Параллельное моделирование распространения загрязнений окружающей среды при автоматизации проектирования энергетических и муниципальных объектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.12, кандидат технических наук Пекунов, Владимир Викторович

• Пекунов, Владимир Викторович
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Пекунов, Владимир Викторович

Введение.

Глава 1. Математическая модель н численные методы.

1.1. Обзор моделей, применяемых для оценки уровней загрязнений.

1.2. Определение общих требований к математической модели.

1.3. Основные уравнения модели.

1.4. Выбор модели турбулентности.

1.5. Численные методы.

1.6. Особенности реализации выбранных численных методов для областей сложной формы.

Выводы к первой главе.

Глава 2. Распараллеливание вычислений.

2.1. Распараллеливание вычислений при интегрировании динамических уравнений.

2.2. Распараллеливание вычислений при интегрировании уравнений химической кинетики.

2.3. Выбор программных средств распараллеливания.

2.4. Общий алгоритм вычислений и обменов данными.

2.5. Краткое описание разработанного программного кода.

2.6. Анализ эффективности алгоритма балансировки загрузки процессоров.

2.7. Исследование общей эффективности распараллеливания.

Выводы ко" второй главе.

Глава 3. Имитаторы многопроцессорной системы Power XPlorer.

3.1. Общие принципы построения имитаторов.<.

3.2. Одномашинный имитатор Power XPlorer.

3.3. Сетевой имитатор Power XPlorer.

Выводы к третьей главе.

Глава 4. Численные эксперименты по моделированию распространения загрязнений.

4.1. Моделирование распространения загрязнений на перекрестке улиц.

4.1.1. Постановка эксперимента.

4.1.2. Обсуждение результатов эксперимента.

4.2. Моделирование распространения загрязнений в окрестности предприятия.

4.2.1. Постановка эксперимента.

4.2.2. Обсуждение результатов эксперимента.

4.3. Рекомендации по применению результатов работы в САПР энергетических предприятий и объектов городской застройки.

Выводы к четвертой главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Параллельное моделирование распространения загрязнений окружающей среды при автоматизации проектирования энергетических и муниципальных объектов»

В настоящее время существует множество экологических проблем, обусловленных загрязнением воздушной среды в окрестностях энергетических предприятий, а также в больших городах. Крупными источниками твердых и газообразных загрязнителей являются энергетические предприятия: ТЭЦ и ТЭС, котельные установки. Здесь наибольшее количество загрязнителей (мелкой пыли, оксидов азота и серы) попадает в атмосферу при сжигании угля [1, 43]. Большое количество токсичных веществ выбрасывается в атмосферу предприятиями черной и цветной металлургии [1, 43] (например, медно-никелевым комбинатом «Печенганикель»). Постоянными источниками пыли являются промышленные отвалы и взрывные работы.

Выхлопы городского автомобильного транспорта являются постоянными источниками угарного газа, окислов азота, углеводородов. Истирание шин и дорожных покрытий приводит к образованию мелкой резиновой, асбестовой и битумной пыли. Химические реакции, протекающие между загрязнителями, приводят к появлению новых токсичных веществ (пары сернистой и азотной кислот, озон, пероксиацетилнитрат), возникает смог [26, 30, 37]. Интенсивный смог может приводить к удушью, аллергическим реакциям, приступам астмы, обострению множества хронических заболеваний [26].

Неблагоприятная экологическая ситуация часто является следствием принятия проектных решений, плохо обоснованных с точки зрения экологической безопасности. Проблема, обычно, заключается в использовании недостаточно точных оценок предполагаемых уровней загрязнений при анализе проектных вариантов. Применяемые в настоящее время нормативные методики (ОНД-86 и другие) недостаточно учитывают ряд важных факторов, например, турбулентности и химической кинетики [41]. Актуальна задача повышения качества проектных решений за счет использования более точных средств оценки уровней загрязнений в САПР ТЭЦ, ТЭС и иных предприятий энергетического профиля, а также объектов городской застройки.

Существует множество методов получения количественной и качественной картин распределения концентраций загрязняющих веществ. Методы делятся на три больших класса: теоретические, экспериментальные и численные.

Теоретические методы основываются на попытках аналитического решения систем нелинейных уравнений газовой динамики. Такие методы, обычно, имеют высокую точность, однако их применимость ограничивается лишь некоторыми случаями, например, в работе [50] рассматриваются решения для стационарных течений. В работах [28, 38] также приведены некоторые аналитические решения, полученные при наличии серьезных допущений, например, о мгновенном приспособлении течений к перемене ветра и о постоянстве коэффициента диффузии во всей расчетной области. В сложных же случаях, особенно при наличии турбулентности, возможность существования аналитического решения не доказана. Более того, вероятно, при современном уровне развития методов интегрирования получение аналитических решений для многих практически важных задач невозможно.

