автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Анализ и прогнозирование экологической опасности органических веществ

На правах рукописи

004618636

ВЕДЕНИНА НАТАЛЬЯ ВАЛЕРЬЕВНА

АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОПАСНОСТИ ОРГАНИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 3 ЛЕИ 29!О

Волгоград - 2010

004618636

Работа выполнена в Волгоградском государственном техническом

университете.

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Кравец Алла Григорьевна.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Лукьянов Виктор Сергеевич, кандидат физико-математических наук, доцент Лебедев Николай Геннадьевич.

Ведущая организация

Астраханский государственный технический университет.

Защита состоится «28» декабря 2010г. в 15.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.028.04 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400005, г. Волгоград, пр.им. В.И.Ленина, 28, ауд. 209.

Автореферат разослан <</>5>> ноября 2010г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Ж/Ш-Лл.

Водопьянов В.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ*

Актуальность. Современный период развития общества характеризуется сильньм влиянием на него информационных технологий, использующих совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта).

В настоящее время существенно увеличивается значение информационных технологий в различных областях человеческой деятельности, в том числе и в области охраны окружающей среды (ООС). Применение современных и перспективных информационных технологий позволяет интегрировать информационные потоки в прикладной отрасли ООС, образуя единое информационное пространство. Это позволяет контролировать состояние природной среды, влияние вредных и опасных факторов производственной среды на человека, своевременно реагировать и принимать меры к снижению или полному устранению негативного воздействия этих факторов.

Развитие современных предприятий, уделяющих необходимое внимание соблюдению требований действующего законодательства в области экологии, охраны труда и промышленной безопасности немыслимо без внедрения и функционирования соответствующих информационных систем.

Создание экологически безопасных технических систем - одна из важнейших задач экологии, невозможна без прогнозирования экологических факторов. Учеными, проводятся исследования, находящиеся на стыке самых разных наук: полимеры и биотехнология, плазмохимия, нанотехнологии, химия высокочастотных излучений, химия электромагнитных и электрических полей, тонкая органическая химия. За последнее время, благодаря таким исследованиям, был синтезирован большой ряд новых химических веществ, обладающих комплексом полезных свойств, найдены новые перспективные соединения.

Основная ответственность за управление возможными рисками, возникающими вследствие производства, размещения на рынке и использования химических веществ, а также за представление информации о токсичности и показателях опасности веществ и оценки риска от их негативного воздействия возложена на промышленность (ФЗ №52 от 30.03.1999г.). Эта информация должна предоставляться на всех этапах производства веществ и использоваться в последующих технологических цепочках. При дальнейшей обработке этих химических веществ потребители также должны отвечать за все аспекты безопасности их продукции и предоставлять информацию об их использовании и воздействии.

В России в рамках экологического нормирования организована многоступенчатая токсикологическая экспертиза веществ, конечным итогом которой для веществ технического назначения является распределение их по классам опасности.

Актуальность данной проблемы влечёт за собой необходимость разработки механизмов, средств и систем, позволяющих эффективно выполнить прогноз опасности малоизученных химических веществ на стадии проектирования, существенно сократив объем экспериментальной работы, что значительно упростит выбор экологически безопасного вещества по экономическим и временным показателям.

Цель работы: разработка инструментария для оценки и прогнозирования экологической опасности малоизученных органических веществ на основе анализа и обработки информации об их элементном составе, а также выборочных физико-химических и токсикологических характеристик статистических моделей вредного вещества каждого класса опасности.

Достижение поставленной цели требует решения следующих задач: • На основе анализа предметной области сформировать обучающие и экзаменационные выборки органических веществ в соответствии с четырьмя классами опасности.

'Выражаю благодарность д.х.н., проф. J1.H. Бутенко, д.х.н., проф. В.Е. Дербишер, к.т.н. Е.В. Дербишер за участие в постановке задачи, выработке общей концепции, руководстве и постоянное незаменимое сотрудничество.

• Проанализировать закономерности связи выборочных факторов (элементного состава, молекулярной массы, физико-химических свойств) с классами опасности органических веществ.

• На основе системного анализа и обработки имеющейся информации об элементном составе, молекулярной массе и выборочных физико- химических характеристиках разработать статистическую модель вредного вещества по каждому классу опасности.

• Разработать методику и инструментальные средства для прогнозирования экологической опасности органических веществ с помощью определения расчетного класса опасности.

• Провести численный эксперимент, доказывающий достоверность метода классификации на основе использования расчетного класса опасности вредных веществ.

Научная новизна:

• На основе анализа предметной области впервые разработана и предложена модель вредного вещества в виде статистических образов по каждому классу опасности.

• Разработана методика оценки и прогнозирования экологической опасности малоизученных веществ, отличающаяся от известных:

о обработкой информации об их элементном составе, а также выборочных физико-химических и токсикологических характеристик их классификационных моделей с применением кластерного анализа;

о применением к исходному пространству параметров обучающей выборки линейного преобразования.

Практическая ценность. Экзаменационная проверка разработанной методики оценки и прогнозирования экологической опасности химических веществ показала, что прогнозирование класса опасности веществ осуществляется с точностью: в первом классе -90,0 %; во втором классе - 88,5 %; в третьем классе - 91,0 %; в четвертом классе - 84,0 %; в среднем по контрольной выборке - 88,4 %. Эффективность оценки и прогнозирования экологической опасности предложенной методикой на 14,8 % превосходит аналогичные.

Оценка экологической опасности предложенной методикой позволит оптимизировать технологический процесс по экологическим и экономическим параметрам на стадии проектирования в короткий период времени. Общая сумма экономического эффекта от снижения затрат на диагностирование одного органического вещества на предприятиях химической промышленности, связанных с продажей, производством, переработкой, транспортировкой, хранением, утилизацией и уничтожением химической продукции (сырья) в пределах Волгоградской области составит более б млн. руб. Кроме этого, тщательно спланированный технологический процесс с использованием химических веществ с наименьшей экологической опасностью дает возможность предприятиям оптимизировать налоговую нагрузку и исключить штрафные санкции.

Достоверность результатов. Обоснованность и достоверность полученных результатов доказывается результатами вычислительных экспериментов, в которых проводится сопоставление выборочных физико-химических и токсикологических характеристик известных органических веществ и характеристик системы, алгоритмическое обеспечение которой синтезировано на базе предложенного метода, с одноименными показателями, достижимыми другими методами и средствами. Разработаны и вынесены иа защиту:

• Статистические образы - модели веществ четырех классов опасности органических веществ.

• Методика прогнозирования экологической опасности органических веществ с помощью определения расчетного класса опасности.

Реализация результатов работы. Результаты работы использовались при создании программного комплекса прогнозирования опасности новых и малоизученных органических веществ.

Предлагаемый программный комплекс для определения расчетного класса принят в опытную эксплуатацию 4-мя организациями г.Волгограда, занимающихся экспертизой промышленной безопасности, охраной труда и окружающей среды: Волгоградский филиал

ООО «ПРОМАНАЛИТИКА», Волгоградский филиал ООО «Системы управления производственными рисками», Волгоградский филиал ЗАО «Индустриальный риск», ООО «ИКПС», о чем свидетельствуют акты внедрения.

Апробация работы. Результаты исследований обсуждались на Международной научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ - 2010», Международной конференции 1Т+8Е'20Ю «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» -Украина, Крым, Ялта - Гурзуф, Международной научно-технической конференции «Системные проблемы надёжности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (ИННОВАТИКА -2010)», г.Сочи, 2-13 октября, 2010г., на III Санкт-петербургской конференции молодых учёных «Современные проблемы науки о полимерах» (апрель 2007г.), на всероссийских заочных электронных научных конференциях Российской Академии Естествознания (февраль, март, апрель 2007г.), на ежегодных научно - технических конференциях ВолгГТУ 2004 - 2007гг., на 16-ой Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ - 16» (г. Ростов на Дону, 2003г.), на 3-ей Международной конференции молодых ученых и студентов Поволжской молодежной академии наук (Самара, 2002г.).

Отдельные материалы, входящие в диссертацию обсуждались на конференциях Волгоградского государственного технического университета.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано: 5 статей из списка изданий, рекомендованных ВАК, 9 статей в сборниках трудов, 5 докладов и 11 тезисов докладов на научных конференциях.

Структура и объем диссертации: Диссертация состоит из введения, 4 глав, и заключения, включая литературный обзор, выводы, библиографию из 138 литературных источников (42 зарубежного издания, 28 сайтов), списка публикаций по теме диссертационной работы. Материалы диссертации изложены на 170 страницах машинописного текста, содержат 44 таблиц, 21 рисунок.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи исследования, дана общая характеристика работы.

В первой главе проведен анализ предметной области исследования. В ходе анализа были рассмотрены физико-химические свойства и токсикологические характеристики органических веществ (ПДК, ЬБ, ЛК, ОБУВ, МНК, ОТД, ХТД и др.)*, на основе которых определяется класс опасности.

В настоящее время класс опасности в справочной литературе РФ определен для 10150 веществ. Распределение веществ в классах опасности показано на рис. 1, из которого видно, что наименьшее количество веществ представлено в первом классе опасности. В современной нормативной экологической литературе для веществ установлены четыре класса опасности, которые в соответствии с ГОСТ 12.1.007-76 распространяются на вещества, содержащиеся в сырье, продуктах, полупродуктах и отходах производства

* ПДК - предельно-допустимая концентрация, ЬЭ - летальная доза, ЛК - летальная концентрация, ОБУВ - ориентировочный безопасный уровень воздействия, МНК - максимально недействующая концентрация, ОТД - острое токсическое действие, ХТД - хроническое токсическое действие.

Рис. 1. Диаграмма распределения количеств веществ в классах опасности

(табл.1). Для отходов предусматривается также пятый класс опасности.

Классификация вредных веществ (ГОСТ 12.1.007-76)

Таблица 1

Значение класса опасности Степень воздействия на организм

1-й - класс Вещества чрезвычайно опасные

2-й - класс Вещества высокоопасные

3-й - класс Вещества умеренно опасные

4-й - класс Вещества малоопасные

За пределами данной классификации пока остаются десятки тысяч веществ, находящихся в промышленном обороте, и десятки миллионов описанных в научно-технической литературе и хранящихся в виде описания в банках данных и представляющих потенциальную техническую полезность.

Также в первой главе рассмотрено применение класса опасности веществ в различных задачах экологического нормирования (рис. 2.).

В целом в данном разделе показан уровень проработанности проблем, ограничена область исследования (см. рис. 2), рассмотрены теоретические основания, используемые при прогнозировании и нормировании важнейших экологических параметров веществ, сформированы задачи теоретической оценки класса опасности веществ.

Рис. 2. Основные области использования класса опасности как характеристики веществ, применяемой при экологическом нормировании

Вторая глава посвящена анализу аналогов и прототипов автоматизированных систем, методов и подходов, позволяющих оценить экологические свойства веществ.

Исследования по данному направлению проводятся достаточно давно. Такие ученые как академик РАМН, профессор Ю.А. Рахманин, академик РАМН, профессор Г.П. Ступаков, член-корреспондент РАМН Г.Н. Красовский, доктор медицинских наук, профессор Б. Н. Филатов, профессора Н.М. Анастасьев, Г.А. Багдасарьян, Т.И. Бонашевская, А.И. Бокина, Е.А. Брагин, Ю.В. Вадковская, М.С. Гольберг, М.С. Горомосов, Ю.Д. Губернский, В.А. Гофмеклер, Н.М. Данциг, М.Т. Дмитриев, С.М. Драчев, З.И. Жолдакова, И.С. Кандрор, Е.И. Кореневская, В.В. Кустов, Л.И. Мац, Р.В. Меркурьева, Е.А. Можаев, С.А. Несмеянов, С.М. Новиков, В.М. Перелыгин и другие рассматривали различные аспекты прогнозирования класса опасности веществ на основе выборочных данных об их физико-химических и медико-биологических свойствах. Однако данные исследования в большинстве своем имели

узкоспециализированный и несистемный характер. Применение методов системного анализа к решению данной научной задачи позволит найти принципиально новые научные подходы и технические решения.

