УДК 004.942 Исследование поведения объекта на основе его математической модели
В статье рассмотрена задача прогнозирования распространения атмосферных загрязнений с учетом окружающего ландшафта и застройки на основе сеточных моделей вычислительной гидродинамики. Представлена функциональная модель решения данной задачи. Обоснована целесообразность автоматизации этапов построения геометрической модели исследуемой местности, расчётной сетки, определения начальных условий, а также обработки полученных результатов для снижения трудоемкости их выполнения. Приведен пример использования разработанного в рамках исследования, которому посвящена данная статья, программного обеспечения для автоматизированного решения задачи прогнозирования распространения атмосферных загрязнений. Проведен сравнительный анализ выполнения автоматизируемых операций с использованием представленного программного обеспечения и без него
прогнозирование чрезвычайных ситуаций, атмосферные загрязнения, вычислительная гидродинамика, автоматизация, трехмерная геометрическая модель, расчетная сетка
1. Mao S., Lang J., Chen T., Cheng S., Wang C., Zhang J., Hu F. Impacts of typical atmospheric dispersion schemes on source inversion //Atmospheric environment. - 2020. - Т. 232. - с. 117572. EDN: https://elibrary.ru/WVKXUH DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2020.117572
2. Pisso I., Sollum E., Grythe H., Kristiansen N. I., Cassiani M., Eckhardt S., Stohl A. The Lagrangian particle dispersion model FLEXPART version 10.4 //Geoscientific Model Development. - 2019. - Т. 12. - No. 12. - с. 4955-4997. EDN: https://elibrary.ru/OMMQMO DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-12-4955-2019
3. Vervecken L., Camps J., Meyers J. Accounting for wind-direction fluctuations in Reynolds-averaged simulation of near-range atmospheric dispersion //Atmospheric Environment. - 2013. - Т. 72. - с. 142-150. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2013.03.005
4. Pozharkova I., Aljarbouh A., Azizam S.H., Mohamed A.P., Rabbi F., Tsarev R. A Simulation Modeling Method for Cooling Building Structures by Fire Robots //Artificial Intelligence Trends in Systems: Proceedings of 11th Computer Science On-line Conference 2022, Vol. 2. - Cham: Springer International Publishing, 2022. - с. 504-511.
5. Labovský J., Jelemenský Ľ. CFD-based atmospheric dispersion modeling in real urban environments //Chemical Papers. - 2013. - Т. 67. - с. 1495-1503. DOI: https://doi.org/10.2478/s11696-013-0388-7
6. ГОСТ Р 50.1.028-2001. Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования. - М.: ИПК Издательство стандартов, 2003. - 54 с.
7. ГОСТ Р 57700.14-2018. Численное моделирование физических процессов. Верификация получаемых сеточными методами численных решений задач механики сплошной среды. - М.: Стандартинформ, 2018. - 12 с.
8. Shen R., Jiao Z., Parker T., Sun Y., Wang Q. Recent application of Computational Fluid Dynamics (CFD) in process safety and loss prevention: A review //Journal of Loss Prevention in the Process Industries. - 2020. - Т. 67. - с. 104252. EDN: https://elibrary.ru/TGJBIO DOI: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2020.104252
9. Alnaes M., Blechta J., Hake J., Johansson A., Kehlet B., Logg A., Wells G.N. The FEniCS project version 1.5 //Archive of Numerical Software. - 2015. - Т. 3. - No. 100.
10. Распоряжение Минприроды России от 26.12.2022 No 38-р. Актуализирован Перечень методик расчета выбросов вредных (загрязняющих) веществ в атмосферный воздух стационарными источниками. DOI: https://doi.org/10.1007/s00092-022-5563-0
11. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ No 2023615784 Российская Федерация. Программа для прогнозирования распространения выбросов ТЭЦ с учетом окружающего ландшафта и застройки: заявка No 2023614978/69 от 20.03.2023 / Пожаркова И.Н., Гапоненко А.В.
12. Van Zyl J. J. The Shuttle Radar Topography Mission (SRTM): a breakthrough in remote sensing of topography //Acta astronautica. - 2001. - Т. 48. - No. 5-12. - с. 559-565. DOI: https://doi.org/10.1016/S0094-5765(01)00020-0
