Методическое пособие 802

Для реализации разработанного алгоритма примем объект формы параллелепипеда, имеющий полость той же формы (рис. 2) со следующими параметрами: длина объекта

aоб. = 100 м; ширина bоб. = 50 м; высота cоб. = 15 м; длина полости объекта aп. = 90 м; ширина полости bп. = 46 м; высота полости cп. = 10 м; географическая широта места расположения

φ = 50˚; глубина залегания Hоб. = 20 м; плотность вмещающей среды σвм.ср. = 1,2 г/см3; плотность однородности объекта σод.об. = 2,6 г/см3.С учетом наличия в объекте полости, установлены параметры его однородности: толщина левой и правой стен объ-

екта lл.ст. = lпр.ст. = 5 м; толщина передней и задней стен объекта lпер.ст. = lз.ст. = 2 м; толщина пола lпол. = 2 м; толщина потолка lпот. = 3 м.

Рис. 2. Геометрическая форма однородности и полости объекта по высоте и длине При реализации численного метода расчета гравитационного эффекта заданного объ-

екта в среде графического программирования LabVIEW, получены значения аномалии силы тяжести в точках наблюдения над однородностью gод.об. = 19,239 мГал и полостью gпол.об. = 7,338 мГал объекта (рис. 3).

Анализируя график значения силы тяжести на маршруте полета, замечено, что в точках наблюдения над полостью объекта данный параметр значительно меньше гравитационного эффекта участков однородности, на основании чего можно сделать вывод о значительном влиянии отрицательной аномалии силы тяжести полости данного объекта при проведении аэрогравиразведки.

Так как высота объекта составляет cоб. = 15 м, а разбиение объекта производиться кубом со стороной а = 1 м, то погрешность расчета аномалии силы тяжести данного объекта составляет δ = cоб.·δк = 0,003%.

На основе проведенного теоретического исследования определена методика расчета аномалии силы тяжести объектов с произвольными параметрами, заключающаяся в реализации численного метода решения прямой задачи гравиразведки. Определены методические погрешности расчета данного параметра для некоторых фортификационных сооружений различного базирования и назначения, а так же описаны основные закономерности значений аномалии силы тяжести объектов в зависимости от формы и объема полости объектов. При подготовке статьи были рассмотрены работы [3-19].

80

11.Звягинцева, А.В. Экологический мониторинг опасных гидрологических явлений / А.В. Звягинцева, В.В. Кульнев, В.В. Кульнева // Экология и развитие общества. - 2018. -

№3 (26). - С. 62-66.

12.Асминин, В.Ф. Функциональные и конструктивные особенности облегченных звукоизолирующих панелей / В.Ф. Асминин, Е.В. Дружинина, С.А. Сазонова, Д.С. Осмоловский // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2019. - № 2 (29). - С. 4-7.

13.Звягинцева, А.В. Моделирование процессов и совершенствование мероприятий по улучшению условий труда на горно-обогатительном комбинате / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.Ф. Асминин // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 2. - С. 10-16.

14.Звягинцева, А.В. Моделирование неорганизованных выбросов пыли и газов в атмосферу при взрывных работах на карьерах горно-обогатительных комбинатов / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т.

12. - № 2. - С. 17-25.

15.Звягинцева, А.В. Моделирование процессов и разработка мероприятий по сокращению пылегазовыделения на карьерах горно-обогатительного комбината / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 2. -

С. 26-32.

16.Звягинцева, А.В. Моделирование воздействия ртутьсодержащих отходов объектов техносферы на окружающую среду и разработка мероприятий по охране атмосферного воздуха / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 3. - С. 17-26.

17.Звягинцева, А.В. Моделирование техногенного воздействия ТЭЦ на окружающую среду и разработка инженерно-технических природоохранных мероприятий / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 3. - С. 27-34.

18.Звягинцева, А.В. Оценка процесса техногенного загрязнения атмосферы объектами теплоэнергетики и разработка инженерно-технических природоохранных мероприятий / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, Н.В. Мозговой // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 3. - С. 34-41.

