Система устранения аварийных сбросов в сточные воды предприятий с использованием относительного описания спектров веществ

Серьёзной экологической проблемой являются залповые аварийные сбросы вредных веществ в сточные воды предприятий, которые, как правило, представляют сгустки определённой длительности. Образованные сгустки могут попасть в естественные водоёмы при сбросе сточных вод. Поэтому актуальна задача обнаружения указанных сгустков в реальном масштабе времени.

Для решения данной задачи предлагается вариант построения автоматизированной системы фиксации и идентификации аварийных сбросов вредных веществ в сточные воды промышленного предприятия при запроектных авариях. Отличие системы заключается в использовании лазерного зондирования сточных вод одновременно на нескольких длинах волн излучения в реальном масштабе времени.

Идентификация аварийных сбросов производится на основании анализа спектров пропускания веществ с использованием оригинального описания цифровых сигналов регистрируемых спектров веществ. Используется относительное описание на составляющих решетчатой функции спектра аварийных сбросов, построенное с использованием отношения порядка между составляющими решетчатой функции. Идентификация аварийного сброса осуществляется путём сравнения относительного описания спектра аварийного сброса с эталонами спектров возможных вредных веществ для данного предприятия, причём эталоны спектров этих веществ представлены в виде относительного описания с использованием отношения «больше»–«меньше».

Приведена структурная схема системы устранения аварийных сбросов, описана её работа и назначение отдельных элементов системы. Система содержит устройство идентификации аварийных сгустков, устройство обработки регистрируемых спектров и хранения эталонов спектров вредных веществ и устройство управления задвижками в системе сточных вод. За счёт установки источников лазерного излучения по периметру трубы, по которой движется жидкость, обеспечивается одновременное лазерное воздействие на проходящий по трубе аварийный сгусток вредных веществ. Анализ проходящего по сточной трубе сгустка позволяет проводить открытие задвижек для каждого из прогнозируемых аварийных сгустков при получении команды от устройства управления и отвести появившийся сгусток в соответствующий отстойник.

1. Bukrinsky A.M. [Management of non-design accidents in the current regulatory documents of Russia]. Yadernaya i radiatsionnaya bezopasnost [Nuclear and radiation safety], 2010, no. 1, pp. 16–25 (in Russian).

2. Bukrinsky A.M., Lankin M.Yu. Osobennosti protekaniya zaproektnyh avarij i nekotorye aspekty upravleniya imi [Features of the out-of-design accidents and some aspects of their management]. Moscow, FBI “Scientific and Technical Center for Nuclear and Radiation Safety”, 2015, 9 p. Access mode: http://www.gidropress.podolsk.ru/files/proceedings/mntk2015/documents/ mntk2015-108.pdf (in Russian).

3. Patin S.L. Neft' i ekologiya kontinental'nogo shel'fa [Oil and ecology of the continental shelf]. Vol.1: Morskoj neftegazovyj kompleks: sostoyanie, perspektivy, faktory vozdejstviya [Marine oil and gas complex: state, prospects, impact factors]. Moscow, All-Russian Scientific Research Institute of Fisheries and Oceanography, 2017, 326 p.

4. Aleshin I.V., Goncharov V.K. Optical methods in ecological monitoring of the ocean. Notes of the Mining Institute, 2008, vol. 176, pp. 88‒91. Access mode: https://pmi.spmi.ru/index.php/pmi/article/view/7290 (in Russian).

5. Voronov Yu.V., Yakovlev S.V. Vodootvedenie i ochistka stochnyh vod [Drainage and wastewater treatment]. Moscow, Publishing House of the DIA (Association of Construction Universities) Publ., 2006, 704 p.

6. Skouteris G., Webb D. Patrick, Shin Kei Lok Felix, Rahimifard Sh. Assessment of the capability of an optical sensor for in-line real-time wastewater quality analysis in food manufacturing. Water Resources and Industry, 2018, vol. 20, December, pp. 75–81. DOI: 10.1016/j.wri.2018.10.002

7. Tomperi J., Koivuranta E., Leiviskä K. Predicting the effluent quality of an industrial wastewater treatment plant by way of optical monitoring. Journal of Water Process Engineering, 2017, vol. 16, April, pp. 283–289. DOI: 10.1016/J.JWPE.2017.02.004

8. Doulamis N., Voulodimos A., Doulamis A., Bimpas M., Angeli A., Bakalos N., Giusti A., Philimis P., Varriale A., Ausili A., D'Auria S., Lampropoulos G., Baer M., Schmauss B., Freitag S., Lendl B., Młynarczyk K., SosnaGłębska A., Trajnerowicz A., Pawluczyk J. WaterSpy: A High Sensitivity, Portable Photonic Device for Pervasive Water Quality Analysis. Sensors, 2019, vol. 19, iss. 1, p. 33. DOI: 10.3390/s19010033

9. Kim Chihoon, Ji Taeksoo, Eom Joo Beom. Determination of organic compounds in water using ultraviolet LED. Measurement Science and Technology, 2018, vol. 29, p. 045802, 6 p. DOI: 10.1088/1361-6501/aaa364

10. Alekseev V.A., Usoltsev V.P., YUran S.I., Shulmin D.N. [Complex for monitoring of sewage optical density changes]. Devices and Methods of Measurements, 2018, vol. 9, no. 1, pp. 7–16 (in Russian). DOI: 10.21122/2220-9506-2018-9-1-7-16

11. Smirnov S.V. [Fiber-optic technologies for offshore oil and gas fields]. Business Journal NEFTEGAZ.RU, 2017, no. 8(68), pp. 72–78 (in Russian).

12. Li M.E., Martynov O.V., Shibanov E.B. [Improvement of methods for measuring the spectral angular index of light scattering by seawater]. Sovremennye problemy optiki estestvennyh vod: trudy mezhdunarodnoj konferencii [Modern problems of optics of natural waters: Proceedings of the International Conference]. St. Petersburg, 2015, vol. 8, pp. 262–267 (in Russian).

13. Klimkov Yu.M., Mayorov V.S., Khoroshev M.V. Vzaimodejstvie lazernogo izlucheniya s veshchestvom: uchebnoe posobie [Interaction of laser radiation with matter: textbook]. Moscow, Moscow State University of Geodesy and Cartography (MIIGAiK), 2014, 108 p.

14. Bhargava R. Infrared Spectroscopic Imaging: The Next Generation. Applied Spectroscopy, 2012, vol. 66, no. 10, pp. 1091–1120. DOI: 10.1366/12-06801

15. 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. DOI: 10.1134/S0030400X18050168

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

17. Alekseev V.A., Dizendorf K.I., YUran S.I. Classifier of pulse curves using ratio matrices. Intelligent systems in manufacturing, 2010, no. 1(15), pp. 231–235 (in Russian).

18. Alekseev V.A., Yuran S.I., Usoltsev V.P., Shulmin D.N. System of Laser Monitoring of Water Pollution with Application of Relative Description of Signal Shape. Devices and Methods of Measurements, 2020, vol. 11, no. 2, рр. 114–121. DOI: 10.21122/2220-9506-2020-11-2-114-121