CC BY
124
УДК 502.3:004
Л. О. ШТРИПЛИНГ В. В. БАЖЕНОВ Н. С. ВАРАКИНА Н. П. КУПРИЯНОВА
Омский государственный технический университет, г. Омск
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА АТМОСФЕРНОГО ВОЗДУХА В г. ОМСКЕ_
Рассмотрены проблемы мониторинга загрязнений атмосферного воздуха в г. Омске. Проведен анализ загрязнения атмосферы в Октябрьском АО г. Омска за период 2007—2017 гг. Выявлен рост приземных концентраций отдельных загрязняющих веществ. В целях совершенствования системы мониторинга атмосферного воздуха г. Омска предложена информационная система, позволяющая проводить расчётный мониторинг атмосферного воздуха по всему спектру выбрасываемых загрязняющих веществ, получать консолидированную информацию по объектам негативного воздействия, собранную из различных открытых источников информации, определять области возможного расположения источников сверхнормативного загрязнения. Информационная система апробирована в Октябрьском АО г. Омска. Ключевые слова: атмосфера, загрязнение атмосферы, мониторинг, информационная система, контроль, поиск источника з агрязнения, анализ з агрязнения атмосферы.
Введение. Система мониторинга загрязнения атмосферного воздуха является ключевым элементом всей системы управления качеством атмосферного воздуха населенного пункта. От полноты и достоверности данных, полученных в ходе наблюдений за загрязнением атмосферы, зависит комплекс мероприятий государственных органов власти в области охраны атмосферного воздуха.
Мониторинг атмосферного воздуха г. Омска осуществляется с использованием шести стационарных постов (ПНЗ) федеральной сети наблюдения и четырех постов региональной сети, два из которых работают в автоматическом режиме [1]. Восемь ПНЗ работают дискретно, осуществляя отбор проб 3 раза в сутки, кроме выходных дней. Наблюдения проводятся по 25 загрязняющим веществам (ЗВ), включая 9 тяжелых металлов. Мониторинг осуществляется исключительно инструментальными методами исследований. Только на основании этого можно обозначить ряд проблем существующей системы мониторинга г. Омска.
Во-первых, перечень контролируемых ЗВ не охватывает даже 10 % всех веществ, выбрасываемых в атмосферу города (по открытым данным из [2] в атмосферу выбрасывается 263 загрязняющих вещества).
Во-вторых, использование исключительно инструментальных методов исследования качества атмосферного воздуха не гарантирует адекватную оценку уровня загрязнения атмосферы в произвольной точке местности, так как ПНЗ может дать адекватный результат определения концентрации только в месте своего расположения [3].
В-третьих, работа большинства ПНЗ в дискретном режиме дает практически неограниченные
возможности недобросовестным природопользовате-лям нарушать нормативы предельно допустимых выбросов в атмосферу (ПДВ) ночью и в выходные дни без должного внимания со стороны контролирующих органов. Найти виновника загрязнения атмосферы на сегодняшний день в г. Омске становится достаточно проблематично уже через сутки после выявления нарушений.
Вопросам поиска источников загрязнения атмосферы (ИЗА) посвящен ряд теоретических исследований как в России, так и за рубежом. При этом можно выделить два направления разработки методов поиска. Первое направление связано с совершенствованием инструментальных методов контроля загрязнений. Так, в работе [4] предложен алгоритм оптимального движения транспортного средства, оснащенного датчиками ЗВ для поиска ИЗА. В работах [5, 6] предлагаются варианты организации системы мониторинга атмосферы с использованием стационарных постов наблюдений, работающих в режиме реального времени. Недостатками предложенных в [4 — 6] решений может служить как высокая стоимость их внедрения в существующую систему мониторинга, так и использование в работе средств контроля, не прошедших сертификацию в Российской Федерации.
Второе направление связано с разработкой математических моделей определения концентраций ЗВ в атмосферном воздухе и решения так называемой «обратной задачи», т.е. локализации местоположения ИЗА и определения его параметров по результатам единичных измерений концентраций ЗВ и расчётам полей загрязнений. Так, в [7, 8] предлагается способ идентификации ИЗА путем сравнения соотношений концентраций основных ЗВ, присут-
Рис. 1. Распределение выбросов загрязняющих веществ по видам хозяйственной деятельности
ствующих в выбросах при работе предприятий нефтяной промышленности, с аналогичными соотношениями, полуденными в результате расчётов полей концентраций по [9]. В работе [10] рассматриваются вопросы идентификации постоянно действующих ИЗА с использованием методов распознавания образов. Главным недостатком работ [7, 8, 10] является то, что разработанный в них математический аппарат применим только к конкретным видам хозяйственной деятельности и не учитывает наличие в одной области поиска ИЗА, относящихся к различным видам производств.
