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:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 11 |

«фонд первого президента республики казахстан – лидера нации совет молодых ученых инновационное развитие и востребованность науки в современном ...»

-- [ Страница 3 ] --

- пункты погрузки и пункты разгрузки. Используя последовательный перебор всех произошед ших событий от первого до последнего, находится «ключевой пункт» - событие разгрузки. Для того чтобы найти второй ключевой пункт (парный, уже найденному ключевому пункту), запу скается перебор событий от ключевого до первого события пока не находится второе (парное) ключевое событие.

В случае обнаружения «пары» устанавливаются необходимые метки для события на разгру зочном и погрузочном пунктах соответственно. Для события разгрузки признак PriorKeyIndex получает значение номера парного события погрузки. А признак PriorKeyIndex события погруз ки получает значение -1. в данном же блоке определяется тип перевозимой горной массы. В слу чае если транспортируется руда, то событие разгрузки получает качественные характеристики события погрузки. Когда найдены оба ключевых пункта, запускается перебор событий для по иска предыдущего события разгрузки.

Блок 5 – перебор событий от первого до последнего события.

Блок 6 – каждое событие проверяется условием на наличие необходимой метки.

Блок 7 – в случае, если событие прошло предыдущее условие, то запускается перебор со бытий от текущего события до первого.

Блок8 – событие проверяется на наличие метки ekLoad.

n – EventsCount PKI – PriorKeyIndex PD – PriorDirection ( ) 10,11 (event,k) 7 i.PKI - j.. k - (events,i) IsKeyUnloading 0.. n- Punkt AIsExist = False 4 14 n- (events,j) 24,26, j.PKI = k i.PKI+1....i- 5 not AIsExist (events,i) 7 15 5 jekOutage 0.. n- jekLoad 17,29, (events,i) i - ekUnload 7 30 0.. n- j.PD=pdUnloading i - IsKeyUnloading (events,j) Punkt 12 5 i-1.. 8 (events,j) j - ekLoad 12 i.PKI+1..i not AIsExist 18 (j=ekOutage OR 9 j=ekLoad) i.PD =pdLoading i.PKI = j j.PKI= -1 26 10 j.PD=pdUnloading j.PD=pdNull i,j IsMineralWealth i - IsKeyLoadingPu 22 11 nkt i:=.

(j) 12 not AIsExist 29 i.PD=pdUnloading i.PD=pdNull 15 Рисунок 1, лист n – EventsCount PD – PriorDirection ( ) BI – BlockIndex ( ) Gx -, /* 15 40 41 n0 n-1.IsKey AISAutoRoads i.PD UnloadingPunk t 32 FCalcLoadingSm+ =dSm 46,48, (events,i) 52 pdLoading FCalcLoadingTsec ADISDispatcher.A 50,51 0..n- +=dTsec ddUnloaded(…) ALM+=dSm 43 i _CalculateUnl FCalcUnloadingTs pdUnloading oadingPunktE ec+=dTsec vents 34 35 44 _CalculeteEx dTsec= dTsec=0 FCalcNullSm+= cavators dSm else FCalcNullTsec+= dTsec 36 _CalculeteAut os 45 dSm=0.



i.IsKeyLoading Punkt i0 37 AIsAutoRoads i.BI-1 i-1.BI-1 FCalcPunktTsec[e kLoad]+=I.BlockTs I.IsKeyUnloadi ec ngPunkt ALM := 0. dSm= I.Kind=[ekPere smenka,ekAZC,ekFood,ekAT 32 C,ekRemont,e kPump,ekOuta 39 ge] FCalcSm+=dSm 50 FCalcPunktTsec[E FCalcPunktTsec[e 32 vents[I].Kind]+= kOutage]+= 40 I.BlockTsec I.BlockTsec FCalcGx= Gx ADISDispatch 32 er.FOnCalcul ated(Self) Рисунок 1, лист 2 - Алгоритм определения вышеозначенных показателей функционирования горно транспортного комплекса Блок 9 - в случае, если событие успешно проходит предыдущее условие, то событие с меткой ekUnload получает номер (привязывает) события с меткой ekLoad, а событие с меткой ekLoad получает значение -1.

Блок10 – условие проверки типа перевозимой горной массы.

При прохождении блока 10 в следующем блоке событию разгрузки присваиваются каче ственные характеристики события погрузки.

В блоке 12 – осуществляет перебор событий от текущего до первого.

Блок 13 – осуществляет проверку события, происходит ли событие на разгрузочном пункте.

В случае успешного прохождения данного условия, в следующем блоке необходимым параме трам присваивается номер текущей смены.

Четвертый этап (блоки 15-30) предназначен для определения направления объекта текуще го события. Осуществляется перебор событий, при обнаружении события на пункте разгрузки, для всего направления движения между пунктом погрузки и данным пунктом устанавливается грузовое направление. При обнаружении события на пункте погрузки, для направления между предыдущим пунктом разгрузки и данным пунктом устанавливается порожняковое направление при условии, что данное событие не является простоем или погрузкой. Нулевое направление присваивается согласно общепринятым технологическим параметрам.

Блок 15 – перебор всех событий от первого до последнего события.

Блок 16 - осуществляет проверку события, происходит ли событие на разгрузочном пункте.

Блок 17 – перебор событий от события погрузки до текущего события.

Блок 18 – всем событиям, которые входят в предыдущий цикл присваивают метку грузового направления.

Блок 19 - осуществляется проверка события, происходит ли событие на погрузочном пункте.

Блок 20 – проверка события на наличие привязки.

Блок 22 – перебор событий от события погрузки до текущего события (события разгрузки).

Блок 23 – проверка, не является ли событие простоем или погрузкой.

Блок 24 - всем событиям, которые проходят предыдущее условие, присваивают метку по рожнякового направления.

Блок 25 – условие пройдет успешно в случае, если событие является простоем либо по грузкой.

Блок 26 – в случае успешного прохождения предыдущего условия событию ставится метка порожнякового направления.

Блок 27 - в случае, когда условие блока 25 не выполняется, событию присваивается нулевое направление.

Блок 28 – проверка логической переменной AIsExists.

Блок 29 - в случае успешного прохождения предыдущего условия событию ставится метка порожнякового направления. В противном случае в блоке 30 всем событиям от текущего до предыдущего присваивается нулевое направление.





Пятый этап (блоки 31-58) – этап расчета технологических показателей. В процессе пере бора событий вычисляются:

- время движения между событиями;

- расстояние между событиями;

- расчетные данные по направлению движения;

- расчетные данные по пунктам и простоям.

Блок 31 – логическая переменная AIsAutoRoads получает значение.

Блок 32 – перебор событий от первого до последнего события.

Блок 33 – условие, что текущее событие не первое в данной смене. При успешном прохож дении данного условия в следующем блоке осуществляется расчет времени движения, в против ном случае в блоке 35 осуществляется обнуление переменных.

Аналогично осуществляется расчет расстояния движения и удельного расхода топлива (бло ки 36-40).

Блок 41 предлагает выбор относительно определенного выше направления. В последующих блоках определяются расстояние и время движения в грузовом, порожняковом и нулевом на правлениях, а также грузооборот за смену.

В блоках 45-51 определяется продолжительность погрузки, разгрузки, а также определяют ся тип и продолжительность технологических простоев (пересменка, заправка, подкачка шин, обед и т.д.).

Блок52 – уловите, которое выполнится, когда с начала смены уже были какие-либо события, и предыдущее событие происходило на пункте разгрузки В блоках 53-57 осуществляется расчет технологических показателей функционирования по перегрузочным складам, горному и транспортному оборудованию.

Таким образом, представленный алгоритм расчета технологических показателей функцио нирования горно-транспортной системы карьера при применении автоматизированной системы диспетчеризации горно-транспортных работ позволяет осуществлять достоверный и оператив ный расчет показателей, обеспечивающих пользователей в режиме реального времени сведе ниями о состоянии горно-транспортного комплекса, выполнении плановых показателей и др. По каждой единице оборудования пользователь владеет информацией об объеме перевезенной гор ной массы (руды, породы и в целом), грузооборот, средневзвешенные показатели высоты подъе ма горной массы и расстояния откатки, коэффициенты использования пробега и времени смены, время работы и простоя оборудования. Кроме этого, по каждому автосамосвалу, вышедшему на смену, представляются такие сведения, как: средняя загрузка и коэффициент использования грузоподъемности, количество рейсов, степень выполнения плановых показателей, среднетех ническая и эксплуатационная скорости передвижения машины, общий пробег, его значения в грузовом и порожнем направлениях, практически вся информация о расходе топлива (общий, в работе, в простое, в нулевых рейсах и без груза, а также удельные показатели), время пребыва ния машины в различных состояниях (в движении с грузом и без груза, в нулевых пробегах, пре бывание под погрузкой и разгрузкой), среднее время рейса, время простоя, а также ряд второ степенных показателей (время на заправку, на обеденный перерыв, на пересменку, пребывание в аварийном состоянии). В приложении к нему дана информация по грузопотокам. В ведомости указывается номер экскаватора, где погружена порода, номер перегрузочного склада, на котором разгружался автосамосвал, высота горизонта, на котором они находятся, расстояние откатки и высота подъема горной массы, объем перевезенной породы. Таким образом, пользователь имеет достоверную информацию о ведении горно-транспортных работ, выполненных конкретной еди ницей оборудования за смену.

список использованных источников:

1. Системы мониторинга транспорта. //Virage 10.2005 г.

2. Галиев С.Ж., Жусупов К.К., Татишев Е.Н., Бояндинова А.А. и др. Автоматизированное корпоративное управление геотехнологическими комплексами на открытых разработках. – Алматы, 2007. - 237 с.

3. Шабельников Е.А. Разработка методического обеспечения автоматизированной диспетчеризации горно транспортного комплекса на карьерах: дисс.... канд. техн. наук. – Алматы, 2010. – 89 с.

Пашков С.В., Алимова И.Р.

Северо-Казахстанский государственный университет им. М. Козыбаева, Петропавловск, Казахстан оценка воздействиЯ и нагрузок на экосистемы лесостепных ландШафтов северного казахстана Юг Западной Сибири, имеющий высокую степень преобразованности природных систем, нуждается в специальных эколого-географических исследованиях. Особенно актуальны они для территорий, обладающих уникальным природно-ресурсным потенциалом. Для Северо Казахстанской области (СКО) таковыми являются лесостепные районы. Географическое поло жение, благоприятные природные условия и богатство природных ресурсов (в первую очередь, земельных) исторически обусловили активное заселение и сельскохозяйственное освоение ле состепной зоны.

