RU2710358C1 - Method for interpolation control of waste water and industrial wastes pollution - Google Patents
Method for interpolation control of waste water and industrial wastes pollution Download PDFInfo
- Publication number
- RU2710358C1 RU2710358C1 RU2019103060A RU2019103060A RU2710358C1 RU 2710358 C1 RU2710358 C1 RU 2710358C1 RU 2019103060 A RU2019103060 A RU 2019103060A RU 2019103060 A RU2019103060 A RU 2019103060A RU 2710358 C1 RU2710358 C1 RU 2710358C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- pollution
- contamination
- analysis
- inlet
- wastewater
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/18—Water
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
- Y02A20/20—Controlling water pollution; Waste water treatment
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Pathology (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Sewage (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к способам и средствам мониторинга окружающей среды и может быть использовано для контроля загрязнений сточных вод или поверхностных вод природных водоемов.The invention relates to methods and means of environmental monitoring and can be used to control pollution of wastewater or surface water of natural reservoirs.
Как известно, исследования качественного и количественного состава сточных вод часто затруднено вследствие их сложного состава, широкого интервала концентраций примесей, изменения состава сточных вод во времени. Многие вещества уже в очень малых концентрациях вызывают изменения качества воды, и определение их количества в воде связано со значительными трудностями.As you know, studies of the qualitative and quantitative composition of wastewater are often difficult due to their complex composition, a wide range of impurity concentrations, and changes in the composition of wastewater over time. Many substances already in very small concentrations cause changes in water quality, and the determination of their amount in water is associated with significant difficulties.
При аналитическом контроле работы очистных сооружений немаловажное значение имеет время, затрачиваемое на проведение анализа. Часто при анализе сточных вод возникают трудности, связанные с присутствием сопутствующих и мешающих веществ, не предусмотренных в стандартных методиках.In the analytical control of the operation of treatment facilities, the time taken to conduct the analysis is of no small importance. Often when analyzing wastewater there are difficulties associated with the presence of concomitant and interfering substances that are not provided for in standard methods.
Особое значение имеет применение автоматических приборов, которые позволяют не только повысить производительность труда химиков-аналитиков и снизить стоимость анализов, но и осуществить непрерывный контроль состава сточных вод и работой очистных сооружений, а также оперативно зафиксировать любые нарушения.The use of automatic devices is of particular importance, which allows not only to increase the productivity of analytical chemists and reduce the cost of analysis, but also to continuously monitor the composition of wastewater and the operation of treatment facilities, as well as to quickly record any violations.
В современном производстве с повышенными (форсированными) параметрами технологических процессов периодически возникают условия, приводящие к разрушению зданий, сооружений, оборудования и транспортных средств, выходу из строя машин, агрегатов, коммуникаций или их узлов, сбросов в канализацию или поверхностные водоемы агрессивных жидкостей и сильнодействующих ядовитых веществ, разливов нефтепродуктов. Такие явления принято называть авариями.In modern production with increased (forced) parameters of technological processes, conditions periodically arise that lead to the destruction of buildings, structures, equipment and vehicles, failure of machines, aggregates, communications or their components, discharges into the sewer or surface water bodies of aggressive liquids and strong toxic substances, oil spills. Such phenomena are called accidents.
В соответствии с действующими ГОСТ 12.1.004-91 и ГОСТ Р 12.3.047-98 производственные процессы должны разрабатываться так, чтобы вероятность возникновения нештатных ситуаций на любом участке (объекте) в течение года не превышала 10-6⋅год-1.In accordance with the current GOST 12.1.004-91 and GOST R 12.3.047-98 production processes should be designed so that the probability of emergency situations at any site (facility) during the year does not exceed 10 -6 ⋅ year -1 .
В практике проектирования в качестве критериев допустимости уровня индивидуального риска Re рассматриваются три области [1]:In design practice, three areas are considered as criteria for admissibility of an individual risk level R e [1]:
• Re менее 5.0⋅10-5 - область малых рисков; мер по их снижению не требуется;• R e less than 5.0⋅10 -5 - low risk area; measures to reduce them are not required;
• Re от 5.0⋅10-5 до 10-3 - область, требующая принятия определенных мер по снижению рисков, с учетом экономической (финансовой) целесообразности этих мер;• R e from 5.0⋅10 -5 to 10 -3 - an area requiring the adoption of certain measures to reduce risks, taking into account the economic (financial) feasibility of these measures;
• Re более 10-3 - область недопустимого риска, требующая обязательного выполнения мер по его снижению, невзирая на размер финансовых затрат.• R e more than 10 -3 - an area of unacceptable risk, requiring mandatory implementation of measures to reduce it, regardless of the size of financial costs.
