CC BY
17
6. Телеснин, Р. В. Молекулярная физика [Текст] / Р. В.Телеснин. - М. : Высшая школа, 1965. - 297 с.
7. Кругляков, П. М. Физическая и коллоидная химия : учебное пособие [Текст] / П. М. Кругляков, Т. Н. Хаскова. - М. : Высшая школа, 2005. - 319 с.
References
1. Orlova, N. Ya., Belins'ka, S. O. (2005). Zamorozheni plodoovochevi producty: problemi formuvannya assortmenty i yakosti [Frozen vegetables products: problems and quality product range]. Kyiv, Ukraine: Kyiv National University of Trade and Economics, 336.
2. Skuryhyna, I. M., Tutelyana, V. A. (Eds.) (1998). Rukovodstvo po methodan analysa kachestva i bezopasnosty pischevikh productov [Manual methods of quality and food safety]. Moscow: Brandes; Medicine, 45-67.
3. Orlova, N. Ya., Ponomarev, P. Kh. (2007). Prodovolchi tovary. Fructy, yagody, ovochi, griby ta producty
ih pererobki [Frozen vegetables products: problems and quality product range]. Kyiv, Ukraine: Kyiv National University of Trade and Economics, 416.
4. Khomich, G. P., Tkach, N. I. (2009). Vikoristannya dikorosloi sirovini dlya zabezpechennya harchovoi produktsii BAR [The use of wild raw materials for the food BAP]. Poltava, Ukraine: Poltava University of Consumer Cooperatives in Ukraine, 159.
5. Dibrivs'ka, N. V. (2009). Tehnologiya funktsionalnih napivfabrikativ dobavok iz dikoroslih yagid s vikoristannyam obrobki y zminnomu elektromagnitnomu poli [Technology of the semi functional additives with berries processing using an alternating electromagnetic field]. Kyiv, 224.
6. Telesnin, R. V. (1965). Molekulyarnaya physica [Molecular physics]. Vischa Schola, 297.
7. Kruglyakov, P. M., Haskovo T. N. (2005). Physicheskaya i kolloydnaya khimia [Physical and Colloid Chemistry]. Moskow, Russia: High School, 319.
Дата надходження рукопису 26.01.2015
Погожих Микола 1ванович, доктор техшчних наук, професор, кафедра енергетики i фiзики, Харк1вський державний унiверситет харчування та торгiвлi, вул. Клочк1вська, 333, м. Харшв, Украша, 61051
E-mail: [email protected]
Одарченко Андрш Миколайович, доктор техшчних наук, доцент, кафедра товарознавства, управлшня яшстю та еколопчно! безпеки, Харк1вський державний унiверситет харчування та торпвл^ вул. Клочк1вська, 333, м. Харшв, Укра1на, 61051
Одарченко Дмитро Миколайович, кандидат техшчних наук, доцент, кафедра товарознавства, управлшня яшстю та еколопчно! безпеки, Харшвський державний ушверситет харчування та торпвл^ вул. Клочшвська, 333, м. Харк1в, Украша, 61051
УДК 504.4.054
DOI: 10.15587/2313-8416.2015.37207
УТОЧНЕНИЕ ПОНЯТИЯ «МАКСИМАЛЬНО ЗАГРЯЗНЕННАЯ ЧАСТЬ ПОТОКА ВОДЫ» В ЗАДАЧАХ РАСЧЕТА ДОПУСТИМОГО СБРОСА СТОЧНЫХ ВОД В ВОДОТОК
© Н. И. Адаменко, О. А. Проскурнин
В статье поднимается вопрос о формализации понятия «максимально загрязненной части потока воды» в задачах расчета допустимого сброса сточных вод в водотоки. Предлагается в качестве максимально загрязненной части потока рассматривать окрестность точки экстремального загрязнения, в которую попадает заданный процент вещества, поступающего от источника загрязнения. Приводится пример использования предлагаемого подхода в задаче расчета допустимого сброса сточных вод
Ключевые слова: сточные воды, максимально загрязненная часть потока, контрольный створ, плотность распределения, допустимая концентрация
The problem of formalizing the concept of "maximally contaminated part of the water flow " in the task of allowable discharge calculating of wastewater into watercourses is considered in the article. It is proposed to consider a neighborhood of point of extreme pollution, which gets a specified percentage of the substance coming from the source of contamination, as the most polluted part of the flow. An example of the use of proposed approach to the problem of calculating the allowable discharge of wastewater is given. Keywords: wastewater, most polluted part of the flow, monitoring section, distribution density, allowable concentration
1. Введение
Загрязнение водных объектов (ВО) Украины, в частности, рек сточными водами (СВ) является одной из наиболее острых экологических проблем. С целью
регулирования данного процесса и недопущения чрезмерного загрязнения ВО для предприятий-водопользователей разрабатываются и утверждаются предельно допустимые сбросы (ПДС) загрязняющих
веществ, поступающих в ВО со СВ [1]. ПДС представляет собой допустимую массу загрязняющего вещества, сброс которой в ВО не приводит в превышению предельно допустимых концентраций (ПДК) в контрольном створе (КС). В водотоках КС -это поперечное сечение на заданном удалении от выпуска СВ. Согласно «Инструкции по разработке ПДС...» [2], в случае неполного разбавления СВ водой ВО качество воды в КС по каждому показателю определяется по максимально загрязненной части потока. Поскольку загрязнение воды происходит пространственно неравномерно, то является актуальным формализация самого понятия «максимально загрязненная часть потока».
