Математическая модель и минимизация на её основе концентрации промышленных загрязнителей атмосферы зон жилой застройки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат технических наук Соляник, Николай Александрович

• Соляник, Николай Александрович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Соляник, Николай Александрович

Оглавление.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМЫ МИНИМИЗАЦИИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ВЫБРОСОВ

1.1. Описание объекта управления.

1.2. Критерии оценки качества воздуха.

1.3. Обзор направлений минимизации промышленных выбросов.

1.4. Обзор моделей и методов, минимизации промышленных выбросов.

1.5. Обзор моделей экологического мониторинга атмосферного воздуха в зоне влияния промышленных предприятий.

1.6. Формализованная постановка задачи.

Выводы к главе 1.

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ДЛЯ КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ МИНИМИЗАЦИИ УРОВНЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ЗАГРЯЗНИТЕЛЕЙ.

2.1. Общая характеристика комплекса моделей.

2.2. Разработка модели переноса загрязняющих примесей в атмосферном воздухе.

2.3. Разработка математической модели подъема перегретой примеси.

2.4. Анализ основных математических свойств целевой функций и систем ограничений модели переноса примеси.

2.5. Анализ основных математических свойств целевой функции и систем ограничений модели подъема перегретой примеси.

2.6. Разработка нейросетевой модели определения дисперсионных параметров гауссова уравнения распространения примесей в атмосферном воздухе.

Выводы к главе 2.

ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ДЛЯ КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ

МИНИМИЗАЦИИ УРОВНЯ КОНЦЕНТРАЦИИ ЗАГРЯЗНИТЕЛЕЙ.

3.1. Общая характеристика метода решения.

3.1.1 Выбор шага кантования.

3.1.2 Анализ динамических свойств объекта управления.

3.2. Алгоритм решения частной задачи оптимизации с использованием в качестве управляющего параметра интенсивности источника выброса.

3.3. Алгоритм решения частной задачи оптимизации с использованием в качестве управляющего параметра эффективной высоты подъема шлейфа.

3.4. Алгоритм решения частной задачи оптимизации с управляющими параметрами эффективной высоты подъема шлейфа и интенсивности выброса.

3.5. Решение задачи оптимизации целевой функции эффективной высоты подъема шлейфа.

3.6. Решение общей задачи минимизации целевой функции.

3.7. Метод преобразования координат.

Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ПРОВЕРКА И РЕАЛИЗАЦИЯ

РАЗРАБОТАННОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.

4.1. Анализ вычислительной сложности решаемой задачи.

4.2 Структура комплекса прикладных программ реализующих разработанные модели, методы и алгоритмы.

4.3. Методика экспериментального подтверждения достоверности разработанных моделей, методов и алгоритмов.

4.3.1. Область допустимых значений переменных имитационной системы моделирования.

4.3.2. Основные этапы экспериментального подтверждения достоверности разработанных моделей и алгоритмов.

4.3.3. Результаты имитационного моделирования процесса минимизации уровня концентрации загрязнителей.;.

4.3.4. Результаты натурных экспериментов.

4.4. Методика внедрения результатов диссертационной работы в информационных системах промышленного предприятия.

Выводы к главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическая модель и минимизация на её основе концентрации промышленных загрязнителей атмосферы зон жилой застройки»

Актуальность проблемы. Обеспечение экологической безопасности населения в условиях увеличения антропогенного воздействия на природу является приоритетной задачей современного государства [1-12]. Одно из направлений решения данной задачи связано с уменьшением концентрации загрязнителей, поступающих в атмосферу зон жилой застройки в процессе функционирования промышленных предприятий [13-18]. Данное обстоятельство обусловливает необходимость разработки специализированного математического обеспечения, позволяющего минимизировать уровень концентрации загрязнителей на этапе проектирования и реконструкции промышленных предприятий, а также в процессе планирования новых зон жилой застройки центров размещения промышленности [19].

Научные основы решаемой задачи заложены в трудах М.Е. Берлянда, Г. Бригса, Ф. Гиффорда, Ф. Паскуилла и др. Ими разработаны и систематизированы математические модели, позволяющие рассчитать уровень концентрации загрязнителя в контролируемых точках с учетом известных параметров источника выброса и атмосферы. Вместе с тем, в специальной литературе практически отсутствуют сообщения о моделях и алгоритмах, позволяющих минимизировать концентрацию загрязнителя во времени при наличии ограничений, накладываемых на интенсивность выброса, высоту трубы и другие характеристики источника загрязнения. Это определило актуальность темы диссертации.