Обеспечение указанных требований возможно только при соответствующей достоверности контроля.The provision of these requirements is possible only with the appropriate reliability of control.
Существующие методы повышения объективности контроля основываются на повышении количества анализов и установке большего количества стационарных или передвижных станций экологического мониторинга. Эти методы являются дорогостоящими и не обеспечивают достоверного анализа, поскольку сброс все равно может пройти мимо них и не быть идентифицированным. В связи с этим важным является создание эффективных систем быстрого прогноза на основании априорной информации о появлении загрязнений и математической обработки динамики изменений результатов контроля, что и реализуется в изобретении.Existing methods to increase the objectivity of control are based on increasing the number of analyzes and installing more stationary or mobile environmental monitoring stations. These methods are expensive and do not provide reliable analysis, since the dump can still pass by them and not be identified. In this regard, it is important to create effective quick forecast systems based on a priori information about the appearance of contaminants and mathematical processing of the dynamics of changes in the control results, which is implemented in the invention.
Из уровня техники известен способ измерения загрязнения реки путем отбора проб воды, включающий измерение концентрации загрязняющих веществ в различных створах реки и составление таблицы данных замеров. При этом качество речной воды оценивается по отношению к предельной допустимой концентрации загрязняющего (ПДК) вещества [2].The prior art method for measuring river pollution by sampling water, including measuring the concentration of pollutants in various river sections and compiling a table of measurement data. In this case, the quality of river water is evaluated in relation to the maximum permissible concentration of a polluting substance (MPC) [2].
Недостатком способа является низкая достоверность контроля, проявляющаяся в невозможности дифференциальной диагностики очагов загрязнения вод.The disadvantage of this method is the low reliability of the control, manifested in the impossibility of differential diagnosis of foci of water pollution.
Из уровня техники известна также автоматическая станция контроля качества природных и сточных вод (SU 1134547 A1, МПК C02F 1/00, G01N 33/18, G05D 27/00, C02F 103/02, опубл. 15.01.1985), реализующая способ контроля загрязнения путем измерения концентрации загрязняющего компонента в воде с помощью переносных приборов или стационарных многопараметрических анализаторов [3].An automatic station for monitoring the quality of natural and waste waters (SU 1134547 A1, IPC
Однако при контроле загрязнения с использованием автоматической станции контроля качества природных и сточных вод не учитывается предыстория процесса, что не позволяет установить причину и место загрязнения, что снижает достоверность контроля.However, when controlling pollution using an automatic station for monitoring the quality of natural and wastewater, the process history is not taken into account, which does not allow to establish the cause and place of pollution, which reduces the reliability of the control.
Наиболее близким к заявляемому изобретению способом, выбранным в качестве прототипа, признан способ контроля загрязнений реки (RU 2058270 C1, МПК C02F 5/00, опубл. 20.04.1996). В данном способе контроля загрязнения дополнительно вычисляют разность синхронизированных во времени значений концентрации загрязняющего компонента на входе и выходе контролируемого участка, после чего сравнивают вычисленное значение разности концентрации с предельной погрешностью применяемого метода контроля концентраций. При превышении разности порогового значения предельной погрешности метода контроля с одновременным превышением ПДК концентрации на выходе участка делают вывод о наличии загрязнения воды в зоне контролируемого участка. При значениях разности меньше установленной предельной погрешности метода контроля с одновременным превышением ПДК концентраций на входе и выходе участка делают вывод о загрязнениях поверхностных вод до границы контролируемого участка. При превышениях ПДК концентраций на входе и выходе контролируемого участка с одновременным превышением разности значений концентрации предельной погрешности метода контроля делают вывод об одновременном наличии загрязнений как на входе, так и в пределах контролируемого участка [4].Closest to the claimed invention, the method selected as a prototype, recognized as a method of controlling river pollution (RU 2058270 C1, IPC
Недостатком известного способа является его низкая достоверность вследствие того, что частота взятия проб не регламентирована. Последнее может привести к тому, что загрязнение может быть вообще не зафиксировано.The disadvantage of this method is its low reliability due to the fact that the sampling frequency is not regulated. The latter can lead to the fact that pollution may not be recorded at all.
