Szennyezőanyagok terjedésének numerikus szimulációja, MISKAM célszoftver

Hasonló dokumentumok
MISKAM gyakorlat december 4. Beadandó az Áramlások modellezése környezetvédelemben c. tantárgyhoz. Titkay Dóra - CBAGKH

Numerikus szimuláció a városklíma vizsgálatokban

A TERVEZETT M0 ÚTGYŰRŰ ÉSZAKI SZEKTORÁNAK 11. ÉS 10. SZ. FŐUTAK KÖZÖTTI SZAKASZÁN VÁRHATÓ LÉGSZENNYEZETTSÉG

Paksi Atomerőmű üzemidő hosszabbítása. 4. melléklet

Modellezés elméleti alapismeretek

Írja fel az általános transzportegyenlet integrál alakban! Definiálja a konvektív és konduktív fluxus fogalmát!

A Balaton szél keltette vízmozgásainak modellezése

Kvantitatív módszerek

HÍDTARTÓK ELLENÁLLÁSTÉNYEZŐJE

TERMÉKTERVEZÉS NUMERIKUS MÓDSZEREI. 1. Bevezetés

A CFD elemzés minőségéről és megbízhatóságáról. Modell fejlesztési folyamata. A közelítési rendszer. Dr. Kristóf Gergely Október 11.

x 2 e x dx c) (3x 2 2x)e 2x dx x sin x dx f) x cosxdx (1 x 2 )(sin 2x 2 cos 3x) dx e 2x cos x dx k) e x sin x cosxdx x ln x dx n) (2x + 1) ln 2 x dx

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

ÁLATALÁNOS METEOROLÓGIA 2. 01: METEOROLÓGIAI MÉRÉSEK ÉS MEGFIGYELÉSEK

Dinamikus modellek felállítása mérnöki alapelvek segítségével

A mikroskálájú modellek turbulencia peremfeltételeiről

Differenciálegyenletek numerikus integrálása április 9.

SZAKDOLGOZAT VIRÁG DÁVID

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Áramlástan kidolgozott 2016

Projektfeladatok 2014, tavaszi félév

Diszkréten mintavételezett függvények

Modellek kalibrációja és a paraméterérzékenységi vizsgálat Kovács Balázs & Szanyi János

Gauss-Seidel iteráció

Hatástávolság számítás az. Ipari Park Hatvan, Robert Bosch út és M3 autópálya közötti tervezési terület (Helyrajzi szám: 0331/75.

Nagyfelbontású magassági szélklimatológiai információk dinamikai elıállítása

A LEVEGŐMINŐSÉG ELŐREJELZÉS MODELLEZÉSÉNEK HÁTTERE ÉS GYAKORLATA AZ ORSZÁGOS METEOROLÓGIAI SZOLGÁLATNÁL

Szívókönyökök veszteségeinek és sebességprofiljainak vizsgálata CFD szimuláció segítségével

cos 2 (2x) 1 dx c) sin(2x)dx c) cos(3x)dx π 4 cos(2x) dx c) 5sin 2 (x)cos(x)dx x3 5 x 4 +11dx arctg 11 (2x) 4x 2 +1 π 4

Diplomamunkám felépítése

Ejtési teszt modellezése a tervezés fázisában

Konjugált gradiens módszer

Csapadékmaximum-függvények változása

Normák, kondíciószám

Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása a Rayleigh Ritz-féle módszer segítségével

Vizsgálatok a Kármán Tódor Szélcsatornában

n n (n n ), lim ln(2 + 3e x ) x 3 + 2x 2e x e x + 1, sin x 1 cos x, lim e x2 1 + x 2 lim sin x 1 )

Al-Mg-Si háromalkotós egyensúlyi fázisdiagram közelítő számítása

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel

Ensemble előrejelzések: elméleti és gyakorlati háttér HÁGEL Edit Országos Meteorológiai Szolgálat Numerikus Modellező és Éghajlat-dinamikai Osztály 34

Közönséges differenciálegyenletek megoldása Mapleben

A végeselem módszer alapjai. 2. Alapvető elemtípusok

CSAPADÉK ÉS TALAJVÍZSZINT ÉRTÉKEK SPEKTRÁLIS ELEMZÉSE A MEZŐKERESZTES-I ADATOK ALAPJÁN*

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

TALAJVÉDELEM XI. A szennyezőanyagok terjedését, talaj/talajvízbeli viselkedését befolyásoló paraméterek

HAZÁNK SZÉLKLÍMÁJA, A SZÉLENERGIA HASZNOSÍTÁSA

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Matematikai háttér. 3. Fejezet. A matematika hozzászoktatja a szemünket ahhoz, hogy tisztán és világosan lássa az igazságot.