Целью диссертации является разработка математических моделей, алгоритмов и комплексов программ, позволяющих при проектировании и реконструкции промышленных предприятий, а также в процессе планирования новых зон жилой застройки выдать рекомендации и определить требования к характеристикам точечного источника загрязнения, реализация которых способствует уменьшению концентрации загрязнителя.

Диссертация выполнена в рамках приоритетного направления развития науки' и техники Российской Федерации «Информационно-телекоммуникационные системы» и соответствует ее критическим технологиям: «Технологии мониторинга и прогнозирования состояния атмосферы и гидросферы», «Технологии снижения риска и уменьшения последствий природных и техногенных катастроф».

Предметом исследования является процесс минимизации уровня концентрации загрязняющей примеси, поступающей в атмосферу в результате функционирования точечных, непрерывно действующих источников промышленных загрязнений.

Методы исследования. В диссертации использованы методы системного анализа, аналитические и численные методы математического моделирования, а также концептуального проектирования информационных систем.

Научная новизна работы.

1. Разработана имитационная математическая модель для определения концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе, отличающаяся учетом особенностей городской застройки, интенсивности выбросов поллютантов, направления и скорости ветра на эффективной высоте подъема факела, дисперсионных параметров, зависящих от класса устойчивости атмосферы, что позволяет осуществить минимизацию уровня концентрации загрязняющих веществ в процессе функционирования промышленных предприятий.

2. Разработана математическая модель определения дисперсионных параметров гауссова уравнения распространения примесей в атмосферном воздухе, в основу которой положена нейронная сеть радиально-базисных функций. Модель аппроксимирует результаты натурных экспериментов, полученных при различных значениях параметров источника загрязнения и окружающей среды.

3. Предложен и обоснован эвристический алгоритм минимизации концентрации загрязнителя, заключающийся в определении значений интенсивности выброса, высоты источника, внутреннего радиуса устья трубы, начальной скорости подъема примеси, начального перегрева примеси, при которых концентрация загрязнителя в зоне жилой застройки достигает своего минимума.

4. Разработан и обоснован численный алгоритм определения эффективной высоты подъема факела, заключающийся в нахождении значений высоты источника, внутреннего радиуса устья трубы, начальной скорости подъема примеси и начального перегрева примеси, с целью поиска заранее заданного значения эффективной высоты подъема шлейфа. Особенностью алгоритма является применение градиентного метода наискорейшего спуска совместно с методом штрафных функций, в котором используется внешняя штрафная функция типа квадрата «срезки».

5. Предложена эффективная процедура изменения формы и угла направления факела, позволяющая минимизировать концентрацию загрязнителей. Ее характерной особенностью является использование численного алгоритма определения эффективной высоты подъема факела, учитывающего изменение направления и скорости ветра на различных высотах в пределах пограничного слоя атмосферы.

Достоверность разработанных моделей, методов и алгоритмов подтверждается корректностью применения методов системного анализа, аналитических и численных методов математического моделирования, теории искусственных нейронных сетей, а также накопленным опытом применения моделей распространения загрязняющих примесей в экологическом мониторинге.

Практическая ценность связана с созданием эффективного математического и программно-алгоритмического обеспечения, позволяющего выдать рекомендации, а также определить требования к характеристикам точечного источника загрязнения, реализация которых способствует уменьшению концентрации загрязнителя в зоне жилой застройки. Теоретические и практические положения диссертационной работы были внедрены на предприятии ЗАО «Саратовский завод стройматериалов», имеется акт внедрения. Основные результаты диссертационной работы были реализованы в виде комплекса программ, прошедших государственную регистрацию (свидетельство №2010613300).

Кроме того, результаты диссертации были использованы в учебном процессе кафедр «Информационные системы» и «Системотехника» Саратовского государственного технического университета в рамках дисциплин «Информатика», «Интеллектуальные информационные системы», «Системы поддержки принятия решений», «Информационные системы в экологии».

На защиту выносятся:

1. Имитационная математическая модель определения концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе, отличающаяся учетом особенностей городской застройки, интенсивности выбросов поллютантов, направления и скорости ветра на эффективной высоте подъема факела, дисперсионных параметров, зависящих от класса устойчивости атмосферы, что позволяет осуществить минимизацию уровня концентрации загрязняющих веществ в процессе функционирования промышленных предприятий.

