Получение и использование данных оперативного мониторинга атмосферного воздуха

Полный текст

Введение Нефтехимическая промышленность является приоритетным направлением экономического развития Республики Башкортостан. К негативным последствием деятельности предприятий этого профиля относится загрязнение окружающей среды. Для населения города особенно опасно для здоровья увеличение концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе. В Республике Башкортостан в зону высокого уровня загрязнения атмосферного воздуха попадают Уфа и города южного промышленного узла - Стерлитамак, Салават, Ишимбай. Особенно опасным является близкое расположение промышленных предприятий к черте города. Так, архитектура Уфы и Стерлитамака характеризуется близким расположением нефтехимических предприятий, что способствует быстрому переносу загрязняющих веществ в жилую часть города. Поэтому актуальна задача создания оперативной системы управления качеством окружающей среды с целью улучшения условий жизни населения городов. В настоящее время в городах с высоким уровнем загрязнения атмосферного воздуха устанавливаются автоматические станции контроля атмосферного воздуха (АСКАВ). Например, в Стерлитамаке была внедрена система одновременного контроля качества атмосферного воздуха жилой зоны и концентрации загрязняющих веществ на промышленном источнике выброса [1-3]. АСКАВ установлены в жилой зоне центра города. Контроль источников выбросов ведется на предприятиях по производству кальцинированной соды, поливинилхлорида, агидолов. На рассеивание загрязняющих веществ в воздухе оказывают влияние метеорологические условия, главным образом ветровой режим. Вследствие того, что город расположен в четвертой климатической зоне, характеризующейся частой регистрацией неблагоприятных метеорологических условий, проблема совершенствования экологического мониторинга является особенно острой. Также неудачным является географическое расположение города: нефтехимические предприятия расположены с севера и юга его жилой части. Это приводит к тому, что при любом направлении ветра возможно негативное влияние выбросов на атмосферный воздух селитебной зоны [4]. Материалы и методы Объектами исследования являются массивы данных по концентрации загрязняющих атмосферу веществ, зафиксированных на АСКАВ в жилой части Стерлитамака и в районе организованного выброса на источнике промышленного предприятия. Так как исходные данные зарегистрированы через равные промежутки времени, то в качестве метода математической обработки этих данных был использован статистический, корреляционный, факторный анализ временных рядов. С целью выявления связи (зависимости) между исходными временными рядами использована кросскорреляционная функция, что особенно важно при выявлении влияния источника загрязнения на качество воздуха, а именно - на ее основе возможно определение времени, через которое загрязненное газовое облако переместится в жилую зону города. Результаты и обсуждение Для решения задачи совершенствования системы экологического мониторинга в Стерлитамаке разработана схема управления качеством атмосферного воздуха и промвыбросов (рис. 1) [1]. Основой системы мониторинга является сбор экспериментальных данных: концентраций загрязняющих веществ с АСКАВ, расположенной в жилой зоне города; датчиков контроля промышленных выбросов из источников нефтехимических предприятий. Исходные данные передаются оператору посредством GSM-сети. Наглядное отображение полученных данных, а также их обработка (составление отчетов), осуществляется с помощью программного обеспечения IOVISlite и IDA 95 MNT. Измерение выбросов в атмосферу от источников загрязнения (ОАО «Каустик», «Каучук», «Сода», «СНХЗ») Передача посредством GSM2канала Измерение вредных выбросов селитебных территорий. Измерительные