Исследование целесообразности использования данных
advertisement
612 14. Геофизика Борисевич Алексей Николаевич, аспирант 3-й год Красноярский Государственный Университет, физический Исследование целесообразности использования данных глобального распределение атмосферного аэрозоля, полученных спутниковыми методами Адрес: 660012, г. Красноярск, ул. Судостроительная, д. 95, кв. 122 Телефон: (3912) 22-48-46 E-Mail: alexey@lpoki.santa.krs.ru стр. 616 Герман Виктор Иванович, инженер Сибирская аэрокосмическая академия им. М.Ф. Решетнева, аэрокосмический Методика выделения пространственных областей подготовки крупных разрушений на рудниках Научный руководитель: Мансуров Владимир Аглеевич, д. ф. - м. н., Проректор по НР, зав. кафедрой Высшей математики, Сибирская аэрокосмическая академия им. М.Ф. Решетнева Адрес: 663091 Красноярский край, г. Дивногорск, ул. Машиностроителей, 13-20 Телефон: (3912) 62-95-54 E-Mail: germanv@rambler.ru стр. 618 Дацко Дмитрий Игоревич, аспирант Томский Политехнический Университет, ЭЛТИ Исследование параметров электромагнитного сигнала при акустическом прозвучивании слоистых горных пород Научный руководитель: Суржиков А.П., д. ф. - м. н., директор ЭЛТИ, ТПУ, ЭЛТИ Адрес: Томск, пр.Ленина, 30, 634034 Телефон: (3822) 41-58-34 E-Mail: dackod@mail.ru стр. 620 Зайцев Андрей Иванович, 4 курс Нижегородский Государственный Технический Университет, Информационных Систем и Технологий Исследование процесса образования аномально высоких волн Россби во вращающемся океане Научный руководитель: Куркин Андрей Александрович, к. ф . - м. н., доцент, Нижегородский Государственный Технический Университет, кафедра Прикладная математика Адрес: 603115, ул. Минина, 24. Телефон: 7(8312)343323 E-Mail: kurkin@kis.ru стр. 621 Козелков Андрей Сергеевич, 4 курс Нижегородский Государственный Технический Университет, Информационных Систем и Технологий Моделирование процесса генерации аномальных волн Пуанкаре Научный руководитель: Куркин Андрей Александрович, к. ф . - м. н., доцент, Нижегородский Государственный Технический Университет, кафедра Прикладная математика Адрес: 603115, ул. Минина, 24. Телефон: 7(8312)343323 E-Mail: kurkin@kis.ru стр. 622 613 Коноплин Алексей Дмитриевич, младший научный сотрудник Институт Геофизики УрО РАН, лаборатория электрометрии Применение вейвлет - анализа для обработки данных МТЗ - АМТЗ Адрес: 620219 Екатеринбург ,ул. Амундсена,100 E-Mail: pbs002@mail.ru стр. 623 Липаев Сергей Александрович, аспирант Институт геофизики УрО РАН, Аппаратура для исследования тепловых свойств горных пород при моделировании условий их естественного залегания Научный руководитель: Уткин Владимир Иванович, д.т.н., Директор Института геофизики УрО РАН, Институт геофизики УрО РАН Адрес: 620103, г. Екатеринбург, ул.Новосибирская, д.103, кв.5 Телефон: (3432) 25-59-00 E-Mail: lipaev@rambler.ru стр. 625 Мавлетов Марат Венерович, 4 курс Уфимский филиал `ЮганскНИПИНефть`, физический Изменение капиллярного давления гидрофильных коллекторов путем адсорбции гидрофобизаторов с целью регулирования проницаемости Научный руководитель: Леонов Вадим Владимирович, к. б. н., зав. сектором, `ЮНИПИ` Адрес: 450078, г. Уфа, ул. Владивостокская 13, кв. 58 E-Mail: codehope@yandex.ru стр. 628 Максименко Екатерина Васильевна, 4 курс Ставропольский Государственный Университет, физико - математический Исследование трендов температуры приземной атмосферы и количества осадков в г.Ставрополе Научный руководитель: Каплан Л. Г., д. ф. - м. н., Профессор, Ставропольский Государственный университет Адрес: 355009,Ставропольский край, г.Ставрополь, ул.Пушкина,1кафедратеор. физики, проф. Каплану Л.Г. Телефон: (88652)35-32-73 E-Mail: tph@stavsu.ru стр. 628 Марченко Александр Геннадьевич, магистрант Таганрогский Государственный Радиотехнический Университет, ФИБ Исследования гидротермодинамических процессов в приводном слое. Научный руководитель: Куповых Г.В., Клово А.Г., к. ф . - м. н., доцент, доцент, ТРТУ Адрес: 347916, Таганрог, ул. Циолковского 24, кв. 32 E-Mail: Mag@vm.tsure.ru стр. 631 Московченко Лариса Григорьевна, старший преподаватель Дальневосточный Государственный Университет, Институт физики и информационных технологий Электромагнитные поля волн цунами (обзорный доклад, без публикации) Адрес: 690012, г. Владивосток, ул. Калинина, 82-9 E-Mail: lgmoskov@ifit.phys.dvgu.ru 614 Щеголькова Людмила Алексеевна, 5 курс Ставропольский Государственный Университет, Физико - математический Полуэмпирическая модель смерча Научный руководитель: Каплан Лев Григорьевич, д. ф. - м. н., Зав. кафедрой теоретической физики, СГУ Адрес: 355009, г. Ставрополь, ул. Пушкина, 1 Телефон: (8652) 35-32-73 E-Mail: tph@stavsu.ru стр. 633 Юмагузина Айгуль Галиулловна, аспирант 2 года обучения Институт Проблем Транспорта Энергоресурсов, Физико - математический Динамика температурного поля при акустическом воздействии на однородную пористую среду. Научный руководитель: Шагапов Владик Шайхулагзамович, д. ф. - м. н., профессор, Стерлитамакский государственный педагогоческий институт Адрес: 453126,Россия, Стерлитамак, Шафиева 1-23 Телефон: (3472) 31-37-58 E-Mail: aigul_str@mail.rb.ru стр. 635 615 Исследование целесообразности использования данных глобального распределения атмосферного аэрозоля, получаемых спутниковыми методами Борисевич Алексей Николаевич Беляков Александр Валерьевич Красноярский Государственный Университет alexey@lpoki.santa.krs.ru В последнее время у исследователей все более возрастает интерес к глобальным изменениям на нашей планете, наиболее характерно проявившимся в последние годы. Большое внимание общественности привлекают выступления различных экологических организаций на эту тему, в большинстве носящих спекулятивный характер. Зависимость глобальных перемен климата от атмосферных процессов ни у кого не вызывает сомнения. Наиболее важной функцией Земной атмосферы является поддержание радиационного баланса. Большое влияние на этот фактор оказывает содержание частиц, взвешанных в воздухе – атмосферного аэрозоля. Методы непосредственного отбора воздушных проб с пилотируемых средств обеспечивают наиболее точные измерения содержания аэрозоля, но ограничены пространственными и временными рамками. Наземные и космические лидарные методы обеспечивают лучший пространственный охват, но все же ограничены по сравнению со спутниковыми наблюдениями. Результаты спутниковых наблюдений могут обеспечить хорошее временное и пространственное разрешение, и являются единственными доступными данными о глобальном распределении атмосферных частиц, однако, по ним нельзя судить о вертикальной структуре аэрозольных облаков. В данной работе изучалось содержание атмосферного аэрозоля, получаемое спектрометрами TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer), которые с 70-х годов устанавливаются на различных спутниках. Большую популярность этот прибор получил, благодаря получаемым с его помощью данным о глобальном распределении озона и многочисленным исследовательским работам, сделанным по этим данным. Данные о глобальном аэрозольном распределении, получаемые с помощью спектрометра TOMS, представляют ежесуточные значения аэрозольного индекса, приведенные к регулярной прямоугольной сетке с фиксированными географическими координатами (всего 51 840 значений в сутки). Значения покрывают всю поверхность Земли, освещаемую Солнцем в течение суток, за исключением промежутков в экваториальных областях между полосами последовательных проходов спутников (Рис. 1б). В ходе работы исследован годовой ход (1997г.) содержания атмосферного аэрозоля, по данным спектрометров TOMS, установленных на спутниках Adeos 616 и Earth Probe. Выявлены области с высоким содержанием аэрозолей. Это территории с традиционно действующими лесными пожарами (Тропические леса Экваториальной Африки и Южной Америки, острова Индонезийского архипелага), районы сезонных лесных пожаров (Бореальные леса России, США, и лесные массивы Австралии), опустыненые территории с частыми пыльными бурями (Сахара, Аравийский п-ов, Средняя Азия) и океанические (в основном экваториальные) районы с большим содержанием частиц морской соли в воздухе (Рис. 1а). Областей с явно выраженным антропогенным влиянием промышленных районов не выявлено. В ходе исследования годового хода получены автокорреляционные временные функции суточных массивов аэрозольных данных для 2-х спутников. Обнаружено чрезвычайно медленное уменьшение коэффициентов корреляции с присутствием осцилляций (Рис. 1с). Из этого можно сделать выводы о достоверности глобальных спутниковых данных только по низким пространственным частотам (с периодами гораздо больше периода сетки регулярных значений), а также вывод о большом влиянии периодических покрытий экваториальных областей, соответствующих периодам осцилляции автокорреляционных функций, на коррелируемость 617 В другой части исследований изучена корреляционная зависимость данных по атмосферному аэрозолю, полученных спутниковыми (TOMS) и наземными методами TOR (Tropospheric Ozone Research) станции Института оптики атмосферы СО РАН (Рис. 2а). Изучена зависимость коррелируемости от параметров линейной фильтрации рядов данных. Таким образом, выявлены временные частоты, в которых наблюдается наибольшее соответствие наземных и спутниковых данных (Рис. 2б). Авторский коллектив выражает благодарность начальнику ЛПОКИ ВНИИ ГОЧС (г. Красноярск) п/п-ку В. Иванову за безвозмездно предоставленный на время исследований канал Internet. Методика выделения пространственных областей подготовки крупных разрушений на рудниках Герман Виктор Иванович Сибирская аэрокосмическая академия им. академика М.Ф. Решетнева Мансуров Владимир Аглеевич, проф., д.ф-м.н. germanv@rambler.ru Предприятия горнодобывающей отрасли сталкиваются с проблемой прогнозирования крупных разрушений в массиве горных пород, прежде всего горных ударов, которые наносят чрезвычайно высокий социальноэкономический ущерб. В настоящее время прогнозирование осуществляется посредством экспертных оценок. Таким образом, стоит задача разработки формализованной эффективной процедуры прогнозирования крупных разрушений. Контролировать процессы разрушения, идущие в массиве горных пород, можно применяя технологию пассивного микросейсмического мониторинга, характеризуя каждый вновь образовавшийся дефект тремя его пространственными координатами, временем возникновения и размером. Основными этапами прогноза крупных разрушений – сильных микросейсмических (МС) событий являются выделение пространственных областей их подготовки (очагов или кластеров), затем определение в таких областях поведения прогностических параметров с последующим их анализом для осуществления временного прогноза. Выделение кластеров существенным образом влияет на эффективность остальных этапов. Выделение пространственных областей предлагается вести, используя представления о концентрационном критерии разрушения твердых тел [1]. Бралось NEv последовательно зарегистрированных МС событий. Для каждой пары вычислялся концентрационный параметр, равный отношению расстояния между ними к их среднему размеру. Считалось, что они принадлежат к одному и тому же кластеру, если концентрационный параметр был меньше определенного 618 критического значения CPкр, в противном случае – к разным. В результате применения предложенной процедуры выделялось несколько кластеров и определялось принадлежит ли NEv+1 событие какому-либо кластеру. Затем отбрасывалось первое событие, добавлялось новое (NEv+1) и процедура применялась вновь, определяя попадет ли в кластер NEv+2 событие и т.