автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Математические модели и комплексы программ анализа воздействия на окружающую среду целлюлозно-бумажного комбината Северного Вьетнама

На правах рукописи

ДО ЧОНГ ТИЕН

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ АНАЛИЗА ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ОКРУЖАЮЩУЮ СРЕДУ ЦЕЛЛЮЛОЗНО-БУМАЖНОГО КОМБИНАТА СЕВЕРНОГО ВЬЕТНАМА

05.13.18- Математическое моделирование, численные методы и комплексы

программ (технические науки), 03.00.16 - Экология (технические науки).

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2004

Работа выполнена на кафедре Логистики и экономической информатики Российского химико-технологического университета им. Д.И.Менделеева.

Научные руководители:

Доктор физико-математических наук, профессор Бутусов Олег Борисович; Заслуженный деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Мешалкин Валерий Павлович

Официальные оппоненты:

Доктор технических наук, профессор Смирнов Владимир Николаевич Доктор технических наук, профессор Хомяков Петр Михайлович

Ведущая организация:

Московский государственный институт стали и сплавов (технологический университет)

Защита состоится 7 декабря 2004г на заседании диссертационного совета Д 212.204.10 в Российском химико-технолошческом университете им. Д.И.Менделеева (125047, г.Москва, Миусская пл., дом.9) в конференц-зале (ауд.443) в часов.

С диссертацией можно ознакомиться в Научно-информационном центре РХТУ им. Д.И.Менделеева

Автореферат разослан "_" ноября 2004г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.204.10 д.ф.м.н., профессор

В. М. Аристов

ж$-ч //////

2Ш9-

ОБШДЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время задача прогнозирования и управления качеством воды в регионе промышленных предприятий является важной и актуальной. Лицам, принимающим решения (ЛПР) в организациях по управлению водопользованием и водоохраной, необходима своевременная информация об ожидаемом в месте водозабора (максимальном) уровне концентрации загрязняющих веществ в воде как от постоянно действующих источников сточных вод (СВ), так и от залповых сбросов или аварийных выбросов в водоемы региона. В случае проточных водоемов им также необходимо иметь прогноз времени прихода волны сброса загрязнений в данный пункт водозабора, необходимо также иметь информацию об интервале времени, в течение которого ожидается превышение предельно допустимых концентраций (ПДК) в данном пункте и др. сведения. Получение этих сведений может быть обеспечено с помощью математических моделей процессов распространения и деструкции загрязнителей в проточных водоемах.

В районе целлюлозно-бумажных предприятий (ЦБП), также как и в районе других промышленных источников химического загрязнения водоемов, главными показателями, характеризующими воздействие СВ на природную среду водоемов, являются концентрации загрязняющих вещее гв. При этом многие антропогенные химические вещества являются питательной средой для некоторых речных организмов и водорослей и увеличение их содержания в воде может приводить к увеличению биомассы водоемов. Другие антропогенные химические вещества не являются питательным ресурсом. Эти химические вещества оказывают отрицательное воздействие на физиологические процессы и тормозят развитие речной экосистемы. В связи с этим важное значение для принятия эффективных управленческих решений в области водопользования имеют трехкомпонентные математические модели распространения загрязнений в водоемах, в которых экологические показатели водоемов прогнозируются на основе математического моделирования совместной динамики трех основных компонентов водоема: пищевых ресурсов, загрязнения и речной экосистемы - потребителя.

Полученные в результате математического моделирования распространения СВ концентрации антропогенных химических веществ могут быть использованы для комплексной многоатрибутной оценки экологии водоемов. Известно, что многие задачи принятия решений являются не только многоатрибутными, но и многоцелевыми. При этом большинство процедур решения многоцелевых задач защиты окружающей среды сводятся к задачам математического моделирования. Правильное решение, как правило, основано на надежной входной информации, имеющейся в базах данных. Однако эта информация редко бывает абсолюгно достоверной. Это приводит к неопределенности, источником которой являются две причины: недостоверность данных и неточность решающих алгоритмов и правил.

В связи с этим разработка математических моделей и алгоритмов оценки экологического качества водных объектов и эффективности водоочистки является важной и актуальной.

Основные направления исследований данной кандидатской диссертации выполнялись в соответствии с проектами Российского фонда фундаментальных исследований № 98-04-48259 и № 02-04-48233.

Цель диссертационной работы. На основе использования аппарата теории экотоксикологии водных объектов, теории нечетких множеств, теории кластерного анализа, вычислительной гидродинамики и компьютерного моделирования, а также с учетом химико-технологической, физико-химической и экологической информации о сточных водах промышленного предприятия разработать методы, математические модели, вычислительные алгоритмы и программно-информационное обеспечение для прогнозирования динамики основных компонентов природно-техногенных систем проточного водоема, идентификации промышленных предприятий виновников загрязнения, а также оценки показателей качества и эффективности очистки промстоков, с помощью которых в экологических сшдемах поддержки принятия решений (СППР) и системах экологического мониторинга: мй^. бЬГЕК.'при^^р} научно-обоснованные решения о проведении природоохранных мероприятий. > Л Л О ¡"¡.КА ^

Практически применить разработанные методы для оценки и прогнозирования экологического состояния водоемов в районе целлюлозно-бумажного комбината Бай Банг в Северном Вьетнаме и выработать научно-обоснованные решения по конкретным природоохранным мероприятиям, предназначенным для использования в экологических СППР.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие основные задачи:

- Для прогнозирования евтрофикации и устойчивости техногенно-природных систем проточных водоемов разработать основные принципы и концептуальную модель, в которой использовать представления о трех основных взаимодействующих компонентах загрязненного проточного водоема: ресурсе, потреби геле и загрязнении.

- Для прогнозирования эффекта суммирования загрязнения с учетом химических веществ, поступающих в главный проточный водоем из притоков, разработать математическую модель суперпозиции промстоков. Модель должна учитывать эффект, при котором концентрация загрязняющих веществ в каждом отдельном водотоке соответствует экологическим нормативам, в то время как в главной реке за счет суперпозии волн загрязнения может иметь место значительное превышение экологических норм по загрязняющим веществам.

- Для разделения загрязняющих веществ, входящих в состав сточных вод, на два класса: загрязнение и ресурс, разработать с использованием методов теории нечетких множеств и нечетких бинарных отношений метод нечеткой классификации ингредиентов сточных вод, который позволит ингредиенты СВ, отнесенные к классу загрязнения, объединить в суммарное загрязнение, а ингредиенты, отнесенные к классу ресурс, - в суммарный ресурс.

- Для идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водоема разработать методику и алгоритмы распознавании образов промышленных предприятий в многомерном конфигурационном пространстве концентраций ингредиентов СВ, с учетом разбавления СВ промышленных предприятий в результате их переноса к месту водозабора.

- Для прогнозирования динамики сточных вод в проточном водоеме и взаимовлияний загрязнения, ресурса и потребителя разработать следующие трехкомпонентные математические и компьютерные модели: (1) точечную трехкомпонентную дифференциальную модель динамики СВ, (2) одномерную трехкомпонентную дифференциальную модель суперпозиции промстоков от нескольких постоянно действующих источников сброса; (3) одномерную трехкомпонентную дифференциальную модель распространения аварийных сбросов СВ от нескольких источников с учетом суперпозиции загрязнения; (4) двухмерную трехкомпонентную дифференциальную модель распространения СВ от постоянно действующих источников сброса.

Разработать архитектуру и комплекс программно-информационных средсгв автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий, которая позволит в рамках удобного интерфейса и без специальных знаний как в области программирования, так и в специальных предметных областях экотоксикологии водных объектов, экологического и математического моделирования, теории классификации и кластеризации, получать прогноз динамики природно-техногенных систем проточного водоема.

- Практически применить разработанное методическое и программно-информационное обеспечение для прогнозирования, оценок и оптимизации экологического состояния водоемов в районе ЦБП Бай Банг в Северном Вьетнаме.

Методы исследования. В диссертационной работе используются методы теоретической экоюксикологии водных объектов, теории нечетких множеств, теории кластерного анализа, вычислительной гидродинамики и компьютерного моделирования, а также физико-химическая и экологическая информация о сточных водах и результаты комплексных экологических исследований природной среды в районе ЦБП Бай Банг в Северном Вьетнаме.

Обоснованность научных результатов, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации подтверждается, корректным применением теории нечетких множеств, теории кластерного анализа, теории многокритериального комплексного оценивания, а также методов современной экотоксикологии и результатов комплексных экологических исследований природной

среды в районе ЦБП Бай Банг в Северном Вьетнаме.

Достоверность теоретических разработок подтверждена вычислительными экспериментами на персональных компьютерах (ПК) и реальными натурными измерениями показателей экологического состояния проточных водоемов в районе ЦБП, результаты которых позволяют сделать вывод о работоспособности и адекватности предложенных математических моделей и алгоритмов.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Концептуальная модель динамики проточного водоема, в основу которой положены представления о трех основных взаимодействующих компонентах загрязненного водоема: ресурсе, потребителе и загрязнении. Разработанная модель имеет важное значение для прогнозирования евтрофикации и устойчивости техногенно-природных систем проточных водоемов.

2. Математическая модель суперпозиции промстоков, которая позволяет прогнозировать эффект суммирования загрязнения с учетом химических веществ, поступающих в главную реку из притоков. При этом концентрация загрязняющих веществ в каждом отдельном водотоке может вполне соответствовать экологическим нормативам. В то же время в главной реке в момент суперпозиции волн загрязнения произойдет значительное превышение экологических норм по загрязняющим веществам.

3. Методика нечеткой классификации ингредиентов сточных вод, которая позволяют разделить весь спектр загрязняющих веществ, входящих в состав сточных вод, на два класса: загрязнение и ресурс. Методика основана на использовании нечетких бинарных отношений и позволяет химические ингредиенты СВ, отнесенные к классу загрязнения, объединить в суммарное загрязнение, а ингредиенты, отнесенные к классу ресурс, - в суммарный ресурс.

4. Методика и алгоритмы идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водоема, которая основана на распознавании образов промышленных предприятий в многомерном конфигурационном пространстве концентраций ингредиентов СВ, с учетом разбавления СВ промышленных предприятий в результате их переноса к месту водозабора.

5. Трехкомпонентная математическая модель динамики проточного водоема, которая учитывает взаимодействия трех основных компонентов природно-техногенных систем проточного водоема: загрязнения, ресурса и потребителя.

6. Архитектура и программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП".

