Ústav pro životní prostředí

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Ústav pro životní prostředí"

Transkript

1 UNIVERSITA KARLOVA v Praze Přírodovědecká fakulta Ústav pro životní prostředí Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i. MODELOVÁNÍ ROZPTYLU TOXICKÝCH LÁTEK V ATMOSFÉŘE PŘI PRŮMYSLOVÝCH HAVÁRIÍCH P e t r S křehot D i p l o mo vá práce k věten 2008

2 Anotace Tato práce je zaměřena na modelování následků úniku amoniaku z vybraných zařízení chladícího zařízení zimního stadiónu, železniční cisterny a velkého průmyslového zásobníku. Zařízení obsahující nebezpečné látky v množstvích menších než jaké jsou stanoveny zákonem č. 59/2006 Sb. o prevenci závažných havárií, jsou tzv. podlimitními zdroji a často, na rozdíl od velkých průmyslových instalací, unikají pozornosti kompetentních orgánů. Riziko, které však s ohledem na možné ohrožení okolního obyvatelstva představují, je ale v mnoha případech vysoké, neboť se tyto zdroje nezřídka vyskytují i v centrech měst. Z pohledu širokého využití a také s přihlédnutím na historické havarijní zkušenosti představují největší riziko zařízení obsahující právě amoniak. Je dobře známo, že toxicita amoniaku je vysoká a i malé koncentrace tohoto plynu v ovzduší mohou způsobovat vážné následky. Vlastní předmět řešeného tématu je proto založen na výstupech z analýzy a hodnocení rizik objektů a zařízení, ve kterých se amoniak používá, a na které dále navazuje analýza následků, zejména s přihlédnutím na poškození zdraví lidí a složek životního prostředí. Jedním z možných scénářů úniku amoniaku ze zařízení je jeho rozptyl v atmosféře, tzv. toxický rozptyl. Pro analýzu následků tohoto scénáře za různých vnějších podmínek bylo použito celkem pěti různých softwarových nástrojů, jejichž výstupy jsou v práci presentovány, vzájemně konfrontovány a zevrubně diskutovány. Vybrané nástroje byly použity pro modelování vybraných typů havárií, jejichž průběhy jsou dobře známy z praxe. Tímto způsobem bylo možné zajistit maximální objektivnost výstupů, neboť veškerá vstupní data byla definována na základě empirických zkušeností. Klíčová slova: Seveso direktiva, riziko, toxický rozptyl, závažné havárie, software, modelování, atmosféra. 2

3 Čestné prohlášení: Prohlašuji, že jsem tuto diplomovou práci vypracoval samostatně s využitím uvedené literatury a informací, na něž odkazuji. Svoluji k jejímu zapůjčení s tím, že veškeré (i přejaté) informace) budou řádně citovány. V Praze dne podpis 3

4 OBSAH SEZNAM POUŽITÝCH SYMBOLŮ ÚVOD OBECNÁ ČÁST LEGISLATIVA SEVESO Právní úprava Evropské unie Právní úprava v České republice NEHODOVÁ UDÁLOST SPOJENÁ S ÚNIKEM NEBEZPEČNÉ LÁTKY Statistika nehod a havárií Průběh havarijní události Nebezpečí spojená s únikem toxických plynů FYZIKÁLNÍ MODELY PRO ÚNIK PLYNU ZE ZAŘÍZENÍ Kontinuální laminární únik plynu Kontinuální turbulentní únik plynu Jednorázový únik plynu Únik kapaliny následovaný mžikovým odparem Dvoufázový výtok FYZIKÁLNÍ MODELY VYPAŘOVÁNÍ KAPALIN FYZIKÁLNÍ MODELY PRO ROZPTYL PLYNU V ATMOSFÉŘE Gaussovské modely rozptylu Lagrangeovské a eulerovské modely rozptylu Model rozptylu těžkého plynu Model pro turbulentní rozptyl Difúzní model pro rozptyl při jednorázové dotaci látky (PUFF) Difúzní model pro rozptyl plynu při kontinuální dotaci látky (PLUME) Box model pro rozptyl těžkého plynu Modely Computational Fluid Dynamics MODELY TOXICKÝCH DOPADŮ FAKTORY OVLIVŇUJÍCÍ ROZPTYL LÁTEK V ATMOSFÉŘE Meteorologické podmínky Charakter okolního terénu Chemické procesy v atmosféře a atmosférická depozice SOFTWAROVÉ NÁSTROJE URČENÉ PRO MODELOVÁNÍ ROZPTYLU LÁTEK V ATMOSFÉŘE Obecný popis softwarových nástrojů Základní problémy validity softwarových nástrojů AMONIAK A JEHO VYUŽITÍ V PRŮMYSLOVÉ PRAXI Fyzikálně-chemické a toxikologické vlastnosti amoniaku Manipulace s malými množstvími amoniaku Chladící zařízení Železniční cisterny Automobilové cisterny Riziko úniku amoniaku při jeho přepravě EXPERIMENTÁLNÍ ČÁST POUŽITÉ SOFTWAROVÉ NÁSTROJE Výběr softwarových nástrojů ALOHA Charakteristika programu Modelování rozptylu látek v atmosféře pomocí programu ALOHA SAVE II Charakteristika programu Modelování rozptylu látek v atmosféře pomocí programu SAVE II TEREX Charakteristika programu Modelování rozptylu látek v atmosféře pomocí programu TEREX EFFECTS Charakteristika programu Modelování rozptylu látek v atmosféře pomocí programu EFFECTS

5 3.1.6 ROZEX Alarm Charakteristika programu Modelování rozptylu látek v atmosféře pomocí programu ROZEX Alarm OVĚŘENÍ VALIDITY POUŽITÝCH SOFTWAROVÝCH NÁSTROJŮ Popis vybrané havarijní události Výstupy z použitých softwarových nástrojů Výstupy programu ALOHA Výstupy programu SAVE II Výstupy programu EFFECTS Výstupy programu TEREX Výstupy programu ROZEX Alarm Vzájemné srovnání získaných výstupů MODELOVÁNÍ PŘÍPADOVÝCH HAVARIJNÍCH UDÁLOSTÍ Parametry pro modelování Únik amoniaku z chladícího zařízení zimního stadionu Únik amoniaku ze železniční cisterny Únik amoniaku z velkého průmyslového zásobníku VÝSLEDKY A DISKUSE VÝSLEDKY MODELOVÁNÍ PŘÍPADOVÝCH HAVARIJNÍCH UDÁLOSTÍ Rozptyl amoniaku po úniku z chladícího zařízení zimního stadionu Rozptyl amoniaku po úniku ze železniční cisterny Rozptyl amoniaku po úniku z velkého průmyslového zásobníku DISKUSE K POUŽITÍ VYBRANÝCH SW NÁSTROJŮ A KE KVALITĚ ZÍSKANÝCH VÝSLEDKŮ ALOHA SAVE II EFFECTS TEREX ROZEX Alarm SHRNUTÍ A ZÁVĚR LITERATURA PŘÍLOHA A: POPIS VYBRANÝCH TOXIKOLOGICKÝCH LIMITNÍCH HODNOT PŘÍLOHA B: POPIS VYBRANÝCH HAVÁRIÍ SPOJENÝCH S ÚNIKEM NEBEZPEČNÝCH PLYNNÝCH LÁTEK B.1 HAVÁRIE PRŮMYSLOVÉ TECHNOLOGIE V BHÓPÁLU (INDIE) B.2 NEHODA AUTOCISTERNY S AMONIAKEM V TEXASU (USA) B.3 ÚNIK AMONIAKU Z CHLADÍCÍHO ZAŘÍZENÍ ZIMNÍHO STADIONU VE ZNOJMĚ (ČESKÁ REPUBLIKA) B.4 NEHODA VLAKŮ U KÁRANIC (ČESKÁ REPUBLIKA) PŘÍLOHA C: SOFTWAROVÉ NÁSTROJE URČENÉ PRO MODELOVÁNÍ ROZPTYLU TOXICKÝCH LÁTEK V ATMOSFÉŘE C.1 AERMOD C.2 ADMS C.3 AODM C.4 ARCHIE C.5 CALPUFF C.6 DEGADIS C.7 DOT C.8 HGSYSTEM C.9 INPUFF C.10 PEAC C.11 SCREEN C.12 HISTORIE VÝVOJE PROGRAMU ALOHA C.13 LITERATURA K PŘÍLOZE C