Экспериментальные методы отличаются разнообразием. Перечислим лишь небольшую часть методов, используемых для получения качественной картины распределения загрязнений: применение дыма и красителей, трассирующих частиц и нитей, метод запыления, химические способы визуализации, интерферометрический, голографический методы, методы конденсации и кристаллизации, Шлирен-метод. К сожалению, данные методы позволяют дать информацию о распределении лишь одного - двух параметров, чаще всего плотности. Для получения количественных значений концентраций также существует множество методов: фотоколориметрический, потенциометрический, газовой хроматографии и другие. В сборнике [42] указано более шестидесяти методов для различных загрязняющих веществ. Следует отметить, что получение количественных результатов возможно лишь в ограниченном количестве точек, причем процесс измерения (например, наличие датчиков) также вносит определенные искажения. Поэтому, часто используются разного рода теоретические соображения, эмпирико-статистические модели и приближенные формулы, позволяющие восполнить картину.

Численные методы отличаются от вышеперечисленных высокой универсальностью и позволяют получить достаточно точные качественную и количественную картины распределения загрязнений, распределение всех параметров, а также проследить динамику процессов. Поэтому численное моделирование распространения загрязнений является одним из наиболее эффективных и универсальных способов автоматизированного получения количественных и качественных оценок уровней загрязнений в САПР различных энергетических объектов и в САПР объектов городской застройки.

Численные методы также отличаются разнообразием [см., например, 11, 28, 29, 39]. Выбор метода зависит от требований, предъявляемых к точности, устойчивости, вычислительной трудоемкости и другим параметрам. Однако • применение численных методов в САПР для оценок уровней загрязненности сталкивается с определенными трудностями. Проблема состоит в том, что для обеспечения приемлемых точности и устойчивости расчета приходится брать расчетную сетку с достаточно большим количеством ячеек и выполнять множество итераций. В результате число арифметических операций, необходимых для расчета динамики распространения загрязнений в течение часа на сетке с 104-И05 узлов при шаге по времени порядка 10'2 сек, может достичь 1015 и более. Однопроцессорные вычислительные системы с такой нагрузкой справляются плохо, поэтому наиболее оправданно применение многопроцессорных систем. Но здесь возникают иные проблемы, связанные с тем, что различные численные методы могут быть распараллелены с различной эффективностью. Соответственно, при выборе метода следует искать приемлемый компромисс между точностью, устойчивостью и эффективностью распараллеливания.

В данной работе рассматривается численное моделирование распространения загрязнений в воздушном бассейне большого города и в окрестности энергетического предприятия с применением многопроцессорной вычислительной техники и компьютерных сетей в задачах автоматизации проектирования энергетических предприятий и объектов городской застройки.

Подавляющее большинство известных автору отечественных и зарубежных программных продуктов, позволяющих рассчитывать распространение загрязнений, ориентировано на однопроцессорные системы. Начнем с рассмотрения некоторых универсальных систем моделирования.

Пакет GAS DYNAMICS TOOL (www.cfd.ru) позволяет рассчитывать многофазные течения (с учетом тепла, химической кинетики, межфазных переходов) в областях сложной формы путем численного решения трехмерных уравнений Эйлера или Навье-Стокса. Используется метод крупных частиц на основе явной, двухшаговой схемы первого порядка, что накладывает определенные ограничения на шаг интегрирования по времени. Кроме того, данный пакет не учитывает фактор турбулентности.

Значительно более мощным является пакет Star-CD (информацию можно найти, например, в [13]), позволяющий рассчитывать многофазные потоки (с учетом межфазных переходов, тепла, турбулентности и химической кинетики) путем численного решения трехмерных уравнений Навье-Стокса или Рей-нольдса. Пакет предоставляет широкий выбор моделей турбулентности. Существует и параллельная реализация данного пакета Star-HPC (www.cadfem.ru/starcd.htm), показывающая достаточно хорошие результаты по эффективности распараллеливания. Данный пакет претендует на универсальность, вероятно, с его помощью могут решаться и задачи распространения загрязнений.

Универсальность упомянутых и других пакетов, фактически, заключается в попытках применения достаточно ограниченного набора моделей, алгоритмов и методов к множеству различных случаев. Очевидно, что программы, ориентированные на решение конкретного класса задач способны решать данные задачи более эффективно.

