Влияние промышленного взрыва и крупной городской агломерации на атмосферный аэрозоль тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Крашенинников Алексей Вадимович

• Крашенинников Алексей Вадимович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Крашенинников Алексей Вадимович

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

ГЛАВА 1. ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА

1.1. Природные и техногенные аэрозоли в атмосфере Земли

1.2. Электрические процессы в приземном слое атмосферы

1.2.1. Электрическое поле хорошей погоды

1.2.2. Влияние микрочастиц на электрические параметры атмосферы

1.2.3. Моделирование электрических характеристик приземного слоя атмосферы

1.3. Загрязнение атмосферы при проведении открытых горных работ

1.4. Моделирование загрязнения атмосферы открытых горных карьеров и прилежащих территорий 29 Выводы к Главе 1 33 ГЛАВА 2. НАТУРНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ И МЕТОДЫ

2.1. Приборная база и методы наблюдений

2.1.1. Измерение концентраций микрочастиц

2.1.2. Измерение напряжённости атмосферного электрического поля

2.1.3. Измерение метеорологических характеристик

2.2. Наблюдения в Центре геофизического мониторинга г. Москвы и Геофизической обсерватории «Михнево» ИДГ РАН

2.3. Инструментальные полевые наблюдения при проведении массовых промышленных взрывов на карьерах 52 Выводы к Главе 2 64 ГЛАВА 3. АЭРОЗОЛЬНОЕ ЗАГРЯЗНЕНИЕ МЕГАПОЛИСА И ВОЗМУЩЕНИЯ АТМОСФЕРНОГО ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ

3.1. Основные уравнения модели

3.2. Профили проводимости, модифицированные аэрозолями, используемые в расчётах

3.2.1. Постоянный профиль

3.2.2. Экспоненциальный профиль

3.2.3. Рациональный профиль

3.3. Результаты моделирования и натурные измерения

Выводы к Главе 3 81 ГЛАВА 4. ПЕРЕНОС ПЫЛИ ЗА ПРЕДЕЛЫ ГОРНОГО КАРЬЕРА ПРИ

МАССОВЫХ ВЗРЫВАХ

4.1. Развитие пылегазового облака на начальной стадии промышленного взрыва

83

4.2. Вероятностный подход к описанию диффузии

4.3. Расчёт дисперсии пылевого облака в поле ветра

4.3.1. Оседание частиц на земную поверхность

4.3.2. Взрывы на Лебединском ГОКе

4.3.3. Взрывы на Ситовском карьере 101 Выводы к Главе 4 105 Заключение 107 Список литературы

ВВЕДЕНИЕ

Аэрозольные частицы постоянно присутствуют в атмосфере, однако в крупных городах и промышленных центрах их концентрация намного выше, чем в сельской местности. Многие связывают аэрозоль техногенных источников с повышенной опасностью для человека, что побуждает лучше контролировать состояние загрязнённости атмосферы в местах обитания. В крупных городах загрязнение определяется многими факторами, одним из которых является автотранспорт. Загрязнения могут оставаться в атмосфере крупных городов достаточно долго, обеспечивая стабильные значения, при этом будет отмечаться дневная изменчивость, связанная с фазами жизни людей. В населённых пунктах — спутниках больших открытых карьеров основным источником загрязнения атмосферы являются предприятия горнодобывающей и обрабатывающей промышленности, одним из важных этапов производственного цикла которых является промышленный взрыв. Он же является и одним из мощных источников частиц в близлежащей атмосфере, и оценка этого воздействия крайне важна.

Ещё с прошлого века известна связь аэрозольных частиц с электрическими параметрами атмосферы. Ряд работ посвящён оценке изменения электропроводности, напряжённости электрического поля, потенциала ионосферы при появлении аэрозольных частиц. Однако интерес представляет обратная задача — оценка изменения концентрации аэрозольных частиц, которые привели к изменениям в атмосферном электрическом поле. Для таких оценок необходимо сравнивать измерения, проводимые в насыщенной аэрозолями среде, с измерениями в невозмущенных условиях. Изменчивость электрических параметров требует наличия двух пунктов измерений для одновременной регистрации и сравнения — одного в зоне с повышенной концентрацией аэрозолей, а другого — в более чистой зоне, используемый как опорные, фоновые значения. Наличие таких пунктов снижает количество причин изменения электрического поля и приводит к

возможности оценки концентрации по относительной вариации измерений напряжённости электрического поля.

Одним из самых заметных источников микрочастиц в атмосфере прикарьерной зоны являются облака от массового взрыва. Они имеют непростую структуру, и при этом захватывают большую зону, чем их видимая часть. Сложность измерения концентраций микрочастиц, связанных с таким облаком, заключается в том, что при относительно небольшом размере и большом диаметре карьера сложно предсказать траекторию его движения. Более того, сложно визуально определить в какую часть облака попадают измерительные станции, для этого нужен взгляд «сверху» или «со стороны». Также наземные станции не способны измерить концентрации внутри самой плотной части облака, а воздушные измерения имеют свои проблемы, в том числе и с точным определением расположения относительно облака, которое постоянно меняется. Трудности с натурными измерениями концентраций частиц в облаке рождают необходимость других способов их оценки. В этом ключе интересно рассмотрение модели, позволяющей описать все стадии взрыва и распространения микрочастиц в атмосфере, включая: разрушение горной породы продуктами взрыва; выброс раздробленного грунта и продуктов взрыва в атмосферу; образование и подъём газопылевого облака; расширение облака за счёт диффузии; распространение облака в поле ветра на расстояния до десятков километров и выпадение частиц из облака на земную поверхность.

Данная работа направлена на: моделирование концентрации аэрозолей в мегаполисе в условиях хорошей погоды на основе относительного изменения напряжённости электрического поля в приземном слое в двух пунктах — в городе и вне зоны его влияния; моделирование диффузионного распространения в поле ветра облака от промышленного взрыва от борта карьера и до расстояний десяти или нескольких десятков километров.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Влияние промышленного взрыва и крупной городской агломерации на атмосферный аэрозоль»

Актуальность работы

Аэрозольные частицы в атмосфере могут иметь негативное влияние на здоровье людей, могут приводить к болезням дыхательных путей, раку лёгких,

болезням сердечно-сосудистой системы, диабету и усилению других заболеваний (Pope, 2000; Pope et al., 2004; Brunekreef and Forsberg, 2005; Miller et al., 2007; Dockery and Stone, 2007, Schraufnagel et al., 2019; Farrow et al., 2020). Всемирная организация здравоохранения в 2021 г. пересмотрела почти все целевые концентрации загрязнителей воздуха, не изменявшиеся с 2005 г. (World Health Organization. 2021). В «Руководящих принципах по качеству воздуха» допустимая среднегодовая концентрация PM2.5 снижена в 2 раза — с 10 до 5 мкг/м3, а допустимая суточная концентрация — с 25 до 15 мкг/м3. Допустимая среднегодовая концентрация PM10 уменьшена с 20 до 15 мкг/м3, а суточная — с 50 до 45 мкг/м3.

Отчёты Centre for Research on Energy and Clean Air (CREA) и Greenpeace оценивают в 2018 году экономические издержки от загрязнения воздуха ископаемым топливом в 2,9 триллиона долларов, а людские потери — в 4,5 млн людей (Myllyvirta, 2020), или 8 млрд долларов и 12000 преждевременных смертей в день (Farrow et al., 2020). В 2018 году затраты в России, связанные с загрязнением воздуха от ископаемого топлива, составили 4,1% ВВП. Этот ущерб оценивается исходя из увеличения риска заболеваемости людей, подвергнутых воздействию загрязняющих веществ. В частности, вызываемые загрязнением воздуха респираторные и другие заболевания приводят к пропускам работы, а преждевременно рождённые дети требуют особого врачебного ухода. При этом среди основных загрязнителей, связанных с ископаемым топливом — NO2, O3 и PM2,5 — PM2,5 приводит к 2/3 преждевременных смертей. IQAir (https://www.iqair.com/russia/moscow) связывает 5000 преждевременных смертей в Москве ежегодно с загрязнениями воздуха. В некоторых работах отмечается связь между загрязнённостью атмосферы и заболеваемостью коронавирусом (Hernandez et al., 2022).

Считается, что контроль за качеством воздуха и концентрациями загрязняющих веществ приводит к их постепенному снижению. Поэтому крайне важно проводить оценку загрязнений атмосферы в месте обитания человека. В мегаполисе среди главных источников аэрозолей обычно отмечают

автотранспорт. На него приходится от 50% и более вклада в концентрации загрязняющих частиц (Pey et al., 2009). Во многих крупных городах мира проводятся измерения частиц PM2,5 и PM10, однако измерения более мелких частиц проводятся реже. Ультрадисперсные частицы — более мелкая фракция частиц — могут проникать более глубоко в лёгкие и причинять больший вред здоровью человека (Peters et al., 1997; Penttinen et al., 2001; Li et al., 2002; Nel, 2005), при этом процент вклада от работы автотранспорта в этот диапазон оказывается выше, чем для более крупных частиц (Pey et al., 2009). Поэтому важно проведение оценок концентрации аэрозольных частиц субмикронного диапазона с помощью опосредованных методов, к которым можно отнести оценку интегральной концентрации частиц на основе вариаций напряжённости атмосферного электрического поля, которая реагирует на многие показатели атмосферы.

Экономические нужды многих стран требуют большого числа полезных ископаемых, что приводит к постоянному увеличению объёмов добычи полезных ископаемых открытым способом в России и мире. За последние 100 лет население Земли увеличилось почти в 5 раз, при этом выемка веществ литосферы — почти в 160 раз, а для добычи твёрдых полезных ископаемых — почти в 130 раз. При этом для добычи полезных ископаемых приходится перерабатывать большие объёмы горной массы, включая удаление попутных горных пород. При этом объёмы вскрышных пород при добыче угля могут превзойти в размере вплоть до 10 раз объем добытого угля.

Жители в населённых пунктах вблизи открытых карьеров остро реагируют на пылевое загрязнение, связанное с проводимыми на карьерах работами. Формирующиеся в процессе массовых промышленных взрывов пылегазовые облака являются не только хорошо видимым источником частиц, но и вносят большой вклад в загрязнение атмосферы карьером (Адушкин и др., 2020). Большая часть исследований сконцентрирована на оценке атмосферы самого карьера или ближайшей зоны, а исследование увеличения атмосферного аэрозоля посредством взрыва проводится на основе эмпирических

соображений, при этом облако, имея сложную неоднородную трёхмерную структуру, не может быть аккуратно задано таким образом. Поэтому важным является оценка загрязнения атмосферы этим фактором. Для этого необходимо проследить формирование и движение пылегазового облака от момента подрыва скважин до перемещения на большие расстояния, где оно уже теряет свою форму.

Цель диссертации заключается в оценке на основе модели влияния техногенных источников, связанных с городом, с помощью значений напряжённости электрического поля, а также моделировании диффузионного распространения пылегазовых облаков от массовых взрывов.

Для реализации поставленной цели необходимо было решить следующие основные задачи:

• Сбор и обработка данных натурных наблюдений, получение временных рядов для величин отношений напряжённости электрического поля в Михнево и Москве.

• Разработка модели оценки аэрозольной загрязнённости мегаполиса на основе отношений напряжённости электрического поля. Оценка концентрации аэрозольных частиц в Москве на основе модели и данных полученных временных рядов.

• Разработка модели развития и распространения пылегазового облака от момента подхода к борту карьера. Проведение серии расчётов по модели для разных значений параметров и начальных данных для Ситовского и Лебединского карьеров.

Научная новизна данной работы заключается в разработанной модели оценки концентрации аэрозолей в мегаполисе на основе данных о напряжённости электрического поля в городе и за его пределами, определении функций зависимости параметров модели, проведении оценок по данной модели. Оценки распространения пылегазового облака основаны на уникальных данных расчёта взрыва в скважинах, приближенного к реальности.

