Текст диссертации - Пензенский государственный

ФГБОУ ВПО «ПЕНЗЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
На правах рукописи
СЮЛИН Павел Витальевич
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СИСТЕМНОГО
ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
СТОЧНЫХ ВОД ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ
Специальность 03.02.08 – экология (в химии и нефтехимии)
Диссертация на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Научный руководитель
доктор технических наук,
доцент Прошин И.А.
ПЕНЗА – 2014
2
СОДЕРЖАНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ АББРЕВИАТУР ............................ ………….5
ВВЕДЕНИЕ ........................................................................................................ 7
1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО
МОНИТОРИНГА, ИССЛЕДОВАНИЯ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ ОЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД
ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ ....................................................... 15
1.1 Объект исследования ................................................................................ 15
1.2 Методы и технологии очистки сточных вод .......................................... 21
1.3 Экологический мониторинг, контроль и управление ........................... 25
1.4 Методы аналитической химии в экологическом мониторинге,
контроле и управлении, в научных исследованиях и проектировании.29
1.5 Анализ методов оценивания экологического состояния объектов
гальванических производств и окружающей среды ............................. 33
1.6 Индикаторы и индексы в экологическом мониторинге и
исследовании природно-технических систем ........................................ 45
1.7 Выбор и обоснование критериев и оценок показателей
экологического состояния сточных вод гальванических
производств............................................................................................... 49
1.8 Обоснование цели и задач исследования ............................................... 53
Выводы по первому разделу .................................................................... 54
2 СИСТЕМНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО
МОНИТОРИНГА И ИССЛЕДОВАНИЙ СТОЧНЫХ ВОД
ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ ....................................................... 56
2.1 Природно-техническая система с гальваническим производством
как объект экологического мониторинга, контроля и управления ...... 56
2.2 Информационные технологии как средство повышения
экологической эффективности гальванических производств .............. 59
3
2.3 Методология и структура экологической генерализации
объектов гальванических производств ................................................... 61
2.4 Принципы и механизмы экологической генерализации
в системном экологическом мониторинге и исследованиях
природно-технических систем с гальваническими производствами .. 63
2.5 Методика синтеза индикаторов экологических состояний
гальванических производств.................................................................... 68
2.6 Механизм формирования эколого-технико-экономических
индикаторов гальванических производств ............................................. 70
2.7 Методология системной организации научных исследований и
проектирования экологически безопасных гальванических
производств............................................................................................... 73
2.8 Система математических моделей гальванических производств
в преобразованных координатах ............................................................. 79
2.9 Методика обработки экспериментально-статистической
информации в научных исследованиях сточных вод
гальванических производств.................................................................... 81
Выводы по второму разделу .................................................................... 87
3 СИСТЕМА ОЦЕНИВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ СОСТОЯНИЙ
СТОЧНЫХ ВОД ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ......................... 90
3.1 Оценка степени экологической безопасности ....................................... 90
3.2 Индикатор экологических состояний для компонент
с заданием верхнего предельно-допустимого значения ....................... 92
3.3 Индикатор экологических состояний для компонент с
интервальным заданием предельно-допустимых величин ................... 94
3.4 Индикатор экологических состояний для компонент с
заданием нижнего предельно-допустимого значения......................... 101
3.5 Индикатор экологических состояний для компонент с заданием
нижнего предельно-допустимого значения на основе
экспоненциальной функции ................................................................... 108
4
3.6 Определение показателей экосистем через индикатор
экологических состояний ....................................................................... 112
3.7 Оценка экосистемы в пространстве компонент вектора
экологических состояний ....................................................................... 114
3.8 Степень повышения экологической безопасности .............................. 116
3.9 Компонентный портрет экологических состояний ............................. 117
3.10 Система оценивания экологической безопасности природнотехнических систем с гальваническими производствами .................. 118
3.11 Методика анализа состояния природно-технической системы
с гальваническим производством в пространстве
вектора экологических состояний ......................................................... 124
Выводы по третьему разделу ................................................................. 127
4 ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ СТОЧНЫХ ВОД
ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ И ИССЛЕДОВАНИЕ
ТЕХНОЛОГИЙ ИХ ОЧИСТКИ................................................................... 130
4.1 Исследование загрязнения сточных вод гальванических
производств в пространстве индикаторов состояния ......................... 130
4.2 Исследования технологий очистки сточных вод ................................. 142
4.3 Исследование технологий очистки сточных вод гальванических
производств с использованием энергии высокочастотных
электромагнитных излучений ................................................................ 147
4.4 Оценка эффективности технологий очистки сточных вод
гальванических производств.................................................................. 152
4.5 Разработка рекомендаций по практическому
применению результатов исследований ............................................... 154
Выводы по четвёртому разделу ............................................................. 155
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ....................................................................................... 158
Список литературы ................................................................................. 160
ПРИЛОЖЕНИЕ ....................................................................................... 183
5
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ АББРЕВИАТУР
АСУ
– автоматизированная система управления;
ВО
– водный объект;
ГП
– гальваническое производство;
ГСЭП
– генеральная совокупность экологических признаков;
ЗВ
– загрязняющие вещества;
ИЗА
– индекс загрязнения атмосферы;
ИЗА
– индекс загрязнения воды;
ИС
– идеальная система;
ИЭК
– индикатор экологического качества;
ИЭС
– индикатор экологического состояния;
КИЗ
– комбинированный индекс загрязнённости;
КПЭК
– компонентный портрет экологического качества;
КПЭС
– компонентный портрет экологического состояния;
КПЭР
– компонентный портрет экологического риска;
КСC
– коэффициент степени совершенства;
КЭБ
– коэффициент экологической безопасности;
ЛПВ
– лимитирующий показатель вредности;
МВСП
– максимально возможная степень повышения
экологической безопасности;
ММ
– математическая модель;
НДС
– нормально-допустимые стоки;
НП
– наибольшая повторяемость;
НСО
– необходимая степень очистки;
ОБУВ
– ориентировочно-безопасные уровни воздействия;
ОГП
– отходы гальванических производств;
ОДК
– ориентировочные допустимые концентрации;
ОДУ
– ориентировочные допустимые уровни;
ОС
– окружающая среда;
6
ОУ
– объект управления;
ПДВ
– предельно-допустимые выбросы;
ПДК
– предельно-допустимые концентрации;
ПДС
– предельно-допустимые сбросы;
ПО
– производственные объекты;
ПТС
– природно-техническая система;
ПХЗ
– показатель химического загрязнения;
РК
– растворённый кислород;
РПК
– реверсивное преобразование координат;
СВ
– сточные воды;
СВГП
– сточные воды гальванических производств;
СИ
– стандартный индекс;
ТБО
– твёрдые бытовые отходы;
ТВИМ
– технология вторичного использования материалов;
ТС
– технологическая система;
ТСГП
– технологическая система гальванического производства;
СЭМ
– система экологического мониторинга;
УКИЗВ
– удельный комбинаторный индекс загрязнения воды;
УПК
– унифицированный показатель качества;
УФ
– ультрафильтрация;
ФЗ
– фоновые значения;
ЭГ
– экологическая генерализация;
ЭК
– экологический критерий;
ЭФ
– электрофлотация.
7
ВВЕДЕНИЕ
Отличительная особенность антропогенного воздействия на окружающую среду (ОС) гальванических производств (ГП) состоит в значительном
многообразии, как источников загрязнения, так и загрязняющих веществ (ЗВ),
характеризуемых высокой токсичностью и представляющих значительную экологическую опасность, что существенно осложняет проведение экологического
мониторинга, анализа, контроля и управления природно-техническими системами (ПТС) с ГП.
Интенсивное развитие химической и нефтехимической промышленности,
расширение ГП, возрастающее количество выбросов ЗВ в атмосферный воздух
и природные водоёмы приводит к противоречиям между повышающейся степенью загрязнения окружающей среды и существующими технологиями производства, методами, информационными возможностями имеющихся систем
мониторинга и контроля, методами исследования и проектирования, обуславливают необходимость их постоянного развития и совершенствования.
Стремительное сокращение энергетических и материальных ресурсов на
фоне интенсивного развития промышленности и расширения сферы потребления продукции предприятий химии и нефтехимии, повышение уровня техногенного воздействия на окружающую среду с неизбежностью поворачивают
информационные технологии в направлении, получившем название Green IT
(зелёные технологии), цель которых снижение вредного воздействия на природу и человека, сохранение и экологическое совершенствование окружающей
среды (энергосбережение, очистка воды, воздуха, почвы, утилизация).
Создание экологически безопасных гальванических производств обуславливает необходимость проведения значительного объёма исследований
различных технологий с оценкой влияния антропогенных факторов на экосистемы (ЭС) и связано со значительным объёмом научных исследований механизмов взаимодействия отдельных компонент системы, разнообразных физикохимических взаимодействий, методов управления объектами промышленных
8
предприятий. Многообразие задач и технологий при решении проблем прикладной экологии приводит к использованию при их решении множества разрозненных подходов, показателей, методов, методик порождает противоречия и
значительные трудности при проведении таких исследований и проектировании
технологических систем гальванических производств (ТСГП).
Решение подавляющего большинства экологических задач, в том числе
системного экологического мониторинга и аналитического контроля, экологоэкономического анализа, научного обоснования и совершенствования методов
проектирования, прогнозирования загрязнения окружающей среды при техногенных авариях и катастрофах, разработки технологических процессов переработки отходов производства и систем управления ими, в той или иной степени,
связано с проблемой оценивания состояния исследуемых объектов, выбора таких показателей, которые бы адекватно отражали состояние и развитие ПТС,
легко агрегировались и могли быть эффективно использованы при принятии
решений, в системах управления.
Проблема разработки новых индикаторов экологического состояния и
экодинамики окружающей среды и производств столь актуальна, что в ряде
стран, в том числе Англии, Бельгии, Кении, США созданы специальные институты, занимающиеся исключительно поиском показателей, позволяющих их
использовать в качестве индикаторов.
Теме индикаторов и показателей посвящены специальные информационные бюллетени различных Комиссий при ООН, Всемирного банка, а также
Международные и Национальные форумы. CSD при ООН (КУР – Комиссия
ООН по устойчивому развитию – United Nations Commission on Sustainable
Development (CSD)) объединяет и координирует исследования учёных почти
140 стран по проблемам разработки новых принципов и методов оценки экологического состояния и качества окружающей среды на всех уровнях и, прежде
всего, локальном и национальном.
Факт придания проблеме экологического оценивания, включая разработку новых показателей, индикаторов и индексов, особого статуса подтверждает-
9
ся созданием Международного Комитета по индикаторам и индексам (ICEI),
образованием и успешным функционированием вот уже более десяти лет на
международном уровне Комитета по экологическому моделированию (ICEM),
изданием с 2000 года в США нового международного научного журнала «Экологические индикаторы», периодическим размещением в ИНТЕРНЕТЕ специальных «методических страниц» по вопросам индикаторов и индексов, значительным количеством научных публикаций [4, 8, 10 –12, 15, 19 – 21, 24, 32, 44,
47, 48, 82, 87, 91, 93 – 95, 99, 102, 104, 114 – 116, 125 – 133, 136 – 138, 164, 175,
178, 179, 182, 185, 189 – 204].
Эти и другие факты отражают актуальность проблемы оценивания экологического состояния и предопределяют необходимость поиска и разработки
новых показателей качества окружающей среды и производственных объектов,
модернизации банка индикаторов и показателей для систем принятия решений
и проведения научных исследований.
Перечисленные противоречия и проблемы обуславливают постановку и
решение научной задачи – совершенствования и разработки методов оценивания экологического состояния ОС и сточных вод (СВ), обеспечивающих повышение эффективности научных исследований технологических систем (ТС)
гальванических производств, системного экологического мониторинга (СЭМ) и
управления экологическим состоянием электрохимических производств.
Отметим, что проблема оценивания, затрагивает все уровни системного
экологического мониторинга и научных исследований. Она не может быть решена только на глобальном уровне без учёта особенностей локальных исследований конкретных процессов, объектов, технологий, требует создания комплексных методов и методик проведения системных исследований.
Значительное развитие вопросы экологического оценивания, разработки
и создания систем экологических индикаторов и индексов, экологического мониторинга, методов научных исследований и проектирования ТС получили в
работах Белова С. В., Белоусовой А.П., Булгакова Н.Г., Галлиулина Р.В., Гудериана Р., Данилов-Данильяна В.И., Казеева К.Ш., Карлина Л.Н., А.Ю. Карпо-
10
ва, Майстренко В.Н., Мозговой Д.П., Музалевского А.А., Р. Мэнн, Русак О.Н.,
Шуберта Р., Хамитова Р.З., Холлинга, , Яйли Е.А. и др. учёных [15, 42, 44, 91,
93 – 95, 99, 114, 115, 146, 188, 200, 201].
В соответствии с выделенной научной задачей сформулирована цель
диссертационного исследования – совершенствование методов системного
экологического мониторинга, обеспечивающих достоверность и сопоставимость данных наблюдений о состоянии сточных вод гальванических производств и повышающих результативность комплексного оценивания и исследования технологий их очистки.
Для достижения цели сформулированы и решены следующие задачи.
1. Провести комплексный анализ методов оценивания, прогнозирования и
исследования состояний сточных вод гальванических производств и технологий
их очистки.
2. Произвести выбор принципов, разработку механизмов и обобщённой
структуры, проведение системного экологического мониторинга сточных вод
гальванических производств.
3. Разработать методы, математические модели и методику синтеза индикаторов экологического состояния объектов гальванических производств.
4. Создать методику исследования, провести исследования и оценить экологическое состояние сточных вод гальванических производств.
5. Разработать практические рекомендации по применению созданной
системы индикаторов и методик оценки экологического состояния технологических систем гальванических производств.
Объект исследований – сточные воды гальванических производств и
технологии их очистки.
Предмет исследования – принципы и механизмы системного экологического мониторинга, методы экологических исследований технологических процессов очистки сточных вод гальванических производств.
Методы исследования – принципы системного анализа сложных многокомпонентных систем, лабораторные и производственные методы химического
11
анализа состава сточных вод, методы математического и имитационного моделирования, статистического анализа.
Научная новизна результатов исследования.
1. Проведено обобщение принципов и разработаны метод и структура системного экологического мониторинга, отличающиеся тем, что результаты
наблюдений об экологическом состоянии разнородных компонент преобразуют
в единую область значений, обеспечивающие достоверность и сопоставимость
оценок экологических состояний сточных вод гальванических производств.
2. Разработан метод синтеза экологических показателей, состоящий в выборе общих и элиминации специфических свойств, формировании целостной
генеральной совокупности признаков и единицы анализа экосистемы, позволяющий формировать системы сопоставимых индикаторов оценки разнородных
компонент сточных вод гальванических производств.
3. Введён индикатор экологического состояния, получены математические
модели, обеспечивающие его вычисление для систем, показатели которых заданы наибольшими и наименьшими предельно-допустимыми значениями, а также
диапазоном минимально и максимально предельно-допустимых значений, позволяющие повысить результативность мониторинга, оценить качество и экологический риск гальванических производств в единой области состояний.
4. Введен компонентный портрет экологического качества природнотехнических систем и разработана методика его построения, обеспечивающие
оценку результатов наблюдений о свойствах сточных вод гальванических производств и окружающей среды в пространстве идеальных и предельнодопустимых экологических состояний.
5. Разработана методика исследования технологий очистки сточных вод
гальванических производств, основанная на анализе и ранжировании результатов наблюдений по группам допустимых значений, определении индикаторов и
построении многокомпонентных портретов экологических состояний природнотехнических систем, обеспечивающая повышение результативности, расширение возможностей мониторинга и прогнозирования экологического риска, науч-
12
ных исследований и проектирования технологических систем гальванических
производств.
Практическая значимость результатов исследования.
1. На основе разработанной системы индикаторов, методов и методик
проведены исследования технологий очистки и дана оценка состояний сточных
вод гальванических производств ОАО «Радиозавод», ОАО «Пензенское производственное объединение электронной вычислительной техники» (г. Пенза), показавшие достоверность и сопоставимость введённой системы оценок индикаторов и эффективность применения разработанных методов и методик.
2. Разработанная система индикаторов учитывает разнородность объектов
и обеспечивает оценку их степени экологической безопасности и риска в единой области значений с наглядным представлением результатов наблюдений и
прогнозов в виде многокомпонентных портретов, что позволяет рекомендовать
её для практического использования в системах экологического мониторинга и
прогнозирования экологических состояний, при разработке технологий переработки отходов и очистки сточных вод гальванических производств.
3. Практическое использование введённых экологических индикаторов и
компонентного портрета состояний, разработанных методов и методик при проведении исследований сточных вод подтверждает адекватность разработанных
методов и свидетельствует об их высокой эффективности.
Внедрение результатов работы.
Разработанные комплекс показателей и методика оценки экологической
безопасности, система экологического мониторинга внедрены при создании
АСУТП объектов водоотведения в ООО «Научно-производственная фирма
«КРУГ», при выполнении НИР «Разработка критериев экологической безопасности промышленных объектов» № 45/05-05-13 от 07.06.2013 г. и в учебном
процессе кафедры «Автоматизация и управление» Пензенского государственного технологического университета.
Достоверность результатов работы. Достоверность полученных результатов подтверждается данными экспериментальных исследований и моделиро-
13
вания, сопоставимостью с результатами исследований других авторов, внедрением на промышленных предприятиях, апробацией на международных научных конференциях.
Личный вклад автора состоит в проведении физических и вычислительных экспериментов, в разработке и проверке адекватности математических
моделей, обработке по разработанным методикам экспериментальных данных,
в анализе и обобщении полученных результатов.
На защиту выносятся.
1. Метод и структура экологического мониторинга, состоящие в оценивании разнородных элементов природно-технических систем с гальваническими
производствами в едином пространстве экологических состояний.
2. Метод и методика синтеза индикаторов экологического состояния сточных вод гальванических производств и окружающей среды, основанные на
принципах экологической генерализации.
3. Комплекс индикаторов и математических моделей экологического состояния окружающей среды и технологических систем гальванических производств в единой области экологических состояний.
4. Компонентный портрет экологических состояний и методика его построения, обеспечивающие оценку состояния окружающей среды и технологических систем гальванических производств в пространстве идеальных и предельно-допустимых экологических состояний.
5. Методика исследования, основанная на разработанных методах, экологических индикаторах, математических моделях и компонентных портретах
экологических состояний, обеспечивающая повышение эффективности проектирования технологических систем и исследования влияния абиотических факторов технологических процессов гальванических производств на окружающую
среду.
6. Результаты исследования технологий очистки и мониторинга сточных
вод гальванических производств в пространстве экологических состояний, подтверждающие адекватность введённой системы индикаторов и результатив-
14
ность применения разработанных методов и методик исследования и проектирования технологических систем гальванических производств.
Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы представлялись и обсуждались на научно-технической конференции с международным участием «Перспективные информационные технологии
в научных исследованиях, проектировании и обучении» (Самара, 2012), IX
Международной научно-практической конференции «Проблемы современной
биологии» (Москва, 2013), III Международной научно-практической конференции «Теория и практика актуальных исследований» (Краснодар, 2013), Международной научно-практической конференции «Современное общество, образование и наука» (Тамбов, 2013), III Международной конференции «Science and
Education» (Germany, Munich, 2013), XXII Всероссийской научно-практической
конференции «Образование, наука, технологии» (Майкоп, 2013), Международной научно-практической конференции «Технические науки – от теории к
практике» (Новосибирск, 2013), Международной научно-практической конференции «Современное состояние и перспективы развития технических наук»
(Уфа, 2014).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ, включая 9
статей в журналах, рекомендованных ВАК.
Объём и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из
введения, 4 глав, основных выводов, списка использованных источников и приложения. Содержит 186 страниц машинописного текста, в том числе 51 рисунок
и 21 таблицу. Библиографический список включает 234 наименования.
15
1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО
МОНИТОРИНГА, ИССЛЕДОВАНИЯ И ПРОЕКТИРОВАНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ ОЧИСТКИ СТОЧНЫХ ВОД
ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ
1.1 Объект исследования
В качестве объекта исследования в диссертации приняты отходы гальванических производств (ОГП) и, прежде всего, сточные воды и их технологии
очистки (рисунок 1.1).
Степень очистки
Ei  1  x 2i x1i 100%
Атмосфера
Вода
Почва
Окружающая среда (ОС)
Состояние СВ до очистки
X1
Состояние СВ после очистки
Сточные воды гальванических
производств (СВГП)
X2
Технологии очистки сточных вод.
Эффективность технологии
Методы научных исследований и проектирования,
экологический мониторинг, оценка экологических состояний
Окружающая
Вторичная
СВГП
Оборудование
среда
продукция
Рисунок 1.1 – Объект исследования
Источники загрязнения окружающей среды в гальванотехнике это не
только промывные воды, но и отработанные рабочие растворы с высокой концентрацией ЗВ, в которых вследствие нарушения соотношения основных ком-
16
понентов в гальванических ваннах происходит накопление посторонних органических и неорганических веществ [19]. Отработанные растворы, хотя и составляют по объёму всего 0,2 – 0,3% от общего количества сточных вод гальванических производств (СВГП), наносят значительный урон ПТС. Это обусловлено высокой концентрацией ЗВ в электролитах. По общему содержанию сбрасываемых в водные объекты (ВО) ЗВ они достигают 70%. Залповый сброс отработанных растворов приводит к нарушению режимов работы очистных сооружений, к снижению эффективности их работы. При этом безвозвратно теряются ценные материалы, а попадание неочищенных или недостаточно очищенных СВ и других видов отходов, содержащих цветные металлы, в водные
объекты наносит значительный ущерб окружающей среде и народному хозяйству. И это обусловлено, в первую очередь, их громадным негативным воздействием на окружающую среду [8, 38, 39, 58, 64, 68 – 72, 83, 91 – 95, 100].
Так, ряд предприятий г. Пензы (ОАО ППО «ЭВТ», ОАО «Радиозавод»,
«Пензмаш», «Пензхиммаш», «Пензтяжпромарматура») использует технологические процессы нанесения гальванических покрытий, а в их сточных водах,
поступающих на очистные сооружения, содержится значительное количество
тяжёлых металлов, в том числе железо, натрий, свинец, марганец, цинк, никель,
кобальт, кальций, медь, калий, хром и др. (таблица 1.1 – таблица 1.2). Все концентрации в таблицах 1.1 – 1.3 приведены в мг/дм3.
Таблица 1.1 – Результаты количественного химического анализа проб сточных
вод ОАО ППО «ЭВТ» от «24» мая 2012г.
№
Наименование
Методика
ПНД Ф
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Железо общее
Медь
Никель
Цинк
Хром +3
Марганец
Свинец
Кобальт
Кальций
Калий
Натрий
14.1:2:4.50-96
14.1:2:4.214-06
14.1:2:4.214-06
14.1:2:4.214-06
14.1:2:4.52-96
14.1:2:4.214-06
14.1:2:4.214-06
14.1:2:4.214-06
14.1:2.95-97
14.1:2:4.138-98
14.1:2:4.138-98
ПДК
ci
0,3
0,006
0,010
0,03
0,07
0,08
0,006
0,01
180
50
50
Результаты анализа
xi
4,11±0,45
0,0329±0,0066
0,0075±0,0032
0,067±0,013
< 0,01
0,264±0,053
< 0,004
< 0,005
29,7±3,3
5,29±0,64
13,7±2,3
Относительная концентрация δi  xi ci
13,7
5,48
0,75
2,23
0,14
3,3
0,67
0,5
0,16
0,11
0,274
17
Таблица 1.2 – Результаты химического анализа проб сточных вод
№ Наименование
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Железо общее
Медь
Никель
Цинк
Хром +3
Марганец
Свинец
Кобальт
Кальций
Калий
Натрий
Результаты анализа xi
Радиозавод
Пензмаш
Пензхиммаш
проба № 560
проба № 651 проба № 1001
20.07.12 г.
21.08.12 г.
20.12.12 г.
0,442±0,080
2,97±0,33
28,2±2,3
0,0326±0,0065 0,0239±0,0072 0,098±0,020
< 0,005
0,0108±0,0032 < 0,005
0,058±0,012
2,82±0,56
0,204±0,041
< 0,01
< 0,01
< 0,01
0,0091±0,0038 0,100±0,020
0,466±0,093
0,0048±0,0020 0,0456±0,0091 < 0,004
< 0,005
< 0,005
< 0,005
78,9±8,6
31,7±3,5
65,7±7,2
6,87±0,82
27,8±1,9
13,4±1,6
76±11
130±19
57,5±8,6
Пензтяжпромарматура
проба № 873
13.11.12 г.
1,45±0,16
0,0196±0,0059
< 0,005
0,244±0,049
0,122±0,024
0,104±0,021
< 0,004
< 0,005
36,1±4,0
4,96±0,30
19,8±3,4
Кроме металлов сточные воды этих предприятий содержат значительное
количество азот нитритов, фосфор фосфатов, хлоридов, нефтепродуктов, фенолов, формальдегида (таблица 1.3). Это обуславливает повышенное содержание
этих компонент в реке Сура.
Таблица 1.3 – Результаты количественного химического анализа проб сточных
вод ОАО «Радиозавод» от «24» мая 2012г.
№
Наименование
1
2
рН
Взвешенные
вещества
Сухой остаток
Азот аммония
Нитрит-ион
Азот нитритов
Азот нитратов
Фосфор
фосфатов
Сульфат-ион
Сульфиды
(суммарно)
Хлориды
Нефтепродукты
ХПК
АПАВ
Фенолы
Формальдегид
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Методика
ПНД Ф
Норматив
 ai , bi 
Результаты
анализа xi
6,5–8,5
8,14±0,20
14.1:2.110-97
350
15,0±3,0
14.1:2:4.114-97
14.1:2.1-95
14.1:2:4.3-95
700
12,5
14.1:2:4.3-95
14.1:2.4:4.-95
0,03
9,0
561±51
0,84±0,18
0,619±0,087
0,188±0,026
< 0,09
14.1:2:4.112-97
0,30
0,134±0,022
14.1:2.159-2000
154
121±18
14.1:2:4.178-02
0,5
< 0,02
14.1:2:3:4.121-97
14.1:2.96-97
14.1:2:4.128-98
14.1:2.100-97
14.1:2:4.158-2000
14.1:2:4.182-02
14.1:2:4.187-02
92
0,17
405
0,50
0,005
0,02
111±10
0,276±0,069
31,0±7,4
0,41±0,11
0,0074±0,0033
0,049±0,015
δi  xi ci
0,64
0,043
0,801
0,0672
6,27
0,01
0,447
0,786
0,04
1,21
1,62
0,076
0,82
1,48
2,45
18
Приведенные результаты анализа сточных вод свидетельствуют о высокой концентрации ЗВ в сточных водах рассмотренных предприятий. Несмотря
на большие затраты на очистку СВ в водоёмы области поступает значительное
количество загрязняющих веществ.
Результаты наблюдения за качеством поверхностных вод р. Суры в районе г. Пензы (в трех створах: в створе «выше города», который является фоновым, и в двух контрольных створах – в «черте города» и в створе «7 км ниже
города») показывают [39], что качество воды в 2012 г. характеризовалось как
«очень загрязненная» 3 «б» класса, удельный комбинаторный индекс загрязнения воды (УКИЗВ) находился на уровне 3,02 (в 2011 г – 3,18) (рисунок 1.2).
Рисунок 1.2 – Качество воды реки Суры
Характерные загрязняющие вещества: ХПК, легкоокисляемые органические вещества, азот аммонийный, азот нитритный, фенолы, железо общее, соединения меди. Повторяемость случаев превышения предельно допустимых
концентраций загрязняющих веществ составляла 36 – 97%. Среднегодовые
уровни концентраций ЗВ составили: азота нитритного 1,1 ПДК, максимальная
концентрация – 3,6 ПДК (в створе «7 км ниже города»); азота аммонийного –
1,2 ПДК, максимальное содержание зарегистрировано в июне – 4,2 ПДК (в
створе «черта города»); фенолов – 1,7 ПДК, максимальная концентрация – 5
ПДК зарегистрирована в створе «7 км ниже города» в феврале; соединений ме-
19
ди – 1,9 ПДК, максимум 4,4 ПДК зарегистрирован в створе «черта города» в
декабре; железа общего составила – 1,2 ПДК, максимальная концентрация – 4
ПДК в створе «7 км ниже города» в июне месяце.
Среднегодовой уровень за 2012 г. содержания в воде Пензенского водохранилища соединений железа общего – 1,2 ПДК, а его максимальный уровень
– 3,8 ПДК (зарегистрирован в мае). Уровень загрязнения соединениями меди
составил 1,6 ПДК при максимальной концентрации 3,5 ПДК (декабрь). Минимальное содержание растворенного кислорода в воде составляло 6,34 мг/л. Загрязненность воды легкоокисляемыми органическими веществами по БПК5 в
2012 г. повысилась. Среднегодовые концентрации составляли 1,3 ПДК, а максимальная концентрация составила 1,6 ПДК (декабрь). Среднегодовая концентрация фенолов зарегистрирована на уровне 1,3 ПДК, максимальная концентрация их составила 3 ПДК (июнь, декабрь).
Наблюдение за качеством воды ведется в одном створе: «у плотины» – 10
м выше плотины. УКИЗВ при этом в 2012 г. составил 2,31 (рисунок 1.3), что
соответствует третьему классу разряда «а».
Рисунок 1.3 – Качество воды Пензенского водохранилища
Количество твёрдых бытовых отходов (ТБО), накопленных на территории
Пензенской области за 2012 год составило [39]: 1 класс опасности – 24,915 т; 2
класс опасности – 207,078 т; 3 класс опасности – 6055,332 т; 4 класс опасности
20
– 436172,598 т; 5 класс опасности – 1294740,617 т. Специализированным организациям на обезвреживание и утилизацию передано – 77977,594 тонн. На полигоне ТБО в районе с. Чемодановка размещены шламонакопители 23-х промышленных предприятий г. Пенза общим объемом 252,5 тыс.м3, в том числе
накопители гальваношлама объемом 21,2 тыс.м3.
Выше изложенное обуславливает необходимость постоянного мониторинга, как технологических систем промышленных предприятий, так и окружающей среды, проведения научных исследований и разработки новых технологий очистки СВ гальванических производств, создания и совершенствования
систем экологического мониторинга (СЭМ).
Разработка совместимой с окружающей средой системы переработки отходов производства требует решения экологических задач на всех стадиях и
этапах технологических процессов ГП [19].
1. Сокращение объёмов загрязняющих веществ и отходов промышленных предприятий на стадии производства.
2. Снижение количества отходов при их сборе на стадии сортировки.
3. Расширение возможностей и развитие методов и технологий вторичного использования материалов (ТВИМ), получаемых из отходов производства.
4. Повышение уровня экологической безопасности, удаление и утилизация остающихся после переработки отходов с минимально возможным риском для окружающей среды и здоровья человека.
Решение всех перечисленных задач связано с получением достоверной
информации о состоянии технологических систем и окружающей среды [4, 8,
54], развитием методов экологического мониторинга [1, 5, 7, 26, 27, 58, 62, 63,
65, 80, 127 – 130, 137, 138, 154, 164, 168, 201], научных исследований и проектирования технологических систем [16, 17, 45 – 50, 59, 83 – 86, 118 – 143, 151,
167, 205, 209 – 211, 218, 219, 226 – 234], обеспечивающих минимизацию антропогенного воздействия ГП на окружающую среду (рисунок 1.1).
21
1.2 Методы и технологии очистки сточных вод
Сточные воды гальванических производств (СВГП) перед сбросом в водоём подвергают очистке от ЗВ, основа которой – механические, химические,
биологические и комбинированные методы очистки [2, 3, 6, 9, 13, 14, 16, 18, 19,
25, 28, 29, 40, 41, 45, 46, 51, 52, 55 – 57, 60, 61, 64 – 67, 73 –79, 81 – 84, 88 – 90,
96, 97, 101, 105 – 107, 109 – 113, 117, 142 –144, 147, 152, 153, 155 –163, 165 –
167, 169 – 173, 176, 177, 180, 181, 184, 187, 205 – 234] (рисунок 1.4).
Методы очистки сточных вод
1
Механические (физические)
Отстаивание
2
Фильтрация
Химические (реагентная обработка)
Очистка неорганических веществ
3
Очистка химических веществ
Коагуляционно-флотационные
Флотация
4
Флокуляция
Коагуляция
Электрохимические
Электрофлотация
5
Электродиализ
Электролиз
Сорбционные
Сорбционные фильтры
6
Ионообменные фильтры
Мембранные
Ультрафильтрация
7
Выпаривание
Нанофильтрация
Обратный осмос
Биологические методы (по типу микроорганизмов)
Аэробные
Анаэробные
Рисунок 1.4 – Методы очистки сточных вод
22
Состав очистных сооружений определяется свойствами и количеством
поступающих на очистку сточных вод, требуемой степенью их очистки v , методом использования их осадка и другими условиями в соответствии со СНиП.
Для оценки эффективности очистки СВ на основе количественных данных о концентрации примесей на входе Cвх и выходе Cвых очистного сооружения применяют экологический показатель – степень очистки (СО) 
  1  Cвых Cвх 100%   Cвх  Cвых  Cвх   100% .
(1.1)
Если в качестве выходной концентрации Cвых в формуле (1.1) принять
предельно-допустимую концентрацию Cдоп , то (1.1) трансформируется в формулу для вычисления требуемой степени очистки
C  Cдоп
 C 
v  1  доп 100%  вх
100% .
Cвх 
Cвх

(1.2)
Таблица 1.4 отражает основные показатели по эффективности технологий
очистки СВ на основе отстаивания, электрокоагуляции, электрофлотации [55,
56, 230 – 234].
Таблица 1.4 – Эффективность технологий очистки сточных вод
№
1
2
Показатель
Степень очистки (СО), %
Производительность (П)
м2 – м3/ч.
Вторичное
загрязнение воды (ВЗВ)
Энергозатраты (ЭЗ),
кВт ч/м3
Вторичное
загрязнение
твердых отходов (ВЗТО)
Отстаивание
70 – 75
7 – 10 м2
на 5 м3/ч.
6
Сменные элементы (СЭ)
7
Режим
Эксплуатации (РЭ)
Твердый отход
(влажность) (ВТО)
3
4
5
8
Электрокоагуляция
80 – 85
Электрофлотация
96 – 98
3 – 4 м2 на 5 м3/ч.
1,5 м2 на 5 м3/ч.
Отсутствует
Fe 1 мг/л; Al
0,5 – 1 мг/л
Отсутствует
Отсутствуют
1-1,5
0,25-0,5
Отсутствует
до 30% (Fe, Al, Cr6+)
Отсутствует
Отсутствуют
Fe, Al - анод (20-30
дней)
Ti – анод (5-10 лет)
Непрерывный
Периодический
Непрерывный
Пульпа (99%)
Пульпа (99%)
Флотоконцентрат
(94 – 96%)
В качестве примера современных технологий очистки СВГП приведём
технологическую схему (рисунок 1.5), разработанной в Российском химикотехнологическом университете им. Д.И. Менделеева и АНО «Транснациональ-
23
ный Экологический Проект» универсальной системы, основанной на методах
электрофлотации (ЭФ) и ультрафильтрации (УФ). На схеме обозначено: Е –
накопительные емкости и усреднители; Н – насосы; Д/НД – установки приготовления и дозирования реагентов; Р – реакторы; ЭФ – электрофлотаторы; ИПТ
– источник питания электрофлотатора; УФ – установка ультрафильтрации; ФП
– фильтр-пресс.
Промывные
воды КЩ
Р2
Р1
НД2
ЭФ-2
Н5
+ ИПТ
Промывные
воды CN
Д1
Д4
NaOH
NaClO
Из Д3
Д2
Е1
Флокулянт
НД1
Е2.2
Е1.2
НД3
Н1
CN концентраты
Е2
КЩ концентраты
H2SO4
Сжатый воздух
УФ
Д3
ЭФ-1
НД4
+ ИПТ
Н3
Н2
Е4
Е3
Н4
Е5
ФП
Чистая вода
Фильтрат в Е1
Шлам на утилизацию
Рисунок 1.5 – Технологическая схема очистки сточных вод гальванического производства
На основе этой технологии выполнены очистные сооружения ГП модульной конструкции машиностроительных и транспортных предприятий города
Москвы и Московской области, Санкт-Петербурга, Воронежа и Северодвинска.
С использованием этих очистных систем СВГП достигается глубокая очистка
СВ (таблица 1.5) от тяжелых металлов до уровня 0,04 мг/л, взвешенных веществ и нефтепродуктов до 0,05 мг/л.
Основа технико-экономического совершенства лучших технологий – это:
24

