автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели описания и решения задач системного анализа при мониторинге чрезвычайных ситуаций на объектах нефтегазового комплекса

На правах рукописи

004604421 Бардин Игорь Владимирович

МОДЕЛИ ОПИСАНИЯ И РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ПРИ МОНИТОРИНГЕ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОБЪЕКТАХ НЕФТЕГАЗОВОГО КОМПЛЕКСА

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

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

июн 2010

Санкт-Петербург - 2010

004604421

Работа выполнена в Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России

Научный руководитель кандидат технических наук, доцент Моторыгин Юрий Дмитриевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Таранцев Александр Алексеевич; кандидат технических наук, доцент Козленко Роман Николаевич

Ведущая организация Санкт-Петербургский Государственный технологический институт (Технический университет)

Защита состоится 17июня 2010 года в 14 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 205.003.04 при Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, д. 149)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России.

Автореферат разослан «/£>> 2010 года

Ученый секретарь диссертационного совета

доктор технических наук, доцент

С.Л. Исаков

ЬОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. При разливах нефти и нефтепродуктов необходимо уметь оценивать в первую очередь площадь разлива и степень насыщаемости нефтепродуктами почвенного покрова, поскольку почвы являются важнейшим звеном биогеохимического круговорота веществ в экосистемах, источником поступления этих веществ в растительность и по трофическим цепям в организм человека. Химический состав загрязненных почв дает интегральную характеристику процессов долговременного загрязнения - его масштабов и превращений. Попадание в почву нефтепродуктов может привести к возникновению чрезвычайной ситуации (ЧС), однако критерии, по которым следует выделять зоны ЧС, весьма противоречивы. Среди критериев оценки территорий для выявления зон чрезвычайной ситуации используются показатели, основывающиеся как на оперативном контроле, так и на долгосрочном прогнозировании ситуации. Модель долгосрочного прогнозирования состояния экосистем должна содержать систему сбора и обработки информации и иметь своей целью выработку рекомендаций для принятия управленческих решений.

Для того чтобы определить степень негативного влияния нефти и нефтепродуктов на почвенный покров, необходимо выявить характер их взаимодействия с грунтами, микроорганизмами, растениями, поверхностными и подземными водами, то есть всеми элементами почвенного покрова. Многообразие всех факторов, влияющих на окружающую среду, настолько велико, что адекватную детерминированную систему их описания создать не представляется возможным. Техногенное загрязнение окружающей среды и связанные с ним ЧС возникают в результате производственной деятельности человека. В окружающей среде могут происходить изменения, которые приводят экологические системы в катастрофическое состояние, при этом их нормальное функционирование невозможно. Биологическая самоорганизация и регуляция экосистем настолько сложна, что описать эти процессы системами дифференциальных уравнений практически невозможно. Поэтому применение методов системного анализа объектов с нефтяным загрязнением встречается достаточно редко.

Детерминированные модели позволяют принимать оперативные решения по устранению последствий чрезвычайных ситуаций. Долгосрочного прогноза поведе-

ния экосистем после окончания действия факторов ЧС практически не существуют. Не существует также и моделей, позволяющих прогнозировать возникновение ЧС при долгосрочном накопительном возмущающем воздействии.

Разработанная в настоящем исследовании стохастическая модель развития ЧС и ликвидации их последствий является одним из возможных вариантов решения указанных проблем.

Важность разработки критериев и моделей описания поведения экосистем до возникновения ЧС, а также после их ликвидации и выработки рекомендаций для принятия управленческих решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением определяет актуальность диссертационной работы.

Решаемая в диссертации научно-техническая задача - разработка моделей описания поведения окружающей среды и решения задач системного анализа при ЧС на объектах нефтегазового комплекса.

Целью диссертационной работы является совершенствование системы прогнозирования ситуаций и методов решения задач системного анализа по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением.

Задачи исследования:

1. Формализация и постановка задачи взаимодействия человека с окружающей средой в районах с нефтяным загрязнением в рамках экологической сферы деятельности объектов нефтегазового комплекса.

2. Разработка модели оценки чрезвычайных ситуаций, связанных с разливами нефтепродуктов, на основе перколяционных и фрактальных процессов.

3. Создание модели мониторинга возникновения и развития ЧС на основе теории конечных цепей Маркова.

4. Разработка модели описания ситуаций и решение задач по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением на основе стохастических марковских процессов.

Объект исследования - сложные природные и техногенные системы, включая почвенный покров и водные объекты, загрязненные нефтью и нефтепродуктами.

Предмет исследования - модели описания развития ЧС, возникающих при разливах нефтепродуктов в почвах, и выработка рекомендаций для принятия управленческих решений по ликвидации последствий ЧС на объектах нефтегазового комплекса.

Методы исследования: системный анализ, теория конечных цепей Маркова, теория фрактальных процессов, статистические методы обработки экспериментальных результатов.

Научная новизна. Проведена формализация структуры системы взаимодействия человека с окружающей средой, позволяющая ставить задачи системного анализа и создавать модели поведения систем окружающей среды при мониторинге ЧС на объектах нефтегазового комплекса.

Предложена новая модель топологического описания возникновения и развития разливов нефтепродуктов в почвах, позволяющая с использованием математического аппарата фрактальной теории определять и сравнивать между собой зоны, пострадавшие при аварийном разливе нефтепродуктов, описывать физические закономерности процесса и численно рассчитывать порог перколяции для различных природных сред.

Впервые использована теория конечных цепей Маркова для долгосрочного мониторинга возникновения и развития ЧС.

Создана новая модель постановки и решения задач системного анализа в районах с нефтяным загрязнением на основе стохастических марковских процессов.

Практическая значимость. Внедрение моделей поведения систем окружающей среды способствует совершенствованию мониторинга и прогнозирования процессов возникновения, развития и ликвидации последствий ЧС на объектах нефтегазового комплекса.

Разработанные модели оценки ЧС, описания ситуаций и выработки рекомендаций для принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением могут быть использованы при проведении наблюдений за количественными и качественными показателями состояния окружающей среды и

для информационного обеспечения государства, юридических и физических лиц по вопросам состояния окружающей среды.

Результаты работы используются в практической деятельности спасательных центров МЧС России, что повышает эффективность и достоверность проведения мониторинга чрезвычайных ситуаций на объектах нефтегазового комплекса.

Основные положения работы используются в учебном процессе Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России при проведении занятий по дисциплине «Системы организационного управления».

Достоверность научных положений и выводов, изложенных в диссертации, подтверждается использованием современных методов системного анализа и теории вероятности.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Формализованная структура системного анализа взаимодействия человека с окружающей средой в рамках экологической сферы деятельности объектов нефтегазового комплекса.

2. Модель оценки ЧС, связанных с разливами нефтепродуктов на основе перко-ляционных и фрактальных процессов.

3. Модель мониторинга возникновения и развития ЧС на основе теории конечных цепей Маркова.

