WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


На правах рукописи

ВОЛКОВА ТАТЬЯНА АЛЕКСАНДРОВНА

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОНИТОРИНГА АКВАТОРИЙ МОРСКИХ ПОРТОВ ПО ИНТЕГРАЛЬНЫМ ПОКАЗАТЕЛЯМ КАЧЕСТВА (НА ПРИМЕРЕ ПОРТОВОЙ АКВАТОРИИ ЦЕМЕССКОЙ БУХТЫ)

Специальность 03.02.08 Экология (транспорт)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новороссийск – 2012

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова»

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Береза Ирина Германовна

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Отделкин Николай Станиславович кандидат технических наук, доцент Чура Николай Николаевич

Ведущая организация: ФГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций»

Защита состоится «15» мая 2012 г. в 13:00 часов в аудитории 231 на заседании диссертационного совета Д 223.001.01 при Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Волжская государственная академия водного транспорта» по адресу: 603950, г. Нижний Новгород, ул. Нестерова, 5а.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО ВГАВТ.

Автореферат разослан «23» марта 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук А.Н.Ситнов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ



Актуальность темы. Порты являются неотъемлемой составляющей в системе морского транспорта России. Современный морской порт – это крупный транспортный узел, который связывает различные виды транспорта: морской, речной, железнодорожный, автомобильный, трубопроводный и др. Одним из приоритетных направлений развития базовой транспортно-логистической инфраструктуры является увеличение портовых мощностей и перевалки грузов в портах. При этом наряду с увеличением мощности портов, расширением номенклатуры перерабатываемых грузов, повышается интенсивность проведения грузовых работ, и, как следствие, отрицательное воздействие порта на окружающую среду.

Крупнейший международный транспортный узел на юге России – порт Новороссийск, расположенный в акватории Цемесской бухты Черного моря. За последние десять лет (2000-2009 гг.) грузооборот порта увеличился более чем в 2 раза. В структуре грузооборота порта присутствуют наливные, навалочные, генеральные грузы и контейнеры. В номенклатуре наливных грузов основная доля приходится на нефть и нефтепродукты (98 %), возросла доля (2 %) жидких калийно-аммиачных удобрений. Номенклатура навалочных грузов включает зерновые грузы (44 %), минеральные удобрения (16 %), сахар (13 %), цемент (12 %), железорудное сырье (11 %), металлолом (4 %). Список генеральных грузов включает черные (74 %) и цветные (7 %) металлы, лесные грузы (11 %), чугун (3 %), скоропортящиеся (1 %) и прочие грузы (4 %). Являясь крупным транспортным предприятием по перегрузке различной номенклатуры грузов с одного вида транспорта на другой, эксплуатационная деятельность порта на акватории бухты оказывает влияние на ее гидрохимический режим, ухудшая качество воды, естественную среду обитания и оптимальные условия развития большинства гидробионтов.

Известно (Израэль, 1979), что изменения под влиянием антропогенных факторов, в отличие от естественных, приводят к быстрому изменению среднего состояния компонентов окружающей среды. В этой ситуации чрезвычайно важно (как для незамедлительных практических действий, так и для планирования на перспективу) организовать мониторинг состояния окружающей среды, как систему повторных наблюдений одного и более компонентов природной среды в пространстве и во времени с определенными целями в соответствии с заранее подготовленной программой (Mann R.E., 1973).

Концепция и научные основы мониторинга изложены в работах таких ученых, как Ю.А. Израэль, И.П. Герасимов, К.В. Ананичев, В.Д. Федоров и др.

В целях защиты и сохранения морской среды природоохранным законодательством (ФЗ-№ 155 от 31.07.98 г.) предусмотрен мониторинг состояния внутренних морских вод и территориального моря (мониторинг морских вод); с 2005 г. действуют нормативные акты по «Созданию единой системы информации об обстановке в Мировом океане» (ЕСИМО). В общей системе мониторинга морских вод большое внимание уделяется участкам морей, подвергающихся антропогенному воздействию. К таким участкам относятся акватории, где осуществляется основная эксплуатационная деятельность портов: перегрузка наливных и насыпных грузов; сброс сточных и поверхностных вод; морское судоходство; аварийные разливы и др.

В акватории Цемесской бухты наблюдения за состоянием морской среды проводит ФГУ «ГОИН» по комплексу гидрохимических показателей в соответствии с требованиями ГОСТ 17.1.3.08-82. Анализ существующего мониторинга морских вод в акватории Цемесской бухты показал, что при его проведении реализуются только задачи наблюдения и оценки фактического состояния морской среды. Однако от мониторинга морских вод требуется не пассивная констатация фактов, а соответствующая обработка поступающей информации по результатам наблюдения, оценка получаемой информации и, как результат, обеспечение прогнозирования состояния морской среды.

В связи с эти обоснование, описание и разработка систем, призванных информировать о качестве морских вод, особенно на портовых акваториях с повышенными антропогенными нагрузками, является в настоящее время актуальным и важным при организации систем мониторинга в любых масштабах и с любыми целями.

Цель исследования – совершенствование мониторинга морских вод на акваториях с повышенными антропогенными нагрузками по интегральным показателям.

Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

– обоснованы приоритеты мониторинга (определяемые показатели и места наблюдений);

– обоснован мониторинг качества морских вод на участках портовой акватории по интегральным показателям (растворенный кислород и биохимическое потребление кислорода) и описаны его основные элементы (наблюдение, оценка и прогноз);

– адаптирована модель Стритера-Фелпса для целей прогнозирования качества морских вод по интегральным показателям;

– разработана методика определения коэффициентов математической модели Стритера-Фелпса по экспериментальным данным и результатам математического моделирования.

Объект исследования: мониторинг морских вод (на примере портовой акватории Цемесской бухты).

Предмет исследования: показатели качества морских вод.

Методы исследования. При решении поставленных задач использованы методы исследования: химические и физико-химические методы анализа при измерении гидрохимических показателей качества морской воды, отобранной на исследуемых участках акватории; статистические методы при первичной обработке результатов измерений; методы системного анализа при анализе результатов измерения; методы математического моделирования при прогнозировании качества морской воды.