19.Сазонова, С.А. Математическое моделирование параметрического резерва систем теплоснабжения с целью обеспечения безопасности при эксплуатации / С.А. Сазонова, С.Д. Николенко, А.В. Звягинцева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 3. -

С. 71-77.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», г. Воронеж

I.A. Skirda, M.O. Shehovtsov

A STUDY ON THE SEARCH DEPTH OF THE MAGNETIZED OBJECTS IN THE SOLUTION

OF TASKS OF THE SPECIAL MONITORING

In article are considered theoretical and practical features of problem definition of application of aero gravimetric reconnaissance by search of the hidden buried object. Are shown the effectiveness the method of mechanical cubature’s for calculating the gravity anomaly of a buried object in the LabVIEW graphical programming environment during aerial reconnaissance is shown.

Key words: aero gravitational reconnaissance, LabVIEW, gravity anomaly, excessive density, numerical method for solving the direct gravity problem.

Federal State Official Military Educational Institution of Higher Professional Education Military Educational Research Centre of Air Force «Air Force Academy named

after professor N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin», Voronezh

82

УДК 550.84

И.А. Скирда, Д.А. Швецов

ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ПОИСКУ ЗАГЛУБЛЕННЫХ НАМАГНИЧЕННЫХ ОБЪЕКТОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ СПЕЦИАЛЬНОГО МОНИТОРИНГА

В статье рассмотрены теоретические и практические особенности постановки задачи применения аэромагнитной разведки при поиске скрытного заглубленного намагниченного объекта. Показана возможность выделение полезного сигнала от намагниченного объекта в системе автоматизированного проектирования MathCAD при проведении авиационной разведки.

Ключевые слова: аэромагнитная разведка, MathCAD, напряженность магнитного поля, магнитный момент, магнитометрический поиск намагниченных объектов.

Один из методоввоздушной разведки является магнитометрическая разведка. Действие ее основано на обнаружении и опознавании объектов с помощью приборов для магнитных измерений и использовании локальных изменений магнитного поля объектов, содержащих ферромагнитные материалы. Магнитометрическая разведка появилась в период второй мировой войны, когда были созданы аэромагнитометры, предназначенные для обнаружения подводных лодок, находящиеся в подводном положении. В середине 70-х гг. магнитометры наряду с другими средствами обнаружения используются в системе борьбы с подводными лодками и морскими минами, а также войсковой разведкой для обнаружения подвижных и стационарных объектов. Данная разведка является единственной разведкой для обнаружения полых заглубленных на значительную глубину объектов, неспособных обнаружить радиолокационная и инфракрасная разведки.

Магнитная разведка позволяет выполнять специальные задачи по поиску объектов, находящихся в подводном состоянии в различных точках мирового океана. Она позволяет очень эффективно решать поставленные перед ней задачи. Противолодочные самолеты (вертолеты) ряда стран оборудованы магнитометрами, позволяющими обнаруживать подводные лодки на дальностях в нескольких сотен метров, что в сочетании с высокой скоростью полета самолетов (вертолетов) обеспечивает высокий потенциал данной разведки. При подготовке статьи были рассмотрены работы [1-15].

Исследование заметности заглубленных намагниченных объектов будем проводить на основе решения прямой задачи магниторазведки, т.е. определения параметров магнитного поля в точке наблюдения по следующим данным: геометрическим размерам объекта, его магнитной восприимчивости, географической широты данной точки и углом между осью земного магнитного диполя и радиусом-вектором, проведенным из центра Земли в точку наблюдения.

Магнитное поле намагниченного объекта (НО) представляет собой небольшую по протяженности, обособленную (локальную) аномалию на фоне магнитного поля Земли (МПЗ). В существующих методах обнаружения объектов по их магнитному полю используется возможность аппроксимации локального магнитного поля объектов, обладающих собственным магнитным моментом (таких как корабль и др.) на расстояниях, превышающих их размеры, магнитным полем точечного диполя. Причем с увеличением расстояния до объекта точность аппроксимации возрастает. Данное положение выводится математически, при этом предполагают, что магнитное поле объекта является статическим (M – const). Тело имеет произвольную форму с любым распределением в нем намагниченности и магнитный диполь имеет тот же магнитный момент, что и данное тело.