Научная новизна работы:

• Разработаны основные принципы и концептуальная модель динамики проточного водоема, в основу которой положены представления о трех основных взаимодействующих компонентах загрязненного водоема: ресурсе, потребителе и загрязнении. Разработанная модель имеет важное значение для прогнозирования эвтрофикации и устойчивости техногенно-природных систем проточных водоемов.

• Разработана математическая модель суперпозиции промстоков, которая позволяет прогнозировать эффект суммирования загрязнения с учетом химических веществ, поступающих в главную реку из притоков. При этом концентрация загрязняющих веществ в каждом отдельном водотоке может вполне соответствовать экологическим нормативам. В то же время в главной реке в момент суперпозиции волн загрязнения произойдет значительное превышение экологических норм по загрязняющим веществам.

• Предложена методика нечеткой классификации ингредиентов сточных вод (СВ), которая позволяют разделить весь спектр загрязняющих веществ, входящих в состав сточных вод, на два класса: загрязнение и ресурс. Методика основана на использовании нечетких бинарных отношений и позволяет химические ингредиенты СВ, отнесенные к классу загрязнения,

объединить в суммарное загрязнение, а ингредиенты, отнесенные к классу ресурс, - в суммарный ресурс.

• Предложена методика и разработаны алгоритмы идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водоема, которая основана на распознавании образов промышленных предприятий в многомерном конфигурационном пространстве концентраций ингредиентов СВ, с учетом разбавления СВ промышленных предприятий в результате их переноса к месту водозабора.

• Разработана трехкомпонентная математическая модель динамики проточного водоема, которая учитывает взаимодействия трех основных компонентов природно-техногенных систем проточного водоема: загрязнения, ресурса и потребителя. Математическая модель водоема включает четыре модификации: (1) точечная трехкомпонентная дифференциальная модель динамики СВ; (2) одномерная трехкомпонентная дифференциальная модель суперпозиции промстоков от нескольких постоянно действующих источников сброса; (3) одномерная трехкомпонентная дифференциальная модель распространения аварийных сбросов СВ от нескольких источников с учетом суперпозиции загрязнения; (4) двухмерная трехкомпонентная дифференциальная модель распространения СВ от постоянно действующих источников сброса.

• Разработана архитектура и программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП", которая позволяет в рамках удобного интерфейса и без специальных знаний как в области программирования, так и в специальных предметных областях экотоксикологии водных объектов, экологического и математического моделирования, теории классификации и кластеризации, использовать разработанные в диссертации алгоритмы и программные средства для прогнозирования динамики природно-техногенных систем проточного водоема.

Научная значимость работы. Разработанные в диссертации математические модели, алгоритмы и методики многокритериального комплексного оценивания качества природной среды проточных водоемов в районе ЦБП могут являться теоретической основой разработки автоматизированных систем эколого-экономического анализа и оптимизации систем водоочистки промышленных предприятий, с помощью которых в экологических СППР и системах экологического мониторинга могут быть приняты научно-обоснованные решения по вопросам водопользования и водоохраны.

Практическая значимость.

1. Разработанное методическое и программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП" было практически использовано для прогнозирования загрязнения проточных водоемов в районе ЦБП Бай Банг в Северном Вьетнаме и может быть предложено для аналогичных оценок в районе других целлюлозно-бумажных предприятий, а также в качестве инструментария в экспертных системах и системах экологического мониторинга.

2. На основании экспериментальных данных о составе сточных вод ЦБП Бай Банг проведено моделирование динамики СВ при различных положениях водовыпуска, что позволило оптимизировать водовыпуск на ЦБП Бай Банг. На основании результатов моделирования проведена оценка экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банг и оценка предотвращенного экологического ущерба.

3. Разработанная методика анализа аварийных несанкционированных сбросов была практически использована для идентификация промышленного предприятия виновного в загрязнении проточного водоема в районе ЦБП Бай Банг.

Реализация результатов работы. Разработанные в диссертации методы, алгоритмы и программно-информационное обеспечение для проведения многокритериального и многоатрибутного оценивания качества природной среды практически использованы при выполнении заданий по проектам Российского фонда фундаментальных исследований № 98-04-

48259 и № 02-04-48233, выполняемых в Центре по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН.

Апробация работы. Основные результаты диссертационных исследований доложены и обсуждены на Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-12)" - Великий Новгород, 1999, 5-ой Международной конференции "Инженерная защита окружающей среды" - Москва, 2003, Международной научной конференции "Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-16)" - С.-Петербург, 2003, Всероссийской научной конференции "Современные информационные технологии в медицине и экологии - ИТМЭ", Смоленск, 20-21 ноября 2003, а также на научных семинарах в РХТУ им. Д.И.Менделеева, Московского государственного университета инженерной экологии, Московского государственного института стали и сплавов (технический университет) и лаборатории продуктивности и устойчивости лесных экосистем Центра по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 4 научные работы.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех основных глав, заключения и списка литературы, включающего 119 наименований. Диссертация содержит 187 страницу машинописного текста, 34 рисунка и 9 таблиц.

Оглавление диссертации. Введение

Глава 1. Современное состояние научных исследований по математическим моделям экологического анализа воздействия промышленных предприятий на окружающую среду

1.1. Математическое моделирование распространения промстоков целлюлозно-бумажных предприятий в проточных водоемах

1.2. Многоатрибугный и многокритериальный нечеткий анализ воздействия промстоков промышленных предприятий на природную среду

1.3. Методики многоатрибутного и многокритериального принятия решений

1.4. Оптимизация и управление составом сточных вод промышленных предприятий

1.5. Учет 1ехногенной составляющей в природоохранных нормативах

1.6. Цели и задачи диссертационной работы

Глава 2. Разработка математических моделей и алгоритмов оценки экологического состояния водоемов в районе промышленных предприятий

2.1. Основные принципы и концептуальная модель динамики загрязнения проточных водоемов

2.2. Математическая модель суперпозиции промстоков и ее применение в экологических АСУ и системах экологического мониторинга

2.3. Разработка нечетких алгоритмов оценки экологического качества водных объектов и эффективности водоочистки

2.4. Разработка алгоритма идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водного объекта

2.5. Трехкомпонентная точечная дифференциальная математическая модель проточного водоема

2.6. Трехкомпонентная одномерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника в проточном водоеме

2.7. Трехкомпонентная одномерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения аварийного сброса сточных вод в проточном водоеме

2.8. Трехкомпонентная двухмерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника в проточном водоеме

2.9. Выводы

Глава 3. Программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП"

3.1. Содержательная и математическая постановка задачи управления водоотведением как средством обеспечения нормативов качества воды

3.2. Архитектура автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-

бумажных предприятий "АСКВ-ЦБГГ

3.3. Программно-информационное обеспечение автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП"

3.4. Выводы

Глава 4. Применение разработанного методического и программно-информационного обеспечения для оптимизации водовыпуска ЦБП Бай Банг на северо-западе от Ханоя

4.1. Разработка математической модели качества воды для проточного водоема больших размеров в районе ЦБП Бай Банг

4.2. Применение математического моделирования для оптимизации расположения водовыпуска ЦБП Бай Банг

4.3. Оценки экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банг и предотвращенного экологического ущерба

4.4. Разработка математической модели автоматизированного определения промышленного предприятия виновного в несанкционированных сбросах сточных вод в проточный водоем Основные результаты научных исследований

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована важность и актуальность решаемой научной задачи математического моделирования и комплексного многоатрибутного оценивания экологического качества проточных водоемов в районе ЦБП. Проанализировано современное состояние проблемы и дана краткая характеристика существующих методов и алгоритмов ее решения. Дана характеристика научной новизны и практической значимости диссертационной работы.

В первой главе "Современное состояние научных исследований по эколого-экономическому анализу и экологическому нормированию воздействия целлюлозно-бумажных предприятий на окружающую среду" проведен анализ задачи и современных проблем в области математического моделирования и комплексного многоатрибутного оценивания экологического качества проточных водоемов в районе ЦБП. Математическое моделирование загрязнения природных вод -достаточно сложная задача. Это обусловлено большим числом факторов, влияющих на процесс загрязнения, и разнообразием форм загрязнения. При этом необходимо учитывать такие комплексные процессы как перенос и разбавление вредных веществ, а также самоочищение водных объектов за счет взаимодействия загрязняющих веществ с экосистемами водоемов.

Стратегия моделирования в настоящее время базируется в основном на следующем подходе. На первоначальном этапе выделяются основные, ключевые процессы, играющие главную роль в изучаемом явлении на данном пространственном и временном масштабах. Затем строиться еще более простая модель явления, учитывающая еще меньшее количество факторов. И так происходит до тех пор, пока не возникает простейшая модель, поведение которой уже понятно. Только после того, как модель нижнего уровня изучена и понята, удается перейти на следующий более высокий уровень.

Вредные вещества, содержащиеся в промышленных стоках, способны подвергаться окислению в природных водах, что связано с потреблением растворенного в воде кислорода. Перерасход кислорода может приводить к его дефициту в воде и явлению эвтрофикации. Зная химический состав и количество примесей в воде, рассчитывают потребность в кислороде на окисление и определяют степень угрозы эвтрофикации, т.е. устанавливают, насколько опасны те или иные стоки, с тем чтобы ограничить их сброс. Для этого используют два основных показателя, обязательно контролируемые санитарными лабораториями предприятий в сточных, природных и оборотных водах: химическое потребление кислорода (ХПК) и биохимическое потребление кислорода (БПК).

В дополнение к этим двум важным показателям в задачах водоохраны и водопользования используют также комплексные многоатрибутные оценки, представляющие собой сложные комбинации измеряемых характеристик. Применение методов комплексного оценивания упрощает проблему математического моделирования качества проточных водоемов в районе промышленных предприятий и, в частности, в районе ЦБП.

Для решения инженерных задач многоатрибутного и многокритериального комплексного анализа важное значение имеют нечеткие бинарные отношения. Так некоторые многоатрибутные оценки могут быть получены с помощью операции композиции двух нечетких отношений и, в частности, (тах-гшп)-композиции. В задачах экологического моделирования широко применяются методы нечеткой интервальной регрессии и нечеткого метода обработки данных (ГМОД). Четкий ГМОД был разработан Ивахненко А.Г. и Лапа В.Г. в 1971 году и предназначен для построения прогнозных моделей при моделировании пространственных и временных рядов. Так с помощью этого метода были построены прогнозные ряды атмосферного загрязнения в городах и температуры воды в водохранилищах. В нечетком ГМОД прогнозные модели строятся в виде полиномов или других нелинейных функций различных пар входных переменных.

