Моделирование распространения облака с помощью Google Maps API

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

Введение

Глава I. Математическое моделирование процессов загрязнения атмосферы

1.1 Метод расчета зоны распространения горючих газов и паров при аварии

1.2 Реализация метода расчета зоны распространения горючих газов и паров при аварии на ЭВМ

Глава II. Проектирование ГИС для моделирования зон распространения облака горючих газов и паров

2.1 Математический аппарат моделирования

2.2 Проектирование структуры программы

Глава III. Реализация программы

3.1 Схема базы данных

3.2 Реализация графиков в программе

3.3 Сбор погодных данных

3.4 Моделирование распространения облака с помощью Google Maps API

Список используемой литературы

Введение

На данный момент в различный сферах производства Российской Федерации действуют больше 8 тыс. взрыво- и пожароопасных объектов. Преимущественно аварии, сопутствуемые взрывами и пожарами, свершаются на предприятиях химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей отрасли, а также на объектах жилого и социально-бытового назначения.

Отличительной особенностью аварий и катастроф на химически опасных объектах с выбросом аварийно химически опасных веществ является то, что при высоких концентрациях этих веществ поражение людей происходит в малые сроки.

Аварийно химически опасные вещества представляют собой жидкости или сжиженные газы. Особенно распространены аммиак, хлор, азотная, серная и синильная кислоты, сероуглерод и другие.

На сегодняшний день на территории Оренбургской области находятся 35 химически опасных объектов экономики с общим запасом аварийно химически опасных веществ - 34228,27 т, в том числе:

- аммиака;

- хлора;

- сероводорода;

- соляной кислоты;

- серной кислоты.

Вероятные потери населения в случае аварии на химически опасных объектах могут составить 49 тыс. человек (2,2%).

Масштабность зоны распространения зараженного воздуха зависит от концентрации аварийно химически опасных веществ, его физических свойств, скорости ветра, метеорологических условий. Распылительный покров, плотная застройка, наличие оврагов способствует длительному застою зараженного воздуха.

Для оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций на химически опасных объектах в главном управлении по делам гражданской обороны, пожарной безопасности и чрезвычайным ситуациям Оренбургской области разработана методика ранжирования химически опасных производств.

Для определения последствий техногенных аварий и зон распространения опасных веществ используются информационные системы. Они значительно облегчают нам жизнь, работу. Считается, что руководитель компании, получивший информацию из информационной системы, гораздо более правильно и обосновано примет решение.

Одной из самых лучших информационных систем для отображения текущей информации и прогнозирования последствий является геоинформационные системы (ГИС).

Геоинформационная система - это система сбора, хранения, анализа и графической визуализации данных. Системы ГИС применяются во многих областях науки.

Основной особенностью ГИС является наличие геоинформационной основы, т.е. цифровых карт (ЦК), дающих необходимую информацию о земной поверхности. При этом ЦК должны обеспечить:

- комплексность и наглядность информации для принятия решений;

- возможность динамического моделирования процессов и явлений;

- возможность автоматизированного решения задач, связанных с анализом особенностей территории;

- возможность оперативного анализа ситуации в экстренных случаях.

Необходимость разработки программного комплекса (ПК) обосновывается следующими основными обстоятельствами: в существующих программах для ЭВМ отсутствует привязка объектов к карте, нет возможности динамической загрузки погодных данных (скорости ветра, температуры окружающего воздуха, давления и т.п.), отсутствует возможность динамической загрузки данных.

Объектом работы является математическое моделирование, а предметом моделирование распространения облака газа.

Целью данной работы является создание геоинформационной системы оценки последствий аварии на предприятии и моделировании зоны распространения горючих газов и паров.

Поставленные задачи:

1. выбрать технологии необходимые для реализации ГИС системы на ЭВМ;

2. реализовать математический аппарат для визуализации полей концентрации первичного и вторичного облака;

3. реализовать возможность динамической загрузки погодных данных (скорости ветра, температуры окружающего воздуха, давления и т.п.);

4. реализовать ГИС оценки последствий промышленных аварий с выбросом опасных химических веществ;

5. провести анализ программного продукта.

Результатом работы будет спроектированная и реализованная геоинформационная система, представляющее собой клиент-серверное приложение, где в качестве клиента выступает браузер, а вся логика выполняется на стороне сервера.

