Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Россия
Вместо распространенной модели поиска и ограничения избыточных выбросов промышленных источников рассмотрена задача поиска защитных нормативов области, при которых параметры источников будут сохранены. Приоритетность источников выбросов допустима при разработке новой инфраструктуры области и расширяет возможности проектировщика. Предполагаемая область разделена на ряд зон с гибкими границами, в которых действуют неодинаковые нормативы экологической безопасности. В области размещена группа источников выбросов с разными координатами и переменными параметрами разброса загрязнений. Конфликт оценен численным интегралом общей функции превышения выбросов источников над нормативами зон области. Разбросы загрязнений источников моделировали функциями параболического типа, но также допустимы более усложненные представления, прогноз или данные мониторинга. Для минимизации критерия конфликта применена процедура Нелдера–Мида. В численном эксперименте показано устойчивое понижение конфликта, вплоть до полного погашения, что означает унимодальность функции превышения относительно параметра оптимизации (вектора нормативов) и, следовательно, пригодность алгоритма Нелдера–Мида. Итерации фиксировали изменение критерия и параметра оптимизации, оценку конфликта и графику функции превышения. Это позволило выбирать нормативы загрязнения области для регулирования степени конфликта. Цену устранения конфликта определяет приемлемость или экономическая оценка изменения экологического статуса зон области. В 2D‑3D графике прокомментированы результаты оптимизации вектора нормативов безопасности зон области. Метод позволяет достаточно простыми средствами управлять конфликтом, сохраняя промышленный потенциал областей со сложной инфраструктурой.
загрязнение области, источники выбросов, нормативы зон области, алгоритм Нелдера–Мида.
1. Введение
В конфликте источников выбросов с нормативами загрязнения области приоритет обычно отдают экологии.
1. Volkov Y. V., Zavriev S. K. A General Stochastic Outer Approximations Methods // SIAM Journal on Control and Optimization, 1997, V. 35, pp. 1387–1421.
2. A. Ismael, F. Vaz, E. C. Ferreira. Air pollution control with semi-infinite programming // Applied Mathematical Modelling. ELSEVIER, 2009, № 33, pp. 1957–1969.
3. Fedossova A., Kafarov V., Mahecha Bohórquez D. P. Solucion Numerica del Problema de Control de Contaminacion del Aire. // Colombian Journal of Computation (RCC), 2003, Vol. 4, № 2, pp. 21–28.
4. Федосов В. В., Федосова А. В. Полубесконечная модель фильтров многокомпонентных выбросов для группы промышленных источников территории // Безопасность жизнедеятельности. 2013. № 2. С. 42–46.
5. Федосов В. В., Федосова А. В. Стохастический поиск защитных нормативов объектов (зон), размещенных на общей территории с группой источников промышленных выбросов // Информационные технологии. 2013. № 11. С. 27–32.
6. Nelder J. A., Mead R. A simplex method for function minimization // The Computer Journal. Oxford: Oxford University Press, 1965, Vol. 7, № 4, pp. 441–461.
7. Суздалева А. Л. Методика системной оценки экологической безопасности оборудования, технологий, объектов // Экология производства. 2015. № 11. С. 78–85.
8. Федосов В. В., Федосова А. В. Использование нейросетей для графической оценки загрязнения территории выбросами группы источников // Информационные технологии. 2015. Т. 21, № 2. С. 156–160.
9. ГОСТ 17.2.3.02–2014. Правила установления допустимых выбросов загрязняющих веществ промышленными предприятиями. ОАО «НИИ Атмосфера», Введен 2015–07–01.