4. Модель описания ситуаций и выработки рекомендаций для принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением на основе стохастических марковских процессов.

Апробация работы. Основные научные результаты исследования докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры исследования и экспертизы пожаров Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России, научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт проблемы, перспективы» (СПб, 2008), межкафедральном теоретическом семинаре по системным исследованиям (СПб, 2009), Международной научно-практической конференции «Чрезвычайные ситуации: предупреждение и ликвидация» (Минск, 2009).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов и списка литературы. Общий объем работы составляет 124 страницы печатного текста, содержит 11 рисунков, 7 таблиц. Список литературы включает 86 наименований.

».ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, определяются цели и задачи исследования, изложена научная новизна и практическая значимость диссертационной работы, приводятся защищаемые положения.

В первой главе «Анализ структуры системы взаимодействия человека с окружающей средой» обосновывается необходимость создания формализованной системы управления окружающей средой в рамках экологической сферы деятельности.

Экологическая сфера деятельности человека должна рассматриваться как сочетание многих факторов. К ним относятся факторы, связанные с конкретной деятельностью, факторы их правового регулирования и факторы, возникающие при их взаимодействии. Последние необходимо учитывать при обеспечении безопасности и защиты от ЧС при осуществлении производственной деятельности.

При конкретном использовании систем управления окружающей средой большое значение имеет индивидуализация природного объекта, которая может иметь естественный или юридически обусловленный характер.

На предприятиях нефтегазового комплекса можно индивидуализировать различные по своим масштабам природные объекты. Например, земельные участки размещения конкретных предприятий (комплекс буровой скважины, территорию участка нефтепровода). В качестве более крупной структурной единицы можно выделить территорию нефтегазоносной провинции или крупного нефтеперерабатывающего комбината.

Любое отрицательное или положительное изменение в окружающей среде, полностью или частично являющееся результатом деятельности организации, ее продукции или услуг,определяется как воздействие на окружающую среду (environmental impact). Углеводородное (нефтяное) загрязнение природной среды является одним из

наиболее опасных химических загрязнений, что связано с высокой токсичностью, химической стойкостью и высокой миграционной способностью отдельных компонентов нефти.

Концепция настоящей диссертационной работы возникла, в первую очередь, в связи с задачами созданного в Вологодской области спасательного центра МЧС России. Крупная авария в данном регионе произошла в ноябре 2007 года. По оценкам экологов, последствия разлива нефти на Онежском озере будут сказываться более трех лет.

Ущерб, причиняемый природной среде за счет ее загрязнения, определяется исходя из объемов поступающих в окружающую среду загрязняющих веществ и характеристик реципиентов («получателей» ущерба). Этот ущерб определенным образом компенсируется за счет выплаты нормативных и сверхнормативных платежей за загрязнение. Под экологическим ущербом понимаются отрицательные изменения в окружающей среде, вызванные различного рода воздействиями: загрязнением, изъятием или нарушением качества ресурсов. Денежная оценка негативных изменений в окружающей среде и формирует величину экономического ущерба.

Сделанный в первой главе анализ позволяет сформулировать цели системного анализа механизма взаимодействия человека с окружающей средой, обозначить необходимые элементы структуры системы и возможные взаимосвязи между ними, формализовать информационные потоки взаимодействия человека с окружающей средой.

Во второй главе «Модели описания возникновения и развития чрезвычайных ситуаций в районах с нефтяным загрязнением» определяются цели системного анализа механизма взаимодействия человека с окружающей средой. Осознанное воздействие человека на окружающую среду преследует определенную цель. Во всяком действии можно увидеть его составные части, более мелкие действия. Причем эти составные части должны выполняться не в произвольном порядке, а в определенной последовательности. Это и есть признаки системности.

С учетом системного подхода была проведена формализация структуры взаимодействия человека с окружающей средой, позволяющая создавать модели поведе-

ния систем окружающей среды на объектах нефтегазового комплекса, которая приведена на рисунке 1.

Центральной проблемой системного анализа является проблема принятия решений. Она связана с выбором определенной альтернативы в условиях различного рода неопределенности и риска. Работа системного аналитика заканчивается стадией подготовки рекомендаций и вариантов принятия решения. Принятие решения остаётся в компетенции соответствующего должностного лица (или органа). Выбор прихо-

дится осуществлять в условиях неопределённости, которая обусловлена наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке. Процедуры и методы системного анализа направлены на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределённости по каждому из вариантов и сопоставление вариантов по тем или иным критериям эффективности.

Рисунок 1 - Формализированное представление структуры взаимодействия человека с окружающей средой

В системном анализе можно выделить три главных направления, соответствующие трем этапам в исследовании сложных систем:

1. Формализация и постановка задач системного анализа.

2. Построение моделей исследуемого объекта.

3. Анализ поставленной математической задачи с целью принятия управленческого решения.

Имитационное моделирование является мощным инструментом исследования поведения реальных систем. Методы имитационного моделирования позволяют собрать необходимую информацию о поведении системы путем создания ее компьютерной модели.

В природе нет строго периодических явлений. Известно, что конденсированное состояние вещества может существовать не только в форме плотной сплошной среды, но и в виде сильно разрыхленных пористых структур. Экспериментальное и натурное наблюдения экологических процессов показали, что нефть и нефтепродукты, попадая в почву, могут находиться в ней в различных формах: в пористой среде и трещинах -в парообразном и жидком легкоподвижном состоянии, в свободной или растворенной водной или водно-эмульсионной фазе; в свободном неподвижном состоянии, в сорбированном состоянии, связанном на частицах горной породы или почвы, в поверхностном слое почвы или грунта в виде плотной органоминеральной массы.

Следует также учитывать, что система почвенный слой-нефтепродукты - это постоянно меняющийся в природных условиях объект. Как свободные, так и малоподвижные связанные формы нефтепродуктов отдают летучие фракции в атмосферу, а растворимые соединения - в воду.

Такого рода структурированные системы образуются в результате конденсации в сложных неравновесных условиях, например при слипании движущихся по определенному закону твердых частиц или жидкостей (рис. 2). Они получили название фрактальных агрегатов. На рисунке видно, что фронт распространения нефтяного пятна по поверхности пористой среды имеет изломанный вид. Размеры фронта не поддаются линейному измерению. Фрактальный агрегат каждого вещества формируется при определенных физических условиях, которые до конца не поняты. Тем не менее, разработанный математический аппарат дает возможность использовать зако-

ны образования фрактальных агрегатов для исследования возникновения и развития ЧС нефтяного загрязнения.

Рисунок 2 - Экспериментально полученные фронт разлива и форма площади разлива

В работе рассмотрено образование фрактальной структуры, возникающей вследствие неустойчивости поверхности раздела при вторжении жидкого нефтепродукта на «территорию» твердого пористого вещества. Образование фрактальной структуры может наблюдаться также при вытеснении одной жидкостью (например, водой) другой жидкости (например, нефти) в пористой среде (например, в почве).

