Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Анализ и обработка экспертной информации по идентификационным характеристикам состава нефтепродуктов методом распознавания образов

Диссертация: Анализ и обработка экспертной информации по идентификационным характеристикам состава нефтепродуктов методом распознавания образов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Производство криминалистической экспертизы материалов, веществ, изделий в особенности таких сложных по составу и разнообразию, как нефтепродукты, является важным этапом сложного, многоступенчатого процесса раскрытия и расследования преступления, в частности, пожаров и поджогов, фальсификации нефтепродуктов, загрязнения окружающей среды, дорожно-транспортных происшествий. Одной из важнейших задач… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. СОСТОЯНИЕ КОМПЛЕКСНОЙ ПРОБЛЕМЫ РЕШЕНИЯ ИДЕНТИФИКАЦИОННЫХ ЗАДАЧ В РАМКАХ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СУДЕБНО ЭКСПЕРТНЫХ ОРГАНОВ ГПН МЧС РОССИИ
    • 1. 1. Постановка общей задачи идентификационных исследований в судебной экспертизе
    • 1. 2. Идентификация материальных объектов методом распознавания образов
    • 1. 3. Методы физико-химического исследования нефтепродуктов
    • 1. 4. Процедура оценки проблемы на основе мнения экспертов
  • Глава 2. ДЕКОМПОЗИЦИЯ ОБЩЕЙ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕФТЕПРОДУКТОВ В КОМПЛЕКС ЛОКАЛЬНЫХ ЗАДАЧ
    • 1. 1. Постановка задачи идентификации нефтепродуктов на содержательном уровне
    • 1. 2. Установление значимости результатов физико-химического исследования нефтепродуктов путем экспертного оценивания
    • 1. 3. Получение графических образов нефтепродуктов комплексом физико-химических методов
  • Глава 3. АНАЛИЗ, ПРЕОБРАЗОВАНИЕ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИИ ОБ ИНДИВИДАУЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ НЕФТЕПРОДУКТОВ
    • 1. 1. Аппроксимация инфракрасных спектров и спектров люминесценции нефтепродуктов нелинейными функциями
    • 1. 2. Выбор логически определенных составляющих элементов графических образов нефтепродуктов методом зонального кодирования
  • Глава 4. РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДИКИ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИИ НЕФТЕПРОДУКТОВ
    • 1. 1. Синтез аналитической информации об идентификационных характеристиках нефтепродуктов
    • 1. 2. Структурно-функциональная модель организации процесса получения и обработки информации при идентификации нефтепродуктов

Анализ и обработка экспертной информации по идентификационным характеристикам состава нефтепродуктов методом распознавания образов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Современное развитие промышленности невозможно без использования нефти и нефтепродуктов. Высокая концентрация технологических процессов и оборудования на нефтедобывающих и нефтеперерабатывающих предприятиях, наличие сложной трубопроводной транспортной инфраструктуры, большие запасы топлива и нефтяного сырья, необходимые для бесперебойного функционирования промышленных предприятий, создают потенциальную угрозу возникновения чрезвычайных ситуаций.

Нефтегазовая промышленность России является одним из важнейших экономическим фундаментов государства — это около 40% валового внутреннего продукта и 42% бюджета. Нефть является основным экспортируемым товаром, на которую приходится большая часть валютных поступлений- 80%. В России создана уникальная транспортная система нефти и газа, протяженностью в 250 тыс. км. И хотя в России и используются в основном заводы первичной переработки нефти, их общее количество составляет 27 единиц, общей мощностью 6,4 миллиона бар/день.

Такая сложная инфраструктура не в состоянии функционировать без риска возникновения чрезвычайных ситуаций связанных с аварийным разливом нефтепродуктов и возможными пожарами. Анализ этих чрезвычайных ситуаций требует комплексного использования всех имеющихся на вооружении специалистов методов и технических устройств, а также постоянную разработку новых методов, осуществление которой невозможно без привлечения научных исследований.