Положения, выносимые на защиту:

– показатели качества морских вод (растворенный кислород и биохимическое потребление кислорода) и места наблюдений;

– методика прогнозирования качества морских вод портовой акватории по интегральным показателям на основе адаптированной математической модели Стритера-Фелпса;

– структура мониторинга качества морских вод портовой акватории по интегральным показателям.

Научная новизна результатов исследования состоит:

– в выборе определяемых показателей и мест наблюдения при проведении мониторинга качества морских вод;

– в новом подходе к реализации мониторинга морских вод;

– в адаптации к морской среде математической модели Стритера-Фелпса (модель качества воды) с целью прогнозирования ее качества.

Практическая ценность диссертации заключается в получении результатов, способствующих решению задач мониторинга морских вод в портовых акваториях, где качество воды формируется под влиянием эксплуатационной деятельности транспортных предприятий. Результаты исследования использованы в учреждении (ФГУ «АМП Новороссийск»), осуществляющим государственный портовый контроль, а также в дисциплине «Методы и приборы контроля окружающей среды и экологический мониторинг» специальностей «Инженерная защита окружающей среды» и «Безопасность в техносфере» (ФГБОУ ВПО «ГМУ имени адмирала Ф.Ф.Ушакова»). Полученные результаты позволяют реализовать мониторинг качества морских вод в полном объеме и применимы к любым морским акваториям.

Апробация работы. Основные материалы диссертации представлены на XVIII международной конференции «Математика. Экономика. Образование» (2010 г.), XVIII и XIX международных конференциях «Лазерноинформационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии» (2010, 20гг.), а также на региональных научно-технических конференциях (2008, 2010, 2011 гг.).

Личный вклад автора. Автор самостоятельно проводил отбор проб, лабораторные исследования, обработку результатов анализа, обосновал, разработал структуру мониторинга качества морских вод портовой акватории и методику параметризации модели качества воды, что отражено в публикациях.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, 5 из которых опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ, 7 публикаций – в других изданиях.

Объём и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа содержит 169 страниц машинописного текста, в том числе 29 таблиц и 25 рисунков. Список литературы состоит из 63 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи исследования, отражена научная новизна и практическая значимость исследования, а также описана структура диссертации.

В первой главе дана характеристика хозяйственного использования портовых вод транспортным предприятием (портом) на примере Цемесской бухты, представлен анализ фондовых материалов, содержащих результаты мониторинга морских вод в акватории Цемесской бухты, и приведено гидрофизическое описание района исследования.

Морские порты в Азово-Черноморском бассейнах занимают ключевое место в транспортной системе России. В вершине Цемесской бухты расположен порт Новороссийск – универсальный незамерзающий глубоководный порт, эксплуатирующий причальный фронт различного назначения и принимающий суда различных типов, тоннажа и назначения.

Являясь крупным транспортным предприятием по перегрузке различной номенклатуры грузов, эксплуатационная деятельность порта сказывается, прежде всего, в операционной зоне, предназначенной для обеспечения подхода, швартовки, стоянки судов у причалов; осуществления операций с наливными и навалочными грузами. Здесь же, как правило, происходят разливы нефти и высыпание сыпучих грузов из грузозахватных устройств, незаконные эксплуатационные сбросы с судов или утечки в море из неисправных трубопроводов, рукавов, шлангов и т.п. Акватории, прилегающие к причальным сооружениям, являются главными приемниками остатков груза, смываемого дождем или выносимого через ливнестоки с территорий причалов.

Цемесская бухта – природная гавань на Черноморском побережье Кавказа. Образована Суджукской косой и мысом Дооб. Длина 15 км, ширина у входа 9 км, в средней части 4,6 км, глубина 21-27 м. Малая изрезанность берегов Цемесской бухты, сильные ветры северо-восточного и юго-восточного направлений создают условия для развития ветрового волнения, зыби и прибоя.

Ветры, направленные перпендикулярно к береговой линии, формируют сгоны и нагоны. Это один из важных природных факторов, оказывающих влияние на формирование качества морских вод. Сгонные ветры северо-восточного и северо-западного направлений способствуют водообмену с открытой частью моря. Нагонные ветры южного и юго-восточного направлений менее благоприятны для экологического состояния бухты.

Сгонно-нагонные явления формируют также двухслойный характер водообмена: определяющим является верхнее течение, а нижнее течение является компенсационным (Техногенное загрязнение…, 1996).





В Цемесской бухте распространена поверхностная (верхняя) водная масса. Температура этой водной массы на поверхности изменяется от 5-6 °С зимой, до 23-25 °С летом. На температуру поверхностного слоя большое влияние также оказывают сгонно-нагонные явления.

Вдоль берега Цемесской бухты проходит основное течение, движущееся параллельно береговой линии против часовой стрелки (северо-западное направление). Поэтому любые гидротехнические сооружения, расположенные перпендикулярно берегу, препятствуют естественному вдольбереговому течению, уменьшают его скорость и способствуют возникновению на акватории бухты зон с неблагоприятными экологическими условиями. Возникновению этих условий способствует устойчивая структура вод, которая формируется в летнее время и препятствует вертикальному обмену между поверхностными и глубинными водами. Это приводит к тому, что антропогенные загрязнения плохо рассеиваются и практически полностью концентрируются в верхнем слое толщиной 10-15 м.

Таким образом, на гидрохимический режим акватории Цемесской бухты, и, следовательно, на ее экологическое состояние влияют природные факторы (ветровой режим, температура поверхностной воды, условия водообмена с открытой частью моря), гидротехнические сооружения и антропогенные факторы (эксплуатационная деятельность порта).

Акватория Цемесской бухты западным и восточным молами разделена на внешнюю и внутреннюю (рис. 1). Гидрохимический режим на внутренней акватории бухты формируется под влиянием как природных и антропогенных факторов, так и под влиянием ограниченного водообмена с внешней частью бухты.

