Исследования по комплексу переработки минерального сырья. Направление экологических исследований

XXI в. - век глобальных проблем экологии и минерально-сырьевых ре­сурсов. Ситуация в этой сфере для РСО-Алания не лучше, а в ряде аспектов хуже, чем в других республиках. Нельзя делать прогнозы будущего Влади­кавказа, не учитывая проблемы экологической безопасности при добыче и переработке сырья.

Экологизация может происходить в нескольких направлениях: совер­-

шенствование технологий производства, направленное на:

сокращение отходов (улавливание выбросов, стоков и отходов не в форме загрязнителей, а в виде полезных материалов) вторичного сырья для промышленности, снятие с производства экологически небезопасной про­дукции и замена ее на более безопасную.

В связи с тем что проблема охраны окружающей среды минимизацией ее минерального загрязнения является сравнительно новой и масштабы ее еще не совсем ясны, основным методом исследования является сопоставле­ние экологической обстановки на горно-металлургических объектах и пере­рабатывающих комплексах, применяющих традиционную технологию.

Основное направление исследований:

- защита и охрана окружающей среды при переработке концентратов;

- оздоровление экологической обстановки в республике путем исполь­зования отходов металлургического комплекса в строительном производстве, локализованных в г. Владикавказ.

Обзор и критический анализ научной работы применяется для опреде­ления направлений решения проблемы. Состояние экосистем окружающей среды на примере региона РСО-Алания исследуется поэтапно с производст­венной, лабораторной обработкой результатов по стандартным методикам. Отдельные вопросы уточняются лабораторными экспериментами и теорети­ческими расчетами.

Учитывая новизну решаемой проблемы и масштабность, сравнение технологий осуществляется методом аналитического моделирования с ис­пользованием приемов прогнозирования и экспертной оценки. Полнота и представительность практических рекомендаций по реализации управленче­ских решений определяется действующими стандартами и нормами проекти­рования.

Физико-химические процессы промышленных технологий исследуют­ся в лабораторных и производственных условиях. Свойства готового изделия
исследуются лабораторными методами.

Для решения задач применяют методы:

экономико-математического моделирования, аналоги, статистический, вероятностный, балансовый, вариантов, аналитический, графический, гра­фоаналитический и др.

Показания альтернативных технологий определяют для условий Севе­ро-Кавказского региона по совмещенным эколого-экономическим критериям. Закономерности, полученные в лабораторных и натурных условиях, форми­руют математическую модель управления экосистемой.

Модель управления экосистемой исследуется применительно к основ­ным разделам деятельности предприятия: экологической, экономической, со­циальной, финансовой и др.

Включение рассматриваемой системы в систему более высокого уров­ня открывает дополнительные возможности для экологизации

1)использование отходов основного производства в виде сырья для других производств,

2) использование отходов технологического производства в качестве сырья для основного производства

Выбор очередности проведения технологических мероприятий для снижения негативного влияния конкретного предприятия на окружающую среду может быть проведен на основе сравнения расчетных значений пред­ложенного интегрального показателя для различных вариантов экологизации.

    Рис. 2.4. Экологизационная схема.

Минимальное количество экспериментов для оценки загрязнения с за­данной погрешностью из выражения доверительной вероятности среднего значения

, (2.19)

где t - параметр Стьюдента. x¯- математическое ожидание для генеральной совокупности, q_ср и z - характеристики, полученные из выборки.

Обозначив а = tz / и z = q_ср, что справедливо для логнормального распределения, x¯= q_ср или 95 % - ной доверительной вероятности, когда

t=1,96:

. (2.20)

Среднее значение может быть получено с погрешностью 20 % при числе наблюдений, равном 100 и z = q_ср;

при z = 2q_ср число наблюдений, необходимых для оценки среднего значения с такой же погрешностью, увеличивается до 400.

Средняя квадратическая ошибка интерполяции измеренных значений величины

(2.21)

где b(р) - пространственная ненормированная функция рассматриваемой величины; р - расстояние между постами измерений; ϵ-средняя квадратическая ошибка измерений.

При линейной интерполяции интерполированное значение:

(2.22)

Средняя квадратическая ошибка интерполяции результатов наблюдений:

, (2.23)

где - расстояние от центра правильного n-угольника до его вершины; S – площадь ячейки, образованной постами наблюдений в углах

n-угольной регулярной сетки; µ(p) - значение нормированной автокорреля­ционной примеси q на расстоянии р; z - среднее квадратическое отклонение концентрации примеси; η - мера ошибки, отнесенная к среднему квадратиче-скому отклонению (ε/z).

Дата добавления: 2015-11-28