Находящиеся на промышленных объектах горючие жидкости, в частности нефть и нефтепродукты могут выступать в качестве инициаторов горения на пожарах, а также быть причиной их быстрого развития. Места пожаров относятся к категории наиболее сложных объектов криминалистического исследования. Это связано с многообразием и сложным взаимодействием многих факторов, к которым помимо традиционного криминального воздействия добавляется разрушающее влияние горения, действия пожарных подразделений при ликвидации пожара, обрушения конструкций и пр. На промышленных объектах количество таких факторов существенно возрастает за счет наличия разнородных элементов пожарной нагрузки, разнообразия возможных аварийных ситуаций, вовлечения в процесс большого количества людей, неосторожные или умышленные действия которых способны привести к пожаРУ

Производство криминалистической экспертизы материалов, веществ, изделий в особенности таких сложных по составу и разнообразию, как нефтепродукты, является важным этапом сложного, многоступенчатого процесса раскрытия и расследования преступления, в частности, пожаров и поджогов, фальсификации нефтепродуктов, загрязнения окружающей среды, дорожно-транспортных происшествий. Одной из важнейших задач, решаемых при этом, является идентификация нефтепродуктов с целью установления индивидуально определенного источника их происхождения. Изучение материальной обстановки на месте происшествия даже при условии реализации всех современных достижений науки и техники неизбежно включает действия конкретного лица — эксперта. Проводимое экспертом исследование является сложным творческим процессом, в котором не последнюю роль играет умение эксперта, освоение им современных эффективных методов исследования. При этом обоснованность и достоверность делаемых экспертами выводов не всегда поддается проверке, поскольку основывается, в том числе и на эвристических методах. В то же время объем информации, которой располагает эксперт, вынужденный сделать свои выводы в условиях неопределенности, постоянно увеличивается именно в силу развития новых научных методов и технологий. Постановка экспертных задач и их решение при идентификации нефтепродуктов в настоящее время в научных разработках чаще всего ограничивается описанием конкретных методик. Между тем решить эти задачи невозможно без комплексного исследования с применением методов системного анализа.

Все это делает актуальной научную задачу совершенствование методики получения экспертной информации при идентификации нефтепродуктов с использованием теории распознавания образов.

Целью диссертационной работы является повышения эффективности обработки информации по составу нефтепродуктов при выявлении причин чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах.

Объект исследования — экспертная информация о составе нефтепродуктов, служащих потенциальным источником возникновения чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах.

Предмет исследования — способы, методы и алгоритмы получения и обработки информации по идентификационным признакам состава нефтепродуктов.

Задачи исследования:

1. Провести оценку экспертной значимости результатов инструментальных исследований нефтепродуктов в судебной экспертизе и выработать основные требования к методикам их изучения.

2. Разработать методику обработки спектральных и хроматографи-ческих данных методом зонального кодирования с использованием теории распознавания образов.

3. Разработать структурно-функциональную модель организации процесса получения и обработки информации, позволяющую ставить и решать задачи системного анализа при идентификации нефтепродуктов.

Методы исследования. При разработке основных положений диссертационной работы использовались методы системного анализа, экспертного оценивания, кодирования графической информации, распознавания образов, регрессионного анализа, математической статистики.

Научная новизна:

1. Впервые с использованием метода экспертного оценивания установлена экспертная значимость результатов исследования нефтепродуктов в судебной экспертизе и разработаны основные требования к методикам их изучения.

2. Разработана методика обработки спектральных и хроматографи-ческих данных методом зонального кодирования с использованием теории распознавания образов.

3. Предложена структурно-функциональная модель организации процесса получения и обработки информации при идентификации нефтепродуктов.

Практическая значимость. Внедрение структурно-функциональной модели организации процесса получения и обработки информации при идентификации нефтепродуктов повышает качество и эффективность проведения судебных экспертиз.

Результаты работы используются в экспертных органах МЧС России для повышения эффективности и достоверности проведения судебных экспертиз.

Основные положения работы используются в учебном процессе Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России при проведении занятий по дисциплине «Пожарно-техническая экспертиза» на кафедре криминалистики и инженерно-технических экспертиз.

Достоверность научных положений и выводов, изложенных в диссертации, подтверждается использованием современных методов системного анализа, математической статистики, обработкой результатов экспериментальных исследований с использованием компьютерной техники и современного пакета прикладных программ.