Рисунок 1– Расположение мест отбора проб морской воды в портовой акватории Цемесской бухты Для обеспечения экологической безопасности в сфере функционирования и использования человеком морской среды природоохранным законодательством (ФЗ-№ 155 от 31.07.98 г.) предусмотрен мониторинг состояния внутренних морских вод и территориального моря (мониторинг морских вод), который представляет собой систему регулярных наблюдений за состоянием морской среды и донных отложений по физическим, химическим, гидробиологическим и микробиологическим показателям, а также оценку и прогноз их изменений под влиянием природных и антропогенных факторов. В общей системе мониторинга морских вод уделяется большое внимание участкам морей, подвергающихся антропогенному воздействию. К таким участкам относятся акватории, где осуществляется основная эксплуатационная деятельность портов: перегрузка наливных и насыпных грузов; сброс сточных и поверхностных вод;

морское судоходство; аварийные разливы и др. Основные наблюдения (ФГУ «ГОИН») за качеством морской воды в районе Цемесской бухты осуществляются средствами измерения комплекса гидрохимических показателей. Перечень включает десять гидролого-гидрохимических показателей.

По фондовым материалам (ЕСИМО; Ежегодник качества…, 2005, 2006, 2007) обобщены результаты наблюдений за качеством морской воды на внутренней акватории Цемесской бухты за период 1995-2007 гг. Анализ опубликованных натурных наблюдений, а также оценка качества морских вод с использованием нормативных документов (ГОСТ 17.1.2.04-77, РД 52.24.643-2002) показали, что при реализации мониторинга практически решаются только такие задачи, как наблюдение и оценка фактического состояния морской среды по нормативу качества, установленного для объектов рыбохозяйственного назначения (ПДКвр): результаты наблюдений позволяют лишь констатировать, что качество воды на сегодня отвечает нормативным требованиям (оценка фактического состояния), и не позволяют судить об изменениях состояния морской среды, вызванных антропогенными факторами (прогноз состояния).

Видно, что задачи, стоящие перед мониторингом морских вод, решены лишь частично. Поэтому актуален поиск решения этих задач, особенно для акваторий, непосредственно прилегающих к причальным сооружениям, где качество морских вод формируется под влиянием природных факторов, гидротехнических сооружений и эксплуатационной деятельности порта.

На основании проведенного анализа сформулированы цель и задачи исследования.

Во второй главе обоснован выбор приоритетов (определяемых показателей и мест наблюдений) мониторинга, описана система наблюдения за качеством морских вод по выбранным приоритетам, приведены критерии оценки и инструмент прогнозирования качества морских вод.

Важным этапом в научном обосновании мониторинга является выбор определяемых показателей и мест отбора пробы (выбор приоритетов).

Несмотря на то, что для мониторинга морских вод в акватории Цемесской бухты используется десять гидрохимических показателей, результаты наблюдения позволяют только констатировать фактическое состояние и не позволяют судить об изменениях состояния морской среды. По этой причине для выбора определяемых показателей автором предложен новый подход: измерение нескольких ключевых показателей, которые, с одной стороны, характеризуют процессы, формирующие качество воды, а, с другой стороны, позволяют получить интегральную оценку качества морских вод.

Среди процессов, формирующих качество воды, одно из главных мест занимают процесс атмосферной реаэрации и процесс биохимического окисления органических веществ (Андруз, 1984). Первый процесс определяет концентрацию РК в воде. Второй процесс показывает скорость потребления кислорода на биохимическое окисление органических веществ (БПК) в процессе жизнедеятельности аэробных бактерий. РК играет важную роль не только в жизнедеятельности морских организмов, но и в экологии водного объекта, т.к. с ним связана ассимилирующая способность морских вод (способность морских вод к разложению органического вещества). Поэтому содержание РК в морской воде представляет большой интерес не только с точки зрения развития жизни, но и для интегральной оценки экологического состояния морской среды. Взаимосвязь, существующая между величиной РК и величиной БПК, делает БПК важным показателем для интегральной оценки загрязненности морских вод различными органическими веществами. Критерием, характеризующим суммарное содержание в воде органических веществ, является показатель БПК5, т.е.

количество кислорода, израсходованное за пять суток в процессе биохимического окисления органических веществ, содержащихся в анализируемой воде.

Концентрация РК в морской воде и интенсивность окисления зависят также от факторов морской среды: температуры, рН среды, солености.

Таким образом, РК и БПК5 выбраны в качестве основных определяемых гидрохимических показателей. Показатели (температура, соленость, рН), влияющие на протекание процессов растворения кислорода в морской воде и его потребления при аэробном окислении органических веществ, выбраны как дополнительные.

Принимая во внимание высокую температуру воды (до 25 0С, а в последние годы до 30 С), слабое ветровое перемешивание и слабое течение, характерные для летнего времени года, режим наблюдения выбран в период с мая по август с ежемесячным отбором проб морской воды.

Учитывая особенности гидрологического режима и роль гидротехнических сооружений в формировании качества воды на внутренней акватории Цемесской бухты (глава 1), в качестве мест отбора проб (МОП) целенаправленно выбраны шесть участков (№ 16) портовой акватории (участки портовой акватории), непосредственно прилегающие к причальным сооружениям, образующие зоны с возможными неблагоприятными экологическими условиями и подверженные интенсивному воздействию со стороны эксплуатационной деятельности порта (рис.1).

Выбранные показатели и МОП формируют новый мониторинг (мониторинг качества морских вод), основная цель которого – информирование о качестве морских вод на участках портовой акватории по интегральным показателям. Структурная схема такого мониторинга приведена на рисунке 2, а ее описание приведено ниже.

Наблюдения, как метод сбора первичной информации, включают пробоотбор, измерение показателей на месте пробоотбора, доставку проб в лабораторию и лабораторные исследования. Результаты лабораторных исследований проб морской воды, отобранных на исследуемых участках акватории, обрабатываются статистическими методами.

Результаты химического анализа морской воды, отобранной на разных участках акватории (МОП № 16), необходимо сравнивать между собой с целью выявления значимых различий между ними. На первом этапе исследования это представляет собой сравнение нескольких средних, которое проводится с помощью однофакторного дисперсионного анализа. Решение этой задачи формирует основу для последующей оценки и прогноза качества морских вод.

Приоритеты мониторинга качества морских вод Определяемые показатели Места отбора проб 1. Растворенный кислород; Участки портовой 2. БПК5; акватории № 13. рН;

4. Соленость;

5. Температура воды.

