авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |
-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ДЕЛАМ

ГРАЖДАНСКОЙ ОБОРОНЫ, ЧРЕЗВЫЧАЙНЫМ СИТУАЦИЯМ И

ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ СТИХИЙНЫХ БЕДСТВИЙ

СИБИРСКИЙ РЕГИОНАЛЬНЫЙ ЦЕНТР МЧС

РОССИИ

МЭРИЯ Г. НОВОСИБИРСКА

ГОУ ВПО «ЮГОРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ГОУ ВПО «СИБИРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ГЕОДЕЗИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ»

МВЦ «ITE СИБИРСКАЯ ЯРМАРКА»

СПАССИБ-СИББЕЗОПАСНОСТЬ-2010

Международная выставка и научный конгресс Совершенствование системы управления, предотвращения и демпфирования последствий чрезвычайных ситуаций регионов и проблемы безопасности жизнедеятельности населения 21–23 сентября 2010 г.

МАТЕРИАЛЫ НАУЧНОГО КОНГРЕССА Новосибирск СГГА 2010 УДК 614.8 ББК 51 С23 Ответственный за выпуск:

Доктор экономических наук, профессор В.И. Татаренко С23 СПАССИБ-СИББЕЗОПАСНОСТЬ-2010. Совершенствование системы управления, предотвращения и демпфирования последствий чрезвычайных ситуаций регионов и проблемы безопасности жизнедеятельности населения: сб.

матер. Международного научного конгресса «СПАССИБ СИББЕЗОПАСНОСТЬ-2010» 21–23 сентября 2010 г., Новосибирск. – Новосибирск: СГГА, 2010. – 218 с.

ISBN 978-5-87693-405- В сборнике материалов Международного научного конгресса «СПАССИБ СИББЕЗОПАСНОСТЬ-2010» «Совершенствование системы управления, предотвращения и демпфирования последствий чрезвычайных ситуаций регионов и проблемы безопасности жизнедеятельности населения»

представлены результаты исследований, проводимых российскими и зарубежными учеными.

Печатается по решению редакционно-издательского совета СГГА Материалы публикуются в авторской редакции УДК 614. ББК © ГОУ ВПО «Сибирская государственная геодезическая академия», ISBN 978-5-87693-405- СОДЕРЖАНИЕ Ноженкова Л.Ф., Евсюков А.А., Ничепорчук В.В., Марков А.А.

Применение методов оперативного анализа данныхдля обработки результатов мониторинга ЧС на региональном уровне управления...... Колкер А.Б., Гочаков А.В., Здерева М.Я., Хайбулина Л.С. Концепция ИУС «Погода, гидрология в реальном времени» для оперативного гидрометобеспечения и прогнозирования ЧС природного характера. Чернов А.А., Коробейничев О.П., Князьков Д.А., Шмаков А.Г., Чернов Г.А., Якимов С.А. Современные методы определения пределов распространения пламени и их практическое применение.................. Гинц Ю.П. Определение перемещений в продольной и поперечной волне при землетрясении.................................................................................... Грицко Г.И., Кулаков Г.И. Влияние мощности угольных пластов на интенсивность и частоту внезапных выбросов угля и газа на угледобывающих предприятиях.............................................................. Sh. Murai. Can we predict earthquakes with GPS data?.................................... G. Konecny. Some observations about the use of remote sensing and GIS in catastrophic events mitigation..................................................................... Gienko G.A., Terry J.Р. Geovisualization and exploratory analysis of tropical cyclone tracks in the south pacific.............................................................. Лазарев В.М. Разработка системы геоэкологического мониторинга для раннего предупреждения об активизации оползневых процессов для обеспечения геоэкологической безопасности урбанизированных территорий................................................................................................. Серебряков С.В., Гусев В.В., Зраенко Ю.Д. Опыт создания геоинформационной системы управления рисками чрезвычайных ситуаций в Свердловской области........................................................... Медведев В.И., Тесленко И.О., Калиниченко Е.А. Новые аварийные карточки для предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций с опасными грузами на железнодорожном транспорте........................... Seredovich V.A., Dubrovskiy A.V. The forecast of technogenic and natural threats connected with expoloiting of the novosibirsk water basin............ Ротанова И.Н. Геоинформационные технологии и картографирование в предупреждении и оценке природных и экологических рисков (на примере Алтайского края)........................................................................ Щербаков Ю.С. Использование геоинформационного картографирования для управления в чрезвычайных ситуациях........................................... Михайлов С.И. Система космического мониторинга чрезвычайных ситуаций: решения и технологии............................................................ Лазарев В.М. Возможности метода статистического моделирования для оценки точности геодезических измерений в системе геоэкологического мониторинга для раннего предупреждения об активизации опасных природных и техноприродных процессов........ Ротанова И.Н., Ловцкая О.В., Ведухина В.Г., Цимбалей Ю.М.

Картографическое моделирование для обеспечения гидроэкологической безопасности в Обском бассейне......................... Карпик А.П., Стефаненко Н.И. Оценка состояния арочно-гравитационной плотины Саяно-Шушенской ГЭС после аварии 17 августа 2009 года................................................................................................................... Евсюков А.А., Ничепорчук В.В., Марков А.А. Использование средств оперативного геомоделирования для мониторинга ЧС на территории Сибирского федерального округа.......................................................... Асмус В.В., Кровотынцев В.А., Пяткин В.П. Космический мониторинг ледяных полей Арктики и Антарктики................................................. Середович В.А., Середович А.В. Создание трехмерных паспортов безопасности потенциально-опасных объектов................................... Кулаков Г.И. Кризисные и чрезвычайные ситуации, связанные с внезапными выбросами угля и газа на шахтах Донбасса, Кузбасса, Карагандинского бассейна..................................................................... Злыгостев И.Н., Грузнов В.М., Титов Б.Г., Савлук А.В. Аппаратура для аварийно-спасательных работ на водоемах.......................................... Михеев В.Н., Отрощенко В.А., Писарев В.С., Пошивайло Я.Г., Дышлюк С.С. ГИС-технологии в системе социально-гигиенического мониторинга территорий........................................................................ Гиенко А.Я. Проблемы оперативного мониторинга природной среды в зоне воздействия каскада гидротехнических сооружений на Ангаре........ Курбатова И.Е., Горбачев Д.В. Опыт использования анимационного картографирования для изучения катастрофических наводнений..... Медведев В.И., Тесленко И.О. Разработка предложений по обеспечению безопасности транспортирования асбестовой продукции.................. Кучкина Е.М., Островский А.М. Требования к транспортной таре, гарантирующие безопасную перевозку опасных грузов.................... Островский А.М., Лисютин А.М. Основные направления повышения безопасности перевозок опасных наливных грузов............................ Медведев В.И. Развитие концепции обеспечения устойчивой работы и предупреждения чрезвычайных ситуаций при маневровой и сортировочной работе с опасными грузами на железнодорожных станциях................................................................................................... Щербаков Ю.С. Формирование системы оценки техногенной опасности на основе информационных технологий................................................... Мучин П.В. Возможности применения ГИС-технологий в управлении пожарной безопасностью на корпоративном уровне.......................... Соловицкий А.Н. Оценка риска развития природных и техногенных геодинамических процессов при освоении угольного месторождения................................................................................................................... Осипков В.Н., Орионов Ю.Е. Модули порошкового пожаротушения «Тунгус» –эффективное средство защиты от пожаров....................... Перминов В.П. Вопросы безопасности при магниетермическом получении и использовании металлов Па подгруппы периодической системы элементов................................................................................................. Гражданников А.Е., Комарова Н.И., Нечепуренко И.В. Разработка методов контроля качества лекарственных препаратов из растений флоры Сибири как составляющая часть стратегии лекарственной безопасности............................................................................................ Ромейко В.Л. К проблеме обеспечения безопасности нанотехнологий и нановеществ для здоровья работающих............................................... Ляпина О.П. Реализация экономического механизма повышения безопасности труда в свете новых требований к организации системы управления охраной труда...................................................................... Нурмаганбетов Д.Ш. Принципы моделирования экологически безопасного освоения территорий и прогноза загрязнения окружающей среды... Шишацкая Н.Г. Огнезащитные системы ОАО «Тизол» – надежность и безопасность............................................................................................ Хайбуллина Л.С., Лучинин С.В. О Функциональной подсистеме «ИУС Погода, гидрология в реальном времени – ЕДДС» (ФП ИУС ПГРВ ЕДДС)....................................................................................................... CONTENTS Nozhenkova L.F., Yevsyukov A.A., Nicheporchuk V.V., Markov A.A. Use of operational statistics for Analysis of emergencies’ observations at the regional level......................................................................................