К характеристикам магнитного поля, непосредственно измеряемым и рассчитываемым при современном уровне магнитной техники, относятся: вертикальная и горизонтальная составляющие напряженности магнитного поля и его полный вектор; составляющие магнитного момента и его полный момент; вектор магнитной индукции и его составляющие по осям введенной системы координат.

_________________________________

© Скирда И.А., Швецов Д.А., 2019

83

Первым этапом решения прямой задачи магниторазведки является нахождение значения напряженности земного магнитного поля для данной точки наблюдения. Этот параметр рассчитывается по формулам вертикальной и горизонтальной составляющих магнитного поля:

вектором, проведенным из центра Земли в данную точку на ее поверхности. Магнитная

где V – полный объем однородно намагниченного тела, если тело пустотелое, то объем только его внешней оболочки.

Для реализации алгоритма расчета параметров магниторазведки, проводимой на широте 450 с.ш., зададим объект разведки эллипсоидной формы, имеющий внутреннюю полость (рис. 1) и установим, что разведываемый объект ориентирован в направлении полета самолета.

Следует заметить, что характер изменения составляющих вектора магнитной индукции, обусловленный намагниченным эллипсоидом и оболочкой эллипсоида, одинаков. Поэтому при анализе магнитного поля оболочки эллипсоида можно пользоваться выражениями для сплошного эллипсоида, вводя вместо величины объема эллипсоида V величину объема оболочки эллипсоида V.

Зададим следующие исходные геометрические размеры эллипсоида: длина эллипсоида равна 135 м; диаметр сечения эллипсоида составляет 10 м; толщина его стенок –0,06 м; объем оболочки эллипсоида будет составлять 81,68 м2; магнитная восприимчивость – 10000 ед. СИ (т.е. материал, из которого создан прочный корпус объекта является сильным ферромагнетиком). Можно предположить, что магнитное поле постоянно размагничивающегося однородно намагниченного объекта в основном зависит от его индуктивной намагниченности, так как остаточная намагниченность, приобретенная при постройке эллипсоида, утратила основную часть своих свойств. Величина размагничивания объекта в расчетах будет учитываться путем определения коэффициента размагничивания эллипсоида N (формулы для его расчета представлены на рис.2).

Реализуя представленный алгоритм расчета, были получены результаты представленные на рис. 2.

На основании рассчитанных параметров в соответствии с заданным маршрутом наблюдения построен график изменения значения магнитного момента вдоль оси Х (рис. 3).

Анализируя данный график можно заметить, что в точке наблюдения строго над центром полого эллипсоида значение магнитного момента является максимальным и составляет 80000 А·м2. Это вызвано сосредоточением основной магнитной массы посередине данного объекта. Данная аномалия в центре позволяет четко определить наличие скрытого под водой объекта на фоне общего магнитного поля Земли.

На основании полученных в работе результатов по оценке заметности заглубленных объектов и построенных графиков, выявлено: 1)аномалия магнитного поля заглубленных объектов в каждой точке над полостью данного объекта имеет значительно меньшее значение, по сравнению с однородными цельными объектами; 2)над правильными телами геометрической формы, имеющих только оболочку, максимальный магнитный момент наблюдается над центром объекта, также как и при анализе однородных цельных объектов; 3)заметность заглубленных намагниченных объектов в основном обуславливается следующими параметрами:

84

объемом тела (V) или, как в данном случае, объемом оболочки тела ( V), его магнитной восприимчивостью (ω) и географической широтой места проведения разведки.

c

Рис. 1. Геометрические размеры полого намагниченного эллипсоида:

a – половина длины эллипсоида; b – радиус основания эллипсоида; c – толщина его стенок.

Рис. 2. Значения параметров, рассчитанных в MathCAD

85

6.Звягинцева, А.В. Экологический мониторинг опасных гидрологических явлений / А.В. Звягинцева, В.В. Кульнев, В.В. Кульнева // Экология и развитие общества. - 2018. -

№3 (26). - С. 62-66.

7.Иванова, В.С. Физическое моделирование аппарата пылеочистки скруббер Вентури для улучшения условий труда на производствах / В.С. Иванова, С.Д. Николенко, С.А. Сазонова, В.Ф. Асминин // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 1. - С. 48 -55.