Наблюдения качества морских вод Измерение определяемых показателей химическими и физикохимическими методами анализа и их первичная обработка статистическими методами Анализ результатов наблюдения Выявление значимых различий между результатами измерений методом дисперсионного анализа Оценка качества морских вод Сравнение измеренных показателей с критериями качества.

Критерии качества: ПДК (по БПК5 и N, %) Критерий оценки: одновременное выполнение условий, связывающих БПК5 и относительное содержание РК (N, %) Прогноз качества морских вод Инструмент прогнозирования – модель качества воды Рисунок 2 – Структурная схема мониторинга качества морских вод портовой акватории по интегральным показателям Оценка качества морских вод выполняется по критериям, определяющим ее пригодность в качестве среды для обитания гидробионтов. Такими критериями являются предельно допустимые концентрации, установленные для водных объектов рыбохозяйственного назначения (ПДКвр). Как метод оценки качества водных объектов, наиболее распространен подход, основанный на концепции ПДК: результаты измерения показателей в отдельных точках водного объекта сопоставляются с соответствующими нормативными показателями ее качества (Караушев, 1987). В этом случае оценить качество морской воды можно только по принципу: соответствует или не соответствует нормативам качества.

Не отвергая существующий подход, а только расширяя его, следует подчеркнуть:

– состояние водного объекта характеризуется по совокупности его количественных и качественных показателей. Поэтому показатели, по которым производится оценка качества морских вод, должны рассматриваться совокупно;

– измеряемые показатели РК и БПК взаимосвязаны: БПК является основной причиной уменьшения содержания РК в воде и, следовательно, ухудшения качества воды;

– при оценке благополучия гидробионтов имеет значение не столько абсолютное, сколько относительное содержание РК в воде, т.е. степень насыщения (N, %);

– нормой для прибрежных морских вод (в теплый период года) является БПК5 = 0,71,5 мгО/л (Техногенное загрязнение…, 1996).

Таким образом, взяв за основу ГОСТ 17.1.2.04-77 и учитывая вышесказанное, критерии оценки автором сформулированы следующим образом: качество морской воды соответствует классу «чистые», «загрязненные», «грязные», если выполняются условия:

Чистые воды N = 80 110; 0,7 БПК5 1,Загрязненные воды N = 30 150; 1,5 < БПК5 Грязные воды N = 0 200; 0,7 > БПК5 > Прогнозирование качества морских вод базируется на результатах наблюдения и является важным элементом мониторинга (рис.2). Наблюдения и прогноз тесно связаны между собой: прогноз качества морской воды возможен, с одной стороны, при наличии информации о ее фактическом состоянии; построение прогноза, с другой стороны, подразумевает знание закономерностей изменения качества морской среды и возможность численного расчета.

Как сказано выше, процессы, формирующие качество воды, оцениваются потреблением кислорода (процессы биохимического окисления органических веществ) и его поступлением (процесс атмосферной реаэрации). Изменение содержания РК в водном объекте описывается классической моделью качества воды (модель Стритера-Фелпса). Уравнения процессов в модели СтритераФелпса основаны на допущениях кинетики первого порядка, представлены системой дифференциальных уравнений:

dCk K1 (Р Ck ) K2 Cb (1) dt dСb K2 Сb (2) dt и имеют аналитическое решение при заданных начальных условиях t=0;

Сk = Cko; Сb = Cbo:

K2 Cbo t K2 Сbo t 1 Ck Р eK Р eK Cko K2 K1 K2 K1 (3) Cb Cbo e K2t (4) где Ck – концентрация РК в воде в произвольный момент времени, мг/л; Cko – концентрация РК в воде в начальный момент времени, мг/л; Р – концентрация предельного насыщения кислорода, мг/л; К1 – коэффициент реаэрации, 1/сут.;

К2 – коэффициент биохимического окисления органических веществ, 1/сут.; Cbo – концентрация РК в воде в начальный момент времени при биохимическом окислении органических веществ (без учета процесса реаэрации), мг/л; Cb – концентрация РК в воде в произвольный момент времени при биохимическом окислении органических веществ (без учета процесса реаэрации), мг/л.

Уравнение (3) позволяет рассчитать концентрацию РК при любом значении t > 0, если известны переменные (Cko; Cbo и Р) и коэффициенты К1 и К2.

Переменные Cko и Cbo получают экспериментально (при анализе проб морской воды), а переменная Р (мл/л) рассчитывается по формуле:

100 T T T T ln Р a1 a2 a3 ln a4 S b1 b2 b3 (5) T 100 1100 100 где Т – температура воды, град. К; S – соленость, ‰; а1а4, b1b3 – коэффициенты, равные a1=-173,4292; a2=249,6339; a3=143,3483; a4=-21,8492; b1=-0,033096;

b2=0,014259; b3=-0,0017000.

Коэффициенты К1 и К2 в уравнениях (3) и (4) неизвестны. Для количественного определения значений коэффициентов реаэрации (К1) и биохимического окисления (К2) автором разработана методика, основанная на экспериментальных данных и результатах математического моделирования:

– определение коэффициента К2. В аэробной среде биохимическое окисление органических веществ происходит под воздействием бактерий, поэтому разложение органического вещества можно считать эквивалентным реакции окисления, приводящей к понижению РК в воде. По мере окисления органического вещества его концентрация и концентрация РК уменьшаются.

Органические вещества вследствие их многообразия, сложности и трудности анализа непосредственно не определяются. Однако экспериментально можно определить концентрацию РК. Скорость биохимического окисления органических веществ удобно характеризовать зависимостью концентрации РК в воде от времени и описывать дифференциальным уравнением (2).

Из (1) и (2) видно, что система дифференциальных уравнений распадается на два уравнения. Поэтому уравнение (2), описывающее процесс биохимического окисления органических веществ, решается независимо. Это позволяет определить К2 из уравнения (4) по экспериментальной зависимости (Cb = f(t)) концентрации РК в морской воде при биохимическом окислении органических веществ (Cb) от времени t.

Для определения величины коэффициента К2 разработан программный вычислительный блок (Мathcad 2001i), который приведен в диссертации.