К настоящему времени разработано достаточно большое количество пакетов прикладных программ, предназначенных для того, чтобы помочь ЛПР решать многоатрибутные и многокритериальные задачи оценки качества водных объектов. Среди наиболее известных пакетов отметим следующие: MAUT (Multi attribute utility theory): методика, основанная на построении дендрограммы решений и анализе риска; ELECTRE, в котором использованы результаты теории нечетких множеств (ТНМ) и введены понятия порогов безразличия и предпочтения; Compromise Programming (CP), предназначенный для выработки решений, которые являются наиболее близкими к идеальному решению в соответствии с некоторым критерием. Эти решения получили название решений компромисса и образуют множество компромиссов. Идеальное решение - это решение, которое обеспечивает экстремальное значение для каждого из показателей, использованых в анализе.

В конце главы сформулированы цели и задачи диссертационной работы.

Во второй главе "Разработка методик и алгоритмов оценки экологического состояния водоемов в районе промышленных предприятий" разработана математическая модель динамики проточного водоема, в основу которой положены представления о трех основных взаимодействующих компонентах загрязненного водоема: ресурсе, потребителе и загрязнении. Разработанная модель имеет важное значение для прогнозирования евтрофикации и устойчивости техногенно-природных систем проточных водоемов.

Разработанная в диссертационной работе трехкомпонентная математическая модель динамики ресурса, потребителя и загрязнения в проточных водоемах во многих отношениях базируется на идеях, изложенных в работах (Разжевайкин В.Н.,1985; Вавилин ВА.,1983). Математические уравнения модели используют некоторые приближения аналогичные приближениям, принятым в работах (Братусь А.С.,2001, Новожилов А.С.,2002), однако и по концептуальным основам и по математическим уравнениям разработанная в диссертации модель существенно отличаются от перечисленных аналогов. Основное отличие модели заключается в ее трехкомпонентности. В отличие от работы (Разжевайкин В.Н.,1985), в которой использованы только две переменные: ресурс и потребитель, в разработанной нами модели использованы три переменные: ресурс, потребитель и загрязнения, оценка которого осуществляется с помощью развитой в настоящей диссертации методики многоатрибутного оценивания. В отличие от работ (Братусь А.С.,2001, Новожилов А.С.,2002) в данной диссертации использована дополнительная переменная, модулирующая механизм взаимодействия загрязнение - потребитель, мультипликативным образом. Кроме того предложенная в работах (Братусь А.С.,2001, Новожилов А.С.,2002) модель была использована авторами для описания многолетних квазистационарных изменений в лесных экосистемах под воздействием газовых выбросов промышленных предприятий, в то время как модель разработанная в данной диссертации является трехкомпонентной и описывает динамику СВ в проточных водоемах на гораздо меньших временных масштабах.

Для учета взаимодействия между основными компонентами загрязненного водоема в разработанной нами математической модели используется модуляция следующего вида:

где и - концентрация загрязнителя, п - концентрация потребителя (биомассы экосистемы

водоема), г - концентрация ресурса (питательных химических веществ), с - интенсивность взаимодействия загрязнителя и потребителя.

Таким образом уравнение, описывающее динамику загрязнителя имеет следующий вид:

(2)

ди ди Э и _

+ „ +Е,(х,0-аи-

д( дх дх г + и

где - интенсивность поступления загрязняющих веществ со сточными водами

промышленного предприятия, Би - коэффициент турбулентной диффузии загрязнения в водоеме, а - коэффициент деструкции загрязнения. Третий член в правой части уравнения описывает процесс оседания примеси на дно водоема и ее химические трансформации.

Динамика ресурса описывается уравнением аналогичным уравнению (2), но с модуляцией обусловленной количеством загрязнения:

где Ег(хД) - интенсивность поступления ресурса в водоем, Бг - коэффициент турбулентной диффузии ресурса в водоеме, р - коэффициент деструкции ресурса. Третий член в правой части уравнения описывает процесс оседания ресурса на дно водоема и его химические трансформации.

В уравнении, описывающем динамику потребителя выделена, независящая от ресурса и загрязнения часть, которая была представлена в виде логистической функции:

— -й^^+ап^-г^+Ьгп-сЬп (4)

д[ дх

где а,Ь,(1 - численные параметры модели, Бп - коэффициент диффузии, описывающий экспансию потребителя.

Разработаны следующие четыре варианта трехкомпонентной математической модели: точечная трехкомпонентная дифференциальная модель динамики СВ; одномерная трехкомпонентная дифференциальная модель суперпозиции промстоков от нескольких постоянно действующих источников сброса; одномерная трехкомпонентная дифференциальная модель распространения аварийных сбросов СВ от нескольких источников с учетом суперпозиции загрязнения; двухмерная трехкомпонентная дифференциальная модель распространения СВ от постоянно действующих источников сброса. Явление суперпозиции загрязнений в проточных водоемах имеет важное значение и его необходимо учитывать в процессе управления экологической обстановкой в регионе. Суть проблемы заключается в том, что концентрация загрязняющих веществ в каждом отдельном водотоке может вполне соответствовать экологическим нормативам. В то же время в главной реке в момент суперпозиции волн загрязнения может происходить значительное превышение экологических норм по загрязняющим веществам.

Следует также отметить, что временные интервалы водозабора на химический анализ могут оказаться больше, чем время распространения суммарной волны загрязнения, так что существует реальная опасность того, что контрольный пост на главной реке просто пропустит волну загрязнения и в результате не сможет зарегистрировать увеличение уровней загрязнения в воде. Для предотвращения подобной ситуации достаточно в аналитическом центре системы экологического мониторинга проводить в режиме реального времени моделирование процессов адвекции волн загрязнения. Это поможет ЛПР прогнозировать возможные резонансы и суперпозиций волн загрязнения в главной реке. При этом в аналитический центр должна непрерывно поступать экологическая' информация со всех измерительных постов. Эта информация должна включать результаты химического анализа, время водозабора, а также физико-химические характеристики течения. Использование этих данных в модели суперпозиции промстоков позволит управлять сбросами сточных вод таким образом, чтобы по возможности уменьшить и сгладить резонансную волну суммарного загрязнения.

Результаты моделирования эффекта суперпозиции промстоков представлены на рис.1. Как следует из рис.1, в главной реке имеет место суперпозиция загрязнений, поступающих из притоков, в результате которой суммарная концентрация загрязняющих веществ заметно возрастает. Выше былб отмечено, что многие антропогенные химические вещества являются питательной средой для

некоторых речных организмов и водорослей и увеличение их содержания в воде может приводить к увеличению биомассы водоемов. При этом концентрации этих химических веществ будут уменьшаться в результате их ассимиляции водорослями. Другие антропогенные химические вещества не являются питательным ресурсом. Эти химические вещества оказывают отрицательное воздействие на физиологические процессы и тормозят развитие речной экосистемы.

В диссертации предложено все антропогенные химические вещества разделить на два больших класса: загрязнения и ресурс. При этом было предложено использовать для описания классов комплексные многоатрибутные оценки - интегральные индексы.

Для получения интегральных индексов в диссертации была предложена методика, основанная на нечетких бинарных отношений между входными и выходными переменными. В качестве входных переменных были использованы концентрации всех антропогенных химических веществ, как питательных, так и деградантов, поступающих в водоем со сточными водами ЦБП. В качестве выходных переменных было предложено использовать две интегральные характеристики: биомассу речной экосистемы и видовое разнообразие.

Пусть X - состав загрязняющих веществ в месте поступления сточных вод в водоем (входные переменные), Y - перечисленные выше интегральные показатели экологического качества экосистемы водоема (выходные переменные). Представим зависимость выходных от входных переменных в виде нечетких бинарных отношений вида (XxY).

Нечеткие бинарные отношения между входными и выходными переменными были представлены в виде линейной интервальной регрессионной модели следующего вида:

=А1х?,+А2Х™+...+ А1:Х(1

№

(5)

М)

где - результат суммирования входных переменных: - индекс входной переменной

- число входных переменных, - номер водозабора, и - количество постов

водозабора, - симметричные интервальные нечеткие числа:

Коэффициенты интервальной модели (5) находятся из условия наилучшей аппроксимации выходных переменных (аналог метода наименьших квадратов). При этом интервальная модель должна удовлетворять уравнениям, описывающим соотношения между интервалами:

где у»» - ¡-ое измерениер-он выходной переменной, У,

центр суммарного интервала,

- полуширина суммарного интервала. В результате задача определения

коэффициентов интервальной линейной модели сводится к решению задачи линейного программирования (ЛП) следующего вида:

Задача ЛП (7) решалась по отдельности для каждого из двух выходных параметров. В результате были рассчитаны коэффициенты нечеткого разложения (5) для каждой выходной переменной по ингредиентам СВ. Полученные декомпозиции (5) были использованы для классификации и группировки ингредиентов СВ на два класса. Классификация проводилась по столбцам нечеткой результирующей матрицы (УхА), где А^ - нечеткие коэффициенты разложения, по критерию расстояния между столбцами матрицы:

где интервальный коэффициент для ингредиента

столбца матрицы (УхА)). Формула (8) определяет степень подобия 1-го и /-го ингредиента СВ по степени их воздействия на речную экосистему. В результате были рассчитаны подобные матрицы: (СхС), где Ск - концентрации ингредиентов СВ ЦБП, необходимые для классификации. Далее подобные матрицы были преобразованы в матрицы эквивалентные, что позволило сгруппировать элементы матриц в отдельные кластеры методом сечений эквивалентных матриц на различных уровнях:

Ост

(9)

л*р<«

Полученные кластеры были использованы для разделения ингредиентов СВ на два класса: загрязнения и питательные вещества (ресурс). Это позволило концентрации антропогенных химических веществ, отнесенных к классу загрязнения, свернуть в интегральный индекс суммарного загрязнения, а концентрации веществ, отнесенных к классу питательных веществ свернуть в интегральный индекс суммарного ресурса. Полученные таким образом результирующие показатели суммарного загрязнения и ресурса были использованы в трехкомпонентной математической модели динамики проточных водоемов в районе ЦБП.

Математическая модель является удобным инструментом идентификации промышленных предприятий виновных в загрязнении проточных водоемов, поскольку позволяет на основании технологических паспортов получить образы предприятий в месте водозабора с учетом процессов разбавления и трансформации СВ при распространении от места сброса до контрольного створа. В диссертации предложена процедура использования трехкомпонентной математической модели динамики водоема для определения предприятия виновника загрязнения водоема, которая основана на минимизации в многомерном пространстве признаков расстояний от рассчитанных с помощью модели образов предприятий до пробы.

