АЛГОРИТМ ПРОГНОЗНОЙ ОЦЕНКИ НЕГАТИВНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ПОДЗЕМНЫХ ВОД

PHENOMENOLOGICAL APPROACH TO CONSTRUCTION OF A PHYSICALLY CORRECT MODEL OF THE REFLECTION OF MATERIALS AND COATINGS IN THE VISIBLE RANGE

M.I. Oleynikov, O.I. Chesta, I.V. Osipova

The features of modeling the reflective characteristics of materials and coatings in the visible range are considered on the basis ofphysically correct reflection models built on the basis of experimental measurements in the laboratory. To determine the reflection parameters, a phenomenolog-ical approach is used, based on the results of experimental laboratory measurements. A set ofparameters is given that allows physically correct representation of the reflection model of materials and coatings.

Key words: reflection model, physically correct reflection model, bidirectional reflectance distribution function, reflection indicatrix, modeling of reflective characteristics, visible range, energy calculations.

Oleynikov Maksim Ivanovich, candidate of technical sciences, senior researcher, vka@,mil.ru, Russia, Saint-Petersburg, Military Space Academy of Mozhaisky,

Chesta Oleg Ivanovich, candidate of technical sciences, senior reseacher, vka@mil.ru, Russia, Saint-Petersburg, Military Space Academy of Mozhaisky,

Osipova Irina Viktorovna, junior researcher, vka@mil.ru, Russia, Saint-Petersburg, Military Space Academy of Mozhaisky

УДК 004.04

DOI: 10.24412/2071-6168-2022-3-288-292

АЛГОРИТМ ПРОГНОЗНОЙ ОЦЕНКИ НЕГАТИВНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ

ПОДЗЕМНЫХ ВОД

Р.В. Романов

В статье предлагается при обработке разнородных пространственных данных выделять аномальные отклонения параметров на основе алгоритмов ранжирования зон контроля. Произведен анализ данных о содержании солей и электропроводности подземных вод в ключевых точках и количества карстовых провалов в зависимости от динамики уровня речных вод, полученных на основе режимных наблюдений. Проведены предварительные гидрогеологические работы с определением условий движения карстовых вод. Полученные результаты могут быть использованы для усовершенствования региональной модели оценки ресурсов уязвимости и защищенности подземных вод и прогноза активизации деструктивных карстовых процессов.

Ключевые слова: водоснабжение, алгоритм оценки, уязвимость карстовых вод, геоэлектрический метод, карстовые процессы.

Подземные воды карстового происхождения являются уязвимой компонентой геологической среды к влиянию современных антропогенных факторов, которые нарушают природные гидрогеологические и геоэкологические условия. Качество воды источников водоснабжения во многом зависит от наличия активных карстовых процессов. Одним из показателей развития карстовых процессов является уровень речного стока и минерализация подземных вод. Эта особенность рек дает возможность организации режимного геоэкологического мониторинга развития и прогноза активизации деструктивных карстовых процессов. Также важную роль в прогнозе негативного изменения подземных вод играет оценка карстоопасности местности. Данные оценки даются для отнесения конкретной местности к той или иной категории карсто-опасности [1] и в дальнейшем играют значительную роль в получении прогнозной оценки изменения геологической среды.

Системный анализ, управление и обработка информации

В условиях наличия активных карстовых процессов и при сложных гидрогеологических условиях на территории расположения населенных пунктов состояние подземных вод постоянно находится в условиях критических ситуаций. Управление в этих условиях требует, как правило, кардинальных решений с их реализацией в минимальное время.

Поэтому разработка алгоритма формирования прогнозной оценки негативного изменения подземных вод в условиях критических ситуаций является актуальной задачей.