дозирование растворов реагентов на очистных сооружениях в автома-
тическом режиме по показаниям рН-метров, цианметров, что обеспечивает
поддержание заданных параметров и исключает перерасход реагентов;

перемешивание сточных вод с растворами реагентов и приготовление
реагентов с использованием мешалок с регулируемыми электроприводами, что
исключает применение сжатого воздуха;

обезвоживание флотоконцентрата посредством рамных фильтр-
прессов Regada, позволяющее получать осадок меньшей влажности, и элиминирующее установку дополнительного оборудования;

высокая энергоэффективность, обусловленная низким энергопотреб-
лением используемого водоочистного оборудования и частотно-регулируемого
асинхронного электропривода;

нерастворимость электродов ОРТА в электрофлотаторах;

высокое качество очистки многокомпонентных СВ (Таблица 1.5),
обеспечивающее возможность организации оборотного водоснабжения без дополнительного обессоливания воды с использованием мембранной установки,
снижающее капитальные затраты.
Таблица 1.5 – Качество очистки сточных вод
Ингредиент
ПДК по
ГН 2.1.5.1315-03
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Цинк
Никель
Железо
Медь
Хром
Алюминий
Свинец
Сульфаты
Хлориды
СПАВ
Нефтепродукты
1,0
0,02
0,3
1,0
0,5
0,5
0,01
500
350
0,1
0,3
Концентрация, мг/л
Сточные
После
воды
электрофлотации
2–25
2–25
5–10
2–25
2–25
2–25
2–25
500–600
150–250
1–5
5–50
0,3 – 0,7
0,2 – 0,7
0,1
0,3 – 0,8
0,5 – 1,2
0,2
0,2 – 0,7
500–600
150–250
0,5 – 2,5
0,5 – 1,0
После
ультрафильтрации
<0,04
<0,04
0,01 – 0,04
0,01 – 0,04
0,07 – 0,1
<0,04
<0,04
500–600
150–250
0,1 – 1,0
<0,05
Представляют интерес фиторемедиационные технологии очистки СВ с
применением энергии высокочастотных электромагнитных излучений [147],
изготовления из гальваношламов вторичной продукции [45, 46].
25
Разработка технологий очистки СВ и утилизации гальваношламов [101,
152] на первом этапе включает наблюдение и оценку состояния СВ, выбор показателей и индикаторов [1, 4, 8, 10 –12, 15, 19 – 21, 24, 43, 47, 48, 53, 80, 86, 91,
93 – 95, 98, 102, 104, 108, 114 – 116, 125 – 131, 136 – 138 145, 146, 164, 175, 178,
179, 182, 185, 186, 188 – 204], представляющих основу для проведения исследований и проектирования технологических процессов очистки СВГП. Предмет
исследования – методы оценивания и системного экологического мониторинга,
научных исследований и проектирования технологических систем, обеспечивающих минимизацию антропогенного воздействия ГП на ОС.
1.3 Экологический мониторинг, контроль и управление
Впервые термин «мониторинг» и идея глобального мониторинга окружающей человека ПТС возникли в 1971 г. в процессе подготовки Стокгольмской
конференции ООН по окружающей среде (1972). Основу термина «мониторинг» составляет латинское слово «монитор» – наблюдающий, предостерегающий (так называли впередсмотрящего матроса на парусном судне). Первые
предложения по разработке такой системы были выдвинуты Научным комитетом по проблемам окружающей среды (СКОПЕ).
С учётом современных представлений в диссертации термин «экологический мониторинг» (мониторинг окружающей среды) означает, прежде всего, совокупность действий по сбору, первичной обработке и накоплению информации, решению задач наблюдения, оценки и прогноза состояния окружающей среды с целью выделения антропогенной составляющей изменений ОС
на фоне природных процессов (рисунок 1.6) [1, 5, 7, 26, 58, 62, 63, 65, 80, 125 –
130, 164, 168, 183, 189, 190, 194, 200, 201]. Цель экологического мониторинга –
информационное обеспечение контроля окружающей среды и управления природоохранной деятельностью и экологической безопасностью.
26
Функциональное назначение системы экологического мониторинга – это
накопление, первичная обработка, систематизация, анализ, оценка текущего и
прогнозируемого состояния ПТС на основе информации (рисунок 1.6):

о состоянии окружающей среды (ОС);

о производственных объектах (ПО);

о причинах наблюдаемых и вероятных изменений состояния (т.e. об
источниках и факторах воздействия);

о допустимости изменений и нагрузок на среду в целом;

о существующих резервах биосферы.
Таким образом, СЭМ объединяет в единый комплекс сбор и первичную
обработку информации, оценку и прогноз состояния элементов биосферы, а
также наблюдение и контроль за источниками и факторами антропогенного
воздействия.
ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ
4
1
Наблюдение, сбор, накопление и
первичная обработка информации
2
Оценка текущего состояния
окружающей среды
3
Оценка прогнозируемого состояния
окружающей среды
Систематизация,
анализ и
прогнозирование
экологического
состояния объекта.
Выделение
антропогенных
составляющих
изменения
окружающей
среды
Рисунок 1.6 – Структура экологического мониторинга
В качестве ключевых задач экологического мониторинга в соответствии с
экологической доктриной РФ, одобренной распоряжением Правительства от 31
августа 2002 выделим:

совершенствование системы показателей, создание методологии эколо-
гического мониторинга Российской Федерации, а также техническое и материальное обеспечение деятельности системы экологического мониторинга;
27

обеспечение достоверности и сопоставимости, данных экологического
мониторинга по отдельным отраслям экономики и регионам страны;

оценка риска возникновения чрезвычайных экологических ситуаций и
путей их предотвращения;

обеспечение открытости информации о состоянии окружающей среды
и возможных экологических угрозах;

информационное обеспечение учета результатов государственной эко-
логической экспертизы всех проектов, программ и объектов, подлежащих обязательной экологической экспертизе.
С одной стороны, система экологического мониторинга – элемент (составная часть) целостной системы управления качеством окружающей среды,
первый этап в научных исследованиях ПТС, с другой – сложная система, обеспечивающая взаимодействие с системой контроля и управления с целью коррекции или устранения негативной экологической ситуации, снижения неблагоприятных последствий антропогенного воздействия на ОС. Система экологического мониторинга – база для проведения научных исследований и разработки новых технологий по переработке отходов производства, источник для построения прогнозов социально-экономического развития, основа для разработки программ в области экологического развития и охраны ОС, ключевой элемент в прогнозировании, предупреждении и ликвидации последствий загрязнения ОС при техногенных авариях и катастрофах, информационный элемент в
системах управления производственными и технологическими процессами.
Система управления экологическим состоянием окружающей среды и
технических объектов объединяет подсистемы:

оценки экологического состояния объекта и окружающей среды;

принятия на основе оценки состояния объекта и принятого критерия
решения (специально уполномоченный государственный орган);

управления выполнением решения;

выполнения решения с помощью различных технических или иных
средств.
28
В диссертации под управлением понимается совокупность действий по
организации воздействия на природно-техническую систему на основании
определённой информации для изменения её текущего экологического состояния с целью минимизации антропогенного воздействия технологических систем на окружающую среду и повышения уровня экологичности ПТС.
Основные задачи СЭМ (наблюдение за изменением качества окружающей среды, факторами, воздействующими на окружающую среду; оценка фактического состояния природной среды; прогноз изменения качества среды) решаются с использованием методов аналитической химии [83, 186], изучающей
химический состав и структуру веществ. Наблюдения проводят по физическим,
химическим, биологическим или интегрированным показателям состояния
окружающей среды. СЭМ включает установление показателей опасного загрязнения ОС техногенного происхождения. Для гальванических производств – это
соединения тяжелых металлов, газовые загрязнители и т. д.
Основа построения СЭМ – принципы многоуровневых иерархических систем. Нижний уровень систем экологического мониторинга составляют системы локального (импактный мониторинг) мониторинга в том числе системы
экологического мониторинга производственных объектов. В хорологическом
аспекте обычно выделяют системы (или подсистемы) детального, локального,
регионального, национального и глобального уровней.
Научно обоснованный мониторинг окружающей среды осуществляется в
соответствии с Программой. Программа должна включать в себя общие цели
организации, конкретные стратегии его проведения и механизмы реализации.
Программы мониторинга ОС в качестве главных компонент содержат:

перечень и описание объектов, подлежащих контролю с их строгой территориальной привязкой (хорологическая организация мониторинга);

описание контролируемых показателей с указанием допустимых областей
их изменения (параметрическая организация мониторинга);

перечень методических и нормативных материалов, используемых при
оценке параметров объекта (нормативная база мониторинга);
29

временные масштабы – периодичность отбора проб, частота и время
представления данных (хронологическая организация мониторинга).
Приложение к Программе мониторинга включает схемы, карты, таблицы
с указанием места, даты и метода отбора проб и представления данных.
Данные получаемые на первом этапе мониторинга – наблюдения с целью
их концентрации и сжатия, преобразования к форме, удобной для анализа и
принятия решений, подвергаются дополнительной обработке. С учётом того,
что все этапы получения и обработки информации взаимосвязаны, ошибки и
неточности преобразования информации, допущенные на любом из этапов,
возможная неверная интерпретация результатов наблюдений, снижают ценность получаемой информации и приводят к принятию неверных решений.
Интерпретация данных экологического мониторинга и результатов научных исследований, даже полученных при хорошо продуманной программе с
использованием самых современных аппаратных средств, является часто неоднозначной. Одна из причин такого положения – отсутствие единой целостной
системы показателей, позволяющей проводить оценку разнородных экологических объектов.
1.4 Методы аналитической химии в экологическом мониторинге,
контроле и управлении, научных исследованиях
и проектировании
На нижней страте системы экологического мониторинга решаются задачи
наблюдения и первичной обработки текущей информации об экологическом
состоянии объекта и окружающей среды. Учитывая, что правильность принятия решений в системах управления и достоверность научных исследований,
надёжность и точность проектирования технологических систем, обеспечивающих исключение влияния антропогенных воздействий на ОС определяется
точностью получаемой первичной информации, которую уже никак нельзя исправить, важное значение здесь приобретает точность, объективность и досто-
30
верность информации, получаемой инструментальными методами и, прежде
всего, методами аналитической химии [82]. Результат измерения в системах
мониторинга, контроля и управления – химико-аналитическая информация,
рассматривается как аналитический сигнал. Для её получения используются
множество методов. В их число входят спектроскопические методы, основанные на взаимодействии атомов или молекул контролируемых веществ с электромагнитным излучением широкого диапазона энергий. В качестве источников используют радиоволновое, микроволновое, инфракрасное, видимое, ультрафиолетовое излучение, гамма-кванты, рентгеновское излучение [82]. В качестве сигнала принимаются изменения интенсивности поглощения или испускания излучения. Для экологического мониторинга находят применение нейтронно-активационный, рентгеноспектральный, атомно-абсорбционный и атомноэмиссионный анализ, спектрофотометрический и флуориметрический методы,
инфракрасная спектрометрия. Принципиальное значение здесь имеет чувствительность и точность аналитического метода, определяемая нижним пределом
обнаружения загрязняющих веществ, который должен составлять величину, не
превышающую 0,5 ПДК.
Широкое применение при анализе состава вод находят электрохимические методы анализа: полярографические и кулонометрические методы, потенциометрия. Значительные возможности для контроля загрязнения различных
объектов ОС, содержащих сложные смеси компонентов, предоставляют хроматографические методы – тонкослойная, газожидкостная и высокоэффективная
жидкостная и ионная хроматография. Высокая чувствительность и точность
при определении высокотоксичных соединений здесь достигается применением
различных детекторов, например, катарометра, представляющего собой малоизбирательный детектор по теплопроводности и различных модификаций избирательных приборов атомно-эмиссионного, пламенно-ионизационного, электронного захвата. Высокоэффективная жидкостная хроматография результативна при анализе многокомпонентных смесей нелетучих загрязняющих веществ. Применение высокочувствительных флуориметрических, спектрофото-
31
метрических и электрохимических детекторов позволяет устанавливать очень
малые концентрации веществ. Сочетание хроматографии с инфракрасной спектрометрией и особенно с масс-спектрометрией предоставляет возможность получения достоверных результатов при анализе смесей сложного состава,
например, при определении нитрозоаминов, диоксинов, полихлорированных
бифенилов, пестицидов и других токсичных веществ. Роль детектора при этом
выполняет подключенный к хроматографу и оснащенный мощным компьютером масс-спектрометр. Проведение анализа катионного и анионного составов
вод удобно с использованием ионной хроматографии.
Сложность гальванических производств, большое разнообразие используемых технологических процессов и физико-химических явлений, многокомпонентность объектов экологического мониторинга и контроля предопределяет
достаточно жёсткие требования по точности к системам качественного обнаружения и количественного определения загрязняющих веществ. Основа мониторинга на этом уровне, как уже отмечалось, химические, физические и физикохимические методы аналитической химии.
Химический анализ проб СВГП (таблицы 1.1 – 1.3) выполнен на базе
ООО «ГОРВОДОКАНАЛ» г. Пенза с использованием измерительных средств,
приведенных в таблице 1.6.
Таблица 1.6 – Измерительные приборы
№
Средства измерения
Заводской номер
Дата окончания срока
поверки
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Иономер ЭВ-74
рН-метр рН-150МИ
КФК-3(Б)
КФК-3(А)
Флюорат 02 - 3М
ААС АА-6200
Весы аналитические GR-120
Весы аналитические GR-200
Спектрофотометр ПЭ-5400В
3271
5367
0201044
0300084
2045
А30454500786
14211020
16352209
1201042
04.06.13г.
07.11.12г.
30.09.13г.
11.02.13г.
30.09.12г.
10.02.13г.
06.08.13г.
06.08.13г.
03.07.13г.
Чрезвычайно большой объём выполняемых измерений и химических анализов, требующийся для оценки экологического состояния многокомпонентных
объектов, каковыми являются СВГП, требования объективности, точности и
32
достоверности получаемой информации обуславливает необходимость и целесообразность применения автоматических и дистанционных методов мониторинга, контроля и управления с использованием современных датчиков и автоматических измерительных систем. Повышение экологической безопасности,
предупреждение и исключение техногенных аварий и катастроф на промышленных предприятиях химии и нефтехимии не возможно без комплексной автоматизации технологических процессов и системного экологического мониторинга, разработки автоматизированных систем управления.
Только комплексные автоматизированные системы мониторинга, контроля и управления в сочетании с использованием современных методов химического анализа и элементами интеллектуального управления могут обеспечить
достижение требуемых пределов обнаружения, высоких чувствительности и
избирательности, точности, объективности и достоверности информации, а
следовательно, высокой вероятности принятия правильных решений при
управлении, исключающих техногенные аварии и катастрофы, обеспечивающих высокий уровень экологической безопасности.
На нижней страте СЭМ информация о состоянии объекта мониторинга
представляется в абсолютных величинах в виде концентраций отдельных компонент. Однако анализ экологического состояния объекта на основании значительных массивов разрозненных данных, имеющих разные области значений,
достаточно сложная задача, требующая при принятии решений профессиональной подготовки и специальных знаний, что чаще всего не соблюдается. Поэтому для оценки текущего состояния и прогнозирования последующего развития
ситуации требуется дополнительная обработка полученной информации, позволяющая удалить избыточные данные, провести её сжатие, интеграцию и концентрацию, привести все показатели по всем объектам и компонентам к единой
системе, удобной для её анализа, оценки и принятия решений. Первый этап на
этом пути – переход к относительным величинам.
33
1.5 Анализ методов оценивания экологического состояния объектов
гальванических производств и окружающей среды
Основа СЭМ, подготовки государственных докладов о состоянии и об
охране территорий, построения прогнозов социально-экономического развития,
разработки программ в области экологического развития и охраны окружающей среды, оценки степени экологического совершенства производства – показатели и критерии оценки состояния контролируемых объектов. В настоящее
время для оценки эколого-технико-экономического состояния окружающей
среды применяют множество различных показателей, большинство из которых
вычисляют с использованием предельно допустимых концентраций (ПДК) ci .
Наиболее широко используемые из них, вычисляемые для текущих абсолютных
значений концентраций компонент xi в контролируемом объекте, через относительную концентрацию i  xi ci , приведены на рисунке 1.7.
В диссертации взято за основу общепринятое понятие – предельно допустимая концентрация (ПДК) – максимальное количество загрязняющего вещества в единице объёма (воздуха, воды или др. жидкостей) или массы, которое
при ежедневном воздействии в течение неограниченно продолжительного времени не вызывает в организме каких-либо патологических отклонений, а также
неблагоприятных наследственных изменений у потомства. Для определения
ПДК находят применение расчётные методы, результаты биологических экспериментов, а также материалы динамических наблюдений за состоянием здоровья лиц, подвергшихся воздействию вредных веществ.
Качество ОС по отношению к здоровью человека и состоянию экосистем
задают на основе санитарно-гигиенических и экологических нормативов [22,
23, 30 – 39]. Экологические требования к источникам воздействий устанавливают с помощью научно-технических нормативов, к которым относят нормативы предельно допустимых выбросов и сбросов вредных веществ (ПДВ и ПДС).
Выполнение нормативов всеми предприятиями региона обеспечивает
удовлетворение
качества
ОС
(атмосфера,
вода,
почва)
санитарно-
34
гигиеническим требованиям. Показатели ПДК составляют нормативную основу
множества методик комплексной оценки качества водных объектов [8, 10 –11,
15, 20, 21, 24, 39, 43, 47, 48, 53, 82, 90, 99, 102, 104, 114 – 116, 145, 148 – 150,
174, 178, 179, 185, 189 – 204].
Показатели оценки экологического   Ci
i
ПДК i
состояния
Гидрохимический индекс
загрязнения воды
Лимитирующий показатель
вредности (ЛПВ)
n
Ci
1
ПДК
i
i 1
K 
ИЗВ 
n
i 1
Ci
n
N
C

КИЗ    i
 ПДКi

ПДК
N
i
i

i 1 
n  10
ПДК i
УПК с учётом взаимодействий
отдельных компонент
Унифицированный показатель
качества (УПК) воды
n
n
n
i 1
i 1
W   δi   aij δi δ j
W   δi
i 1
Методика НИИ гигиены Ф.Ф. Эрисмана
W  1
n6
Комбинаторный индекс
загрязнённости
Показатель химического
загрязнения
ПХЗ  10  
1 n Ci

n i 1 ПДКi
Wс , Wф , Wст , Wэ
 L C 
1 n
1 n
 i  1 ; W  1 

  i  1 ; i  1  10  i L i 
n i 1
n  m i 1
i


Экотоксилогический критерий Т.И. Моисеенко
X   X токс  X ф-х  X эвт
n 
n 


Ci
Ci
Ci
; X ф-х   
 1 ; X эвт   
 1




i 1 ПДК i
i 1  Cфон max i
i 1  CP фон


n
X токс  
Метод классификации вод по
В.П. Емельяновой
n1  n
δi  1
, n2  n
δi  10
pi
pi  b0  b1
Ci
ПДК i
Интегральный оценочный балл
 n
Б   1 ПДКi

 i 1
n
С
1
 Fi  ПДК
i 1
i
i
C

Ri  bi lg  i

 ПДК i 
, ...
Оценка загрязнённости вод по
Г.Т. Фрумину, Л.В. Баркан
di  e  e
Методика оценки условного риска
Ю.В. Новиков

100


Экологический критерий
ЭК 
Cкон
C
q
 0   1  α 
ПДК ПДК Q
Удельный комбинаторный индекс
загрязнения воды (УКИЗВ)
УКИЗВ  ПСЗ  СКП
(1  0,5  F )
Рисунок 1.7 – Показатели оценки экологического состояния
35
Оценку экологической опасности гальванического производства проводят
с использованием экологического критерия (ЭК), определяемого отношением
конечной концентрации компонента раствора в сбрасываемой (очищенной) воде (Cкон) к его ПДК в воде рыбохозяйственных водоемов. Экологический критерий прямо пропорционален концентрации компонента в технологическом растворе (C0) и кратности разбавления промывными водами, выносимого из ванны
раствора ( q Q ), уменьшается с увеличением степени очистки (μ):
ЭК 
Cкон
C
q
 0   1  μ 
ПДК ПДК Q
(1.3)
Чем больше ЭК (1.3), тем выше экологическая опасность исследуемого
технологического раствора, гальванического цеха. В целом по гальваническому
цеху с учетом работы очистных сооружений величина ЭК ограничена единицей. Выражение (1.3) для ЭК позволяет дать оценку антропогенному воздействию ГП на ОС и определяет средства для снижения этого воздействия. Из
анализа (1.3) следует: снижение экологической опасности ГП может быть достигнуто тремя способами:

уменьшением экологической опасности используемых в ГП растворов
и электролитов (С0/ПДК);

выбором рациональной системы водопотребления ( q Q );

повышением эффективности работы очистных сооружений (повышение степени очистки СВ (μ)).
Унифицированный показатель качества (УПК) воды определяется суммой
наибольших относительных концентраций вредных веществ по n-компонентам
n
n
xi
.
c
i
i 1
W   δi  
i 1
(1.4)
Как правило в состав воды, атмосферы, почвы входят множество загрязняющих веществ (ЗВ). При оценке комбинированного действия смеси веществ
на основе ПДК устанавливают лимитирующий (минимальный из всех перечисленных значений) показатель вредности (ЛПВ) по наиболее чувствительному
компоненту. Нахождение, например, в питьевой воде нескольких химических
36
соединений, относящихся к 1 и 2 классам опасности и нормируемых по одному
и тому же признаку вредности, обуславливает необходимость оценки суммы
относительных концентраций (1.4), верхний предел которой ограничен единицей (формула Аверьянова) [148 – 150]:
n
n
x
x
x1 x2
  ...  n   i   δi  1 .
c1 c2
cn i 1 ci i 1
(1.5)
В практике комплексной экологической оценки производственных объектов находит применение коэффициент безотходности,
K Б    KЭ , K Р  ,
(1.6)
вычисляемый на основе коэффициента экологичности производства
KЭ  kа  kв  kп
(1.7)
и коэффициента полноты использования ресурсов
KР 
РО
.
Р
(1.8)
Здесь в формулах (1.6) – (1.8) kа , kв , kп – коэффициенты соответствия
экологическим требованиям для атмосферы, водных объектов, почвы; Р – количество используемых ресурсов основного и вспомогательного производства,
т/год; О – количество отходов, включая отбросы и потери, производства, т/год.
Расчёт коэффициентов kа , kв проводится по формуле
xi  ci xi
 ;
c
ci
i
i 1
n
K 1 
n
K  1    i  1 i ,
i 1
i 
xi
.
ci
(1.9)
Коэффициент соответствия экологическим требованиям для почвы ( kп ) в
настоящее время принимают равным единице.
Характер изменения коэффициента, вычисляемого на основе (1.9) отражает листинг 1.1.
i  0  30
i
Листинг 1.1
 0.1  i
Ki  1   i    i  1
KMi  1    i
2
37
1.5
1
0.5
Ki
KMi
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
 0.5
1
 1.5
i
Коэффициент соответствия экологическим требованиям (1.9) приемлем
для компонент, ограниченных верхним предельным значением, и изменяется в
зависимости от исходного показателя по убывающей квадратичной зависимости. При этом на интервале изменения исходного показателя от 0 до предельнодопустимой величины он не меньше единицы и имеет при i  0,5 максимальное значение Kmax  1   i  1 i  1   0,5  1 0,5  1,25 . Отметим, что в данном
случае максимальное значение коэффициента не соответствует идеальной системе. Большие значения коэффициент имеет при значениях, равных половине
ПДК. При значениях, равных предельно-допустимым, он равен также как и для
идеальной системы единице.
Количественную оценку коэффициента безотходности проводят для промышленных объектов мощностью производства продукции 100 т/год и более.
Для значений K Р , принадлежащих интервалу (0,9; 1,0], производство мощностью 100 т/год считают безотходным. Если K Р лежит на интервале (0,8; 0,9] –
производство малоотходное, при значении K Р  0,8 – рядовое.
Для оценки степени загрязнения атмосферы наиболее часто находят применение комплексный индекс загрязнения атмосферы (ИЗА), учитывающий несколько примесей с наибольшей относительной концентрацией (по пяти приоритетным веществам, определяющим состояние атмосферы в городе), безраз-
38
мерный стандартный индекс (СИ), определяемый по наибольшей относительной концентрации примеси за данный период наблюдений, наибольшая повторяемость (НП) превышения ПДК одной или несколькими примесями за определённый период времени (месяц, год) [39].
Аналогичный показатель для воды – индекс загрязнения воды (ИЗВ) –
среднее от суммы относительных концентраций приоритетных загрязнителей
(n=6), входящих в состав воды (таблица 1.7).
Таблица 1.7 – Классы качества вод в зависимости от значения
индекса загрязнения воды
Воды
Очень чистые
Чистые
Умеренно загрязненные
Загрязненные
Грязные
Очень грязные
Чрезвычайно грязные
Значения ИЗВ
до 0,2
0,2–1,0
1,0–2,0
2,0–4,0
4,0–6,0
6,0–10,0
>10,0
Классы качества вод
I
II
III
IV
V
VI
VII
Расчёт ИЗВ в соответствии с комплексной оценкой загрязнённости вод по
Г.Т. Фрумину и Л.В. Баркану для составляющих Сi/ПДК с неоднозначно нормируемыми компонентами проводят с учётом следующих условий:

для концентрации растворенного кислорода (РК) (ПДК – не менее
ci =4 мг/дм3) в качестве нормативов устанавливают эквивалентные значения
слагаемых δi  xi ci (таблица 1.8);
Таблица 1.8– Значения показателя δi  xi ci в зависимости от
концентрации растворённого кислорода
Концентрация растворённого
Значение δi  xi ci
кислорода (мгО2/л)
Более или равно 6
6
Менее 6 до 5
12
Менее 5 до 4
20
Менее 4 до 3
30
Менее 3 до 2
40
Менее 2 до 1
50
Менее 1
60

действующие нормативы по водородному показателю pH для воды
задают граничными значениями интервала от 6,5 до 8,5, а для каждого сверх-
39
нормативного значения pH, выходящего за границы этого диапазона, устанавливают специальные значения слагаемых δi  xi ci (таблица 1.9).
Таблица 1.9 – Значения показателя ПДК в зависимости от δi  xi ci
Диапазон изменения pH
Значение δi  xi ci
Более или равно 6.5
1
и менее или равно 8.5
Менее 6.5 до 6
Свыше 8.5 до 9
2
Менее 5 до 3
Свыше 9 до 9.5
5
Менее 3
Свыше 9.5
20

для биологического потребления кислорода БПК5 (ПДК – не более 3
мг O2/дм3 для водоемов хозяйственно-питьевого водопользования и не более 6
мг O2/дм3 для водоемов хозяйственно-бытового и культурного водопользования) вводятся специальные значения нормативов, определяемых в функции самого значения БПК5 (таблица 1.10);
Таблица 1.10 – Значения показателя ПДК в зависимости от БПК5
Показатель БПК5 (мгО2/л)
Значение норматива (ПДК) (мгО2/л)
Менее 3
3
От 3 до 15
2
Свыше 15
1
Необоснованно требование методики: “При равенстве величин δi  xi ci
предпочтение дается веществам, имеющим токсикологический признак вредности”, так как результат расчета ИЗВ инвариантен к видам ингредиент, отобранным в «шестерку».
В соответствии с методикой НИИ гигиены им. Ф.Ф. Эрисмана (Ю.В. Новиков и др.) эквивалентные значения δi для растворённого кислорода при
нормируемом нижнем уровне значением Li рассчитывают по формуле
δi  1 
10  Li  Ci 
Li
.
(1.11)
Графики рассмотренных в таблицах 1.8 – 1.10 зависимостей и рассчитанных для РК δi по формуле (1.11) показаны на рисунках 1.8 – 1.9.
Нормативы качества воды различных источников заданы в Государственных стандартах [30 – 38] – ГОСТ 2874, ГОСТ 24902, ГОСТ 17.1.3.03, ГН
2.1.5.1315-03 и определены различными перечнями, нормами, санитарными
40
правилами и нормами охраны поверхностных вод от загрязнений сточными водами СНиП № 4630 и др.
66
54
i
2 i
3 i
12
Растворённый кислород
Г.Т. Фрумин, Л.В. Баркан
60
Растворённый кислород
НИИ гигиены им. Ф.Ф. Эрисмана
11
10
48
9
42
8
7
36
i
30
6
5
24
4
18
3
12
2
6
1
0
1
2
3
4
5
6
7
0
8
1
2
3
4
5
6
xi
xi
Рисунок 1.8 – Зависимости эквивалентных относительных значений концентраций растворённого кислорода от их абсолютных значений
22
20
20
Водородный показатель
Г.Т. Фрумин, Л.В. Баркан
18
16
i
i
1 i
16
14
Li
12
4 i
10
5 i
8
i
14
12
10
8
6
6
4
4
2
2
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
5.5
6
6.5
7
7.5
8
8.5
Биологическое потребление кислорода БПК5
Г.Т. Фрумин, Л.В. Баркан
18
9
9.5 10
0
2
xi
4
6
8
10
12
14
16
18
20
xi
Рисунок 1.9 – Зависимости эквивалентных относительных значений концентраций для водородного показателя и биологического потребления кислорода БПК5
В качестве основных нормативов качества воды различных источников
выступают предельно-допустимые концентрации (ПДК), ориентировочные допустимые уровни (ОДУ) и ориентировочно-безопасные уровни воздействия
(ОБУВ), нормативы допустимых сбросов (НДС) загрязняющих веществ и нормативы допустимых воздействий (НДВ) [10 – 12, 15, 20, 21, 24, 30 – 38, 44, 47,
48, 98, 102, 103, 114 – 116, 148 – 150, 178, 179].
Показатель химического загрязнения (ПХЗ) воды оценивается по 10 ингредиентам
41
n
ПХЗ  10  
i 1
Ci
ПДКi
,
n  10 .
Для компонент с относительными концентрациями ниже единицы отношение Ci ПДКi принимают равным единице, т.е. их не учитывают.
При оценке состояния ВО с использованием комбинаторного индекса загрязнённости (КИЗ) по каждой компоненте учитывают относительное число
случаев превышения ПДК Hi  NПДКi Ni , равное отношению количества случаев N ПДКi превышения ПДК к общему числу измерений Ni
N
C

КИЗ    i
 ПДКi
.
ПДК
N
i
i

i 1 
n
Согласно методики НИИ гигиены имени Ф.Ф. Эрисмана комплексную
оценку проводят для каждого лимитирующего признака (критериев санитарного режима Wс , органолептических свойств Wф , опасности санитарнотоксилогического загрязнения Wст , эпидемиологической оценки Wэ ) по общим
формулам
1 n
1 n
W  1    i  1 , W  1 
  i  1 .
n i 1
n  m i 1
Компоненты с относительными концентрациями i ниже единицы принимают за единичные значения. В отличие от первой вторая из приведенных
формул исключает из общего числа n ингредиентов m компонент с i  1 .
Согласно экотоксилогическому критерию Т.И. Моисеенко степень загрязнения ВО оценивается как сумма показателей, отражающих физикохимические оценки X ф-х (взвешенные вещества, минерализация, содержание
сульфат-ионов), загрязнения токсичными веществами X токс , и оценки эвтрофирования
X   X токс  X ф-х  X эвт ,
которые вычисляют по формулам
42
n 
n  C


Ci
Ci
p
X токс  
; X ф-х   
 1 ; X эвт   
 1 .




i 1 ПДКi
i 1  Cфон max i
i 1  CP фон


n
Здесь Cфон maxi – максимальные фоновые значения; C p , CP фон – оцениваемое и фоновое значения концентраций минерального фосфора.
В оценке загрязнённости по Г.Т. Фрумину и Л.В. Баркану используется
частная функция желательности Харрингтона
di  e  e
pi
pi  b0  b1
Ci
,
ПДКi
а в оценке условного риска (Ю.В. Новиков) логарифмическая зависимость
C
.
Ri  bi lg  i

ПДК
i

b0 , b1 – специальные коэффициенты.
В соответствии с методом классификации вод В.П. Емельяновой [47, 48]
степень загрязнения оценивают по количеству ингредиент, концентрация которых превышает заданные уровни
n1  n
, n n
, ..., ni  n
, ... .
δi  1 2
δi  10
δi  30
Комбинаторный индекс загрязненности (УКИЗВ) учитывает повторяемость случаев загрязнения ( ПСЗ ), среднюю кратность превышения ПДК
( СКП ) и количество критических показателей загрязнённости (КПЗ) F
УКИЗВ  ПСЗ  СКП
(1  0,5  F )
.
За КПЗ принимаю компоненты, у которых обобщённый оценочный балл
выше девяти. При F  5 вода оценивается как “экстремально грязная” (пятый
класс загрязнения).
Гигиеническая оценка загрязнения почв каждым отдельным металлом
также строится на основе ПДК или на ориентировочно допустимой концентрации (ОДК) тяжёлых металлов в почве. Оценка загрязнения металлами, для которых не установлены нормативы ПДК и ОДК, проводится по фоновым значениям (ФЗ) концентраций.
43
Содержание металла, превышающее ФЗ в три и более раз, служит показателем загрязнения почв данным металлом.
При оценке степени химического загрязнения почв для городов с действующими источниками загрязнения находят практическое применение коэффициенты концентрации химических веществ – единичный индекс загрязнения
( Kci ) и суммарный индекс загрязнения (Zс), вычисляемые при известных текущих Ci ( мг кг ) и фоновых Fi ( мг кг ) значениях концентраций каждой из n
компонент ЗВ по формулам
n
n
Ci
Ci
Kci  , Zc     n  1   Kci   n  1 .
Fi
i 1 Fi
i 1
(1.11)
Оценивание ведётся по шкале загрязнения почвы тяжёлыми металлами:
допустимая ( Zc<16 ); умеренно опасная ( Zc  16, 32 ); опасная ( Zc   32,128 );
чрезвычайно опасная ( Zc  128 ).
Представляет интерес, рассмотренный в работах [99, 114, 115], индикатор
Б – интегральный оценочный балл. Расчёт оценок в соответствии с этим критерием проводят по формуле:
 n
Б   1 ПДКi

 i 1
 n
Сi
1 
 F  ПДК  100    Ki
i
i 1 i
 i 1
n

Dф
Сi

K

100

 100 . (1.12)

F i
D
i 1 i

n
Коэффициент значимости элементов Ki  1 ПДКi в (1.12) обратно пропорционален ПДК или ОДК. Приведённый суммарный коэффициент концентрации для фоновой почвы Dф в формуле (1.12) вычисляют как сумму коэффициентов значимости n  компонент, входящих в состав исследуемой почвы
n
n
Dф  1 ПДКi   Ki ,
i 1
(1.13)
i 1
а приведённый суммарный коэффициент концентрации D – по формуле
n
n
Сi
С
1
D 
  i  Ki
i 1 Fi ПДКi
i 1 Fi
(1.14)
44
Для компонент с концентрацией меньше фоновой Сi  Fi принимают
Сi Fi  1 .
Оценивание состояния почв в соответствии с рассмотренным подходом
ведётся на основе следующей градации уровней загрязнения:
1 – низкий уровень загрязнения (100 –75 баллов);
2 – средний уровень загрязнения (75 – 50 баллов);
3 – повышенный уровень загрязнения (50 – 25 баллов);
4 – высокий уровень загрязнения (25 –10 баллов);
5 – чрезвычайно высокий уровень загрязнения (10 – 0 баллов).
Применение в оценке состояния почвы оценочного балла (1.12) – (1.14)
позволяет в отличие от суммарного индекса загрязнения (1.11) определять качество в строго заданном диапазоне от 0 до 100 ( Б 0, 100 ), а не загрязнение
почвы и учитывать величину ПДК. При этом меньшим значениям концентраций соответствуют большие значения оценочного балла.
Вместе с тем, введённый в (1.12) коэффициент значимости Ki  1 ПДКi
учитывает соотношение ПДК отдельных компонент, так как, по сути, является
весовым коэффициентом при отдельных слагаемых Сi Fi . Однако сами значения ПДК по своей сути – эквиваленты предельных воздействий на ОС и человека, а их различия обусловлены разным действием отдельных элементов на
ОС. Следовательно, введение коэффициентов Ki  1 ПДКi , по существу нивелирует эту зависимость и в общем случае приводит к её искажению, за счёт перераспределения весов отдельных компонент в интегральной оценке (1.12).
Кроме того, данный индикатор (1.12) исключает оценку области, для которой концентрации отдельных элементов меньше фоновой Сi  Fi , что значительно сужает возможности использования этого показателя.
Таким образом, в практике оценки экологических состояний ПТС находят
применение множество различных показателей (1.1) – (1.14), задаваемых различными областями значений, что затрудняет, как проведение научных исследований и проектирование, так и экологический мониторинг ПТС, включая
45
окружающую среду и технологические системы, снижает эффективность сравнительной оценки разнородных элементов ПТС.
1.6 Индикаторы и индексы в экологическом мониторинге и
исследовании природно-технических систем
Впервые понятие «индикатор» как элемент оценки качества экосистемы
введён в 1978 году Холлингом. Индикатор это мера параметра или свойства,
определяющая состояние экосистемы. Индекс – мера отклонения от базового
уровня, формируется как функция разности между индикаторами контролируемой (определяемой техногенным воздействием) и базовой (эталонной) экосистемами. Количественную оценку измеренного показателя δ при известных её
максимальном δmax и минимальном δmin значениях в [194, 201] предлагается
проводить на основе индикаторов, вычисляемых по формуле
χ=
 δ  δmax   δ  δmin  .
(1.15)
δmax  δmin
Проведём анализ данного показателя (листинг 1.2).
Листинг 1.2
v1
 8.5
n1
i  0  100
1 i

2 i

 6.5
i
 n1
  i  v2     i  n2 
v2
 9
n2
 6
 0.1  i
  i  v1     i  n1 
v1
v2
 n2
1I i
 
  i  v1     i  n1 
2I i
v1
 
 n1
  i  v2     i  n2 
v2
 n2
46
1
0.75
0.5
1 i
1I i
0.25
2 i
5
5.5
6
6.5
7
7.5
8
8.5
9
9.5
10
2I i  0.25
 0.5
 0.75
1
i
В листинге 1.2 приведены зависимости результирующего показателя χ от
значений исходного показателя δ для двух групп предельных значений:
δmax  8.5 , δmin  6.5 и δmax  9 , δmin  6 . Как следует из математической за-
висимости (1.15) и видно из графиков, на интервале δ δmin ,δmax  изменения
исходного показателя δ показатель χ принимает отрицательные значения с
экстремумом в середине интервала. При этом величина экстремума зависит от
предельных значений исходного показателя: максимального δmax и минимального δmin . За пределами интервала δ δmin ,δmax  показатель χ положителен.
Качество экосистемы оценивается посредством сопоставления индикаторов контролируемой системы с показателями эталонной системы, т.е. в качестве показателей экологического совершенства или качества могут быть приняты индексы [201].
Пусть на объекте, выбранном в качестве эталонного, определено nij полных признаков качества. На контролируемом объекте среди тех же измеренных
индикаторов по значениям совпали с эталонными (не превысили эталонных
значений) mij признаков. Тогда простой индекс качества, принимающий значения в диапазоне  0,1 можно вычислить по формуле
47
χ ij 
mij
nij
.
Отсутствие совпадающих индикаторов mij  0 свидетельствует о крайне
низком качестве контролируемой системы χ ij  0 . При полном совпадении индикаторов эталонной и контролируемых систем mij  nij показатель качества
принимает единичное значение χ ij  1 , что свидетельствует о максимально высоком качестве контролируемой экосистемы.
При этом величина
1  mij
 
nij  1  χ ij

представляет собой меру от-
клонения от заданного качества и может служить с учётом корректирующего
коэффициента k показателем экологического риска


Rij  k 1  χ ij .
Максимально высокому качеству экосистемы соответствует значение
экологического риска, равное нулю Rij  0 , максимально низкому – значение
экологического риска, равное единице Rij  1 . Взаимно-однозначное соответствие между индексами качества и уровнем риска обеспечивает возможность
использовать при принятии решений по управлению информацию, задаваемую
как посредством индикаторов, так и в виде индексов экологического качества,
или в форме экологического риска.
Вместе с тем отметим, что при оценке объекта по этому показателю теряется целая область, в которой объект имеет значения показателей не соответствующих эталонным.
Привлекателен способ построения простых индикаторов на основе равенства, определяющего взаимосвязь контролируемого значения концентрации загрязняющего вещества xi , значение концентрации загрязняющего вещества
M i , приводящее к угнетению человеческого организма и потере им трудоспо-
собности, и его фоновое значение Fi
48
xi αi  M i  Fi 
.