Разнообразные, обладающие высоким экологическим потенциалом ландшафты лесо степной зоны давно вовлечены в хозяйственную деятельность человека: на современном этапе они развиваются в условиях высокого демографического и техногенного давления. В регионе преобладают модифицированные и трансформированные ПТК, по своей структуре и особен ностям функционирования сильно отличающиеся от естественных. В таких условиях глубокая всесторонняя экодиагностика становится основой прогноза ландшафтно-экологического состо яния региона и управления природопользованием.

Для проведения эколого-ландшафтного районирования территории лесостепи СКО, опре деления экологических показателей устойчивого развития первоначально необходимо устано вить современные антропогенные нагрузки и степень антропогенной трансформации основных видов ландшафтных комплексов.

В отличие от хорошо разработанной методики географического изучения ПТК, методы ис следования современных ландшафтов в условиях техногенного влияния развиты еще недоста точно. Какая-либо единая система сбора данных, необходимых для анализа и оценки простран ственных закономерностей, существующих антропогенных нагрузок, практически отсутствует.

При проведении эколого-географического анализа на мезорегиональном уровне, возникла необходимость в сопоставлении границ ландшафтных мезорегионов (лесостепных провинций и подпровинций) и районов СКО. Лесостепные подпровинции СКО в общем плане совпадают с территориями районов: южная лесостепь – Кызылжарский, Мамлютский и район М. Жума баева;

колочная лесостепь – Жамбылский, Есильский, Аккайынский, Шал акына. В офици альной статистике данные административные образования объединены в зональную природно хозяйственную группу – лесостепные районы СКО [1]. Весь обработанный в работе материал собирался в ее границах, а затем интерполировался на территории, соответствующие зонально провинциальной структуре.

Еще одна сложность в характеристике современного состояния геосистем – определение перечня критериев для экологической оценки состояния геосистем и расчета антропогенной на грузки. Универсального списка сегодня не существует: набор их зависит от уровня исследо вания и своеобразия изучаемой территории. Анализ трансформирующего воздействия для ис следуемой территории проводился по 18 показателям влияния хозяйственной деятельности на ландшафты, позволившим делать некоторые выводы по состоянию природной среды в рамках административных образований.

Отобранные для анализа показатели были объединены в четыре группы: 1) демографиче ские (базовая группа), 2) показатели стабильности природной среды;

3) индустриальной освоен ности и 4) сельскохозяйственной освоенности.

Расселение людей и хозяйственное освоение территории – две стороны единого историческо го процесса, в котором следует различать еще одну составляющую, а именно – трансформацию природных ландшафтов под влиянием человеческой деятельности. Ландшафты и региональные системы мезоуровня одновременно подвергаются многообразным антропогенным нагрузкам, сложно сочетающимся во времени и пространстве (интегральным нагрузкам). Демографиче ские данные в этой ситуации являются косвенными показателями, имеющими наибольшее инте гральное значение. С их величиной, как правило, согласуются уровень освоенности территории, интенсивность хозяйственной деятельности и антропогенного воздействия на ландшафт.

Вторая группа показателей – лесистость территории, площадь земель, не занятых в произ водстве, площадь водных ландшафтов и величина овражной эрозии (число оврагов на 1000 км2) – это показатели состояния природы. Они дают представление о «качестве» природной состав ляющей природно-антропогенных геосистем, Неиспользуемые земли (это в основном гослес фонд, госземзапас, неудобные земли) и земли под водой – это фактически экологический резерв, буферные территории;

лесистость (и еще чаще ее динамика) рассматривается как показатель стабильности ландшафтов региона.

Наибольшая трансформация ландшафтов связана с воздействием техногенного фактора на природные комплексы и их компоненты. В третью группу сведены величина забора воды из всех источников, выбросы в атмосферу загрязняющих веществ, плотность – автодорог с твердым по крытием, число карьеров на 1000 км2.

Большой объем опасного техногенного вещества, значительное преобразование рельефа, водного баланса территории связаны со строительством и эксплуатацией автомобильных дорог.

Их линейная конфигурация, тесная связь с сетью населенных пунктов при расчете суммарной нагрузки позволяют рассматривать плотность автодорог отдельно, условно выделив его из груп пы показателей индустриального освоения территории [2].

Наиболее представительная четвертая группа включает 7 показателей агроприродопользо вания: доля пашни, сенокосов, пастбищ и мелиорируемых земель в районе, количество голов скота, внесение минеральных удобрений и эродированность земель. Первая подгруппа включает нагрузки, связанные с растениеводством. Их расчет проводился по угодьям с использованием специальной формулы, учитывающей долю данного угодья в площади района и коэффициент глубины трансформации, который изменяется от 2 до 0,2. Коэффициенты ранее использовались для проведения подобных расчетов [3].

Глубокая трансформация ландшафтов на мелиорируемых землях, где осуществляется ре гулирование водно-физических свойств почвы, управление агрофитоценозами, планирование поверхности имеет весовой коэффициент 2. Далее идет пашня – 0,9, пастбища – 0,5, сенокосы – 0,4. Умножение доли данной категории земель (в процентах от общей площади района) на ко эффициент глубины трансформации и дает балльную оценку, рассчитанную для каждого райо на. Полученные показатели обеспечили сравнимость трансформирующих воздействий разных отраслей сельхозпроизводства.

Вторая подгруппа агроприродопользования – качественные показатели. Распределение внесения минеральных удобрений условно отражает трансформацию геохимического фона обрабатываемых земель, а показатель эродированности – изменение свойств почвы. Количество условных голов скота на 1га пастбищ и сенокосов характеризует вклад животноводства в транс формацию геосистем.

Все показатели были сведены в матрицу, которая в общем виде отражает множественность и полифункциональность взаимодействия в системе «население-природа-хозяйство» региона.

В таблице представлены баллы и относительные величины, учитывающие антропогенную со ставляющую в функционировании ландшафтов. Сравнимость их в рамках административных районов обеспечивается отнесением показателей к сопоставимым площадям.

Расчет антропогенных нагрузок по административным районам осуществлялся на основе методики оценки воздействий хозяйственной деятельности.

Статистическая обработка матрицы позволила выявить три фактора, в общем виде опре деляющих антропогенные нагрузки по административным районам. Это демографический фак тор и факторы влияния промышленности и сельского хозяйства. Каждый из них рассчитывался суммированием нескольких наиболее тесно взаимосвязанных и взаимообусловленных показа телей, независимо от их групповой принадлежности.

Результаты анализа распределения базового показателя (величина демографического давле ния) свидетельствуют, что в условиях наибольшего «пресса» функционируют ландшафты юж ной лесостепи, на территории которых находится областной центр с крупными транспортными развязками (Мамлютский, Кызылжарский и район Магжана Жумабаева). В пределах этой под зоны наиболее высокое демографическое давление испытывают пойма р. Ишим и озерные гео системы, исторические являющиеся центрами притяжения населения районов лесостепи СКО [там же].

На территории южной лесостепи исторически сложилась концентрированная плотноячеи стая система поселений (с момента закладки крепостей и редутов «Горькой Линии»), отличаю щаяся высоким показателем людности населенных пунктов. Поэтому демографическая нагрузка на эти территории – повышенная.

Таблица Оценочная матрица воздействий и нагрузок на экосистемы административных районов Северо-Казахстанской области показатели антропогенной трансформации 1. лесистость, % от общей площади 2.не используемые в с/х от общей площади 3. водные ландшафты. % о общей площади 4. количество оврагов на 1000 кв.км.

5. плотность населения, чел. на кв.км.

6.плотность поселений на 1000 кв.км.

7. плотность крупных поселений (свыше 500 чел. на 1000 кв.км) 8.забор воды из всех источников, млн.куб. м в год 9.выбросы в атмосферу загрязняющих веществ, т на кв. км 10. плотность автодорог с твердым покрытием, км на 10 кв.км 11.число карьеров на 1000 кв. км 12.доля пашни в районе, баллы 13.доля сенокосов в районе, баллы 14.доля пастбищ в районе, баллы 15. мелиорируемые земли, % от сельхоз. угодий 16.количество голов скота на кв.км 17. внесение минеральных удобрений, тонн действ. в-ва/га 18.эродированность земель, % от сельхоз. угодий Интегральный показатель хозяйственного воздействия и суммарный показатель состояния природы положены в основу определения остроты экологической ситуации на территории лесо степи СКО. Предложена следующая градация количественных показателей для разной остроты экологической ситуации: интегральный показатель (ИП) составляет менее 40 баллов, показа тель состояния природы (СП) - более 60 - нормальная;

ИП от 40 до 60 баллов, СП - от 45 до - удовлетворительная;

ИП от 60 до 80 баллов, СП - от 30 до 45 - напряженная;

ИП от 60 до баллов, менее 30 - конфликтная;

ИП более 80 баллов, СП - менее 30 – критическая.

Критических величин достигли нагрузки на природные системы в Кызылжарском районе.

Это самый северный район, находящийся в долине Ишима и испытывающий наибольшее влия ние г. Петропавловска. Экологическую ситуацию в Мамлютском и Магжана Жумабаева районах рассчитанные результаты позволяют считать кризисной. Высокий уровень сельскохозяйствен ного освоения характеризует эти южнолесостепные территории.

Данные районы, располагающиеся вдоль Транссибирской магистрали, являются осью кон центрации населения и производства, железная дорога определяет повышенный уровень нагру зок на геосистемы указанных территорий.

В условиях среднего демографического давления и хозяйственного освоения функциони руют приишимские лесостепные районы - Есильский, Шал акына. Уровень хозяйственного воз действия и демографического давления на ландшафты в границах Аккайынского, Айыртауско го, Акжарского районов можно охарактеризовать как умеренный. Территории этих двух групп относятся к группе районов с удовлетворительной экологической ситуацией [4].

Прогноз дальнейшего развития лесостепных геосистем, разработка программы рациональ ного природопользования, с учетом сложившихся в регионе экологических ситуаций, возможна только на основе эколого-ландшафтного районирования, которое, наряду с оценочными пока зателями, будет учитывать особенность ландшафтной структуры территории, возможности ее экологического потенциала, временной фактор в развитии антропогенных ландшафтов СКО.