На защиту выносятся следующие основные научные результаты:

1. Основные требования к методикам изучения нефтепродуктов и комплекс методов их исследования, позволяющие решать задачи системного анализа при идентификации нефтепродуктов.

2. Методика обработки спектральных и хроматографических данных методом зонального кодирования с использованием теории распознавания образов.

3. Модель организации процесса получения и обработки информации при идентификации нефтепродуктов.

Апробация работы. Основные научные результаты исследования докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры криминалистики и инженерно-технических экспертиз Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России, на научно-практических конференциях: Международная научно-практическая конференция «Совершенствование работы в области обеспечения безопасности людей на водных объектах при проведении аварийных поисково-спасательных работ». Вытегра: УСЦ «Вытегра» МЧС России. 2012; Совершенствование деятельности по расследованию преступлений: уголовно-правовые, уголовно-процессуальные и криминалистические аспекты. Материалы Всероссийской межведомственной научно-практической конференции. Псков: Псков, юрид. ин-т ФСИН России. — 2013.

Реализация и внедрение результатов работы.

Результаты диссертации внедрены в деятельность ФБГУ СЭУ ФПС ИПЛ по Санкт-Петербургу и в учебный процесс кафедры криминалистики и инженерно-технических экспертиз Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, выводов и списка литературы (111 наименований). Общий объем работы составляет 142 страницы печатного текста, содержит 57 рисунков, 11 таблиц.

выводы

1. В работе сформулированы основные требования к методикам изучения нефтепродуктов и комплекс методов их исследования, позволяющие решать задачи системного анализа при идентификации нефтепродуктов.

Эти требования сводятся к следующему.

1. Основой методологии изучения нефтепродуктов, изымаемых с мест чрезвычайных ситуаций должен быть системный подход, подразумевающий рассмотрение совокупности объекта носителя и занесенных извне следов горючей жидкости в качестве единой системы.

2. На основании установленных значений переменных системы могут быть спрогнозированы только вероятности распределения значений этих переменных в прошлом и будущим. Это выдвигает требование проведения оценки достоверности полученных результатов вероятностно-статистическими методами.

3. Любой метод в отдельности, даже самый высокоэффективный, не всегда в состоянии дать полную экспертную информацию при исследовании таких сложных систем. Лишь комплексное сочетание или система аналитических методов исследования позволяет успешно решать экспертные задачи.

4. Должен соблюдаться принцип экономической целесообразности, в силу которого разработка новых методов должна быть ориентирована не только на увеличение чувствительности, селективности и информативности, но и на повышение экспрессности и доступности,

5. Сочетание массовости с высокой информативностью могут обеспечить только компьютерно-аналитические комплексы, базирующиеся на использовании ПЭВМ со специально разработанным программным обеспечением, ния нефтепродуктов для целей их идентификации в судебно-экспертных исследования. Выбор проводился путем экспертного оценивания по методу Дельфи.

2. Предложена методика обработки спектральных и хроматографи-ческих данных методом зонального кодирования с использованием теории распознавания образов.

Методика включает следующие процедуры.

Получение графических образов нефтепродуктов тремя независимыми методами физико-химического исследования.

Аппроксимация спектров люминесценции и инфракрасных спектров нефтепродуктов нелинейными функциями Лоренца. Показано, что данная процедура позволяет даже в плохо разрешенных спектрах выделять отдельные спектральные максимумы и устанавливать их количественные параметры.

Установлены логически определенных характеристических параметров состава нефтепродуктов и замена графических образов системой точечных кодов, позволяющих разработать частные идентификационные признаки нефтепродуктов.

