Система лазерного мониторинга загрязнений водной среды с применением относительного описания формы сигналов

Как правило, система очистки сточных вод не рассчитана на фильтрацию веществ, образованных в результате запроектной аварии. Характер запроектной аварии связан с кратковременным появлением сгустка этих веществ в сточных водах, определяемый объёмом ёмкости хранения веществ. Поэтому рациональным подходом является отведение этой порции образовавшихся веществ в отдельную ветвь сточной системы или отстойники. Целью работы являлась реализация указанного подхода путем создания системы лазерного мониторинга загрязнений водной среды.

В статье предлагается система автоматического обнаружения сгустка аварийного сброса загрязняющих веществ в сточные воды промышленного предприятия. Приведена структурная схема системы и назначение основных её элементов. Система должна обеспечить обнаружение сгустков в реальном масштабе времени. Для обеспечения этой функции предварительно проводится исследование спектральных характеристик всех веществ, возможных к появлению в сточных водах в случае аварийной ситуации.

На основании этих данных выбираются длины волн лазерного излучения в системе. Полученные данные измерений от нескольких зондов представляются в виде решётчатой функции, которая переводится в относительное описание, представляющее матрицу отношения порядка на множестве составляющих решётчатой функции. Относительное описание инвариантно к линейным изменениям решётчатой функции. Решение об обнаружении какого-либо вещества из аварийных сбросов принимается на основании сравнения относительного описания измерений с эталонами, подготовленными на стадии настройки системы.

Приведён пример формирования эталонов для аварийных сгустков из глицерина и аллилового спирта. Приведены графики решётчатых функций, полученных из ИК-спектров аварийных сбросов этих веществ; алгоритмы построения решётчатой функции и сравнения решётчатых функций.

Таким образом, с помощью разработанного математического описания формы цифровых сигналов на основе относительного описания может быть описан сигнал кривой мониторинга в виде кривой изменения оптической плотности водной среды.

1. Drugov Yu.S., Rodin A.A. Ekologicheskie analizy pri razlivah nefti i nefteproduktov [Environ-mental analyses in oil and oil product spills]. Moscow, BINOM. Knowledge lab Publ., 2014, 270 p.

2. Kopyltsova A.B., Tarasov B.P., Klim O.V. Modern practice and problems when using industrial and laboratory spectrophotometer analyzers of the physicochemical properties of petroleum and petroleum products. Measurement techniques, 2013, vol. 56, no. 3, pp. 322-327. https://doi.org/4 https://doi.org/10.1007/s11018-013-0203-4

3. Website of Hach Company. TU5300sc / TU5400sc Online Laser Turbi-dimeters. Available at: https:// www.hach.com/turbidity-analyzers/tu5300sc-tu5400sc. (accessed 03.04.2020).

4. Akimov V.A. Prirodnye i tekhnogennye chrezvychajnye situacii: opasnosti, ugrozy, riski [Natural and technogenic emergencies: dangers, threats, risks]. Moscow, Delovoy Express Publ., 2001, 341 p.

5. Bonitenko Y.Y., Nikiforov A.M. CHrezvychajnye situacii himicheskoj prirody [Emergency chemical nature]. Saint Petersburg, Hippocrates Publ., 2004, 464 p.

6. Gabrichidze T.G. Osnovy kompleksnoj sistemy bezopasnosti kriticheski vazhnyh (potencial'no opasnyh) ob"ektov municipal'nogo i regional'nogo urovnej [Fundamentals of the integrated security system of critically important (potentially dangerous) objects of municipal and regional levels]. Samara, SamNC RAS Publ. House, 2012, 390 p.

7. Shahmaryan M.A., Akimov V.A., Kozlov K.A. [Ural region of Russia - natural, man-made and environmental hazards]. Ekologiya i promyshlennost' Rossii [Ecology and industry of Russia], 2002, no. 3, pp. 4-8 (in Russian).

8. Obukhov A.E. Optical spectroscopy and the structure of polyfunctional hydrocarbon compounds and oil products. Optics and Spectroscopy, 2018, vol. 124, no. 5, pp. 696-702. https://doi.org/10.1134/S0030400X18050168

9. Penkovsky A.I., Nikolaev V.F., Borovkova N.S. New optical methods and devices for analyzing the quality of motor fuels. Journal of Optical Technology, 2016, vol. 83, no. 4, pp. 244-248. https://doi.org/10.1364/JOT.83.000244

10. Venzel’ V.I., Gorelov A.V., Egorova E.S., Kuznetsova N.Ya., Lavrent’ev, E.S. Obraztsov V.S., Sinel’nikov M.I. Monitoring the optical homogeneity of materials for the IR region. Journal of Optical Technology, 2014, vol. 81, no. 9, pp. 551-555. https://doi.org/10.1364/JOT.81.000551

11. Deck L. Multiple surface phase-shifting interferometry. Proc. SPIE 4451, Optical Manufacturing and Testing IV, 2001, pp. 424-431. https://doi.org/10.1117/12.453640

12. Divyanin N.N., Rukosueva E.A., Garmash A.V., Beklemishev M.K. Recognition of model analyte mixtures in the presence of blood plasma using a mixture of fluorophores ("Fluorescent tongue"). Journal of Analytical Chemistry, 2018, vol. 73, pp. 1195-1201. https://doi.org/10.1134/S1061934818120043

13. Bhargava R. Infrared Spectroscopic Imaging: The Next Generation. Applied Spectroscopy, 2012, vol. 66, no. 10, pp. 1091-1120. https://doi.org/10.1366/12-06801

14. SHrejder YU.A. Logika znakovyh sistem: elementy semiotiki [Logic of sign systems: elements of semiotics]. Moscow, Librocom Publ., 2012, 64 p.

15. Alekseev V.A., Dizendorf K.I., YUran S.I. [Classifier of pulse curves using ratio matrices]. Intellektual'nye sistemy v proizvodstve [Intelligent systems in manufacturing], 2010, no. 1(15), pp. 231-235 (in Russian).

16. Yannikov I.M., Alekseev V.A. [Construction of a classifier of lattice functions for a relative description of the results of biomonitoring of potentially dangerous objects]. Intellektual'nye sistemy v proizvodstve [Intelligent systems in manufacturing], 2009, no. 2(14), pp. 10-13 (in Russian).

17. Alekseev V.A., Usoltsev V.P., Yuran S.I., Shulmin D.N. [An automated system of volley water pollution control by optical methods]. Vestnik Permskogo nacional'nogo issledovatel'skogo politekhnicheskogo universiteta. Prikladnaya ekologiya. Urbanistika [PNRPU. Applied ecology. Urban development], 2018, no. 3, rr. 119-132 (in Russian). https://doi.org/10.15593/2409-5125/2018.03.10