Структурная схема определения К2 из уравнения (4) при различном времени инкубации пробы (t = 1, 2, 3, 4 и 5 суток) приведена на рисунке 3;

– определение коэффициента К1. Величина коэффициента реаэрации для морей зависит от гидрологических условий водного объекта. Она зависит также от концентрации РК в воде, которая в свою очередь зависит от начального загрязнения органическими веществами. Поэтому величина коэффициента Копределяется из уравнения (3), учитывающего процесс уменьшения концентрации РК в морской воде в результате биохимического окисления органических веществ и процесс атмосферной реаэрации.

Исходные данные:

Исходные данные:

Концентрация РК, мг/л: Время инкубации пробы, сут.:

Концентрация РК, мг/л: Время инкубации пробы, сут.:

Cbo, Cb1, Cb2, Cb3, Cb4, Cb5 t = 1Cbo, Cb1, Cb2, Cb3, Cb4, Cb5 t = 1Cb Cbo eK t Cb Cbo eK t Решение уравнения относительно КРешение уравнения относительно К(применяется оператор решения нелинейных уравнений root) (применяется оператор решения нелинейных уравнений root) Результат решения уравнения: КРезультат решения уравнения: КРисунок 3 – Структурная схема определения коэффициента КВ этом случае уравнение (3) становится неопределенным и требуется дополнительная информация для его решения. С этой целью вводится правдоподобное множество значений величины концентрации РК в морской воде в начальный момент времени (Сk). После этого уравнение (3) решается относительно К1 при начальных условиях (К2, Сko, Сbo, Р) и при заданных начальных приближениях (Сk). Множеству значений величины концентрации РК в морской воде в этом случае соответствует и множество значений коэффициентов реаэрации. С целью сужения интервала поиска коэффициента, из совокупности полученных значений К1 исключаются отрицательные значения, и значения, которые превышают 0,5 (Атлас, 1958). Для получения численного значения Киспользуются рандомизированные (случайные, выбранные без предпочтения) значения концентраций РК. Для выполнения расчетов по (3) составлены программный вычислительный блок и вычислительный блок (Мathcad 2001i), которые приведены в диссертации. Структурная схема расчета К1 из уравнения (3) приведена на рисунке 4.

Таким образом, в качестве инструмента прогнозирования качества морских вод соискателем предложена математическая модель Стритера-Фелпса, описывающая изменение содержания РК в водном объекте, и разработана методика количественного определения значений коэффициентов К1 и К2, основанная на экспериментальных данных и результатах математического моделирования.

Исходные данные:

Температура воды, t, 0С Концентрация РК, Сko, мг/л Соленость, S, ‰ Коэффициент биохимического окисления, К2, 1/сут, рассчиОпределение концентратанный по формуле (4) ции предельного насыщения кислорода Р, мг/л, по формуле (5) Интервал начальных приближений, Сk, мг/л K C K С K1t K t 2 bo 2 bo C C Р e Р e k ko K K K K 2 1 2 Решение уравнения относительно К(применяется оператор решения нелинейных уравнений root) Результат решения уравнения:

множество пар значений (Сk; K1) Фильтр значений Выбор (без предпочтений) зна0<К1<0,5 чений Сk из представленного множества Результат:

Результат: КСуженное множество пар значений (Сk; K1) Рисунок 4 – Структурная схема определения коэффициента КТретья глава содержит экспериментальное обоснование мониторинга качества морских вод на участках портовой акватории по интегральным показателям, описание методов экспериментального исследования и результаты исследования.

Наблюдения проводились в период с мая по август; пробы морской воды отбирались один раз в месяц.

За период наблюдений отобраны пробы морской воды на исследуемых участках акватории; измерены на МОП метеорологические параметры (скорость и направление ветра, параметры волнения, атмосферное давление), гидрофизические показатели (температура воды) и рН морской воды.

Пробы отбирались с глубины не более 0,5 м от поверхности воды в соответствии с ГОСТ 17.1.5.05-81 и РД 52.10.243-92. Время отбора пробы – до 12 часов дня.

Пробы морской воды, отобранные на участках портовой акватории, анализировались в лабораторных условиях. Время хранения проб не превышало 4 часа.

Химический анализ проводился в день отбора пробы с целью:

– измерения концентрации РК в пробе морской воды (Cko);

– изучения процесса БПК. Выполнялось измерение концентрации РК в анализируемой пробе до (Cbo) и после инкубации на 1-ые (Cb1), 2-ые (Cb2), 3-и (Cb3), 4-ые (Cb4) и 5-ые сутки (Cb5) при температуре 20 0С, без доступа света и кислорода. По результатам измерения рассчитывался нормируемый показатель БПК5 (мгО/л) по формуле:

БПК5 = Cbo - CbКонцентрация РК (мг/л) в пробах морской воды определялась титриметрическим методом Винклера (метод йодометрического титрования).

Значение БПК определялось методом, основанным на измерении концентрации РК (мг/л) методом йодометрического титрования в отобранной пробе воды до и после ее инкубации в течение N дней (N=1, 2, 3, 4, 5) при стандартных условиях (при температуре 20 0С, без доступа света и кислорода).

При первичной обработке результатов химического анализа получены основные статистические характеристики: среднее арифметическое, дисперсия, стандартное отклонение, стандартная ошибка среднего, доверительный интервал (при Р=0,95).

Результаты измерений РК на участках портовой акватории за период майавгуст приведены на рисунке 5; БПК5 – на рисунке 6.

Результаты химического анализа проб морской воды, отобранных на разных участках акватории (МОП № 16), сравнивались с целью выявления значимых различий между ними. Сравнение проводилось с помощью однофакторного дисперсионного анализа и на этом этапе исследования представляло собой сравнение нескольких средних (полученных в день отбора пробы). МОП рассматривалось как фактор, влияющий на количественный результат измерения показателя.