Для вычисления длины, площади, объема загрязнения используется алгоритм, основанный на вычислении меры М. Исследуемый объект покрывают множеством N фрактальных кластеров. Тогда

где у(/?// ) геометрический коэффициент, который зависит от выбора фрактала, покрывающего объект, г - отрезок единичной длины.

Критический показатель £>// называют размерностью Хаусдорфа. Справедливо следующее соотношение:

нефтяного загрязнения

N

О)

г

Отношения соответствующих размеров подобных фигур равны, если их привести к одной и той же размерности на основе оценки их нелинейности. Фрактальное отображение пространства, получаемое бесконечным рекурсивным процессом, обладает свойством самоподобия или масштабной инвариантности. Из-за таких своих свойств фракталов размерность Хаусдорфа является основной мерой для исследования размеров загрязнения. Размерность Хаусдорфа - это необходимое расширение понятия размерности на фрактальные объекты, моделирующее, хотя и приближенно, огромное количество явлений в реальном мире.

Разработанная модель топологического описания нефтяного загрязнения позволяет с помощью фрактальной теории, то есть используя математический аппарат, разработанный для фракталов, определять и сравнивать между собой зоны, пострадавшие при аварийном разливе нефтепродуктов. С помощью математического аппарата фракталов исследуются процессы распространения нефтепродуктов в жидкости или пористых средах. Жидкость просачивается в поровое пространство, образуя кластер протекания или перколяционный кластер. Меняя значение порога перколяции Хп, получают перколяционные кластеры различных размеров. Условием успешного протекания жидкости является возникновение кластера, который простирался бы вдоль всей решетки и соединял бы ее противоположные стороны.

Ячейки с вероятностями, меньшими пороговой, способны заполняться и пропускать сквозь себя жидкость. Они называются порами. Компьютерное моделирование процесса протекания при заданном Хл заключается в том, что в решетку с одной стороны начинают "впрыскивать жидкость". Впрыснутая жидкость из любой поры может вторгнуться только в пору, непосредственно находящуюся рядом с данной. Так моделируются капиллярные каналы, или "связи" между порами.

Наименьшая плотность р занятых узлов, при которой бесконечная решетка перколирует, называется критической плотностью, или порогом перколяции рс. Как показали массированные расчеты по методу Монте-Карло, рс ~ 0,59275. По мере того, как для вычисления рс используются все более мощные компьютеры, количество десятичных знаков увеличивается.

Рассмотрим применение фрактальной теории для моделирования разлива неф-тепрдуктов в различных средах. Будем считать разлив нефтепродуктов случайным блужданием, соответствующим упорядоченной непрерывной последовательности из П шагов вдоль связей от одного узла к одному из его ближайших соседей. Блуждание называется блужданием без самопересечений (self-avoiding walk), если каждый узел посещается только один раз.

Константа связности (connective constant) (X описывает топологические свойства решетки и определяется как

In =linr-lncBi (3)

n—xiО "

где сп - число путей из п шагов блуждания без самопересечений, начинающихся на данном узле. Константа связности, известная также как предел блужданий, является мерой связности решетки, то есть характеризует степень ее пересеченности. Константа связности возрастает с ростом координационного числа решетки.

Рассмотрим все пути длиной п случайного блуждания без самопересечений от данного узла. Каждый путь может быть продолжен на один шаг г-1 способами. Таким образом, путей из п + 1 шагов в z-1 раза больше чем путей из п шагов. Следовательно, H<z-1.

Простая и строгая оценка для порога перколяции может быть получена из необходимого (но не достаточного) условия, что среднее число неблокированных путей

случайного блуждания без самопересечений длины п, равное \\.п р'г, оставалось конечным для очень больших п, что дает

рА- (4)

Кроме определения порога перколяции разработан математический аппарат для вычисления следующие характеристик:

(Лу - среднее число кластеров размера 5;

N - полное число ячеек;

ns(p) = (/Vy) / Л' - распределение кластеров по размерам;

п5(р) - полное число занятых ячеек;

5 я5(р) - количество занятых ячеек, принадлежащих кластерам размера л.

Разработанная модель возникновения и развития ЧС нефтяного загрязнения с помощью перколяционных фракталов позволяет понять физические закономерности этого процесса и численно рассчитать порог перколяции для различных природных сред, описать процессы, когда при плавном изменении одного из параметров системы (например концентрации) свойства системы меняются скачком. Поскольку просачивание по сути своей геометрично, оно упрощает анализ сложнейших конфигураций и текстур, позволяя обойтись без излишних физических усложнений. А самоподобие, господствующее в критических точках, способствует успешному раскрытию взаимосвязей между подобием и фракталами.

Третья глава «Прогнозирование ситуаций и выработка рекомендаций для принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением» посвящена процессам прогнозирования ситуаций при возникновении нефтяных загрязнений в почвенном покрове на объектах нефтегазового комплекса.

Мониторинг нефтяных загрязнений осуществляется по ряду параметров. Исходной величиной являются экспериментальные данные. Сами параметры, периодически снимаемые с приборов, как правило, нельзя описать гладкой функцией времени, удовлетворяющей определенным детерминистическим (дифференциальным) уравнениям. Существует альтернативный подход - стохастические или вероятностные модели описания процессов. Среди них простотой и ясностью физического смысла выделяются модели, основанные на теории конечных цепей Маркова.

Под конечной цепью Маркова понимается процесс, который переходит из состояния в состояние с определенной вероятностью, так называемой вероятностью перехода. Так как число этих состояний конечно, а значение вероятности перехода полностью определено состоянием, в котором процесс находится в данный момент времени, вероятность перехода является условной. В марковском процессе первого порядка часть прошлого, влияющая на настоящее, ограничена одним предыдущим со-

стоянием: настоящее полностью определяется непосредственно предшествующим ему прошлым.

Такие процессы часто представляют с помощью диаграмм состояний с различными вероятностями перехода. Рассмотрим для примера модель объекта, для которого можно выделить пять основных наблюдаемых состояния 51 - 55, п = 5 (рис. 3).

51 S2 53 54 55

Рисунок 3 - Модель объекта с пятью наблюдаемыми состояниями

Состояние 51 соответствует чрезвычайной экологической ситуации с содержанием нефтепродуктов в почве от 10 до 20 предельно допустимых концентраций (ПДК).

Состояние 55 является относительно удовлетворительным, с содержанием нефтепродуктов в почве менее ПДК.

Состояния 52 - 54 промежуточные контролируемые степени загрязнения почвы нефтепродуктами.

