Численное решение некоторых обратных задач сразличными типами источников атмосферного загрязнения | Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2008. № 2 (3).

Численное решение некоторых обратных задач сразличными типами источников атмосферного загрязнения

Рассматриваются обратные задачи, в которых требуется по измеренным значениям концентрации примеси и известному состоянию приземного слоя воздуха определить параметры мгновенного источника или источника примеси с постоянной мощностью. Сформулированы математические постановки задач, предложены алгоритмы численного решения сопряженных уравнений с помощью метода конечного объема и явных разностных схем. Построен алгоритм решения обратных задач охраны окружающей среды, ориентированный на использование суперкомпьютерной вычислительной техники.

Numerical Solution of Some Inverse Problems withVarious Types of Sources of Atmospheric Pollution .pdf Физическая постановка обратных задачПроблема охраны окружающей среды в настоящее время становится одной из важных задач науки. Это связано с интенсивным развитием промышленности, которое приводит к увеличению доли промышленных выбросов, загрязняющих окружающую среду. Одним из способов регулирования уровня загрязнения атмосферного воздуха является контроль интенсивности выброса вредных веществ. Однако даже разветвленная сеть наземных постов наблюдений не всегда в полной мере способна предоставить необходимую для природоохранных служб информацию. Большую помощь здесь может оказать применение методов математического моделирования [1, 2].В настоящее время разработаны математические модели для исследования атмосферных процессов. В рамках этих моделей описание распространения атмосферных примесей обычно представляется двумя классами задач. Первый - это решение «прямых» задач, когда по известным характеристикам источников примеси и известным параметрам приземного слоя воздуха требуется найти поле её концентрации. Второй - решение «обратных» задач, когда по информации о концентрации примеси, измеренной в ряде пунктов наблюдения и известной метеорологической ситуации требуется найти тип, координаты и мощность её источников [3] .Теория обратных задач представляет собой активно развивающееся направление современной математики. Несмотря на то, что широкое исследование обратных задач началось сравнительно недавно, в этой области получено большое число существенных результатов. В теории обратных задач сформировался ряд направлений, обусловленных как различными сферами ее приложений, так и типами математических постановок обратных задач [4]. В настоящее время разработано большое количество постановок и методов решения обратных задач, в число ко-торых входят и задачи переноса примеси. Рассмотрим некоторые из таких постановок.Обратная задача с мгновенным источником. При заданных метеорологических параметрах и результатах измерения концентрации примеси в N точках, выполненных в одно и то же или разные моменты времени, определить координаты и время срабатывания мгновенного точечного источника примеси мощностью Q (рис. 1).Обратная задача с источником постоянной мощности. При заданных метеорологических параметрах и результатах измерения концентрации примеси в N точках определить координаты и мощность выброса точечного или площадного источника атмосферной примеси.Такие задачи актуальны, например, при автоматизированной обработке измерений системы контроля радиационной обстановки вблизи источников повышенной опасности [5] или при идентификации предприятия, осуществившего залповый выброс в атмосферу.Математические постановки задач по идентификации мгновенного источника и источника с постоянной мощностью по данным измеренийДля решения рассматриваемых задач используется метод, который основан на решении уравнения, сопряженного с полуэмпирическим уравнением турбулентной диффузии, и двойственного представления функционала от концентрации примеси [1].Пусть моделирование процессов переноса и диффузии примеси выполняется с использованием трехмерного нестационарного уравнения «адвекции - диффузии» [1, 2]:dC dUC dVC dWC d (rdCЛ д (гдСЛ df dCЛ _ „ ...-++-+= -I г- 1+-I г- |+-Ik - |+sc , t > о ,(1)dt dx dy dz dx \ dx ) dy \ dy) dz \ z dz )где U, W, V - компоненты вектора скорости; C - концентрация примеси; г, kz - коэффициенты турбулентной диффузии; sc - источниковый член,Sc = Qof (tЖx - x0 )5(y - y0 )5(z - z0), 5() - дельта-функция,Г1,для источника с постоянной мощностью,[ 5(t -10), для мгновенного источника,Q0 - количество выброшенного вещества (мощность источника), t0, x0, y0, z0 -время (только для мгновенного источника) и координаты выброса соответственно.Предполагается, что вертикальная компонента скорости движения примеси W равна нулю на верхней и нижней границах рассматриваемой области.