2. Математическая модель определения дисперсионных параметров гауссова уравнения распространения примесей в атмосферном воздухе, в основу которой положена нейронная сеть радиально-базисных функций. Модель аппроксимирует результаты натурных экспериментов, полученных при различных значениях параметров источника загрязнения и окружающей среды.

3. Эвристический алгоритм минимизации концентрации загрязнителя, заключающийся в определении значений интенсивности выброса, высоты источника, внутреннего радиуса устья трубы, начальной скорости подъема примеси, начального перегрева примеси, при которых концентрация загрязнителя в зоне жилой застройки достигает своего минимума.

4. Численный алгоритм определения эффективной высоты подъема факела, заключающийся в нахождении значений высоты источника, внутреннего радиуса устья трубы, начальной скорости подъема примеси и начального перегрева примеси, с целью поиска заранее заданного значения эффективной высоты подъема шлейфа. Особенностью алгоритма является применение градиентного метода наискорейшего спуска совместно с методом штрафных функций, в котором используется внешняя нпрафная функция типа квадрата «срезки».

5. Процедура изменения формы и угла направления факела, позволяющая минимизировать концентрацию загрязнителей. Ее характерной особенностью является использование численного алгоритма определения эффективной высоты подъема факела, учитывающего изменение направления и скорости ветра на различных высотах в пределах пограничного слоя атмосферы.

6. Комплекс программ, реализующий разработанные математические модели, методы и алгоритмы для минимизации уровня концентрации загрязняющих примесей в атмосфере, ориентированный на использование в составе имитационной системы, моделирующей распространение примеси в атмосферном воздухе.

7. Методика внедрения разработанного математического обеспечения на промышленных предприятиях.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на

2-й Всероссийской научно-практической конференции «Экологические проблемы промышленных городов» (Саратов, 2005); Всероссийской научной конференции «Проблемы управления в социально-экономических и технических системах» (Саратов, 2006, 2008); научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-20 (Ярославль, 2007), ММТТ-22 (Псков, 2009) и ММТТ-23 (Саратов, 2010); Всероссийской научной конференции «Актуальные задачи управления социально-экономическими и техническими системами» (Саратов, 2007); научных конференциях «Интернет и инновации: практические вопросы информационного обеспечения инновационной деятельности» и «Интернет - на службу обществу» (Саратов, 2009); седьмой и девятой Международных научно-практических конференциях «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (Санкт-Петербург, 2009, 2010).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 15 печатных работ, из них одна в издании, рекомендованном ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения и 2 приложений; она содержит 134 страницы текста, 48 рисунков, 4 таблицы и список использованной литературы из 103 наименований.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Соляник, Николай Александрович

Основные результаты работы:

1. Разработана имитационная математическая модель для определения концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе, отличающаяся учетом особенностей городской застройки, интенсивности выбросов поллютантов, направления и скорости ветра на эффективной высоте подъема факела, дисперсионных параметров, зависящих от класса устойчивости атмосферы, что позволяет осуществить минимизацию уровня концентрации загрязняющих веществ в процессе функционирования промышленных предприятий.

2. Разработана математическая модель определения дисперсионных параметров гауссова уравнения распространения примесей в атмосферном воздухе, в основу которой положена нейронная сеть радиально-базисных функций. Модель аппроксимирует результаты натурных экспериментов, полученных при различных значениях параметров источника загрязнения и окружающей среды.

3. Предложен и обоснован эвристический алгоритм минимизации концентрации загрязнителя, заключающийся в определении значений интенсивности выброса, высоты источника, внутреннего радиуса устья трубы, начальной скорости подъема примеси, начального перегрева примеси, при которых концентрация загрязнителя в зоне жилой застройки достигает своего минимума.

4. Разработан и обоснован численный алгоритм определения эффективной высоты подъема факела, заключающийся в нахождении значений высоты источника, внутреннего радиуса устья трубы, начальной скорости подъема примеси и начального перегрева примеси, с целью поиска заранее заданного значения эффективной высоты подъема шлейфа. Особенностью алгоритма является применение градиентного метода наискорейшего спуска совместно с методом штрафных функций, в котором используется внешняя штрафная функция типа квадрата «срезки».