........... Kolker A.B., Gochakov A.V., Zdereva M.Y., Haibulina L.S. Conception IMS “Weather, hydrology in real-time” for operational hydrometeorological support and natural disasters’ forecasting................................................... Chernov A.A., Korobeinichev O.P., Knyazkov D.A., Shmakov A.G., Chernov G.A., Yakimov A.A. Contemporary methods for determination of flammability limits and their practical application..................................... Gints Y.P. Detection of movements in compressional-dilatational waves by earthquake................................................................................................... Gritsko G.I., Kulakov G.I. Influence of a coal height on intensivity and frequency of sudden bumps of coal and gas at coal producers................... Sh. Murai. Can we predict earthquakes with GPS Data?................................... G. Konecny. Some observations about the use of remote sensing and GIS in catastrophic events mitigation..................................................................... Gienko G.A., Terry J.Р. Geovisualization and exploratory analysis of tropical cyclone tracks in the south pacific.............................................................. Lazarev V.M. Development of the geoecological monitoring system for the early prevention of sliding processes to ensure geoecological security of urban lands............................................................................................................ Serebryakov S.V., Gusev V.V., Zraenko Yu.D. Experience of creating the geoinformation system for emergency management in Sverdlovsk region Medvedev V.I., Teslenko I. O., Kalinichenko E. A. New emergency cards for the prevention and liquidations of extreme situations with dangerous goods on the railway................................................................................................... Seredovich V.A., Dubrovskiy A.V. The forecast of technogenic and natural threats connected with expoloiting of the novosibirsk water basin............ Rotanova I.N. Geoinformation technologies and mapping for prevention and assessment of natural and ecological risks (Altai Krai as a case study)..... Shcherbakov Yu. S. Use of geoinformational mapping for emergency management................................................................................................ Mikhailov S.I. Thе system of emergency situations space monitoring: solutions and technologies.......................................................................................... Lazarev V.M. Capabilities of the statistical modeling method for estimating the accuracy of geodetic measurements in the system of geoecological monitoring for early prevention of the dangerous natural and technogenic processes activization.................................................................................. Rotanova I.N., Lovtskaya O.V., Vedukhina V.G., Tsimbaley Yu.M.

Cartographical mapping for provision of hydroecological safety in the Ob basin............................................................................................................ Karpik A.P., Stefanenko N.I. Assessment of the state of the Sayano Shushenskaya hydroelectic power station arch-gravity dam after the disaster of august 17, 2009........................................................................ Yevsyukov A.A., Nicheporchuk V.V., Markov A.A. Operational geomodeling application for monitoring of the emergency situations on the territory of siberian federal district.............................................................................. Asmus V.V., Krovotyntsev V.A., Pyatkin V.P. Space monitoring of the Arctic and Antarctic ice fields.................................................................................... Seredovich V.A., Seredovich A.V. The creation of hazardous facilities 3D safety data sheets................................................................................................. Kulakov G.I. Crisis and emergency situations resulting from the sudden discharge of coal and gas in mines of Donbass, Kuzbass and Karaganda field............................................................................................................ Zlygostev I.N., Gruznov V.M., Titov B.G., Savluk A.V. Equipment for acident rescue operations on reservoirs................................................................. Mikheev V.N., Otroshchenko V.A., Pisarev Viktor S., Poshivailo Yaroslava G., Dyshlyuk Svetlana S. GIS technologies in the social health-related territory monitoring system..................................................................................... Gienko A.Y. Problems of the operative monitoring of natural environment in the area of influence of cascade of hydrotechnical buildings on Angara....... Kurbatova I.E., Gorbachev D.V. The experience of using animation cartography for disastrous flood investigations............................................................ Medvedev V.I., Teslenko I.O. Development of proposals for safety provision of asbestine products’ transportation............................................................. Kuchkina E.M., Ostrovsky A.M. Requirements for transport package vouching for safety hazardous freight transportation............................................... Ostrovskiy A.M., Lisyutin A.M. Principal directions of safety improving by transportation of dangerous fluid cargos................................................... Medvedev V.I. Conception of stable operation and prevention of emergency situations by switching and classification work with dangerous cargos at railway stations.......................................................................................... Scherbakov Y.S. Formation of the evaluation system of man-triggered danger on base of information technologies.............................................................. Muchin P.V. Application of GIS-technologies in fire fighting control at corporate level........................................................................................................... Solovitskiy A.N. Assessment of development of natural and man-triggered geodynamic processes by development of coal deposit........................... Osipkov V.N., Orionov Y.E. Dry chemical fire fighting units «Tungus» – effective fire fighting facilities.................................................................. Perminov V.P. Security matters by magnesium-reduced preparation and utilization of Pa metals periodic system................................................... Grazhdannikov A.E., Komarova, N.I. Nechepurenko I.V. Improvement of quality control over medical products made of Siberian flora’s plants as a part of medical safety................................................................................ Romeiko V.L. Matters of nanotechnologies’ and nanosubstances’ safety provision for worker’s safety.................................................................... Lyapina O.P. Realization of economic mechanism of work safety’s improving in light of new requirements for the safetymanagement system................... Nurmaganbetov D.Sh. Ecologically safe mastering of the territories, it’s principles of design and the forecast of environmental pollution............. Shihatskaya N.G. Fire fighting systems “Tizol” OJSC – security and safety.. УДК 629.039. Ноженкова Л.Ф., Евсюков А.А., Ничепорчук В.В., Марков А.А.

ИВМ СО РАН, Красноярск ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ОПЕРАТИВНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХДЛЯ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ МОНИТОРИНГА ЧС НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ УПРАВЛЕНИЯ Nozhenkova L.F., Yevsyukov A.A., Nicheporchuk V.V., Markov A.A.

Institute of computer simulation, RAS Siberian branch, Krasnoyarsk USE OF OPERATIONAL STATISTICS FOR ANALYSIS OF EMERGENCIES’ OBSERVATIONS AT THE REGIONAL LEVEL The research presents analysis of operational EMERCOM’s teams activity, offers solutions for its automated work.

Gives examples of the expert advice receipt due to the systems’ use.

1. Введение.

В соответствии с решением заседания Правительства РФ от 29 июля года с 2011 года начинается реализация мероприятий Федеральной целевой программы "Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в российской федерации до 2015 года". На проведение научно-исследовательских и опытно конструкторских работ по Программе выделяется 1327 млн. рублей. Большое внимание в ФЦП уделено разработке автоматизированных систем, предназначенных для обработки результатов мониторинга опасностей и чрезвычайных ситуаций (ЧС), а также системам поддержки принятия решений по оперативному управлению мероприятиями [1].

Подобные целевые программы реализовывались в 2000–2009 гг. на федеральном уровне и в субъектах Российской Федерации. Несмотря на большие объемы выделяемых средств на разработку программного обеспечения, средства передачи данных и другое оборудование можно сказать, что уровень автоматизации управления в структурах МЧС России Сибирского региона остается крайне низким. По-прежнему актуальной остается задача разработки типовой автоматизированной системы для поддержки деятельности оперативных дежурных смен центров управления в кризисных ситуациях субъектов Сибирского федерального округа, типовой автоматизированной системы для поддержки деятельности единых дежурно-диспетчерских систем муниципальных образований.

Причины неудач внедрения систем автоматизации деятельности оперативных подразделений заключаются как в специфике организации работы органов управления МЧС, так и в несовершенстве нормативно-правовой базы, регулирующей вопросы сбора, обмена и использования оперативных и статистических (плановых данных) данных, порядка применения систем поддержки принятия решений, моделирования ЧС и др.

В Институте вычислительного моделирования разработан комплекс программных средств, служащих основой создания единого информационного пространства как в рамках одного ведомства, так и для организации межведомственного обмена, хранения и анализа данных. Средства сбора и анализа данных внедрены в работу Министерства здравоохранения и социальной защиты Красноярского края, Президиума Сибирского отделения РАН. Разработанная технология позволяет максимально сократить процесс адаптации программ для других ведомств. Однако для этого необходима разработка новых принципов сбора и использования информации, отказ от «привычных» офисных форматов, нормативно закрепленные формы сбора, сроки представления оперативных данных и обновления плановых данных.

В статье представлено описание системы учета сведений о чрезвычайных ситуациях и их предпосылках. Показан алгоритм формализации информационных ресурсов и работа системы в различных режимах функционирования. Приведены конкретные примеры использования системы для получения экспертных заключений о состоянии безопасности территорий, формирования отчетных документов и других задач, возложенных на органы управления МЧС РФ различных уровней.

2. Система оперативного анализа данных OLAP-GIS.

Разработанная в ИВМ СО РАН система OLAP-GIS предназначена для проведения оперативного анализа статистических баз данных мониторинга ЧС и их предпосылок, а также других событий, анализ и контроль которых необходим для планирования и осуществления оперативных мероприятий.

Информационные ресурсы системы позволяют проанализировать обстановку за последние 10 и более лет на территориях Сибирского федерального округа.

Система проходит тестовые испытания в Сибирском региональном центе МЧС РФ.

Главным программным модулем системы является так называемая OLAP машина, позволяющая на основе информационных таблиц и справочников (витрин данных) создавать различные представления (кросс-таблицы, кросс диаграммы и картограммы). Результаты анализа и настройки представлений сохраняются в виде специальных аналитических моделей. Модели позволяют проводить разноплановый анализ данных, выбирать наиболее удобную форму их представления. Это особенно важно при работе со сложноструктурированными данными, выявления зависимостей, трендов и т.п.

Для удобства создания и web-публикации отчетов в программе предусмотрен модуль экспорта в стандартные офисные форматы. Пользователь имеет возможность просмотра и редактирования информационных таблиц, справочников и классификаторов системы.

В OLAP-GIS интегрирована геоинформационная система, содержащая полнофункциональный инструментарий навигации, работы с графическими и атрибутивными данными. Система разработана для использования в сетевом варианте на платформах СУБД Oracle, FireBird и содержит модуль распределения прав доступа к информационным ресурсам.

Оперативный многомерный анализ данных в сочетании с ГИС позволяет специалистам органов управления по делам ГО и ЧС готовить обоснованные решения по управлению природно-техногенной безопасностью территорий с учетом их специфики, расстановки сил и средств, проведенных мероприятий и многих других факторов [2].

3. Информационные ресурсы системы.

Информационной основой системы OLAP-GIS являются базы данных по ЧС и ЧП с 1999 года (более 16500 событий). База данных оперативно обновляется в Сибирском региональном центре МЧС России. Событие заносится в базу данных на основании критериев, определенных постановлением Правительства РФ от 21 мая 2007 г. № 304 «О классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера» и приказом МЧС РФ от 08.07.2004 № 329 «О критериях чрезвычайных ситуаций».

Перечень информационных ресурсов системы представлен в табл. 1.

Таблица 1. Состав и объем информационных ресурсов системы OLAP-GIS Объем Наименование информации информационной Период, годы Территория (количество таблицы событий, тыс.) Чрезвычайные ситуации Сибирский федеральный округ 1993 – 2010 Чрезвычайные Сибирский федеральный округ 2000 – 2010 происшествия (предпосылки к ЧС) Метеорологические Сибирский федеральный округ 1900 – 2010 данные Лесные пожары Сибирский федеральный округ 1994 – 2010 Бытовые и Красноярский край, Иркутская 2000 – 2010 промышленные пожары и Новосибирская области Затопления территорий Красноярский край, 1969 – 2010 0, Республики Хакасия и Тыва Землетрясения Россия 1900 – 2010 Для проведения анализа данных в систему импортированы следующие справочники и классификаторы:

Справочник масштабов событий;

Классификатор событий, разработанный на основе приказа МЧС РФ № 329;

49 справочников для расшифровки карточек пожаров (более подробное описание см. В [3];

4 справочника для типов затоплений, землетрясений и лесных пожаров;

Административно-территориальный справочник ОКАТО для территории сибирского региона.

При расширении информационных ресурсов система может быть использована при решении других аналитических задач, требующих применения многомерного анализа данных.

Расширение возможно путем использования баз данных наблюдений других ведомств. Например, МЧС РФ не имеет собственной сети сейсмического мониторинга, а фиксирует лишь отдельные события. Поэтому для ретроспективного анализа корректнее использовать официальный каталог событий Института физики Земли РАН, а для оперативного мониторинга – сайты сейсмологических служб. Ситуация аналогична и для других видов обстановки. Исключение составляют данные по чрезвычайным ситуациям, чрезвычайным происшествиям (предпосылкам к ЧС), промышленным и бытовым пожарам. Для этого необходимо принятие нормативных документов о порядке передачи и использования ведомственных данных, в которых четко регламентировались объемы и состав данных, сроки представления и другие вопросы.

4. Проблемы сбора и использования данных.

Представляемая система позиционируется как система, для автоматизации одной функциональной задачи на всех уровнях управления от муниципального до федерального. Проблема внедрения разработанных ранее автоматизированных систем не только в из специализации по территориальному признаку, но и в попытках информатизации всех функциональных задач на одном уровне. Например, внедрение технологий хранилищ данных только на уровне субъекта РФ приводит к тому, что данные с подчиненных органов управления и систем мониторинга собираются в офисных форматах и в таких же форматах предоставляются вышестоящим структурам. Такой принцип работы приводит к дублированию информационных потоков, повышению загруженности специалистов без гарантий улучшения качества анализируемой информации.

Основная проблема, возникающая при импорте в систему новых информационных ресурсов – слабая структурированность исходных данных.

Органы управления МЧС РФ, как и 10 лет назад используют для сбора и передачи данных MS Word, реже MS Excel. Большой объем информации хранится в виде презентаций MS PowerPoint. О том, к каким проблемам это приводит авторы писали и говорили неоднократно, в том числе и в докладе на предыдущие конференции «СибСпас-2009» [5,5].

Проиллюстрируем это еще одним характерным примером. Последствия массовых лесных пожаров летом 2010 года, уничтоживших десятки населенных пунктов в Европейской части страны можно было значительно смягчить. С года органы государственного противопожарного надзора ведут базы данных о состоянии противопожарной защищенности населенных пунктов. Они включают в себя сведения о наличии противопожарных формирований в поселениях, источниках воды, защитных минеральных полос, связи, транспортной доступности и т. п. Однако в большинстве территорий мониторинг актуальности этой информации не проводится, и, соответственно, на основе этих данных не принимаются управленческие решения. Без «проигрывания» ситуаций с учетом конкретных условий и формирования алгоритмов реагирования на них, силы и средства действовали по типовым инструкциям, что при аномальных погодных условиях оказалось крайне не эффективно.

5. Функционирование системы.

Оперативное географическое моделирование является важной частью информационной поддержки территориального управления. Мониторинг территорий любого масштаба (социально-экономический, экологический, чрезвычайных ситуаций и др.) предполагает наличие больших массивов данных, имеющих как пространственную, так и временную составляющую.

Помимо сбора и первичной обработки показателей мониторинга необходим детальный анализ данных, расчет комплексных показателей и визуализация результатов в виде тематических карт. Результаты такого анализа являются основой для планирования, проведения и контроля мероприятий по управлению территориями.

Для решения таких комплексных задач необходимо создание систем, построенных на интеграции современных информационных технологий, таких как географических информационных систем (ГИС) и методы оперативной аналитической обработки данных OLAP (On-Line Analytical Processing). OLAP обеспечивает наглядное представление многомерных данных, выполнение аналитических операций над ними, высокое быстродействия и оперативное построение аналитических отчетов, а ГИС позволяет строить динамические картограммы, иллюстрирующие результаты анализа показателей мониторинга территорий.

Аналитические модели строятся на основании административно-терри ториального деления округа и классификатора событий МЧС. Система позволяет проанализировать данные по количеству событий, погибшим, пострадавшим, материальному ущербу за произвольный период. Атрибутивная информация картографических слоев позволяет осуществить территориальную привязку анализируемых данных, причем картограммы могут строится с делением как по субъектам округа, так и по муниципальным образованиям.

Система содержит модуль создания новых аналитических моделей, используя который пользователь за несколько шагов определяет необходимые показатели, измерения, по которым проводится анализ;

ограничения на выборки данных, а также способ привязки полученных данных к карте.

6. Результаты оценки территориального риска на основе статистической базы данных Проектирование и использование аналитических моделей системы OLAP GIS обычно проводится после определения цели и задач анализа. В течение периода пробной эксплуатации системы решены несколько таких задач.

Приведем некоторые примеры.

1. Анализ количества природных ЧС всех типов. В разрезе год/субъект пролеживается значительное превышение числа ЧС в восточных территориях (Красноярский и Забайкальский края, Республика Бурятия) по сравнению с западом СФО (Рисунок 1). Связано это с тем, что для территорий к востоку от Енисея характерна большая площадь, обилие природно-климатических зон, наименьшая защищенность объектов и инфраструктуры, большее количество опасных природных факторов (сейсмическая активность, низкие температуры).

Большая часть природных ЧС приходится на лесные пожары (525) и высокими уровнями воды, вызванными паводками и наводнениями (84). Тенденции к уменьшению или увеличению количества ЧС и ЧП в период 2000–2010 годы не наблюдается.

Рис. 1. Анализ числа чрезвычайных ситуаций природного характера 2. Анализ роста числа аварий на системах ЖКХ. Статистика ЧС и предпосылок к чрезвычайным ситуациям не выявила устойчивого роста числа событий и размеров ущерба от них. По оценкам экспертов, связано это с тем, что несмотря на устойчивое старение оборудования и роста числа коммуникаций, генерирующих мощностей с износом, близким к 100 % пик аварийности прогнозируется на 2012 и последующий годы. Масштаб ЧС и их последствий зависят от погодных условий и эффективности запланированных и проведенных мероприятий.

3. Анализ количества и площадей лесных пожаров. Накопленные данные (17 сезонов) позволяют говорить о цикличности возникновения «тяжелых»

пожароопасных сезонов, а также наиболее пожароопасных территорий. На рисунке 2 показана картограмма распределения материального ущерба от лесных пожаров по субъектам СФО за 2004 год. Автоматически построенная легенда карты распределила анализируемые объекты на 5 классов.

Рис. 2. Картографический анализ размера материального ущерба (млн. руб.) от природных пожаров 4. Анализ аварийности железнодорожном транспорте. В период с 2000 по август 2010 года произошло 38 событий, попадающих под критерий «чрезвычайная ситуация». 162 события на железной дороге квалифицированы как «чрезвычайное происшествие – предпосылка к ЧС». 80 % событий – гибель или травмирование людей, связанные с нарушениями правил проезда железнодорожных переездов. Несмотря на высокую степень изношенности вагонного парка, принадлежащего железной дороге и промышленным предприятиям крупных аварии удалось избежать благодаря высокой технологической дисциплине в подразделениях РЖД. Вместе с тем, по данным Ростехнадзора 10 % вагонов-цистерн, принадлежащих предприятиям промышленности в Красноярском крае имеют истекший срок капитального ремонта, более 20 % вагонов имеют истекший срок деповского ремонта. Из-за значительного сокращения служб безопасности перевозок, недостаточного количества приборов для выявления дефектов и неисправностей подвижного состава и путевого хозяйства ближайшее время прогнозируется рост числа инцидентов на железнодорожном транспорте.

Заключение.

Система OLAP-GIS представляет собой мощный и удобный инструментарий, построенный на интеграции современных информационных технологий. Модульный принцип построения и открытая архитектура системы позволяет легко настраивать ее на любую предметную область, наборы данных, размещенные на любых источниках.

Как показал опыт применения системы в Сибирском региональном центре МЧС РФ, для эффективного использования OLAP-GIS необходимы не только начальные навыки владения информационными технологиями, но и уровень знаний эксперта, использующего систему как инструмент решения различных прикладных задач аналитического и прогностического характера.