Более универсальное решение представлено в работе [11], где предлагается алгоритм обработки и анализа больших объемов данных, поступающих от ПНЗ, с целью выявления причинно-следственных связей загрязнения атмосферного воздуха. Однако авторы работы [11] не ставят целью поиск ИЗА, ограничиваясь лишь определением направления, откуда могло поступить ЗВ без локализации более-менее оптимальной для дальнейшего поиска области.
Одним из развиваемых подходов к поиску ИЗА за рубежом является Receptor Modeling (метод «отпечатка пальцев»), детально рассмотренный в [12— 14]. Однако при использовании Receptor Modeling в России возможны дополнительные юридические проблемы доказательства достоверности полученных результатов в рамках существующих утвержденных на государственном уровне методик расчёта концентраций [15] и измерений.
В качестве достаточно простого и эффективного метода поиска ИЗА, совершившего сверхнормативный выброс, можно выделить работы [16— 18]. Суть метода заключается в поиске минимума среднеквад-ратического критерия рассогласования между вычисленной и измеренной в заданной точке местности концентрацией загрязняющего вещества:
J(M,V) = N¿с(j)-Cmx,Yj,м, v))2 ,
N j=1
где Cf (j) — измеренная концентрация загрязняющего вещества в точке j с координатами x, y; Cm(x, y, M, V) — вычисленные по методике [9] значения, M, V — вектора масс и объемов выбросов отдельных источников; N — количество точек измерения.
При этом поиск минимума ^М,У) основан на градиентном методе наискорейшего спуска. Метод является довольно простым в алгоритмическом исполнении и быстрым. Недостатками этого метода является то, что, во-первых, для расчёта концентрации использованы модифицированные формулы [9], которые в настоящий момент являются устаревшей методикой в связи с выходом [15], а во-вторых, метод основан на поиске параметров ИЗА (массы выброса и расхода газовоздушной смеси в устье), местоположение которого заранее известно. При этом локализация возможной области расположения ИЗА не проводится.
Таким образом, для эффективного управления качеством атмосферного воздуха в г. Омске актуальной является задача совершенствования системы мониторинга атмосферного воздуха с целью внедрения в систему эффективного алгоритма определения приземных концентраций всех ЗВ, поступающих в атмосферу города и поиска ИЗА, совершившего сверхнормативный выброс.
Постановка задачи. Целью нашей работы является совершенствование системы мониторинга атмосферного воздуха г. Омска.
Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:
1) совершенствовать метод определения приземных концентраций ЗВ в г. Омске с использованием утвержденных в РФ методов;
2) разработать алгоритм поиска ИЗА, совершившего сверхнормативный выброс;
3) разработать информационную систему для мониторинга и управления качеством атмосферного воздуха в г. Омске.
Теория. Анализ загрязнения атмосферного воздуха г. Омска. Оценка выбросов загрязняющих веществ в г. Омске, по данным [1, 19 — 21], показывает, что за 2013 — 2016 гг. произошло перераспределение выбросов между промышленными предприятиями различных видов экономической и хозяйственной деятельности (рис. 1). Так, если в 2013 году вклад предприятий производства и распределения электроэнергии, газа и воды составлял 56,8 %, то в 2016 году вклад составил 52,3 %. В то же время вырос вклад транспорта (с 3,8 % в 2013 г. до 7,5 % в 2016 г.),
Таблица 1
Максимальные уровни загрязнения атмосферы г. Омска за 2007-2017 гг.
Вещество Административный округ
Кировский Ленинский Октябрьский Центральный Советский
Уровень загрязнения, доли ПДК
Диоксид азота 2,45 1,65 3,10 4,55 3
Аммиак 1,30 5,60 1,40 4,20 6,9
Оксид азота 3,60 2,70 2,30 2,50 3,4
Хлористый водород 3,10 5,50 14,20 9,00 8,1
Сажа 4,70 1,80 4,80 1,00 3,7
Сероводород 1,30 3,00 1,10 1,10 1,4
Оксид углерода 3,20 3,80 5,60 3,00 4,4
Бензол 1,90 0,50 3,10 1,50 1,5
Ксилол 0,50 - 1,50 0,50 2
Толуол 0,20 0,30 1,30 0,20 4,7
Этилбензол 0,50 2,00 5,50 1,50 6
Фенол 2,90 3,00 2,40 1,70 3,5
Формальдегид 4,85 1,50 15,80 2,00 3,7
Пыль 1,40 2,20 3,00 2,00 4,4
предприятий по предоставлению коммунальных услуг (с 3,3 % в 2013 г. до 4,3 % в 2016 г.), прочих предприятий (с 5,4 % в 2013 г. до 6,6 % в 2016 г.). Всё больший вклад в общий выброс ЗВ оказывают средние и мелкие промышленные предприятия, как вновь образующиеся, так и образованные в результате выделения из состава крупных промышленных объектов вспомогательных производств в качестве дочерних предприятий.