контейнеры № 1÷5 Контроль и корректировка технологического процесса Центр мониторинга УГАК, г. Уфа Предприятия Администрация г. Стерлитамак Министерство природопользования и экологии РБ Рис. 1. Схема управления качеством атмосферного воздуха в Стерлитамаке [Figure 1. Air quality management scheme in Sterlitamak] Рис. 2. Интерфейс программы отображения экспериментальных данных, регистрируемых на АСКАВ: концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе с трехминутным интервалом [Figure 2. Interface of the program for displaying experimental data recorded at ASKAV: registration of concentrations of pollutants in atmospheric air with an interval of 3 min] АСКАВ представляет собой совокупность газоанализаторов, регистрирующих концентрации веществ непрерывно и с заданной периодичностью. Причем частота, с которой происходит замер на хроматографах АСКАВ и датчиках, установленных непосредственно на источниках выброса, различна. Главным образом, период регистрации зависит от физико-химических свойств определяемых органических веществ. На АСКАВ также есть метеостанция. Результаты контроля и метеопараметры отображаются в виде таблиц. Датчики контроля поставляются с прикладным программным обеспечением. Имеется возможность в любой момент времени получить актуальный отчет о фактическом химическом составе воздуха в городском массиве. В итоговой таблице (рис. 3) указываются максимальные размеры разовых и среднесуточных концентраций веществ, загрязняющих атмосферу, ПДК и их превышения, а также время фиксации максимальной концентрации. Рис. 3. Образец сводной итоговой таблицы, формируемый на основе результатов контроля атмосферного воздуха на АСКАВ за сутки [Figure 3. A sample of the summary table, formed on the basis of the results of atmospheric air monitoring at ASKAV per day] Анализ данных, полученных с АСКАВ жилой зоны и промышленных источников загрязнения, их практическое использование. На основе результатов контроля атмосферного воздуха в селитебной зоне города, получаемых с АСКАВ, и датчиков контроля, установленных на источниках выбросов, можно определить источник загрязнения. Так, в период, когда ветер дует от источника загрязнения в сторону АСКАВ, будет фиксироваться увеличение концентрации маркерных веществ в воздухе. В условиях множественности источников промвыбросов в период НМУ выявить влияние конкретного предприятия на качество воздуха достаточно сложно. Эту проблему позволяет решить автоматизированный контроль атмосферного воздуха по приоритетным соединениям благодаря корреляции концентрации маркерного соединения и вещества глобального распространения. Так, в течение некоторого периода времени на АСКАВ было зарегистрировано наличие метанола и фенола в воздухе жилой зоны, причем некоторые значения превышали среднесуточную ПДК в 1,3-4 раза. Вследствие того, что метанол и фенол являются маркерными веществами конкретного производства нефтехимического продукта, источник загрязнения может быть однозначно установлен. В 2014 г. в период безветренной погоды (штиля) отмечалось увеличение содержания метанола в жилой зоне города через 7 ч после обнаружения превышений нормативов ПДВ на источнике производства агидолов. Данная ситуация наглядно показывает инерционность влияния источника загрязнения на воздух селитебной зоны в период НМУ. В качестве наглядного отображения влияния промышленных источников загрязнения на содержание маркерных соединений в воздухе жилой зоны представим следующие примеры. В период северо-западного и северного направлений ветра в атмосферном воздухе с определенной задержкой во времени регистрируется увеличение концентрации метанола при одновременном превышении ПДВ на источнике. На основе данных, зарегистрированных за 2012 г., на источнике производства агидолов было выявлено 35 случаев