Részletes tantárgyprogram és követelményrendszer

Végeselem modellezés alapjai 1. óra

ODE SOLVER-ek használata a MATLAB-ban

Szakértői vélemény. Megrendelő: Rezonátor Bt Baja, Szivárvány u. 70. Készítette:

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

időpont? ütemterv számonkérés segédanyagok

Modern fizika laboratórium

Technikai áttekintés SimDay H. Tóth Zsolt FEA üzletág igazgató

SZIMULÁCIÓ ÉS MODELLEZÉS AZ ANSYS ALKALMAZÁSÁVAL

DIGITÁLIS TEREPMODELL A TÁJRENDEZÉSBEN

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ A MATEMATIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI 1. FELADATSORHOZ

Határréteg mechanizmus vizsgálata nyílt vízi és nádas vízi jellegzónák között. Kiss Melinda

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

Simított részecskedinamika Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH)

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához

Bevezetés az állapottér-elméletbe Dinamikus rendszerek állapottér reprezentációi

Matematika gyógyszerészhallgatók számára. A kollokvium főtételei tanév

(Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja.

BUDAPESTI MŐSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

Méréselmélet MI BSc 1

Az előadásdiák gyors összevágása, hogy legyen valami segítség:

Ebben a fejezetben egy szögtámfal tervezését, és annak teljes számítását mutatjuk be.

SKÁLAFÜGGŐ LÉGSZENNYEZETTSÉG ELŐREJELZÉSEK

Az éghajlati modellek eredményeinek alkalmazhatósága hatásvizsgálatokban

Az éghajlati modellek eredményeinek felhasználási lehetıségei

Közönséges differenciál egyenletek megoldása numerikus módszerekkel: egylépéses numerikus eljárások

Annak a function-nak a neve, amiben letároltuk az egyenletünket.

Matematika A 9. szakiskolai évfolyam. 7. modul EGYENES ARÁNYOSSÁG ÉS A LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

13. modul: MÁSODFOKÚ FÜGGVÉNYEK

Fluid-structure interaction (FSI)

Alap levegőterheltség és annak meghatározása méréssel, illetve modellezéssel. Előadó: Iga Benedek, vizsgáló mérnök ENCOTECH Kft.

Matematikai geodéziai számítások 10.

Térbeli struktúra elemzés szél keltette tavi áramlásokban. Szanyi Sándor BME VIT. MTA-MMT konferencia Budapest, június 21.

MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR MATEMATIKAI INTÉZET SZAKDOLGOZATI TÉMÁK

TERMÉKSZIMULÁCIÓ. Dr. Kovács Zsolt. Végeselem módszer. Elıadó: egyetemi tanár. Termékszimuláció tantárgy 6. elıadás március 22.

Az áramlások numerikus szimulációjának alkalmazása tűz- és katasztrófavédelemben

Légköri szennyezőanyag terjedést leíró modellek

Tartalomjegyzék. Typotex Kiadó, 2010

Számítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox

ÚJ CSALÁDTAG A KLÍMAMODELLEZÉSBEN: a felszíni modellek, mint a városi éghajlati hatásvizsgálatok eszközei

Károlyi Katalin Eötvös Loránd Tudományegyetem Alkalmazott Analízis Tanszék. Abstract

Differenciálegyenletek numerikus megoldása

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

A mérési eredmény megadása

2. (b) Hővezetési problémák. Utolsó módosítás: február25. Dr. Márkus Ferenc BME Fizika Tanszék

Numerikus módszerek 1.