Глава I. Математическое моделирование процессов загрязнения атмосферы

1.1 Метод расчета зоны распространения горючих газов и паров при аварии

Сущность метода заключается в установлении порядка расчета изменения во времени концентрации газа в облаке при мгновенном выбросе и безостановочном истечении сжиженного углеводородного газа (СУГ).

Мгновенный выброс СУГ может происходить при дефекте резервуара или иного аппарата, в котором СУГ находится под давлением.

За счет внутренней энергии СУГ его массовая доля моментально испаряется, образуя с капельками жидкости облако аэрозоля. За счет больших скоростей вихревых потоков происходит мгновенное вовлечение в облако воздуха и стремительное испарение оставшейся части СУГ.

Массу воздуха , кг, моментально вовлекающуюся в облако для испарения, рассчитывают по формуле (1), (2):

(1)

где - масса выброшенного СУГ, кг;

- удельная теплоемкость воздуха, Дж/(кгК);

- удельная теплота парообразования СУГ, Дж/кг;

- температура окружающего воздуха, К;

- температура кипения СУГ при атмосферном давлении, К;

- массовая доля водяных паров в воздухе;

- удельная теплота парообразования воды, Дж/кг;

- массовая доля мгновенно испарившегося СУГ.

(2)

где - удельная теплоемкость СУГ, Дж/(кгК).

Допускают, что сформировавшееся облако дрейфует по ветру со скорость и имеет в начальный момент времени форму цилиндра, высота которого равна его радиусу. С течением времени высота облака уменьшается, а радиус растет.

Изменение во времени радиуса, высоты облака и концентрации газа в фазе падения находится путем решения методом Рунге-Кутты системы обыкновенных дифференциальных уравнений (3), (4), (5).

(3)

(4)

(5)

где масса воздуха в облаке, кг;

плотность воздуха, кг/м³;

радиус облака, м;

коэффициенты (для классов устойчивости по Паскуиллу; 0.24 - для С - В; 0.16 - для Е - F);

число Ричардсона, определяется из соотношения

(6)

высота облака, м;

температура облака, К;

температура земной поверхности, К;

плотность паровоздушного облака, кг/м³.

Таблица 1. Классы устойчивости атмосферы по Паскуиллу

Класс по Паскуиллу	Типичная скорость ветра, м/с	Описание погоды	Вертикальный градиент температуры, К/м
A	1	Безоблачно	>>>0,01
B	2	Солнечно и тепло	>>0,01
C	5	Переменная облачность в течение дня	>0,1
D	5	Облачный день или облачная ночь	0,01
E	3	Переменная облачность в течение ночи	<0,01
F	2	Ясная ночь	Инверсия (отрицательный градиент)

Дополнительные соотношения необходимые для решения системы уравнений

(7)

Условие (8)

берут в качестве критерия остановки фазы падения. (8)

Высоту облака находим из соотношения

(9)

Когда плотность паровоздушного облака несущественно отличается от плотности воздуха (т.е. после завершения фазы падения), его движение найдем как фазу пассивной дисперсии и опишем процессами турбулентной диффузии.

Концентрацию газа в точке с координатами в фазе пассивной дисперсии определят из формулы

(10)

где среднеквадратичные отклонения, зависящие от величины ;

координата центра облака в направлении ветра, м;

координата точки окончания фазы падения, м;

зависят от класса устойчивости по Паскуиллу.

При принимается ;

при

Для описания безостановочного истечения СУГ из резервуаров или иных аппаратов предполагается, что результирующая концентрация газа в паровоздушном облаке является суммой концентраций от отдельных элементарных газовых объемов и определяется по формуле

(11)

где масса СУГ в j-м элементарном объеме, кг;

массовая скорость истечения СУГ, кг/с;

координата центра j-го элементарного объема, м;

среднеквадратические отклонения распределения концентраций в j-м элементарном объеме, м;

1.2 Реализация метода расчета зоны распространения горючих газов и паров при аварии на ЭВМ

Для реализации фазы падения методом Рунге-Кутты на ЭВМ соотношения представленные выше необходимо привести к каноническому виду.

Для этого необходимо перейти к новым переменным M(t), T(t), S(t), где S(t) - площадь основания цилиндрического облака; вместо функции h(t) введем функцию объема цилиндрического облака V(t).

Система дифференциальных уравнений в новых координатах будет иметь вид (12):

(12)

где

(13)

Константы находим из следующих соотношений:

(14)

Начальные условия в новых переменных будут записаны следующим образом:

(15)

(16)

(17)

Последовательность выполнения расчета:

1. Считаем константы по формулам (14).

2. Находим начальные условия по формулам (15), (16), (17).

3. Методом Рунге-Кутты табулируем решения системы дифференциальных уравнений (12), в интервале [0, t_ok], где t_ok находится из условия .

4. Находим концентрацию газа в облаке по формуле . Вне облака считаем концентрацию равной нулю.

5. Радиус облака и высоту в момент времени t ? [0, t_ok] находим по формулам .

Глава II. Проектирование ГИС для моделирования зон распространения облака горючих газов и паров

2.1 Математический аппарат моделирования

2.1.1 Численное решение систем обыкновенных дифференциальных уравнений

Метод Рунге-Кутты является наиболее эффективным и часто использующемся методом для решения дифференциальных уравнений и систем уравнений из-за высокой точности. Данный метод был разработан около 1900 года немецкими математиками К. Рунге и М. В. Куттой.

Отличительная особенность метода - уточнение наклона интегральной кривой за счет вычисления производной не только в начале текущего отрезка интегрирования, но и в середине отрезка или четырехкратное вычисление производных в методе четвертого порядка.

Методы Эйлера, Эйлера-Коши и усовершенствованный метод Эйлера можно рассматривать как простейших представителей этого класса методов.

Идея алгоритмов Рунге-Кутты более высоких порядков сводится к применению более точных формул интегрирования. Алгоритм четвертого порядка имеет локальную точность О(h⁵). Алгоритм Рунге-Кутты является явным и имеет легко оцениваемый объем вычислений и сочетают простоту, эффективность и хорошую точность. Для алгоритма четвертого порядка следует вычислить функцию f на каждом шаге интегрирования дифференциального уравнения в четырех точках.

Имеются ряд модификаций методов Рунге-Кутты, применяемых для повышения быстроты расчетов. Например, алгоритм с переменным шагом разбивает интервал не на равномерные интервалы, а более оптимальным способом. Он эффективен, если известно, что решение на рассматриваемом интервале меняется слабо, либо существуют участки медленных и быстрых его изменений.

В нашем случае для достижения должной точности при вычислении фазы падения необходимо использовать четыре параметра: M_a0 (масса воздуха моментально вовлекающегося в облако), S (площадь основания цилиндрического облака), T (температура облака) и h (высота облака).

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

где S(t), S - значения искомой функции в точках и t, - шаг интегрирования.

2.1.2 Численное интегрирование

Для нахождения токсодозы в определенной точке пространства необходимо проинтегрировать по времени концентрацию . Интегрирование производилось методом Симпсона. Идея данного метода заключается в том, что подынтегральная функция заменяется на каждом отрезке интерполяционным многочленом Лагранжа

(23)

h - расстояние между узлами.

Проинтегрировав функцию (23) мы получим:

(24)

Полученная функция является формулой Симпсона (парaбол).

Для удобства реализации можно использовать составную формулу Симпсона.

(25)

Обобщенная формула Симпсона для равномерной сетки и четного числа шагов n имеет вид:

(26)

Для оценки погрешности вычислений по формуле Симпсона, воспользуемся следующей формулой:

(27)

где - результаты вычислений интеграла по формуле Симпсона при числе делений интегрирования на 2n и 4n частей.

Метод Симпсона представлен графически на рис.1.

Рис.1. Метод Симпсона

моделирование распространение облако авария

2.2 Проектирование структуры программы

2.2.1 Выбор программных средств для реализации

Задача реализация геоинформационной системы оценки последствий аварий при выбросе опасных химических веществ разделяется на две большие подзадачи:

1. реализация методических указаний по оценке последствий аварийных выбросов опасных веществ (ГОСТ Р 12-3-047-2012);

2. реализация клиент серверного приложения по визуализации расчетов.

Реализация Р 12-3-047-2012 подразделяется в свою очередь на следующие этапы:

1. разработка математического аппарата для визуализации полей концентрации первичного и вторичного облака;

2. построение полей концентрации для нижнего концентрационного предела воспламенения, верхнего концентрационного предела воспламенения;

Реализация осуществляется посредством языка C#, используя технологии HTML, Google Maps. База данных MSSQL.

Описание и характеристики технологии ASP.NET

ASP.NET - технология производства Microsoft, предназначенная для создания серверных Web-приложений. Она входит в состав платформы Microsoft.NET Framework. ASP.NET существенно отличается от ASP. Технология ASP создавалась как минимальный набор средств для вставки динамического содержимого в обычные Web-страницы, а ASP.NET представляет собой полнофункциональную платформу, позволяющую создавать сложные и чрезвычайно быстрые Web-приложения.

ASP.NET является наиболее полной платформой и одним из самых важных компонентов.NET Framework.

Технология ASP.NET позволяет программировать на разных языках -- С#, Visual Basic, J#. Программирование C# позволяет в полной мере использовать концепции, методы и паттерны объектно-ориентированной разработки.

Это всего лишь несколько свойств, включающих расширенное управление состоянием, связывание с данными, динамическую графику и устойчивую модель безопасности.

Новые функциональные возможности включенные в ASP.NET 3.5: LINQ и Ajax.

LINQ (Language Integrated Query - язык интегрированных запросов) - это набор расширений для языка C#. Позволяющий писать код на C# и способный управлять находящимися в памяти данными.

С технической точки зрения LINQ поддерживает около 40 операций запросов, подобных SELECT, FROM, IN, WHERE и ORDER BY (для C#). Эти операции позволяют писать код запроса.

Разновидности LINQ:

1. LINQ to Objects. Позволяет применять запросы LINQ к массивам и коллекциям.

2. LINQ to XML. Использует запросы LINQ для манипулирования документов XML.

3. LINQ to DateSet. Применяет запросы LINQ к объектам DateSet из ADO.NET.

4. LINQ to Entities. Применяет запросы LINQ внутри API-интерфейса ADO.NET EntityFramework (EF).

5. Parallel LINQ (PLINQ). Выполняет параллельную обработку данных, возвращенных запросом LINQ.

Ajax (Asynchronous JavaScript and XML - асинхронный JavaScript и XML) - технология асинхронных запросов на сервер, позволяющая обойтись без перерисовки всей страницы.

ASP.NET AJAX -- это многоуровневая технология, предоставляющая широкий спектр опций для интеграции функциональных возможностей Ajax в обычные Web-страницы ASP.NET.

Рис.2. Обычные серверные страницы и страницы Ajax

Семь основных причин выбора ASP.NET:

1. ASP.NET интегрируется с.NET Framework

2. Код ASP.NET компилируется, а не интерпретируется

3. ASP.NET поддерживает несколько языков

4. ASP.NET обслуживается CLR (общеязыковая исполняющая среда), не требует использование виртуальной машины

5. ASP.NET является объектно-ориентированной технологией

6. ASP.NET поддерживает множество устройств и браузеров

7. ASP.NET легко развертывается и конфигурируется

Web-приложения ASP.NET являются полнофункциональными приложениями.NET, которые могут выполнить скомпилированный код и управлять средой времени выполнения.NET. Так же ASP.NET позволяет пользоваться всеми возможностями.NET Framework. ASP.NET стирает все границы между разработкой обычных приложений и разработкой приложений для Web, расширяя инструменты и технологии разработчиков программного обеспечения для настольных систем так, что они становятся пригодными и в мире разработки программного обеспечения для Web.

Описание и характеристики технологии C#

Корпорация Microsoft разработала в конце 1990-х годов язык C#. Главным разработчиком языка был Андерс Хейльсберг - один из ведущих программистов в мире по языкам высокого уровня.

В языке С# проверенные временем средства усовершенствованы с помощью самых современных технологий. С# предоставляет очень удобный и эффективный способ написания программ для современной среды вычислительной обработки данных, которая включает операционную систему Windows, Internet, компоненты и пр.

Язык С# вобрал в себя все самое лучшее от двух самых успешных языков программирования (С и C++) и сохранив преобладающие черты этих языков, стал проще и надежнее. Язык C# является полностью объектно-ориентированным языком.

Все объектно-ориентированные языки имеют три характерные черты: инкапсуляцию, полиморфизм и наследование.

Инкапсуляция - механизм, связывающий код и данные, которыми он управляет, при этом предохраняя их от вмешательства извне.

Основная единица инкапсуляции в C# - класс. Класс определяет форму объекта.

Полиморфизм - качество, позволяющее одному интерфейсу получать доступ к целому классу действий.

Полиморфизм позволяет снизить степень сложности программы, предоставляя программисту возможность использовать один интерфейс для задания общего класса действий.

Наследование - процесс, благодаря которому один объект может приобретать свойства другого. Благодаря наследованию поддерживается концепция иерархической классификации.

Преимущества языка C#:

1. Простота языка. Запрещена прямая манипуляция памятью; Более строгие правила преобразования типов; Запрещено множественное наследование.

2. Язык содержит традиционный набор императивных конструкций. Присваивания; Операторы ветвления(if-then-else, switch); Циклы (do-while, for, foreach); Исключения (try-catch-finally, throw).

3. Язык C# делится на два основных типа данных на: ссылочные типы и типы-значения. Типы-значения в свою очередь делятся на: простые, структурные и перечислимые типы.

4. Классы. Модификаторы доступа (public, protected, private, internal). Конструкторы/деструкторы. Методы объектов и их параметры. Свойства класса и доступ к ним. Индексаторы. События и представители.

5. Перегрузка операторов.

Основной средой для разработки программ на C# служит Visual Studio корпорации Microsoft. Среда Visual Studio дает возможность править, компилировать, выполнять и отлаживать программы на C#, не покидая среду.

Описание технологии Google Maps

Карты Google (Google Maps) -- бесплатный картографический сервис компании Google. Google Maps доступен более чем на двадцати языках.

API статических карт Google позволяет вставлять в веб-страницу изображение из приложения Google Карты без использования дополнительных библиотек или динамической загрузки страницы. Служба статических карт Google создает изображение-карту, основываясь на параметрах URL запроса, и возвращает ее в виде изображения.

В нашем случае, достаточно знать координаты и геометрический объект (огибающую семейства окружностей). Для отрисовки огибающей мы воспользуемся универсальным средством - полилиниями. Полилиния - это сложный примитив, состоящий из одного или нескольких сегментов. Полилиния позволяет нарисовать кривую по заданным узловым точкам.

Для API статических карт Google установлены следующие ограничения на использование:

· 25000 запросов в день для каждого приложения.

· URL статических карт не может содержать более 2048 символов.

В API статических картах Google используется ключ API для идентификации приложения. Для получения API ключа необходимо зайти через свою почту в Google. Открыть консоль API, зайти во вкладку Services, найти в списке Static Maps API и поменять статус на активный. Следующим шагом будет получение ключа. Для этого потребуется зайти во вкладку API Access в разделе Simple API Access создаем ключ для браузерных приложений Create new Browser key… Наглядное представление получения API ключа показано на рисунке 3.

Рис.3. Получение API ключа

Благодаря API ключу можно просматривать активность пользования web-приложением. Узнать остаток запросов, т.к. установлен лимит в размере 25000 запросов в день.

2.2.2 Математический аппарат для визуализации полей концентрации первичного и вторичного облака

Первичное облако - облако опасного вещества, образующееся в результате мгновенного (за 1-2 минуты) перехода в атмосферу части опасного вещества и распространяющееся по ветру от места выброса; в первичном облаке может существовать ядро - область пространства, в которой концентрация на заданной высоте постоянна.

Вторичное облако (или шлейф) - облако опасного вещества, образующееся в результате длительного выброса газа или перегретой вскипающей жидкости, а также в результате испарения опасного вещества с подстилающей поверхности или из разгерметизированного оборудования и распространяющееся по ветру от места выброса; во вторичном облаке может существовать ядро - область пространства, в которой концентрация на заданной высоте постоянна (не изменяется при перемещении в горизонтальном направлении перпендикулярном ветру, хотя может изменяться при перемещении по вертикали).

Для расчета первичного облака необходимо решить систему дифференциальных уравнений (12). Используя формулы (13)-(14).

Все остальные зависимости приведены в ГОСТ Р 12.3.047 - 2012 [1]. В первой главе мы привели систему к каноническому виду, и теперь можем численно решить её методом Рунге-Кутта 4-го порядка. Шаг дифференцирования выбираем 1 секунду, а начальные условия даны в формулах (15)-(17).

Преобразования для вторичного облака аналогичные, только дифференцирование происходит по расстоянию, а не по времени. Это обусловлено физическим смыслом вторичного облака. Общие схемы распространения первичного и вторичных облаков приведены на рис. 4 и 5.

Рис.4. Схема распространения первичного облака

Рис.5. Схема распространения вторичного облака

2.2.3 Разработка клиент-серверного приложения

Рис.6. Схема работы клиент-серверного приложения

Глава III. Реализация программы

3.1 Схема базы данных

Для удобства использования системы и повышения функциональности проекта по расчету размеров зон распространения облака горючих газов и паров при аварии требуется база данных (БД). Рассмотрим подробное описание подключения базы данных и добавления необходимых таблиц.

Для начала откроем проект, в панели управления выберем вкладку Сервис - Подключиться к базе данных. Появится окно «Добавить подключение», в нем необходимо заполнить поля источник данных и базу данных, где создаем новую базу, назовем ее GOST_2012, добавить пароль, если он требуется (в нашем случае он не понадобится). Проверяем подключение. После удачного подключения, перейдем к работе с самой базой.

В Обозревателе баз данных находим подключенную нами базу GOST_2012 и создаем в ней необходимые таблицы.

Опишем назначение таблиц:

- Таблица GAZ, предназначена для хранения физических данных опасных веществ. В этой таблице будут храниться такие данные как: удельная теплота парообразования СУГ, температура кипения СУГ при атмосферном давлении и удельная теплоемкость СУГ. Все остальные данные будет добавлять пользователь, так как они станы известны только в момент аварии.

- Таблица SI, необходима для их конвертации из одной системы счисления в другую.

- Таблица AIR, содержит физические данные о воздухе: удельная теплоемкость воздуха, плотность воздуха, удельная теплота парообразования воды. Схема таблиц представлена ниже (Рис. 7).

Рис.7. Поля таблиц БД

После создания таблиц в базе подключим их к проекту. Для этого необходимо добавить источники данных. Откроем, используя «горячие клавиши» Shift+Alt+D. Появится Мастер настройки источника данных. Источником данных является база GOST_2012, объектами базы данных будут таблицы. Источник данных создан.

Для работы с БД, добавим в проект из панели элементов компоненты DateGridView, BindingSource, BindingNavigator. DateGridView отображает строки и столбцы в сетке, которые пользователь может изменить. BindingSource инкапсулирует источник данных для формы и обеспечивает возможности навигации, фильтрации, сортировки и обновления. BindingNavigator определяет поддержку для инициализации транзакции.

Для запроса данных используется следующая SQL команда:

SELECT GAZ.name_SUG, GAZ.temp_parSUG, GAZ.temp_kipSUG, GAZ.temp_emkSUG, SI.name_NotSI, SI.name_SI, SI.SI_K, SI.name_size

FROM GAZ INNER JOIN

SI ON GAZ.id = SI.id

3.2 Реализация графиков в программе

Визуализация расчета падения облака осуществляется в виде графика. Используем компонент ZedGraph, который является удобным для построения графиков под.NET Framework. Перед началом работы необходимо подключить библиотеку ZedGraph, после в панель элементов добавить ZedGraphControl. Создадим массивы данных, по каждому значению:

xvalue.Add(new XDate(Convert.ToDouble(CountIterac)));

yvalue_h.Add(new XDate(Math.Round(h, 3)));

yvalue_S.Add(new XDate(Math.Round(S, 3)));

yvalue_C.Add(new XDate(Math.Round(C, 3)));

yvalue_Ma.Add(new XDate(Math.Round(Ma, 3)*0.0001));

yvalue_T.Add(new XDate(Math.Round(T, 3)));

В дальнейшем при расчете сохраним данные в массивы. Укажем компоненту необходимые данные и стили отображения каждой кривой:

PointPairList spl_h = new PointPairList(xvalue.ToArray(), yvalue_h.ToArray());

PointPairList spl_S = new PointPairList(xvalue.ToArray(), yvalue_S.ToArray());

PointPairList spl_C = new PointPairList(xvalue.ToArray(), yvalue_C.ToArray());

PointPairList spl_Ma = new PointPairList(xvalue.ToArray(), yvalue_Ma.ToArray());

PointPairList spl_T = new PointPairList(xvalue.ToArray(), yvalue_T.ToArray());

В нашем случае ось X - время распространения газа, ось Y - значения параметров.

Опишем кривые:

1. Высота - высота цилиндра опасных веществ

2. Концентрация - концентрация газа в облаке

3. Площадь - площадь основания цилиндрического облака

4. Масса - масса воздуха мгновенно вовлекающегося в облако

5. Температура - температура облака

После расчета распространения облака пользователь выбирает кривые для отображения на графике (Рис. 8, Рис. 9, Рис. 10).

LineItem myCurve_h;

LineItem myCurve_C;

LineItem myCurve_S;

LineItem myCurve_Ma;

LineItem myCurve_T;

Рис. 8. Отображение кривых на графике

Рис. 9. Изменение высоты

Рис. 10. Зависимость массы от температуры на графике

3.3 Сбор погодных данных

Расчеты распространения облака горючих газов и паров требуют использования погодных данных. Для увеличения эффективности работы с программой и повышения точности реализуем сбор погодных данных в реальном времени. Используем открытые источники Интернет, для получения температуры, давления, скорости и направление ветра, облачности. Одним из крупнейших поставщиков погоды в реальном времени с собственным API является OpenWeather. Рассмотрим получение погодных данные подробнее.

Для получения погодных данных отправим GET запрос на сервер OpenWeather. Запрос выглядит следующим образом: api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q= Orenburg,

где Orenburg - текущий город.

Ответ от сервера получим в формате JSON:

{"coord":{"lon":55.1,"lat":51.77},"sys":{"message":1.5486,"country":"RU","sunrise":1431476953,"sunset":1431532960},"weather":[{"id":500,"main":"Rain","description":"light rain","icon":"10d"}],"base":"stations","main":{"temp":284.474,"temp_min":284.474,"temp_max":284.474,"pressure":1010.04,"sea_level":1028.21,"grnd_level":1010.04,"humidity":93},"wind":{"speed":3.66,"deg":85.5027},"clouds":{"all":92},"rain":{"3h":0.275},"dt":1431524169,"id":515003,"name":"Orenburg","cod":200}

Считав параметры, получим данные по текущей погоде.

3.4 Моделирование распространения облака с помощью Google Maps API

Ниже приведен листинг правильного использования полученного API ключа. Здесь видно как Google создает изображение-карту, основываясь на URL запрос, возвращает ее в виде изображения.

protected void btn_mapGoogle_Click(object sender, EventArgs e)

{

// забиваем координаты, размер изображения

string url = "http://maps.googleapis.com/maps/api/staticmap?center=51.768199,55.096955&zoom=17&size=640x640&maptype=roadmap";

double t_temp=-999;

string CircleSt =string.Empty;

double WinterCoordinateLong = Math.Round((SpeedWinter / 0.689*0.00001),6);

int SecondCount = 0;

foreach (ResultList rl in TableResult)

{

if ((Math.Round(rl.t, 0) > Math.Round(t_temp, 0)))

{

CircleSt += "&path=fillcolor:0xAA000033%7Ccolor:0xFFFFFF00%7Cenc:" + GMapCircle(51.768199, 55.096955 + WinterCoordinateLong*SecondCount, rl.r * 0.001, 8);

SecondCount++;

}

t_temp = rl.t;

}

CircleSt += "&path=fillcolor:0xAA000033%7Ccolor:0xFFFFFF00%7Cenc:" + GMapCircle(51.768199, 55.096955 + WinterCoordinateLong*SecondCount, TableResult[TableResult.Count - 1].r * 0.001, 8);

url += CircleSt;

// вставляем API ключ

ImageMap1.ImageUrl = url + "&key=AIzaSyCJVTb8O7CdV1zPFAl4VbP1xAhKoBhNIg8";

}

Список используемой литературы

1. ГОСТ Р 12.3.047 - 2012. Система стандартов безопасности труда. Пожарная безопасность технологических процессов. Общие требования. Методы контроля. - М.: Стандартинформ, 2014. - 66 с.

2. Каханер Д. Численные методы и программное обеспечение / Д. Каханер, К. Моулер, С. Нэш; Пер. с анг. - М.: «Мир», 1998. - 575 с.

3. Шилдт Г. C# 4.0: полное руководство / Г. Шилдт; Пер. с анг. - М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2011. - 1056 с.

4. Мак-Дональд М. Microsoft ASP.NET 3.5 с примерами на C# 2008 для профессионалов / М. Мак-Дональд, М. Шпушта. - 2-е изд.: Пер. с анг. - М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2008. - 1424 с.

5. Берлянд, М.Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы / М.Е. Берлянд; Ленинград «Гидрометеоиздат», 1985. - 272 с.

6. Агуров, П.В. C#. Сборник рецептов / П.В. Агуров; СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 432 с.

7. Зиборов, В.В. Visual C# 2012 на примерах / В.В. Зиборов; СПб.: БХВ-Петербург, 2013. - 480 с.

Размещено на Allbest.ru

...