Informacione tehnologije IT'12

SIMULACIJA DISPERZIJE VAZDUŠNIH POLUTANATA IZ INDUSTRIJSKIH IZVORA U MATLABU MATLAB BASED SIMULATION OF DISPERSION OF AIR POLLUTANTS FROM INDUSTRIAL SOURCES

Marko Dragovića, Radovan Stojanovića, Andrej Škrabab, Dragoljub Blečića, Mira Cerovićc, Gojko Nikolića, a Univerzitet Crne Gore, Crna Gora, b Univerzitet u Mariboru, Slovenija, cMinistarstvo odbrane Crne Gore

Sadržaj – Rad se bavi modeliranjem i simulacijom disperzije vazdušnih polutanata iz industrijskih izvora koji se mogu smatrati tačkastim. U tu svrhu iskorišten je Gauss-ov model uz izvesne modifikacije koje se odnose na efektivnu visinu dimnjaka i disperzione koeficijente. Iz matrice prostorne koncetracije odredjuju se zone rizika koje se potom eksportuju i prikazuju u Google Earth-u pomoću KML protokola. Pristup je implementiran i simuliran u MATLAB-u. Kao studija slučaja posmatra se Termo Elektrana Pljevlja gdje je simulirana disperzija sumpor dioksida SO2 na geografskom terenu i pri realnim vremenskim uslovima. Predložena metodologija i rešenja biće iskorištena u okviru GEPSUS sistema za vanredne situacije.

Abstract – This paper presents the modeling and simulation of dispersion of air pollutants from industrial sources that can be considered as dotted. For this purpose, Gaussian model was used with some modifications in relation to the effective stack height and dispersion coefficients. The model is implemented and simulated into MATLAB and visualization of risk zones is done through the KML file protocols and Google Earth. The approach was tested on the example of Thermo Power Plant Pljevlja, where dispersion of is simulated under real geographical and weather conditions. The proposed methodology and solutions will be used within the GEPSUS emergency sistem.

1. UVOD

Proces prostorne i vremenske disperzije vazdušnih

polutanata, emitovanih iz industrijskih dimnjaka u atmosferu, zavisi od nekoliko faktora kao što su: karakteristike izvora (tip, količina, temperatura i brzina emitovanih gasova), geografije terena (ruralna, urbana sredina i topologija okolnih objekata), atmosferska stabilnost (izražena u klasama) i vremenski uslovi (spoljašnja temperatura, brzina i pravac vjetra, vlažnost itd...). Za modeliranje disperzije najčešće se koriste Gaussov i Lagranžov model, prvi za udaljenosti do 100 km a drugi do 1000 km od izvora [1].

U slučaju Gauss-ovog modela, generalno se pretpostavlja

da supstance koje se emituju ne učestvuju u hemijskim reakcijama u atmosferi, da su iz izvora nošene vjetrom pravolinijski i da se miješaju sa okolnim vazduhom u vertikalnom i horizontalnom pravcu. Ostale pretpostavke su: stabilno stanje atmosfere; emisija izvora je konstantna u vremenu; koeficijenti disperzije su konstantni u vremenu; hemikaliju su inertne, nema kašnjenja i nisu reaktivne; ne postoji barijera za migraciju gasa; temperatura izlaznoga gasa se kreće u opsegu od 120-260 ˚C; brzina vjetra je unutar opsega od 1-30 m/s.

Modeliranje podrazumijeva poznavanje odredjenog broja ulaznih parametara koji se mogu unositi manuelno ili automatski. To su: (a) meteorološki podaci i prognoza za širu oblast i u okolinu posmatranoga objekta; (b) stanje zagadjenja u odredjenim tačkama u široj okolini objekta mjereno pomoću automatskih stanica za kontrolu kvaliteta vazduha; (c) geografija terena koja se daje u formi GIS podataka i (d) karakteristike i raspored kritičnih objekata i infrastrukture. U slučaju Crne Gore dati podaci se obezbedjuju preko HMZCG (Hidrometeorološkog zavoda Crne Gore), CETI (Centra za ekotoksikološka istraživanja),

UZN (Uprave za nekretnine) i CZVS (Centra za vanredne situacije) ili VCG (Vojske Crne Gore). Nakon prihvatanja ulaznih podataka vrše se odgovarajući proračuni disperzije u vremenu i prostoru i generišu izlazni podaci, najčešće u obliku zona opasnosti i planova i procedura reagovanja. Zone opasnosti se obično iscrtavaju u realnom vremenu preko digitalnih slika-podataka terena (GeoBrowser-a) a planovi reagovanja se daju u formi tekstualnih, govornih ili video poruka ili zapisa. Zone opasnosti i planovi reagovanja pomažu jedinicama i štabovima na terenu da adekvatno reaguju kako bi se izbjegli ljudski i materijalni gubici.

Tema ovog rada jeste modeliranje, simulacija i vizuelizacija disperzije vazdušnih polutanata emitovanih iz industrijskih izvora. Pokazuje se način izračunavanja i grafičkog prikaza koncentracije polutanta na nivou zemlje kao i definisanje zona opasnosti, vezanih za tip polutanta i alarmne nivoe. Zone se vizuelizuju i eksportuju u Google Earth-u primjenom KML protokola.