Теоретическая и практическая значимость

Разработанная модель позволяет проводить оценку загрязнений мегаполиса аэрозольными частицами. Исследования подчёркивают тесную связь между аэрозольными частицами и атмосферным электрическим полем, более того, могут служить основанием для проведения исследований по установлению параметров взаимосвязи напряжённости электрического поля и концентрации частиц PM2,5.

Модель диффузионного распространения пылегазового облака в поле ветра позволяет оценить воздействие промышленного взрыва на открытом карьере на концентрацию атмосферного аэрозоля на разных удалениях от борта карьера, что может носить как прогностический характер, так и помочь с ответом на вопрос, какой вклад в запылённости атмосферы ближайших к карьеру поселений несут облака от взрывов.

Защищаемые положения:

1. Впервые полученные экспериментальные данные, показывающие характерную форму изменения во времени амплитуды концентрации микрочастиц в диапазоне размеров от 0,3 до 10 мкм во время прохождения пылегазовых облаков при проведении промышленных взрывов на Лебединском и Ситовском карьерах.

2. Модель, позволяющая по относительным вариациям напряжённости атмосферного электрического поля оценивать изменение концентрации аэрозольных частиц в мегаполисе и вне зоны его влияния.

3. Модель диффузионного распространения облака, которая позволяет описывать распространение микрочастиц от промышленного массового взрыва со временем на расстояниях до первых десятков километров от источника.

Достоверность работы обеспечивается большим объёмом экспериментальных данных, полученных в результате экспедиционных исследований, а также при наблюдениях в Центре геофизического мониторинга города Москвы и Геофизической обсерватории «Михнево».

Личный вклад автора

Все результаты, представленные в диссертационной работе, получены соискателем в период работы в Институте динамики геосфер имени академика М. А. Садовского РАН. Автором выполнены аналитический обзор научной литературы, автор лично принимал участие в экспедиционных измерениях, а также настройке, установке измерительной аппаратуры, сборе и обработке полученных данных. Для модели оценки аэрозольных частиц в атмосфере мегаполиса был проведён вывод модельных уравнений. Для модели диффузионного распространения пылегазовых облаков от массовых взрывов был разработан программный код на языке С#, позволяющий проводить численные оценки. Был проведён расчёт всех необходимых величин. В ходе работы автор принимал непосредственное участие в постановке задач и анализе полученных результатов.

Апробация работы

Основные результаты работы были представлены на 9 конференциях:

Третья и шестая всероссийские конференции "Глобальная электрическая цепь" (Борок, 2017, 2023 гг.), XXI Всероссийская школа-конференция молодых учёных "Состав атмосферы. Атмосферное электричество. Климатические процессы" (Борок, 2017 г.), международный научный симпозиум "Неделя горняка" (Москва, 2024 г.), Пятая международная конференция "Триггерные эффекты в геосистемах" (Москва, 2019 г.), XXIV, XXVI, XXVII, XXVIII Международный симпозиум "Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы" (Томск, 2018, 2022 гг., Москва, 2020, 2021 гг.).

По теме диссертации были написаны 12 работ, в том числе 5 статей в рецензируемых журналах (входящих в перечень ВАК), 7 — в научных сборниках и трудах конференций.

Исследования проводились в рамках работ по Государственному заданию ИДГ РАН и в рамках проекта Российского фонда фундаментальных исследований № 19-05-50050 .

Объем и структура работы: Диссертация состоит из введения, четырёх глав и заключения, содержит 125 страниц машинописного текста, включая 48 рисунков, 11 таблиц и список литературы из 148 наименований.

Благодарности: Автор выражает искреннюю благодарность своему научному руководителю, д.ф.-м.н. С.П. Соловьеву, за помощь в выполнении исследований, д.ф.-м.н. В.В. Шувалову и к.ф.-м.н. В.М. Хазинсу за проявленный интерес к работе, проведение расчётов начальной стадии модели развития и распространения пылегазового облака от промышленного взрыва и помощи в формировании модели, Ю.С. Рыбнову, И.С. Харламову и С.Ю. Рыбнову за помощь в проведении экспедиционных измерений, а также А.А. Спиваку и С.А. Рябовой за внимательное отношение к исследованиям.

ГЛАВА 1. ОБЗОР СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА 1.1. Природные и техногенные аэрозоли в атмосфере Земли

Важную роль во многих процессах, происходящих в атмосфере, играют аэрозоли. По сравнению с основными компонентами воздуха, концентрация аэрозолей сильно ниже, однако они оказывают влияние на физические и химические процессы, проходящие в атмосфере, а также на изменение радиационного баланса и климата. Они участвуют в процессах конденсации водяного пара и образования туманов, облачных капель, кислотных дождей, уменьшения солнечного света из-за изменения прозрачности, и многом другом (Кондратьев и др., 1983; Ивлев и Довгалюк, 1999; Кондратьев, 2006; Гинзбург и др., 2008; Andreae and Rosenfeld, 2008; Andersson et al., 2015). Многие современные программы моделирования метеорологических величин и прогноза погоды учитывают вклад аэрозолей. Аэрозольные частицы существенно влияют и на электрические процессы в атмосфере, так, присоединяя к себе лёгкие ионы, аэрозольные частицы снижают их подвижность, тем самым увеличивая проводимость атмосферы.

Аэрозоли имеют сложную физическую структуру, представляя собой смеси из разных веществ, с двумя крайними случаями — с одной стороны это могут быть капли морского солевого раствора, а с другой — нерастворимые твёрдые частицы, причём большая часть частиц представляет собой нечто среднее.

Частицы, выбрасываемые одним источником, могут сильно варьироваться в размерах в зависимости от конкретного пути их происхождения. Так, автомобильный транспорт производит аэрозольные частицы как микронного размера, так и субмикронного (не говоря уже о более крупных видимых частицах). В различных областях и задачах рассматриваются аэрозольные частицы разных размеров, при этом рассматриваются свои разделения на диапазоны размеров (рисунок 1.1.1). При этом аэрозоли

постоянно находятся в динамике за счёт конденсационно-диспергационных процессов. Мелкие частицы могут увеличиваться в размерах за счёт присоединения и высокого времени нахождения в атмосфере (времени жизни) из-за пренебрежимо малых скоростей оседания. В результате этого они могут достичь размеров, которые составляют от нескольких нанометров до десятков микрон (Atmospheric Aerosols, 2017).

Рисунок 1.1.1 - Диапазон характерных размеров атмосферных частиц в различных аспектах

их изучения

Аэрозольные частицы постоянно находятся в движении, при этом оставаться в атмосфере им позволяет совокупность двух процессов: оседания в поле силы тяжести и возможность подъёма на большие высоты под действием турбулентной диффузии. Чем крупнее частица, тем быстрее она оседает, поэтому частицы размерами более 20 мкм оседают в ближней зоне источника, на расстоянии первых километров.

Концентрация и состав аэрозольных частиц могут варьироваться в зависимости от источников, в частности, является он техногенным или естественным, от местности, от истории перемещения воздушных масс. Также можно разделить аэрозоли на первичные и вторичные. Первичные поступают непосредственно из источника, а вторичные образуются путём химических или

физических преобразований. К естественным источникам первичных аэрозолей можно отнести океаны, почву, вулканы, пожары, космическую пыль.

Согласно (Атмосфера. Справочник, 1991) по данным до 1990 года в тропосферу в год поступает примерно 978-12134 млн.т. аэрозолей. Из них от естественных источников — 130-8000 млн.т. от почвы и горных пород, 3001300 млн.т. от морей и океанов, 200-1000 млн.т. от вулканов, 3-360 млн.т. от лесных пожаров. От техногенных источников поступает 5-27 млн.т. от промышленных предприятий, 2-80 млн.т. от пашней, 10-133 от установок сжигания топлива и 1 млн.т. от транспорта. Вторичные аэрозоли поступают в размере 130-200 млн.т. серосодержащих соединений, 140-720 млн.т. азотосодержащих соединений и 75-540 млн.т. органических соединений от естественных источников и 65-230 млн.т. серосодержащих соединений, 25-40 млн.т. азотосодержащих соединений и 10-90 млн.т. органических соединений от техногенных.

Более современные оценки несколько отличаются от приведённых выше. Это может быть обосновано разными подходами, точностью используемых имитационных моделей, невозможностью точного определения вклада разных составляющих аэрозолей и различием интенсивности различных природных источников. Самыми мощными из естественных источников являются: почва и горные породы (1000-5000 млн. т./год (Tegen et. al., 2004)), океан (1000-2000 млн. т./год (Wolf and Hidy, 1997)). Также естественным источником первичных аэрозолей являются лесные пожары (3-150 млн. т./год (Tsigaridis et. al., 2006)) и вулканы (4-90 млн. т./год (Martin et.al., 2004)). Из первичных источников техногенного происхождения можно выделить промышленные предприятия (40-200 млн. т./год (Wolf and Hidy, 1997)), пашни (40-70 млн. т./год (Lamarque et. Al., 2010)), автотранспорт (1,1-3,4 млн. т./год (Intergovernmental..., 2014)), а также авиа и морфлот (0,8-2,4 млн. т./год (Intergovernmental..., 2014)). Вторичные аэрозоли естественного происхождения составляют серная кислота, сульфаты, нитраты, биогенные аэрозоли, на что суммарно приходится 945-1410 млн. т./год (Andreae and Rosenfeld, 2008; Seinfeld and Pankow, 2003). На

вторичные аэрозоли техногенного происхождения — сульфаты, нитриты, углеродосодержащие соединения —приходится 155-430 млн. т./год (Tsigaridis et. al., 2006; Liao et. al., 2004; Chung and Seinfeld, 2002).

Приведённые оценки показывают, что вклад природных аэрозолей составляет 89-93% от всего числа аэрозолей (Atmospheric Aerosols, 2017; Атмосфера. Справочник, 1991; Satheesh and Moorthy, 2005). Важным аспектом источников аэрозольных частиц в атмосфере является их локализация, естественные источники распределены по всей поверхности Земли, а техногенные сосредоточены в местах обитания людей, и дают дополнительный вклад в аэрозольный состав. Также стоит отметить, что естественные и техногенные аэрозоли имеют разный химический состав, и техногенный аэрозоль может содержать более опасные вещества.

Одним из главных источников загрязнения городов частицами разных размеров является автотранспорт. Частицы в атмосфере, связанные с движением автотранспорта, можно разделить на две категории в зависимости от способа их возникновения. Одна из них — более крупные частицы, появляющиеся при износе шин, тормозов, дорожного покрытия, либо уже существовавшие в виде осаждённого материала на поверхности и обочине дороги, которые переходят во взвешенное состояние из-за турбулентности, вызванной движением. Другая связана со сгоранием топлива и смазочного масла или испарением с горячих тормозных поверхностей, таким часто бывает источник утрадисперсных частиц. Однако большая часть частиц от износа шин имеет диаметр менее 1 мкм (Thorpe and Harrison, 2008). При этом вклад в невыхлопные выбросы, связанный с работой тормозных систем, может варьироваться от 16% на магистралях, где редок процесс торможения, до 55% в урбанизованных районах с частым старт-стоповым движением, что составляет 11-21% от всех связанных с трафиком выбросов (Grigoratos and Martini, 2015). Из них примерно половина оседает на ближайших поверхностях. Выхлопные и невыхлопные источники, по разным оценкам, вносят почти одинаковый вклад в выбросы PM10, связанные с движением.

Сложность в оценке загрязнения атмосферы от автомобильного трафика состоит в том, что определение надёжных идентификаторов частиц, связанных именно с дорожным движением, остаётся проблематичным (Thorpe and Harrison, 2008). Рассмотрение распределения частиц, появляющихся в воздухе от движения транспорта, на наличие разных элементов показывает, что у основных связанных с автотранспортом элементов (Mg, Fe, Ca, Cu, Sr, Sb, Ba, Pb) наличествует мода в диапазоне 1,0-18 мкм. При этом для элементов, ассоциированных с процессами сгорания и действия высоких температур (Pb, Ca, Fe, Cu) появляется мода в диапазоне размеров около 0,1 мкм.