литература:

1. Северо-Казахстанская область. Статистический ежегодник за 2010 год. – Петропавловск, 2011. – 264 с.

2. Кочуров Б.И. Экодиагностика и сбалансированное развитие: Учебное пособие. – Москва – Смоленск: Маж дента, 2003. – 384 с.

3. Пашков С.В. Эколого-экономические аспекты развития сельского хозяйства Северо-Казахстанской области.

Учебное пособие. – Петропавловск: СКГУ, 2008. – 168 с.

4. Пашков С.В. Агротрансформация лесостепных ландшафтов Северо-Казахстанской области// Теоретиче ские и прикладные вопросы современной географии. – Томск, 2009. – С. 171-172.

Иванов Кирилл Сергеевич НПК «Механобр-техника», Санкт-Петербург, Россия перспективы использованиЯ методов стохастической оптимизации при реШении задач разработки вибрационного оборудованиЯ Развивающиеся методы численного моделирования позволяют решать все более широкий спектр задач, которые ранее не могли быть исследованы достаточно точно универсальными ме тодами. Параллельными курсами с алгоритмами компьютерного моделирования совершенству ются и методики численной оптимизации. В последнее время с помощью совместного исполь зования этих подходов удалось выработать универсальные методы для решения ряда, в первую очередь, инженерных задач, не допускающих аналитического исследования. Примером области, в которой применение сочетания этих двух подходов может предоставить определенные преи муществ, является ряд задач вибрационной обработки сыпучих материалов.

Процессы, происходящие в сыпучей среде при воздействии вибрации, определяются в основном специфическими ударными взаимодействиями, силами трения и прочими силами, возникающими в областях контакта частиц материала друг с другом и с деталями конструкции, а также силами, возникающими из-за взаимодействия частиц материала с окружающей их сре дой. Даже в случае рассмотрения отдельной частицы, специфика этого спектра взаимодействий существенно затруднил бы аналитическое исследование ее поведения. По этим причинам клас сические модели сыпучей среды, разработанные для, например, изучения процесса грохочения, рассматривали сыпучий материал как единое целое, феноменология таких моделей обыкновен но базировалась на технологических параметрах. Расплатой за это недетальное рассмотрение служила узкая применимость аналитических моделей. Фактически, частная аналитическая мо дель, как правило, применима только для одного конкретного типа устройства, для которого она была создана. В связи с этим, данные модели при поиске оптимальной конфигурации устрой ства, взаимодействующего с сыпучей средой, применимы, только если принципиальная схема конструкции не меняется. Вследствие этой особенности классических аналитических подходов, разработка новых устройств, в особенности, устройств отличной от стандартной конфигурации, базировалась, в первую очередь, на интуиции и опыте конструкторов, а удачные образцы со вре менем вытесняли менее эффективные модели.

Зародившиеся еще в семидесятые годы двадцатого века универсальные методы компью терного моделирования, такие как методы семейства конечных и дискретных элементов, под готовили почву для существенного изменения методики расчета и разработки новых устройств.

И если в первые десятилетия после своего появления они были слишком ресурсоемкими для широкого применения, то к девяностым годам двадцатого века картина несколько изменилась, а к настоящему времени численные методики решения ряда задач стали настолько эффективны ми, что практически не требуют временных затрат. Стоит отметить, что хотя подобные методы и отличаются универсальностью и эффективностью, применение их для усовершенствования существующих и разработки новых устройств сопряжено с определенными трудностями. Дело в том, что эти методы базируются на феноменологии очень «низкого» уровня, по большому сче ту - на основных законах механики. Результаты частного применения подобных методов еще не устанавливают никаких связей или зависимостей между технологическими параметрами иссле дуемых устройств и характеристиками их работы, а только демонстрируют работу конкретной конфигурации при конкретных же условиях. Именно в этих обстоятельствах свою роль начи нают играть методы стохастической оптимизации. Не имея представления о функциональных зависимостях между параметрами устройства и характеристиками его работы, но зная - каких показателей нужно достичь, разработчики могут находить с помощью методов стохастической оптимизации наилучшую конфигурацию. Для этого, необходимые условия задаются в качестве целевой функции алгоритма стохастической оптимизации и вычисляются с помощью численной модели.

В настоящее время непрерывно растет количество публикаций, демонстрирующих преиму щества совместного использования эффективных компьютерных моделей и вероятностных ме тодов оптимизации. Охвачен широкий спектр задач: от инженерных в области сопротивления материалов [1] до прогнозирования отказов оборудования.

Аналогичный подход был применен в НПК «Механобр-техника» при исследовании задачи вибрационного грохочения. Исследования начались с применения метода дискретных элементов [2], однако, для сокращения временных затрат была разработана упрощенная методика модели рования. С помощью разработанной модели [3] был создан алгоритм автоматического поиска оптимальных параметров грохота [4].

Построенная модель процесса грохочения базировалась на классических подходах, таких как представленные работах [5], и является, по сути, дальнейшим обобщением подхода, пред ложенного в [6]. Однако аналитические соотношения применяются локально для каждой вир туальной ячейки (рис. 1), на множество которых разбит слой материала на поверхности сита.

Это позволяет обойти ряд ограничений, возникающих при применении чисто-аналитических моделей.

Рис. 1. Слева – схема представления материала на поверхности сита в виде набора ячеек, продольное сечение, справа – то же сечение, результат выполнения программы Построенный на базе этой модели алгоритм и программа принимают на входе следующие технологические параметры грохота: параметры сита, такие как живое сечение, размер отвер стий, длина и ширина, параметры динамики материала – скорость его продвижения по ситу (была составлена дополнительная программа, вычисляющая этот параметр по характеристикам материала и вибрации), скорость прохождения материала через отверстия сита, и толщину слоя материала под питателем (этот параметр также поддается вычислению по характеристикам), кроме того программа принимает насыпную плотность материала и коэффициенты трения ма териала о рабочие поверхности (в случае необходимости вычисления скорости вибрауионного перемещения). Для обрабатываемого материала также задается его гранулометрический состав, который вводится в виде пяти узких классов, для каждого из которых задан средний размер частиц и массовая доля этого класса в питании. На выходе получаются извлечения для узких классов, а также диаграмма распределения различных классов крупности в слое материала на поверхности сита. К достоинствам представленной модели можно отнести ее вычислительную простоту, относительную точность результатов, а также гибкость - каждая модель частного про цесса, возникающего в сыпучей среде, введенная в данную общую схему, может быть легко из менена. В частности, введенные на данный момент как протекающие равномерно с постоянной скоростью процессы сегрегации и перемешивания могут быть представлены и с помощью более точных моделей. Данная модель прошла экспериментальную проверку, более подробный ее об зор также представлен в [7].

Представленная модель была использована для создания программы автоматического по иска оптимальных параметров грохота. В качестве метода оптимизации был использован так называемый алгоритм роя частиц [8]. Этот алгоритм, набирающий популярность в последнее время, основывается на имитации поведения стаи птиц или роя насекомых, занятых поиском оптимального положения. В общих чертах этот алгоритм можно описать так: в пространстве параметров задается область поиска. В случае оптимизации параметров грохота, эта область задается в виде диапазонов допустимого изменения технологических параметров устройства, таких как, например размеры сита и его живое сечение, размеры отверстий, характеристики ви брации. Эти параметры являются входными для описанной выше модели процесса грохочения.

Задается целевая функция, эта функция должна быть выразима через выходные параметры мо дели процесса грохочения: в частности, в качестве целевой функции может быть использована эффективность извлечения одного или нескольких классов.

Далее область поиска заполняется случайным образом равномерно распределенными точками. Каждая точка берется в качестве начальных координат представителя стаи. Также для каждого представителя стаи случайным образом задается начальная скорость. Кроме того, запись каждого представителя стаи несет ин формацию об оптимальном положении, в котором он побывал. По умолчанию, это поле заполня ется начальными координатами. Также хранится и наилучшее положение, среди известных всем представителям стаи. В процессе дельнейших итераций обновляются координаты «частиц» и их скорости. Положения пересчитываются в соответствии со скоростями, а скорости, также пере считываемые на каждой итерации, подвержены ряду влияний: частицы в определенной степени стремятся сохранить направление своего движения, в то же время, вернуться в наилучшее из тех положений, в которых она побывала, а также двигаться к общему для всей стаи наилучшему положению. Степени влияния индивидуального и коллективного знания задаются рядом коэф фициентов, выбор которых представляет отдельную трудность. При разработке программы, этот выбор был произведен по методикам, предложенным в [9]. Итерации продолжаются до тех пор, пока не будет выполнен критерий остановки. В реализации описываемой программы таким кри терием служило количество итераций, то есть, процесс оптимизации был ограничен по своей продолжительности.

Результаты тестовой прогонки программы представлены на рис. 2.

а) б) в) Рис. 2. Результат применения метода роя частиц совместно с представленной моделью грохочения. Области сгущения содержат оптимальные сочетания параметров а) живое сече ние и диаметр отверстия сита, б) длина и ширина сита, в) скорость движения материала по ситу и толщина слоя материала под питателем Составленная таким образом программа, даже с учетом возможной ограниченной приме нимости используемой в ней математической модели процесса грохочения, может послужить эффективным инструментом для выбора предварительных технологических параметров разра батываемых классических грохотов. Дальнейшее уточнение конструкции можно производить, применяя натурные эксперименты и более точные методы типа дискретных элементов, однако, очевидно, начать с применения дискретно-элементных алгоритмов практически невозможно, поскольку они отличаются высокой ресурсоемкостью и непригодны для проведения серий из большого числа симуляций. Таким образом, представленный подход может оказаться эффектив ным инструментом при конструировании классических вибрационных грохотов.