Существуют следующие методы определения класса опасности (Санитарные правила СП 2.1.7.1386-03):

1. Экспериментальный метод

Изначально экспериментальное определение токсикологических свойств веществ лежит в основе оценивания их класса опасности и других производных характеристик. Для большей точности оценку рекомендуется проводить на основании результатов исследований токсичности в отношении двух-трёх видов животных или тест-культур (штаммов и пр.).

2. Расчётный метод

Расчётный метод основан на базе данных о токсикологических свойствах отдельных веществ в сочетании с достаточно полным аналитическим исследованием объекта (отхода). На практике применение расчётного метода связано с целым рядом сознательно не учитываемых ограничений, и применяется лишь ввиду высокой стоимости прямого токсикологического исследования объекта.

Наиболее распространены следующие методы анализа, прогнозирования и статистической обработки информации (табл.2):

Таблица 2

Корреляционный анализ Метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов (корреляции). Его применение возможно в случае наличия достаточного количества (для конкретного вида коэффициента корреляции) наблюдений из более чем одной переменной. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков, для установления между ними статистических взаимосвязей.

Факторный анализ Применяется для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Факторный анализ объединяет методы оценки размерности множества наблюдаемых переменных посредством исследования структуры ковариационных или корреляционных матриц. Основное предположение факторного анализа заключается в том, что корреляционные связи между большим числом наблюдаемых переменных определяются существованием меньшего числа гипотетических ненаблюдаемых переменных или факторов.

Регрессионный анализ Метод моделирования измеряемых данных и исследования их свойств. Данные состоят из пар значений зависимой переменной (переменной отклика) и независимой переменной (объясняющей переменной). Регрессионная модель есть функция независимой переменной и параметров с добавленной случайной переменной. Параметры модели настраиваются таким образом, что модель наилучшим образом приближает данные.

Дискриминаитный (кластерный) анализ (англ. Data clustering) - задача разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на непересекающиеся подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались. В отличие от обычной классификации, где количество групп объектов фиксировано и заранее определено набором идеалов, здесь ни группы и ни их количество заранее не определены и формируются в процессе работы системы исходя из определённой меры близости объектов.

При сопоставлении результатов анализа предметной области и анализа методов был сделан вывод о применимости кластерного анализа для решения задач, аналогичных поставленным в исследовании.

Основными преимуществами кластерного анализа являются:

• применяется для решения многих прикладных задач;

• отсутствие ограничений на распределение переменных, используемых в анализе;

• возможность классификации (кластеризации) даже в тех случаях, когда нет никакой априорной информации о количестве и характере классов;

• универсальность (кластерный анализ может применяться не только к совокупностям объектов, но также к наборам переменных или любых других единиц анализа).

При формировании кластеров основной задачей является определение несходства или расстояния между объектами.

Существуют несколько известных методов вычисления расстояний между объектами (табл.3):

Таблица 3

Евклидово расстояние Геометрическое расстояние в многомерном пространстве, вычисляется следующим образом: Расстояние(х,у) = (х, -у^ }>а

Квадрат евклидова расстояния Используется для более отдаленных друг от друга объектов. Расстояние(х,у) = (.х- у¡)2

Расстояние городских кварталов (манхэттенское расстояние) Это расстояние является просто средним разностей по координатам и вычисляется по формуле: Расстояние(х,у) = ¡X! - >7'|

Фазовое расстояние Пирсона Это расстояние отличается от предыдущего наличием весового коэффициента м/, учитывающий общее число факторов участвующих в вычислении: Расстояние(х,у) = у* Е/ |хг-уЦ

Расстояние Чебышева Это расстояние может оказаться полезным, когда желают определить два объекта как "различные", если они различаются по какой-либо одной координате (каким-либо одним измерением). Расстояние Чебышева вычисляется по формуле: Расстояние^,у) = ^¡тах |х/ -у,\

Степенное расстояние С использованием степенного расстояния возможно прогрессивно увеличить или уменьшить вес, относящийся к размерности, для которой соответствующие объекты сильно отличаются. Степенное расстояние вычисляется по формуле: Расстояше(х,у) = \х, -у1\р)'/г, где г и р - параметры, определяемые пользователем.

Процент несогласия Эта мера используется в тех случаях, когда данные являются категориальными. Это расстояние вычисляется по формуле: Расстояние(х,у) = (Количество х, /

Среди приведенных методов вычисления расстояний между объектами был выбран метод оценки расстояний с помощью фазового расстояния Пирсона, т.к. этот метод учитывает количество факторов участвующих в вычислении, что способствует более точному определению расстояний между объектами.

В ходе анализа программных продуктов, позволяющих определить ориентировочный класс опасности вредных веществ, были выделены следующие наиболее значимые (табл. 4).

Все рассмотренные программы имеют ряд недостатков: • Расчет проводится по Санитарным правилам СП 2.1.7.1386-03. Данный расчётный метод основан на базе данных о токсикологических свойствах отдельных веществ в сочетании с достаточно полным аналитическим исследованием объекта (отхода). На практике применение расчётного метода связано с целым рядом сознательно не учитываемых ограничений, и применяется лишь ввиду высокой стоимости прямого токсикологическо-

Сводная таблица сравнительного анализа автоматизированных систем

____Таблица 4

Производитель Название Цена Функции Отчеты Справочники

НЛП "ЛОГУС" Общее количество выпускаемых программных продуктов: 8 шт. Определение класса опасности отходов. Справочник отходов 5000 - Расчет класса опасности отходов в соответствии с приказом МПР России от 15.06.2001г. №511; - Расчет класса опасности отходов согласно СП 2.1.7.1386-03", утвержденными 16.06.2003г.; - Определение класса опасности, агрегатного состояния и опасных свойств отхода на основании приказ МПР России от 02.12.2002г. № 786 с учетом дополнений согласно приказу МПР РФ от 30.07.2003г. № 663. - Краткий протокол расчета класса опасности; - Расширенный протокол расчета класса опасности отхода; - Бланк "Паспорт опасного отхода" (приказ МПР РФ от 02.12.2002 г. № 785); - Бланк "Исходные сведения об отходе" и "Свидетельство о классе опасности отхода для ОПС" согласно приказу Ростехнадзора от 15.08.2007 г. N»570. - Справочник отходов; (800 отходов); - Справочник компонентов отходов (570 веществ); - Федеральный классификационный каталог отходов; - Агрегатное состояние; - Опасные свойства отходов.

Фирма «Интеграл» Общее количество выпускаемых программных продуктов: более 20 шт. Расчет класса опасности 15400 Реализует "Критерии отнесения опасных отходов к классу опасности для окружающей природной среды", разработанные в соответствии со статьей 14 Федерального закона от 24 июня 1998г. № 89-ФЗ "Об отходах производства и потребления"и утвержденные 15.06.2001г. приказом МПР России №511. - Отчет содержит не только сведения о расчете класса опасности, формулы'и первичные показатели опасности компонентов отхода, но и список литературы, которая была использована для поиска исходной информации. - Паспорт опасных отходов согласно приказу МПР России №785 от 02.12.2002 г. - "Свидетельство о классе опасности отхода для окружающей природной среды" и "Исходные сведения об отходе" согласно приказа Ростехнадзора от 15.08.2007 г. № 570. Справочная база данных по 9500 опасным компонентам отходов.

ООО НПП "Авиаинструмент" Общее количество выпускаемых программных продуктов: 30 шт. Отходы производства и потребления Расчет класса опасности по первичным показателям опасности отхода и по коэффициентам степени опасности компонентов огхода. - Дополнительная информация в соответствии с п.2.5.5, п.2.5.6, п.2.5.7 Приказа Ростехнадзора от 15 августа 2007г. № 570 - "Паспорт опасного отхода" (Приказ МПР №785) - "Характеристика отходов" (ГОСТ 17.0.0.06.-2000); - "Свидетельство о классе опасности" (Приказ МПР №570). Справочная база данных по 6800 веществ, компонентов и их показателей.

го исследования объекта. Достоверность определения расчетного класса опасности по данному методу составляет 75 %.

• У имеющихся на рынке программных продуктов нет функций анализа и прогнозирования, по существу данные программы представляют собой справочники.

• Стоимость имеющихся программных продуктов составляет 25000 и более рублей.

Для работы с вышеуказанными аналогами требуется специализированная подготовка пользователей, многие из аналогов имеют устаревший фОБ) интерфейс. Функциональность программ сводится к поиску информации, отсутствуют аналитические и прогнозные функции, что делает использование данных программ неэффективным с точки зрения проектирования новых веществ.

Третья глава посвящена разработке модели и методики определения расчетного класса опасности.

При решении задач прогнозирования класса опасности веществ, необходимо учитывать следующее:

• должна существовать устойчивая связь между отдельными характеристиками веществ (составом, физико-химическими свойствами; структурой), их наборами и экологическими параметрами (классом опасности);

• набор характеристик реального и диагностируемого вещества должен быть сопоставим и доступен для обычного эксперта;

• оценка экологических параметров должна быть достоверной и обеспечивать возможность принятия решения при выборе экологически безопасного вещества.

Из рассмотренных выше, важнейшим является первое условие, так как именно оно обеспечивает возможность достоверной экологической оценки веществ на основе анализа других свойств.

Таким образом, модель вредного вещества можно представить в виде:

Оа^егМайег = <К1, Е1[], 1п[], Рхх[], ММ>, где К1 - класс опасности вещества;

Е1[]~ элементный состав вредного вещества - массив химических элементов; 1п[]- стехиометрические коэффициенты химической формулы вредного вещества; Рхх[] - физико-химические характеристики вредного вещества; ММ - молекулярная масса вредного вещества.

В настоящей работе с помощью методов системного анализа были составлены специальные таблицы (см. табл. 5), в которых собраны данные об известных классифицированных органических веществах. На основе этих данных были подсчитаны среднеарифметические значения элементного состава Е1, молекулярной массы (ММ,) и физико-химических характеристик (Ля,), которые характеризуют класс опасности К1 как специфический набор веществ DangerMatter. Далее выдвинута гипотеза, что между средними значениями характеристик веществ (£)?,, ММ,, Рхх,) в наборах и классом опасности К1 существует зависимость вида К1 = , ММ,., Лсх,).

В данном исследовании введено понятие «статистический образ веществ в классе опасности», представленных в виде брутго-формул, что значительно упрощает процесс автоматизации. Под брутго-формулой обычно понимается совокупность элементов в наборе веществ, имеющихся в соответствующем классе опасности. Пример фрагментов статистических образов дан в табл. 6.

Исходя из предложенной модели, был проведен анализ элементного состава Е1 статистического образа, который показывает, что в первом и во втором классе сосредотачиваются органические вещества в большей степени, содержащие высокотоксичные гетероатомы Аэ, Щ, Б, Р, С1, Р, Вг, РЬ и другие. В других классах, представляющих меньшую опасность, их разнообразие падает.

Проведенные автором исследования показали, что существуют закономерности, связывающие класс опасности, с его статистическим образом. Это характерно для содержания ряда элементов и некоторых физико-химических свойств вещества: снижение

Элементный состав выборочной совокупности веществ в обучающей выборке

Таблица 5

Вещество Область применения Брутто -формула Элементный состав, %

С Н О N С1 Р в РЪ

Эр, 8р2 Эр, Яр4 Бр5 Эрб Эра

I класс опасности

1,2,3,4,5 — Гексахлорциклогексан (гексахлоран) Пестицид СбНбОб 24,8 2,0 0,0 0,0 7,2 0,0 0,0 0,0

Азидотимидин (вудазидин) Ветеринария СюНп^Од 44,9 5,0 23,9 26,2 0,0 0,0 0,0 0,0

0,0 - Диметил-0-(4-нитрофенил) тиофосфат Гербицид С8Н,0МО5РЯ 33,1 3,8 30,4 5,3 0,0 0,0 12,2 (Р) 11,8

II класс опасности

Гидропероксид кумола Полимеризация С9Н|202 71,0 7,9 2,11 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Фталевый аигидрид Органический синтез С8Нл03 64,8 2,7 32,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

4-Амино-М-(4,6-диметилпиримидон-2-ил)бензолсульфонамид ПАВ С^Нм^О^ 51,8 5,1 11,5 20,1 0,0 0,0 11,5 0,0

III класс опасности

2-Амино-6-метил-4-метокси-1,3,5-триазин (6-метил-4-метокси-1,3,5-триазин-2-амин) Фармакология С5Н8К40 42,9 5,8 11,4 39,9 0,0 0,0 0,0 0,0

Ацетофенон Органический синтез с8н8о 79,9 6,7 13,4 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

Капроновая кислота Органический синтез с6н,2о2 62,2 10,3 27,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

IV класс опасности

З-Амино-1 -гидроксибензол (3-аминофенол) Синтез красителей С6Н7ЫО 66,1 6,5 14,6 12,8 0,0 0,0 0,0 0,0

Пентаи Растворитель С5н12 83,3 16,7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0

1,1,2,2-Тетрахлорэтан Растворитель С2Н2С14 14,2 1,2 0,0 0,0 84,6 0,0 0,0 0,0

содержания водорода ведет к повышению токсичности; содержание галогена в менее опасных веществах растет; молекулярная масса и температура плавления образуют обратную зависимость с классом опасности. Эти и другие закономерности показаны на рис. 3-5.