В последнее время многие исследования сконцентрированы на ультрадисперсных аэрозолях размерами менее 100 нм в диаметре. Такие частицы проникают глубже в лёгкие человека и поэтому считаются более опасными. Однако, мониторинг счётных концентраций таких частиц меньше распространён. В крупном городе в диапазоне частиц 13-800 нм выхлопные газы дают вклад 65% и около 80% для диапазона 50-200 нм дают связанные с движением транспорта источники для станции, расположенной недалеко (150 м) от крупной дороги (Pey et.al., 2009). Основным источником ультрадисперсных частиц в городах Европы является дорожное движение, что следует из параллельного суточного сравнения с изменением чёрного углерода, с пиковыми концентрациями в часы пик. Сильные корреляции между усреднёнными концентрациями чёрного углерода и ультрадисперсных частиц, особенно для диапазона 25-800 нм, из различных наборов данных показывают, что существует явное влияние выбросов автотранспорта на качество воздуха в урбанизованной окружающей среде, причём в разной степени для разных городов Европы (Trechera et al., 2023).Ужесточение законодательных норм в области выбросов двигателей автотранспорта и увеличение класса их экологичности в последние годы привело к тренду на снижение концентраций чёрного углерода, NO2, PM, SO2, CO, мод Айткена и аккумуляции (Garcia-MarFes et. al., 2024). Причём это снижение заметнее в местах наблюдений, связанных с крупным трафиком, по сравнению с городским фоновым

аэрозолем, что ещё больше подтверждает связь этих загрязнений с автотранспортом.

1.2. Электрические процессы в приземном слое атмосферы 1.2.1. Электрическое поле хорошей погоды

Исследования атмосферного электричества начались с изучения свойств сильных возмущений — гроз и молний. В дальнейшем было обнаружено присутствие электрических эффектов и в более спокойной атмосфере, и много внимания стало уделяться электрическому полю хорошей погоды. Со временем к наземным экспериментальным исследованиям стали добавляться наблюдения, проводившиеся с помощью зондов, аэростатов, самолётов, ракет и спутников. Стало возможным изучение процессов, происходящих в верхних слоях атмосферы. Также стали изучаться высотные изменения параметров атмосферного электричества. К области атмосферного электричества обычно относят процессы, происходящие в тропосфере и вплоть до ионосферы (Адушкин и др., 2018).

При рассмотрении процессов в нижних слоях, обычно рассматриваются две ситуации: наличие мощных метеорологических явлений — таких, как облака, грозы — оказывающих доминирующее влияние на атмосферное электричество, и более спокойная ситуация, которую выделяют в особое состояние «хорошей погоды». Условия хорошей погоды характеризуются отсутствием сильного ветра, облаков, тумана, осадков и прочих явлений, приводящих к сильным возмущениям электрических характеристик атмосферы. В областях хорошей погоды при электрическом поле, имеющим направление

как если бы Земля имела отрицательный заряд, а атмосфера — положительный,

12 2

порядка 100 В/м течёт ток проводимости плотностью 10" А/м .

В качестве одного из параметров, характеризующих электрическое поле в каждой точке, обычно рассматриваются потенциал в каждой точке, ф,

измеряемый в вольтах. По нему можно вычислить напряжённость электрического поля в каждой точке, E, В/м. Также рассматриваются плотность электрического заряда, плотность электрического тока, электропроводность. Эти величины не являются независимыми, так, плотность электрического тока j связана с напряжённостью E законом Ома.

В связи с открытием все новых явлений, влияющих на атмосферное электричество, критерии хорошей погоды постоянно уточняются. В (Harrison and Nicoll, 2018) предлагаются следующие метеорологические требования для определения этих условий. Во-первых, скорость ветра на высоте 10 м должна быть ниже 8 м/с (7 м/с для высоты 2 м), что с одной стороны, не даёт подниматься пыли, а с другой не даёт возникать токам от переноса объёмного заряда. При этом, чтобы снизить вероятность образования слоёв постоянного заряда, скорость ветра на высоте 2 м должна быть больше 1 м/с. Во-вторых, не должно быть низких заряженных облаков, которые могут воздействовать на измеряемое у земной поверхности электрическое поле. С точки зрения метеорологических величин, это может быть обеспечено отсутствием слоистых и слоисто-кучевых облаков с нижней границей ниже 1500 м. В-третьих, отсутствие гидрометеоров, которые могут привнести с собой заряд. Для этого нужно, чтобы видимость составляла не менее 2 км, а относительная влажность менее 95%.

Ионизация атмосферы оказывает большое влияние на электрическое поле земной атмосферы. На разных высотах источником служат разные процессы: молниевые заряды в тропосфере, космические лучи в тропосфере и стратосфере, в высоких слоях — ультрафиолетовое и рентгеновское излучение Солнца, а также высыпания протонов высоких энергий. Эти источники могут изменяться в зависимости от активности Солнца. В приземном слое атмосферы проводимость обусловлена в основном двумя источниками: достигающими поверхности галактическими космическими лучами и эманацией радиоактивных газов из почвы. Под действием ионизирующих эффектов в

атмосфере создаются ионы, которые обеспечивают проводящую способность атмосферы.

Из-за высотной зависимости скорости ионообразования и изменения плотности, от высоты зависит проводимость атмосферы и напряжённость электрического поля. Электропроводность приблизительно экспоненциально изменяется с высотой, тем самым атмосферу можно разделить на две области: слабо проводящая нижняя часть и высокопроводящая на уровне ионосферы. При этом сама поверхность Земли может рассматриваться как идеальный проводник по сравнению с приземным слоем воздуха. В таком приближении можно рассматривать модель сферического конденсатора Вильсона, в которой атмосферное электрическое поле рассматривается как внутри сферического конденсатора, одной обкладкой которого служит поверхность земли, а другой — ионосфера. Области, в которых происходит грозовая активность, а также крупные мезомасштабные конвективные ячейки, заряжают получающийся токовый контур, а в областях хорошей погоды течёт ток, разряжающий конденсатор. Такой контур несёт название Глобальная электрическая цепь. Одно из подтверждений его существования — унитарная суточная вариация напряжённости электрического поля (кривая Карнеги), которая может проявляться во всех точках земного шара. При этом на континентальных станциях помимо одного пика унитарной кривой может появляться второй пик. Этот утренний максимум можно объяснить интенсификацией конвективных процессов под действием нагрева земной поверхности Солнцем (Marshall et al., 1999; Соловьев и др., 2017).

1.2.2. Влияние микрочастиц на электрические параметры атмосферы

Связь между заряженностью атмосферы и напряжением электрического поля была отмечена ещё в работах прошлого века (Тверской, 1949). В случае увеличения числа ядер конденсации, происходит уменьшение количества лёгких ионов и увеличение количества тяжёлых ионов; при увеличении

концентрации ядер конденсации наблюдается уменьшение подвижности лёгких ионов. При увеличении концентрации ядер конденсации уменьшается электропроводность воздуха. Как отмечено в этой же работе, имеются свидетельства того, что наблюдения показывают не только отсутствие постоянства распределения ионов по их подвижностям, но также большую зависимость от местных условий и состояния атмосферы, а именно её влажности и содержания аэрозолей. В случае увеличения степени влагонасыщенности атмосферы, центр тяжести ионного спектра смещается в сторону более тяжёлых ионов. Схожий эффект наблюдается и при увеличении концентрации пылевых частиц в атмосфере.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Крашенинников Алексей Вадимович, 2025 год

е - е

г

ал

а-, г

2е

)

а Н

0

Если считать, что И<3,6, то V — величина постоянная, и она не зависит от параметров аэрозольного слоя.

3.2. Профили проводимости, модифицированные аэрозолями,

используемые в расчётах

Для высотного профиля распределения частиц были рассмотрены 3 разные функции ^(2). Имея конкретное представление о распределении частиц с высотой, можно рассмотреть приближенную кубическими сплайнами функцию ^(2), для которой можно найти соответствующее решение.

Используемые в оценках значения параметров й взяты согласно проведённому анализу временных вариаций этого параметра на основе натурных наблюдений (п. 2.2.2). За 2016 год среднемесячные значения этого параметра варьировались от 0,68 до 0,82, при этом за период с 2014 по 2019 гг. эти значения менялись в диапазоне от 0,3 до 0,9, со средним значением около

9 3

0,7. Концентрация в сельской местности составляет порядка 10 м" (Атмосфера, 1991; Куповых и др., 1998), поэтому в качестве фоновой концентрации, Е, использовалось это значение.

Данный профиль предполагает распределение аэрозольных частиц в плоско-параллельном слое от поверхности земли и до высоты И равномерным образом (КгаБЬешпшкоу е1 а1., 2018). Тогда высотная зависимость для электропроводности в этом слое имеет вид оа (2) = уа(г), то есть g(2) = у, g(0) = у. Получаются следующие выражение, связывающие параметры модели:

Так как вклад высоких слоёв в выражение V невелик, приближённо можно считать, что

3.2.1. Постоянный профиль

И йг = 1 - в-а°И I -а 2

I ув 0 уап

уа,

п -1 + в-а0И , п = 1 - в-а0И + ва), у= П вИ ' V 7 V + ваИ

_ ё(а0е а°н° +а1 (1 - е а°н°))- а1 + а1е - а0И

-аЛ , / \ -аИг,

а1е 0 + (а0 - а1 )е 00

Из этой формулы были получены значения п в зависимости от значений ё и И, которые представлены в таблице 3.2.1.

Получающиеся для такого значения фонового аэрозоля значения концентрации аэрозолей в городе, М, представлены в таблице 3.2.2. На рисунке 3.2.1 представлены изменения концентрации М при разных величинах фонового аэрозоля. Из таблиц 3.2.1 и 3.2.2 и рисунка 3.2.1 можно видеть, что при постоянстве высоты И при уменьшении параметра ё, происходит уменьшение параметра V и соответствующее ему увеличение концентрации, что соответствует предполагаемому заложенному в модели физическому механизму: увеличение числа аэрозольных частиц приводит к снижению проводимости атмосферы и, как следствие, увеличению напряжённости электрического поля.

Таблица 3.2.1 — Значения коэффициента V в зависимости от ё и И в случае постоянного однородного

слоя

И (км) ё = 0.68 ё = 0.75 ё = 0.82

V V V

1 0.02 0.24 0.45

0.9 0.12 0.31 0.5

Таблица 3.2.2 — Концентрация аэрозольных частиц в городе, М, в зависимости от

9 3

параметров И и ё при величине фонового аэрозоля Г = 10 м-

И (км) ё = 0.68 ё = 0.75 ё = 0.82

М, м-3 М, м-3 М, м-3

1 1,3-Ю11 1,2-1010 5,7-109

0.9 2,4-1010 8,9-109 4,9-109

Рассматриваемому постоянному профилю присущи некоторые особенности. Параметры ё и И связаны друг с другом так, что при небольших

относительных вариациях параметров d и ' происходят сильные изменения в концентрации частиц. Согласно значениям, приведённым в таблице 3.2.2 при изменении ' на 0,1 км (~10%) и значении d = 0,68 рассчитанная концентрация аэрозольных частиц изменяется в 6 раз. Изменения параметра d, приведённые в таблицах, укладываются в 0,15 (~20%), при этом концентрация аэрозоля в городе изменяется больше, чем на порядок. Как было показано ранее, изменения параметра d могут быть весьма велики, при этом данный подход оказывается неприменимым при малых значениях ё При большом увеличении загрязнённости, характеризуемом сильным снижением параметра d, получаемое по формуле значение коэффициента V становится отрицательным. Пороговое значение, соответствующее такому изменению знака, составляет dпор

= (1 - е"'))

+ а0 а1 е-а0Н0 ^

V а J

для ' = 1 км, dпор ~ 0,67 (при увеличении ' пороговое

значение увеличивается). Постоянный профиль стоит использовать при сильном усреднении, он позволяет оценивать общую степень загрязнённости, а также усреднённую за большой период времени величину. Однако данный подход характеризуется простой явной зависимостью параметра V от параметров d и '.

