This is an old revision of the document!
The following data was submitted on 13/04/2024 14:41.
Заявка на участие в конференции DLCP2024
Фамилия Воробьев
Имя Андрей
Отчество Владимирович
Организация/учебное заведение Геофизический центр РАН
Должность/курс старший научный сотрудник
Email geomagnet@list.ru
Очное участие: Нет
Заявка на доклад
Без доклада: Нет
Название
Cтатистическое моделирование эффектов воздействия космической погоды на технические объекты высокоширотной инфраструктуры.
Авторы с аффиляцией
Воробьев Андрей Владимирович (Геофизический центр РАН) Воробьева Гульнара Равилевна (Уфимский университет науки и технологий)
Аннотация
Динамичное освоение и развитие Арктической зоны РФ неразрывно связано с необходимостью минимизации техносферных рисков, сопряженных в том числе и с эффектами воздействия космической погоды на системы энергетического оборудования, эксплуатируемые внутри границ аврорального овала. При этом сопутствующий мониторинг параметров космической погоды и вариаций геомагнитного поля в Арктике осуществляется лишь посредством небольшой группы спутников и нескольких десятков магнитных станций, расположенных главным образом на территории США, Канады, северной и центральной Европы. Очевидно, что сложившаяся ситуация практически исключает возможность оперативного диагностирования уровня геоиндуцированных токов (ГИТ) для большей части Арктической зоны РФ, где фактически единственным доступным индикатором состояния космической погоды остаются полярные сияния. В работе предлагается подход к интерпретации проявления сияний для оценки эффектов воздействия космической погоды на объекты и системы высокоширотной инфраструктуры. Так, на примере подстанции «Выходной» магистральной электрической сети «Северный транзит» показано, что при регистрации полярных сияний на севере, в зените и на юге наиболее вероятный (усредненный по 30 мин) уровень ГИТ составляет 0.08 А, 0.23 А и 0.68 А соответственно. При этом вероятность того, что среднеполучасовой уровень ГИТ превысит 2 А (в случае сияний на севере, в зените и на юге) составляет ~6 %, ~10 % и ~15 % соответственно. В заключении рассматриваются пути модернизации и границы применимости предложенного подхода.
Предполагаемая секция 2. Machine Learning for Environmental Sciences
user_request 2
This mail was generated by DokuWiki at https://theory.sinp.msu.ru/