Фрагменты обучающей выборки веществ для анализа и прогнозирования экологической опасности даны частично в виде статистических образов классов опасности вредных веществ (табл. 6) и в выборочном наборе веществ (табл. 5). Данные получены путем обобщения сведений для 90% веществ из генеральной совокупности, то есть для 9130 веществ: 480 веществ в 1 классе опасности, 2900 веществ во 2 классе опасности, 2770 веществ в 3 классе опасности и 2980 веществ в 4 классе опасности.

В результате исследования зависимости класса опасности вредных веществ К1 от элементного состава Е1[], молекулярной массы ММ и выборочных физико-химических характеристик Бхх[] были получены диаграммы, представленные на рис.3 - 5.

Фрагменты статистических образов веществ в четырех классах опасности

Таблица 6

Класс опасности Статистический образ вредного вещества Содержание элементов (элементный состав), % БрП

С Н О N С1 8 Др-

1 С7,32Н7,3902,321^0,53С10,5880,16 Pbo.O5Hg0.05 + ИххП 47,27 4,00 19,96 4,00 11,06 2,76

2 Сб,50Н7,0зО1|48К0,50С10,40 Р0 48Й0,03+Рхх[] 53,38 4,84 16,19 4,79 9,63 0,00

3 С5,67Н8,35О1,40^,44С10,42р0,07ВГ0,07 8о,обКо.обНао,о2+ Рхх[] 51,74 6,39 17,02 4,68 16,58 1,46

4 С4.ззН7.080о.5оС1о,42Ро.54+РххП 56,35 7,73 8,67 0,00 27,26 0,00

Рис. 3. Зависимость среднего арифметического содержания углерода, водорода, кислорода и азота в статистическом образе от класса опасности

—•—Молекулярная масса, г/моль —Растворимость в воде, мг/л

4 класс

3 класс

Рис. 4. Зависимость средних арифметических значений молекулярной массы и растворимости в воде в статистическом образе от класса опасности

4 класс <

1 класс

-—Температура

плавления -—Температура вспышки

Температура кипения

У 2 класс

3 класс

Рис. 5. Зависимость средних арифметических значений температур плавления, кипения и вспышки в статистическом образе от класса опасности Представленные на рис. 3-5 графики функции Ю = ММ,, Гхх,)

свидетельствуют о существовании некоторой зависимости класса опасности химических веществ от его элементного состава, молекулярной массы и физико-химических характеристик.

При проведении прогноза очень важно соотносить между собой физико-химические параметры веществ, делая выводы о том, какие из них меняются сильно, а какие - слабо. Диапазон возможных изменений параметра может составлять и сотни единиц, и сотые доли, что может сильно изменить влияние отдельных факторов на оценку фазового расстояния, выбранного в качестве инструмента классификации. В табл. 7 даны выборочные характеристики некоторых веществ - ингредиентов полимерных композиций, иллюстрирующие сказанное. В данной работе предложено применить к исходному пространству параметров обучающей выборки линейное преобразование так, чтобы диапазон (амплитуда) изменений у всех параметров оказалась одинаковой (для удобства в качестве значения амплитуды взята [0; 1]).

Исходные характеристики веществ

__Таблица 7

№ п/п Технологическое (химическое) название вещества Fxx[]

Молекулярная масса Температура плавления, °С Температура кипения, °С Р. плотность г/см3 пдк, мг/м3

i \ 1 2 3 4 5

1 Неозон А (И-фенил-а-нафтиламин) 219,3 62,0 335,1 1,44 2,99

2 Неозон Д (Ы-фенил-р-нафтиламин) 219,3 108,0 399,5 1,20 -

3 Азинфос-метил (0,0-диметил-8-(5,6-бензо-3,4-дигидро-4-оксо-1,2,3-триазинил-3 -метил)дитиофосфат) 317,3 74,3 504,0 1,40 0,20

4 Азолят (смесь натриевых солей алкил-, диалкил- и триалкилбензолсульфокислот) 372,0 369,0 504,0 1,46 2,3 0

Диапазон изменения (амплитуда), а; 152,7 307,0 168,9 0,26 2,79

Для реализации предложенного алгоритма использовали формулу:

Рхх, - Ла,

г• 1 /min

Fxx =----—, где

Рщ - текущее значение; Лсх,т,„ - минимальное значение; а, - диапазон изменения (амплитуда).

Пример данных после преобразования приведен табл. 8. Нормирование выборочного элементного состава статистического образа класса опасности вредного вещества

Класс опасности Элементный состав, ЕЩ

Размерность С Н О N Hai S Другие MM

Sp, Sp2 Sp3 Sp4 Sps Sp« Spi4

% 47,27 4,00 19,96 4,00 11,08 2,76 10,96 185,97

1 В условных единицах 0 0 1 0,84 0,08 1 1 1

% 53,38 4,84 16,19 4,79 9,63 0,00 0,57 146,24

2 В условных единицах 0,67 0,23 0,67 1 0 0 0,05 0,58

% 51,74 6,39 17,02 4,68 16,58 1,46 2,11 131,61

3 В условных единицах 0,49 0,64 0,74 0,98 0,26 0,53 0,19 0,42

% 56,35 7,73 8,76 0,00 27,26 0,00 0,00 92,28

4 В условных единицах 1 1 0 0 1 0 0 0

Диапазон изменения % 9,08 3,73 11,29 4,79 17,63 2,76 10,96 93,69

Этим способом были преобразованы данные обучающих и экзаменационных

Методы кластеризации характеризуются последовательным объединением исходных элементов и соответствующим уменьшением числа кластеров.

В начале работы алгоритма все объекты являются отдельными кластерами. На первом шаге наиболее похожие объекты объединяются в кластер. На последующих шагах объединение продолжается до тех пор, пока все объекты не будут составлять один кластер.

Принцип работы вышеуказанных методов в виде дендрограммы показан на рис. 6.

В данной работе прогнозирование расчетного класса опасности неизвестного вредного вещества проводился с использованием фазового расстояния Пирсона.

Д = \Х,-Т\, где: /»1

X/ - координаты классифицируемого объекта в К- мерном пространстве;

Т/ - координаты центра класса, >с - весовой коэффициент равный (п+к)~!; п - число элементов в классе опасности, к - число факторов участвующих в вычислении.

Выборочный фрагмент результатов работы алгоритма тестирования ряда веществ, используемых промышленностью, дан в табл. 9.

Оценивание точности прогноза (в частности, с помощью вычислительных экспериментов) - необходимая часть процедуры прогнозирования.

Экзаменационная проверка методики определения расчетного класса опасности химических веществ с использованием элементного состава веществ показала, что прогнозирование класса опасности веществ осуществляется с точностью в первом

Ш»гО Ш«г1 Шаг 2 ЩагЗ Ш«г4

Рис. 6. Дендрограмма методов кластеризации

Фрагмент экзаменационной выборки вредных веществ и результаты тестирования этих веществ

Таблица 9

Класс опасности Вещество Технологическая функция Брутто-формула Элементный состав, 8р, ММ; Д1(\Ю) Расчетный класс опасности

С Н О N На1 Другие 1 2 3 4

1 Бензпирен Органический синтез С2оН|г 95,2 4,79 0,0 0,00 0,00 0,00 252,28 7,44 8,53 8,31 11,89 Д*/*=7,44 О)

0,045 0,048 0,040 0,050

Р- хлорвшшлдихлорарсин (люизит) БОВ С2Н2СЬА5 11,6 1,00 0,00 0,00 51,3 36,14 (Аз) 207,30 6,36 9,81 7,38 12,74 Д„,„=6,36 (1)

0,042 0,048 0,040 0,048

Аллиловый эфир гептафтормаслянной кислоты С/Х с,н5о2р7 33,1 1,98 12,6 0,00 52,34 0,00 254,12 6,55 9,14 8,18 12,11 Д„™=6,55 (1)

0,043 0,050 0,040 0,050

2 Гидропероксид кумола Синтез ВМС С9Н12О2 71,0 7,94 21,0 0,00 0,00 0,00 152,17 3,97 2,33 2,93 6,03 А™=2,33 (2)

0,043 0,050 0,042 0,053

4- (Аминометил)бензойная кислота Органический сиитез С8Н9ОгЫ 63,6 6,00 21,2 9,26 0,00 0,00 151,16 3,19 1,80 2,42 4,80 Д™=1,80 (2)

0,044 0,050 0,042 0,048

Фталевый ангидрид Пром. ВМС С8Н403 64,8 2,72 32,4 0,00 0,00 0,00 148,11 4,26 2,33 2,94 6,02 Д™=2,33 (2)

0,040 0,050 0,040 0,050

3 4-Изопропил анилин Органический синтез 79,9 9,68 0,00 10,4 0,00 0,00 135,19 6,10 3,54 3,25 5,74 Д™=3,25 (3)

0,043 0,048 0,042 0,050

6-Метоксипиримидин-4-амин Органический синтез С5Н7ОЫ3 47,9 5,64 12,8 33,6 0,00 0,00 125,12 5,42 3,49 2,68 5,41 Дш,„=2,68 (3)

0,044 0,050 0,042 0,050

Ацетофенон Органический синтез с8н8о 79,9 6,70 13,3 0,00 0,00 0,00 120,14 5,94 3,45 2,86 4,22 Д»»=2,86 (3)

0,044 0,048 0,042 0,050

4 Бутадиен Производство каучука С4Н6 88,4 11,2 0,00 0,00 0,00 0,00 54,08 9,97 7,86 6,45 5,50 Д„,„=5,50 (4)

0,044 0,048 0,040 0,050

Оксолан Лако-красочное производство С4Н80 66,6 11,2 22,2 0,00 0,00 0,00 72,10 7,45 5,46 3,81 3,74 Дт/л-3,74 (4)

0,044 0,048 0,040 0,050

Метилакрилат Производство пластмасс С4Нб02 55,2 7,02 37,2 0,00 0,00 0,00 86,08 6,93 4,81 3,81 3,16 А™=з,1б (4)

0,044 0,048 0,040 0,050

1

¡-¡+1

Расчет

шш

Вывод класса опасности КЬ«1, при

^ Кояец ^

число факторов, участвующих в вычислении; Эги - число элементов в классе опасности

Рис. 7. Алгоритм определения расчетного класса опасности

классе - 90,0 %; во втором классе - 88,5 %; в третьем классе - 91,0 %; в четвертом классе -84,0 %; в среднем по контрольной выборке - 88,4 %.

На основе данного метода разработаны информационная структура, алгоритмы и инструментальные средства программного комплекса для определения расчетного класса опасности.

Алгоритм определения расчетного класса опасности представлен на

рис. 7.

Более детальное описание процесса прогнозирования экологической опасности органических веществ приведено на рис. 8.

В четвертой главе представлено описание программного комплекса для определения расчетного класса опасности на основе разработанной методики.

Программный комплекс представляет собой симбиоз двух компонентов: банка данных опасных химических веществ; модуля прогнозирования экологической опасности малоизученных химических веществ.

Банк данных содержит информацию об известных опасных химических веществах, данные по их элементному составу, молекулярной массе, физико-химическим и токсикологическим характеристикам.