Постоянный профиль отражает реально существующий физический процесс. Довольно резкий переход от области, содержащей техногенный аэрозоль, к области с его малым содержанием, наиболее вероятен при возникновении температурной инверсии в приземном слое атмосферы. В этот период атмосферные загрязнения «запираются» как внутри, так и ниже слоя инверсии, из-за того, что происходит ограничение перемешивания частиц по вертикали. При этом если заменить резкое скачкообразное изменение функции, которая определяет профиль аэрозолей, на более плавный переход с помощью гладкой функции в области верхней границы слоя (примерно h±5%), то это приводит к незначительным изменениям в результатах.

Рисунок 3.2.1 — Изменение величины концентрации аэрозольных частиц, получаемой в расчётах, при различных значениях фоновой концентрации ¥, при 1 — ^=1010 м-3, 2 — ^=109

м-3, 3 — ^=108 м-3

3.2.2. Экспоненциальный профиль

1Пу

Пустьg(г) = е ' = уу й при г<й, то есть концентрация аэрозольных частиц в приземном слое атмосферы убывают экспоненциально с увеличением высоты от земной поверхности. При этом g(0) = у, g(й) = 1, что обеспечивает непрерывность функции электропроводности. Подстановка значения в формулу для I даёт следующее выражение:

7(1 "0й),

0 иТ0-^ у\а0к - 1пи

й J

откуда получается связывающая параметры задачи неявная зависимость:

(б - vV - уг~а°й \а0И - 1п у) = а0й(1 -уе"). С помощью метода касательных Ньютона были численно определены значения коэффициента V в зависимости от d и й (таблица 3.2.3).

Получающиеся для такого значения фонового аэрозоля значения концентрации аэрозолей в городе, М, представлены в таблице 3.2.4. Как и в

г

случае постоянного профиля, как видно из таблиц 3.2.2 и 3.2.4, при постоянной высоте аэрозольного слоя И при уменьшении параметра й, происходит уменьшение параметра V и соответствующее ему увеличение концентрации.

Таблица 3.2.3 — Значения коэффициента V в зависимости от йи И в случае слоя с

убывающей концентрацией.

И (км) й=0,3 й=0,5 й=0,7 й=0,9

V V V V

0,5 0,15 0,37 0,61 0,87

1 0,058 0,26 0,53 0,84

1,5 0,018 0,17 0,44 0,8

Таблица 3.2.4 — Концентрация аэрозольных частиц в городе, М, в зависимости от

9 3

параметров И и й при величине фонового аэрозоля Г = 10 м"

И (км) й=0,3 й=0,5 й=0,7 й=0,9

М, м-3 М, м-3 М, м-3 М, м-3

0,5 2-1010 7,3-109 3,7-109 1,7-109

1 5,1-1010 1,1-1010 4,6-109 1,9-109

1,5 1,7-1011 1,7-1010 5,9-109 2,1-109

Так как проводимость атмосферы экспоненциально убывает с высотой, её изменения в нижних слоях оказывают большее влияние, чем на ту же величину, но в более высоких. Поэтому важно аккуратное задание проводимости в приземном слое. Чтобы оценить зависимость изменений параметров модели от изменений проводимости невозмущенных регионов, было проведено сравнение результатов, полученных для используемого в данной модели профиля с тремя экспонентами с профилем, который более точно отражает процессы, влияющие на проводимость в нижних слоях атмосферы — из работы (Бигкоу, 2015). Эта зависимость учитывает высотный профиль ионизации и влияние аэрозолей. После подстановки параметров для чистого воздуха в приземном слое получится следующая формула:

<г( г) = 9,6 • е8

-20 г

1

1 + 0,1е

40 г

Л

2е0'46 + 6е и V J

-1

В таблице 1 приведено сравнение рассчитанных величин параметра модели V для двух профилей проводимости и экспоненциального профиля аэрозолей. Схожесть результатов даёт возможность считать, что профиль проводимости не оказывает качественного влияния на результаты моделирования.

Таблица 3.2.5 — Сравнение получающихся значений параметра V в двух случаях. 1 — использованный ранее профиль, 2 — новый профиль проводимости (из статьи).

2

г

г

ё=0,3 ё=0,5 ё=0,7 ё=0,9

Профиль № 1 2 1 2 1 2 1 2

V V V V V V V V

Ь=1 0,56 0,58 0,73 0,75 0,86 0,87 0,96 0,96

Ь=1,5 0,5 0,51 0,68 0,69 0,83 0,83 0,95 0,95

Ь=2 0,46 0,46 0,65 0,65 0,8 0,81 0,94 0,94

3.2.3. Рациональный профиль

Пусть g(г) =-—- ниже высоты И. При этом снова выполняется

И + г (у -1)

условие непрерывности, то есть g(к)=1, а также g(0) = у. В этом случае

получается явная зависимость между параметрами модели:

а0Иф -1) +1 - е-а°к ^ , ,

у = —^—а-. Как и для других профилей, при постоянном значении к,

1 е I а0^И

при увеличении значений й происходит увеличение параметра V, и наоборот, при уменьшении значений й происходит уменьшение параметра V. Рассчитанные для рационального профиля значения представлены в таблице 3.2.6, а в таблице 3.2.7 — значения концентрации аэрозолей в городе.

Как и в случае постоянного профиля, снижение параметра й, соответствующее сильной загрязнённости воздуха, может привести к тому, что при некоторых значениях высоты к величина параметра V поменяет знак.

Пороговое значение, соответствующее этому изменению, можно определить из

е-«0й _ 1 + а ь

формулы ё =-—. Для высоты И=0,5 км это значение составляет

а0И(1 + V)

ёпор~0,24, для И=\ км ёпор~0,4, для И=1,5 км ёпор~0,52, то есть при увеличении высоты аэрозольного слоя И пороговое значение увеличивается. При этом пороговые значения для рационального профиля ниже, чем для постоянного, тем самым диапазон возможного изменения параметров шире, но все равно охватывает меньше значений, чем для экспоненциального профиля. При этом в отличие от однородного распределения частиц, параметр V реагирует на изменение высоты не столь резко. По сравнению с экспоненциальным профилем, значения параметра V не выше при тех же соответствующих значениях параметров ё и И и совпадают с ними при И=0,5 км и ё=0,7 и ё=0,9. Тем самым, рациональный профиль является чем-то «средним» по отношению к двум другим рассмотренным профилям.

Таблица 3.2.6 — Значения коэффициента V в зависимости от ёи И в случае рационального

профиля

И (км) ё=0,3 ё=0,5 ё=0,7 ё=0,9

V V V V

0,5 0,08 0,34 0,61 0,87

\ - 0,16 0,5 0,83

1,5 - - 0,38 0,79

2 - - 0,26 0,75

Таблица 3.2.7 — Значения концентрации аэрозолей в городе, М, в зависимости от ёи И в

9 3

случае рационального профиля при значении фонового аэрозоля ^=10 м"

И (км) ё=0,3 ё=0,5 ё=0,7 ё=0,9

М, м-3 М, м-3 М, м-3 М, м-3

0,5 3,8-1010 8-109 3,7-109 1,7-109

1 - 1,8-1010 5-109 1,9-109

1,5 - - 7Д-109 2,2-109

2 - - 1,1-1010 2,5-109

3.3. Результаты моделирования и натурные измерения

В таблице 3.3.1 приведены диапазоны значений концентрации аэрозолей

в городе, М, в зависимости от диапазона изменений й. Расчёты выполнены для

толщины аэрозольного слоя И=1 км и фоновой концентрации аэрозолей ^=109

м" . Концентрация частиц аэрозоля размера 0,01-0,2 мкм меняется в

зависимости от характеристик местности, и составляет (Атмосфера..., 1991): (38 _3 9 _3

5)- 10 м — над океанами вдали от берегов, (1_5)-10 м — в континентальной

9 _3

сельской местности вдали от городов, (1_10)-10 м — в сельской местности

10 _3

вблизи городов, (1_10)-10 м — в городах. В (Куповых и др., 1998) для

9 3

концентрации в сельской местности использовалось значение порядка 10 м .

9 _3

Если брать значение фонового аэрозоля F=5•10 м , то концентрация в городе, М, увеличится в 5 раз. Значения для рационального профиля ближе к экспоненциальному, чем к постоянному, при этом по величинам находятся как бы «между» другими двумя профилями. Значения для экспоненциального и рационального профилей дают значения, соответствующие достаточно чистой местности. Однако самые маленькие наблюдаемые значения й были близки к 0,3, что можно оценивать исключительно с помощью экспоненциального подхода, при этом получаются величины порядка 5 109.

Таблица 3.3.1 — рассчитанные по модели значения концентрации в городе,М, в зависимости

от изменений й в указанном диапазоне.

профиль ё=0,7 0,68<0<0,82 0,5^<0,9

постоянный 3,5-1010 5,7-10у _ 1,3-Ю11 >2,9 10у

экспоненциальный 4,6-109 (4-7)-10у 2-10у _ 1,1-1010

рациональный 5-109 (3-6)-10у 2-109 _ 2-1010

Стоит провести сравнение полученных результатов с результатами измерений концентраций частиц схожих диапазонов в крупных городах Европы. Согласно исследованиям в Лейпциге концентрация частиц составляла

следующие значения: при измерениях концентрации частиц в диапазоне размеров 0,02-0,1 мкм концентрация составляла величину 9 10 м- (Wehner and Wiedensohler, 2003), а приблизительно через 10 лет при измерениях частиц в

9 3

диапазоне размеров 0,03-0,1 мкм 310 м- (von Bismarck-Osten et al., 2013). В процессе исследований, проведённых в Хельсинки, концентрация частиц в

9 -3

диапазоне 0,02-0,1 мкм составляла величину 610 м" (Hussein et al., 2004), почти 10 лет спустя концентрация частиц в диапазоне 0,03-0,1 мкм составила

9 -3

значение 3 10 м" (von Bismarck-Osten et al., 2013). В Лондоне и Копенгагене концентрация частиц составляла 5 109 м-3 (в диапазоне 0,019-0,1 мкм) и 3 109 м-(в диапазоне 0,03-0,1 мкм), соответственно (von Bismarck-Osten et al., 2013). В Гарвелле концентрация частиц в диапазоне размеров 0,011-0,1 мкм составляла

9 -3

3-10 м- (Charron et al., 2007). В Лейчестере концентрация частиц размеров

9 -3

0,025-0,1 мкм была около 310 м" (Hama et al., 2017). В Барселоне неподалёку от крупной дороги в 2003-2004 гг. концентрация частиц размерами 0,013-0,8

10 3

мкм составила 1,710 м- (Pey et. al., 2009). В работе (Trechera et. al., 2023) представлены средние значения концентрации частиц за 2017-2019 гг. в диапазоне 0,025-0,1 мкм в разных городах Европы в зависимости от их типа

9 -3

местности, в которой установлен пункт наблюдения: (2,8-6,8)-10 м" для

9 -3

станций рядом с дорогами, (2,1-5,9)-10 м" в городских условиях и (2,69 -3 9 -3 9 -3

4,1)-10 м- в пригороде. В частности, 5,310 м- в Афинах и 3,210 м- в их

9 -3 9 -3 9 -3

пригороде, 5,610 м в Барселоне, 2,210 м в Бирмингеме, 510 м в

9 -3 9 -3 9 -3

Будапеште, 310 м в Дрездене, 5,610 м в Гранаде, 2,110 м в Хельсинки,

9 -3 9 -3 9 -3

3,5-10 м" в Лейпциге, 3 10 м в двух пунктах в Лондоне, 4,810 м" в

9 -3 9 -3

Мадриде, 5,9 10 м" в Марселе и 2,9-10 м в Цюрихе. Согласно данным Центральной Аэрологической Обсерватории в городе Долгопрудном, расположенном в непосредственной близости от Москвы, концентрация частиц

10 3

размерами 0,01-0,1 мкм составляла (1-4)-10 м" . Полученные в результате расчётов значения концентраций частиц неплохо согласуются с описанными выше данными измерений.