превышения ПДВ метанола. В 21 из выявленных 35 случаев (60 %) данные превышения коррелировали с концентрацией вещества на источнике выброса. Предприятие по производству поливинилхлорида (ПВХ) географически расположено к северу от города, поэтому в период северо-западного направления ветра на АСКАВ периодически регистрируются превышения ПДК по дихлорэтану и этилену. Влияние источника производства кальцинированной соды на качество атмосферного воздуха определяется выбросами газовой смеси, содержащей сероводород, и увеличением его концентрации в жилой зоне. С целью контроля содержания приоритетных загрязняющих веществ производства кальцинированной соды введена в эксплуатацию станция АСКАВ в жилом районе близ предприятия. Анализируя полученные данные, можно сделать вывод, что маркерные соединения предприятия (например, сероводород, оксид и диоксид азота, пыль) при северном направлении ветра регулярно регистрируются. Однако в период преобладания ветров северного направления не наблюдается загрязнение жилой зоны города органическими соединениями, присущими выбросам производства ПВХ, агидолов, каучуков в связи с их удаленным расположением. Проведенные исследования показывают, что согласно анализу экспериментальных данных, зарегистрированных на АСКАВ, можно выявить предприятие - виновника загрязнения соединениями озона, фенола, сероводорода, метанола, винилхлорида, этилена, дихлорэтана. Проведен анализ экспериментальных данных концентраций загрязняющих веществ, полученных на АСКАВ за 2010-2013 гг. Согласно графикам, представленным на рис. 4, явно видна тенденция снижения количества превышений ПДКсс по ряду веществ: диоксиду серы (в 3 раза), сероводороду (3-5 раз), озону (в 2 раза), фенолу (в 5-17 раз). Следовательно, существующая система мониторинга атмосферного воздуха, основанная на автоматизированном контроле, Стерлитамака является эффективной вследствие возможности наблюдения за фактическим химическим составом атмосферного воздуха города, оценивания предприятиями собственных технологических режимов и принятия оперативных мер по регулированию объемов выброса в критических ситуациях. Благодаря полученным результатам снизилась негативная нагрузка на воздух жилых кварталов города, и система управления качеством атмосферного воздуха, созданная на основе одновременного контроля воздуха жилой зоны и концентрации маркерных веществ на источнике организованного выброса, показала свою действенность. Рис. 4. Графики изменения количества среднесуточных превышений ПДК загрязняющих веществ в атмосферном воздухе Стерлитамака за 2010-2013 гг. (АСКАВ по ул. Фурманова) [Figure 4. Graphs of changes in the number of average daily excesses of the MPC of pollutants in the air of Sterlitamak for 2010-2013 (ASKAV on Furmanov St)] Математическая обработка полученных результатов в Стерлитамаке по автоматизированному контролю атмосферного воздуха. В Стерлитамаке достаточно часто отмечаются периоды, когда метеоусловия затрудняют процесс переноса ЗВ. В этом случае происходят одновременно процессы накопления загрязняющих веществ в воздухе, образование других более токсичных веществ, что приводит к повышению уровня загрязнения атмосферы. С целью предотвращения чрезмерного увеличения концентрации ЗВ разработаны методы краткосрочного прогноза [3]. Методом анализа временного ряда обработан накопленный массив аналитических данных для определения зависимости между качеством атмосферного воздуха, техногенными факторами и метеорологическими параметрами. Анализ компонент временных рядов изменения концентрации ЗВ в воздухе жилой зоны города, представленных в виде аддитивной функции, показал, что случайная составляющая играет преобладающую роль. Отсутствие однозначно определенной закономерности изменения концентрации ЗВ связано с неоднородностью