Допустим, нас интересуют мониторинг контролируемых состояний 51 - 55. В рассматриваемой модели будем считать, что переход в правое состояние будет осуществляться с вероятностью р, в левое состояние с вероятность д. При достижении крайнего состояния 51 следует принимать чрезвычайные меры. Рассмотрим поглощающую марковскую цепь событий, состоящую из 5 состояний. Состояния 51 и 55 будут «граничными», причем процесс, достигнув этих состояний, остается там навсегда, а состояния 52,53,54 - «внутренними». В этом случае переходная матрица имеет вид

51 52 53 54 55

£1 1 0 0 0 0

52 Я 0 Р 0 0

53 0 Я 0 Р 0

54 0 0 Я 0 Р

55 0 0 0 0 1

Пусть кп - вектор-строка, задающий меру, индуцированную функцией исходов ^ в момент п для конечного марковского процесса и переходной матрицей Р. Тогда

пп =п0?п ■ (6)

Допустим, что в данный момент система находится в состоянии 53. Тогда стартовое распределение состояний

ЛО ={0,0, 1,0,0}. (7)

Для этого случая можно построить дерево и меру на дереве для первых трех экспериментов (рис. 4).

Рисунок 4- Дерево и вероятности путей функции исходов

Исходя из этого рисунка, можно подсчитать меры, индуцированные функциями /] ,/2 и /з .на первом, втором и третьем шаге процесса соответственно

л, = {0, 1/2, 0, 1/2, 0},

л2= {1/4,0,1/2,0,1/4}, (8)

я3 = {1/4, 1/4, 0, 1/4, 1/4}. Так как 53 - начальное состояние процесса, то эти же меры можно найти как третьи строки переходных матриц

ООО 1/2 0 1/2 0 0 1/2 0 1/2

Р2 =

1 0

1/2 1/4

1/4 0

0 1/4 0 0

1 0 5/8 0 1/4 1/4 1/8 О

О О

1/2 О

О О 1/2 О О

О

1/4 О

1/4 О

О О

0 1/2

1

О О

1/4 О

О 1/4

1/4 1/2

О 1

О О

О 1/8

1/4 1/4

О 5/8

О 1

(9)

Эти матрицы дают сразу несколько мер на деревьях функций исходов (см. рис. 4) (в зависимости от начального состояния).

Удобно придать матрице Р несколько иной, - канонический вид, объединив все эргодические состояния в одну группу и все невозвратные состояния - в другую группу. В этом случае каноническая форма матрицы переходных состояний будет иметь вид

Р =

в \ 0 я ; е

(10)

Из теории марковских цепей следует, что среднее время, которое проводит процесс в данном невозвратном состоянии, всегда конечно, и что это среднее время определяется фундаментальной матрицей Л', где

N = (1-0)-!. (11)

Учитывая, что р + д = 1, получаем:

1~й =

1 -р -Ч 1 О -д

Тогда

0 -р

1

Р + ч' Р

Р + <?

я 1 р

Р +9

ч Й+Р*

Р +я Р +1

(12)

(13)

Следовательно, если мониторинг экологической обстановки показывал, что система находится в состоянии 53, то математическое ожидание времени нахождения системы в этом состоянии равно 1+ д^). Минимум, равный 1, достигается, когда р = 0 или р = 1, а максимум при р = 1/2. Для ситуации, когда р = 2/3, то есть когда движение вправо в два раза более вероятно, нежели влево:

ЛГ =

7/5 6/5 4/5

3/5 9/5 6/5

1/5 3/5 7/5

(14)

^2 =

14 / 25 42/25 20 / 25 18 / 25 36 / 25 18/25 8/25 30/25 14/25

(15)

Следовательно, для самого быстрого достижения системой относительно удовлетворительного состояния, с содержанием нефтепродуктов в почве менее ПДК, то есть границы 55, система должна находиться в состоянии 54. Однако, даже для возникновения изменения наблюдаемых процессов в состоянии 52, вероятность достигнуть относительно удовлетворительного состояния 55 несколько больше, чем попасть в чрезвычайную экологическую ситуацию 51. Из приведенных численных примеров видно, что элементы матрицы ¿V уменьшаются при удалении от главной диагонали.

Разработанная модель долгосрочного мониторинга возникновения, развития ЧС и последующего восстановления экологических объектов на основе теории конечных цепей Маркова позволяет: при известных, или заданных, рц определить финальные вероятности нахождения процесса в / - м состоянии; с помощью финальных и переходных состояний определять вероятность любого события в данной цепи; с помощью стандартных методик рассчитать их различные вероятностные характеристики, например, времена первого достижения определенного состояния процесса, их дисперсию, квадратичное отклонение и т.д.

Параметры марковской модели могут быть определены экспериментально или с помощью каких-либо методов оценки переходных вероятностей. Для этого могут применяться экспертные методы. Примером могут служить проведенные осенью 2009 года исследования состоянии объектов окружающей среды на акватории Онежского озера в районе населенного пункта Голяши, вблизи места аварии нефтеналивной баржи, произошедшей в 2007 году. Обстоятельства указанной аварии, приведшей к разливу нефтепродукта, подробно рассмотрены в первой главе диссертационной работы. Исследования проводились на лабораторной базе учебно-спасательного центра «Вы-тегра» МЧС России. Схема отбора образцов приведена на рисунке 5.

По результатам проведенного мониторинга состояния водного объекта (оз. Онежское) на месте аварии нефтеналивной баржи спустя два года после аварии (табл.) можно сделать следующие выводы. Содержание нефтепродуктов в воде остается выше предельно допустимых концентраций, причем непосредственно у места аварии это превышение составляет 10—15 раз. Следует отметить, что пробоотбор осуществлялся в ветреную погоду при очень сильном волнении на озере. Можно

предположить, что после сбора основной массы плавающего нефтепродукта и вывоза его для захоронения на месте аварийного участка на дне озера остались наиболее тяжелые смолисто-асфальтеновые компоненты, осевшие в результате аварии. При волнении на озере и интенсивном перемешивании воды эти компоненты попадают в водную толщу. Окончательный вывод заключается в том, что проведенные после аварии 2007 года мероприятия по ликвидации разлива нефтепродуктов не привели к удовлетворительному результату. Рекомендацией по результатам проведенных исследований может служить продолжение работы по ликвидации разлива, обратить внимание на состояние дна озера в месте аварии и проведение повторного мониторинга.

Рисунок 5 - Схема отбора образцов на акватории Онежского озера

Таблица - Результаты исследования содержания (мг/л) нефтепродуктов и бенз(а)пирена в образцах воды из Онежского озера, мг/л

Проба (в соответствие со схемой отбора) А В С Е Контрольный образец ПДК

Нефтепродукты 1,05 1,68 1,35 0,43 0,26 0,06 0,1

Бенз(а)пирен 0,97 0,76 0,79 1,06 0,94 0,51 0,02

Предложенная модель позволяет проводить долгосрочный мониторинг. Однако разработанная модель не учитывает мероприятия, связанные с улучшением экологической обстановки. Поэтому в данной работе была разработана модель описания ситуаций и выработки рекомендаций для принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением.

Рассмотрим следующие ситуации или исходы процесса.

