автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели и алгоритмы экологического мониторинга радиоактивного загрязнения территорий Эльконского горно-металлургического комбината

На правах рукописи

005046832

Могирев Александр Максимович

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА РАДИОАКТИВНОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ ТЕРРИТОРИЙ ЭЛЬКОНСКОГО ГОРНО-МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО КОМБИНАТА

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

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

3 О АВГ 2012

Москва 2012

005046832

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО "Московский государственный горный университет" (МГГУ)

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Бахвалов Лев Алексеевич профессор кафедры «Автоматизированные системы управления», МГГУ

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Корнюшко Валерий Федорович заведующий кафедрой «Информационные технологии», МИТХТ им. М.В.Ломоносова

кандидат технических наук, доцент Цветков Николай Сергеевич начальник учебно-методического отдела «Управление развития персонала», ООО «Газпром энергохолдинг»

Ведущее предприятие ОАО «ВНИПИпромтехнологии»

Защита диссертации состоится 25 сентября 2012 г. в 13.00. на заседании диссертационного совета Д 212.123.07 при МГГУ по адресу: 119991, Москва, Ленинский проспект, д.6.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного горного университета

Автореферат разослан 20 августа 2012 г. ,

Ученый секретарь Цу N.

диссертационного совета у

доктор технических наук, профессор/](т'1/ Гончаренко Сергей Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Одной из важнейших задач, стоящих перед Россией в XXI веке, является развитие атомной промышленности, и в том числе освоение новых месторождений урана. Связанный с этим рост масштабов использования урановых природных ресурсов, увеличение промышленных выбросов стали ощутимыми для экологического равновесия в регионах добычи урана.

В результате комплекса технологических процессов в биосферу поступают естественные радионуклиды, что приводит к ухудшению качества экосистем различного уровня. Особую опасность несет с собой ухудшение экологического состояния речных систем, обеспечивающих устойчивость жизнедеятельности прилегающих территорий.

Согласно требованиям Федерального Закона "Об охране окружающей среды РФ», в целях обеспечения готовности к действиям по локализации и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций (ЧС) организации, эксплуатирующие производственные объекты, обязаны планировать и осуществлять мероприятия по предотвращению аварий. На современном этапе забота о сохранении природы заключается в познании закономерностей причинно-следственных связей между функционированием уранодобывающего предприятия и гидрометеорологическими показателями ближайших территорий для возможности прогнозирования последствий возможных аварий.

Самым перспективным из новых добывающих предприятий атомной промышленности является Эльконский горно-металлургический комбинат (ЭГМК), расположенный в республике Саха (Якутия). Это месторождение урана является крупнейшим в мире. Новое производство, кроме выпуска готовой продукции, будет сопровождаться появлением больших объемов радиоактивных отходов (РАО) и вредных химических веществ (ВХВ), создающих значительную нагрузку на окружающую среду (ОС).

В связи с этим становятся актуальными задачи прогнозирования распространения радиоактивных загрязнений с территории ЭГМК, решение которых позволит создать современную систему экологического мониторинга.

Цель данного научного исследования заключается в повышении эффективности функционирования системы экологического мониторинга территории ЭГМК на основе прогнозирования количественных характеристик водной миграции радиоактивных веществ.

Идея работы заключается в выявлении факторов, влияющих на

количественные характеристики водной миграции радиоактивных веществ, и разработке статистических и имитационных моделей и алгоритмов прогнозирования скорости, дальности и концентрации распространения радионуклидов речным потоком.

Задачи исследования. Исходя из цели и идеи исследования, были поставлены и решены следующие задачи:

- изучение источников и объемов образования радиоактивных веществ в процессе функционирования ЭГМК с использованием методов общесистемного анализа;

- анализ факторов, влияющих на дальность распространения радиоактивного загрязнения в речном потоке с использованием метода когнитивного моделирования;

- построение модели и алгоритма прогнозирования скорости течения реки с учётом влияния гидрометеорологических факторов;

- разработка модели и алгоритма прогнозирования дальности распространения и концентрации радиоактивного загрязнения в речном потоке на основе статистических и имитационных методов;

- разработка комплекса инструментальных средств прогнозирования скорости течения реки и количественных характеристик миграции радионуклидов.

Научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

- уточнены и систематизированы источники и объемы образования радиоактивных веществ, попадающих в речную систему на Эльконском горно-металлургическом комбинате;

- впервые разработана когнитивная модель для выявления факторов, влияющих на количественные характеристики водной миграции радиоактивных веществ, позволяющая построить модели прогнозирования скорости течения реки, дальности и концентрации распространения радиоактивных веществ;

- впервые разработаны модель и алгоритм прогнозирования в оперативном режиме скорости течения реки с учётом влияния гидрометеорологических факторов на основе метода множественной регрессии;

- разработанный комплекс моделей и алгоритмов прогнозирования дальности распространения и концентрации радиоактивного загрязнения по руслу реки на основе системы уравнений Навье-Стокса и уравнения концентрации впервые реализован с использованием метода имитационного моделирования Монте-Карло с учетом значений прогноза скорости течения реки.

Научная значимость диссертации состоит в выявлении источников и

объемов образования радиоактивных веществ при добыче урана, попадающих в речную систему; формировании комплекса моделей и алгоритмов прогнозирования скорости течения реки, дальности и концентрации распространения радиоактивного загрязнения, с учетом гидрометеорологических факторов для повышения эффективности функционирования системы экологического мониторинга территории ЭГМК.

Практическая значимость результатов состоит в разработке комплекса инструментальных средств, позволяющих в оперативном режиме прогнозировать дальность распространения и концентрацию радиоактивного загрязнения реки, которые используются в системе экологического мониторинга ЭГМК.

Методы и алгоритмы имитационного моделирования используются в учебном процессе для подготовки специалистов и магистров по направлению 230100 -«Информатика и вычислительная техника» специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГГУ, включены в разделы дисциплин «Моделирование систем», «Теория вероятностей и математическая статистика».

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются:

- использованием представительного объема гидрометеорологических данных, взятых из административного портала ФГУП «Центр Регистра и Кадастра» и с опорных метеорологических станций, расположенных по руслу реки Алдан;

- корректным использованием методов статистического анализа и прогнозирования, математического, имитационного и компьютерного моделирования;

- положительными результатами экспериментального моделирования скорости течения реки с учётом влияния гидрометеорологических факторов на основе статистических данных.

Реализация: Комплекс инструментальных средств апробирован на ЭГМК.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на международном научном симпозиуме «Неделя горняка» (МГГУ, Москва, 2009-2011), на XXII-й Международной экологической конференции студентов и молодых ученых (Москва, 2008), на Конференции молодых ученых и специалистов, посвященной дню химика (ФГУП «ЦНИИАТОМИНФОРМ», 2009), на Международной конференции «Экосистемы, организмы, инновации-11» (Биофак МГУ им. М.В.Ломоносова, Москва, 2009), на II Всероссийской научно-практической

конференции «Экологическая безопасность современных социально-экономических систем» (Центр прикладных научных исследований, г. Волгоград, 2009), на 14-м Международном молодежном форуме «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке» (Харьковский национальный университет радиоэлектроники, 2010), на 5-й Юбилейной конференции молодых ученых и специалистов ОАО «ВНИИХТ», посвященной 60-летию основания института (Москва, 2011), на Российской научной конференции МСИ-2011 (Новосибирск, 2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, из них 9 в изданиях по перечню ВАК Минобрнауки России.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 110 наименований, содержит 24 таблицы и 42 рисунка.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, проведен анализ исследуемой научной задачи и определен подход к ее решению, определены цель и задачи диссертационного исследования, установлены научная новизна и практическая значимость результатов, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе на основе анализа состояния уранодобывающей отрасли установлено, что потребность в энергоресурсах на фоне грядущего исчерпания запасов углеводородного сырья и неясных перспектив с возобновляемыми источниками энергии, обусловливает интерес все большего числа стран к ядерной энергетике, несмотря на угрозы катастроф АЭС (Чернобыль, 1986 г.; Фукусима, 2011г.) и опасности загрязнения окружающей среды радиоактивными веществами при добыче урана.