2. Постановка проблемы
Методология экспериментального
определения максимальной загрязненности изложена в [3] и не вызывает возражения.
Для нахождения расчетного значения максимальной концентрации определяется кратность разбавления СВ, равная
C - C
фон
C - C
(1)
фон
где Сст - концентрация вещества в СВ, мг/дм ; Смах -расчетная максимально загрязненная концентрация в КС, мг/дм3; Сфон - концентрация вещества в фоновом створе (ФС) выше выпуска СВ, мг/дм3.
В качестве максимально загрязненной части потока принято рассматривать часть потока с расходом п-д, где д - расход СВ. Т. е. условно предполагается, что частицы вещества «подтягиваются» к точке максимального загрязнения (рис. 1).
Однако если даже предположить идеально точный расчет кратности разбавления СВ водой ВО, то концентрация Смах будет достигнута лишь в экстремальной точке, и потому не имеет смысла приписывать ее целой части потока.
Целью данной работы является выработка предложений по уточнению понятия «максимально загрязненная часть потока воды» в водотоке при расчете ПДС.
n =
2
1
С фон
О^ГЧГП1^ГиПШГ--СОСГ>С=|
Удаленность от берега х, и
Рис. 1. Распространение вещества вдоль КС: 1 - реальное распределение; 2 - условное распределение
3. Литературный обзор
В рамках поставленной цели предлагается в качестве расчетной максимально загрязненной части потока рассматривать некоторую окрестность экстремума функции С(х), в которую попадает заданный процент вещества. А в качестве максимальной концентрации брать среднюю концентрацию в данной окрестности:
1
Cmax 'i C ( Х) dX '
2 d1 d
(2)
где й2 - границы окрестности экстремальной точки вдоль КС, м.
С этой целью пространственное распределение вещества удобно рассматривать с точки зрения вероятностного распределения [4, 5]. Наиболее удобно данный подход реализовать на базе расчета кратности разбавления методом Таллинского
политехнического института (ТПИ) [6] и при следующих допущениях:
1) рассматривается плоская задача (т. е. игнорируется изменение глубины водотока вдоль КС);
2) игнорируется самоочищение воды водотока;
3) выпуск береговой; при этом полагается, что загрязняющее вещество в КС не доходит до противоположного берега.
4. Методика расчета допустимой концентрации вещества в сточной воде
Метод ТПИ основан на том, что функция С(х) приближенно имеет вид плотности нормального распределения:
(
f =
•Jin -а
-■ exp
(x-X ) 2а2
2\
(3)
1
где X, ст - параметры распределения (соответственно математическое ожидание и среднеквадратичное отклонение).