1. Почва, находясь изначально в первом (относительно удовлетворительном) состоянии, в следующем периоде наблюдений останется в том же состоянии.

2. В результате разливов нефтепродуктов почва перейдет во второе состояние с нефтяным загрязнением без создания ЧС.

3. Состояние почвы ухудшится до создания ЧС (третье состояние).

Фактические значения вероятностей возникновения того или иного состояния в

соответствии с площадью, глубиной загрязнения земель, концентрацией нефти (нефтепродуктов) определяются на основании данных по обследованию земель и лабораторных анализов, проведенных в соответствии с нормативными и методическими документами, утвержденными или разрешенными для применения государственными органами. Площадь нефтяного загрязнения земель и водных объектов может быть определена с помощью экспертных оценок, инструментальными методами, методом аэрофотосъемки, то есть с применением всего арсенала методов экологического мониторинга.

Рассмотрим марковскую цепь событий, состоящую из трех состояний - 51,52 и 53. Поскольку других исходов процесса нет, то 51 + 52 + 53=1.

Тогда процесс перехода из состояния в состояние имеет шесть событий, каждому из событий соответствует вероятность перехода. Обозначим ихРи, Р12, Р\з, Р2ь

Для предотвращения загрязнения почвы можно проводить различные мероприятия, предотвращающие разлив нефти, затрачивая на это определенные средства. При разливе нефти придется затрачивать средства для восстановления нормального состояния почвы. Чтобы рассмотреть задачу принятия решений в перспективе, введем матрицу весов Л, определяющую доходы и затраты в денежном эквиваленте, соответствующую матрице перехода

Рг\+Ргг+Ргъ =1' Рз1+Рз2+Рзз=1-

Соответствующая матрица переходных вероятностей процесса имеет вид

'Ри Ра Аз" Р= Рп Рп Р23 \Рз1 Р 32 Рз 3 У

(16)

\

(17)

С помощью этих матиц можно выбрать наилучшую стратегию принятия решения, основываясь на максимизации ожидаемого дохода.

Обозначим через/п( 1) оптимальный ожидаемый доход, полученный на этапах от п до N включительно при условии, что система находится в начале этапа п в состоянии / и число этапов N конечно.

Обратное рекуррентное уравнение, связывающее /п и /п+\, можно записать в

виде

у-1-)-=-шах- 2 Р>) 1Г» + /л+1 (У)], (18)

.И

где п = 1,2,...,ЛГ, /л+1(0 = 0 для всех].

Приведенное уравнение основано на том, что накапливающийся доход [г!,* + /л+1 (/)] получается в результате перехода из состояния /' на этапе п в состояние у на этапе п + 1 с вероятностью рку . Введем обозначение

т

У1 ¿^П'Ч , (19)

/=1

тогда рекуррентное уравнение можно записать следующим образом

/„(/) = шах(^).

Соответственно

/и(0 = тах|^ +

Аналогично можно смоделировать задачи принятия решения с конечным и бесконечным числом этапов, причем переходные вероятности и функции дохода не обязательно должны быть одинаковы для каждого года. Данные задачи принятия решения решаются в виде задачи линейного программирования методом полного перебора, методом динамического программирования или с использованием алгоритма Ховарда.

1Ж+10)|,я = 1.2......N-1

(20)

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Проведена формализация структуры и поставлена задача системного анализа взаимодействия человека с окружающей средой, позволяющая создавать стохастические модели поведения систем окружающей среды на объектах нефтегазового комплекса.

2. Разработана модель топологического описания нефтяного загрязнения, позволяющая с использованием математического аппарата фрактальной теории определять и сравнивать между собой зоны, пострадавшие при аварийном разливе нефтепродуктов.

3. Разработана модель возникновения и развития разливов нефтепродуктов с помощью теории перколяции, позволяющая описать физические закономерности процесса и численно рассчитать порог перколяции для различных природных сред.

4. Разработана описательная модель мониторинга возникновения и развития ЧС на основе теории конечных цепей Маркова.

5. Создана модель описания ситуаций и выработки рекомендаций для принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением на основе стохастических марковских процессов.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

Статьи в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК

1. Бардин И.В., Моторыгин Ю.Д., Шарапов C.B., Кононов С.И. Пожароопасное состояние почвенного покрова на объектах нефтегазового комплекса: прогнозирование и предотвращение угрозы возникновения чрезвычайных ситуаций// Пожарная безопасность. 2010. № 1. (0,8/0,4 пл.).

2. Бардин И.В., Моторыгин Ю.Д., Галишев М.А. Прогнозирование ситуаций и оптимизация принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением на основе конечных цепей Маркова // Проблемы управления рисками в техносфере. 2009. №1-2 (9-10). (0,8/0,4 пл.).

Прочие научные публикации

3. Кондратьев С.А., Галишев М.А. Бардин И.В. Нормативное регулирование сервиса услуг в сфере экологического мониторинга элементов окружающей среды на объектах нефтегазового комплекса// Сервис безопасности в России: опыт проблемы, перспективы: материалы науч.-практ. конф. СПб.: СПб университет ГПС МЧС России, 2008. (0,4/0,2 пл.).

4. Гогохия Б.Ю., Шарапов C.B., Бардин И.В. Система нормативного регулирования мониторинга почвенного покрова на объектах нефтегазового комплекса// Сборник науч. докл. межкаф. теоретич. семинара по системным исследованиям. СПб.: СПб университет ГПС МЧС России, 2009. (0,4/0,2 пл.).

5. Бардин И.В., Моторыгин Ю.Д., Галишев М.А. Моделирование экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением на основе конечных цепей Маркова// Чрезвычайные ситуации: предупреждение и ликвидация: тез. докл. V Между-нар. науч.-практ. конф. Минск: МЧС Республики Беларусь, 2009. (0,4/0,2 пл.).

Подписано в печать /£ • 2010. Формат 60*84 1/16 Печать цифровая. Объем 1,5 п.л. Тираж 100 экз.

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России

ВВЕДЕНИЕ.

Глава I. АНАЛИЗ ХАРАКТЕРА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ЧЕЛОВЕКА С ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДОЙ.

1.1. Системы управления окружающей средой в рамках экологической сферы деятельности.

1.2. Чрезвычайные ситуации, вызванные сбоем системы взаимодействия человека с окружающей средой.

Т.З. Система саморегуляции природной среды при воздействии на нее нефтяного загрязнения.

1.4. Механизмы охраны окружающей среды и нормативы оценки воздействия нефтепродуктов на окружающую среду.

1.5. Оценка ущерба окружающей среде при добыче и подготовке углеводородов.

Выводы:.

Глава И. МОДЕЛИ ОПИСАНИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И РАЗВИТИЯ

ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ В РАЙОНАХ С НЕФТЯНЫМ ЗАГРЯЗНЕНИЕМ.

11.1. Определение целей системного анализа механизма взаимодействия человека с окружающей средой.