В качестве примера в таблице 1 приведены результаты определения концентрации РК в пробах (МОП № 16) морской воды. Так как пробы морской воды отбирались на разных участках акватории (выборка объемом m = 6) и анализировались путем нескольких параллельных определений (количество параллельных определений n = 3), то результаты анализа проб располагались по столбцам, параллельные определения - по строкам. Тогда дисперсия между столбцами (факториальная Sф ) обусловлена действием изучаемого фактора (МОП), а дисперсия между строками (остаточная SОСТ ) – ошибками воспроизводимости (техникой эксперимента).

7,31 августа 7,10 августа 7,12 июля 7,21 июня 9,19 мая С, мг/л РК 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00 11,МОП № 1 МОП № 2 МОП № МОП № 4 МОП № 5 МОП № Концентрация насыщения Рисунок 5 – Результаты измерений РК на участках портовой акватории 2,31 августа 2,10 августа 2,12 июля 2,21 июня 2,19 мая БПК, мгО/л 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,МОП № 1 МОП № 2 МОП № 3 МОП № 4 МОП № 5 МОП № 6 ПДК Рисунок 6 – Результаты измерений БПК5 на участках портовой акватории Таблица 1 – Результаты определения концентрации РК в пробах морской воды, отобранной в июне (МОП № 16) n параллельных m факторов (МОП) измерений № 1 № 2 № 3 № 4 № 5 № 1-ое определение 9,96 9,04 9,14 9,39 9,13 8,2-ое определение 9,97 9,03 9,12 9,38 9,12 8,3-е определение 9,94 9,05 9,11 9,40 9,14 8,Среднее 9,958 9,038 9,121 9,389 9,130 8,9С целью оценки влияния фактора на изменение величины измеряемого показателя рассчитывалась F-статистика (FСТ), которая сравнивалась с критическим значением (коэффициентом Фишера) F(P, fФ, fОСТ), где fФ и fОСТ – степени свободы факториальной и остаточной дисперсий соответственно.

Если выполнялось условие FСТ F(P, fФ, fОСТ ), то действие фактора признавалось значимым. Результаты однофакторного дисперсионного анализа приведены в таблице 2.

Таблица 2 – Результаты однофакторного дисперсионного анализа Суммы Число степеКомпоненты дис- Дисперсии, квадратов, ней свободы, FСТ F(P, fФ, fОСТ) персии SSS f Факториальная 2,02695 5 0,40539 2539,096 3,(межгрупповая) Остаточная (внут0,001916 12 0,000ригрупповая) Общая 2,028866 Вывод FСТ > F(0,95; 5; 12) Расчеты для проб морской воды, отобранной за период май-август (по РК и БПК5), проводились аналогично.

Из результатов дисперсионного анализа видно, что значения концентраций РК и БПК5, измеренные в разных местах исследуемой акватории, различаются значимо (за исключением значений БПК5, измеренных в июле). Следовательно, результаты измерения показателей качества морской воды, отобранной в разных местах акватории, характеризуют состояние воды в данном месте водного объекта и в данный момент времени (в день отбора пробы). Поэтому оценку качества морских вод необходимо проводить по каждому МОП.

Оценка качества морской воды выполнялась по каждому исследуемому участку портовой акватории (рис. 6, 7) по критериям, сформулированным во второй главе. Результаты оценки приведены в таблице 3.

Прогнозирование качества морской воды основано на информации о ее фактическом состоянии (результаты наблюдений – рис. 6, 7). Для прогнозирования качества морских вод использовалась математическая модель СтритераФелпса, представленная системой дифференциальных уравнений (1) и (2). Система дифференциальных уравнений (1) и (2) (при начальных условиях t=0; Сk = Cko; Сb = Cbo) имеет аналитическое решение (3) и при известных переменных (Cko; Cbo и Р) и коэффициентах К1 и К2 позволяет рассчитать концентрацию РК в воде при любом значении t > 0.

Таблица 3 – Результаты оценки качества морской воды на участках акватории (МОП № 16) за период май-август Дата отбора пробы МОП 19 мая 21 июня 12 июля 10 августа 31 августа 1 Загрязненные Загрязненные Грязные Грязные Чистые 2 Загрязненные Загрязненные Грязные Чистые Загрязненные 3 Загрязненные Загрязненные Грязные Чистые Чистые 4 Грязные Загрязненные Грязные Загрязненные Грязные 5 Чистые Загрязненные Грязные Загрязненные Чистые 6 Загрязненные Загрязненные Грязные Чистые Чистые Для практического использования модели по экспериментальным данным определялись значения коэффициентов К1 и К2 в соответствии с методикой, изложенной во второй главе:

– определение коэффициента К2. В эксперименте изучалась зависимость концентрации РК в морской воде при биохимическом окислении органических веществ от времени t, Cb = f(t), в условиях, исключающих процесс реаэрации (температура 20 0С, без доступа света и кислорода). Для получения зависимости Cb=f(t) в отобранной пробе морской воды измерялись концентрация РК до инкубации (Cbo) и после инкубации на первые (Cb1), вторые (Cb2), третьи (Cb3), четвертые (Cb4) и пятые (Cb5) сутки. Результаты измерения концентрации РК в пробе морской воды, отобранной в портовой акватории (МОП № 1, июнь), в качестве примера приведены в таблице 4.

Таблица 4 – Результаты измерения концентрации РК в пробе морской воды до инкубации и на 1, 2, 3, 4 и 5 сут. после инкубации Начальный момент времени, Время инкубации, t, суток БПК5, К2, t = 0 сут. 1 2 3 4 5 мг/л 1/сут.

Концентрация РК в пробе воды в Концентрация РК в пробе воды, начальный момент времени, Сbo, Сb, мг/л 2,7 0,мг/л 9,96 9,35 8,78 8,25 7,74 7,Для определения коэффициента биохимического окисления автором разработан программный вычислительный блок (Мathcad 2001i), позволяющий рассчитать К2 при различном времени инкубации пробы (t = 1, 2, 3, 4 и 5 суток) в соответствии со схемой, приведенной на рисунке 3.

Измерение концентрации РК в пробах морской воды, отобранной в период май-август на участках портовой акватории (МОП № 26), и определение коэффициента К2 (при температуре 20 0С) проводилось аналогично. Результаты определения коэффициента биохимического окисления по программному вычислительному блоку приведены в Приложении;

– определение коэффициента К1. Определение численного значения коэффициента реаэрации выполнялось в несколько этапов в соответствии со схемой, приведенной на рисунке 4.

Для расчета К1 из уравнения (3) при начальных условиях (К2, Сko, Сbo, Р) и при заданных начальных приближениях (Сk) автором разработан программный вычислительный блок (Мathcad 2001i). Исходные данные для расчета приведены в таблице 5.

Таблица 5 – Начальные условия и заданные начальные приближения для расчета коэффициента реаэрации МОП № 1, июнь Исходные данные Величина Концентрация РК в воде в день отбора пробы, Сko, мг/л 9,Концентрация РК в воде до инкубации, Сbo, мг/л 9,Концентрация предельного насыщения кислорода, Р (20 0С), мг/л 8,Коэффициент биохимического окисления ОВ, К2 (20 0С), 1/сут. 0,Концентрация РК в воде после инкубации t = 1 сут., Сb, мг/л 9,Погрешность методики измерения РК, ± , мг/л 0,Интервал начальных приближений, Сk, мг/л 9,079,При решении уравнения (3) относительно К1 получен ряд пар значений, где заданным начальным приближениям Сk соответствует рассчитанная величина К1:

Заданные начальные приближения, Сk, мг/л 9,07 9,08 9,09 9,10 9,11 9,12 9,Рассчитанные значения К1 (20 0С), 1/сут. 0,25 0,24 0,23 0,22 0,21 0,20 0,Продолжение 9,14 9,15 9,16 9,17 9,18 9,19 9,20 9,21 9,22 9,23 9,24 9,25 9,26 9,0,18 0,18 0,17 0,17 0,15 0,14 0,13 0,13 0,12 0,11 0,10 0,09 0,09 0,Продолжение 9,28 9,29 9,30 9,31 9,32 9,33 9,34 9,35 9,36 9,37 9,38 9,0,07 0,06 0,06 0,05 0,04 0,04 0,03 0,02 0,09 0,01 0,00693 -0,00007Продолжение 9,40 9,41 9,42 9,43 9,44 9,-0,0071 -0,05 -0,02 -0,03 -0,03 -0,Из полученного ряда пар значений Сk-К1 исключены те, у которых 0,5<К1<0. В результате получился новый (суженный) ряд пар значений Сk-К1:

Заданные начальные приближения, Сk, мг/л 9,07 9,08 9,09 9,10 9,11 9,12 9,Рассчитанные значения К1 (20 0С), 1/сут. 0,25 0,24 0,23 0,22 0,21 0,20 0,Продолжение 9,14 9,15 9,16 9,17 9,18 9,19 9,20 9,21 9,22 9,23 9,24 9,25 9,0,18 0,18 0,17 0,17 0,15 0,14 0,13 0,13 0,12 0,11 0,10 0,09 0,Продолжение 9,27 9,28 9,29 9,30 9,31 9,32 9,33 9,34 9,35 9,36 9,37 9,0,08 0,07 0,06 0,06 0,05 0,04 0,04 0,03 0,02 0,09 0,01 0,006Для объективизации численного значения К1, вычисление выполнялось с использованием рандомизированных (случайных, выбранных без предпочтения) значений Сk в интервале концентраций РК (9,079,37) мг/л. Для этого составлен вычислительный блок (Мathcad 2001i), представляющий собой решение системы уравнений с одним неизвестным с использованием метода наименьших квадратов и минимизацией ошибки решения:

n 1Y runif ( n 9.07 9.37) t 1 Cko 9.96 Cbo 9.u 0.01 K2 0.06 P 8.n K2Cbo Y Cko P K2Cbo S(u) exp(K2t) exp(ut) P i K2 u K2 u i ResK1 Minimize (S u) ResK1 0.где Y – случайные значения в заданном интервале концентраций РК, распределенные равномерно, мг/л; n – число реализаций случайных чисел; S(u) – сумма квадратов отклонений; ResK1 – результат, представляющий собой величину коэффициента реаэрации К1, и полученный путем минимизации суммарной ошибки.

Таким образом, в МОП № 1 коэффициент реаэрации К1 (20 С), приведенный к температуре воды 20 0С, равен 0,11 1/сут.

Определение коэффициентов К1 (при температуре 20 0С) на участках портовой акватории (МОП № 26) за период май-август проводилось аналогично.

Результаты определения коэффициента реаэрации по программным вычислительным блокам приведены в Приложении.

Прогнозирование концентрации РК на участке портовой акватории (МОП № 1, июнь) выполнялось по уравнению (3) с использованием результатов наблюдения и численных значений коэффициентов (табл. 6), определенных по вышеприведенной методике.

Прогноз представляет собой изменение во времени концентрации РК и построен для двух случаев: при постоянной и при изменяющейся температуре воды. В первом случае изменение концентрации РК во времени получено по результатам измерения гидрохимических показателей и постоянной температуре воды (табл. 6), полученных в день отбора пробы (t = 0 сут.). Минимальная концентрация РК, равная 5,23 мг/л, приходится на 13-й день от начала наблюдения (рис. 7). Прогнозируемая концентрация РК (СП = 5,63 мг/л) по отношению к фактически измеренной (СФ = 8,05 мг/л) на 21-ые сутки от начала наблюдения составляет СП = 0,70 СФ. Во втором случае изменение концентрации РК во времени получено по результатам измерения гидрохимических показателей (табл. 6) и при температуре воды (рис. 8), изменяющейся ежесуточно в течение расчетного периода. Минимальная концентрация РК, равная 4,71 мг/л, приходится на 10-й день от начала наблюдения (рис. 7) при повышении температуры воды до 29,9 0С (рис. 8). Концентрация РК в воде, рассчитанная с учетом температуры (СР = 5,63 мг/л), по отношению к фактически измеренной (СФ = 8,мг/л) на 21-ые сутки от начала наблюдения составляет СР = 0,73 СФ.