Следует отметить, что, в соответствии с нормами законодательства РФ, предприятия, выбрасывающие в атмосферный воздух менее 10 т/год, ЗВ не предоставляют в Росстат информацию о своих выбросах.
В результате складывается парадоксальная ситуация: с одной стороны, статистика показывает, что выбросы ЗВ в атмосферу снижаются (с 213,6 тыс. т в 2013 г. до 200 тыс. т в 2016 г.), а с другой стороны — среднесуточные концентрации ЗВ в атмосферном воздухе растут (табл. 1). Полужирным шрифтом в табл. 1 отмечены уровни загрязнения, достигнутые в 2017 году.
Проведенный нами анализ открытых данных, содержащихся в реестре [2], показал, что реально задекларированный выброс ЗВ всех промышленных предприятий г. Омска составляет более 300 тыс. тонн в год. То есть более 30 % выбросов всех ЗВ в г. Омске приходится на мелкие предприятия, вклад которых в загрязнение атмосферы считается незначительным. При этом, если на ПНЗ г. Омска контролируется 25 веществ, то, по данным [2], количество загрязняющих веществ составляет 263, т.е. экологическая обстановка по более чем 90 % загрязнений не отслеживается, а факты превышения предприятиями нормативов ПДВ выявляются чаще всего в моменты плановых проверок.
Причины нарушения качества атмосферного воздуха в г. Омске. Как указывалось выше, одной из причин нарушения качества атмосферного воздуха в г. Омске является дискретная работа большинства ПНЗ в городе. Очевидно, что отбора проб воздуха три раза в сутки, кроме выходных дней, явно
недостаточно, чтобы избежать сверхнормативного загрязнения атмосферы. Второй причиной является малая эффективность системы установления нормативов ПДВ для предприятий.
Считается, что установление для предприятия норматива ПДВ и выполнение предприятием необходимых мероприятий по сокращению выбросов ЗВ в периоды неблагоприятных метеорологических условий (НМУ) является достаточным условием, чтобы концентрации ЗВ не превышали санитарно-гигиенических нормативов. При этом установление норматива ПДВ для предприятия основано, прежде всего, на результатах расчёта приземных концентраций ЗВ, создаваемых ЗВ предприятия с учётом фонового загрязнения, т.е. для определения приземной концентрации ЗВ используется формула:
С = С ист + Сф ,
где С — концентрация ЗВ в атмосферном воздухе, мг/м3; Сф — значение фоновой концентрации, мг/ м3; Сист — концентрация, создаваемая выбросами предприятия, мг/м3.
Значения Сф определяются Росгидрометом по результатам проведения многолетних наблюдений за загрязнением атмосферы. Если наблюдение за ЗВ не производится, то значение Сф определяется по результатам расчёта не менее 95 % всех ИЗА, расположенных в зоне влияния выбросов конкретного предприятия. Для этого в населенном пункте должна быть организована система сводных расчётов. Однако такой системы расчёта в г. Омске на данный момент нет. В результате установление ПДВ для предприятия происходит при допущении, что это предприятие является единственным источником эмиссии ЗВ в атмосферу. Как итог: даже если все предприятия соблюдают установленные нормативы ПДВ и выполняют весь комплекс мер по сокращению выбросов при НМУ, неизбежны случаи нарушений качества атмосферного воздуха и, конкретно в этом случае, привлечь к ответственности ни одного природополь-
Рис. 2. Схема организации работы информационной системы
зователя невозможно, т.к. сверхнормативного загрязнения нет — все предприятия работают в рамках законодательства.
Решением представленных выше проблем, с нашей точки зрения, может служить совершенствование системы мониторинга атмосферного воздуха в г. Омске.
Результаты экспериментов. Совершенствование системы мониторинга атмосферного воздуха может вестись в двух направлениях. Первое направление связано с расширением наблюдательной сети ПНЗ, их оснащение автоматическими пробоотборными устройствами и перевод в круглосуточный режим работы. Это позволит значительно повысить точность работы системы мониторинга, его оперативность, комплексность и т.д. Однако подобный подход имеет ряд серьезных недостатков. Во-первых, высокая стоимость оборудования. Так, несмотря на то, что проблема недостаточности количества ПНЗ в городе была обозначена в 2011 году в докладе [22] и был запланирован запуск пяти новых ПНЗ до 2012 года, на данный момент план выполнен только на 40 %. Во-вторых, на сегодняшний день по многим ЗВ, выбрасываемым в атмосферу города, отсутствуют законодательно утвержденные методики выполнения измерений (МВИ) концентраций ЗВ в атмосферном воздухе населенного пункта. Например, отсутствуют МВИ концентраций угольной золы, золы теплоэлектростанций и т.д., выброс которых в атмосферу г. Омска составляет более 40 000 т/год. В-третьих, ПНЗ не могут охватить весь город и показать реальное значение концентрации ЗВ в любой точке населенного пункта. К примеру, исследование [23] показывает, что репрезентативность данных ПНЗ о концентрациях ЗВ в атмосфере г. Санкт-Петербурга составляет примерно 300 метров и для охвата всей площади города необходимо порядка 5000 ПНЗ.