8.Звягинцева, А.В. Современные проблемы оценки последствий лесных пожаров и методы их решений / А.В. Звягинцева, В.И. Федянин, Д.В. Яковлев // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2007. - Т. 3. - № 2. - С. 98-102.

9.Сазонова, С.А. Разработка модели анализа потокораспределения возмущенного состояния системы теплоснабжения / С.А. Сазонова // Моделирование систем и информационные технологии сборник научных трудов.– Воронеж, 2007. - С. 52-55.

10.Звягинцева, А.В. Математическая модель водородной проницаемости металлов с примесными ловушками при наличии внутренних напряжений различной физической природы / А.В. Звягинцева // Международный научный журнал Альтернативная энергетика и экология. - 2019. - № 19-21 (303-305). - С. 29-44.

11.Звягинцева, А.В. Современные накопители водорода на основе гибридных функциональных материалов / А.В. Звягинцева, А.О. Артемьева // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2017. - Т. 13. - № 5. - С. 133-138.

12.Асминин, В.Ф. Функциональные и конструктивные особенности облегченных звукоизолирующих панелей / В.Ф. Асминин, Е.В. Дружинина, С.А. Сазонова, Д.С. Осмоловский // Вестник Воронежского института высоких технологий. - 2019. - № 2 (29). - С. 4-7.

13.Звягинцева, А.В. Моделирование процессов и совершенствование мероприятий по улучшению условий труда на горно-обогатительном комбинате / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.Ф. Асминин // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 2. - С. 10-16.

14.Звягинцева, А.В. Моделирование неорганизованных выбросов пыли и газов в атмосферу при взрывных работах на карьерах горно-обогатительных комбинатов / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т.

12. - № 2. - С. 17-25.

15.Звягинцева, А.В. Моделирование процессов и разработка мероприятий по сокращению пылегазовыделения на карьерах горно-обогатительного комбината / А.В. Звягинцева, С.А. Сазонова, В.В. Кульнева // Моделирование систем и процессов. - 2019. - Т. 12. - № 2. -

С. 26-32.

ФГКВОУ ВПО «Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военновоздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», г. Воронеж

I.A. Skirda, D.A. Shvetcov

A STUDY ON THE SEARCH DEPTH OF THE MAGNETIZED OBJECTS IN THE SOLUTION

OF TASKS OF THE SPECIAL MONITORING

In article are considered theoretical and practical features of problem definition of application of aeromagnetic reconnaissance by search of the hidden buried magnetized object. Are shown the possibility of allocation of a useful signal in CAD system MathCAD by carrying out an aviation reconnaissance.

Key words: aeromagnetic reconnaissance, MathCAD, magnetic field strength, magnetic moment, magnetometric search of the magnetized objects.

Federal State Official Military Educational Institution of Higher Professional Education Military Educational Research Centre of Air Force «Air Force Academy named

after professor N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin», Voronezh

87

УДК 681.3:614.8:69

С.Н. Кораблин, С.А. Сазонова

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО РЕЗЕРВА СИСТЕМ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ

Рассмотрена процедура формирования транспортного (параметрического) резерва для систем теплоснабжения городов и населенных пунктов в случаях увеличения диаметров линий при неизменной конфигурации сети. Для функционирующих систем теплоснабжения формирование резерва обеспечит бесперебойное и безопасное функционирование. Безопасное функционирование предполагается обеспечить за счет анализа и предупреждения возможных аварийных ситуаций. В основе разработки математических моделей транспортного резерва использовано энергетическое эквивалентирование абонентских подсистем систем теплоснабжения, что отличает полученные математические модели от существующих аналогов. Для оценки влияния результатов параметрической оптимизации на экономические показатели был проведен вычислительный эксперимент. В качестве объекта исследования рассматривалась расчетная схема жилого микрорайона. Анализ полученных результатов вычислительного эксперимента доказал работоспособность полученных математических моделей транспортного резервирования для функционирующих систем теплоснабжения. Выполнять транспортное резервирование представляется возможным для систем любых размеров и конфигураций или для исследуемых фрагментов этих систем. Для практического применения представляет интерес расчета параметрического резерва отдельных домов, имеющих автономные котельные.

Ключевые слова: математическое моделирование, энергетическое эквивалентирование, системы теплоснабжения, параметрическое резервирование, безопасность, проектирование, эксплуатация.

Мероприятия по управлению потокораспределением в системах теплоснабжения (СТС) по сути представляют различные воздействия на параметры отдельных ее элементов.

В области проектирования СТС обычно присутствуют три уровня задач называемых иерархическими. Это уровень схемно-структурной оптимизации, уровень схемнопараметрической оптимизации, уровень формирования параметрического резерва.

При решении проблем схемно-структурной оптимизации необходимо учитывать требования к надежности и экономичности. Методика решения задачи структурного резервирования для СТС рассмотрена в работе [1].

Параметрическая оптимизация включает следующие задачи: определить диаметры труб в системе; анализировать рассчитанное распределение трафика для разных видов потребления. В работах [1-7], основанных на применении энергетического эквивалентирования, решена проблема формализованного согласования между разработанной моделью установившегося потокораспределения и задачей оптимизации параметров систем водоснабжения. В работах [4, 5] были разработаны математические модели потокораспределения для СТС.

Формирование параметрического резерва, включает в себя решение задачи: обеспечить надежность спроектированной системы (с известной конфигурацией и составом), создав параметрический резерв. На практике все сводится к поверочными гидравлическими расчетам. При этом пределы потребления фиксируются.

Среди рассмотренных методов решения прикладной задачи управления функционирующих СТС, наиболее эффективным зарекомендовал себя метод энергетического эквивалентирования, приведенный в [2, 3]. В то же время важно для расчета транспортного резерва и оценки надежности СТС применять имитационное моделирование. Оно состоит из смоделированных гидравлических расчетов, в том числе из анализа распределения потока в системе при отказе ее различных элементов [4].

Задача расчета - определить общее потребление носителя через все источники для исследуемых элементов системы. В целом задача обобщения результатов имитации отказов в гидравлической части модели надежности, но применительно к СТС, на основе применения энергетического эквивалентирования пока не решалась. Имеются лишь ее аналоги для систем газоснабжения и водоснабжения [2].

_________________________________

© Кораблин С.Н., Сазонова С.А., 2019

88

В работе [1] были проанализированы результаты числительного эксперимента. В [1] были введены обозначения, которые используем по аналогии в данной работе. Относитель-

"ав" - обозначает аварийное состояние [6].

После обработки методом наименьших квадратов (МНК) с двумя переменными параметрами получена зависимость

(1)

Допустим, что для СТС коэффициенты a и b в зависимости (1) известны.

Рассмотрим последовательность формирования для СТС резерва. В качестве первоначальной информации для выполнения резервирования, мы используем уменьшенное (лимитированное) потребление ЦП (отборы) . Значение можно считать функцией времени.

Предполагаем, что в расчетной зоне (РЗ) из всего множества энергоузлов (ЭУ), при ограниченном потреблении контролируются только ЭУ присоединения потребителей -

.

Состояние отказа системы определяется следующими условиями, если происходит в

При решении задачи применяем целевую функцию в МНК и уравнение Бернулли в задаче статического оценивания для СТС [7]. Отказ i-го элемента следует рассматривать как возмущенное состояние системы.

Значение гидравлического сопротивления может быть определено в соответствии с номинальным режимом работы СТС эа основе применения энергетического эквивалентирования [2, 3].

Ограниченные отборы с учетом работы [4] определяем из выражения:

(5)

В соответствии с алгоритмом аппроксимации, диаметры корректируем решая систему уравнений:

(6)

(7)

(8)

где - матрицы-столбцы, корректирующие диаметры и потенциалы в рассматриваемых

ЭУ; введены соотношения , ; так же используются обозначения в соответствии с [4].

При последовательном решении уравнений (6) - (8) увеличивая диаметры зарезервированных участков, воспроизводим значения давлений в ЭУ в случаях отказов.

Между тем, поскольку экономическая модель (6), накладывает ограничения на процесс резервирования, которые при переходе от состояния отказа к работоспособному состоянию системы, позволяют определить экстремальные затраты и выявить оптимальный вариант резервирования.

89