Numerical modeling of the transport and diffusion of pollutant particles taking into account airflow characteristics and temperature

I.S. Nabieva

doi:10.71310/pcam.1_63.2025.03

Авторы

И.С. Набиева Научно-исследовательский институт развития цифровых технологий и искусственного интеллекта Автор

DOI:

https://doi.org/10.71310/pcam.1_63.2025.03

Ключевые слова:

математическая модель, метод конечных разностей, экология, диаметр частиц, скорость ветра, процесс диффузии

Аннотация

В статье рассматриваются результаты экспериментальных и численных исследований процессов загрязнения атмосферы в промышленных зонах. Предложенная математическая модель помогает решать задачи, связанные с мониторингом и прогнозированием состояния окружающей среды в промышленных зонах, а также с принятием решений по защите от негативного воздействия антропогенных факторов. Изучаются физико-химические свойства веществ, участвующих в процессе дисперсии в атмосфере. В процессе диффузии учитываются диаметр частиц, температура и скорость ветра. Для проверки адекватности разработанной математической модели были проведены вычислительные эксперименты на компьютере. Анализ вычислительных экспериментов показал, что с увеличением скорости ветра концентрация загрязнителей вокруг источника не наблюдается, а площадь их распределения со временем расширяется. Когда скорость воздушных масс в атмосфере превышает критическое значение, диффузия вещества происходит только за счет эффекта перехода в атмосферу. Также отмечаются изменения концентрации загрязнителей в слоях атмосферы во времени в зависимости от фактической скорости ветра.

Библиографические ссылки

Samad A., Garuda S., Vogt U. And Yang B. 2023. Air pollution prediction using machine learning techniques – An approach to replace existing monitoring stations with virtual monitoring stations // Atmospheric Environment Volume 310, 1 October 119987, https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2023.119987

Zezhi Peng and etc. 2024. Application of machine learning in atmospheric pollution research: A state-of-art review // Science of The Total Environment Volume 910, 1 February 168588, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.168588

Holden H., Hvistendahl K., Lie K. 2000. Operator splitting methods for degenerate convection–diffusion equations II: numerical examples with emphasis on reservoir simulation and sedimentation // Computational Geosciences. – Vol. 4, -No. 4. – P. 287–322.

Daniel Vallero. Fundamentals of Air Pollution // Discusses various aspects of pollutant behavior, including dispersion and deposition. – P. 149–150.

Allen D.T., et al. 2012. A study of the atmospheric chemistry of volatile organic compounds during high-performance wind tunnel experiments. // Environmental Science Technology, 46(5), – P. 3064–3070.

Sahlgren B., et al. 2016. The impact of urbanization on the dispersion of pollutants. // Urban Climate, 15, – P. 129–145.

Kozii I., Plyatsuk I., Zhylenko T., Hurets l., Y. Bataltsev, Sayenkov D. 2022. Development of the Turbulent Diffusion Model of Fine Suspended Substances in the Lower Atmosphere Layer. // ISSN 1392–1320 MATERIALS SCIENCE (MEDŽIAGOTYRA). – Vol. 28, – No. 4. DOI: 10.5755/j02.ms.30223

Sharan M., Gopalakrishnan S.G. 2003. Mathematical modeling of diffusion and transport of pollutants in the atmospheric boundary layer // January pure and applied geophysics. – vol. 160. – Issue 1-2. – P. 357–394.

Ravshanov N., Sharipov D.K., Ahmedov D.D. 2015. Modelirovanie processa zagrjaznenija okruzhajushhej sredy s uchetom rel’efa mestnosti i pogodno-klimaticheskih faktorov // Informacionnye tehnologii modelirovanija i upravlenija. – Voronezh, – No. 3(93). – P. 222–234.

Ravshanov N., Serikbaev B., Serikbaeva Je. 2010. Metodologija zashhity jekosistem ot istochnikov zagrjaznenija // Stiinta Agricola. – Kishinjov, – No. 1. – P. 68–73.