11.2. Выбор модели возникновения и развития ЧС в районах с нефтяным загрязнением.

11.3. Анализ ситуаций возникновения и развития ЧС в районах с нефтяным загрязнением.

11.4. Модель топологического описания нефтяного загрязнения с помощью фрактальной теории.

11.5. Модель возникновения и развития ЧС нефтяного загрязнения с помощью перколяционных фракталов.

Выводы:.

Глава III. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СИТУАЦИЙ И ОПТИМИЗАЦИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УЛУЧШЕНИЮ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ

ОБСТАНОВКИ В РАЙОНАХ С НЕФТЯНЫМ ЗАГРЯЗНЕНИЕМ.

III. 1. Процессы прогнозирования ситуаций и оптимизации принятия решений.

111.2. Модель мониторинга возникновения и развития ЧС на основе теории конечных цепей Маркова.

111.3. Методы и технические средства мониторинга окружающей среды

111.4. Марковские процессы принятия решения.

Выводы:.

Загрязнение окружающей среды нефтепродуктами приводит к глубокому изменению всех звеньев естественных биоценозов или их полной трансформации, что создает новую экологическую обстановку. Взаимодействие нефти и нефтепродуктов с грунтами, микроорганизмами, растениями, поверхностными и подземными водами, то есть всеми элементами почвенного покрова неоднозначно.

Модель долгосрочного прогнозирования состояния экосистем должна содержать систему сбора и обработки информации и иметь своей целью выработку рекомендаций для принятия управленческих решений.

При разливах нефти и нефтепродуктов необходимо уметь оценивать площадь разлива и степень насыщаемости нефтепродуктами почвенного покрова и водной среды.

Поступление в почву инородных нефтепродуктов может привести к возникновению чрезвычайной ситуации (ЧС), однако критерии, по которым следует выделять зоны ЧС, весьма противоречивы. Среди критериев оценки территорий для выявления зон чрезвычайной ситуации используются показатели, основывающиеся на оперативном контроле, так и на долгосрочном прогнозировании ситуации

Для того чтобы определить степень негативного влияния нефтепродуктов на окружающую среду необходимо выявить характер их взаимодействия со всеми ее компонентами. Однако многообразие всех факторов, влияющих на окружающую среду настолько велико, что адекватную детерминированную систему создать не представляется возможным. Детерминированные системы позволяют принимать оперативные решения по устранению последствий чрезвычайных ситуаций. Моделей долгосрочного прогноза поведения систем после окончания действия факторов ЧС практически не существуют. Не существует также и моделей, позволяющих прогнозировать возникновение ЧС при долгосрочном накопительном возмущающем воздействии.

Разработанная в настоящем исследовании стохастическая модель развития ЧС и ликвидации последствий позволяет решить указанные проблемы

Техногенное загрязнение окружающей среды и связанные с ним ЧС возникают в результате производственной деятельности человека. В окружающей среде происходят изменения, которые приводят экологические системы в катастрофическое состояние, при котором их нормальное функционирование невозможно. Биологическая самоорганизация и регуляция экосистем настолько сложна, что описать эти процессы системами дифференциальных уравнений практически невозможно. Исследования нарушенных экологических систем методами системного анализа путем разработки критериев и моделей описания и оценки эффективности встречаются достаточно редко.

К основным загрязняющим окружающую среду веществам относятся нефть и нефтепродукты, включая ПАУ, тяжёлые металлы. Скорость накопления нефтепродуктов, в результате техногенного загрязнения, в экосистемах опережает скорость их биодеградации естественным путем. Вопросам восстановления экосистем в последнее время уделяется много внимания, однако большинство научно-технических разработок сводятся к созданию ГИСов. В основу их положены методики прогнозирования последствий промышленных аварий, на базе имеющейся оперативной информации. Эти системы предназначены для оперативного принятия решений по использованию сил и средств для ликвидации ЧС. Для создания виртуального объекта в программу вводится вся имеющаяся техническая, организационная и технологическая информация об объекте. Эти модели прогнозируют поведение объекта в случае возможных ЧС. Вопросами восстановления природных объектов данные системы не занимаются.

В настоящее время отсутствует также теория и модели, описывающие поведение нефти в почвенно-грунтовой толще, которые могли бы стать основой разработки эффективной технологии по ликвидации нефтяных загрязнений.

Таким образом, важность разработки критериев и моделей описания поведения экосистем до возникновения ЧС а также после их ликвидации, и оптимизация принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением определяет актуальность диссертационной работы.

Решаемая в диссертации научно-техническая задача - разработка моделей описания поведения окружающей среды и оценки эффективности принятия решений при ЧС на объектах нефтегазового комплекса.

Целью диссертационной работы является совершенствование системы прогнозирования ситуаций и методов решения задач системного анализа при мониторинге чрезвычайных ситуаций на объектах нефтегазового комплекса.

Задачи исследования:

1. Формализация и постановка задачи взаимодействия человека с окружающей средой в районах с нефтяным загрязнением в рамках экологической сферы деятельности объектов нефтегазового комплекса.

2. Разработать модель оценки ЧС, связанных с разливами нефтепродуктов на основе перколяционных фрактальных процессов.

3. Разработать модель мониторинга возникновения и развития ЧС на основе теории конечных цепей Маркова.

4. Создать модель описания ситуаций и оптимизации принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением на основе стохастических марковских процессов.

Объекты исследования: Сложные природные и техногенные системы, включая почвенные покров и водные объекты, загрязненные нефтью и нефтепродуктами.

Предмет исследования: система оценки эффективности принятия решений при мониторинге чрезвычайных ситуаций на объектах нефтегазового комплекса

Методы исследования: системный анализ, теория конечных цепей Маркова, теория фрактальных процессов.

Научная новизна. Проведена формализация структуры системы взаимодействия человека с окружающей средой, позволяющая ставить задачи системного анализа и создавать модели поведения систем окружающей среды при мониторинге ЧС на объектах нефтегазового комплекса.

Предложена новая модель топологического описания возникновения и развития разливов нефтепродуктов в почвах, позволяющая с использованием математического аппарата фрактальной теории определять и сравнивать между собой зоны, пострадавшие при аварийном разливе нефтепродуктов, описывать физические закономерности процесса и численно рассчитывать порог перколяции для различных природных сред.

Использована теория конечных цепей Маркова для долгосрочного мониторинга возникновения и развития ЧС в районах с нефтяными загрязнениями.

Создана новая модель постановки и решения задач системного анализа в районах с нефтяным загрязнением на основе стохастических марковских процессов, позволяющая оценить степень экологической катастрофы и позволяющая выработать оптимальное решение для ее ликвидации.

Практическая значимость. Внедрение моделей поведения систем окружающей среды способствует совершенствованию мониторинга и прогнозирования процессов возникновения, развития и ликвидации последствий ЧС на объектах нефтегазового комплекса.

Разработанные модели оценки ЧС, описания ситуаций и выработки рекомендаций для принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением могут быть использованы при проведении наблюдений за количественными и качественными показателями состояния окружающей среды и для информационного обеспечения государства, юридических и физических лиц по вопросам состояния окружающей среды.

Результаты работы используются в лабораториях экологического мониторинга для повышения эффективности и достоверности проведения мониторинга чрезвычайных ситуаций на объектах нефтегазового комплекса.

Основные положения работы используются в учебном процессе Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России при проведении занятий по дисциплине «Системы организационного управления» на кафедре ЭиМ.

Достоверность научных положений и выводов, изложенных в диссертации, подтверждается использованием современных методов системного анализа и теории вероятности.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Формализованная структура и постановки задачи системного анализа взаимодействия человека с окружающей средой в рамках экологической сферы деятельности объектов нефтегазового комплекса.

2. Модель оценки ЧС, связанных с разливами нефтепродуктов на основе перколяционных фрактальных процессов.

3. Модель мониторинга возникновения и развития ЧС на основе теории конечных цепей Маркова.

4. Модель описания ситуаций и оптимизации принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением на основе стохастических марковских цепей.

Апробация работы.

Основные научные результаты исследования докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры исследования и экспертизы пожаров СПб. Университета ГПС МЧС России, на научно-практической конференции «Сервис безопасности в России: опыт проблемы, перспективы» (СПб. 2008), на межкафедральном теоретическом семинаре по системным исследованиям (СПб. 2009)., на международной научно-практической конференции «Чрезвычайные ситуации: предупреждение и ликвидация» (Минск, 2009).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав и выводов. Общий объем работы составляет 124 страниц печатного текста, содержит 11 рисунков, 7 таблиц. Список литературы включает 86 наименований.

Выводы:

1. Проведена формализация структуры и поставлена задача системного анализа взаимодействия человека с окружающей средой, позволяющая создавать модели поведения систем окружающей среды на объектах нефтегазового комплекса.

2. Разработана модель топологического описания нефтяного загрязнения, позволяющая с использованием математического аппарата фрактальной теории определять и сравнивать между собой зоны пострадавшие при аварийном разливе нефтепродуктов.

3. Разработана модель возникновения и развития разливов нефтепродуктов с помощью теории перколяции, позволяющая описать физические закономерности процесса и численно рассчитать порог перколяции для различных природных сред.

4. Разработана описательная модель мониторинга возникновения и развития ЧС на основе теории конечных цепей Маркова.

5. Создана модель описания ситуаций и оптимизации принятия решений по улучшению экологической обстановки в районах с нефтяным загрязнением на основе стохастических марковских процессов.

1. Таха X. Введение в исследование операций. Т. 1, 2. — М.: Мир,1985.

2. Теория выбора и принятия решений. — М.: Наука, 1982.

3. ГОСТ Р ИСО 14001-98 Системы управления окружающей средой. Требования и руководство по применению

4. Эрих В.Н Химия нефти и газа: Учебник. М.-Л.: Химия, 1966.

5. Хант Дж. Геохимия и геология нефти и газа. М.: Мир, 1982.

6. Лурье Ю.Ю. Аналитическая химия промышленных сточных вод. М.: Химия, 1984.

7. ИСО 14010 Руководящие указания по экологическому аудиту.

8. ИСО 14021 Экологические заявления в виде самодекларации.

9. Шарапов С.В., Моторыгин Ю.Д., Рубилов С.В. Экспериментальное изучение возможности возгорания систем почва-нефтепродукт при разливах нефти на объектах нефтегазового комплекса / Проблемы управления рисками в техносфере № 3-4 2008.

10. Шарапов С.В., Галишев М.А., Моторыгин Ю.Д. Экспертные исследования следов нефтепродуктов в окружающей среде при анализе чрезвычайных ситуаций / Проблемы управления рисками в техносфере № 3-4 2007.

11. Будыко М.И. Глобальная экология.- М.: «Мысль». 1977.- 327 с.

12. Рябов Б.Д. Химия нефти и газа: Учебник. М.: ГАНГ, 1998.

13. Мониторинг и прогнозирование: Термины и определения. ГОСТ Р 22.1.02-95.

14. Коцев Н. Справочник по газовой хроматографии./ Пер. с болг. А.П.Филиппова; под ред. В.Г. Березкина. М.: Мир, 1976.

15. Шеллард Э. Количественная хроматография на бумаге и в тонком слое./ Пер. с англ. М.П.Волынец; под ред. А.Н. Ермакова. М.: Мир, 1971.

16. Богословский Ю.Н., Анваер Б.И., Вигдергауз М.С. Хроматографи-ческие постоянные в газовой хроматографии. Углеводороды и кислородосо-держащие соединения: Справочник. М.: Издательство стандартов, 1978.

17. Методические рекомендации по исследованию состава нефтей и конденсатов/М. ВНИГНИ, 1985.

18. Янсон Э.Ю. Теоретические основы аналитической химии: Учебник для вузов. 2-е изд., доп. и перераб. М.: Высшая школа, 1987.

19. Дженнингс В., Рапп А. Подготовка образцов для газохроматогра-фического анализа / Пер.с англ. Н.В. Людвиг; Под ред. В.Г. Березкина. М.: Мир, 1986.

20. Паперно Т.Я., Поздняков В.П., Смирнова А.А. и др. Физико-химические методы исследования в органической и биологической химии: Учебное пособие. М.: Просвещение, 1977.

21. Абрютина Н.Н., Абушаева В.В., Арефьев О.А. и др. Современные методы исследования нефтей: Справочно-методическое пособие/ Под ред. А.И. Богословского, М.Б. Темянко и др. JL: Недра, 1984.

22. Оболенцев Р.Д. Физические константы углеводородов жидких топ-лив и масел: 2-е издание. M.-JL: Гостоптехиздат, 1953.

23. Хаустов А.П., Редина М.М. Охрана окружающей среды при добыче нефти. М.: Дело, 2006. 552 с

24. Варгафтик Н.Б. Справочник по теплофизическим свойствам газов и жидкостей. М.: ФМ, 1963.

25. Товарные нефтепродукты, свойства и применение. Справочник. 2-е изд., доп. и перераб./Под ред. В.М. Школьникова. М.: Химия, 1978.

26. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов и средства их тушения. Справочник, кн.1./ Под ред. А.Н. Баратова, А .Я. Корольченко. М.: Химия, 1990.

27. В. С. Звонов. А.И. Жмакин. A.M. Гришин. Математические моделирование лесных пожаров, новые способы борьбы с ними. Новосибирск 1992г-407с.

28. Нефтепродукты свойства, качество, применение. Справочник/ Под ред. Б.В. Лосикова. М.: Химия,1966.

29. Микрюков В.Ю. Безопасность жизнедеятельности: Учебник. М.,2005.

