| Русский Русский | English English |
   
Главная Archive
16 | 12 | 2019
10.14489/vkit.2019.06.pp.047-056

DOI: 10.14489/vkit.2019.06.pp.047-056

Сухинов А. И., Чистяков А. Е., Филина А. А., Никитина А. В.
СУПЕРКОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ БИОРЕМЕДИАЦИИ НЕФТЯНОГО РАЗЛИВА В МЕЛКОВОДНОМ ВОДОЕМЕ
(с. 47-56)

Аннотация. Исследованы процессы биоремедиации нефтяного слика в мелководном водоеме с учетом фракционного состава, испарения, растворения, биологического окисления микроорганизмами, гидродинамических и химико-биологических особенностей водоема на основе методов и средств математического моделирования. Для увеличения скорости и полноты биодеградации нефти и токсичных нефтепродуктов использован биосорбент, предназначенный для очистки поверхности природных и искусственных водоемов, сточных вод и жидких отходов производств от загрязнений нефтью и нефтепродуктами с одновременной утилизацией загрязнения микроорганизмами. Предложен комплекс взаимосвязанных математических моделей, позволяющих изучать динамику процессов микробиологической деструкции нефтяных углеводородов в мелководном водоеме. Поле скоростей водного потока рассчитано по гидродинамической модели Азовского моря и используется как входная информация для модели транспорта нефтяных углеводородов. Построение расчетных сеток, обеспечивающих повышенную точность полученных решений сеточных уравнений, осуществлено на основе предложенного метода восстановления рельефа дна мелководного водоема. Разработано экспериментальное программное обеспечение, предназначенное для прогнозного моделирования экологической обстановки мелководного водоема при его загрязнении нефтью и другими вредными веществами при природных и индустриальных вызовах.

Ключевые слова:  микробиологическая деструкция; нефтяное загрязнение; Азовское море; параллельный алгоритм; программный комплекс; суперЭВМ.

 

Sukhinov A. I., Chistyakov A. E., Filina A. A., Nikitina A. V. 
SUPERCOMPUTER MODELING OF OIL SPILL BIOREMEDIATION IN SHALLOW WATER
(pp. 47-56)

Abstract. Paper covers the research of oil slick bioremediation processes in shallow water taking into account the fractional composition, evaporation, dissolution of biological oxidation by microorganisms, hydrodynamic and chemical and biological characteristics of water based on the methods and means of mathematical modeling. Often, a biosorbent is used to increase the velocity and completeness of oil and toxic oil products’ biodegradation, designed for surface purification of natural and artificial waters, wastewater and liquid waste from oil and oil pollution with simultaneous utilization of contamination by microorganisms. Therefore, the mathematical model, used for polluting toxic oil products’ transport, includes the concentration of microorganisms as a calculation function. A complex of interrelated mathematical models is proposed to research the dynamics of microbiological destruction processes of petroleum hydrocarbons in shallow water. The velocity field of water flow calculated from the hydrodynamic model of the Azov Sea is used as input information for the petroleum hydrocarbons’ transport model. The use of high-order accuracy schemes taking into account the partial fullness of computational cells at model discretization can significantly improve the accuracy of calculations and reduce the calculation time. The detailed computational grids, providing the increased accuracy of obtained solutions of grid equations, were constructed on the basis of a new method of bottom topography reconstruction of shallow water. The experimental software was designed for predictive modeling of ecological situation of shallow water at it pollution of oil and other harmful substances at natural and industrial challenges has been developed on the basis of a multiprocessor computer system.

Keywords: Microbiological destruction; Oil pollution; Azov Sea; Parallel algorithm; Software complex; Supercomputer.

Рус

А. И. Сухинов, А. Е. Чистяков (Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону, Россия)
А. А. Филина (ООО «Научно-исследовательский центр суперЭВМ и нейрокомпьютеров», Таганрог, Россия)
А. В. Никитина (Южный федеральный университет, Таганрог, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

 

Eng

A. I. Sukhinov, A. E. Chistyakov (Don State Technical University, Rostov-on-Don, Russia)
A. A. Filina (Supercomputers and Neurocomputers Research Center, Co Ltd., Taganrog, Russia)
A. V. Nikitina (Southern Federal University, Taganrog, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript

 