Технической задачей, на решение которой направлено заявленное изобретение, является повышение достоверности контроля за счет создания системы интерполяционного контроля загрязнений сточных вод природно-промышленных территориальных комплексов.The technical problem to which the claimed invention is directed is to increase the reliability of control by creating an interpolation control system for wastewater pollution from natural industrial territorial complexes.
Указанная задача решена тем, что способ интерполяционного контроля загрязненности сточных вод и промышленных стоков, включает измерение концентрации загрязнения в канализационной трубе на входе и выходе контролируемого участка и сравнение результата измерений с предельно допустимым значением ПДК. Отличает способ от известных аналогов то, что измерение концентрации загрязнения и сравнение результата измерений с предельно допустимым значением ПДК осуществляют с помощью постов анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков, установленных на входе и выходе канализационной трубы, выполненных в виде измерительных модулей, подключенных через коммутатор к вычислительному блоку, при этом дополнительно определяют вероятность обнаружения загрязнения при отсутствии его фиксации упомянутыми постами анализа, представляя последовательность измерений как стационарный поток Пуассона.This problem is solved in that the method of interpolation control of pollution of wastewater and industrial effluents, includes measuring the concentration of pollution in the sewer pipe at the inlet and outlet of the controlled area and comparing the measurement result with the maximum permissible MAC value. The method differs from the known analogues in that the measurement of the concentration of pollution and the comparison of the measurement result with the maximum permissible MPC value is carried out using the posts for analysis of pollution of wastewater or industrial effluents installed at the inlet and outlet of the sewer pipe, made in the form of measuring modules connected via a switch to the computing unit, while additionally determining the probability of detecting contamination in the absence of its fixation by the mentioned analysis posts, presenting after ovatelnost measurements as stationary Poisson stream.
Положительным техническим результатом, обеспечиваемым раскрытой выше совокупностью признаков способа, является повышение достоверности контроля за счет измерения концентрации загрязнений на входе и выходе канализационной трубы и дополнительным вычислением вероятности обнаружения загрязнения.A positive technical result provided by the above set of features of the method is to increase the reliability of control by measuring the concentration of contaminants at the inlet and outlet of the sewer pipe and additionally calculating the probability of detecting pollution.
Способ поясняется чертежом, где на фигуре представлена упрощенная структурная схема автоматизированной системы, с помощью которой осуществляется способ.The method is illustrated in the drawing, where the figure shows a simplified block diagram of an automated system with which the method is carried out.
Осуществление способа основано на использовании инструментального метода исследования особенностей процессов движения загрязняющих веществ, протекающих в жидкой среде. Для разработки алгоритма работы системы по данным реперных измерений и текущих результатов анализа за основу был взят метод стохастической интерполяции, используемый как средство решения задач распознавания, идентификации, обучения и адаптации.The implementation of the method is based on the use of an instrumental method for studying the characteristics of the processes of movement of pollutants in a liquid medium. To develop the algorithm of the system according to the reference measurements and current analysis results, the basis was taken as the method of stochastic interpolation, used as a means of solving problems of recognition, identification, training and adaptation.
Автоматизированная система контроля, реализующая способ, включает в себя объект контроля, представляющий собой канализационную трубу 1, посты анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 и 2.2, установленные на входе и выходе трубы, коммутатор 3, тактовый генератор 4, вычислительный блок 5, задатчик ПДК по контролируемому загрязняющему веществу и интенсивности появления данного вида загрязнений 6, задатчик установки достоверности контроля за время наблюдения 7, логический блок 8, индикатор 9.An automated control system that implements the method includes a control object, which is a
