Автор: Кочергин Г.А. , Якимчук А.В. , Куприянов М.А.

Реализация имитационной модели оценки экологического риска на территории нефтедобычи

DOI: 10.24411/2076-6785-2019-10071

Представлены результаты разработки имитационной модели для оценки экологического риска изменения состояния территории лесного фонда в Ханты-Мансийском автономном округе с использованием разнородных многомерных данных о произошедших на нефтепроводах авариях в 2010-2018 гг. В основе разработанной модели лежат методы машинного обучения, которые позволяют определить степень риска возникновения повторных аварийных ситуаций на территории лицензионных участков, и методы геоинформационного анализа, которые используются для построения цифровой карты рисков негативного воздействия на земли лесного фонда. Имитационная модель, представленная в виде интерактивной цифровой карты региона, позволяет выявить территории с наибольшим экологическим риском. Достоверность обсуждаемых результатов подтверждена проведенными численными экспериментами 

Итоги
В статье представлен новый подход к осуществлению контрольно-надзорной деятельности при осуществлении регионального экологического надзора, основанный на использовании имитационной модели, позволяющей построить цифровую карту экологического риска загрязнения земель лесного фонда нефтью и нефтепродуктами. Путем анализа разнородных данных были рассчитаны риски негативного воздействия на территорию Ханты-Мансийского автономного округа, и локализованы участки, относящиеся к наивысшей категории риска. Представленные в работе результаты будут использоваться для планирования контрольно-надзорных мероприятий инспекторским составом Службы по контролю и надзору в сфере охраны окружающей среды, объектов животного мира и лесных отношений Ханты-Мансийского автономного округа - Югры. 

Выводы
В Ханты-Мансийском автономном округе высокий риск аварийного разлива нефти определен для нескольких участков общей площадью 128 кв. км, расположенных на Мамонтовском, Южно-Балыкском и Тепловском лицензионных участков. Показано, что достоверность разработанной нейросетевой модели, применяемой для оценки рисков аварийных разливов нефти, составляет 91,5%.

Полный текст
Вернуться к списку статей

Читайте также