В процессе проектирования измерительной подсистемы экологического мониторинга атмосферного воздуха необходимо решить следующие вопросы [7, 8]:
определить порядок опроса датчиков, чтобы полученные данные не приводили к противоречивым решениям, принимаемым на основе этих данных;
определить период опроса датчиков, чтобы система адекватно реагировала на процессы, протекающие в атмосфере, и не упускала моменты, требующие контроля;
определить количество датчиков и их расположение так, чтобы информация о состоянии атмосферного воздуха была наиболее полной.
В данной работе решается последняя задача. В качестве объекта измерений рассматривается приземный слой атмосферного воздуха, распространение примесей загрязняющих веществ в котором описывается моделью, положенной в основу документа ОНД-86 [6].
При расчете концентраций загрязняющих веществ от одного источника учитываются следующие параметры: температурная стратификация атмосферы; масса вещества, выбрасываемого в атмосферу в единицу времени; скорость оседания загрязняющих веществ в атмосферном воздухе; условия выхода газовоздушной смеси из устья источника выброса; высота источника выброса над уровнем земли; диаметр устья источника выброса; влияние рельефа местности; разность между температурой окружающего атмосферного воздуха и температурой выбрасываемой газо-воздушной смеси; расход газовоздушной смеси; средняя скорость выхода газо-воздушной смеси из устья источника выброса [2, 3, 5, 6].
Модель в ОНД-86 была разработана для расчета наихудших условий, при которых достигаются максимальные загрязнения концентраций, поэтому, несмотря погрешность до 30 %, она позволяет утверждать, что концентрация в любой точке пространства в реальных условиях будет не больше, чем дают расчеты.
Наиболее важными параметрами для решения задачи расположения датчиков в предлагаемом алгоритме являются среднегодовая скорость ветра и вероятность направления ветра. По статистическим данным можно построить розу ветров, по которой отчетливо видно, что в некоторых направлениях вероятность ветра не велика, что позволяет сократить число датчиков в данном направлении без потери необходимой информации (рис. 1).
Рис. 1. Пример розы ветров небольшого города
Если рассмотреть карту концентраций загрязняющих веществ для пяти источников, можно заметить, что присутствуют области с одинаковой концентрацией (рис. 2). Поэтому для получения полной картины выбросов загрязняющих веществ необходимо провести измерения в направлении изменения наибольшего уровня концентрации. Это дает преимущество в случае, если нет возможности произвести измерения в какой-нибудь из областей, тогда проводятся измерения в области с такой же концентрацией.
Рис. 2. Общая картина рассеивания загрязняющих веществ группой источников
Если рассмотреть факел выбросов от одного источника изолированно, то можно заметить, что измерения необходимо выполнять вдоль оси факела (рис. 3), причем в первой части факела (до максимального значения). Остальные значения возможно интерполировать с высокой точностью.
Рис. 3. Факел выбросов от одного источника
Поскольку положение максимума зависит не только от направления ветра, но и от его скорости, то с помощью модели ОНД-86 рассчитываются границы, до которых может располагаться точка максимума в каждом направлении ветра от каждого источника, и из этих точек выбирается наиболее удаленная.
Далее решение задачи поиска количества датчиков и их местонахождения должно выполняться при нахождении компромисса между двумя критериями: минимизация количества датчиков (и, соответственно, стоимости системы) и минимизация погрешности, получаемой за счет измерительных каналов и проведенной ступенчатой экстраполяции.
Построение измерительной подсистемы производилась на основе механизма прямых приоритетов и конкурсного механизма. При решении задачи было выявлено, что данные механизмы не позволяют учесть особенности данной предметной области, что привело к необходимости их усовершенствования. За основу нового алгоритма был взят механизм прямых приоритетов. При модификации были введены дополнительные коэффициенты, позволяющие соотнести между собой параметры среднегодовой скорости и среднегодовой вероятности направления ветра (розы ветров).
Пример решения задачи методом прямых приоритетов, конкурсного механизма и модифицированного алгоритма для 24 датчиков приведен на рис. 4.
Рис. 4. Расположение датчиков разными алгоритмами
Подсистема контроля, основанная на механизме прямых приоритетов, позволила равномерно распределить все датчики в 8 направлениях. Погрешность измерения подсистемой составила 18,3 % на расчетной модели.
При использовании конкурсного метода была получена подсистема, которая позволяла давать хорошие результаты лишь в тех направлениях, вероятность направления ветра в которые была велика. Это привело к тому, что все датчики были распределены всего лишь в четырех направлениях из восьми, из-за этого погрешность подсистемы контроля составила 53 % на расчетной модели.
Усовершенствованный алгоритм позволил найти компромисс между количеством датчиков и погрешностью подсистемы в целом, что позволило уменьшить погрешность подсистемы до 10,6 % для заданного количества датчиков.
Таким образом, можно сделать вывод, что модификация существующих методов распределения ресурсов с учетом статистических метеорологических параметров и особенностей выбросов загрязняющих веществ из источников для подсистемы стационарного расположения средств контроля атмосферного воздуха позволяет уменьшить погрешность измерений примерно на 40 % по сравнению с равномерным расположением средств контроля.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант 14-07-97011.
Рецензенты:
Фоменков С.А., д.т.н., профессор, профессор кафедры «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования» Волгоградского государственного технического университета, г. Волгоград;
Томашевский Ю.Б., д.т.н., профессор, зав кафедрой «Системотехника» Института электронной техники и машиностроения Саратовского государственного технического университета имени Гагарина Ю.А., г. Саратов.
Библиографическая ссылка
Степанченко И.В. ОБ АЛГОРИТМЕ СТАЦИОНАРНОГО КОНТРОЛЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В НЕБОЛЬШОМ ГОРОДЕ // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6. ;URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=16043 (дата обращения: 17.02.2025).