<<

МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕФТЯНЫХ ЗАГРЯЗНЕНИЙ В ПОЧВАХИ ГРУНТАХ С УЧЕТОМ КОЭФФИЦИЕНТА ИНФИЛЬТРАЦИИ

  Чтобы оценить потенциальный ущерб, который может нанести экосистемам нефтяной разлив, необходимо иметь соответствующую математическую модель, позволяющую определить размеры загрязнения.

При разливе нефти по гладкой поверхности почвы происходят одновременно несколько процессов. Во-первых, большая часть нефти растекается по поверхности, образуя внушительное по своим размерам пятно. Во-вторых, некоторая часть разлитой нефти попадает в глубь почвы (за счет так называемого процесса инфильтрации).

Самым сложным в построении модели разливов на поверхности почвы оказалось не столько моделирование растекания нефти по поверхности, а точный учет количества нефти, которая при разливе попадает в глубь почвы, для чего необходимо учесть коэффициент инфильтрации.

В работе [1] приводится формула, позволяющая вычислить коэффициент инфильтрации ОС, используя такие данные о нефтезагрязне- нии, как объем разлитой нефти и площадь замазученного участка.

В частности, для радиального растекания, коэффициент инфильтрации предлагается найти по формуле:


Из этого уравнения можно установить размерность коэффициента инфильтрации в виде:

(3)

То есть размерность коэффициента инфильтрации нефти в почву обратно пропорциональна времени.

Формула (2) получена при детерминированном моделировании растекания нефти под собственным весом на горизонтальной поверхности и содержит неизвестный коэффициент а. Поскольку в модели [1] много неучтенных факторов, то для определения коэффициента а по статистическим данным зависимость между количеством разлитой нефти и площадью разлива целесообразно взять в виде:

Иначе говоря, уравнение (2) можно представить как где

Из (4) нетрудно найти размерность коэффициента А:

откуда

Таким образом,

Для расчета коэффициента а был использован ряд данных о разливах на нефтепромыслах Западно-Сибирского региона за период 1991-1994 гг. Сведения о разливах свидетельствовали об авариях на различных типах грунта участка - песок, торф, отсыпка, кустовая площадка, болото, грива, береговая зона. Для каждого типа грунта была сделана соответствующая выборка и получен коэффициент инфильтрации. Вычисления проводились в пакете StatGraphics v.5 .

В результате была получена зависимость (с помощью мультипликативной регрессии), аналогичная (4):

В этом случае,

Можно найти отношение


Тогда,

Для оценки порядка величины а; исходя из данных плотности и вязкостинефти рассчитано значение

(7)

alt="" />

В качестве неизвестной величины здесь берется объем Q разлитой нефти, который определенным образом зависит от площади S замазученного участка.

На нижеприведенном графике (рис.

1) показаны статистическая зависимость объема разлитой нефти от площади разлива (статистика разливов) и прогнозируемый по зависимости (5) объем нефти на той же площади (модель).

Как видно, полученная модель удачно «вписывается» в статистические данные о разливах.

Для решения обратной задачи, то есть для прогнозирования площади загрязненного участка, исходя из сведений о количестве разлитой нефти, можно использовать формулу (2). Результаты приводятся на графике (рис. 2).

Хочется отметить, что необходимость в математической модели, позволяющей прогнозировать масштабы разливов, располагая данными о количестве загрязнителя, действительно весьма актуальна. В частности, в работе [2] для оценки ущерба окружающей среде при отказе магистральных нефтепроводов авторы рекомендуют использовать следующую формулу, ссылаясь на зарубежный опыт:

0,89

где

V - объем вышедшей при аварии нефти, в м3,

S - загрязненная площадь, в м2 (хотя авторы по ошибке указали площадь в гектарах, что, конечно, неверно).

Рис. 2. Сравнение моделей (2) и (8)

Эта зависимость действительно позволяет довольно точно прогнозировать площадь загрязнения, опираясь на сведения об объеме загрязнителя, но в обратную сторону она не «работает». То есть, если из (8) выразить объем V:

можно заметить, что в отличие от зависимости (5) в формуле (9) объем разлитой нефти будет неограниченно возрастать, что на самом деле далеко от действительности.

Остается лишь сравнить, насколько точными оказываются прогнозы (табл. 1).

Таблииа 1

Сравнение прогнозов объемов разлитой нефти по разным моделям

Реальная

площадь

загрязнения,

м2

Реальный объем разлитой нефти, м3

Моделируемый объем, м3

усредненный по всем типам грунта

усредненный по данному типу грунта

найден по модели (9)

Берег:

12

5,882

3,95

2,989

0,186

30

2,353

4,25

3,188

0,522

400

6,588

5,23

3,821

9,587

25000

7,059

7,28

5,104

998,930

Болото:

16

8,235

4,04

3,05

0,258

20

11,76

4,11

3,098

0,331

45

1,176

4,39

3,279

0,823

100

1,176

4,68

3,468

2,019

300

2,353

5,11

3,745

6,939

600

3,529

/>5,40

3,931

15,120

1800

2,353

5,90

4,245

51,956

2500

19,410

6,05

4,344

75,152

40000

5,294

7,56

5,275

1693,883

Г рива:

500

2,353

5,32

3,881

12,319

600

2,941

5,40

3,931

15,120

750

5,882

5,50

3,993

19,428

800

3,529

5,53

4,011

20,890

1200

3,529

5,71

4,127

32,945

3500

5,882

6,22

4,448

109,680

20000

4,706

7,15

5,025

777,405

Кустовая площадка:

10

3,529

3,89

2,952

0,152

50

0,588

4,43

3,304

0,927

4000

3,529

6,29

4,490

127,435

Отсыпка:

24

2,353

4,18

3,138

0,406

80

8,235

4,60

3,414

1,572


Рис. 3.

Сравнение статистических данных и моделей (5) и (9)

В заключение можно сделать следующие выводы: Для определения количества нефти после аварийного разлива, и исходя из площади разлива, модель (5) максимально приближена к реальной ситуации по сравнению с формулой (9). На основе статистических данных аварийных разливов нефти по поверхности почвы решена задача идентификации коэффициента инфильтрации нефти в почву. Предложены простые формулы расчета площади загрязнения в зависимости от количества разлитой нефти и ее физических свойств. Полученные результаты оценки величины инфильтрации нефти и размеров загрязненных зон качественно согласуются с данными, известными из литературы, и могут быть использованы при экспресс- анализе аварийных разливов нефти. Для прогнозирования площади загрязнения по известному количеству загрязнителя модель (8) является более адекватной, чем (2).

Автор выражает глубокую признательность Хубали Фаталиеви- чу Азизову за помощь в постановке и решении задачи.

Литература Азизов Х.Ф. Математические модели распространения нефтяных загрязнений при точечных выбросах на поверхность почвы и воды. // Науч. тр. Нижневартовского гос. пед. ин-та. Сер. Математика и физика. Вып. 1. - Нижневартовск, 2001. - С. 5-52. Мазур И.И., Иванцов О.М., Молдаванов О.И. Конструктивная надежность и экологическая безопасность трубопроводов. - М.: Недра, 1990.

I.V. Sorokin

Joint Stock Company «Regional technic center», Nizhnevartovsk

MODELLING OF OIL SPILLS IN GROUND AND SOILS

WITH INFILTRATION COEFFICIENT

This article includes a method of modelling oil spills with the use of infiltration coefficient, derived by processing statistics data. Also dimension of infiltration coefficient is given. Different models are compared. Bibl. - 2, tabl. - 1, fig. - 3.

 

<< |
Источник: неизвестный. БИОЛОГИЧЕСКИЕ РЕСУРСЫИ ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЕ Сборник научных трудов Основан профессором Ю.В. Титовым в 1997 году Выпуск 6. 2003

Еще по теме МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕФТЯНЫХ ЗАГРЯЗНЕНИЙ В ПОЧВАХИ ГРУНТАХ С УЧЕТОМ КОЭФФИЦИЕНТА ИНФИЛЬТРАЦИИ:

  1. Нефтяное загрязнение окружающей среды
  2. ОПЫТ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ОЗЕР,ПОДВЕРГШИХСЯ НЕФТЯНОМУ ЗАГРЯЗНЕНИЮ
  3. Анализ и отбор вариантов решения с учетом принципа -«предотвращение загрязнения — выгодно»
  4. 23.2. ОСНОВАНИЯ И ФУНДАМЕНТЫ. МЕХАНИКА ГРУНТОВ. ИНЖЕНЕРНАЯ ГЕОЛОГИЯ
  5. Настоящие злаковые и ястребинковые луга на песчаных почвах
  6. ДИНАМИКА МИКРОБИОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВПРИ ИСПЫТАНИИ БИОПРЕПАРАТОВ ДЕСТРУКЦИИ НЕФТИ В ПОЧВАХ
  7. ЗАТОПЛЕНИЕ НЕФТЯНЫХ ПЛАТФОРМ
  8. Нефтяная промышленность
  9. 11.2.3. География нефтяной промышленности
  10. Г. Л. Хант и нефтяная политика
  11. Лекция 41. Нефтяная промышленность мира
  12. КОНФЛИКТЫ С НЕФТЯНЫМИ КОРПОРАЦИЯМИ В ЛАТИНСКОЙ АМЕРИКЕ
  13. 6.2. Ответственность с учетом обратной связи
  14. О БИОГЕОХИМИЧЕСКИХ ЦИКЛАХ ИЗОТОПОВ СЕРЫ В ПОЧВАХ В. В. Буйлов, И. В. Буйлова
  15. Коэффициент жизнеспособности нации
  16. 2.6.4. Коэффициент корреляции
  17. 10.5. МАТРИЦА КОЭФФИЦИЕНТОВ ЗАТРАТ
  18. 8.2.Логика теории с учетом налогов на доходы юридических лиц (1963г.)
  19. 5.4. Особенности алгоритма формирования работ в ГПС с учетом дифференциации операций