Посты анализа 2.1 и 2.2 могут представлять собой измерительные модули, построенные на основе pH-преобразователей, датчиков проводимости и кислородомеров1 (1 Измерение параметров воды и других жидкостей // RusAutomation. URL: https://rusautomation.ru/datchiki_parametrov_zhidkosti (дата обращения: 18.01.2019).). Коммутатор 3 может представлять собой мультиплексный вход промышленного измерительного преобразователя2 (2 T201 // КИП-Сервис. URL: https://rusautomation.ru/datchiki_parametrov_zhidkosti (дата обращения: 18.01.2019).). Тактовый генератор 4 может быть построен на основе микросхемы часов реального времени DS1302 с последовательным интерфейсом3 (3 Часы реального времени с последовательным интерфейсом // Рынок микроэлектроники. URL: http://www.gaw.ru/html.cgi/txt/ic/Maxim/timing/rtc/serial/start.htm (дата обращения: 18.01.2019).). Блоки 5, 6, 7, 8 и 9 могут быть реализованы на основе промышленного контроллера, построенного на основе восьми- или тридцатидвухразрядного микроконтроллера серии STM8 или STM32, содержащего микропроцессорное ядро, соединенное с помощью системной шины с FLASH-памятью программ, SRAM-памятью данных, двенадцатиразрядным аналого-цифровым преобразователем, энергонезависимой электрически перепрограммируемой памятью EEPROM и универсальными восьмиразрядными двунаправленными портами ввода-вывода. При этом вычислительный блок 5 и логический блок 8 реализуются микропроцессорным ядром микроконтроллера. Задатчики 6 и 7 реализуются электрически перепрограммируемой памятью с возможностью их изменения с помощью программатора или управляющей программы микроконтроллера, хранящейся во FLASH-памяти. Выход коммутатора 3 через измерительный вход, снабженный операционным усилителем, подключен к входу аналого-цифрового преобразователя микроконтроллера, а к выходу одного из портов ввода-вывода подключен индикатор 9, который может представлять собой модуль индикации, построенный на основе LCD-дисплея или линейки семисегментных индикаторов.Analysis posts 2.1 and 2.2 can be measuring modules based on pH converters, conductivity sensors and oxygen meters 1 ( 1 Measurement of water and other liquids // RusAutomation. URL: https://rusautomation.ru/datchiki_parametrov_zhidkosti (accessed: 01/18/2019).). Switch 3 can be a multiplex input of an industrial measuring transducer 2 ( 2 T201 // KIP-Service. URL: https://rusautomation.ru/datchiki_parametrov_zhidkosti (accessed: 01/18/2019).).
Предлагаемый способ контроля реализуется следующим образом.The proposed control method is implemented as follows.
Информация о виде и степени загрязнения с постов анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 и 2.2 через коммутатор 3, в определенной последовательности, в соответствии с командами тактового генератора 4 поступают на вычислительный блок 5. Далее с помощью вычислительного блока 5 сравнивают измеренные концентрации загрязнений со значениями ПДК. Здесь же вычисляется вероятность пропуска загрязнений сточных вод и происходит сравнение с достоверностью контроля, задаваемой с помощью задатчика установки достоверности контроля 7. После этого с помощью блока 8 производят дифференциальную оценку результатов контроля путем сравнения и логического анализа измеренных и вычисленных значений с предельными отклонениями. Результаты контроля выводят на индикатор 9.Information about the type and degree of pollution from the stations for analysis of pollution of wastewater or industrial effluents 2.1 and 2.2 through the
Время протекания сточных вод от начала наблюдений до поста анализа 2.1 составляет Т0. С поста анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1, установленного на канализационной трубе 1, время получения информации о виде и степени загрязнения составляет T1. Время протекания сточных вод внутри канализационной трубы составляет Т2. На выходе канализационной трубы сточные воды поступают на пост анализа 2.2, время получения информация о виде и степени загрязнения от которого составляет Т3.The flow time of wastewater from the beginning of observations to the post of analysis 2.1 is T 0 . From the post of analysis of pollution of wastewater or industrial effluents 2.1 installed on the
При протекании сточных вод по канализационной трубе за время наблюдения ТН возможны два несовместных события, образующих полную группу несовместных событий.When sewage flows through the sewer during the observation time T H , two incompatible events are possible, forming a complete group of incompatible events.
Событие 1. На входе трубы загрязнений, превышающих ПДК, не было, и, соответственно, пост анализа загрязнений 2.1 их не зафиксировал, в канализационной трубе загрязнений не было и пост анализа загрязнений 2.2 их также не зафиксировал. Во время протекания сточных вод по канализационной трубе от поста 2.1 до поста 2.2 загрязнений не было. Время протекания сточных вод по канализационной трубе до поста анализа загрязнений от поста 2.1 до поста 2.2 составит Т0, вероятность такого события обозначим как P1.
Событие 2. Загрязнения, превышающие ПДК, были, вероятность такого события обозначим как Р2.Event 2. There were pollution in excess of the MPC, the probability of such an event is denoted as P 2 .
Как известно, вероятность полной группы несовместных событий равна единице.As you know, the probability of a complete group of incompatible events is equal to one.
Вероятность события Р2 складывается из суммы вероятностей нескольких совместных событий:The probability of the event P 2 is the sum of the probabilities of several joint events:
Событие 2.1. Во время протекания сточных вод по канализационной трубе до поста анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 произошло одно или более загрязнений, превышающих ПДК. Вероятность такого события Р20.Event 2.1. During the flow of wastewater through the sewer pipe to the post of analysis of pollution of wastewater or industrial effluents 2.1, one or more pollutants exceeding the MPC occurred. The probability of such an event is P 20 .