Существует большое количество зарубежных специализированных программ моделирования распространения загрязнений (см., например, обзоры [60, 63] на сайте www.epa.gov, а также [73, 74]): ADAM, ADMS-3, CAL3QHC, ISC-3, PANACHE, REMS AD, RPM-IV, UAM-IV, UAM-V, WYND VALLEY и другие. Все перечисленные программы ориентированы на однопроцессорные системы. Большей частью используются модели на основе распределения Гаусса (например, ADAM, ADMS-3, CAL3QHC, ISC-3), реже модели на основе уравнений Эйлера и/или Навье-Стокса (например, PANACHE, REMSAD, WYNDVALLEY). Иногда дополнительно применяется лагранжева модель для расчета переноса пыли (RAPTAD, PANACHE). Наиболее совершенные программы учитывают факторы химической кинетики (ADAM, ADMS-3, PANACHE, REMSAD, RPM-IV и другие), переноса тепла (ADAM, PANACHE), сложной геометрии области (ADMS-3, ISC-3, PANACHE и другие), турбулентности (PANACHE).

Известны и отечественные исследования и разработки, посвященные теме распространения загрязнений, однако большая их часть (см., например, [4, 7, 12, 14, 22, 28, 40, 49]) не затрагивает вопроса распараллеливания. Там же, где данный вопрос рассматривается (см., например, [53]), обычно используются сравнительно несложные модели распространения загрязнений, учитывающие не все значимые факторы.

Значительно меньшее число специализированных программ моделирования распространения загрязнений ориентировано на многопроцессорные системы. Назовем две известные нам разработки: ECOSIM [64] и MAQSIP [58]. Используются достаточно совершенные математические модели, позволяющие осуществлять сложные расчеты распространения загрязнений. Оба программных комплекса имеют модульную структуру, причем распараллелены лишь некоторые модули. Так, в ECOSIM распараллелен (с помощью PVM) модуль, осуществляющий интегрирование уравнений переноса загрязнителей и уравнений химической кинетики (подмодель DYMOS). В MAQSIP распараллелен (с использованием High Performance FORTRAN) модуль, отвечающий за моделирование образования аэрозолей. Безусловно, для обеспечения наивысшей эффективности вычислений необходима более высокая степень распараллеливания, что возможно лишь при организации системы как единого целого. В свою очередь, повышение эффективности вычислений позволяет использовать более сложные и точные математические модели и методы решения.

Отсутствие специализированных программ моделирования распространения загрязнений, обладающих высокой степенью распараллеливания, учитывающих в едином коде все множество факторов, вероятно, следует объяснить значительной сложностью их создания, имеющей два аспекта: а) сложность построения эффективных параллельных алгоритмов; б) сложность перевода параллельных алгоритмов в программный код.

Сложность построения алгоритма преимущественно определяется сложностью применяемых математической модели и численных методов. *Если модель существенно неоднородна, что выражается в наличии подсистем уравнений нескольких типов, интегрируемых с помощью различных методов, то алгоритм расчета усложняется. Это затрудняет распараллеливание, поскольку необходимость согласования используемых методов часто приводит к возникновению дополнительных обменов. По нашему мнению, для эффективного решения данной задачи необходимо использование как можно более однородной модели, к которой применяются не более двух различных методов интегрирования. Это позволит построить эффективный параллельный алгоритм с минимальным количеством обменов.

Сложность перевода алгоритма в программный код при использовании параллельных вычислений во многом определяется следующими факторами: а) недоступностью многопроцессорной вычислительной техники; б) отсутствием (во многих системах) специализированных средств отладки.

Проблема может быть решена с помощью имитаторов многопроцессорных систем, позволяющих запускать и отлаживать параллельные программы, предназначенные для таких систем, на однопроцессорных компьютерах.

Целью данной работы является новое, более целостное, точное и эффективное решение задачи численного моделирования распространения загрязнений в воздушном бассейне большого города и в окрестности энергетического предприятия, обеспечивающее повышение качества принимаемых в САПР проектных решений за счет более точной оценки предполагаемых уровней загрязнений.

Для достижения поставленной цели сформулируем следующие задачи:

1. Сформировать достаточно однородную математическую модель процессов распространения газообразных и твердых (пыль) загрязнений в окрестности энергетического предприятия и в воздушном бассейне большого города, которая может применяться при анализе проектных решений в САПР с точки зрения экологической безопасности; определить методы интегрирования. Модель должна учитывать большое количество значимых факторов: турбулентности, переноса тепла, диффузии, слабой сжимаемости среды, химической кинетики.

2. Разработать эффективные параллельные алгоритмы для решаемой задачи, выбрать программные средства распараллеливания, разработать программный комплекс автоматизированной оценки уровней загрязнений, работоспособный как на однопроцессорных, так и на многопроцессорных вычислительных машинах, а также в локальных вычислительных сетях.

3. Разработать имитаторы многопроцессорной вычислительной машины Power XPlorer, облегчающие разработку, перенос и отладку параллельных программ.

