Обеспечение достоверности выявления источника сверхнормативного выброса в атмосферу

от

Л.О. Штриплинг, В.В. Баженов, Н.С. Баженова, Е.Ю. Жемчугова

ФГАОУ ВО Омский государственный технический университет, РФ, г. Омск, Пр. Мира, 11

E—mail: Losht59@mail.ru

DOI: 10.33075/2220-5861-2023-1-99-107

УДК 504.064.3                                                                                                                                      

Реферат: 

   В статье представлен метод и реализованная на его основе методики выявления источника, допустившего сверхнормативный выброс, в условиях ограниченной точности расчетных и инструментальных методов определения концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе. Метод заключается в определении источника, выбросы которого привели к нарушению качества атмосферного воздуха, по значениям концентраций загрязняющих веществ, полученных передвижной лабораторией в двух точках. По полученным значений концентраций рассчитываются массовые выбросы на источниках, выбрасывающих зафиксированное вещество. Далее выдвигаются и проверяются гипотезы о виновности конкретного источника загрязнения. По отношению рассчитанных массовых выбросов и кратности превышения установленных нормативов делается вывод о виновности источника в зафиксированном нарушении.

   Представленная методика реализована в виде программного продукта и опробована в работе передвижной лаборатории. По данным, зафиксированным лабораторией, проведены расчеты и выявлен источник, допустивший сверхнормативный выброс. Результаты проведенной Минприроды Омской области проверки предприятий подтвердили выдвинутое предположение о виновности конкретного источника. Таким образом, разработанная методика локализации источника сверхнормативного выброса подтвердила свою адекватность и точность в определении таких источников. В заключении сделан вывод о том, что предлагаемый метод позволяет компенсировать неточности при использовании инструментальных измерений и расчетных методов для выявления источника сверхнормативного выброса.

Ключевые слова: загрязнение, атмосферный воздух, сверхнормативный выброс, источник загрязнения атмосферы, локализация источника, концентрация химического вещества.

Для цитирования: Штриплинг Л.О., Баженов В.В., Баженова Н.С., Жемчугова Е.Ю. Обеспечение достоверности выявления источника сверхнормативного выброса в атмосферу // Системы контроля окружающей среды. 2023. Вып. 1 (51). C. 99-107. DOI: 10.33075/2220-5861-2023-1-99-107

Полный текст в формате PDF

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Программно-техническое обеспечение ведения учета объектов, оказывающих негативное воздействие на окружающую среду. – URL: https://uonvos.rpn.gov.ru (дата обращения: 16.01.2023).
  2. Yang, H., Tseng, Y., Chuang, H., Li, T., Yuan, C., & Lee, J.J. Chemical Fingerprint and Source Identification of Atmospheric Fine Particles Sampled at Three Environments at the Tip of Southern Taiwan // Aerosol and Air Quality Research. 2017. № 17, pp. 529–542.
  3. Zhangjie Fu, Yiming Chen, Yongjie Ding, Daojing He. Pollution Source Localization Based on Multi-UAV Cooperative Communication // IEEE Access. 2019. Vol. 7, pp. 29304–29312.
  4. Noe M. Yungaicela-Naula, Youmin Zhang, Luis E. Garza-Castañon, Luis I. Minchala. UAV-based Air Pollutant Source Localization Using Gradient and Probabilistic Methods // International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), 12- 15 June 2018 (Dallas, TX, USA), pp. 702–707.
  5. Zhang S. Pollution Transport Simulation and Machine-Learning Aided Source Detection in Metropolitan Areas // 2020 International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering (ICBAIE). 2020, pp. 359–364.
  6. Positive matrix factorization (PMF) // U.S. Environmental Protection Agency. — URL: https://www.epa.gov/sites/produc-tion/files/2015-02/documents/pmf_5.0_user
  7. Park M., Lee T.V., Lee E., Kim D. Enhancing source identification of hourly PM2.5 data in Seoul based on a dataset segmentation scheme by positive matrix factorization (PMF) // Atmospheric Pollution Research. 2019. Vol. 10. No. 4, pp. 1042–1059.
  8. Begum B.A., Hopke P.K. Identification of Sources from Chemical Characterization of Fine Particulate Matter and Assessment of Ambient Air Quality in Dhaka, Bangladesh // Aerosol and Air Quality Research. 2019. Vol. 19, pp.118–128.
  9. Shtripling L.O., Bazhenov V.V., Varakina N.S., Kupriyanova N.P. Development of unauthorized airborne emission source identification procedure // Journal of Physics: Conference Series. 2018. P. 012105.
  10. Штриплинг Л.О., Баженов В.В., Калинин Ю.В., Баженова Н.С., Меркулов В.В. Метод предварительной локализации источника сверхнормативного загрязнения атмосферного воздуха как способ повышения эффективности экологического мониторинга и надзора в России // Омский научный вестник. 2019. № 3 (165). С. 72–77.
  11. Приказ Минприроды России от 06.06.2017 N 273 «Об утверждении методов расчетов рассеивания выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферном воздухе». — URL: http://www.consul-tant.ru/document/cons_ doc_LAW_222765 (дата обращения: 20.12.2022).

Loading