6 SEZNAM POUŽITÝCH SYMBOLŮ A 0 a o c c(x,y,z) c 0 C d C p C pl C v C y, C z D d d 0 D tox f y, f z g H K i, k i K y, K z L V m M M m n n m p a p z Q c r Re Ri Ri o r kri T t T T V U U půdorysná plocha zdroje rychlost zvuku v plynu při teplotě plynu průměrná koncentrace látky v ovzduší koncentrace látky v bodě o souřadnicích x, y, z koncentrace látky u únikového otvoru únikový koeficient molární tepelná kapacita za konstantního tlaku měrné teplo látky v kapalné fázi molární tepelná kapacita za konstantního objemu zobecněné difúzní koeficienty plocha únikového otvoru průměr únikového otvoru rozměr zdroje toxická dávka Draxlerovy funkce gravitační zrychlení výška zdroje nad terénem konstanty pro výpočet zdravotních následků po expozici nebezpečné látce koeficienty turbulentní difúze v osách y a z měrné výparné teplo látky hmotnost uniklé látky množství látky uvolněné za jednotku času hmotnost mžikově odpařené látky koeficient závislý na teplotním zvrstvení atmosféry meteorologický exponent (vztažený k drsnosti terénu) atmosférický tlak tlak v zařízení objem látky uvolněné za jednotku času radiální vzdálenost od osy oblaku Reynoldsovo číslo Richardsonovo číslo Richardsonovo číslo ve zdroji kritický poměr tlaků teplota čas celková doba trvání expozice teplota varu látky rychlost větru rychlost tření 6

7 U 10 U c V i rychlost větru ve výšce 10 metrů nad zemí rychlost postupu čela oblaku objem uvolněné látky x, y, z vzdálenosti od zdroje v jednotlivých osách z 0 ρ 0 ρ a σ v, σ w σ y, σ z γ ψ koeficient drsnosti povrchu hustota uvolněné látky ve zdroji hustota vzduchu efektivní kolísání rychlosti větru v příčných a vertikálních směrech směrodatné odchylky (horizontální, resp. vertikální rozptylový koeficient) poměr molárních tepelných kapacit výtokový faktor 7

8 1 ÚVOD Stále častěji jsme svědky nejrůznějších nehod a havárií, při nichž dochází k úniku nebezpečných chemických látek do životního prostředí, velmi často do ovzduší. Každý takový únik však kromě dočasného zhoršení kvality ovzduší může způsobovat také vznik nežádoucích následků na zdraví člověka. Atmosféra je výborným prostředím, ve kterém se většina plynů velmi dobře šíří, resp. se zde mísí se vzduchem. Tento proces nazýváme rozptylem látky. Než však dojde v atmosféře k úplnému rozptýlení dané látky, může u osob, které jsou této látce vystaveny, dojít k poškození jejich zdraví, často až nevratnému. V takovém případě hovoříme o toxickém rozptylu, tedy o rozptylu s toxickými následky. Existuje-li riziko, že po úniku látky z průmyslového zařízení může tento scénář nastat, je nezbytné provést důkladnou analýzu a vyhodnocení rizik. K tomu je ale potřeba dokonale pochopit procesy, které se při rozptylu látky za reálných podmínek uplatňují, a také mít k dispozici vhodné nástroje, které umožní dosahy nebezpečných koncentrací modelovat. V současnosti existuje celá řada moderních softwarových nástrojů určených k tomuto účelu. Jejich validita je však různá a při rozhodování, který nástroj použít, obvykle nemá analytik k dispozici žádné podpůrné informace. Žádný oficiální rating ani těch nejpoužívanějších programů totiž neexistuje a to i přes to, že odkazy na možnost použití řady programů pro účely modelování následků průmyslových havárií lze nalézt i v oficiálních doporučeních Ministerstva životního prostředí. Proto se zrodila myšlenka toto téma blíže rozpracovat dokonale popsat procesy rozptylu látek v atmosféře, a provést také srovnání nejpoužívanějších softwarových nástrojů. Pro tento účel bylo nutné nejen prostudovat široké spektrum odborných prací, ale také zprávy o událostech, které se za reálných podmínek již staly. Pouze takto načerpané zkušeností a zjištění mohou posloužit pro definování podmínek a vstupních parametrů pro provádění modelových výpočtů. Problematika modelování rozptylu nebezpečných látek v atmosféře přestavuje náročnou oblast, pro jejíž zvládnutí je nutná dokonalá znalost širokého spektra aspektů. Výsledky dobře provedené rozptylové studie však mohou vynaložené úsilí vynahradit umožňují totiž prokazatelným způsobem odhalovat podmínky, při kterých se vzniklý oblak bude rozptylovat nejpomaleji, a především stanovovat bezpečné zóny, kde již lidé nebudou nebezpečnou látkou ohroženi. 8

9 2 OBECNÁ ČÁST 2.1 Legislativa SEVESO Právní úprava Evropské unie Právní úprava problematiky prevence závažných havárií má v Evropské unii pětadvacetiletou historii. Její počátky je však nutno hledat již v 70-tých letech 20. století. Když se v roce 1976 stala nehoda v italském chemickém závodě ICMESSO v Sevesu, při které uniklo do ovzduší asi 20 kilogramů silně toxických dioxinů, nikdo již nepochyboval o tom, že na rozvoj chemického průmyslu musí reagovat i právní úprava, která by podobným událostem dokázala účinně předcházet. Státy tehdejšího Evropského společenství (ES) proto přijaly jednotnou filozofii pro prosazování aktivní prevence průmyslových havárií, jež vyústily v přijetí směrnice 82/501/EEC, která je často označovaná jako směrnice SEVESO I [23]. Základní teze této směrnice lze shrnout následovně [66]: nejlepší politikou je prevence možných nehod přímo u zdroje (technický pokrok je potřeba řídit s ohledem na nutnou ochranu životního prostředí), požadavky na bezpečnost je třeba integrovat ve všech stadiích vzniku a technického života zařízení (vývoji, projekci, konstrukci, provozu, intenzifikaci i po ukončení životnosti, tj. při likvidaci), u nebezpečných průmyslových činností je potřeba věnovat pozornost ochraně veřejnosti a životního prostředí, provozovatel je povinen učinit veškerá opatření pro předcházení nehodám, provozovatel je povinen poskytnout kompetentním orgánům podrobné informace o látkách, procesu a zařízeních a o krocích směřujících ke snížení rizika a následků, všechny osoby mimo objekt musí být vhodným způsobem informovány o bezpečnostních opatřeních v případě závažné havárie, členské státy musejí předávat komisi ES informace o závažných nehodách, neomezuje se právo členských států přijímat opatření zajišťující vyšší stupeň ochrany člověka a životního prostředí, komise poskytne členským státům souhrnné informace o závažných nehodách, členské státy musí sdělit ustanovení přijatá v rámci národní legislativy pro tuto oblast. Jak se však postupem času ukázalo, řada bodů nebyla dostatečně řešena a situace si vyžádala přijetí nové, opravené směrnice. Tato potřeba vyplynula zejména ze zkušeností získaných implementací direktivy SEVESO I a dále z havárií, které se staly v období po jejím přijetí. Byla proto přijata nová směrnice 96/82/EC, která bývá označována jako direktiva SEVESO II [24]. 9

