К вопросу оптимизации процесса биодеструкции нефтяных пятен в водоемах


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предлагается система нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных параболического типа, описывающая процессы нефтяного загрязнения водной поверхности и его бактериальной деструкции. С помощью этой модели решается задача параметрической оптимизации процесса деструкции нефтяного загрязнения. Критерием оптимальности является минимизация времени, затрачиваемого на бактериальную деструкцию нефтяного загрязнения. Параметр, характеризующий скорость роста популяции бактерий, выбран в качестве управляющего. Исследования проводятся с помощью линеаризации функций из правых частей уравнений в окрестности состояний системы, имеющих практическую значимость. С использованием упрощенной модели получено соотношение, позволяющее прогнозировать время, необходимое для достижения требуемого уровня деструкции. Проверка результатов исследования системы линеаризованных уравнений проводится с помощью решения исходной системы в пакете MATLAB. Адекватность предложенной математической модели обосновывается с помощью сравнения решения исходной системы для найденных значений параметров с экспериментальными данными.

Об авторах

Ольга Сергеевна Афанасьева

Самарский государственный технический университет

Email: afanaseva.os@samgtu.ru
(к.т.н.; afanaseva.os@samgtu.ru), доцент, каф. прикладной математики и информатики Россия, 443100, Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Галина Федоровна Егорова

Самарский государственный технический университет

Email: galahouse2009@mail.ru
(к.т.н., доц.; galahouse2009@mail.ru; автор, ведущий переписку), доцент, каф. прикладной математики и информатик Россия, 443100, Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Людмила Витальевна Кайдалова

Самарский государственный университет путей сообщения

Email: ludmila.kaid@gmail.com
(к.ф.-м.н., доц.; ludmila.kaid@gmail.com), доцент, каф. высшей математики. Россия, 443066, Самара, 1-й Безымянный пер., 18

Список литературы

  1. Научные аспекты экологических проблем России / ред. Ю. А. Израэль, Н. Г. Рыбальский. М.: НИА-Природа, 2012. 349 с.
  2. Wedepohl P. M., Lutjeharms J. R. E., Meeuwis M. Surface drift in the South-East Atlantic Ocean // South African Journal of Marine Science, 2000. vol. 22, no. 1. pp. 71-79. doi: 10.2989/025776100784125672.
  3. Мурыгина В. П., Маркарова М. Ю., Трофимов С. Я., Гайдамака С. Н. Разливы нефти растут быстрее чем добыча. Настоящее и будущее биоремедиации почв // Экология и жизнь, 2014.
  4. Артюх Е. А., Мазур А. С., Украинцева Т. В., Костюк Л. В. Перспективы применения биосорбентов для очистки водоемов при ликвидации аварийных разливов нефти // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета), 2014. № 26 (52). С. 58-66.
  5. Atlas R., Bragg. J. Bioremediation of marine oil spills: when and when not - the Exxon Valdez experience // Microbial Biotechnology, 2009. vol. 2, no. 2. pp. 213-221. doi: 10.1111/j.1751-7915.2008.00079.x.
  6. Дембицкий С. И., Панина О. В., Корнев А. А. Геолого-геофизические методы оценки техногенного воздействия нефтепоисковых работ на природную среду морских акваторий // Экологический вестник научных центров Черноморского экономического сотрудничества, 2014. № 1. С. 34-44.
  7. Корнев А. А. Математическое моделирование загрязнения углеводородами акваторий морей континентального шельфа // Физико-химический анализ свойств многокомпонентных систем, 2009. № 7.
  8. Tkalich P. Oil Spill Modelling with a CFD (Computational Fluid Dynamics) Approach / Proc. of Sixth International Marine Environmental Modelling Seminar (2-4 September 2002). Trondheim, Norway, 2002. pp. 255-274.
  9. Дембицкий С. И., Дунаев И. М., Лаврентьев А. В., Ларионов А. В., Уртенов М. Х. Математические модели динамики и деструкции нефтяного слика на акватории моря. Краснодар: КубГУ, 2003. 71 с.
  10. Krapivin V. F., Phillips G. W. Application of a global model to the study of Arctic basin pollution: radionuclides, heavy metals and oil hydrocarbons // Environmental Modelling & Software, 2001. vol. 16. pp. 1-17. doi: 10.1016/S1364-8152(00)00031-1.
  11. Ризниченко Г. Ю. Математические модели в биофизике и экологии. М.: Институт компьютерных исследований, 2003. 184 с.
  12. Нахушев А. М. Уравнения математической биологии. М.: Высшая школа, 1995. 301 с.
  13. Пат. 2268934 РФ. Штамм Phyllobacterium myrsinacearum DKS-1 для деструкции нефтяных углеводородов солоноватоводных экосистем / Дзержинская И. С., Куликова И. Ю., Сопрунова О. Б. // Заявлено 28.10.03. Опубликовано 27.01.06. Бюл. № 3.
  14. Аушева Х. А., Гончарук Д. А., Бабусенко Е. С., Маркичев Н. С. Влияние толщины нефтяной пленки на динамику ее биодеструкции под действием биопрепарата на основе иммобилизованных клеток Acinetobacter valentis // Химическая промышленность сегодня, 2007. № 4. С. 41-43.
  15. Куликова И. Ю. Биопрепарат на основе углеводородокисляющего штамма Phyllobacterium myrsinacearum DKS-1 для восстановления нефтезагрязненных морских акваторий // Вода: химия и экология, 2011. № 7. С. 59-64
  16. Сидоров А. В., Морозов Н. В. Управляемая биоремедиация нефтяных загрязнений в природных водоемах как фактор здоровой экологии человека (на примере региона республики Татарстан) // Вестник Оренбургского государственного университета, 2009. № 6(112). С. 512-516.
  17. Албулов А. И., Самуйленко А. Я., Фролова М. А., Мурыгина В. П., Гайдамака С. Н., Фролов Ю. Д. Технологии производства товарной формы препарата-нефтедеструктора «Родер» и эффективность применения этих форм в лабораторных условиях и в природе // Изв. Самар. научн. центра РАН, 2013. Т. 15, № 3-5. С. 1545-1549.
  18. Murygina V. P., Markarova M. Y., Kalyuzhnyi S. V. Application of biopreparation “Rhoder” for remediation of oil polluted polar marshy wetlands in Komi Republic // Environ. Int., 2005. vol. 31, no. 2. pp. 163-166. doi: 0.1016/j.envint.2004.09.010.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Самарский государственный технический университет, 2014

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».