5. Предложена эффективная процедура изменения формы и угла направления факела, позволяющая минимизировать концентрацию загрязнителей. Ее характерной особенностью является использование численного алгоритма определения эффективной высоты подъема факела, учитывающего изменение направления и скорости ветра на различных высотах в пределах пограничного слоя атмосферы.

6. Разработан комплекс программ, реализующий математические модели, методы и алгоритмы для минимизации уровня концентрации загрязняющих примесей в атмосфере, ориентированный на использование в составе имитационной системы, моделирующей распространение примеси в атмосферном воздухе. Получено свидетельство о государственной регистрации программного комплекса «Информационная система моделирования уровня концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе», имеется акт внедрения.

7. Проведена экспериментальная проверка, показавшая, что данные об уровне концентрации загрязнителя, полученные в результате моделирования, находятся в согласии с результатами эксперимента.

8. Предложена методика внедрения разработанных моделей, методов и алгоритмов в практику деятельности промышленных предприятий. Осуществлено внедрение основных результатов диссертационной работы на ЗАО «Саратовский завод стройматериалов».

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным итогом диссертационной работы является решение научной проблемы, связанной с разработкой моделей, алгоритмов и комплексов программ, позволяющих при проектировании и реконструкции промышленных предприятий, а также в процессе планирования новых зон жилой застройки выдать рекомендации и определить требования к характеристикам точечного источника загрязнения, реализация которых способствует уменьшению концентрации загрязнителя.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Соляник, Николай Александрович, 2010 год

1. Доклад о состоянии и об охране окружающей среды Саратовской области в 2009 году. Саратов, 2010. - 280 с.

2. Распоряжение правительства РФ от 3 сентября 2010 г. N 1458-р. Стратегия деятельности в области гидрометеорологии и смежных с ней областях на период до 2030 года (с учетом аспектов изменения климата).

3. Постановление правительства РФ от 27 октября 2008 г. N 791. О федеральной целевой программе «Национальная система химической и биологической безопасности Российской Федерации (2009 2013 годы)».

4. Распоряжение правительства РФ от 17 ноября 2008 г. N 1662-р. Экологическая безопасность экономики и экологии человека.

5. Итоговая декларация Невского Международного экологического конгресса.- СПб., 2009.

6. Байдаков. Л., Г. П. Серов. Правовое обеспечение охраны окружающей среды и экологической безопасности. М., 2003. - 463 с.

7. Миркин Б. М., Наумова Л. Г. Экологическая культура России: вчера и сегодня, взгляд социолога. Экология и жизнь. №11 - 2007. — С. 41-44.

8. Боголюбов А. Новый закон об охране окружающей среды. Журнал Российского права. 2002. - № 6. - С. 56-63.

9. Расторгуев В. П. Экологическая политика и социальная ответственность. Вести. Моск. ун-та. Сер. 12. Политические науки. 2005. - № 5. - С. 112-119.

10. Парламентские слушания на тему «Экология крупных городов». М., 2000.22 декабря.

11. Постановление Правительства Москвы 22 февраля 2000 г. N 144. Об организации единой системы экологического мониторинга г. Москвы.

12. Постановление Правительства Москвы от 28.01.92 N 38. О мерах по созданию системы экомониторинга г. Москвы.

13. Федеральный закон от 04.05.1999, N 96-ФЗ (ред. от 27.12.2009) об охране атмосферного воздуха.

14. Лидеры по объему выбросов. РБК daili. 2007. - 21 июня. - 3.

15. Лашкина Е. Вдыхая дым Отечества. На Южном Урале Дмитрий Медведев занимался проблемами экологии. Российская газета. 2008. - 18 января. - С.З.

16. Артамонова Ю., Колмогоров Ю.П., Рапута В.Ф., Ярославцева Т.В. Влияние атмосферного загрязнения на экосистемы Нюрингринского топливно-энергетического комплекса (Якутия). Химия в интересах устойчивого развития. 2005. Т. 13.- С. 491-500.

17. Кислицын В.А. Проблемы моделирования рассеивания воздушных выбросов для получения среднегодовых концентраций при оценке риска здоровью населения: матер. Междун. научн.-практ. конф. — Пермь, 2010. С. 242-246.

18. Федосов A.A. Моделирование распространения выбросов вредных веществ в пограничном слое атмосферы. Теплоэнергетика. 2006. № 5. - С. 34-40.