10 Směrnice SEVESO II přinesla tyto hlavní změny [66]: Rozsah působnosti byl rozšířen a zjednodušen je odkazováno na přítomnost nebezpečných látek v podniku množství překračující určité prahové hodnoty (SEVESO I poukazovala pouze buď na látky ve spojení s určitými průmyslovými činnostmi, nebo na oddělené skladování látek). Opakovaně stanovuje opatření, která musí přijmout provozovatelé podniků, aby předešli závažným haváriím a omezili jejich následky, a nově bylo zahrnuto ustanovení o přístupu k prevenci závažných havárií". (Záměrem je zdůraznit závazek provozovatelů podniků ve smyslu zavedení systémů řízení bezpečnosti jako nejdůležitějšího prvku k dosažení vysoké úrovně ochrany z hlediska prevence závažných havárií.) Zvýšený důraz na opatření pro minimalizaci dopadů závažných havárií na životní prostředí včetně havarijního plánování a územního plánování, identifikaci možných domino efektů, informování veřejnosti tam, kde je to přiměřené, včetně sousedních států. (viz UN ECE's Convention on the Transboundary Effects of Industrial Accidents = Úmluva o účincích průmyslových havárií překračujících hranice států, také zvaná Helsinská úmluva, podepsána ). Podrobné stanovení povinností pověřených úřadů ve vztahu k hodnocení bezpečnostních zpráv (čl. 9.4) a zvláště ve vztahu k ustavení systému inspekcí nebo jiných kontrolních opatření, která jsou definovaná podrobně v článku 18 směrnice. Právní základ směrnice SEVESO I byl v článcích 100 a 235 Římské smlouvy, protože účelem této směrnice je prevence závažných havárií a harmonizace úsilí v tomto oboru v rámci Společenství, aby byly eliminovány výrazné rozdíly v opatřeních pro prevenci závažných havárií, které by mohly záporně ovlivnit fungování společného trhu. Právní základ směrnice SEVESO II je v článku 130 o ochraně životního prostředí, který bere v úvahu novou legislativu Evropské unie o ochraně zdraví pracovníků a bezpečnosti práce, která vešla v platnost od přijetí směrnice SEVESO I, zvláště pak směrnici 89/391/EHS. Další právní úpravou, kterou si vyžádaly okolnosti, byla směrnice č. 2003/105/ES [22]. Ta upravila směrnici SEVESO II tak, že zahrnula do oblasti řešené direktivou SEVESO II také těžební činnosti, skladování odpadů, a také rozšířila tuto směrnici o nové poznatky z toxikologie karcinogenních látek. Potřeba zakomponovat tyto úpravy do společné evropské legislativy vyplynuly zejména ze zkušeností, které odhalily havárie v Aznalcollár (Španělsko, 1998), v Baia Mare (Rumunsko, 1999), v Enschede (Holandsko, 2000), či v Toulouse (Francie, 2001) [5]. 10

11 2.1.2 Právní úprava v České republice Před vstupem České republiky do EU u nás existoval v podstatě jediný předpis, který danou problematiku řešil. Tímto předpisem byla instrukce ministerstva obrany CO-51-5 z roku 1981 [15], která jako jediná stanovovala povinnosti na úseku havarijní připravenosti. Ačkoli se jednalo o instrukci určenou pro složky civilní ochrany, aplikována byla i na průmyslové podniky. Obsahovala celkem dvanáct hlavních průmyslových toxických látek uvedených v tomto pořadí: chlor, amoniak, kyanovodík, formaldehyd, fosgen, sirovodík, sirouhlík, oxid siřičitý, fluorovodík, chlorovodík, chlorid fosforitý, nitrozní plyny (z hlediska toxicity nebo početnosti výskytu na teritoriu státu). Pomůcka obsahovala mimo jiné požadavky na havarijní plán objektu, kde byla specifikována obecná a grafická část plánu, poplachové směrnice, plán vyrozumění a spojení a plán havarijních prací. V polovině 90-tých let 20. století, tedy dlouho před vstupem ČR do EU, však byl zahájen proces přibližování národní legislativy s právem Evropského společenství, který pro oblast prevence závažných havárií vyvrcholil dne , kdy byl přijat zákon č. 353/1999 Sb., o prevenci závažných havárií [20]. Jeho účinnost byla stanovena od 29. ledna Důležitou skutečností v tomto ohledu je, že tento zákon do českého právního řádu implementoval obě směrnice direktivy SEVESO. Tento krok představoval tedy zásadní milník v této oblasti u nás. Účelem zákona bylo deklarovat požadavky pro předcházení závažným haváriím, což představovalo stanovení povinností příslušným podnikům, jež splňovaly podmínku pro tzv. zařazení (tj. na které se dle příslušných kritérií tento zákon vztahoval), vytvořit systém prevence vzniku závažných havárií, včetně požadavků pro nakládání s vybranými nebezpečnými chemickými látkami. Konkrétně zákon upravoval: povinnosti právnických nebo fyzických osob oprávněných k podnikání při prevenci vzniku závažných havárií, způsob zařazení podniku do příslušných skupin (podle množství a druhu nebezpečné látky), zvláštní požadavky pro stanovení občanskoprávní zodpovědnosti za škody vzniklé v důsledku závažné havárie, poskytování informací veřejnosti, výkon státní správy na úseku prevence. K zákonu č. 353/1999 Sb. byly vydány také příslušné prováděcí předpisy: Nařízení vlády č. 6/2000 Sb., kterým se stanoví způsob hodnocení bezpečnostního programu prevence závažné havárie a bezpečnostní zprávy, obsah ročního plánu 11