Подсистемы программного комплекса выполняют следующие функции:

• Подсистема расчета класса опасности:

о Расчет метрики фазового расстояния до определенного класса опасности;

о Расчет расстояния до центра класса опасности;

о Вычисление ближайшего класса опасности.

• Подсистема хранения сведений о веществах:

о Банк данных химических веществ.

• Подсистема визуализации:

о Ввод и отображение элементов химической формулы вещества;

о Вывод класса опасности вещества;

о Вывод расчета класса опасности и всех компонент;

о Графическая интерпретация брутто формулы.

Программный комплекс реализован на языке С# с использованием технологии Microsoft .NET и СУБД MS SQL. Для начала работы программы, необходимо задать элементы, входящие в состав брутто-формулы вещества. Выбранные элементы показываются на схематичном изображении формулы вещества, после чего задается их количество. По результатам проведения расчета отображается отчет, содержащий информацию о промежуточных шагах вычислений и классе опасности вещества.

Банк данных программного комплекса выполняет следующие функции: • надежное сохранение информации и данных в файлах; е обеспечение возможности просмотра и модификации, а также ввода данных.

Структура представления данных о химическом веществе показана в таблице 10.

Таблица 10

Объект Атрибут

1. Химическое вещество 1.1 Русское название элемента

1.2 Латинское название элемента

1.3 Кол-во элемента в формуле

1.4 Молярная масса

1.5 Процентное содержание

1.6 Класс опасности

1.7 Изображение

Молярная масса вещества: 148,1164 г/моль; Содержание С в веществе: 64,8722 %: Содержание Н в веществе: 2,722 %; Содержание 0 в веществе: 32;4057 %; Количество элементов в Формуле п= 3; $аП -8; "VI -0,0435 $а12°9; «2-0:0435 5а13»11; «3=0,04 5а'4-6; «4-0,05 » ч DI= 4,25997640565581; \ÂJ Dil» 2j30096971000364; ^ Dm= 3,15209213320334; DIV= 6,06461516650418; Вещество принадлежит ко 2-му классу опасности

Задать зл-ты 1

Эчисткгь 1 [ Отмена ]

Рассчитать _j

L-££_J

Пример прогнозирования класса опасности для фталевого ангидрида -высокомолекулярного соединения, применяемого в промышленности - приведен на рис. 9.

Структурная формула фталевого ангидрида - СбН4(С0)20 (брутто - формула

с

12,0108 углерод

14,0067 азот

15,9994 кислород

F

18,99840 фтор

Si

28,086 кремний

S

32,06 сера

Cl

35,453 хлор

8Г

79,904 бром

'80

ЙР

РЬ

207,2 свинец

Нажните кнопку для определения класса 0Л4сн::ти вещества

Рис. 9. Результаты определения класса опасности фталевого ангидрида

Пример прогнозирования расчетного класса опасности (выполнялся по заказу ООО «Проманалитика»): из группы светостабилизаторов поливинилхлорида (ПВХ) с учетом их расчетного класса опасности дан в табл.11. Вещества, приведенные в табл.11 имеют одинаковую техническую (технологическую) функцию. Поэтому на этапе проектирования необходимо оценить прогнозный класс опасности веществ. По соображениям экологической безопасности следует выбрать вещества 2 и 3, как имеющие наименьшую расчетную токсичность (4 и 3 класс опасности). Аналогичные задачи могут быть решены для

ингредиентов полимерных композиций другого назначения, компонентов лако - красочных материалов, резиновых смесей и т.д.

Расчетные массы опасности светостабшизаторов ПВХ

№ п/п Формула Название вещества Расчетный класс опасности

1 сн, сн, 2,2'-Тиобис(4-метил-6-а-метил-бензилфенол) 1 класс опасности

2 С^ О 2-Окси-4-метоксибензо-фенон 4 класс опасности

3 но. ^ С х ^С) 0 2-ОКСИ-4-Н-октоксибензо-фенон 3 класс опасности

4 0 0 1,3-Бис-(3'-окси-4'-бензоил-фенокси)-пропанол-2 2 класс опасности

5 9 алХ) Трифенилфосфит 2 класс опасности

В заключении диссертации приводятся основные научные и прикладные результаты, полученные автором в процессе выполнения работы.

Возможны следующие перспективные направления работы;

• по мере накопления новых данных о свойствах вредных веществ, совершенствование обучающих и контрольных выборок;

• развитие представлений о статистическом образе вредного вещества с учетом его структурных характеристик;

• развитие банка данных вредных химических веществ;

• разработка интеллектуальных процедур определения класса опасности новых и малоизученных органических веществ.

В приложениях приведены материалы справочного, иллюстративного характера, данные, собранные в ходе анализа предметной области, а также техническая документация предлагаемого программного комплекса.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

• На основе анализа предметной области сформированы обучающие и экзаменационные выборки веществ в соответствии с четырьмя классами их опасности.

• Разработаны модели состава опасного вещества каждого класса.

• Разработаны статистические образы четырех классов опасности веществ.

• Установлен ряд новых закономерностей, позволяющих проводить теоретическую (расчетную) экологическую классификацию новых и малоизученных органических веществ.

• Разработана методика оценки и прогнозирования экологической опасности новых и малоизученных органических веществ.

• На основе результатов исследования разработана информационная структура, алгоритмы и инструментальные средства для определения расчетного класса опасности новых и малоизученных органических веществ. Средняя достоверность оценки по данным вычислительного эксперимента не ниже 88,4 %.

ИЗДАТЕЛЬСТВА ИЗ СПИСКА ВАК

1. Веденина, Н.В. Программный комплекс прогнозирования опасности новых и малоизученных химических соединений и веществ / Н.В. Веденина, А.Г. Кравец // Вестник компьютерных и информационных технологий. - Принята к публикации (май 2011 г.).

2. Веденина, Н.В. Анализ и прогнозирование опасности химических соединений и веществ / Н.В. Веденина, А.Г. Кравец // Известия ВолгГТУ. -2010. - Выпуск 8, №6(66), С. 87-92.

3. Веденина, Н.В. Решение задач экологического нормирования с применением информационных технологий / Н.В. Веденина // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО.-2010. - №6,- С. 51-56.

4. Дербишер, Е.В. Оценка класса опасности намечаемых к промышленному использованию веществ с помощью евклидова расстояния / Е.В. Дербишер, В.Е. Дербишер, Н.В. Веденина, И.В. Гермашев // Химическая промышленность сегодня. - 2007. - №6. - С. 3238.

5. Гермашев, И.В. Определение расчетного индекса экологической опасности веществ методами нечеткой математики / И.В. Гермашев, Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер // Химическая промышленность сегодня .-2003 .-№ 11 .-С. 27-34.

АВТОРСКИЕ СВИДЕТЕЛЬСТВА И ПАТЕНТЫ

6. Голованчиков, А.Б. Устройство для очистки газа / А.Б. Голованчиков, Е.С. Воронкова Н.В. Кашина (Веденина), С.В. Дрянушкина, О.В. Колотова//Номер RU 2161284 С1 F23J15/00, B03C3/16, Номер заявки: 99107258/03, Дата подачи заявки: 07.04.1999, Дота публикации: 27.12.2000.

7. Свидетельство на регистрацию программы для ЭВМ «Программный комплекс оценки и прогнозирования экологической опасности органических веществ» / Н.В. Веденина, А.Г. Кравец // Номер 2010617508, Номер заявки: 2010615946, Дата подачи заявки: 24.09.2010, Дата регистрации: 13.11.2010.

СТАТЬИ В ПРОЧИХ ЖУРНАЛАХ

8. Веденина, Н.В. Кравец, А.Г. Журнал «Открытое образование». Приложение «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе. IT + S&Ed'lO», 2010.

9. Дербишер, Е.В. Методология прогнозирования класса опасности малоизученных органических соединений / Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, А.Ю. Александрина, A.B. Радченко, В.Е. Дербишер // Современные наукоёмкие технологии. - 2007. - № 8. - С. 6062.

10. Трегубова, A.A. Современные экологические проблемы текстильной технологии / A.A. Трегубова, Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, E.H. Овдиенко, В.Е. Дербишер // Современные наукоёмкие технологии. - 2007. - №10. - С. 103-104.

11. Александрина, А.Ю. Сортировка веществ по признакам эффективности при построении профилированной базы данных Е.В. Дербишер, A.B. Радченко, В.Е. Дербишер, Н.В. Веденина // Успехи современного естествознания. - 2007. - №5. - С. 94-95.

12. Веденина, Н.В. Экспресс-методика экологического нормирования малоизученных органических веществ / Е.В. Дербишер, E.H. Овдиенко, В.Е. Дербишер // Современные наукоёмкие технологии. - 2007. - №10. - С. 82-84.

СТАТЬИ В СБОРНИКАХ ТРУДОВ

13. Веденина, Н.В. Модели и методы прогнозирования опасности новых и малоизученных химических соединений и веществ / Н.В. Веденина, А.Г. Кравец, O.A. Макаров, Е.В. Дербшпер // Альманах-2010. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волготр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2010. - 281 с.

14. Дербишер, Е. В. Методология выбора веществ для практического применения с использованием системного анализа в условиях нечеткой информации / Дербишер Е. В., Дербишер В. Е., Гермашев И. В., Макаров O.A., Веденина Н.В. // Альманах-2010. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2010. - 281 с.

15. Дербишер, Е. В. Предварительная экспертиза малоизученных органических соединений (веществ) в оценке экологических рисков / Е. В. Дербишер, O.A. Макаров, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер // Альманах-2010. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2010.-281 с.

16. Силина, А.Ю. Интегральный показатель активности научно-педагогической деятельности / Силина А.Ю., Дербишер В.Е., Макаров O.A., Дербишер Е.В., Веденина Н.В. // Альманах-2009 [Текст] / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2009. - 275 с.

17. Васильева, В.Д. Вопросы методологии классификации волокнистых полимерных материалов / В.Д. Васильева, Е.В. Дербишер, O.A. Макаров, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер // Альманах-2009. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2009. - 275 с.

18. Дербишер, Е.В. Использование информационных ресурсов при решении проблем утилизации и перепрофилирования отравляющих веществ / Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер, O.A. Макаров И Альманах-2007. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой ; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2008. - 284 с.

19. Дербишер, Е.В. Возможности использования сорбентов на основе гидразидов полимерных карбоновых кислот при очистке ливневых сточных вод / Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер, O.A. Макаров // Альманах-2007. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой ; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2008. - 284 с.

20. Дербишер, Е.В. Оценка класса опасности малоизученных органических веществ по выборочным физико-химическим характеристикам с использованием регрессионного анализа / Е.В. Дербишер, В.Е. Дербишер, Н.В. Веденина, O.A. Макаров II Альманах-2008. Юбилейный выпуск. / под ред. д-ра хим. наук, профессора, академика РАЕН, РЭА, МААНОИ, ЕАЕН Г. К. Лобачевой / Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2008. - 273 с.

21. Дербишер, Е.В. Исследование зависимостей «физико-химические свойства - класс опасности вещества / Дербишер Е.В., Веденина Н.В., Дербишер В.Е., Макаров O.A. // Альманах-2006. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой ; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2007. - 284 с.

ТЕЗИСЫ КОНФЕРЕНЦИЙ

22. Веденина Н.В., Кравец А.Г. Международная научно-технической конференция «Системные проблемы надёжности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (ИННОВАТИКА -2010)», г.Сочи, 2-13 октября, 2010 г.

23. Веденина H.B,, Кравец А.Г. Международная конференция «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + S&E' 10», Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 20 - 30 мая, 2010 г.

24. Веденина Н.В. Международная научная конференция «Инновационные технологии п управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ-2010», Астрахань, 2010.

25. Александрита А.Ю., Веденина Н.В., Дербишер Е.В., Радченко A.B., Дербишер В.Е. Сортировка веществ по признакам эффективности при построении профилированной базы данных. / "Успехи современного естествознания", №5, 2007-c.94.(http://www.rae.ru/use/?section=content).

26. Дербишер Е.В., Веденина Н.В., Александрита А.Ю., Радченко A.B., Дербишер В.Е. Методология прогнозирования класса опасности малоизученных органических соединений. / Заочные электронные конференции Российской академии естествознания www.congressinfonn.ru/articles/start.php, 2007.