д. Анализировалось применение данной процедуры к каталогу событий Североуральского бокситового рудника за 1984-88 гг. Он содержит 46 сильных событий (прогнозируемого масштабного уровня – соответствующих сильным горным ударам) с энерговыделением выше 106 Дж и размером более 40 м. На одно сильное событие приходилось около 35 слабых (меньшего масштаба), минимальным из которых соответствовало энерговыделение 103 Дж и размер около 4 м. Для более точного выделения кластеров (уменьшения зоны «захвата») события с энерговыделением свыше 106 Дж рассматривались как события с выделением 106 Дж. Характеристиками эффективности предложенного алгоритма может быть с одной стороны процент сильных событий StrongP, попавших в кластеры, и с другой его превышение SWP над соответствующим процентом для слабых событий WeakP. Зависимость параметра SWP от NEv и CPкр представлена на Рис.1. Каждое ненулевое значение на нем соответствует случаю, когда StrongP 90%. Максимальное значение SWP=31% наблюдается при CPкр10, что соответствует результатам, полученным другими авторами [2]. Рис.1 Зависимость разницы процентной доли попадания в кластеры сильных и слабых микросейсмических событий SWP от концентрационного параметра CPкр и числа анализируемых данных NEv; при проценте попадания сильных не менее 90% Проведенные дополнительные исследования показывают достаточно высокую устойчивость поведения параметров StrongP, WeakP и SWP во времени, а также при изменении границы разделения событий на сильные и слабые. Более того, даже при выделении кластеров только по концентрации (приписывая всем событиям одинаковый размер) SWP достигает величины 15% при условии, что StrongP 90%. Таким образом, предложен метод выделения пространственных областей, на основе концентрационного параметра, соответствующих подготовке крупным разрушениям – кластеров, обладающий высокой устойчивостью, повторяемостью и эффективностью, действующий как своеобразный фильтр, преимущественно выделяя сильные события, что повышает эффективность самой процедуры прогнозирования. 619 Список публикаций: [1] Гор А.Ю., Куксенко В.С., Томилин Н.Г., Фролов Д.И. Концентрационный порог разрушения и прогноз горных ударов. // ФТПРПИ. 1989. № 3. с. 54-60. [2] Соболев Г.А., Завьялов А.Д. О концентрационном критерии сейсмогенных разрывов. // Докл. АН СССР. 1980, т. 252, № 1, с. 69-71. Исследование параметров электромагнитного сигнала при акустическом прозвучивании слоистых горных пород Дацко Дмитрий Игоревич Беспалько Анатолий Алексеевич, Гиль Сергей Александрович Томский Политехнический Университет Суржиков Анатолий Петрович, д.ф-м.н dackod@mail.ru В естественном залегании массивы горных пород находятся под влиянием всесторонних механических напряжений, обусловленных тектоническими, гравитационными, техногенными и другими процессами. Результатом действия напряжений является изменение механических свойств горных пород. Для решения практической задачи оценки напряженно-деформированного состояния таких массивов горных пород необходимы согласованные исследования процессов деформирования и разрушения, как в лабораторных, так и в естественных условиях. Образец ц Образец При прохождении акустической волны через границы неоднородностей на них происходят механоэлектрические преобразования, которые сопровождаются электромагнитной эмиссией. Поэтому значительный интерес в таких исследованиях представляет изучение параметров электромагнитного сигнала, генерируемого горными породами в результате акустического возбуждения. Исследовались образцы асбестовой руды, имеющей слоистую текстуру серпентинит/хризотил-асбест, прозвучивание велось вдоль и поперек слоистости образца. Образцы были изготовлены в форме параллелепипеда. Параллельно для каждого оценивалась скорость звука. При прозвучивании образцов вдоль слоистости при различной ориентации электромагнитного датчика спектр электромагнитного отклика имел несколько полос, в том числе и на частотах свыше 60 кГц, в то время как при прозвучивании поперек слоистости спектр имел ярко выраженный максимум в 620 диапазоне частот 30-32 кГц. Это связано с перпендикулярной ориентацией волокон хризотил-асбеста относительно слоистости образца, что вносит дополнительные максимумы в более высокочастотные области спектра электромагнитного отклика при их продольном ориентировании относительно направления распространения возбуждающей акустической волны. Проводя оценку скорости распространения звука в породе выяснилось, что при распространении волны поперек слоистости образца значения скорости выше, чем вдоль. Это происходит вследствие структурно-текстурных особенностей исследуемого материала и разных значений скорости звука в серпентините и хризотил-асбесте, к тому же при прозвучивании образца поперек слоистости волокна хризотил-асбеста оказывались ориентированы в направлении распространения звуковой волны. Исследование процесса образования аномально высоких волн Россби во вращающемся океане Зайцев Андрей Иванович Куркин Андрей Александрович Нижегородский Государственный Технический Университет Куркин Андрей Александрович, к.ф.-м.