Mi
Mi
(1.16)
Здесь коэффициент αi характеризует часть опасной области, которую составляет отношение фактической концентрации к предельному M i .
В качестве экологического индикатора для каждой компоненты контролируемого объекта может быть принята величина βi  1 αi , обратная αi
βi 
M i  Fi
.
xi
(1.17)
Агрегированный экологический индикатор βagr строится на основе модели аддитивной опасности
n
1 βagr  1 β1  1 β 2  ...  1 β n  1 βi .
(1.18)
i1
Методика расчёта простых и обобщённых индикаторов на основе формул
(1.16) – (1.18) приводится в работах Музалевского А.А. [93 – 95, 201]. Численные значения экологического риска с соответствующими им оценками индикаторов, рассчитанные с учётом этих соотношений приведены в таблице 1.11.
Таблица 1.11 – Уровни экологического риска и обобщённого индикатора
Качественная характеристика
уровня экологического риска
Уровни экологического риска R
Численное значение
обобщённого
индикатора χ об.
Фоновый
χ об.  8
R0
Хороший
R  [0,2; 0)
χ об.  [4; 8)
Удовлетворительный
R  (0,3; 0,2)
χ об.  [2; 4)
Приемлемый
R  [0,4; 0,3)
χ об.  [1; 2)
Допустимый
R  [0,5; 0,4)
χ об.  [0,8; 1,0)
Зона экологического риска
R  (0,7; 0,5)
χ об.  [0,4; 0,8)
Опасный
R  0,7
χ об.  [0,2; 0,4)
Критический
R  [0,8; 0,7)
χ об.  [0,15; 0,2)
Запредельный
R  [0,9; 0,8)
χ об.  [0,1; 0,15)
Катастрофический
R  [1; 0,9)
χ об.  [0,01; 0,1)
Информация об объекте и окружающей среде основа для принятия реше-
ний в системах управления. По сути именно на основе оценок о контролируе-
49
мом объекте и окружающей среде формируются управляющие воздействия.
Следовательно, качество и эффективность получаемых в результате экологического мониторинга оценок в полной мере определяет эффективность работы
систем управления.
Определение и оценка химического и физического загрязнения природной среды сопряжены с преобразованием значительных объёмов разнородных
данных, характеризующих различные стороны контролируемых объектов. В результате в экологических системах, представляющих сложные системы образуется «информационный шум», что обуславливает необходимость фильтрации
информационных сигналов. Действенным средством процессов отделения полезной информации от избыточной и противоречивой является использование в
системах обработки информации комплексных экологических оценок. При исследованиях и проектировании технологических систем химии и нефтехимии
находят применение индикаторы в виде техногенных чисел, предикатов. Применяется байесовский подход и понятие эксергии [201], модели риска.
1.7 Выбор и обоснование критериев и оценок показателей
экологического состояния сточных вод
гальванических производств
Современное состояние природно-технических систем определяется
множеством уже существующих и строящихся производственных предприятий,
необходимых для поддержания жизни человека и находящихся в непрерывном
взаимодействии с окружающей природной средой. Результат такого взаимодействия, чаще всего, – снижение уровня экологической безопасности животного
мира и, прежде всего, человека.
Экологическое состояние промышленных объектов характеризуется системой показателей, отражающих степень их воздействия на окружающую среду, т.е. уровень их экологической безопасности.
50
С учётом вышеизложенного под управлением экосистемами будем понимать совокупность действий по организации управляющих воздействий на объекты управления на основе информации, получаемой в результате наблюдения,
мониторинга и контроля экологического состояния производственных объектов, элементов экосистем и в целом экосистем, для повышения их экологической безопасности в соответствии с заданным критерием экологического совершенства.
Таким образом, основное предназначение информации, получаемой в результате наблюдения, мониторинга и контроля экологического состояния производственных объектов как элементов экосистем, – это управление ими с целью повышения экологической безопасности, исследование и проектирование
на её основе ТС, обеспечивающих минимизацию или исключение антропогенного воздействия промышленных объектов на окружающую среду.
Следовательно, требования к системе оценок экологического состояния
промышленных объектов определяются, в первую очередь, особенностями восприятия и удобством обработки информации при проведении научных исследований и проектировании ТС и в системах управления.
Проведенный
анализ
позволяет
выделить
в
качестве
основных
следующие недостатки существующих показателей.
1.
Применение в качестве начала отсчёта предельно-допустимых
концентраций.
ПДК
–
величина
не
экологическая,
а
санитарно-
токсикологическая.
2.
Отслеживание
экологического
состояния
лишь
по
одной
составляющей – химической – и только по направлению состав. Игнорирование
физической и биотической компонент, либо их рассмотрение в недостаточном
для принятия
процессов,
объективных
свойств
и
решений объёме. Пренебрежение оценкой
явлений, протекающих
в
контролируемом
исследуемом объекте.
3.
Слабая научная обоснованность вводимых показателей.
или
51
4.
Не достаточная чувствительность, значительные погрешности
измерений (например, по воздуху ошибка может достигать 40% и более).
5.
Отсутствие конструктивизма. Не сопоставимость получаемых
результатов для различных компонент и для разнородных объектов.
6.
Низкая
совместимость
показателей
с
требованиями,
обусловленными системами управления, а именно: простота интерпретации и
возможность принятия оперативных решений. Большое разнообразие оценок,
сложность и неоднозначность их трактовки.
Задача состоит в том, чтобы либо отыскать универсальные для всех
категорий экологических объектов индикаторы, либо найти такие, которые
позволяли бы на их основе строить новые, более крупные комплексные
показатели, удобные для принятия решений. Найти решение данной проблемы
в такой постановке до настоящего времени не удаётся.
На основе вышеизложенного сформулируем основные требования к
показателям и индикаторам экологического состояния ПТС.
1.
оценки
Единство оценок для разнородных показателей, возможность
экологического
совершенства
многокомпонентных
экосистем,
сопоставимость получаемых результатов для различных компонент и для
разнородных объектов.
2.
Согласованность
вводимых
оценок
с
существующими
показателями. Простота вычисления и определения степени экологической
безопасности экосистем.
3.
Отражение
физического
смысла,
понятность,
устойчивость,
прозрачность, критериев и показателей экологического состояния.
4.
Пригодность
показателей
для
проведения
эколого-технико-
экономического анализа, наблюдения, мониторинга, контроля и управления
разнородными
промышленными
объектами,
наглядность
представления
информации в автоматизированных системах управления. Возможность
формирования на их основе единых критериев и управляющих воздействий.
52
5.
Эффективность применения экологических показателей в научных
исследованиях
и
проектировании
технологических
систем
химии
и
нефтехимии, системном экологическом мониторинге.
6.
общими
Согласованность экологических индикаторов и показателей с
техническими
и
экономическими
оценками
и
показателями,
доступность и возможность их широкого использования специалистами других
направлений, а также широкой общественностью.
Первое
требование вытекает из необходимости
при проведении
исследований и проектировании технологических систем сравнительной
оценки
различающихся
объектов
по
разнородным
компонентам
и
формирования в системах управления единых управляющих воздействий,
отражающих экологическое состояние многокомпонентных экосистем в единой
системе координат при наличии разнородных показателей. Повышение
эффективности
реализации
управляющих
воздействий
обуславливает
необходимость их формирования в функции оценки текущего состояния
производственного
объекта
относительно
экологически
совершенной
(идеальной) и предельно-допустимой систем.
Второе требование определяется необходимостью использования для
оценки
экологического
совершенства
и
экологической
безопасности
производственных объектов, показателей, согласующихся с существующими
оценками и достаточно просто вычисляемых на основе существующих
нормативов.
Третье требование обусловлено всеобщим характером экологической
информации, необходимостью восприятия получаемой информации человеком,
доступностью, удобством анализа и использования экологической информации
специалистами различных специальностей.
Четвёртое требование вытекает из основного назначения получаемой
информации об экосистемах.
53
Пятое
требование
продиктовано
необходимостью
развития
и
совершенствования методов исследования и проектирования технологических
систем,
обеспечивающих
минимизацию
антропогенного
воздействия
существующих и вновь строящихся предприятий.
Шестое требование связано с всеобщим глобальным и одновременно
индивидуальным характером для каждого человека экологических проблем. С
необходимостью повышения общей экологической культуры человеческого
общества,
использования
экологических
знаний
во
всех
отраслях
промышленности, что обуславливает одновременно и соответствующую
подготовку во всех учебных заведениях.
1.8 Обоснование цели и задач исследования
Проведенный
анализ
существующих
показателей,
индикаторов
и
индексов оценки экологического состояния ПТС показал, что, несмотря на
значительное их разнообразие, отсутствует единая система показателей для
разнородных многокомпонентных экосистем, отражающая экологическое
состояние ПТС в едином пространстве состояний и обеспечивающая
сопоставимость получаемых результатов для различных компонент и для
разнородных объектов.
Вместе с тем, практически все вопросы разработки, проведения
экологических исследований и проектирования опираются на методы и
методики,
наблюдения,
основа
оценки
которых
текущих
получение
и
и
интерпретация
прогнозирование
результатов
будущих
состояний
экосистем, интерпретация полученных результатов и их сопоставление с
исследованиями для различающихся разнородных объектов.
Причём, как
показал анализ, различия в методах оценивания присущи не только различным
составляющим ПТС (ОС, ТС), но и отдельным их частям (атмосфера, вода,
почва, оборудование, продукция), а также и отдельным компонентам этих
частей (кислотность, содержание ЗВ, содержание кислорода в воде и т.д.).
54
Рассмотренные проблемы обуславливают постановку цели и решаемых в
диссертации задач, которые сформулированы во введении диссертации.
Выводы по первому разделу
1. В качестве объекта исследования выбраны сточные воды гальванических производств и технологии их очистки.
2. Приведенные результаты мониторинга и анализа сточных вод ОАО
ППО «ЭВТ», ОАО «Радиозавод» свидетельствуют о высокой концентрации загрязняющих веществ в сточных водах рассмотренных предприятий. Несмотря
на большие затраты на очистку СВ в водоёмы области поступает значительное
количество загрязняющих веществ о чём свидетельствует высокое загрязнение
поверхностных вод р. Суры в районе г. Пензы (качество воды в 2012 г. характеризовалось как «очень загрязненная» 3 «б» класса, удельный комбинаторный
индекс загрязнения воды находился на уровне 3,02 (в 2011 г – 3,18).
3. Проведён анализ методов и технологий очистки сточных вод гальванопроизводств, приведена их систематизация, включающая механические, химические, биологические и комбинированные методы очистки, рассмотрены
показатели эффективности очистки сточных вод отстаиванием, электрокоагуляцией, электрофлотацией.
4. Проанализирована разработанная с использованием методов электрофлотации и ультрафильтрации в Российском химико-технологическом университете им. Д.И. Менделеева и АНО «Транснациональный Экологический Проект» современная технология очистки сточных вод гальванических производств, обеспечивающая очистку сточных вод от тяжелых металлов до уровня
0,04 мг/л, взвешенных веществ и нефтепродуктов до 0,05 мг/л.
5. Рассмотрена структура экологического мониторинга, включающая в
себя наблюдение и оценку текущего и прогнозируемого состояния ПТС, и существующие методики исследования и проектирования технологических систем химии и нефтехимии. Показано, что одним из важнейших этапов анализа,
55
экологического мониторинга, научных исследований и проектирования технологических систем гальванопроизводств является оценка экологических состояний объекта исследования и проектирования.
6. Проведён анализ существующих методов экологического оценивания,
показателей и индикаторов, используемых в научных исследованиях и проектировании, в экологическом мониторинге состояний гальванических производств. Установлено, что, несмотря на значительное их разнообразие, отсутствует единая система показателей для разнородных многокомпонентных экосистем, отражающая экологическое состояние ПТС в едином пространстве состояний.
7. По результатам анализа экологических критериев показано, что снижение экологической опасности гальванического производства может быть достигнуто тремя способами: уменьшением экологической опасности используемых в гальваническом производстве растворов и электролитов (С0/ПДК); выбором рациональной системы водопотребления ( q Q ); повышением эффективности работы очистных сооружений (повышение степени очистки СВ (μ)), что
обуславливает необходимость повышения эффективности проведения мониторинга и оценивания состояний, как сточных вод, так и самого гальванического
производства, проведения научных исследований и проектирования технологий
очистки сточных вод, совершенствования методов оценивания, экологических
показателей и индикаторов.
8. Сформулированы и обоснованы основные требования, предъявляемые
к показателям экологического состояния технологических систем и окружающей среды при проведении научных исследований и проектирования технологических систем гальванических производств, важнейшее из которых – единство разнородных показателей и возможность оценки экологического совершенства многокомпонентных объектов технологических систем и окружающей
среды.
56
2 СИСТЕМНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО
МОНИТОРИНГА И ИССЛЕДОВАНИЙ СТОЧНЫХ ВОД
ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ
Раздел направлен на выбор принципов и разработку механизмов системного экологического мониторинга, совершенствование методов и методологии
проведении научных исследований и проектирования новых технологий переработки отходов гальванического производства. Проведена систематизация
принципов и разработан метод экологической генерализации, на основании которого сформированы методика синтеза показателей экологического совершенства, механизмы и структура системного экологического мониторинга ПТС.
Разработаны математические модели и комплексная методика экологического
исследования технологических систем гальванического производства.
2.1 Природно-техническая система с гальваническим производством
как объект экологического мониторинга, контроля и управления
В природно-технической системе (ПТС) выделим в качестве объектов
экологического мониторинга, контроля и управления производственные объекты – гальванические производства, и окружающую среду (рисунок 2.1).
В качестве объектов экологического исследования окружающей среды
примем её основные компоненты: атмосферу, воду, почву, ресурсы. В производственном объекте (гальваническом производстве) выделим: технологические процессы (травления, железнения, цинкования, активации отходов производства и др.), оборудование (гальванические ванны, источники питания и др.
(рисунок 1.5)), выпускаемую продукцию и продукцию вторичного производства (краски, топливные брикеты, элементы аккумуляторов, поробразующие
добавки в производстве кирпича и др.), отходы (осадки сточных вод, шламы) и
технологии переработки отходов и очистки сточных вод ГП (рисунок 1.4) [19].
Предмет
экологического
исследования
–
оценка
эколого-технико-
57
экономических свойств компонент и ПТС в целом с учётом состава, процесса,
свойств и явлений (эффект), физической, химической и биотической составляющих природной среды и производственных объектов [127, 128, 137].
УПРАВЛЕНИЕ
КОНТРОЛЬ
СИСТЕМА ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
Наблюдение, прогноз, генерализация
СОСТАВЛЯЮЩИЕ ПРИРОДНОЙ СРЕДЫ
Физическая
Химическая
Биотическая
ПРЕДМЕТ ИССЛЕДОВАНИЯ
Состав
Процесс
Технологический процесс
Оборудование
Свойство
Явление
Ресурсы
Атмосфера
Выпускаемая продукция
Вода
Отходы и технологии их
переработки
Почва
ПРОИЗВОДСТВО
ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА
Рисунок 2.1 – Структура экологического мониторинга, контроля управления
Гальванические производства относят к наиболее экологически опасным
производственным объектам, требующим непрерывного мониторинга и контроля разнообразных физических и химических процессов и явлений, определения состава и свойств многокомпонентных систем.
Получение достоверной информации, качество управления и экологическая безопасность ГП в полной мере определяются методами обработки исходных данных, используемыми ММ и методами формирования показателей, индикаторов и индексов экологического состояния ОС и технологических систем.
В разработанной структуре мониторинга СВГП в качестве базового механизма
системного экологического мониторинга принят метод экологической генерализации (рисунок 2.2).
58
Контроль, принятие решений, управление
ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ
Оценка текущего и прогнозируемого состояния
Экологическая генерализация
Нормализация, сбор, накопление результатов наблюдений
Наблюдение за состоянием сточных вод и окружающей средой
Окружающая среда
X1
Сточные воды гальванических
производств (СВГП)
X2
Технологии очистки сточных вод
Методы научных исследований и проектирования
Рисунок 2.2 – Структура экологического мониторинга, контроля управления
сточных вод гальванических производств
Одна из самых действенных мер защиты окружающей среды от загрязнений сточными водами ГП применение малоотходных технологий и замкнутых
циклов, развивающихся по следующим четырём направлениям [14, 16, 17, 19]:

разработка на базе наиболее эффективных методов очистки бессточных
ГП с повторным использованием отработанной воды;

создание комплексов по переработке вторичных материальных ресурсов
(бытовых и промышленных отходов);

развитие ГП на основе принципиально новых методов, обеспечивающих
минимум затрат вещества и энергии на единицу готовой продукции;

образование интегрированных комплексов гальванических производств
с замкнутой системой материальных потоков.
Отметим взаимосвязь вопросов повышения экологической безопасности с
созданием и внедрением малоотходных ГП, обеспечивающих максимальную
эколого-экономическую эффективность посредством сведения потерь природных ресурсов к минимуму. По определению, «безотходная технология» – это
59
способ управления производством, обеспечивающий рациональное использование сырья и энергии в замкнутом цикле: «сырьевые ресурсы – производство –
потребление – вторичные ресурсы» с минимальным воздействием на природную среду, не отражающимся на её нормальном функционировании.
Принципы экологической безопасности и безотходной технологии касаются всех аспектов гальванического производства: организации технологических
и
производственных
процессов,
методического,
информационно-
программно-алгоритмического и технического обеспечения, организационноэкономических и экологических мероприятий и создания информационных систем мониторинга и контроля, автоматизированного управления.
2.2 Информационные технологии как средство повышения
экологической эффективности гальванических производств
Обеспечение экологической безопасности и создание малоотходных
гальванических производств возможно только на основе автоматизации технологических и производственных процессов, разработки и внедрения эффективных информационных технологий сжатия, комплексирования и интерпретации
исходных данных, создания единой системы информационных показателей,
индикаторов и индексов, отражающих в наиболее удобной и наглядной форме
достоверную информацию о текущем состоянии ГП и в целом ПТС.
За основу организации системы экологического мониторинга гальванического производства примем информационную пирамиду, представленную на
рисунке 2.3, отличающуюся от известных наличием в ней процедуры ЭГ.
Общий механизм формирования эколого-технико-экономической информации включает в себя получение исходных данных о параметрах технологических процессов ГП, составе, процессах, свойствах, явлениях с использованием
стандартных методов. Полная информация об экологическом состоянии ГП содержит множество разрозненных физических, химических и биологических
60
данных о состоянии окружающей среды, о состоянии оборудования, выпускаемой продукции, отходах и технологиях их переработки.
Контроль, управление
Уровень
интерпретации,
анализа,
сжатия,
агрегирования,
комплексирования
Индексы
Индикаторы
Экологическая генерализация
Обработанные данные
Исходные данные
Рисунок 2.3 – Информационная пирамида экологического мониторинга
На этапе первичной обработки исходных данных о состоянии ГП информация, получаемая известными методами, нормируется с использованием баз
данных, содержащих множество нормативов, показателей, физических и химических параметров, математических моделей, алгоритмов и методов. Здесь
важно провести фильтрацию, сглаживание и отбор данных с целью получения
достоверных информации, поскольку любые искажения результатов наблюдений на этом этапе, в конечном счёте, приводят к принятию неверных решений,
что, в свою очередь, снижает эффективность природоохранных мероприятий.
Использование получаемой на этом этапе информации для принятия решений и управления ГП практически неизбежно, приводит к значительным
ошибкам, и малоэффективно, поскольку информация здесь содержится в значительных массивах разрозненных данных, мало структурирована, отсутствует
целостное представление информации об экологическом состоянии системы.
Введённый уровень «экологическая генерализация» обеспечивает выбор
системы показателей, индикаторов и объединение их в индексы на основе при-
61
нятой системы методов и методик формирования экологической информации о
состоянии гальванического производства, удобной для восприятия, анализа и
принятия эффективных решений. Здесь производится структурирование, сжатие, агрегирование и комплексирование экологической информации, обеспечивающей оценку системы как единого эколого-технико-экономического комплекса. Полученная в результате экологической генерализации информация
обеспечивает оценку текущего состояния и прогнозирования будущего состояния экологической системы, предотвращения экономических потерь, снижение
риска аварий и предотвращение катастроф.
2.3 Методология и структура экологической генерализации
объектов гальванических производств
В качестве основы, как методологии исследования и проектирования технологических систем ГП, так и принципов и механизмов СЭМ, примем базовые
принципы и методологию экологической генерализации (ЭГ). Под ЭГ будем
понимать совокупность действий по выделению и формализации на основе общего принципа целостной генеральной совокупности признаков и единицы
анализа экосистемы, отражающих в их сходстве и различии экологическое состояние объекта, элиминации исключительных (неповторимых) признаков с
концентрацией в контексте генеральной совокупности в единое целое необходимой и достаточной информации эколого-технико-экономического характера.
Процесс ЭГ представим совокупностью действий (рисунок 2.4):
1) выбор принципов экологической генерализации;
2) выделение экологических признаков и свойств объекта, отличающих
его от всех прочих объектов;
3) выделение экологических признаков и свойств объекта, объединяющих его со всеми прочими объектами;
4) выбор единицы анализа экологического состояния системы;
5) элиминация исключительных (неповторимых) признаков;
62
6) системный анализ и ранжирование экологических признаков, свойств
и показателей, их интеграция в сходстве и различии в единую генеральную совокупность экологических признаков (ГСЭП);
7) выделение и оценка на основе ГСЭП технико-технологических
свойств объекта;
8) выделение и оценка на основе ГСЭП технико-экономических показателей объекта;
9) концентрация на основе ГСЭП в единую систему показателей техникотехнологического и экономического характера.
10)
поддержание экологического контекста потока данных.
ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ГЕНЕРАЛИЗАЦИЯ
Принципы экологической генерализации
1
2
6
Отличительные
экологические признаки и
свойства объекта
3
Общие экологические
признаки и свойства
объекта
4
Единица анализа экосистемы
5
Элиминация исключительных (неповторимых)
признаков
Системный анализ и ранжирование экологических признаков,
свойств и показателей, их интеграция в сходстве и различии в
единую генеральную совокупность
7
Технико-технологические
свойств объекта
9
Концентрация в единую систему показателей эколого-техникоэкономического характера
10
Поддержание экологического контекста потока данных
8
Технико-экономические
показатели объекта
Рисунок 2.4 – Структура механизма экологической генерализации
гальванических производств
63
Методология ЭГ строится на единых принципах и направлена на определение системных свойств ПТС, необходимых и достаточных для комплексной
оценки её экологического состояния и формирования на основе получаемой
информации управляющих воздействий для повышения степени экологического совершенства гальванического производства. В структуре СЭМ с целью
формирования достоверной информации о состоянии объекта определяется система индикаторов, которые отражают одновременно различные и общие сходные экологические свойства объекта. Исключительные (неповторимые) признаки и свойства объекта элиминируются. Такое рассмотрение и оценка проводятся с целью выбора системы и единицы анализа экосистемы, позволяющей
сформировать целостную генеральную совокупность показателей.
Ключевым при выборе генеральной совокупности является выбор системы показателей, обеспечивающих возможность оценки как экологических и
технических, так и экономических характеристик, обобщение и концентрацию
их в единую систему.
Причём единая система показателей отражает экологический контекст
данных.
2.4 Принципы и механизмы экологической генерализации
в системном экологическом мониторинге и
исследованиях природно-технических
систем с гальваническими производствами
За основу в качестве определяющих примем следующую систему принципов экологической генерализации (рисунок 2.5).
Принцип системности и стратегической направленности – важнейший системообразующий принцип ЭГ, позволяющий выделить из всего многообразия свойств и явлений сложной экосистемы, каковой является гальваническое производство, ключевые, определяющие компоненты, избежать бесконечного контроля за несущественными элементами, не определяющими экологиче-
64
ское состояние ПТС, и, вместе с тем, сконцентрироваться на решении главных
вопросов экологической безопасности системы.
При осуществлении экологического мониторинга ГП – это означает,
прежде всего, выбор такой системы показателей, индикаторов, индексов, которые бы в концентрированной и одновременно наглядной форме отражали важнейшие экологические свойства технологических процессов, оборудования,
выпускаемой продукции ГП, и ОС, позволяли оценить эколого-техникоэкономические свойства множества разнородных объектов ГП в контексте экологической генерализации потока данных как единого целого – ПТС.
Рисунок 2.5 – Принципы экологической генерализации
65
Обеспечение экологически безопасного управления на предприятии обуславливает необходимость мониторинга как ОС, так и, прежде всего, мониторинга технологических процессов и состояния многообразного оборудования.
Важной составляющей экологического мониторинга ГП является образующиеся в результате функционирования производственных объектов ЗВ и технологии их переработки. Неотъемлемая часть СЭМ – оценка экологичности выпускаемой продукции, т.е. учёт степени воздействия на человека и окружающую
среду продукции ГП при их использовании по прямому функциональному
назначению, включая её утилизацию и дальнейшую переработку.
В соответствии с принципом ЭГ – единства показателей, оценок, нормативов в диссертации решается задача разработки единой системы показателей, позволяющих оценивать всё множество свойств, состава, явлений, процессов для множества разнородных объектов, что обуславливает необходимость
выбора такой системы показателей, которая бы позволяла проводить исследования и анализ многообразных объектов с отражением их сходства и различий.
Предлагается для всех оценок показателей совершенства (экологических, технических, экономических, социальных и т.д.) выбрать единое пространство
значений, в котором идеальная система, имеющая максимальный уровень совершенства, задаётся значением равным единице. Предельно-допустимое значение показателя системы соответствует нулевому уровню. Значения показателей, превышающие предельно-допустимые величины занимают отрицательную
область значений показателя совершенства.
Анализ различных объектов ГП показывает, что предельно-допустимые
величины для практически всех показателей задаются тремя способами: максимально возможным, минимально возможным и интервалом возможных значений. Это обуславливает различие областей значений разнородных показателей.
Предлагаемые в работе принципы и подходы объединяют эти противоречивые
требования и оценки в единую область значений, что обеспечивает возможность агрегирования и комплексирования всех оценок в единое целое и формирования на их основе индикаторов и индексов экологического состояния ПТС.
66
В соответствии с принципом экологического совершенства в диссертации предлагается система показателей, отражающих не экологическое загрязнение, а отображающих степень совершенства ГП, экологического, технического, экономического. Это позволяет обеспечить анализ СВГП и ОС в их
сходстве и различии на базе единой методологии формирования показателей
экологического совершенства.
Применительно к оценке степени экологического совершенства ключевым является оценка экологической безопасности. Поэтому в качестве индикатора, отражающего принцип экологической безопасности, в диссертации
предлагается индикатор экологических состояний (ИЭС), формируемый, с одной стороны, как составная часть общей комплексной эколого-техникоэкономической оценки, а, с другой стороны, как система, оценивающая экологическое состояние объекта по множеству разнородных компонент. В качестве
универсальной оценки системы введём коэффициент степени совершенства
(КСС). Коэффициент степени совершенства максимален и равен единице для
идеальных систем (экологически, технически, экономически, социально и т.д.)
(рисунок 2.6). Системы, имеющие показатели
x , равные предельно-
допустимым величинам, зададим нулевым значением КСС. Для систем, степень
совершенства которых не достаточна для их эффективного применения и определяемых как системы, не удовлетворяющие требованиям, КСС отрицателен.
КСС
Идеальная система
КСС  1
1
Приемлемая степень совершенства
0  КСС  1
0
Неприемлемая система
x
  КСС  0
Рисунок 2.6 – Область значений коэффициента степени совершенства
Системы, имеющие значения показателей в пределах нормальных отклонений, зададим областью значений КСС принадлежащих интервалу [0, 1].
67
В соответствии с принципом существенности, стратификации по
уровню отклонений из всего множества оцениваемых компонент, выделяем
те, у которых отсутствует запас по экологической безопасности, или у которых
запас по экологической безопасности минимален.
Принцип просты и экономичности обуславливает наряду с минимизацией и ограничением количества показателей их простоту и несложную физическую интерпретацию, простое физическое понимание и толкование. Важным
является простата получения таких оценок и их однозначная связь с известными показателями. Разрабатываемая система показателей должна быть удобна,
как для аналитического анализа, так и для реализации на компьютерах с минимумом затрат, должна позволять проводить оценку ГП как при экологическом
мониторинге, так и при научных исследованиях, разработке и проектировании
новых технологий очистки СВГП.
Обеспечение высокого уровня экологической безопасности не возможно
без регулярности экологического мониторинга и контроля, что определяет
принципы плановости и развития. Постоянное расширение гальванических
производств, совершенствование их технологий, с одной стороны, дополнительная всё возрастающая нагрузка на ОС, приводящая к её загрязнению, с другой – средство для улучшения экологического состояния окружающей среды и
ГП. Справиться с увеличивающимся антропогенным воздействием производственных предприятий, использующих технологии электрохимии, количество
которых постоянно возрастает, возможно только на основе планового развития
и совершенствования ПТС, внедрения современных СЭМ, информационных
технологий и автоматизированных систем управления.
Эффективное управление ГП можно обеспечить только на основе ограниченного до разумных пределов, обусловленных возможностями восприятия и
анализа информации человеком, количества непротиворечивых оценок, интегрирующих все сведения об экологическом состоянии ГП на основе принципа
интеграции и комплексирования в единую оценку, на основе которой может
быть принято объективное решение по управлению. Предпосылка такой инте-
68
грации и комплексирования – первые восемь принципов экологической генерализации (рисунок 2.5).
Принцип открытости в структуре ЭГ означает построение систем мониторинга ГП с возможностью открытого доступа к информации и в сочетании с
другими принципами обеспечивает прозрачность, плановость и действенность
экологического контроля, развитие СЭМ, их совершенствование и расширение
функциональных возможностей, наращивание.
2.5 Методика синтеза индикаторов экологических состояний
гальванических производств
В соответствии со структурой ЭГ в качестве основных принципов синтеза
показателей и индикаторов и построения СЭМ примем принципы единства, целостности и совершенства (рисунок 2.7). Основные отличительные признаки
при оценке экологического состояния СВГП, как показано в первом разделе, –
это разнородность, как самих ГП и оцениваемых свойств, так и неоднородность
самих оценок, различия областей их задания.
Вместе с тем, как показал анализ, для совершенно различных элементов
ГП характерны одинаковые группы значений оценок показателей (таблицы 1.1
– 1.3). И в этом состоит, то общее свойство, которое в диссертации принято в
качестве объединяющего признака при построении индикаторов. В качестве
возможной единицы анализа экологического состояния ГП примем фоновые
значения (ФЗ), предельно-допустимые концентрации (ПДК), разность между
фоновыми значениями и ПДК. Хотя выбору единиц анализа и придаётся важное значение, отметим, что это всё таки просто единица измерения и в этом
контексте предусмотрено их расширение. Поэтому система единиц анализа
строится открытой. В качестве основного требования, которое должно при этом
выполняться, в диссертации в соответствии с выбранными принципами ЭГ
предлагается принять единство и целостность применяемых единиц анализа для
различных объектов и компонент ГП.
69
С одной стороны, для большинства объектов ГП выделены три разные
группы показателей, с другой стороны, компоненты, входящие в один объект
имеют разнородные оценки (разд. 1.5), что обуславливает необходимость проведения элиминации отличительных признаков разнородных показателей. За
основу формирования механизма СЭМ и построения оценок показателей научных исследований экологических объектов предлагается принять процедуру
элиминации исключительных (неповторимых) признаков, состоящую в преобразовании информации разнородных объектов и компонент в единую область
пространства (рисунок 2.6).
Принципы экологической генерализации в построении
системы индикаторов
1
Выбор общего принципа
Единство, целостность,
совершенство
2
Отличительные (неповторимые,
исключительные) признаки
Разнородность объектов,
разнородность показателей
3
Объединяющие (сходственные)
признаки
Три группы задания
показателей: <, >, []
4
Выбор единицы анализа
1. Фоновые значения (ФЗ);
2. Предельно-допустимые
концентрации (ПДК);
3. ФЗ – ПДК, ...
5
Элиминация отличительных
(исключительных,
неповторимых) признаков
Преобразование исходных
показателей в единую область
значений
6
Генеральная совокупность (ГС)
Система моделей для трёх групп
показателей
7
Анализ в контексте генеральной
совокупности
8
Концентрация в единую
совокупность
1. Экологические показатели.
2.Технико-технологические
показатели
3. Экономические показатели.
Система эколого-техникоэкономических показателей.
Индикаторы, индекс
Рисунок 2.7 – Методика синтеза экологических показателей
В качестве ГСЭП построения системы индикаторов экологического состояния объектов примем систему ММ, описывающих состояние разнородных
70
экологических объектов ГП и их неоднородных компонент в едином пространстве функционально связанным с исходными показателями различных групп.
Выбор и обоснование показателей для объектов экологического мониторинга в соответствии с разработанной структурной схемой комплексного системного экологического мониторинга (рисунок 2.1) основан на анализе различных аспектов (экологического, технико-технологического, экономического)
объекта в контексте ГСЭП и интеграции полученных таким образом показателей в единую систему индикаторов и индексов (рисунок 2.7).
2.6 Механизм формирования эколого-технико-экономических
индикаторов гальванических производств
Анализ используемых показателей для оценки состояния различных систем ГП показывает, что они различны, а часто и противоположны, что не позволяет объединять их в единые комплексные показатели. Действительно, степень экологической безопасности оценивается по степени загрязнения, а не по
степени чистоты объекта, в частности для оценки загрязнения сточных вод используется ИЗВ, а атмосферы – ИЗА, которые по значению противоположны
степени экологического совершенства. Чем больше ИЗВ и ИЗА, тем ниже экологическая безопасность гальванического производства. Аналогично оценивается точность систем по ошибке. Чем меньше ошибка, тем выше точность. А
экономическая эффективность оценивается по затратам и сроку окупаемости.
Чем они меньше, тем система более экономически совершенна.
Вместе с тем, совершенство множества систем тем выше, чем выше их
качественные характеристики. Так, технология очистки СВГП тем эффективнее, чем выше степень очистки, а энергетическое совершенство тем выше, чем
выше коэффициент полезного действия установки. Экономическое совершенство системы тем выше, чем выше производительность, коэффициент использования ресурсов и выше предотвращённый экологический ущерб.
71
Экологическая генерализация предполагает интеграцию разрозненный
показателей технического и экономического характера в единые комплексы
(рисунок 2.8) на основе ГСЭП.
Предлагается с целью формирования индикаторов эколого-техникоэкономического совершенства ГП все контролируемые показатели, независимо
от отражаемых ими свойств (экологических, технических, экономических), разделить по способу их задания на три группы. Значения показателей каждой
группы подвергаются преобразованию в единую область значений, однозначно
определяющую состояние ГП относительно идеальной системы, для которой
КСС=1 и отражающую степень совершенства исследуемого объекта.
Анализ, прогноз, контроль, принятие решений, управление
Комплексирование индикаторов в индексы
Окружающая среда
Производство
Агрегирование индикаторов по объектам и
ранжирование по значениям ИСС
 