Событие 2.2. Пост анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 обнаружил загрязнения, превышающие ПДК. Вероятность такого события Р21.Event 2.2. A post for analysis of wastewater or industrial effluent pollution 2.1 found pollution exceeding the MPC. The probability of such an event is P 21 .
Событие 2.3. Между получением информация о виде и степени загрязнения с постов анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 и 2.2 в канализационной трубе появилось одно или более загрязнений, превышающих ПДК. Вероятность такого события Р22.Event 2.3. Between receiving information about the type and degree of pollution from the posts for analysis of pollution of wastewater or industrial effluents 2.1 and 2.2, one or more pollutants appeared in the sewer pipe in excess of the MPC. The probability of such an event is P 22 .
Событие 2.4. Пост анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.2 обнаружил загрязнения, превышающие ПДК. Вероятность такого события Р23.Event 2.4. A post for analysis of wastewater or industrial effluent pollution 2.2 has detected pollution exceeding the MPC. The probability of such an event is P 23 .
Появление загрязнений сточных вод, превышающих ПДК, в общем случае имеет случайный характер и представлено в виде случайного потока, ординарного, стационарного и без последействия. Для математической формализации использован пуассоновский поток, а время между соседними загрязнениями имеет экспоненциальное распределение, с учетом дневных (утро, обед и вечер), сезонных (весна, лето, осень и зима) и других изменений параметров потока появления загрязнений.The appearance of wastewater pollution in excess of the MPC, in the general case, is random in nature and is presented in the form of a random flow, ordinary, stationary and without aftereffect. For the mathematical formalization, the Poisson flow is used, and the time between adjacent pollutants has an exponential distribution, taking into account daily (morning, lunch and evening), seasonal (spring, summer, autumn and winter) and other changes in the parameters of the flow of pollution.
Интенсивность появления загрязнений λ - среднее число появления загрязнений определенного вида в единицу времени, величина, обратная среднему интервалу времени между загрязнениями. Для оценки ожидаемой интенсивности появления используются следующие подходы:The intensity of the appearance of pollution λ is the average number of occurrence of pollution of a certain type per unit time, the reciprocal of the average time interval between pollution. The following approaches are used to assess the expected intensity of occurrence:
- статистический подход, заключающийся в максимально полном использовании статистики наличия загрязнений, а также данных о появлении загрязнений на объектах-аналогах;- a statistical approach, which consists in the maximum use of statistics on the presence of pollution, as well as data on the appearance of pollution at similar facilities;
- графоаналитический подход, заключающийся в использовании логических методов анализа «деревьев событий» или расчетных, имитационных, моделей пользователей;- graphoanalytical approach, consisting in the use of logical methods of analysis of "event trees" or design, simulation, user models;
- экспертный подход, заключающийся в выработке оценки путем учета мнений специалистов в данной области.- an expert approach consisting in the development of an assessment by taking into account the views of specialists in this field.
Для различных источников загрязнения характерен явный недостаток репрезентативных статистических данных об отказах, ошибках и технических неполадках в технологическом процессе, авариях на объектах-аналогах, уникальности производственных циклов, отсутствии исчерпывающих исходных данных о производстве, условиях размещения и эксплуатации оборудования. Поэтому целесообразно применение сочетания указанных подходов и процедур, адаптированных к специфике целей и задач анализа риска аварийных выбросов конкретного производства.Different sources of pollution are characterized by a clear lack of representative statistical data on failures, errors and technical malfunctions in the technological process, accidents at analogous facilities, uniqueness of production cycles, lack of exhaustive initial data on production, equipment placement and operation conditions. Therefore, it is advisable to use a combination of these approaches and procedures adapted to the specific goals and objectives of the analysis of the risk of accidental emissions from a particular production.