На основе проведенного анализа отечественных и зарубежных исследований (Рихванов Л.П., Суслин В.П., Аносова Г.Б., Ширапова С.А., Жилина Ю.Г, Черняго Б.П., Бурцев И.С., Bertell R., Gould J.M., Pomper M., Ramberg В.) сделаны следующие заключения, касающиеся радиационной опасности, возникающей при добыче и переработке радиоактивных руд и сопутствующих им тяжелых металлов: - Отходы уранодобывающих предприятий представляют значительную опасность при поступлении их в атмосферу, почву, но мало изучены проблемы поступления радионуклидов в речные системы, в связи, с чем актуальны исследования их водной миграции.

- Масштабы водной миграции радионуклидов зависят от специфических условий района добычи и захоронения отходов, к числу которых относятся: гидрология и климат района.

- При разработке ураново-рудных месторождений необходимо осуществлять региональный экологический мониторинг.

Разработке методологии построения информационных систем мониторинга для предприятий химического профиля Росатома посвятили свои научные исследования многие российские ученые: В.Ф. Корнюшко, P.E. Кузин, К.Ю. Колыбанов, Л.А. Бахвалов, В.И. Равикович, В.Н. Башкин, Т.И. Моисеенко, Г.А. Ярыгин. Анализ существующих информационно-аналитических систем показал, что внедрение в практику системы комплексного экологического мониторинга позволит оперативно и достоверно прогнозировать степень влияния воздействия производственных процессов на окружающую природную среду и позволит принять превентивные меры по экологической безопасности объекта мониторинга. В связи с этим задача контроля и прогнозирования распространения загрязнений является актуальной.

Во второй главе приведены результаты анализа источников образования и выделения вредных химических и радиоактивных веществ при добыче урана. К ним относятся в первую очередь: выбросы, сбросы, твердые некондиционные отходы радионуклидов.

Торий, радий и долгоживущие дочерние продукты распада радона свинец и полоний могут быть выщелочены из хвостов (рис.1), что может привести к загрязнению поверхностных и грунтовых вод. Среднее количество радиоактивных отходов, образующихся на урановом заводе, приведено в табл.1. Объем твердых отходов, образующихся на заводах и представляющих собой в основном пески гидроциклонов и классификаторов (80%) и шламы (20%), равен объему поступающей на переработку руды. Около 70% радиоактивных веществ (включая почти все изотопы Ra-226 и Th-230) остаются нерастворенными в процессе переработки и выводятся в твердые отходы, сбрасываемые в отвальные зоны.

Экспериментально установлено, что концентрация Ra-226 в хвостах колеблется от 100 до 1000 пкКи/г, причем более высокие значения обусловлены хвостами после переработки богатых руд (-0,3%). Количество радона, выделяющегося из хвостового отвала, в некоторой степени зависит от относительного соотношения шламовой и песковой фракции хвостов.

Рис. 1. Основные экологические опасности, связанные с добычей и первичной переработкой урановой руды

Таблица 1

Среднее количество радиоактивных отходов, образующихся на урановом заводе

Источник Радионуклиды Обозначения Количество, Бк/сут

Дробилка Уран-238 11-238 5.70Е+06

Торий-230 ТЬ-230 5.70Е+06

Радий-226 Яа-226 5.70Е+06

Радон-222 Кп-222 5.70Е+06

Бункеры с рудой Уран-238 и-238 1.15Е+06

Торий-230 ТИ-230 1.15Е+06

Радий-226 Р?а-226 1.15Е+06

Радон-222 Ип-222 1.15Е+06

Сушилка желтого кека Уран-238 и-238 9.40Е+06

Хвостохранилище Радон-222 Нп-222 от 2.74Е+10 до 4.44Е+10

Таким образом, урановые шахты и перерабатывающие предприятия являются потенциальными источниками целого спектра воздействий на здоровье населения и окружающую среду, наиболее значимые для водной миграции следующие:

- поступление радиоактивного загрязнения с поверхностным стоком с отвалов;

- миграция радионуклидов из хвостохранилища шахт и перерабатывающего завода;

- поступление радионуклидов через грунтовые воды с территории уранодобывающего предприятия.

Поступление радиоактивного загрязнения наносит ущерб экосистеме не

только данного водного объекта, но и всей гидрографической сети.

6

Анализ исследований Ю.А. Израэля, В.М. Сюткина, A.M. Алпатьева, М.И. Будыко подтвердил, что именно мониторинг является наиболее информативным, достоверным и эффективным способом сбора информации о загрязнении окружающей среды для оценки вероятности риска неблагоприятного воздействия на персонал предприятий, а также на население, проживающее в непосредственной близости от этих предприятий.

Для решения задачи анализа факторов, влияющих на дальность распространения радиоактивного загрязнения в речном потоке в случае ЧС, было выбрано когнитивное моделирование (рис. 2). Когнитивная карта была составлена на основе экспертного опроса и анализа научно-исследовательских работ по этой проблеме.

Рис. 2. Когнитивная карта идентификации факторов влияющих на количественные характеристики водной миграции радиоактивных веществ

На «Дальность распространения загрязнения по реке» положительно влияет фактор «Скорость течения реки», на который положительно влияет «Расход реки» и который зависит: положительно - от «Осадков» и отрицательно - от «Температуры». «Глубина выработки» взаимосвязана с «Объемом добычи урана» и положительно влияет на «Размер отвалов» и «Размер хвостохранилища». «Размер отвалов» положительно зависит от «Объема добычи урана» и от способа добычи:

положительно от фактора «Открытый способ добычи» и отрицательно от факторов: «Подземный способ добычи» и «Выщелачивание». «Выщелачивание» также положительно влияет на «Размер хвостохранилища». На «Объем добычи урана» напрямую влияет фактор «Использование урана». Фактор «Нормы безопасности» отрицательно влияет на фактор «Объем загрязняющих веществ в случае ЧС». Цикл «Объем добычи урана» - «Размер отвалов» и «Размер хвостохранилища» - «Объем загрязняющих веществ в случае ЧС» - «Дальность распространения загрязнения по речному потоку» - «Состояние окружающей среды» - «Использование урана» является отрицательным, так как «Объем добычи урана» влияет на размер отвалов и хвостохранилища и увеличивает объем загрязняющих веществ в случае ЧС. Если «Объем загрязняющих веществ» будет иметь большое значение, загрязнение распространится по всей речной системе, что нанесет значительный вред окружающей среде и будет снижена добыча и использование урана.

Метод когнитивного моделирования показывает, что на дальность распространения загрязнения по речному потоку влияют скорость течения реки и объем загрязняющих веществ в случае ЧС. Важно отметить, что предлагаемый процесс построения модели оказывается весьма полезным, поскольку он позволяет структурировать проблемную область и систематизировать учет всех факторов влияющих на дальность радиоактивного загрязнения речного потока. При выделении факторов и связей между ними выявились ранее неучтенные аспекты ситуации, связи, казавшиеся несущественными, и сформирована более четкая и обоснованная система понятий.

В третьей главе рассматривается информационно-аналитическая система экологического мониторинга ЭГМК - самого перспективного из новых предприятий отрасли.

Новое производство, кроме готовой продукции, будет сопровождаться появлением больших объемов РАО в горных отвалах при добыче и в хвостохранилище гидрометаллургического завода. Ежегодно будет сбрасываться на хвостохранилище большое количество альфа-излучающих радионуклидов, в том числе ТЬ-230, Ра-226, Ип-222, РЬ-210 и Ро-210. Отработанные породы, чтобы не создавать дополнительной нагрузки на окружающую среду, будут помещаться обратно в шахтное пространство.

Фоновые исследования (рис. 3) для оценки воздействия на ОС региона проводились на основе планов пробоотбора, которые были совместно разработаны Ведущим научно-исследовательским институтом химических технологий (ВНИИХТ) и

Якутским государственным университетом. Всего при исследовании фоновых концентраций радионуклидов и вредных химических веществ для оценки текущего состояния окружающей природной среды в Эльконском ураново-рудном районе было отобрано 78 проб образцов окружающей среды в населенных пунктах и по периметру месторождения Дружное.