Таблица 6 – Исходные данные для прогнозирования качества морской воды на участках портовой акватории (МОП № 1, июнь) Измеряемые и расчетные показатели Величина Направление ветра Юг Скорость ветра, м/с Атмосферное давление, p, мм рт.ст. 759,Температура воды, Т, 0С 25,Соленость, S, ‰ 16,Концентрация РК в воде в день отбора пробы, Сko, мг/л 9,Концентрация РК в воде до инкубации, Сbo, мг/л 9,Растворимость кислорода при температуре воды, P, мг/л 7,Коэффициент реаэрации, К1 (20 0С), 1/сут. 0,Коэффициент биохимического окисления, К2 (20 0С), 1/сут. 0,Прогноз концентрации РК CРК, мг/л при T воды = const Концентрация РК с учетом 10,изменения температуры воды 9,Концентрация насыщения 8,воды кислородом (T воды const) 7, Минимальная концентра6,ция РК 5,13; 5,4,10; 4,3,0 3 6 9 12 15 18 t, сут.

Рисунок 7 – Изменение во времени концентрации РК в воде по модели Стритера-Фелпса за период с 21 июня по 12 июля БПК5 = 2,7 мгО/л, К1 = 0,11 1/сут., К2 = 0,06 1/сут.

На рисунке 7 приведена также зависимость концентрации насыщения от температуры, которая показывает состояние насыщенности (в абсолютных единицах, мг/л) воды кислородом при данной температуре среды. По отношению к этому состоянию концентрации РК, полученные в первом и во втором случаях, наглядно показывают степень пересыщенности или недонасыщенности воды кислородом по прошествии времени t.

t, сут.

0 3 6 9 12 15 18 Рисунок 8 – Изменение температуры воды с 21 июня по 12 июля В заключении сформулированы основные результаты исследований:

1. На основе проведенного анализа существующего мониторинга морских вод по гидрохимическим показателям (акватория Цемесской бухты) выявлена его статичность и малая информативность.

2. На основании анализа процессов (атмосферная реаэрация, биохимическое потребление кислорода) и факторов (природных, антропогенных), формирующих качество воды в Цемесской бухте, обоснованы приоритеты мониторинга: РК и БПК5, как интегральные показатели; участки портовой акватории, прилегающие к причальным сооружениям, как места наблюдений.

3. На основе теоретического исследования, по выбранным приоритетам обоснован мониторинг качества морских вод и описаны его основные элементы (наблюдение, оценка и прогноз).

4. На основе экспериментальных данных и теоретического исследования разработана и представлена методика прогнозирования качества морских вод по интегральным показателям на основе адаптированной модели СтритераФелпса (модель качества воды).

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в научных изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Волкова Т.А. Прогноз состояния Цемесской бухты Черного моря методом математического моделирования / Т. А. Волкова // Известия вузов. СевероКавказский регион. Естественные науки. – 2011. – С. 21-25.

2. Волкова Т. А. Мониторинг качества морских вод в припортовых акваториях Цемесской бухты / Т. А. Волкова // Транспортное дело России. – 2011. – № 4 (89). – С. 190-193.

3. Волкова Т. А. Особенности решения уравнений Стритера-Фелпса для оценки экологической безопасности морской акватории / Т. А. Волкова, А. И.

Кондратьев // Транспортное дело России. – 2011. – № 7 (92). – С. 120-122.

С, Т 4. Волкова Т. А. Определение параметров математической модели для акватории Цемесской бухты / Т. А. Волкова // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. – 2012. – № 1.– С. 9-13.

5. Волкова Т. А. Определение границы зоны чрезвычайной ситуации, обусловленной разливом нефти или нефтепродуктов / Т. А. Волкова, С. В. Маценко // Эксплуатация морского транспорта. – 2010. – № 4 (62). – С. 56-60.

Статьи в других изданиях:

6. Волкова Т. А. Мониторинг растворенного кислорода в прибрежных водах г.Новороссийска (на примере Цемесской бухты) / Т. А. Волкова, И. Г. Береза // Проблемы эксплуатации водного транспорта и подготовки кадров на юге России : Материалы 8-й региональной научно-технич. конф. – Новороссийск :

МГА им. адм. Ф. Ф. Ушакова, 2010. – С. 35-37.

7. Волкова Т. А. Изучение количественных характеристик процесса самоочищения морской воды в акватории Цемесской бухты / Т. А. Волкова, И.Г. Береза // Математика. Экономика. Образование : Сб. тезисов докладов XVIII междунар. конф. – Ростов н/Д : Изд-во СКНЦ ВШ ЮФУ, 2010. – С. 123.

8. Волкова Т. А. Химико-экологическая оценка техногенных загрязнений на акватории Цемесской бухты Черного моря / Т. А. Волкова, И. Г. Береза // Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии – 20: Труды XVIII междунар. конф. – Новороссийск : НПИ КубГТУ, 2010. – С. 145.

9. Волкова Т. А. Применение модели Стритера-Фелпса для оценки экологического состояния Цемесской бухты Черного моря / Т. А. Волкова, И. Г. Береза // Математика. Экономика. Образование : Труды XVIII междунар. конф. – Ростов н/Д : Изд-во СКНЦ ВШ ЮФУ, 2010. – С. 85-88.

10. Волкова Т. А. Определение параметров модели Стритера-Фелпса для акватории Цемесской бухты / Т. А. Волкова // Проблемы эксплуатации водного транспорта и подготовки кадров на юге России : Материалы 9-й региональной научно-технич. конф. – Новороссийск : МГА им. адм. Ф. Ф. Ушакова, 2011.– С.

47-48.

11. Волкова Т. А. Статистический анализ в задачах мониторинга Цемесской бухты Черного моря / Т. А. Волкова // Лазеры. Измерения. Информация :

Сб. докл. 21-й междунар. конф. – СПб : Изд-во Политехн. ун-та, 2011. – Т. 3. – С. 70-81.

12. Волкова Т. А. Анализ современной системы мониторинга морских вод Цемесской бухты / Т. А. Волкова // Сб. науч. тр. / Отв. ред. В. В. Демьянов. – Новороссийск : МГА им. адм. Ф. Ф. Ушакова, 2011. – Вып. 16. – С. 105-108.

Формат 60х84 1/16. Тираж 100. Заказ 2226.

Отпечатано в редакционно-издательском отделе ФГБОУ ВПО «Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф.Ушакова» 353918, г. Новороссийск, пр. Ленина,






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.