Вероятность того, что во время протекания сточных вод по канализационной трубе до поста анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 загрязнений не было, определится следующим выражением:The likelihood that during the flow of sewage through the sewer before the post of analysis of pollution of sewage or industrial effluents 2.1 was not, is determined by the following expression:
Вероятность того, что пост анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 загрязнений не обнаружил, определится следующим выражением:The likelihood that the post of analysis of pollution of sewage or industrial effluents 2.1 pollution is not found, is determined by the following expression:
Вероятность того, что в канализационной трубе между анализами загрязнений не было, определится выражением:The probability that there was no contamination between the analyzes of the sewer pipe is determined by the expression:
Вероятность того, что пост анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.2 загрязнений не обнаружил, определится выражением:The probability that the post of analysis of pollution of wastewater or industrial effluents 2.2 pollution is not found, is determined by the expression:
События независимы, поэтому вероятность их одновременного происхождения определится их произведением:Events are independent, therefore the probability of their simultaneous origin is determined by their product:
Вероятность того, что во время протекания сточных вод по канализационной трубе до поста анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 было одно или более загрязнений, определится выражением:The probability that during the flow of wastewater through the sewer pipe before the post of analysis of pollution of wastewater or industrial effluents 2.1 there was one or more pollution, is determined by the expression:
Вероятность того, что пост анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 обнаружил загрязнения, с учетом малого интервала времени получения информации о виде и степени загрязнения T1 со всем временем наблюдения, приближенно определится выражением:The probability that the post of analysis of pollution of wastewater or industrial effluents 2.1 detected pollution, taking into account the small time interval for obtaining information about the type and degree of pollution T 1 with the entire observation time, is approximately determined by the expression:
Вероятность того, что между постами анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1 и 2.2 в канализационной трубе появилось одно или более загрязнений определится выражением:The probability that between the posts for analysis of pollution of wastewater or industrial effluents 2.1 and 2.2 in the sewer pipe appears one or more pollution is determined by the expression:
Вероятность того, что пост анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.2 обнаружил одно или более загрязнений с учетом малости времени получения информация о виде и степени загрязнения Т3 со всем временем наблюдения, определится выражением:The likelihood that the post analysis of pollution of wastewater or industrial effluent 2.2 detected one or more contaminants, taking into account the short time to obtain information about the type and degree of pollution T 3 with the entire observation time, is determined by the expression:
Используя известное выражение для расчета суммы четырех совместных событий, получим выражение для расчета вероятности наличия загрязнений:Using the well-known expression for calculating the sum of four joint events, we obtain an expression for calculating the probability of the presence of pollution:
С другой стороны:On the other hand:
Приравняв выражения (10) и (11), получим:Equating expressions (10) and (11), we obtain:
Выделив произведения, в которые входит вероятность одновременного выполнения независимых событий, получим следующее выражение:Selecting the works, which include the probability of simultaneous execution of independent events, we obtain the following expression:
По выражению (13) может быть рассчитана вероятность обнаружения загрязнения постами 2.1 или 2.2 при протекании одного или более загрязнений сточных вод по канализационной трубе до или после поста анализа загрязнений сточных вод или промышленных стоков 2.1. Окончательно вероятность обнаружения можно определить на основании следующего выражения:According to expression (13), the probability of detecting pollution by posts 2.1 or 2.2 when one or more wastewater contaminants flows through the sewer pipe before or after the post of analysis of pollution of wastewater or industrial effluents 2.1 can be calculated. Finally, the probability of detection can be determined based on the following expression:
Из литературных источников известно, что крупная авария происходит в среднем через 175,2 час, случай разлива нефти - в среднем через 26,3 мин. Среднее время до появления загрязнения может изменяться от 0,5 до 150 час, среднее значение приблизительно 50 час. Среднее время устранения последствий загрязнений в большинстве случаев изменяется от нескольких суток до нескольких лет. Среднее время наличия загрязнения 240 час (10 суток) [5].From literary sources it is known that a major accident occurs on average after 175.2 hours, the case of an oil spill - on average after 26.3 minutes. The average time before pollution can vary from 0.5 to 150 hours, the average value is approximately 50 hours. The average time to eliminate the effects of pollution in most cases varies from several days to several years. The average time for the presence of pollution is 240 hours (10 days) [5].
Осуществление способа рассмотрим на примере обнаружения загрязнения.The implementation of the method will consider the example of detecting pollution.
