Використання функції невизначеності для виявлення небезпечних станів вектора атмосферних забруднень
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.200140Ключові слова:
атмосферні забруднення, концентрація забруднень, функція невизначеності, радіальна швидкість, вектор стануАнотація
Розглянуто використання оцінки значень функції невизначеності щодо виявлення небезпечних станів для довільного вектора атмосферних забруднень. При цьому оцінку функції невизначеності пропонується проводити в рухомому по траєкторії вектора станів вікні фіксованої ширини. Це дозволяє не тільки виявляти моменти виникнення небезпечних станів атмосферних забруднень, але і одночасно визначати їх радіальну швидкість щодо поста контролю. Нульова радіальна швидкість небезпечних станів атмосферних забруднень дозволятиме виявляти поточні стани атмосфери, у яких відсутнє розсіювання забруднень у повітрі. Саме такі стани виявляються особливо небезпечними, оскільки призводять до накопичення забруднень та зростання їх концентрації в атмосфері. Верифікація можливості використання функції невизначеності щодо виявлення небезпечних станів вектора атмосферних забруднень проводилася на прикладі експериментальних даних. При цьому в якості небезпечних складових вектора станів атмосферних забруднень розглядалися: формальдегід, аміак і оксид вуглецю. Результати верифікації в цілому свідчать про можливість використання функції невизначеності для виявлення небезпечних станів вектора атмосферних забруднень. Встановлено, що використання функції невизначеності виявляється інваріантним по відношенню до нерегулярності реєстрації атмосферних забруднень на стаціонарних постах контролю. Показано, що застосування функції невизначеності забезпечує виявлення небезпечних станів, що характеризуються не тільки перевищенням граничних допустимих концентрацій, а також нульовою радіальною швидкістю їх переміщення щодо пункту контролю. Експериментально встановлено, що для виявлення небезпечних станів забруднення атмосфери протяжність вікна повина становити від 4 до 8 відліків реєстрації
Посилання
- Kondratenko, O. M., Vambol, S. O., Strokov, O. P., Avramenko, A. M. (2015). Mathematical model of the efficiency of diesel particulate matter filter. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 6, 55–61.
- Vasiliev, M. I., Movchan, I. O., Koval, O. M. (2014). Diminishing of ecological risk via optimization of fire-extinguishing system projects in timber-yards. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, 5, 106–113.
- Dubinin, D., Korytchenko, K., Lisnyak, A., Hrytsyna, I., Trigub, V. (2017). Numerical simulation of the creation of a fire fighting barrier using an explosion of a combustible charge. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (10 (90)), 11–16. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.114504
- Semko, A., Rusanova, O., Kazak, O., Beskrovnaya, M., Vinogradov, S., Gricina, I. (2015). The use of pulsed high-speed liquid jet for putting out gas blow-out. The International Journal of Multiphysics, 9 (1), 9–20. doi: https://doi.org/10.1260/1750-9548.9.1.9
- Kustov, M. V., Kalugin, V. D., Tutunik, V. V., Tarakhno, E. V. (2019). Physicochemical principles of the technology of modified pyrotechnic compositions to reduce the chemical pollution of the atmosphere. Voprosy khimii i khimicheskoi tekhnologii, 1, 92–99. doi: https://doi.org/10.32434/0321-4095-2019-122-1-92-99
- Vasyukov, A., Loboichenko, V., Bushtec, S. (2016). Identification of bottled natural waters by using direct conductometry. Ecology Environment and Conservation, 22 (3), 1171–1176.
- Pascual, M., Ellner, S. P. (2000). Linking ecological patterns to environmental forcing via nonlinear time series models. Ecology, 81 (10), 2767–2780. doi: https://doi.org/10.1890/0012-9658(2000)081[2767:leptef]2.0.co;2
- Parrott, L. (2004). Analysis of simulated long-term ecosystem dynamics using visual recurrence analysis. Ecological Complexity, 1 (2), 111–125. doi: https://doi.org/10.1016/j.ecocom.2004.01.002
- Proulx, R. (2007). Ecological complexity for unifying ecological theory across scales: A field ecologist's perspective. Ecological Complexity, 4 (3), 85–92. doi: https://doi.org/10.1016/j.ecocom.2007.03.003
- Marwan, N., Kurths, J. (2002). Nonlinear analysis of bivariate data with cross recurrence plots. Physics Letters A, 302 (5-6), 299–307. doi: https://doi.org/10.1016/s0375-9601(02)01170-2
- Kantz, H., Schreiber, T. (2003). Nonlinear Time Series Analysis. Cambridge University Press. doi: https://doi.org/10.1017/cbo9780511755798
- Eckmann, J.-P., Kamphorst, S. O., Ruelle, D. (1987). Recurrence Plots of Dynamical Systems. Europhysics Letters (EPL), 4 (9), 973–977. doi: https://doi.org/10.1209/0295-5075/4/9/004
- Webber, C. L., Zbilut, J. P.; Riley, M. A., Van Orden, G. (Eds.) (2004). Chapter 2. Recurrence quantification analysis of nonlinear dynamical systems. Tutorials in Contemporary Nonlinear Methods for the Behavioral Sciences. Available at: https://www.nsf.gov/pubs/2005/nsf05057/nmbs/nmbs.pdf
- Webber, C. L., Zbilut, J. P. (1994). Dynamical assessment of physiological systems and states using recurrence plot strategies. Journal of Applied Physiology, 76 (2), 965–973. doi: https://doi.org/10.1152/jappl.1994.76.2.965