27. Оценка свойств ингредиентов полимерных композиций на основе комплексного критерия / Александрита А.Ю., Дербишер Е.В., Веденина Н.В., Дербишер В.Е.// Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-20:Сб. тр. XX Междунар. науч. конф., г. Ярославль, 30 мая 2007 / Ярославский государственный технический университет и др. -Ярославль, 2007.

28. Обработка плохо обусловленных данных при анализе химико - технологических систем / Е.В. Дербишер, И.В. Гермашев, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер II III Санкт-Петербургская конференция молодых ученых «Современные проблемы науки о полимерах» г. Санкт -Петербург, 17-19 апреля 2007 г./ Институт высокомолекулярных соединений РАН и др. -С.-П., 2007.

29. Экспресс-методика экологического нормирования малоизученных органических веществ / Веденина Н.В., Дербишер Е.В., Овдиенко E.H., Дербишер В.Е. // Заочные электронные конференции РАЕ www.congressinform.ru/articles/start.php, 2007.

30. Анализ экологических проблем производства химических волокон на основе моделирования информационных потоков / Е.В. Корчагина, В.Е. Дербишер, И.А. Гуляева, Н.В. Веденина // Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-16: Сб. тр. XVI Междунар. науч. конф., г. Ростов н/Д, 27-29 мая 2003 / Рост.-на-Дону гос. Акад. с.-х. машиностр. и др .- Ростов н/Д, 2003.-Том 4, Секции 4,6.-С.97-98.

31. Экологическая диагностика химических структур на ранних стадиях проектирования / Дербишер Е.В., Веденина Н.В., Гермашев И.В., Дербишер В.Е.// Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-16:Сб. тр. XVI Междунар. науч. конф., г. Ростов н/Д, 2729 мая 2003 / Рост.-на-Дону гос. акад. с.-х. машиностр. и др.- Ростов н/Д, 2003.- Том 4, секции 4,6 .-С .26-27.

32. Методика компьютерной экспертизы экологической опасности веществ /Дербишер Е.В., Веденина Н.В., Дербишер В.Е., Колесникова Е,А. //Актуальные проблемы современной науки. Естественные науки. 4.8. Экология: Тр.З-й Междунар. конф. мол. ученых и студ., 30.09.-2.10.2002/Поволжская молодежная академия наук. - Самара, 2002.-С.15.

Подписано в печать 2-9, //.2010 г. Заказ № . Тираж 100 экз. Печ.л. 1,0 Формат 60 х 84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная.

Типография ИУНЛ Волгоградского государственного технического университета. 400131, г. Волгоград, просп. им. В.И. Ленина, 28, корп. №7

СОДЕРЖАНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ*.

Глава 1. АНАЛИЗ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ВЕЩЕСТВ И СПОСОБЫ ИХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ.

1.1 Цели и задачи экологического нормирования.

1.1.1 Экологические нормативы и стандартизация в России.

1.1.2 Нормативные экологические характеристики стран Европейского Союза.

1.2 Экологические характеристики веществ.

1.2.1 Предельно допустимая концентрация вещества в среде.

1.2.2 Временно допустимые концентрации.

1.2.3 Другие концентрационные характеристики вредных (опасных) веществ.

1.2.4 Связь экологических характеристик с классом опасности.

1.3 Оценка воздействия вредных (опасных) веществ, используемых в промышленности

1.4 Существующие методы определения экологической опасности химических веществ

1.4.1 Экспериментальный метод определения класса опасности токсичных отходов производства и потребления.

1.4.2 Расчетный метод определения класса опасности токсичных отходов производства и потребления.

Глава 2. МЕТОДЫ АНАЛИЗА, ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.

2.1 Корреляционный анализ.

2.2 Факторный анализ.

2.3 Регрессионный анализ.

2.3.1 Метод наименьших квадратов.

2.4 Дискриминантный (кластерный) анализ.

2.5 Меры расстояния между объектами.

2.6 Анализ существующих программных продуктов по определению расчетного класса опасности.

2.6.1 Программа расчета класса опасности отхода для окружающей природной среды фирмы «Интеграл».

2.6.2 Программа «Расчет класса опасности» Научно-производственного предприятия «ЛОГУС».

2.6.3 Программа «Определение класса опасности отходов. Справочник отходов» фирмы ООО НПП «Авиаинструмент».

Глава 3. МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОПАСНОСТИ ОРГАНИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ.

3.1 Обзор предыдущих методов оценки связи между классом опасности и выборочных характеристик веществ.

3.2 Построение модели вредного органического вещества.

3.3 Анализ статистической модели вредного органического вещества каждого класса опасности.

3.4 Нормирование исходных данных для определения расчетного класса опасности

3.5 Методика прогнозирования экологической опасности органических веществ с помощью определения расчетного класса опасности.

3.6 Проверка адекватности методики оценки и прогнозирования экологической опасности.

Глава 4. ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОПАСНОСТИ ОРГАНИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ.

4.1 Описание программного комплекса.

4.2 Практическое применение программного комплекса.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ.

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ.

Современный период развития общества характеризуется сильным влиянием на него информационных технологий, использующих совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта).

В настоящее время существенно увеличивается значение информационных технологий в различных областях человеческой деятельности, в том числе и в области охраны окружающей среды (ООС). Применение современных и перспективных информационных технологий позволяет интегрировать информационные потоки в прикладной отрасли ООС, образуя единое информационное пространство. Это позволяет контролировать состояние природной среды, влияние вредных и опасных факторов производственной среды на человека, своевременно реагировать и принимать меры к снижению или полному устранению негативного воздействия этих факторов [10].

Развитие современных предприятий, уделяющих необходимое внимание соблюдению требований действующего законодательства в области экологии, охраны труда и промышленной безопасности немыслимо без внедрения и функционирования соответствующих информационных систем [11].

Создание экологически безопасных технических систем - одна из важнейших задач экологии, невозможна без прогнозирования экологических факторов. Учеными, проводятся исследования, находящиеся на стыке самых разных наук: полимеры и биотехнология, плазмохимия, нанотехнологии, химия высокочастотных излучений, химия электромагнитных и электрических полей, тонкая органическая химия. За последнее время, благодаря таким исследованиям, был синтезирован большой ряд новых химических соединений, обладающих комплексом полезных свойств, найдены новые перспективные соединения [13, 80].

Основная ответственность за управление возможными рисками, возникающими вследствие производства, размещения на рынке и использования химических веществ, а также за представление информации о токсичности и показателях опасности соединений и оценки риска от их негативного воздействия возложена на промышленность [72 - 74]. В соответствии с Федеральным законом № 52 «О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения» от 30.03.1999 г. эта информация должна предоставляться на всех этапах производства веществ, а также использования их в последующих технологических цепочках. При дальнейшей обработке этих химических веществ потребители также должны отвечать за все аспекты безопасности их продукции и предоставлять информацию об их использовании и воздействии [88, 89].

В России в рамках экологического нормирования организована многоступенчатая токсикологическая оценка веществ, конечным итогом которой для веществ технического назначения является распределение их по классам опасности [25].

В современной литературе в настоящее время известны более 100000000 органических веществ. И только для 20000 веществ установлен класс опасности, на основе экспериментального определения нормативов ПДК этих веществ в окружающей среде, ориентировочно-безопасных уровней воздействия (ОБУВ) и других токсикологических характеристик.

Распределение веществ в классах опасности по российской

Из рисунка 1 видно, что наименьшее количество веществ представлено в первом классе опасности, что связано с наибольшими экспериментальными и методическими трудностями при его определении [83]. классификации показано на рис. 1. 1

5%

3 30%

Рис. 1. Диаграмма распределения веществ в классах опасности

За пределами данной классификации пока остаются десятки тысяч веществ, находящихся в промышленном обороте и десятки миллионов описанных в научно — технической литературе и хранящихся в виде описания в банках данных [10, 38].

Экспериментальное определение конкретных токсикологических характеристик веществ (ПДК, 1ЛЭ5о и др.), на основе которых определяется (или характеризуется) класс опасности как нормативный в государственном смысле индикатор, является сложной дорогостоящей, длительной процедурой и во многих случаях изыскательской, предпроектной и проектной деятельности малооправданной с экономической точки зрения, когда можно для поддержки принятия нормирующих решений использовать ориентировочные (прогнозные) значения класса опасности веществ [34].

Прогнозирование экологических параметров веществ одна из важнейших задач экологического нормирования.

Целью прогноза экологических параметров вредных веществ является:

• определение направления борьбы с загрязнением окружающей среды;

• рационализация и оптимизация природопользования;

• минимизация нежелательных экологических последствий от техногенного процесса.

Решение задач в этом направлении помогает оценить механизмы воздействия загрязнителей на природную среду, источники их возникновения и накопления, связь с факторами физического, химического, биологического и социального характера, раскрывает динамику их взаимодействия с природными и технико-экономическими процессами с эволюцией воздушных, водных, почвенных масс, в том числе сельскохозяйственных угодий, животным и растительным миром, заболеваниями последних и т.д. Здесь необходимо учитывать действие как отдельных компонентов и факторов, так и их произвольных или систематизированных наборов. При этом необходимо активно вводить ограничительные меры, позволяющие снизить или даже ликвидировать экологический риск [8].

Актуальность данной проблемы влечёт за собой необходимость разработки механизмов, средств и систем, позволяющих эффективно выполнить прогноз опасности химических соединений и малоизученных веществ на стадии проектирования, существенно сократив объем экспериментальной работы, что значительно упростит выбор экологически безопасного вещества по экономическим и временным показателям.

Основные области использования класса опасности как характеристики веществ, применяемой при экологическом нормировании, а также определение области исследования диссертационной работы, показаны на рис. 2.

Рис. 2. Основные области использования класса опасности как характеристики веществ, применяемой при экологическом нормировании

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ*

Цель работы: разработка инструментария для оценки и прогнозирования экологической опасности малоизученных органических веществ на основе анализа и обработки информации об их элементном составе, а также выборочных физико-химических и токсикологических характеристик статистических моделей вредного вещества каждого класса опасности.

Достижение поставленной цели требует решения следующих задач:

• На основе анализа предметной области сформировать обучающие и экзаменационные выборки органических веществ в соответствии с четырьмя классами опасности.

• Проанализировать закономерности связи выборочных факторов (элементного состава, молекулярной массы, физико-химических свойств) с классами опасности органических веществ.

• На основе системного анализа и обработки имеющейся информации об элементном составе, молекулярной массе и выборочных физико-химических характеристиках разработать статистическую модель вредного вещества по каждому классу опасности.

• Разработать методику и инструментальные средства для прогнозирования экологической опасности органических веществ с помощью определения расчетного класса опасности.

• Провести численный эксперимент, доказывающий достоверность метода классификации на основе использования расчетного класса опасности вредных веществ.

Научная новизна:

• На основе анализа предметной области впервые разработана и предложена модель вредного вещества в виде статистических образов по каждому классу опасности.

Выражаю благодарность д.х.н., проф. Л.Н. Бутенко, д.х.н., проф. В.Е. Дербишер, к.т.н. Е.В. Дербишер за участие в постановке задачи, выработке общей концепции, руководстве и постоянное незаменимое сотрудничество.

• Разработана методика оценки и прогнозирования экологической опасности малоизученных веществ, отличающаяся от известных: о обработкой информации об их элементном составе, а также выборочных физико-химических и токсикологических характеристик их классификационных моделей с применением кластерного анализа; о применением к исходному пространству параметров обучающей выборки линейного преобразования.

Практическая ценность.

• Увеличена точность прогнозирования малоизученных органических веществ. Прогнозирование класса опасности веществ осуществляется с точностью: в первом классе - 90,0 %; во втором классе - 88,5 %; в третьем классе - 91,0 %; в четвертом классе — 84,0 %; в среднем по контрольной выборке - 88,4 %. Эффективность оценки и прогнозирования экологической опасности предложенной методикой на 14,8 % превосходит аналогичные.