12 kontrol, postup při provádění kontroly, obsah informace a obsah výsledné zprávy o kontrole. Vyhláška č. 7/2000 Sb., kterou se stanoví rozsah a způsob zpracování hlášení o závažné havárii a konečné zprávy o vzniku a následcích závažné havárie. Vyhláška č. 8/2000 Sb., kterou se stanoví zásady hodnocení rizik závažné havárie, rozsah a způsob zpracování bezpečnostního programu prevence závažné havárie a bezpečnostní zprávy, zpracování vnitřního havarijního plánu, zpracování podkladů pro stanovení zóny havarijního plánování a pro vypracování vnějšího havarijního plánu a rozsah a způsob informací určených veřejnosti a postup při zabezpečování informování veřejnosti v zóně havarijního plánování. Vstupem České republiky do Evropské unie však proces úpravy legislativy zdaleka neskončil. V roce 2004 byl přijat zákon č. 349/2004 Sb. K tomuto zákonu byly také přijaty zcela nové prováděcí předpisy, kterými byly: Vyhláška č. 366/2004 Sb., o některých podrobnostech systému prevence závažných havárií. Vyhláška č. 367/2004 Sb., kterou se mění vyhláška č. 7/2000 Sb., kterou se stanoví rozsah a způsob zpracování hlášení o závažné havárii a konečné zprávy o vzniku a následcích závažné havárie. Vyhláška č. 373/2004 Sb., kterou se stanoví podrobnosti o rozsahu bezpečnostních opatření fyzické ochrany objektu nebo zařízení zařazených do skupiny A nebo do skupiny B. Nařízení vlády č. 452/2004 Sb., kterým se stanoví způsob hodnocení bezpečnostních programu prevence závažné havárie a bezpečností zprávy, obsah ročního plánu kontrol, postup při provádění kontroly, obsah informace a obsah výsledné zprávy o kontrole. V roce 2003 přijala EU směrnici č. 2003/105/ES, která byla věnována problematice nakládání s chemickými látkami, a která upravovala také směrnici SEVESO II. V reakci na to bylo nutné opětovně provést změny v české legislativě, což představovalo přijetí nového zákona č. 59/2006 Sb., o prevenci závažných havárií [21]. K tomuto zákonu byly opět přijaty zcela nové prováděcí předpisy, kterými jsou: Vyhláška č. 103/2006 Sb., o stanovení zásad pro vymezení zóny havarijního plánování a o rozsahu a způsobu vypracování vnějšího havarijního plánu. Vyhláška č. 250/2006 Sb., kterou se stanoví rozsah a obsah bezpečnostních opatření fyzické ochrany objektu nebo zařízení zařazených do skupiny A nebo do skupiny B. Vyhláška č. 256/2006 Sb. o podrobnostech systému prevence závažných havárií. 12

13 Vyhlášku č. 255/2006 Sb. o rozsahu a způsobu zpracování hlášení o závažné havárii a konečné zprávy o vzniku a dopadech závažné havárie. Tyto výše uvedené předpisy jsou aktuálně platné. 2.2 Nehodová událost spojená s únikem nebezpečné látky Statistika nehod a havárií Vílches a kol. [69], kteří analyzovali celkem 5325 průmyslových havárií proběhlých mezi lety 1900 až 1992, zjistili, že drtivá většina havárií spojených s významným únikem nebezpečných látek vzniká při sedmi činnostech, jejichž výčet a zastoupení na celkovém podílu havárií je následující: přeprava látek (39,1%) zpracování látek v průmyslových technologiích (24,5 %) skladování látek ve velkokapacitních zásobnících (17,4 %) vykládání/nakládání látek (8,2 %) používání látek a výrobků v domácnosti nebo pro komerční účely (5,8 %) manipulace s látkami ve velkokapacitních skladištích (3,8 %) ukládání odpadu (1,2 %) Z výše uvedeného plyne, že nejvíce havárií vzniká při přepravě nebezpečných látek. Z celkového počtu těchto havárií došlo podle Vílchese k úniku nebezpečné látky ze železniční cisterny ve 27 % případů z automobilové cisterny ve 22 % případů, z přenosného přepravního kontejneru v 16 % případů, z potrubí v 15 % případů, z lodi nebo vlečného člunu v 17 % případů a zbylých 3 % z jiných typů přepravních zařízení. Příčinou vzniku havárií při přepravě nebezpečných látek může být člověk, dopravní prostředek, dopravní cesta, dopravní technologie nebo dopravní informace. Dlouhodobé statistické údaje z různých zemí se shodují v tom, že tou hlavní příčinou je selhání člověka a to zhruba v 85 %. Dopravní cesta a prostředí je primární příčinou v 10 % dopravních nehod a vozidlo, resp. jeho technický stav, je primárním zdrojem 5 % dopravních nehod. Často se na vzniku dopravních nehod podílí více faktorů současně [35]. V České republice se podle dat z Dopravního informačního systému DOK [18] za posledních 12 let nestala žádná dopravní nehoda zařízení přepravujícího amoniak, chlór nebo LPG s následkem vážného poškození pláště cisterny a následným únikem velkého množství těchto látek. 13

14 Všeobecně může jakákoli havarijní událost bez ohledu na původ, typ zařízení nebo vykonávanou činnost, vést k jednomu z pěti hlavních následků podle toho, do jakého prostředí látka uniká, a jakých procesů se zde účastní. Jedná se o: toxický rozptyl (vzniká přibližně ve 21 % případů), požár (vzniká přibližně ve 21 % případů), výbuch (vzniká přibližně ve 12 % případů), znečištění ovzduší (vzniká přibližně v 17 % případů) anebo znečištění vody (vzniká přibližně v 45 % případů) [8]. Pokud jde o detailní pohled na havárie s následkem úniku látky do atmosféry, pak podle zjištění Vílcheze lze odvodit, že v přibližně 97 % případů vzniká oblak těžkého plynu, a pouze ve 2 % případů oblak lehkého plynu, resp. v 1 % případů oblak neutrálního plynu [69] Průběh havarijní události Na počátku události existuje výtok nebezpečné látky ze zařízení do prostředí. Tento výtok může být jen výtokem plynu nebo jen výtokem kapaliny anebo nastává výtok obou těchto fází současně (dvoufázový výtok), což nastává např. při úniku kapalného amoniaku. Únik kapaliny z menšího otvoru v plášti zařízení nebo z potrubí je obvykle doprovázen sprejovým efektem, při kterém dochází k rozstřiku drobných kapének látky podél hrany lemující únikový otvor, což má za následek zvýšení přestupu kapalné fáze do ovzduší. Kromě malých úniků je samozřejmě možné také celkové rozvalení zásobníku a únik veškerého množství látky ve velmi krátkém čase (obvykle do 1 minuty). Tento scénář je sice velmi málo pravděpodobný, nicméně v hodnocení rizik je ho nutné také uvažovat. V případě amoniaku dochází v tomto případě k mžikovému odparu asi 20 % uniklého množství s následným vznikem hustého mlžného oblaku [42]. Nedojde-li k výparu veškerého množství unikající kapaliny ještě před jejím dopadem na zem, vytváří se kaluž, ze které se látka postupně odpařuje do atmosféry. Pokud je látka hořlavá, existuje možnost její okamžité nebo opožděné iniciace. V takových případech může nastat požár ještě kapalné fáze (Pool Fire), mžikový požár oblaku par (Flash Fire), anebo exploze oblaku par (VCE Vapour Cloud Explosion). Největší riziko přestavují plynné toxické látky, které se po úniku rozptylují v atmosféře. Velmi často se jedná o látky bezbarvé nebo čichem nedetekovatelné, což snižuje možnost včasné reakce lidí. Pokud taková látka zamoří obydlenou oblast, každý člověk v závislosti na koncentrace látky a délce expozice obdrží příslušnou dávku, která v případě překročení určité prahové hodnoty, může vyvolat příslušné následky poškození zdraví nebo dokonce smrt (viz kapitola 2.6) Nebezpečí spojená s únikem toxických plynů Pro své široké využití se v praxi můžeme poměrně často setkávat s nebezpečnými toxickými plyny, jakými je amoniak či chlór. Kromě velkých průmyslových provozů, kde se tyto látky 14