список использованной литературы:

1. T-H. Kim, I. Maruta, T. Sugie, A simple and efficient constrained particle swarm optimization and its application to engineering design problems, Journal of Mechanical Engineering Science, 2010, vol 224, No C2, pp. 389- 2. Феоктистов А.Ю., Каменецкий А.А., Блехман Л.И., Васильков В.Б., Скрябин И.Н., Иванов К.С. Применение метода дискретных элементов для моделирования процессов в горнометаллургической промышленности // Записки Горного института. 2011. Т. 187. С 3. Ivanov K.S. Optimization of Vibrational Screening Process //Proc. Vibration Problems ICOVP 2011, Technical University of Liberec. 2011, PP. 174- 4. Иванов К.С. Возможный подход к моделированию процесса грохочения и метод автоматической оптимиза ции параметров грохота, труды конференции HTFR 5. G. Ferrara, U. Preti, G.D. Schena.: Modelling of screening operations. Intern. J. of Mineral Processing. 22, 1-4, 1988, pp. 193- 6. Вайсберг Л.А., Рубисов Д.Г.: Вибрационное грохочение сыпучих материалов. Механобр, 1994, 47 с.

7. Ivanov K.S. Modeling and optimization of vibrational screening process //Proceedings of the XXXIX International Summer School Conference APM 2011. – St. Petersburg (Repino), July 1-5, 2011. – СПб., 2011, PP. 213-218.

8. Kennedy J., Eberhart R.: (1995). Particle Swarm Optimization. Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks. IV, 1995, pp. 1942– 9. Pedersen M.E.H.: Good parameters for particle swarm optimization. Technical Report HL1001 (Hvass Laboratories). Асанов А., Шилібек К.К.

М.Х.Дулати атындаы Тараз мемлекеттік университеті, Тараз, азастан суда еритІн полимерлердІ топыраты электрлІк асиетІне серІн анытау Топыратаы электрокинетикалы асиет зарядтарды бар болуымен тсіндірілетіні бізге белгілі [1-3]. Бл заряд дисперсиялы ортаны белгілі бір белгіні иондарыны сайланбалы ад сорбциясына немесе бліктерді ратын молекулаларды диссоциациялануына негізделген.

Дисперсиялы фаза жне дисперсиялы орта шекарасындаы электрокинетикалы асиеттерді зерттеу коллоидты бліктерді айналасында теріс табалы зарядтарды екі абатты электр абатыны пайда болатындыы туралы ойа келеді. Екі фаза арасындаы потенциал дар айырмасы Фрейндмех [4] бойынша арапайым термодинамикалы потенциал деп аталады, ал иондарды адсорбцияланатын жне диффузиялы абатыны шекарасында туатын потен циал – электрокинетикалы потенциал () деп аталады. Бл екі потенциал бір-бірінен атты ерекшеленеді. Ол былай тсіндіріледі: бір фаза басасына араанда сырыса, онда сырана сйыты атты беті бойынша емес, осы бетке тікелей байланысты жа абаты бойынша теді.

Электрокинетикалы потенциал диффузиялы абатты дамуымен байланысты. Диффузия абаты кп болан сайын потенциал шамасы кп болады. Сондытан электрокинетикалы по тенциал коллоидты блшекті беріктігі ретінде арастырылады.

– потенциал шамасы – кптеген факторлар функциясы, тікелей аланда ерітіндідегі жне коллоидтарды екі абатты электрлік абатындаы иондарды саны мен рамына жоары дрежеде байланысты. Жетіспеген жадайда электролиттерді осанда жекелей учаскелердегі – потенциалды азаюынан тйіршіктеу жреді, ал алан учаскелерде лкен диффузиялы абы пен потенциалды- лкен шамасы саталынады. Мндай жадайда барлы сотыысуларда агрегация жрмейді. Заряды бар учаскелер бірін-бірі тепкенде жинаы рылыма жабысуы болмай «торлар» мен уыстар алыптасады. Сондытан, барлы жйеде осындай рылымны тзілуі байалады. Олар броунды озалысын тотатып, аыштыын жояды.

Электролиттерді саны кбейген сайын - потенциал кеми тседі. Бл кезде диффузиялы абат тартылып бліктер кез-келген атыысуларда жабысуа бейім болады, сонда клемді тнба трінде тсетін компактілі (жинаы) агрегаттар тзіледі.

Зертханалы жадайда арапайым технологиямен малейн ышылы мен акриламидті со полимерлену німін жне полиакрилнитрилді гидролиздеуді тиімді тсілімен алынан МАА 3-К, ГПАН-К [5-6] жне брыннан млім К-4 жне ПАА суда еритін полимерлерді топыраты электрлік асиетіне серін анытау шін зерттеулер жргіздік.

МАА-3-К, ГПАН-К, К-4 жне ПАА суда еритін полимерлер полиэлектролитті болып та былады жне оны коагулияциялаушы икемділігі макромолекуладаы иондалан топты кп болуына байланысты [4,7,8]. МАА-3-К, ГПАН-К, К-4 жне ПАА полимер препаратыны топыра суспензиясы сзінділеріні меншікті электроткізгіштік шамасына серін анытауды арапайым Кольрауш [9] дісімен жргіздік, ал электрокинетикалы потенциал шамасын () анытауды электроосмоспен жргіздік. лшеулер келесі трде жргізілді: алынан топыраты (баылау) немесе МАА-3-К, ГПАН, К-4 жне ПАА суда еритін полимерлермен делген 1 г топыраа 100 см3 дистиллденген су йды, оны шайап келесі кнге алдырды. Содан кейін суспензияны аз клемін сздік жне сзіндідегі меншікті электрткізгіштікті анытады.

Электрокинетикалы потенциалын анытау шін азана ерітіндісі бар тнбаны осы ерітіндімен суланан, сзгімен жамылан тбі тесік аспап стаканына йды. Тнба алдыменен сусоры сорышыны кмегімен сорылады, содан кейін 30 минут аралыында центрифугалады (2000-2500 айн/мин). Осындай жолмен дайындалан мембрана зі арылы сйыты жіберген жо. Жинаталан аспапты сзінділермен толтырды. Ттіктегі сйытыты озалу жылдамдыын лшеу градиентті траты потенциалы мен температурасында жргізілді.

Ортаны электрткізгіштігіне электросмос жылдамдыыны сері ескерілді.

Электрокинетикалы потенциал шамасы Гельмгольц-Смолуховский формуласы бойынша [9] есептеледі:

Мндаы:

- электрокинетикалы потенциал, В h - жабысаты коэффициенті, 200С шамасындаы су ерітінділері шін 0,01;

a -сйыты меншікті жылу ткізгіштігі, кері омдар;

u - ерітіндіні клемдік жылдамдыы, см3/мин;

i -ток кші, ампер;

– диэлектрлік траты, су жйесі шін = 81.

Меншікті электр ткізгіштікті жне - потенциалды анытау нтижелері кестеде келтірілген.

Кестеден кріп отыранымыздай МАА-3-К, ГПАН-К, К-4 жне ПАА суда еритін полимерлерді концентрациясы жоарылаанда меншікті электрткізгіштігімен салыстыранда лаяды, біра кп емес. Бл, полимер препараттарымен делген мндай топыратаы фильтраттарда бос электролиттер саны кбейеді. Осы кестеден, суда еритін полимерлерді 1,50 г/1000г топыраа ерітіндісінде электрокинетикалы потенциал шамасы МАА-3-К, ГПАН-К, К-4 жне ПАА суда еритін полимерлермен делмеген топыраты электрокинетикалы шамасына арсы азана азаятындыын креміз. Сол себепті, полимер препараттарыны серінде топырата тйіршіктелу е басты Н-байланысы, полимерлерді тзетілген фибриллді «ткелдері» кмегімен жзеге асады.

Полимер менш, 10 -4 Ом- см препараттарыны кон- - потенциал, мв центрациясы, г/дл 1 2 3 4 5 МА А-3-К 7,00 0,00 9,87 0,00 -5, 0, 7,38 0,38 10,71 0,84 -5, 0, 7,73 0,73 10,81 0,94 -5, 0, 8,08 1,08 10,91 1,04 -5, 0, 8,65 1,65 10,97 1,10 -5, 0, 9,06 2,06 11,10 1,23 -5, 0, 9,22 2,22 11,19 1,32 -5, 0, ГПАН-К 7,00 0,00 9,87 0,00 -5, 0, 7,37 0,37 10,68 0,81 -5, 0, 7,70 0,70 10,79 0,92 -5, 0, 8,04 1,04 10,87 1,00 -5, 0, 8,58 1,58 10,92 1,05 -5, 0, 8,97 1,97 11,05 1,18 -5, 0, 9,12 2,12 11,13 1,26 -5, 0, К- 7,00 0,00 9,87 0,00 -5, 0, 7,32 0,32 10,57 0,70 -5, 0, 7,61 0,61 10,66 0,79 -5, 0, 7,90 0,90 10,74 0,87 -5, 0, 8,38 1,38 10,79 0,92 -5, 0, 8,72 1,72 10,90 1,03 -5, 0, 8,85 1,85 10,97 1,10 -5, 0, ПАА 7,00 0,00 9,87 0,00 -5, 0, 7,88 0,88 9,95 0,08 -5, 0, 7,95 0,95 10,10 0,23 -5, 0, 8,05 1,05 10,25 0,38 -5, 0, 8,17 1,17 10,32 0,45 -5, 0, 8,33 1,33 10,40 0,53 -5, 0, 8,42 1,42 10,48 0,61 -5, 0, Кесте – МАА-3-К, ГПАН-К, К-4 жне ПАА суда еритін полимерлерді топыра сзінділеріні меншікті электрткізгіштік жне электрокинетикалы потенциал шамасына сері олданылан дебиеттер тізімі:

1. Почвоведение/ И.С.Кауричев, Л.Н.Александрова, Н.П.Панов и др.;

Под ред. И.С. Кауричева. – 3-е изд., пере раб. И доп. – М.:Колос, 1982. – 496 с.

2. Почвоведение. Под ред. А.С. Фатьянова, С.Н. Тайчинова. М., «Колос», 1972. – С. 115-116 - 480 с., 3. Агрохимия. Под ред. Акад. В.М.Клечковского и проф. А.В. Петербургского. Изд. «Колос», М.:1964. – 221 с.

4. Качинский Н.А. Физика почв, ч. 1 и 2. Высшая школа, 1965, 5. Патент РК 14010 Способ получения водорастворимого полимера-структурообарзователя почв /А.А.Асанов, К.К.Шилибек, А.А.Асанов;

опуб. 15.05.2006, БИ № 6. Пред. Патент РК 14811 Способ получения водорастворимого полимера-структурообарзователя / А.А.Асанов, А.О.Айдарова, А.А.Асанов, К.К.Шилибек;

опуб. 15.09.2004, БИ № 7. Орлов Д.С. Химия почв. – М.: Изд-во Моск. Ун-та, 1985 (Возбуцкая А.Е. Химия почвы. М., 1964) 8. Вершинин П.В. Об искуственных почвенных структурообразователях // Почвоведение –1958. – № 9. Путилова И.Н. Руководство к практическим занятиям по коллоидной химии – М. – Данияров Нурлан Асылханович, Балабаев Оюм Темиргалиевич, Смагулов Айдос Еркинович, Абетов Думан Багланулы Карагандинский государственный технический университет, Караганда, Казахстан к вопросу оценки остаточного ресурса маШин и оборудованиЯ промыШленных предприЯтий При эксплуатации машин и оборудования промышленных предприятий неизбежно возни кают повреждения или нарушения работоспособности их элементов даже при отсутствии де фектов изготовления и соблюдении правил эксплуатации. Это обусловлено особенностями про изводств: высокой коррозионной активностью технологических сред, высокими температурой, давлением и скоростью технологических потоков, наличием переменных температурных дефор маций и сложного напряженного состояния металла [1].

Контроль параметров технического состояния машин и оборудования позволяет прогнози ровать моменты наступления отказов. В соответствии с ГОСТ 27.002-89 отказом машин и обо рудования считается нарушение его работоспособного состояния. Если машины и оборудование после отказа или технического освидетельствования не подлежит восстановлению, то такое со стояние называют предельным состоянием. Нецелесообразность восстановления машин и обо рудования, имеющего повреждения, может быть обусловлена как технико-экономическими по казателями, так и нарушениями установленных требований безопасности (экологии). Признаки предельного состояния, установленные в нормативно-технической документации, называются критериями предельного состояния [2].

Остаточным ресурсом называют запас возможной наработки машин и оборудования после момента контроля его технического состояния (или ремонта), в течение которого обеспечивает ся соответствие, требованиям НТД всех его основных технико-эксплуатационных показателей и показателей безопасности [2].

Остаточный ресурс объекта устанавливается на основе совокупности имеющейся информа ции прогнозированием его технического состояния по определяющим параметрам до достиже ния предельного состояния [3].

Любой инженерный расчет предполагает определенный порядок, который систематизирует выполняемые операции, и для получения качественных и достоверных результатов алгоритм расчета разработанной методики введен в созданную для этих целей компьютерную программу для ЭВМ «Методика оценки остаточного ресурса машин и оборудования промышленных пред приятий». Основные технические характеристики компьютерной программы: размер програм мы – 685 КБ (701 440 байт);

язык программирования: Delphi 7;

тип реализующей техники: про цессор iPentium @800 MHz и выше;

оперативная память не менее 128 Mb;

700 Mb для установки операционной системы и АИС;

видеоподсистема (видеоадаптер и монитор) обеспечивающая работу в разрешении 800х600 точек при 16 битной глубине цвета с частотой регенерации не менее 85 Гц.

В программе определяются остаточный ресурс и износ машин и оборудования промышлен ных предприятий, установление которых включают два последовательных этапа.

Первый этап состоит из:

- запуска программы, после нажатия команды «ЗАПУСК ПРОГРАММЫ»;

- ввода исходных данных (рисунок 1).

Рисунок 1 – Диалоговое окно «Ввод исходных данных»

Если в документации отсутствует назначенный срок службы (ресурс) диагностируемых тех нических устройств, то принимается срок эксплуатации аналогичного технического устройства.

Сроки службы (ресурс) вновь создаваемых технических устройств устанавливаются в проектно конструкторской документации [3].

Рисунок 2 – Диалоговое окно «Результаты оценки остаточного ресурса»

При окончании срока эксплуатации, установленного в нормативной, конструкторской и эксплуатационной документации, дальнейшая эксплуатация машин и оборудования промыш ленных предприятий, без проведения экспертизы и работ по продлению срока безопасной экс плуатации не допускается. В связи с этим, использование компьютерной программы для ЭВМ, позволяющей оценивать остаточный ресурс машин и оборудования, позволит повысить эффек тивность эксплуатационной работы промышленных предприятий в соответствие с требования ми промышленной безопасности.

литературные источники:

1. РД 26.260.004-91. Методические указания. Прогнозирование остаточного ресурса оборудования по измене нию параметров его технического состояния при эксплуатации.

2. ГОСТ 27.002-89. Межгосударственный стандарт. Надежность в технике. Основные понятия. Термины и определения.

3. Методические рекомендации по проведению экспертизы промышленной безопасности. Согласован при казом Комитета по государственному контролю за чрезвычайными ситуациями и промышленной безопасностью от 24.05.2010 г. №15. Астана-2010 г.

оаев.Ш., ліпбаев Ж.Р., Тасжрекова Ж.

М.Х. Дулати атындаы Тараз мемлекеттік университеті, Тараз, азастан автомобиль-Жол кеШенІнІ дамуы Жне оны экологиЯлы мселелерІ Автомобиль-жол кешеніні (АЖК) дамуыны зекті мселелеріні бірі – оны оршаан ортаа сері, соны ішінде, АЖК-ны оршаан ортаа кері серін азайту болып табылады. Сол себептен АЖК жйелеріні даму пропорцияларын негіздеу мселесін экологтармен барынша толы зерттелген оршаан орта элементі ретінде абылданатын атмосфералы ауаа АЖК-ні зиянды серін тмендету трысынан арастырады.

Осы трыдан арастыранда, АЖК ызметі мен дамуыны тиімділігіні жалпы крсеткіші ретінде АЖК жйесін тйытайтын автомобиль клігіні жмысы салдарынан туындаан экологиялы-экономикалы шыын алынады. Автомобиль клігіні атмосфераны ластауы сал дарынан туындаан бл шыын АЖК даму пропорцияларын негіздеу мселесі шешілгеннен со зіні ммкін минимальді мніне мтылуы тиіс. Басаша айтанда, бл мселені шешу нтижесі экологиялы-экономикалы шыынды тмендетуге ммкіндік беретін АЖК-ны про порцияларын негіздеу сапасын жасартуды баытын крсетуге тиіс. Сз жо, АЖК ызметі мен дамуыны тиімділігіне мндай трыдан келу пропорцияларды тек экологиялы-экономикалы тиімділігін баалауа ана ммкіндік береді, яни те «тар», шектеулі баыт болып келеді. Деген мен де, бл баыт дрыс баыт деп саналады, себебі тиімділікті ммкін критерийлеріні бірі бойынша АЖК-ны тиімді ету жадайларын туызады. Оны кмегімен алынан экологиялы экономикалы тиімділікті баасы жалпы экономикалы тиімділік баасына кіруі ммкін. Бл, сйкесінше, жалпы бааны сапасын жоарылатады.

АЖК-даы кешенні ішкі элементтерін бір-бірімен байланыстыратын, сонымен атар бкіл кешенді сырты ортамен байланыстыратын ртрлі пропорциялар тиімді дегейде болуы ажет. Оларды біріншілерін «жеке», ал екіншілерін «орта» пропорциялар деп атауа бола ды. Соылары АЖК дамуыны тиімділік дегейін леуметтік-транспортты ажеттіліктер максимальді анааттандырылатындай жне оларды сапасы жоары болатындай етіп амтамасыз етуі тиіс. Сз жо, мндай дегейді амтамасыз етуде жеке пропорциялар, соны ішінде автомобиль клігіні озалыс паркіні клемі мен мемлекет айматарыны автомо биль жолдары жйесі арасындаы атынас маызды рл атарады. Басаша айтанда, аталан пропорцияларды барлыы бір-бірімен зара байланысан болуы керек, тек сол жадайда ана АЖК тиімді ызмет етеді.

Экологиялы трыдан арастырылып отыран АЖК-ны даму пропорцияларын негіздеу зерттеліп отыран мселені «макробаытпен арастыратынын», яни сраты айматы дегейде зерттеуін кздейтінін айта кеткен жн. АЖК-ны оршаан ортаа сер ету мселесін мндай трыдан арастыруды альтернативасы «микробаытпен арастыру» болып табыла ды. Бл баыт мселені оршаан ортаа сер ету нысаны есебінде, сйкесінше клік аыны озалатын автомобильді жол блшегін зерттеу нысаны ретінде арастыруды кздейді. Зерттеу нысаны АЖК пропорциясы боланда, мндай баыт олданылмайды, себебі бл баыт пропор цияларды абылдауа ммкіндік бермейді. Біра, кей жадайларда, мысалы, оршаан ортаа ртрлі оамды-территориалды йымдарды немесе жол озалысы йымдарыны ртрлі жйелеріні серін зерттегенде, микробаыт абылданатын шешімдерді лдеайда жоары натылыын амтамасыз ете алады.

АЖК-ны даму пропорцияларын негіздеу мселесі кешенде алыптасатын кптеген атынастарды арастыратынын ескерсек, бл мселені сипаттау зара байланысан крсеткіштер жйесі кмегімен жзеге асатынын айтуа болады. Бл жйеге кіріспе ретінде кешенге атысты сырты ортаны сипаттамалары алынуы керек, олар айматы-шаруашылы салаларыны материалды крсеткіштері ызметін атарады. Мндай салаларды негізгі тобын нерксіп, ауыл шаруашылыы жне рылыс райды. Осы салалар оамны кліктік сраныстарыны лкен блігін алыптастырады.

АЖК-ны даму пропорцияларын негіздеу мселесіні крсеткіштері жйесіні орытындысы ретінде кешенні оршаан ортаа (атмосфералы ауаа) тигізетін экологиялы-экономикалы шыыны абылданады. Яни арастырылып отыран мселе ауымында, аталан жйені нтижелік крсеткіші ретінде айматы автоклік ралдарыны жанармай шыыны алынуы тиіс. АЖК даму пропорцияларын негіздеу мселесі бл экологиялы-экономикалы трыдан араанда кешенні тиімді жадайын анытау мселесі болып келеді. Оны р жадайы АЖК ны белгілі бір уаыт блігіндегі сипаттамасын білдіреді. Бл жерде озалыс паркіні дамуы мен автомобиль жолдары жйесіні дегейлері арасындаы пропорция зерттелетіндіктен, мселе аралатын уаыт аралыында кнтізбелік жыл абылдануы тиіс. Мндай масштаба статикалы есеп жйесінде автомобиль клігіні озалыс паркі мен автомобиль жолдары жйесі бойында болатын згерістерді жылды орытындысы ретінде тіркелетіндігі негіз болып отыр.