3. Разработана структурно-функциональная модель организации процесса получения и обработки информации при идентификации нефтепродуктов, на основе которой осуществляется синтез информации о составе нефтепродуктов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. B.C., Хрусталев В. Н. Основы криминалистического исследования материалов, веществ, и изделий из них. Учебное пособие. -СПб.: Питер. 2003.-591 с.
  2. Энциклопедия судебной экспертизы /Под ред. Т. В. Аверьяновой, Е. Р. Российской. -М.: «Юристъ», 1999. -552 с
  3. Философский энциклопедический словарь. — М.: Советская энциклопедия. Гл. редакция: JI. Ф. Ильичёв, П. Н. Федосеев, С. М. Ковалёв, В. Г. Панов. 1983.
  4. Н. В., Идентификация и определение родовой (групповой) принадлежности, М., 1961.
  5. Р. С., Винберг А. И., Криминалистика и доказывание, М., 1969.
  6. В. Я. Идентификация и её роль в установлении истины по уголовным делам, М., 1969.
  7. Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания и классификации // Проблемы кибернетики. М.: Наука, 1978, вып. 33. — С. 5−68.
  8. Горелик A. JL, Скрипкин В. А. Методы распознавания. — 4-е изд. — М.: Высшая школа, 1984, 2004. — 262 с.
  9. В.Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974. — 416с.
  10. В.И. Распознающие системы. Справочник.— 2-е изд. — К.: Наукова думка, 1983. — 424 с.
  11. Чэн Ш.-К. Принципы проектирования систем визуальной информации. — М.: Мир, 1994. — 408 с.
  12. В. Е. Представление в ЭВМ неформальных процедур. // М.: «Наука» 1989.—158с.
  13. Ф. Принципы нейродинамики (перцептрон и теория механизмов мозга).//М.: «Мир», 1965.—480с.
  14. A.A., Малышева А. Д. Математическая обработка результатов эксперимента. // Днепродзержинск: ДИИ, 1992—47с.
  15. А. Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. //К.: «Техника», 1975—312с.
  16. В. И., Коноваленко В. В., Горелов Ю. И. Имитационное управление неопределенными объектами. //К.: «Наукова думка», 1989—216с.
  17. А. И. Основы инженерного творчества. //М.: «Машиностроение», 1988—368с.
  18. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов, М. 1978
  19. В. С. Опознавание изображений, М. 1970
  20. Стокман Джордж, Шапиро Линда. Компьютерное зрение = Computer Vision. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. — 752 с.
  21. Форсайт Дэвид А., Понс Джин. Компьютерное зрение. Современный подход = Computer Vision: А Modern Approach.— М.: Вильяме, 2004. — 928 с .
  22. Искусственный интеллект: справочник в 3-х книгах. // М: «Мир», 1990.
  23. А. Г. Самообучающиеся системы распознавания и автоматического регулирования. //К.: «Наукова думка», 1969—349 стр.
  24. А. Г. Моделирование сложных систем: информационный подход.//К.: «Наукова думка», 1987, 136 стр.
  25. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. // М- «Мир», 1991—342 стр. с илл.
  26. М.Б., Майорова Г. В. Подготовка, назначение, оценка результатов криминалистической экспертизы материалов, веществ и изделий: Практическое руководство. СПб.: СПб юридический ин-т Ген. прокуратуры РФ, 1997. 44 с.
  27. A.M., Майлис Н. П. Судебная экспертиза. Учебник.-М.: Право и Закон: Юрайт-Издат, 2002.-320 с.
  28. Дж., Рейнблейн А. Р., Вадера С. Пролог язык программирования будущего. // М. «Финансы и статистика» 1990- 141 стр.
  29. B.C., Луценко Е. В. Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов. Краснодар: Техн. ун-т Кубан. гос. технол. ун-та, 1999.—318с.
  30. C.B., Галишев М. А., Моторыгин Ю. Д. Экспертные исследования следов нефтепродуктов в окружающей среде при анализе чрезвычайных ситуаций / Проблемы управления рисками в техносфере № 3−4 2007.