ИСС=F X
ИСС
1
0
1  ИСС  0
ИСС<1
ИСС=1
xi
ИСС=0
Преобразование информации в единую область значений
X1
X2
Декомпозиция
группам
xi  xп.д.  ci
Окружающая среда:
атмосфера, вода, почва,
ресурсы
X3
информации по
xmin  xi  xmax
xi  xп.д.  ci
Производство:
технологические процессы ГП,
оборудование, отходы и
технологии их переработки
Сбор и первичная обработка экологической информации о
состоянии объектов
Рисунок 2.8 – Формирование эколого-технико-экономических индикаторов
Следующий этап преобразования информации это её сжатие, интеграция,
комплексирование. Решение экологических проблем ГП основывается на ис-
72
пользовании информации, относящейся к разным природным средам (атмосфера, водная среда, почва). Поэтому вся информация о состоянии элементов ГП и
ОС на основе КСС интегрируется в категорию, отражающую «качество среды».
Информация о состоянии технологических процессов ГП, продукции и отходах
производства интегрируется в единый показатель отражающий совершенство
технологических процессов в контексте экологической безопасности объекта.
В потоке информации об экологическом состоянии объекта в соответствие с задачами и структурой СЭМ выделим данные трёх видов:

констатирующие данные – измеренные параметры ТП и ОС, отражающие экологическое состояние ГП в текущий момент времени;

оценочные интегральные показатели и индикаторы, характеризующие
полученные оценки экологической обстановки ГП;

прогнозные, характеризующие динамический процесс изменения степени совершенства ОС и ГП на определенный период времени.
С учётом вышеизложенного реализация систем мониторинга ГП должна
включать в свой состав модули, обеспечивающие наряду с формированием
оценочных интегральных показателей и индикаторов, характеризующих полученные оценки текущего экологического состояния объекта, процедуры и комплексы программ, обеспечивающие прогноз процесса изменения степени совершенства окружающей среды и производственного объекта на определенный
период времени. Основа анализа, исследования и разработки технологий и систем управления ТП переработки отходов производства во вторичные продукты – ММ и построенные на их основе программные комплексы, обеспечивающие структурно-параметрический синтез моделей по результатам экспериментальных исследований и экологического мониторинга [7, 16, 17, 19, 26, 47, 48,
58, 86, 118 –141]. Таким образом, решение комплекса представленных задач
определяет необходимость создания и разработки, как полной математической
модели всего объекта, так и построения ММ отдельных процессов ГП.
73
2.7 Методология системной организации научных исследований и
проектирования экологически безопасных
гальванических производств
Исследования, разработка и проектирование экологически безопасных ГП
сопряжены со значительным объёмом эксперимента, физическим и математическим моделированием. Анализ и оценка влияния антропогенных факторов ГП
на ОС обуславливает необходимость проведения большого объёма научных исследований механизмов взаимодействия отдельных составных частей ГП, всевозможных физико-химических взаимодействий, методов и алгоритмов управления объектами промышленных предприятий. Вместе с тем, значительное
разнообразие применяемых при решении задач экологической безопасности ГП
несвязанных между собой методов, подходов, методик вызывает существенные
трудности при проведении таких исследований, что обуславливает необходимость создания единой методологии организации и проведения научных исследований воздействия абиотических факторов, различных технологических процессов, выпускаемой продукции и технологий переработки отходов гальванического производства на окружающую среду, на экосистему в целом.
За основу построения единой методологии проведения и системной организации научных исследований ГП и ОС примем системный подход, принципы
ЭГ, принципы и механизмы СЭМ, предлагаемую систему показателей экологического совершенства [122, 123, 126, 128]. Разработанная методология объединяет анализ ГП на основе системного подхода в контексте ГСЭП как элемента
экологической системы и системы взаимосвязанных элементов ГП.
Исследования механизмов преобразования энергии, количества вещества,
импульса базируются на принципах и методах энергетического подхода, а
оценка элементов ГП как объекта экологического мониторинга, контроля и
управления обуславливает необходимость его исследования в контексте информационно-алгоритмического причинно-следственного подхода.
74
Таким образом, разработанная методология предопределяет проведение
комплексных исследований элементов гальванических производств, сочетающих экспериментальные исследования, теоретический анализ и синтез экологических объектов, моделирование, технологические и конструктивные проработки, схемотехнические решения с выявлением и раскрытием главных, определяющих функций ГП и их отдельных компонент в достижении цели.
Гальваническое производство как объект экологического исследования и
его определяющие системные свойства компоненты представляют в контексте
системного, энергетического и информационно-алгоритмического причинноследственного подхода как [84, 139 – 141]:

элементы, формирующие системные свойства объекта;

системы взаимосвязанных элементов;

преобразователи энергии;

объекты экологического мониторинга, контроля и управления.
Первый этап исследования – анализ ГП и ОС каждого элемента, входящего в ГП и в ПТС с точки зрения выполнения обусловливающей экологические
свойства объекта системной функции, возможного вклада в достижение цели
экологического исследования. Все компоненты ГП подвергают анализу как системы вложенных элементов, стратифицированных по уровням вложенности на
основе выполняемых каждым элементом функций в обеспечении системных
экологических свойств ПТС.
Функциональное назначение очистных сооружений – обеспечение экологической безопасности ГП. Каждый элемент технологической цепочки очистных сооружений (рисунок 1.5) при этом выполняет свою функцию в обеспечении эффективности функционирования ГП.
Гальванические производства представляют собой сложные многокомпонентные экосистемы. Поэтому каждый уровень вложенности в качестве важнейшего элемента, обеспечивающего выполнение определяющей системной
функции, может включать в свой состав как один, так и несколько базовых
элементов. Составляют многокомпонентные топологические, структурные и
75
иконографические пространственно-временные модели, отражающие взаимодействие отдельных элементов ГП с другими связанными с ним элементами,
определяют комплекс экологических требований к исследуемому компоненту
ГП как элементу природно-технической экосистемы [84, 139 – 141].
Системный подход в исследовании экосистем. Рассмотрение ГП с позиций системного подхода предполагает, что ГП входит в состав и является
элементом ПТС, выполняющим обусловленные этой системой экологические
функции, и одновременно представляет собой экологическую систему взаимосвязанных элементов, предопределяющих функциональные возможности и
свойства элемента в контексте экологического совершенства в составе экологической системы более высокого уровня (рисунок 2.9). Сточные воды – неотъемлемый компонент, а технологии их очистки и очистные сооружения – важнейший элемент в организации малоотходного гальванического производства.
Вместе с тем, СВГП – это система, включающая множество компонент (таблица 1.2, таблица 1.3), а методы оценки состояния, и исследования СВГП объединяют множество методик и этапов исследования всех компонент ГП и ОС (рисунок 2.1).
Рисунок 2.9 – Системный анализ экосистем
Система экологического мониторинга, выполняющая функции наблюдения, оценки и прогноза экологического состояния ГП с выделением антропо-
76
генной составляющей изменений ОС, входит в состав и является элементом
СЭМ района. С учётом назначения и цели экологического мониторинга, она является также элементом системы контроля и управления предприятия и одновременно входит в состав системы контроля окружающей среды и управления
природоохранной деятельностью и экологической безопасностью района.
Поэтому, основные требования к СЭМ ГП определяются, с одной стороны, структурой системы управления предприятия, используемыми средствами
автоматизации, с другой – структурой системы экологического мониторинга более высокого уровня, системой показателей, индикаторов и индексов, используемых в СЭМ района, области, края, государства. Вышеизложенное с учётом
структуры СЭМ и элементов ГП обуславливает необходимость выбора таких
показателей, которые были бы понятны, как специалистам, так и чиновникам,
принимающим решение на всех уровнях управления.
Одновременно, система экологического мониторинга ГП – это система
взаимосвязанных элементов (рисунок 2.2), функционирование которых, должно
обеспечить возложенные на неё функции по формированию интегральных показателей, позволяющих быстро и точно оценить экологическую обстановку.
Предлагается для решения задач СЭМ и исследования различных технологических процессов ГП в контексте экологической составляющей принять коэффициент экологической безопасности (КЭБ), представляющий собой для экологической оценки частный случай системы показателей степени совершенства
(КСС) и являющийся составной частью, элементом этой системы.
Необходимость экологического исследования ГП в контексте энергетического подхода обусловлена его возможностями, позволяющими выявить механизм и экологические особенности преобразования количества вещества,
энергии и количества движения, раскрыть принципы и количественные соотношения физическо-химического взаимодействия основных составных частей
ГП и ОС, свойственных гальваническому производству, дать оценку эффективности технологий очистки и утилизации отходов ГП, провести математическое
моделирование энергетического воздействия антропогенных факторов ГП на
77
свойства ПТС, установить экологические требования к элементам ГП. Гальванические производства [19] относятся к сложным системам, объединяющим
множество технических средств, технологических процессов и различных компонент, поэтому проведение их исследований рационально на основе принципов структурирования объектов по физико-химическим явлениям (рисунок 1.4),
средам (газообразная, жидкая, твёрдая), блокам (рисунок 1.5).
Основа энергетического подхода и теоретический фундамент проведения
экологических исследований технологических процессов ГП – основные законы физики и химии [84, 139]:

законы сохранения субстанции (количества вещества, энергии и
импульса), в соответствии с которыми возможны только такие превращения,
при которых алгебраическая сумма массы, энергии и импульса внутри системы
остаются неизменными;

законы термодинамического равновесия, устанавливающие усло-
вия, при которых процесс переноса субстанции отсутствует;

законы переноса субстанции, обусловливающие интенсивность
протекания технологических процессов ГП.
Разработка технологических процессов очистки и переработки сточных
вод ГП (рисунок 1.4, рисунок 1.5, таблица 1.4), атмосферы, почвы, создание систем мониторинга ГП основаны на энергетическом анализе, установлении экологических характеристик процессов взаимодействия компонент окружающей
среды и промышленных объектов (рисунок 2.1).
Основа исследования технологических процессов ГП – физическое и математическое моделирование с целью установления влияния абиотических факторов на окружающую среду, системного экологического мониторинга, эколого-экономического анализа экосистем.
Экологический анализ отдельных компонент ГП и экосистемы в целом
как объекта мониторинга, контроля и управления позволяет составить математическую модель, описывающую динамику поведения объекта в пространстве
координат состояния экологической безопасности, определить принципы, ме-
78
тоды и алгоритмы управления ГП в контексте ГСЭП осуществить прогнозирование экологического состояния объекта в едином пространстве экологической
безопасности.
Анализ любой компоненты системы как объекта экологического мониторинга, контроля и управления предполагает (рисунок 2.9):

определение координат экологического состояния объекта – перемен-
ных, характеризующих поведение элемента экосистемы в едином для всех компонент системы пространстве вектора экологических состояний;

выявление управляемых координат – выходных переменных объекта,
отражающих его эколого-технико-экономические свойства, подлежащие управлению в соответствии с задачами экосистемы;

установление управляющих воздействий – величин, технических
средств, комплекса действий технико-экономического характера, посредством
которых наиболее рационально управление экологическим состоянием объекта;

нахождение возмущающих воздействий – входных величин объекта
управления (ОУ), влияющих на экологическое состояние и управляемые координаты экосистемы, но управление которыми нецелесообразно на современном
этапе развития науки и техники или не осуществимо;

установление внутренних параметров ОЭИ – величин, обуславлива-
ющих его статические и динамические свойства;

формирование критериев экологического управления и ограничений
на возможные изменения состояний объекта экологического исследования под
действием возмущений и изменений внутренних параметров экосистемы.
Неотъемлемый атрибут современного гальванического производства –
требование мониторинга и контроля за состоянием окружающей среды, оценка
антропогенного воздействия на неё технологических процессов производства.
В качестве координат мониторинга и управления предлагается принять
комплекс показателей экологического состояния объекта в векторном пространстве экологического совершенства, задающего все его эколого-техникоэкономические свойства в единой области значений (рисунок 2.8).
79
2.8 Система математических моделей гальванических производств
в преобразованных координатах
Строгое определение, насколько безопасна система в контексте экологической безопасности, чему соответствует "оптимум экологической безопасности", крайне сложная задача. Решение этой задачи обуславливает определить
критерии такой оценки, что приводит к необходимости проведения исследований множества взаимосвязанных физико-химических и биологических процессов, направленных:

на выбор системы адекватных индикаторов и показателей совершен-
ства экосистем, однозначно вычисляемых на основе гидробиологических измерений, получаемых с использованием современных технических средств;

на создание технологии дискретизации диапазона изменения каждого
показателя и нахождение моделей преобразования разнородных показателей к
единой области значений в соответствии с установленными границами нормыпатологии;

построение методик расчета формализованных интегральных количе-
ственных оценок, обеспечивающий учёт комплексного влияния всего многообразия экологических факторов.
Как параметры технологических процессов, так и показатели качества
экосистем могут быть представлены с достаточной для практики точностью нелинейными математическими моделями. Например, комплексная оценка загрязненности вод по Г.Т. Фрумину и Л.В. Баркану основывается на расчёте для
каждого ингредиента функции желательности Харрингтона по формуле:
b0 b1i
di  e  e
, δi  Ci ПДКi
где Ci и ПДКi – наблюдаемая и предельно допустимая концентрации i-го ингредиента, b0 и b1 – специально рассчитанные коэффициенты, зависящие от
типа ингредиента и класса качества воды.
80
Для расчёта оценок качества вод от величины отдельных показателей (x)
находят применение следующие модели:

в классе линейных зависимостей – для цветности по шкале Pt-Co


y  0.0851x  0.884 R 2  0.983 ;

в классе полиномиальных зависимостей – для насыщения кислородом (%)


y  0.0011x 2  0.0572 x  7.2 R 2  0.989 ;

в классе логарифмических зависимостей – для содержания взвешенных
веществ (мг/л), хлорофилла (мкг/л), цинка (мкг/л), соответственно


y  1.052ln  x   2.95  R 2  0.997  .


y  1.77ln  x   0.995 R 2  0.970 ; y  1.685 ln  x   0.947 R2  0.987 ;
Зависимости эффективности очистки сточных вод от различных технологических факторов (от массы добавления сорбентов и реагентов, времени контакта сорбента с водой, продолжительности термического взаимодействия с
дефекатом и др.), изотермы адсорбции ионов различных металлов и многие
другие могут представлены ММ с использованием экспоненциальных функций.
По результатам анализа различных технологических процессов и моделей
показателей качества объектов экологического исследования примем за основу
построения ММ следующие шесть видов преобразования координат: прямо
пропорциональное X  x , обратно пропорциональное X  1 x , логарифмическое X  ln x , экспоненциальное X  e x , полиномиальное X  x n , взятие абсолютной величины X  x . При однократном преобразовании двух переменных
с использованием приведенных шести видов преобразования координат, взятых
в качестве основных, можно синтезировать набор из 36–и линейно независимых функций [84, 139].
81
2.9 Методика обработки экспериментально-статистической
информации в научных исследованиях сточных вод
гальванических производств
Анализ компонент экосистемы и экосистемы в целом как элемента единой системы и как системы взаимосвязанных элементов, определяющих экологическое состояние и динамику объекта, как преобразователя количества энергии, вещества, импульса, информации и как объекта управления [84, 139 – 141]
позволяет составить математическую модель экосистемы, описывающую динамику её поведения в пространстве состояний, определить принципы и методы
управления экологической системой, осуществить прогнозирование.
Рисунок
2.10
отражает
методику
обработки
экспериментально-
статистической информации на основе выбранных видов преобразования координат
с
использованием
методов
дисперсионного
и
корреляционно-
регрессионного анализа экосистем.
Структуру математической модели предлагается формировать на основе выбранной системы функций преобразования координат с использованием
разработанного в [84] метода структурно-параметрического синтеза моделей,
основанного на синтезе математических моделей в трансформированном пространстве ( x) и ( y) определённого x и результативного y признаков
 y  

1
  y    a0  a1  x   .
  x 

При этом для каждого набора ММ синтезируется множество линейнозависимых ММ
1  a0  a1  x     fi (a0  a1x) ,
которые наиболее полно отражают физические особенности объекта.
Выбор структуры ММ основан на трансформации результатов наблюдений в соответствии с выражением
82
 y  

1
  y    a0  a1  x     fi (a0  a1 x) .
  x 

Автоматизированный синтез функционально – полных пакетов линейно –
независимых моделей на основе n функций преобразования координат приводит к построению n 2 однофакторных ММ.
Рисунок 2.10 – Методика обработки экспериментально-статистической
информации экосистем
Расширение возможностей учёта различных нелинейностей достигается
введением многократного преобразования координат на основе функциональных преобразований:
n  n1 (...2  1 ( y)   

1
1
1
  y  1 2 ...n a0  a1   x  ,
 m   m1 (... 2  1 ( x)  

где n и m – количество уровней преобразования соответственно результативно-



го и определённого факторов.
Определение несмещённых, эффективных и состоятельных оценок ММ
достигается посредством реверсивного преобразования координат (РПК) [84].
83
Расчёт основных статистических характеристик для результативного y и определённого x факторов объединяет вычисление:
 средних значений для x и y , соответственно
x
1 n
1 n
  xi , y    yi ;
n i 1
n i 1
 оценок дисперсий σ 2x и среднеквадратических отношений σ x
n
n
σ 2x 
 ( x  x )2
i 1
n
2


  xi2 / n    xi / n  , σ x 
i 1
 i 1

n
n
σ 2y 
i 1
n
i 1
2
i
n
;
n
n
( y  y)
(x  x )
2
2


  yi2 / n    yi / n  , σ y 
i 1
 i 1

n
n
( y  y)
i 1
2
i
n
.
Вычисление ковариации между y и x , проводят по формуле
cov( y, x)  E[( y  y )  ( x  x )] 
1 n
  ( yi  y )  ( xi  x ) 
n i 1
n
n


xi   yi 

n

1
i 1
.
    yi  xi  i 1
n  i 1
n





Оценку тесноты связи проводят по коэффициенту корреляции r , определяемому отношением ковариаций между y и x для рассматриваемой зависимости и для случая полного совпадения (максимально возможная связь между y и x )
n
( yi  y )  ( xi  x )
cov( y, x) E[( y  y )  ( x  x )] 
i 1
r


.
σ y  σx
σ y  σx
n  σ y  σx
Проведение над составляющими последней формулы простейших преобразований
n
n
n
x  y
i 1
n
 ( yi  y )  ( xi  x )   xi  yi 
i 1
n
i 1
i
i 1
i
;
84
2
 n 
  yi 
n
n
( y1  y )2   yi 2   i 1  ;

n
i 1
i 1
 n 
  xi 
n
n
( xi  x )2   xi 2   i 1 

n
i 1
i 1
2
позволяет получить более удобное выражение для вычисления коэффициента
корреляции r
n
r
n
n
i 1
i 1
n   yi  xi   xi   yi
i 1
2




n   xi2    xi   n   yi 2    yi 
i 1
i 1
 i 1 
 i 1 
n
n
n
n
2
.
Коэффициент корреляции r характеризует близость связи между статистическими переменными y и x , относительно случая максимально возможной
связи, при которой ковариация cov( y, x) равна произведению среднеквадратических отклонений σ x и σ y .
Значения коэффициента корреляции r принадлежат интервалу [ – 1,1].
Если cov( y, x)  0 , то коэффициент корреляции равен нулю r  0 . В этом
случае a1  cov( y, x) / σ2x  0 , y ( x)  a0 . Следовательно y не зависит от x , линия
регрессии горизонтальна. Связь между y и x отсутствует.
Если cov( y, x)  σ x  σ y , то коэффициент корреляции принимает значения
r  1. Связь между y и x максимально возможная. Результаты наблюдений
совпадают с линией регрессии. Зависимость между y и x соответствует линейной модели с положительным при r  1 и отрицательным при r  1
наклоном.
При r  (0;0,3) связь считают слабой. Средней связи соответствует
r  (0,3;0,7) , сильной связи – r  (0,7;0,9) , весьма сильной – r  (0,9;1) .
Оценку значимости коэффициентов корреляции проводят по фактическому критерию Стьюдента
t f  r  n  2 / 1 r2 .
Вычисленное значение критерия Стьюдента сравнивают с его теоретическим
85
значением с заданной доверительной вероятностью P и для известного числа
исходных данных. Коэффициент корреляции считают существенным, а связь
между x и y – достоверной, при условии, что фактическое значение критерия
Стьюдента t f больше теоретического tt .
Коэффициент детерминации, отражающий долю дисперсии результативного признака, обусловленную влиянием независимых переменных, вычисляют
по формуле
R
2
 y  y 
1
  y  y
i
2
мi
i
2
i
.
i
Оценка значимости коэффициентов математической модели проводят
аналогично оценке значимости коэффициентов корреляции. Вычисление фактических значений критериев Стьюдента t проводят по формулам соответственно для a0 и a1 :
ta0 
 n 2  n 2 
| a0 |  (n  2)   n   xi    xi  
 i 1  
 i 1
n
( y
i 1
1
n
x
 ymi )2 
i 1
2
 n 
| a1 |  (n  2)   xi    xi  / n
i 1
 i 1 
n
2
, ta1 
2
i
n
( y  y
i 1
i
mi
.
)2
Доверительные границы a1 и a 2 для параметров математических
моделей вычисляют на основе предположения о принадлежности оцениваемых
параметров a с известной точечной оценкой â при заранее заданной вероятности, близкой к единице, интервалу [a1, a 2 ] по формулам
a  aˆ  a ; a  tT  ca .
Случайную погрешность ca параметров ММ вычисляют для коэффициентов a0 и a1 соответственно по следующим выражениям:
n
ca0  σOCT 
x
i 1
2
n
2
i
n  σx2

σOCT   xi 2
i 1
2
x
n2  σ
; ca1 
σOCT 2
.
n  σx2
Здесь σOCT – остаточную (выборочную) дисперсию определяют так
86
2
σOCT
2
n
1

 [ yi  ymi ] .
n  2 i 1
Вычисление доверительных интервалов оценок параметров уравнения регрессии проводят по формулам:
для a0
a0  tT  ca0 ,
для a1
a1  tT  ca1 .
На основе полученных значений a0 и a1 определяют доверительные границы параметров уравнения регрессии:
a  aˆ  a ;
a0  aˆ0  a0 ;
a1  aˆ1  a1 ;
a01  aˆ0  a0 ; a02  aˆ0  a0 ;
a11  aˆ1  a1 ;
a12  aˆ1  a1 .
Доверительные границы уравнения регрессии определяют в следующей последовательности.
1. Находят наименьшее значение ширины доверительного интервала
xmin линии регрессии
xmin  tT 
σOCT
n
.
2. Определяют отклонение значения переменной от её среднего значения
xmin  xi  x .
3. Вычисляют ширину доверительного интервала в i -й точке
δ xi 2
σOCT
δxi 2
xi  tT 

 1  xmin 
1 .
σx2
σx2
n
4. Находят ширину доверительных границ уравнения регрессии в i -й
точке
( y1,2 )  yM  xi , y1i  yM  xi , y2i  yM  xi .
Вычисление относительной ошибки аппроксимации в i -й точке и
среднее значение относительной ошибки на интервале x [ x1; xn ] проводят
87
по формулам
| ( y  y
n
Ei 
yi  yMi
; E
yi
i
Mi
i 1
n
)|
yi
 100% .
Методика структурно-параметрического синтеза математических моделей элементов природно-технических систем с гальваническими производствами основывается на представлении исследуемого объекта как элемента системы, как системы взаимосвязанных элементов, как преобразователя энергии, количества вещества, импульса и информации, как объекта мониторинга и управления экологическим состоянием с оценкой качества системы в пространстве
компонент вектора экологических состояний. Структурно-параметрический
синтез моделей проводится с использованием принципов систематизации ММ
по видам преобразования координат, многоуровневого синтеза и выбора пакетов функциональных зависимостей, получении состоятельных, несмещённых и
эффективных оценок ММ в преобразованных координатах. Применение методов дисперсионного и корреляционного анализа экосистем позволяет оценить
адекватность полученных математических моделей, что обеспечивает обработку экспериментально-статистической информации с учётом выбранных видов
преобразования координат и построение адекватных моделей в удобном для
анализа экосистем виде. На основе данной методики разработана компьютерная
программа, с использованием которой проводилось построение математических моделей в четвёртом разделе диссертации.
Выводы по второму разделу
1. Разработана структура, экологического мониторинга, включающая
наблюдение за параметрами окружающей среды и производственного объекта,
отличающаяся тем, что с целью обеспечения интеграции, сжатия, агрегирования и комплексирования информации в неё введена процедура экологической
генерализации, обеспечивающая оценку эколого-экономических свойств ком-
88
понент и экосистемы в целом с учётом состава, процесса, свойств и явлений
(эффект), физической, химической и биотической составляющих природной
среды и производственных объектов в контексте экологической безопасности.
2. Введённый уровень «экологическая генерализация» обеспечивает выбор системы показателей, индикаторов и объединение их в индексы на основе
принятой системы методов и методик формирования экологической информации, удобной для восприятия, анализа и принятия эффективных решений, что
позволяет проводить оценку текущего состояния и прогнозирования будущего
состояния экологической системы.
3. Разработана процедура экологической генерализации промышленного
объекта, состоящая в совокупности действий по выделению и формализации на
основе общего принципа целостной генеральной совокупности признаков и
единицы анализа экосистемы, отражающих в их сходстве и различии экологическое состояние объекта с концентрацией в контексте генеральной совокупности в единое целое необходимой и достаточной информации эколого-техникоэкономического характера.
4. Предложена и обоснована система принципов экологической генерализации, объединяющая принцип системности и стратегической направленности мониторинга, контроля и управления; принцип экологического совершенства; принцип единства показателей, оценок, нормативов; принцип экологической безопасности; принцип существенности, стратификации по уровню отклонений; принцип простоты и экономичности; принцип плановости; принцип развития; принцип интеграции и комплексирования; принцип открытости.
5. На основе принципов генерализации в качестве универсальной оценки
системы введён коэффициент степени совершенства, равный единице для идеальных систем (экологически, технически, экономически, социально и т.д.) и
нулю для компонент, равных предельно-допустимым значениям, отрицательным значениям для систем, степень совершенства которых не достаточна для
их эффективного применения и определяемых как неприемлемые системы, что
обеспечивает единство системы оценивания разнородных показателей.
89
6. С
целью
формирования
индикаторов
эколого-технико-
экономического совершенства предложено все контролируемые показатели,
независимо от отражаемых ими свойств (экологических, технических, экономических), разделить по способу их задания на три группы. Значения показателей каждой группы подвергаются преобразованию в единую область значений, однозначно определяющую состояние природно-технической системы относительно идеальной системы, для которой КСС=1 и отражающую степень
совершенства исследуемого объекта.
7. Разработана комплексная методика исследования производственных
систем, основанная на рассмотрении объектов как элементов экосистем и системы взаимосвязанных элементов, как преобразователей энергии, количества
вещества, импульса и информации, объектов мониторинга, контроля и управления экологической безопасностью, обеспечивающая комплексные исследования компонент систем в контексте экологической безопасности.
8. На основе анализа экспериментальных зависимостей, получаемых при
исследовании экосистем проведена систематизация функций преобразования
координат, позволяющая приводить нелинейные модели объектов экологического исследования к линейному виду, что позволяет сократить объём экспериментальных исследований и повысить их точность построения.
9. Составлена методика комплексного исследования компонент экосистем и экосистемы в целом, включающая выбор структуры модели, расчёт основных статистических характеристик для результативного и определённого
параметров, оценку тесноты связи и значимости коэффициентов, определение
доверительных границ для параметров математических моделей и относительной ошибки аппроксимации.
90
3 СИСТЕМА ОЦЕНИВАНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ
СОСТОЯНИЙ СТОЧНЫХ ВОД
ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ
3.1 Оценка степени экологической безопасности
Пусть экологическое состояние многокомпонентной ПТС с ГП задано
множеством разнотипных показателей xi , i  1, n .
Среди множества показателей выделим группы показателей экологической безопасности системы, задаваемые [118, 119]:
1) предельно-допустимыми
значениями
xп.д. ,
ограничивающими
их
ограничивающими
их
наибольшие значения xi  xп.д. , xi  0, ci  ;
2) предельно-допустимыми
значениями
xп.д. ,
наименьшие значения xi  xп.д. , xi ci , x0i  , где x0i – предпочтительное значение показателя;
3) предельно-допустимыми значениями, ограничивающими их наименьшие
и наибольшие значения xmin  xi  xmax , xi   ai , bi  .
Введём для оценки степени экологической безопасности относительные
безразмерные величины ηi , определяющие степень экологического запаса исследуемого объекта относительно предельно-допустимого значения xп.д. по
каждому i  му показателю:
ηi =
xп.д.  xi
x
1 i .
xп.д.
xп.д.
Примем за максимальный относительный запас экологической безопасности значение показателя равное единице ηi =1, соответствующее экологически идеальной системе (рисунок 3.1).
Введём индикатор экологических состояний (ИЭС) как меру запаса экологической безопасности системы. Значение ИЭС определяет уровень запаса
91
экологической безопасности относительно предельно-допустимого значения
заданного компонента и идеальной экосистемы, для которой ηi =1.
i
Экологически идеальная система
i  1
i  1
Экологически безопасная система
0  i  1
i  0
xi
  i  0
Экологически опасная система
Рисунок 3.1 – Область экологической безопасности экосистемы
Сформулируем задачу, решаемую в третьем разделе (рисунок 3.2).
?
1
i
xi  xп.д.  ci
i  1
X
2
3
xmin  xi  xmax
 
η
η=F X  ?
i  0
xi  xп.д.  ci
0
xi
i  0
1
3

X =F1 η  ?
2
Рисунок 3.2 – Задачи оценивания экологической безопасности
Задано множество показателей разнородных групп X . Требуется разработать и обосновать:
2)
 
математические модели зависимостей X =F1  η  ;
3)
систему отображения информации об экологической безопасности
1)
математические модели зависимостей η=F X ;
объекта.
92
Решаемым задачам на рисунке 3.2 соответствуют блоки 1, 2, 3. Результат
решаемых задач должен быть представлен в виде методики и алгоритма обработки первичной информации об объекте с целью выделения и представления в
удобной форме информации об его экологическом состоянии.
1.2 Индикатор экологических состояний для компонент
с заданием верхнего предельно-допустимого значения
Для систем, задаваемых экологически-допустимыми значениями показателей на интервале xi  0, ci  , величины ηi , по сути, представляют собой для
соответствующих компонент ИЭС [118, 119, 125, 126, 128 – 130]
ηi =
xп.д.  xi ci  xi
x

1 i .
xп.д.
ci
ci
или в относительных единицах
ηi =1  δi .
(3.1)
Здесь δi = xi xп.д.  xi ci – относительное содержание i  й компоненты в
исследуемом объекте.
Тогда, для показателя экологического состояния системы, соответствующего предельно-допустимому значению xi  xп.д.  ci и задаваемому на интервале xi  0, ci  , индикатор экологических состояний по данной компоненте, как
это следует из (3.1), примет нулевое значение
ηi =
xп.д.  xп.д. ci  ci
c

1 i  0.
xп.д.
ci
ci
Нулевому значению концентрации xi  0 соответствует значение ИЭС,
равное единице
ηi 
xп.д.  0 ci  0
0

 1   1.
xп.д.
ci
ci
93
Для показателей xi  xп.д.  ci , область экологически-допустимых значений которых принадлежит интервалу xi  0, ci  , индикатор экологических состояний по данной компоненте принимает отрицательные значения. На рисунке
3.3, а в качестве примера приведена зависимость ИЭС для показателя, задаваемого на интервале xi  0, ci  с предельно-допустимым значением ci равным
девяти ( ci  9 ). Рисунок 3.3, б отражает зависимость ИЭС от величины δi , которая справедлива для любых значений ci . Действительно, подстановка во вторую формулу (3.1) значений xi  ciδi  9δi позволяет получить частную функциональную зависимость, представленную на рисунке 3.3, а.
1.2
1
1
0.8
0.8
0.6
0.6
0.4
0.2
0.4
i
i
0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
0.2
0
1.5
3
4.5
6
7.5
9
10.5
12
13.5
15
0.2
0.4
0.4
0.6
0.6
0.8
0.8
1
i
xi
а)
б)
Рисунок 3.3 – Индикатор экологических состояний по показателям, задаваемым