• Оптимизация технологического процесса по экологическим и экономическим параметрам на стадии проектирования в короткий период времени. Планируемое снижение затрат на диагностирование одного органического вещества на предприятиях, связанных с производством, продажей, транспортировкой, хранением, утилизацией химических веществ, в пределах Волгоградской области составит более 6 млн. руб. Кроме этого, тщательно спланированный технологический процесс с использованием органических веществ с наименьшей экологической опасностью дает возможность предприятиям оптимизировать налоговую нагрузку и исключить штрафные санкции.

• Результаты внедрены в учебный процесс для разработки автоматизированных систем в конкретных предметных областях.

Разработаны и вынесены на защиту;

• Статистические образы - модели веществ четырех классов опасности органических веществ.

• Методика прогнозирования экологической опасности органических веществ с помощью определения расчетного класса опасности.

Реализация результатов работы. Результаты работы использовались при создании программного комплекса прогнозирования опасности новых и малоизученных органических веществ.

Предлагаемый программный комплекс для определения расчетного класса опасности принят в опытную эксплуатацию 4-мя организациями г. Волгограда, занимающихся экспертизой промышленной безопасности, охраной труда и окружающей среды: Волгоградский филиал ООО «ПРОМАНАЛИТИКА», Волгоградский филиал ООО «Системы управления производственными рисками», Волгоградский филиал ЗАО «Индустриальный риск», ООО «ИКПС», о чем свидетельствуют акты внедрения, приведенные в Приложении 4.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

• На основе анализа предметной области сформированы обучающие и экзаменационные выборки веществ в соответствии с четырьмя классами их опасности.

• Разработаны модели состава опасного вещества каждого класса.

• Разработаны статистические образы четырех классов опасности веществ.

• Установлен ряд новых закономерностей, позволяющих проводить теоретическую (расчетную) экологическую классификацию новых и малоизученных органических веществ.

• Разработана методика оценки и прогнозирования экологической опасности новых и малоизученных органических веществ.

• На основе результатов исследования разработана информационная структура, алгоритмы и инструментальные средства для определения расчетного класса опасности новых и малоизученных органических веществ. Средняя достоверность оценки по данным вычислительного эксперимента не ниже 88,4 %.

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ

1. Увеличена точность прогнозирования малоизученных органических веществ. Прогнозирование класса опасности веществ осуществляется с точностью: в первом классе - 90,0 %; во втором классе - 88,5 %; в третьем классе - 91,0 %; в четвертом классе — 84,0 %; в среднем по контрольной выборке - 88,4 %. Эффективность оценки и прогнозирования экологической опасности предложенной методикой на 14,8 % превосходит аналогичные.

2. Оптимизация технологического процесса по экологическим и экономическим параметрам на стадии проектирования в короткий период времени. Планируемое снижение затрат на диагностирование одного органического вещества на предприятиях, связанных с производством, продажей, транспортировкой, хранением, утилизацией химических веществ в пределах Волгоградской области составит более 6 млн. руб. Кроме этого, тщательно спланированный технологический процесс с использованием органических веществ с наименьшей экологической опасностью дает возможность предприятиям оптимизировать налоговую нагрузку и исключить штрафные санкции.

3. Результаты внедрены в учебный процесс для разработки автоматизированных систем в конкретных предметных областях.

4. Предлагаемый программный комплекс для определения расчетного класса принят в опытную эксплуатацию 4-мя организациями г.Волгограда, занимающихся экспертизой промышленной безопасности, охраной труда и окружающей среды: Волгоградский филиал ООО «ПРОМАНАЛИТИКА», Волгоградский филиал ООО «Системы управления производственными рисками», Волгоградский филиал ЗАО «Индустриальный риск», ООО «ИКПС», о чем свидетельствуют акты внедрения, приведенные в Приложении 4.

5. Предлагаемый программный комплекс имеет свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, представленное в Приложении 5.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Издательства из списка ВАК

1. Веденина Н.В. Программный комплекс прогнозирования опасности новых и малоизученных химических соединений и веществ / Н.В. Веденина, А.Г. Кравец // Вестник компьютерных и информационных технологий. — Принята к публикации (май 2011 г.).

2. Веденина Н.В. Анализ и прогнозирование опасности химических соединений и веществ / Н.В. Веденина, А.Г. Кравец // Известия ВолгГТУ. - 2010. - Выпуск 8, №6(66). - С. 87 - 92.

3. Веденина Н.В. Решение задач экологического нормирования с применением информационных технологий / Н.В. Веденина // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. - 2010. - №6. - С. 51 - 56.

4. Дербишер Е.В. Оценка класса опасности намечаемых к промышленному использованию веществ с помощью евклидова расстояния / Е.В. Дербишер, В.Е. Дербишер, Н.В. Веденина, И.В. Гермашев // Химическая промышленность сегодня. - 2007. - №6. - С. 32 - 38.

5. Гермашев И.В. Определение расчетного индекса экологической опасности веществ методами нечеткой математики / И.В. Гермашев, Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер // Химическая промышленность сегодня.-2003.-№11.-С. 27-34.

Авторские свидетельства и патенты

6. Голованчиков А.Б. Устройство для очистки газа / А.Б. Голованчиков, Е.С. Воронкова Н.В. Кашина (Веденина), С.В. Дрянушкина, О.В. Колотова // Номер RU 2161284 CI F23J15/00, ВОЗСЗ/16, Номер заявки: 99107258/03, Дата подачи заявки: 07.04.1999, Дата публикации: 27.12.2000

7. Свидетельство на регистрацию программы для ЭВМ «Программный комплекс оценки и прогнозирования экологической опасности органических веществ» / Н.В. Веденина, А.Г. Кравец.

8. Веденина Н.В. Кравец А.Г. Журнал «Открытое образование». Приложение «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе. IT + S&EcTlO», 2010 г.

9. Дербишер Е.В. Методология прогнозирования класса опасности малоизученных органических соединений / Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, А.Ю. Александрина, A.B. Радченко, В.Е. Дербишер // Современные наукоёмкие технологии. - 2007. - № 8. - С. 60-62.'

Ю.Трегубова A.A. Современные экологические проблемы текстильной технологии / A.A. Трегубова, Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, E.H. Овдиенко, В.Е. Дербишер // Современные наукоёмкие технологии. - 2007. -№Ю.-С. 103 - 104.

11.Александрина А.Ю. Сортировка веществ по признакам эффективности при построении профилированной базы данных Е.В. Дербишер, A.B. Радченко, В.Е. Дербишер, Н.В. Веденина // Успехи современного естествознания. - 2007. - №5. - С. 94 - 95.

12.Веденина Н.В. Экспресс-методика экологического нормирования малоизученных органических веществ / Е.В. Дербишер, E.H. Овдиенко,

B.Е. Дербишер // Современные наукоёмкие технологии. - 2007. - №10.

C. 82 - 84.

Статьи в сборниках трудов

13.Веденина Н.В. Модели и методы прогнозирования опасности новых и малоизученных химических соединений и веществ / Н.В. Веденина, А.Г. Кравец, O.A. Макаров, Е.В. Дербишер // Альманах-2010. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2010.-281 с.

14. Дербишер Е.В. Методология выбора веществ для практического применения с использованием системного анализа в условиях нечеткой информации / Дербишер Е.В., Дербишер В.Е., Гермашев И.В., Макаров O.A., Веденина Н.В. // Альманах-2010. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г.К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2010.-281 с.

15.Дербишер Е.В. Предварительная экспертиза малоизученных органических соединений (веществ) в оценке экологических рисков / Е.В. Дербишер, O.A. Макаров, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер // Альманах-2010. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2010.-281 с.

16.Силина А.Ю. Интегральный показатель активности научно-педагогической деятельности / Силина А.Ю., Дербишер В.Е., Макаров O.A., Дербишер Е.В., Веденина Н.В. // Альманах-2009 [Текст] / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2009. - 275 с.

17.Васильева В.Д. Вопросы методологии классификации волокнистых полимерных материалов / В.Д. Васильева, Е.В. Дербишер, O.A. Макаров, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер // Альманах-2009. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. унт. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2009. - 275 с.

18.Дербишер Е.В. Использование информационных ресурсов при решении проблем утилизации и перепрофилирования отравляющих веществ / Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер, O.A. Макаров // Альманах-2007. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой ; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2008. - 284 с.

19.Дербишер E.B. Возможности использования сорбентов на основе гидразидов полимерных карбоновых кислот при очистке ливневых сточных вод / Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер, O.A. Макаров // Альманах-2007. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г.К. Лобачевой ; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2008. - 284 с.

20.Дербишер Е.В. Оценка класса опасности малоизученных органических веществ по выборочным физико-химическим характеристикам с использованием регрессионного анализа / Е.В. Дербишер, В.Е. Дербишер, Н.В. Веденина, O.A. Макаров // Альманах-2008. Юбилейный выпуск. / под ред. д-ра хим. наук, профессора, академика РАЕН, РЭА, МААНОИ, ЕАЕН Г. К. Лобачевой / Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2008. - 273 с.

21. Дербишер Е.В. Исследование зависимостей «физико-химические свойства - класс опасности вещества / Е.В. Дербишер, Н.В. Веденина, В.Е. Дербишер, O.A. Макаров // Альманах-2006. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой ; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. унт. - Волгоград : Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2007. - 284 с.

Тезисы конференций

22.Веденина Н.В., Кравец А.Г. Международная научно-технической конференция «Системные проблемы надёжности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (ИННОВАТИКА - 2010)», г.Сочи, 2-13 октября, 2010 г.

23.Веденина Н.В., Кравец А.Г. Международная конференция «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе IT + S&E' 10», Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 20 - 30 мая, 2010 г.

24.Веденина H.B. Международная научная конференция «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ-2010», Астрахань, 2010.

25.Александрина А.Ю., Веденина Н.В., Дербишер Е.В., Радченко A.B., Дербишер В.Е. Сортировка веществ по признакам эффективности при построении профилированной базы данных. / "Успехи современного естествознания", №5, 2007.- c.94.(http://www.rae.ru/use/?section=content)

26.Дербишер Е.В., Веденина Н.В., Александрина А.Ю., Радченко A.B., Дербишер В.Е. Методология прогнозирования класса опасности малоизученных органических соединений. / Заочные электронные конференции Российской академии естествознания www.congressinform.ru/articles/start.php, 2007

27.Оценка свойств ингредиентов полимерных композиций на основе комплексного критерия / Александрина А.Ю., Дербишер Е.В., Веденина Н.В., Дербишер В.Е.// Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-20:Сб. тр. XX Междунар. науч. конф., г. Ярославль, 30 мая 2007 / Ярославский государственный технический университет и др. -Ярославль, 2007.

28.Обработка плохо обусловленных данных при анализе химико — технологических систем / Е.В. Дербишер, И.В. Гермашев, Н.В. Веденина,

B.Е. Дербишер // III Санкт-Петербургская конференция молодых ученых «Современные проблемы науки о полимерах» г. Санкт — Петербург, 17-19 апреля 2007 г./ Институт высокомолекулярных соединений РАН и др. —

C.-П., 2007.

29. Экспресс-методика экологического нормирования малоизученных органических веществ / Веденина Н.В., Дербишер Е.В., Овдиенко E.H., Дербишер В.Е. // Заочные электронные конференции РАЕ www.congressinform.ru/articles/start.php, 2007.

30.Анализ экологических проблем производства химических волокон на основе моделирования информационных потоков / Е.В. Корчагина, В.Е.

Дербишер, И.А. Гуляева, Н.В. Веденина // Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-16: Сб. тр. XVI Междунар. науч. конф., г. Ростов н/Д, 27-29 мая 2003 / Рост.-на-Дону гос. Акад. с.-х. машиностр. и др .- Ростов н/Д, 2003.-Том 4, Секции 4,6.-С.97-98. 31 .Экологическая диагностика химических структур на ранних стадиях проектирования / Дербишер Е.В., Веденина Н.В., Гермашев И.В., Дербишер В.Е.// Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-16:Сб. тр. XVI Междунар. науч. конф., г. Ростов н/Д, 21-29 мая 2003 / Рост.-на-Дону гос. акад. с.-х. машиностр. и др.- Ростов н/Д, 2003.-Том 4, секции 4,6.-С.26-27. 32.Методика компьютерной экспертизы экологической опасности веществ /Дербишер Е.В., Веденина Н.В., Дербишер В.Е., Колесникова Е.А. //Актуальные проблемы современной науки. Естественные науки. 4.8. Экология: Тр.З-й Междунар. конф. мол. ученых и студ., 30.09.-2.10.2002 / Поволжская молодежная академия наук. - Самара, 2002.-С.15.