Точечный вариант модели (2) - (4) имеет следующий вид:

Модель (10) описывает идеальную ситуацию, при которой не учитываются различного рода

детерминированные и стохастические внешние воздействия на систему. Для изучения влияния этих воздействий на систему проточного водоема был использован инструментарий Симулинк - Матлаб. Соответствующая блок-схема представлена на рис.2. Блок-схема содержит три контура интегрирования соответственно трем уравнениям модели. Отрицательные значения переменных модели контролируются тремя блоками насыщения.

Для исследования воздействия на модель различного вида помех в контур интегрирования, в котором моделируется динамика потребителя, включены сигналы от генераторов импульсной помехи, ступенчатого импульса, синусоидального сигнала и белого шума с ограниченной полосой частот. Для выключения любого из генераторов используется прием обнуления амплитуды сигнала. Для одновременного выключения всех генераторов используется двухполюсный переключатель, который при выключении всех генераторов подает на сумматор нулевой сигнал.

Результаты моделирования представлены на рис.3. На рис.За представлена динамика основных переменных невозмущенной математической модели (10), а на рис.Зб ее фазовый портрет. Как следует из рис.За, количество загрязнителя и ресурса медленно уменьшается при достаточно активном росте биомассы потребителя. Аналогичная закономерность прослеживается на фазовом портрете (см. рис.Зб), на котором изображены две проекции трехмерного фазового портрета модели. Первая проекция показывает динамику системы в координатах: загрязнение -потребитель, а вторая - в координатах: ресурс - потребитель. На фазовом портрете наблюдается общее уменьшение как загрязнителя, так и ресурса при росте количества потребителя. Данная особенность обусловлена логистической компонентой, входящей в третье уравнение модели (10).

На рис.Зв-Зд показаны экраны осциллографа, включенного в симулинк-модель (см. рис.2), на которых представлены результаты воздействия возмущений на динамику модели: рис.Зв -воздействие белого шума, рис.Зг - воздействие импульсного возмущения, рис.Зд - воздействие гармонического возмущения. Как следует из рис.Зг, периодическое импульсное воздействие на систему приводит к колебаниям численности потребителя релаксационного типа. Подобные воздействия на систему могут быть обусловлены рядом причин и, в частности, сезонной или техногенной гибелью потребителя. Обратное воздействие изменения численности потребителя на количество загрязнений выражено гораздо менее ярко. На рис.Зе представлены результаты математического моделирования распространения вдоль водоема аварийного сброса СВ: расстояние от источника сброса выражено в относительных единицах.

а б

5сорв_п

ёШ РРР в

Scope.ii

аа РР Р АШ [1 б

д е

Рис 3 Результаты моделирования динамика - а) и фазовый портрет - 6) невозмущенной модели Влияние возмущений в виде белого шума - в), импульсного воздействия - г), синусоидального возмущения - д) Динамика аварийного сброса СВ - е и - загрязнитель, г - ресурс, п - потребитель

Как следует из рис.Зе, в первые моменты после аварийного сброса разбавление СВ происходит с большой скоростью и происходит быстрое уменьшение концентрация примеси. Однако, примерно после пятой итерации концентрация примеси начинает изменяться достаточно медленно.

В третей главе "Программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП" разработана архитектура автоматизированной системы оценки качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП", в которой использованы разработанные в диссертации математические модели.

Для обоснования требований к программно-информационному обеспечению "АСКВ-ЦБП" проанализированы с учетом возможностей математического моделирования распространения СВ в проточных водоемах структуры управляющих систем, задачи и методы регулирования параметров качества сточных и природных вод, которые могут быть использованы для систем водоотведения промстоков ЦБП.

Рассмо грены возможные применения разработанной "АСКВ-ЦБП" для математического моделирования управляемой системы водоотведения промстоков ЦБП. Данная система может использоваться на этапе предпроектного обоснования параметров водоохранных комплексов как при анализе возможных путей обеспечения нормативов качества воды, так и при отладке алгоритмического и программного обеспечения конкретных систем управления для "АСКВ-ЦБП". Информационная структура "АСКВ-ЦБП" представлена на рис.4а.

Рассмотрим задачу управления качеством воды в контрольном створе, которая может решаться в рамках АСУ ЦБП. Будем считать, что качество воды в контролируемом створе водного объекта в любой момент времени характеризуется вектором качества:

где К® - мгновенное значение 1-го параметра, контролируемого мониторингом, N - общее число контролируемых параметров. С точки зрения теории управления можно выделить четыре основных канала возмущений, приводящих к изменению значений вектора качества воды для контрольного створа, находящегося ниже сброса СВ: (1) изменение фоновых характеристик качества воды в створе водовыпуска; (2) изменение гидрологического режима водного объекта; (3) изменение расхода сбрасываемых сточных вод; (4) изменение вектора качества сбрасываемых СВ.

Чаще всего в качестве управляющего воздействия используется изменение расхода сточных вод, поступающих в водный объект. Блок-схема концептуальной модели управления качеством вод в контрольном створе представлена на рис.4б.

Как следует из рис.4, система управления качеством вод в контрольном створе должна включать следующие компоненты: (1) центральный аналитический модуль, в котором осуществляется математическое моделирование; (2) каналы связи с измерительными постами, по которым передается информация о составе проб воды в контрольных створах; (3) базу данных и базу знаний.

База данных и база знаний должны включать следующие обязательные компоненты: (1) сведения о промышленных предприятиях в бассейне реки; (2) сведения о сельско-хозяйственных предприятиях в бассейне реки; (3) сведения о станциях забора проб речной воды; (4) критерии качества речной воды.

В четвертой главе "Применение разработанного методического и программно-информационного обеспечения для оптимизации водовыпуска ЦБП Бай Банг на северо-западе от Ханоя" приводятся результаты использования разработанных математических моделей, алгоритмов и программно-информационного обеспечения "АСКВ-ЦБП" для решения практических задач водоохраны и водопользования в районе ЦБП Бай Банг на северо-западе от Ханоя в Северном Вьетнаме. В главе рассмотрен ряд примеров применения разработанной математической модели, а также специализированных аппаратных и программных средств для решения практических инженерных задач, связанных с предпроектным прогнозом и оптимизацией параметров систем водоотведения промстоков ЦБП, нормированием ПДС.

В связи с ухудшением качества воды в районе ЦБП Бай Банг возникла необходимость в обработке сточных вод ЦБП. Для прогноза необходимо провести ряд расчетов для того, чтобы, определить требования, устанавливаемые к качеству сточных вод. В главе проведена оценка пригодности разработанных математических моделей к использованию в условиях ЦБП Бай Банг. Описаны также исходные данные, необходимые для модели. Согласно требованиям к очищенным сточным водам, сбрасываемым в водоемы: БПК, после смешения с водой водоема не более 2,0 мг/л; по взвешенным веществам после смешения с водой водоема, увеличение не должно быть более 0,25 мг на литр. При моделировании учтены выпускаемая в водоем нагрузка от СВ ЦБП и качество воды в притоках, впадающих в моделируемый водоем. Из процессов, влияющих на концентрацию кислорода, в модель включены: разложение органических веществ, аэрация, фотосинтез растительного планктона и респирация. По массе растительного планктона и питательных веществ можно составлять прогнозы среднего уровня эвтрофикации водоема.

Для работы модели требуются исходные данные по каждой переменной и их распределения по всему исследуемому участку водоема. Эти данные были получены как из результатов измерений, так и из предыдущих результатов моделирования.

Приведены результаты компьютерного моделирования процессов формирования качества воды в проточном водоеме в районе ЦБП Бай Банг, которые использовались при оптимизации местоположения водовыпуска. ЦБП Баи-Банг находится в провинции Фу Тхо в 100 км от Ханоя в северо-западном направлении в бассейне рек Красной, Ло, Да вблизи города Вьет Чи. Производительность ЦБП Баи-Банг - ПО тонн бумаги в сутки. Комбинат работает на сырье, состоящем из 12 основных компонентов, из которых 7 компонентов обеспечиваются национальными ресурсами Вьетнама, а 5 компонентов импортируются из-за рубежа. На ЦБП Баи-Банг осуществлен сульфатный способ получения целлюлозы из лиственных пород дерева и бамбука. Система внешнего водоотведения содержит 2 канала: 1-й канал: сточные воды от насосной станции до реки Красной в количестве 44640 мЗ/день, из которых 81,5 % составляют сточные воды ЦБП Баи-Банг. В сточной воде, сбрасываемой в реку Красную, содержится много коллоидов в количестве 10.28 тонн/день; а также волокон в количестве 4.42 тонн/день; 2-й канал: сточные воды из цеха переработки сырья и воды, содержащие недогоревший уголь из печного

отделения, сбрасываются в пойму рисовых полей в количестве 10.72 тонн/день.

Разработанные математические модели применялись на этапе исследования влияния местоположения водовыпуска на процесс формирования качества воды во всей акватории рассматриваемой части проточного водоема. Прогнозировалось поле концентрации СБШ при различном местоположении водовыпуска. Исходное СБШ СВ принималась равной 20 мг/л, а фоновые значения СБГЖ5 задавались на уровне 1,5 мг/л. Для принятия проектного решения о местоположении водовыпуска применялся метод экспертных оценок. При этом были выбраны следующие критерии: 1) критерий затрат, 2) критерий влияния на качество воды, 3) критерий оценки с точки зрения влияния на ход строительства, 4) эксплуатационный критерий.

При оценке вариантов наряду с информацией, полученной в ходе компьютерного моделирования, использовались: натурные данные о морфологии водного объекта; географические данные о местоположении ЦБП Бай Банг; площадки очистных сооружений; натурные данные обследования береговой линии и дна водоема в районе предполагаемого размещения водовыпуска; натурные гидрологические данные исследуемого района (уровни воды, скорости течения и пр.); систематизированные по условиям и целям прогноза результаты вычислительных экспериментов по прогнозированию качества воды в исследуемой области.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Проведен критический обзор литературы, позволивший выявить основные направления развития водоохранных мероприятий в ЦБП: определить основные факторы, которые должны учитываться при нормировании параметров природных и сточных вод; выбрать типовые математические модели для описания элементов системы водоотведения промстоков ЦБП.

