ІДЕНТИФІКАЦІЯ ДИНАМІКИ ДОВКІЛЛЯ: ВИКЛИКИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗПОДІЛЕНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.32782/IT/2024-4-29Ключові слова:
екологія, розподілене моделювання, обернені задачі, пакет програм, експеримент, довкілля.Анотація
Дослідження спрямовані на розв’язок коефіцієнтних задач екології методами розподіленого моделювання. Мета роботи полягає у моделюванні процесів забруднення атмосфери, які адекватні до тих, що описують реальні процеси. При цьому виникає можливість досліджувати такі питання як детальний аналіз стану атмосфери міста або промислового району, короткостроковий прогноз якості повітря в регіоні, оцінка довгострокових програм по очищенню повітря, оптимальне управління викидами, трансграничне перенесення і т. п. Методологія. Розглядаються обернені задачі екології, постановка яких формулюється через аналіз взаємозв’язків типу «причина-наслідок». Причинні характеристики екологічного процесу, згідно з прийнятою математичною моделлю, визначаються коефіцієнтами рівняння перенесення шкідливих домішок. У такій інтерпретації встановлення причинно-наслідкових зв’язків є метою прямих задач екології. У протилежному випадку, якщо необхідно відновити причинні характеристики за інформацією про поле забруднення атмосфери, формулюється одна з постановок зворотних задач екології, які належать до класу некоректних задач за Адамаром. Наукова новизна проведених досліджень полягає у розробці нового підходу до обробки даних на всіх етапах екологічного експерименту із застосуванням сучасних обчислювальних засобів. Обчислювальні експерименти виконувалися із застосуванням розподілених паралельних обчислювальних систем. Це зумовлено не лише принциповими обмеженнями максимальної швидкодії звичайних послідовних ЕОМ, але й постійною наявністю задач, для розв’язування яких існуючі обчислювальні ресурси виявляються недостатніми. До таких задач належать, зокрема, задачі моделювання клімату. Висновки. У даних дослідженнях розглянуті постановка і методи розв’язку задач ідентифікації динаміки довкілля, суть яких полягає в оцінці вхідних параметрів за фактичною інформацією про модельовану систему, відому з експерименту. Для аналізу оцінки можливості реалізації математичних моделей на засобах обчислювальної техніки був розроблений комплекс програм для розрахунку перенесення шкідливих домішок. Наведено розв’язок тестової задачі щодо ідентифікації динаміки довкілля.
Посилання
Петрик М. Р., Бойко І. В. Високопродуктивні обчислення та математичне моделювання в наукових дослідженнях. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2020. 108 с.
Семеренко В. П. Технології паралельних обчислень : навчальний посібник. Вінниця : ВНТУ, 2018. 104 с.
Shvachych G. Implementation of system software of multiprocessor computing systems for solving applied tasks. Актуальні напрями розвитку технічного та виробничого потенціалу національної економіки : монографія / G. G. Shvachych, D. M. Moroz. Дніпро: 2021. C. 111–136.
Shvachych G., Shcherbyna P., Moroz D. Aggregation of computing channels based on the Nvidia Cuda platform for control modes of components of technological systems. Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security. 2022. № 2. P. 85–92.
Shvachych G., Moroz B., Martynenko A., Hulina I., Busygin V., Moroz D. Model of Speed Spheroidization of Metals and Alloys Based on Multiprocessor Computing Complexes. Machine Learning for Predictive Analysis. Networks and Systems. Springer. 2020. P. 33–41.
Shvachych G., Vozna N., Ivashchenko O., Bilyi O., Moroz D. Efficient algorithms for parallelizing tridiagonal systems of equations. System technologies. Dnipro. 2021. № 5 (136). P. 110–119.
I. Mamuzić G. G. Shvachych P. O. Ishchuk Challenges of Parallel Numerical Integration of Pollution Transport Equations. Book of abstracts of the 17th International Symposium of Croatian Metallurgical Society – SHNM ‘2004 Materials and metallurgy (published in Metalurgija 63 (2024) 3-4), P. 477–492.
Швачич Г. Г., Шмукин А. А. Особенности конструирования параллельных вычислительных алгоритмов для ПЭВМ в задачах тепло- и массообмена. Восточно-европейский журнал передовых технологий. 2004. № 3. С. 42–47.
Shvachych G., Vozna N., Ivashchenko O., Bilyi O., Moroz D. Method of lines in distributed problems of experimental data processing. International Academy Journal Web of Scholar. 2021. № 2(52). P. 1–7.
Lienhart H., Stoots C., Becker S. Flow and Turbulence Structures in the Wake of a Simplified Car Model (Ahmed Model). New Results in Numerical and Experimental Fluid Mechanics III. 2002. Vol. 12, p. 323–330.
Лаврик В. І. Моделювання і прогнозування стану довкілля : [навч. посіб]. / В. І. Лаврик. К. : ВД КМ Академія, 2010. 400 с.
Башков Є. О., Іващенко В. П., Швачич Г. Г. Високопродуктивна багатопроцесорна система на базі персонального обчислювального кластера. Проблеми моделювання та автоматизації проектування. 2011. Вип. 9 (179). С. 312–324.
Пат. 61944 Україна, МПК C21D 1/26, G06F 15/16 (2011.01). Модуль високоефективної багатопроцесорної системи підвищеної готовності / Іващенко В.П., Башков Є.О., Швачич Г.Г., Ткач М.О. ; патентовласники Національна металургійна академія України, Донецький національний технічний університет. – № u 2010 09341; заявл. 26.07.2010; опубл. 10.03.2011, Бюл. № 5.