Второе направление работ связано с введением в систему мониторинга расчётных методов контроля загрязнений, позволяющих определять концентрации ЗВ в атмосфере в зависимости от метеорологических условий.
Подобные системы активно используются в крупных городах РФ, например, в Санкт-Петербурге [23],
Казани [24] и др. Достаточно продолжительное время трудности внедрения расчётных систем мониторинга в городах РФ объяснялись прежде всего большими финансовыми и временными затратами на начальном этапе разработки системы — требовалось практически вручную обрабатывать большие массивы исходных данных по каждому ИЗА (например, в г. Омске их более 16 000), организовывать полевые исследования транспортных потоков и т.д. В своей работе мы предлагаем более простой способ организации сводных расчётов в г. Омске.
Нами разработан прототип информационной системы, обеспечивающий обработку, анализ и хранение данных об ИЗА. Информационная система построена по модульному принципу, где каждый модуль может выступать как в виде самостоятельной программы, так и обмениваться информацией с другими модулями системы, обеспечивая комплексный подход к обработке экологической информации, полученной из различных источников информации. Схема организации работы информационной системы представлена на рис. 2.
Модуль 1 «Сведения о выбросах» предназначен для получения информации об ИЗА города. При этом информация предоставляется в виде части проекта ПДВ (в формате Excel). Это позволяет поддерживать базу данных по ИЗА в актуальном состоянии при минимальных затратах времени. Учитывая, что, согласно действующему законодательству, при разработке проектов нормативов ПДВ, предприятия могут использовать локальные системы координат для описания местоположения ИЗА, в модуле реализован алгоритм преобразования локальных координат в систему WGS-84.
Модуль «Расчёт приземных концентраций» реализует положения методики [15] для расчёта приземных концентраций от всех ИЗА при заданных метеорологических условиях. Пример результатов работы модуля представлен на рис. 3.
Данные полученные в результате расчётов в модуле позволяют рассчитывать фоновые концентрации ЗВ, не контролируемых на ПНЗ. Так, фоновая концентрация в расчётной точке определяется по формуле:
Рис. 3. Изолинии концентраций диоксида серы в Октябрьском АО г. Омска при произвольном направлении ветра
Сф
_ „1,2728V 1п(1+У2)
Параметр требуемого потребления воздуха определяется по формуле:
где Сф
фоновая концентрация загрязняющего
ПВт
вещества, мг/м3; Сг — среднегодовая концентрация загрязняющего вещества, мг/м3; V — коэффициент вариации концентраций в рассматриваемой точке, определяемый по формуле:
v =
М ПДК
С 2
где <7 — дисперсия концентраций.
Среднегодовая концентрация (С ) определяется по формулам [15], с учётом розы ветров.
Модуль 3 «Реестр объектов НВОС» предназначен для чтения сведений о выбросах ЗВ из реестра НВОС [2], в т.ч. при наличии доступа к служебной части реестра, сведений о параметрах ИЗА. Основная задача модуля — обработка сведений о выбросах ЗВ в атмосферу города и определение перечня веществ, выбросы которых могут создавать концентрации, превышающие предельно допустимые концентрации (ПДК) в атмосфере.
Определение перечня веществ основано на расчёте реального и требуемого параметра потребления воздуха по [25]. Параметр реального потребления воздуха определяется по формуле:
М
ПВ = М
р С '
где М — суммарный выброс ЗВ от всех ИЗА города, тыс. тонн; С — максимальная концентрация ЗВ, создаваемая всеми ИЗА города, мг/м3.
Значение С может задаваться как по результатам многолетних наблюдений на ПНЗ города, так и по результатам расчёта максимальных концентраций в модуле 2 информационной системы.
где ПДК — предельно допустимая концентрация ЗВ, мг/м3.
Если выполняется условие: ПВШ > ПВР,
то, при существующем объеме выброса, выбросы ЗВ могут создавать концентрации, превышающие ПДК.
Полученный перечень может использоваться, например, для определения первоочередных мероприятий по охране атмосферного воздуха в г. Омске.
Модуль 4 «Реестр санитарно-эпидемиологических заключений» считывает в автоматическом режиме данные из реестра [26] по заключениям Роспотреб-надзора на проекты ПДВ предприятий и хранит полученные данные в хронологическом порядке. Модуль является вспомогательным и позволяет восстановить, при необходимости, всю «историю» предприятия по установлению нормативов ПДВ за всё время работы начиная с 2007 года.
Модуль 5 «Данные мониторинга» предназначен для автоматического чтения и накопления данных о среднесуточных концентрациях ЗВ в атмосфере г. Омска из [27]. Полученные данные позволяют отслеживать тенденции изменения концентраций ЗВ в зависимости от периода года, метеорологических условий, района расположения ПНЗ и т.д. На сегодняшний день база данных по мониторингу атмосферы на ПНЗ содержит информацию за 10 лет (с 2007 по 2017 год) и насчитывает свыше 26 000 измерений.
Разработанная информационная система позволяет:
1. Получать данные об ИЗА промышленных предприятий из различных источников информации и предоставлять «историю» работы предприятия за многолетний период.
2. Рассчитывать приземные концентрации всех ЗВ, выбрасываемых в атмосферу города.
3. Определять перечень веществ, которые могут создавать концентрации в атмосфере, превышающие ПДК.
4. Получать данные о тенденциях изменения концентраций ЗВ в атмосфере города и рассчитывать фоновые концентрации ЗВ.
Одновременно с этим, создание базы данных по ИЗА города и поддержании её в актуальном состоянии не требует серьезных временных и финансовых затрат. На базе разработанной информационной системы разработан алгоритм поиска ИЗА, повлекшего сверхнормативное загрязнение атмосферного воздуха.
Алгоритм поиска источника загрязнения атмосферы, совершившего сверхнормативный выброс. Алгоритм использует положения, изложенные в [28]. Алгоритм построен, исходя из предположения о том, что на начальном этапе поиска ИЗА, совершившего сверхнормативный выброс, известна следующая информация о большинстве ИЗА в предполагаемом районе поиска:
— местоположение (географические координаты);
— утвержденные нормативы ПДВ для ИЗА;
— параметры ИЗА (высота, скорость выхода газовоздушной смеси (ГВС) из устья, расход ГВС и её температура).
Подобная информация может быть запрошена из базы данных представленной выше информационной системы.
Учитывая то, что сверхнормативное загрязнения окружающей среды может вызвать как известный ИЗА с установленными нормативами ПДВ, так и не учтенный ранее ИЗА, возможны несколько вариантов сверхнормативного загрязнения атмосферы:
1. Один или несколько известных ИЗА превысили установленные ПДВ для ЗВ, контролируемого инструментальными методами.
2. Выброс осуществили один или группа рядом расположенных ИЗА, не учтенных в информационной системе и ЗВ контролируется инструментальными методами.
3. Один или несколько известных ИЗА превысили установленные ПДВ для вещества, контроль которого осуществляется расчётным методом.
Для осуществления поиска ИЗА необходима информация о метеорологических условиях в момент обнаружения нарушения (скорость и направление ветра, температура воздуха), а также, для вариантов 1 и 3, данные о концентрациях ЗВ на ПНЗ.
Алгоритм поиска следующий:
1. Если ЗВ контролируется инструментальными методами на ПНЗ, на первом этапе предполагаем, что сверхнормативный выброс осуществил известный источник (вариант 1).
1.1. Расчётом определяем концентрацию загрязняющего вещества (С), создаваемую каждым известным ИЗА, в точке расположения ПНЗ, учитывая при этом метеорологические параметры.
1.2. Используя полученные значения С;, определяем максимально разовую фоновую концентрацию по упрощенной формуле [15]:
Сф = 0,4max(c,).
1.3. Поиск ИЗА осуществляем для источников, которые создают расчётную концентрацию в точке ПНЗ, которая отвечает условию:
С > С
1.4. Для ИЗА, не участвующих в поиске, рассчитываем коэффициент с:
С = ±С,■ .
;=1
1.5. Рассчитываем функционал Jпо формуле:
■±{{ciм - G)- C)2
где С'изм — измеренная концентрация загрязняющего вещества на ПНЗ, мг/м3; С — суммарная расчётная концентрация загрязняющего вещества, создаваемая всеми ИЗА, участвующими в поиске.
1.6. Варьируя величиной массового выброса каждого ИЗА, минимизируем функционал ^ например, используя метод, изложенный в [16].
1.7. Принимаем за значения фактических массовых выбросов загрязняющих веществ (тф основных ИЗА значения массовых выбросов, при которых достигается минимум функционала ^
1.8. Если для ИЗА выполняется условие:
где тпдв — это установленный для конкретного ИЗА норматив ПДВ, то ИЗА может относиться к источникам, совершившим сверхнормативный выброс.
2. Если последовательность действий 1.1 — 1.8 не выявила ИЗА, которые могли превысить значения ПДВ, то нарушение качества атмосферного воздуха произошло по вине не учтенного ранее ИЗА и его поиск осуществляется следующим образом (вариант 2):
2.1. Рассчитываем суммарную концентрацию загрязняющего вещества (Стах), создаваемую всеми известными ИЗА в точке расположения ПНЗ.
2.2. Область, расположенную с наветренной стороны ПНЗ и удаленную на расстояние до 10 км, разбиваем на равные квадраты со стороной 500 м.