15 využívají v množstvích až desetitisíců tun na jednu technologii (viz obrázky 1a a 1b), se s těmito látkami můžeme setkat i v řadě komunálních odvětvích. Jejich absolutní množství zde sice není velké, nicméně dislokace těchto potenciálních zdrojů úniků je poměrně hustá. Obrázek 1a a 1b: Kulové zásobníky pro skladování až 550 tun amoniaku [9]; foto A. Bernatík. Pro své specifické vlastnosti se amoniak využívá ve strojovnách chlazení, proto nachází velké využití v potravinářském průmyslu. Množství amoniaku ve strojovnách chlazení se liší především podle velikosti provozu. Například masokombináty mívají 1,8 tuny, 7 tun nebo i 48 tun amoniaku, pivovary 7 tun nebo 25 tun, mlékárny 6,6 tuny nebo 10 tun. Dále se amoniak nachází na zimních stadiónech pro účely chlazení ledu. Množství látky se zde pohybuje mezi 6 a 12 tunami v případě, že na celý systém chlazení je využíván amoniak. V případě, že na sekundární okruh je využívána například solanka, klesá množství amoniaku ve strojovně na zimním stadionu na cca 0,4 tuny [8]. Další nebezpečnou toxickou látkou vyskytující se v malých množstvích v jednotlivých provozech je chlór, který se využívá v procesu úpravy vod. Do velkých úpraven vod se chlor dodává v 500 kilogramových nebo 600 kilogramových sudech, jejichž počet zde může dosahovat až 20 ks. Menší dochlorovací stanice mají chlor v tlakových láhvích po 45 kg (např. 10 láhví). Rovněž na koupalištích a krytých bazénech se pohybuje zásoba chloru mezi 0,4 0,5 tuny [8]. Dosahy nebezpečných koncentrací v případě úniku nebezpečných látek z těchto provozů jsou shrnuty v tabulce 1. 15

16 Tabulka 1: Nebezpečné vzdálenosti pro jednotlivé druhy provozů Provoz Množství látky Nebezpečná vzdálenost do: zimní stadión 7 t amoniaku 160 m pivovar 25 t amoniaku 290 m masokombinát 48 t amoniaku 410 m úpravna vod (1 sud) 0,5 t chlóru 130 m úpravna vod (celý sklad) 9 t chlóru 180 m Kromě skladovacích zásobníků, menších manipulačních nádob, potrubních systémů i samotných provozních zařízení v průmyslových technologiích, se můžeme s toxickými plyny běžně setkávat také při jejich přepravě. Pro přepravu amoniaku a chlóru se používají převážně automobilové a železniční cisterny. Jedná se o velké, obvykle jednokomorové zásobníky válcovitého tvaru s jednoduchým pláštěm umístěné na příslušném podvozku (nákladní vůz, automobilový přívěs nebo návěs, dvou nebo čtyř nápravový železniční podvozek viz kapitoly a ). Tyto mobilní zásobníky mohou být významnými zdroji nebezpečí, což ostatně potvrzují i zkušenosti z událostí proběhlých po celém světě. 2.3 Fyzikální modely pro únik plynu ze zařízení Modely pro únik (výtok) kapaliny nebo plynu jsou dobře známy z inženýrské praxe. Výběr vhodného modelu závisí na fázi (tj. zda únik je ve formě kapalné, plynné nebo dvoufázové) a podmínkách unikající látky. Typickým jednoduchým příkladem modelu úniku kapaliny je Bernouliova rovnice. Pro únik plynu by měly být však použity složitější modely a měl by být učiněn rozdíl mezi případem úniku plynu rychlostí supersonickou (tj. za vysokého tlaku) a subsonickou (tj. za nízkého tlaku). Jiným případem úniku látky v plynné fázi je únik z pojišťovacích ventilů, tj. ventilů specificky určených k tomu, aby odlehčily zvýšenému tlaku v nádobě a tak zabránily jejímu roztržení vlivem kritického přetlaku. Pro dvoufázové úniky byly navrženy příslušné empirické modely [12]. Modely úniku obvykle berou jako vstupy podmínky (např. tlak, teplotu) vně a uvnitř zařízení společně s charakteristikami látky. Požadovány jsou také velikost, tvar a umístění únikového otvoru. Tato data se odvodí přímo z provozních podmínek zařízení a z úvah spojených se scénářem dané nehody. Výstupem výtokových modelů jsou charakteristiky, které zahrnují: vyteklé množství nebo hmotnostní rychlost úniku, trvání úniku, podmínky unikající látky, tj. zda se jedná o kapalnou nebo plynnou fázi nebo o mžikově se odpařující látku dvoufázový výtok. 16

17 2.3.1 Kontinuální laminární únik plynu Laminarita nebo turbulentnost úniku plynu ze zařízení je určena hodnotou Reynoldsova čísla. Pro laminární únik platí podmínka Re<2300. Splnění této podmínky je prakticky charakterizováno velikostí přetlaku plynu v zařízení, který může být maximálně 100 kpa. Tato podmínka je charakterizována vztahem: p z rkrit p (2-1) a kde r krit je kritický poměr tlaků, p z je tlak v zařízení a p a je atmosférický tlak Zároveň platí: γ 1 γ 1 p z γ + r krit = = a pa 2 krit C p γ = (2-2) Cv kde γ je poměr molárních tepelných kapacit, C p je molární tepelná kapacita za konstantního tlaku a C v je molární tepelná kapacita za konstantního objemu. Pokud je splněna tato základní podmínka pro laminární charakter úniku plynu, pak model uvažuje dva případy: hmotnost uniklého plynu je známá (je například dána výkonem technologie), potom je do dalšího vyhodnocení použita přímo hodnota hmotnostního úniku plynu, anebo hmotnost uniklého plynu je neznámá, ale jsou k dispozici parametry pro jeho výpočet. Výpočet množství unikajícího plynu pro další vyhodnocení vychází ze vztahu: pz m = Cd D ψ (2-3) a o kde m je hmotnost uniklé plynné látky, C d je únikový koeficient, D je plocha otvoru, kterým plyn uniká, p z je tlak v zařízení, a o je rychlost zvuku v plynu při teplotě plynu a ψ je výtokový faktor. 17

18 Pro laminární únik plynu je hodnota výtokového faktoru ψ dána vztahem: ψ = 2 2γ γ 1 p p a z 2 γ 1 p p a z ( γ 1) γ (2-4) kde γ je poměr molárních tepelných kapacit, p z je tlak v zařízení a p a je atmosférický tlak Kontinuální turbulentní únik plynu Turbulentní únik plynu ze zařízení je určen hodnotou Reynoldsova kritéria. Pro turbulentní únik musí platit, že Re>104. Splnění této podmínky je prakticky charakterizováno velikostí přetlaku plynu v zařízení, který musí být minimálně 100 kpa. Pokud je splněna podmínka turbulentního úniku plynu, model umožňuje výpočet pouze pro případ, kdy hmotnostní únik plynu je neznámý, ale jsou k dispozici parametry pro jeho výpočet. Pro turbulentní únik plynu je pak hodnota výtokového faktoru ψ dána vztahem: γ γ + 1 2( γ 1) ψ = γ (2-5) Zvláštním typem modelu kontinuálního turbulentního úniku jsou modely pro tryskový únik (Integral Jet Models) [40] Jednorázový únik plynu Jednorázový únik plynu je přímo definován hodnotou "rychle" uniklého plynu ze zařízení nebo unikajícího množství v čase do 1 minuty. Do dalšího vyhodnocení je použita přímo hodnota množství uniklého plynu. Při vyhodnocení jednorázového úniku není rozlišováno, zda došlo k úniku plynu laminárním nebo turbulentním tokem Únik kapaliny následovaný mžikovým odparem Mnoho látek, které se za standardního tlaku a teploty nacházejí v plynném skupenství, jsou často z nejrůznějších důvodů skladovány pod vysokým tlakem v kapalném stavu. V takovém případě ale protržení pláště zásobníku nebo poškození ventilu způsobí náhlý pokles tlaku uvnitř zásobníku, následkem čehož kapalina začne okamžitě vřít, pěnit a stoupat směrem vzhůru [12]. Únik látky tak nastává bezprostředně po vzniku ruptury. V jeho průběhu dochází k úniku kapalné fáze pod tlakem a vznikající louže podléhá mžikovému odparu. Během tohoto procesu se rychlost vzniku plynné fáze ustavuje až do konstantní hodnoty, která 18