2. Разработаны основные принципы и концептуальная модель динамики проточного водоема, в основу которой положены представления о трех основных взаимодействующих компонентах загрязненного водоема: ресурсе, потребителе и загрязнении. Разработанная модель имеет важное значение для прогнозирования эвтрофикации и устойчивости техногенно-природных систем проточных водоемов.

3. Разработана математическая модель суперпозиции промстоков, которая позволяет прогнозировать эффект суммирования загрязнения с учетом химических веществ, поступающих в главную реку из притоков. При этом концентрация загрязняющих веществ в каждом отдельном водотоке может вполне соответствовать экологическим нормативам. В то же время в главной реке в момент суперпозиции волн загрязнения произойдет значительное превышение экологических норм по загрязняющим .веществам.

4. Предложен метод нечеткой классификации ингредиентов сточных вод (СВ), который позволяют разделить весь спектр загрязняющих веществ, входящих в состав сточных вод, на два класса: загрязнение и ресурс. Метод основан на использовании нечетких бинарных отношений и позволяет химические ингредиенты СВ, отнесенные к классу загрязнения, объединить в суммарное загрязнение, а ингредиенты, отнесенные к классу ресурс, - в суммарный ресурс.

5. Предложена методика и разработаны алгоритмы идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водоема, которая основана на распознавании образов промышленных предприятий в многомерном конфигурационном пространстве концентраций ингредиентов СВ, с учетом разбавления СВ промышленных предприятий в результате их переноса к месту водозабора.

6. Разработаны следующие трехкомпонентные математические и компьютерные модели динамики проточного водоема, которые учитывают взаимодействия и взаимовлияния трех основных компонент природно-техногенных систем проточного водоема: загрязнения, ресурса и потребителя: (1) точечная трехкомпонентная дифференциальная модель динамики СВ; (2) одномерная трехкомпонентная дифференциальная модель суперпозиции промстоков от нескольких постоянно действующих источников сброса; (3) одномерная трехкомпонентная дифференциальная модель распространения аварийных сбросов СВ от нескольких источников с учетом суперпозиции загрязнения; (4) двухмерная трехкомпонентная дифференциальная модель распространения СВ от постоянно действующих источников сброса.

7. Разработано программно-информационное обеспечение автоматизирован-ной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП", которая позволяет в рамках удобного интерфейса и без специальных знаний как в области программирования, так и в специальных предметных областях экотоксикологии водных объектов, экологического и математического моделирования, теории классификации и кластеризации, использовать разработанные в диссертации алгоритмы и программные средства для прогнозирования динамики природно-техногенных систем проточного водоема.

8. Разработанное методическое и программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП" было практически использовано для прогнозирования загрязнения проточных водоемов в районе ЦБП Бай Банг в Северном Вьетнаме и может быть предложено для аналогичных оценок в районе других целлюлозно-бумажных предприятий, а также в качестве инструментария в экспертных системах и системах экологического мониторинга.

9. На основании экспериментальных данных о составе сточных вод ЦБП Бай Банг проведено моделирование динамики СВ при различных положениях водовыпуска, что позволило оптимизировать водовыпуск на ЦБП Бай Банг. На основании результатов моделирования проведена оценка экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банг и оценка предотвращенного экологического ущерба.

Результаты диссертации опубликованы в следующих работах;

1. Тиен Д.Ч., Бутусов О.Б. Комплексная экологическая оценка промышленных предприятий // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-12). - Великий Новгород: НовГУ,

1999.-С.174-175

2. Тиен Д.Ч., Бутусов О.Б. Математическое моделирование адвекции промстоков // Инженерная защита окружающей среды. Сборник докладов 5-ой Международной конференции. - М.: МГУИЭ,2003.-с.191-192.

3. Тиен Д.Ч., Бутусов О.Б. Разработка алгоритмов эколого-экономической оценки технологий очистки промышленных стоков // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-16. Сборник трудов международной научной конф. т.10. - СПб.: СПб технол.инаитут, 2003. -С.8-9.

4. Тиен Д.Ч., Бутусов О.Б. Трехкомпонентная математическая модель динамики сточных вод в проточных водоемах в районе ЦБК // Межвузовский сборник научных трудов "Актуальные вопросы управления техническими и экономическими системами" - Смоленск: СФ МЭИ,

2000.-С.

В работах, написанных в соавторстве, До Чонг Тиену принадлежат следующие результаты: в [1,3] предложены алгоритмы расчета нечетких комплексных многоатрибутных показателей качества природной среды проточных водоемов в районе ЦБП;

в [2,4] предложена математическая модель динамики сточных вод в проточных водоемах в районе ЦБП и математическая модель автомачизированного определения промышленного предприятия виновного в несанкционированных сбросах сточных вод в проточный водоем.

Заказ т Объем 1.0 п л_Тираж 100 экз

Издательский ценгр РХТУ им Д И Менделеева

»221 10

РЫБ Русский фонд

2005-4 21297

щ Введение.

Глава 1. Современное состояние научных исследований по математическим моделям экологического анализа воздействия промышленных предприятий на окружающую среду.

1.1. Математическое моделирование распространения промстоков целлюлознобумажных предприятий в проточных водоемах.

1.2. Многоатрибутный и многокритериальный нечеткий анализ воздействия промстоков промышленных предприятий на природную среду.

1.3. Методики многоатрибутного и многокритериального принятия решений.

1.4. Оптимизация и управление составом сточных вод промышленных предприятий

1.5. Учет техногенной составляющей в природоохранных нормативах.

1.6. Цели и задачи диссертационной работы.

Глава 2. Разработка математических моделей и алгоритмов оценки экологического состояния водоемов в районе промышленных предприятий.

2 1. Основные принципы и концептуальная модель динамики загрязнения проточных водоемов.

2.2. Математическая модель суперпозиции промстоков и ее применение в экологических АСУ и системах экологического мониторинга.

2.3. Разработка нечетких алгоритмов оценки экологического качества водных объектов и эффективности водоочистки.

2.4. Разработка алгоритма идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водного объекта.

2.5. Трехкомпонентная точечная дифференциальная математическая модель проточного водоема.

2.6. Трехкомпонентная одномерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника в проточном водоеме.

2.7. Трехкомпонентная одномерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения аварийного сброса сточных вод в проточном водоеме.

2.8. Трехкомпонентная двухмерная распределенная дифференциальная математическая модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника в проточном водоеме.

2.9. Выводы.

Глава 3. Программно-информационное обеспечение автоматизирован-ной системы оценки качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП"

3.1. Содержательная и математическая постановка задачи управления водоотведением как средством обеспечения нормативов качества воды.

3.2. Архитектура автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП".Г.

3.3. Программно-информационное обеспечение автоматизированной системы управления качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП".

3.4. Выводы.

Глава 4. Применение разработанного методического и программно-информационного обеспечения для оптимизации водовыпуска ЦБП Бай Банг на северо-западе от Ханоя.

4.1. Разработка математической модели качества воды для проточного водоема больших размеров в районе ЦБП Бай Банг.

4.2. Применение математического моделирования для оптимизации расположения водовыпуска ЦБП Бай Банг.

4.3. Оценки экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банг и предотвращенного экологического ущерба.

4.4. Разработка математической модели автоматизированного определения промышленного предприятия виновного в несанкционирован-ных сбросах сточных вод в проточный водоем.

Основные результаты научных исследований.

Актуальность диссертации. Минеральные и органические вещества, обнаруживаемые в составе поверхностных вод, дифференцируются на загрязняющие вещества естественного происхождения, присутствие которых обусловлено гео- и биохимическими превращениями и циркуляцией природных веществ, и загрязняющие вещества антропогенного происхождения. Наличие последних в водной среде является результатом использования несовершенных технологий в интенсивно развивающихся промышленном и сельскохозяйственных производствах. Продуцирование и масштабное применение в хозяйственных и бытовых целях многих типов индивидуальных соединений и смесей синтетических веществ приводит к прогрессирующему по объемам техногенному загрязнению поверхностных и подземных вод, которое особо характерно для промышленно развитых регионов. Острота возникающих в связи с этим экологических проблем связана, в частности, с высокой токсичностью многих обнаруживаемых в воде соединений, способностью некоторых из нкх кумулироваться в различных органах и оказывать аллергенное, канцерогенное, эмбриотропное, тератогенное и мутагенное действия. Указанные обстоятельства выдвигают требования жесткого санитарно-1 гигиеническрго нормирования качества природных вод, особенно в случае их использования для целей хозяйственно-питьевого водоснабжения. Такое нормирование в настоящее время осуществляется путем определения группового или раздельного содержания отдельных соединений химическими, физико-химическими методами анализа и использованием научно-обоснованных нормативов на содержание отдельных веществ - предельно допустимых концентраций (ПДК) загрязняющих веществ.

По данным зарубежных исследователей в окружающую среду поступают свыше 60 тысяч химических соединений. В природных водах комплексом физико-химических методов анализа идентифицировано в настоящее время более 2200 органических соединений и значительное число неорганических и металлорганических соединений.

Среди неорганических загрязняющих веществ большое значение имеют соединения тяжелых металлов - мышьяка, ртути, хрома, свинца, цинка, кадмия. В массовых количествах соединения этих элементов поступают в водоемы со стоками « предприятий добывающей и металлургической промышленности, цехов гальванических покрытий и целлюлозно-бумажных предприятий (ЦБП). Тяжелые металлы обладают токсичными и канцерогенными свойствами, способностью к накоплению в живых организмах, приводят к угнетению аэробной микрофлоры, обеспечивающей самоочищение водоемов. Самостоятельный интерес пред-^ стввляет контроль содержания в поверхностных водах нитратов и нитритов, которые в организме человека трансформируются в нитрозоамины, обладающие канцерогенными свойствами.

Состав органических веществ в поверхностных водах характеризуется большим разнообразием: обнаруживаемые в воде соединения представлены всеми основными классами органических веществ. Наибольшую опасность для человека и водных экосистем представляют полициклические ароматические углеводороды, хлорорганические пестициды, галоидорганические соединения, органические азотсодержащие вещества. Серьезную проблему представляет загрязнение водной среды нефтью и нефтепродуктами. В нефти и нефтепродуктах, характеризующихся чрезвычайно сложным составом, идентифицировано свыше 1000 индивидуальных соединений, что составляет незначительную часть от полного состава.

Нефтяное загрязнение обуславливает поступление в поверхностные воды парафиновых, циклопарафиновых, ароматических, высокомолекулярных гетероорганических соединений, фенолов, эфиров, кислот, спиртов, азотсодержащих и сернистых соединений. ' Существенный вклад в техногенное загрязнение водной среды вносят предприятия по переработке природного сырья (например, коксохимические производства), основного органического синтеза, производства красителей и пестицидов. Концентрации загрязняющих веществ в поверхностных водах могут достигать нескольких десятков ПДК.