интервалом в абсолютных xi  0, ci (а) и относительных δi  0, 1 (б) величинах
Таким образом, экологическое совершенство системы по показателям, задаваемым предельно-допустимыми значениями xп.д. , ограничивающими их
наибольшие значения xi  xп.д. , xi  0, ci  , определяется индикатором экологических состояний ηi , отражающим запас экологической безопасности системы
по данной группе показателей и принимающим для экологически безопасных
систем положительные значения на интервале ηi  0,1 при δi  0,1 , (рисунок
3.4). Максимальное значение ИЭС соответствует идеальным системам и равно
94
единице
 δi  1,
ηi  1
 δi  0,
xi  0  .
Отрицательные
значения
ИЭС
ηi  0
xi  ci  принимает для экологически опасных по данному показателю
систем.
3.3 Индикатор экологических состояний для компонент с
интервальным заданием предельно-допустимых величин
Введём относительные переменные δi и δ2i , характеризующие отклонения текущего значения показателя xi от предельных минимально ai и максимально bi допустимых значений
δi   xi  ai   bi  ai  ;
δ2i   bi  xi   bi  ai  .
(3.2)
Соответствующие им относительные величины δ0i и δ20i , определяющие
предпочтительное значение показателя x0i относительно минимально и максимально допустимых величин, зададим в виде
δ0i   x0i  ai   bi  ai  ;
δ20i   bi  x0i   bi  ai  .
(3.3)
Переменные δi , δ2i и константы δ0i , δ20i связаны между собой аналогичными зависимостями
δi  δ2i  1 и δ0i  δ20i  1.
Индикатор экологических состояний многокомпонентной системы с учётом (3.2) и (3.3) по группе показателей с предельно-допустимыми значениями,
ограничивающими их наименьшие и наибольшие значения xmin  xi  xmax
 xi ai , bi  , зададим моделью
ηi =γ  α  δi  δ0i   β  δ2i  δ02i  ; ηi =γ  α  δi  δ0i   β  δ2i  1  δ0i  ;
ηi =γ  α  δi  δ0i   β  δi  δ0i  .
(3.4)
Идеальной системе соответствует ИЭС равный единице, поэтому с учётом того, что значение второго слагаемого в модели (3.4) всегда положительно
95
и его минимальное значение равно нулю, значение коэффициента γ принимает
единичное значение γ=1 , а модель (3.4) преобразуется к виду
ηi =1  α  δi  δ0i   β  δ2i  1  δ0i  .
(3.5)
Учитывая, что δi +δ2i  1 и подставляя в (3.5) δ2i  1  δi , получим
ηi =1  α  δi  δ0i   β  δi  δ0i  .
(3.6)
При xi  ai
δi 
ai  ai
 0;
bi  ai
δ2i 
bi  ai
1
bi  ai
и ηi =0 , а из (3.5) следует
0=1  αδ0i  β 1  1  δ0i   0=1  αδ0i  βδ0i 
 α+β  δ0i =1 .
При xi  bi
δi 
bi  ai
b b
 1 ; δ2i  i i  0
bi  ai
bi  ai
и ηi =0 . Поэтому
0=1  α 1  δ0i   β  0  1  δ0i   0=1  α 1  δ0i   β 1  δ0i  

 α  β  1  δ0i  =1 .
Объединяем полученные уравнения в систему
1

α+β= δ ;

0i

α  β= 1 ,

1  δ 0i
и получаем выражения для коэффициентов α и β
1

α=
 2δ 1  δ  ;
0i
0i


β= 1  2δ0i .
 2δ0i 1  δ0i 
96
Подставив в (3.5) и в (3.6) значения найденных коэффициентов, получим
модель ИЭС компонент системы с интервальным заданием предельных значений в виде
ηi =1 
 δi  δ0i   1  2δ0i   δ2i  1  δ0i 
2δ0i 1  δ0i 
ηi =1 
 δi  δ0i   1  2δ0i   δi  δ0i 
2δ0i 1  δ0i 
.
или
.
(3.7)
Подставив в (3.7) значения переменных и констант из (3.2) и (3.3) получим выражение для ИЭС в абсолютных величинах
ηi =1 
bi  ai
b  2 x0i  ai
xi  x0i .
 xi  x0i   i
2  x0i  ai  bi  x0i 
bi  ai
(3.8)
При выборе предпочтительного значения переменной x0i в середине интервала предельно-допустимых величин
x0i =
bi  ai
2
модели (3.7) и (3.8) упрощаются и принимают вид соответственно для относительных и абсолютных величин
ηi =1 
δi  δ0i
;
2δ0i 1  δ0i 
ηi =1 
a b
2
xi  i i .
bi  ai
2
(3.9)
При δi  δ0i из (3.7) получаем
ηi =1 
1
 δi  δ0i   1  2δ0i  δi  δ0i 
2δ0i 1  δ0i 
1
 δi  δ0i  1  1  2δ0i
2δ0i 1  δ0i 

2δ0i  δi  δ0i 
δ  δ0i 1  δ0i  δi  δ0i
1  δi
1 i


.
2δ0i 1  δ0i 
1  δ0i
1  δ0i
1  δ0i
Для δi  δ0i модель (3.7) преобразуется к виду
ηi =1 
 δi  δ0i   1  2δ0i  δi  δ0i 
2δ0i 1  δ0i 
 1+
 δi  δ0i  1  1  2δ0i
2δ0i 1  δ0i 

97
 1+
 δi  δ0i  1  1  2δ0i
2δ0i 1  δ0i 
 1+
 δi  δ0i  1  δ0i 
δ0i 1  δ0i 

δ0i +δi  δ0i
δ0i

δi
.
δ0i
Объединяя найденные выражения, получаем модели ИЭС для относительных
 δi
δ
 0i
ηi = 
 1  δi
1  δ0i
для δi  δ0i ;
(3.10)
для δi  δ0i
и абсолютных величин
 xi  ai
x a
 0i
i
ηi = 
 bi  xi
 bi  x0i
для xi  x0i ;
(3.11)
для xi  x0i .
Из анализа модели (3.7) и (3.10), (3.11) следует. Значениям показателей
xi  ai соответствуют δ1i  0 , δ2i  1 . При xi  bi относительные значения от-
клонений
экологического
показателя
от
границ
диапазона предельно-
допустимых значений равны δ1i  1 , δ2i  0 . Индикатор экологических состояний для обоих случаев равен нулю  ηi  0  , что соответствует нахождению этой
системы на границе перехода от области экологической безопасности к экологически
 xi  ai
опасной
области
с
отрицательными
значениями
ИЭС
или xi  bi , ηi  0 . Значению показателя xi  x0i соответствует идеаль-
ная система по этой компоненте с ИЭС равным единице  ηi  1 . Для компоненты, представленной на рисунке 3.4 в качестве примера, параметры, определяющие границы предельно-допустимых областей, заданы значениями ai  2 ,
bi  10 , x0i  6 . Индикатор экологических состояний при этом принимает зна-
чения ηi  0, ηi  0, ηi  1 , соответственно.
98
1.2
1
0.8
0.6
0.4
i
0.2
1i
0
2i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
xi
Рисунок 3.4 – Индикатор экологических состояний по показателям, задаваемым


интервалом xi  ai , bi для ai  2 , bi  10 , x0i  6
На рисунке 3.5 в качестве примера приведены зависимости ИЭС для значений ai  2 , bi  10 с предпочтительным значением x0i  4 (а) и x0i  8 (б).
1.2
1.2
1
1
0.8
0.8
0.6
0.6
0.4
i
0.4
i
0.2
1i
2i
0.2
1i
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
0.2
12
13
14
15
2i
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
0.2
0.4
0.4
0.6
0.6
0.8
0.8
1
1
1.2
1.2
xi
xi
а)
б)
Рисунок 3.5 – Индикатор экологических состояний по показателям, задаваемым ин-


тервалом xi  ai , bi для ai  2 , bi  10 , а) x0i  4 , б) x0i  8
99
В листинге 3.1 приведён фрагмент расчёта ИЭС для ai  2 , bi  12 и различных значений x0i   4, 7, 10  с использованием моделей (3.8) – (3.11).
Листинг 3.1
a  2
b  12
i  0  30
x0  7
x01  4
x  i  0.5
i
0i  1  
2
ba
 x 
ab
i
2



i
1i  1 
x0  a
bx
i
02i 
2i  1 
b  x0
ba
 i  1 
x a
01i 
x02  10
2  ( x0  a)  ( b  x0)
ba
2  ( x01  a)  ( b  x01)
ba
2  ( x02  a)  ( b  x02)


xi  x0 
xi  x01 

xi  x02 
b  2  x0  a
ba
b  2  x01  a
ba
b  2  x02  a
ba
 x  x0
i
 x  x01
i
 x  x02
i
1.2
1
i
0.8
1i
0.6
2i
0.4
01i 0.2
02i
0i
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
0.2
0.4
0.6
0.8
xi
Все кривые при значениях xi  ai  2 и xi  bi  12 переходят через ноль,
что соответствует переходу системы по исследуемому компоненту из состояния
экологической безопасности к состоянию экологической опасности. При значениях x0i   4, 7, 10  индикатор экологических состояний для всех зависимостей принимает единичное значение i  1 и соответствует идеальной системе
по исследуемой компоненте. Зависимости, вычисленные с использованием
формул (3.8) – (3.11) при x0i =
bi  ai
 7 совпадают.
2
100
Листинг 3.2 отражает расчёты ИЭС в относительных величинах по формуле (3.7).
Листинг 3.2
a  2
0 
b  12
x0  7
x0  a
ba
i  0  30
0  0.5
i  i  0.05  0.2
x  i  ( b  a)  a
i
01  0.2
02  0.8
x01  01  ( b  a)  a
x01  4
x02  10
x0  7
 i  1 
 i  0   1  2  0 
2  0   1  0
2i  1 
i  0
 i  02   1  2  02 
2  02   1  02
x0  0  ( b  a)  a
x02  02  ( b  a)  a
1i  1 
 i  01   1  2  01 
2  01   1  01
x a
i  02
01i 
i  01
bx
i
02i 
x0  a
i
b  x0
1.2
1
0.8
i
0.6
1i
0.4
2i
0.2
01i
02i
0.2
0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1.2
0.2
0.4
0.6
0.8
i
Для значений ai  2 , bi  12 и δ0i   0.2, 0.5, 0.8 полученные зависимости полностью соответствуют зависимостям, рассчитанным в листинге 3.1 с использованием формул (3.1) – (3.11). Вместе с тем, модели в относительных величинах справедливы для множества возможных вариантов задания предельнодопустимых значений ai , bi . Для вычисления значений xi и x0i по известным
101
относительным величинам i и 0i предлагаются формулы, полученные из
(3.2), (3.3).
xi   bi  ai  δi  ai ;
x0i   bi  ai  δ0i  ai .
(3.12)
Для значений ai  6 , bi  16 при тех же относительных предпочтительных
значениях δ0i   0.2, 0.5, 0.8 представленные в листинге 3.2 зависимости соответствуют системе с x0i  8, 11, 14  .
Таким образом, полученные формулы (3.7) и (3.10), (3.11) также как и
(3.1), ставят в соответствие текущим значениям показателей xi значения ИЭС,
отражающего степень экологического совершенства экосистемы с интервальным заданием предельно-допустимых величин. Экологически безопасным системам
 xi ai , bi 
соответствуют положительные значения ИЭС значения
ηi  0,1 . Максимальное значение ИЭС равно единице ηi  1 и соответствует
идеальной системе с предпочтительным значением показателя x0i . Отрицательные значения ИЭС соответствуют экологически опасной по данному показателю системе  xi   ai , bi  .
3.4 Индикатор экологических состояний для компонент с
заданием нижнего предельно-допустимого значения
Зависимость коэффициента экологической безопасности ηi от концентрации веществ xi в исследуемом объекте зададим в виде суммы двух функций,
первая η1i из которых во всём диапазоне значений xi описывается возрастающей линейной прямо-пропорциональной функцией от xi смещённой на li
η1i  xi  li ,
(3.13)
вторая – на интервале xi 0, di  определяется линейной возрастающей прямопропорциональной зависимостью, смещённой на di
102
η2i  xi  di ,
(3.14)
а на интервале xi  d ,   – убывающей прямо-пропорциональной функцией
η2i  di  xi .
(3.15)
Во всём диапазоне значений xi  0,   вторая зависимость может быть
задана формулой
η2i   xi  di .
(3.16)
Следовательно, общая модель, определяющая ИЭС в функции xi , с учётом (3.13) – (3.16) приводится к виду
ηi  α   η1i  η2i   α   xi  li   α  xi  di .
(3.17)
Коэффициент di определяет значение xi , при котором ИЭС достигает 1.
Рассмотрим два способа идентификации модели ИЭС.
Первый способ. В соответствии с первым способом заданы предельнодопустимое значение ci и коэффициент di . Требуется определить параметры
модели (3.17) α, li .
При xi  ci индикатор экологических состояний равен нулю. Следовательно
ηi  α   ci  li   α  ci  di  0
(3.18)
Поскольку ci  di из (3.18) следует
ci  li  di  ci  0  2ci  li  di  0  li  2ci  di .
(3.19)
Подстановка (3.19) в (3.17) приводит к модели
ηi  α   xi  2ci  di   α  xi  di
При xi  di индикатор экологических состояний равен единице
ηi  α   di  2ci  di   α  di  di  1
Из последнего выражения получаем значение коэффициента α
α
1
2  di  ci 
и подставляем в формулу (3.20).
(3.20)
103
В результате получаем модель, определяющую ИЭС в функции концентрации xi при заданном предельно-допустимом значении концентрации ci и
коэффициенте di искомой компоненты
ηi 
 xi  2ci  di   xi  di
2  di  ci 
.
(3.21)
При xi  di из (3.21) следует
ηi 
 xi  2ci  di    xi  di  
2  di  ci 
xi  2ci  di  xi  di
2  di  ci 

2di  2ci
1.
2  di  ci 

1
x  c .
 di  ci  i i
Для xi  di модель (3.21) преобразуется к виду
ηi 
 xi  2ci  di    di  xi   xi  2ci  di  di
2  di  ci 
2  di  ci 
 xi
Объединение полученных выражений приводит к модели
 1
 xi  ci 

ηi =   di  ci 
1

для xi  di ;
(3.22)
для xi  di .
Второй способ. Согласно второму способу задано предельно-допустимое
значение ci и значение ИЭС при xi  0 :
ηi
xi 0  ψi
.
(3.23)
Требуется определить параметры модели (3.17) α, li и di .
Значения коэффициентов α и li определяют аналогично, как и в первом
способе.
Коэффициент di вычислим из условия (3.23). Подставляя в формулу
(3.22) xi  0 получаем
ηi 
 0  2ci  di   0  di
2  di  ci 
 ψi 
2ci  di  di
 ψi   ci   di  ci  ψi .
2  di  ci 
Из последнего выражения вычисляем коэффициент di
di 
ψi  1
ci .
ψi
(3.24)
104
Подстановка (3.24) в (3.21) приводит к выражению

ψi  1 
ψ 1
ci   xi  i
ci
 xi  2ci 
ψ
ψ
i
i

,
ηi  
 ψi  1

2
ci  ci 
ψ
 i

из которого следует искомая формула
ηi  
 ψi  xi   ψi  1 ci   ψi  xi   ψi  1 ci
2ci
При xi 
ηi  

 ψi  xi   ψi  1 ci   ψ  xi   ψi  1 ci 
2ci
2ci
Для xi 

(3.25)
ψi  1
ci из (3.25) следует
ψi
ψi  xi  ψi c  c  ψi  xi  ψci  ci
ηi  
.

2ci
 1.
2ci
ψi  1
ci модель (3.21) преобразуется к виду
ψi
 ψi  xi   ψi  1 ci   ψi  xi   ψi  1 ci 
2ci
 ψi  xi   ψi  1 ci   ψi  xi   ψi  1 ci
2ci
 ηi  
ψi
 xi  ci  .
ci
Объединение полученных выражений приводит к модели
 ψi
 c  xi  ci 
 i
ηi = 
1

для xi 
ψi  1
ci ;
ψi
ψ 1
для xi  i
c.
ψi
(3.26)
Проведём исследования полученных зависимостей (3.21), (3.25), (3.26) в
среде Mathcad. В листинге 3.3 приведены результаты расчёта ИЭС для заданного значения предельно-допустимой концентрации компонента ci  6 при вариации ψi (–2, –3, –4) с использованием формул (3.21) и (3.25).
105
Листинг 3.3
c0  6
d0 
0  2
0  1
0
 c0
c1  6
d1 
d0  9
1  1
1
1  3
 c1
d1  8
c2  6
d2 
2  1
2
2  4
 c2
d2  7.5
i  0  3000
x  i  0.1
i
0i 
xi  2  c0  d0 
x  d0
i
1i 
2  ( d0  c0 )
01i  
11i  
21i  
xi  2  c1  d1 
x  d1
i
2i 
2  ( d1  c1 )
xi  2  c2  d2 
x  d2
i
2  ( d2  c2 )
0  xi   0  1  c0  0  xi   0  1  c0
2  c0
1  xi   1  1  c1  1  xi   1  1  c1
2  c1
2  xi   2  1  c2  2  xi   2  1  c2
2  c2
Коэффициент экологической безопасности
2
1.5
1
0i
0.5
1i
2i
01i
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0.5
1
11i 1.5
21i
2
2.5
3
3.5
4
xi
Значения ИЭС для всех вариантов, вычисленные по формулам (3.21) и
(3.25), совпадают. При xi  ci  6 индикатор экологических состояний для всех
зависимостей принимает нулевое значение. При xi  0 все зависимости получают соответствующие значения ψi (–2, –3, –4). Для значений xi  di (9, 8, 7.5)
индикатор экологических состояний для соответствующих зависимостей принимает единичное значение.
106
На рисунке 3.6, а приведены зависимости ИЭС от значений показателя xi
при вариации параметров модели с коэффициентами ci , равными соответственно 6, 9, 12, для значений ψi , равных –2, –3, –4, а на рисунке 3.6, б – те же
зависимости для ψi , равного –2.
2
1.5
1.5
1
1
0.5
0i
0.5
0
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
0.5
0i
1i
1
1i
2i
1.5
2i
0
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
0.5
1
2
2.5
1.5
3
2
3.5
4
2.5
xi
xi
а)
б)
Рисунок 3.6 – Индикатор экологических состояний по показателям, задаваемым нижним
предельно-допустимым значением c (6, 9, 12) для ψ (–2, –3, –4) (а) и для ψ=  2 (б)
Анализ проведенных исследований показывает, что найденные модели
(3.21), (3.22) и (3.25), (3.26) обеспечивают определение коэффициента экологической безопасности в функции показателя xi заданием нижнего предельнодопустимого значения компонент ci двумя способами:
 выбором минимального значения ИЭС при xi  0 ηi
xi 0  ψi
;
 выбором значения параметра di  ci , при превышении которого ИЭС
принимает значение, равное единице ηi
xi  di  1 .
Значения параметров di и ψi связаны выражением (3.24).
С
использованием
относительных
δi = xi xп.д.  xi ci
величин
и
δ0i = di xп.д.  di ci модели (3.21) и (3.25) приводятся к виду
ηi 
 δi  2  δ0i   δi  δ0i
2  δ0i  1
; ηi  
 ψi  δi   ψi  1   ψi  δi   ψi  1 .(3.27)
2
107
Листинг 3.4 иллюстрирует расчёт ИЭС в функции заданных относительных величин компонент, входящих в объект исследования.
Листинг 3.4
0  2
0 
1  3
0  1
1 
0
0  1.5
1  1
2 
1
1  1.333
i  0  3000
0i 
2  4
2
2  1.25
i  i  0.01
 i  2  0 
i  0
1i 
2   0  1
01i  
2  1
 i  2  1 
2i 
2   1  1
0  i   0  1  0  i   0  1
11i  
2
21i  
i  1
 i  2  2 
i  2
2   2  1
1  i   1  1  1  i   1  1
2
2  i   2  1  2  i   2  1
2
Коэффициент экологической безопасности
2
1.5
1
0i
0.5
1i
2i
01i
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
0.5
1
11i 1.5
21i
2
2.5
3
3.5
4
i
Как видно из приведенных результатов расчёта использование относительных величин позволяет получить обобщённые (единые) зависимости, справедливые для различных значений ci . Приведенные в листинге 3.4 зависимости
объединяют расчётные зависимости, приведенные в листинге 3.3 и показанные
на рисунках 3.6.
108
3.5 Индикатор экологических состояний для компонент с
заданием нижнего предельно-допустимого значения на основе
экспоненциальной функции
С учётом характера изменения коэффициента экологической безопасности в функции концентраций отдельных веществ в объекте исследования введём для описания этой зависимости экспоненциальную функцию и зададим модель ИЭС в виде
α x c
ηi  1  e  i i  .
(3.28)
Определим коэффициент  через значение коэффициента экологической
безопасности ψi при xi  0 (3.23). Для этого над (3.28) проведём ряд очевидных
преобразований
α x c
α x c
ηi  1  e  i i   e  i i   1  ηi   α  xi  ci   ln 1  ηi  
α
ln 1  ηi 
.
xi  ci
В результате преобразований получим выражение для вычисления коэффициента  в виде
α  ln 1  ψi  ci .
(3.29)
Подстановка (3.29) в (3.28) приводит к модели, описывающей ИЭС в
функции величины исходных показателей xi
ηi  1  e

ln 1 ψi 
 xi ci 
ci
.
(3.30)
Подставив в (3.30) переменную xi , выраженную через относительную величину i
 xi  cii  ,
представим модель (3.30) в относительном виде
ηi  1  e
 ln 1 ψi  δi 1
.
Результаты исследования модели (3.30) отражает листинг 3.5.
(3.31)
109
Листинг 3.5
c  6
  2
2  4
3  20
d 
 1

c
i  0  3000
x  i  0.1
i
 
ln 1   
2 
c
  0.183
1i  1  e
2i  1  e
ln 1  2
3 
c
2  0.268
ln 1  3
c
3  0.507
   xi c
0i 
 2 xi c
3i  1  e
xi  2  c  d 
x d
i
2  ( d  c)
 3 xi c
Коэффициент экологической безопасности
2
1.5
1
0.5
0i
0
1i
0.5
2i
1
3i
1.5
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
2
2.5
3
3.5
4
xi
На рисунке 3.7, а приведены зависимости ИЭС для i  2 с предельными значениями ci  6, 9, 12  . Рисунок 3.7, б отражает зависимости ИЭС для
тех же ci  6, 9, 12  при i   2, 8, 200 .
110
1.5
1.5
1
1
0.5
0.5
1i
1i
0
2i
3i
1
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
0
2i
0.5
3i
1
1
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
0.5
1
1.5
1.5
2
2
2.5
2.5
xi
xi
а)
б)
Рисунок 3.7 – Индикатор экологических состояний по показателям, задаваемым нижним
предельно-допустимым значением ci  (6, 9, 12) для ψi =–2 (а), для ψi (–2, –8, –200) (б)
В листинге 3.6 приведены зависимости КЭБ, рассчитанные по модели
Листинг 3.6
(3.31).
c1  6
1  2
c2  9
2  2
c3  12
3  2
i  0  3000
i  i  0.1
1 
ln 1  1
2 
ln 1  2
c1
3 
c2
ln 1  3
c3
 ln( 1 2) i 1
2i  1  e 
 ln( 1 1) i 1
1i  1  e 
 ln( 1 3) i 1
3i  1  e 
Коэффициент экологической безопасности
1.5
1
0.5
1i
0
2i
3i
1
0.5
1
1.5
2
2.5
0.5
1
1.5
2
2.5
i
3
3.5
4
4.5
5
111
Листинг 3.7 отражает расчёты коэффициента экологической безопасности
на
основании
(3.31)
для
тех
ci  6, 9, 12  ,
же
но
различающихся
i   2, 8, 200  .
Листинг 3.7
c1  6
1  2
c2  9
2  8
c3  12
3  200
i  0  3000
i  i  0.1
1 
ln 1  1
2 
ln 1  2
c1
3 
c2
ln 1  3
c3
 ln( 1 2) i 1
2i  1  e 
 ln( 1 1) i 1
1i  1  e 
 ln( 1 3) i 1
3i  1  e 
Коэффициент экологической безопасности
1.5
1
0.5
1i
0
2i
3i
1
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
0.5
1
1.5
2
2.5
i
Из поведенных исследований следует. Все графики проходят через одну
точку i  1 , соответствующую переходу системы из экологически опасного состояния, когда i  0 , в экологически безопасное с 0  i  1 . Различным значениям ci  6, 9, 12  соответствуют свои значения i   2, 8, 200  .
112
3.6 Определение показателей экосистем
через индикатор экологических состояний
Для определения по известным значениям коэффициента экологической
безопасности показателей экосистем преобразуем полученные модели (3.1),
(3.10), (3.11), (3.21) и (3.25), выразив искомые показатели через ИЭС.
Из модели (3.1) для систем, задаваемых экологически-допустимыми значениями показателей на интервале xi  0, ci  , следует
xi  ci 1  ηi   xп.д. 1  ηi  .
δi  1  ηi ;
(3.32)
На рисунке 3.8 в качестве примера приведена зависимость xi  f  ηi 
(3.32) для показателя, задаваемого на интервале xi  0, ci  с предельнодопустимым значением ci равным девяти ( ci  9 ), отражающая взаимнооднозначное соответствие между коэффициентом экологической безопасности
ηi и величиной xi задаваемой компоненты в исследуемом объекте.
15
15
14
14
13
13
12
12
11
11
10
10
9
9
8
xi
8
xi
7
7
6
6
5
5
4
4
3
3
2
2
1
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0.1
0.2
i
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
i
а)
б)
Рисунок 3.8 – Зависимость xi  f  ηi  , задаваемой интервалом xi  0, ci  , при ci  9 (а)
и с интервальным заданием предельно-допустимых величин ( 3  xi  11 ) при x0i  7 (б)
Для
группы
показателей
с
интервальным
допустимых величин из моделей (3.10), (3.11) получаем

δ0i ηi
δi = 

1  1  δ0i  ηi
для δi  δ0i ;
для δi  δ0i .
заданием
предельно-
113
или

ηi  x0i  ai   ai
xi  

bi  ηi  bi  x0i 
для xi  x0i ;
(3.33)
для xi  x0i .
Рисунок 3.8, б отражает зависимость xi  f  ηi  (3.33) для показателя, задаваемого интервалом предельно-допустимых величин ( 3  xi  11 ) с предпочтительным значением равным семи ( x0i  7 ). Приведённый рисунок свидетельствует о неоднозначной взаимосвязи между ИЭС и xi , наличии для одних и
тех же значений индикаторов экологических состояний ηi двух значений xi .
Из (3.21) и (3.25) для группы показателей, ограниченных нижними предельно-допустимыми значениями, следует

ci   di  ci  ηi
xi = 

 di , 
для xi  di ;
для xi  di .
 ci
 ψ  ψi  ηi 
 i
xi = 
  ψi  1 c ,  

  ψi i


для xi 
ψi  1
ci ;
ψi
(3.34)
ψ 1
для xi  i
ci .
ψi
Зависимость xi  f  ηi  (3.34) для ci  6 , di  9 , i  2 представлена на
рисунке 3.9, а.
15
30
14
28
13
26
12
24
11
22
10
20
9
18
8
xi
16
xi
7
14
6
12
5
10
4
8
3
6
2
4
1
 0.5  0.4  0.3  0.2  0.1
2
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
i
i
а)
б)
0.2
0.4
0.6
0.8
1
Рисунок 3.9 – Зависимость xi  f  ηi  для группы показателей, ограниченных нижним
предельно-допустимым значением ci  6 при di  9 , i  2 (а) c  6 при   1 (б)
114
Полученная зависимость отражает линейную взаимосвязь между ηi и
xi .для значений ИЭС меньших единицы. Значению ИЭС, равному единице
( ηi  1), соответствует множество значений xi .
Логарифмирование уравнения (3.30) приводит к выражению

e
ln 1 ψi 
 xi ci 
ci
 1  ηi  
ln 1  ψi 
 xi  ci   ln 1  ηi  ,
ci
из которого следует зависимость xi  f  ηi 
xi  ci 
сi
ln 1  ηi  .
ln 1  ψi 
(3.35)
Зависимость xi  f  ηi  (3.35) для ci  6 , i  1 представлена на рисунке
3.9, б.
Из формулы (3.35) следует, что нулевое значение xi принимает при условии равенства ИЭС значению i  i . На рисунке 3.11 этому условию соответствует точка с координатами i  i  1, xi  0 . При i  0 показатель
xi  ci  6 , а при i  1 переменная xi стремиться к бесконечности.
3.7 Оценка экосистемы в пространстве компонент вектора
экологических состояний
Полученные ИЭС по каждому показателю объединяем в n  мерный вектор экологических состояний для каждой части экосистемы
  1, 2 , ..., n  ,
Т
(3.36)
где n  количество показателей, оценивающих экологическое состояние соответствующей части экосистемы или экосистему в целом.
Для оценки степени экологического совершенства системы в целом введём индикатор экологических состояний в виде взвешенной среднеквадратической оценки
115
i n
i n
wη
η   i i ηi2
i 1 ηi
 wi .
(3.37)
i 1
Введённый индикатор экологических состояний это мера запаса экологической безопасности системы относительно предельно-допустимого состояния,
как по отдельным компонентам (3.36), так и в целом для экосистемы (3.37).
Пространство вектора экологической безопасности объединяет две области.
Область положительных значений ИЭС с максимальным соответствующим
идеальной системе значением, равным единице, и область отрицательных значений ИЭС для экологически-опасных систем. Граница областей – нулевое значение ИЭС, соответствует системе с показателями, имеющими предельнодопустимые значения.
Характерные области значений для рассматриваемых групп показателей
приведены в таблице 3.1.
Таблица 3.1 – Характерные области значений показателей
Область
Значений
xi
1
2
3
4
5
6
7
8
1
0
ηi
1
ci xi
ОЭБ
xi  0
xi  ci
xi  ci
xi  ci
–
–
–
–
xi  ci , x0i  di
ai  xi  bi
xi  xп.д.  ci
№
0
ηi
1
xi
ОЭБ
ai
di
bi
0
ψi
xi  0
xi  ai
xi  ai
ai  xi  di
xi  di
di  xi  bi
xi  bi
xi  bi
ηi
xi  ci
1
ОЭБ xi
ci
di
0
ψi
ОЭБ xi
ci
xi  0
xi  ci
xi  ci
ci  xi  di
xi  di
xi  di
xi  0
xi  ci
xi  ci
xi  ci
–
–
–
–
Интегральная оценка может быть вычислена с учётом только компонент с
отрицательными ηi , а также как средневзвешенная сумма ИЭС по каждой компоненте или по заданному количеству компонент
116
i n
wη
η   i i ηi
i 1 ηi
i n
 wi .
i 1
3.8 Степень повышения экологической безопасности
Для оценки эффективности различных технологических процессов предлагается ввести показатель степени повышения экологической безопасности
производственного объекта, физически отражающий степень относительного
увеличения экологической безопасности, выраженный в относительных величинах или в процентах
εi =
ηki  ηni
,
1  ηni
εi =
ηki  ηni
100% .
1  ηni
(3.38)
Предложенный показатель (3.38) оценивает изменение коэффициента
экологической безопасности, соответствующего начальному состоянию ηni , до
состояния объекта, характеризуемого конечным значением ИЭС ηki , относительно максимально возможного увеличения ИЭС от начального состояния
экосистемы ηni  1  ηni .
Повышение экологической безопасности производственных объектов до
необходимого уровня, определяемого предельно-допустимыми значениями показателей и соответствующего нулевому запасу экологической безопасности
 ηi  0 , необходимая степень повышения экологической безопасности определяется формулами
εi =
ηni
,
ηni  1
εi =
ηni
100%
ηni  1
(3.39)
Предложенный показатель необходимой степени повышения экологической безопасности (3.39) вычисляется для отрицательных значений ИЭС. При
этом он определяет не только изменение экологического состояния, но и само
состояние объекта.
117
В зависимости от применения данного показателя (3.39), он отражает
наряду со степенью повышения экологической безопасности свойства, присущие исследуемым объектам.
Так, применительно к оценке эффективности очистки сточных вод этот
показатель соответствует степени очистки сточных вод
μi =
ηki  ηni
δn  δki
100%  i
100% .
1  ηni
δni
(3.40)
Объединение множества отдельных показателей ε i (3.40) многокомпонентных систем в единое целое приводит к единому вектору степени повышения экологической безопасности
  1, 2 , ..., n  .
Т
(3.41)
где n  количество показателей, оценивающих экологическое состояние соответствующей части экосистемы или экосистему в целом.
Для положительных значений ИЭС введём максимально-возможный коэффициент повышения экологической безопасности (МВСП)
εi =1  ηni ,
εi = 1  ηni 100% .
(3.42)
3.9 Компонентный портрет экологических состояний
Одой из важнейших задач при экологическом мониторинге, контроле,
эколого-аналитическом анализе и управлении является наглядное представление результатов наблюдения и их простая физическая интерпретация, доступная для быстрого восприятия и осознания экологического состояния производственного объекта оператором. Разработанная система оценок экологических
состояний промышленных объектов позволяет представить оценки ИЭС компонент из различных групп показателей в едином пространстве вектора экологической безопасности (3.36) в виде компонентного портрета [121, 130, 131]
(рисунок 3.10).
118
Рисунок 3.10 – Компонентный портрет экологических состояний
Компонентный портрет экологических состояний (КПЭС) – система графического представления экологической информации в пространстве компонент вектора экологических состояний, представляющем собой систему координатных осей, на каждой из которых отображаются значения ИЭС соответствующих компонент с выделением областей экологической безопасности –
областей неотрицательных значений ИЭС. Внешний контур компонентного
портрета экологических состояний соответствует экологически идеальной системе с ИЭС, равным единице ηi  1. Внутренний контур, задаваемый ИЭС,
равным нулю ηi  0 . Соответственно внутренняя область КПЭС с положительными значениями ИЭС соответствует экологически безопасным системам, а с
отрицательными значениями ИЭС– экологически опасным системам. На КПЭС
показана линия среднего значения ИЭС, проведённая для рассматриваемой системы на уровне –1,481.
3.10 Система оценивания экологической безопасности природнотехнических систем с гальваническими производствами
Совокупность математических моделей (3.1), (3.7) – (3.11), (3.21) – (3.27),
(3.30), (3.31) представляет собой систему оценивания экологического состояния
119
промышленных объектов, приведенную на рисунке 3.11 в абсолютных, а на рисунке 3.12 в относительных величинах.
xi   0, ci 
xi  xп.д.
ηi =
ηi
1
ηi =1 
bi  ai
b  2di  ai
xi  di
 xi  di   i
2  di  ai  bi  di 
bi  ai
xi
ОЭБ
0
ai
di
bi
xi   ci ,   , di
xi  xп.д.
 x  2ci  di   xi  di
ηi  i
2  di  ci 
ηi
ci xi
ОЭБ
0
xi   ai , bi 
xmin  xi  xmax
ηi
1
xп.д.  xi ci  xi
x

 1  i  1  δi
xп.д.
ci
ci
xi
ci
i 
Коэффициент экологической безопасности
 ψi  xi   ψi  1 ci   ψi  xi   ψi  1 ci

1
0
ψi
ηi
ОЭБ xi
ci
di
2ci
xi   ci ,  
xi  xп.д.
ηi  1  e

ln 1 ψi 
 xi ci 
ci
1
0
ψi
ОЭБ xi
ci
Рисунок 3.11 – Система моделей оценивания экологического состояния
(абсолютные величины)
Разработанная система моделей обеспечивает решение задач мониторинга, эколого-экономического анализа, контроля и управления в едином пространстве вектора экологической безопасности.
120
Коэффициент экологической безопасности
δi   0,1
δi  1
1
x x c x
x
ηi = п.д. i  i i  1  i  1  δi ,
xп.д.
ci
ci
0  δi  1
δ 0i 
x0i  ai
bi  ai
δi 
,
ОЭБ
1 δi
ηi
xi  ai
bi  ai
1
0
δi
ОЭБ
δ 0i
1
δi  1,  , δ0i
δi  1
 δ i  2  δ 0 i   δ i  δ 0i
2  δ0i  1
,
i 
xi
ci
δi  1,   , ψi
δi  1
ηi  
0
δi   0,1
 δi  δ0i   1  2δ0i   δi  δ0i 
ηi =1 
2δ0i 1  δ0i 
ηi 
x
i  i
ci
ηi
1
ηi
ОЭБ δi
0
1
δ 0i
 ψi  δi   ψi  1  ψi  δi   ψi  1 , i  xi
ci
2
δi  1,  
δi  1
ηi  1  e
 ln 1 ψi  δi 1
,
i 
xi
ci
1
0
ψi
ОЭБ δi
1
Рисунок 3.12 – Система моделей оценивания экологического состояния
(относительные величины)
Система обратных моделей (3.32) – (3.35) преобразования ИЭС к исходным показателям приведена на рисунке 3.18. Последовательное применение
прямого ηi  f  xi  и обратного xi  f 1  ηi  преобразований к исходным показателям xi приводит к самим исходным показателям, что свидетельствует об
адекватности разработанной системы моделей.
121