Для сравнения с натурными данными наблюдений за пылью был проведён расчёт по модели. Рассматривались значения, измеренные в каждом из пунктов наблюдений, и по ним строились ряды осредненных отношений (п. 2.2.2). По ним с помощью формулы для рационального профиля были вычислены значения V, по которому определяется концентрация аэрозолей. Для удобства сравнения данные оценок приведены в относительных величинах х=Ы/Ы, что является отношением концентрации в городе к концентрации за его пределами. За аналогичные периоды времени было рассмотрено отношение усреднённых концентраций частиц РМ2.5, у, в относительных величинах.

На рисунке 3.3.1 представлены кривые для осредненных за сутки значений, измеренных за несколько дней апреля 2023. Расчёт проведён при И=0,5 км. С 17 по 18 апреля происходит повышение обоих показателей с дальнейшим их снижением. На рисунке 3.3.2 приведены рассчитанные по модели с тем же профилем при к=1 км относительные изменения концентрации частиц и отношение измеренных концентраций частиц за 14 ноября 2022. В дневное время можно наблюдать одновременное повышение представленных величин с дальнейшим их снижением. Корреляция представленных величин составила 0,67.

Такой синхронизм вариаций можно трактовать двояко. С одной стороны, если предположить одинаковость природы источника как мелких частиц субмикронных размеров, так и более крупных микронного размера, то это поведение может подтверждать результаты оценок и качество модели. С другой стороны, можно рассматривать этот эффект как подтверждение наличия связи между изменением концентраций частиц разных размеров, а также связи между электрическими параметрами атмосферы (в частности, напряжённостью электрического поля) и концентрацией пыли.

Рисунок 3.3.1 — Вариации рассчитанных по модели относительных изменений концентраций частиц (1) и измеренных относительных концентраций частиц РМ2,5 (2) за

несколько дней апреля 2023

0 4 8 12 16 20 24

время, часы, ЦТ

Рисунок 3.3.2 — Вариации рассчитанных по модели относительных изменений концентраций частиц (1) и измеренных относительных концентраций РМ2,5 (2) 14 ноября 2022. На кривой, соответствующей относительной концентрации частиц указаны диапазоны

ошибок

Выводы к Главе 3

Разработана модель оценки концентрации аэрозолей в атмосфере мегаполиса в зависимости от изменений напряжённости электрического поля в пунктах наблюдений. Механизм, лежащий в основе модели, основан на том, что при появлении аэрозольных частиц, не несущих электрической структуры, мелкие ионы укрупняются, присоединяясь к ним, что приводит к снижению их подвижности и уменьшению электропроводности воздуха. В свою очередь при выполнении закона Ома при постоянстве тока это приводит к увеличению напряжённости электрического поля. Модель позволяет получать качественные и количественные оценки концентрации аэрозолей. Концентрация аэрозолей рассчитывается исходя из предположений о высотном профиле распределения аэрозольных частиц в атмосфере, а также на основе осредненных за некоторый промежуток времени отношений значений напряжённости электрического поля в двух пунктах — в городе и вне зоны его влияния.

Для каждого из трёх предлагаемых профилей высотного изменения проводимости под действием аэрозольных частиц с помощью модели рассчитаны значения параметра модели V, а также концентрация частиц в городе при разных значениях отношения напряжённостей приземного электрического поля в пунктах измерений. В каждом из случаев при росте напряжённости электрического поля в городе по сравнению с напряжённостью вне зоны его влияния, характеризующееся уменьшением параметра модели й, приводит к увеличению концентрации аэрозолей в городе. Такое поведение согласуется с механизмом, лежащим в основе представленной модели.

Рассчитанная по модели относительная концентрация аэрозольных частиц в атмосфере города показала сходство трендов изменения вместе с аналогичной относительной концентрацией частиц РМ2.5. Такое синхронное поведение наблюдается как в вариациях среднесуточных параметров, так и при рассмотрении вариаций внутри одних суток. Приведённое сравнение концентраций частиц, полученных в расчётах, с данными натурных

наблюдений показывает возможность использования разработанной модели для оценки загрязнения атмосферного воздуха мегаполиса, а также служит основанием для проведения дальнейших исследований по установлению параметров взаимосвязи напряжённости электрического поля и концентрации частиц РМ2,5.

ГЛАВА 4. ПЕРЕНОС ПЫЛИ ЗА ПРЕДЕЛЫ ГОРНОГО КАРЬЕРА ПРИ

МАССОВЫХ ВЗРЫВАХ

Рассматриваемая в данной главе задача является частью модели, которая последовательно описывает все стадии промышленного массового взрыва на открытых горных карьерах и распространения микрочастиц в атмосфере, включая: разрушение горной породы продуктами взрыва; выброс раздробленного грунта и продуктов взрыва в атмосферу; образование и подъём газопылевого облака; расширение облака за счёт диффузии; распространение облака в поле ветра на расстояния в десятки километров и выпадение частиц из облака на земную поверхность. Относительно представленных в этой главе результатов, весь процесс моделирования можно разделить на два этапа: называемый в этой главе начальным этап от зарождения промышленного взрыва в скважинах и до формирования облака и второй этап, связанный с диффузным распространением облака пыли от массового взрыва в поле ветра. Все расчёты, связанные со вторым этапом, были выполнены лично автором данной работы.

4.1. Развитие пылегазового облака на начальной стадии промышленного

взрыва

В работе использовались данные расчётов начальной стадии развития пылегазовых облаков, полученные, в работах (Шувалов и др., 2021; Хазинс и др., 2023; 8Ьиуа1оу е1 а1., 2023). Расчёты следующей стадии эволюции пылевых облаков, образующихся в результате взрывов в скважинах, выполнялись в данной работе.

На начальном этапе определяется задача моделирования взрыва в одной скважине. Для этого используются параметры, характерные для реальных взрывов, проводимых на Лебединском и Ситовском карьерах. Для численного расчёта взрыва используется модернизированная модель, основанная на

гидродинамической программе SOVA (8Ииуа1оу, 1999). Эта модель позволяет учитывать сложные взрывные течения, разрывы давления и плотности, а также взаимодействие между различными веществами (грунт, продукты детонации и воздух). После взрыва моделируется процесс формирования облака, которое состоит из газов и выброшенных частиц. Выброшенные из воронки взрыва вещества рассматриваются как источник дискретных частиц (пыль и камни), и моделируется их движение и взаимодействие с газовым потоком.

Энергия, выделяющаяся при взрыве взрывчатого вещества в массиве горной породы, приводит к быстрому расширению газов, образующихся в результате реакции. Высокое давление в продуктах взрыва вызывает распространение взрывной волны в грунте, его деформацию и перемещение. Диаметр скважины при этом увеличивается. После выхода взрывной волны на поверхность разрушенный грунт над скважиной начинает подниматься, при этом его плотность уменьшается (Шувалов и др., 2021). Объёмы грунта, которые поднимаются на высоту более одного метра и имеют при этом плотность примерно в два раза меньшую, чем начальная, преобразуются в дискретные частицы. Эти частицы могут иметь различные размеры и состав, в зависимости от свойств взрывчатого вещества и горной породы. После выброса продуктов взрыва и частиц начинается процесс их подъёма в атмосфере. В первые секунды облако напоминает направленную вверх струю. С течением времени пылегазовое облако продолжает подниматься под действием сил плавучести и инерции. По мере подъёма облака его форма и структура начинают изменяться. После завершения подъёма облака начинается его распространение в атмосфере — заключительный этап моделирования, которому посвящена данная глава.

В данном исследовании не производится учёт метеорологических параметров (изменения давления, влажности и температуры воздуха, осадков). Частицы различного размера осаждаются на поверхности в зависимости от их массы и скорости. Модель позволяет оценивать концентрации частиц в воздухе с течением времени на различных расстояниях от места взрыва.

При расчётах параметры взрыва в скважине на Лебединском ГОКе выбирались приближённо к реальным значениям (Угаров и др., 2017). Диаметр скважины составлял 300 мм, глубина — 15 м (рис. 4.1.1). До высоты 11,5 м скважина считалась заполненной зарядом с эквивалентной массой 1 т. ТНТ (Трининтротолуол), а выше скважина была засыпана гравием (мелкие частицы и камни железистых кварцитов).

Рисунок 4.1.1 — Схема установки для скважинного взрыва. 1— массив горной породы (железистые кварциты); 2 — высокий заряд взрывчатого вещества; —мелкие частицы и камни железистых кварцитов; а — длина забойки; Ь — длина заряда

Для упрощения расчёта начальных данных на стадии формирования и всплытия облака пыли было принято, что расстояние между скважинами и между рядами одинаковое и составляет 10 м. Это позволяет рассчитывать начальные данные для 7 взрывов (см. схему взаимного расположения скважин, рисунок 4.1.2, 7 зарядов расположены внутри круга), оставаясь в рамках двухмерной осесимметричной геометрии. Высота столба пыли от основания до верхней точки составляет в этом случае примерно 500 м. Будем считать, что массовый взрыв производится на уступе, расположенном на 250 м ниже

верхнего края борта карьера. Тогда над дневной поверхностью будет располагаться часть столба пыли от 250 м до 500. Увлечение ветром этой части столба пыли и рассматривается ниже.

Рисунок 4.1.2 — Схема расположения скважин в расчётах. Расстояния между ближайшими скважинами составляют 5 м. Кругом выделены скважины, выбрасываемые от которых

частицы рассматривались в расчётах

На рисунке 4.1.3 представлены распределения массовой концентрации внутри осесимметричного столба частиц пыли широкого спектра размеров (до 100 мкм) в различных сечениях облака в начальный для настоящих расчётов момент времени.

При расчётах на Ситовском карьере эквивалентная масса ВВ в одной скважине составляла 200 кг ТНТ. Схема взрыва организована так, что скважины располагаются в ряд вдоль борта карьера. Взрывы проводились на уступе, находящемся на 50 метрах ниже дневной поверхности. К моменту завершения подъёма и расширения облака инжектируемой пыли его верхняя кромка поднимается над уступом на высоту около 150 м, и, следовательно, примерно на 100 м над уровнем дневной поверхности. На рисунке 4.1.4 (а, б) представлено сечение облака от взрыва в одной скважине. Так как взрывные модули находятся на расстоянии 5 м друг от друга, то для расчёта массовых взрывов результирующие поля концентрации были расположены вдоль прямолинейного края борта карьера также на расстоянии 5 м друг от друга, а

концентрация в перекрывающихся областях была просуммирована (рис. 4.1.4,

в).

Расстояние, м

Рисунок 4.1.3 — Сечение облака в момент подхода к борту карьера. Высоте 0 соответствует дневная поверхность. Сечения в плоскости Оху на высотах 70 м (б) и 210 м (а) и в плоскости

Ох2, проходящей через ось симметрии облака (в).

Рисунок 4.1.4 — Сечение облака вдоль борта карьера. Высоте 0 соответствует дневная поверхность. Сечение в плоскости Оху на высоте 70 м (а) и в плоскости 0x2 (б), проходящей через ось симметрии облака (облако от одной скважины). в — сечение в плоскости 0x2, проходящее через середину облака для 32 линейно расположенных скважин

4.2. Вероятностный подход к описанию диффузии

Для описания поведения частиц в среде можно рассматривать дискретную модель независимых случайных блужданий (КиШег, 2017). В

одномерном случае одна частица может двигаться вдоль оси влево или вправо. За один временной интервал, называемый шагом, т, частица проходит фиксированное расстояние дх. Каждый шаг происходит отдельно, и направление движения каждой частицы выбирается независимо от других. Тем самым, частица "скачет" между определёнными положениями в пространстве, и её положение в следующий момент зависит только от текущего положения (и случайной величины), но не зависит от пройденного пути (рис. 4.2.1). В такой постановке изменение концентрации частиц в точках можно описать следующей формулой:

С (х, г + т) = 1С (х-дх, г)+1С (х + дх, г).

