2024

Permanent URI for this community

https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/18623

Browse

Browsing 2024 by Subject "chemical contamination"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Прогнозування наслідків надзвичайної ситуації на залізничній станції
    (Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2024) Біляєва, Вікторія Віталіївна; Калашніков, І. В.; Берлов, Олександр Вікторович; Губін, Олександр Ігорович; Козачина, Віталій Анатолійович
    UKR: Мета. Розглянуто задачу визначення розмірів зон ураження у випадку екстремальної ситуації на залізничній станції внаслідок пожежі цистерн. Задачею прогнозування є визначення зон теплового забруднення, а також хімічного та механічного забруднення. Основна мета роботи полягає у створенні чисельних моделей для розрахунку зон механічного та теплового забруднення довкілля в разі пожежі на залізничній станції. Методика. Для аналізу розмірів та інтенсивності зон теплового, хімічного, механічного забруднення довкілля у випадку виникнення екстремальної ситуації на залізничній станції використано рівняння тепломасопереносу та другий закон Ньютона для моделювання механічного забруднення довкілля. Для розв’язання рівнянь використано чисельні методи – метод Ейлера та скінченнорізницеві схеми. На базі розроблених чисельних моделей створено комп’ютерний код для проведення обчислювального експерименту. Результати. Розроблено сучасні комп’ютерні моделі оцінювання зон хімічного, теплового, механічного за-бруднення в разі виникнення екстремальної ситуації. Наведено результати комп’ютерного моделювання. Наукова новизна. Створено комплекс чисельних моделей для комп’ютерного моделювання процесів тепломасопереносу та динаміки руху точки, що дозволяє проводити обчислювальний експеримент із визначення зон забруднення під час пожежі на залізничній станції. Практична значимість. На базі створених математичних моделей розроблено комп’ютерний код. Цей код є інструментом розв’язання важливих задач у галузі екологічної безпеки та цивільного захисту. Комп’ютерний код дає можливість оперативно визначати інтенсивність та розміри зон забруднення довкілля у випадку виникнення екстремальної ситуації.