факторов, оказывающих влияние на рассеивание их в воздухе. Получены ARIMA-модели изменения содержания широкого спектра загрязняющих веществ в воздухе города [8; 9]. Сделаны выводы о невозможности применения этого вида модели для краткосрочного оперативного прогноза маркерных веществ. Модели авторегрессии и скользящего среднего с высокой степенью точности описывают изменение концентрации оксидов азота в атмосферном воздухе города. Таким образом, математическое описание изменения концентрации загрязняющих веществ в воздухе более сложное. Концентрация вещества в атмосферном воздухе - это величина, которая зависит от комплекса взаимодействующих факторов. Содержание ЗВ в атмосферном воздухе определяется параметрами, которые соответствуют данной экологической ситуации, а именно режимом выброса и метеорологическими параметрами. Причем следует учитывать не только отдельные параметры, но и их взаимодействие. Одним из методов, способных описать эффект такого влияния множества параметров, является факторная регрессия. С целью выявления факторов, которые необходимо учитывать при построении модели, следует провести анализ метеорологических условий, при которых происходит увеличение концентрации ЗВ в воздухе жилой зоны. Для города с высоким уровнем негативного воздействия на качество атмосферного воздуха наибольший интерес представляют результаты исследований для периодов с наибольшей повторяемостью ветра, дующего со стороны промышленного предприятия. При этом происходит перемещение загрязненных воздушных масс в жилые кварталы города и увеличивается концентрация опасных для здоровья веществ в воздухе. Также интерес представляют периоды НМУ, во время которых происходит накопление ЗВ в околоземном пространстве. Таким образом, прогнозные концентрации маркерных веществ производства ПВХ (1,2-дихлорэтана, этилена), агидолов (метанола) в воздухе целесообразно рассчитывать в периоды, когда влияние промвыбросов является наиболее значимым. Для наглядного отображения процесса прогнозирования выбраны временные периоды с преобладанием северного направления ветра и безветренной погоды. Разработана методика построения моделей факторной регрессии, основанная на предварительном построении кросскорреляционной функции между концентрацией маркерного вещества в воздухе жилой зоны и в промвыбросе с целью установления времени переноса загрязненного газового облака. Для наглядного представления предложенного способа рассмотрены несколько примеров. Пример 1. Рассмотрим следующие метеорологические условия: температура 8 ºС, северный ветер со скоростью 2-3 м/с, влажность 80 %. Рис. 5. График кросскорреляционной зависимости между концентрациями метанола на станции и на источнике [Figure 5. Cross2correlation function graph between methanol concentrations at the station and at the source] Кросскорреляционная функция, представленная на рис. 5, наглядно отображает влияние источника промышленного выброса на содержание метанола в жилой зоне. Причем, время переноса загрязненного газового облака достаточно динамичное: 0-2 ч. Поэтому в прогнозное уравнение включены параметры концентрация на источнике с лагом 0, 1 и 2 ч. Получено уравнение факторной регрессии для оценки взаимосвязи разных факторов с изменением концентрации метанола в воздухе жилой зоны: 3 3 qCH OH = 6v -1,1T - 0, 27φ+ 6,6I 0 - 0, 4I1 + 3I2 + 0,01vT - 0,05vφ + 0,02Tφ - -1,5vI0 - 0, 2TI0 - 0,009φI0 - 0,03vI1 - 0,14TI1 + 0,02φI1 - 0,3I0I1 -1, 4vI2 - - 0,01TI2 - 0,007φI2 - 0,5I0I2 - 0,045I2I1 + 0,001vTI0 + 0,003vφI0 + 0,019vI0 I1 + + 0,08vTI1 + 0,16vI0I1 + 0,013vφI2 + 0,004TI0I1I2 - 0,0001vφTI1I2 , (1) где I0 , I1 , I2 - концентрации вещества на источнике в периоды времени t , t1 и t 2 соответственно, мг/м3; Т - температура воздуха, °С; φ - влажность атмосферного воздуха, %; v - скорость ветра, м/с. Факторная