Исходные данные: время наблюдения один месяц, средний интервал времени между загрязнениями пятьдесят часов (в виде взвешенных веществ), среднее время получения информации о виде и степени загрязнения обоими постами одинаково и составляет 12 минут. Время от начала наблюдений до первого анализа один час, между анализами, при чередовании постов - десять часов. Всего за время наблюдения сделано по одному анализу каждым из постов, загрязнений, превышающих ПДК, не обнаружено. По результатам расчета по выражению (14) получена малая вероятность обнаружения загрязнения постами 2.1 или 2.2, составившая Р=7,58×10-3, что свидетельствует об отсутствии загрязнений. Если бы вероятность обнаружения загрязнения постами 2.1 или 2.2 была высокой, а посты его не зафиксировали, то, в соответствии с требованиями обеспечения указанных ранее рисков, был бы сделан вывод о наличии загрязнений, превышающих ПДК, которые были пропущены, что потребовало бы проведение защитных мероприятий.Initial data: observation time is one month, the average time interval between pollution is fifty hours (in the form of suspended solids), the average time for obtaining information about the type and degree of pollution by both posts is the same and is 12 minutes. The time from the beginning of observations to the first analysis is one hour, between analyzes, with the alternation of posts - ten hours. In total, during the observation period, one analysis was performed by each of the posts; no pollution was found that exceeded the maximum permissible concentration. According to the results of calculation by expression (14), a low probability of detecting pollution by posts 2.1 or 2.2 was obtained, amounting to P = 7.58 × 10 -3 , which indicates the absence of pollution. If the probability of detection of pollution by posts 2.1 or 2.2 were high, but the posts did not fix it, then, in accordance with the requirements for ensuring the above risks, it would be concluded that there were contaminants in excess of the MPC that were missed, which would require protective measures .
При практической реализации предлагаемого способа необходимо делать оценку по каждому из обязательных контролируемых загрязнений сточных вод: биохимическому потреблению кислорода, взвешенным веществам, азоту аммонийных солей, сульфатам, нитратам, нефтепродуктам, хрому, меди, никелю, цинку, свинцу, фосфору, нитритам, железу, хлоридам.In the practical implementation of the proposed method, it is necessary to make an assessment for each of the mandatory controlled wastewater pollution: biochemical oxygen consumption, suspended solids, ammonium nitrogen, sulfates, nitrates, oil products, chromium, copper, nickel, zinc, lead, phosphorus, nitrites, iron, chlorides.
Список источников информацииList of sources of information
1. Габричидзе Т.Г. Основы комплексной системы безопасности критически важных (потенциально опасных) объектов муниципального и регионального уровней: монография-Самара: Изд-во Самарского НЦ РАН, 2011. - 391 с.1. Gabrichidze T.G. The basics of an integrated security system for critical (potentially dangerous) objects of the municipal and regional levels: Samara monograph: Samara Scientific Center RAS, 2011. - 391 p.
2. Молоков М.В., Шифрин В.Н. Очистка поверхностного стока с территорий городов и промышленных площадок. М., Стройиздат, 1977. - 104 с.2. Molokov M.V., Shifrin V.N. Surface runoff treatment from the territories of cities and industrial sites. M., Stroyizdat, 1977 .-- 104 p.
3. SU 1134547 A1 СССР, МПК C02F 1/00, G01N 33/18, G05D 27/00, C02F 103/02. Автоматическая станция контроля качества природных и сточных вод / Белогуров В.П., Попов Л.Е., Микоткин Б.Г.; заявитель Всесоюзный научно-исследовательский институт по охране вод №3542717; заявл. 25.01.1983; опубл. 15.01.1995, Бюл. №2. 6 с.; ил.3. SU 1134547 A1 USSR,
4. RU 2058270 C1 Российская Федерация, МПК C02F 5/00. Способ контроля загрязнений реки / Ястремский Ю.Н., Винокуров Ю.И., Козлов В.В., Краснов Ю.Г.; заявитель Барнаульская инновационно-экологическая фирма «БИНЭФ» №91 4919533; заявл. 14.03.1991.4. RU 2058270 C1 Russian Federation,
5. Усольцев В.П., Юран С.И. Достоверность санитарно-эпидемиологического анализа сточных вод при большом количестве случайных воздействий и отсутствии доминирующего фактора // Теоретическая и прикладная экология. - 2016, №3. - С. 19-24.5. Usoltsev V.P., Juran S.I. The reliability of the sanitary-epidemiological analysis of wastewater with a large number of random influences and the absence of a dominant factor // Theoretical and Applied Ecology. - 2016, No. 3. - S. 19-24.