2.3. В каждом квадрате, начиная с ближайшего от ПНЗ, подбираем такие параметры ИЗА и массовый выброс, при которых выполняется одно из условий:
С > С
Ср - Сдоп ,
0,9Сдоп < Ср < Cдоп ,
0,7с < С < 0,9c
доп р доп
С < 0,7c
р доп
(1) (2)
(3)
(4)
где Cgon — концентрация, создаваемая неизвестным ИЗА, которая приводит к нарушению качества атмосферного воздуха. Cgon определяется как разность между C и C .
изм max
В зависимости от полученных значений каждый квадрат области определяется следующим образом:
1. Если выполняется условие (1) — квадрат наиболее вероятного расположения ИЗА.
2. Если выполняется условие (2) — квадрат вероятного расположения ИЗА.
3. Если выполняется условие (3) — квадрат наименее вероятного расположения ИЗА.
i = 1
Щф > тпдв
Рис. 4. Концентрации группы суммации [ацетон, фурфурол, формальдегид и фенол] при северо-восточном направлении ветра
4. Если выполняется условие (4) — квадрат, в котором расположение ИЗА невозможно.
2.4. По результатам расчётов выстраивается графическая карта с определением областей наиболее вероятного, вероятного и наименее вероятного расположения ИЗА и выполняются мероприятия по поиску неучтенного ИЗА на местности.
3. Если один или несколько известных ИЗА превысили установленные ПДВ для вещества, контроль которых осуществляется расчётным методом, используя [15], рассчитывается поле концентраций при заданных метеоусловиях и за источники возможного сверхнормативного загрязнения принимаются ИЗА, вклад которых в суммарную концентрацию составляет более 80 %.
Обсуждение результатов. С использованием разработанной информационной системы было проведено исследование загрязнения атмосферного воздуха в Октябрьском АО г. Омска. Расчёт приземных концентраций проводился с учетом выбросов 63 крупнейших промышленных предприятий округа. При расчёте учитывались сезонность работы котельных, режим работы предприятий, а также возможные залповые выбросы, например, при розжиге котлов ТЭЦ.
Так было определено, что предприятия Октябрьского АО выбрасывают в атмосферу города 142 ЗВ, которые создают 25 групп суммаций, т.е. в атмосфере округа могут создаваться такие условия, при которых воздействие одних ЗВ будет усиливаться другими.
Периодически в Октябрьском АО могут создаваться метеорологические условия, при которых концентрации ЗВ превышают ПДК, однако расположенные в административном округе посты не могут зафиксировать их. Например, при северо-восточном ветре уровень загрязнения по группе суммации [ацетон, фурфурол, формальдегид и фенол] может превышать значение 1 ПДК, однако ПНЗ это превы-
шение не зафиксирует, что наглядно представлено на рис. 4, где штриховыми линиями отмечены четыре области, в которых уровень загрязнения составляет от 1 до 5 ПДК. Аналогичная ситуация может складываться и в отношении таких контролируемых на ПНЗ веществ, как сажа, оксид азота и др.
Кроме этого, анализ данных мониторинга атмосферы на ПНЗ г. Омска за 2007 — 2017 гг. показал, что в Октябрьском АО:
1. Максимальные уровни загрязнения атмосферы по всем контролируемым на ПНЗ веществам достигались при метеоусловиях, не относящихся к НМУ, т.е. при нормальной работе предприятий.
2. Количество превышений уровня загрязнения по гидрохлориду в 2017 году увеличилось по сравнению с 2016 годом в 3 раза (6 случаев превышений в 2017 году). Максимальный уровень загрязнения по гидрохлориду наблюдался в 2010 году и составил 14,2 доли среднесуточной ПДК. В 2017 году максимальный уровень загрязнения гидрохлоридом составляет 4,7 ПДК среднесуточной. Одновременно с этим прослеживается тенденция к росту уровня загрязнения атмосферы этим веществом (рис. 5).
Наибольшее количество превышений ПДК в Октябрьском АО за последние 10 лет наблюдается поТформальдегиду (310 случаев за 10 лет, в т.ч. 10 в 2017 году).
Выводы и заключение. Обеспечение надлежащего качества атмосферного воздуха в населенном пункте невозможно без профилактики нарушений установленных нормативов. Не менее актуальной задачей является поиск ИЗА, совершившего сверхнормативный выброс.
Система мониторинга атмосферного воздуха г. Омска содержит ряд недостатков, усложняющих контроль качества атмосферного воздуха и поиск ИЗА. Сеть ПНЗ в г. Омске охватывает всего около 10 % всех выбрасываемых в атмосферу ЗВ, большинство ПНЗ работают дискретно и не могут пре-
Рис. 5. Максимальные уровни загрязнения гидрохлоридом (доли ПДК среднесуточной)
доставить информации о загрязнении в выходные дни, когда наиболее вероятно нарушение предприятиями установленных нормативов ПДВ.