MATLAB. 8. gyakorlat. Differenciálegyenletek

PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak

Átírás:

Szennyezőanyagok terjedésének numerikus szimulációja, MISKAM célszoftver 1. A numerikus szimulációról általában A szennyeződés-terjedési modellek numerikus megoldása A szennyeződés-terjedési modellek transzportegyenletei differenciálegyenletek. Ezek az egyenletek valójában parciális differenciálegyenleteket jelentenek, melyekhez a vizsgált tartomány peremén előírt feltételek és valamely meghatározott időpontra vonatkozó kezdeti feltételek tartoznak. A differenciálegyenletek megoldásának egyik módja, ha - pl. függvény-transzformációval - integrálható alakra hozzuk őket. Az így kapott analitikus megoldások térben és időben folytonos függvényeket eredményeznek, és ha egyszer levezettük, a hasonló helyzetek sokaságára alkalmazhatók. Viszonylag kevés olyan feladat van azonban, amelynél a differenciálegyenlet közvetlen integrálásával eljutunk a megoldáshoz. A gyakorlatban ezért legtöbbször numerikus módszereket használunk az áramlási- és transzportegyenletek közelítő megoldására. A numerikus módszerekkel a megoldást a tér- és időtartomány diszkrét pontjaira keressük. 1. ábra: A tér diszkretizálása 1

A különböző numerikus módszerek néhány közös jellemzője: a felbontás részletessége függ a közelítő megoldás pontossági igényétől; a vizsgált extenzív mennyiségek (pl. szennyezőanyag-tömeg) mérlegét reprezentáló parciális differenciálegyenletek helyett algebrai egyenletrendszert állítunk fel az állapotváltozók diszkrét tér- és időbeli pontokon érvényes értékeire; az egyidejűleg megoldandó egyenletek nagy száma miatt a megoldást számítógépi program segítségével kaphatjuk meg. Numerikus megoldások lehetséges hibaforrásai A nem megfelelő felbontás jelentős hibákat okozhat. Iterációs módszer esetén megadjuk, hogy mekkora az a küszöb érték, mely elérése után a megoldást már elég pontosnak tekintjük (konvergencia kritérium). Másodsorban megszabjuk, hogy mekkora legyen a maximális iterációszám. A megoldás instabil lesz, ha a közelítő megoldás nem konvergál a valódi megoldáshoz, az instabilitásnak a következő típusai jelentkezhetnek: numerikus instabilitás numerikus oszcilláció alálövés fölélövés numerikus diszperzió Az instabilitás leküzdéséhez a legfontosabb gyakorlatban előforduló okokat kell ismernünk. A numerikus szimulációt elvégző szoftverek A vizsgálandó problémát leíró egyenletek numerikus megoldását célszoftverek végzik el. Nagyon fontos, hogy csak validált modellel dolgozzunk, mert a modellben szereplő paraméterek, állandók meghatározása sokszor nem egzakt. A validált modellekben a kalibrált paraméterek megfelelőségét mérési adatokkal hasonlították össze. 2

A szoftverek használata Numerikus modellek számítási hálója Numerikus modellek esetén a számítás igényelt pontossága és az észszerű számítási időszükséglet szempontjából rendkívül fontos a megfelelő számítási háló meghatározása. Egyelőre a kereskedelemben nem kaphatók olyan szoftverek, amelyek a számítási hálót automatikusan igazítanák az adott problémához, ezért ezt a feladatot több szempont együttes figyelembevételével manuálisan kell elvégezni. A numerikus megoldásból származó nehézségek (sok iterációs lépés, a felbontásból származó pontatlanság) elkerülése érdekében azokon a helyeken, amelyeken az adott probléma megoldásánál fontosabb a számítás, a modell számítási hálóját sűríteni kell. Paraméterek, kezdeti feltételek megadása A paraméterek a meghatározás szempontjából általában két nagy csoportra oszthatók: az adatokból közvetlenül, vagy egyszerű átlagolással, illetve területi kiterjesztéssel meghatározhatók (a paraméter és a felhasznált adat típusa azonos), valamilyen becslési módszerrel meghatározhatók (a rendelkezésre álló adatokból számítási módszerrel vagy becsléssel egy más típusú paraméter jön létre). Az áramlás- és terjedésmodellek jellemző kezdeti feltétele a sebességvektor a bemenő peremen. Városi környezetben való terjedéskor például a városi határréteg sebességprofilja alapján adhatjuk meg a kezdeti feltételeket. 3