Для оценки уязвимости источников водоснабжения учитываются фактор О включающий такие показатели как литология, мощность почв, наличие карстового основания. Наиболее интенсивно карстовые процессы протекают на речных террасах, склонах долин. Фактор С включает уровень стока рек по гидрогеологическим постам, подземный сток, карстовые воронки, тектонические разломы и растительность. Развитию карста способствуют также высокие градиенты подземного потока и выходы подземных вод в руслах рек и береговых откосах [2,3]. Для этого учитывается фактор К, который формируется на основании критерия развитости карстовой сети и гидрографической сети. Относительно большое количество осадков, особенно в виде дождей, и малое испарение определяют повышенные значения поверхностного и подземного стока, большую интенсивность водообмена и циркуляции воды в приповерхностных горизонтах горных пород и соответственно развитие процессов растворения и выщелачивания. Фактор Р учитывает количество жидких и твердых осадков, участвующих в питании карстовых вод [4].

Среди внешних факторов на растворимость минералов существенно влияют общая минерализация и химический состав растворяющих вод [5]. Фактор L характеризует электропроводность, минерализацию и температуру карстовых подземных вод. Гидрогеохимическая оценка интенсивности развития карстового процесса проводится по степени агрессивности подземных вод по отношению к карстующимся породам, т.е. количеству водно-растворимой породы, способной перейти в раствор, и по количеству воднорастворимой горной породы, выносимой подземными водами с единицы площади [6,7].

Алгоритм формирования прогнозной оценки. Задача прогнозирования критической ситуации состоит в определении времени, при котором параметры, характеризующие качество подземных вод, примут критические значения, а также в оценке общего состояния карстовых подземных вод.

Как правило, критические значения определяются с помощью метода экспертных оценок и по результатам обработки экспериментальных данных [8]. Примем подход, сущность которого состоит в том, что критические состояния показателей уязвимости карстовых вод и^(О,С,К,Р^} пропорциональны их потенциалам.

Показатели качества подземных вод могут перейти в критическое состояние, если потенциал показателей уязвимости карстовых вод и1 будет снижен до величины итт. Для нахождения необходимой величины показателей уязвимости карстовых вод и при которых состояние подземных вод переходит в критическое состояние, составляется система уравнений (1). При решении системы находится максимум функции (Ф) при выполнении ограничений:

Ф = тах

и т

£ (0) V

2 т)  Ки

г=1

и) - и) (Кр  т1) = 0;

п 2

г=1

и

т1  Ки 2т(0)  Ки

г=1

- итш = 0;

2 т  Ки

г=1

, -1 = 0;

2 т(0)  Ки

г = 1

т\ - т0(1 - и) = 0. 289

где и - необходимая величина показателей уязвимости карстовых вод; итт - необходимая величина показателей уязвимости карстовых вод при которой может возникнуть критическая ситуация; п - количество точек наблюдения; т(0) - начальное значение >го показателя; т'к -критическое значение >го показателя; mi - численность >го элемента показателя; Ки - относительная важность >го элемента показателя; К - относительная важность >й единицы воздействующего показателя.

Дополнительно учитывается следующее ограничение:

итт =ХиI • р,

где Р - относительная важность показателя, оказывающая влияние на переход в критическое состояние.

Нормировочное уравнение:

итт = и 1 • Е- + и2 • ^ +... + ип • ^

Е 2 Е2 Е 2 где Е\, Е2,..., Еп - потенциал каждого показателя качества карстовых вод; Е2 - суммарный

потенциал показателей качества карстовых вод.

В результате решения приведенной выше системы уравнений (1) и дополнительных ограничений (2,3) на основе полученных значений параметров качества карстовых вод, может быть сформирована прогнозная оценка перехода в критическое состояние.

Результаты измерений. Для исследований была выбрана территория села Чудь рас-положеннаяе на правом берегу реки Оки в северо-западной части Навашинского района Нижегородской области. Территория подвержена карстово-суффозионными процессами. В качестве оценки развития карстовых процессов на исследуемой территории была использована общепринятая методика по наличию и прогнозу поверхностных карстопроявлений [3]. В течение года самое большое влияние на провалообразование оказывает период весеннего половодья на р.Оке [9].