X  F1 η
Обратное преобразование
xi   0, ci 
xi  xп.д.
xi
ОЭБ
ci
xi  ci 1  ηi   xп.д. 1  ηi 
ηi
0
xi   ai , bi  , di
xmin  xi  xmax
ηi  x0i  ai   ai
xi  
bi  ηi  bi  x0i 
di
ai
для xi  x0i .
ηi
0
1
xi   ci ,   , di
xi  xп.д.
ci   di  ci  ηi
xi = 
 di ,  
 ci
 ψ  ψi  ηi 
 i
xi = 
  ψi  1 c ,  

  ψi i


xi
ОЭБ
bi
для xi  x0i ;
1
для xi  di ;
xi
для xi  di .
для xi 
ψi  1
ci ;
ψi
для xi 
ψi  1
ci .
ψi
xi  xп.д.
di
ci
ψi
ηi
1
0
xi   ci ,  
сi
xi  ci 
ln 1  ηi 
ln 1  ψi 
ОЭБ
xi
ОЭБ
ci
ψi
ηi
1
Рисунок 3. 13 – Система обратных моделей оценивания экологического состояния
Разработанная методика построения компонентного портрета экологической безопасности расширяет возможности исследования экологических систем
и позволяет проводить анализ производственных объектов без трудоёмких расчётов в едином пространстве вектора экологической безопасности для разнородных групп показателей.
Значительное расширение разработанной системы индикаторов достигается применением множества функций преобразования координат, выбранных
в качестве основы во втором разделе.
122
Применение разработанных принципов к известному индикатору (1.15) с
квадратичной функцией преобразования координат для оценки результатов
наблюдений с интервальным заданием нормативных значений xi   ai , bi 
χi =
 xi  bi  xi  ai 
(3.43)
bi  ai
позволяет получить модифицированный индикатор, обеспечивающий оценку
свойств исследуемого объекта относительно идеальной системы в области пространства (– ,1 ] соответственно в абсолютных и относительных величинах
χi =
4  bi  xi  xi  ai 
 bi  ai 
2
,
χ i =4 1  δi  δi ,
(3.44)
сопоставимый с оценками для показателей, задаваемых другими способами.
С целью приведения показателя (3.43) к области значений χ   , 1 введём в формулу (3.43) нормирующий коэффициент и изменим знак на противоположный, получим математическую модель модифицированного показателя
χi =
γ  xi  bi  xi  ai 
.
bi  ai
(3.45)
Определим в формуле (3.45) нормирующий коэффициент γ , который равен обратной величине от показателя χ при значении x0 , равного середине интервала x0i =  bi  ai  2 .
Подставим значение x0i в (3.45) и найдём нормирующий коэффициент
γ
bi  ai
bi  ai
4


.
 bi  x0i  x0i  ai   b  bi  ai  bi  ai  a  bi  ai
 i

i
2  2


(3.46)
Подставим полученное значение нормирующего коэффициента (3.46) в
формулу (3.45) и получим формулу (3.44) для вычисления модифицированного
показателя χ i
Результаты расчёта модифицированного показателя, приведены в листинге 3.8.
123
Листинг 3.8
b  8.5
1
a  6.5
1
i  0  100
1 i


b  9
2
a  6
2
xi  0.1  i
 
 b 1  a 1 2
4  b  xi  xi  a
1
1

2 i


 
 b 2  a 2 2
4  b  xi  xi  a
2
2

1
0.75
0.5
0.25
1 i
2 i
5
5.5
6
6.5
7
7.5
8
8.5
9
9.5
10
 0.25
 0.5
 0.75
1
xi
Анализ формулы (3.44) для модифицированного показателя и листинга
3.8 позволяет сделать вывод о том, что область значений этого показателя соответствует заданной χ   , 1 . Причём идеальной системе соответствует значение модифицированного показателя, равное единице. Для значений исходного показателя соответствующих заданному интервалу xi   ai , bi  , он изменяется от нуля до единицы по квадратичной зависимости. На границах интервала χ
равно нулю. Для значений xi , не принадлежащих заданному интервалу, модифицированный показатель отрицателен и также меняется в функции исходного
показателя по квадратичной зависимости.
124
3.11 Методика анализа состояния природно-технической системы с
гальваническим производством в пространстве
вектора экологических состояний
В основу разработанной методики положены введённый индикатор и вектор экологических состояний система разработанных в данном разделе моделей
(рисунок 3.11 – рисунок 3.13), методика построения компонентного экологического портрета.
Методика оценки экологического состояния многокомпонентной системы
[118, 131 – 133] включает следующие этапы (рисунок 3.14).
1.
Анализ показателей, характеризующих экологическое состояние
системы, выбор нормативных значений этих показателей, распределение показателей на группы по виду задания предельно-допустимых значений.
2.
Выбор и объединение в группу показателей с предельно-
допустимыми значениями xп.д. , ограничивающими их наибольшие значения
xi  xп.д. , xi  0, ci  . Вычисление коэффициента экологической безопасности ηi
по каждому показателю группы
ηi =
xп.д.  xi ci  xi
x

1 i
xп.д.
ci
ci
или в относительных величинах
ηi =1  δi ,
где δi = xi xп.д.  xi ci – относительная величина i  й компоненты.
3.
Выбор и объединение в группу показателей с предельно-
допустимыми значениями xп.д. , ограничивающими их наименьшие и наибольшие значения xmin  xi  xmax , xi   ai , bi  . Вычисление коэффициента экологической безопасности ηi по каждому показателю группы
ηi =1 
bi  ai
b  2 x0i  ai
xi  x0i
 xi  x0i   i
2  x0i  ai  bi  x0i 
bi  ai
или в относительных величинах
125
ηi =1 
где δi 
 δi  δ0i   1  2δ0i   δi  δ0i 
2δ0i 1  δ0i 
,
xi  ai
x a
, δ0i  0i i – относительные величины i  й компоненты и её
bi  ai
bi  ai
предпочтительного значения.
Методика оценки экологического состояния экосистемы в пространстве
вектора экологической безопасности
1
Анализ показателей экосистемы. Распределение показателей по группам
xi  xп.д.  ci
2
Выбор и объединение в группу показателей с верхним предельнодопустимым значением. Вычисление коэффициента экологической
безопасности (КЭБ) по каждому показателю группы
1
ai  xmin  xi  xmax  bi , di
3
xi  xп.д.  ci ,
4
di
3
Выбор и объединение в группу показателей с нижним предельнодопустимым значением. Вычисление КЭБ по каждому показателю
группы
ηi =f  xi , ci 
5
2
Выбор и объединение в группу показателей с интервальным заданием
предельно-допустимых значений. Вычисление КЭБ по каждому
показателю группы
ηi =f  xi , ci , di 
ηi =f  xi , ai , bi , di 
Ранжирование и выделение критичных по минимуму КЭБ показателей.
Формирование вектора экологической безопасности
η=  η1, η2 , ..., ηn 
Т
6
Вычисление и формирование вектора необходимой степени
повышения экологической безопасности
=  ε1, ε 2 , ..., ε n 
Т
η=  η1, η2 , ..., ηn 
Т
Вычисление усреднённой оценки КЭБ
7
=  ε1, ε 2 , ..., ε n 
Т
8
Т
Построение компонентного портрета экологической безопасности (КПЭБ)
η=  η1, η2 , ..., ηn 
Т
9
η=f  η1, η2 , ..., ηn  η=  η1, η2 , ..., ηn 
η=f  η1, η2 , ..., ηn 
=  ε1, ε 2 , ..., ε n 
Т
КПЭБ
Комплексный анализ экологического совершенства экосистемы
Рисунок 3.14 – Методика оценки экологического состояния объекта в пространстве
вектора экологической безопасности
4.
Выбор и объединение в группу показателей с предельно-
допустимыми значениями xп.д. , ограничивающими их наименьшие значения
xi  xп.д.  ci , xi ci , xmax  с предпочтительным значением di или ψi  ηi
xi 0
.
126
Вычисление коэффициента экологической безопасности ηi по каждому показателю группы
ηi 
 xi  2ci  di   xi  di
2  di  ci 
; ηi  
 ψi  xi   ψi  1 ci   ψi  xi   ψi  1 ci
2ci
или в относительных величинах
ηi =1 
 δi  δ0i   1  2δ0i   δi  δ0i 
2δ0i 1  δ0i 
; ηi  
 ψi  δi   ψi  1   ψi  δi   ψi  1 ,
2
где δi = xi xп.д.  xi ci и δ0i = di xп.д.  di ci – относительные величины i  й
компоненты и её предпочтительного значения.
При использовании для оценки ИЭС экспоненциальной функции индикатор экологических состояний вычисляют по формулам
ηi  1  e

ln 1 ψi 
 xi ci 
ci
или в относительных величинах
ηi  1  e
5.
 ln 1 ψi  δi 1
.
Ранжирование и выделение критичных по минимуму запаса эколо-
гической безопасности показателей (отрицательные и наименьшие положительные значения ИЭС). Формирование вектора экологической безопасности
многомерной системы η   η1 η2 ... ηn  .
Т
6.
Вычисление и формирование вектора необходимой степени повы-
шения экологической безопасности  экосистемы
  ε1 ε 2 ... ε n  ,
Т
каждую составляющую которого вычисляют по формуле
εi = ηi  ηi  1 .
7.
Вычисление усреднённой оценки коэффициента экологической без-
опасности для многомерной системы (3.37).
8.
Построение компонентного портрета экологической безопасности
многомерной системы в пространстве вектора экологической безопасности
127
η   η1 η2 ... ηn  и вектора необходимой степени повышения экологической
Т
безопасности   ε1 ε 2 ... ε n  .
Т
9.
Комплексный анализ степени экологического совершенства систе-
мы по вектору экологической безопасности и вектору необходимой степени повышения экологической безопасности, КПЭБ и усреднённому ИЭС.
Таким образом, для оценки экологического совершенства многокомпонентных экологических систем введён индикатор экологических состояний и
получены выражения для его вычисления. Экологическое состояние многокомпонентных объектов определяется усреднённым коэффициентом экологической
безопасности и вектором экологической безопасности, составляющие которого
представляют собой оценки ИЭС по каждой компоненте системы. Экологически безопасным системам по выбранным критериям соответствуют объекты, у
которых все составляющие вектора экологической безопасности положительны, а экологически опасным – объекты, у которых хотя бы одна из составляющих вектора экологической безопасности отрицательна. Значение ИЭС, равное
единице, соответствует идеальным системам по этому показателю, а равное нулю – системам с нулевым запасом экологической безопасности. Разработанная
методика определения степени экологической безопасности многокомпонентных экологических систем позволяет проводить комплексный анализ степени
экологического совершенства производственных объектов по вектору и компонентному портрету экологических состояний, оценивать относительный запас
по экологической безопасности СВГП.
Выводы по третьему разделу
1. Разработана единая оценка экологического состояния многокомпонентных объектов – индикатор экологических состояний, являющийся мерой
экологической безопасности природно-технических систем и принимающий
для экологически идеальных систем, значения равные единице, для экологиче-
128
ски безопасных систем – значения, принадлежащие интервалу от нуля до единицы, экологически опасных систем – отрицательные значения.
2. Разработаны и обоснованы математические модели, определяющие
значение индикатора экологических состояний в функции показателей, задаваемых максимальным, минимальным и интервальным предельно-допустимыми
значениями, позволяющие трансформировать эти показатели в единое пространство экологических состояний. Разработанная система моделей обеспечивает решение задач мониторинга, эколого-экономического анализа, контроля и
управления в едином пространстве компонент вектора экологической безопасности природно-технических систем с гальваническими производствами.
3. Получены формулы взаимного преобразования индикатора экологических состояний и показателей, отражающих свойства природно-технических
систем с гальваническими производствами в абсолютных и относительных величинах.
4. Проведены исследования индикатора экологических состояний для
трёх групп разнородных показателей в их характерных точках. Результаты исследований подтвердили полное соответствие ИЭС экологическим показателям, характеризующим свойства ПТС с ГП.
5. Результат последовательного применения разработанных моделей для
прямого вычисления ИЭС по заданным показателям xi и обратного преобразования
–
вычисления
по
найденным
ИЭС
показателей
xi
( ηi  f  xi   xi  f 1  ηi  ), – исходные показатели, что подтверждает полное
взаимно однозначное соответствие и адекватность разработанной системы моделей.
6. Разработана методика построения компонентного портрета экологических состояний ПТС с ГП, состоящая в представлении экологического состояния объекта в виде ИЭС компонент в пространстве областей экологической
опасности и безопасности. Разработанная методика обеспечивает однозначную
оценку экологических свойств и является действенным средством повышения
129
наглядности представления и оценивания информации об экологическом состоянии многокомпонентных систем, расширяет возможности исследования экологических систем и позволяет проводить анализ ПТС с ГП без трудоёмких
расчётов в едином пространстве экологических состояний для разнородных
групп показателей.
7. На основе прямо-пропорционального и квадратичного преобразований разработана математическая модель модифицированного показателя экологических состояний, отличающегося его инвариантностью к изменениям границ интервала предельно-допустимых значений и превосходящего исходный по
возможностям его интеграции с другими показателями, например, с коэффициентом соответствия экологическим требованиям.
8. Разработана методика оценки экологического состояния промышленных объектов в пространстве экологических состояний, объединяющая процедуры распределения показателей на группы по виду задания предельнодопустимых значений, вычисления ИЭС для возможных групп показателей,
ранжирования и выделения критичных по минимуму запаса экологической безопасности показателей с формированием вектора экологических состояний,
вычисления и формирования вектора необходимой степени повышения экологической безопасности экосистемы, вычисления усреднённой оценки ИЭС для
многомерной системы, построения компонентного портрета экологических состояний и вектора необходимой степени повышения экологической безопасности, комплексного анализа степени экологического совершенства природнотехнической системы с гальваническим производством.
130
4 ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ СТОЧНЫХ ВОД
ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ И ИССЛЕДОВАНИЕ
ТЕХНОЛОГИЙ ИХ ОЧИСТКИ
В четвёртом разделе решается задача оценки возможностей разработанных в диссертации методов, моделей, методик в исследованиях экологического
состояния сточных вод гальванических производств. Исследования проведены с
использованием разработанных ИЭС, ИЭК, риска. Для оценки результативности технологий очистки СВГП введён коэффициент результативности. Проведена оценка наблюдений за состоянием сточных вод ООО «Радиозавод», ООО
ППО «ЭВТ» г. Пенза. На основе разработанных методов, методик и компонентных портретов дан анализ технологий очистки: электрофлотации, ультрафильтрации, технологий с использованием энергии высокочастотного электромагнитного излучения. Приведены рекомендации по практическому использованию результатов диссертационного исследования.
4.1 Исследование загрязнения сточных вод гальванических
производств в пространстве индикаторов состояния
Исследование и оценку состояния сточных вод проведём на основе введённого комплекса индикаторов, методов, методик и компонентного портрета
[118 – 141] по результатам количественного химического анализа проб сточных
вод ОАО «Радиозавод», ОАО ППО «ЭВТ» г. Пенза с использованием измерительных средств, приведенных в первом разделе таблица 1.7.
С позиций системного подхода сточные воды – элемент гальванического
производства, оказывающий на ОС (гидросферу, почву, атмосферу) наиболее
существенное техногенное воздействие, и в целом вместе с гальваническим
производством, представляющие собой часть единой взаимосвязанной природно-технической системы. Одновременно СВГП – система множества разнообразных химических элементов, и прежде всего, соединений тяжёлых металлов
131
(таблицы 1.1, 1.2) и различных органических и неорганических веществ (таблицы 1.3, 1.4), оказывающих вредное воздействие на человека и наносящих существенный экологический ущерб природе. Наиболее опасные ингредиенты
СВГП – медь, железо, никель, цинк, хром, свинец, кадмий, ртуть, и др. Воздействие тяжелых металлов на человека приводит к заболеваниям крови, бронхиальной астме, патологическим изменениям в почках ишемической болезни
сердца, экземе, раку кожи и др.
Результаты расчёта согласно разработанной методике экологического состояния сточных вод ОАО «Радиозавод» представлены в таблице 4.1 и наглядно отображены на рисунке 4.1 в виде компонентных портретов экологических
состояний и необходимой степени очистки (НСО).
Таблица 4.1 – Индикатор экологических состояний и необходимая
степень очистки сточных вод (ОАО «Радиозавод»)
№
Наименование
показателей
Методика
ПНД Ф
Утвержденные
нормативы
Единица
измерения
ОАО «Радиозавод»
(Отбор проб № 939)
ИЭС
Результаты
анализа
η
–5,4
–0,47
–0,34
–0,278
0,333
0,367
μvi
0,844
0,32
0,254
0,218
0,667
0,633
0,444
0,5
0,83
0,857
0,907
0,556
0,5
0,17
0,143
0,93
i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Медь
Никель
Цинк
Натрий
Свинец
Железо
общее
Кальций
Кобальт
Калий
Хром +3
Марганец
3
14.1:2:4.214-06
14.1:2:4.214-06
14.1:2:4.214-06
14.1:2:4.138-98
14.1:2:4.214-06
0,006
0,010
0,03
50
0,006
мг/дм
мг/дм3
мг/дм3
мг/дм3
мг/дм3
0,0384±0,0077
0,0147±0,0044
0,0402±0,0080
63,9±9,6
<0,004
14.1:2:4.50-96
0,3
мг/дм3
0,190±0,034
14.1:2.95-97
14.1:2:4.214-06
14.1:2:4.138-98
14.1:2:4.52-96
14.1:2:4.214-06
180
0,01
50
0,07
0,08
мг/дм3
мг/дм3
мг/дм3
мг/дм3
мг/дм3
100±11
< 0,005
8,5±1,0
<0,01
0,0074±0,0031
НСО
Расчёт ИЭС СВГП в области ηi   ,1 для каждой компоненты с концентрацией xi и предельно-допустимым значением ci проведён на основе математических моделей, разработанных в третьем разделе [118]. Необходимая
степень очистки (НСО) μvi определялась с учётом (1.1) и (1.2).
Предлагаемый КПЭС (рисунок 4.1) отражает экологическое состояние
СВГП и одновременно наглядно показывает необходимую степень очистки до
132
предельно-допустимого состояния (valid state) ηi  0 или требуемую эффективность технологии μvi по очистке для каждой компоненты, которая определяется соотношением отрезков ηi к 1  ηi
μvi 
ηi
.
ηi  1
(4.1)
а)
б)
Рисунок 4.1 – ИЭС (а) и необходимая степень очистки сточных вод (б)
ОАО «Радиозавод» (б) (Отбор проб от «10» октября 2012г.)
В общем случае при переводе системы из исходного состояния (initial
state) с индикатором качества ηii в конечное требуемое состояние (required
state) с индикатором качества ηri
эффективность технологии или степень
очистки объекта по i  й компоненте определяется
отношением отрезков
ηri  ηii и 1  ηii
μi 
ηri  ηii
.
1  ηii
(4.2)
В качестве базисной функции трансформации информации о качестве
сточных вод, задаваемой разработанными математическими моделями (3.1),
(3.7), (3.8), (3.21), (3.25), (3.27), (3.30), (3.31) из области пространства  ,1 в
133
область  0,1 выберем экспоненциальную функцию. Введём индикатор качества объекта (ИСО)
α η 1
χ i =e  i 
(4.3)
и показатель риска
α η 1
Ri =1  χ i =1  e  i  .
(4.4)
Коэффициент α , определяет в (4.3) и (4.4) основание показательной
функции, в таблице 4.2 он принят равным единице.
Связь между ИЭС и НСО определяется выражением (4.1).
В таблице 4.1 приведены также результаты анализа, методика ПНД Ф,
утверждённые нормативы, используемые при расчёте экологического состояния сточных вод. Внутренняя область компонентного портрета (область экологической опасности) охватывает отрицательные значения ИЭС, к которым относятся с первого по четвёртый компоненты (медь ( 1  5,4 ; μv1  0,844 ), никель ( 2  0,47 ; μv2  0,32 ), цинк ( 3  0,34 ; μv3  0,254 )) и натрий
( 4  0,278 ; μv4  0,218 ). Для этих компонент определены значения необходимой степени очистки, отражённые на компонентном портрете (рисунок
4.1,б). Наиболее критичным по степени экологической безопасности сточных
вод ОАО «Радиозавод» является первая компонента – медь. Концентрация меди
превышает предельно-допустимое значение в 6,4 раза. Определяется на КПЭС
длиной отрезка от –5,4 до 1 (1– (– 5,4)=6,4). Построенные КПЭС позволяют
определить требования к технологиям очистки по требуемой степени очистки.
В таблице 4.2 приведены расчёты ИЭС, необходимой степени очистки,
качества, риска, а на рисунке 4.2 показаны компонентные портреты экологического качества и риска для сточных вод ОАО «Радиозавод».
Проведенные расчёты и построенные КПЭК в пространстве компонент
ИЭК и риска показывают, что по первым четырём компонентам ИЭК меньше
граничной величины χ0  0,368 , соответствующей предельно-допустимым значениям концентраций отдельных компонент.
134
Таблица 4.2 – Индикаторы экологических состояний сточных вод
(ОАО «Радиозавод»)
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Наименование
показателей
Медь
Никель
Цинк
Натрий
Свинец
Железо
общее
Кальций
Кобальт
Калий
Хром +3
Марганец
ОАО «Радиозавод» (Отбор проб проб от «10» октября 2012г.)
ИЭС
НСО
ИЭК
Риск
Результаты
анализа
0,0384±0,0077
0,0147±0,0044
0,0402±0,0080
63,9±9,6
<0,004
0,190±0,034
100±11
< 0,005
8,5±1,0
<0,01
0,0074±0,0031
δi  xi ci
ηi  1  δi
μvi = ηi  ηi  1
6,4
1,47
1,34
1,278
0,667
0,633
–5,4
–0,47
–0,34
–0,278
0,333
0,367
0,844
0,32
0,254
0,218
0,667
0,633
0,002
0,23
0,262
0,279
0,513
0,531
0,998
0,77
0,738
0,721
0,487
0,469
0,556
0,5
0,17
0,143
0,093
0,444
0,5
0,83
0,857
0,907
0,556
0,5
0,17
0,143
0,93
0,573
0,607
0,844
0,867
0,911
0,427
0,393
0,156
0,133
0,089
η 1
χ i =eηi 1 Ri =1  e i
Рисунок 4.2 – Компонентный портрет экологического качества (а) и экологического риска
сточных вод (б) ОАО «Радиозавод» (б) (Отбор проб от «10» октября 2012г.)
На компонентном портрете экологического качества (КПЭК) сточных вод
ИЭК для меди, никеля, цинка и натрия находятся в области риска χ 0, 0,368
(внутри круга с радиусом 0,368). Индикаторы по остальным компонентам превышают это пороговое значение и поэтому на КПЭК находятся в области допустимых значений χ   0,368, 1 вне зоны риска.
135
На компонентном портрете экологического риска (КПЭР) (рисунок 4.2,б),
напротив, область риска
R   0,632, 1 расположена вне круга радиуса
R0  0,632 . Область безопасных значений этого индикатора R   0,632, 1 ограничена линией пороговых значений риска R0  0,632 .
Достоинства индикаторов экологического качества и риска состоит в том,
что их значения соответствуют естественной и привычной для каждого человека области положительных значений χ  0, 1 , R  0, 1 . В процентах эта область соответствует изменению индикаторов от нуля до ста процентов. Недостаток этих индикаторов состоит в их нелинейной зависимости от относительных концентраций ЗВ, что снижает наглядность при анализе экологического
состояния ПТС. Сами эти индикаторы задаются нелинейными функциями (4.3)
и (4.4), а значения степени очистки, характеризующей эффективность технологии (4.1), (4.2) через эти показатели определяются нелинейными выражениями
(рисунок 4.3)
μvi  1 
α
α
и μvi  1 
;
ln 1  Ri 
lnχ i
μi 
lnχii  lnχri
lnχri ln  χii χri 
;
1

lnχii
lnχii
lnχii
μi 
ln 1  Rii   ln 1  Rri 
ln 1  Rri  ln  1  Rii  1  Rri  
.
1

ln 1  Rii 
ln 1  Rii 
ln 1  Rii 
(4.5)
Зависимости μvi  f  χ i  и μvi  f  Ri  , представленные на рисунке 4.3,
рассчитаны по формулам (4.5). График в виде сплошной линии построен для
значений α  0,693 . При этом область определения для функции μvi  f  χ i  задаётся интервалом χ i   0; 0,5 , а зависимости μvi  f  Ri  – интервалом
Ri   0,5;1 .
Пунктирные линии отражают эти же зависимости при α  1 , а их области
определения трансформируются в интервалы χ i   0; 0,368 и Ri   0,632;1 .
136
Для α  0,4057 зависимости μvi  f  χ i  и μvi  f  Ri  на рисунке 4.3 обозначены штрих-пунктирными линиями. Их области определения соответствуют
интервалам χ i   0; 0,667 и Ri   0,333;1 .
1
0.9
i
0.8
i
0.7
1 i
0.6
1 i
0.5
2 i
2 i
0.4
0.3
0.2
0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
 i Ri  i Ri  i Ri
Рисунок 4.3 – Зависимости требуемой степени очистки μvi от χ i и Ri
Бесспорное достоинство индикатора состояний ηi – его ясная интерпретация и простота, наглядная и очевидная зависимость от относительных концентраций δi [118]. Это обеспечивает упрощение анализа, контроля и управления экологическими состояниями технических систем и в том числе СВГП с
применением компонентных портретов. Предельно-допустимые величины компонент ПТС соответствуют нулевым значениям ηi . Поэтому
пространство
КПЭС для этого индикатора делится линией нулевых значений на две области,
отражающие степень безопасности исследуемого объекта. Это обуславливает
простоту фиксации составляющих ПТС, не удовлетворяющих экологическим
требованиям, наглядное их отражение в пространстве экологической опасности
– области отрицательных значений ηi . Очевидный плюс всех полученных индикаторов – инвариантность их области значений к способу задания предельнодопустимых величин показателей [118 – 119, 121, 125, 126, 128 – 130].
137
Рисунки 4.4 и 4.6 отражают взаимообратные функции индикаторов с
нанесёнными на эти графики линиями уровней качества из таблицы 4.3.
1
1
0.9
0.5
0.8
0
0.7
i
0.368
0.6
0.247
0.5
 0.4  1.5
0.061
0.4
 1.8
 3.5
3
 2.5
2
 1.5
1
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
2
 2.5
0.2
3
0.1
 3.5
 0.5
0.2
1
0
0.3
4
0.1
 0.5
i
0
0.5
4
1
i
i
а)
б)
Рисунок 4.4 – Взаимообратные функции индикаторов качества ( α  1 ):
α η 1
а) χ i =e  i  ; б) ηi =1+ln χ i α
1
1
0.5
0.9
0.8
 0.5
0.7
i
0.632
0.6
0
0.753
0.5
 0.4  1.5
0.939
0.4
 1.8
Ri
 3.5
3
 2.5
2
 1.5
1
 0.5
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.7
0.8
0.9
1
1
2
0.2
3
0.1
 3.5
4
0
0.5
1
i
а)
0.6
 2.5
0.3
4
0
Ri
б)
Рисунок 4.5 – Взаимообратные функции индикаторов качества ( α  1 ):
α η 1
а) Ri =1  e  i  ; б) ηi =1+ln 1  Ri i α
Представленные зависимости воспроизводят преобразование областей
значений индикаторов состояния. Пространство значений ηi   ,1 индикатора экологических состояний ηi трансформируется в область  0,1 для индикаторов χ i и к Ri .
138
1
1
0.9
0.9
0.8
0.8
0.7
i
0.7
Ri
0.5
0.6
0.5
0.6
0.379
0.5
0.621
0.5
0.144
0.4
0.856
0.4
4
 3.5
3
 2.5
2
 1.5
1
 0.5
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
0
0.5
1
4
 3.5
3
 2.5
2
i
 1.5
1
 0.5
0
0.5
1
i
а)
б)
Рисунок 4.6 – Взаимообратные функции индикаторов качества ( α  0,693 ):
α η 1
α η 1
а) χ i =e  i  ; б) Ri =1  e  i 
Отрицательные значения ηi   , 0 трансформируются соответственно
для α  1 в область значений χ i   0; 0,368 и Ri   0,632;1 , для α  0,693 – в
область значений χ i   0; 0,5 и Ri   0,5;1 , а для α  0,4057 – в область значений χ i   0; 0,667 и Ri   0,333;1 .
Таблица 4.3 – Соотношение уровней качества индикаторов
Показатель
ИЭС
ηi   ,1
[1; 0)
Уровни состояния
[0; –0,4)
[–0,4; –1,8)
 –1,8
ИЭК ( α  1 )
α η 1
χ =e  i 
[1; 0,368)
[0,368; 0,247)
[0,247; 0,061)
 0,061
риск ( α  1 )
α η 1
R =1  e  i 
[0; 0,632)
[0,632; 0,753)
[0,753; 0,939)
 0,939
ИЭК ( α  0,693 )
риск ( α  0,693 )
ИЭК ( α  0, 4057 )
риск ( α  0, 4057 )
[1; 0,5)
[0; 0,5)
[1; 0,667)
[0; 0,333)
[0,5; 0,379)
[0,5; 0,621)
[0,667; 0,567)
[0,333; 0,433)
[0,379; 0,144)
[0,621; 0,856)
[0,567; 0,321)
[0,433; 0,679)
 0,144
 0,856
 0,321
 0,679
i
i
В таблице 4.4 приведены результаты расчёта индикаторов экологических
состояний, необходимой степени очистки, качества, риска. Рисунок 4.7 отражает компонентные портреты экологического состояния и необходимой степени очистки сточных вод ОАО «Радиозавод» по основным загрязнителям.
139
Таблица 4.4 – Индикаторы экологических состояний сточных вод
(ОАО «Радиозавод»)
№
Наименование
показателей
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Азот нитритов
Формальдегид
Нефтепродукты
Фенолы
Хлориды
АПАВ
Сухой остаток
Сульфат-ион
рН
Фосфор
фосфатов
ХПК
Азот аммония
Взвешенные
вещества
Сульфиды
Нитрит-ион
Азот нитратов
а)
δi  xi ci
ОАО «Радиозавод» (Отбор проб № 939)
ИЭС
НСО
ИЭК
ηi  1  δi
μvi = ηi  ηi  1
χ i =e
ηi 1
Риск
Ri =1  eηi 1
6,27
2,45
1,62
1,48
1,21
0,82
0,801
0,786
0,64
0,447
–5,27
–1,45
–0,62
–0,48
–0,21
0,18
0,199
0,214
0,36
0,553
0,84
0,59
0,38
0,32
0,17
–
–
–
–
–
0,002
0,086
0,198
0,228
0,298
0,44
0,449
0,456
0,527
0,64
0,998
0,914
0,802
0,772
0,702
0,56
0,551
0,544
0,473
0,36
0,076
0,0672
0,043
0,924
0,933
0,957
–
–
–
0,927
0,935
0,958
0,073
0,065
0,042
0,04
0,014
0,01
0,96
0,986
0,99
–
–
–
0,961
0,986
0,99
0,039
0,014
0,01
б)
Рисунок 4.7 – ИЭС (а) и необходимая степень очистки сточных вод (б)
ОАО «Радиозавод» (б) (Отбор проб от «10» октября 2012г.)
140
Компонентные портреты качества и риска, построенные для компонент с
отрицательными ИЭС, приведены на рисунке 4.8.
Рисунок 4.8 – Компонентный портрет экологического качества (а) и экологического риска
сточных вод (б) ОАО «Радиозавод» (б) (Отбор проб от «10» октября 2012г.)
В таблице 4.5 приведены расчёты индикаторов качества сточных вод
ОАО ППО «ЭВТ», а на рисунке 4.9 – КПЭС.
Таблица 4.5 – Индикаторы экологических состояний сточных вод
(ОАО ППО «ЭВТ»)
№
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Наименование
показателей
Железо
общее
Марганец
Медь
Свинец
Кобальт
Никель
Натрий
Кальций
Цинк
Хром +3
Калий