Claims (3)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019103060A RU2710358C1 (en) | 2019-02-04 | 2019-02-04 | Method for interpolation control of waste water and industrial wastes pollution |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2019103060A RU2710358C1 (en) | 2019-02-04 | 2019-02-04 | Method for interpolation control of waste water and industrial wastes pollution |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2710358C1 true RU2710358C1 (en) | 2019-12-26 |
Family
ID=69023069
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2019103060A RU2710358C1 (en) | 2019-02-04 | 2019-02-04 | Method for interpolation control of waste water and industrial wastes pollution |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2710358C1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2792708C1 (en) * | 2022-02-01 | 2023-03-23 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ) | Stationary device for automatic control of wastewater discharge of an industrial enterprise |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2058270C1 (en) * | 1991-03-14 | 1996-04-20 | Барнаульская инновационно-экологическая фирма "Бинэф" | Method for river pollution monitoring |
RU2308719C1 (en) * | 2006-06-02 | 2007-10-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный областной университет (МГОУ) | Method of determining toxic contamination of effluent and natural fresh waters |
RU2413220C1 (en) * | 2009-10-26 | 2011-02-27 | Федеральное государственное учреждение "Государственный научно-исследовательский институт промышленной экологии" | Method for environmental monitoring of hazardous production facilities |
-
2019
- 2019-02-04 RU RU2019103060A patent/RU2710358C1/en active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2058270C1 (en) * | 1991-03-14 | 1996-04-20 | Барнаульская инновационно-экологическая фирма "Бинэф" | Method for river pollution monitoring |
RU2308719C1 (en) * | 2006-06-02 | 2007-10-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный областной университет (МГОУ) | Method of determining toxic contamination of effluent and natural fresh waters |
RU2413220C1 (en) * | 2009-10-26 | 2011-02-27 | Федеральное государственное учреждение "Государственный научно-исследовательский институт промышленной экологии" | Method for environmental monitoring of hazardous production facilities |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
УСОЛЬЦЕВ В.П., ЮРАН С.И. Достоверность санитарно-эпидемиологического анализа сточных вод при большом количестве случайных воздействий и отсутствии доминирующего фактора, Теоретическая и прикладная экология. - 2016, N3. C.19-24. * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2792708C1 (en) * | 2022-02-01 | 2023-03-23 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Тульский государственный университет" (ТулГУ) | Stationary device for automatic control of wastewater discharge of an industrial enterprise |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110196083B (en) | Method and device for monitoring and identifying polluted path of drainage pipe network and electronic equipment | |
Bieroza et al. | Seasonal variation in phosphorus concentration–discharge hysteresis inferred from high-frequency in situ monitoring | |
Melching et al. | Key sources of uncertainty in QUAL2E model of Passaic River | |
Weyrauch et al. | Contribution of combined sewer overflows to trace contaminant loads in urban streams | |
CN101021543B (en) | Water polletion source on-line dynamic tracking monitoring method and system | |
CN106018359A (en) | Sewage plant water-quality monitoring early-warning method and system | |
Mälzer et al. | Comparison of different model approaches for a hygiene early warning system at the lower Ruhr River, Germany | |
Bertanza et al. | Improving the quality of wastewater treatment plant monitoring by adopting proper sampling strategies and data processing criteria | |
Pan et al. | A new approach to estimating oxygen off-gas fraction and dynamic alpha factor in aeration systems using hybrid machine learning and mechanistic models | |
RU2710358C1 (en) | Method for interpolation control of waste water and industrial wastes pollution | |
CN107665288A (en) | A kind of water quality hard measurement Forecasting Methodology of COD | |
McIntyre | Application of dispersion modelling to odour assessment: a practical tool or a complex trap? | |
CN117078013A (en) | Regional water ecological bearing capacity assessment model and method | |
Rieger et al. | Computer-aided monitoring and operation of continuous measuring devices | |
Minhaj et al. | Modeling performance of industrial park wastewater treatment plant by STOAT software | |
Marr et al. | Load allocation for toxics using Monte Carlo techniques | |
Jeong et al. | Feasibility of on-line measurement of sewage components using the UV absorbance and the neural network | |
Hendriarianti et al. | IoT Based Real-Time Monitoring of Phytoremediation of Wastewater using the Mathematical Model Implemented on the Embedded Systems | |
CN204675879U (en) | The system of the sewage discharge after accurate control treatment | |
Bhutiani et al. | DO-BOD modeling of River Ganga from Devprayag to Roorkee, India using BMKB model | |
Alekseev et al. | Analysis of the probabilistic-temporal characteristics of wastewater of mechanical engineering enterprises | |
Ravbar et al. | Monitoring the quantitative status and quality of karst water sources | |
Whitehead | Modeling and forecasting water quality in nontidal rivers: The Bedford Ouse study | |
Ong | Effect of measurement error of settling velocity on secondary sedimentation tank design | |
Espinosa | Material flow analysis of the urban water system in Tepic Mexico: Integral evaluation and improvement options |