4. Определить возможности повышения точности оценок экологической безопасности проектных решений при использовании разработанного программного комплекса путем: а) проведения численных экспериментов (в па раллельном режиме) по моделированию процессов образования и распространения смога в воздушном бассейне большого города, а также процессов распространения промышленных газопылевых выбросов в окрестности предприятия; б) сравнения полученных результатов с реальными данными.

Для численного интегрирования воспользуемся методами вычислительной математики. При выборе метода распараллеливания и создании параллельных алгоритмов воспользуемся методами теории графов, теории распараллеливания вычислений, основными принципами структурного программирования. При разработке имитаторов воспользуемся принципами структурного и объектно-ориентированного программирования, методами машинной графики. Кроме того, применим методы математической статистики.

По мнению автора, научная новизна данной работы заключается в следующих пунктах:

1. Предложена комплексная математическая модель процессов распространения газообразных и пылевых загрязнений в окрестности энергетического предприятия и в воздушной среде большого города, предназначенная для использования на этапе анализа проектных решений по фактору экологической безопасности. Основным достоинством модели, отличающим ее от аналогов, является то, что при учете большого количества факторов, она состоит лишь из двух разнородных подсистем: динамической и кинетической. Уравнения каждой подсистемы однотипны и интегрируются единым численным методом, что позволяет построить алгоритм распараллеливания с минимальным количеством пересылок.

2. Для решения поставленной задачи сформулирована четкая методика выбора метода распараллеливания на основе оценки количества пересылок (в зависимости от структуры взаимосвязей между переменными).

3. Предложен алгоритм балансировки загрузки процессоров при интегрировании уравнений химической кинетики в условиях медленного дрейфа «горячих» областей. Новизна заключается в предсказании времени вычислений в каждом узле на основе результатов с предыдущей итерации, что позволяет достаточно эффективно произвести балансировку, избежав основного недостатка иных алгоритмов — большого количества пересылок.

4. Впервые поставлена и решена задача создания сетевого имитатора многопроцессорной вычислительной системы Power XPlorer. Сетевой имитатор позволяет оперативно переносить параллельные программы с Power XPlorer на Windows-кластеры.

Практическая ценность данной работы состоит в следующем:

1. На базе предложенных модели и алгоритмов разработаны однопроцессорная и многопроцессорная версии программы моделирования загрязнений, предназначенные для исполнения в операционных системах Windows, Linux и Parix. Многопроцессорный вариант оптимизирован для работы с системами МВС-1000, Power XPlorer, а также с Windows- и Linux-кластерами. Применение разработанного комплекса программ позволяет повысить качество принимаемых проектных решений в САПР энергетических предприятий и объектов городской застройки за счет более точной и эффективной автоматизированной оценки предполагаемых уровней загрязнений.

2. Помимо сетевого, разработан одномашинный имитатор Power XPlorer, реализующий больший набор функций и обладающий дополнительными отладочными возможностями по сравнению с аналогами. Использование имитаторов позволяет уменьшить затраты дорогостоящего машинного времени Power XPlorer, уменьшить общие временные затраты на разработку параллельных программ. Возможно широкое применение одномашинного имитатора в учебном процессе в курсах, связанных с параллельными вычислениями.

3. Получены результаты численного моделирования (в параллельном режиме) процессов образования и распространения смога на перекрестке улиц большого города и распространения промышленных газопылевых выбросов в окрестности предприятия с учетом множества факторов (тепла, молекулярной вязкости, турбулентности, слабой сжимаемости среды, химической кинетики).

Даны рекомендации по применению результатов диссертации в САПР энергетических предприятий и САПР объектов городской застройки. Приведен пример итерационной процедуры поиска оптимального места размещения ТЭС с помощью разработанной подсистемы точной автоматизированной оценки предполагаемых уровней загрязнений.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель процессов распространения газообразных и пылевых загрязнений в воздушной среде большого города и в окрестности энергетического предприятия.

2. Методика выбора метода распараллеливания.

3. Алгоритм балансировки загрузки процессоров.

4. Принципы построения сетевых имитаторов многопроцессорной вычислительной системы Power XPlorer.

Материалы диссертации докладывались на следующих конференциях и семинарах: II Международном симпозиуме «Математическое моделирование экологических процессов» (Иваново, 2000); II Всероссийской научной конференции «Высокопроизводительные вычисления и их приложения» (Черноголовка, 2000); Международной научно-технической конференции «Состояние и перспективы развития электротехнологий» (X Бенардосовские чтения) (Иваново, 2001); VIII Всероссийском съезде по теоретической и прикладной механике (Пермь, 2001); IV Всероссийской научной internet-конференции «Компьютерное и математическое моделирование в естественных и технических науках» (Тамбов, 2002); семинаре в Институте прикладной математики имени М.В. Келдыша, РАН (23 мая 2002).

