Stáhnout prezentaci
Prezentace se nahrává, počkejte prosím
1
STANOVENÍ NEJISTOT PŘI VÝPOŠTU KONTAMINACE ZASAŽENÉHO ÚZEMÍ
Michal Balatka Technická univerzita v Liberci, Fakulta mechatroniky a mezioborových inženýrských studií, Hálkova 6, Liberec
2
Typy dat potřebných k hodnocení rizik na lidském zdraví v kontaminovaném území
Vlastnosti unikajících látek (fyzikální, chemické, toxikologické) Rozložení koncentrací látek v zasaženém území včetně prognózy o jejich časovém vývoji Informace o současném i potenciálním využití sledovaného území (expoziční scénáře, expoziční cesty, výpočty expozičních dávek)
3
Rozložení a časový vývoj koncentrací nebezpečných látek v zasaženém území
Důležité podklady k výpočtu rizik na lidském zdraví. Týká se všech složek životního prostředí sledované lokality, z kterých se kontaminace může přímo nebo nepřímo dostat do organismu (podzemní voda, povrchová voda, půda, …). Šíření v podzemní vodě (PZV) je možno predikovat pomocí numerických modelů transportu látek v horninovém prostředí. Parametry modelů horninového prostředí zatíženy nejistotami (většina odhadována na základě relativně malého množství měření) Výsledky výpočtů šíření látky v PZV (vývoj koncentrací v PZV řešených míst lokality) jsou zatíženy nejistotami.
4
Model horninového prostředí (MHP)
Skupina parametrů představující dostatečně podrobné schéma horninového prostředí (hydraulické vlastnosti porézního materiálu, hydraulické poměry, rozložení koncentrací rozpuštěných látek – koncentrační pole v PZV). Prostor podzemí je složen z množství 2D nebo 3D geometrických útvarů (elementy) tvořících modelovou síť. Slouží jako vstup do numerických modelů pro predikci šíření látek v PZV. Modely proudění a transportu v PZV obvykle založeny na metodě konečných diferencí nebo konečných prvků
5
Lokalita Kuřívody – příklad modelové sítě (púdoris)
6
Nejistoty Parametry MHP v jednotlivých elementech odhadovány (zadány s nejistotou) zjištěná koncentrace v daném místě (elementu) a čase vyjádřena spojitou náhodnou veličinou. Cíl: Odhadnout parametry rozdělení této náhodné veličiny
7
Dvě vybrané metody výpočtu nejistot
Obě založeny na simulacích Monte-Carlo Generování náhodných variant MHP Výběry připravených variant MHP s hodnocením věrohodnosti
8
Generování náhodných variant MHP
Vybrané parametry MHP zadány stochasticky jako náhodné veličiny s danými typy rozdělení (nejistoty) Provedení velkého množství výpočtů podle algoritmu: Náhodně vybraná n-tice stochasticky určených parametrů Výpočet koncentrace modelem transportu Náhodná varianta MHP 3. Vypočtené koncentrace odhad parametrů rozdělení koncentrací Důležité parametry jsou kvantily Uvažovaná hodnota nebude překročena s danou pravděpodobností
9
Výhody - nevýhody Velmi intuitivní jednoduchá metoda
Dostatečně obecná pro aplikace ve složitých a komplexních úlohách Nutnost provádět s modely transportu v PZV velké množství výpočtů (časově velmi náročné) Hodnoty v rámci n-tic vybírány nezávisle na sobě (omezení pro některé typy úloh)
10
Výběry připravených variant MHP s hodnocením věrohodnosti
Výchozí parametry pro výpočet jsou předem vytvořené varianty MHP s bodovým hodnocením jejich věrohodnosti. Body variant se převedou na pravděpodobnosti, Varianty disjunktní jevy pravděpodobnostní rozdělení variant Simulují se výběry variant. Dostaneme koncentrace v daném místě a čase Dostaneme log-normální rozdělení daná modusem a rozptylem. (viz. Další strana). Generování náhodných koncentrací z log-normálních rozdělení.
11
Postup výpočtu varianty s ohodnocením věrohodnosti Pravděpodobnostní rozdělení variant Náhodně vybraná varianta Diskrétní koncentrace v daném místě a čase = modus rozptyl Logaritmicko-normální rozdělení Spojitá koncentrace v daném místě a čase Získáme velké množství koncentrací, z kterých se počítají parametry rozdělení. Opět hlavně kvantily
12
Příklad
13
Výhody - nevýhody Varianty modelu tvoří celky. Odpadá vzájemná nezávislost výběru hodnot parametrů Počet výpočtu s modelem transportu v PZV je roven počtu variant MHP. Metoda je méně obecná
Podobné prezentace
© 2024 SlidePlayer.cz Inc.
All rights reserved.