  31. Ф.Ф., Махортых С. А., Устинин М. Н., Дедус А. Ф. Обобщенный спектрально-аналитический метод обработки информационных массивов. Задачи анализа изображений и распознавания образов. Под общей редакцией д.т.н. Ф. Ф. Дедуса. Москва «Машиностроение» 1999.
  32. А.Ф., Уваров В. Б. Специальные функции математической физики. М.: Наука, 1978.
  33. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч. У., Клекка У. Р., Олдендерфер М. С., Блэшфилд Р. К. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. — 215 с.
  34. Электронный ресурс, http://www.bestreferat.ru/referat-140 709.html
  35. A.C. Распознавание образов и машинное восприятие. -С-Пб.: Политехника, 2007. 548 с.
  36. Л. А., Эренштейн P. X. Метод коллективного распознавания. 79 с. ил. 20 см., М. Энергоиздат, 2006. 80 с.
  37. М., Пейперт С. Персептроны. М.: Мир, 2007. — 261 с.
  38. Л.Г. Статистическая дактилоскопия (методологические проблемы).М.: Городец, 1999. — 184 с.
  39. Ю.В. Развитие методов хроматографической идентификации при экспертизе разливов нефтепродуктов. Автореферат дисс. на соиск. уч. ст. к.т.н., СПб., 2007. ,
  40. A.M., Никанорова М. Н. Развитие гибридных методов анализа в контроле окружающей среды // Инженерная экология. Вып. 3, 1996. С. 93−109.
  41. А.П., Редина М. М. Охрана окружающей среды при добыче нефти.М.: Дело, 2006. 552 с.
  42. Качество почвы. Биологические методы. Хроническая фитоток-сичность в отношении высших растений. ГОСТ Р ИСО 22 030−2009.
  43. C.B., Телегин М. А. Анализ экспертной информации получаемой прямыми и косвенными методами изучения нефтяного загрязнения почвенных отложений/ Вестник Ижевского Государственного технического университета. 2009. № 1 (41).
  44. Д.В., Шарапов C.B., Телегин М. А. Система методов оценки пожароопасного состояния почвенного покрова при воздействии на него нефтепродуктов /Безопасность жизнедеятельности, № 8, 2008.
  45. Д.А., Давиденко М. В., Галишев М. А. Использование перколяционных моделей для описания нефтяного загрязнения почвенных отложений /Проблемы управления риском в техносфере, № 2, 2011.
  46. Д.А., Сивенков А. Б., Галишев М. А. Изучение критических явлений, возникающих при распространении нефтяных загрязнений по почвенному слою /Электронный научный интернет-журнал «Технологии техносферной безопасности, № 2, 2011.
  47. РД 39−147 098−015−90. Инструкция по контролю за состоянием почв на объектах Миннефтегазпрома. М., 1989.
  48. Т.Э., Ильина A.A., Флоровская В. Н. Руководство по методике люминесцентно-битуминологических исследований, Л., Недра, 1966 -112с.
  49. Методические указания. Определение массовой концентрации паров вредных веществ в воздухе рабочей зоны методом фотоионизационного детектирования. МУК 4.1.1126−02.
  50. Количественный химический анализ почв. Методика выполнения измерений массовой концентрации нефтепродуктов в пробах почв гравиметрическим методом. ПНД Ф 16.1.41−04. (ФР. 1.31.2007.3 821)
  51. Методика измерений массовой доли нефтепродуктов в пробах почв, грунтов, донных отложений, илов, осадков сточных вод, отходов производства и потребления гравиметрическим методом. ПНД Ф 16.1:2:2.2:2.3:3.64−10.
  52. Г. В. Определение фракционного состава нефтепро-дуктов.Гигиена и санитария. 1981, № 11.
  53. М.А., Грошев Д. В., Пак O.A. Оценка масштабов техногенного нефтяного загрязнения при прогнозировании негативного воздействия объектов нефтеразведки на окружающую среду на севере Архангельской области /Экологическая химия, № 6, 2006.
  54. Диагностика инициаторов горения, использующихся для поджогов, на основании исследования летучих компонентов горючих жидкостей /М.А. Галишев, С. В. Шарапов, С. И. Кононов, И. В. Клаптюк, С. А. Кондратьев // Пожаровзрывобезопасность, 2005. № З.С. 64−71.