Для оперативного пополнения баз данных событии необходима интеграция системы со средствами распределенного сбора данных, позволяющими в автоматическом формировать хранилище данных. Такие средства, разработанные в ИВМ СО РАН позволяют осуществить сквозной сбор любых сложноструктурированных данных и их передачу с муниципального уровня на региональный и выше, причем использовать те же справочники, что и системы OLAP-GIS. Оптимизированная система запросов, положенная в основу аналитических моделей позволяет работать в on-line режиме с большими объемами данных (миллионы записей в информационных таблицах). Поэтому представленная система может быть использована как в ЦУКС Главных управлений МЧС РФ по субъектам и ЦУКС региональных центров МЧС России, но и Национальном центре управления кризисными ситуациями.

Интеграция OLAP-GIS с существующими программными комплексами (СОУ и др.) позволит получить актуализированное хранилище данных федерального уровня и вертикальную структуру систем сбора и анализа данных.

Доработка нормативной базы, регламентирующей вопросы организации межведомственного мониторинга позволит не только иметь оперативный доступ к информации, избежать дублирования работ по пополнению баз данных, но и даст синергетический эффект при решении задач комплексного мониторинга и прогнозирования обстановки расчетов (например, экологического риска территорий, оценки воздействия на окружающую среду при строительстве и эксплуатации крупных объектов промышленности, транспорта, энергетики).

Необходимым элементом баз данных системы OLAP-GIS является также мониторинг проведенных мероприятий, расходования финансовых и материальных средств на мероприятия по предупреждению и ликвидацию ЧС.

Это позволит проводить оценку эффективности функционирования территориальных органов управления МЧС РФ в сопоставимых показателях (затраты/ущерб).

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Перечень основных мероприятий федеральной целевой программы "Снижение рисков и смягчение последствий чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в российской федерации до 2015 года" реализуемых за счет средств федерального бюджета. Сборник нормативных актов Правительства РФ. – М., 2010. – 80 с.

2. Ноженкова, Л.Ф., Евсюков А.А., Ноженков А.И. Методы управления и геоинформационного моделирования в технологии OLAP // Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies 1 (2009 2), 49–58.

3. Ноженкова Л.Ф., Исаев С.В., Ничепорчук В.В., Евсюков А.А., Морозов Р.В., Марков А.А. Применение экспертной ГИС для анализа пожарной обстановки в Красноярском крае. Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. № 2. – М., 2009. – С. 75–85.

4. Евсюков А.А., Ничепорчук В.В., Марков А.А. Использование средств оперативного геомоделирования для мониторинга ЧС на территории Сибирского федерального округа. ГЕО-Сибирь-2010. Т. 1. Геодезия, геоинформатика, картография, маркшейдерия. Ч. 3 : сб. матер IV Междунар.

научн. конгресса «ГЕО-Сибирь-2010», 19-29 апреля 2010 г., Новосибирск. – Новосибирск: СГГА, 2010. – С. 132–137.

5. Ничепорчук В.В., Ноженков А.И., Ноженкова Л.Ф. Программный комплекс ЭСПЛА-ПРО: средства сбора, аналитической обработки данных и поддержки принятия решений для органов управления МЧС России // Базовые и приоритетные направления научно-техничес-кой политики МЧС России.

Материалы семинара. – Новосибирск, 2009. – С. 58–70.

© Л.Ф. Ноженкова, А.А. Евсюков, В.В. Ничепорчук, А.А. Марков, УДК 004:551. Колкер А.Б., Гочаков А.В., Здерева М.Я., Хайбулина Л.С.

СибНИИ по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, Новосибисрк КОНЦЕПЦИЯ ИУС «ПОГОДА, ГИДРОЛОГИЯ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ»

ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО ГИДРОМЕТОБЕСПЕЧЕНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЧС ПРИРОДНОГО ХАРАКТЕРА Kolker A.B., Gochakov A.V., Zdereva M.Y., Haibulina L.S.

Siberian research institute по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, Novosibirsk CONCEPTION IMS “WEATHER, HYDROLOGY IN REAL-TIME” FOR OPERATIONAL HYDROMETEOROLOGICAL SUPPORT AND NATURAL DISASTERS’ FORECASTING The article covers possibilities of information system and its cooperation with centers of monitoring of the territorial EMERCOM departments. Moreover, it presents possibilities of IMS, its functional characteristics and real-time using perspectives.

Последние десятилетия являют человечеству резкую изменчивость и нестабильность погодных процессов, на фоне глобальных изменений климата наблюдаются неординарные синоптические ситуации, приводящие к повышению вероятности и интенсивности ЧС природного характера, к возникновению опасных локальных явлений и проблемам их прогнозирования.

Возможность раннего прогнозирования погодных рисков в значительной степени зависит от возможности анализа и учета максимально содержательных и полных данных оперативного мониторинга Росгидромета на местах, возможности учета отраслевых критериев опасных явлений, учета региональных и даже микроклиматических особенностей возникновения и развития гидрометеорологических явлений.

Здесь очевидно подтверждается несостоятельность попыток централизовать процесс прогнозирования опасных явлений в рамки московских структур типа «Антистихии» или фонда Фобос. Оценки, проводимые с 2005 г.

убедительно доказывают, что даже прогнозы Гидрометцентра России обычно отражают тенденции в общем виде, но зачастую опаздывают и не отражают особенностей развития опасных явлений.

В связи с этим с 2003г в учреждении Западно-Сибирское Метеоагентство, а с 2007г. и в ГУ СИБНИГМИ развивается концепция ИУС «Погода, гидрология в реальном времени», предполагающая:

1. Обеспечение оперативности, полноты, и наглядности гидрометинформации, штормовых предупреждений, прогнозов для отраслевых потребителей, населения, на территории ответственности системы РСЧС, в доступных и интуитивно понятных ГИС-интерфейсах.

2. Оперативное (каждые 2 минуты) обновление и отражение штормовых оповещений с территориальной сети наблюдений в интуитивно понятном ГИС интерфейсе.

3. Учет отраслевых запросов и критериев рисков.

4. Одновременный санкционированный WEB доступ к указанным информационным ресурсам через выделенные каналы, Интернет всем уровням потребителей на территориях, в том числе и РСЧС.

5. Таким образом, данная оперативная транспортно-визуализирующая подсистема может отражать как всю информацию функциональной подсистемы Росгидромета - ФП РСЧС ШТОРМ, так и любые данные отраслевого мониторинга, смежную информацию, доставляя эти данные всем субъектам РСЧС.

Возникающая таким образом информационная среда при условии внедрения регламента ее одновременного использования всей системой РСЧС, дает возможность координации мероприятий на всех уровнях управления в периоды ЧС природного характера, контроля, ресурсосберегающего оперативного взаимодействия, принятия экономических и личных решений с учетом максимально полных и оперативных данных мониторинга окружающей среды.

Данные ресурсы могут быть блоком в территориальных информационных системах, внедряемых в рамках ФЦП «Электронная Россия».

В ИУС «Погода, гидрология в реальном времени» впервые была разработана и внедрена оперативная система «Семафор гидрометеообстановки»

– рис. 1, позволяющий обращать внимание оперативных служб на возникновение опасной ситуации значений уровня (достижения неблагоприятных или опасных критериев). Это позволяет обеспечить раннее реагирование на изменение обстановки.

ИУС «Погода, гидрология в реальном времени»

Семафор с метеобстановки @ – Автоматически возникающий «баннер», появляется на главной или иной Странице ресурса с Указанием причины «Шторма»: ветер, Температура, Гидрология и т.д.

ОЯ НГЯ Спокойно @ Рис. 1. Лист стартового меню ИС «Погода. Гидрология в реальном времени»

с индикатором «Семафор гидрометеообстановки»

Далее мы покажем примеры работы этой системы для МЧС России, отраслевых заказчиков.

В разгар паводка 06.04. 2009г. Юг Западной Сибири.

- достижение опасных отметок.

Динамика уровней по гидропостам.

Условные обозначения Условные обозначения Рис. 2. Пример отражения картины паводка на территории Западной Сибири Актуальность представления развития лесных пожаров, в том числе визуализация прогноза пожароопасности заблаговременностью до 5 суток по районам территории не вызывает сомнений. На рис. 3 представлена визуализация динамики развития ЧС, позволяющая принимать упреждающие решения.

Прогноз пожароопасности по методу Здеревой (ГУ СИБНИГМИ) до 5-ти суток с детализацией по районам Новосибирской области. Видна динамика по районам:

возможность планирования в учетом фактической обстановки и прогноза (красные точки- ТВВ (ЗСРЦПОД) –Подложка цифровая. Цветовая идентификация по классу опасности соответствует шкале Нестерова, привычной для лесников и специалистов МЧС России.

• 26.09.07 • 27.09. • 28.09.2007 • 29.07. Рис. Для Новосибирской области создана и внедрена для ГУ МЧС по сути система принятия решений с учетом гидрометеорологической обстановки. В ресурсе реализовано много опций, вплоть до оптимизации управления силами реагирования и спецтехникой. В общем виде это иллюстрирует рис. 4.

Для периодов лесных пожаров –Новосибирская область.

КРАСНЫЕ ТОЧКИ – ТОЧКИ НА ПОДРОБНОЙ КАРТЕ РАЙОНА ВОЗГОРАНИЯ ПО ДАННЫМ ЗС ОТОБРАЖАЮТСЯ ЕСТЕСТВЕННЫЕ РЦПОД ПРЕГРАДЫ ОГНЮ (РЕКИ, ДОРОГИ) КВАРТАЛЫ ЛЕСА ФАКТИЧЕСКАЯ ОПЕРАТИВНАЯ МЕТЕОИНФОРМАЦИЯ ПОЗВОЛЯЕТ СПЕЦИАЛИСТАМ МЧС РОССИИ, ЛЕСНОЙ ОТРАСЛИ ОРИЕНТИРОВАТЬСЯ, В КАКУЮ СТОРОНУ ВОЗМОЖНО РАСПРОСТРАНЕНИЕ ОГНЯ.

КЛАСС ПОЖАРООПАСНОСТИ РАЙОНА НА ПЯТЬ СУТОК (ПРОГНОЗ ПО ЗДЕРЕВОЙ) ОТОБРАЖАЕТСЯ ЦВЕТОМ, СООТВЕТСТВУЮЩИМ ШКАЛЕ НЕСТЕРОВА.

Возможность внедрения страховых ТЕМПЕРАТУРА ВОЗДУХА И СКОРОСТЬ ВЕТРА регуляторов.

НАПИСАНЫ ЦИФРАМИ, НАПРАВЛЕНИЕ ВЕТРА УКАЗЫВАЕТ СТРЕЛКА Рис. Для Томской области по заказу Администрации в ресурс добавлена опция, отражающая данные оперативного мониторинга радиационной обстановки в системе АСКРО.

Очевидно видны перспективы детализации концепции ИУС на основе включения краткосрочных и среднесрочных прогнозов ЧС природного характера, возможности импорта данных на любую ГИС-подложку, возможности включения опций, обеспечивающих страховое регулирование, раннего оповещения всех субъектов РСЧС, населения, ресурсосбережение мероприятий по предупреждению и ликвидации ЧС и т. д.

Данная инновационная разработка в течение 8 лет прошла апробирование у отраслевых заказчиков на территории СФО, в МЧС России по СФО, и готова к тиражированию для любой территории России, в том числе для использования в системе ЦУКС России как транспортно-визуализирующая система, оперативно отражающая информацию Росгидромета в ФП РСЧС ШТОРМ.

Для использования автоматизированных ИС в периоды ЧС необходимо:

Разработка нового Регламента взаимодействия подсистем РСЧС, находящихся в оперативном информационном поле;

Обучение персонала системе принятия оперативных решений с учетом полной оперативной и обозримой информации.

Томская область. Страница «Оперативный мониторинг радиационной обстановки» (данные системы мониторинга АСКРО ).

Прогноз пожароопасности до 5 суток по районам Рис. 5. Страница в ИС «Погода, гидрология в реальном времени для Томской области», отражающая данные оперативного радиационного мониторинга © А.Б. Колкер, А.В. Гочаков, М.Я. Здерева, Л.С. Хайбулина, УДК 536. Чернов А.А., Коробейничев О.П., Князьков Д.А., Шмаков А.Г.

Институт химической кинетики и горения СО РАН, Новосибирск Чернов Г.А., Якимов С.А.

Новосибирский государственный университет, Новосибирск СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРЕДЕЛОВ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПЛАМЕНИ И ИХ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ Chernov A.A., Korobeinichev O.P., Knyazkov D.A., Shmakov A.G.

Institute of Chemical Kinetics & Combustion SB RAS, Novosibirsk Chernov G.A., Yakimov A.A.

Novosibirsk State University, Novosibirsk CONTEMPORARY METHODS FOR DETERMINATION OF FLAMMABILITY LIMITS AND THEIR PRACTICAL APPLICATION The low flammability limit (LFL) for hydrocarbon/air mixtures was studied experimentally and by modeling. A comparison between experimental and modeling data on effect of H2O additive on LFL of hydrocarbon mixture with air revealed that the chosen multi-step mechanism predicts experimental results with a good accuracy.

A small water additive was shown to produce no influence on LFL. LFL calculated using OPDIFF code are in better agreement with experimental results than those determined by regular methods and are recommended for practical use.

Keywords: flammability limit, opposed-jet premixed flame, kinetic mechanism, numerical modeling.

Введение.

Один из современных методов определения концентрационных пределов распространения (КПР) пламени, который позволяет минимизировать влияние теплопотерь на результат испытаний, а также контролировать «растяжение»

пламени и предоставляет возможность исследования горения капель жидкости в факеле, является метод с применением горелки со встречными потоками (opposed jet flame method). Пламена на противотоках называют «растяжёнными», они характеризуются градиентом скорости газового потока во фронте пламени, который может быть оценен как отношение величин скорости потоков к расстоянию между трубками горелки, из которых вытекают потоки навстречу друг другу. Суть метода заключается в нахождении зависимости градиента скорости (Kext) при погасании пламени, стабилизированного на встречных потоках предварительно перемешанной горючей смеси, как функции концентрации горючего в смеси или коэффициента избытка горючего в смеси (). Линейная экстраполяция этой зависимости к значению Kext = 0 определяет предельную концентрацию горючих веществ или их смесей, при которой возможно распространение пламени. Кроме того, этот тип горелки легко моделируется с минимальными допущениями, что позволяет провести численный расчет КПР.

Вычисление НКПР возможно по закону Ла Шателье [1] и в настоящее время на эту методику разработаны ГОСТы, а при добавлении флегматизатора в горючую смесь достаточно внести поправки, методика вычисления которых приведена в справочнике [2]. Точность вычисления НКПР с помощью такого подхода оценивается в 30 %, но для простых насыщенных углеводородов и в отсутствие водорода в горючей смеси точность, как правило, значительно выше.

Применение детального химического механизма позволяет значительно повысить точность вычисления пределов распространения пламени [3].

Целью работы являлось подтвердить экспериментально численные результаты расчетов и сравнить со стандартной методикой вычисления.

Методика эксперимента и численного моделирования.

Экспериментальная установка для определения КПР пламен предварительно перемешанных горючих смесей представляет собой горелку со встречными потоками, оснащенную системой подачи газов и системой подачи добавок исследуемых веществ. Схема установки приведена на рис. 1. Горелка изготовлена из кварцевых трубок длиной 300 мм и внутренним диаметром (внутренних трубок) 16 мм. По внутренним трубкам сверху и снизу подается предварительно перемешанная горючая смесь (смесь углеводородов + воздух), а в зазор между внутренними и внешними трубками подается аргон для предотвращения подмешивания атмосферного воздуха в потоки горючей смеси.

Расстояние между торцами внутренних трубок горелки составлял 10 мм.

Расход газов, составляющих горючую смесь, устанавливался с относительной точностью ~1 % при помощи регуляторов массового расхода газа (MKS Instruments Inc., модель 1299S), управление которыми осуществлялось с помощью компьютера. Максимальный поток горючей смеси через горелки, который могла обеспечить система подачи газов, составляет около 400 см3/с (при н.у.). Ввод паров воды осуществлялся в поток метана или смеси углеводородов посредством барботера. Для обеспечения необходимой концентрации паров барботер помещался в водяную баню, температура которой задавалась термостатом. Концентрация паров воды в потоке метана или смеси углеводородов, составляла 0, 25 и 50 % об. Для предотвращения конденсации паров на внутренних стенках трубок горелки, температура потоков горючей смеси поддерживалась около 95 оС.

Состав исследованных горючих смесей приведен в табл. 1 и по составу соответствуют природному газу с малым содержанием метана, добываемому в Алжире и Австралии.


Таблица 1. Соотношение углеводородов в изученных горючих смесях CH4 C2H6 C3H8 C4H10 C5H Смесь № 1 15.8 % 23.3 % 34.0 % 18.9 % 7.8 % Смесь № 2 16.7 % 10.6 % 24.2 % 28.0 % 19.3 % Рис. 1. Схема экспериментальной установки Методика определения КПР методом численного моделирования была аналогична экспериментальной, то есть рассчитывалась зависимость градиента скорости при гашении пламени Kext от концентрации горючего в смеси и выполнялась экстраполяция полученной зависимости к значениям Kext = 0. Для численного моделирования использовался пакет программ CHEMKIN-II и OPPDIF (Sandia National Laboratory, USA). Для расчетов был взят механизм горения гептана, бутана и октана, разработанный под руководством Вестбрука [4].

Результаты.

На рис. 2 приведены результаты моделирования зависимости НКПР от концентрации паров воды для смесей № 1 и № 2 с воздухом, полученные с помощью программы OPPDIF и на основе формул из справочника [2].

Примененный нами детальный кинетический механизм химических реакций горения углеводородов существенно точнее описывает экспериментальные зависимости НКПР как от состава смеси, так и от концентрации паров воды, чем рассчитанные по эмпирическим формулам, что может быть связано с неточностью определения НКПР для индивидуальных веществ и приближенным характером принципа Ла Шателье. При небольшой добавке паров воды заметной зависимости НКПР от ее концентрации практически не наблюдается при использовании всех трех методов для его определения. Здесь следует помнить, что в общей смеси (горючее + воздух + пары воды) максимальная концентрация паров воды составляет не более 5 %.

3. 2. НКПР, % 2. 1. 0 20 40 60 Концентрация паров воды, % Рис. 2. Зависимость НКПР горючей смеси от концентрации паров воды в смеси:

1 – расчет по формулам для смеси № 1;

2 – расчет по формулам для смеси № 2;

3 – результаты экспериментов и моделирования для смеси № 1 и № Смеси № 1 и № 2 имеют практически одинаковую концентрацию метана.