Pristup je ilustrovan na primjeru Termo Elektrane Pljevlja

(TEP), gdje je posmatrana disperzija sumpor dioksida (SO2) u realnim proizvodnim i vremenskim uslovima. 2. MODEL DISPERZIJE

Generalno gledano, prostorna raspodjela/putanja ili

perjanica polutanta iz industrijskog dimnjaka može biti u dvije forme, povezane sa stabilnim i nestabilnim vremenskim uslovima, Slika 1 i Slika 2. To je temperatura polutanta u tački izlaska [K], u je brzina vjetra u nivou vrha dimnjaka [m/s], T je temperatura ambijenta [K], wo predstavlja brzina izlaska polutanta iz dimnjaka [m/s], hs čini stvarnu visinu dimnjaka [m], Ro jeste prečnik dimnjaka na izlasku [m], ∆h je vertikalni priraštaj dimne perjanice [m], Xfinal predstavlja rastojanje od položaja dimnjaka do tačke u kojoj se perjanica

108

Informacione tehnologije IT'12

ustabili. Ovi parametri moraju se znati sa što je moguće većom tačnošću. Od njih zavisi preciznost sistema uveliko.

Slika 1. Izgled perjanice pri stabilnim vremenskim uslovima.

Slika 2. Izgled perjanice pri nestabilnim vremen. uslovima Jednačina dimne perjanice u opštem slučaju ima Gauss-ovu formu [2]:

, ,

ST (1)

ST ∑

(2)

Ovdje, koncentracija polutanta C(x,y,z) u [g/m3] u tački x[m], y[m], z[m] zavisi od emisije Q[g/s], brzine vjetra na izlazu u[m/s], disperzionih koeficijenata σy [m] i σz [m] i efektivne visine dimnjaka H[m], koja predstavlja zbir aktuelne visine h [m] i priraštaja ∆h[m]. Prema tome H=hs+∆h. ST je zbirni faktor povezan sa inverzijom od atmosferskog sloja na visini zi , a k je faktor višestruke refleksije koji mora biti ≤ 4. U cilju povećanja preciznosti jednačina (1) i (2) izvršene su sledeće modifikacije: (i) ∆h se smatra prostorno zavisnim, a (ii) vrijednosti σ , σ se zamenjuju sa efektivnim

vrijednostima σ i σ . Dati parametri su kompleksne funkcije više promenljivih i izračunavaju se primjenom složenih algoritama. Najpouzdaniji način izračunavanja ∆h daje Briggs-ov algoritam [3], primijenjen u ovom radu.

∆h f x, X , T, T , u,W , g, R ,∆

∆, st. classes (3)

σ x, X , T, T , u,W , g, R , σ ,terrain (4)

σ x, X , T, T , u,W , g, R , σ ,terrain (5)

U gornjim parametarskim funkcijama zavisnosti, postoje parametri koji su poznati, tj. imaju konstantne vrijednosti kao što je g - gravitaciona konstanta vrijednosti 9.81m s⁄ , dok, vrijednost ∆θ ∆T⁄ , izražena u K m⁄ takodje predstavlja konstantu koja zavisi od klasa atmosferske stabilnosti, definisanih sa A, B, C, D, E ili F.

Uzimajući u obzir modifikacije (3), (4) i (5) koncentracija

C(x,y,z) iz jednačine (1) poprima analitički izraz C’(x,y,z), koji predstavlja bazičnu jednačinu u primijenjenim proračunima.

′ , ,2 uδ δ

∆

∆

⋯

… TS h,σ , σ ) (6)

3. VIZUELIZACIJA DISPERZIJE

Program za izračunavanje koncentracije prema jednačinama (1) do (6) je razvijen u MATLAB-u i dio je algoritamske strukture date na Slici 3. Funkcija prihvata ulazne parametre i daje 3D matricu koncetracije C’(x,y,0) na nivou zemlje i 2D konturne matrice C (x,y), i=1,2...n. U stvarnosti C (x,y) predstavlja zone opasnosti dobijene kao:

C x, y 1forC′ x, y, 0 Ti0uostalimslučajevima

(7)

gdje je T kritični nivo za posmatrani gas (LOC – Level of Concern) u μg m⁄ ili ppm.

Da bi se prikazale u GIS-u, dobije zone opasnosti trebaju biti pretvorene u format čitljiv za standardne Geo Browser-e. U našem slučaju je korišten Google Earth zbog jednostavnosti rada, besplatnosti, veoma široke zastupljenosti, podrške i posjedovanja mobilnih verzija za PDA uredjaje (ili iPhone). KML file format je upotrijebljen kao interfejs izmedju MATLAB-a i Google Earth-a [4]. To je jedan otvoreni standard, službeno poznat kao OpenGIS RKML Encoding Standard (OGC KML). Dodatno ovaj

109

Informacione tehnologije IT'12

standard može biti pročitan i od strane drugih Geo Browser-a. Prije generisanja KML-a, konturni grafici (dati u metrima) moraju biti pretvoreni u latitude-longitude koordinate uzimajući u obzir poziciju dimnjaka i smjer vjetra (ugao rotacije). Sjeverni pravac vjetra (N) se smatra za (0 ). Transformacija koordinata i rotacija je takodje realizovana u MATLAB-u.