2. ábra: Városi határréteg sebességprofilja Értékelés A modell futtatása után a használt szoftver lehetőségei alapján különböző eredményeket kapunk. A modellezés kiváló eszköz arra, hogy bizonyos tényezők hatását a többitől függetlenül vizsgáljuk, ellentétben a valósággal, ahol a mérések általában több tényező együttes hatását mutatják. A modellezés másik nagy előnye, hogy segítségével eddig még be nem következett szituációkat vizsgálhatunk. A szimulációk végeredménye általános esetben a vizsgált tér tetszőleges pontjára és időpontjára számított koncentráció, azokra a komponensekre, amelyeket a koncepcionális modell során fontosnak tartottunk. Ezek az adatok jelentik az értékelés alapját. Az értékelések célja az áramlási és szennyeződési viszonyok elemezése, a modellek által számított potenciál és koncentráció értékek felhasználásával további jellemzők kiszámítása, illetve az eredmények szemléletes formában való bemutatása. Ez kiterjed többek között a koncentrációk izovonalainak, a sebességmező, az áramvonalak, az elérési idők ábrázolására, a szennyeződés terjedésének bemutatására, különböző állapotokban. 4

2. A gyakorlat bemutatása (a MISKAM szoftver alkalmazása) A gyakorlat során a MISKAM mikroskálájú áramlás- és terjedésmodellel ismerkedtünk meg. A modell egy célszoftver, amely egy validált numerikus kóddal számol. Városi átszellőzés és szennyezőanyag-terjedés modellezésére alkalmas, és megfelel a német szabvány követelményeinek. A szoftver strukturált, hexaelemekből felépülő numerikus hálót használ, maximum 5 millió cellaszámmal. A modell peremfeltételei: belépésnél: 1D logaritmikus szélprofil generálás, melyhez szükséges a következő paraméterek megadása: Felületi érdesség Anemométer magasságon szélsebesség Szélirány Légkör termikus rétegzettsége A gyakorlat során egy minta utcaszakaszban vizsgáltuk a kialakuló áramlásokat és ezek hatására az útszakasz NOx emissziójából származó szennyezés terjedését. Egy forgalmas útszakaszt fog közre egy 8 és egy 20 méter magas épület. Első lépésben a kialakuló szélmezőt állítottuk elő. 1. Háló generálás: a számításnál fontosabb területeken besűrítettük a cellákat 2. ábra: A besűrített háló 5

3. Épületek beillesztése: Az épületeket körbe rajzoltuk poligonokkal, megadtuk magasságukat, majd az épületeket hálóra vetítettük. 4. ábra: Épületek beillesztése 5. Szennyező források elhelyezése: Az útszakaszon felvettünk egy 1,6 mg/m/s kibocsátású NOx szennyezést. Az idő rövidsége miatt csak ezeket a lépéseket végeztük el. A szélmező megadásához és a szennyezőanyag terjedés kiszámításához szükséges peremfeltételeket nem vittük be a szoftverbe, és nem futattuk a modellt. Egy már kész eredményfájlt nyitottunk meg, és értékeltük az eredményt. 6. ábra: Az épületek körül kialakuló szélmező 6

A szélmező-ábrákat tanulmányozva megfigyeltük a magas épületek körüli sajátságos áramlásokat. Jól látható volt a magasabb épület körül kialakuló leválási buborék, és a sarkoknál az örvényszerű visszaáramlás. 6. ábra: Az épületek körül kialakuló NOx koncentráció Felhasznált irodalom Simonffy Zoltán: Kármentesítési Kézikönyv 1. Szennyeződés-terjedési modellek alkalmazása Kovács Balázs, Szanyi János: Modellezés elméleti alapismeretek, előadásdiák 7