н. kurkin@kis.ru При изучении различных природных структур следует выделить так называемые планетарные вихри и волны, носящие имя выдающегося шведского геофизика Карла Густава Россби, который показал их фундаментальную роль в процессах глобальной циркуляции атмосферы [1, 2]. Не менее существенной оказалась роль вихрей и волн Россби и в динамике океана. Именно эти волны являются океанскими синоптическими вихрями, несущими в себе значительную часть кинетической энергии всего океана. Наблюдения показали, что в океанах существуют глобальные вихри – размером в целый океан. Это, по существу, зональные течения, в которых северная часть замыкается на южную из-за наличия континентов. Зональное течение «в чистом виде» обнаруживается там, где континентов нет – таково Антарктическое циркумполярное течение. Вихри такого происхождения испытывают действие -эффекта, в силу которого волны и вихри Россби распространяются (дрейфуют) на запад. При этом возникает явление, которое называется западной интенсификацией океанских течений. Можно сказать, что течения приобретают дополнительный импульс в западном направлении от волн Россби. В силу гироскопического эффекта (или, что то же самое, под влиянием силы Кориолиса) это приводит к формированию таких глобальных течений, как Гольфстрим, Курасио и другие [3, 4]. Дисперсионные свойства волн Россби изучены достаточно хорошо. Исследованы также линейные механизмы их генерации. В данной работе исследован процесс образования аномально высоких волн Россби во вращающемся океане. Показано, что аномально большая волна пространственно локализована и 621 предложен простой способ ее нахождения. Определены начальные условия, приводящие к образованию коротких аномально высоких волн Россби, переносящих энергию в восточном направлении (в сторону больших х) и длинных, переносящих энергию в западном направлении. Исследовано влияние слабой и сильной векторной нелинейности на процесс образования аномальных россбиевский волн. Список публикаций: [1] Rossby C.G., J. Marine Res., 7, 175-198, (1948). [2] Rossby C.G., Quart. J. Meteor. Soc., Suppl., 66, 68-77, (1940). [3] Stommel H. The Gulf Stream. – Berkely: Univ. Of California Press, (1965). [4] Stommel H. and Yoshida K. Kuroshio. Its Physical Aspects. – Univ. of Tokyo Press, (1972). Моделирование процесса генерации аномальных волн Пуанкаре Козелков Андрей Сергеевич Куркин Андрей Александрович Нижегородский Государственный Технический Университет Куркин Андрей Александрович, к.ф.-м.н. kurkin@kis.ru Явление возникновения аномально высоких волн (порядка 10 – 30 м) на поверхности жидкости, когда один или два гребня неожиданно возникают зачастую во время штиля и также неожиданно исчезают, характерно для многих областей Мирового океана. Эти волны, послужили причиной многих катастрофических ситуаций (13 случаев) с судами вблизи восточного побережья Южной Африки за период 1952 – 1984 гг. Большой архив данных наблюдений аномально высоких волн накапливается в настоящее время на нефтяных платформах в Северном море, Мексиканском заливе и других акваториях. В частности, только за период 1969 – 1985 гг. наблюдалось 12 аномально высоких волн. Возможным механизмом возникновения таких волн, например, является влияние сильных течений, приводящее к усилению поверхностных волн. Этот механизм был навеян многочисленными случаями наблюдения аномально высоких волн у побережья Южной Африки, где имеется сильное Агульясово течение, и в районе Гольфстрима. Встречное течение тормозит морские волны, и уже в простейшей теории из сохранения волнового действия следует значительное возрастание высоты волны. Другим основным механизмом возникновения таких волн, исследуемым в данной работе, является возможная пространственная фокусировка волновых пакетов, движущихся с разными скоростями. В данной работе предложена количественная теория возникновения волн Пуанкаре большой амплитуды на поверхности жидкости на мелководье, основанная на механизме дисперсионного сжатия волновых пакетов. Предложен метод нахождения волновых пакетов, эволюция которых приводит к возникновению аномально высоких волн. Показано, что такая волна 622 пространственно локализована. Обсуждаются свойства волнового пакета, состоящего из чередования локализованных пятен разной полярности, вдали от фокальной области, а также условия фокусировки, приводящие к их возникновению. Эффект образования аномально высоких волн демонстрируется в присутствии случайного поля ветровых волн при различных начальных профилях волн Пуанкаре. Применение вейвлет – анализа для обработки данных МТЗ – АМТЗ Коноплин Алексей Дмитриевич Институт Геофизики УрО РАН pbs002@mail.ru Обработка магнитотеллурических данных – задача определения передаточных функций – входного импеданса Z, адмитанса Y, и вектора Визе W, которые определяются как отношения: E = Z H , (1) H=Y E (2) Hz = Wzx Hx + Wzy Hy, (3) где E , H - вектора наблюдённого электрического и магнитного полей соответственно, Hx Hy Hz – компоненты вектора магнитного поля. В большинстве существующих процедур обработки магнитотеллурических данных наблюденное поле представляется как случайный процесс, при этом импеданс вычисляется как отношение Z () = SEE() SHE()-1 (4) Z () = Y-1 () = (SHH() SEH())-1 (5) либо как где SEE, SHH, SEH – матрицы взаимных спектральных плотностей случайного процесса, отношение (4) носит название импедансной оценки, а отношение (5) – адмитансной оценки Z. При отсутствии некоррелированной помехи в наблюдённом поле обе оценки дают одинаковое значение Z, и в большинстве существующих процедур обработки данных МТЗ вычисляется только одна оценка (чаще всего адмитансная). Существует плотностей поля: также несколько способов вычисления спектральных 1. Периодограммный способ. Исходный временной ряд разделяется на несколько участков, в каждом из которых производится вычисление 623 спектральных плотностей преобразованием Фурье, спектральная плотность вычисляется осреднением полученных значений спектров. Это наименее затратный в вычислительном плане и поэтому наиболее распространённый способ, но из-за явления Гиббса он может давать значительную погрешность, особенно если спектр поля имеет большую неравномерность, этот способ не позволяет получить одинаковую ширину частотной полосы на разных частотах. 