Масштаб Чж^ЯиЛТята-З*

Выполнены определения содержания естественных радионуклидов (11-238, ТЬ-230, Р?а-226, РЬ-210, Ро-210, К-40) и техногенных (Сг-137, Сэ-ЭО, Ри-239) для всех точек пробоотбора и созданы протоколы испытаний исследованных образцов. С применением атомно-эмиссионной спектроскопии с индуктивно-связанной плазмой определено содержание вредных химических веществ и основных микроэлементов в реках Русская, Алдан Эльконского ураново-рудного района, в снеге, в почвах и растительности. Были разработаны и составлены электронные паспорта проб в качестве исходных данных для геоинформационной системы.

ВНИИХТ при участии автора диссертационной работы разработал Региональную геоинформационную систему по учету отходов (РГИСУО) при переработке добываемых урановых руд. РГИСУО решает проблему аккумулирования и поиска информации касательно состояния окружающей среды Алданского района, а также обеспечивает первую линию системы принятия решений. Так как в системе реализованы модули связи и экспорта/импорта с другими источниками и системами сбора и обработки информации (рис. 4), то это

9

позволяет интегрировать РГИСУО в качестве инструмента управления Эльконского горно-металлургического комбината (рис. 5).

М ониторинг окружающей ср еды

Биомониторинг

7Т

Воздушный мпниторинг

А

V

77

Водный мониторинг

Другие мониторинга

А

V.

7Т

Почвенный мониторинг

Геологический мониторинг

V

Подсистема сбора и обработки информации

Прогноз состояния биосферы

у_Л/

Органы управления

Рис. 4. Система экологического мониторинга

Рис. 5."Система управления экологической безопасностью ЭГМК

Смысл работы РГИСУО заключается в том, что в систему вводятся показатели экологического состояния до разработки месторождения, во время и после отработки, что позволяет отслеживать, какое воздействие на экологию было произведено и производится. Многогранность процессов распространения радионуклидов в водных объектах является причиной того, что до настоящего

момента времени проблема мониторинга качества воды в реках и водоемах, испытывающих антропогенное влияние, не решена достаточно полно.

Существующую функциональную схему РГИСУО требуется дополнить вычислительными модулями: «Прогноз состояния рек», «Оценка составленного прогноза», позволяющих прогнозировать дальность распространения радиоактивного загрязнения, используя статистические, имитационные методы и аппарат математического программирования (рис.6).

Рис. 6. Схема функционирования системы экологического мониторинга

Четвертая глава посвящена разработке моделей и алгоритмов

прогнозирования радиоактивного загрязнения территории ЭГМК по речным

системам, на примере данных реки Алдан, наиболее крупного притока Лены. Длина

реки 2273 км, площадь бассейна 729 тыс. км2. Питание снеговое и дождевое.

Большая часть осадков выпадает летом в виде сильных дождей, вызывающих паводки с подъёмом воды.

Задачами анализа данных являлись:

- оценка репрезентативности данных наблюдений о многолетней и годовой изменчивости характеристик климата и уровня воды в реке Алдан на опорных метеостанциях в пределах рассматриваемой природной зоны;

- оценка однородности рядов наблюдений;

- выявление закономерностей в рядах наблюдений;

- оценка корреляционных связей между режимообразующими факторами реки;

- построение регрессионных моделей для рядов наблюдений за уровнем воды в реке.

Учитывая, что границы гидрологических сезонов едины для всех лет с округлением до месяца (по своду правил «Определение основных расчетных гидрологических характеристик», 2004), а также то, что определение границ сезонов носит условный и дифференцированный характер (Андреянов В.Г., 1960, Чеботарев Н.П., 1962), для исследования приняты границы сезона с мая по октябрь включительно.

Исходными материалами для исследования многолетних гидрологических колебаний в бассейне реки Алдан служили данные о ее годовом стоке (2002-2011 гг.), взятые из административного портала ФГУП "Центр Регистра и Кадастра", посвященного информационному обеспечению оперативного управления водными ресурсами и противопаводковыми мероприятиями для бассейнов рек России. Соответствующие метеорологические параметры получены с сайта http://rp5.ru/archive.php. Данные наблюдений о многолетней и годовой изменчивости характеристик климата и уровня воды в реке Алдан на опорных метеостанциях, содержат в себе пропущенные значения, за которыми трудно увидеть общую картину, а также аномалии - влияние случайно, либо редко происходивших метеорологических событий. Очевидно, что влияние этих факторов на общую модель необходимо минимизировать, т.к. модель, учитывающая их, получится неадекватной. Для этого необходимо произвести предварительную обработку данных.

Так как данные упорядочены по времени, то предлагается в качестве восстановления пропущенных значений использовать аппроксимацию. Количество восстановленных данных не превысило 5% от общей длины ряда, что является приемлемым условием для дальнейших исследований. Для сглаживания временных рядов колебания уровня реки Алдан использовалось вейвлет - преобразование. Процедуры предобработки данных реализованы с использованием аналитической

платформы Deductor Studio. Полученные временные ряды колебаний уровня реки

Дата (число.месяц)

Рис. 7. Сглаженные временные ряды колебаний уровня реки Алдан

После проведения обработки массив данных принят за репрезентативный для расчетов и обобщений. Проверка рядов на однородность проводилась с использованием критерия распределения Стьюдента. Относительная среднеквадратическая ошибка среднего многолетнего значения ряда не превышала 10%, что допускается правилами для дальнейших гидрологических расчетов (по своду правил «Определение основных расчетных гидрологических характеристик», 2004).

Далее была построена функция распределения временного ряда колебаний уровня реки Алдан. Построение начинается с расчета параметров описательной статистики с использованием метода параметрических моментов и метода прямоугольных диаграмм (приведена в диссертационной работе) для графического отображения сравнения статистических параметров и оценки разброса данных уровня воды за 2009-2011 годы.

Ряды данных имеют ярко выраженную левостороннюю асимметрию, прямоугольники, содержащие 50% данных, имеют приблизительно равную ширину, средние значения и медианы для четырех выборок почти совпадают, то есть наблюдается слабая межгодовая изменчивость. Для подтверждения этого вывода было проведено исследование в статистическом пакете SPSS с применением t - критерия, позволяющего сделать вывод о различии выборок. Двусторонний уровень значимости (р<0,05) показал, что различие является статистически недостоверным.

По данным статистическим оценкам и графикам построенных плотностей вероятностей и гистограммам за 2009-2011, приведенных в работе, сделан вывод о том, что законом, описывающим изменение уровня воды, является либо логнормальное распределение, либо распределение Эрланга.

Нулевая гипотеза о соответствии выборочного распределения теоретическому закону проверена путем сравнения вычисленного критерия Пирсона (рис.8).

Function

Lognorma

Erlang

Gamma

Weibull

Sq Error

0.0425

0.0575

0.0592

0.0771

Function

Beta

Normal

Triangular

Exponential

Lognorma

Erlang

Рис. 8. Подбор закона распределения по критерию Пирсона Недостатком критерия согласия Пирсона является потеря части первоначальной информации, связанная с необходимостью группировки результатов наблюдений в интервалы и объединения отдельных интервалов с малым числом наблюдений. В связи с этим рекомендуется дополнить проверку

соответствия распределении по критерию х (табл. 2).

критерием Колмогорова-Смирнова

Таблица 2

Результаты расчета критерия Колмогорова-Смирнова Lognorma Erlang

Test Statistic = 0.0668 Test Statistic = 0.0387

Corresponding p-value >0.15 Corresponding p-value >0.15

Анализ результатов показывает, что функция теоретического логнормального распределения на 85% представляет фактическое распределение.

Таким образом, доказано, что законом, описывающим значения уровня воды реки Алдан, является логнормальное распределение с параметрами LogMean=1.6, LogSTD=1.07 и Offset=273. Закон распределения позволяет определить вероятность подъема воды до определенного уровня, а также промежутки времени между этими изменениями. Поскольку временные ряды значений уровня воды в реке подчиняются одному закону распределения с одинаковыми параметрами, можно строить модель прогнозирования уровня воды в реке по статистическим данным за один год.

На основе метода авторегрессии скользящего среднего с использованием статистической надстройки для Microsoft Excel - StatPro была построена авторегрессионная модель и рассчитаны ее параметры (табл. 3):

Yi=31,5733+0,8848*УМ, (1)

где Y- уровень воды реки, /'- сутки.