Таким образом, в случае берегового выпуска можно записать
Г
х2 J
С(х) = Cmax • exp+ Сфон,
где Смах - максимальная концентрация. Согласно [6]:
С ■ а
ст ^
С = С +
max фон
H •JäVül ^(<^/2)
(4)
(5)
где Сст - концентрация вещества в СВ, мг/дм ; Б -коэффициент поперечной дисперсии, м/с2; I -расстояние от выпуска до КС, м; Н - средняя глубина водотока в КС, м; V - скорость течения, м/с;
£ = В (2 4О ■ I), где В - ширина реки, м; Ф -функция Лапласа:
(6)
Ф( Х ^VH eXP [" 7 J ''
Параметр ст определяется характеристиками сброса СВ. Для его определения удобно принять Сфон=0. В этом случае масса вещества, проходящая в единицу времени через участок йх, будет равна
dM = С • H • v • dx,
(7)
а вся масса вещества, проходящая в единицу времени через КС, равна
В В
М = |(М = Н ■у]С(х) ск . (8)
О 0
Заменив В на ж (в силу 3-го допущения) и в силу того, что интеграл от плотности распределения равен 1, можно записать:
( х2
M = H • v -J Cmax • exp dx =
= H • v • С
—J 2^-aJ
Г x2 J
ф^-а 6XPI 2a2j
dx =
(9)
= -•H • v• С
= 2 H •v •С
ix -aJ
■Jlx • a.
Г x2 J ,
- • exp I - -—- I dx =
•a'6XPI 2a2 j
С другой стороны
м = Сст-я-Сопоставляя (9) и (10):
а =
V2 • Са
•q
H • v • Cmаx -
(10)
(11)
С учетом (5):
а =
фТо! • ф(^/2)
■v/v
(12)
Как видно из (12), среднеквадратичное отклонение не зависит от концентрации вещества в СВ и расхода СВ.
В силу допущения о нормальном законе распределения загрязняющего вещества вдоль КС величина d находится из уравнения
Ф| dJ= P.
а) 2
(13)
где р - часть от общего расхода СВ, формирующая максимально загрязненную часть потока.
Средняя концентрация в максимально загрязненной части потока будет равна
1 d
С = — • С (x) • dx =
max, ср , J V / d 0
i ^ R- d 1 I x2 J
1 ■С- ■exp I-
= -d С»^ dJ .
dx = (14)
С учетом (11), (13) а также с учетом фонового загрязнения:
С„
Сст -ЧТ
+С,
фон '
(15)
(■Н ■у
Если в левую часть уравнения (15) подставить ПДК и решить его относительно Сст, то, таким образом, будет найдена допустимая концентрация вещества в СВ, обеспечивающая требуемую концентрацию в максимально загрязненной части потока воды в КС:
Спдс
(ПДК - Сф0н )• d-H-v 2^ q
(16)
5. Пример расчета
Ниже приводится пример расчета, составленный на основе разработанного и утвержденного норматива сброса городских СВ г. Луцка в реку Стыр. В качестве показателя загрязнения в данном примере рассматривается биохимическое потреб ление кислорода - интегральный показатель, харак теризующий количество растворенного кислорода, затрачиваемого на биохимическое окисление веществ, содержащихся в воде, за период 5 суток (БПК5).
Расчетные условия для установления допустимой концентрации БПК5 в СВ были приняты следующие [7]:
- расход воды в ФС Qфон=4,95 м3/с;
- расход СВ д=0,311 м3/с;
- величина БПК5 в ФС: Сфон=0,7 мг/дм3;
- величина БПК5 в СВ: Сст=9 мг/дм3;
- ПДК для БПК5 (действующая на момент разработки нормативов): 2,26 мг/дм3 [8].
В работе [7] расчет допустимой концентрации был проведен в соответствии с действующей «Инструкцией» исходя из максимальной расчетной
1
о
2
концентрации. Согласно расчету, кратность разбавления п=1,85. В этом случае максимально загрязненной частью потока формально считается поток с расходом Qmm:=n ■q=1,85■0,311=0,577 м3/с. Расчетная допустимая концентрация при этом будет равна Спдс=2,9 мг/дм3, поскольку она обеспечивает в КС величину ПДК: Смах=2,26 мг/дм3.
Результат расчета по предлагаемой схеме следующий. Граница участка КС, в который попадает 25 % загрязняющего вещества, найденная из уравнения (13), составляет а=0,98 м. Допустимая концентрация при этом будет равна Спдс=2,95 мг/дм3, поскольку она
обеспечивает на данном участке среднюю величину на уровне ПДК Смх ср=2,26 мг/дм3. В случае одного выпуска СВ (как в данном примере) разница между обоими значениями Спдс относительно небольшая. Однако при расчете ПДС бассейновым принципом (как это требует «Инструкция по расчету ПДС...» и что не всегда соблюдается из-за ряда противоречий в водоохранном законодательстве) величина допустимой сбрасываемой массы загрязняющих веществ может существенно изменится. График пространственного распределения величины БПК5 приведен на рис. 2.