2. Кореллограммный способ. Производится преобразование Фурье функций взаимной корреляции Rij(), полученных по временным рядам. Имеет меньшую вычислительную эффективность, также не позволяет получить одинаковое спектральное разрешение на разных частотах, и результат может быть сильно искажён помехой типа “ступенька”, которая часто присутствует в наблюденном магнитотеллурическом поле. Учитывая все вышеперечисленные недостатки существующих процедур обработки данных МТЗ, была создана система, в которой некоторые из этих проблем решены. Для вычисления частотно-зависимых матриц взаимных спектральных плотностей в новой системе обработки вместо традиционного преобразования Фурье применяется вейвлет – анализ. Вейвлет анализ применяется здесь как способ разложения функции напряжённости магнитотеллурического от времени E(t) и H(t) в двухпараметрическую функцию напряжённости поля от частоты и от времени E (, t), H (, t). Традиционное преобразование Фурье, применяемое в большинстве систем обработки данных МТЗ [1], предполагает некоторую стационарность характеристик случайного процесса, которым описывается магнитотеллурическое поле, что чаще всего совсем не так. Вейвлет - анализ более приемлем для анализа шумоподобных нестационарных сигналов, каким является магнитотеллурическое поле. Вейвлет - преобразование позволяет получить необходимую локализацию спектра сигнала в частотно-временной области, в отличие от преобразования Фурье, которое не дает нужного разрешения по частоте в области низких частот и не позволяет получить достаточно чёткую временную локализацию сигнала в высокочастотной области. Вейвлет – преобразование в точке с координатами и t выглядит как свёртка временного ряда с базисной функцией. E (, t) = N E (nt ) ( , n 0 n0 n t ) , a (7) где a - масштабный коэффициент, n0 –начальное смещение, t – интервал дискретизации, N – длительность базисной функции в дискретах t, n – текущий дискрет, E (n) - анализируемое поле, (n) – базисная функция, в качестве которой использована функция, известная как вейвлет Морле: (, t) = 624 1 exp (- a t2) (cos ( a t) + i sin ( a t)) a (8) Вычисление всего множества значений E (, t) осуществляется путём масштабных изменений базисной функции и переноса её во всём временно пространстве. Вычисление матриц взаимных спектральных плотностей осуществляется путём суммирования Некоррелируемые помехи смещают оценки передаточных функций, особенно если сигнал был искажён сильной помехой с аномальным распределением, поэтому оценки качества сигнала вычисляется величина, характеризующая общую долю некоррелируемых помех в измеренном сигнале: = det(Z 1 Y ) (11) Эта величина находится в пределах от 0 до 1 и зависит от общего количества помех во всех измерительных каналах. Если относительная доля помехи невелика, то в качестве окончательной оценки импеданса берётся среднее между адмитансной и импедансной оценкой. Если относительная доля помех существенна ( = 0.06 0.81) то производится вычисление матрицы взаимной спектральной плотности с избирательным накоплением суммы. Для этого в каждый момент времени производится проверка на выполнение условия предсказания мгновенной спектральной плотности с погрешностью не большей некоторой заданной, и если погрешности предсказания 1 и 2 не превышают заданного порога п, то значения мгновенной спектральной плотности, соответствующие этому моменту времени суммируются, если хотя бы одна погрешность больше заданной, то этот момент времени отбраковывается. Описанная процедура обработки реализована в виде программы на языке С++ в стандарте ANSI / ISO под операционную среду Win32, и применяется для обработки данных МТЗ и АМТЗ, измеренных серийной аппаратурой Metronix GMS – 06, МТЛ – 71 и аппаратурой МТЛ-201 собственного изготовления. Список публикаций: [1] М.Ю. Смирнов Обработка магнитотеллурических данных с статистических процедур. Вопросы геофизики вып. 35, 1998 c 198 – 206. использованием робастных Аппаратура для исследования тепловых свойств горных пород при моделировании условий их естественного залегания Липаев Сергей Александрович Институт геофизики УрО РАН Уткин Владимир Иванович, д.т.н. lipaev@rambler.ru Исследование тепловых свойств горных пород лежит в основе применения методов геотермии при поисках, разведке и эксплуатации месторождений полезных ископаемых. 625 Данные о тепловых характеристиках пород используются для изучения естественных тепловых полей в недрах, корреляции разрезов и литологического расчленения, выделения газоносных горизонтов в разрезах разведочных скважин, а также для исследования искусственных тепловых полей, исследования процессов теплообмена при использовании глубинного тепла Земли и решения других задач. К важнейшим тепловым характеристикам горных пород можно отнести теплопроводность , температуропроводность а и теплоемкость с. Лабораторные исследования на образцах кернового материала сегодня являются основными источниками получения достоверной информации о тепловых свойствах горных пород [1]. Они же служат критерием правильности выбора теоретических моделей и являются основой для комбинированных и косвенных методов. Однако при лабораторных исследованиях необходимо моделировать обстановку их естественного залегания. Как известно, горные породы, находясь в массиве испытывают горное, пластовое давления и пластовую температуру. Горное давление в сосновном определяется весом вышележащих отложений. Пластовая температура в верхних слоях земной коры, как и давление увеличивается с глубиной. Для определения тепловых свойств горных пород в нашей работе используется метод, основанный на закономерностях регулярного теплового режима третьего рода в системе контактирующих тел [1]. Установка (см.