1. Амино-.Ч-(4,6-диметилпиримидон-2-ил)бензолсульфонамид ПАВ С12Н14М4028 51,8 5,1 11,5 20,1 0,0 0,0 11,5 0,0 • • • 278,33 класс опасности

2. Акимов C.B. Введение в морфологические методы исследования и моделирование знаний предметной области. URL: http://www.structuralist.narod.ru/ ar-ticles/morphmethod/morphmethod.htm. Дата обращения 14.10.2010.

3. Альтшуллер Г. Найти идею: Введение в ТРИЗ — теорию решения изобретательских задач / Г. Альтшуллер. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. — 400 с.

4. Андрейчиков A.B. Математические модели и средства аналитического планирования на основе метода анализа иерархии: Монография / A.B. Андрейчиков, М.А. Кузнецов, О.Н. Андрейчикова. ВолгГТУ. - Волгоград, 2004. - 224 с.

5. Бакнелл Джулиан М. Фундаментальные алгоритмы и структуры данных в Delphi: Пер. с англ. / Джулиан М. Бакнелл. СПб.: ООО «Диасофт», 2003. - 560 с.

6. Блюмин С.Л. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности / С.Л. Блюмин, И.А. Шуйкова. Липецк: ЛЭГИ, 2001. -138 с.

7. Бондаренко В.А. Оформление диссертационных работ (отрасль наук -технические науки): Рекомендации для докторантов, аспирантов и соискателей / В.А. Бондаренко, А.И. Фот, А.И. Сердюк; под ред. В.А. Бондаренко. Оренбург: ИНК ОГУ, 2003. - 16 с.

8. Васильев П.М. Прогноз канцерогенной опасности органических соединений методом шансов / П.М. Васильев, В.В. Орлов, В.Е. Дербишер // Хим.-фарм. журн.- 2000. Т.34, №7. - С. 19 - 22.

9. Васильева Л.А. Статистические методы в биологии, медицине и сельском хозяйстве / Л.А. Васильева // Институт цитологии и генетики СО РАН, Новосибирск, 2007. 128 с.

10. Введение в теорию решения изобретательских задач. Инверсия. URL: http://www.trizminsk.Org/e/2311022.htm. Дата обращения 28.07.2010.

11. Веденина Н.В. Анализ и прогнозирование опасности химических соединений и веществ / Н.В. Веденина, А.Г. Кравец // Известия ВолгГТУ. -2010. Выпуск 8, №6(66). - С. 87 - 92.

12. Веденина Н.В. Решение задач экологического нормирования с применением информационных технологий / Н.В. Веденина // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. 2010. - №6. - С. 51 - 56.

13. Веденина Н.В. Экспресс-методика экологического нормирования малоизученных органических веществ / Е.В. Дербишер, E.H. Овдиенко, В.Е. Дербишер // Современные наукоёмкие технологии. 2007. - №10. - С. 82 - 84.

14. Высшая аттестационная комиссия Министерства образования и науки Российской Федерации. Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки. URL: http://vak.ed.gov.ru. Дата обращения 22.11.2010.

15. Гермашев И.В. Избранные лекции по нечеткой математике и примеры ее применения в химической технологии: учеб. пособие / И.В. Гермашев, В.Е. Дербишер. Волгоградский гос.техн. ун-т.-Волгоград, 2004.-152 с.

16. Гермашев И.В. Компьютерное конструирование химических соединений с заданными свойствами / И.В. Гермашев и др. //Теоретические основы химической технологии,- 2004.- Т.38. №1.- С.90 95.

17. Гермашев И.В. Определение расчетного индекса экологической опасности веществ методами нечеткой математики / И.В. Гермашев и др. // Химическая промышленность сегодня. 2003. - №11. - С. 27 - 34.

18. ГН 2.1.6.1338-03 Предельно допустимые концентрации (ПДК) загрязняющих веществ в атмосферном воздухе населенных мест. Введен 25.06.2003 // Консультант Плюс: Версия Проф. Электрон, ресурс. / АО «Консультант Плюс». - М., 2003.

19. ГН 2.2.5.1313-03. ПДК загрязняющих веществ в атмосферном воздухе населенных мест Введен 30.04.2003 (ред. от 30.07.2007) // Консультант Плюс: Версия Проф. Электрон, ресурс. / АО «Консультант Плюс». — М., 2007.

20. ГН 2.2.5.1314-03. ОБУВ загрязняющих веществ в атмосферном воздухе населенных мест. Введен 15.06.2003 // Консультант Плюс: Версия Проф. Электрон, ресурс. / АО «Консультант Плюс». — М., 2004.

21. Горский В.Г. Метод согласования кластеризованных ранжировок / В.Г. Горский, A.A. Гриценко, А.И. Орлов // Автоматика и телемеханика. 2000. -№3.-С.159- 167.

22. ГОСТ 12.1.005-88. Система стандартов безопасности труда. Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей зоны. Введен 01.01.1989. URL:http://www.stroyoffis.ru/gostssbt/gost12l00588/gost12l00588.php. Дата обращения 10.09.2010.

23. ГОСТ 12.1.007-76. Вредные вещества. Классификация и общие требования безопасности: издание официальное. Введен 01.01.1977 (изм.

24. Постановлением Гос. ком. СССР по управлению качеством продукции и стандартам от 28.03.90 № 625). М., Издательство стандартов, 1991.-5 с.

25. ГОСТ 17.2.3.02-78. Охрана природы. Атмосфера. Правила установления допустимых выбросов вредных веществ промышленными предприятиями. Введен с 01.01.79. - М., Издательство стандартов, 1979. - 14 с.

26. ГОСТ. 17.2.3.01-78. Охрана природы. Атмосфера. Правила контроля качества воздуха населенных пунктов. Введен с 01.01.79. - М., Издательство стандартов, 1979. - 4 с.

27. Дайер Дж. Многоцелевое программирование с использованием человеко-машинных процедур. Вопросы анализа и процедуры принятия решений / Дж. Дайер. М.: Мир, 1976. - 634 с.

28. Дербишер Е.В. Нечёткие множества в химической технологии /Е.В. Дербишер, И.В. Гермашев, В.Е. Дербишер // Известия вузов. Химия и химическая технология. 2008. - Т.51. Вып.1. - С. 104 - 110.

29. Дербишер Е.В. Априорное ранжирование факторов при расчете индекса экологической опасности веществ с использованием нечетких множеств /Е.В. Дербишер и др. // Химическая промышленность сегодня. -2006. №8. - С.48 - 56.

30. Дербишер Е.В. Оценка класса опасности намечаемых к промышленному использованию веществ с помощью евклидова расстояния / Е.В. Дербишер и др. // Химическая промышленность сегодня. 2007. - №6. -С. 32-38.

31. Дербишер Е.В. Предварительная экспертиза малоизученных органических соединений (веществ) в оценке экологических рисков / Е. В.

32. Дербишер и др. // Альманах-2010. / под ред. д-ра хим. наук, проф. Г. К. Лобачевой; Междунар. акад. авт. науч. открытий и изобретений, Рос. эколог, акад., Рос. акад. естеств. наук, Волгогр. гос. ун-т. Волгоград: Изд-во Волгогр. гос. ун-та, 2010.-281 с.

33. Дербишер Е.В. Прогнозирование класса опасности веществ на основе выборочных данных об их физико химических и медико - биологических свойствах // Авт. дисс. на соиск. уч. ст. канд. техн. наук / Волг. гос. техн. ун-т.-Волгорад. - 2006. — 18 с.

34. Джесс Либерти. Создание .NET приложений. Программирование на С#. Изд-во «Символ». — 2003. - URL: http://biblioteka.cc/topic/24785-sozdanie-net-prilozhenii-programmirovanie-na-c-dzhe/. Дата обращения 07.10.2010.

35. Заряев A.B. Исследование прогрева строительных и отделочных материалов при пожаре для оценки выхода токсичных летучих веществ / A.B. Заряев, А.Н. Лукин, A.M. Зайцев // Пожаровзрывобезопасность. 2004. - Т. 13, №6. - с.53 - 56.

36. Иличкин B.C. Методические основы экспериментально-расчетного определения показателя токсичности продуктов горения материалов / B.C. Иличкин // Пожаровзрывобезопасность. 2003, Т.13. - №4, с.28 - 31.

37. Красовский В.О. Применение формализованных математических методов для гигиенической оценки производственной среды / В.О. Красовский, H.H. Красногорская, Е.А. Королева // Безопасность жизнедеятельности. 2004,- № 2. - С. 10 - 16.

38. Кузин Ф.А. Кандидатская диссертация. Методика написания, правила оформления и порядок зашиты: практическое пособие для аспирантов и соискателей ученой степени / Ф.А. Кузин—.2 е изд. — М.: «Ось 89», 1998. -208 с.

39. Кузнецов А.И. Сравнение классических методов анализа и разработки стратегии (матриц) с методами, основанными на нечеткой логике. URL: http://www.iteam.m/publications/strategy/sectionl 6/articlel 948/print/. Дата обращения 09.10.2010.

40. Ларман Крэг. Применение UML и шаблонов проектирования / Крэг Ларман. 2-е издание. : Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2004. - 624 с.

41. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. / А. В. Леоненков. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 736 с.

42. Малинецкий Г.Г. Новое в синергетике взгляд в третье тысячелетие синергетика и системный синтез / Г.Г. Малинецкий, С.П. Курдюмов. URL: http://www.keldysh.ru/bookysinpr.html. Дата обращения 23.08.2010.

43. Математическая статистика: Учеб. Для вузов / В. Б. Горяинов, И.В. Павлов, Г. М. Цветкова и др.; под ред. В. С. Зарубина, А. П. Крищенко. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 424 с.

44. Математические методы анализа экспертных оценок. URL: http://www.intuit.rU/department/itmngt/mantechno/8/4.html. Дата обращения 10.09.2010.

45. Математическое творчество. URL: http://www.philosophy.ru/library/ poincare/math2.html. Дата обращения 10.09.2010.

46. Методика оценки последствий химических аварий (методика «ТОКСИ 2.2»). М.: НТЦ «Промышленная безопасность», 2005.

47. Методика оценки функциональной активности добавок к полипропилену на основе компьютерного моделирования зависимости "структура свойство" / А.Ю. Александрита и др. // Пластические массы. 2008. -№5. -С.20-23.

48. Методы поддержки принятия решений: Сборник трудов Института системного анализа Российской академии наук. / ред. О.И. Ларичева. М.: УРСС, 2001.-72 с.

49. Многокритериальная оптимизация: Математические аспекты / Б.А. Березовский и др.. М.: Наука, 1989. - 128 с.

50. Научно-производственное предприятие "ЛОГУС". Компьютерные программы для экологов. URL: http://www.logus.ra/catalog/infol35.htm. Дата обращения 10.10.2010.

51. Новый справочник химика и технолога // Радиоактивные вещества. Вредные вещества. Гигиенические нормативы. СПб.: AHO. НПО «Профессионал», 2004. 1142 с.

52. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. 2-е изд., испр. и доп. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 176 с.

53. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования: учеб. для вузов / И.П. Норенков. М.: Изд во МГТУ им Н.Э. Баумана, 2000. - 360 с.

54. ООО НЛП "Авиаинструмент". Отходы производства и потребления. ПК "Русь" URL: http://www.aieco.ru/programmsmainwaste.html. Дата обращения 29.09.2010.

55. Орлов А.И. Нечисловая статистика / А.И. Орлов. М.: МЗ Пресс, 2004. -513 с.

56. Павлов A.A. Основы системного анализа и проектирования АСУ / A.A. Павлов. Изд-во: «Высшая школа», 1991.- 367 с. - URL: http://biblioteka.cc/topic/67248-osnovi-sistemnogo-analiza-i-proektirovanija-as/. Дата обращения 10.10.2010.