По материалам диссертации опубликовано 8 печатных работ.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка из 76 наименований.

Заключение диссертации по теме «Системы автоматизации проектирования (по отраслям)», Пекунов, Владимир Викторович

Выводы к четвертой главе

В данной главе осуществлено численное моделирование продессов распространения загрязнений в воздушном бассейне большого города (перекресток улиц Cromwell Road и Queens Gate города Лондона) и в окрестности предприятия вблизи города Сканторп. Подробно описаны постановка и результаты экспериментов. Полученные результаты демонстрируют практическую значимость данной диссертационной работы.

Осуществлено сравнение полученных результатов с реальными данными. Показано, что при наличии достаточно точных исходных данных, полученные результаты: а) качественно вполне соответствуют действительности; б) количественно сортветствуют действительности в большинстве случаев.

Это позволяет сделать выводы о хорошей степени достоверности предложенной математической модели, о достаточной точности использованных численных методов и об адекватной их реализации в программном коде.

Представлены соображения, показывающие возможность применения разработанного программного комплекса в САПР энергетических предприятий и объектов городской застройки для оценки уровня загрязнений, которая может быть использована при решении задачи выбора оптимального проектного варианта. Дано краткое описание итерационной процедуры поиска оптимального места размещения ТЭС с помощью разработанной подсистемы автоматизированной оценки предполагаемых уровней загрязнений. Данная процедура может быть применена в САПР ТЭС.

Заключение

Все задачи, поставленные в данной работе, выполнены. Получены следующие основные результаты:

1. Разработана модель распространения твердых и газообразных загрязнений в окрестности энергетического предприятия и в воздушном бассейне большого города, предназначенная для использования на этапе анализа проектных решений по фактору экологической безопасности. Модель учитывает множество факторов (турбулентности, переноса тепла, диффузии, слабой сжимаемости среды, химической кинетики), отличается от аналогов высокой степенью однородности, выражающейся в наличии лишь двух разнотипных подсистем: а) (1.1)-(1.4), (1.6), (1.7), (1.17), (1.18); б) (1.8). Выбор модели турбулентности Абрамовича-Секундова (1.17), (1.18) сделан на основании сравнения результатов численных экспериментов (с различными моделями) с известными аналитическими решениями и опытными данными в задаче о смешении турбулентной струи. Определены численные методы: метод расщепления с последующей скалярной прогонкой для динамических уравнений вида (1.5); методы Гира и Рожкова для уравнений химической кинетики вида (1.8).

2. Сформулирована методика выбора метода распараллеливания при интегрировании уравнений вида (1.5) на основе оценки «вычислительной жесткости» [см. (2.1)-(2.3)] и количества пересылок [в зависимости от структуры взаимосвязей между переменными, см. (2.4), (2.5), (2.7), (2.8)]. На основании данной методики выбран наиболее подходящий метод распараллеливания (по пространству). t

3. Проведен анализ существующих алгоритмов балансировки загрузки процессоров при интегрировании уравнений химической кинетики. Предложен новый алгоритм балансировки загрузки процессоров для задач с медленным дрейфом «горячих» областей, отличающийся от аналогов существенно уменьшенным количеством пересылок данных за счет использования предсказания времени вычислений. Сформулировано условие применимости данного алгоритма (2.12). Показана его более высокая (по сравнению с другими известными алгоритмами) эффективность при использовании в вычислительных системах с относительно медленными каналами связи.

4. На базе предложенных модели и алгоритмов разработаны однопроцессорная и многопроцессорная версии программы моделирования распространения загрязнений, предназначенные для исполнения в операционных системах Windows, Linux и Parix. Многопроцессорный вариант оптимизирован для работы с многопроцессорными системами МВС-1000, Power XPlorer, а также с компьютерными сетями (Windows- и Linux-кластерами). Используются интерфейсы распараллеливания MPI, TCP Router, Emdedded Parix. Дополнительно разработана программа, осуществляющая просмотр результатов моделирования в удобной форме. Показана высокая степень ускорения и хорошая эффективность .распараллеливания (80-ь91%) на МВС-1000/16. Комплекс программ предназначен для использования в качестве подсистемы САПР энергетических объектов (ТЭЦ, ТЭС, котельные установки) и САПР объектов городской застройки, осуществляющей автоматизированную оценку предполагаемых уровней загрязнений воздуха.