19 například při jednorázovém úniku chlóru ze železniční cisterny trvá 30 až 60 minut [65]. Stanovení hmotnosti látky odpařené mžikovým odparem vychází z aplikace zákona zachování energie při výměně tepla mezi částí látky podléhající odparu a částí vytvářející kapalnou fázi [19] a vede k závěru, že vztah mezi hmotností mžikově odpařené látky M m a hmotností m veškeré uvolněné látky má tvar: M m m ( T TV ) = (2-6) LV ( T TV + ) C pl kde T je teplota [ C], T V je teplota varu látky [ C], L V je měrné výparné teplo látky [kj.kg -1 ] s C pl je měrné teplo látky v kapalné fázi [kj.kg -1 ] Dvoufázový výtok Když současně uniká z poškozeného zásobníku kapalina a plyn, nazýváme tento jev dvoufázovým tokem. Dvoufázová směs, která uniká do atmosféry, se často chová jako těžký plyn. Oblak plynů a par je těžší než vzduch proto, že je zpočátku jeho teplota velmi nízká a proto i hustota je vyšší než hustota okolního vzduchu. Malé kapičky aerosolu, které kromě par tento oblak tvoří, se postupně odpařují, což vede k dalšímu ochlazování oblaku (viz obrázek 15). 2.4 Fyzikální modely vypařování kapalin Pro vypařování byla navržena řada modelů. Důležitým aspektem je zde mechanismus přenosu tepla do kaluže, a to zda je dominantní přenos z půdy nebo ze vzduchu, z vanoucího větru nebo zda se uplatní latentní teplo fázové přeměny v případě úniku přehřáté kapaliny (tzv. mžikový odpar). Všechny modely vypařování jsou založeny na základních principech termodynamiky. V případě, kdy je dominantním mechanismem přenos tepla z půdy nebo vzduchu, je hmotnostní rychlost vypařování dána energetickou rovnováhou, tj. úvahou, kdy je celkový tepelný tok ze vzduchu a podkladu využit pro zahřívání a vypařování uniklé látky. Pokročilejší modely se berou v úvahu v případech, kdy se poloměr kaluže zvětšuje (tj. tehdy, když neexistuje např. záchytná jímka). Modely vypařování obvykle vyžadují proměnné počítané výtokovými modely a proměnné meteorologických podmínek. Jelikož však je tato práce věnována především modelům úniku a rozptylu, není problematika odparu blíže řešena. 19

20 2.5 Fyzikální modely pro rozptyl plynu v atmosféře Plynná látka po úniku do atmosféry vytváří oblak, který je následně rozptylován ve směru vanutí větru. Existují tři hlavní mechanismy rozptylu: vznášivý rozptyl (též pozitivně vzlínavý) pro plyny lehčí než vzduch; tyto oblaky jsou pasivně transportovány větrem; rozptyl neutrálního plynu, tj. plynu o přibližně stejně hustotě vzduchu, resp. plynů naředěných na hustotu vzduchu; rozptyl těžkého plynu nebo směsí těžších než vzduch. Pro fyzikální popis rozptylu plynů v atmosféře existuje mnoho modelů, které se dají rozdělit podle: chování vytvořeného oblaku: modely pro vznášivý rozptyl (pasivní modely nebo gaussovské modely), modely pro rozptyl těžkého plynu, turbulentní modely trvání úniku: modely pro okamžitý únik plynu (PUFF), modely pro kontinuální únik plynu (PLUME), složitosti modelování: jednoduché box modely, složité 3D modely (CFD). Níže jsou některé z výše uvedených modelů blíže popsány Gaussovské modely rozptylu Za gaussovský model rozptylu je nazýván původní model Taylorův dopracovaný Suttonem ve 30-tých letech 20. století [6]. Jedná se o jeden z nejjednodušších a patrně nejčastěji využívaných modelů, který je navržen pro plyny lehčí než vzduch nebo obecně pro popis pasivní rozptylové fáze [12]. Je založen na předpokladu, že koncentrace látky je normálně distribuována na horizontální a vertikální ose. Pro kontinuální únik z vyvýšeného bodového zdroje o výšce H je koncentrace v bodě (x, y, z) dána: 20

21 c( x, y. z) 2 2 ( z H ) ( z H ) 2 M y + exp exp + exp 2 2 2πUσ yσ z 2σ y 2σ z 2σ z = 2 (2-7) kde x, y, z jsou vzdálenosti od zdroje (x po směru větru, y kolmo na směr větru, z vertikálně) [m], c(x,y,z) je koncentrace látky v bodě (x, y, z) [kg.m -3 ], M je hmotnostní rychlost úniku látky [kg.s -1 ], U je rychlost větru [m.s -1 ], H je výška zdroje nad terénem [m], σ y, σ z jsou směrodatné odchylky, někdy odznačované jako horizontální, resp. vertikální rozptylové koeficienty. Tento vztah, který je v anglicky psané literatuře označován jako Gaussian PLUME Model, je však platný pouze pro malé výšky nad zemí a za podmínek, že se nevyskytuje inverze ani konvekce. V případě, že tyto podmínky splněny nejsou, pak rovnice (2-7) nabývá složitějšího tvaru, který lze nalézt například v [14]. Pro okamžitý únik látky je koncentrace c v bodě (x, y, z) od zdroje dána vztahem: 2 2 ( ) x Ut y y ( z H) ( z + H) = m c( x, y, z) exp exp + exp 3/ (2π ) σ xσ yσz σ x σ y σ y σz σz (2-8) kde x, y, z jsou vzdálenosti od zdroje (x po směru větru, y kolmo na směr větru, z vertikálně) [m], c(x,y,z) je koncentrace látky v bodě (x, y, z) [kg.m -3 ], m je množství uvolněné látky [kg], U je rychlost větru [m.s -1 ], H je výška zdroje nad terénem [m], σ x, σ y, σ z jsou směrodatné odchylky a t je doba, která uplynula od okamžiku úniku [s]. Výše uvedený vztah bývá v anglicky psané literatuře označován jako Gausssian PUFF Model nebo Instaneous PUFF Model. Gaussovské modely jsou určeny pro modelování šíření plynů, které se ve vzduchu dobře rozptylují. Podle těchto modelů představuje rychlost větru a turbulence hlavní faktory, které mají vliv na pohyb molekul uvolněného plynu, takže plyn se šíří ve směru větru a postupně se promíchává se vzduchem, popř. pozvolna stoupá vzhůru. Podle gaussovských modelů má koncentrační profil každé látky podobu Gaussovy křivky (odtud zobecněný název pro tento model), jehož šířka je závislá na rozptylu dané látky. Čím širší tato křivka je, tím výrazněji se rozptyl uplatnil (viz obrázek 2). 21