1/2 1/2

Рисунок 4.2.1 — Дискретное случайное блуждание с длиной шага дх

Одинаковая вероятность при перемещении вправо и влево обеспечивает нулевое математическое ожидание, то есть отсутствие сноса. Устремляя одновременно длину шага дх и временной шаг т к 0 при условии сохранения

отношения Б ;=д)- (параболический предел (КиШег, 2017)), можно перейти от 2т

дискретного процесса к непрерывному. При устремлении переменной т к 0 и, соответственно, дх — 0 , можно рассмотреть одномерное разложение по формуле Тейлора:

С (х, г + т) = С (х, г) + Ст + о(т), т —> 0, С (х ±дх, г) = С (х, г) ± Схдх +1 Сх (дх )2 + о((дх )2) дх — 0. При переносе слагаемых в одну сторону равенства получается

0 = С (X, г + т) -1С (X - дх, г) -1С (X + дх, г) = С (х, г) + С т+о(т) -- 2 ^ С (х, г)+Схдх + 2 Схх (дх)2 + С (х, г)-Схдх+2 Схх (дх)2 + о((дх)2 =

= С (х, г) + Ст-С (х, г) - 2 Схх (дх )2 + о(т)+о((дх)2 )= Ст-^2 Схх 2 Вт + о{т).

При переходе к пределу при т ^ 0 получается одномерное уравнение диффузии С1 = В ■ Схх.

Средний квадрат расстояния от начальной позиции до позиции, в которой

частица оказалась через N шагов, Я , пропорционален числу шагов и квадрату

22

длины каждого шага, Ь\ Я =^ (Бекман, 2016). В свою очередь, прошедшее время г=Ш, то есть средний квадрат расстояния пропорционален времени. Для

броуновского движения только по одной координате часто рассматривается

22

выражение для среднего квадрата смещения <х >: <х >=2Вт.

В многомерном случае связь между уравнением диффузии и случайным блужданием получается аналогичным образом. Средний квадрат смещения частицы, <Я >, можно представить в виде суммы квадратов смещений по каждой из координат: <Я2 >=< х2 > + ... + < х2 >, где й - число координат. Так как каждая из координат изменяется независимо на каждом шаге т, можно считать, что их изменение происходит по очереди (рис. 4.2.2). Если считать изменение по каждой из координат постоянным, одинаковым и равным V2Вт , можно получить, что расстояние, которое проходит частица за временной шаг т, составляет 422Вт. Так же как и в одномерном случае, при переходе к пределу получается уравнение диффузии Сг = ВАС, где АС = <Иу grad С — оператор Лапласа.

дС

Пусть задано уравнение диффузии — = ВАС, и £(г, г) = г + л/2Вж( —

дг

соответствующий ему случайный процесс Ито, где г — радиус-вектор частицы, В — коэффициент диффузии, — стандартный Винеровский процесс, С — концентрация частиц. Все частицы, которые будут находиться в точке г в

момент времени t, в начальный момент времени находились в каких-то других точках пространства, для каждой из которых известна концентрация, соответствующая распределению частиц в этом месте изначально. По формуле Фейнмана-Каца решением уравнения диффузии будет

C(r, t) = E(с(£(p,o))|£(p, t) = r), где p — координаты точек, по которым идёт

усреднение. Это условное математическое ожидание, представляющее собой интеграл по пространству, можно находить с помощью метода Монте-Карло. Метод Монте-Карло (Cashwell et. al, 1957; Carter and Cashwell, 1975) позволяет решать математические задачи переходом к случайным величинам и проведением оценки их статистических характеристик. Каждая частица характеризуется набором параметров, достаточных для описания её вероятностного поведения. После этого для серии частиц производятся многократные вычисления изменения их положения, и в результате вычисляются нужные для задачи вероятностные характеристики.

Рисунок 4.2.2 — Схема последовательного изменения координат для размерности пространства 3. Красным обозначены положения (23 = 8 штук) частиц, из которых за временной шаг т частицы могут попасть в зелёную точку

При переходе к процессу в изотропном d-мерном пространстве M.d, рассматривается многомерный Винеровский процесс W (t) = (W1(t ),W2(t),..., Wd (t)),

который состоит из d независимых стандартных Винеровских процессов, соответствующих каждой координате. У каждого из них будет соответствующая одномерному случаю дисперсия а2 = 2dDr, потому у процесса «~(r,t) = V2D W(t) будет дисперсия а^ = 2dDz (Novikov et al., 2020; Sokolichin et al., 1997; Diffusion equation for the random walk. URL: https: //nebula. physics. uakron. edu/dept/faculty/j utta/modeling/diff_eqn.pdf).

Принцип инвариантности Донскера позволяет приближать Винеровский процесс с помощью случайных блужданий. Существуют разные подходы к заданию случайного блуждания частицы в трёхмерном пространстве. Один из вариантов — рассматривать блуждания по каждой координате независимо. Изменение координаты может происходить скачком на фиксированную величину в положительном и отрицательном направлении оси с равной вероятностью, либо перемещением на равномерно распределенную случайную величину. Также может рассматриваться вариант изменения одной случайно выбранной координаты в случайном направлении. В данной работе используется подход, в котором частица перемещается в одну из точек на сфере, равноудалённых от её текущей позиции (рис. 4.2.3). В результате изменение трёхмерных координат, соответствующее этому процессу, выглядит следующим образом: Sr = jV6Dt , где dr — перемещение частицы на текущем шаге т, j — единичный вектор случайного направления.

На перемещение частицы также влияет скорость среды, в которой она движется, и скорость её оседания. По принципу сложения движений изменение координаты частицы на каждом шаге т находятся из векторного выражения:

Sir = ut + wt + jsDz , где u — скорость среды (ветра), w — скорость оседания частицы.

Оси выбраны так, что постоянный по времени ветер дует в направлении оси Ox с изменением по высоте согласно нейтрально стратифицированному

атмосферному пограничному слою. Выбран профиль скорости, соответствующий координатам 55° СШ и 40° ВД для летнего сезона в (ГОСТ Р 54084-2010, 2013). Выбор того или иного профиля принципиально не влияет на качество проводимых оценок. Стационарная скорость оседания для частиц диапазона 1-10 мкм, используемых в расчёте, определяется по формуле

2р, где р — плотность частицы, 2 — диаметр частицы, g — ускорение

свободного падения и л — вязкость воздуха (Райст, 1987). В расчётах распространения облака для Ситовского карьера плотность известняков принималась равной 2,4 г/см .

Рисунок 4.2.3 — Изменение положения частицы за временной шаг т

В общем случае, величина коэффициента турбулентной диффузии зависит от высоты, характерного масштаба изменения концентрации частиц Ь, скорости ветра и других метеорологических параметров. В некоторых работах для оценок используется эмпирическая зависимость Ричардсона В(Ь) ~ Ь4/3 (Монин, 1959; Голицын, 2001). Для газопылевых облаков перед фронтальной границей всплывающего термика экспериментальные данные могут быть описаны полуэмпирической зависимостью: В(Ь)=0,013*Ь4/3 (Кожухов и Соловьев, 1996). Эта зависимость получена в результате анализа целого

массива экспериментальных данных, включая проведённые авторами измерения на Лебединском и Стойленском карьерах (рисунок 4.2.4).

Имея изначальное распределение частиц в определённом диапазоне размеров в пространстве, с помощью метода Монте-Карло можно найти счётную и массовую концентрации частиц данного диапазона. Для групп частиц, имеющих схожие характеристики, выбираются частицы-представители и находятся возможные положения выбранных частиц по прошествии времени ? с помощью случайных блужданий. Для подсчёта концентрации в каждой ячейке, на которые разбито пространство, все попавшие в неё частицы нормируются для соответствия реальному количеству частиц, после чего эти значения складываются для получения счётной концентрации, либо складываются помноженные на приписанную частице массу для получения массовой концентрации.

Рисунок 4.2.4 — Зависимость величины коэффициента турбулентной диффузии от масштаба пути перемешивания и высоты. 1 - Шмидт, анемометры; 2 - Лебединский карьер; 3 -Стойленский карьер; 4 - шар-пилоты; 5 - управляемые и неуправляемые баллоны; 6, 7 -диффузия при условиях обычной турбулентности и конвекция при кучево-дождевых облаках на высотах 0-1 км (6) и 1-10 км (7); 8 - зависимость к=0,0^4/3. Рисунок из статьи (Кожухов

и Соловьев, 1996)

4.3. Расчёт дисперсии пылевого облака в поле ветра

Временной шаг и количество частиц-представителей выбиралось исходя из серии предварительных вычислений. При малом количестве таких частиц облако достаточно быстро рассыпается на отдельные частицы, и за этим уже не видно единой структуры облака. В представленных расчётах рассматриваются варианты с включением до 4 миллионов таких частиц. Увеличение величины временного масштаба т (мельчайшего временного интервала перемещения частиц) приводит к снижению точности вычислений, а также большему влиянию границы между воздушной средой, в которой перемещаются частицы, и землёй, а также приводит к большим колебаниям концентрации у поверхности по мере прохождения облака. Значение временного масштаба должно быть выбрано так, чтобы перемещение частиц за мельчайший интервал времени было по порядку меньше размеров областей, по которым идёт усреднение концентраций, а также перемещений, связанных с ветром. В расчётах использовалось значение т=0,005 с, что позволяло проводить расчёты за относительно небольшое время. Дальнейшее уменьшение временного интервала сказывалось на получаемых величинах незначительно.

В расчётах за пространственный масштаб облака, Ь, бралась ширина (габариты по оси Оу перпендикулярной направлению ветра) симметричной относительно плоскости Oxz части облака, содержащей 90% массы облака, чтобы избежать влияния случайных выбросов. Величина Ь пересчитывалась после каждого момента времени, соответствующего перемещению облака за 1 секунду.

4.3.1. Оседание частиц на земную поверхность

В расчётах рассматривались два случая взаимодействия частиц с подстилающей поверхностью (7=0): либо все частицы при попадании на поверхность к ней «прилипали» и оставались на ней, либо частицы не

задерживались на поверхности, а продолжали своё движение, как бы «отражаясь» от неё. Эти ситуации моделируют граничные условия для взаимодействия с подстилающей поверхностью, любой случай осаждения части частиц будет давать среднее между этими ситуациями. Более того, если считать, что определённая часть частиц остаётся на земле в момент первого с ней соприкосновения, то концентрация для этого случая будет определяться как среднее между двумя граничными случаями с весами, соответствующими доле этих частиц. Ситуация, когда никакие из частиц не осаждаются, позволяет оценивать максимальные концентрации частиц в каждой местности, в то время как ситуация с осаждением позволяет оценить высыпание частиц по мере прохождения облака.

На рисунке 4.3.1 представлены рассчитанные по модели концентрации частиц в пунктах измерений для 32 скважин на Ситовском карьере. Они вычисляются как среднее в области размером 5 м на 5 м вокруг места измерения, а также от поверхности до высоты 5 метров. Когда расчёт проведён для случая отсутствия осаждения частиц на поверхности земли, ширина пика концентрации частиц меньше, чем для случая, когда частицы не осаждаются (рисунок 4.3.1). Когда все частицы продолжают движение, на графике видно более крутое начало и получается высокая концентрация. Можно предположить, что в этом случае концентрация частиц формируется из двух источников: первый обусловлен прохождением частиц как в случае осаждения частиц на поверхность, а вторая — движением частиц, оставшихся в приземном слое. Поэтому можно предположить, что длительность возмущений во втором случае связана со скоростью приземного ветра, которая ниже скорости ветра на больших высотах. Если не оговорено обратное, в дальнейшем в работе считалось, что частицы не осаждаются на землю, а продолжают своё движение в поле ветра.