5. Впервые разработан сетевой имитатор системы Power XPlorer, позволяющий легко переносить параллельные программы, написанные с использованием интерфейса Embedded Parix, на Windows-кластеры. Разработан одномашинный имитатор, отличающийся от аналогов расширенным набором имитируемых функций и дополнительными отладочно-диагностическими возможностями. Применение имитаторов позволяет в 1,5^2 раза сократить время разработки параллельных программ, существенно уменьшить загрузку многопроцессорной вычислительной системы. Имитаторы внедрены в учебный процесс кафедры Высокопроизводительных вычислительных систем ИГЭУ для обеспечения лабораторного практикума по дисциплине «Параллельные вычисления».

6. С целью апробации предложенных модели, алгоритмов и разработанного программного кода, осуществлено численное моделирование процессов распространения загрязнений в воздушном бассейне большого города (перекресток улиц города Лондона) и в окрестности предприятия вблизи города Сканторп. Показано хорошее соответствие полученных результатов реальным данным, что позволяет сделать выводы о высокой степени достоверности предложенной математической модели, о достаточной точности использованных численных методов и о вполне адекватной их реализации в программном коде. Это подтверждает применимость разработанных программных средств для точной автоматизированной оценки предполагаемых уровней загрязнений воздуха в качестве подсистемы САПР энергетических предприятий и САПР объектов городской застройки для повышения качества проектных решений. Дано краткое описание итерационной процедуры поиска оптимального места размещения ТЭС с помощью разработанной подсистемы. Данная процедура может быть применена в САПР ТЭС.

В качестве перспектив развития данной работы можно назвать: а) введение в математическую модель уравнений, описывающих распространение солнечной радиации, с целью более точного моделирования фотохимических процессов; б) рассмотрение пыли как многокомпонентной фазы; в) учет жидких загрязнителей и межфазных переходов, что позволило бы моделировать кислотные дожди; г) ввод «динамических» граничных условий с целью более точного описания природных процессов, например, ветра; д) разработка более универсальных методов предикции количества вычислений в узле для балансировки загрузки процессоров.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Пекунов, Владимир Викторович, 2003 год

1. Безуглая Э.Ю., Расторгуева Г.П., Смирнова И.В. Чем дышит промышленный город. —JL: Гидрометеоиздат, 1991. — 254 с.

2. Белоцерковский О.М., Максимов Ф.А., Шевелев Ю.Д. Пространственные задачи вычислительной аэрогидродинамики // Восьмой Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Анн. докладов.— Пермь, 2001. — С.93.

3. Боровский Е.Э. Экологические проблемы автомобильного топлива. — http ¡//archive. 1 september.ru/him/1998/no46.htm.

4. Бояршинов М.Г. Математическое моделирование взаимодействия растительного массива с воздушным потоком // Восьмой Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Анн. докладов.— Пермь, 2001. — С.118.

5. Воеводин В.В., Воеводин Вл.В. Параллельные вычисления. — СПб.: БХВ-Петербург, 2002. — 608 с.

6. Галиаскарова Г.Р. Математическое моделирование процесса накопления и распространения тяжелых выбросов в атмосфере // Восьмой Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Анн. докладов.— Пермь, 2001. —С.173.

7. Гергель В.П., Стронгин Р.Г. Основы параллельных вычислений для многопроцессорных вычислительных машин: Уч. пос. — Нижний Новгород: Изд-во ННГУ, 2000. — 176 с.

8. Говорущенко Н.Я., Филиппов В.В., Величко Г.В. Проблемы и методы оценки экологического и энергетического качества автомобильных дорог (2003). — http://www.credo-dialogue.com/problems/ecole.htm.

9. Годунов С.К., Забродин A.B., Иванов М.Я. и др. Численное решение многомерных задач газовой динамики. — М.: Наука, 1976. — 400 с.

10. Годунов С.К., Рябенький B.C. Разностные схемы.— М.: Наука, 1973.—400 с.

11. Гришин A.M. и др. Общая математическая модель и некоторые результаты математического моделирования лесных пожаров // Восьмой Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Анн. докладов.— Пермь, 2001. —С.211.

12. Гудкова О.С. Модель «вложенных струй» в описании динамики распространения струй различного состава в атмосфере // Восьмой Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Анн. докладов.— Пермь, 2001. — С.216.

13. Долин П.А. Справочник по технике безопасности. — М.: Энергоиз-дат, 1982. — 800 с.

14. Исаев С.А. Методы и средства геокодирования баз данных в задачах автоматизированного проектирования систем энергопотребления: Автореф. дис. канд. тех. наук. — Иваново, 1999. — 16 с.

15. Коваленко С.М. О выборе числа процессоров в многопроцессорной вычислительной системе // Программные продукты и системы.— 1999.— №3.— С.11-13.

16. Кондратьев В.Н. Константы скорости газофазных реакций. Справочник. — М.: Наука, 1970. — 351 с.

17. Корнилина М.А., Якобовский М.В. Динамическая балансировка загрузки процессоров при моделировании задач горения // Высокопроизводительные вычисления и их приложения: Тр. Всеросс. науч. конф. — М.: Изд-во МГУ, 2000. — С.34-39.

