Preview

Цифровая трансформация

Расширенный поиск

Основанный на знаниях подход прогнозирования последствий нефтяных разливов на поверхность земли

https://doi.org/10.38086/2522-9613-2020-4-44-56

Полный текст:

Аннотация

Нефтяная промышленность сопряжена с огромными экологическими рисками и может привести к последствиям на самых разных уровнях. Это имеет отношение как к воде, воздуху, почве, так и ко всем живым существам на нашей планете. В этой связи прогнозирование экологических последствий при аварийных разливах нефти является весьма актуальным. Кроме того, прогнозирование аварийных разливов нефти может быть использовано для быстрой оценки последствий в рамках уже произошедшей аварии, а также для разработки плана оперативных мероприятий по ликвидации возможных аварий, строящихся объектов, связанных с транспортировкой, хранением или переработкой нефтепродуктов. Таким образом, цель данной работы представить подход, основанный на знаниях, и систему его реализации для прогнозирования последствий аварийных разливов нефти на земле и в грунтовых водах. Новизна предлагаемого подхода заключается в том, что он позволяет комплексно и системно прогнозировать нефтяные разливы. Подход состоит из компонентов для моделирования геологической среды (т.е. геологических слоев, формы разлива нефти, миграции нефти вместе с грунтовыми водами), компонента по прогнозированию разлива нефти и компонента, смягчающего последствия загрязнения окружающей среды. Помимо этого, компонент, позволяющий осуществлять прогнозирование, основан на экспертных знаниях о нефтяных разливах. В дополнение, в данной статье представлена общая структура реализации предложенного подхода, основанного на знаниях, и его осуществление в виде прототипа SoS-Ground

Об авторах

Д. Калибатене
Вильнюсский технический университет им. Гедиминаса
Литва

Кандидат наук, доцент

Sauletekio al. 11, 10221 Вильнюс



А. Бурмакова
Белорусский государственный технологический университет
Беларусь

Аспирант

ул. Свердлова, д. 13а, 220006, г. Минск



В. Смелов
Белорусский государственный технологический университет
Беларусь

Кандидат технических наук, доцент

ул. Свердлова, д. 13а, 220006, г. Минск



Список литературы

1. Статистический обзор мировой энергетики. Режим доступа: https://www.bp.com/content/dam/bp/business- sites/en/global/corporate/pdfs/energy-economics/statistical-review/bp-stats-review-2019-full-report.pdf. – 2019.

2. Чжоу, С. Модифицированные полидофамином наноканалы в вертикально ориентированных массивах углеродных нанотрубок для контролируемого транспорта молекул./ С. Чжоу, М. Ван, З. Ян, X. Чжан / Международный журнал ACS Applied Nano Materials.–2019.– № 2 (5).– с. 3271-3279.

3. Нысанбаева, Г. Синтез модифицированных наноуглеродных материалов и определение их адсорбционной способности./ Г. Нысанбаева, К. Кудайбергенов, А. Сейдильдаева/ Международный журнал исследований и разработок в области машиностроения и производства, – 2020.– № 10 (1).– с. 305–314.

4. Фен, Д. Инновационные подходы к количественной оценке геометрической неопределенности в оперативной системе моделирования разливов нефти. / П. Пассалаква, Б. Р. Ходжес /Журнал морской науки и техники, – 2019.– № 7 (8).– с. 259.

5. Бурмакова А. В. Применение экспертных оценок в интегрированной математической модели для прогнозирования последствий аварийного взрыва нефтепродуктов./ А. В. Бурмакова, Ж. М. Ибрагим, В. В. Смелов/ ТрудыБГТУ, серия 3, Физико-математические науки. Информатика. – 2018.– №212 (2).– 96-100.

6. Чиу, К. М. Система прогнозирования разливов нефти./ К. М. Чиу, К. Дж. Хуанг, Л. С. Ву, Ю. Дж. Чжан, Х. С. Ю, //В: Proc. 27-й Международной конференции по проблемам океана и полярной инженерии. ISOPE, Сан-Франциско, США.–2017.

7. А. Дж. Дэвис. Системы поддержки принятия экологических решений на основе байесовских выводов для выбора стратегии ликвидации разливов нефти/ А. Дж. Дэвис, М. Дж. Хоуп / Бюллетень загрязнения моря. – 2015.–№ 96 (1-2).– с. 87-102.

8. Дензер, Р. Система поддержки принятия экологических решений по водным вопросам в нефтяной отрасли./ Р. Дензер, Ф. Торрес-Бехарано, Т. Ад, С.Фрайзингер, С. Шлобински, Р. Гюттлер, Х. Рамирес, / Публикации международного симпозиума по экологическим программным системам. Спрингер, Берлин, Гейдельберг, 2011 – с. 208-216.

9. Ходжес, Б. Р. Оперативное моделирование разливов нефти: от науки к инженерным приложениям в условиях неопределенности. Математическое моделирование и численное моделирование проблем загрязнения нефтью// Ходжес, Б. Р., Орфила, А., Сайол, Дж. М., и Хоу, X. Спрингер/, Чам, 2015. – с. 99–126.

10. Хоу, Хоу. Количественная оценка неопределенности и оценка надежности в системе оперативного моделирования прогнозов разливов нефти./ Хоу Хоу, Б. Р. Ходжес, Д. Фэн, К. Лю/ Бюллетень загрязнения морской среды.– 2017.– 116 (1-2). – 420-433.

11. Ибрагим, Ю. М., Бурмакова А. В., Смелов В. В. (2019) Математическая модель для прогнозирования последствий аварийного разлива нефтепродуктов и оценки ее точности. Публикации конференции развития информатизации и государственной системы научно-технической информации 2019. Объединенный институт проблем информатики, Минск, Беларусь.