Значение НКПР остальных веществ близки между собой. Тем не менее, при расчете по эмпирическим формулам величина НКПР для смесей № 1 и № отличаются друг от друга. Однако в экспериментах такого отличия обнаружено не было. Таким образом, можно утверждать, что для смесей № 1 и № 2 принцип Ла Шателье не позволяет получить точный результат. Использование моделирования на основе детального кинетического механизма дает лучшее согласие с экспериментальными данными, поэтому можно предполагать, что величина НКПР во многом определяется кинетическими параметрами химических реакции и использованный в данной работе механизм вполне пригоден для расчета НКПР исследованных горючих смесей.

Формальная зависимость НКПР смеси от соотношения компонентов деленных на НКПР индивидуального вещества в соответствии с принципом Ла Шателье носит «тепловой» характер, т. е. определяется соотношением количества тепла при сгорании горючей смеси к минимально необходимому для стационарного распространения пламени. Сохранение количества метана в смеси приводит к тому, что значение НКПР не меняется, несмотря на изменение энергетики пламени. Только увеличение содержания метана в горючей смеси и соответствующее этому изменение в механизме химических превращений приводит к изменению значения НКПР. Открытым остается также вопрос о влиянии добавки водорода на химию горения смеси углеводородов, хотя известно, что его умеренное добавление в горючие смеси такого типа приводит к увеличению НКПР.

В общем случае НКПР горючих смесей зависит от множества различных факторов, но, как было показано в данной работе, хорошее совпадение результатов расчета и экспериментов позволяет говорить об адекватности применения детального химического механизма реакций горения углеводородов для описания предела распространения пламени.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Coward H.G., Jones G.W. Limits of Flammability of Gases and Vapors, U.S.

Bureau of Mines, Bull. 503, 1952.

2. Пожарная безопасность. Взрывобезопасность. Справ.изд. / Баратов А.Н., Иванов Е.Н., Корольченко А.Я. и др. – М.: Химия, 1987. – C. 38–60.

3. Д.А. Князьков, С.А. Якимов, О.П. Коробейничев, А.Г. Шмаков, Влияние добавок триметилфосфата на концентрационные пределы распространения пламени предварительно перемешанной метановоздушной смеси // Физика горения и взрыва. – 2008. – Т. 44. – № 1. – С. 12–21.

4. Curran H.J., Gaffuri P., Pitz W.J. and Westbrook C.K. "A Comprehensive Modeling Study of n-Heptane Oxidation" Combustion and Flame 114:149–177 (1998).

© А.А. Чернов, О.П. Коробейничев, Д.А. Князьков, А.Г. Шмаков, Г.А.

Чернов, С.А. Якимов, УДК 004. Гинц Ю.П.

Омский институт водного транспорта (филиал) ФГОУ ВПО «НГАВТ», Омск ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ В ПРОДОЛЬНОЙ И ПОПЕРЕЧНОЙ ВОЛНЕ ПРИ ЗЕМЛЕТРЯСЕНИИ Gints Y.P.

Omsk institute of water transport (branch) FSEI HVE “Novosibirsk state academy of water transport”, Omsk DETECTION OF MOVEMENTS IN COMPRESSIONAL-DILATATIONAL WAVES BY EARTHQUAKE Presents membrane solution of elasticity theory by earthquake. Introduces dependancies for movement detection in compressional-dilatational waves. Shows mechanism of waves interaction.

Пусть внутри горных пород перемещаются объемные волны. Рассмотрим слой среды в момент времени t, расстояние от условного фронта волны до поверхности составит h. Поместим начало координат на условный фронт продольной волны. Для определения вертикальных перемещений V выделим в слое бесконечно малый объем, в виде полоски, как показано на рис. 1. Длину этого объема примем равной единице. Площадь поперечного сечения обозначим через А. На выделенный элементарный объем действует осевая сила:

v F = A E, (1) у где Е – модуль упругости первого рода. В сечении расположенном на бесконечно близком расстоянии dу осевая сила определиться как v 2 v F F dу = EA 2 dу. (2) у у у С учетом сил инерции и на основании источника [1] грунт рассматривался как упругое линейно деформированное тело. Уравнение равновесия выделенного элементарного объема принимает вид:

F F F dу у Аdу = 0, (3) у 2v где у = 2 – сила инерции действующая на единицу объема;

t – плотность материала.

F dу F dу у у F h у x B Рис. Это уравнение после преобразований примет вид:

2v 2 v =a, (4) t 2 у Е где а =.

Используя способ Фурье будем искать частные решения этого уравнения в виде произведения двух функций, из которых одна зависит только от t, а другая только от у:

Т = С1 sin Kt + C 2 cos Kt ;

K K У = С 3 sin у + С 4 cos у, (5) a a где С1, С2, С3, С4 – произвольные постоянные.

Компонента вертикальных перемещений в продольной волне принимает вид:

ф 8h у а V= sin у + cos у.

t sin (6) 2 4h 4h 4h Подробное нахождение компоненты вертикальных перемещений приведено в работе [2] Можно выдвинуть гипотезу, по которой разрушение горной среды наступает при условии наложения продольной волны на поперечную и положить, что:

V U у = х или = ;

(7) у Х тогда компонента горизонтальных перемещений будет найдена и за h истечением времени t = примет вид:

a U = уф х cos у sin у. (8) 4h 4h Есть все основания полагать, что на каком-то расстоянии «В» от начала координат, на условном фронте волны при y = 0;

max y = ;

ф o где – опасная относительна деформация, при которой происходит o разрушение среды. Поэтому:

U = + у В = 0 B.

ф (9) С учетом найденного, компоненты вертикальных и горизонтальных перемещений в рассматриваемом слое, могут быть определены по следующим зависимостям:

а 8h o sin t sin V ПР = у + cos y ;

(10) 2 4h 4h 4h а U = 2 х o sin t cos у sin у. (11) 4h 4h 4h Можно определить вертикальные перемещения, которые имеют место в поперечной волне.

Продольная волна изогнула выделенный слой (рис. 2), вызвала объёмные силы инерции. Пусть длина объёма dx, высоту примем равной единице, площадь поперечного сечения обозначим через А. Пользуясь принципом Д`Аламбера, спроектируем на ось Y cилы, действующие на выделенный элементарный объём и приравняем их к нулю.

Q Q q i dx Q + dx = 0 ;

(12) x Q отсюда q i = ;

x здесь Q – поперечная сила, q i интенсивность сил инерции.

Рис. 2. Выделенный элементарный объём Известно:

2Vпоп qi = А ;

t где Vпоп компанента вертикальных перемещений;

– плотность среды учётом сказанного, уравнение поступательного движения, C колеблющегося элемента, примет вид:

2Vпоп Q А =. (13) x t Между углом сдвига и поперечной силой существует зависимость:

Q = АG ;

где – угол сдвига;

G – модуль сдвига.

Если не учитывать угол поворота элементарного объёма, то угол сдвига может быть определён как:

V = поп. (14) x Поперечная сила примет вид:

V Q = АG поп. (15) x Если подставить полученную зависимость(15) в уравнение(12) то дифференциальное уравнение поперечных колебаний принимает окончательный вид:

2V поп 2 V поп =c ;

(16) t 2 х G где c = – скорость распространения поперечной волны.

Используя способ Фурье, рассуждения, проведённые ранее [3], можно решить уравнение (16) и получить зависимость для определения компоненты вертикальных перемещений в поперечной волне:

8 h c V ПОП = sin t sin x + cos x, x (17) 2 4h 4h 4h где h – толщина слоя среды, в дальнейшем принимается равной четверти длины продольной волны;

x – относительная деформация на условном фронте.

ф Используя ранее предложенную гипотезу [2] разрушения можно записать:

у = х = у = х ;

max хф = 0.

ф ф Здесь – опасная относительная деформация, при которой происходит разрушение среды.

Компонента вертикальных перемещений поперечной волны в тот момент времени, когда ее пронизывает продольная волна, может быть максимальной и составит 8h 0 c V ПОП = sin t (sin x + cos max x) (18) 2 4h 4h 4h Продольная волна формирует деформацию поперечной волны.

Относительная деформация в поперечной волне на условном фронте по истечении времени t = h / c определена:


x = 0 (cos x sin x).

ф (19) 4h 4h После подстановки (19) в (17) компонента вертикальных перемещений в поперченной волне принимает окончательный вид:

8h 0 c V ПОП = sin t cos x. (20) 2 4h 2h С учетом полученного уравнения (18) необходимо уточнить зависимость для горизонтальных перемещений в поперечной волне, полученную ранее. Имеется в виду скорость распространения поперечной волны «с». Окончательно имеем:

c U = 2 x 0 sin t (cos y sin y) (21) 4h 4h 4h Если использовать подстановку, y = zh;

x = zh;

тогда t = zh / а и полученные функции вертикальных перемещений можно представить в виде графиков (рис. 3).

На рисунке кривые 1 и 2 – это графики вертикальных перемещений двух продольных волн, которые действуют в противофазе. Кривая 3 – график амплитуды вертикальных перемещений поперечной волны. Исходя из теоретических рассуждений, две продольные волны, действующие данным образом, порождают одну поперечную волну, следующую в том же направлении.

Зная механические характеристики грунта, частоту распространения продольных волн, можно определить геометрические параметры как продольной, так и поперечной волны.

0., 0. Вертикальные перемещения 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0 1 2 3 4 5 6 7 Аргумент Z Рис. Выводы:

1. Получены зависимости перемещений в продольных и поперечных волнах. Определены их параметры.

2. Представлен механизм получения поперечных волн с помощью продольных волн.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Цитович Н.А. Механика грунтов. – М.: Высшая школа, 1979.