18. Косяков С.В., Исаев С.А., Ермошин A.B., Сизяков P.A. Разработка ГИС для анализа чрезвычайных ситуаций // Тез. докл. Междунар. науч.-техн. конф. «X Бенардосовские чтения». Иваново, 2001. — Т.2. — С.52.

19. Крупа В.Г. Расчет трехмерных вязких течений в элементах турбома-шин // Восьмой Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Анн. докладов.— Пермь, 2001. — С.369.

20. Куриземба А.Ж. Метод Монте-Карло для решения разностных уравнений Навье-Стокса // Сб. ст. VII Междунар. науч.-техн. конф. «Информационная среда вуза». — Иваново, 2000. — С.239.

21. Лойцянский Л.Г. Механика жидкости и газа М.: Наука, 1978.-736 с.

22. Мазур И.И:, Молдаванов О.И., Шишов В.Н. Инженерная экология. — М.: Высшая школа, 1996. Т.2. - 655 с.

23. Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. — М.: Наука, 1982. — 319 с.

24. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. — М.: Наука, 1989.— 608 с.

25. Одум Ю. Экология. — М.: Мир, 1986. — Т.1. — 326 с.

26. Пасконов В.М. Параллельные вычислительные методы для новых задач аэрогидродинамики и их программное обеспечение // Высокопроизводительные вычисления и их приложения: Тр. Всеросс. науч. конф. — М.: Изд-во МГУ, 2000. — С.29-30

27. ПекуновВ.В. Анализ производительности пакета \УМР1 1.3 при распараллеливании вычислительных задач газовой динамики на топологии «труба» в компьютерной сети // Вестник ИГЭУ. — 2001. — Вып.2. — С.64-66.

28. Перечень СанПиН и других нормативных документов (МУК, МУ, МР, ГН, СП, СН, Р и других) Минздрава и Госсанэпиднадзора. — http://www.cnti.ru/lib/ntd/sanpinminzdrav2.html.

29. Петросян B.C. Газовые шлейфы автотранспорта. — http://www.ibmh.msk.sU/vivovoco/VV/JOURNAL/NATURE/l 201/AUTO.HTM.

30. Петросян J1.A., Захаров В.В. Введение в математическую экологию.

31. Л.: Изд-во ЛГУ, 1986. — 221 с.

32. Полак Л.С., Гольденберг М.Я., Левицкий A.A. Вычислительные методы в химической кинетике. М.: Наука, 1984. - 280 с.

33. ПРИЗМА-ПРЕДПРИЯТИЕ унифицированный программный комплекс расчета загрязнений атмосферы. — http://www.infars.ru/leaflets/prism.html.

34. Прохоров В.Б., Рогалев Н.Д. Исследования загрязнения приземного слоя воздуха г. Москвы от вредных выбросов тепловых электрических станций.http://promeco.hl .ru/stati/13.shtml.

35. Сборник методик по определению концентраций загрязняющих веществ в промышленных выбросах. — Л.: Гидрометеоиздат, 1987. —*270 с.

36. Сборник методик по расчету выбросов в атмосферу загрязняющих веществ различными производствами. —Л.: Гидрометеоиздат, 1986. — 184 с.

37. Симхаев В.З., Рогозный A.A. Проблемы геоэкологической обстановки на сетях автомобильных дорог // Сб. ст. VII Междунар. науч.-техн. конф. «Информационная среда вуза». — Иваново, 2000. — С. 191-196.

38. Coy С. Гидродинамика многофазных систем М.: Мир, 1971.- 536 с.

39. Султанов В.Г. Трехмерное численное моделирование высокоэнергетических импульсных процессов: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. — Черноголовка, 2001.'— 15 с.

40. Технология проектирования тепловых электростанций и методы ее компьютеризации/ Ильичев Н.Б., Ларин Б.М., Мошкарин A.B. и др.; Под ред. Нуждина В.Н., Мошкарина A.B. — М.: Энергоатомиздат, 1997. — 234 с.

41. Турбулентное смешение газовых струй/ Абрамович Г.Н., Крашенинников С.Ю., Секундов А.Н., Смирнова И.П. — М.: Наука, 1974.— 272 с.

42. УПРЗА ЭКОЛОГ/ЭКОЛОГ ПРО и комплекс ЭКО-расчет. — http://www.ascon.ru/catalogue/build7.htm.

43. Филимонов М.Ю. Применение метода специальных рядов для построения решений стационарных течений газа // Восьмой Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике. Анн. докладов.— Пермь, 2001. — С.579.

44. Форрест Дж. Мировая динамика.— М.: Наука, 1978. — 168 с.