Таблица 3

Параметры регрессионной модели __

Coefficient Std Err t-value p-value Lower limit Upper limit

Ь; S(b,) ti Уровень значимости Нижний предел Верхний предел

Constant 31,5733 10,6625 2,9612 0,0037 10,4623 52,6844

Пред_уровень 0,8848 0,0389 22,7526 0,0000 0,8078 0,9618

Взаимосвязь переменных в модели определяет полученный коэффициент множественной корреляции Л=0,90, меру качества уравнения регрессии -

коэффициент детерминации й2=0,81. Это означает, что 81% вариации уровня воды в реке объясняется изменениями значения уровня воды за предыдущие сутки. Критерий Фишера Р=517,6> Ркр=3,89.

Для улучшения модели прогноза уровня реки исходные данные были дополнены гидрометеорологическими показателями и получена модель множественной регрессии:

У,=208,3594+0,2384*У/.1-0,0056'Х,+0.032*Х2+0.0923*Х3, (2)

где У, - значение уровня реки, см, Ум - значение уровня реки на предыдущие сутки, см, Х1 - средняя температура, С0, Хг - осадки, мм, Хз - осадки за предыдущие сутки, мм. Параметры модели приведены в табл. 4.

Таблица 4

Параметры регрессионной модели __

Coefficient Std Err t-value p-value Lower limit Upper limit

bi S(b,) Ь Уровень значимости Нижний предел Верхний предел

Constant 208,3594 11,8646 17,5615 0,0000 184,8623 231,8566

YH 0,2384 0,0433 5,5004 0,0000 0,1526 0,3242

x1 -0,0056 0,0012 -4,6392 0,0000 -0,0080 -0,0032

X2 0,0320 0,0063 5,0648 0,0000 0,0195 0,0444

X3 0,0923 0,0079 11,6792 0,0000 0,0767 0,1080

Коэффициент детерминации Л2 =0,95 означает, что 95% вариаций уровня воды в реке объясняется изменениями значения уровня воды за предыдущие сутки, среднего значение температуры за текущие сутки, количества осадков за текущие сутки, количества осадков за предыдущие сутки.

Для определения статистической значимости коэффициента детерминации Я2 используется критерий Фишера /г=528,08>Ркр.=2,42 , который является значимым, и

уравнение регрессии может использоваться для объяснения изменения переменной у под влиянием изменения переменных уи,хь

Для моделирования дальности распространения радиоактивного загрязнения необходимо рассчитать скорость течения реки по всему руслу. Для описания гидродинамической составляющей задачи и краевых условий использовалась система уравнений Навье-Стокса и уравнение концентрации, отвечающее за перенос вещества.

В диссертационной работе решена задача распространения неконсервативной примеси в двумерном нестационарном потоке через горизонтальный непрямолинейный канал, длина которого много больше его ширины (рис. 9).

Рис. 9. Схематическое изображение русла реки Для описания процесса переноса вещества в двумерном стационарном потоке вязкой несжимаемой жидкости была использована система уравнений:

\_8р

р дх 1 дх2

_1_Ф Г эу

р ду ^ дх2 у ду

Гди ди ди

- + и— + V —

д( дх ЗУ

ду ду 8У

+ и — + V —

д( дх ду

ди + Эу - 0

д2и 82и) „

\_5дг ду

= 0, р I

р

д2с

п

дс 8с дс („ д2с _ — + и— + у—= О,—г + А, 81 8х ду { " дх2 у ду

-Лс+/

дп 1®2"54

5, = «М

дп

(3)

(4)

(5)

(6)

с(0,у) = 0

Уравнения (3), (4) описывают «гидродинамическую часть» задачи, в которой неизвестными функциями являются продольная и=и(х,у) и поперечная у=у(х,у) составляющие вектора скорости, давление р=р(х,у). Плотность жидкости р и коэффициенты вязкости рх и ру считаются постоянными, предполагается также

отсутствие внешних источников сил F=0. На берегах потока задаются условия прилипания, а на границах входа и выхода потока - разность давления.

Уравнения (5), (6) отвечают за «концентрационную» часть задачи. Неизвестной функцией является c=c(t,x,y) - распределение концентрации загрязняющего вещества. Коэффициенты диффузии Dx и Dy, параметр распада функция источника f считаются постоянными. Функция a(y,t) определяет распределение вещества в области поступления в реку и отражает временной характер некоторого выброса и его конечность. Она имеет следующий вид: a(y,t)=A(y)[H(t)-H(t-t0)], где H(t) - функция Хевисайда.

Система уравнений была приведена к конечно-разностному виду. Далее с использованием метода имитационного моделирования Монте-Карло решена задача прогнозирования дальности распространения радиоактивного загрязнения. Пример сетки и вид уравнения описан в диссертационной работе.

Разработанные алгоритмы объединены в обобщенный алгоритм функционирования комплекса инструментальных средств прогнозирования скорости течения реки и количественных характеристик миграции радионуклидов (рис.10).

Начало ^

Ввод гидрологических и метеорологических

параметров / Построение секи реки для

расчета поля «оростей

- 2 Приведение данных к репрезентативному виду

1

3 Статистичгская обработка данных

-

4 Построение регрессионной модели скорости течения реки

1

Оценнка качества модели

^^ Приемлемое ^—-___ качество модели? Нет

Корректировка параметров построения регрессионной модели

Приведение :истемы уравнений Навье-Стокса и уравнения кон^нтрации к конечно разностной форме

-ю-1-

Прогнозирование скорости течения реки

"11

моделирования распростргнения радионуклидо! методом Монте-Кгрло

12-

Ш

Вывод карты и количественных характеристи( водной мигращи радионуклидов

Конец j

Рис. 10. Блок-схема обобщенного алгоритма функционирования комплекса инструментальных средств прогнозирования скорости течения реки и количественных характеристик миграции радионуклидов.

С использованием статистических пакетов и языка высокого уровня программирования С#, был разработан комплекс инструментальных средств прогнозирования скорости течения реки и количественных характеристик миграции радионуклидов (рис.11).

О 10 20 УЗ 50 60 70

от места звтрщм кии, 1

Рис. 11. Экранный вид формы «Гоафиком значений концентрации в зависимости от времени и расположения по руслу реки»

Для поддержки принятия решений о выборе мероприятий по ликвидации последствий ЧС были определены на основе экспертных оценок возможные значения объемов выбросов, проведены серии имитационных экспериментов для получения эмпирических данных о возможных значениях:

- скорости течения реки, рассчитанной с использованием построенной модели множественной регрессии,

- дальности распространения радионуклидов, определенной на основе математической модели прогнозирования дальности распространения и концентрации радиоактивного загрязнения в речной системе.

На основе полученных данных о дальности распространения радиоактивного загрязнения произведена классификация масштаба ЧС на основе «Положения о классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» (рис.12).

Территориальная ЧС

Местная ЧС

1000

Объем__________ ч . __, _____.... ,____

\ т—;"Т"^.......^гие—..............:......з.:Л "у А- — - ! и * Локальная ЧС

загрязняющих ................■ —-------

веществ, кг

Скорость течения реки, м/с Рис.12. Экранный вид формы «График классификации ЧС» Разработанный комплекс инструментальных средств апробирован в РГИСУО ЭГМК, в качестве модулей: «Прогноз состояния рек», «Оценка составленного прогноза», которые позволят в оперативном режиме прогнозировать концентрацию и дальность распространения радиоактивного загрязнения в речном потоке.

Региональная ЧС

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе представлено теоретическое и практическое решение актуальной научной задачи повышения эффективности функционирования системы экологического мониторинга территории ЭГМК на основе разработки моделей и алгоритмов прогнозирования количественных характеристик водной миграции радиоактивных веществ, позволяющих определить концентрацию и дальность радиоактивного загрязнения реки в случае возникновения аварийной ситуации на ЭГМК. Результаты диссертации важны как для теории и практики построения моделей и алгоритмов прогнозирования состояния сложных систем, так и для развития методов экологического мониторинга. Предложенные в работе модели и алгоритмы легко адаптируются для широкого спектра задач прогнозирования.