Использование современных расчётных методов мониторинга позволяет определять зоны возможного превышения уровней загрязнения и при этом определять группы веществ, обладающих эффектом суммации вредного воздействия на организм человека без использования дорогостоящей аппаратуры. Также имеется возможность определять ИЗА с максимальным вкладом в уровень загрязнения в любой заданной точке местности при заданных метеоусловиях.
В целях совершенствования системы мониторинга г. Омска нами разработана информационная система, использующая расчётные методы мониторинга, которая позволяет:
1) определять фоновое загрязнение по неконтролируемым на ПНЗ ЗВ, повышая тем самым точность установления ПДВ для предприятий;
2) реализованный алгоритм поиска ИЗА позволяет искать как ранее установленные ИЗА, превысившие норматив ПДВ, так и неизвестные ИЗА, выброс которых спровоцировал повышенный уровень загрязнения.
В сочетании с инструментальными методами контроля информационная система позволяет проводить анализ концентраций контролируемых веществ, выявлять тенденции изменения уровня загрязнения, а также проводить эффективный поиск ИЗА.
Библиографический список
1. Доклад об экологической ситуации в Омской области за 2016 год / Министерство природных ресурсов и экологии Омской области. Омск: Омскбланкиздат, 2016. 318 с. ISBN 978-5-8042-0541-7.
2. ПТО УОНВОС. Общедоступная информация государственного реестра объектов НВОС. URL: https://onv.fsrpn.ru/ #/public/root (дата обращения: 05.06.2017).
3. Штриплинг Л. О., Баженов В. В., Калинин Ю. В. Определение источника сверхнормативного загрязнения атмосферы населенного пункта // Омский научный вестник. 2012. № 2 (114). С. 211-215.
4. Bayat B., Crasta N., Li H. [et al.]. Optimal search strategies for pollutant source localization // Intelligent Robots and Systems (IROS), October 9-14, 2016. NY: IEEE / RSJ International Conference on. P. 1801-1807. ISBN 978-1-5090-3762-9.
5. He T., Zhang S. Application of Localization Algorithm in Monitor System of Pollution Emergency // Remote Sensing, Environment and Transportation Engineering (RSETE), June 2426, 2011. Nanjing, China: IEEE / International Conference on. P. 7402-7405. DOI: 10.1109/RSETE.2011.5966080.
6. Bathiya B., Srivastava S., Mishra B. Air Pollution Monitoring using Wireless Sensor Network // Electrical and Computer Engineering (WIECON-ECE), December 19-21, 2016. Pune, India: IEEE International WIE Conference on. P. 112-117. DOI: 10.1109/ WIECON-ECE.2016.8009098.
7. Гендель Г. Л., Сосновцева Е. В., Клейменова И. Е. [и др.]. Способ идентификации источников несанкционированных выбросов как инструмент повышения экологической и промышленной безопасности объектов ОГХК // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2010. № 10. С. 6-10.
8. Пат. 2466433 Российская Федерация, МПК G 01 W 1/00. Способ идентификации источника выброса вредных веществ в атмосферу / Гендель Г. Л., Сосновцева Е. В., Клейменова И. Е., Клейменов Ф. В. № 2011128951/28; заявл. 12.07. 11; опубл. 10.11.12, Бюл. № 31.
9. ОНД-86. Методика расчёта концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. Л.: Госкомгидрометеоиздат, 1987. 9 с.
10. Трунин Е. Г. Идентификация источников загрязнения атмосферного воздуха при хранении сыпучих грузов в речных портах // Транспортное дело России. 2014. № 1. С. 34-35.
11. Zhu J. Y., Zheng Y., Yi X. [et al.]. A Gaussian Bayesian Model to Identify Spatio-Temporal Causalities for Air Pollution Based on Urban Big Data // Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), April 10-14, 2016 IEEE Conference on. San Francisco, CA, USA. P. 3-8. DOI: 10.1109/INFCOMW. 2016.7562036.
12. Hopke P. K. Recent developments in receptor modeling // Journal of Chemometrics. 2003. Vol. 17, Issue 5. P. 255-265. DOI: 10.1002/cem.796.
13. Hopke P. K. Receptor Modeling for Air Quality Management. Vol. 7, 1st Edition. Amsterdam: Elsevier Science, 1991. 328 p. ISBN 978-0-0808-6834-9.
14. Hopke P. K. A Guide to Positive Matrix Factorization. URL: http://people.clarkson.edu/~phopke/PMF-Guidance.htm (дата обращения: 27.09.2017).
15. Об утверждении методов расчетов рассеивания выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе: приказ Минприроды Российской Федерации от 06 июня 2017 г. № 273. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_ LAW_222765/ (дата обращения: 05.06.2017).
16. Степанченко И. В., Камаев В. А. О структуре системы экологического мониторинга атмосферного воздуха города // Вопросы современной науки и практики. Университет им.