2. Гинц Ю.П. Перемещения при землетрясениях // Сборник научных трудов. Вып. 6. «Инженерные науки. Экономика. Гуманитарные науки.

Фундаментальные науки». – Омск: Омский институт водного транспорта (филиал) ФГОУ ВПО «НГАВТ», 2008. – С. 375–378.

3. Гинц Ю.П. Перемещения в поперечной волне при землетрясении // Cборник научных трудов: Выпуск. 7. «Инженерные науки. Экономика.

Гуманитарные науки. Фундаментальные на-уки» – Омск: Омский институт водного транспорта (филиал) ФГОУ ВПО «НГАВТ», 2009. – C. 4.

© Ю.П. Гинц, УДК 622.831. Грицко Г.И.

Институт нефтегазовой геологии и геофизики СО РАН, Новосибирск Кулаков Г.И.

Институт горного дела СО РАН, Новосибирск ВЛИЯНИЕ МОЩНОСТИ УГОЛЬНЫХ ПЛАСТОВ НА ИНТЕНСИВНОСТЬ И ЧАСТОТУ ВНЕЗАПНЫХ ВЫБРОСОВ УГЛЯ И ГАЗА НА УГЛЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЯХ Gritsko G.I.

Institute of petroleum geology and geophysics RAS Siberian branch, Novosibirsk Kulakov G.I.

Institute of mining RAS Siberian branch, Novosibirsk INFLUENCE OF A COAL HEIGHT ON INTENSIVITY AND FREQUENCY OF SUDDEN BUMPS OF COAL AND GAS AT COAL PRODUCERS Analyzes influence of a coal height on dimensional characters of sudden bumps of coal and gas by the example of Central Donbass’ mines. Covers generalized week periods of sudden bumps at mines of Production Union “Dzerzhinskugol” (Donbass) in a period since 1976 to 1987.

В состав ПО «Дзержинскуголь» в отмеченные годы входило 13 шахт, отрабатывающих выбросоопасные пласты мощностью 0,5–1,3 м [1, 2]. За эти годы на 13 шахтах произошло 40 динамических проявлений в форме внезапных выбросов угля и газа.

1. Влияние мощности пласта на интенсивность внезапных выбросов.

Для условий шахт Донбасса соответствующие данные приведены в табл. согласно [1].

Таблица 1. Влияние мощности пласта на количество выбросов и их интенсивность на шахтах Донбасса Мощность пласта, м Параметры внезапных выбросов Общее кол Кол-во Средняя Поинтервальная Усредненная во внезапных интенсивность % мощность мощность выброшенно выбросов выбросов, g, т го угля, Q, т До 0,5 0,5 5 1,73 65 0,51-0,70 0,605 29 10,07 390,5 13, 0,71-0,90 0,805 64 22,25 2433,5 0,91-1,10 1,000 62 21,27 1283,0 1,11-1,3 1,205 80 27,68 7182,0 свыше 1,3 свыше 1,3 49 17,10 6613,5 Итого – 289 100,00 17967,5 Как видно из таблицы, 45 % выбросов на шахтах Донбасса приходится на пласты мощностью более 1,1 м и это несмотря на то, что большинство разрабатываемых в бассейне пластов имеют мощность менее 1,0 м.

Интенсивность выбросов резко возрастает с увеличением мощности пласта.

Так, при увеличении мощности пласта с наименьшей (до 0,5 м) до наибольшей (свыше 1,3 м) средняя интенсивность выбросов возрастает на 122 т. Количество внезапных выбросов при увеличении мощности пласта в 2,5 раза (с 0,5 м до 1,11–1,3 м) возрастает в 80: 5 = 16 раз, при этом средняя интенсивность выбросов увеличивается в 7 раз с 13 т до 90 т, а на пластах мощностью свыше 1,3 м средняя интенсивность выбросов возрастает в 10 раз, с 13 т до 135 т.

В работе [3] приведены сведения по зависимости частоты внезапных выбросов от мощности пласта по шахте «Бурсунка» № 2 Егошинского месторождения (Урал), табл. 2.

Таблица 2. Влияние мощности пласта на частоту выбросов на Егошинском месторождении Мощность пласта Показатель частоты внезапных выбросов Пласт 4 Пласт 10 Пласт 11- менее 1,0 м 0,00 0,00 0, 1–2 м 0,00 0,16 0, более 2 м 0,59 0,88 1, При увеличении мощности пласта количество выбросов резко возрастает.

Так на пласте 10 при увеличении средней мощности пласта с 1,5 м до более 2 м показатель частоты возрастает в 5,5 раза, на пласте 11-13 этот показатель возрастает в 2 раза.

2. ПО «Дзержинскуголь», 1976–1987 гг.

Объединение «Дзержинскуголь» выделилось из ПО «Артемуголь» в 1981 г.

Реально разделение произошло в 1976 г. [2]. В статье рассматривается период с 1976 по 1987 годы [2]. Как отмечено выше, на 13 шахтах объединения (табл. 1) произошло 40 внезапных выбросов угля и газа.

В соответствии с действующими на тот период «Правилами безопасности»

на шахтах объединения работы велись на шахтопластах (всего/из них в работе) [2]:

Опасных по внезапным выбросам – 21/13;

Угрожаемых – 14/6;

Неопасных с прогнозом – 115/43.

Количество действующих забоев (очистных/подготовительных):

На пластах, неопасных с прогнозом – 56/63;

На пластах, склонных к внезапным выбросам – 26/19;

В том числе отрабатываемых:

С полной защитой – 10/17;

С локальными противовыбросными мероприятиями – 14/0;

С применением сотрясательного взрывания – 0/0;

С узкозахватными комбайнами – 4/0;

Со щитовыми агрегатами – 5/0;

Горнопроходческими комбайнами – 0/2.

Выбросы угля и газа на шахтах объединения происходили на 11 пластах трех свит среднего карбона: Горловской, Алмазной и Каменской. Наибольшее количество выбросов (9 случаев) зафиксировано при отработке пласта m3. При вскрытии этого пласта на шахте им. Ворошилова (гор. 940 м) был зарегистрирован самый крупный на тот период в объединении выброс интенсивностью 5000 т угля. В пластовых подготовительных выработках произошло 11 выбросов интенсивностью 5…870 т (в среднем 245 т), в очистных забоях – 5 выбросов интенсивностью 9…200 т (в среднем 92 т), при вскрытии пластов квершлагами – 8 выбросов интенсивностью 60…5000 т (в среднем 1132 т).

В табл. 3 приведены обобщенные недельные циклы по шахтам ПО «Дзержинскуголь» за 12-летний период. Наибольшее количество выбросов произошло на шахтах им. К.А. Румянцева и им. В.И. Ленина – по 6 выбросов, выбросов зафиксировано на шахте «Кондратьевка», по 4 выброса произошло на шахтах им. М.И. Калинина и К.Е. Ворошилова. Отметим здесь, что на этих шахтах, из 13 в объединении, произошло 25 выбросов или 62,5 % от их общего количества. По одному выбросу произошло на шахтах «Кондратьевская» и им.

А.М. Гаевого. По 2 выброса произошло на остальных пяти шахтах.

Таблица 3. Обобщенные недельные циклы по шахтам за 1976–1987 гг.

Шахты Дни обобщенной недели Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс Итого ••• • • • им. К.А. Румянцева •• им. Артема •• • • • Кондратьевка • • • им. М.И. Калинина • • ••• • им. В.И. Ленина •• •• им. К.Е. Ворошилова • • Комсомолец • • им. Ф.Э. Дзержинского • Кондратьевская • • Кочегарка • • • им. И.А. Изотова • • им. Ю.А. Гагарина • им. А.М. Гаевого Всего 6 8 5 4 7 6 4 Интерес представляет распределение выбросов по дням обобщенной недели. Наибольшее количество выбросов (последняя строка табл. 3) произошло во вторник – 8 и в пятницу – 7, что составило 37,5 % от всех выбросов. По 6 выбросов зафиксировано в понедельник и в субботу. Таким образом, за 4 дня обобщенной недели произошло 67,5 % всех выбросов или в среднем по 6,75 выбросов в сутки, а в остальные трое суток происходило в среднем по 4,33 выброса, или в 1,56 раза меньше, чем в дни с повышенным количеством выбросов.

В таблице строки представляют обобщенные недельные циклы по отдельным шахтам. Заключительная строка соответствует обобщенному недельному циклу по объединению в целом. Здесь выделяются две группы выбросов: первая понедельник-вторник – 14 выбросов или 7 выбросов в сутки;

вторая пятница-суббота – 13 выбросов или 6,5 выбросов в сутки;

среда, четверг и воскресенье составляют третью группу минимальных выбросов – 4, выбросов в сутки.

Рассмотренное распределение выбросов в пределах обобщенной недели не является случайным, оно отражает, с одной стороны, особенности цикличности организации на угольных шахтах технологического процесса, а с другой стороны, особенности цикличности газодинамических процессов в массиве горных пород, в частности, в зоне, подверженной влиянию опорного горного давления и формированию пустот в массиве.

Если первый из этих циклических процессов определяется «человеческим фактором», то второй зависит от закономерностей деформируемых массивов горных пород с их газовой компонентой. Последние же недостаточно изучены горной наукой и представляют белое пятно в современном естествознании.