рис.1) для определения теплопроводности и температуропроводности образцов пород при моделировании термобарических условий в диапазоне давлений до 100 МПа и температуры до 150 0С состоит из двух функциональных блоков: технологического и измерительного [2]. Технологический блок предназначен для моделирования термобарических условий, действующих на образец горной породы 6. Блок включает кернодержатель 1, в котором между подпятниками 3 и 9 находится заключенная в резиновую манжету 15 сжатая пружиной 2 рабочая ячейка, состоящая из эталонов 4 (с размещенным на нем плоским малоинерционным нагревателем из нихромовой фольги 5) и 7 (с размещенным на нем датчиком – дифференциальной термопарой типа «хромель-копель» 8) , образца 6. Кернодержатель размещен в камере всестороннего давления 13 с крышкой 16 и затвором 17. На наружной поверхности камеры размещен электронагреватель 14 с терморегулятором, задающим температуру опыта. Всестороннее давление на образец создается вакуумным маслом с помощью насоса высокого давления (НВД), которым оно передается в камеру 13 по трубопроводу 11 с краном 12. Давление в камере контролируется манометром 10. 626 Рис.1. Принципиальная схема установки для исследования тепловых свойств горных пород при моделировании термобарических условий. Измерительный блок. В эксперименте на границе сопряжения эталонного тела 4 и образца породы 6 с помощью системы, состоящей из блока питания БП, генератора тепловых колебаний с делителем частоты и электромагнитным реле ГТК и нагревателя 5 задаются тепловые колебания фиксированной частоты и амплитуды. По наступлении квазистационарного режима дифференциальной термопарой 8, рабочий спай которой находится вблизи торца эталона 7, измеряются колебания температуры. Сигналы термопары усиливаются в усилителе постоянного тока УПТ до уровня, необходимого для работы самопишущего прибора. На основании данных об амплитуде и сдвиге фазы синусоиды производится расчет теплопроводности, температуропроводности и теплоемкости образца горной породы. Данный измерительный комплекс аппаратуры, предназначенный для исследования тепловых свойств образцов горных пород при моделировании условий их естественного залегания, реализован и используется в Институте геофизики УрО РАН. 627 Список публикаций: [1] Липаев А.А. Теплофизические исследования в петрофизике.-Казань: Изд-во Казанского университета, 1993.- 145 с. [2] Липаев А.А, Гуревич В.М, Липаев С.А. Тепловые свойства горных пород нефтяных месторождений Татарстана. Справочник.-Казань: Изд-во КМО.- 2001.- 205 с. Изменение капиллярного давления гидрофильных коллекторов путем адсорбции гидрофобизаторов с целью регулирования проницаемости Мавлетов Марат Венерович Башкирский Государственный Университет Леонов Вадим Владимирович, к.б.н codehope@yandex.ru Решение проблемы удаления капиллярно защемленной воды из гидрофильной низкопроницаемой среды – нефтепродуктивных коллекторов лежит в гидрофобной модификации поверхности таких капилляров. Поскольку гидрофильная поверхность смачивается водой, постольку существует взаимодействие молекул воды со смачиваемой поверхностью. При смачивании поверхности пористой среды минерализованной водой, представляющей собой раствор многокомпонентного электролита, в результате адсорбционного взаимодействия на границе раздела фаз формируется адсорбционный слой. Механизм действия гидрофобизаторов состоит в разрушении этого слоя в процессе адсорбции с последующим созданием гидрофобного молекулярного слоя. Формирование на поверхности породы адсорбционного слоя при контакте с минерализованной нефтепромысловой водой и последующая десорбция под воздействием химреагентов-гидрофобизаторов потребовала решения конкретной аналитической задачи – количественного определения сорбированных и удаленных электроактивных компонентов. Задача решена с использованием электрохимических подходов. Исследование трендов температуры приземной атмосферы и количества осадков в Ставрополе Максименко Екатерина Васильевна Ставропольский государственный университет Каплан Лев Григорьевич, д.ф-м.н. tph@stavsu.ru Климат определяет устойчивое развитие ресурсов нашей планеты и влияет на различные секторы деятельности человека и на судьбу человечества в целом. Этим объясняется пристальное внимание современной науки к изменениям 628 климата и серьезная озабоченность беспрецедентным по темпу потеплением, выявившимся в последние годы. Очевидна важность сбора и оценки информации об изменениях климата, изучения экологических и социальноэкономических воздействий глобального потепления и разработки стратегии реагирования. В первую очередь это относится к регионам с аграрной специализацией, в том числе, к Ставропольскому краю. Из всего многообразия климатических условий, влияющих на сельскохозяйственное производство, наибольшее значение имеют температурный режим и интенсивность осадков. В то же время, именно их изменения характеризуют потепление климата. Целью нашего исследования явилось изучение трендов температуры приземной атмосферы и количества осадков в городе Ставрополе во второй половине ХХ века. Для достижения поставленной цели проанализированы с использованием методов математической статистики средние, минимальные и максимальные годовые и месячные температуры и среднее годовое и месячное количество осадков за период с 1950 по 2000 годы включительно. Данные получены из сельскохозяйственных таблиц (форма ТСХ-1) агрометеорологического отдела Ставропольского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. Использованы следующие методы математической статистики: расчет выборочной средней, исправленного среднего квадратического отклонения, ошибки выборочной средней, сглаживание динамического ряда методом укрупнения интервалов; сравнение двух средних выборочных совокупностей по критерию Стьюдента; корреляционный анализ по Спирмену с проверкой гипотезы о значимости коэффициента ранговой корреляции. Полученные данные представлены в графическом виде. По г. Ставрополю получены следующие результаты: 1. Многолетняя средняя годовая температура второй половины ХХ века (9,16±0,13°С) возросла по сравнению с первой половиной на 0,56°С (t > 3, p < 0.001). Аналогичная тенденция наблюдается и при анализе многолетних средних месячных температур. 