Основные выводы, полученные лично автором, заключаются в следующем:

- на основе общесистемного анализа источников и объемов радиоактивных веществ, образующихся на Эльконском горно-металлургическом комбинате,

разработана когнитивная модель выявления факторов, влияющих на количественные характеристики водной миграции радиоактивных веществ;

- проведенный анализ гидрометеорологических факторов позволил выявить наиболее значимые для изменения скорости течения реки и построить модели множественной регрессии и алгоритмы прогнозирования скорости течения реки;

- разработаны модель и алгоритм прогнозирования дальности распространения и концентрации радиоактивного загрязнения в речной системе на основе системы уравнений Навье-Стокса, уравнения концентрации с использованием метода Монте-Карло;

- разработанный комплекс инструментальных средств прогнозирования количественных характеристик водной миграции радиоактивных веществ успешно апробирован в РГИСУО ЭГМК (акт прилагается).

Список опубликованных научных трудов по теме диссертации:

1. Могирев A.M. Модели и методы идентификации радиоактивных источников по результатам гамма-спектрометрических измерений. // Информатизация и управление: Отдельный выпуск Горного информационно - аналитического бюллетеня. -М.: -№ОВ2, 2009. -С.480-482.

2. Могирев A.M., Кожин О.В. Информационная система лаборатории радиационного контроля ВНИИХТ. / Конференция молодых ученых и специалистов, посвященная дню химика: //Сб. тезисов докладов. -М.: ФГУП «ЦНИИАТОМИНФОРМ», 2009. -С.56-57.

3. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Математическое моделирование распространения радионуклидов в водных системах. //Материалы 11-ой Международной конференции "Экосистемы, организмы, инновации-11». 24 июня 2009. /Биофак МГУ им.М.В.Ломоносова, С.71-72.

4. Могирев A.M. Математическое моделирование распространения радионуклидов в водных системах. //Материалы II Всероссийской научно-практической конференции «Экологическая безопасность современных социально-экономических систем». 6 июля 2009. / Центр прикладных научных исследований, г. Волгоград, С. 99-102.

5. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Имитационное моделирование распространения радионуклидов в реках Эльконского урановорудного района. //Материалы 14-го Международного молодежного форума «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке». 24 - 26 марта 2010 ./Харьковский национальный университет радиоэлектроники, С. 40-42.

6. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Разработка моделей и алгоритмов имитационного моделирования распространения радионуклидов в реках Эльконского урановорудного района. //Информатизация и управление: Отдельный выпуск Горного информационно - аналитического бюллетеня. -М.: 2010,С. 412-414.

7. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Методы статистического прогнозирования в системах поддержки принятия решений экологической безопасности. //Информатизация и управление: Отдельный выпуск Горного информационно - аналитического бюллетеня. -М.: 2011,С. 396-397.

8. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Экологическая безопасность и экологические риски предприятий РОСАТОМА. //Информатизация и управление: Отдельный выпуск Горного информационно - аналитического бюллетеня. -М.: 2011.С.399-400.

9. Кожин О.В., Кузин P.E., Могирев A.M., Прокопчик В.И. Автоматизированная информационно-аналитическая система радиационного контроля для задач реабилитации территорий, загрязнённых радионукпидами.//Сборник статей 5-й Юбилейной конференции молодых ученых и специалистов ОАО «ВНИИХТ», посвященной 60-летию основания института. -М. 2011,С.20-22.

10. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Прогнозирование уровня реки Алдан с использованием статистического метода авторегрессии. //Материалы Российской научной конференции. МСИ-2011, Новосибирск, 2011, С.47-48.

11. Кожин О.В., Могирев A.M. Информационно-аналитическая система радиационного контроля для задач реабилитации территорий, загрязнённых радионуклидами// Информатика. -М.:2012, С.569-571.

12.Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Статистические модели прогнозирования концентрации радона в атмосфере шахты //Информатизация и управление: Отдельный выпуск Горного информационно - аналитического бюллетеня. -М.: 2012,С. 447-448.

Подписано в печать 13.08.2012 Формат 60x90/16

Объем 1 печ.л. Тираж 100 экз Заказ № 5741

ИД ООО «Ролике». 141006, г. Мытищи, Московская обл., Олимпийский пр-т, 30/17. Отпечатано ИД ООО «Ролике».

Введение.

1. Анализ систем экологического мониторинга территорий уранодобывающих предприятий.

1.1 Анализ состояния уранодобывающей отрасли.

1.2 Анализ зарубежных и отечественных исследований о распространении радионуклидов.

1.3 Существующие информационно-аналитические системы экологического мониторинга.

Выводы:.

2. Общесистемный подход к моделированию и анализу процессов распространения радиоактивных веществ при добыче урана.

2.1 Системный анализ источников образования и выделения вредных химических и радиоактивных веществ при добычи урана.

2.2 Анализ уровня загрязнения поверхностных вод в России.

2.3 Анализ экологических рисков от радиационных источников.

2.4 Вероятностные методы оценки экологических рисков.

2.5 Когнитивная карта процесса образования и распространения радионуклидов.

Выводы.

3. Информационно-аналитическая система экологического мониторинга Эльконского горно-металлургического комбината.

3.1 Описание месторождения Алданского района.

3.2 Экологические исследования Эльконского рудного поля.

3.3 Экологическая эффективность и перспективы применения новой геотехнологии при разработке Эльконского рудного поля.

3.4 Общая структура системы экологического мониторинга РГИСОО.

Выводы.

4. Модели и алгоритмы прогнозирования радиоактивного загрязнения Эльконского горно-металлургического комбината.

4.1 Особенности миграции радионуклидов в водоемах.

4.2 Экспериментально-статистические модели прогнозирования уровня воды в реке Алдан.

4.3 Модель распространения радиоактивного загрязнения.

Выводы.

Одной из важнейших задач, стоящих перед Россией в XXI веке, является развитие атомной промышленности, и в том числе освоение новых месторождений урана. Связанный с этим рост масштабов использования урановых природных ресурсов, увеличение промышленных выбросов стали ощутимыми для экологического равновесия в регионах добычи урана.

В результате протекания комплекса геологических, геохимических, биогеохимических и других процессов) в биосферу поступают тяжелые естественные радионуклиды (ТЕРН). Основная часть этого потока тесно связана с добычей и переработкой урана, не уранового минерального сырья и ископаемого топлива, в состав которых ТЕРН входят в качестве примесных компонентов. Соответственно промышленные предприятия, связанные с переработкой сырья (уран, редкоземельные металлы и фосфаты) являются наиболее значимыми источниками загрязнения окружающей среды различными изотопами естественных радионуклидов (1), (2), (3),(9). Очевидная экологическая значимость естественных радионуклидов позволяет считать актуальной задачей контроль загрязнения ТЕРН природных вод.

Если учесть, насколько неожиданными иногда бывают реакции экосистем на те, или иные антропогенные воздействия, что обусловлено сложностью и многофакторностью явлений в экосистемах, то становится очевидным, что проблема качества среды требует весьма тщательной и комплексной научной проработки с участием специалистов разного профиля. Эмпирические методы руководства (например, метод проб и ошибок) или принятие волюнтаристских решений в данной ситуации явно не годятся в силу очень большой сложности проблемы и огромной возможной цены последствий в случае ошибочных решений. Прогнозирование состояния среды затрудняется еще и тем, что отсутствует единый подход к обработке и сопоставлению непосредственно экологического материала. Например, не существует даже единой концепции оценки устойчивости экосистем и качества среды.

Одной из важнейших задач, стоящих перед Россией в 21 веке является развитие атомной энергетики и в том числе освоение новых месторождений урана. Самым перспективным из новых предприятий отрасли является Эльконский горнометаллургический комбинат (ЭГМК), расположенном на Эльконском рудном поле в Алданском горнопромышленном районе республики Саха (Якутия). Разведанные запасы оцениваются в 346 тыс. тонн (7% мировых запасов урана) и планируется добывать на них 3

5000 тонн урана в год. Новое производство, кроме готовой продукции, будет сопровождаться появлением больших объемов радиоактивных отходов (РАО) и вредных химических веществ (ВХВ), создающих значительную нагрузку на окружающую среду (ОС). В случае ЭГМК главными отходами являются горные отвалы при добыче и хвостохранилище гидрометаллургического завода при переработке. Ежегодно будет сбрасываться на хвостохранилище более 3,1-Ю14 Бк альфа-излучающих радионуклидов, в том числе 230ТТ|, 226Иа, 2221^п, 210РЬ и 210Ро (5). Производство не является полностью замкнутым, и для него разрешены контролируемые лимитированные выбросы и сбросы. Отработанные породы, чтобы не создавать дополнительной нагрузки на окружающую среду, будут помещаться обратно в шахтное пространство(62). В связи с длинным периодом распада радиоактивных элементов необходимо в течение длительного времени поддерживать безопасность отвалов и хвостохранилищ отходов на высоком уровне.