  55. И.В., Галишев М. А. Анализ проб газовой фазы над объектом носителем /Расследование пожаров. Сборник статей.-М.: ВНИИПО, 2005.-С. 136−147.
  56. Методика выполнения измерений массовой доли нефтепродуктов в минеральных, органогенных, органо-минеральных почвах и донных отложениях методом РЖ-спектрометрии. ПНД Ф 16.1:2.2.22−98. (Издание 2005 г.).
  57. С.М., Егориков П. Н., Решетов A.A. Решение задач обнаружения, диагностики и идентификации нефтепродуктов в природной среде / Сборник научных трудов адъюнктов СПб университета ГПС МЧС России. 2012.
  58. Методика выполнения измерения массовой доли нефтепродуктов в пробах почв и грунтов флуориметрическим методом на анализаторе жидкости «Флюорат-02» (М 03−03−2012).ПНД Ф 16.1:2.21−98 (издание 2012 г.).
  59. М.А., Шарапов C.B., Тарасов C.B., Пак O.A. Экспертная диагностика инородных горючих жидкостей инициаторов горения в автотранспортных средствах и объектах городской среды // «Пожаровзрывобезо-пасность», 2004, № 4.
  60. Заявка на изобретение № 2 011 131 161 от 27.07.2011 Способ обнаружения на месте пожара остатков ароматических углеводородов, входящих в состав интенсификаторов горения / Чешко И. Д., Клаптюк И. В. и др.
  61. В.И., Батова Г. И., Галишев М. А. Корреляционная диагностика УВ аномалий в донных осадках арктического шельфа. //Геохимия. 2000. № 3. С. 301−308.
  62. A.B. Ароматические углеводороды как критерий оценки последствий чрезвычайных ситуаций на субаквальных объектах нефтегазового комплекса. Автореферат дисс. на соиск. уч. ст. к.х.н. СПб., 2007.
  63. Ю.Ю. Аналитическая химия промышленных сточных вод.-М.: «Химия». 1984 448 с.
  64. Э., Полициклические углеводороды, пер. с англ., т. 1, М., 1971,240 с.
  65. А.Л., Белынина Ю. Н., Дементьев Ф. А. Исследование ароматических углеводородов в качестве идентификационных признаков нефтяного загрязнения // Проблемы управления риском в техносфере. 2011. — № 4.
  66. Определение бенз (а)пирена в пробах почв, фунтов, твердых отходов и донных отложений. Методика M 03−04−2007 (Издание 2012 г.). ПНД Ф 16.1:2:2.2:3.39−03 (Издание 2012 г.) МУК 4.1.1274−03.
  67. Методика выполнения измерений массовых долей бензола и толуола в почве, грунтах, донных отложениях, отходах производства и потребления газохроматографическим методом. ПНД Ф 16.1:2:2.3:2.2:3.59−09. (ФР. 1.31.2009.6 094).
  68. Методика измерений массовой доли стирола и орто-, мета-, пара-ксилолов в почве, грунтах, донных отложениях, отходах производства и потребления газохроматографическим методом ПНД Ф 16.1:2:2.2:3.76−2012.
  69. Методика измерений массовой доли бензина в почве, грунтах, донных отложениях, отходах производства и потребления газохроматографическим методом. ПНД Ф 16.1:2:2.2:3.75−2012.
  70. Методика выполнения измерений массовой доли нефтепродуктов в пробах почвы методом капиллярной газожидкостной хроматографии. ПНД Ф 16.1.38−02.
  71. П.Н., Белынина Ю. Н., Шарапов C.B., Архипов М. И. Установление индивидуальных характеристик состава нефтепродуктов методами системного анализа / Проблемы управления риском в техносфере. -2013 г. -№ 1(25).
  72. И.Г. Некоторые особенности представления аналитической информации для газохроматографического определения загрязняющих компонентов в окружающей среде. //Экологическая химия. 2001, т. 10, вып.4. С. 275−282.
  73. Инструкция по идентификации источника загрязнения водного объекта нефтью, Министерство охраны окружающей среды и природных ресурсов РФ, № 241 от 02.08.94, Москва, 1994 г., 77 с.
  74. ASTM D 3328−78. Comparison of Water borne Petroleum Oils by Gas Chromatography. Annual Book of ASTM Standards.
  75. Lynch. P.F., Brown Ch.W. Identifying Source of Petroleum by Infrared Spectroscopy. EnvironSci. Technol., 1973, V. 7, N 13, p. 1123 1127.