ППО «ЭВТ» (Отбор проб № 900)
ИЭК
Риск
δi  xi ci
ИЭС
ηi  1  δi
НСО
0i = ηi  ηi  1
0,72±0,13
2,4
–1,4
0,583
0,091
0,909
0,134±0,027
0,0075±0,0032
<0,004
< 0,005
<0,005
13,5±2,3
46,5±3,7
0,0054±0,0023
<0,01
3,98±0,48
1,675
1,25
0,667
0,5
0,5
0,27
1,567
1,525
0,143
0,08
–0,675
–0,25
0,333
0,5
0,5
0,73
0,742
0,82
0,857
0,92
0,403
0,2
0,667
0,5
0,5
0,27
0,258
0,18
0,143
0,08
0,187
0,287
0,513
0,607
0,607
0,763
0,773
0,835
0,867
0,923
0,813
0,713
0,487
0,393
0,393
0,237
0,227
0,165
0,133
0,077
Результаты
анализа
χ i =e
ηi 1
Ri =1  eηi 1
141
Рисунок 4.9 – Компонентный портрет экологических состояний (а) и необходимой степени
очистки сточных вод (б) ППО «ЭВТ» (б) (от «01» октября 2012г.)
На рисунке 4.10 приведены компонентные портреты экологического качества и риска сточных вод ППО «ЭВТ» (Отбор проб от «01» октября 2012г.).
Рисунок 4.10 – Компонентный портрет экологического качества (а) и экологического риска
сточных вод (б) ППО «ЭВТ» (б) (от «01» октября 2012г.)
Таким образом, для оценки экологического состояния СВГП введена система индикаторов качества ηi , χ i и Ri , получены выражения для их вычисления (4.1) – (4.5), проведён анализ возможностей применения ИК на примере
142
оценки экологического состояния СВГП ОАО «Радиозавод» и ОАО ППО
«ЭВТ» г. Пенза.
На основе разработанной методики построены компонентные портреты
экологического состояния СВГП в едином пространстве ИК с отражением областей экологического совершенства и относительного запаса степени экологической безопасности. Введённая система индикаторов и разработанные компонентные портреты обеспечивают однозначную оценку экологических свойств
разнородных объектов и являются действенным средством повышения наглядности представления и оценивания информации об экологической безопасности
многокомпонентных систем, эффективным средством повышения оперативности принятия решений.
4.2 Исследования технологий очистки сточных вод
Одним из основных показателей, характеризующих эффективность технологии по очистке СВГП, является степень очистки (4.2). Однако этот показатель не отражает результативность применения исследуемой технологии к
очистке конкретных сточных вод, т.е. не даёт ответ на вопрос достаточно ли
использование оцениваемой технологии для перевода состояний компонент
СВГП в область допустимых значений, которое соответствует положительным
значениям индикатора состояния ηi . Поэтому оценки технологии, наряду с показателем степени очистки, должны содержать индикаторы состояния. В качестве такой оценки предлагается по каждой компоненте ввести коэффициент результативности λ i – индикатор, характеризующий относительную степень повышения экологической безопасности при реализации оцениваемой технологии
применительно к очистке конкретных СВГП. Коэффициент результативности
λi
определяется
отношением
приращения
экологической
безопасности
ηi =ηri  ηii к начальному значению индикатора экологического состояния ηii
λi  ηi ηii   ηii  ηri  ηii .
(4.6)
143
С учётом (4.1) и (4.2) выражение (4.6) можно представить в виде отношения текущей степени очистки μ i к требуемой μvi
λi  μi μvi .
(4.7)
Совокупность из двух показателей: степени очистки μ i и необходимой
степени очистки μvi или коэффициента результативности λ i (4.7) представляют
функционально полную систему показателей. Использование этих показателей
позволяет дать исчерпывающую оценку технологии очистки сточных вод.
Применение коэффициента результативности более предпочтительно, поскольку независимо от оцениваемого компонента в отличие от необходимой степени
очистки, критерием результативности всегда является превышение λ i одного
итого же для всех компонент единичного значения.
Значения индикаторов исходного ηii и конечного ηri (после применения
технологии очистки СВГП) состояний с учётом (4.1), (4.2), (4.6), (4.7) определяются выражениями
ηii  μi  μi  λi  ;
ηri  1  λi  μi  μi  λi  .
Проведём оценку комплексной технологии очистки СВГП с использованием процессов электрофлотации и ультрафильтрации ((таблица 1.5)). Результаты расчёта с использованием введённых индикаторов (таблица 4.6) отразим в
виде компонентных портретов (рисунок 4.11). Коэффициент результативности
комплексной технологии определялся как сумма коэффициентов результативности для процессов электрофлотации и ультрафильтрации.
Анализ полученных результатов показывает, что по большинству компонент состояние СВГП уже после первого этапа очистки соответствует нормативным значениям. Для них ИЭС не меньше нуля, а коэффициент результативности не меньше единицы. При этом ИЭС на КПЭС для этих компонент находятся на или вне линии нулевых значений ηi , а коэффициент результативности
λ i – на или вне линии единичных значений.
144
Таблица 4.6 – Оценка качества комбинированной технологии (ЭФ–УФ)
№
Ингредиент
δi , δ0i , δ1i
ηi , η0i , η1i
μi , μ1i , μ2i
μvi
λi , λ1i , λ2i
1
Свинец
Никель
3
СПАВ
4
Алюминий
5
НФП
6
Хром
7
Цинк
8
Железо
9
Медь
–3
–199
–9
–1
–99
–9
0
–9
–4
0,8
–9
0
0,833
–15,667
0,667
0,86
–3
0
0,96
–1
0,7
0,967
–15,667
0,667
0,99
–1
0,7
0,98
0,9
0,8
0,98
0,9
0,8
0,9
0,5
0,8
0,98
0,9
0,8
0,99
0,9
0,9
0,965
0,75
0,86
0,98
0,85
0,867
0,998
0,98
0,9
0,995
0,85
0,967
0,995
2
4
200
10
2
100
10
1
10
5
0,2
10
1
0,167
16,667
0,333
0,14
4
1
0,04
2
0,3
0,033
16,667
0,333
0,01
2
0,3
0,985
0,905
0,08
0,99
0,909
0,081
0,985
0,905
0,08
1,089
1
0,089
1,053
0,957
0,096
1,287
1
0,287
1,96
1,7
0,26
1,062
1,043
0,019
1,99
1,7
0,29
а)
0,99
0,9
0,9
0,94
0,75
0,5
0,94
0,5
б)
Рисунок 4. 11 – Компонентный портрет экологических состояний (а) и результативности (б)
очистки СВГП с использованием комбинированной технологии (ЭФ–УФ)
145
Наиболее критичны по результативности рассматриваемой технологии,
оценки для первых трёх компонент (свинец, никель, СПАВ). Применение технологии электрофлотации переводит эти компоненты в состояние с ηi
( η1  19 , η2  9 , η3  4 ) и λ i ( λ1  0,905 , λ 2  0,909 , λ3  0,556 ). Применение
технологии ультрафильтрации позволяет перевести СВГП (таблица 1.5) по этим
компонентам в состояния ηi ( η1  3 , η2  1 , η3  0 ) с коэффициентами результативностями λ i ( λ1  0,985 , λ 2  0,99 , λ3  1). Анализ этих состояний показывает, что данная технология не достаточна для перевода первых двух компонент (свинец, никель) в состояние, соответствующее области допустимых значений. Степень очистки для СПАВ рассматриваемой технологии обеспечивает
перевод данного компонента на границу области допустимых значений
( η3  0 , λ3  1). При этом степень очистки для данной технологии по третьему
компоненту равна необходимой степени очистки.
Применение рассматриваемой технологии к СВГП ОАО «Радиозавод»
(таблица 4.1, рисунок 4.1) обеспечивает необходимую степень очистки (таблица
4.7, рисунок 4.12) по компонентам с отрицательным значением ИЭС (меди
( η1  5,4 ), никелю ( η2  0,47 ), цинку ( η3  0,34 ), натрию ( η3  0,278 )).
Таблица 4.7 – Оценка качества комбинированной технологии (ЭФ–УФ)
К СВГП ОАО «Радиозавод»
№
Ингредиент
δi , δ0i , δ1i
ηi , η0i , η1i
μi , μ1i , μ2i
μvi
λi , λ1i , λ2i
1
Медь
Никель
3
Цинк
4
Натрий
0,04
–5,4
0,968
0,971
–0,47
0,853
0,973
–0,34
0,799
0,872
–0,278
0,361
0,995
0,85
0,967
0,98
0,9
0,8
0,98
0,85
0,867
0,9
0,5
0,8
0,844
2
0,032
6,4
0,96
0,029
1,47
0,147
0,027
1,34
0,201
0,128
1,278
0,639
1,179
1,007
0,172
3,065
2,815
0,25
3,862
3,35
0,512
4,137
2,299
1,839
0,32
0,254
0,218
146
а)
б)
Рисунок 4. 12 – Компонентный портрет экологических состояний (а) и результативности (б)
очистки СВГП ОАО «Радиозавод» посредством комбинированной технологии (ЭФ–УФ)
Применение технологии электрофлотации обеспечивает перевод всех
указанных компонент СВГП ( Cu, Ni, Zn, Na ) в пространство допустимых значений с индикатором экологических состояний ηi ( η1  0,04 , η2  0,853 ,
η3  0,799 ,
η4  0,361) и результативностью
λi
( λ1  1,007 ,
λ 2  2,815 ,
λ3  3,35 , λ 4  2,299 ). Применение технологии ультрафильтрации позволяет
перевести СВГП ОАО «Радиозавод» по этим компонентам в состояния ηi
( η1  0,968 , η2  0,971, η3  0,973 , η4  0,872 ) с коэффициентами результативности λ i ( λ1  1,179 , λ 2  3,065 , λ3  3,862 , λ 4  4,137 ). Из проведённого анализа следует вывод о достаточной степени очистки и результативности применения для очистки СВГП ОАО «Радиозавод» от металлов модульных установок
с использованием технологий ЭФ и УФ. Применение комбинированной технологии ЭФ–УФ для СВГП ОАО «Радиозавод» обеспечивает вторичное использование очищенной воды в гальваническом производстве и снижение техногенного воздействия ГП на окружающую среду.
147
4.3 Исследование технологий очистки сточных вод
гальванических производств с использованием
энергии высокочастотных электромагнитных излучений
Анализ возможностей введённых показателей и методик на примере исследования технологий очистки сточных вод с применением крайне высоких
частот (КВЧ) частотой 65 ГГц на процессы фиторемедиации тяжёлых металлов
из сточных вод [147], показывает (рисунок 4.13), что при совпадении начальных
исходных значений концентраций с предельно-допустимыми графики зависимостей степени очистки и ИЭС совпадают, поскольку ИЭС в этом случае, как и
степень очистки, равен нулю. Однако ИЭС в полной мере характеризует состояние объекта, а степень очистки только процесс. На рисунке 4.13 приведены зависимости для цинка (Z) и меди (M) при времени облучении 5 мин и времени t
пребывания ряски в растворах, изменяющемся в диапазоне от 1 до 168 часов.
1
1
0.9
0.9
0.8
0.8
0.7
0.7
Z i
Z i
Z i
0.6
0.5
0.4
M i
0.6
M i
0.5
M i
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
0
18
36
54
72
90
108
126
144
162
180
ti
а) Цинк
0
18
36
54
72
90
108
126
144
162
180
ti
б) Медь
Рисунок 4.13 – Зависимости относительной концентрации, эффективности очистки и
коэффициента экологической безопасности от времени пребывания ряски в растворах
Рисунок 4.14 отражает зависимости экологических показателей качества
СВ (ИЭС, степень очистки, ИЭК, коэффициент результативности) для цинка (Z)
при времени облучении 10 мин и времени t пребывания ряски в растворах, изменяющемся в диапазоне от 1 до 240 часов.
148
1
1.25
0.5
1.125
0
25
50
75
100
125
150
 0.5
i
1
i
i
m i
175
200
225
1
250
i
0.875
i
0.75
m i
 1.5
0.625
0.368
2
i
0.5
1
 2.5
0.375
3
0.25
 3.5
0.125
4
0
25
50
75
ti
100
125
150
175
200
225
250
ti
а)
б)
Рисунок 4.14 – Зависимости оценок показателей качества СВ для цинка от времени
пребывания ряски в растворах
Процесс фиторемедиации тяжёлых металлов из сточных вод представим
как переходный процесс изменения показателей экологического качества по отдельным компонентам загрязняющих веществ. Математические модели, отражающие динамику процессов изменения показателей качества по отдельным
компонентам, зададим в виде дифференциальных уравнений. Проведение идентификации на основе простейшей модели первого порядка
T
dx
 x  Ky
dt
позволяет получить временную зависимость ИЭК χ
χ  t   K (1  e
t
T).
(4.8)
Для цинка коэффициент передачи K в модели (4.8) принят равным единице, а постоянная времени T равна 110 часам (рисунок 4.14,а). При этом коэффициент детерминации равен R2  0,622 . Относительная погрешность модели для
рабочего
участка
при
продолжительности
технологического
процесса
t 144,168 часов не превышает 30%.
Для более точного описания процесса зададим математическую модель
процесса дифференциальным уравнением третьего порядка
149
T
3d
3
x
dt 3
T
2
d 2x
dt 2
T
dx
 x  Ky .
dt
Тогда структура зависимости показателя качества χ от времени t определяется моделью
χ  t   C0  C1e
 t
T1
 C2e
 t
T2
 C3e
 t
T3
.
Параметрическая идентификация последней зависимости для цинка приводит к модели (рисунок 4.14,б)
χm  t   0,95  0,36e
t
20
 0,44e
t
120
 0,15e
t
158 .
При этом коэффициент детерминации составил величину R2  0,904 . Относительная погрешность модели для рабочего участка при продолжительности
технологического процесса t 144,168 часов не превышает 17%. Выбор и расчёт математической модели проведён на основе методики, приведенной во втором разделе [84, 139 – 141].
Временные зависимости коэффициента результативности и степени
очистки совпадают по форме. Однако значения коэффициента результативности превышают соответствующие значения степени очистки. Превышение коэффициентом результативности λ уровня единичного значения, а ИЭК χ –
уровня 0.368 означает соответствие состояния СВГП по этому компоненту
нормативным значениям. Применение при анализе этих зависимостей ИЭС,
ИЭК и коэффициента результативности λv (рисунок 4.14), отображающее экологическое состояние раствора, позволяет определить по графику, что начальное состояние этого раствора не соответствует экологическим требованиям.
Начальная концентрация цинка в растворе превышает предельно-допустимое
значение в 5 раз. Требуемая степень очистки μ для этого состояния определяется отношением длины отрезка ординаты от 4 до нуля к максимально возможной длине этого отрезка (от 4 до единицы), равной 5, и составляет 80 %.
При продолжительности времени процесса, превышающем 32 часа, концентрация цинка в растворе ниже предельно-допустимой.
150
Компонентный портрет экологических состояний позволяет наглядно
представить и проследить динамику изменения экологического состояния этого
раствора во времени в пространстве экологических состояний (рисунок 4.15,
рисунок 4.16).
Рисунок 4.15 – Компонентные портреты экологических состояний раствора
для моментов времени t =5 часов и t =24 часа
Рисунок 4.17 иллюстрирует возможности применения компонентного
портрета для сравнительной оценки экологических состояний для нескольких
моментов времени. Эффективности очистки раствора при переходе его из состояния, соответствующего моменту времени t =5 к моменту времени t =168 по
каждой компоненте определяются соответствующими отрезками компонентных осей.
Рисунок 4.16 – Компонентные портреты экологической безопасности раствора
для моментов времени t =72 и t =168 часа
151
Для меди это составляет величину ηk1  ηn1  0,932  0,107  0,825 при
максимально возможном для этого состояния повышении ИЭС, равном
1  ηn1  1  0,107  0,893 .
а)
б)
Рисунок 4.17 – Компонентные портреты экологических состояний раствора
для моментов времени t =5 и t =168 часа (а) и для t =24 и t =168 часа (б)
Степень очистки при этом определяется отношением этих отрезков.
μ1 =
ηk1  ηn1
0,932  0,107
0,825
100% 
100% 
100%  92,4 ;
1  ηn1
1  0,107
0,893
Аналогично определяется степень очистки по железу и цинку. Повышение
ИЭС для железа составит ηk1  ηn1  0,733  0,563  1,296 при его максимально
возможном увеличении на 1  ηn1  1  0,563  1,563 . Степень очистки по железу
составит
μ2 =
0,733  0,563
1,296
100% 
100%  82,9% .
1  0,563
1,563
Степень очистки раствора по цинку вычислим аналогично
μ3 =
0,91  0,07
0,84
100% 
100%  90,3% .
1  0,07
0,93
Значения степени очистки по этим же компонентам для КПЭС, приведенного на рисунке 4.15,б, составляют
152
μ1 =
ηk1  ηn1
0,932  0,396
0,536
100% 
100% 
100%  88,7 ;
1  ηn1
1  0,396
0,604
μ2 =
0,733  0,107
0,626
100% 
100%  70,1% ;
1  0,107
0,893
μ3 =
0,91  0,27
0,64
100% 
100%  87,7% .
1  0,27
0,73
Отметим, что несмотря на то, что конечное состояние раствора определяется по каждой компоненте для одного и того же момента времени t =168 час.
одинаковыми значениями ИЭС ( ηk1  0,932 , ηk 2  0,733 , ηk 2  0,91 ), эффективности в зависимости от начального момента времени изменяются, что ещё раз
подтверждает, что эффективность не может служить показателем состояния
объекта и свидетельствует о высокой наглядности и широких функциональных
возможностях введённой оценки ИЭС и компонентного портрета экологических состояний, позволяющих рекомендовать разработанные методики для
проведения экологических исследований новых технологий. Применение данной технологии для очистки СВГП ОАО «Радиозавод» по рассматриваемым
компонентам обеспечивает их очистку до нормативных значений.
4.4 Оценка эффективности технологий очистки сточных вод
гальванических производств
На основе рассмотренных принципов предлагается методика сравнительной оценки эффективности технологий очистки СВГП (рисунок 4.18, а). В качестве примера проведём сравнение технологий отстаивания, электрокоагуляции, электрофлотации (таблица 4.8). За характеристики ИС примем наилучшие
из сравниваемых показателей. С целью обеспечения наглядности введём компонентный портрет эффективности технологии – графическое представление
состояний экологической системы в пространстве показателей эффективности,
ограниченном внешним контуром наилучших значений показателей, равных
единице, и центральной точкой их предельно-допустимых значений, равных
153
нулю (рисунок 4.18, б). На рисунке 4.18, б показан совмещённый портрет экологической эффективности, построенный на основе данных таблицы 4.8.
Таблица 4.8 – Сравнение эффективности технологий очистки сточных вод
№ Показатель η
1
СО
2
П
ВЗВ
ЭЗ
ВЗТО
СЭ
РЭ
ВТО
3
4
5
6
7
8
i n
ИС
96 %
3,3
Отстаивание
0,73
Электрокоагуляция
0,83
Электрофлотация
1,00
0,15
0,38
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
1,00
0,97
0,8
0,5
0,8
0,8
0,8
0,97
1,00
0,83
1,00
0,90
1,00
1,00
0,91
0,757
0,968
м3 ч.
м
2
Отсутствует
3,0 кВт ч/м3
Отсутствует
Отсутствуют
Непрерывный
96%
wη
η   i i ηi2
i 1 ηi
i n
 wi
i 1
Методика сравнения технологий очистки
сточных вод гальванических производств
1
Выбор эталонных значений показатедей
2
Приведение показателей к единой области
значений
3
Вычисление интегральных оценок с учётом
весовых коэффициентов показателей
4
Построение компонентных портретов
эффективности технологий
5
Сравнительный анализ технологий
а)
б)
Рисунок 4.18 – Методика сравнительной оценки технологий очистки сточных вод
гальванических производств (а) и компонентный портрет эффективности технологий (б)
Проведенный анализ показывает, что по найденным показателям и критериям электрофлотационная технология очистки СВГП имеет лучшую интегральную оценку. Интегральные оценки найдены при равенстве всех весовых
коэффициентов единице.
154
4.5 Разработка рекомендаций по практическому
применению результатов исследований
Проведённый анализ возможностей применения введённой системы индикаторов, компонентного портрета, системы оценивания среднего уровня экологической безопасности [118 – 139] отражает широкие функциональные возможности и высокую эффективность решения многих практических экологических задач на основе комплексного использования результатов диссертационной
работы.
Введённый показатель экологического совершенства разработанный на
основе предложенной в работе процедуры экологической генерализации представляет собой универсальную величину, которая в зависимости от области
применения в приложениях может принимать разные свойства. Разработанная
система и математические модели преобразования разнородных показателей к
единой области значений обеспечивают, с одной стороны широкие возможности
в оценке принципиально различающихся объектов и компонент, с другой –
предоставляют уникальные возможности сжатия, интегрирования, агрегирования и комплексирования экологической информации на основе ИЭС. Применительно к мониторингу, экологическим исследованиям и анализу коэффициент
степени совершенства – это индикатор экологических состояний. В оценке
свойств продукции и материалов он выступает в роли индикатора качества изделия или продукции [129].
Поэтому его можно рекомендовать для использования при проведении
научных исследований и разработке новых технологий, а также в оценке качества получающейся в результате переработки отходов изделий. Разработанный
компонентный портрет экологических состояний [118, 121] представляет широкие функциональные возможности для мониторинга экологических объектов,
сравнительной оценки по КПЭС различных систем, оценке необходимой степени повышения эффективности по компонентам с отрицательными значениями
ИЭС.
155
Разработанная система индикаторов [125, 126, 128] оценки экологического состояния сложных многокомпонентных систем учитывает разнородность
объектов и обеспечивает оценку их степени экологической безопасности в единой области значений с наглядным представлением результатов наблюдений в
виде многокомпонентных портретов, что позволяет рекомендовать их для практического использования при разработке технологий переработки отходов и
очистки окружающей среды от загрязняющих веществ, а также в системах экологического мониторинга.
Разработанная комплексная методика исследования и проектирования
производственных систем [120, 122, 123, 131 – 133], основанная на экологической генерализации экосистем в пространстве вектора экологических состояний, обеспечивает синтез систем экологического мониторинга производственных объектов и окружающей среды, что позволяет рекомендовать её для практического применения при проектировании комплексных систем экологического мониторинга в составе интегрированных автоматизированных систем.
Выводы по четвёртому разделу
1. В пространстве компонент разработанных индикаторов проведены
расчёты и дана оценка состояния и качества сточных вод. Критичными для
сточных вод ОАО «Радиозавод» являются следующие четыре компоненты:
медь ηCu  5,4 , никель ηNi  0,47 , цинк ηZn  0,34 , натрий ηNa  0,278 ,
для сточных вод ОАО ППТ «ЭВТ» – три компоненты: железо ηFe  1,4 , марганец ηMn  0,625 , медь ηCu  0,25 . Установлено, что по основным загрязняющим компонентам ОАО «Радиозавод», ОАО ППО «ЭВТ» имеют большие
отрицательные значения индикаторов экологического состояния, что свидетельствует о низком экологическом качестве сточных вод и необходимости их
глубокой очистки.
2. Применение технологии электрофлотации для очистки СВГП ОАО
«Радиозавод» от металлов обеспечивает перевод всех загрязняющих СВГП
156
компонент ( Cu, Ni, Zn, Na ) в пространство допустимых значений с индикатором
экологических состояний ηi ( η1  0,04 , η2  0,853 , η3  0,799 , η4  0,361) и результативностью λ i ( λ1  1,007 , λ 2  2,815 , λ3  3,35 , λ 4  2,299 ). Применение
технологии ультрафильтрации позволяет перевести СВГП ОАО «Радиозавод»
по этим компонентам в состояния ηi ( η1  0,968 , η2  0,971, η3  0,973 ,
η4  0,872 )
с коэффициентами результативности λ i ( λ1  1,179 , λ 2  3,065 ,
λ3  3,862 , λ 4  4,137 ). Из проведённого анализа следует вывод о достаточной
степени очистки и результативности применения для очистки СВГП ОАО «Радиозавод» от металлов модульных установок с использованием технологий ЭФ
и УФ. Применение комбинированной технологии ЭФ–УФ для СВГП ОАО
«Радиозавод» обеспечивает вторичное использование очищенной воды в гальваническом производстве и снижение техногенного воздействия ГП на окружающую среду.
3. Показано, что в отличие от показателя эффективности, который не
определяет свойства самого объекта, введённые ИЭС и коэффициент результативности позволяют оценить состояние системы, определить её место относительно идеальной системы и системы с предельными показателями, вычислить
требуемую степень очистки по отдельным ингредиентам. При совпадении
начальных исходных значений концентраций с предельно-допустимыми графики зависимостей эффективности и ИЭС совпадают. Однако ИЭС в полной мере
характеризует состояние объекта, а степень очистки только процесс.
4. Разработанный компонентный портрет экологических состояний
представляет широкие функциональные возможности для мониторинга экологических объектов, сравнительной оценки по КПЭС различных систем, оценке
необходимой степени повышения эффективности по компонентам с отрицательными значениями ИЭС.
5. Из проведенных исследований следует. Разработанные комплекс индикаторов и компонентные портреты экологических состояний обеспечивают
однозначную оценку экологических свойств разнородных объектов, повышают
157
эффективность и расширяют возможности научных исследований окружающей
среды и технологических систем химии и нефтехимии, упрощают комплексный
анализ природно-технических систем в едином пространстве экологических состояний для разнородных объектов и неоднородных групп показателей.
6. На основе проведенных исследований даны рекомендации по практическому применению введённых индикаторов, компонентного портрета экологических состояний, методов и методик в научных исследованиях по оценке
влияния абиотических факторов технологических процессов гальванических
производств на окружающую среду, в разработке новых технологий переработки отходов производства, в проектировании систем экологического мониторинга.
158
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Общий итог работы состоит в обобщении принципов и разработке механизма системного экологического мониторинга, обеспечивающих достоверность и сопоставимость данных о состоянии сточных вод гальванических производств и повышающих результативность комплексного оценивания и исследования технологий их очистки.
При решении поставленных задач получены следующие результаты.
1. Проведено обобщение принципов, введён комплекс индикаторов и компонентный портрет экологических состояний природно-технической системы,
разработаны математические модели индикаторов, метод и структура экологического мониторинга, на основе которых построена методика, обеспечивающая
повышение достоверности, расширение возможностей научных исследований и
проектирования технологических систем гальванических производств, мониторинга и прогнозирования их экологического риска.
2. В пространстве компонент разработанных индикаторов проведены расчёты и дана оценка состояния и качества сточных вод. Критичными для сточных вод ОАО «Радиозавод» являются: медь ηCu  5,4 , никель ηNi  0,47 ,
цинк ηZn  0,34 , натрий ηNa  0,278 , для сточных вод ОАО ППО «ЭВТ» –
три компоненты: железо ηFe  1,4 , марганец ηMn  0,625 , медь ηCu  0,25 .
Отрицательные значения индикаторов экологического состояния свидетельствуют о низком экологическом качестве сточных вод по этим компонентам и
необходимости их глубокой очистки.
3. Применение комбинированной технологии очистки «ЭФ–УФ» для
сточных вод гальванических производств ОАО «Радиозавод» обеспечивает
вторичное использование очищенной воды и снижение техногенного воздействия гальванического производства на окружающую среду. Последовательная
реализация технологий электрофлотации и ультрафильтрации для очистки
сточных вод гальванических производств ОАО «Радиозавод» обеспечивает их
перевод по загрязняющим компонентам ( Cu, Ni, Zn, Na ) в пространство допу-
159
стимых значений с индикаторами экологических состояний ηi : для ЭФ
( η1  0,04 , η2  0,853 , η3  0,799 , η4  0,361) и для УФ ( η1  0,968 , η2  0,971,
η3  0,973 , η4  0,872 ), а также с результативностью λ i : для ЭФ ( λ1  1,007 ,
λ 2  2,815 , λ3  3,35 , λ 4  2,299 ) и для УФ ( λ1  1,179 , λ 2  3,065 , λ3  3,862 ,
λ 4  4,137 ), что свидетельствует о достаточности степени очистки и результа-
тивности применения для очистки сточных вод гальванических производств
ОАО «Радиозавод» модульных установок с использованием технологий ЭФ и
УФ.
4. На основе проведенных исследований показана высокая достоверность
и сопоставимость разработанной системы индикаторов, обеспечивающей оценку степени экологической безопасности и риска разнородных объектов в единой
области значений с наглядным представлением результатов наблюдений и прогнозов в виде многокомпонентных портретов, что позволяет рекомендовать её
для практического использования в системах экологического мониторинга и
прогнозирования экологических состояний, при разработке технологий переработки отходов и очистки сточных вод гальванических производств.
5. Разработанные методы, методики, индикаторы внедрены в учебный
процесс и на промышленном предприятии. Результаты исследования технологий очистки и мониторинга сточных вод гальванических производств в пространстве экологических состояний подтверждают адекватность введённой системы индикаторов и результативность применения разработанных методов и
методик исследования и проектирования технологических систем гальванических производств.
160
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Абакумов В.А., Сущеня Л.М. Гидробиологический мониторинг пресноводных экосистем и пути его совершенствования // Экологические модификации и критерии экологического нормирования: тр. межд. симпозиума. – Л.:
Гидрометеоиздат, 1991. С. 41-51.
2.
Алексеев Е.В. Эффективность технологических схем флотационных
установок для очистки сточных вод от ПАВ // Водоснабжение и санитарная
техника. – 2001. – № 2. – С. 30-33.
3. Алибеков С.Я. Фоминых В.В. Экологические технологии: интенсификация процесса очистки сточных вод от ионов никеля // Инженерная экология.
– 2003. – № 3. – 55-58.
4. Алимов А.Ф., Балушкина Е.В., Голубков С.М. Разработка унифицированного методологического подхода для оценки качества воды и состояния
экосистем по биологическим показателям // Международная специализированная выставка и конференция «Акватерра – 2005». – С-Петербург. 2005. – С. 264273.
5. Андрианова М. Ю. Мониторинг системы питьевого водоснабжения на
основе спектрофлуориметрического метода: автореф. дис. … канд. техн. наук. –
СПб, 2007. – 18 с.
6.
Баглай С.В., Риянова Э.А., Баглай Е.Б. Биохимический способ очист-
ки сточных вод гальванических производств // Вода и экология. – 2004. – №
1(18) . – C.35-38.
7.
Барсукова М.В. Дятлова К.С. Принципы построения автоматизиро-
ванной комплексной системы мониторинга водной среды // Водоочистка. –
2010. – № 3. – С. 60-63.
8.
Батян А.Н., Фрумин Г.Т., Базылев В.Н. Основы общей и экологиче-
ской токсикологии: уч. пособие. – Санкт-Петербург: СпецЛит, 2009. – 352 с.
9.
Бейгельдруд Г.М. Технология очистки сточных вод от ионов тяже-
лых металлов: монография. – М.: Строиздат, 1999. – 445 с.
161
10. Беляев С.Д. Использование целевых показателей качества воды при
планировании водохозяйственной деятельности // Водное хозяйство России:
проблемы, технологии, управление. – 2007. – № 3. – С. 3-17.
11. Беляев С.Д. Водный кодекс и практика нормирования // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. – 2008. – № 4. – С. 4-14.
12. Бикбулатов Г.М., Степанова И.Э. Функции желательности Харрингтона для оценки качества природных вод // Экологическая химия. – 2011. – т.
20, вып. 2. – С. 94-109.
13. Биосорбционная обработка сточных вод гальванических производств
/ Д.Ю. Морозов, М.В. Шулаев, И.А. Храмова и др. // Экология и промышленность России. – 2007. – № 8. – С. 11-13.
14. Большаков Н.Ю. Ващенко В.В. Минимизация вторичных загрязнений при обработке осадков сточных вод // Вода и экология. Проблемы и решения. – 2011. – № 1. – С. 27-32.
15. Булгаков Н.Г. Индикация состояния природных экосистем и нормирование факторов окружающей среды: обзор существующих подходов. – 2002. – Т.
122. – №2. – С. 115-135.
16. Быкова Я.П. Ермоленко Б.В. Задача оптимального проектирования
системы очистки сточных вод гальванического производства // Химическая
технология. – 2009. – № 10. – С. 623-631.
17. Быкова Я.П. Ермоленко Б.В. Экономико-математические модели для
проектирования систем очистки сточных вод гальванических производств //
Химическая технология. – 2010. – № 1. – С. 39-47.
18. Варламова С.И. Семенов В.В. Климов Е.С. Очистка сточных вод и
концентрированных растворов сернокислого кадмирования // Экология и промышленность России. – 2006. – № 2. – C.14-15.
19. Виноградов С.С. Экологически безопасное гальваническое производство
/ под ред. В.Н. Кудрявцева. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Глобус, 2002. – 352 с.
20. Власова И. А. Экологические индикаторы качества сточных вод
очистных сооружений: автореф. дис. … канд. биол. наук. – М., 2002. – 46 с.
162
21. Власова И. А. Экологические индикаторы качества сточных вод
очистных сооружений : дис. ... канд. биол. наук. – Красноярск, 2011. – 143 с.
22. Водный кодекс Российской Федерации от 03.06.2006 г. 74-ФЗ. – 2006. – 33с.
23. Водный кодекс Российской Федерации (с изменениями на 28.06.2014).
24. Воробейчик Е.Л., Садыков О.Ф., Фарафонтов М.Г. Экологическое нормирование техногенных загрязнений. – Екатеринбург: Наука, 19994. – 280 с.
25. Гандурина Л.В. Практический опыт применения флокулянтов в водоочистке // Вода и экология. Проблемы и решения. – 2001. – № 3. – С. 48-61.
26. Геоинформационные системы для мониторинга и анализа окружающей
среды / А.Г. Терещенко, И.А. Сухаленцев, В.В. Соколов и др. // Экология и промышленность России. – 2005. – № 1. – С. 22-24.
27. Гидрометрический аппаратно-программный комплекс как основа проверки адекватности гидрологических моделей малых рек / С.Э. Михалёв, С.В.
Бобырев, Н.А. Угланов и др. // Вестник СГТУ. – 2012. – № 4. – С. 277-283.
28. Голованчиков А.Б. Ефремов М.Ю, Дулькина Н.А. Интенсификация
очистки воды от ионов жесткости и железа // Водоснабжение и санитарная техника. – 2012. – № 9. – С. 58-63.
29. Гончарук В.В. Дульнева Т.Ю, Кучерук Д.Д. Очистка воды от гидрокомплексов тяжелых металлов электромикрофильтрацией при помощи неорганических мембран // Химия и технология воды. – 2010. – № 2. – С. 173-182.
30. ГН 2.1.5.1315-03 Предельно допустимые концентрации химических веществ в воде водных объектов хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования (гигиенические нормативы). – 2003151. – 151 с..
31. ГН 2.1.5.1316-03 Ориентировочные допустимые уровни химических веществ в воде водных объектов хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования (гигиенические нормативы). – 21003. – 44 с.
32. Горюнова С.В., Касьяненко А.А., Жилкин А.А. К вопросу о применении
экологических нормативов для оценки качества окружающей природной среды //
Вестник Рос. Ун-та дружбы народов. Сер. Экология и безопасность жизнедеятельности. – 2003. – № 7. – С. 109-115.
163
33. ГОСТ 2874-82 «Вода питьевая».
34. ГОСТ 25151-82 «Водоснабжение. Термины и определения».
35. ГОСТ 27065-85 «Качество вод. Термины и определения».
36. ГОСТ 17.1.1.01-77 «Использование и охрана вод. Термины и определения».
37. ГОСТ 17.0.0.04-90 Система стандартов в области охраны природы.
38. ГОСТ Р 54534-2011 Ресурсосбережение. Осадки сточных вод. Требования при использовании для рекультивации нарушенных земель.
39. Государственный доклад «О состоянии природных ресурсов и охраны
окружающей среды Пензенской области в 2012 году». – Пенза, 2013 – 114 с.
40. Давыдов, А.Н., Плохов С.В. Ионообменное и электрохимическое извлечение Cd (II) из промывных вод после гальванической металлизации // Известия
вузов. Химия и хим. технология. – 2010. – Т. 53, Вып. 2. – С. 129-130.
41. Давыдов, А.Н., Плохов С.В. Редуцирование Cd (II) из промывных
вод хлористоаммонийного кадмирования методами ионного обмена и электролиза // Известия вузов. Химия и хим. технология. – 2010. – Т. 53, Вып. 7. – С.
105-106.
42. Данилов-Данильян В.И. Хранович И.Л. Гидроэкология: водохозяйственные системы, как иерархические системы согласования стратегий водопользования // Инженерная экология. – 2011. – № 3. – С. 3-23.
43. Данилов-Данильян В.И., Степанов С.А. Россия в окружающем мире:
мнонография. – М.: 2001. – 331 с.
44. Дмитриев В.В. Диагностика, экологическое нормирование и оценка
устойчивости водных экосистем к антропогенному воздействию // Океанология
в СПб. Ун-те. – СПб.: Изд-во СПб. Ун-та., 1997. – С. 196-211, 269.