19. Соляник H.A., Кушников В.А., Пряхина Н.С. Информационная система прогнозирования состояния атмосферного воздуха г.Саратова. Экологические проблемы промышленных городов: сб. науч. тр. 2-й Всерос. науч.-практ. конф. Саратов: СГТУ, 2005. С. 153-156.

20. Колодкин В. М., Мурин А. В., Петров А. К., Горский В. Г. Количественная оценка риска химических аварий. Ижевск: Издательский дом «Удмуртский университет», 2001. - 228 с.

21. Матвеев Л.Т. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы. Л.: Гидрометиздат, 1984. - 752 с.

22. Атмосфера. Справочник (справочные данные, модели). Л: Гидрометиздат, 1991.-509 с.

23. Вызова Н.Л., Гаргер Е.К., Иванов В.Н. Эксперементальные исследования атмосферной диффузии и расчеты рассеяния примеси. Л: Гидрометиздат, 1991.-274 с.

24. Берлянд М.Е. Прогноз и регулирование загрязнений атмосферы. Л.: Гидрометеоиздаг, 1985. - 272 с.

25. Siddigui Т.A. Mohan М. Analysis of various schemes for the estimation of atmospheric stability classification. Atmospheric Environment. 1998. Vol. 32. №1. -p. 3775-3781.

26. Pasquill F. 1962. Atmospheric diffusion London: Van Nostr. Co.Ltd. - 298p.

27. Федеральный закон от 30 марта 1999 г. N 52-ФЗ. О санитарно-эпидемиологическом благополучии населения.

28. ГОСТ 12.1.007-76 «Вредные вещества. Классификация и общие требования безопасности».

29. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий. ОНД-86. — Госкомгидромет, 1987.

30. Разработка и апробация методики оценки риска здоровью населения от промышленных предприятий и автотранспорта на территории Юго-Восточного административного округа Москвы. М., 1999. - 116 с.

31. Постановление Правительства РФ от 31 марта 2003 г. № 177. Об организации и осуществлении государственного мониторинга окружающей среды (государственного экологического мониторинга).

32. ГОСТ 17.2.3.01-86. храна природы. Атмосфера. Правила контроля качества воздуха населенных пунктов.

33. РД 52.04.186-89. Руководство по контролю загрязнения атмосферы.

34. Кондраков О.В., Попов Н.С., Алексеев A.A., Скляревский A.M. Метод построения «пеленгатора» аномально работающих источников загрязнения тропосферы. Тр. молодых ученых и студентов ТГТУ. Тамбов, 1997. Вып. 1.- С. 4-7.

35. Попов Н.С., Кондраков О.В. Диспетчеризация состояния воздушного бассейна в промышленных районах. Тез. докл. междунар. науч.-метод. конф.- Липецк, 1997.- С. 10-12.

36. Алексеев A.A., Кондраков О.В., Аведова Д.Г. Способы реализаций управлений в задачах экологической диспетчеризации. Труды ТГТУ: Сб. науч. ст. молодых ученых и студентов. — Тамбов, 1998. Вып. 2. С. 36-39.

37. Попов Н.С., Алексеев A.A., Кондраков О.В. Проблемы диспетчеризации загрязнений природо-промышленных систем. Экология-98: Тез. докл. науч.-техн. конф.- 1998. С. 111-114.

38. Кондраков О.В. Построение «адресной» системы мониторинга, основанной на использовании статистических методов. Труды ТГТУ: Сб. науч. ст. молодых ученых и студентов. Тамбов, 1999. Вып. 3. - С. 66-71.

39. Кондраков О.В. Моделирование распространения сильнодействующих ядовитых веществ при их выбросе в атмосферу. Труды ТГТУ: Сб. науч. стат. молодых ученых и студентов. Тамбов, 2000. Вып. 6. — С. 49-55.

40. Кондраков О.В. Диспетчерское управление качественным состоянием воздушного бассейна в промышленных центрах. V науч. конф. ТГТУ: Тез. докл. Тамбов, 2000. - С. 72-73.

41. Попов Н.С., Кондраков О.В. Применение искусственных нейронных сетей для систем прогноза загрязнения воздушного бассейна. Вестник ТГТУ. 2002. Т. 8, №2.-С. 219-227.

42. Кондраков О.В. Классификация ситуаций загрязнения воздушного бассейна с помощью искусственных нейронных сетей. Вестник ТГТУ. 2002. Т. 8, № 4. -С. 577-582.