22 Obrázek 2: Profil píku koncentrace látky při rozptylu probíhajícího ve směru vanutí větru (x) podle [9]. Poznámka: V okamžiku úniku je koncentrace látky ve vzduchu (c(x,y,z) velmi vysoká a pík je úzký, ale jak se uplatňuje rozptyl, postupně se rozšiřuje a zplošťuje (maximum klesá). Plocha píku, která je úměrná množství uniklé látky, však zůstává konstantní. Obecný Suttonův model byl postupně upraven do řady variant. Nejčastěji se můžeme setkat s Pasquillovou či Pasquillovou-Giffordovou variantou [65] anebo variantou pro vzdálená pole (Far-field Model) [14]. Většina modelů je určena pro modelování v blízkosti zdrojů úniků, Far-field Model je naproti tomu používán jako určitá rozumná aproximace pro výpočet koncentrací ve velkých vzdálenostech od zdroje. Jelikož jde o zjednodušení, je koncentrace počítána pouze pro plochu nalézající se pod centrální linií šíření oblaku dané látky, která je representována osou shodnou s převažujícím směrem větru. Tento model tedy předpokládá neměnný směr a rychlost větru v čase, čehož samozřejmě nebývá v reálných podmínkách dosaženo. Proto lze tento přístup použít pouze pro hrubé odhady. V gaussovských modelech vystupují směrodatné odchylky σ x, σ y a σ z, které popisují rozšiřování vzniklého oblaku podél základních os v prostoru a v čase. Jejich hodnoty kromě explicitní závislosti na souřadnici x závisejí na rychlosti větru a intenzitě turbulentní difúze [6]. Jedná se v podstatě o směrodatné odchylky v dvojrozměrném normálním rozložení. Teoretické práce i experimenty prováděné v reálných podmínkách ukázaly, že rozptylové parametry úzce závisí na rychlosti a střihu větru, vzdálenosti od zdroje, na stabilitě atmosféry, výšky zdroje a výšky oblaku rozptylující se látky [14]. Promítnout vzájemné závislosti těchto veličin do fyzikálních vztahů však není jednoduché. Proto existuje řada různých, jednodušších i složitějších přístupů pro určení těchto rozptylových koeficientů. Za základní vztahy pro určení σ y a σ z jsou považovány vztahy postavené na rychlosti větru a koeficientech turbulentní difúze (viz rovnice 2-9). 22

23 x σ y = 2K y resp. U x σ z = 2K z (2-9) U kde K y a K z jsou koeficienty turbulentní difúze v osách y a z [m 2.s -1 ] a U rychlost větru podél osy x [m.s -1 ]. Jelikož ale určení koeficientů turbulentní difúze K y a K z vyžaduje složitější výpočty, navrhl již Sutton výpočet rozptylových koeficientů (směrodatných odchylek) pomocí empiricky odvozených zobecněných difúzních koeficientů C y, a C z [6] a to podle vzorců popsaných rovnicemi (2-10). = 1 2 C x = 1 2 C 2 2 n 2 2 n σ y y resp. σ z z (2-10) x kde hodnoty C y, C z a n lze určit pro různé výšky zdroje a pro různé třídy stability atmosféry podle níže uvedené tabulky 2. Tabulka 2: Závislost zobecněných koeficientů difúze C y a C z na výšce zdroje H a na stabilitě podmínek podle [6]. H (m) Instabilní zvrstvení n = 0,20 Indiferentní zvrstvení n = 0,25 Slabá inverze n = 0,33 Silná inverze n = 0,50 C z C y C z C y C z C y C z C y 0 0,36 0,64 0,12 0,21 0,048 0,084 0,030 0, ,36 0,64 0,12 0,21 0,048 0,084 0,030 0, ,36 0,36 0,12 0,12 0,048 0,048 0,030 0, ,30 0,30 0,10 0,10 0,040 0,040 0,025 0, ,27 0,27 0,09 0,09 0,036 0,036 0,022 0, ,21 0,21 0,07 0,07 0,028 0,028 0,018 0,018 V roce 1961 Pasquill s Giffordem navrhli vztahy pro výpočet rozptylových koeficientů pro rozptyl látek emitovaných přízemními zdroji, které se budou šířit nad relativně hladkým povrchem do vzdáleností několika kilometrů od zdroje [38]. Hodnoty rozptylových koeficientů σ y a σ z jsou úzce závislé na podmínkách panujících v atmosféře, zejména pak na turbulencích vyvolaných konvektivními proudy vzniklými na základě nerovnoměrného ohřevu různých míst zemského povrchu. Za účelem určení rozptylových koeficientů σ y a σ z pomocí převodu pozorovatelných parametrů stavu atmosféry definoval Pasquill jednoduché kvantitativní hodnocení, které je postaveno na šesti třídách stability atmosféry. Tento přístup je nejčastěji používán u nejjednodušších modelů (screeningové a jednoduché modely). 23

24 Jestliže jsou ale k dispozici detailnější informace, jako například informace o kolísání rychlosti větru v čase, pak je možné určit koeficienty σ y a σ z pomocí statistické teorie turbulentní difúze. Například Draxler v roce 1976 navrhnul následující vztahy [38]: v w σ y x f y a z x f z = σ u σ = σ (2-11) u kde σ v a σ w jsou efektivní kolísání rychlosti větru v příčných a vertikálních směrech (v a w), x je vzdálenost od zdroje úniku a f y a f z jsou funkce, které v blízkosti zdroje mají hodnotu 1 a se vzrůstající vzdáleností x od zdroje pak tato hodnota klesá. V roce 1975 pak formuloval Briggs modelový přístup, ve kterém zohlednil vliv charakteru krajiny a stability atmosféry na proudění v přízemní vrstvě [54,62]. Definoval zde jednoduché vztahy o jedné proměnné (v tomto případě se jedná o vzdálenost ve směru souřadné osy x), s jejichž pomocí lze snadno počítat koeficienty σ y a σ z pro jednotlivé třídy stability atmosféry (tabulka 3). Na základě provedených experimentů je však tento model, včetně příslušných vztahů, validní pouze pro oblast od 0,1 do 10 km od zdroje, což ale pro modelování havarijních úniků průmyslových látek obvykle postačuje. Tabulka 3: Určení koeficientů σ y a σ z podle Briggse. Charakter krajiny Třída stability atmosféry σ y σ y A 0,22x(1+0,1x) -1/2 0,20x B 0,16x(1+0,1x) -1/2 0,12x Otevřená krajina C D 0,11x(1+0,1x) -1/2 0,08x(1+0,1x) -1/2 0,08x(1+0,2x) -1/2 0,06x(1+1,5x) -1/2 E 0,06x(1+0,1x) -1/2 0,03x(1+0,3x) -1 F 0,04x(1+0,1x) -1/2 0,016x(1+0,3x) -1 A-B 0,32x(1+0,4x) -1/2 0,24x(1+0,1x) 1/2 Urbanizovaná krajina C D 0,22x(1+0,4x) -1/2 0,16x(1+0,4x) -1/2 0,20x 0,14x(1+0,3x) -1/2 E-F 0,11x(1+0,4x) -1/2 0,08x(1+0,15x) -1/2 Existují samozřejmě i další přístupy pro výpočet rozptylových koeficientů, které jsou složitými funkcemi rychlosti větru, vzdáleností od zdroje a koncentrací (např. Carruthers et al. [14]), avšak tyto algoritmy jsou určeny pro speciální varianty gaussovských modelů. 24

