной поверхности, на расход воды или градиент давления, условия на поток примеси через границу, начальное распределение вещества.
, ( -кости, ее вязкость) должны зависеть от концентрации примеси. Однако в большинстве случаев, с целью упрощения модели, этой зависимостью пренебрегают, т.е. примесь считается пассивной. В моделях, где концентрация примеси относительно ( ), -щение вполне оправдано. При таком предположении гидродинамическую подсистему (1) можно решать независимо от уравнения для концентрации (3).
4. Концепция моделирования экосистемы. Компоненты экосистемы региона
( . 1).
Рис. 1. Структурная схема экосистемы региона
Под регионом можно понимать как весь регион КМВ, так и его территори-( ), , , водоем, минеральный источник или горный массив.
При моделировании экосистемы каждый ее компонент необходимо разбить на элементы и ввести вектор конструктивных параметров элемента, определяющий его свойства и состояния. Необходимо также задать правила смены состояний элементов и изучить их воздействие на другие элементы. Например, необходимо изу-, -грязненность поверхностных вод и почвы, на состояние флоры и фауны.
Основная цель моделирования - разработать методы и алгоритмы прогнозирования изменения состояния различных элементов экосистемы под воздействием внешних и внутренних факторов. Целью моделирования является также поиск
, .
Упрощенную схему управления состоянием экосистемы можно представить в виде рис. 2.
1 Е
X Система У
Рис. 2. Схема управления состоянием экосистемы
Допустим, на систему действуют возмущающие параметры F. Основная задача управления заключается в поиске управляющих параметров X, под действием которых система перейдет в желаемое состояние У. В результате системного анализа экосистемы необходимо определить вид зависимости Y=W(F, X).
Под возмущающими воздействиями можно понимать концентрацию загрязняющих веществ на границе системы, силу и направление ветра и т.п. Под желаемым состоянием У можно понимать концентрацию загрязняющих веществ в точке с заданными координатами в данный момент времени.
, - -шения, необходимо получить выражение, связывающее цель со средствами ее достижения. Поиску решения данной проблемы и будут посвящены дальнейшие .
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Маяков А.В., Першин КМ. Синтез распределенных регуляторов для систем управления гидролитосферными процессами. - М.: Научный мир, 2007. - 260 с.
2. Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. - Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - 272 с.
3. . ., . ., . ., . . .
- Л.: Гидрометеоиздат, 1991. - 424 с.
4. Дубогрей В.Ф., Маяков А.В. Математическая модель Кисловодского месторождения минеральных вод. Межвузовский научный сборник. «Управление и информационные технологии». - Пятигорск, 2006. - С. 57-64.
5. Волкова В.Н., ДенисовА.А. Теория систем: Учебное пособие. - М.: Высш.шк., 2006. - 511 с.
6. . ., . . : . - : -ТРТУ, 2000. - 80 с.
7. . ., . . : . . - .:
Прогресс, 1969. - 520 с.
8. . ., . . -
мышленными выбросами в информационно-аналитической системе природоохранных служб крупного города: Учебное пособие. - Красноярск: КГУ, 1998. - 109 с.
9. -. .
энергии. Вена, 1980. - 106 с.
10. . ., . ., . .
. - .: , 1991.
11. Динамическая метеорология. - Л.: Гидрометеоиздат, 1967. - 607 с.
12. . .
районе расположения АЭС. - Л.: Гидрометеоиздат. 1990. - 264 с.
13. Ландау Л.Е., Лифшиц Е.М. Гидродинамика. - М.: Наука, 1988. - 736 с.
Финаев Валерий Иванович
Технологический институт федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге.
E-mail: fin_val_iv@tsure.ru.
347928, г. Таганрог, пер. Некрасовский, 44.
Тел.: 88634371773.
Кафедра систем автоматического управления; заведующий кафедрой. Битюцкая Наталья Ивановна
ГОУ ВПО Пятигорский государственный технологический университет.
E-mail.: pgtufist@yandex.ru.
357500, г. Пятигорск, ул. 40-летия Октября, 56.
Тел.: 88793399172.
Finaev Valery Ivanovich
Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”.
E-mail: fin_val_iv@tsure.ru.
44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia.
Phone: 88634371773.
The Department of Automatic Control Systems; post-graduate student; head chair.
Bitutsaya Nataliya Ivanovna
State-Owned Educational Establishment of Higher Vocational Education “Pyatigorsk State University of Technology”.
E-mail.: pgtufist@yandex.ru.
56, 40 Let Octyabrya, Pyatigorsk, 357500, Russia.
Phone: 88793399172.
УДК 55:504
Б.В. Мамутов
АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ВОДЫ
Рассматривается решение задачи автоматизированного контроля качества воды. Рассматриваемая система обладает универсальностью, позволяющей ее при незначительных изменениях переключаться из достаточно специфичной области информирования водоочистных сооружений о качестве поступающей воды, на целый круг новых проблем, таких как экологический мониторинг.
Вода; экология; контроль.
B.V. Mamutov CAS OF WATER QUALITY CONTROL
The decision of task of the automated control of quality of water is examined. The examined system possesses universality, allowing it at insignificant changes commuted from the specific enough area of informing of waste-water treatment facility about quality of acting water, on the whole circle of new problems, such as an ecological monitoring.
Water; ecology; control.
Работа предприятий энергетической промышленности является ощутимым фактором воздействия на окружающую среду. Тепловое, химическое, радиоактив-