43. Коршунов Г.И. Шабалов A.A. Обеспечение качества замкнутой системы управления «Природа-техногеника». Научно-технические ведомости СПбГТУ. -2008. №3(56). С. 169-175.

44. Сольницев Р.И., Коршунов Г.И., Шабалов A.A. Моделирование замкнутой системы управления «Природа-техногеника». Информационно-управляющие системы. 2008. №2. - С.36-41.

45. Шабалов A.A. Замкнутая многоконтурная система управления выбросами загрязняющих веществ промышленных предприятий. Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2008. №2. - С.164-167. '

46. Шабалов A.A. Моделирование процесса распространения загрязняющих веществ. Научная сессия ГУАП: Сб. докл.: В 3 ч. Ч. 1. Технические пауки.— ГУАП. СПб, 2007.- С.131-133.

47. Шабалов A.A. Методика поиска в атмосфере координат максимума концентрации вещества. Научная сессия ГУАП: Сб. докл.: В 3 ч. 4.1. Технические науки. ГУАП. СПб, 2008. - С.200-204.

48. Замай С.С., Якубайлик О.Э. Модели оценки и прогноза загрязнения атмосферы промышленными выбросами в информационно-аналитической системе природоохранных служб крупного города. Учебное пособие. -Красноярск: КГУ-1998. 109 с.

49. Попов Н.С., Бодров В.И., Перов B.J1. Основные направления в моделировании загрязнения воздушного бассейна за рубежом. Химическая промышленность за рубежом. 1984. - Вып.З. - С. 28-45.

50. Вельтищева Н.С. Методы моделирования промышленного загрязнения атмосферы Обнинск.: ВНИИГМИ-МЦД, 1975. - 37 с.

51. Белов И.В., Беспалов М.С., Клочкова JI.B., Павлова Н.К, Сузап Д.В., Тишкин В.Ф. Сравнительный анализ некоторых математических моделей для процессов распространения загрязнений в атмосфере. Математическое моделирование, 1999, т. 11, - №7.

52. Швыряев A.A., Меньшиков В.В. Оценка риска воздействия загрязнения атмосферы в исследуемом регионе: Учебное пособие для вузов. М.: Изд-во МГУ, 2004. - 124 с.

53. Карманов В. Г. Математическое программирование: Учеб. пособие. 5-е изд. -М.: Физматлит, 2004. 264 с.

54. Бояринов А. И., Кафаров В. В. Методы оптимизации в химической технологии. М.: Химия, 1975. - 575 с.

55. Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М.Кобельков. Численные методы. — М. Наука. 1977.-600 с.

56. Gifford F. Peak to average concentration rations according to air fluctuating plume dispersion model. Int. J. Air Wat. Poll. 1960. v. 3, N 4. - p 253-260.

57. Gifford F. Turbulent diffusion typing schemes: a review. - Nuclear Safety. 1976. v. 17, N 1. -p. 25-43.

58. Gifford F. Recent studies of diffusion parameters for air pollution application. -In: Int. Conf. Air Poll. Pretoria. 1979. p. 1-13.

59. GiffordF. HannaS. Modeling urban air Pollution. Atm. Env. 1973. N1. -p. 131-136.

60. Haugen D. Lectures on air pollution and environmental impact analysis. — Boston: AMS. 1975. 296 p.

61. Hanna S. AMS workahop on stability classification schemes and sigma curves -summary of recommendations. Bull. Am. MetrSoc., v. 38, N 12. 1977. - p. 1305 -1309.

62. Hanna S. Measured sigma у and sigma z in complex terrain near the TVA Windows Creek, Alabama, Steam plant. Atm. Env., 1980. v. 14, N 4. - p. 401-407.

63. Gryning S. Sort-range experiments in unstable conditions over inhomogeneous terrain. Tellus. 1978. v. 30. - p. 392-404.

64. Gryning S. Medium range disspersion experiments downwind from a shoreline in near neutral conditions. Atm. Env., v. 14, N 8. - p. 923-931.

65. Wippermann F., Klug W. Schorsteinmindesthöhen. Darmstadt. 1960.

66. Reuter H. Über den Einfluss meteorologischen Parameter auf die Lage der Maxima Immissions Konzentrations am Boden bei vorgezgebener emissioquelle. -Arch. Met. Geodym. Bioklim. (A). 1964. H 1, S. 56-68.

67. Klug W. Ein Werfahren zur Bestimmung der Ausbreitnngs bedingungen aus synoptischen Beobachfungen. Staub, Bd 4, N 4. 1969.