2,5 ПДК 2,0
g- 1,0 =
ф Я" X
о
■XL
0,5 0,0
^ C(x.)
С($он = 0,1 мг/п —
0=0,98 m
гч т -з- Li} ш
Удаленность от берега, и
со СП,
Рис. 2. Распространение величины БПК5 в КС
6. Выводы
Таким образом, предлагаемый подход к определению понятия «максимально загрязненная часть потока воды» позволяет избежать чрезмерно жестких ограничений на состав СВ в случае неполного разбавления СВ водой ВО в КС. В случае расчета ПДС для большого участка бассейна, согласно «Инструкции по расчету ПДС.», это обеспечит более рациональное использование ассимилирующую способность ВО.
Следует отметить, что модель наложения концентраций (4), используемая в методе ТПИ и допускаемая действующей «Инструкцией по расчету ПДС.» (так называемая суперпозиция), не является строго адекватной реальному физическому процессу [9]. Предметом дальнейших исследований в данном направлении является решение задачи с использованием более сложных моделей формирования качества воды. В частности, с использованием метода Караушева, основанного на численном решении уравнения турбулентной диффузии [10].
Литература
1. Водный кодекс Украины [Текст] / К., Видавничий Дiм "1н Юре", 2004. - 138 с.
2. 1нструкцш про порядок розробки та затвердження гранично-допустимих скидав (ГДС) речовин у водт об'екти iз зворотними водами [Текст] / Мшприроди Украши. -Кшв, 1994. - 89 с.
3. Временные методические указания по проведению расчетов фоновых концентраций химических веществ в воде водотоков [Текст] / Л: Гидрометеоиздат, 1983. - 52 с.
4. SNA: Climate, Lakes and Rivers [Text] / The National Atlas of Sweden, Almqvist and Wiksell International, Stockholm, 1995.
5. Storm, B. Distributed physically based modelling of the entire land phase of the hydrological cycle [Text] / B. Storm, A. Refsgaard; in: M. B. Abbott, J. Ch. Refsgaard (Eds.) // Distributed Hydrological Modelling, Water Science and Technology Library. - 1996. - Vol. 22.
6. Методические основы оценки и регламентирования антропогенного влияния на качество поверхневих вод [Текст] / под ред. А. В. Караушева. - Л.: Гидрометеоиздат, 1987. - 285 с.
7. Отчет о НИР «Разработка нормативов ПДС и ВСС веществ в водный объект со сточными водами для КП «Луцкводоканал» и предложений к плану мероприятий по достижению ПДС» [Текст] / Харьков, УкрНИИЭП, 2011. - 41 с.
8. Обобщенный перечень предельно допустимых концентраций (ПДК) и ориентировочно безопасных уровней воздействия (ОБУВ) вредных веществ для воды рыбохозяйственных водоемов [Текст] / Минрыбхоз СССР. - М., 1990. - 44 с.
9. Проскурнин, О. А. Проблемы нормирования водоотведения сточных вод в водотоки в случае неполного разбавления [Текст]: VII мiжнар. конф. / О. А. Проскур-нин // Еколопчна безпека: проблеми i шляхи виршення: матерiали. - Харкв, ВД „Райдер", 2012. - С. 228-234.
10. Sivapalan, M. IAHS Science Decade on Prediction in Ungauged Basins (PUB), 2003-2012: Shaping an exciting future for the hydrological sciences [Text] / M. Sivapalan, K. Takeuchi, S. Franks, D. Schertzer, P. E. O'Connell, V. K. Gupta, J. J. McDonnell, J. W. Pomeroy, S. Uhlen-brook, E. Zehe, V. Lakshmi // Hydrololgoical Science Journal. - 2003. - Vol. 48, Issue 6. - P. 857-880. doi: 10.1623/hysj.48.6.857.51421
Refere^es
1. Vodnyj kodeks Ukrainy (2004). Kiev, Vidavnichij Dim "In Jure", 138.
2. Instrukcija pro porjadok rozrobky ta zatverdzhennja granychno-dopustymyh skydiv (GDS) rechovyn u vodni ob'jekty iz zvorotnymy vodamy (1994). Minpryrody Ukrainy. Kyiv, 89.
3. Vpemennye metodicheskie ukazanija po ppovedeniju paschetov fonovyh koncentpacij himicheskih veshhestv v vode vodotokov (1983). Lviv: Gidpometeoizdat, 52.