Полностью исключить эти сбросы в естественные и искусственные водоемы при современном развитии техники не представляется возможным, поскольку постоянное изменение технологии опережают совершенствование и развитие методов очистки. Вода является природной средой, в которую осуществляются сбросы загрязняющих веществ и по которой распространяется загрязнение. Масштабы распространения загрязнения водным путем менее выражены, чем рассеивание загрязнения через атмосферу. Тем не менее, при попадании загрязняющих веществ в водотоки в больших количествах, ущерб экосистеме не только для данного водного объекта, но и для всей гидрографической сети может быть значительным. В связи с этим задача контроля и прогнозирования распространения загрязнений является актуальной.

Согласно требованиям Федерального закона №116-ФЗ от 21.07.97 «О промышленной безопасности опасных производственных объектов», в целях обеспечения готовности к действиям по локализации и ликвидации последствий аварии организация, эксплуатирующая опасный производственный объект, обязана планировать и осуществлять мероприятия по локализации и ликвидации последствий аварий на опасном производственном объекте. Особенно актуально это требование для таких опасных производственных объектов, как предприятие по производству уранового топлива.

Исключительно большой объем информации, который необходимо обработать при решении указанной чрезвычайно сложной комплексной проблемы, приводит к 4 пониманию того, что ее решение невозможно без использования методов компьютерного имитационного и математического моделирования, а также, теорий оптимального управления и принятия решения в условиях неопределенности. Другими словами, речь должна идти о компьютерной автоматизированной системе принятия решений, не заменяющей человека, но существенно помогающей ему компетентно действовать в той или иной конкретной ситуации.

Цель данного научного исследования заключается в повышении эффективности функционирования системы экологического мониторинга территории ЭГМК на основе прогнозирования количественных характеристик водной миграции радиоактивных веществ.

Идея работы заключается в выявлении факторов, влияющих на количественные характеристики водной миграции радиоактивных веществ, и разработке статистических и имитационных моделей и алгоритмов прогнозирования скорости, дальности и концентрации распространения радионуклидов речным потоком.

Задачи исследования. Исходя из цели и идеи исследования, были поставлены и решены следующие задачи: изучение источников и объемов образования радиоактивных веществ в процессе функционирования ЭГМК с использованием методов общесистемного анализа; анализ факторов, влияющих на дальность распространения радиоактивного загрязнения в речном потоке с использованием метода когнитивного моделирования; построение модели и алгоритма прогнозирования скорости течения реки с учётом влияния гидрометеорологических факторов; разработка модели и алгоритма прогнозирования дальности распространения и концентрации радиоактивного загрязнения в речном потоке на основе статистических и имитационных методов; разработка комплекса инструментальных средств прогнозирования скорости течения реки и количественных характеристик миграции радионуклидов.

Научные положения, разработанные соискателем, и их новизна: уточнены и систематизированы источники и объемы образования радиоактивных веществ, попадающих в речную систему на Эльконском горнометаллургическом комбинате; впервые разработана когнитивная модель для выявления факторов, влияющих на количественные характеристики водной миграции радиоактивных веществ, позволяющая построить модели прогнозирования скорости течения реки, дальности и концентрации распространения радиоактивных веществ; впервые разработаны модель и алгоритм прогнозирования в оперативном режиме скорости течения реки с учётом влияния гидрометеорологических факторов на основе метода множественной регрессии; разработанный комплекс моделей и алгоритмов прогнозирования дальности распространения и концентрации радиоактивного загрязнения по руслу реки на основе системы уравнений Навье-Стокса и уравнения концентрации впервые реализован с использованием метода имитационного моделирования Монте-Карло с учетом значений прогноза скорости течения реки.

Научная значимость диссертации состоит в выявлении источников и объемов образования радиоактивных веществ при добыче урана, попадающих в речную систему; формировании комплекса моделей и алгоритмов прогнозирования скорости течения реки, дальности и концентрации распространения радиоактивного загрязнения, с учетом гидрометеорологических факторов для повышения эффективности функционирования системы экологического мониторинга территории ЭГМК.

Практическая значимость результатов состоит в разработке комплекса инструментальных средств, позволяющих в оперативном режиме прогнозировать дальность распространения и концентрацию радиоактивного загрязнения реки, которые используются в системе экологического мониторинга ЭГМК.

Методы и алгоритмы имитационного моделирования используются в учебном процессе для подготовки специалистов и магистров по направлению 230100 -«Информатика и вычислительная техника» специальности 230102 - «Автоматизированные системы обработки информации и управления» МГГУ, включены в разделы дисциплин «Моделирование систем», «Теория вероятностей и математическая статистика».

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и рекомендаций подтверждаются: использованием представительного объема гидрометеорологических данных, взятых из административного портала ФГУП «Центр Регистра и Кадастра» и с опорных метеорологических станций, расположенных по руслу реки Алдан; корректным использованием методов статистического анализа и прогнозирования, математического, имитационного и компьютерного моделирования; положительными результатами экспериментального моделирования скорости течения реки с учётом влияния гидрометеорологических факторов на основе статистических данных.

Реализация: Комплекс инструментальных средств апробирован на ЭГМК.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на международном научном симпозиуме «Неделя горняка» (МГГУ, Москва, 2009-2011), на XXII - й Международной экологической конференции студентов и молодых ученых (Москва, 2008), на Конференции молодых ученых и специалистов, посвященной дню химика (ФГУП «ЦНИИАТОМИНФОРМ», 2009), на Международной конференции «Экосистемы, организмы, инновации-11» (Биофак МГУ им. М.В.Ломоносова, Москва, 2009), на II Всероссийской научно-практической конференции «Экологическая безопасность современных социально-экономических систем» (Центр прикладных научных исследований, г. Волгоград, 2009), на 14-м Международном молодежном форуме «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке» (Харьковский национальный университет радиоэлектроники, 2010), на 5-й Юбилейной конференции молодых ученых и специалистов ОАО «ВНИИХТ», посвященной 60-летию основания института (Москва, 2011), на Российской научной конференции МСИ-2011 (Новосибирск, 2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, из них 9 в изданиях по перечню ВАК Минобрнауки России.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 110 наименований и 3 приложений, содержит 24 таблицы и 42 рисунка.

Основные выводы, полученные лично автором, заключаются в следующем: на основе общесистемного анализа источников и объемов радиоактивных веществ, образующихся на Эльконском горно-металлургическом комбинате, разработана когнитивная модель выявления факторов, влияющих на количественные характеристики водной миграции радиоактивных веществ; проведенный анализ гидрометеорологических факторов позволил выявить наиболее значимые для изменения скорости течения реки и построить модели множественной регрессии и алгоритмы прогнозирования скорости течения реки; разработаны модель и алгоритм прогнозирования дальности распространения и концентрации радиоактивного загрязнения в речной системе на основе системы уравнений Навье-Стокса, уравнения концентрации с использованием метода Монте-Карло; предложен и реализован в виде программного обеспечения новый подход к вычислению дальности распространения и концентрации радиоактивного загрязнения; разработанный комплекс программ апробирован в РГИСУО ЭГМК, акт прилагается.

Заключение

В диссертационной работе представлено теоретическое и практическое решение актуальной научной задачи повышения эффективности функционирования системы экологического мониторинга территории ЭГМК на основе разработки моделей и алгоритмов прогнозирования количественных характеристик водной миграции радиоактивных веществ, позволяющих определить концентрацию и дальность радиоактивного загрязнения реки в случае возникновения аварийной ситуации на ЭГМК. Результаты диссертации важны как для теории и практики построения моделей и алгоритмов прогнозирования состояния сложных систем, так и для развития методов экологического мониторинга. Предложенные в работе модели и алгоритмы легко адаптируются для широкого спектра задач прогнозирования.