Рус

1. Fay J. A. Physical Processes in the Spread of Oil on a Water Surface // Proc. of the Joint Conf. Prevention and Control Oil Spills. Washington: Amer. Petrol. Inst. 1971. P. 463 – 467.
2. Improvement of Pollutant Drift Forecast System Applied to the Prestige Oil Spills in Galicia Coast (NW of Spain): Development of an Operational System / P. Carracedo et al. // Marine Pollution Bull. 2006. V. 53. P. 350 – 360.
3. Delvigne G. A. L., Swinney C. E. Natural Dispersion of Oil // Oil and Chemical Pollution. 1988. V. 17. P. 281 – 310.
4. Oil Spill Modeling Towards the Close of the 20th Century: Overview of the State of the Art / M. Reed et al. // Spill Science and Technology Bulletin. 1999. V. 5, No. 1. P. 3 – 16.
5. Perevaryukha A. Yu. Hybrid Model of Bioresourses' Dynamics: Equilibrium, Cycle, and Transitional Chaos // Automatic Control and Computer Sciences. 2011. V. 45, No. 4. P. 223 – 232.
6. Xie H., Yapa P. D., Nakata K. Modeling Emulsification after an Oil Spill in the Sea // Journal of Marine Systems. 2007. V. 68. P. 489 – 506.
7. Сухинов А. И., Чистяков А. Е., Алексеенко Е. В. Численная реализация трехмерной модели гидродинамики для мелководных водоемов на супервычислительной системе // Математическое моделирование. 2011. Т. 23, № 3. C. 3 – 21.
8. Modeling of the Population Density Flow for Periodically Migrating Organisms / Yu. V. Tyutyunov et al. // Oceanology. 2010. V. 50, No. 1. P. 67 – 76.
9. Самарский А. А. Теория разностных схем. М.: Наука, 1977. 656 с.
10. Четверушкин Б. Н. Пределы детализации и формулировка моделей уравнений сплошных сред // Метаматематическое моделирование. 2012. Т. 24, № 11. С. 33 – 52.
11. Чистяков А. Е., Семенякина А. А. Применение методов интерполяции для восстановления донной поверхности // Изв. ЮФУ. Техн. науки. 2013. № 4(141). С. 21 – 28.
12. Никитина А. В., Семенякина А. А., Чистяков А. Е. Параллельная реализация задачи диффузии-конвекции на основе схем повышенного порядка точности // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2016. № 7. С. 3 – 8. doi: 10.14489/ vkit.2016.07.pp.003-008
13. Sukhinov A. I., Chistyakov A. E. Adaptive Modified Alternating Triangular Iterative Method for Solving Grid Equations With a Non-Self-Adjoint Operator // Mathematical Models and Computer Simulations. 2012. V. 4, No. 4. С. 398 – 409.
14. Единая государственная система информации об обстановке в Мировом океане [Электронный ресурс]: офиц. сайт. URL: http://esimo.ru/portal/ (дата обращения: 08.05.2019)
15. Дембицкий С. И., Уртенов М. Х., Шарпан М. В. Математическое моделирование и анализ биологической деструкции нефти при разных способах внесения биопрепаратов // Экологические системы и приборы. 2007. № 11. C. 48 – 51.
16. Дифференциально-игровая модель предотвращения заморов в мелководных водоемах / А. В. Никитина и др. // Управление большими системами: сб. тр. 2015. № 55. С. 343 – 361.
17. Снимки погоды NOАA для КПК [Электронный ресурс]: URL: http://hobitus.com/noaa (дата обращения: 08.05.2019)

Eng

1. Fay J. A. (1971). Physical Processes in the Spread of Oil on a Water Surface, pp. 463 – 467. Proceedings of the Joint Conference Prevention and Control Oil Spills. Washington: The American Petroleum Institute.
2. Carracedo P. et al. (2006). Improvement of Pollutant Drift Forecast System Applied to the Prestige Oil Spills in Galicia Coast (NW of Spain): Development of an Operational System. Marine Pollution Bull, Vol. 53, pp. 350-360.
3. Delvigne G. A. L., Swinney C. E. (1988). Natural Dispersion of Oil. Oil and Chemical Pollution, Vol. 17, pp. 281-310.
4. Reed M. et al. (1999). Oil Spill Modeling Towards the Close of the 20th Century: Overview of the State of the Art. Spill Science and Technology Bulletin, 5(1), pp. 3-16.
5. Perevaryukha A. Yu. (2011). Hybrid Model of Bioresourses' Dynamics: Equilibrium, Cycle, and Transitional Chaos. Automatic Control and Computer Sciences, 45(4), pp. 223-232.
6. Xie H., Yapa P. D., Nakata K. (2007). Modeling Emulsification after an Oil Spill in the Sea. Journal of Marine Systems, Vol. 68, pp. 489-506.
7. Suhinov A. I., Chistyakov A. Е., Alekseenko Е. V. (2011). Numerical implementation of a three-dimensional model of hydrodynamics for shallow water bodies on a supercomputer system. Matematicheskoe modelirovanie, 23(3), pp. 3-21. [in Russian language]
8. Tyutyunov Yu. V. et al. (2010). Modeling of the Population Density Flow for Periodically Migrating Organisms. Oceanology, 50(1), pp. 67-76.
9. Samarskiy A. A. (1977). Theory of difference schemes. Moscow: Nauka. [in Russian language]
10. Chetverushkin B. N. (2012). The limits of detail and formulation of models of equations of continuous media. Metamatematicheskoe modelirovanie, 24(11), pp. 33-52. [in Russian language]
11. Chistyakov A. Е., Semenyakina A. A. (2013). Application of interpolation methods to restore the bottom surface. Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki, 141(4), pp. 21-28. [in Russian language]
12. Nikitina A. V., Semenyakina A. A., Chistyakov A. Е. (2016). Parallel implementation of the diffusion-convection problem on the basis of high-order accuracy schemes. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, (7), pp. 3-8. [in Russian language] doi: 10.14489/ vkit.2016.07.pp.003-008
13. Sukhinov A. I., Chistyakov A. E. (2012). Adaptive Modified Alternating Triangular Iterative Method for Solving Grid Equations With a Non-Self-Adjoint Operator. Mathematical Models and Computer Simulations, 4(4), pp. 398-409. [in Russian language]
14. Unified State System of Information on the Situation in the World Ocean. Avaialble at: http://esimo.ru/portal/ (Accessed: 08.05.2019) [in Russian language]
15. Dembitskiy S. I., Urtenov M. H., Sharpan M. V. (2007). Mathematical modeling and analysis of the biological degradation of oil with different ways of making biological products. Ekologicheskie sistemy i pribory, (11), pp. 48-51. [in Russian language]
16. Nikitina A. V. et al. (2015). Differential-gaming model for preventing blockages in shallow waters. Upravlenie bol'shimi sistemami, 55, pp. 343-361. [in Russian language]
17. NOAA weather images for PDAs. Available at: http://hobitus.com/noaa (Accessed: 08.05.2019) [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 350 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2019.06.pp.047-056

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 350 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2019.06.pp.047-056

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Search
Баннер
Журнал КОНТРОЛЬ. ДИАГНОСТИКА
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования