<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">vmait</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Computational Mathematics and Information Technologies</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Computational Mathematics and Information Technologies</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="epub">2587-8999</issn><publisher><publisher-name>Донской государственный технический университет</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.23947/2587-8999-2023-7-4-39-46</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">vmait-125</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Mathematical Modelling (Математическое моделирование)</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Математическая модель процесса распространения нефтяных загрязнений в прибрежных морских системах</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Mathematical Model of Spreading Oil Pollution in Coastal Marine Systems</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-7744-015X</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Сидорякина</surname><given-names>В. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Sidoryakina</surname><given-names>V. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Сидорякина Валентина Владимировна, докторант кафедры математики и информатики, Донской государственный технический университет; доцент кафедры математики, Таганрогский институт имени А.П. Чехова (филиал) РГЭУ (РИНХ); кандидат физико-математических наук</p><p>344003, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1</p><p>347936, г. Таганрог, ул. Инициативная, 48</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Valentina V. Sidoryakina, Doctoral student of the Mathematics Department and Computer Science, Don State Technical University; Associate Professor of the Department of Mathematics, A.P. Chekhov Taganrog Institute (branch) of the Russian State Economic University (RINH); PhD (Physical and Mathematical Sciences)</p><p>1, Gagarin Sq., Rostov-on-Don, 344003</p><p>48, Initiativnaya St., Taganrog, 347936</p></bio><email xlink:type="simple">cvv9@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Донской государственный технический университет; Таганрогский институт имени А.П. Чехова (филиал) РГЭУ (РИНХ)</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Don State Technical University; Taganrog Institute named after A.P. Chekhov (branch) of RSUE</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>03</day><month>01</month><year>2024</year></pub-date><volume>7</volume><issue>4</issue><fpage>39</fpage><lpage>46</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Сидорякина В.В., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Сидорякина В.В.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Sidoryakina V.V.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.cmit-journal.ru/jour/article/view/125">https://www.cmit-journal.ru/jour/article/view/125</self-uri><abstract><sec><title>Введение</title><p>Введение. Негативные последствия, которые могут возникнуть по причине аварийного разлива нефти, носят, как правило, трудно учитываемый характер, поскольку нарушают многие естественные процессы и взаимосвязи внутри экосистемы водоёма. После разлива нефти на водной поверхности довольно быстро образуется плотный слой нефтяной пленки, препятствующий доступу воздуха и света (после разлива одной тонны нефти через 10 минут на поверхности водоёма образуется нефтяное пятно толщиной около 10 мм). Вследствие этого страдает животный и растительный мир водоема. Если авария произошла в прибрежной зоне неподалеку от населенного пункта, то токсический эффект усиливается, потому что нефть/нефтепродукты в сочетании с различными загрязнителями человеческого происхождения могут образовывать опасные соединения. Для территорий повышенного риска (основных маршрутов транспортировки нефтепродуктов, мест их бункеровки и выгрузки и др.) необходимо прогнозировать различные сценарии распространения и трансформации нефтяных загрязнений с учетом их многофракционного состава, турбулентной диффузии и адвективного переноса, деструкции под воздействием природных факторов и т. д. Целью работы является построение линеаризованной нестационарной пространственно-неоднородной математической модели транспорта и трансформации нефтяных загрязнений с учетом перечисленных выше факторов.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Попавшая в водную среду нефть представляется в виде поверхностной и взвешенной в водной толще субстанции. Нефть подвержена множеству трансформационных процессов: адвекции, гравитационному растеканию, эмульгированию, диспергированию, растворению, биодеградации и др. Исследование данных процессов и их прогнозирование, как правило, требует разработки математического и программного обеспечения. Как показывает мировой опыт и объективный анализ физической картины процессов, при математическом и численном моделировании следует отталкиваться от системы уравнений Навье-Стокса и уравнений неразрывности, а также вводить дополнительные физические допуски геометрии потока, приемлемые и обоснованные в каждом конкретном случае. С учетом данных соображений выполнено математическое моделирование процесса распространения нефти в прибрежных морских системах.</p></sec><sec><title>Результаты исследования</title><p>Результаты исследования. Создана математическая модель процесса распространения нефти, учитывающая её многофракционный состав. Предполагается, что фракции нефти могут находиться в воде в растворенном или нерастворенном состояниях. При моделировании учитываются такие физические характеристики частиц как плотность, ускорение свободного падения, молярная масса и др. После линеаризации рассматриваемой задачи были построены разностные схемы, использующие расширенные равномерные сетки.</p></sec><sec><title>Обсуждение и заключение</title><p>Обсуждение и заключение. Загрязнение, вызванное разливом нефти в водной среде, происходит очень быстро и нередко является весьма разрушительным. В данной ситуации важным фактором будет оперативное реагирование, играющее решающую роль для минимизации его негативных последствий. Моделирование процесса разлива нефти может быть полезным для определения местоположения и состояния нефти в море, проведения рисканализа распространения субстанции и разработке мер по локализации и ликвидации загрязнения.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Introduction</title><p>Introduction. The negative consequences that may arise due to an accidental oil spill are diﬃcult to account for, since they disrupt many natural processes and relationships within the ecosystem of the reservoir. After an oil spill, a dense layer of oil ﬁlm forms on the water surface quite quickly, preventing access to air and light (after a spill of one ton of oil, an oil slick about 10 mm thick forms on the surface of the reservoir after 10 minutes). As a result, the fauna and ﬂora of the reservoir suﬀer. If the accident occurred in the coastal zone near a populated area, then the toxic eﬀect is enhanced, because petroleum products in combination with various pollutants of human origin can form dangerous compounds. For high-risk areas (the main routes of transportation of petroleum products, places of their bunkering and unloading, etc.), it is necessary to predict various scenarios for the spread and transformation of oil pollution, taking into account their multifractional composition, turbulent diﬀusion and advective transport, destruction under the inﬂuence of natural factors. The aim of the work is to build a linearized non-stationary spatially heterogeneous mathematical model of transport and transformation of oil pollution, taking into account the above factors.</p></sec><sec><title>Materials and Methods</title><p>Materials and Methods. The oil that has entered the aquatic environment is represented as a surface and suspended substance in the water column. Oil is subject to a variety of transformation processes: advection, gravitational spreading, emulsiﬁcation, dispersion, dissolution, biodegradation, etc. The study of these processes and their forecasting, as a rule, requires the development of mathematical and software. In mathematical and numerical modeling, one should start from the system of Navier-Stokes equations and continuity equations, as well as introduce additional physical tolerances of the ﬂow geometry, acceptable and justiﬁed in each case, as shown by world experience and objective analysis of the physical picture of processes. Mathematical modeling of the oil distribution process in coastal marine systems has been performed.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. Mathematical oil distribution model has been created, taking into account its multifractional composition. It is assumed that oil fractions can be in water in dissolved or undissolved states. The modeling takes into account such physical characteristics of particles as density, acceleration of gravity, molar mass, etc. After the linearization of the problem under consideration, diﬀerence schemes using extended uniform grids were constructed.</p><p>Discussion and Conclusion. Pollution caused by an oil spill in the aquatic environment occurs very quickly and is often very destructive. An important factor will be prompt response, which plays a crucial role in minimizing its negative consequences. Modeling of the oil spill process can be useful for determining the location and condition of oil at sea, conducting a risk analysis of the spread of the substance and developing measures to localize and eliminate pollution.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>прибрежные морские системы</kwd><kwd>аварийный разлив нефти</kwd><kwd>нефтяной слик</kwd><kwd>многофракционный состав нефти</kwd><kwd>концентрация частиц нефти</kwd><kwd>математическое моделирование</kwd><kwd>аппроксимация непрерывной модели</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>coastal marine systems</kwd><kwd>emergency oil spill</kwd><kwd>oil slick</kwd><kwd>multi-fraction composition of oil</kwd><kwd>concentration of oil  particles</kwd><kwd>mathematical modelling</kwd><kwd>continuous model approximation</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-21-00509. https://rscf.ru/project/23-21-00509</funding-statement><funding-statement xml:lang="en">The study was supported by the Russian Science Foundation grant no. 23-21-00509. https://rscf.ru/project/23-21-00509</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ülker D., Burak S., Balas L., et al. Mathematical modelling of oil spill weathering processes for contingency planning in Izmit Bay. Regional Studies in Marine Science. 2022;50:102155. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2021.102155</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ülker D., Burak S., Balas L., et al. Mathematical modelling of oil spill weathering processes for contingency planning in Izmit Bay. Regional Studies in Marine Science. 2022;50:102155. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2021.102155</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Chen H., An W., You Y., et al. Numerical study of underwater fate of oil spilled from deepwater blowout. Ocean Engineering. 2015;110(A):227–243. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2015.10.025</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chen H., An W., You Y., et al. Numerical study of underwater fate of oil spilled from deepwater blowout. Ocean Engineering. 2015;110(A):227–243. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2015.10.025</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Das T., Goerlandt F. Bayesian inference modeling to rank response technologies in arctic marine oil spills. Marine Pollution Bulletin. 2022;185(A):114203. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.114203</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Das T., Goerlandt F. Bayesian inference modeling to rank response technologies in arctic marine oil spills. Marine Pollution Bulletin. 2022;185(A):114203. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.114203</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Liu Z., Chen Q., Zhang Y., et al. Research on transport and weathering of oil spills in Jiaozhou Bight, China. Regional Studies in Marine Science. 2022;51:102197. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2022.102197</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Liu Z., Chen Q., Zhang Y., et al. Research on transport and weathering of oil spills in Jiaozhou Bight, China. Regional Studies in Marine Science. 2022;51:102197. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2022.102197</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Другов Ю.С. Экологические анализы при разливах нефти и нефтепродуктов. Москва: БИНОМ. Лаборатория знаний; 2015. 273 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Drugov Yu.S. Environmental analyses in oil and petroleum product spills. Moscow: BINOM. Laboratory of Knowledge; 2015. 273 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Нельсон-Смит А. Нефть и экология моря. Москва: Прогресс; 1977. 301с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nelson-Smith A. Oil and marine ecology. Moscow: Progress; 1977. 301 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Li Y., Chen H., Lv X. Impact of error in ocean dynamical background, on the transport of underwater spilled oil. Ocean Modelling. 2018;132:30–45. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2018.10.003</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Li Y., Chen H., Lv X. Impact of error in ocean dynamical background, on the transport of underwater spilled oil. Ocean Modelling. 2018;132:30–45. https://doi.org/10.1016/j.ocemod.2018.10.003</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Durgut I., Erdoğan M., Reed M. Extending Voronoi-diagram based modeling of oil slick spreading to surface tension-viscous spreading regime. Marine Pollution Bulletin. 2020;160:111663. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2020.111663</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Durgut I., Erdoğan M., Reed M. Extending Voronoi-diagram based modeling of oil slick spreading to surface tension-viscous spreading regime. Marine Pollution Bulletin. 2020;160:111663. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2020.111663</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ворович И.И. Рациональное использование водных ресурсов бассейна Азовского моря: Математические модели. Москва: Наука; 1981. 360 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vorovich I.I. Rational use of water resources of the Azov Sea basin: Mathematical models. Moscow: Nauka; 1981. 360 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сухинов А.И., Сидорякина В.В., Проценко Е.А. и др. Численное моделирование воздействия ветровых течений на прибрежную зону крупных водохранилищ. Математическая физика и компьютерное моделирование. 2022;25(3):15–30. https://doi.org/10.15688/mpcm.jvolsu.2022.3.2</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sukhanov A.I., Sidorkina V.V., Protsenko E.A., et. al. Numerical modeling of the impact of wind currents on the coastal zone of large reservoirs. Mathematical physics and computer modeling. 2022;25(3):15–30. (In Russ.). https://doi.org/10.15688/mpcm.jvolsu.2022.3.2</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сухинов А.И., Чистяков А.Е., Проценко Е.А. и др. Метод учета заполненности ячеек для решения задач гидродинамики со сложной геометрией расчетной области. Математическое моделирование. 2019;31(8):79–100. Math. Models Comput. Simul. 2020;12:2:232–245. https://doi.org/10.1134/S0234087919080057</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sukhanov A.I., Chistyakov A.E., Protsenko E.A., et al. Method of accounting for cell occupancy for solving problems of hydrodynamics with complex geometry of the computational domain. Mathematical modelling. 2019;31(8):79–100. Mathematics. Models calculate. Modeling. 2020;12:2:232–245. (In Russ.). https://doi.org/10.1134/S0234087919080057</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Sukhinov A.I., Chistyakov A.E., Filina A.A., et al. Supercomputer simulation of oil spills in the Azov Sea. Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование. 2019;12:3:115–129.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sukhinov A.I., Chistyakov A.E., Filina A.A., et al. Supercomputer simulation of oil spills in the Azov Sea. Vestn. SUSU. Ser. Matem. modeling and programming. 2019;12:3:115–129.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Самарский А.А. Численные методы решения задач конвекции-диффузии. Москва: Изд. УРСС;1998. 248 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Samarskiy A.A. Numerical methods for solving convection-diﬀusion problems. Moscow: URSS Publishing House;1998. 248 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Самарский А.А. Методы решения сеточных уравнений. Москва: Наука; 1978. 592 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Samarsky A.A. Methods for solving grid equations. Moscow: Nauka; 1978. 592 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Самарский А.А. Теория разностных схем. Москва: Наука; 1989. 616 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Samarskiy A.A. Theory of diﬀerence schemes. Moscow: Nauka; 1989. 616 p. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