Более трех тысяч внезапных выбросов угля и газа свыше шести сот внезапных выбросов породы и газа на шахтах Донбасса, а также поток аварий со взрывами метана и угольной пыли за последние два десятилетия на шахтах Кузбасса (последняя из них практически уничтожившая шахту «Распадская») красноречивое свидетельство белого пятна в современном естествознании в части горных массивов при добыче угля. Прошло уже несколько месяцев после аварии на шахте «Распадская», а никто пока не может обстоятельно пояснить, что же там произошло. Принято решение – шахту затопить, а на том же месте построить новую шахту. При этом почему-то забывают, что новейшая в России шахта «Ульяновская» два года назад была разрушена взрывом метана, непонятно откуда появившемся в таком количестве.

3. На шахтах Донбасса отрабатываются пласты угля мощностью от 0,5 м до 1,3 м (иногда в местах геологических нарушений мощность пластов снижается до 0,2 м, либо увеличивается до 1,5–1,6 м и более). В Кузбассе пласты менее 1,0-1,5 м практически не отрабатываются. Мощность отрабатываемых пластов здесь составляет 3–5–10–20 м. Относительное содержание метана в них практически такое же как в Донбассе. Горные работы в Кузбассе ежегодно понижаются на 10–15 м. Сегодня глубины горных работ в Кузбассе составляют 200–500 м, иногда более, т. е. соответствуют глубинам на шахтах Донбасса в первые послевоенные годы. Выбросы в Донбассе по годам распределены следующим образом [1, 3]:

Годы 1915 1924– 1934– 1937– 1946– 1976– 1925 1936 1939 1952 Выбросы угля и газа 1 2 673 403 289 Выбросы породы и газа Глубина от 226–250 470–533 180–427 340–537 346–740 620– поверхности, м Анализ газодинамических процессов на месторождениях Кузбасса, их сравнение с соответствующими условиями на шахтах Донбасса – важнейшее направление исследований и разработки мероприятий по предупреждению внезапных выбросов угля и газа на угольных шахтах Кузбасса.

Разрушение в процессе аварии на шахте «Распадская» – это не только погибших шахтеров, это и потери основных фондов угольной отрасли России на сумму до 5 млр. рублей. Это еще и необходимые новые вложения в основные фонды угольной отрасли в размере до 5 млр. рублей. Отметим здесь – ежегодные вложения страны в безопасность добычи угля никогда не составляли подобных сумм, а ежегодные вложения в горную науку вряд ли составляли единицы процентов от таких сумм, обусловленных аварийностью, связанной с внезапными выбросами угля и газа метана и их взрывами.

Выше отмечалось «белое пятно в современном естествознании», связанное с внезапными выбросами угля и газа на угольных шахтах. Горная наука установила: в угольных пластах, в их естественном состоянии, в недрах Земли всегда содержатся летучие вещества, из которых на газ метан приходится более 90 %. Установлено: в угольных пластах содержание метана составляет 10–30 % от горючей массы угля, т. е. до 10–30 м3/т. А в процессе внезапного выброса угля и газа количество выделившегося метана обычно превосходит его возможное первоначальное содержание в самом пласте. И это не доли процента и не проценты. Количество выделившегося метана в выброшенном угле нередко превосходит его естественное содержание в угольном пласте в десятки раз, а при особо мощных внезапных выбросах угля и газа в сотни раз. Количество гипотез по этой проблеме скоро превысит десяток.

Три самые первые:

1. Свободный газ содержится в порах и трещинах угольных пластов.

Исследования показали – газ, содержащийся в трещинах и порах угольного пласта составляет не более 1–3 % его содержания в выброшенном угле.

2. Добавляется газ, содержащийся в соседних пластах и пропластах, а также во вмещающих породах. Тщательные исследования и расчеты показали – этот газ составляет 2–3 % от выделившегося при внезапных выбросах.

3. В угольных пластах всегда содержится сорбированный газ метан.

Исследования показали, что его также не более нескольких процентов в выделившемся при выбросе метана.

Одна из последних гипотез связана с восходящими потоками газа в недрах Земли. Несмотря на очевидность этой гипотезы, она пока развивается за счет гранта РФФИ и интеграционного проекта СО РАН.

Если принять во внимание, что количество внезапных выбросов угля и газа в ХХ веке на шахтах Украины превысило 3000, кроме того, произошло на наиболее глубоких шахтах Украины более 600 внезапных выбросов породы и газа. Если учесть, что на шахтах Кузбасса только за последние 20 лет произошло более 7 катастрофических аварий, связанных с внезапными выбросами угля и газа метана, то чрезвычайность проблемы очевидна и требует решения на государственном уровне. Наверное, наступило время создавать специализированную лабораторию при Сибирском отделении РАН на правах института и приступить к решению возникшей проблемы на современном уровне.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Бобров Н.В. Внезапные выбросы угля и газа на шахтах Донбасса / Н.В.

Бобров, Р.М. Кричевский, В.Н. Михайлов. – Москва: Углетехиздат, 1954. – с.

2. Каталог внезапных выбросов угля и газа на шахтах. Л.: ВНИМИ, 1989.

– 197 с.

3. Чернов О.И. Внезапные выбросы угля и газа и борьба с ними на шахтах восточных угольных бассейнов СССР // Вопросы безопасности в угольных шахтах. – М.: Углетехиздат, 1959. – С. 70–88.

© Г.И. Грицко, Г.И. Кулаков, Sh. Murai University of Tokyo, Japan 4-21-9 Mejirodai, Hachioji, Tokyo 193-0833, e-mail: sh1939murai@nifty.com CAN WE PREDICT EARTHQUAKES WITH GPS DATA?

Keywords: GPS, Earthquake prediction, Triangle networks, Daily area change.

Abstract Prediction of earthquakes using GPS remains an unsolved but important problem. Pre-signals in terms of changes in triangular networks of GPS Stations were examined for many large earthquakes in Japan and in other Asian regions. I discovered that the occurrence and location of an earthquake can be predicted with pre-signals found in GPS data analysis. However, more research is required to predict how many days after the pre-signals an earthquake will occur.

1. Introduction The prediction of earthquake is one of science’s most difficult problems. Japan is an earthquake-prone country;

162 big earthquakes with magnitude more than ML in Richter scale for eight years from January 2000 to the end of 2007.

Much research on earthquake prediction has therefore been carried out, but without success.

2. Method of prediction A new method of GPS Network Triangles has been developed by the author around 2000 when Geographic Survey Institute (GSI), Japanese Government constructed 5m high towers with GPS antenna for monitoring movements of crust.

There are about 1,200 GSI GPS stations (so called electronic control point) all over Japan of which data are opened to public through Internet. Figure 1 shows an example of GSI GPS Station and Figure 2 shows the distribution of GSI GPS Stations. Figure 3 shows 162 earthquakes with more than M6 for 2000–2007.

Figure 1: GSI GPS Station with 5m high tower Figure 2: Distribution of GSI GPS Stations in Japan Distributions of 162 N. American Plate big earthquakes (2000~2007) Eurasian Plate Pacific Plate Philippines Plate © Shunji Murai Figure 3: Distribution of big earthquakes with more than M6 2000- The selection of GPS Stations for triangle network for the prediction is based on rather coarse interval (say 20-50km) because triangle crossing different plates would be more important. Triangles are formed basically with all possible combinations of those selected GPS Stations regardless of distance, but from the validation research sponsored by Tokyo Electric Power Service Company (TEPSCO), 6.590 triangles in Japan are selected and checked whether daily change of triangle area exceeds a threshold or not. All of the above mentioned 162 big earthquakes showed pre-signals 1 to 90 days in advance to each earthquake depending on type of earthquake. It proved that we can predict the occurrence and the location of earthquake but cannot predict yet the pinpoint day of the occurrence.

Concerning overseas earthquakes we don’t have dense GPS stations except GPS stations provided by International GPS Service (IGS). Nevertheless our method showed pre-signals of the past big earthquakes from very coarse IGS GPS stations selected near the epicenter. Several evidences of those big earthquakes are introduced in this paper.

3. Validation Those earthquakes occurred after the construction of GSI GPS Stations, have been checked whether pre-signals existed or not. The following big earthquakes with serious damages were checked more carefully as samples, though only three of them are introduced here.

Miyagi Offshore Earthquake, M7.1, 26 May 2003, North American Plate Tokachi Offshore Earthquake, M8.0, 26 September 2003, North American Plate Niigata-Chuetsu Earthquake, M6.8, 23 October, 2004, North American Plate West Fukuoka Offshore Earthquake, M7.0, 20 March 2005, Eurasian Plate Noto Peninsula Offshore Earthquake, M6.9, 25 March 2007, Eurasian Plate Pre-signals were found in not only in small triangles near the epicenter but also very big triangles which overlay in different plates with several thousands kilometers apart.

Tokachi Offshore Earthquake was the biggest one with M8.0 during the period with no death but oil tanks broken. Figure 4 showed a typical pre-signal found a week before the occurrence in a triangle which is located near the epicenter.

Miyagi Offshore Earthquake showed several pre-signals before the earthquake;

29days before, 23 days before, 15 days before, 13 days before, 12 days before and a day before. The biggest pre-signals were found 23 days before in 1944 triangles while pre-signals were found a day before in 178 triangles as shown in Figure 5. Figures show four cases of Noto Peninsula Earthquake;

24 days before, 21 days before, days before and a day before where x mark shows the epicenter and red lines show triangles including the epicenter and blue lines show triangles which do not include the epicenter. It would be a surprise to realize that many of triangles were so big to range between different plates. Most of triangles were red which means they are closely related with the epicenter.

Figure 4: Pre-signal of Tokachi Earthquake Miyagi Offshore Eq.

Miyagi Offshore Eq.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 6 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.