Загрязняющие вещества значительно различаются по химическим, физико-химическим и токсикологическим свойствам. Например, по растворимости в воде, химической активности (в т.ч. устойчивости), значениям ПДК. Растворимость изменяется от полной растворимости (метиловый спирт) до крайне малых значений (гербицид семерон, растворимость которого в воде 0,058 % масс, при 20 °С). Имеются загрязнители, обладающие одновременно хорошей растворимостью, относительной стабильностью в водной среде и низкими значениями ПДК (например, фенол, ПДК которого 0,001 мг/л). Следует отметить также наличие в воде веществ с крайне низкими пороговыми значениями обнаружения их по запаху. Так пороговая концентрация по запаху для 2,4-дихлорфенола составляет 0,0006 мг/л ^ при 30°С.

Немаловажным обстоятельством является неустойчивость и высокая реакционная способность отдельных соединений. Фталевый ангидрид, например, в водной среде образует фталевую кислоту, которая затем трансформируется в диалкилфталаты. Оксибензойная кислота в водных растворах, содержащих минеральные кислоты, распадается на фенолы и двуокись углерода. Номенклатура загрязняющих веществ в реках часто хорошо коррелирует с характером производства, осуществляющих сброс сточных вод в бассейны рек.

Для задач экологического мониторинга качественный и количественный анализы загрязняющих веществ в сточных и природных водах имеет важное прикладное и научное значение. Разработка методик определения отдельных классов загрязняющих веществ (групповой анализ) или их индивидуального состава в настоящее время является самостоятельным разделом современной аналитической химии. Сложность решаемой проблемы обуславливает использование всего комплекса химических и физико-химических методов анализа для идентификации органических загрязнителей в объектах окружающей среды, в том числе и в водной среде.

Дифференциальное определение индивидуальных веществ в сложных многокомпонентных системах базируется на различии физических свойств составляющих ее компонентов, обусловленных различиями элементного состава и строения молекул.

Широко применяемые в настоящее время в системах экологического мониторинга водных объектов методы спектрометрической идентификации органических соединений (масс-, ИК-, ЯМР-, УФ-спектроскопия и спект-рофлуориметрия) позволяют решать задачу качественного и количественного анализа сложных смесей и определять содержание индивидуальных соединений на уровне ПДК.

В проблеме экологического мониторинга и управления качеством вод выделим следующие основные задачи.

1. Разработка критериев качества воды в зависимости от целей ее использования (на питьевые нужды, для производственных целей, для полива сельскохозяйственных угодий и т.п.). Существующий в настоящее время ГОСТ 297482 "Вода питьевая (гигиенические требования и контроль за качеством)" не отвечает современным требованиям, так как он устанавливает предельно допустимую концентрацию (ПДК для ряда металлов, а из "органики" - лишь для фенола и (суммы) нефтепродуктов. По предварительным данным в речной воде обнаруживается до нескольких сотен органических веществ, что требует разработки нового стандарта качества питьевой воды для решения экологических проблем.

2. Определение степени пригодности воды (для питья, производственных нужд и т.п.). Для решения задачи требуется следующая информация, накапливаемая в банке данных: критерии качества воды, состав загрязнителей и их концентрация в анализируемой пробе воды.

3. Выявление "виновника" - предприятия, загрязняющего воду.

Для решения задачи требуются экологические паспорта предприятий (с указанием состава и концентрации загрязнителей). В простейших случаях, когда в воде обнаружены уникальные загрязнители, характерные для определенных предприятий, эта задача может быть решена с помощью информации, накапливаемой в банке данных.

В случаях, когда обнаруженные загрязнители не могут быть с помощью математических методов с достаточной достоверностью отнесены к тому или иному предприятию, для решения задачи необходимо использовать либо знания о предыстории "технологической деятельности" предприятий (характерные времена сбросов, качественный и количественный состав сбросов и др.), либо систему математических моделей распространения, накопления и деструкции органических загрязнителей.

В более сложных случаях, когда в воде обнаружены загрязнители, отличные от паспортных, может потребоваться проведение специальных научных исследований, либо выявление предприятий с изменившейся технологией производства.

4. Определение ущерба от загрязнения воды. Для решения задачи необходимы тщательно обоснованные методики оценки экономического, социального, культурного и других аспектов ущерба, наносимого природе, народному хозяйству, культуре региона, здоровью населения и др. Причем требуется комплексный подход к учету различных факторов ущерба от загрязнения. В настоящее время используются различные методики, позволяющие рассчитывать лишь экономический ущерб, да и получаемые по этим методикам оценки ущерба чрезвычайно занижены, что не позволяет использовать штраф, налагаемый на предприятие-виновника загрязнения реки, как эффективный метод предотвращения сброса неочищенных сточных вод.

Накопление полной информации об экологических свойствах загрязнителей в банке экологических знаний может стать основой для разработки с помощью специалистов различного профиля обоснованных методик комплексной оценки ущерба от загрязнения.

5. Определение предельно допустимого выброса (ПДВ) для каждого вещества. Отсутствие эффективных методов и средств контроля качества воды привело к такой практической мере борьбы с загрязнениями: сточные воды промпредприятий s перед сбросом в реку разбавляются чистой водой до уровня ПДК по контролируемым веществам. Однако наличие большого числа предприятий в бассейне реки может приводить к суммарно большим концентрациям загрязнителей, значительно превышающим ПДК в местах водопользования, что в действительности и имеет место. Поэтому вместо разбавления стоков до уровня ПДК необходимо (исходя из требований непревышения концентрации вещества уровня ПДК в пункте контроля) рассчитывать для каждого из предприятий региона (или для групп предприятий) с учетом их паспортных данных (например, удаленность от места водопользования и др.)» сезона года и уровня воды в реке допустимый объем сброса загрязняющего вещества.

6. Прогнозирование уровня загрязнения, момента времени прихода волны сброса в данный пункт водопользования. Решение задач прогнозирования, как сформулированной, так и множества других, является неотъемлемой частью процесса управления качеством воды в регионе. Лицам, принимающим решения (ЛПР) на уровне территориального управления, необходима своевременная информация об ожидаемом в месте водозабора (максимальном) уровне концентрации загрязняющих веществ в воде при залповых сбросах или аварийных выбросах на предприятиях региона. Им также необходимо иметь прогноз времени ^ прихода волны сброса загрязнений в данный пункт водозабора, необходимо иметь информацию об интервале времени, в течение которого ожидается превышение ПДК в данном пункте и др. сведения.

Получение этих сведений может быть обеспечено с помощью математических моделей процессов распространения и деструкции загрязнителей в проточных водоемах, вопросам разработки которых и посвящена настоящая диссертация.

При разработке многокритериальных комплексных оценок состояния водоемов исключительно важным является выполнение международных обязательств, связанных с Конференцией ООН по окружающей среде и развитию 1992 г. в Рио-де-Жанейро, отраженных в документах «Повестка дня на XXI век», Конвенции по биологическому разнообразию (1995), Рамочной конвенции ООН об изменении климата (1994) и Киотского протокола к ней (1997).

Многие проблемы принятия решений являются не только многоатрибутными, но и многоцелевыми. При этом большинство процедур решения многоцелевых задач защиты окружающей среды сводятся к задачам математического щ программирования. Для правильной оценки принятых решений требуется, чтобы для каждого альтернативного решения проводилась оценка риска его принятия. Правильное решение как правило основано на надежной входной информации, имеющейся в базах данных. Однако эта информация редко бывает абсолютно достоверной. Это приводит к неопределенности, источником которой являются две причины: недостоверность данных и неточность решающих алгоритмов и правил.

Основной причиной неопределенности данных являются ошибки измерения. Однако в некоторых случаях неопределенности имеют принципиальный характер и связаны с неопределенностью положения границ между качественно различными областями. Например, неопределенность разграничения двух классов земельных участков на пологие и крутые в зависимости от величины склона. Для решения проблемы неопределенности были разработаны различные теоретические модели, включая байесовские решающие правила и нечеткие алгоритмы.

Как отмечалось выше, основной задачей многоатрибутного оценивания является построение комбинации качественно различных показателей в единые интегральные оценки или индексы. В случае булевских показателей удобным инструментом для получения комплексной оценки являются логические операции. Для непрерывных величин, как правило, используются взвешенные линейные или полиномиальные комбинации базовых показателей, которые в некоторых случаях умножаются на функции-ограничения. Таким образом, задача многоатрибутного оценивания сводится к задаче определения весовых коэффициентов интегральных ^ индексов.

В настоящее время в задачах многоатрибутного оценивания и многоатрибутного принятия решений широко применяются нечеткие методы. Проблема нечеткого многоатрибутного принятия решений относится к числу наиболее важных и актуальных. Это связано в первую очередь с большими объемами информации различного качественного характера, на основании которой требуется осуществлять принятие правильных решений. Раработке методов, алгоритмов и программно-информационного обеспечения решения этой важной проблемы в части важного и актуального направления эколого-экономического анализа водных объектов и посвящена данная диссертационная работа.

Основные направления исследований данной кандидатской диссертации выполнялись в соответствии с проектами Российского фонда фундаментальных исследований № 98-04-48259 и № 02-04-48233.

Научная новизна диссертации состоит в следующем: • Разработаны основные принципы и концептуальная модель динамики ф проточного водоема, в основу которой положены представления о трех основных взаимодействующих компонентах загрязненного водоема: ресурсе, потребителе и загрязнении. Разработанная модель имеет важное значение для прогнозирования евтрофикации и устойчивости техногенно-природных систем проточных водоемов.

• Разработана математическая модель суперпозиции промстоков, которая позволяет прогнозировать эффект суммирования загрязнения с учетом химических веществ, поступающих в главную реку из притоков. При этом концентрация загрязняющих веществ в каждом отдельном водотоке может вполне соответствовать экологическим нормативам. В то же время в главной реке в момент суперпозиции волн загрязнения произойдет значительное превышение экологических норм по загрязняющим веществам.

• Предложен метод нечеткой классификации ингредиентов сточных вод (СВ), который позволяют разделить весь спектр загрязняющих веществ, входящих в состав сточных вод, на два класса: загрязнение и ресурс. Метод основан на использовании нечетких бинарных отношений и позволяет химические ингредиенты СВ, отнесенные к классу загрязнения, объединить в суммарное загрязнение, а ингредиенты, отнесенные к классу ресурс, - в суммарный ресурс.

