Model of monitoring of oil soil pollution and its termination

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The assessment of impact of oil production economic activities on land pollution in Russia contributes to evolutionary management decision making. Oil industrial pollution affects negatively flora and fauna. Thus, it’s important to identify the level of its exposure and danger, the site of contamination. A system approach is needed. When studying the environment, it’s necessary to consider the presence of risk situations and stochastic irreversible changes. It’s essential to identify the nature and type of soil contamination with petroleum products using high-tech tools, intellectual procedures. The work considers modeling of such situation, forecasting and identification of oil contaminants. The submodel of optimal termination of monitoring is also considered. Ending monitoring of environmental optimization will result in lower monitoring costs, since monitoring oilcontaminated environments is an expensive and complex technological mechanism, often requiring satellite data. The proposed algorithm for modeling and system analysis is based on situational modeling. Evolutionary modeling allows to adapt the procedure (methodology) of forecasting and assessment to environmental risk factors. It increases the accuracy (formalization and evidence) and completeness of conclusions, the efficiency of situation analysis, which affects manageability of risk both for the oil complex and for individual enterprise in the industry. The results of the research may be used for development of software tools, in particular expert and predictive systems. Situational models are needed when oil companies are solving multi-criteria and multifactor problems.

About the authors

Svetlana Evgenievna Germanova

Рeoples’ Friendship University of Russia

Author for correspondence.
Email: germanova-se@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-2601-6740

Senior Lecturer, Department of Technospheric Security, Agrarian and Technological Institute

6, Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Tatiana Valeryevna Magdeeva

Рeoples’ Friendship University of Russia

Email: dremova-tv@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-5584-5321

Senior Lecturer, Department of Technospheric Security, Agrarian and Technological Institute

6, Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

Vadim Gennadievich Pliushchikov

Рeoples’ Friendship University of Russia

Email: pliushchikov-vg@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-2057-4602

Doctor of Agricultural sciences, Professor, Director of Department of Technospheric Security, Agrarian and Technological Institute

6, Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Trofimov SY, Ammosova YM, Orlov DS. Influence of oil on soil cover and the problem of developing a regulatory framework for the influence of oil pollution on soils. Moscow University Soil Science Bulletin. 2000; (2):30—34. (In Russ).
  2. Kulikov OV. Technogenic oil pollution of soil and water. Burenie i neft’. 2002; (12):24—27. (In Russ).
  3. Deryabin AN, Unguryanu TN, Buzinov RV. Population health risk caused by exposure to chemicals in soils. Health Risk Analysis. 2019; (3):18—25. (In Russ). doi: 10.21668/health.risk/2019.3.02
  4. Germanova SE, Ryzhova TA, Kocheva MV, Fedorova TA, Petukhov NV. Situational modelling of oil pollution risks monitored by distributed monitoring. Amazonia Investiga. 2020;9(25):44—48. (In Russ).
  5. Vasiliev AV, Bykov DE, Pimenov AA. Ecological monitoring of pollution of the soils by oily waste. Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2015. 17(4):269—272. (In Russ).
  6. Kalitsev DM. The pollution model of the «responsibility» zone of the production infrastructure of an oil and gas industry. Sovremennye nauchnye issledovaniya i razrabotki. 2018; 2(11):290—292. (In Russ).
  7. Gluhova LV, Kaziev VM, Kazieva BV. System rules of financial control and management of innovative business processes of the enterprise. Vestnik Volzhskogo universiteta im. V.N. Tatishcheva. 2018; 2(1):125—133. (In Russ).
  8. Timofeev YM, Berezin IA, Virolainen JA., Makarova MV, Nikitenko AA. Analysis of mesoscale variability of carbon dioxide in the vicinity of Moscow megacity based on satellite data. Current problems in remote sensing of the Earth from space. 2019; 16(4):263—272. (In Russ). doi: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-263-270
  9. Chen SH, Yu T. Big data in computational social sciences and humanities: an introduction. In: Chen SH. (ed.) Big Data in Computational Social Science and Humanities. Cham: Springer; 2018. p.1—25. doi: 10.1007/9783-319-95465-3_1
  10. Miheeva TI. Data Mining in geo-information technologies. Vestnik of Samara State Technical University. Technical Sciences Series. 2006; (41):96—99. (In Russ).
  11. Abramov NS, Makarov DA, Talalaev AA, Fralenko VP. Modern methods for intelligent processing of Earth remote sensing data. Program Systems: Theory and Applications. 2018; 9(4):417—442. (In Russ). doi: 10.25209/2079-3316-2018-9-4-417-442
  12. Fedotov DV, Belov ML, Matrosova OA, Gorodnichev VA, Kozintsev VI. Method of detecting oil contamination on water surface based on registration of fluorescent radiation in two narrow spectral ranges. Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrument Engineering. 2010; (2):39—47. (In Russ).
  13. Belov ML, Shteingart AD, Matrosova OA, Gorodnichev VA. Laser fluorescent method for monitoring leaks from petrol pipes based on the neural network algorithm. Science and Education. 2014; (1):5—69. (In Russ). doi: 10.7463/0114.0676410
  14. Fedotov YV, Matrosova OA, Belov ML, Gorodnichev VA. Method of detection of oil pollution on the Earth’s surface based on fluorescence radiation recording within three narrow spectral bands. Atmospheric and oceanic optics. 2013; 26(3):208—212. (In Russ).
  15. Krapivin VF, Mkrtchyan FA. Effectiveness of monitoring systems of detection. Ecological systems and devices. 2002; (6):3—5. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».