45. Егоров В.В. Технология утилизации железо-, цинк- и никельсодержащих гальваношламов для вторичного применения: автореф. дис. … канд.
техн. наук. – Пенза, 2013. – 20с.
46. Ельников Д.А. Очистка сточных вод от синтетических и органических
красителей отходом производства дисахаридов: автореф. дис. … канд. техн. наук.
– Пенза, 2013. – 20с.
164
47. Емельянова В.П., Данилова Г.Н., Зенин А.А. Метод комплексной оценки
загрязнения воды // Оценка и классификация качества поверхностных вод для водопользования. – Харьков: ВНИИВО, 1979. С. 126-128.
48. Емельянова В.П., Данилова Г.Н., Родзиллер И.Д. Способ обобщения показателей для оценки качества поверхностных вод // Гидрохимические материалы. – 1980. – Т. 77. – С. 88-96.
49. Ермоленко Б.В., Быкова Я.П. Экономико-математические модели для
проектирования систем очистки сточных вод гальванических производств на стадии обоснования инвестиций // Химическая технология . – 2010. – т. 11, № 1. – С.
39-47.
50. Ермоленко Б.В., Быкова Я.П. Методы разработки эффективных технологических схем очистки сточных вод гальванических производств с использованием экономико-математических моделей // Водоочистка, водоподготовка, водоснабжение. – 2009. – № 9. – C. 38-49.
51. Зельдова А. И. Ресурсосберегающая технология реагентной очистки
металлсодержащих сточных вод и утилизации отработанных медноаммиачных
растворов: автореф. дис. … канд. техн. наук. – Казань, 2008. – 20с.
52. Зубарева Г.И. Филипьева М.Н. Плотников Д.А. Глубокая очистка
хромсодержащих сточных вод гальванического производства // Экология и
промышленность России. – 2005. – № 5. – С. 20-21.
53. Зыков В.Н., Чернышов В.И. Стандартизация и метрологическое
обеспечение в экологии. М.: РУДН., 2008. – 252 с.
54. Израэль Ю. А. Экология и контроль состояния природной среды: монография. – Л.: Гидрометеоиздат, 1984. – 560 с.
55. Ильин В.И., Колесников В.А. Модульная система для комплексной
очистки сточных вод промышленных предприятий // Экология промышленного
производства. – 2007 – № 2. – С. 60-62.
56. Ильин В.И. Колесников В.А. Технология электрохимической очистки промышленных сточных вод с водооборотом // Водоснабжение и санитарная
техника. – 2005. – № 2, часть 1. – С. 21-24.
165
57. Ильин В.И. Разработка технологических решений по очистке промышленных сточных вод до предельно допустимых концентраций // Экология
промышленного производства. – 2011. – № 1. – С. 66-68.
58. Интегрированный экологический мониторинг акваторий и программно-аппаратные решения / А.Л. Подольский, С.В. Бобырев, Н.А. Угланов и др.
// Фундаментальные исследования. – 2012. – №5. – С. 177-179.
59. Использование математических моделей процессов очистки сточных
вод для проектирования распределенных очистных систем / Г.А. Статюха, А.А.
Квитка, Т.В. Бойко, и др. // Химия и технология воды. – 2006. – Т28, № 6. – С.
517-530.
60. Использование реагента "ферроксин" для очистки сточных вод гальванического производства / О.В. Арапов, Е.А Копылова, С.Е Иванов и др. //
Вода и экология. – 2008. – № 2. – С. 50-55.
61. Каграманов Г.Г. Инновационные технологии в водоподготовке и
очистке сточных вод // Водоочистка. – 2010. – № 3. – С. 49-58.
62. Как организовать общественный экологический мониторинг / Васильева Е.А., Виниченко В.Н., Гусева Т.В. и др. / под ред. М.В. Хотулевой. – М.:
СоЭС – методический центр “Эколайн”, 1998. – 160 с.
63. Калашникова Е.Г. Мониторинг-основа систем управления и прогнозирования качества воды в источниках водоснабжения // Водоснабжение и санитарная техника. – 2004. – № 11. – C.9-13.
64. Келль Л.С. Шумов П.И. Экологические аспекты процесса биологической очистки сточных вод // Водоочистка. – 2009. – № 3. – С. 19-22.
65. Кирсанов В. В. Научно-технические основы совершенствования системы мониторинга, управления экологической безопасностью и процессами
биоочистки сточных вод предприятий нефтехимического комплекса: автореф.
дис. … канд. техн. наук. – Казань, 2008. – 38 с.
66. Киристаев А.В. Очистка сточных вод в мембранном биореакторе //
Водоочистка. – 2010. – № 5. – С. 30-42.
166
67. Киселева Н.В. Реагентная очистка сточных вод гальванического производства от ионов тяжелых металлов: монография. – Казань, 1999. – 237с.
68. Козлитин А.М. Теория и методы анализа риска сложных технических
систем: монография. – Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2009. – 200 с.
69. Козлитин А.М., Попов А.И., Козлитин П.А. Теоретические основы и
практика анализа техногенных рисков. Вероятностные методы количественной
оценки опасностей техносферы: монография. – Саратов: СГТУ, 2002. – 180 с.
70. Козлитин А.М., Попов А.И. Методы технико-экономической оценки
промышленной и экологической безопасности высокорисковых объектов техносферы: монография. – Саратов: СГТУ, 2000. 216 с.
71. Козлитин А.М. Развитие теории и методов количественной оценки риска
аварий сложных технических систем // Вестник Саратовского государственного
технического университета. – 2011. – №4 (61). – С. 115-124.
72. Козлитин А.М., Козлитин П.А. Стохастические модели и методы количественной оценки интегрированного риска аварий на магистральных газопроводах // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2010.
– №3 (48). – С. 148-155.
73. Колесников В.П., Вильсон Е.В. Современное развитие технологических
процессов очистки сточных вод в комбинированных сооружениях: монография. –
Ростов-на-Дону, 2005. – 212 с.
74. Колесников В.А., Ильин В.И. Экология и ресурсосбережение в электрохимических производствах. Механические и физико-химические методы очистки
промывных и сточных вод: учебное пособие. – М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева,
2004. – 220 с.
75. Колесников В.А., Ильин В.И. Экология и ресурсосбережение в электрохимических производствах. Электрофлотационная технология очистки сточных
вод: учебное пособие. – М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2003. – 104 с.
76. Колесников В.А. Ильин В.И. Экономические основы природоохранных мероприятий в гальваническом производстве // Экология промышленного
производства. – 2005. – Вып 3. – С. 5-6.
167
77. Корчик Н.М. Беликова С.В. Очистка сточных вод гальванического
производства с возвратом воды на операции промывки // Водоочистка. – 2010. –
№ 9. – С. 21-25.
78. Ксенофонтов Б.С. Флотационная очистка сточных вод. – М.: Новые
технологии, 2003. – 160с.
79. Кузнецова О.Н. Очистка стоков гальванического производства отходом нефтепереработки // Вода и экология. – 2010. – № 1, 2. – С. 60-61.
80. Кузенкова Г.В. Введение в экологический мониторинг: учебное пособие. – Н. Новгород: НФ УРАО, 2002. – 72 с.
81. Лагунцов Н.И. Нещименко Ю.П, Феклистов Д.Ю. Новые технологии
очистки сточных и поверхностных вод // Водоочистка. – 2010. – № 10. – С. 5362.
82. Лукашевич О.Д. Индикаторы оценки водопотребления как социально-эколого-экономической среды // Вода и экология. Проблемы и решения. –
2005. – №3. – С.13-20.
83. Лурье Ю.Ю. Аналитическая химия промышленных сточных вод. М.:
Химия, 1984. – 448 c.
84. Луценко М.М. Совершенствование технологии очистки стоков гальванических производств от ионов меди и никеля. – Санкт-Петербург, 2004. –
165 с.
85. Математическое моделирование и обработка информации в исследованиях на ЭВМ / И.А. Прошин, Д.И. Прошин, Н.Н. Мишина, А.И. Прошин, В.В.
Усманов / Под ред. И.А. Прошина. – Пенза : ПТИ, 2000. – 422 с.
86. Методика и результаты комплексной эколого-геохимической оценки
химического загрязнения водных бассейнов / Г.Б. Мелентьев О.В. Калиничева,
Е.Н. Малинина, Е.Ю. Степанова, М.Н. Хабатулина // Экология промышленного
производства, 2009. – № 1. – С. 16-29.
87. Микушина В.Н. Программно-алгоритмическое обеспечение ИИС
экологического контроля водных объектов с использованием геоинформационных технологий: автореф. дис. … канд. техн. наук. – СПб, 2010. – 18с.
168
88. Мигалатий Е.В, Браяловский Г.Б. Комплексный метод баромембранной очистки сточных вод участков обезжиривания и блестящего никелирования
// Экология и промышленность России. – 2008. – № 8. – С. 4-6.
89. Милованов И.В., Лоскутов В.И. Управление очисткой сточных вод
гальванического производства от шестивалентного хрома // Приборы и системы. – 2007. – № 10. – С. 8-10.
90. Модернизация очистных сооружений гальванических производств /
Д.В. Павлов С.О. Вараксин, А.А. Степанова, В.А. Колесников // Водоочистка.
Водоподготовка. Водоснабжение. – 2011. – № 5. – С. 32-38.
91. Моисеенко Т.И. Экотоксикологический подход к оценке качества
воды // Водные ресурсы. – 2005. – Т32, № 2. – C. 184-195.
92. Морозов Д. Ю. Повышение экологической безопасности гальванических производств путем обработки сточных вод биосорбционным методом: автореферат дис. … канд. техн. наук. – Казань, 2006. – 20 с.
93. Музалевский А.А. Экологические риски. Теория и практика. – СПб.:
РГГМУ, 2011. – 448 с.
94. Музалевский А.А., Яйли Е.А. Системный подход в проблеме управления
экологическими рисками // Проблемы риска в социальной и техногенной сферах.:
сборник тезисов. – СПб.: СПбГПУ. – 2005. – Вып. 4. – С. 88-100.
95. Музалевский А.А., Яйли Е.А. Комплексная оценка (гео)экологической
обстановки в крупных городах и промышленных зонах // Ученые записки РГГМУ.
– 2006. – № 3. – С. 104-115.
96. Назаров В.Д. Назаров М.В. Очистка природных и сточных вод с
применением электрохимических методов // Вода и экология. Проблемы и решения. – 2006. – № 4. – С. 13-25.
97. Назаров М.В. Очистка природных и сточных вод с применением
электрохимических методов: монография. – Уфа, 2008. – 184 с.
98. Новиков Ю.В. Экология, окружающая среда и человек: уч. пособие –
3-е изд., испр. и доп. – М.: Фаир-Пресс, 2005. – 736 с.
169
99. Обзор подходов к нормированию качества вод / Д.В. Рисник, С.Д.
Беляев, Н.Г. Булгаков и др. // Экологическая экспертиза. – 2013. – № 4. – С. 247.
100. Окружающая среда между прошлым и будущим: Мир и Россия //
В.И. Данилов-Данильян, В.Г. Горшков, Ю.М. Арский, К.С. Лосев. – М.: ВИНИТИ, 1994. – 133с.
101. Ольшанская Л.Н., Лазарева Е.Н., Егоров В.В. Утилизация гальванических шламов предприятий Саратовского региона в товары народного потребления
// Вестник Казанского технологического университета. – 2012. – № 3. – С. 41–47.
102. Опыт экологического нормирования антропогенного воздействия (на
примере водохранилищ Средней и Нижней Волги) / Г.С. Розенберг, И.А. Евланов,
В.А. Селезнёв и др. // Вопросы экологического нормирования и разработка системы оценки состояния водоёмов. – М.: Товарищество научных изданий КМК, 2011.
– С. 7-31.
103. Основы токсикологии: учебное пособие / П.П. Куклин, Н.Л. Пономарёв, К.Р. Таранцева. – М.: Высшая школа, 2008. – 279 с.
104. Оценка экологического состояния маргинальных водных объектов на
примере устья и нижних течений рек Малый Караман и Большой Караман Cаратовской области / Н.А. Угланов, Т.А. Маркина, Е.И. Тихомирова, С.В. Бобырев //
Фундаментальные исследования. – 2013. – № 6. – С. 1168-1173.
105. Очистка гальваностоков сорбентами из отходов / К.М. Ефимов Б.М.
Равич В.И. Демкин А.А. Куриленко Д.В. Криворотько // Экология и промышленность России. – 2001. – № 4. – С. 14-16.
106. Очистка сточных вод. Биологические и химические процессы. / М.
Хенце, П. Армоэс, Й. Ля-Кур-Янсен, Э. Арван / пер. с англ. Т.П. Мосоловой / под
ред. С.В. Калюжного. – М.: Мир, 2004. – 480с.
107. Павлов Д.В. Вараксин С.О. Оборотное водоснабжение гальванических производств // Вода и экология. – 2010. – № 1, 2. – С. 12-21.
108. Пензенская энциклопедия / Под ред. Попов Е.С., Вишневский К.Д.,
Бондалетов Е.Д. и др. – М., 2001. – 756 с.
170
109. Перелыгин Ю.П. Безбородова О.Е., Зорькина О.В. Химическое обезвреживание хромосодержащих сточных вод отходами производства антибиотиков
// Гальванотехника и обработка поверхности. – 2004. – №4. – С.42-45.
110. Перелыгин Ю.П. Утилизация кислых отработанных электролитов гальванического производства // Водоочистка. – 2012. – № 3. – С. 48-50.
111. Пестриков С.В., Сапожникова Е.Н., Красногорская Н.Н. Снижение
отрицательного воздействия сточных вод гальванических производств на
окружающую среду // Водоочистка. – 2008. – № 7-8. – С. 46-48.
112. Плохов C.B., Матасова И.Г. Ионообменная очистка промывных вод
сернокислого цинкования // Экология и промышленность России. – 2000. – № 9.
– С. 10-12.
113. Плохов C.B., Баринова Н.А. Извлечение шестивалентного хрома из
промывных вод хромирования // Экология и промышленность России. – 2001.
– № 9. – С.9-11.
114. Подходы к нормированию качества окружающей среды. Законодательные и научные основы существующих систем экологического нормирования // Д.В. Рисник, С.Д. Беляев, Н.Г. Булгаков и др. // Успехи современной биологии. – 2012. – Т. 132. – № 6. – С. 531-550.
115. Подходы к нормированию качества окружающей среды. Методы,
альтернативные существующей системе нормирования в Российской Федерации / Д.В. Рисник, С.Д. Беляев, Н.Г. Булгаков и др. // Успехи современной биологии. – 2013. – Т. 133. – № 1. – С. 3-18.
116. Пономарева Л.С. Практика нормирования сброса загрязняющих веществ в водные объекты // Водоснабжение и санитарная техника. – 2008. – № 6.
– С. 14-22.
117. Применение гальваношламов при изготовлении красок / Е.Н. Лазарева, Л.Н. Ольшанская, В.В. Егоров и др. // Вестник Харьковского национального автомобильно-дорожного ун-та: сб. науч. тр. – Харьков: ХНАДУ, 2011. –
Вып. 52. – С. 83 – 87.
171
118. Прошин И.А., Сюлин П.В. Оценка экологической безопасности многокомпонентных систем // ХХI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. –
2013. – № 09 (13). – Т. 1. – С. 144-156.
119. Прошин И.А., Сюлин П.В. Оценка качества сточных вод в пространстве вектора экологической безопасности // ХХI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2013. – № 09(13). – Т. 1. – С. 183-189.
120. Прошин И.А., Прошина Р.Д., Сюлин П.В. Методика структурнопараметрического синтеза математических моделей экосистем // ХХI век: итоги
прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2013. – № 09(13). – Т. 1. – С. 47-57.
121. Прошин И.А., Сюлин П.В. Компонентный портрет экологической
безопасности // Проблемы региональной экологии. – 2013. – № 6. – С. 151-154.
122. Прошин И.А., Сюлин П.В. Методика научных исследований экосистем / И.А. Прошин, П.В. Сюлин // Экологические системы и приборы. – 2013.
– № 12 – С. 26-32.
123. Прошин И.А., Сюлин П.В., Таранцев К.В. Системная организация
научных исследований экосистем // «ХХI век: итоги прошлого и проблемы
настоящего плюс». – 2012. – № 02(06). – С. 166-170.
124. Прошин И.А., Сюлин П.В., Васильков А.В. Компьютерное моделирование технологических процессов производства композиционных материалов //
ХХI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2012. – № 02(06). – С.
170-174.
125. Прошин И.А., Сюлин П.В. Система информационных индикаторов в
оценке экологического состояния атмосферы // ХХI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2014. – № 01 (17). – С. 242-253.
126. Прошин И.А., Прошин Д.И., Сюлин П.В. Принципы генерализации в
формировании системы информационных индикаторов экодинамики // ХХI век:
итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2014. – № 01 (17). – С. 215-219.
127. Прошин И.А., Прошин Д.И., Сюлин П.В. Принципы генерализации в
системном экологическом мониторинге // ХХI век: итоги прошлого и проблемы
настоящего плюс. – 2014. – № 01 (17). – С. 225-232.
172
128. Прошин И.А., Прошина Р.Д., Сюлин П.В. Индикатор экологического
состояния в мониторинге сточных вод гальванических производств // ХХI век:
итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2014. – № 05 (21). – С. 288-299.
129. Прошин И.А., Прошина Р.Д., Сюлин П.В. Индикаторы и компонентный портрет в оценке качества изготовленных из отходов гальванического производства красок // ХХI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. –
2014. – № 05 (21). – С. 211-219.
130. Прошин И.А., Прошина Р.Д., Сюлин П.В. Индикаторы экологических
состояний в исследованиях природно-технических систем // ХХI век: итоги
прошлого и проблемы настоящего плюс. – 2014. – № 05 (21). – С. 319-230.
131. Прошин И.А., Сюлин П.В. Методика определения экологического состояния экосистем // Проблемы современной биологии: материалы IX Международной научно-практической конференции. – Москва: Изд-во «Спутник+»,
2013. – С. 24-32.
132. Прошин И.А., Сюлин П.В. Методика проведения исследований экосистем // Теория и практика актуальных исследований: сб. науч. тр. III международной научно-практической конференции. – Краснодар, 2013. – С. 296-300 с.
133. Прошин И.А., Сюлин П.В. Методика оценки производственных объектов в пространстве вектора экологической безопасности // Современное общество, образование и наука: сб. науч. тр. по материалам международной научно-практической конференции. – Тамбов, 2013. – Ч. 2. – С. 131-132.
134. Прошин И.А., Сюлин П.В. Интегрированный комплекс сетевых автоматизированных лабораторий как инструмент исследования экосистем // Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении: труды научно-технической конференции с международным
участием. – Самара, 2012. – С. 56-59.
135. Proshin I.A., Syulin P.V., Konopatsky Yu.V.
Information processing
methods in the conditions of the integrated. Complex of the network automated laboratories // Materials Of the III international Research and practice conference. – V. I. –
2013. – P. 158-160.
173
136. Прошин И.А., Сюлин П.В. Оценка состояния технических систем в
пространстве вектора экологической безопасности // Образование, наука, технологии: сб. науч. тр. XXII Всероссийской научно-практической конференции. –
Майкоп, 2013. – С. 65-71.
137. Прошин И.А., Сюлин П.В. Принципы обработки информации в системном экологическом мониторинге // Технические науки – от теории к практике: сб. статей XXIX международной научно-практической конференции. –
Новосибирск: НП «СИБАК», 2013. – № 12 (25). – С. 44–48.
138. Прошин И.А., Сюлин П.В. Метод и алгоритм формирования системы
информационных индикаторов экодинамики // Современное состояние и перспективы развития технических наук: сб. статей Международной научнопрактической конференции. – Уфа: РИЦ БашГУ, 2014. – С. 66-69.
139. Прошин, Д.И., Прошин И.А., Прошина Р.Д. Автоматизированная обработка информации в системах управления технологическими процессами: монография. – Пенза: ПГТА, 2011. – 380 с.
140. Прошин И.А., Сюлин П.В. Математические и компьютерные методы
в медицине, биологии и экологии / В.И. Левин, С.О. Абдулаев, Э.А. Алиев, В.А.
Гаджиагаев, О.В. Головинская, А.В. Крошилин, С.В. Крошилина, А.В. Леонов,
Д.А. Магомедов, С.В. Попов, И.А. Прошин, А.Н. Пылькин, П.В. Сюлин, Б.В.
Тишлин. – Пенза – Москва: Приволжский Дом знаний, 2012. – С. 66-93.
141. Прошин,
И.А.,
Прошин,
Д.И.,
Прошина
Н.Н.
Структурно-
параметрический синтез математических моделей в задачах обработки
экспериментально-статистической информации. – Пенза : ПГТА, 2007. – 177 с.
142. Пупырев Е.И. Выбор технологии очистки воды в современных экономических условиях // Водоснабжение и санитарная техника. – 2012. – № 12. – С. 29-35.
143. Ризо Е.Г. Особенности решения проблемы жидких отходов на гальваноочистных комплексах // Вода и экология. – 2003. – № 4. – C. 33-37.
144. Ризо У.Г. Оценка реальных возможностей использования магнитных
и электромагнитных полей для обработки природных и сточных вод // Вода и
экология. – 2002. – № 4. – C. 48-59.
174
145. Розенталь О.М. Метрологическое обеспечение водно-экологического
контроля // Водные ресурсы. – 2012. – № 6. – С. 639-655.
146. Русак О. Н., Карпуш Р.М., Занько Н.Г. Безопасность жизнедеятельности: учебное пособие для вузов. – 3-е изд. испр. и доп. – Санкт-Петербург:
Лань, 2000. – 447 с.
147. Русских М.Л. Фиторемедиация вод, загрязнённых тяжёлыми металлами, с использованием энергии высокочастотных электромагнитных излучений: автореф. дис. … канд. техн. наук. – Пенза, 2012. – 20с.
148. СанПиН № 4630-88 ПДК и ОДУ вредных веществ в воде водных
объектов хозяйственно-питьевого и культурно-бытового водопользования.
149. СанПиН 2.1.4.559-96 Питьевая вода. Гигиенические требования к качеству воды централизованных систем питьевого водоснабжения. Контроль качества.
150. СанПиН 2.1.5.980-00 Гигиенические требования к охране поверхностных вод. – 2001. – 28 с.
151. Свергузова С.В. Современные научные проблемы экологии: учебное
пособие для магистров, обучающихся по направлениям 280700.68 – Техносферная безопасность и 280100.68 – Природообустройство и водопользование. –
Белгород: Изд-во БГТУ им. В.Г. Шухова, 2011. – 112 с.
152. Свергузова Ж.А., Ельников Д.А., Свергузова С.В. Очистка сточных
вод от красителей “Оранжевый R” и “Метиленовый голубой” отходом сахарного производства // Безопасность жизнедеятельности. – 2012. – № 3. – С. 34-37.
153. Святохина В.П. Исследование реагентного метода очистки сточных
вод от ионов тяжелых металлов // Ресурсосберегающие технологии. – 2004. –
№ 11. – С. 13-20.
154. Система экологического производственного мониторинга как основа
безопасности реки-водоприемника / С.В. Храменков, В.П. Подковыров, А.Н. Пахомов и др. // Водоснабжение и санитарная техника. – 2006. – № 1. Часть 1. – С. 38-47.
155. Смирнов Д.Н., Бенкин В.Е. Очистка сточных вод в процессах обработки металлов: монография. – М.: Металлургия, 1980. – 195 с.
175
156. Собгайда, Н. А., Ольшанская Л.Н. Сорбенты для очистки вод от
нефтепродуктов: монография. – Саратов: Сарат. гос. техн. ун-т, 2010. – 108 с.
157. Собгайда, Н. А. Ольшанская Л.Н. Ресурсосберегающие технологии
применения сорбентов для очистки сточных вод от нефтепродуктов: монография. – Саратов: Изд. центр Наука, 2010. – 148 с.
158. Собгайда Н.А., Никитина Т.В., Ольшанская Л.Н. Волокнистые и углеродные материалы для очистки сточных вод от нефтепродуктов // Химическое и нефтегазовое машиностроение.– 2008. – №1. – С. 33-34.
159. Собгайда Н.А., Электрокоагуляционная очистка сточных вод от
нефтепродуктов // Вестник Саратовского государственного технического университета. – 2010. – №3 (48). – С. 183-188.
160. Сорбенты для очистки сточных вод / Н.А. Собгайда, Л.Н. Ольшанская, Ю.А. Тарушкина, Т.В. Никитина. // Экология и промышленность России.
– 2007. – № 11. – С. 32-33.
161. Соложенкин П.М. Теоретические основы и практические аспекты
гальванохимической очистки сточных вод // Вода и экология. – 2008. – № 1. –
С. 12-32.
162. Сравнительное исследование извлечения ионов тяжелых металлов из
водных растворов монтмориллонитом, модифицированным полиэтиленимином
/ В.В. Гончарук Л.Н. Пузырная, Г.Н. Пшинко, А.А. Боголепов, В. Я. Демченко //
Химия и технология воды. – 2011. – № 3. – С. 256-264.
163. Сырых Ю.С. Сорбционная доочистка производственных стоков от
ионов тяжелых металлов // Водоочистка. – 2010. – № 9. – С. 40-49.
164. Сюткин В. М. Экологический мониторинг административного региона (концепция, методы, практика на примере Кировской области): монография. – Киров: ВГПУ, 1999. – 232 с.
165. Таранцева К.Р., Ветошкин А.Г. Технология защиты окружающей
среды: учебное пособие. – Пенза: ПТИ, 2003. – 250 с.
166. Таранцева К.Р., Таранцев К.В. Процессы и аппараты защиты окружающей среды: учебное пособие. – Пенза: ПГУ, 2005. – 395 с.
176
167. Таранцева К.Р. Инженерные методы защиты гидросферы. – Пенза:
ПГТА, 2005. – 286 с.
168. Таранцева К.Р. Надежность технических систем и техногенный риск:
учебное пособие. – Пенза: ПГТА, 2006. – 240 с.
169. Технология утилизации концентрированных растворов, содержащих
ионы цинка, кадмия или меди и аммония / Ю.П. Перелыгин, А.А. Флягин, Т.В.
Зуева и др. // Водоочистка. – 2012. – № 4. – С. 62-65.
170. Технология электрокоагуляционной каталитической очистки сточных вод, содержащих кобальт / А.Ю. Кочетков, Н.А. Коваленко, Р.П. Кочеткова
и др. // Химия и технология воды. – 2005. – Т. 27. – №1. – C. 69-79.
171. Трубникова Л.В. Байрачный Б.И, Майзелис А.А. Использование первой ступени очистки промывных вод гальванической линии никелирования для
нанесения подслоя на обрабатываемые детали // Вода и экология. – 2010. – № 1,
2. – С. 3-11.
172. Утилизация никеля из промывных вод / C.B. Плохов, Д.В. Кузин,
В.А. Плохов, и др. // Экология и промышленность России. – 2001. – № 4. – С.
11-13.
173. Утилизация осадков сточных вод гальванических производств: монография / X. Н. Зайнуллин, В. В. Бабков, Д. М. Закиров и др. – М.: Издательский дом «Руда и металлы», 2003. – 272 с.
174. Федеральный закон «Об охране окружающей среды» от 10.01.2002
№ 7-ФЗ (Принят ГД ФС РФ 20.12.2001).
175. Филенко О.Ф., Дмитриева А.Г. Биотестирование как способ контроля токсичности загрязняемой водной среды // Приборы и системы упр. –
1999. – № 1. – С. 61-63.
176. Физико-химическое сопоставление реагентных методов очистки
сточных вод от ионов тяжелых металлов / Н.Н. Красногорская, Е.Н. Сапожникова, А.Т. Набнев и др. // Успехи современного естествознания. – 2004. – № 2. –
С. 114-115.
177
177. Фиторемедиационные технологии в защите гидросферы: монография
/ Л.Н. Ольшанская, Н.А. Собгайда, Ю.А. Тарушкина и др. – Саратов: Сарат. гос.
техн. ун-т, 2011. – 138 с.
178. Фрумин Г.Т. Экологически допустимые уровни воздействия металлами на водные экосистемы // Биол. внутр. вод. – 2000. – № 1. – С. 125-131.
179. Фрумин Г.Т., Баркан Л.В. Комплексная оценка загрязнённости Ладожского озера по гидрохимическим показателям // Водные ресурсы. – 1997. –
Т. 24, № 3. – С. 315-319.
180. Харькина О.В. Новые разработки инженерно-технологического центра МГУП "Мосводоканал" // Водоочистка. Водоподготовка. Водоснабжение. –
2011. – № 2. – С. 56-68.
181. Ходырев Д.В. Повышение эффективности флокуляции при очистке
сточных вод реагентным методом // Водоснабжение и санитарная техника. –
2005. – № 6. – С. 38-40.
182. Чернавский Д.С. Синергетика и информация: Динамическая теория
информации. – М.: URSS, 2013. – 304 с.
183. Чернов В.Б. Кинебас А.К. Юрлова Н.А. Совершенствование системы
мониторинга качества воды в условиях современного мегаполиса // Водоснабжение и санитарная техника. – 2004. – № 8, часть 2. – С.18-20.
184. Шайхиев И.Г. Минлегулова Г.А. Очистка производственных сточных вод стоками других производств. Часть 2. Очистка сточных вод гальванических производств // Вода и экология. – 2008. – № 4. – С. 16-30.
185. Шитиков В.К., Розенберг Г.С., Зинченко Т.Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. – Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003. – 463 с.
186. Экман Р. Масс-спектрометрия. Аппаратура, толкование и приложения. – М.: Техносфера, 2013. – 368 c.
187. Электрофлотационная технология очистки сточных вод промышленных предприятий: монография / В.А. Колесников, В.И. Ильин, Ю.И. Капустин
и др. – М.: Химия, 2007. – 304 с.
178
188. Экологические проблемы: что происходит, кто виноват и что делать?: учебное пособие / Ю.М. Арский, В.И. Данилов-Данильян, М.Ч. Залиханов и др. / под ред. В.И. Данилова-Данильяна. – М.: МНЭПУ, 1997. – 322с.
189. Яйли Е.А. Элементы системы управления качеством главных компонентов природной среды урбанизированных территорий // Материалы Итоговой
сессии Ученого совета (27-28 января 2004 г.). – СПб.: РГГМУ, 2004. – С. 158160.
190. Яйли Е.А. Управление динамикой и качеством окружающей среды //
Экономика, экология, техника образования – 2003 г.: труды научнопрактической конференции. – Туапсе, 2004. – С. 103-107.
191. Яйли Е.А. Фактор риска и подходы к его оценке при реализации инвестиционных проектов в сфере рекреационной деятельности. // 7-я Международная конференция «АКВАТЕРРА»: тез. докладов. – СПб., 2004. – С.127-130.
192. Яйли Е.А. Методы оценки и управление экологическими рисками и
их применение к водным системам. // VI-Международный экологический форум (21-23 марта 2005 г. Санкт-Петербург): сб. тез. – СПб – 2005 – С. 184-186.
193. Яйли Е.А. Методы оценки и управления качеством окружающей
среды: состояние и перспективы // Информационные системы и модели в научных исследованиях, промышленности и экологии: всероссийская научнотехническая конференция. – Тула: ТулГУ, 2006. – С. 193-196.
194. Яйли Е.А. Научно-методические и прикладные аспекты оценки и
управления урбанизированными территориями на основе инструмента риска и
новых показателей качества окружающей среды. – СПб.: РГГМУ, 2006. – 444 с.
195. Яйли Е.А., Музалевский А.А. Методология и способ оценки качества компонентов природной среды урбанизированных территорий на основе
индикаторов, индексов и риска // Экологические системы и приборы. – 2006. –
№ 12. – С. 23-29.
196. Яйли Е.А., Музалевский А.А. Традиционный и коэволюционный
взгляды на системные подходы к проблеме управления экологическими рисками // Управление риском. – 2006. – № 2. – С. 10-24.
179
197. Яйли Е.А., Музалевский А.А. Что мы хотим определить, оценить и
чем мы хотим управлять? Методологические аспекты проблемы риска //
Управление риском. – 2006. – № 3. – С. 50-63.
198. Яйли Е.А., Музалевский А.А. Управление безопасным функционированием сложных систем в условиях ЧС с использованием инструмента риска
// Безопасность жизнедеятельности. – 2006. – №7. – С. 33-39.
199. Яйли Е.А., Музалевский А.А. Управление экологическими рисками в
контексте системного подхода // Научно-технические ведомости СПбГПУ. –
2006. – № 5. – Т. 1. – С. 229-238.
200. Яйли Е.А., Музалевский А.А. Риск: анализ, оценка, управление. –
СПб.: РГГМУ, 2005. – 232 с.
201. Яйли Е.А. Научные и прикладные аспекты оценки и управления урбанизированными территориями на основе инструмента риска и новых показателей качества окружающей среды / Под ред. Л.Н. Карлина. – СПб.: РГГМУ,
ВВМ, 2006. – 448с.
202. Яйли Е.А. Применение методологии риска для управления уровнем
экологической безопасности на урбанизированных территориях // Личность,
культура, общество. – 2009. – Т. 11. – вып. 1-2 (46-47). – С. 310-315.
203. Яйли Е.А. Метод оценки качества компонентов окружающей среды
на основе индикаторов и индексов устойчивого развития // Экологическая химия. – 2005. – Т. 14. – № 4. – С. 266-274.
204. Яйли Е.А., Музалевский А.А. Системный подход к управлению экологическими рисками: Традиционные и новые подходы // Безопасность в техносфере. – 2007. – № 1. – С. 18-24.
205. Яковлев С.В., Воронов Ю.В. Водоотведение и очистка сточных вод:
учебник для ВУЗов. – М.: АСВ, 2002. – 704 с.
206. Burrows L.J., West J.R., Forster C.F., Martin A. Mixing studies in an
Orbal activated sludge system // Water SA. – 2001. – V. 27. – N. 1. – P. 70-83.
180
207. Caixeta C., Cammarota M.C., Xavier A.M. Slaughterhouse wastewater
treatment: evaluation of a new three-phase separation system in a UASB reactor //
Bioresource technology. – 2002. – V. 81(1). – P. 61-69.
208. Chiang SH., Shi F., Gu X. A New Development In Flotation Process //
Journal of Chinese inst. of chem. Engineers. – 2003. – V. 34 (1). – P. 1-9.
209. Cooney, David O. Adsorption design for wastewater treatment // Boca
Raton. – FL: Lewis Publishers, 1998. – P. 45-50.
210. Corbitt, Robert A., Standard handbook of environmental engineering. –
ed. 2nd. – McGraw-Hill, 1998. – P. 5.1-5.6.
211. Do-Quang Z., Cockx A., Line A., Roustan M. Computational fluid dynamics applied to water and wastewater treatment facility modeling // Environ Engg
and Policy. – 1999. – №1. – P. 137-147.
212. Finch J.A., Dobbly G.S. Cplumn Flotation. – 1990. – P. 11-19.
213. Gerardi, M.H. Nitrification and Denitrification in the activated sludge
process. – New. York: John Wiley and Sons, 2002. – 193 p.
214. Global and local mass transfer coefficients in waste water treatment process by computational fluid dynamics / A. Cockx, Z. Do-Quang, P. Chatellier et al. //
Chemical Engineering Proceedings. – 2001. – N. 40. – P. 187-194.
215. Ives, K. J., ed., The Scientific Basis of Flotation, "The Froth Flotation
Process: Past, Present and Future – In Brief, by Kitchener, J.A.". – Hague: Martinus
Nijhoff Publishers, 1982. – P. 3-51.
216. Klassen, V. I., and Mokrousov, V. A., An introduction to the theory of
flotation / Translated from the 2d Russian ed. by J. Leja and G. W. Poling. – London:
Butterworths, 1963. – P. 153-155.
217. Leeden, F. Van der, Troise, F. L., Todd, D. K., The Water Encyclopedia.
– Second Edition. - Lewis Publishers, 1990. – P. 510-520.
218. Mathematical modelling of small wastewater treatment plants: power and
limitations / N. Philips, S. Heyvaerts, K. Lammens // Water Science & Technology. –
2005. – V. 51. – N. 10. – P. 55-63.
181
219. Modelling of Wastewater Treatment Plants How Far Shall We Go with
Sophisticated Modelling Tools / G.C. Glover, C. Printemps, K. Essemiani et al. //
Water science and technology. – 2006. – V. 53. – N. 3. – P. 79-89.
220. Patterson J., W. Wastewater treatment technology. – Ann Arbor: Ann Arbor Science Publisher, 1975. – P. 199-201.
221. Puget FP, Melo MV, Massarani G. Wastewater treatment by flotation //
Brazilian journal of chemical engineering. – 2000. – V. 17. – P. 407-413.
222. Reay D., Ratcliff G., Removal of fine particles from water by dispersed
air flotation: effects of bubble size and particle size on collection efficiency // Can. J.
Chem. Eng. – 1973. – V. 51. – P. 178-185.
223. Shi F., Gu X., Chiang S.H. A Study of Hydro dynamic Behaviors in a
Multi-stage Loop-Flow Flotation Column, the Fluid // Particle Separation Journal. –
2002. – V.14 (3). – P. 185-198.
224. Svarovsky, L. ed., Solid-liquid separation, "Flotation", by Gochin, R. J.–
London: Butterworths, 1990. – P. 593-600.
225. Svarovsky, L., Solid-liquid separation processes and technology. – Amsterdam: Elsevier, 1985. – P. 103-106.
226. Анапольский В.Н. Современные технологии очистки промышленных
сточных вод от ионов тяжелых металлов [Электронный ресурс]. URL:
http://www.c-o-k.com.ua/content/view/599 (дата обращения 10.09.2014).
227. Виноградов С.С. Экология гальванических производств [Электронный ресурс]. URL: http://galvanicrus.ru/lit/articles/ (дата обращения 10.09.2014).
228. Очистка сточных вод гальванического производства [Электронный
ресурс]. URL: http://www.kspr.ru/design-objects/industrial/metalworking/ electroplating/water-waste-treatment/ (дата обращения 10.09.2014).
229. Очистка сточных вод гальванического производства [Электронный
ресурс]. URL: http://www.envochem.ru/ (дата обращения 10.09.2014).
230. Очистка сточных вод гальванических производства судостроительных
предприятий
[Электронный
ресурс].
URL:
182
http://www.korabel.ru/news/comments/ochistka_stochnih_vod_galvanicheskih_proiz
vodstva_sudostroitelnih_predpriyatiy.html (дата обращения 10.09.2014).
231. Очистка сточных вод промышленных предприятий [Электронный
ресурс]. URL: http://enviropark.ru/course/category.php?id=13
(дата обращения
10.09.2014).
232. Павлов Д.В., Вараксин С.В., Колесников В.А. Очистка сточных вод
металлообрабатывающих предприятий: проблемы и решения [Электронный ресурс].
URL:
http://waste.ua/eco/2009/wastewater/metal/
(дата
обращения
10.09.2014).
233. Технологии очистки стоков гальванических производств [Электронный ресурс]. URL: http://www.gsp-bmt.ru/services/1/12.html (дата обращения
10.09.2014).
234. Технопарк РХТУ им. Д.И. Менделеева [Электронный ресурс]. URL:
http://www.enviropark.mpi.ru/ (дата обращения 10.09.2014).
183
ПРИЛОЖЕНИЕ
184
185
186