• Предложена методика и разработаны алгоритмы идентификации промышленного предприятия виновного в загрязнении водоема, которая основана на распознавании образов промышленных предприятий в многомерном конфигурационном пространстве концентраций ингредиентов СВ, с учетом разбавления СВ промышленных предприятий в результате их переноса к месту водозабора.

• Разработана трехкомпонентная математическая модель динамики проточного водоема, которая учитывает взаимодействия трех основных компонентов природно-техногенных систем проточного водоема: загрязнения, ресурса и потребителя. Математическая модель водоема включает четыре модификации: (1) сосредоточенная дифференциальная модель динамики СВ; (2) одномерная распределенная дифференциальная модель распространения СВ от постоянно действующего источника сброса; (3) одномерная распределенная дифференциальная модель распространения аварийного сброса сточных вод; (4) двухмерная распределенная дифференциальная модель распространения сточных вод от постоянно действующего источника сброса.

• Разработано программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно

Ф бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП", которая позволяет в рамках удобного интерфейса и без специальных знаний как в области программирования, так и в специальных предметных областях экотоксикологии водных объектов, экологического и математического моделирования, теории классификации и кластеризации, использовать разработанные в диссертации алгоритмы и программные средства для прогнозирования динамики природно-техногенных систем проточного водоема.

Практическая значимость диссертации состоит в следующем: Разработанное методическое и программно-информационное обеспечение автоматизированной системы оценки и прогнозирования качества воды в районе целлюлозно-бумажных предприятий "АСКВ-ЦБП" было практически использовано для прогнозирования загрязнения проточных водоемов в районе ЦБП Бай Банг в Северном Вьетнаме и может быть предложено для аналогичных оценок в районе других целлюлозно-бумажных предприятий, а также в качестве инструментария в экспертных системах и системах экологического мониторинга.

На основании экспериментальных данных о составе сточных вод ЦБП Бай Банг проведено моделирование динамики СВ при различных положениях водовыпуска, что позволило оптимизировать водовыпуск на ЦБП Бай Банг. На основании результатов моделирования проведена оценка экономической эффективности природоохранных мероприятий в районе ЦБП Бай Банг и оценка предотвращенного экологического ущерба.

Разработанная методика анализа аварийных несанкционированных сбросов была практически использована для идентификация промышленного предприятия виновного в загрязнении проточного водоема в районе ЦБП Бай Банг.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах [116-119].

1 /о

В заключение автор считает своим приятным долгом выразить глубокую благодарность своим научным руководителям - Заслуженному деятелю науки РФ, действительному члену (академику) Академии технологических наук РФ, профессору, доктору технических наук Мешалкину Валерию Павловичу и профессору, доктору физико-математических наук Бутусову Олегу Борисовичу за постоянную научную помощь, внимание и требовательность к выполнению научно исследовательской работы автора.

1. Стадницкий Г.В., Родионов А.И. Экология. - М.: Высш. шк., 1988. - 272с.

2. Инструкция о подаче сообщений о загрязнении морской среды. Утв. Минприроды РФ 12.05.94, Минтрансом РФ 25.05.94, Роскомрыболовства РФ 17.05.94. (Per. № 598 от 14.06.94 Минюста РФ).

3. Методика расчета предельно допустимых сбросов (ПДС) веществ в водные объекты со сточными водами. Утв. Госкомприродой СССР, 1990, (срок действия продлен письмом Минприроды РФ от 15.04.93 № 07-37/65-1177).

4. РД 118-02-90. Методическое руководство по биотестированию воды. Утв. Госкомприродой СССР 06.08.90 № 37.

5. Правила охраны поверхностных вод (типовые положения). Утв. Госкомприродой СССР, 21.02.91.

6. Методика определения допустимых сбросов радиоактивных веществ в системы поверхностных вод. Минатомэнерго СССР, Минздрав СССР, 1989.

7. Методические указания по гигиенической оценке использования доочищен-ных городских сточных вод в промышленном водоснабжении. М.: Минздрав СССР, 1985. (Утв. Минздравом СССР 14.03.85 № 3224-85).

8. Перечни ПДК вредных веществ в воде водных объектов хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования. (Утв. Минздравом СССР, Мивводхозом СССР, Минрыбхозом СССР № 1166-74, 16.05.74; Госкомсаа-эпиднадзором СССР, № 2263-80, 28.10.80).

9. Положение об охране подземных вод. М., Мингео СССР, 1985.

10. Порядок организации разработки и утверждения ПДК загрязняющих веществ в воде рыбохозяйственных водных объектов (зарег. Минюстом 06.12.95 № 987). Приказ Госкомрыболовства РФ от 14.08.95 № 12-04-11/454.

11. Временная методика расчета количества загрязняющих веществ, выделяющихся от неорганизованных источников станций аэрации бытовых сточных вод. Мосводоканал НИИпроект, 1994.

12. ГОСТ 17.1.3.02-77. Охрана природы. Гидросфера. Правила охраны вод от загрязнения при бурении и освоении морских скважин.

13. ГОСТ 17.15.02-80. Гигиенические требования к зонам рекреации водных объектов.

14. ГОСТ 17.1.5.02-80. Охрана природы. Гидросфера. Гигиенические требования к зонам рекреации водных объектов.

15. ГОСТ 17.1.4.01-80. Охрана'природы. Гидросфера. Общие требования кметодам определения нефтепродуктов в природных и сточных водах.

16. ГОСТ 17.1.5.01-80. Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к отбору проб донных отложений водных объектов для анализа на загрязненность.

17. ГОСТ 17.1.1.04-81. Охрана природы. Гидросфера. Приборы и устройства для отбора, первичной обработки и хранения проб природных вод. Общие технические условия.

18. ГОСТ 17.1.3.05-82. Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к охране поверхностных и подземных вод от загрязнения нефтью и нефтепродуктами.

19. ГОСТ 17.1.3.08-82 (СТ СЭВ 3079-81). Общие требования к охране подземных вод.

20. ГОСТ 17.1.3.10-82. Охрана природы Гидросфера. Общие требования к охране поверхностных и подземных вод от загрязнения нефтью и нефтепродуктами при транспортировании по трубопроводу.

21. ГОСТ 25855-83. Уровень и расход поверхностных вод. Общие требования к измерению.

22. ГОСТ 2781-84. Источники централизованного хозяйственно-питьевого водоснабжения. Гигиенические, технические требования и правила выбора.

23. ГОСТ 17.1.3.11-84. Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к охране поверхностных и подземных вод от загрязнения минеральными удобрениями.

24. ГОСТ 27085-88. Качество воды. Термины и определения.

25. ГОСТ 17.1.3.12-88. Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к охраве вод от загрязнения при бурении и добыче нефти и газа на суше.

26. ГОСТ 17.1.3.13-88 (СТ СЭВ 4488-84). Охрана природы. Гидросфера. Общие требования к охране поверхностных вод от загрязнений.

27. ГОСТ 51.01-12-87. Охрана природы. Гидросфера. Правила охраны морей от загрязнения при добыче нефти и газа и ремонте скважин морских месторождений.28. 173. ГОСТ 17.1.2.03-90. Охрана природы. Гидросфера. Критерии и показатели качества воды для орошения

28. Афанасьев Ю.А., Фомин С.А. Мониторинг и методы контроля окружающей среды. М.: МНЭПУ, 1998. -208с.

29. Родионов А.И., Кпушин В.Н., Торочешников Н.С. Техника защиты окружающей среды. М.: Химия, 1989. - 512с.

30. Комиссаров Ю.А., Гордеев Л.С., Нгуен Суан Нгуен. Анализ и синтез систем водообеспечения химических производств. М.: Химия, 2002. - 496с.

31. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент: Введение в нелинейную динамику. М.: Наука,1997. - 255с.

32. Сафронов И.Г., Пономарева О.Ю., Бутусов О.Б. Математическая модель динамики лесной экосистемы в пространстве интегральных индексов для моделирования явлений типа петля гистерезиса // Труды МГУИЭ. Т.2. -М.:МГУИЭ, 1998. С.82-93.

33. Бутусов О.Б., Сафронов И.Г. Доза-эффект зависимости суммарного химического загрязнения лесных экосистем в районе порога токсического воздействия //Труды МГУИЭ. М.: МГУИЭ.1999. - с.26-36.

34. Сафронов И.Г., Бутусов О.Б. Обработка нечеткой дистанционной информации для экологического зонирования лесов // Труды МГУИЭ. М.: МГУИЭ,1999. -с.130-150.

35. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Эколого-экономическая оптимизация в системе: промышленное производство лес // Известия РАН. Серия географическая. -1995. -N 6. -с.63-72.

36. Butusov, О.В. Industrial Sources air Polluted Zones in City // Pollution in Large Cities: Proceedings of Symposium. Padova: PadovaFiere, 1995. - p.241-250.

37. Бутусов О.Б., Мешалкин В.П., Смотрич С.А., Сельский Б.Е., Давыдов Ю.И. Информационная система оценки риска для населения в районе химического производства //Химическая промышленность. 1996. - N11.

38. Бутусов О.Б., Мешалкин В.П., Пийгянер Л., Сельский Б.Е. Методология эколого-экономической оптимизации химических предприятий и лесных массивов II Химическая промышленность. 1995. - N 10. - с.622-629.

39. Бутусов О.Б., Мешалкин В.П., Сельский Б.Е., Кокоссис А.С., Пуиджанер Л. Оценки химического риска на территории НПЗ с учетом влияния на распространение газовых шлейфов конфигурации заводских помещений // Химическая промышленность. -1996. N9.

40. Заде Л.А. Теория нечетких множеств // Проблемы передачи информации.1967. т.2. — вып.1. — c.37-44.

41. Zadeh L.A. Fuzzy algorithms // Information and Control. 1968. - v.12. - p.99-102.

42. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М. ;3нание, 1974. - с.5-49.

43. Zadeh L.A. Numerical versus linguistic variables // Newspaper of the Circuits and Systems Society. 1974. - v.7. - p.3-4.

44. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. - v.8. - p.338-353.

45. Zadeh L.A. Fuzzy sets and systems // Proceedings of the Symposium on system theory. N.Y.: Polytechnic Brooklin, 1966. - p.29-39.

46. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М. :3нание, 1974. - с.5-49.

47. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Новая модель доза-эффект динамики лесных экосистем в районе металлургических предприятий // Экология и промышленность России. 2001. - N6. - с.37-40.

48. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Моделирование динамики лесных экосистем вблизи порога токсического воздействия медеплавильного комбината // Лесоведение. 2001. - N6. - с.57-63.

49. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Анализ экологического состояния лесных экосистем в районах атмосферного химического загрязнения // Лесоведение. -N 1.-2000. -с.32-38.

50. Бутусов О.Б., Степанов A.M. Определение интегральных индексов техногенной деградации лесов II Лесоведение. N 1. - 1999. - с.17-22.

51. Пэн Сяомин. Оценка окружающей среды Пекина с использованием метода анализа классификации нечеткого множества // Проблемы региональной экологии.-1996.-N 2.

52. Пэн Сяомин. Геоэкологические проблемы устойчивого развития Китая // Регион и география. Пермь: ПГУ, 1995. - с.229-232.

53. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Тэранко Т., Асаи К., Сугэно М. М.: Мир, 1993.-368с.

54. Ивахненко А.Г., .Лапа В.Г. Предсказание случайных процессов. Киев: Наукова думка, 1971.-416с.

55. Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - 272с.

56. Akaike Н. Statistical predictor identification // Annals of the Institute of statistical mathematics. 1970. - v.21. - p.203-217.

57. Diamond J.T., Wright J.R. Design of an integrated spatial information system for multiobjective land-use planning II Environment and planning B. 1988. - v. 15. -p.205-214.

58. Carver S.J. Integrating multicriteria evaluation with geographical information systems // International journal of geographical information systems. 1991. - v.5. -N3. - p.321-339.

59. Wright J.T., Revelle C„ Cohon J. A multiobjective integer programming model for the land acquisition problem // Regional science and urban economic. 1983. -v.13. - p.31-53.

60. Ту Дж., Гонсалес P. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978. - 412с.

61. Lee N.S., Grize Y.L., Dehnad К. Quantitative models for reasoning under uncertainty in Inowlage-based expert systems // International journal of intelligent systems. 1987. - v.2. - p.15-38.

62. Pal S.K., King R.A., Hashimi A.A. Image description and primitive extraction using fuzzy sets // IEEE Transactions on SMC. 1983. - v.13. - N 1. - P.94-100.

63. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1996. -368с.

64. Saaty T.L. Exploring the interface between hierarchies, multiple objectives and fuzzy sets // Fuzzy sets and systems. 1978. - N1. - P.57-68.

65. Keisler J. M. and Sundell R. C. Combining Multi-Attribute Utility and Geographic Information for Boundary Decisions: An Application to Park Planning // Journal of Geographic Information and Decision Analysis. Volume 1. - No 2. - 1997. P. 100119.

66. Roy B. The outranking approach and the foundation of ELECTRE methods // Theory and Decision. Vol. 31. - pp. 49-73. - 1991.

67. Tkach R.J. and Simonovic S.P. A New Approach to Multi-criteria Decision Making in Water Resources // Journal of Geographic Information and Decision Analysis. -Vol.1. N.1. - P. 25-43. - 1997.

68. Жуков A.M., Монгайт И.Л., Родзиллер И.Д. Методы очистки производственных сточных вод. М.: Стройиздат, 1977. 208 с.

69. Кафаров В.В. Принципы создания безотходных химических производств. М.: Химия, 1982. 288 с.

70. Временная типовая методика определения экономической эффективности осуществления природоохранных мероприятий и оценки экономического ущерба, причиняемого народному хозяйству загрязнением окружающей1. Среды. М., 1963. 126 с.

71. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. М.: Наука, 1983.

72. Дроздова Е.С., Дивович М.С., Ермоленко Б.В. Критерии качества жизни в проблеме устойчивого развития // также "МКХТ-97", тезисы докладов, часть 2 -М.: 1997.-с. 70.

73. Бузник В.М. Химия. Устойчивое развитие. Высокотехнологичный бизнес. -Владивосток: Дальнаука, 2002. - 200с.

74. КоптюгВ.А., Матросов В.М., Левашов В.К., Демянко Ю.Г. Устойчивое развитие цивилизации и место в ней России: проблемы формирования национальной стратегии. Владивосток: Дальнаука, 1997. - 83 с.

75. Новая парадигма развития России (комплексные исследования проблем устойчивого развития) / Под ред. В.А.Коптюга. В.М.Матросова. В.К.Левашова.- М.: Academia, 1999. 460 с.

76. Jesse Ford. The effects of chemical stress on aquatic species composition and community structure II Ecotoxicology problems and approaches. N.Y.: Springer-Verlag, 1989.-P.99-144.

77. Levine S.N. Theoretical and methodological reasons for variability in the responses of aquatic ecosystems processec in chemical stresses // Ecotoxicology problems and approaches. N.Y.: Springer-Verlag, 1989. - P.145-180.

78. O'Connor D.J., Connolly J.P., Garland E.J. Mathematical models fate, transport and food chain // Ecotoxicology problems and approaches. - N.Y.: Springer-Verlag, 1989. — P.221-244.

79. Thomann R.V. Deterministic and statistical models of chemical fate in aquatic systems // Ecotoxicology problems and approaches. N.Y.: Springer-Verlag, 1989.- P.245-278.

80. Разжевайкин B.H. Модель биологической самоочистки проточных водоемов // Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. т.7. -Л.: Гидрометеоиздат, 1985. - С.264-273.

81. Вавилин В.А. Нелинейные методы биологической очистки и процессов самоочищения в реках. М.: Наука, 1983. - 158с.

82. Математические модели контроля загрязнения воды. М.: Мир, 1981. - 472с.

83. Братусь А.С., Мещерин А.С., Новожилов А.С. Математические модели взаимодействия загрязнения с окружающей средой //Вестник МГУ, сер. 15, Вычислительная математика и кибернетика, №1, 2001. Стр. 23-28.

84. Bratus A., Mescherin A. and Novozhilov A. Mathematical Models of Interaction between Pollutant and Environment //Proc. of the conference "Control of Oscillations and Chaos", July, St. Petersburg, Russia, 2000, vol. 3, p. 569 572.

85. Новожилов А.С. Идентификация параметров одной динамической системы, моделирующей взаимодействие загрязнения с окружающей средой //Известия РАН, сер. Теория систем и управления, №3, 2002.

86. Чуличков А.И. Математические модели нелинейной динамики. М.: Физматлит, 2003. -296с.

87. Тарасевич Ю.Ю. Математическое и компьютерное моделирование. М.: Эдиториал УРСС, 2001. - 144с.

88. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. 1 Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, Ю.Н.Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1989.

89. Боровиков В.П. Популярное введение в программу Statistica. М.: КомпьютерПресс, 1998. - 267с.

90. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. / Дж.О.Ким и др. М.-.Финансы и статистика, 1989. - 215с.

91. Bezdek J.C. Cluster validity with fuzzy sets // Journal of cybernetics. 1974. - v.3. -p.58-72.

92. Dunn J.C. A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters // Journal of cybernetics. 1974. - v.3. - p.32-57.

93. Асаи К., Ватала Д., Иваи С. и др. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир, 1993.-368с.

94. Zahid N., Limouri М., Essaid A. A new cluster-validity for fuzzy clustering // Pattern recognition. -1999. -v.32. p.1089-1097.

95. Hornik K., Stinchcombe M., White H. Multilayer feedforward networks are universal approximators. // Neural Networks. V.2. -1989. - p.359-366.

96. Медведев B.C., Потемкин В.Г. Нейронные сети. Матлаб 6. М.:Диалог-МИФИ, 2002.-496с.

97. Chiu S. Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation II Journal of1.telligent & Fuzzy Systems. Vol.2. - No.3. - 1994.

98. Yager R., D. Filev Generation of Fuzzy Rules by Mountain Clustering // Journal of Intelligent & Fuzzy Systems Vol. 2. - No. 3. - 1994. - p. 209-219.

99. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения Матлаб. Специальный справочник. СПб:Питер, 2001. - 480с.

100. Дедков D.M., Климовицкая Л.й. Максименко С.Л. Анализ и контроль качества природных неточных вод. М.: 1964. - 146 с.

101. Бодунов В.В., Полищук Ю.М., Пуговкин М.М., Хон В.Б., Ципилева Т.А. Региональная система контроля и управления качеством воды. 4.1. Томск: Ин-т химии нефти, 1988. - Препринт №60. - 48с.

102. Лурье B.C. Аналитическая химия промышленных сточных вод. М., Химия, 1984.-447 с.

103. Коровин Л.К., Левин В.А., Сычев В.В. Определение фактических параметров работы очистных сооружений. Охрана окружающей среды. Межвуз. сб. науч.-тр. Л., 1985. с.112-116.

104. Kohonen Т. Automating monitoring of river water quality. Water Sceince and Technology. 1984, v.16, N5, p.289-294.

105. Kohonen Т., Lee-Framton J. Monitoring for conservation. Science and industry. 1979, N4, p.14-49.

106. Lee-Frampton J., Voorn J. Monitoring a river in furterance of conservation. Control and Instrumentation, i960, v.i, N2, p.41-45.

107. Сычев В.В. Локальная система контроля промышленных и коммунальных водовапуска. Сборник тезисов докладов международной научно-технической конференции "Экобикон"- 90, Сочи.1990. с. 63.

108. Wallln М. Water Quality and Human Activities: A Monitoring and Modeling Effort in Finland. Water Supply and Management. 1980. N4, p.339-369.

109. Справочник проектировщика. Канализация населенных мест и промышленных предприятий. М. Стройиздат, 1981. 261 с.

110. Козлов Э.С., Сергеев Н.П., Николаев Н.С. Автоматизация процессов решения краевых задач с помощью сеточных АЦВМ. М. Энергия, 1974.111 с.

111. Коровин Л.К., Левин В.А,, Сычев В.В. Определение фактических параметров работы очистных сооружений. Охрана окружающей среды. Межвуз. сб. науч.-тр. Л., 1985. с.112-116.

112. Heimes Y.Y, Hall W.A. Multiobjectlve Optimization in Water Resoueces Systems: The Surrogate Worth Trade Metod. Amsterdam, Elsevier, 1975, 200 p.1./

113. Тиен Д.Ч., Бутусов О.Б. Комплексная экологическая оценка промышленных предприятий // Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-12). -Великий Новгород: НовГУ, 1999. с. 174-175.

114. Тиен Д.Ч., Бутусов О.Б. Математическое моделирование адвекции промстоков // Инженерная защита окружающей среды. Сборник докладов 5-ой Международной конференции. М.: МГУИЭ, 2003. - с.191-192.