B. И. Вернадского. 2014. № 4 (54). С. 132-138.
17. Крушель Е. Г., Степанченко И. В. Исследование чувствительности алгоритма идентификации режимных параметров стационарных источников выбросов к исходным данным // Научные труды Sworld. 2013. Т. 6, № 3. С. 68-76.
18. Степанченко И. В. Исследование метода дистанционной идентификации режимных параметров стационарных источников выбросов // Фундаментальные исследования. 2014. № 12-1.
C. 63-66.
19. Доклад об экологической ситуации в Омской области за 2013 год / Министерство природных ресурсов и экологии Омской области. Омск: Минприроды, 2014. 46 с.
20. Доклад об экологической ситуации в Омской области за 2014 год / Министерство природных ресурсов и экологии Омской области. Омск: Стивэс, 2015. 258 с.
21. Доклад об экологической ситуации в Омской области за 2015 год / Министерство природных ресурсов и экологии Омской области. Ижевск: Принт-2, 2016. 312 с.
22. Доклад об экологической ситуации в Омской области за 2010 год / Министерство природных ресурсов и экологии Омской области. Омск: Минприроды, 2011. 31 с.
23. Недре А. Ю., Азаров В. Н., Недре Ю. А. Использование сводных расчётов уровней загрязнения атмосферы при выборе градостроительных решений в рамках оптимизации городской транспортной схемы // Интернет-вестник ВолгГАСУ. Сер.: Политематическая. 2012. № 2 (22). С. 1-7.
24. Шагидуллина Р. А, Шагидуллина А. Р. Развитие системы расчётного мониторинга загрязнения атмосферного воздуха г. Казани промышленными предприятиями // Экология и промышленность России. 2013. № 5. С. 52-54.
25. РД 52.04.186-89. Руководство по контролю загрязнения атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1991. С. 696.
26. Реестр санитарно-эпидемиологических заключений на проектную документацию. URL: http://fp.crc.ru/doc/?type = max (дата обращения: 05.06.2017).
27. Федеральное государственное бюджетное учреждение «Обь-Иртышское управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды». URL: http://omsk-meteo.ru (дата обращения: 27.09.2017).
28. Пат. 2161321 Российская Федерация, МПК G 01 W 1/00. Способ контроля за выбросами загрязняющих веществ источниками загрязнения атмосферы / Колодий В. П., Киселев В. И. № 98114132/28; заявл. 14.07.98; опубл. 27.12.00, Бюл. №36.
ШТРИПЛИНГ Лев Оттович, доктор технических наук, профессор (Россия), заведующий кафедрой «Промышленная экология и безопасность» Омского государственного технического университета (ОмГТУ).
Адрес для переписки: 1os@omgtu.ru БАЖЕНОВ Владислав Викторович, кандидат технических наук, доцент кафедры «Промышленная экология и безопасность» ОмГТУ. Адрес для переписки: bvv36@yandex.ru ВАРАКИНА Наталья Сергеевна, аспирант кафедры «Промышленная экология и безопасность», ассистент кафедры «Промышленная экология и безопасность» ОмГТУ.
Адрес для переписки: n.s.v91@mai1.ru КУПРИЯНОВА Наталья Петровна, аспирант кафедры «Промышленная экология и безопасность»; главный специалист-эксперт отдела санитарного надзора Управления Роспотребнадзора по Омской области. Адрес для переписки: rpn-knp@mai1.ru
Статья поступила в редакцию 02.10.2017 г. ©Л. О. Штриплинг, В. В. Баженов, Н. С. Варакина, Н. П. Куприянова
Книжная полка
Бунаков, П. Ю. Технологическая подготовка производства в САПР / П. Ю. Бунаков, Э. В. Широких. - М. : ДМК Пресс, 2017. - 208 с. - ISBN 978-5-97060-527-1.
Книга учит решать вопросы технологической подготовки производства и основана на конкретных задачах, решаемых на машиностроительных предприятиях — построение модели детали и сборочного узла, проектирование процесса изготовления, в том числе управляющей программы для станка с ЧПУ и разработку расчетно-аналитического модуля конструкторско-технологического назначения. Издание предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Технология машиностроения», специализация «САПР технологических процессов», а также будет полезна студентам ссузов, конструкторам и технологам машиностроительных предприятий.
Клепиков, В. В. Технология обработки зубчатых колес / В. В. Клепиков. - М. : Инфра-М, 2017. - 412 с. - ISBN 978-5-16-012469-8, 978-5-16-105616-5.
Изложен системный подход к применению результатов исследований технологических систем производства зубчатых колес. Приведены результаты теоретических, экспериментальных и производственных исследований элементов технологических систем производства зубчатых колес. Раскрыты технологические возможности основных операций и технологических процессов. Раскрыты пути повышения эффективности процессов обработки зубчатых колес. Монография рассчитана на специалистов, работающих в области машиностроения в целом и производства зубчатых колес в частности, может быть полезна также преподавателям и студентам вузов машиностроительного профиля.