68. Ragland K.W. Forecast ambient air consentration from point sources using the Gaussian plume model. Atm. Env. 1976. v. 10, N 5. - p. 371-374.

69. Carpenter K. An experimental forecast using a non-hydrostatic mesoscal model. -Quart. J. Roy Met. 1979. Soc., v. 105. -N 445.

70. Smith M.E. Recommended guide for the prediction of the dispersion of airborne effluents. ASME N. Y. 1973. - 85 p.

71. Workbook of atmospheric dispersion estimates U.S. EPA. AP-26. 1970.

72. Vogt K., Geiss H., Polster G. New sets of diffusion parameters resulting from tracer experiments with 50 and 100 m release height. In: Proc. 9th Int. Tech. Meeting on Air Poll. Modeling and its Applic., N 103, NATO Comm. 1978. -p. 221-239.

73. EPA. Selection criteria for mathematical models used in Exposure assessments: atmospheric dispersion models. Washington, DC. 1993. — p. 98.

74. Уоссермен Ф. Нейрокомпыотерная техника: Теория и практика. М.: Мир, 1992.-240 с.

75. Минский М., Пейперт С. Персептроны. М.: Мир, 1971.-261 с.

76. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учебное пособие для вузов Обшая ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР, 2000. - 506 с.

77. Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс — 2-е изд. М.: «Вильяме», 2006. — 1104 с.

78. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия Телеком, 2001. - 382 с.

79. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП «ParaGraph», 1990. -83 с.

80. Нейронные сети. STATISTICA Neural Networks. М.: Горячая линия -Телеком, 2001 - 182 с.

81. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001.-288 с.

82. Горбань А. Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере.- Новосибирск: Наука (Сиб. Отделение), 1996. 276 с.

83. Круглов В.В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М. 2001,- 221 с.

84. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн.4:Учеб. пособие для вузов. Общая ред. А.И. Галушкина. — М.: ИНРЖР, 2001. -256 с.

85. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. М.: Финансы и статистика, 2004. — 435 с.

86. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин Я. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. М.: Горячая Линия Телеком, 2004. - 144 с.

87. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с.

88. Тархов Д.А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы. Книга 18. М.: Радиотехника, 2005. - 124 с.

89. Мудров А.Е. Численные методы ля ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран и Паскаль. Томск: МП «Раско», 1991.-272 с.

90. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. 544 с.

91. Вычугжанин A. JI. Платежные системы с использованием банковских пластиковых карточек. Состояние и перспективы. Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. М.:МЭСИ, 1998. - 163 с.

92. Ермаков Р. Системы безопасности на основе цифровых сертификатов. Электронный ресурс., URL: http://www.cnews.ru/reviews/free/ oldcom/security/ssl.shtml (дата обращения: 01.02.2010).

93. Сиротюк О. Отличительные особенности СУБД Cache'. Электронный ресурс., URL: http://citforum.ru/database/articles/subdcache.shtml (дата обращения: 09.12.2009).

94. InterSystems Caché. Электронный ресурс., URL: http://intersystems.ru/cache/ (дата обращения: 11.12.2009).

95. Федоров В.А. Постреляционная СУБД Cache'. Электронный ресурс., URL:http://www.codenet.ru/db/cache/ (дата обращения: 11.12.2009).

96. Дьяконов В. П. Справочник по применению системы PC MATLAB. М.: «Физматлит», 1993.- С. 112.

97. Селезнёв А. MATLAB Compiler. Создание DLL и их использование. Электронный ресурс., URL: http://matlab.exponenta.ru/matlabcompiler/ book 1 /steps.php (дата обращения: 01.11.2009).

98. MATLAB Compiler. Стандартные решения. Электронный ресурс., URL: http://matlab.exponenta.rU/matlabcompiler/bookl/ss.php#6 (дата обращения: 19.11.2009).

99. Scilab теория и практика на русском языке. Электронный ресурс., URL: http://teacher.dn-ua.com/Matli/Scilab/Scilab.html (дата обращения: 03.07.2009).

100. Павлова М. И. Руководство по работе с пакетом SCILAB. Электронный ресурс., URL: http://www.csa.ru/~zebra/myscilab/ (дата обращения: 01.08.2009).

101. Дьяконов В. П. Компьютерная математика. Теория и практика. СПб: «Питер», 2001.-С. 1296.