Bastelberger S., Krieger U. K., Luo B., and Peter T. 2017. Diffusivity measurements of volatile organics in levitated viscous aerosol particles // Atmos. Chem. Phys., 17, – P. 8453–8471. https://doi.org/10.5194/acp-17-8453-2017,

Champion D., Hervet H., Blond G., Le Meste M., and Simatos D. 1997. Translational diffusion in sucrose solutions near their glass transition temperature. // J. Phys. Chem. 101, – P. 10674–10679.

Nozière B., Kalberer M., Claeys M., Allan J., D’Anna B., Decesari S., Finessi E., Glasius M., Grgić I., Hamilton J.F., Hoffmann T., Iinuma Y., Jaoui M., Kahnt A., Kampf C.J., Kourtchev I., Maenhaut W., Marsden N., Saarikoski S., Schnelle-Kreis J., Surratt J.D., Szidat S., Szmigielski R., and Wisthaler A. 2015. The Molecular Identification of Organic Compounds in the Atmosphere: State of the Art and Challenges, // Chem. Rev., 115, – P. 3919–3983. https://doi.org/10.1021/cr5003485,

Liang M.Z., Chao Ye, Tu Yu, and Xu Te 2023. “Vehicle pollutant dispersion in the urban atmospheric environment: A review of mechanism, modeling and application,” // Atmosphere (Basel)

Zhou H., Song W., and Xiao K. 2022. “Flow and hazardous gas dispersion by using WRFCFD coupled model under different atmospheric stability conditions,” Atmosphere (Basel)

Ekkachai T. and Suttida W. 2021. “Modeling and numerical experiments of air pollution on a complex modeling and numerical experiments of air pollution on a complex terrain,” // J. Phys.: Conf. Ser. 1850, 1–12.

Sharipov D.K., Toshtemirova N., Narzullaeva N. 2016. Chislennoe modelirovanie processa rasprostranenija vrednyh veshhestv v atmosfere s uchetom rel’efa mestnosti // Problemy vychislitel’noj i prikladnoj matematiki. – No. 1(3). – P. 60–71.

Ravshanov N., Nabieva I., Zhaparov B.T. 2024. Soprjazhennaja zadacha dlja optimal’nogo razmeshhenija promyshlennyh obektov // Problemy vychislitel’noj i prikladnoj matematiki. – No. 3(57). – P. 91–105.

Haertel P. 2019. “A Lagrangian ocean model for climate studies,” Climate 7 (41), – P. 1–24.

Hosoi F. and Omasa K. 2007. “Factors contributing to accuracy in the estimation of the woody canopy leaf-area density profile using 3D portable lidar imaging,” // J. Exp. Botany 58, – P. 3464–3473.

Kawka M., Struzewska J., and Kaminski J.W. 2023. “Downscaling of regional air quality model using Gaussian plume model and random forest regression,” Atmosphere 14, 1171

Kim B.Y., Wayson R.L., and Fleming G.G., 2006. “Development of traffic air quality simulation model,” Transp. Res. Record – P. 73–81.

Ravshanov N., Nabieva I. 2024. Modelirovanie transporta toksichnyh zagrjaznjajushhih veshhestv v atmosfere // Sbornik tezisov pervoj mezhdunarodnoj nauchno-tehnicheskoj konferencii «Sovremennye problemy fiziki, jenergetiki i teplotehniki» Dekabr’ 5, – P. 251–253.

Kodirov K.R., Nabieva I., Nasrullayev P.A. 2023. Zararli moddalarni atmosferada tarqalish jarayonini fizik xususiyatlarini sonli tadqiq qilish // Sovremennoe sostojanie i Perspektivy razvitija cifrovyh Tehnologij i iskusstvennogo Intellekta Sbornik dokladov mezhdunarodnoj nauchno-tehnicheskoj konferencii Buhara, 27-28 sentjabrja 2024 g. – P. 303–309.

Ravshanov N., Nabieva I.S. 2024. Matematicheskoe modelirovanie processa rasprostranenija vrednyh veshhestv v atmosfere s uchetom temperatury, fizicheskih i himicheskih svojstv // Mezhdunarodnyj zhurnal teoreticheskih i prikladnyh voprosov cifrovyh tehnologij. – No. 7(4) – P. 27–32.