Модель мониторинга нефтяного загрязнения почвы и его прекращения

Оценка влияния хозяйственной деятельности нефтедобывающего комплекса России на загрязнение земель способствует принятию эволюционных управленческих решений. В нефтяном комплексе промышленное загрязнение отрицательно сказывается на флоре и фауне, поэтому необходимо определить уровень воздействия, степень его опасности, место заражения. Нужен системный подход. При изучении экологической среды важно учитывать наличие рисковых ситуаций и стохастических необратимых изменений. Идентификация характера и типа загрязнения почвы нефтепродуктами должна проводиться с использованием высокотехнологичного инструментария, интеллектуальных процедур. Рассмотрены моделирование ситуации загрязнения почв, прогнозирование и идентификация нефтяных загрязнений, также подмодель оптимального прекращения мониторинга. Прекращение наблюдений за оптимизацией окружающей среды приведет к снижению затрат на наблюдение, поскольку мониторинг загрязненной нефтепродуктами окружающей среды является дорогостоящим и сложным технологическим механизмом, часто требующим спутниковых данных. Предлагаемый алгоритм моделирования и системного анализа основан на ситуационном моделировании. Эволюционное моделирование позволяет адаптировать процедуру (методологию) прогнозирования и оценки к факторам риска окружающей среды. Это повышает точность (формализация и доказательность) и полноту выводов, оперативность анализа ситуации, что влияет на управляемость риска как для нефтяного комплекса, так и для отдельного предприятия отрасли. Результаты работы могут быть использованы для разработки программных средств, в частности экспертных и прогнозных систем. Ситуационные модели необходимы, когда нефтяные компании решают многокритериальные и многофакторные задачи принятия решений.

The assessment of impact of oil production economic activities on land pollution in Russia contributes to evolutionary management decision making. Oil industrial pollution affects negatively flora and fauna. Thus, it’s important to identify the level of its exposure and danger, the site of contamination. A system approach is needed. When studying the environment, it’s necessary to consider the presence of risk situations and stochastic irreversible changes. It’s essential to identify the nature and type of soil contamination with petroleum products using high-tech tools, intellectual procedures. The work considers modeling of such situation, forecasting and identification of oil contaminants. The submodel of optimal termination of monitoring is also considered. Ending monitoring of environmental optimization will result in lower monitoring costs, since monitoring oilcontaminated environments is an expensive and complex technological mechanism, often requiring satellite data. The proposed algorithm for modeling and system analysis is based on situational modeling. Evolutionary modeling allows to adapt the procedure (methodology) of forecasting and assessment to environmental risk factors. It increases the accuracy (formalization and evidence) and completeness of conclusions, the efficiency of situation analysis, which affects manageability of risk both for the oil complex and for individual enterprise in the industry. The results of the research may be used for development of software tools, in particular expert and predictive systems. Situational models are needed when oil companies are solving multi-criteria and multifactor problems.

Publisher
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН)
Number of issue
2
Language
Russian
Pages
146-153
Status
Published
Volume
16
Year
2021
Organizations
  • 1 Российский университет дружбы народов
Keywords
pollution; oil; water surface; evolutionary modeling; monitoring; termination of monitoring; загрязнение; нефть; водная поверхность; эволюционное моделирование; мониторинг; прекращение мониторинга
Date of creation
16.12.2021
Date of change
16.12.2021
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/80499/
Share

Other records

Разо Шиатеса, Галушка П.А., Варицев Ю.А., Жердев А.В., Сафенкова И.В., Пакина Е.Н., Дзантиев Б.Б.
RUDN Journal of Agronomy and Animal Industries. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Vol. 16. 2021. P. 198-214