Пусть начальные и граничные условия для уравнения (1) имеют следующий вид:t = 0: C (t, x, y, z) = C0 (x, y, z);(2)z _ 0: - _ 0; z _ L :- _ 0.dzz dzМатематическая простановка сопряженной с (1) - (2) задачи получается следующим образом [1]. Уравнение (1) умножается на некоторую функцию*C (t, x, у, z) и интегрируется по времени (0 < t < T ) и пространству: II I IC dzdydxdt + jj j jC Udzdydxdt +0000 dt0000 dxTLx Ly Lz * dCrLxLy Lz * dC+ jj j j C Vdzdydxdt + jj j j C Wdzdydxdt =00 0 0 dy00 0 0 dzTLX Ly Lz ddCrLxLy Lz » d dC= III IC - (Г-)dzdydxdt + I]'I] C - (Г- )dzdydxdt +00 0 0 dxdx00 0 0 dydyTLx Ly Lz t ddCtLx Ly Lz *+ jj j j C - (Kz)dzdydxdt + jj j j C SC dzdydxdt.00 0 0 dzdz00 0 0Используя формулы интегрирования по частям, приходим к уравнениюJJU c(00 0 0dzdtdxdC d(UC ) d(VC ) d(WC )dy4 (r4) 4 (r4)-dr dzdydxdt=dxdxdydydz dzL'Ly L* |TTLy Lz* LxTLX L2^ Ly~ JJJ C" C dzdydx - J J IU -C C x dzdydt - | | | V -C C dzdxdt -0 0 000000000 0(3)-jj | W-C C|0z dydxdt + J j j гС* -TLx Lz„ dC0 0 0 dy10000000 dx00 0 Ldzdxdt - I I IГСdC*dyT Lx Lydz00 00dydxdt + JJ J J C SC dzdydxdt.0 0 0 0dzdydtdydxdtПусть C* удовлетворяет уравнениямdtdxdC * dUC * dVC * dWC * d ГdC_*_ _д_ГdC__ _d_ ddC* = pdydzdxdxdydydzzdzi = 1,...,N,t < T, с начальным и граничными условиями: C *(T, x, y, z) = 0;(4)* dC x = 0:UC + ГdxdCy = 0:VC + Г -dydC0; x = L :UC +Гx dx*dC* 0; y = L :VC +Г -y dy0; 0;(5)dC*dC* z = 0:= 0; z = L := 0,dzz dzгде p = 8(t-ti)8(x-xi)8(y-yi)8(z-zi),i = 1,...,N, N- количество точек наблюдения с координатами (xi, yi, zi), а ti - это момент времени, когда проводились измерения концентрации Ci = C(ti, xi, yi, zi). Предполагаем также, что выполняется условие C* (0, x, y, z) = 0 .С учетом (1), (2) и (4), (5) из (3) можно выписать следующие тождества [1]:TTj dt j p CdG = j dt j C*SC dG, i = 1,.., N; G = [0, Lx ] x [0, Ly ]x [0, Lz ],0 G0 Gкоторые с учетом вида функции р можно представить какTCi = Яo { С* (t, х0, у0, z0 )f (t)dt .(6)oЗдесь C* (t, x, y, z) - решение сопряженной задачи (4), (5) при P = S(t - tt )S(x - Xi )S(y - y )S(z - Zi). Для случая мгновенного точечного источника (6) принимает видгде неизвестными являются t0, x0, y0, z0 - время и координаты выброса соответственно, Q0 - его мощность. При рассмотрении задачи определения параметров точечного источника постоянной мощности тождества (6) запишутся следующим образом:TС, = Яo {C*(t, x0, y0, z0 )dt.0Если бы нам были известны аналитические решения задач (4), (5), то при N > 3 мы имели достаточно уравнений для определения неизвестных параметров источников выбросов. Однако решения задач (4), (5), как правило, в важных практических случаях удается получить лишь приближенно с использованием компьютерной техники. Кроме того, в предоставленных значениях Ci может содержаться погрешность измерений. Поэтому алгоритм решения обратных задач для определения параметров источника по известным данным наблюдений и параметрам приземного слоя воздуха сформулируем следующим образом:1..Численно решаются N сопряженных задач (4), (5) с различными источнико-выми членами р , i = 1,...,N .2..В процессе решения сопряженных задач при T > t > 0 ищется минимум следующего функционала:N (Т Л2ф(йt, x,y, z) = Јl q - Q0С, (t, x, y, z) f {t)dt Iпри ограничениях Q > 0, 0 < x < Lx, 0 < y < Ly , 0 < z < Lz .Найденный минимум функционала даст приближенное решение обратной задачи, т.е.Ф(бо > *о > xo > yo > zo) = min Ф(б, t, x, у, z).0< x< Lx 0< y< Ly 0< z < Lz 0,t, x, y, z) с целью поиска его минимума, но и решает выделенную сопряженную задачу одновременно с другими процессами, получено ускорение в 3,5 раза (кривая с открытыми значками). Разница в ускорении связана с тем, что в последнем случае неравномерность загрузки процессоров более значительна, поскольку при увеличении числа используемых процессоров возрастает количество простаивающих slave-процессоров.5Рис. 4. Ускорение для двух способов параллельной реализации и отношение времен работы параллельных программНа рис. 4 также представлено изменение отношения времен работы параллельных программ в зависимости от количества сопряженных задач. Из рисунка также следует, что первый способ организации параллельных вычислений имеет решительное преимущество с ростом N.ЗаключениеВ работе с единых позиций сформулированы математические постановки для решения обратных задач по определению параметров источника (мгновенного или с постоянной мощностью) загрязнения атмосферного воздуха по измеренным значениям концентрации примеси. Математические постановки опираются на аппарат сопряженных уравнений и двойственное представление функционала от концентрации примеси. Для численного решения сопряженных задач используются конечно-разностные методы, явные разностные схемы, метод конечного объема. На основании сравнительного анализа показано, что для рассматриваемого класса задач достаточно применения схем второго порядка аппроксимации по координатам и первого по времени. Для ускорения численного решения задачи разработан параллельный алгоритм, который позволяет значительно ускорить получение результатов.