Сонымен, АЖК дамуыны пропорцияларын негіздеу мселесі крсеткіштері жйесіні орытындысы болып «жылды жанармай шыыны» алынуы тиіс. Бл жк автомобильдері, авто бустар, жеіл автомобильдер жне мотоциклдер секілді барлы клік ралдары шыындайтын жанармай млшері болуы керек. Біра та, дістемелік трыдан араанда (АЖК даму пропор цияларын негіздеу дістемесін растыру кезінде) автоклік ралдарыны айматы паркін жоарыда аталан ралдарды кейбірінен, тіпті бір тобынан шектеу лкен ателік деп санал майды. арастырылатын мселені крсеткіштер жйесіне автомобиль клігіні бір тобыны сипаттамасын енгізу оан баса топ сипаттамасын осу дісінен ерекшеленбейді деп айтуа бо лады. Сонымен атар, клік аындаы ралдарды ртрлі топтары лшемдеріні арасында статистикалы зара байланыс бар екенін естен шыармаан жн. Мндай байланыстар автомо биль жолдардаы озалысты рамы мен здіксіздігін талдау кезінде байалан. Осы байланы старды есепке ала отырып, арастырылып отыран мселені крсеткіштер жйесіне осымша клік ралыны кез-келген тобын енгізуге болатындыын айта аламыз.

оршаан ортаа тек аймата жмыс істейтін автоклік ралдары ана емес, сонымен атар жол-жнекей тетін автоклік ралдары да зиянды серін тигізеді. Транзитті автомобильдерді озалыс клемі бл айматы шаруашылы даму дегейіне, сонымен бірге баса кршілес айматардаы ндірісті концентрациясына, мамандануына жне кооперирлануына туелді бо лып келеді. Біра та, транзиттік клік аыны айматы жол жйесіні дамуына осымша талап тар ояды. Осыан байланысты АЖК даму пропорцияларын негіздеу мселесінде ішкі-айматы аын сияты бл аынды да ескеру ажет.

олданылан дебиеттер тізімі:

1. Иносэ Х.,Хама Т.Управление дорожным движением.-М.:Транспорт,1983,248 б.

2. Матвеев Ю.А. и др.Прогнозирование и управление экологической безопасностью при реализации сложных технических проектов.-М.:Издательство МАИ,2005.

оаев.Ш., ліпбаев Ж.Р., Бегалиева Д.М.

М.Х. Дулати атындаы Тараз мемлекеттік университеті, Тараз, азастан тараз аласыны автомобиль-Жол кеШенІ Жне оны ала экологиЯсына серІн зерттеу Соы жылдары Жамбыл облысыны автомобиль-жол кешеніні (АЖК) арынды дамуы атмосфералы ауаны, суды, топыраты ластануына, шу мен дірілді кбеюіне, жерді су жылулы режиміні бзылуына келіп соты.

АЖК-ны зара серлесетін элементтеріні біріне ызметі леуметтік ндіріс пен оны ор наластыру нтижелеріне тікелей туелді болып келетін автомобиль клігі жатады.

Автомобиль парктеріні жаппай кбеюі экологиялы проблемаларды шиеленісуіне келетіні белгілі. Бл мселелер автокліктерді орташа жасыны жоары болуынан, пайдала нуда жрген автомобильдерді техникалы-пайдалану крсеткіштеріні тмендігінен иындай тсті. Бл жадай жанармай шыындалуына жне атмосфераа ластаушы заттарды кптеп таста луына кеп соады. Клік ралдарыны арынды ескіруі жалпы автомобиль клігіні негізгі ндірістік орыны тозуыны 75 %-ын райды. Соы жылдардаы лемні ірі алаларыны ластануыны 80 %-ын автоклікпен ластану райды (Тараз аласында 58%). Тараз аласыны бір трынына шаандаы ластаушы заттарды жылды орташа крсеткіші 105 кг/жыл болып келеді.

Іштен жану озалтыштарыны пайда боланынан бастап ндіріс рылымы, технология сы жне автомобиль озалтыштарын пайдалану біртіндеп дамуда, соы уаытта бл рдіс бседеген жо, керісінше, арыны кшейе тсті. Мны екі себебі бар. Бір жаынан, сапалы, олайлы динамикалы автомобильдерге деген жоары ттынушылы сраныс, энергетикалы дадарыс, автоклік ралдарында жанармайды немдеу талаптарыны атадануы, пайдаланылан газдардаы улы заттарды ата замен реттеу сияты леуметтік факторлар те атты сер етті. Екінші жаынан, іштен жану озалтышыны дамуына азіргі заманы ылыми дістерді, электроника мен жаа материалдарды ке олданыс табуы негізінде жасалан жоары технологиялар аймаындаы жетістіктер сер етті.

Іштен жану озалтышындаы пайдаланылан газды рамында 500-ден астам компо ненттер бар. Оларды мір сру затыы бірнеше минуттан 4-5 жыла дейін созылуы ммкін.

Автомобиль клігіні атмосфераны ластауы кбінесе пайдаланылан газдарды автомобильді озалтышты шыару жйесі арылы туі кезінде, сонымен атар кейбір жадайларда озалтыш картеріні желдеткіш жйесі арылы тетін картерлік газдар есебінен жне жа нармаймен толтыру кезінде, пайдалану рдісінде озалтышты (бакты, карбюраторды, сзгішті, быр тізбектеріні) оректендіру жйесінен бензинні кмірсутегілік булануы есебінен болады.

Бензинді озалтышты автомобильді пайдаланан газыны улы компоненттеріне кміртегі оксиді, азот оксиді, кмірсутегі жне ккірттік оспалар жатады. Бір автомобиль жы лына пайдаланан газбен бірге шамамен 800 кг улы газ, 40 кг азот оксиді жне 200 кг жуы ртрлі кмірсутектер шыарады. азіргі танда пайдаланан газдарды жою мен улылыты тмендетуге кп кіл блінуде жне бл баытта ылыми-зерттеу жмыстары мен техникалы бадарламалар жасалуда.

Отстік айматы ндірістік-автоклік кешеніні ызметі мен даму рдістерін статистикалы талдау облысты баса алаларымен салыстыранда Тараз аласында нерксіпті те тез арынмен дамып жатанын крсетті. Мны сызыты трендтерге атысты регрессия коэффициентті крсетеді. Дегенмен, АЖК-ны даму пропорцияларын негіздеу шін автомобиль клігі ызметтерін ндірістік ажеттілік есебінен, тек ана сызыты тренд крсеткіштерімен шектелмеуі керек.

Жамбыл облысыны жол–кше тораптарындаы АЖК даму пропорцияларын негіздеу дістемесімен тжірибелер жасалды. р серияда бес тжірибеден жзеге асырылды.

Тжірибені бір сериясыны екінші сериядан айырмашылыы автомобиль жолдары жйесіні тыыздыы (АЖТ) немесе автомобильді орташа жкктергіштігі (АОЖ) сияты бастапы крсеткіштерді згерту арылы амтамасыз етілді. Серия ішіндегі тжірибелер бір біріне озалыс рамны пайдаланылуыны здіксіздігімен, яни КПК ( «келісілген» жк автокліктері паркін пайдалану коэффициенті) жне СПК («саатты» жк автотранспорты паркін пайдалану коэффициенті) арылы ерекшеленеді.

ткізілген есептерге негізделіп келесідей орытындылар алынды:

1. Автомобиль жолдары тыыздыыны суі автомобиль клігіні атмосфералы ауаа тигізетін серінен туындайтын экологиялы шыынны тмендеуіне кеп соады: Жамбыл жне Тле би даылдарындаы жолдар тыыздыы 5,25 %-ке скенде, экологиялы шыын 0,5 % тмендеді. Яни, экологиялы шыынды 1% тмендету шін жол жйесі тыыздыын 10,4 %-ке арттыру керек. Тмен АЖТ крсеткіші байалатын Стбаев кшесіні жолдарында АЖТ-ны 16,2%-ке суі шыынны 40,5% тмендеуіне келді, крініп трандай, жолды шыынын 1% азайту шін жйе тыыздыын не бары 0,4 %-ке жоарылатса боланы. Бдан автомобиль жол дары жйесіні тыыздыы тыызды жоары болана араанда АЖТ крсеткішін арттыру экологиялы жаынан тиімдірек екенін креміз.

2. арастырылып отыран кшелерге автомобильді орташа жкктергіштігін арттыру экологиялы трыдан тиімді емес, себебі ол экологиялы шыынны суіне ыпалын тигізеді.

Жамбыл жне Тле би даылдарында бл крсеткішті 25,7 %-ке суі шыынны 55,3 %-ке артуына кеп соты, яни жкктергішті рбір осылан 1 %-і оршаан ортаа 2,1 % осымша зиян алып келеді. Стбаев кшесінде осылан жкктергіштікке 2,6 % осымша шыын сйкес келеді. Бл тмен тыыздыты кшелерде жоары тыыздыты кшелерге араанда автомобильді орташа жкктергіштігіні суі лкен экологиялы шыындара кеп соатынын крсетеді.

3. Бір кшедегі автомобиль клігіні жолаушы-айналымы жылдар бойынша згеруіне арамастан барлы есептік тжірибелерде траты болып алады. Бл брын жасалан (мселені апаратпен амтамасыз ету кезінде) жолаушы автоклігіні кліктік жмыс клеміні жоары тратылыы туралы орытындыа сйкес келеді (автомобиль жолдары жйесіні тыыздыы згергенде автобустарды баытты жйесі бірден емес, жаласатын сатылар арылы згереді).

4. Жасалан тжірибелер мен алынан нтижелерді статистикалы талдау нтижесінде экологиялы шыынны автоклікті атмосфералы ауаа зиянды серіне статистикалы туелділігі алынды.

олданылан дебиеттер тізімі:

1. Экологическая безопасность транспортных потоков / Под ред. А.Б.Дьякова –М.:Транспорт,1989.-128 с.