0,1 0,09 ^ 0,08 0,07

з" 0,06

I 0,05

Ц 0,04 И

Щ о,оз 3 0,02 0,01

012345678

время, мин

Рисунок 4.3.1 — Концентрации в точках на расстоянии 1 км от кромки карьера в зависимости от времени согласно расчётам. 1 — концентрация в случае, когда все частицы продолжают движение, 2 — когда попавшие на землю частицы остаются на ней

4.3.2. Взрывы на Лебединском ГОКе

Так как для взрывов на ЛГОКе использовалось только пространственное распределение средней массовой концентрации частиц в пространстве во всем диапазоне размеров, то учёт скоростей оседания частиц в расчётах не представлялся возможным. На рисунке 4.3.2 приведены распределения массовой концентрации пыли в сечении облака вдоль направления ветра (оси Ох) через 2 и 5 минут после начала диффузионного распространения облака. Значения концентрации получались усреднением в областях размером 5*5*5 м . Значения концентрации в приземном слое (рисунок 4.3.3) получались усреднением в таких же областях, расположенных у поверхности земли. У облака, развивающегося при взрывах в 7 скважинах (п. 4.1.1, рис. 4.1.3) можно выделить две части с большей, чем в среднем, концентрацией: на высоте около 210 м и у поверхности. На сечениях через 2 и 5 минут после начала движения от кромки карьера эти области ещё прослеживаются.

О 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100

Расстояние, м

концентрация, мг/м3

0,01 0,02 0,04 0,08 0,1 0,2 0,4 0,8 1,6

900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400

Расстояние, м

Рисунок 4.3.2 — Сечение облака в плоскости 0x2 через 2 минуты (а) и через 5 минут (б) после начала движения от борта карьера. Высоте 0 соответствует дневная поверхность

Были проведены также расчёты для случая осаждения частиц при попадании на земную поверхность. В этом случае «хвост» облака, находящийся у земли, обрезается, потому что все частицы, попав на землю, сразу прекращают своё движение. Верхняя часть облака остаётся без изменений (рис. 4.3.4).

С помощью модели также были рассчитаны концентрации осевших на земле частиц (рис. 4.3.5). По мере удаления от источника эта концентрация падает.

Расстояние, м

Рисунок 4.3.3 — След облака через 2 минуты (а) и через 5 минут (б) после начала движения от борта карьера — концентрация частиц у поверхности земли

Рисунок 4.3.4 — Сечение облака в плоскости 0x2 через 2 минуты (а) и через 5 минут (б) после начала движения от борта карьера для случая осаждения частиц при попадании на поверхность. Высоте 0 соответствует дневная поверхность

Рисунок 4.3.5 — Концентрация осевших на поверхность земли частиц через 5 минут (а) и через 20 минут (б) после начала движения от борта карьера

4.3.3. Взрывы на Ситовском карьере

Для взрывов на Ситовском карьере были проведены расчёты как для одной скважины, так и для группы из 32 скважин, что соответствует промышленному взрыву 10 сентября 2020 г. (раздел 2.3.2). Эти скважины были расположены в один ряд вдоль направления ветра, причём получавшееся облако рассматривалось как суперпозиция облаков от всех скважин, за начало координат по оси Ох бралась середина пылегазового облака. Результаты для случая одной скважины представлены на рисунках 4.3.6 и 4.3.7. Зона максимальной концентрации, которая первоначально располагалась на высотах около 70 м (рис. 4.1.4), постепенно расширяется. На момент времени 5 минут она смыкается с зоной повышенной концентрации, образованной частицами, которые скапливаются у поверхности земли (п.4.3.1). В целом, поведение облака похоже на поведение облака от взрыва на ЛГОКе (п. 4.3.2).

Рисунок 4.3.6 — Сечение облака в плоскости 0x2 через 2 минуты (а) и через 5 минут (б) после начала движения от борта карьера. Высоте 0 соответствует дневная поверхность

Рисунок 4.3.7 — След облака через 2 минуты (а) и через 5 минут (б) после начала движения от борта карьера — концентрация частиц у поверхности земли

Облако для случая 32 скважин при движении сохраняет более вытянутую вдоль оси Ох, чем облако для одной скважины, форму. При этом массовая концентрация частиц в самой плотной части оказывается на порядок больше (рис. 4.3.8). Отличие в максимальной массовой концентрации наблюдается и в следе облака (рисунок 4.3.9).

На рисунке 4.3.10 представлено сечение облака вдоль направления ветра через 10 и через 20 минут. Если через 10 минут форма облака ещё прослеживается, то через 20 минут оно уже теряет свою ярко выраженную форму, которой можно охарактеризовать моменты времени 2 и 5 минут. Тем самым можно считать, что целесообразно проведение расчётов по

моделированию диффузного расширения пылегазового облака от взрыва и оценку его воздействия на окружающую среду до времён порядка 10 минут. При этом возможно проведение вычислений и на большие времена, однако, для этого требуется увеличение числа частиц-представителей и уменьшение временного шага из-за сильного разрастания облака и увеличения его пространственного масштаба.

Расстояние, м

Рисунок 4.3.8 — Сечение облака от 32 скважин в плоскости 0x2 через 2 минуты (а) и через 5 минут (б) после начала движения от борта карьера. Высоте 0 соответствует дневная

поверхность

Для случая распространения облака пыли от 32 скважин были рассчитаны изменения концентрации частиц в приземном слое на расстояниях 350 м и 2000 м от края карьера, которые соответствуют примерному расположению измерительных пунктов. Так как неизвестно, какой частью облако прошло через датчики, сложно сравнить численные значения измеренных концентраций (глава 2) с расчётными. В расчётах в центральной части облака концентрация превышает измеренные значения. При увеличении расстояния до края карьера,

кривая (рис. 4.3.11), соответствующая концентрации в приземном слое, имеет меньшую величину максимума и большую длительность. При этом во время измерений средняя скорость ветра у поверхности земли была выше, чем используемая в расчётах.

Рисунок 4.3.9 — След облака через 2 минуты (сверху) и через 5 минут (снизу) после начала движения от борта карьера — концентрация частиц у поверхности земли

1000

га

о 500 о 3 СО

3000 3500

Расстояние, м

-з

концентрация, мг/м~

0,01

0,05

0,2

ъ б

X

1—

6000 6500 7000 7500 8000

Расстояние, м

8500

9000

Рисунок 4.3.10 — Сечение облака в плоскости 0x2 через 10 минут (а) и 20 минут (б) минут

после начала движения от борта карьера

24

012345678

время, мин

Рисунок 4.3.11 — концентрация частиц в зависимости от времени в приземном слое на расстояниях 350 (1) и 2000 (2) метров от края карьера

Выводы к Главе 4

Представлена модель оценки диффузионного распространения пылегазового облака, позволяющая оценить пылевую нагрузку на атмосферу от

отдельных массовых промышленных взрывов. В модели используются данные о распределении массовой концентрации пыли или распределении по размерам частиц в атмосфере, получаемые из расчётов взрывов на начальной стадии их развития. Модель позволяет оценивать количественные характеристики пылегазового облака (массу частиц разного размера и их распределения по пространству в разные моменты времени), которые невозможно или очень трудно определить экспериментально. Модель также позволяет проводить оценку плотности частиц, осаждающихся на поверхности земли, в зависимости от расстояния и времени.

Представленные результаты 3Э моделирования позволяют лучше понять динамику пылевых облаков и их влияние на окружающую среду после взрывных работ. Характерные времена, представленные в расчётах, составляют от нескольких минут до нескольких десятков минут, а пространственные масштабы — от сотен метров до десятка километров. Тем самым модель позволяет проводить оценку воздействия взрывных работ на атмосферу непосредственно не прилегающей к карьеру и включающей населённые пункты (это можно увидеть на картах, включающих Лебединский и Ситовский карьеры).

Получающиеся в расчётах изменения во времени концентрации частиц в приземном слое на разных расстояниях от борта карьера имеют схожую с получаемыми при измерениях кривыми форму с резким нарастанием сигнала и последующим более плавным снижением. При удалении от борта карьера изменения перестают быть такими резкими, длительность сигнала увеличивается, а амплитуда падает, что соответствует данным натурных наблюдений. Тем самым получаемые с помощью модели результаты качественно согласуются с экспериментальными данными, что подтверждает непротиворечивость проводимых расчётов.

Заключение

В диссертационной работе представлены модели оценки аэрозольной нагрузки на среду обитания человека от двух факторов: жизнедеятельности крупных агломераций и промышленного взрыва, для каждого из которых предложен свой подход. Оценка концентраций в городах основана на связи аэрозольных частиц в атмосфере и электрического поля, а влияние промышленного взрыва оценивается на основе данных, полученных на начальном этапе моделирования.

Основные выводы работы сформулированы в конце каждой главы диссертации. Разработана модель оценки концентрации аэрозолей в атмосфере мегаполиса в зависимости от изменений напряжённости электрического поля в пунктах наблюдений, которая позволяет получать качественные и количественные оценки концентрации аэрозолей. Оценённая по модели концентрация монодисперсного однозарядного аэрозоля в Москве при распределении в слое высотой порядка 1 км соответствует концентрациям в крупных городах. Приведённое сравнение концентраций частиц, полученных в расчётах, с данными натурных наблюдений показывает возможность использования разработанной модели для оценки загрязнения атмосферного воздуха мегаполиса, а также служит основанием для проведения исследований по установлению параметров взаимосвязи напряжённости электрического поля и концентрации частиц РМ2,5.

Разработанная модель диффузионного распространения от края карьера облака пыли от промышленного взрыва является частью общей модели, описывающей все этапы распространение микрочастиц от промышленного массового взрыва от момента подрыва в скважине и до распространения облака и оседания пыли. Эта часть модели использует данные расчётов от предыдущего этапа, полученные по приближенным к проводимым в реальности взрывам, и позволяет оценивать концентрации микрочастиц на разных расстояниях и временах после выхода облака за пределы чаши карьера.

Представленные результаты моделирования позволяют лучше понять динамику пылевых облаков и их влияние на окружающую среду после взрывных работ. Форма сигналов, получающихся в экспериментах и расчётах, позволяет утверждать, что распространение пылегазового облака не ограничивается только движением вдоль ветра, но важным аспектом этого процесса является диффузионное распространение частиц, в том числе, не успевших осесть частиц в приземном слое.

Список литературы

Адушкин В. В. О методе расчета пылевого загрязнения атмосферы по измерениям напряженности электрического поля / В. В. Адушкин, С. П. Соловьев // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. — 1994. — № 4. — С. 80-88.

Адушкин В. В. Микрочастицы в атмосфере от литосферных источников техногенного происхождения / В. В. Адушкин, С. П. Соловьев // Физика Земли. —2021. —№ 5. —С. 120-132.

Адушкин В. В. Электрические поля техногенных и природных процессов. / В. В. Адушкин, С. П. Соловьев, А. А. Спивак // М.: — ГЕОС, — 2018. — С. 464.

Адушкин В. В. Геоэкологические последствия проведения горных работ на карьерах с применением взрывных технологий / В. В. Адушкин, В. В. Соловьев С. П., А. А. Спивак, В. М. Хазинс // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. — 2020. — № 2. — С. 164-178.

Атмосфера. Справочник / Под ред. Ю. С. Седунова. // Л. Гидрометеоиздат, 1991. — С. 508.

Амосов П. В. Результаты анализа численного моделирования процесса проветривания карьера при различных местоположениях пылегазового облака и вариации скорости ветрового потока / П. В. Амосов // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета). — 2022. — № 60(86). — С. 63-69. D0I: 10.36807/1998-98492022-60-86-63-69. EDN: GLRSBT.