57. Подиновская О.В. Метод анализа иерархий как метод поддержкипринятия многокритериальных решений / О.В. Подиновская // Информационные технологии моделирования и управления. Воронеж, 2010. -№1. - С. 71-80.

58. Половинкин А.И. Основы инженерного творчества: учеб. пособие для студентов втузов/ А.И. Половинкин-М.: Машиностроение, 1988. -368 с.

59. Поройков В.В. Анализ количественных зависимостей "структура — отставленная нейротоксичность" методом самосогласованной регрессии на основе PASS / B.B. Поройков и др. // Хим-фарм. ж.,- 2004. №4. - С.32 - 34.

60. Поройков В.В. Компьютерное предсказание биологической активности веществ: пределы возможного / В.В. Поройков // Химические науки и образование в России. URL: http://www.chem.msu.su/rus/journals/xr/chel.html/. Дата обращения 29.09.2010.

61. Постановление Правительства от 16.06.2003 г № 144. «О введении в действие СП 2.1.7.1386-03» // Консультант Плюс: Версия Проф. Электрон, ресурс. / АО «Консультант Плюс». М., 2010.

62. Постановление Правительства от 16.06.2000 № 461 "О правилах разработки и утверждения нормативов образования отходов и лимитов на их размещение" // Консультант Плюс: Версия Проф. Электрон, ресурс. / АО «Консультант Плюс». М., 2009.

63. РД 50-210-80. Методические указания по внедрению ГОСТ 17.2.3.02-78. Охрана природы. Атмосфера. Правила установления ПДВ вредных веществ промышленными предприятиями. М: Изд-во Стандартов, 1981.-98 с.

64. Саноцкий И.В. Методы определения токсичности и опасности химических веществ (токсикометрия) / И.В. Саноцкий // М.: Медицина, 1970. 347 с.

65. СанПиН 2.1.6.983-00. Гигиенические требования к обеспечению качества атмосферного воздуха населенных мест. Москва, 2000.

66. Саутин С.Н. Мир компьютеров и химическая технология / С.Н. Саутин, А.Е. Пунин. Л.: Химия, 1991. - 144 с.

67. Снакин В.В. Экология и охрана природы: словарь-справочник / ред. Академика А.Л. Яншина, М.: Academia, 2000.-384 с.

68. Сорокин Н.Д. Охрана окружающей среды на предприятии / Н.Д. Сорокин. СПб.: Фирма «Интеграл», 2005. - 672 с.

69. СП 2.1.7.1386-03 «Санитарные правила по определению класса опасности токсичных отходов производства и потребления» (утв.

70. Постановлением Главного государственного санитарного врача 16.06.2003 г. № 144).

71. Стрижов В.В. Методы индуктивного порождения регрессионных моделей / В.В. Стрижов. М.: ВЦ РАН, 2008. - 55 с.

72. СУБД Firebird. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Firebird. Дата обращения 12.09.2010.

73. Теслинов А.Г. Развитие систем управления: методология и концептуальные структуры / А.Г. Теслинов. М.: Глобус, 1998. — 229 с.

74. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности / Р.И. Трухаев. М.: Наука, 1981 - 258 с.

75. Тюрин Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, A.A. Макаров. М.: ИНФРА-М, 2003. - 544 с.

76. Федеральный закон от 10.01.2002 N 7-ФЗ (ред. от 27.12.2009) «Об охране окружающей среды». URL: http://www.gosnadzor.ru/slugba/89-fz.htm. Дата обращения 15.06.2010.

77. Федеральный закон от 30.03.1999 (ред. от 30.12.2008) № 52-ФЗ "О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения. URL: http://www.gosnadzor.ru/slugba/89-fz.htm. Дата обращения 15.06.2010.

78. Фирма «Интеграл». Безопасное обращение с отходами производства и потребления. Программные продукты. СПб., 2005. URL: http://www.integral.ru/download/other/dangki.zip. Дата обращения 17.11.2010.

79. Цыканова М.А. Объектно-ориентированный фонд эвристических приемов для проектирования аппаратов химико-технологических систем/ М.А. Цыканова, JI.H. Бутенко // Современные наукоемкие технологии. -2008. № 2. С.122 - 123.

80. Чернышов В.Н. Теория систем и системный анализ : учеб. пособие / В.Н. Чернышов, A.B. Чернышов. — Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2008. 96 с.

81. Черный А. А. Системный анализ результатов расчетов по математическим моделям: учебное пособие. / А.А. Черный. Пенза: Пензенский гос. ун-т, 2007. - 143 с.

82. Шефтель В.О. Полимерные материалы. Токсические свойства / В.О. Шефтель. Л.: Химия, 1982. - 240 с.

83. Эндрю Троелсен. С# и платформа .NET 3.0. Изд-во «ПИТЕР», 2008. -1456 с. URL: http://biblioteka.cc/topic/24786-c-i-platforma-net-30-andriu-troelsen/. Дата обращения 07.09.2010.

84. Яблонский А.И. Модели и методы исследования науки / А.И. Яблонский. -М., 2001.-396 с.

85. Accelrys Software Inc. URL: http://www.accelrys.com/prodacts/insight/. Дата обращения 19.04.2010.

86. A Global commitent to care / Bond Gregory // Eur.Chem.News. 2005, 83. №2159, p. 22.

87. Alin B.S. and H. Park Least-squared ordered weighted averaging operator weights, International / Journal of Intelligent Systems, 23, 2008, pp.33 - 49.

88. APEX-3D Expert System for Drug Design. URL: http://www.netsci.org/Science/Compchem/feature09.html/. Дата обращения 18.10.2010.

89. Ashikhmin I. UniComBOS Intelligent Decision Support System for Multi-criteria Comparison and Choice / I. Ashikhmin, E. Furems // Journal of multi-criteria decision analysis, 13, - 2005. - pp.147 - 152.

90. Beliakov G. Aggregation Functions: A guide for practitioners / G. Beliakov, A. Pradera, T. Calvo. Springer-Verlag: Berlin, - 2007. - 29 P.

91. Byers R.L. Dispersion and control of atmospheric emissions: New energy-source pollution potential / R.L. Byers, B.B. Crocker, D.W. Cooper (ed.) // Alche symposium series, New York: Amer: University of chemical engineers, 1997. -365 P.

92. Canos L. Soft computing-based aggregation methods for human resource management / L. Canos and V. Liern // European Journal of Operational Research, 189, 2008.-pp.669-681.

93. Deborah Rumsey. Statistics For Dummies / Rumsey Deborah. John Wiley & Sons, 2005.-363 P.

94. Derbisher V.E. Fuzzy-Set-based Quantitative Estimates of the Efficiency of Thermo- and Photostabilizing Additives in Polymeric Compositions / V.E. Derbisher, I.V. Germashev, G.G. Bodrova // Polymer Scince. T.39, №6. 1997. -pp. 630 - 633.

95. Ekart A. Stability analysis of tree structured decision functions / A. Ekart, S.Z. Nemelh // European Journal of Operational Research, 160, 2005. -pp.676 695.

96. Figueira J. Multiple criteria decision analysis: state of the art surveys / J. Figueira, S. Greco, M. Ehrgott. Springer, 2005. - 116 P.

97. Germashev I.V. Sorting of Additives to Polyethylene Based on the Non-Distinct Multitudes / I.V. Germashev, V.E. Derbisher, M.N. Tsapleva // Russian Polymer News. T.6, №2, 2001. - pp. 27 - 31.

98. Gordon S. Linoff. Data analysis using SQL and Exel // Wiley Publishing inc., 2007. 645 P. - URL: http://biblioteka.cc/topic/71370-data-analysis-using-sql-and-excel-gordon-s-linoff/. Дата обращения 10.09.2010.

99. Heckerman D. Learning Bayesian networks: The combination of knowledge and statistical data / D. Heckerman, D. Geiger D. Chickering // Machine Learning. 1995. - Vol.20. - pp. 197 - 243.

100. Hoeppner F. Fuzzy Cluster Analysis: Methods for Classification, Data Analysis and Image Recognition / F. Hoeppner, F. Klawonn, R. Kruse, T. Runkler // John Wiley & Sons, LTD Chilchesten, 2009. 300 P.

101. John Erickson. Database Technologies: Concepts, Methodologies, Tools and Applications / John Erickson. Information Science Reference, 2009. - 2962 P.

102. Joyce R.S. New development in ambient odor control by adsorption / R.S. Joyce, J.R. Luthko Ann. New York: Acad. Sci., 1994. - 237 P.

103. Kendall'sW. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Kendall%27sW. Дата обращения 30.09.2010.

104. Merigo J.M. Induced aggregation operators in decision making with the Dempster-Shafer belief structure / J.M. Merigo, M. Casanovas // International Journal of Intelligent Systems, 24, 2009. pp.934 - 954.

105. Michael J.Hernandez. Database Design for Mere Mortals™. A Hands on Guide to relational Database design / Michael J.Hernandez. - Addison Wesley, 2003. - 672 P.

106. ModelMaker: Native Refactoring and UML 1.4 and 2.0 modeling for Delphi and C#. URL: http://www.modelmakertools.com/modelmaker/index.html. Дата обращения 30.09.2010.

107. Monarchi D.E. An interactive multiple objective decision making aid using nonlinear goal programming / D.E. Monarchi, J.E. Weber, L. Duckstein // Multiple criteria decision making. Berlin: Springer Verlag, 1976. - pp. 56 - 59.

108. Neuron' Network a method for search of direct correlations between structure and properties of chemical compounds / Baskin Igor I. // J. Chem. Inf. And Comput. Sci., 37. № 4, - 1997. - pp.715 - 721.

109. Noghin V.D. An Axiomatization of the Generalized Edgeworth-Pareto Principle in Terms of Choice Function / V.D. Noghin // Mathematical Social Sciences, v. 52. № 2, 2006. - pp. 210 - 216.

110. Noghin V.D. The Edgeworth-Pareto Principle in Decision Making. Tutorial Presentation for the Russian-Finnish Graduate School Seminar "Dynamic Games and Multicriteria Optimization" / V.D. Noghin. Petrozavodsk (Russia), 2006.

111. OpenEye Scientific Software. URL: http://www.eyesopen.eom/download/#FILTER/. Дата обращения 30.09.2010.

112. Patty F.A. Industrial hygiene and toxicology. V.2, Interscience publisher, New York, 2001.-891 P.

113. Podinovski V.V. On the use of importance information in MCDA problems with criteria measured on the first ordered metric scale / V.V. Podinovski // Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, V.15. 2009. - pp. 163 - 174.

114. Podinovski V.V. Set choice problems with incomplete information about the preferences of the decision maker / V.V. Podinovski // European Journal of Operational Research, V.207. 2010. - pp. 371 - 379.

115. Prediction of properties alkens on the basis of the approach using topological indexes / Leu Shuhui, Zhang Ruisheng, Liu Mancang, Hu Zhide // Chem. Inf. And Comput. Sci. V.37,№6.-1997.-pp.ll46- 1151.

116. Prediction of temperature of self-ignition of organic connections on molecular structure / Mitchell Brooke E., Jurs Peter C. // Chem. Inf. And Comput. Sci., V.37, №3. 1997. - pp.538 - 547.

117. Roy В. Multicriteria Methodology for Decision Aiding / B. Roy. -Dordrecht: Kluwer Academic Publisher, 1996. pp.113 — 115.

118. Sedighizadeh M., Rezazadeh A. An Interval-Based Multi-Attribute Decision Making Approach for Electric Utility Resource Planning, 2007. URL: http://www.waset.org/journals/waset/v36/v36-51.pdf. Дата обращения 30.09.2010.

119. Statistical mathematics. URL: http://biblioteka.cc/topic/52593-statistical-mathematics-matematicheskaja-statistika-aitken-a/. Дата обращения 30.09.2010.

120. TMS Diagram Studio. URL: http://www.tmssoftware.com/site/diagram.asp. Дата обращения 30.09.2010.

121. The spectral moments of a matrix of a contiguity of edges of MG. 3. The molecules containing cycles / Estrada Ernesto // Chem. Inf. And Comput. Sci. -1998.-38.-№1.-pp.23 -27.

122. UML. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/UML. Дата обращения 30.09.2010.