1. Преображенский, В. С. Суть и формы проявления геоэкологических представлений в отечественной науке // Изв. РАН. Сер. геогр. 1992. № 4.

2. Мильков, Ф. Н. Геоэкология и экогеография: содержание и перспективы развития // Изв. Ран. Сер. геогр. 1997. № 3.

3. Заиканов, В. Г. Минакова Т. Б. Геоэкологическая оценка территории. М., 2005.

4. Поздеев, В. Б. Становление и современное состояние геоэкологии. Смоленск,2004г.

5. Кочуров, Б. И. Развитие геоэкологических терминов и понятий // Проблемы региональной экологии. 2000. № 3.

6. Грин А. М., Клюев Н. Н., Мухина Л. И. Геоэкологический анализ // Изв. АН СССР. Сер. геогр. 1995. № 1.

7. Знаменский, В. А. Гидрологические процессы и их роль в формировании качества воды. Л. : Гидрометеоиздат, 1981. стр. 248.

8. Иевлев, В. М. Численное моделирование турбулентныз течений.,Москва : Наука,1990 г.

9. Ионизирующее излучение. Источники и биологические эффекты. Доклады за 1982 г. Генеральной Ассамблее. 1982 г., Т. 1, стр. 821.

10. Коннор, Дж. и Бреббиа, К. Метод конечных элементов в механике жидкости. Л. : "Судостроение", 1979. стр. 264.

11. Крылов, В. И., Бобков, В. В. и Монастырный, П. И. Вычислительные методы высшей математики. «Вышэйшая школа». 1972 г.

12. Кудряшова, Ж. Н. Численный метод решения задачи о качестве воды в канале. 1977 г., 3, стр. 118-123.

13. Ландау, Л. Е. и Лифшиц, Е. М. Гидродинамика. М. : Наука, 1988. стр. 736.

14. Ляпунов, А. А. Об изучении балансовых соотношений в биогеоценозе (попытка математического анализа). Журн. общ. биолог. 1968 г., Т. 296, 6, стр. 25-32.

15. Маланин, В. В. и Полосков, И. Е. Случайные процессы в нелинейных динамических системах. Аналитические и численные методы исследования. Ижевск : НИЦ "Регулярная и хаотическая динамика", 2001.

16. Марчук, Г. И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М. : Наука, 1982.

17. Математические модели контроля загрязнения воды. М. : Мир, 1981. стр. 472.

18. Международные базы данных // Бюллетень МАГАТЭ. 2001 г., Т. 43, 3, стр. 56.

19. Колыбанов К.Ю., Кузин Р.Е., Соловьёв В.Г., Шаталов В.В. Системный анализ источников эмиссии в окружающую среду химико-технологических процессов переработки урановых руд. // Цветные металлы, №6, 2008.

20. Пясковский, И. Г. Моделирование динамики переноса загрязняющих веществ в Невской Губе. 1976 г., 3, стр. 68-77.

21. Самарский, А. А. и Михайлов, А. П. Математическое моделирование. М. : наука физматлит, 1997.

22. Саркисян, А. С. Численный анализ и прогноз морских течений. Л. : Гидрометеоиздат, 1977. стр. 182.

23. Сегерлинд, Л. Применение метода конечных элементов. М. : Мир, 1979. стр.392.

24. Соболь, И. М. Численные методы Монте-Карло. Москва : Наука, 1978 г.

25. Шишкин, А. И. Основы математического моделирования конвективно-диффузионного переноса примесей. Л. : ЛТИ ЦПБ, 1976. стр. 243.

26. Невская Губа опыт моделирования, ред. проф. В.В. Меншуткина д.б.н. 1997 г., стр. 385.

27. Codell, R. В., Key, К. T. and Whelan, G. Collection of mathematical models for radionuclide dispersion in surface water. Washington : NUREG-08668, 1982.

28. Estimation of the Adriatic Sea water turnover time using fallout 90Sr as a radioactive tracer. Journal of Marine Systems. Franic, Z. 1-2, August 2005 г., T. 57, стр. 1-12.

29. Long-term investigations of radiocaesium activity concentrations in carp in North Croatia after the Chernobyl accident. Journal of Environmental Radioactivity. Franic, Z. и Marovic, G. 2, May 2007 г., T. 94, стр. 75-85.

30. Beyond the Navier-Stokes equations: Burnett hydrodynamics. Physics Reports. García-Colín, L. S., Velasco, R. M. и Uribe, F. J. 4, August 2008 г., T. 465, стр. 149-189.

31. Effects of non-human species irradiation after the Chernobyl NPP accident. Environment International. Geras'kin, S. A., Fesenko, S. V. и Alexakhin, R. M. 6, August 2008 г., T. 34, стр. 880-897.

32. IAEA SAFETY STANDARDS. Classification of radioactive waste. Draft SAFETY, GUIDE No DS 390. 2006.

33. Lipiec, J., Arvidsson, J. and Murer, E. Review of modelling crop growth, movement of water and chemicals in relation to topsoil and subsoil compaction. Soil and Tillage Research. October 2003. pp. 15-29. Vol. 73.

34. Manufactured solutions for the PI radiation-hydrodynamics equations. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer Ryan. McClarren, G., Robert, В. и Lowrie. 15, October 2008 г., Т. 109, стр. 2590-2602.

35. Onishi, Y., Seme, J. и Arnold, E. Critical review: radionuclide transport, water quality,mathematical modelling and radionuclide adsorption/desorptionmechanism. Richland : NUREG/GR-1322, Pacific Northwest Laboratory, 1981.

36. On the dependence of the Navier-Stokes equations on the distribution of molecular velocities. Physica D: Nonlinear Phenomena. Peter, J. Love и Bruce, M. Boghosian. 1-4, June 2004 г., Т. 193.

37. Inflow of Chernobyl 90Sr to the Black Sea from the Dnepr River Estuarine, Coastal and Shelf Science. Polikarpov, G. G. и Livingston, H. D. 3, March 1992 г., Т. 34, стр. 315-320.

38. Riley, G. A., Stommel, H. and Bumpus, D. F. Quantitative ecology of plankton of the Western North Atlantic. Bull. Bindham Oceanorgr. Collection. 1948, Vol. v.ll, N3, pp. 1-74.

39. Accumulation and potential dissolution of Chernobyl-derived radionuclides in river bottom sediment. Applied Radiation and Isotopes. Sanada, Yukihisa, и др. 5, May 2002 г., Т. 56, стр. 751-760.

40. Vinogradov, V. Е., Menshutkin, V. V. and Shushkina, E. A. On Mathematical Simulation of a Pelagic Ecosystem. Marine Biology. 1972,16, pp. 261-268.

41. Prediction of micro-channel flows using direct simulation Monte Carlo. Probabilistic Engineering Mechanics. Xue, H., Fan, Q. и Shu, C. 2, April 2000 г., Т. 15, стр. 213-219.

42. Математические модели в экологии. Библеографический указатель отечественных работ, ред. А.Д.Базыкина. 1981 г., стр. 224.

43. Воровича, И. И. Рациональное использование водных ресурсов бассейна Азовского моря: Математические модели. 1981 г., стр. 353.

44. Фальковский Н. Н.; Хексель Л., Кузин P.E. Системная модель экологического менеджмента химического предприятия. Владимир: Вестник филиала ВФ ВЗФЭИ, 2006г. Выпуск 1., с. 68-72.

45. Кройш, Ю., Нойманн, В., АППЕЛЬ, Д., Диль, П. "Ядерный топливный цикл" Публикация, посвященная ядерным проблемам No.3 , Heinrich Boll Foundation 2006 г.

46. Шитиков, В.К., Розенберг, Г.С., Зинченко, Т.Д., Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003. -463 с.

47. Израэль, Ю. А., Цыбань, А. В. и др. Всесторонний анализ экосистемы Берингова моря.— Л.: Гидрометеоиздат, 1987

48. Израэль Ю.А. Экология и контроль состояния природной среды. М.: Гидрометеоиздат, 1984. - 560 с.

49. Розенберг, Г.С., Краснощекое, Г.П. Волжский бассейн: экологическая ситуация и пути рационального природопользования Тольятти: ИЭВБ РАН, 1996. - 249 с.