Амосов П. В. Численное моделирование процессов естественного проветривания карьера при вариации его глубины в условиях инверсионного состояния атмосферы / П. В. Амосов, А. А. Бакланов // Горная промышленность, — 2023. — № S5. — С. 65-71. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023^-65-71

Амосов П. В. Разработка компьютерной модели аэтермдинамики атмосферы карьера в Ansys Fluent. / П. В. Амосов, С. А. Козырев, О. В. Назарчук // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета). — 2018. — № 44. — С. 121-125. DOI: 10.15217/issn1998984-9.2018.44.121.

Амосов П. В. Исследование влияния температурного градиента на формирование метеополей атмосферы карьера (на базе численного моделирования) ./ П. В. Амосов, Н. В. Новожилов // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2015. — № 56. — С. 528-534.

Баширов Н. Р. Метод динамического проектирования отвалов при предварительной симуляции воздушного потока / Н. Р. Баширов // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. 2018. — № 2. — С. 40-47. DOI: https://doi.org/10.21440/0536-1028-2018-2-40-47. EDN: YSHQWA.

Бекман И. Н. Математика диффузии: учебное пособие / И.Н. Бекман // М.: ОнтоПринт, — 2016. — С. 400.

Бересневич П. В. Аэрология карьеров: справочник. / П. В. Бересневич, В. А. Михайлов С. С. Филатов // М.: Недра, — 1990. — С. 280.

Боярчук К. А. Прикладная ядерная космофизика / К. А. Боярчук, А. М. Гальпер, С. В. Колдашов, С. Е. Улин // Учеб. пособие Под. ред. А. М. Гальпера. М.: МИФИ, — 2007. - С. 216.

Викторов С. Д. Взрывное разрушение массивов горных пород — основа прогресса в горном деле / С. Д. Викторов // ГИАБ. — 2015. — № S1. — С. 6375.

Викторов С. Д. Образование и распространение пылегазового облака при массовом взрыве на карьере / С. Д. Викторов, В.С. Бутысин // Симпозиум «Современное горное дело, образование, наука, промышленность» - М.: МГГУ, — 1996. — С. 119-123.

Викторов С. Д. Механика сдвижения и разрушения горных пород / С. Д. Викторов, С. А. Гончаров, М. А. Иофис, В. М. Закалинский // Отв. ред. акад. К.

Н.Трубецкой; Ин-т проблем комплексного освоения недр им. Академика Н. В. Мельникова РАН! - М.: РАН, — 2019. — С. 360.

Гендлер С. Г. Оценка эффективности естественного проветривания карьеров при отработке золоторудных месторождений на основе математического моделирования аэродинамических процессов / С. Г. Гендлер, И. А. Борисовский // в сборнике известия тульского государственного университета. науки о земле. — 2020.

Гендлер С. А. Учет вариативности метеорологических параметров атмосферного воздуха при выборе способа проветривания глубоких карьеров Арктической зоны / С. Г. Гендлер, И. А. Борисовский // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2022. - № 8. - С. 38-55.

Гинзбург А. С. Влияние естественных и антропогенных аэрозолей на глобальный и региональный климат / А. С. Гинзбург, Д. П. Губанова, В. М. Минашкин // Российский химический журнал. — 2008. —Т. 52, — № 5. — С. 112-119.

Голицын Г. С. Методические основы теории турбулентности и морского волнения / Г. С. Голицын // Изв. РАН. ФАО. — 2001. — Т. 37. — № 4. — С. 438-445.

ГОСТ Р 54084-2010. Модели атмосферы в пограничном слое на высотах от 0 до 3000 м для аэрокосмической практики. Параметры. // М.: Стандартинформ. — 2013. — С. 130.

Государственный доклад «О состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2019 году». // М.: Минприроды России, МГУ имени М.В. Ломоносова, — 2020. — С. 1000.

Государственный доклад «О состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2021 году». // - М.: Минприроды России, МГУ имени М.В. Ломоносова, — 2022. — С. 685.

Ивлев Л. С. Физика атмосферных аэрозольных систем. / Л. С. Ивлев, Ю. А. Довгалюк // СПб, НИИХ СПбГУ, — 1999. — С. 194.

Имянитов И. М. Современное состояние исследований атмосферного электричества / И. М. Имянитов, К. С. Шифрин // Успехи физ. наук. — 1962. — № 76. — С. 593-642.

Козырев С. А. 3D компьютерное моделирование характера распределения воздушных потоков на поверхности и в карьерном пространстве глубоких карьеров с учетом реального рельефа местности и масштаба карьера / С. А. Козырев, В. Ф. Скороходов, Р. М. Никитин, П. В. Амосов, В. В. Массан // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2015. — СВ 56. — С. 399-403.

Кожухов С. А. Определение коэффициента турбулентной диффузии продуктов взрыва и пыли перед фронтальной границей всплывающего термика . / С. А. Кожухов, С. П. Соловьев // В сб.: Физические процессы в геосферах при сильных возмущениях: геофизика сильных возмущений. М.: ИДГ РАН. — 1996.

— С. 314-320.

Трубецкой К. Н. Комплексное освоение месторождений и глубокая переработка минерального сырья / К. Н. Трубецкой, А. Чантурия, Д. Р. Каплунов, М. В. Рыльникова. Под ред. Власова И.С. // Наука, — 2010. — С. 437.

Кондратьев К. Я. Аэрозоль и климат: современное состояние и перспективы разработок. 3. Аэрозольное радиационное возмущающее воздействие / К. Я. Кондратьев // Оптика атмосферы и океана. — 2006. — Т. 19,

— № 7. — С. 565-575.

Кондратьев К. Я. Атмосферный аэрозоль. / К. Я. Кондратьев, Н. И. Москаленко, Д. В. Поздняков // Л.: Гидромеоиздат, — 1983. — С. 342.

Кречетов А. А. Градиент потенциала электрического поля в условиях промышленного загрязнения атмосферы / А. А. Кречетов, А. Х. Филиппов, В. К. Татарников // Метеорология и гидрология. — 1982. — № 5.— С. 108-111.

Куповых Г. В Теория электродного эффекта в атмосфере. / Г. В Куповых, В. Н. Морозов, Я. М. Шварц // Таганрог: ТРТУ, —1998. — С. 124.

Ларионов Н. М. Промышленная экология. / Н. М. Ларионов, А. С.Рябышенков // М.: Юрайт, — 2016. - С. 495.

Методика расчета вредных выбросов (сбросов) для комплекса оборудования открытых горных работ (на основе удельных показателей). ИГД им. А. А. Скочинского // Люберцы. — 1999. — С. 46.

Михайлов О. Ю. Золотой юбилей железнорудного гиганта России / О. Ю. Михайлов, Я. В. Тарасенко // Горн. журн. —2017. — № 5. — С. 15-18.

Монин А. С. Атмосферная диффузия / А. С. Монин // УФН. — 1959. Вып. 1. — С. 119-130.

Морозов В. Н. Об установлении стационарного электрического поля в атмосфере, содержащей слой аэрозольных частиц / В. Н. Морозов // Тр. НИЦДЗА. — 2002. — № 4 (552). — С. 33-43.

Морозов В. Н. Математическое моделирование атмосферно-электрических процессов с учетом влияния аэрозольных частиц и радиоактивных веществ / В. Н. Морозов // СПб.: РГГМ, —2011. — С. 253.

Морозов В. Н. Влияние глобального распределения аэрозольных частиц на электрический потенциал ионосферы / В. Н. Морозов // Тр. ГГО им. А. И. Воейкова. — 2015. — № 577. — С. 106-112.

Морозов. В. Н. Глобальная электрическая цепь: физико-математическое моделирование и регулярные измерения в нижней атмосфере / В. Н. Морозов, Я. М. Шварц, Г. Г. Щукин // Электрическое взаимодействие геосферных оболочек. М.: ОИФЗ РАН, — 2000. — С. 55-67.

Морозов В. Н. Влияние аэрозольных частиц на глобальную электрическую цепь / В. Н. Морозов, Б. Г. Зайнетдинов, В. В Занюков // Системный синтез и прикладная синергетика. Сборник научных работ XI Всероссийской научной конференции. — 2022. — С. 304-309.

Морозов В. Н. Экспериментальные и теоретические исследования влияния аэрозольных частиц субмикронного диапазона на электричество приземного слоя. / В. Н. Морозов, А. А. Палей, Ю. В. Писанко, Л. Г. Соколенко,

Б. Г. Зайнетдинов // Труды Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова. — 2018. — № 590. — С. 27-47.

Нагорский П. М. Дымовые шлейфы от природных пожаров и электрическое состояние приземного слоя атмосферы / П. М. Нагорский, К. Н. Пустовалов, С. В. Смирнов // Оптика атмосферы и океана. — 2022. — Т. 35, — № 2. — С. 155-162

Назарчук О. В. Исследование процесса загрязнения атмосферы карьерного пространства от точечных стационарных источников в условиях температурной инверсии и штиля / О. В. Назарчук // Проблемы недропользования, — 2021 —10.25635/2313-1586.2021.04.097

Петренко И. Е. Итоги работы угольной промышленности России за 2021 год / И. Е. Петренко // Уголь. — 2022. —№3. — С. 9-23.

Петров А. И. Влияние индустриального загрязнения воздушного бассейна на электропроводность атмосферы в Ростове-на-Дону / А. И. Петров, Г. Г. Петрова, И. Н. Панчишкина // Тр. ГГО им. А.И. Воейкова. — 1990. — N0 527. — С. 41-43.

Плауде Н. О. Характеристики атмосферного аэрозоля в московском регионе. / Н. О. Плауде, Е. А. Стулов, И. П. Паршуткина, Е. В. Сосникова, Н. А. Монахова // М.: Науч. мир, — 2013. — С.80.

Пхалагов Ю. А. Связь аномальных атмосферных условий с изменчивостью электрического поля / Ю. А. Пхалагов, И.И. Ипполитов, П. М. Нагорский, С. Л. Одинцов, М. В. Панченко, С. В. Смирнов, В. Н. Ужегов // Оптика атмосферы и океана. — 2009. — Т. 22, — № 1. — С. 25-30.

Пхалагов Ю. А. Исследования изменчивости и взаимосвязи оптических и электрических характеристик приземной атмосферы в зимних условиях // Ю. А. Пхалагов, В. Н. Ужегов, В. В. Полькин, В С. Козлов, И. И. Ипполитов, П. М. Нагорский // Оптика и физика атмосферы. — 2011. — Т. 24, — № 4. — С. 269274.

Раменский Л. А. Исследование электрических характеристик дымовых факелов по данным самолетных и наземных наблюдений / Л. А. Раменский, В.

А. Дячук // Атмосферное электричество: Тр. Второго Всесоюз. симп. Л.: Гидрометеоиздат, — 1984. — С. 39-41.

Райст П. Аэрозоли. Введение в теорию: Пер. с англ. / П. Райст / М.: Мир,

— 1987. - С. 280.

Семенов К. А. Особенности результатов измерений величин атмосферного электричества в Воейково / К. А. Семенов, Я. М. Шварц, М. П. Жукова, Л. Г. Соколенко, В. А. Камышанова // Тр. ГГО им. А.И. Воейкова. — 1986. — № 498. — С. 3-9.

Соловьев С. П. Акустико-гравитационные волны и сопутствующие им возмущения атмосферного электрического поля / С. П. Соловьев, Ю. С. Рыбнов, В. А. Харламов, А. В. Крашенинников // Геомагнетизм и аэрономия. — 2017. — Т. 57, — № 3. — С. 363-357.

Таразанов И. Г. Итоги работы угольной промышленности России за январь-декабрь 2019 года / И. Г. Таразанов, Д. А. Губанов // Уголь. —2020. —№ 3. — С. 54-69.