4. SNA: Climate, Lakes and Rivers (1995). The National Atlas of Sweden, Almqvist and Wiksell International, Stockholm.
5. Storm, B., Refsgaard, A.; in: Abbott, M. B., Refsgaard, J. Ch. (Eds.) (1996). Distributed physically based modelling of the entire land phase of the hydrological cycle. Distributed Hydrological Modelling, Water Science and Technology Library, 22.
6. Karaushev, A. V. (Ed.) (1987). Metodicheskie osnovy ocenki i reglamentirovanija antropogennogo vlijanija na kachestvo poverhnevih vod. Lvov: Gidrometeoizdat, 285.
7. Otchet o NIR «Razrabotka normativov PDS i VSS veshhestv v vodnyj ob'ekt so stochnymi vodami dlja KP «Luckvodokanal» i predlozhenij k planu meroprijatij po dostizheniju PDS» (2011). Kharkov, UkrNIIJeP, 41.
8. Obobshhennyj perechen' predel'no dopustimyh koncentracij (PDK) i orientirovochno bezopasnyh urovnej vozdejstvija (OBUV) vrednyh veshhestv dlja vody rybohozjajstvennyh vodoemov (1990). Minrybhoz SSSR. Moscow, 44.
9. Proskurnin, O. A. (2012). Problemy normirovanija vodootvedenija stochnyh vod v vodotoki v sluchae nepolnogo razbavlenija. Ekologichna bezpeka: problemi i shljahi virishennja: materiali. Kharkiv, VD ^ajder", 228-234.
10. Sivapalan, M., Takeuchi, K., Franks, S., Scher-tzer, D., O'Connell, P. E., Gupta, V. K., McDonnell, J. J., Pomeroy, J. W., Uhlenbrook, S., Zehe, E., Lakshmi, V. (2003). IAHS Science Decade on Prediction in Ungauged Basins (PUB), 2003-2012: Shaping an exciting future for the hydrological sciences. Hydrololgoical Science Journal, 48 (6), 857-880.doi: 10.1623/hysj.48.6.857.51421
Дата надходження рукопису 20.01.2015
Адаменко Николай Игоревич, доктор технических наук, доцент, кафедра теоритичеокой ядерной физики и высшей математики им. О. И. Ахиезера, Харковский национальный университет им. В. Н. Каразина, пл. Свободы, 4, г. Харьков, Украина, 61022 E-mail: [email protected]
Проскурнин Олег Аскольдович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Лаборатория проблем формирования, регулирования качества вод и информационного обеспечения экологического менеджмента, НДУ «Украинский научно-исследовательский институт экологических проблем», ул. Бакулина, 6, г. Харьков, Украина, 61166 E-mail: [email protected]
УДК 004.4
DOI: 10.15587/2313-8416.2015.37461
ТЕХНИКА ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ В ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОЭФФИЦИЕНТА РАНГОВОЙ КОРРЕЛЯЦИИ КЕНДАЛЛА
© А. А. Сытник
В данной статье представлена техника обнаружения аномалий в производительности веб-приложений с использованием коэффициента ранговой корреляции Кендалла. Описаны теоретические этапы и проведено имитационное моделирование по определению аномалий в производительности веб-приложения. Данная техника дает возможность обнаружить аномалию производительности ВП, на основе корреляционной связи между величинами, но она не даст информации о том, где именно в исходном коде аномалия возникла и по какой причине
Ключевые слова: обнаружение аномалий, веб-приложения, коэффициента ранговой корреляции Кендалла
This article presents the anomaly detection technique in web applications performance using Kendall's rank correlation coefficient. Theoretical stages are described and simulation modeling to detect such anomalies in web applications performance is conducted. This technique makes possible to detect performance anomaly for web applications, based on correlation relationships between variables, but it doesn't give any details on where exactly the anomaly occurred in the source code and why
Keywords: anomaly detection, web applications, Kendall's rank correlation coefficient
1. Введение
Веб-приложения (ВП) подпадают под класс критически важных бизнес приложений. Они используются в разных организациях как часть бизнес процесса, поэтому сценарии спада произ-
водительности, аномалии в работе и недоступности приложения негативно влияют на качестве предо -ставляемых услуг. Под аномалиями подразумевают закономерности в работе модулей, которые не вписываются в нормальное поведение приложения.