2. Многолетнее среднее годовое количество осадков соответветственно уменьшилось с 663±15,02 до 549±13,57 мм (t > 3, p < 0.001). Наибольшее снижение интенсивности осадков отмечено в летние месяцы, так в июле их количество сократилось с 86 до 56 мм. 629 3. На протяжении пятидесятилетнего периода выявлены волнообразные колебания изучаемых параметров (рис.1, где 1 - тренд среднегодовой температуры; 1а – многолетняя среднегодовая температура; 2 – тренд среднегодового количества осадков; 2а – многолетнее среднегодовое Тренд среднегодовой температуры и количества осадков 700,00 Температура, град. 600,00 11,00 500,00 2 400,00 10,00 300,00 1 200,00 9,00 100,00 8,00 1950-1952 Количество осадков, мм 12,00 0,00 1965-1967 1980-1982 1995-1997 Годы 1 1а 2 2а количество осадков). Рис.1 4. В результате исключения случайных колебаний параметров путем укрупнения интервалов установлено, что статистически достоверные однонаправленные изменения температурного режима наблюдаются лишь в последнее десятилетие. Так, среднегодовая температура за 1996-2000 годы превышает аналогичный показатель 1991-1995 годов на 0,94°С (t > 3; p < 0.001). 5. Наибольшее по значению и устойчивости повышение средних, максимальных и минимальных температур отмечается в летние месяцы. 6. Аналогичных закономерностей в динамике интенсивности осадков не выявлено. 7. Методом корреляционного анализа выявлено возрастание температуры воздуха в летние и зимние месяцы за период с 1990 по 2000 годы. Таким образом, исследование температурного режима города Ставрополя подтверждает наличие потепления климата, особенно быстро развивающегося в последнее десятилетие. Потепление климата и снижение количества осадков в ближайшем будущем может оказать неблагоприятное влияние на селькохозяйственное производство Ставропольского края и требует 630 совешенствования систем сухого земледелия и увеличения числа орошаемых плоадей. Исследования гидротермодинамических процессов в приводном слое. Марченко Александр Геннадьевич Болдырев Антон Сергеевич, Таганрогский государственный радиотехнический университет Куповых Геннадий Владимирович, к.ф-м.н. Клово Александр Георгиевич, к.ф-м.н. Mag@vm.tsure.ru Экспериментальные исследования гидротермодинамических характеристик приводного слоя были проведены в июле-августе 2000-2001 гг. в акватории Таганрогского залива Азовского моря на расстоянии около 2 км от берега и над сушей в прибрежной зоне. Анализ данных показал наличие устойчивой температурной инверсии (порядка 1С) над морем в дневные часы (рис. 1). Толщина слоя инверсии зависела от значений числа Ричардсона ( Ri ) и коэффициентов турбулентности. В случаях устойчивой стратификации ( Ri >0) температурная инверсия имела место на всех уровнях наблюдения, при неустойчивой стратификации (Ri<0) высота инверсного слоя не превышала 1 метра. При этом над сушей распределение температуры с высотой не содержит инверсии (рис. 1). H,m 2,5 2 1 25,5 2 3 27,8 29,1 1,5 25,2 1 27,9 28,1 25,1 0,5 28,3 24,6 28,9 28,8 28,7 Tv,С 0 24 25 26 27 28 29 30 Рис.1. На рис. 1 приведено распределение температуры (Tv) с высотой (1-над водой 2001г, 2над сушей 2001г, 3-над водой 2000г). Для интерпретации экспериментальных результатов проведено численное моделирование гидротермодинамического состояния приводного слоя. Исходная модель включает в себя уравнения теплопроводности и переноса водяного пара в турбулентной атмосфере. 631 T L q k k z 0 , z z cp z z (1) q q q f q , k W t z z z (2) где T - температура, q - удельная влажность воздуха, k - коэффициент турбулентного перемешивания, W - скорость конвективного переноса водяного пара, z внешний источник тепла, z-высота. Член f q является функцией источника примеси, роль которой играет водяной пар. Граничные условия задавались в виде: T z 0 T0 , T z h T1 , qz 0 qm T0 , P0 , qz h 0 , (3) где h - толщина приводного слоя (порядка 1 метра), q m - насыщенное значение удельной влажности при заданных значениях T0 и P0 вблизи поверхности. z, м 2 3 1 1 2 0 298 300 302 T, K Рис. 2. На рис. 2 приведены расчетные профили температуры при различных метеорологических условиях (кривая 1- k 0,05 м2/с и W 0 м/с; кривая 22 2 k 0,15 м /с и W 0,1 м/с; кривая 3- k 0,05 м /с и W 0,1 м/с). Анализ результатов численного эксперимента показывает, что при небольших значениях коэффициента турбулентного перемешивания наблюдается ярко выраженная температурная инверсия до высоты одного метра. При увеличении коэффициента турбулентного перемешивания температурная инверсия уменьшается. Наличие конвективного переноса увеличивает температурную инверсию и ее масштаб по высоте. Результаты теоретических расчетов хорошо согласуются с экспериментальными данными, полученными над морской поверхностью. Список публикаций: 632 [1] Экспериментальное исследование процессов в приводном слое. Болдырев А. С ВСНКФ-7,Сборник трудов, Санкт-Питербург, 2001 г. [2] Моделирование гидготермодинамического состояния приводного слоя. Марченко А. Г. ВСНКФ-7,Сборник трудов, Санкт-Питербург, 2001 г. Полуэмпирическая модель смерча Щеголькова Людмила Алексеевна Ставропольский государственный университет Каплан Л.Г., д.ф.-м..