- Marwan, N., Trauth, M. H., Vuille, M., Kurths, J. (2003). Comparing modern and Pleistocene ENSO-like influences in NW Argentina using nonlinear time series analysis methods. Climate Dynamics, 21 (3-4), 317–326. doi: https://doi.org/10.1007/s00382-003-0335-3
- Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Meleshchenko, R., Borodych, P. (2018). Studying the recurrent diagrams of carbon monoxide concentration at early ignitions in premises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (9 (93)), 34–40. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.133127
- Turcotte, D. L. (1997). Fractals and chaos in geology and geophysics. Cambridge University Press. doi: https://doi.org/10.1017/CBO9781139174695
- Poulsen, A., Jomaas, G. (2011). Experimental Study on the Burning Behavior of Pool Fires in Rooms with Different Wall Linings. Fire Technology, 48 (2), 419–439. doi: https://doi.org/10.1007/s10694-011-0230-0
- Zhang, D., Xue, W. (2010). Effect of heat radiation on combustion heat release rate of larch. Journal of West China Forestry Science, 39, 148.
- Andronov, V., Pospelov, B., Rybka, E. (2017). Development of a method to improve the performance speed of maximal fire detectors. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (9 (86)), 32–37. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.96694
- Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Skliarov, S. (2017). Design of fire detectors capable of self-adjusting by ignition. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (9 (88)), 53–59. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.108448
- Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Skliarov, S. (2017). Research into dynamics of setting the threshold and a probability of ignition detection by selfadjusting fire detectors. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (89)), 43–48. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.110092
- Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Meleshchenko, R., Gornostal, S. (2018). Analysis of correlation dimensionality of the state of a gas medium at early ignition of materials. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (10 (95)), 25–30. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.142995
- Pospelov, B., Rybka, E., Meleshchenko, R., Gornostal, S., Shcherbak, S. (2017). Results of experimental research into correlations between hazardous factors of ignition of materials in premises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (10 (90)), 50–56. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.117789
- Bendat, J. S., Piersol, A. G. (2010). Random data: analysis and measurement procedures. John Wiley & Sons, 640.
- Shafi, I., Ahmad, J., Shah, S. I., Kashif, F. M. (2009). Techniques to Obtain Good Resolution and Concentrated Time-Frequency Distributions: A Review. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2009 (1). doi: https://doi.org/10.1155/2009/673539
- Pospelov, B., Rybka, E., Meleshchenko, R., Borodych, P., Gornostal, S. (2019). Development of the method for rapid detection of hazardous atmospheric pollution of cities with the help of recurrence measures. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10 (97)), 29–35. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.155027
- Pospelov, B., Rybka, E., Togobytska, V., Meleshchenko, R., Danchenko, Y., Butenko, T. et. al. (2019). Construction of the method for semi-adaptive threshold scaling transformation when computing recurrent plots. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (10 (100)), 22–29. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.176579
- Singh, P. (2016). Time-frequency analysis via the fourier representation. HAL. Available at: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01303330/document
- Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Popov, V., Romin, A. (2018). Experimental study of the fluctuations of gas medium parameters as early signs of fire. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (10 (91)), 50–55. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.122419
- Stankovic, L., Dakovic, M., Thayaparan, T. (2014). Time-frequency signal analysis. Kindle edition, Amazon, 655.
- Avargel, Y., Cohen, I. (2010). Modeling and Identification of Nonlinear Systems in the Short-Time Fourier Transform Domain. IEEE Transactions on Signal Processing, 58 (1), 291–304. doi: https://doi.org/10.1109/tsp.2009.2028978
- Giv, H. H. (2013). Directional short-time Fourier transform. Journal of Mathematical Analysis and Applications, 399 (1), 100–107. doi: https://doi.org/10.1016/j.jmaa.2012.09.053
- Pospelov, B., Andronov, V., Rybka, E., Popov, V., Semkiv, O. (2018). Development of the method of frequencytemporal representation of fluctuations of gaseous medium parameters at fire. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (10 (92)), 44–49. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.125926
- Akhtimankina, A. V. (2015). Lecturer Investigation of dynamics of concentration of harmful substances in atmosphere of shelekhov city. Izvestiya Irkutskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya «Nauki o Zemle», 13, 42–57.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Boris Pospelov, Evgeniy Rybka, Ruslan Meleshchenko, Olekcii Krainiukov, Serhii Harbuz, Yuliia Bezuhla, Ihor Morozov, Anna Kuruch, Olena Saliyenko, Ruslan Vasylchenko
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.