12. Жанейро, Дж. Повышение эффективности реагирования руководства на разливы нефти на архипелаге Тоскана посредством оперативного моделирования. / Дж. Жанейро, А. Захариоудаки, Э. Сархади, А. Невес, Ф. Мартинс / Бюллетень загрязнения моря. –2014.– № 85 (2).– c. 574-589.

13. Лехикоинен, А. Вероятностная оценка рисков и инструменты поддержки принятия решений для оценкитранспортировки нефти в Финском заливе, северо-восток Балтийского моря. // А. Лехикоинен, Э. Луома, М. Ханнинен, Дж. Сторгард, С. Куикка / Публикации международного конгресса по экологическому моделированиюи программному обеспечению для управления ресурсами ограниченной планеты. – Лейпциг, Германия, 2012.

14. Ли, Ю.(2019). Прогнозирование и анализ траектории дрейфа разливов нефти во время аварии на Санчи в Восточно-Китайском море / Ли, Ю., Ю, Х., Ван, З. Ю., Ли, Ю., Пан, К. К., Мэн, С. Дж., Го, К. X./ Морская инженерия, 187.106231. 10.1016/j.oceaneng.2019.106231.

15. Смелов, В. В. Реабилитация сложной математической модели прогнозирования последствий аварийного разлива нефтепродуктов.// В. В. Смелов, А. В. Бурмакова, А. А. Захаров/ Труды БГТУ серия 3.– Физико-математические науки. Информатика.– 2018 .–№ 206 (1).– с. 82-87.

16. Жук, Э. Онлайн приложения численных моделей в ГИС Черного моря/ Жук Э., Халиулин А., Зодиатис Г./ Публикации пятой Международной конференции по дистанционному зондированию и геоинформации окружающейсреды (RSCy’2017).– SPIE, Кипр, 2017.

17. Зеленке Б., О'Коннор К., Баркер К. Х., Бигл-Краузе К. Дж. И Эклипс Л. (2012). Общая техническая документация по среде операционного моделирования NOAA (GNOME).

18. ЕРМА (2014). Приложение для управления реагированием на окружающую среду. Веб приложение. Техническая информация, в: Национальное управление океанических и атмосферных исследований. Режим доступа: http://response.restoring.noaa.gov/maps-and-spatial-data/environmental-response-management-application-erma

19. Маскат, Дж. Эволюция прикладных географических информационных систем для реагирования на разливы нефти в Калифорнии: быстрое распространение данных для принятия обоснованных решений. В материалах Международной конференции по разливам нефти . Американский нефтяной институт, 2014. – т. 2014.– № 1.– с. 1583-1595.

20. Дэниел, П. Оперативный прогноз заноса разливов нефти на Метео-Франс / П. Дэниел/Бюллетень науки и технологий по разливам,1996. – № 3 (1-2). – с. 53-64.

21. Зодиатис, Г. Оперативное прогнозирование состояния океана в Восточном Средиземноморье: внедрение и оценка/Зодиатис, Г., Ларднер, Р., Хейс, Д. Р., Георгиу, Г., Софианос, С., Склирис, Н., и Ласкаратос, А. / Науки об океане.– 2008. – № 4 (1).

22. Де Доминичис, М. MEDSLIK-II, лагранжева модель разлива нефти на морской поверхности для краткосрочного прогнозирования/ Де Доминичис, М., Пинарди, Н., Зодиатис, Г., и Ларднер, Р./ Часть 1: Теория. Разработка геонаучных моделей, 2013.– № 6 (6). – с. 1851-1869.

23. Ниттис, К. Оперативный мониторинг и прогнозирование морской среды в Эгейском море./ Ниттис К., Периволиотис Л., Коррес Г., Циавос К. и Танос И./ Экологическое моделирование и программное обеспечение.– 2006. – № 21 (2) .– с. 243-257.

24. Любарцева, С. Система поддержки принятия решений при ликвидации аварийных разливов нефти в Средиземном море./ Любарцева, С., Коппини, Дж., Пинарди, Н., Де Доминичис, М., Леччи, Р., Турризи, Г., ... и Палермо, Ф./ Опасные природные явления и науки о Земле.– № 16 (8) .– 2009-2020 гг.

25. Амир-Хейдари, П. (2019). Планирование реагирования на аварийные разливы нефти в Персидском заливе: система поддержки принятия решений, основанная на моделировании последствий./Амир-Хейдари, П., и Райе, М. / Бюллетень загрязнения морской среды, 2019. – № 140.– с. 116-128.

26. Риботти, А. Инструмент оперативного прогнозирования разливов нефти на море для управления чрезвычайными ситуациями в итальянских морях. Журнал морской науки и техники/ Риботти, А., Антоньярелли, Ф., Кукко,А., Фальсьери, М. Ф., Фазиоли, Л., Феррарин, К., и Сатта, А./ 2019. – №7 (1). – с. 1.


Для цитирования:


Калибатене Д., Бурмакова А., Смелов В. Основанный на знаниях подход прогнозирования последствий нефтяных разливов на поверхность земли. Цифровая трансформация. 2020;(4):44-56. https://doi.org/10.38086/2522-9613-2020-4-44-56

For citation:


Kalibatiene D., Burmakova A., Smelov V. On Knowledge-Based Forecasting Approach for Predicting the Effects of Oil Spills on the Ground. Digital Transformation. 2020;(4):44-56. https://doi.org/10.38086/2522-9613-2020-4-44-56

Просмотров: 164


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2522-9613 (Print)
ISSN 2524-2822 (Online)