50. Пикунов, B.C., Цапук Д.А. Устойчивое развитие территорий: картографо-геоинформационное обеспечение. М.; Смоленск: Изд-во Смоленского гос. ун-та, 1999. -176 с.

51. Красовский, Г.Я. Аэрокосмический мониторинг поверхностных вод (практические аспекты). М.: Науч. совет по космич. исслед. для народн. хоз-ва МКС АН СССР.-231с.

52. Саноцкий, И.В. Индивидуальная реактивность и вероятность изменения здоровья человека при химических воздействиях (полемика по принципиальным вопросам) // Медицина труда и промышленная экология. 1993. № 3-4. С. 9-12.

53. Кревитт, В., Фридрих., Р. Сравнение риска от различных источников электроэнергии//Атомная техника за рубежом, 1998, № 5, с.15-21.

54. Максимов, В.И., Корноушенко Е.К., Качаев C.B. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений, М, 1998

55. Максимов, В. И., Корноушенко, Е. К. Аналитические основы применения когнитивного подхода при решении слабоструктурированных задач.//Труды ИПУ, 1998. вып. 2.

56. Корноушенко, Е. К., Максимов, В. И. Управление процессами в слабоформализованных средах при стабилизации графовых моделей среды.//Труды ИПУ, 1998. вып. 2.

57. Григорьев, В.П. Урановые ресурсы Якутии. Сб. Радиационная безопасность Республики Саха (Якутия): материалы 2 республиканской научно-практической конференции. Якутск: ЯФ ГУ «Изд. СО РАН», 2004, стр.316-322.

58. Кендалл, М., Стьюарт, А. Теория распределений. М.: Наука, 1966. - 566 с.

59. Бахвалов Л.А. Теория вероятностей и математическая статистика. Часть I. М.:МГГУ,2005 г.

60. Кендалл, М., Стьюарт, А. Статистические выводы и связи. — М.: Наука, 1973.

61. Моисеенкова, Т.А., Шитиков, B.K. Принципы организации регионального банка эколого-экономи-ческой информации // Моделирование процессов экологического развития (М., ВНИИСИ АН СССР). 1989. № 7. С. 110-117.

62. Розенберг, Г.С. Обзор методов статистической геоботаники. 3. Методы автоматической классификации. М., 1977. 38 с. Дел. В ВИНИТИ 11.04.1977. № 1321-77

63. Шитиков, В.К., Тихонов, В.Н., Быков, С.Т., Ковалев, А.Ф. Статистический анализ и нормальность распределения выборок в токсиколого-гигиени-ческих исследованиях // Гигиена и санит. 1985. № 3. С. 61-62.

64. Шитиков, В.К., Тихонов, В.Н., Быков, С.Т., Ковалев, А.Ф. Статистический анализ и нормальность распределения выборок в токсиколого-гигиени-ческих исследованиях // Гигиена и санит. 1985. № 3. С. 61-62.

65. Сердюцкая, Л.Ф., Каменева, И.П. Системный анализ и математическое моделирование медико-экологических последствий аварии на ЧАЭС и других техногенных воздействий. Киев: "Медэкол" МНИЦ БИО-ЭКОС МЧС и HAH Украины, 2000. - 173 с.

66. Стрельцов, А.Б., Шпынов, A.B., Гаркунов, М.И. Организация биомониторинга в г. Калуге. // Антропогенные воздействия и здоровье человека. Вып. 1. Калуга: 1995. С. 10-23.

67. Шестакова, Г.А., Стрельцов, А.Б., Логинов, A.A. и др. Система регионального биологического мониторинга (на примере Калужской области) // Вопросы географии и геоэкологии. Калуга: 1998. Вып. 2. С. 75-88.

68. Живов, В.Л., Святецкий, B.C., Литвиненко, В.Г., Култышев, В.И. Состояние и перспектива добычи и переработки урановых руд Стрельцовской группы месторождений, г. Краснокаменск, 2008г.

69. Стрижова, C.B. Методологические подходы к оценке и управлению рисками радиационного загрязнения городских территорий //Экономика природопользования, № 2, 2008. 0,4 п.л. (журнал входит в список ВАК).

70. Тихомиров, Н.П., Ивандиков, П.В., Стрижова, C.B. Подходы, модели и методы управления последствиями радиоактивного заражения территории крупного города //

71. Вестник Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова, 4(22), 2008 0,9 п.л. (журнал входит в список ВАК), авторский вклад - 0,3 п.л.

72. Стрижова, С.В. Управление последствиями радиоактивного загрязнения территории крупного города // Экономика природопользования, № 1, 2009. 0,4 п.л. (журнал входит в список ВАК).

73. Zimina, L.M. St. Petersburg (Leningrad) nuclear power plant: nonradioactive environment // Transactions of International Nuclear Congress. «Atoms for Energy ENC-94». Lyon, October 2-6, 1994, v. II., p. 40-42.

74. Evaluation of Human Health Effects from Normal Operation. Appendix С to Guidance for Conducting Risk Assessments and Related Risk Activities for DOE-ORO Environmental Management Program. BJC/OR-271, 1999, 232 p.

75. Рекомендации MKP3 1990 г. Публикация 60 МКРЗ, Часть 2. М.: Энергоатомиздат, 1994, 208 с.

76. Управление окружающей средой. Словарь. ГОСТ Р ИСО 14050-99. М., 1999

77. US ЕРА Guidelines for Ecological Risk Assessment. EPA/630/P-95/002F, April 98, Final. U.S. Environmental Protection Agency. Washington, 1998,171 p.87. http://www.chelpogoda.ru/pages/224.php

78. Толковый словарь по охране природы/Под ред. д-ра биол. наук В.В. Снакина. -М.: Экология, 1995. 191 с.

79. Государственный доклад "О состоянии окружающей природной среды Российской Федерации в 1995 г." М.: Центр международных проектов, 1996. - 458 с.

80. Закон РСФСР "Об охране окружающей природной среды" от 19 декабря 1991 г. Ведомости Съезда народных депутатов Российской Федерации и Верховного Совета Российской Федерации, 1992, №10, Ст. 457.

81. Оценка и регулирование качества окружающей природной среды. Учебное пособие для инженера-эколога/Под ред. А.Ф. Порядина и А.Д. Хованского. М.: НУМЦ Минприроды России, Издательский Дом "Прибой", 1996. - 350 с.

82. ГОСТ 17.1.3.07-82. Охрана природы. Гидросфера. Правила контроля качества воды, водоемов и водотоков.

83. Заключение ОФТПЭ РАН и Научного совета по атомной энергетике ОФТПЭ РАН по результатам совместной Научной сессии ОФТПЭ РАН, Научного совета по атомной энергетике ОФТПЭ РАН и секции НТС Минатома России. 21 июня 2002

84. Могирев A.M. Модели и методы идентификации радиоактивных источников по результатам гамма-спектрометрических измерений. // Информатизация и управление: Отдельный выпуск Горного информационно аналитического бюллетеня. -М.: -№ОВ2, 2009. —С.480-482.

85. Могирев A.M., Кожин О.В. Информационная система лаборатории радиационного контроля ВНИИХТ. / Конференция молодых ученых и специалистов, посвященная дню химика: //Сб. тезисов докладов. -М.: ФГУП «ЦНИИАТОМИНФОРМ», 2009. -С.56-57.

86. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Математическое моделирование распространения радионуклидов в водных системах. //Материалы 11-ой Международной конференции "Экосистемы, организмы, инновации-11». 24 июня 2009. /Биофак МГУ им.М.В.Ломоносова, С.71-72.

87. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Методы статистического прогнозирования в системах поддержки принятия решений экологической безопасности. //Информатизация и управление: Отдельный выпуск Горного информационно аналитического бюллетеня. -М.: 2011,С. 396-397.

88. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Экологическая безопасность и экологические риски предприятий РОСАТОМА. //Информатизация и управление: Отдельный выпуск Горного информационно аналитического бюллетеня. -М.: 2011.С.399-400.

89. Бахвалов Л.А., Могирев A.M. Прогнозирование уровня реки Алдан с использованием статистического метода авторегрессии. //Материалы Российской научной конференции. МСИ-2011, Новосибирск, 2011, С.47-48.