регрессия R 2 = 0, 8 Рис. 6. Сопоставление модели для прогноза содержания метанола в атмосферном воздухе Стерлитамака с экспериментальными данными, полученными на АСКАВ [Figure 6. Comparison of the model for forecasting the methanol content in the atmospheric air of Sterlitamak with the experimental data obtained at ASKAV] На рис. 6 показаны графики экспериментальных значений метанола, полученных на АСКАВ, и прогнозных, рассчитанных с помощью модели. Значение коэффициента детерминации высоко, что свидетельствует об адекватности полученной модели и построении на ее основе наиболее точного прогноза. Пример 2. Метеорологические условия: северный ветер 1-2 м/с, температура 8,8 ºС, влажность 82 %. Кросскорреляционные функции, представленные на рис. 7, показывают мгновенное влияние промвыброса на содержание 1,2-дихлорэтана в жилых кварталах и увеличение содержания этилена в воздухе через 2-3 ч после выброса с организованных источников производства ПВХ. 1,2-C2H4Cl2 C2H4 Рис. 7. График кросскорреляционной функции между концентрацией органических веществ на стации и на источнике [Figure 7. Graph of the cross2correlation function between the concentration of organic substances at the station and at the source] Получены следующие модели факторной регрессии. 2 4 2 q1,2-C H Cl = 1, 68v - 0,37T - 0,18φ + 0, 0003I 0 + 0, 04I1 + 0, 44I 2 + 0, 006Tφ + 0, 017vI0 + + 0, 017TI0 + 0,1vT + 0, 001φI0 + 0, 023vφ + 0, 0008I0 I1 + 0, 03vI1 + 0, 002TI1 - - 0.0006φI1 - 0, 004I1I2 - 0,18vI2 - 0, 03TI2 + 0, 001φI2 - 0, 0001I1I2 - 0, 009vTI0 - - 0.0002vφI0 - 0, 0001vI0 I1 - 0, 003vTI1 + 0, 0017vI0 I2 + 0, 01vTI2 + 0, 000001φTI0 I1. 2 4 qC H = 0, 24v - 0, 03T + 0, 007φ - 0, 002I 0 + 0, 0007I1 - 0, 0007Tφ + 0, 0003vI0 + + 0, 0003TI0 + 0, 008vT + 0, 000005φI0 - 0, 006vφ + 0, 000002I0 I1 - 0, 0006vI1 - - 0, 00009TI1 + 0, 000008φI1 - 0, 0001vTI0 + 0, 000006vφI0 - 0, 000001φTI0 + + 0, 0004vφT + 0, 0000003vI0 I1 - 0, 000004TI0 I1 + 0, 000035vTI1 - 0, 0000002φI0 I1 + + 0, 000001vφI1. 1,2-C2H4Cl2 C2H4 (2) (3) Факторная регрессия R2 = 0, 93 Факторная регрессия R2 = 0,95 Рис. 8. Сопоставление полученной модели концентрации органических веществ с экспериментальными данными [Figure 8. Comparison of the obtained model of the concentration of organic substances with experimental data] Сопоставимость значений экспериментальных данных и концентраций, полученных с помощью моделей, отражена на рис. 8. Пример 3. Метеорологические условия: штиль, температура -21 ºС, влажность 84 %. Согласно кросскорреляционной функции, представленной на рис. 9, в период безветренной погоды влияние выбросов предприятий на содержание метанола в воздухе отмечается через 24-26 ч после выброса. Рис. 9. Кросскорреляционная зависимость между концентрацией метанола на станции и на источнике выброса [Figure 9. Graph of the cross2correlation function between the methanol concentration at the station and the emission source] На основе результатов кросскорреляционной функции получено уравнение факторной регрессии для метанола в период штиля: 3 3 qCH OH = -1, 8T - 0, 05φ + 4, 79I 24 -7, 9I25 - 3, 2I 26 + 0, 018Tφ + 0, 3TI24 - - 0, 07φI24 - 0, 33TI25 + 0, 065φI25 + 0, 22I24 I25 - 0, 06TI26 + 0, 03φI26 + + 0,12I24 I26 + 0, 32I25 I26 - 0, 004TφI24 + 0, 002φTI25 + 0, 01TI24 I25 - - 0, 0001φI24 I25 + 0, 0005φTI26 + 0,12TI25 I26 + 0, 005TI24 I26 + 0, 008TI25 I26 - - 0, 001φI25 I26 - 0, 017I24 I 25 I26 - 0, 0007TI24 I25 I26 . (4) Графическое отображение полученной модели приведено на рис. 10. Факторная регрессия R 2 = 0, 89 Рис. 10. Зависимость изменения концентрации метанола в атмосферном воздухе в период штиля (на данных Стерлитамака) [Figure 10. Comparison of the model of methanol concentration changes in the air of Sterlitamak during the calm period] Пример 4. Метеорологические условия: штиль, температура -14 ºС, влажность 89 %. Согласно кросскорреляционной функции (рис. 11), изменение концентрации 1,2-дихлорэтана в жилой зоне Стерлитамака в период зимнего штиля отмечается после выброса из источника предприятия через 5-7 ч. Как видно, изменение этилена динамично, а время отклика мгновенно. 