2. Денисов В.В. и др. Экология города.- М.: Изд.центр «МарТ», Аукажиева Жанар Муратовна, Мусанова Мадина КазНТУ имени К.И.Сатпаева, Алматы, Казахстан системно-информационнаЯ модель местности Проблема разработки (или усовершенствования) математических моделей, адекватных и оптимальных для конкретной отрасли производства, тесно связана с понятием «системное моде лирование», концепции и методы которого служат теоретико-методологической основой эффек тивности процесса моделирования в целом. Оно является одним из наиболее интегрированных научных направлений в науке. Идея создания универсальной в единственном числе оптималь ной супермодели поскольку пока не осуществляется, системное моделирование остается самым прогрессивным и мощным средством системологии на сегодня и в перспективе. В системном моделировании открываются широкие возможности для применения композиционного подхода.

Его главные отличия от системы моделей состоят в следующем. Во-первых, локальные крите рии оптимальности отражают внутренние процессы подсистемы, а не выводятся из глобально го критерия;

во-вторых, эти локальные критерии априорно не сводятся в глобальный критерий оптимальности. Подсистемы ориентируются на собственные интересы, но предусматривается обязательная согласованность их интересов, включая интересы центральной подсистемы, т.е.

осуществляется оптимальное сочетание интересов подсистем. Важным классом моделей компо зиционного типа являются модели взаимодействия подсистем с локальными критериями опти мальности, в которых оптимум получается в результате согласования интересов.

Системно-информационное моделирование является прогрессивным шагом (механизмом) в пути концептуально-методологического развития слияния системного моделирования с инфор мационными моделями.

Системно-информационную модель местности следует понимать как искусственно соз даваемый (человеком) объект топографического поля местности, который воспроизводит этот изучаемый натурный объект так, что его изучение способно давать новую информацию об этом объекте. Поскольку моделирование есть особая форма осреднения, эта модель обеспечивает воз можность исследования некоторых свойств системы не непосредственно, а опосредованно. Это достигается путем изучения других, более доступных для исследования создаваемой системно информационной модели, сходной с натурным объектом (оригиналом) – топографическим по лем земной поверхности.


Название системно-информационная модель местности «СИММ» объединяет характер ные геометрические и структурные особенности, присущие топографо-геодезическим и другим геометрическим моделям. Сущность этого модельного термина содержит принципы аналогии, определенно подтверждающих тесную связь ее с известными моделями такими как: графоанали тическими, горно-геометрическими, топографическими, аналитическими, графическими, струк турными моделями. При этом следует отметить, что системно-информационное исследование не состоит в противоречии с чисто аналитическими и другими традиционными математически ми методами исследования, а наоборот, обеспечивает полноту охвата прогрессивных подходов и методов, создания геометрического и структурного образа в единое системно-информационное структурно-геометрическое целое. Под системно-информационной моделью топографического поля местности следует понимать «единую целостную структуру с единым целевым ориенти ром, комплексированную из систем различных моделей, выбранных исходя из объективной со вокупности их воздействий на эффективность моделирования (местности), обеспечивающую полноту, достоверность и оптимальность преобразования для достижения поставленной цели».

В основу построения системы моделей, используемых при системно-информационном моде лировании местности положен композиционный подход. В качестве условий, описывающих функционирование отдельных подсистем системно-информационной модели местности при нимаются характерные особенности (закономерности, тенденции, способы, технологии и т.д.) отдельных моделей, входящих в состав этой системы моделей. Эти особенности вытекают из назначения и функций каждой модели и формируются исходя из поставленной цели системного моделирования местности. В качестве координирующих условий, связывающих моделей (под систем), входящих в состав системно-информационной модели, принимаются регуляционные механизмы, регулирующие взаимодействия между этими моделями, основанных на концепции и цели системного моделирования местности. В них учитываются информационные, параме трические и структурные связи, целенаправленность и значимость действия их, выявляемого в ходе системного направленного ориентирования процесса моделирования местности.

В процессе формирования структуры природно-искусственной системы «топографический массив местности», имеет место сопряжения двух подсистем, сопровождающиеся переходом статистических и геометрических представлений к динамическим информациям, связанным с прикладным применением результатов моделирования по их назначениям.

В результате системно-информационного моделирования на статичном уровне осуществля ется преобразование относительного разнообразия присущего для местности, которое отобража ется в научно-производственной динамичной форме с помощью системы графоаналитических моделей. Системно-информационная модель местности – как одна из вариантов системного мо делирования в целом, носит искусственный характер, что вытекает из целенаправленности ее функционирования, управляемого человеком. Это значит, в ней может быть решено конечное множество задач с определенной точностью обеспечения достижения поставленной цели. По этому в создаваемой системно-информационной модели стержневым моментом является связь информации с целями модели. При этом следует различать цели состава, структуры и свойства, по оценкам которых появляется возможность определения иерархии функционирования изучае мой модели.

Описание системно-информационной модели местности следует проводить в трех этих раз резах: состава, структуры и свойства. Под информационным составом системно-информационной модели местности будем понимать состав иерархии задач, типы целей, качественные формы про явления и формы преобразования информации. Информационная структура включает структуры методических механизмов, переработки, преобразования и передачи информации всей модели, а также различные формы отношений между подсистемами. К информационным свойствам от носятся оценки особенности функционирования модели в отношении заданных целей;

ценность и стоимость (эффективность) информации;

преобразующие динамические характеристики про цессов преобразования информации. При этом состав, структура и свойства информационного массива модели ориентируются и регулируются исходя из задач, предназначенных для каждого из них при моделировании. Они могут совершенствоваться и разбиваться в ходе модельных операций.

Таким образом, функционирование системно-информационной модели основывается на поставленных задачах для моделирования объекта и имеет иерархическую форму, что вытекает из особенности объекта.

Для обоснования структуры системно-информационной модели были выделены высшие, средние и низшие уровни иерархии ее функционирования (развития). На высшем и среднем уровне размещены элементы с выделением взаимосвязи их между собой, а на низший уровень иерархии представлены участками технологических процессов моделирования и ее реализации.

Наряду с ними использованы градации ее по видам исполнительного обеспечения цели (зада чи), узлов и отдельных информационных элементов, для которых присущи преобразовательные функций, а также учитываются вещественные, экономические и информационные аспекты вы полняемых задач и исследуемых процессов.

Структура предлагаемой системно-информационной модели местности состоит из трех основных уровней. Центральное место отведено базовой основе, в состав которого входит 6 от дельных компонентов (этапов): качественное описание, включая концептуальные основы (под хода) к формированию замысла и логической структуры модели;

назначение, цель (задачи) и общий диапазон функционирования модели;

выявление характера связей между целевыми за дачами (или назначениями);

технология создания информационного массива местности (виды и способы съемочных работ, инструменты и т.д.);

описание параметров съемок (геодезические основы, масштабы густоты и количества измерительных точек и т.д.).

Медведев Е.И., Молчанов В. П.

Дальневосточный геологический институт ДВО РАН, Владивосток, Россия самородное золото аллювиальных отлоЖений угленосных впадин юга дальнего востока В последнее время пристальное внимание уделяется изучению благородных металлов в вы сокоуглеродистых породах. Одним из таких, объектов являются Угленосные Вадины Павловско го, буроугольного месторождения, расположенного на юге Приморского края. В геологическом строении месторождения принимают участие верхнепалеозойские гранитоиды, кайнозойские отложения, литологические отложения неогенового и четвертичного возраста. Бурые угли дис лоцированы в слабосцементированных песчаниках (с аутигенными вивианитом и сидеритом) и в аргиллитах павловской свиты. Угленосная пачка залегает на гравеллитах и песчаниках и пере крывается аргиллитами и алевролитами. Отложения павловской свиты лежат на палеозойских эффузивах терригенных породах, известняках, гранитоидах, и с размывом перекрываются тер ригенными образованиями суйфунской свиты. Последнюю слагают песчано-галечно-гравийные отложения с линзами глин общей мощностью до 240 м. Четвертичные отложения - глины, пески с галькой залегают с незначительным угловым несогласием на породах неогенового возраста. Мощность их колеблется от 2-3 до 20 м, составляя в среднем 9,0 м.

В целом разрез аллювиальных отложений представлен слоями в следующем виде (сверху вниз):

1 Глины полиминеральные, легкоплавкие. Мощность 10-15 м.

2. Ил (линзовидное залегание) мощность 0,2 - 1,5 м.

3. Пески полевошпатово-кварцевые, илистые средне и крупно-зернистые. Мощность 4,0 - 8,0 м.

4. Галечники и песчано-галечниковые отложения, значительно илистые. Мощность 2,0 - 4,0 м.

Полученные нами геохимические данные (табл. 1) свидетельствуют о резко (в 10-100 раз по отношению к фону) повышенных содержаниях благородных металлов (БМ) в рыхлых породах Павловского разреза.

Табл. Содержание БМ (г/т) в рыхлых отложениях Павловского месторождения угля.

№, пробы Порода Au Pt Pd Au+Pt+Pd 1 песок 0,01 0,18 - 0, 2 песок 0,02 0,19 - 0, 2а песок 0,02 0,29 - 0, 3 песок 0,33 0,37 0,08 0, 3а песок 0,09 0,48 - 0, 4а песок 0,09 0,08 - 0, 4б песок 0,05 0,03 - 0, 4в глина 0,08 0,22 - 0, 4г ил 0,39 0,31 0,22 0, 5 глина 1,5 0,2 - 1, 6 глина 0,14 0,4 0,13 0, 7 угл. глина 1,0 0,1 1,2 2, Минералого-геохимические исследования проводились оптическим, химическим, рентгено дифракционным и локально-спектральным анализами. Для определения содержаний золота ис пользовался нейтронно-активационный метод. Облучение проб (растворов и твердых образцов) проводилось с применением источника нейтронов на основе Cf -252. Изменение активности облученных проб проводилось на гамма-спектрометре с полупроводником Ge (Li) – детекто ром. Для выявления полного спектра полезных компонентов применялись количественный ( элементов) и полуколичественный (22 элемента) спектральные анализы. Диагностика минера лов осуществлялись методами сканирующей электронной микроскопии (ЕVO-50) и локального микроспектрального анализа (JEOL 8100).

В задачи исследований входило изучение форм нахождения золота в породах вскрыши угольных пластов Павловского месторождения. Для этого в пределах техногенных скоплений производился отбор крупнообъемных проб рыхлых пород (весом до 300-400 кг). Материал проб в лабораторных условиях проходил стадии расситовки, гравитационного обогащения с ис пользованием технических средств, вплоть до концентрационного стола. Затем из полученного концентрата на серийных магнитном и электромагнитном сепараторах выделялись минералы магнитной, электромагнитной и неэлектромагнитной фракций.