45. Чернышева Л.П., Ясинский Ф.Н. Проблема обработки стыков при моделировании процессов в сплошных средах с помощью многопроцессорных систем // Тез. докл. Междунар. науч.-техн. конф. «X Бенардосовские чтения». -Иваново, 2001. — Т.2. — С.41.

46. Эйсымонт Л.К. Оценочное тестирование высокопроизводительных систем: цели, методы, результаты и выводы // Суперкомпьютерные вычислительно-информационные технологии в физических и химических исследованиях: Сб. лекций. — Черноголовка, 2000. — С.33-42.

47. Эмануэль Н.М., Кнорре Д.Г. Курс химической кинетики. — М.: Высшая школа, 1974. — 400 с.

48. Ясинский Ф.Н., Чернышева Л.П., Пекунов В.В. Математическое моделирование с помощью компьютерных сетей: Уч. пос. — Иваново: Изд-во ИГЭУ, 2000. —201 с.

49. Application: The science smog photochemistry (1998). — http://www.shodor.org/master/environmental/air/photochem/smogapplication.html.

50. Brief Description of MAQSIP Science. Draft Version 2.1. — MCNC North Carolina Supercomputing Center. — http://www.emc.mcnc.org/products/maqsip/ users/science.html.

51. Brüse, M. (2002), ENVI-met implementation of the gas/ particle dispersion and deposition model PDDM. — http://www.geographie.ruhr-uni-bochum.de/ agklima/envimet/documents/sources.PDF.

52. Dispersion models. — http://www.epa.gov/scram001/tt22.htm.

53. Dupuis, M., Dernedde, E., Methot, J-C. La modélisation de la turbulence dans une enceinte avec ouvertures et sources chaudes localisées // The Canadian Journal of Chemical Engineering.— 1989.— Vol.67.— pp 713-721.

54. Evaluation of MOBILE vehicle emission model/ http://ntl.bts.gov/DOCS/ mob.html. — FHWA-PD-94-38, Federal highway administration environmental analysis division/office of environment and planning, December, 1994. — 204 p.

55. Guideline on Air Quality Models (Revised) and Supplements. — EPA-450/2-78-027R et seq., Appendix W to 40 CFR Part 51 (7-1-99 Edition). U. S. Environmental Protection Agency, Research Triangle Park, North Carolina, 1999.

56. Mieth, P., Unger, S., Moussiopoulos, N. et al. ECOSIM Telematics Applications Project: ECOSIM Deliverable D05.02. ECOSIM User Documentation.http://www.ess.co.at/ECOSIM/ Deliverables/D0502.html.

57. MPI-2: Extensions to the Message-Passing Interface. — http://www.mpi-forum.org/docs/mpi-20-html/mpi2-report.html.

58. Piva, R., Orlandi, P. Numerical Solutions for Atmospheric Boundary Layer Flows over Street Canyons. Proceedings of the Fourth Int. Conference «Numerical Methods in Fluids Dynamics», ed. R. D. Richtmeyer, Springer-Verlag, New York, pp. 319-325 (1975). '

59. Press, W.H. et al. Numerical recipes in C: The art of scientific computing.

60. Cambridge University Press, 1992.— 994 p.

61. Ryall, D.B., Maryon, R.H. Validation of the U.K. Met. Office's NAME model against the ETEX dataset// Atmos. Environment. — 1998. — Vol.32. — No.24.—pp 2381-2383.

62. Smog Formation Review. — http://naftp.nrcce.wvu.edu/techinfo/smog/ smog.html.

63. The mpC Programming Language Specification. — http://www.ispras.ru/—mpc.

64. Transport statistics bulletin: Road traffic statistics: 2000 Statistics report SB (01) 19/ www.transtat.dft.gov.uk/tables/2001/rts/pdf/rts.pdf. — UK Department for transport, local government and the regions, 2001. — 41 p.

65. Tsyro, S.G. (2001), Description of the lagrangian acid deposition model. — http://www.emep.int/acid/ladm.html.

66. User's Guide for CAL3QHC Version 2: A Modeling Methodology for Predicting Pollutant Concentrations Near Roadway Intersections. — EPA-454/R-92-006, U. S. Environmental Protection Agency, Research Triangle Park, North Caroline, 1992.

67. User's guide for the Industrial Source Complex (ISC3) dispersion models. Volume II description of model algorithms. — EPA-454/B-95-003b, U. S. Environmental Protection Agency, Research Triangle Park, North Caroline, 1995.

68. Yershov, S.V., Rusanov, A.V. (1996), The new high resolution method of Godunov's type for 3D viscous flow calculations. The 3rd Colloq. Process Simulation, ed. A. Jokilaakso, 12-14 June 1996, Espoo, Finland, pp. 69-85.