Ключевые слова

numerical methods , parallel realization , the inverse problems , mathematical modelling , численные методы , обратные задачи , параллельная реализация , математическое моделирование

Авторы

ФИООрганизацияДополнительноE-mail
Панасенко Елена Александровна Томский государственный университет аспирант, ассистент кафедры вычислительной математики и компьютерного моделирования механико-математического факультета ea@math.tsu.ru
Старченко Александр Васильевич Томский государственный университет доктор физ.-мат.наук, профессор, зав. кафедрой вычислительной математики и компьютерного моделирования механико-математического факультета starch@math.tsu.ru
Всего: 2

Ссылки

Панасенко Е.А., Старченко А.В. Численное решение некоторых обратных задач переноса примеси на многопроцессорных вычислительных системах // Четвертая Сибирская школа-семинар по параллельным и высокопроизводительным вычислениям. - Томск: Дельтаплан, 2008. С. 139 - 148.
Noll B. Evaluation of a bounded high-resolution scheme for combustor flow computations // AIAA Journal. 1992. V. 30. № 1. P. 64 - 68.
Панасенко Е.А. Численное исследование переноса примеси в атмосфере // Третья Всероссийская конференция молодых ученых «Фундаментальные проблемы новых технологий в 3-м тысячелетии». Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2006. С. 582 - 586.
Bott A. A Positive definite advection scheme obtained by Nonlinear Renormalization of the Advective Fluxes // Monthly Weather Review. 1988. V. 117. P. 1006 - 1115.
Патанкар С. Численные методы решения задач теплообмена и динамики жидкости. М.: Наука, 1984. 152 с.
Марчук Г.И. Математическое моделирование в проблеме окружающей среды. М.: Наука, 1982. 320 с.
Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука, 1989. 608 с.
Денисов А.М. Введение в теорию обратных задач. М.: Изд-во МГУ, 1994. 206 с.
http://gis.green.tsu.ru/Website/askro/viewer.htm
Берлянд М.Я. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 270 с.
 Численное решение некоторых обратных задач сразличными типами источников атмосферного загрязнения             | Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2008. № 2 (3).

Численное решение некоторых обратных задач сразличными типами источников атмосферного загрязнения | Вестник Томского государственного университета. Математика и механика. 2008. № 2 (3).

Полнотекстовая версия