Основу электромагнитной фракции, составляющую большую часть тяжелой фракции шли ха, составляет ильменит. Неэлектромагнитная фракция в сущности представляет собой смесь эпидота, рутила, анатаза, граната, а также касситерита, пирита, самородных металлов (Au, Pt, Pd, Cu, Fe, Pb) и интерметаллидов (Cu-Sn, Fe-Cr, Au-Pd, Au-Pd-Ni, Au-Cu -Hg).

Значительные объемы опробования рыхлых отложений позволили получить весьма пред ставительную выборку частиц благородных металлов для исследований. При этом было уста новлено, что благороднометальная минерализация, присутствующая в породах вскрыши уголь ных пластов, характеризуется многообразием форм выделения в виде самородных элементов, твердых растворах и интерметаллических соединений.

По особенностям химизма все исследованные образцы можно разделить на две группы. В первую из них, серебристую, входят частицы золота пробностью свыше 900‰. Вторая группа объединяет различные по составу соединения золота и металлов платиновой группы (Au-Pd, Au-Pd-Ni, Pt-Pd).

Анализ морфологических особенностей зерен золота первой группы показывает, что преи мущественным развитием пользуются чешуйчатые и тороидальные частицы реже (рис. 1).

Рис. 1 Морфология частиц золота пород вскрыши угольных пластов.

а, в, - пластинчатое;

б, г - тороидальное.

Реже отмечаются комковидные зена. В гранулометрическом составе золотин преобладают мелкие и тонкие классы. Изредка отмечается золото средней крупности. Распределение частиц (рис. 3) одномодальное с максимумом в интервале (+0,1 -0,25 мм) Окатанность золотин до вольно высокая. Нередко наблюдаются полуокатанные и неокатанные частицы. Признаки меха нического истирания обычно выражены плохо.

Частота встречаемости, % 0,1 0,1 -0,2 5 0,2 5 -0,5 0,5 -1,0 1,0 -2, Р а зм е р (м м ) Рис.3 Распределение самородного золота по классам крупности.

По результатам микрозондового анализа частиц металла выясняется, что среди элементов примесей доминируют серебро, медь и ртуть, хотя зачастую содержания золота достигают 100%.

Серебро достигает в отдельных случаях 30 - 40 мас.%, медь и ртуть – до 1,0 мас.%.

Среди обособлений второй группы довольно широко распространены частицы палладисто го золота (Au-Pd). Размер их редко превышает 0,1 мкм. В отдельных случаях отмечаются неболь шие выделения интерметаллидов золота, палладия и никеля (Au-Pd-Ni), состав их варьируется в широких пределах. Присутствие золото-палладиевых и золото-палладий-никелевых соединений позволяет предполагать о мантийном источнике рудоносного флюида, участвовавшего в их фор мировании. В пользу этого предположения может послужить обнаружение [3, 4] на поверхности зерен алмазов пленки золото-палладиевого состава.

К редким находкам относится небольшие зерна самородных платины и палладия.

Авторами [6] в делювиальных и аллювиальных отложениях Фадеевского узла, расположен ного вблизи от изученного объекта, обнаружено шлиховая ассоциация ильменита с киноварью, Pd, Cu, Hg – содержащим золотом, платиноидами, самородными металлами (Pb, Fe, Cu, Zn), интерметаллическими соединениями (Pb-Sn, Fe-Cr) - практически тот же спектр минералов, что и в тяжелой фракции пород вскрыши Павловского месторождения Для объяснения причин появления благороднометальной минерализации в породах вскры ши угольных пластов предлагается рассмотреть гипогенную модель. Она основана на пред положении об эндогенной природе ассоциации ильменита с золотом, палладием и платиной, пространственно совпадающей с глубинными (мантийного заложения) разломами, по которым осуществлялась дегазация жидкого ядра Земли. Рядом исследователей установлено [8, 9], что формирование самородных металлов и интерметаллидов в зонах глубинных разломов тесно связано с особенностями развития магматических процессов и флюидного режима и сопряже но с эндогенным рудообразованием. В пределах различных структур земной коры выявляются различные ассоциации самородных металлов и интерметаллидов широкого спектра, в которые входят, кроме золота, палладия и платины, Fe, Ni, Co, Cr, Mn, Pb, Zn, Cd, Sb, Cu, Sn, Bi, Al, C, оксиды, нитриды и цианиды металлов, купростибит, теллурическое Fe, цинкистая Cu и др.

По-видимому, по участкам проявления минералов золото-палладиевого состава можно рас познавать разломы глубинного заложения, используемые в качестве путей движения металло носных флюидов. В таком случае, находка соединений Au-Pd и Au-Cu-Hg в рыхлых отложени ях Павловского месторождения и Фадеевского узла можно рассматривать, как свидетельство глубинной дегазации Земли, проявляющейся в процессе тектоно-магматической активизации в осадочном чехле окраины Ханкайского террейна.

Значительный интерес представляет факт обнаружения в вскрышных породах тороидов золота (мелких хорошо окатанных округлых частиц). Согласно представлениям [10], золото такой формы имеет эоловую природу. Оно характеризуется специфичным бугорчато-ямочным рельефом поверхности и пленочно-пористым строением, обусловленным механизмом его фор мирования – стохастической бомбардировкой (микроковкой) золота песчаными частицами под действием ветра. Механизм появления специфичного золота с повторными пластическими и разрывными деформациями может быть и иной. По мнению [7], тороидальное золото образует ся в результате осаждения на геохимических барьерах (глинистые породы, гидроокислы железа и др.). Так, в Республике Коми похожее золото встречается в аллювиальных четвертичных осад ках Сысольской впадины и песчано-гравийных отложениях дна озера Тыдвад [1, 2], на Урале – в мезазойско-кайнозойских отложениях Верхнекамской впадины [7]. Эоловое золото обнаружено и в россыпях европейской части России [11]. Элементы такого рельефа и строения видны и у многих изученных нами частиц золота. Появление золота тороидального облика, вероятно, можно рассматривать как свидетельство длительной флюидной дегазации Земли по зонам глу бинных разломов, проявляющейся в процессе тектоно-магматической активизации в осадочном чехле Ханкайского террейна и его окраин [5].

литература:

Глухов Ю.В., Лютоев В.П., Филиппов Н.В. и др. Золото аллювиальные отложения юга Республики Коми // Сыктывкарский минералогический сборник. №32. Сыктывкар. 2002. С. 104-116.

Глухов Ю.В., Бушенев А.А., Филиппов В.Н. и др. Золото озера Тыдвад тороидального облика // Геология и минеральные ресурсы европейского Северо-Востока России, Сыктывкар. 2009. Т. 2., С. 375-377.

Макеев А.Б., Дудар В.А. Минералогия алмазов Тимана. СПб.: Наука, 2001. 366 с.

Макеев А.Б., Осовицкий Б.М., Черепанов Е.Н. и др. Кристаллография и состав минералов-спутников место рождений алмаза Рассольнинское и Волынка (Полюдов кряж, Пермская область) // Геология рудных месторожде ний. 1999. Т.41. №6. С. 527-546.

Молчанов В.П., Ханчук А.И., Медведев Е. И. Плюснина Находки наноструктур природного ртутистого золота на поверхности кристаллов ильменита Фадеевского рудно-россыпного узла // ДАН, 2009. Т.428. №5. С.659-662.

Молчанов В.П., Ханчук А.И., Медведев Е. И. Плюснина Уникальная ассоциация природной амальгамы золо та, киновари, самородных металлов и карбидов фадеевского рудно-россыпного узла, приморье // ДАН, 2008. Т. № 4. С. 536-538.

Наумов В.А., Илалтдинов И.Я, Осовецкий Б.М. и др. Золото Верхнекамской впадины // Кудымкар.: Коми Пермяцкое книжное издательство, 2003. 218 с.

Озерова Н.А. Ртуть и эндогенное образование. М.: Наука. 1986. 155 с.

Середин В.В. Au-PGE минерализация на территории Павловского буроугольного месторождения Приморья // Геология рудных месторождений. 2004. №1. С. 40-71.

Филлипов В.Е., Никифорова З.С. Формирование золота при воздействии эоловых процессов. Новосибирск:

Наука. 1998. 160 с.

Nikiforova Z.S. Problems of the formation of Eolian Gold Placers on the East European Platform // Lithology and Mineral Resources, 2003. Vol. 38. №6. Pp. 547-551.

Е.Б. Утепов, М.К. Малгаждарова, А.Т.Мадижанова, Ш.Б.Егемова КазНТУ имени К.И.Сатпаева, Алматы, Казахстан исследование демпфирующих свойств чугунов Бурное развитие науки и техники, рост мощностей и скоростей работы машин и механиз мов приводят к наибольшему усилению шумов и вибраций, являющихся одними из основных факторов, определяющих условия труда и отдыха. В настоящее время шум стоит на одном из первых мест по значимости среди факторов загрязнения окружающей среды, после загрязнении воздушной среды. Согласно исследованиям, уровень шума воздействующего на человека удваи вается каждые 10 лет [1].

Проблема шума является одной из острейших проблем развития современной цивилизации.

Неблагоприятное акустическое воздействие в той или иной мере ощущает почти каждый второй житель нашей планеты [2]. И сейчас акустическое загрязнение среды оказывает на человека не меньшее влияние, чем разрушение озонового слоя или кислотные дожди.

Источником шума является любой процесс, вызывающий местное изменение давления или механические колебания в твердых, жидких или газообразных средах. Действие его на организм человека связано главным образом с применением нового, высокопроизводительного оборудо вания, с механизацией и автоматизацией трудовых процессов: переходом на большие скорости при эксплуатации различных станков и агрегатов. Источниками шума могут быть двигатели, насосы, компрессоры, турбины, пневматические и электрические инструменты, молоты, дро билки, станки, центрифуги, бункеры и прочие установки, имеющие движущиеся детали. Кроме того, за последние годы в связи со значительным развитием городского транспорта возросла интенсивность шума и в быту, поэтому как неблагоприятный фактор он приобрел большое со циальное значение.

Обзор современных работ показывает, что шум в окружающей среде это очень большая проблема [3, 4].



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 11 |
 

Похожие работы:





 
© 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.