Для получения данных об электропроводности и минерализации подземных вод исследуемой территории с марта по сентябрь 2020г. проводились режимные наблюдения на восьми точках с использованием двухполюсной эквипотенциальной установки. Данные верифицировались кондуктометром СОМ 80. Оценивалось содержание солей и электропроводность. Чтобы снизить погрешность измерений отобранные пробы воды приводились в определенный диапазон температур (19-21°С).

Согласно этим расчетам, на исследуемой территории воды преимущественно гидро-карбонатно-сульфатные, кальциево-натриевые и магниево-кальциевые, пресные с минерализацией 0,05-0,9 г/л, которая местами повышается до 1,1-1,5 г/л вследствие движения талых вод и осадков. Степень агрессивности подземных вод по отношению к карстующим-ся породам, позволяет судить о масштабах развития карстовых процессов в данном районе.

Фактическое состояние подземных вод на исследуемой территории характеризуется электропроводностью и минерализацией, которые со временем изменяются в результате воздействия внешних условий, таких как подъем воды в реках и активизация карстовых процессов. Состояние карстовых подземных вод переходит в критическое состояние, если хотя бы один из параметров примет критическое значение. На основе прогнозирования процессов, влияющих на состояние вод, определено время и условия перехода системы в критическое состояние. Интервал прогнозирования был взят 30 суток, прогнозирование выполнялось с шагом 1 сутки. По результатам расчетов был построен график (рис.1) интегральной и дифференциальной функций времени перехода системы в критическое состояние.

Критическое состояние может наступить через 13-15 сутки. При развитии карстовых процессов на данной территории, использование скважин для питьевого водоснабжения в период весенней и осенней межени является небезопасным для населения.

Заключение. Поскольку проводить мониторинг качества подземных вод на всей исследуемой территории достаточно проблематично и экономически не целесообразно, то во время обработки разнородных пространственных данных необходимо применять алгоритм ранжирования зон контроля с выделением аномальных отклонений параметров. При этом выделяются корреляционные связи между гидрогеологическими параметрами и показателями активности карстовых процессов. Разработан алгоритм, определяющий критические состояния показателей уязвимости карстовых вод.

Системный анализ, управление и обработка информации

Т ______________________________л

интегральная функция

дифференциальная функция

Day

График интегральной и дифференциальной функций времени перехода системы

в критическое состояние

Составлена система уравнений для нахождения необходимой величины показателей уязвимости карстовых вод, при которых состояние подземных вод переходит в критическое состояние. В результате решения системы уравнений на основе полученных значений параметров качества карстовых вод, может быть сформирована прогнозная оценка перехода в критическое состояние. Полученные результаты могут быть использованы для усовершенствования региональной модели оценки ресурсов уязвимости и защищенности подземных вод и прогноза активизации деструктивных карстовых процессов.

Работа выполнена при поддержке гранта Президента РФ МК-1800.2022.1.6

Список литературы

1. Печеркин А. Геодинамика сульфатного карста. Иркутск: Издательство Университета, СССР, 1986. 172 с.

2. Абалаков А.Д. Экологическая геология. Иркутск. 2007. 267 с.

3. Толмачев В.В., Леоненко М.В. Классификация карстовых ландшафтов по карстовому риску // Механика грунтов и проектирование фундаментов. 2005. №42. С. 52-55.

4. Brencic M., Prestor J., Kompare B.. Matoz H., Krajnc S. Integrated approach to delineation of drinking water protection zones // Geologija. 2009. V. 52 (2). P. 175-182.

5. Демин А.П. Тенденции развития водоснабжения и водосбережения в России // Водные ресурсы. №27(6). 2000. С. 670-687.

6. Doerfliger N., Jeannin P.-Y., Zwahlen F. Water vulnerability assessment in karst environments: a new method of defining protection areas using a multiattribute approach and GIS tools (EPIK method) // Environmental Geology. 1999. V. 39(2). P. 165-176.

7. Romanov R.V., Kuzichkin O.R., Dorofeev N.V., Grecheneva A.V., Assessment of the influence of the hydrogeological regime of rivers on the conditions of decentralized water supply in karst territories // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020. 459 (4).

8. Ravbar N., Goldscheider N. Comparative application of four methods of groundwater vulnerability mapping in a Slovene karst catchment. Hydrogeology Journal. 2009. V. 17(3). P. 725-733.

9. Дорофеев Н.В., Панькина Е.С., Греченева А.В. Романов Р.В. Информационная обработка данных динамики уровня речных вод при мониторинге устойчивости геотехнической системы // Технологии техносферной безопасности. 2020. №3(89). С.109-119.

Романов Роман Вячеславович, канд. техн. наук, доцент, romanov.roman.5@yandex.ru, Россия, Владимир, Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

ALGORITHM FOR PREDICTIVE ASSESSMENT OF NEGATIVE CHANGES IN GROUNDWATER

R.V. Romanov

In the article, it is proposed to identify anomalous deviations of parameters based on algorithms for ranking control zones when processing heterogeneous spatial data. The analysis of data on the salt content and electrical conductivity of groundwater at key points and the number of karst dips, depending on the dynamics of the river water level, obtained on the basis of regime observations, was

carried out. Preliminary hydrogeological work was carried out to determine the conditions of movement ofkarst waters. The results obtained can be used to improve the regional model for assessing the vulnerability and protection of groundwater resources and forecasting the activation of destructive karst processes.

Key words: water supply, estimation algorithm, vulnerability of karst waters, geoelectric method, karst processes.

Romanov Roman Vyacheslavovich, candidate of technical sciences, docent, roma-nov.roman.5@yandex.ru, Russia, Vladimir, Vladimir State University

УДК 621.311

DOI: 10.24412/2071-6168-2022-3-292-300

МЕТОДИКА ОПТИМИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПОТОКОВ МУЛЬТИСЕРВИСНОЙ СЕТИ СВЯЗИ НА ОСНОВЕ ВЕРОЯТНОСТНОГО ИГРОВОГО МЕТОДА

А.Ю. Живодерников

Статья посвящена описанию разработки методики оптимизации распределения потоков. Методика отличается от известных методик, использованием в ней вероятно-игрового метода, критерием в котором является коэффициент загрузки канала и обоснованным с его помощью выбором оптимизированных коэффициентов выбора маршрутов. Применение представленной методики позволяет в режиме реального времени оценить загрузку канала мультисервисной сети связи и на его основе сформировать оптимальный алгоритм распределения потоков.

Ключевые слова: мультисервисная сеть связи, коэффициент выбора маршрутов, трафик реального времени, распределение потоков, оптимизация, игровой метод

При решении задач управления трафиком необходимо учитывать задачу предоставления услуг связи пользователям с гарантированным качеством. Для этого необходимо обеспечить соответствие значений показателей качества требуемым значением. Для сложных организационно-технических систем подобная задача не всегда решается применением одного лишь метода распределения информационных потоков. Необходимо комплексное применение механизмов управления трафиком [1].

Такой способ применим при использовании разработанной ранее модели функционирования мультисервисной сети связи специального назначения. Данная модель описывается в виде основных функциональных зависимостей, рассчитываемых показателей качества обслуживания, зависящих от исходных данных, сформированных графо-матричной моделью. Отличительной особенностью которой является то, что с помощью итерационного расчета показателей качества обслуживания, реализованного в ней, можно рассчитать значения данных показателей для направлений связи с учетом всех маршрутов, основываясь на измеренных характеристиках в линиях связи. Более того, модель учитывает возможность применения механизмов управления распределения потоков и управления классификацией потоков. Метод расчета показателей качества более подробно описан в [2,3].

Вероятностно-игровой метод управления потоками. Алгоритм, предлагаемый в работе, предусматривает применение нескольких процедур адаптивного управления параметрами функционирования сети. Адаптация основана на игровом методе, а также на оценке коэффициента загрузки в канале связи. В игровом методе сеть рассматривается как случайная среда, а механизмы управления трафиком представляются в виде коллектива стохастических автоматов, играющих с этой средой [4].