  76. И.А., Разумова E.P. Сравнительное изучение высокомолекулярной части нефтей и битумов, «Наука», М., 1981.
  77. В. М. Эксперты в системе управления общественным производством // М.: Мысль, 1976.
  78. A.B. Исследование систем управления. М.: Приор-издат, 2005. — 96 с.
  79. Я. Р. Основа принятия управленческих решений //М.: Финансы и статистика, 1989
  80. В.Б. Разработка управленческого решения. Учеб. пособие. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000
  81. A.B. Исследование систем управления. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003, — 157 с.
  82. B.B. Исследование систем управления. М.: Академический Проект, 2005. — 160 с.
  83. A.C. Исследование систем управления. М.: ГУ ВШЭ, 2005.-399 с.
  84. В.М. Исследование систем управления. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005.
  85. В.И. Исследование систем управления. М.: Экзамен, 2003.-384 с.
  86. Т. Саати. Метод анализа иерархий. М.: «Радио и связь», 1993.
  87. В.И. Размышления натуралиста. Пространство и время в неживой и живой природе.- М.: «Наука», 1975.- 176 с.
  88. Г. А. Лекции по природоведческой микробиологии. М.: Наука, 2003.-348 с.
  89. A.M. Кузьмин Метод Дельфи и другие методы поиска идей и создания инноваций. Электронная книга. http://www.inventech.ru/pub/methods/metod-0013/
  90. BhattachariaS.N.Essai de classification des petroles brutes par absorption dansl’infrarouge. Rev. Inst. Fran.Petrol., 3, 1959.
  91. Л. Инфракрасные спектры сложных молекул. М., 1963.
  92. К. Инфракрасные спектры и строение органических соединений. М.: «Мир». 1965.
  93. Современные методы исследования нефтей. Справочно-методическое пособие /H.H. Абрютина, В. В. Абушаева, O.A. Арефьев и др. Под ред. А. И. Богомолова, М. Б. Темянко, Л. И. Хотынцевой Л.: «Недра». 1984.-431 с.
  94. М.А. Научные принципы экспертного исследования сложных смесей нефтяного типа, содержащихся в малых количествах в различных объектах материальной обстановки /Жизнь и безопасность, № 1−2а, 2004.С. 69−74.
  95. Л.В., Салецкий A.M. Люминесценция и ее измерения: Молекулярная люминесценция. -М.: Изд-во МГУ, 1989. 272 с.
  96. О.П., Тарасевич Ю. Ю., Юзюк Ю. И. Обработка и визуализация данных физических экспериментов с помощью пакета «Origin» / М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. 136 е.,
  97. В.М., Ушаков И. В., Головин Ю. М. Современные методы компьютерной обработки экспериментальных данных : учебное пособие / Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2006. 84 с.
  98. Электронный ресурс. http://www.originlab.ru/obrabotka-dannyh/approksimaciya-nelineinymi-funkciyami.html
  99. Е.С. Системный подход к идентификации органических соединений в сложных смесях загрязнителей окружающей среды //Журнал аналитической химии. 2002, т. 57, № 6.С. 585−591
  100. М.А., Гурко H.H., Кондакова Т. Н. Типизация нефтей Западной Сибири, как отражение особенностей исходного OB и их эволюциипод влиянием вторичных процессов. //Актуальные вопросы геохимии нефти и газа. -Л.: ВНИГРИ, 1984. -С. 40−50.
  101. Ал.А. Геохимическая типизация нефтей. //Геохимия. 1996. № 6. С. 876−891.109.. Золотов Ю. А. Скрининг массовых проб /Журнал аналитической химии, 2001. -Т. 56. -№ 8. С. 794.
  102. М.А., Шарапов C.B., Тарасов C.B., Кондратьев С. А., Информационные аналитические признаки диагностики нефтепродуктов на местах чрезвычайных ситуаций /Жизнь и безопасность. 2004. № 3−4. С. 134 137.
  103. М.А., Шарапов C.B., Тарасов C.B., Пак O.A. Экспертная диагностика инородных горючих жидкостей инициаторов горения в автотранспортных средствах и объектах городской среды // Пожаровзрывобезо-пасность, 2004. № 4.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?