1,2-C2H4Cl2 C2H4 Рис. 11. Зависимости между концентрацией 1,22дихлорэтана и этилена на станции и на источнике выброса [Figure 11. Graph of the cross2correlation function between the concentration of 1,22dichloroethane and ethylene at the station and at the emission source] Получены следующие уравнения факторной регрессии изменения концентрации 1,2-дихлорэтана и этилена в воздухе в период штиля. 2 4 2 q1,2-C H Cl = - 0,107T + 0, 03φ - 1, 83I 5 - 0, 96I6 - 1, 21I 7 + 0, 002Tφ + + 0, 011TI6 - 0, 001φI6 - 0, 069TI5 + 0, 78I5 I7 - 0, 08TI7 - 0, 004φI7 + 63I6 I7 + + 0, 005φI5 + 1, 22I5 I6 - 0, 0007φTI6 + 0, 02TI5 I6 - 0, 008φI5 I6 + 0, 034TI6 I7 - - 0, 303I 5 I6 I7 + 0, 038TI5 I7 - 0, 0001φTI5 I6 I7 . (5) 2 4 qC H = -5, 24T + 0, 45φ + 0, 75I 0 - 0, 24I1 + 0,1I 2 - 0, 001TI0 + 0, 004φI0 + 0, 087Tφ + + 0, 004I0 I1 - 0, 02TI1 - 0, 00075φI1 + 0, 005I0 I2 + 0, 023TI2 - 0, 005φI2 + + 0, 00007I1I2 - 0, 0002φTI0 + 0, 0001TI0 I1 - 0, 00002φI0 I1 + 0, 000003φTI1 + + 0, 0002TI0 I2 - 0, 00003φI0 I2 - 0, 0005φTI2 - 0, 00002I 0 I1I2 + 0, 0002TI1I2 + + 0, 00003φI1I2 - 0, 000001TI0 I1I2 . (6) Сопоставимость модельных и экспериментальных значений высока, что наглядно отражено на рис. 12. 1,2-C2H4Cl2 C2H4 Факторная регрессия R2 = 0, 92 Факторная регрессия R2 = 0, 92 Рис. 12. Сопоставление данных эксперимента, полученных на станции, с данными расчетной модели концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе Стерлитамака в период штиля [Figure 12. Comparison of calculation models of the concentration of organic substances in the atmospheric air of Sterlitamak during the calm period with experimental data obtained at the station] Заключение Одновременный контроль комплекса параметров, влияющих на сиюминутное содержание загрязняющих веществ в воздухе, необходим с целью обеспечения населения города благоприятными условиями для жизни. Для дальнейшего совершенствования существующей системы мониторинга атмосферного воздуха промышленных центров проведен анализ данных, зафиксированных на АСКАВ. Математическая обработка статистических данных позволила получить модели, с наибольшей степенью точности описывающие изменение концентрации загрязняющих веществ в воздухе. Приведенные модели факторной регрессии имеют высокие значения коэффициентов детерминации, что говорит о высокой степени сложности динамических процессов, происходящих в условиях непрерывного антропогенного загрязнения в атмосферном воздухе.

Об авторах

Екатерина Сергеевна Кулакова

Уфимский государственный нефтяной технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Kulakova87@list.ru

ассистент кафедры «Автоматизированные информационные и технологические системы»

Российская Федерация, 450062, Уфа, ул. Космонавтов, 1

Айрат Муратович Сафаров

Уфимский государственный нефтяной технический университет

Email: safa-rov_a_m@mail.ru

доктор технических наук, профессор кафедры «Прикладная экология»

Российская Федерация, 450062, Уфа, ул. Космонавтов, 1

Лилия Алсыновна Насырова

Уфимский государственный нефтяной технический университет

Email: lilian_74@mail.ru

кандидат технических наук, доцент кафедры «Прикладная экология»

Российская Федерация, 450062, Уфа, ул. Космонавтов, 1

Дмитрий Сергеевич Мизгирев

Волжский государственный университет водного транспорта

Email: mizgirevds@yandex.ru

доктор технических наук, профессор кафедры подъемнотранспортных машин и машиноремонта

Российская Федерация, 603951, Нижний Новгород, ул. Нестерова, 5

Список литературы