18 мая, 2022

Fractal and Fractional: новое моделирование техногенных катастроф

Устойчивое технологическое развитие Российской Федерации невозможно без своевременного выявления и предотвращения инцидентов техногенного характера.

Российскими учеными совместно с польскими коллегами получены новые результаты с помощью моделирования химического загрязнения территории методом случайных сложений.

Исследование было опубликовано в научном журнале Fractal and Fractional.

В настоящее время значительную группу промышленных объектов можно отнести к химически опасным объектам. Для прогнозирования распространения вредных примесей в разрабатываемых программах активно используются модели Гаусса и Лагранжа, на основе которых реализуются программные комплексы, используемые как в МЧС России, так и в научно-исследовательских организациях. Эти программные комплексы требуют введения большого объема информации, в том числе о характеристиках поля ветра при распространении аварийного химически опасного вещества, что ограничивает их применение. В системах, на формирование которых влияет большое количество различных случайных факторов, часто обнаруживается пространственное масштабирование (подобие), и тот или иной параметр может быть описан с помощью методов фрактальной геометрии, которая в последние несколько десятилетий активно и успешно применяется для описания различных физических объектов. Целью исследования являлся анализ возможности использования метода случайных сложений для заблаговременного прогнозирования распространения вредных примесей в приземном слое воздуха при кратковременном выбросе вещества на поверхность в результате аварийной ситуации.

Современные подходы к моделированию химической среды основаны на различных решениях полуэмпирического уравнения турбулентной диффузии. Различные методы дают удовлетворительные результаты по распространению вредных веществ в относительно стабильных условиях приземного слоя воздуха. При авариях на химически опасном объекте в условиях, когда неопределенность пространственно-временных характеристик ветра в приземном слое воздуха велика, необходимы иные подходы к моделированию химического загрязнения местности. Трудно учесть в той или иной аналитической форме большое количество независимых причин, влияющих на объемный источник химического загрязнения. Это требует большого объема исходных данных для прогнозирования, и даже при их наличии нельзя избежать значительной неопределенности в величинах индивидуальных и коллективных рисков для населения.

Основанием для применения метода случайных сложений является то, что самоподобная поверхность может формироваться под действием большого количества различных случайных факторов разного масштаба, например, их воздействия. Так, при формировании рельефа на него действует большое количество случайных факторов, от движения литосферных плит до процессов поверхностной эрозии, но в результате их совместного действия получается специфическая самоподобная поверхность, которая описывается небольшим числом параметров.

Актуальность исследования подтверждается необходимостью разработки и постоянного совершенствования мероприятий по снижению искусственных рисков при эксплуатации производственных объектов, осуществляющих хранение, переработку или транспортировку опасных химических веществ. Риск таких аварий предопределяется как осложнением условий эксплуатации этих объектов, так и другими факторами, в том числе работой персонала. Неотъемлемой частью мероприятий является обоснованное и оперативное прогнозирование химической ситуации. В ходе исследования получены следующие выводы:

существующие методы прогнозирования последствий аварий на химических объектах, реализованные в программных комплексах на основе полуэмпирических методов, позволяют решать значительное количество задач, связанных с прогнозированием последствий, но предполагают наличие большого объем исходной информации, относящейся, в том числе, к поведению атмосферы в приземном слое воздуха, что ограничивает их применение и упрощает существующую картину распределения вредных химических веществ в приземном слое воздуха, распределение скоростей ветра в приземном слое в масштабе, определенном по имеющимся данным, может быть описано фрактальной поверхностью, что позволяет применить метод случайных сложений.

Применение метода в диапазоне эквивалентных масс от 0,01 до 100 т при относительно малых скоростях ветра (до 5 м/с) показывает прекрасное соответствие аппроксимирующих зависимостей средних глубин и уменьшение оценок площади вероятное химическое загрязнение по сравнению с действующим способом (до 25%).

Повышение точности прогнозирования последствий данного вида аварий способствует снижению техногенного риска для населения и персонала химически опасных объектов.

В исследовании приняли участие ученые из Государственного университета управления (Россия), Российского Государственного Аграрного Университета МСХА (Россия), Warsaw University of Life Sciences — SGGW (Poland).

Применение нейросетевых моделей для многофакторного анализа экономической эффективности предприятия описано в докладе профессора Финансового университета Владимира Соловьева на International Conferenceon Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC 2021).

Стать автором BIS Journal

Смотрите также

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

28.03.2024
Аитов: Ограничения Samsung Pay на использование карт «Мир» можно обойти
28.03.2024
Киберпреступления — 35% всех преступлений в России
28.03.2024
Почему путешествовать «налегке» не всегда хорошо
28.03.2024
«Тинькофф»: Несколько платёжных систем лучше, чем одна
28.03.2024
В РФ готовят базу для «усиленной блокировки» незаконного контента
28.03.2024
Термин «риск ИБ» некорректен по своей сути
27.03.2024
Samsung Pay перестанет дружить с «мировыми» картами
27.03.2024
Канадский университет восстанавливает работу после ИБ-инцидента
27.03.2024
Crypto Summit 2024. Трейдинг, майнинг и перспективы развития рынка ЦФА
27.03.2024
РКН начал работу по контролю за «симками» иностранцев

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных