- •3.3 Задание ............................................................................................................................24
- •3.4 Порядок выполнения работы.........................................................................................28
- •3.5 Рекомендуемая литература.............................................................................................33
- •1 Общие положения
- •2 Задание
- •3 Порядок выполнения работы
- •4. План выполнения работы
- •5. Рекомендуемая литература
- •1 Общие положения
- •Словарь терминов
- •Теоретическая часть
- •Задание
- •Порядок выполнения работы
- •План выполнения работы
- •Рекомендуемая литература
- •3. 1 Общие положения
- •3.1.1 Размещение и количество постов наблюдения
- •3.1.2 Программа и сроки наблюдений
- •Теоретическая часть
- •Задание
- •Задание
- •Порядок выполнения работы
- •3.6 Рекомендуемая литература
- •Перелік потенційно-небезпечних об`єктів Донецької області за станом на 1 вересня 2002 року. Затверджен рішенням обласної комісії теб та нс. Протокол № 16 від 23 вересня 2002 року. -34 с.
- •Затверджен
- •Перелік потенційно-небезпечних об`єктів Донецької області за станом на 1 вересня 2002 року
2 Задание
2.1 Варианты заданий для выполнения лабораторной работы приведены в таблице 1.3.
2.2 Вид ингредиентов по постам выбирается из таблицы 1.3 последовательно без пропусков слева направо исходя из их заданного количества.
2.3 Параметры распределений для моделирования временных рядов концентраций веществ выбираются из таблицы 1.4.
3 Порядок выполнения работы
Смоделировать типовой пост (для четных и нечетных номеров постов) в виде блока “Sybsystem”. При создании объекта “Пост” использовать объекты “MatLab Function”, функции нормального (normrnd), логнормального (lognrnd) и равномерного (unifrnd) распределений из библиотеки MatLab/Statistics Toolbox, а также объект “Mux”. В случае возникновения отрицательных концентраций при генерировании распределений следует их заменить нулями, используя для этой цели различные объекты Simulink, например, “Relational Operator”, “Logical operator”, “Matlab Function” и т.д [2, 3]. Объединить все подсистемы в объектную модель “Город”.
Используя объекты Simulink “Fcn” или “MatLab Function”, рассчитать средний индекс загрязнения атмосферы в соответствии с формулой (1.1) для каждого поста.
Используя объекты Simulink “Fcn” или “MatLab Function”, “Gain”, “Integrator” рассчитать среднегодовой индекс загрязнения атмосферы для всех постов промышленного города.
Вывести результаты, используя объект “Display”. Использовать объекты “Scope” для идентификации и тестирования модели, а также графического представления результатов.
По индексу загрязнения постов и городу в целом сделать оценку состояния загрязнения атмосферы. Предложить варианты улучшения обстановки в городе, варьируя параметры модели и осуществляя экспериментальные прогоны.
Используя логические блоки Simulink, построить объект для оценки состояния воздуха в соответствии с таблицей 1.1 и вывести результаты в рабочую область Маtlab.
Привести объектную модель “Город” в Simulink, сделать выводы, показать работающую модель на компьютере, сделать анализ по индексу загрязнения.
4. План выполнения работы
4.1 Первое занятие. Создание подсистем. Изучение принципов выполнения задания.
4.2 Второе занятие. Создание объектной модели “Город” в соответствии с заданием.
4.3 Третье занятие. Вычислительные эксперименты. Защита лабораторной работы.
5. Рекомендуемая литература
Н.П. Тихомиров, И.М. Потравный, Т.М. Тихомирова. Методы анализа и управления эколого-экономическими рисками. М.: Юнити-Дана. 2003. – 350 с.
А. Гультяев. MatLab 5.2. Имитационное моделирование в среде Windows. Санк-Петербург: Корона принт. 1999. – 287 с.
И.В.Черных. "Simulink: Инструмент моделирования динамических систем"
РД 52.04.186-89. Руководство по контролю загрязнения атмосферы. М.: Гос. ком. СССР по гидрометеорологии – Мин. здравоохранения СССР. 1991. - 691 c.
Таблица 1.3 – Варианты заданий
Вариант |
Количество постов в городе |
Количество ингредиентов на четном посту |
Количество ингредиентов на нечетном посту |
Вид вероятностного распределения для моделирования временных рядов концентраций |
||||
СО |
NO2 |
SO2 |
Пыль |
Формальдегид |
||||
1 |
5 |
5 |
4 |
Ln |
N |
P |
N |
N |
2 |
6 |
4 |
5 |
N |
N |
Ln |
Ln |
N |
3 |
7 |
3 |
5 |
P |
P |
Ln |
Ln |
P |
4 |
8 |
5 |
4 |
Ln |
P |
P |
N |
Ln |
5 |
9 |
4 |
5 |
P |
Ln |
N |
P |
P |
6 |
10 |
3 |
5 |
N |
N |
R |
Ln |
Ln |
7 |
11 |
5 |
4 |
Ln |
P |
Ln |
N |
P |
8 |
12 |
4 |
5 |
P |
N |
Ln |
Lg |
P |
9 |
13 |
3 |
4 |
P |
P |
N |
Ln |
P |
10 |
14 |
3 |
3 |
Ln |
N |
P |
P |
P |
11 |
15 |
3 |
4 |
P |
N |
Ln |
P |
P |
12 |
14 |
5 |
3 |
P |
P |
N |
Ln |
Ln |
13 |
13 |
4 |
3 |
Ln |
Ln |
N |
P |
P |
14 |
12 |
3 |
4 |
P |
Ln |
N |
N |
P |
15 |
11 |
5 |
4 |
N |
N |
P |
Ln |
Ln |
16 |
10 |
4 |
3 |
P |
P |
Ln |
Ln |
N |
17 |
9 |
3 |
5 |
P |
Ln |
N |
Ln |
N |
18 |
8 |
5 |
3 |
Ln |
Ln |
Ln |
P |
P |
19 |
7 |
4 |
5 |
P |
P |
N |
Ln |
Ln |
20 |
6 |
5 |
4 |
N |
N |
P |
P |
Ln |
21 |
5 |
5 |
5 |
Ln |
N |
N |
P |
Ln |
22 |
15 |
3 |
4 |
Ln |
Ln |
P |
P |
N |
23 |
14 |
3 |
5 |
P |
Ln |
Ln |
P |
P |
24 |
13 |
4 |
4 |
N |
Ln |
P |
P |
Ln |
25 |
12 |
3 |
4 |
N |
P |
P |
Ln |
P |
Виды распределения: P – равномерное, N - нормальное, Ln – логнормальное
Таблица 1.4. – Параметры распределений для моделирования временных рядов концентраций веществ
Вари-ант |
Значения среднего и среднеквадратичного отклонений при логнормальном и нормальном распределениях |
Диапазон значений при равномерном распределении |
|||||||||||||
|
СО |
NO2 |
SO2 |
Пил |
формальдегид |
СО |
NO2 |
SO2 |
Пил |
Формаль-дегид |
|||||
1 |
1,5 |
0,7 |
0,05 |
0,02 |
0,02 |
0,01 |
0,15 |
0,05 |
0,003 |
0,001 |
0 - 3 |
0 – 0,04 |
0 – 0,1 |
0 - 0,15 |
0-0,003 |
2 |
1 |
0,5 |
0,04 |
0,02 |
0,03 |
0,01 |
0,1 |
0,05 |
0,002 |
0,001 |
0,01 - 2 |
0,01– 0,05 |
0 - 0,4 |
0 – 0,3 |
0 – 0,01 |
3 |
1,8 |
0,9 |
0,06 |
0,01 |
0,04 |
0,02 |
0,05 |
0,02 |
0,003 |
0,001 |
0,02 - 4 |
0 – 0,06 |
0,1 - 0,4 |
0,1 – 0,4 |
0 – 0,03 |
4 |
2 |
1 |
0,02 |
0,01 |
0,03 |
0,01 |
0,3 |
0,2 |
0,004 |
0,002 |
0 - 2 |
0,01-0,07 |
0,1 - 0,5 |
0,05 – 0,3 |
0 – 0,02 |
5 |
2,5 |
1,2 |
0,05 |
0,02 |
0,01 |
0,01 |
0,2 |
0,1 |
0,005 |
0,002 |
1 - 3 |
0-0,08 |
0 - 0,3 |
0 – 0,4 |
0 – 0,025 |
6 |
4 |
2 |
0,03 |
0,01 |
0,04 |
0,02 |
0,4 |
0,1 |
0,002 |
0,001 |
2 - 4 |
0,01-0,05 |
0 - 0,2 |
0 - 0,2 |
0 – 0,001 |
7 |
2,3 |
1,1 |
0,04 |
0,02 |
0,03 |
0,02 |
0,1 |
0,5 |
0,003 |
0,002 |
0 - 4 |
0,01-0,06 |
0 - 0,15 |
0 – 0,4 |
0 – 0,003 |
8 |
2,1 |
1 |
0,05 |
0,03 |
0,02 |
0,01 |
0,2 |
0,05 |
0,004 |
0,001 |
0 - 2 |
0-0,07 |
0 – 0,25 |
0,05 - 0,2 |
0 – 0,003 |
9 |
1,4 |
0,7 |
0,04 |
0,02 |
0,04 |
0,01 |
0,4 |
0,2 |
0,005 |
0,002 |
0,04 - 2 |
0-0,04 |
0,04 - 0,4 |
0,02 – 0,3 |
0 – 0,005 |
10 |
1,6 |
0,8 |
0,05 |
0,02 |
0,03 |
0,02 |
0,15 |
0,1 |
0,002 |
0,001 |
0,1–3,5 |
0-0,05 |
0 - 0,45 |
0,07– 0,35 |
0 – 0,03 |
Лабораторная работа № 2 (два занятия)
Прогноз риска загрязнения атмосферного воздуха промышленного города
с использованием инструментов имитационного моделирования пакета Simulink
Цель работы: используя имитационную модель формирования процессов загрязнения атмосферного воздуха промышленного города, определить экологический риск загрязнения атмосферы города, выполнить анализ и оценку рисков, провести вычислительный эксперимент по управлению качеством атмосферы в городе и проанализировать полученные результаты.