30. Мак-Нейер Г., Бонелли Э. Введение в газовую хроматографию/ Пер. с англ. И.А. Ревельского; Под ред. А.А. Жуковицкого. М.: Мир,1970.

31. Супина В. Насадочные колонки в газовой хроматографии/ Пер. с англ. В.Г. Березкина. М.: Мир, 1977.

32. Руденко Б.А. Капиллярная хроматография. М.: Наука, 1978.

33. Федеральный закон об охране окружающей среды. № 7-ФЗ от 10.01.2002.

34. О лицензировании деятельности в области гидрометеорологии и смежных с ней областях, а также выполнения работ по активному воздействию на гидрометеорологические и геофизические процессы и явления. Пост. Прав. РФ N 497 от 13.08.2006.

35. Другов Ю.С. Березкин В.Г. Газохроматографический анализ загрязненного воздуха. М.: Химия, 1981.

36. Федеральный закон о гидрометеорологической службе. № 113-Ф3 от 19.07.98 (в редакции на 03.06.2005)

37. Федеральный закон об охране окружающей среды № 7 ФЗ от 10.01.2002

38. Основы криминалистической экспертизы материалов, веществ и изделий: Учебное пособие/ Под ред. В.Г. Савенко. М.: 1993.

39. Химия: Справочник/ Пер. с немец. В.А. Молочко, С.В. Крынкиной. М.: Химия, 1989.

40. Серов Г.П., Серов С.Г. Техногенная и экологическая безопасность в практике деятельности предприятий. -М.: Ось-89, 2007. -512 с.

41. Контроль химических и биологических параметров окружающей среды / Под ред. JI.K. Исаева. СПб.: Крисмас+, 1998. 896 с.

42. Критерии оценки экологической обстановки территорий для выявления зон чрезвычайной экологической ситуации и зон экологического бедствия. М., 1992.

43. Махлис Ф.А., Федюкин Д.Л. Терминологический справочник по резине: Справочное изд. М.: Химия, 1989.

44. Карякин А.В., Грибовская И.Ф. Методы оптической спектроскопии и люминесценции в анализе природных и сточных вод. М.: Химия, 1987.

45. Школьников В.М. Топлива, смазочные материалы, технические жидкости. Ассортимент и применение: Справочное издание. М.: Химия 1989.

46. Бутрименко Г.Г., Галяшин В.Н., Камаев А.В. и др. Комплексное криминалистическое исследование трансмиссионных масел для автотранспортных средств: Учебное пособие. М., 1989.

47. Временная типовая методика определения экономической эффективности осуществления природоохранных мероприятий и оценки ущерба, причиняемому народному хозяйству загрязнением окружающей среды. -М., 1986

48. А.И. Орлов Теория принятия решений Учебное пособие. М.: Издательство "Март", 2004.

49. Музалевский А.А. Идентификация источника загрязнения акваторий нефтепродуктами. //Экологическая химия. 1997, т.6, вып.З. С.172-176.

50. Bentz А.Р. Oil spill identification. Anal. Chem. 1970. V. 48. p. 454A470A.

51. Геккелер К. Экштайн X. Аналитические и препаративные лабораторные методы: Справочное издание/Пер. с немец. М.: Химия, 1994.

52. Сох G. Compartment fire modeling. Combustion Fundamentals offire. ISBNO-12-194230. Academic Press, 1995. 520 p

53. Системный анализ проблемы пожарной безопасности народного хозяйства. Под ред. Н.Н. Брушлинского. М.: Стройиздат, 1988.-С. 413.

54. Шуп Т. Решение инженерных задач на ЭВМ: практическое руководство. Пер. с англ.- М.: Мир. 1982.-238 с.57. Вставить по управлению.

55. Sourveying for arson on-site. "Fire", 1985, 78, N 962. Suppl: "Fire Oferseas" 1985, Aug, 40 (англ) цитир., РЖПож, 1A222, 1986.

56. Analizer detects accelerants "Int. Fire Chief' 1985, 51, № 8, 54 (англ.)цитир., РЖПож. 3A178, 1986.

57. Drager Gasspurhogger das "Minilabor" Zum Erkenen und Messen von Gasen und Dampfen "Brandlilfe" 1987, 34, N 7, 214 (нем) цитир., РЖПож IIA205, 1987.

58. Перегуд Е.А. Санитарно-химический контроль воздушной среды: Справочник. JI.: Химия, 1978.

59. Эфрос A.JI. «Физика и геометрия беспорядка» М: изд. «Наука», 1982.-265с.

60. Тарасевич Ю.Ю. «Перколяция: теория, приложения, алгоритмы»: Учебное пособие М: УРСС 2002. - 112с.

61. Essam J.W., «Percolation theory» 1980.-№7.

62. Stauffer D., A.Aharany. Intradauction to percolation theory London: Taylor and Francic, 1992. - 400.

63. Grimmet. Percolation New York, 1989.-245.

64. Shante V.K.S, Kirkpatrik.S (1971), Anintroduction to percolation theory. Adv. Phys., 20, 325-357.

65. Feder J.: 1988 Fractals, Plenum Press, New York (переведен на русский язык) М: Мир 1991.

66. ГОСТ 26640-85. Земли. Термины и определения

67. Докучаев В.В. К учению о зонах природы.- СПб., 1899

68. Докучаев В.В. К учению о зонах природы.- СПб., 1899

69. Фомин Г.С., Фомина А.Г. Почва. Контроль качества и экологической безопасности по международным стандартам. Справочник. М.: Протектор, 2001. 304 с.

70. Бардин И.В., Моторыгин Ю.Д., Шарапов С.В., Кононов С.И. Пожароопасное состояние почвенного покрова на объектах нефтегазового комплекса: прогнозирование и предотвращение угрозы возникновения чрезвычайных ситуаций/Пожарная безопасность № 1, 2010

71. Кемени Д., Снелл Д. Конечные цепи Маркова. — М.: Наука, 1970.

72. Де Гроот М. Оптимальные статистические решения. — М.: Мир,1974

73. Чжун-Кай-Лай. Однородные цепи Маркова. —М.: Мир, 1964.

74. Роббинс Г., Сигмунд Д., Чао И. Теория оптимальных правил остановки. — М.: Наука, 1977

75. Бродский Е.С. Системный подход к идентификации органических соединений в сложных смесях загрязнителей окружающей среды //Журнал аналитической химии. 2002, т. 57, № 6. С. 585-591.

76. Энциклопедия судебной экспертизы /Под ред. Т.В. Аверьяновой, Е.Р. Российской. -М.: «Юристъ», 1999. -552 с.

77. Резник Г.М. Внутреннее убеждение при оценке результатов. -М.1977.

78. Федеральный закон об охране окружающей среды № 7 ФЗ от 10.01.2002.

79. Об организации и осуществлении государственного мониторинга окружающей среды (государственного экологического мониторинга). Пост. Прав. РФ. № 177 от 31.03.2003.

80. ГОСТ Р 22.1.01-95 Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Основные положения.