н tph@stavsu.ru Смерч (торнадо) – это атмосферный вихрь с приблизительно вертикальной осью. Внутри области смерча воздух вращается с большой скоростью (70 -100, а иногда и 200 м/с). В центре торнадо, в его приземной области, давление сильно понижено - это заставляет воздух в поверхностном слое высотой до нескольких десятков метров устремляться в нижнюю часть вихря. Войдя в область смерча, воздух начинает подниматься вверх по спирали (рис.1), пока в верхней части торнадо не сливается с воздушными потоками. Вблизи смерча, в средних слоях атмосферы имеется только вращение. Из-за закручивания воздух не может попасть в область смерча из окружающей атмосферы на средних высотах (сбоку). Благодаря этому торнадо не “захлопывается”. Таким образом, в приземном слое происходит конвергенция, а в верхней – дивергенция воздушных потоков, а в средней части, в прилежащей атмосфере – только вращение (без втока). В самом смерче скорость ветра имеет и вертикальную (вверх) и горизонтальную вращательную составляющие. В произвольном горизонтальном сечении смерча существует область, где направление ветра преимущественно вертикально. На периферии же направление ветра в основном горизонтально (рис.1). Считаем, что вне смерча вертикальная составляющая скорости ветра отсутствует, и, следовательно, в любом горизонтальном сечении общий поток воздуха к торнадо (или от него) не зависит от расстояния. При таких исходных предположениях трехмерная модель смерча фактически разделяется на две: плоскую модель смещающейся зоны вергенции в произвольном горизонтальном сечении и одномерную модель силового равновесия по вертикали [1]. 633 Интенсивность торнадо зависит от термодинамических параметров среды. На рис. 2 приведены кривые стратификации и состояния. До точки равновесия воздух поднимается, несмотря на противодействие силы Архимеда, только за счет разности давлений в смерче и в окружающей атмосфере. В точке А на высоте z1 при Т1 , где кривая стратификации пересекает кривую состояния, сила Архимеда становится равной нулю, выше этой точки сила Архимеда направлена вверх и воздух поднимается за счет этой силы. Таким образом, смерч образуется при потенциально влажно неустойчивом состоянии атмосферы (кривая стратификации левее кривой состояния в приземном слое, а в среднем и выше – правее). При увеличении влажности точка А опускается ниже (кривая состояния будет лежать правее – на рис. линия пунктиром), вероятность образования торнадо увеличится. Поэтому можно предположить, что высокая влажность является одной из причин возникновения смерчей. В самом деле, торнадо в пустынях не бывает. z z1 A 0 T1 T Рис2 Если сделать горизонтальный разрез области атмосферы, охваченной торнадо, то на одной высоте температура, давление, плотность и масса внутри смерча будут отличаться от этих характеристик в свободной атмосфере. Таким образом возникают разностное давление Р∆ , разностная температура Т∆, разностная плотность ρ∆, разностная масса m∆ - избыток или недостаток давления, температуры, плотности и массы в смерче по сравнению с окружающей средой. Суммарная кинетическая энергия получается путем интегрирования этих характеристик по объёму. Формула для кинетической энергии E=-mΔ*с2 впервые была получена в [2]. Определены допущениях: некоторые характеристики торнадо при следующих форма смерча - усечённый конус с радиусами оснований r=0,5 км, R=1 км и высотой h=1.5 км; плотность, давление и температура воздуха в окружающей атмосфере соответственно равны ρ0=1 кг/м3, Р0=105 Па, Т0=293 К, а разностные давление и температура РΔ =-50гПа, TΔ=5К, mΔ=ρΔ*V=ρ0*(PΔ/P0-TΔ/T0)*1/3*π*(R2+r2+R*r)*h==-18,09*107 кг 634 Eк=-mΔ*c2=19,7*1012 Дж (это соответствует теплоте, выделяющейся при сжигании 1000 т нефти), где с=330 м/с – адиабатическая скорость звука. Исходя из формулы для средней удельной энергии еср=ρ*(vср)2/2 и считая еср=Ек/V=2.7*109 Дж/м3 , определяем среднюю скорость ветра в смерче: vср= 2 * ecp =120 м/с, Эта скорость соответствует результатам наблюдений. Список публикаций: [1] М.Т. Абшаев, Л.Г. Каплан, Е.И. Несис. Полуэмпирическая модель мощного конвективного облака. Метеорология и гидрология, 2000, №3 [2] Л.Г. Каплан. Локальные процессы в сплошной жидкой среде и атмосфере. Ставрополь, АСОК-пресс, 1993. Динамика температурного поля при акустическом воздействии на однородную пористую среду. Юмагузина Айгуль Галиулловна Институт проблем транспорта энергоресурсов. Шагапов Владик Шайхулагзамович, проф. aigul_str@mail.rb.ru В работе рассмотрены термические методы обработки прискважинных зон горных пород с помощью акустических волн. Основным механизмом, переводящим энергию волнового поля в пористой среде в тепло, является вязкостное трение между насыщающей жидкостью и скелетом. Учитывая это обстоятельство, построена функция объемного источника тепла для процесса нагрева при воздействии на пористую среду акустическим полем. Проанализированы зависимости мощности теплового источника от параметров волнового поля и параметров, определяющих состояние пористой среды. Полагается, что температурное поле не влияет на поле возмущения давления (пренебрегается влияние температурных эффектов на акустические характеристики, определяемое вязкостью и сжимаемостью). В рамках вышеизложенных допущений для нестационарного течения жидкости в пористой среде используется система линеаризованных уравнений. m l p m u u m u , p Cl 2 l , x 0 l0 0 , l0 t x t x k (1) Здесь p –возмущение давления; m и k – пористость и проницаемость пористой среды; u – скорость фильтрации, – вязкость жидкости; Cl– скорость звука в насыщающей жидкости; l, l0 – соответственно, плотности жидкости в возмущенном и невозмущенному состояниях. 635 Наличие источника гармонических волн давления на границе x=0 записано в виде граничного условия p A p cos t , x 0, t 0 . (2) Рассмотрены три случая: пористая среда является полубесконечной (0<x< ), пористая среда имеет конечную ширину (0<x<l), при этом правая граница (x=l) может быть непроницаемой или, наоборот, высокопроницаемой. Показано, что в зоне 0<x<l наибольший эффект нагрева реализуется в случае, когда правая граница высокопроницаема. В этом случае объемный источник тепла распределен по всему объему более равномерно, средний уровень температур выше чем, в остальных двух случаях. Таким образом, когда пористая среда граничит с более высокопроницаемой фазой, подбирая частоту акустических волн в зависимости от толщины l низкопроницаемой зоны можно добиться более равномерного по глубине мощности теплового источника. 636