Slika 3. Koraci u modeliranju, simulaciji i vizuelizaciji

4. STUDIJA SLUČAJA

U cilju provjere razvijenog pristupa, modeliranja, simulacije i vizuelizacije posmatran je slučaj Termo Elektrane Pljevlja koja predstavlja jedan od glavnih zagadjivača i emitera SO2 u Republici. Usled nedostatka filtera za ovaj gas, on se direktno ispušta u atmosferu. Podaci o izvoru i važeći vremenski uslovi su dati u Tabeli 1.

Na Slici 5.a) je prikazana koncentracija na nivou zemlje,

tj. matrica C’(x,y,0), dok slika 5.b) prikazuje profil koncetracije po x osi u pravcu niz vjetar. Slika 6 prikazuje zone opasnosti na mapi terena, datoj u Google Earth-u. Crvena zona odgovara nivou od 110μg m⁄ , (Nacionalno dozvoljeni nivo), Oranž 50 μg m⁄ (EU nivo) i žuta, 25μg m⁄ , polovina od EU nivoa. Bijela linija prikazuje zonu nesigurnosti, tj. zonu u kojoj može varirati disperzija u odnosu na varijacije brzine i pravca vjetra.

Unošenje ulaznih podataka, modeliranje, simulacija i

povezivanje sa Google Earth-om je integrisano u okviru MATLAB GUI-a koji je realizovan u sklopu GEPSUS projekta [5], [6], Slika 4.

Slika 4. MATLAB Google Earth GUI

Tabela 1: Ulazni podaci za TEP.

Parametar Vrijednost

Gas SO2

Emisija Q 918 [g/s]

Visina dimnjaka hs 250 [m]

Prečnik dimnjaka Ro 7.5 [m]

Temperatura ambienta T 286.6 [K]

Temperatura gasa na izlazu To 413 [K]

Brzina vjetra u referent. tački 1 [m/s]

Smjer vjetra 225 °

Brzina polutanata na izlasku 6.3 [m/s]

Pasquill-ove klase stabilnosti B

Vrsta terena urban

Refleksija Od

Lokacija izvora (lat,lon) 43.333494

110

Informacione tehnologije IT'12

19.327311

Priraštaj poluprečnika PS 1000 [m]

Priraštaj ugla AS 90 °

Kritični LOC 110 [μg/m3]

Slika 5: a) Matrica koncentracije, b) Nivo koncetracije u

pravcu niz vjetar. [X =1110 m, [∆h ]=681 m, [u]=1.6 m/s

Slika 6. Vizuelizacija zona opasnosti u Google Earth-u.

Žuta zona 25μg m⁄ . Oranž 50μg m⁄ . Crvena 110μg m⁄ .

5. ZAKLJUČAK

Rad se bavi simulacijom i modeliranjem disperzije gasnih polutanata iz industrijskih izvora tačkastog tipa pri kontinualnoj emisiji. Korišteni model se bazira na Gauss-ovom modelu gdje je u cilju preciznosti povećan broj ulaznih parametara, a odredjeni su modifikovani. Zone rizika, koje se dobijaju iz matrice prostornih koncentracija, osim što bivaju ekstraktovane u Google Earth-u, služe za sagledavanje dobijenih rezultata i pripreme mjera reakcije (pomoći ili evakuacije). Samim tim, u saradnji sa drugim službama, koje su nadležne za civilnu zaštitu , moguće je izbjeći potencijalne katastrofe kao i upozoriti na predstojeće. To je ujedno i cilj GEPSUS projekta.

LITERATURA

[1] Adel A. Abdel-Rahman, On the atmospheric dispersion and Gaussian plume model, WWAI’08, Corfu, Grecce, October 26-28, 2008.

[2] Beychok, M. R., Fundamentals of Stack Gas Dispersion, 4th Edition ed., 2005, ISBN 0-9644588-0-2.

[3] EPA-454/B-95-003b ,Users guide for the industrial source complex (ISC3) dispersion models, Volume II-Description of model algorithms, September, 1995.

[4] OpenGL. http://www.opengeospatial.org/standards/kml.

[5] R. de Amicis, S. Radovan and G.Conti, Geospatial Visual Analytics - Geographical Information Processing and Visual Analytics for Environmental Security, Springer, 2009.

[6] Stojanović, R., Škraba, A., de Amicis, R., Conti, G., Elhanani, D. & Berkowicz, S, Integration of System Simulation and Geographical Information Processing for the Air-Pollution Emergency Situations Control and Decision Making, InterSymp 2011, Baden Baden, Germany

ZAHVALNOST Istraživanja prezentovana u radu su finansirana od strane NATO programa Nauka za mir (The NATO Science for Peace and Security Programme) u okviru projekta GEPSUS: SfP983510. Autori se zahvaljuju na podršci.

111