25 2.5.2 Lagrangeovské a eulerovské modely rozptylu Lagrangeovské modely simulují rozptyl plynu lehčího než vzduch. Model předpokládá únik řady částic a studuje jejich vzdušný přenos v předem stanoveném větrném poli. Často využívanou praktickou aplikací lagrangeovských modelů jsou konstrukce tzv. zpětných trajektorií v poli fiktivního proudění, jehož rychlost má stejnou velikost jako rychlost skutečného proudění, ale opačný směr. Tímto způsobem lze při rozboru přenosu znečištění na velké vzdálenosti provádět přibližnou identifikaci oblastí zdrojů znečištění ovzduší [6]. Lagrangeovské modely nedisponují numerickými rozptyly hodnot a jsou více konzervativní. Tyto modely byly často užívány pro modelování rozptylu znečišťujících látek emitovaných z pozemní dopravy či letadel vždy však byl uvažován bodový zdroj a tzv. homogenní terén, tj. ideální terén bez překážek. V praxi již ale byly lagrangeovské modely aplikovány také nad tzv. nehomogenním terénem, tj. reálným, zvlněným terénem s menšími překážkami. V takových případech se pro modelování používají tzv. pseudočástice, které imitují pohyb skutečných molekul či velmi malých částic v poli proudění. Trajektorie těchto částic jsou pak vypočítány pomocí středních hodnot rychlosti větru, uplatnění turbulence i náhodného pohybu. Tyto klasické modely jsou však používány pro výpočty koncentrací látek pouze pro dva rozměry, tj. nad uvažovanou plochou. Yamada a Bunker navrhli již i tří dimenzionální lagrangeovský model typu PUFF, který nese označení HOTMAC RAPTAD (Higher-Order Turbulence Model for Atmospheric Circulation Random Puff Transport and Diffusion) [71]. Tento integrovaný model, který zahrnuje původně dva samostatné modely, je založen na metodě náhodného posunutí sledovaných veličin. I v tomto případě platí, že úspěšné výpočty distribuce koncentrací sledované látky jsou vždy determinovány přesnosti měření směru a rychlosti větru a turbulencí. Eulerovské modely jsou postaveny na tzv. rovnicích konečného rozdílu hmotností látek. Tato metoda je representována velkými numerickými rozptyly hodnot, které často bývají větší než odpovídající reálné koncentrace. Rozptyl hodnot je úměrný vzdálenosti jednotlivých bodů sítě, pro které jsou koncentrace látek počítány. Obvykle se používá síť s body vzájemně vzdálenými 1 až 10 km. Ovšem taková síť je pro výpočet koncentrací z bodového zdroje nevyhovující, protože je velmi řídká, což také často negativně ovlivňuje výpočty. Nejčastěji se lagrangeovské i eulerovské modely využívají pro modelování přenosu znečišťujících příměsí na velké vzdálenosti (řádově stovek až tisíců kilometrů) [6], což neodpovídá potřebám modelování havarijních dosahů látek uniklých při průmyslových haváriích. I když se tedy těchto modelů pro tento typ modelování nevyužívá, přesto lze konstatovat, že v případě emisí z bodových zdrojů poskytují lagrangeovské modely věrohodnější výsledky než modely eulerovské. 25

26 2.5.3 Model rozptylu těžkého plynu V případě, že je plyn těžší než vzduch, hovoříme o těžkém plynu. Plyn, který má molekulovou hmotnost větší než vzduch (cca 29 g.mol -1 ), vytvoří po úniku ze zdroje plynný oblak, jehož velikost je závislá na celkovém množství uvolněného plynu. Plyny, které jsou lehčí než vzduch (při teplotě okolního vzduchu), ale které jsou uskladněny v kryogenním (podchlazeném) stavu, mohou také po svém úniku vytvářet oblaky těžší než vzduch. Tento stav u nich trvá do okamžiku, kdy jejich teplota stoupne natolik, že se hustota sníží pod 1,1 kg.m -3, což je hustota vzduchu za standardních fyzikálních podmínek [61]. V krátkém časovém intervalu od okamžiku uvolnění do atmosféry se takový plyn proto chová jinak, než jak je tomu v případě plynu lehčího než vzduch. Rozptyl těžkého plynu probíhá v několika, po sobě následujících fázích [54]: klesavá fáze (negativní vzlínání), během níž je dominantní silou gravitace; během této fáze vstupuje do oblaku vzduch, který ho zahřívá a zřeďuje, a tím ho činí lehčím, přechodná fáze následovaná pasivní rozptylovou fází, kdy je již hustota oblaku významně nižší, a oblak se stává lehčím než vzduch, fáze vznášivého rozptylu, která je poslední fází rozptylu a která nastává po dostatečném naředění oblaku. Výše uvedené fáze rozptylu jsou ukázány na obrázku 3, reálný vzhled oblaku při přechodné fázi pak zachycuje obrázek 4. Obrázek 3: Ukázka postupných fází rozptylu oblaku těžkého plynu podle Markiewicze [40]. U je rychlost větru, tj. vzduchu vstupujícího do oblaku a U c je rychlost postupu čela oblaku. 26

27 Obrázek 4: Vzhled oblaku aerosolu rozptylujícího se jako těžký plyn (snímek pořízený při terénních testech projektu SPREAD zachycuje tvar oblaku 120 sekund po úniku ze zdroje); foto autor. V okamžiku, kdy hustota oblaku dosáhne hustoty vzduchu, začne se plyn rozptylovat pasivním rozptylem, který lze popsat podle gaussovského modelu, což v praxi představuje rozšiřování oblaku podél kužele s vrcholem ve zdroji a osou ležící ve směru vanutí větru. Empirické zkušenosti hovoří, že vyrovnání hustoty oblaku s hustotou vzduchu nastává při objemové koncentraci plynu okolo ppm, což odpovídá objemové koncentraci látky ve vzduchu cca 1 % obj. [61]. V případě malých úniků nastává vyrovnání hustot již ve vzdálenosti několika metrů od zdroje, u velkých úniků pak mnohdy až ve vzdálenostech stovek metrů od zdroje ve směru větru. V takových případech se již výrazněji uplatňuje charakter okolního terénu, a proto je nutné jej předem do programu zadat. Například údolí, kaňony, uliční zástavba měst a jiné uzavřené lokality ředění a rozptyl oblaku značně zpomalují. Určit v praxi, zda se plyn bude rozptylovat podle modelu těžkého plynu či gaussovského modelu, však není tak snadné. Pouhá znalost hodnoty molární hmotnosti dané látky totiž nepostačuje, protože oblaky různých látek podléhají vnějším vlivům různě. Proto navrhl Reynolds v roce 1992 vztah pro výpočet bezrozměrného Richardsonova čísla ve zdroji Ri o, jehož hodnota determinuje charakter rozptylu uniklého plynu z přímého zdroje [47]. Je-li Ri o 1, pak se plyn bude rozptylovat podle gaussovského modelu; je-li Ri o > 1, pak se plyn bude chovat jako těžký plyn. Pro jednorázový únik se Ri o vypočte podle následujícího vzorce: g ( ρ0 ρa ) Vi Ri o = (2-12) ρ A U a

28 kde g je gravitační zrychlení [m.s -2 ], ρ a je hustota vzduchu [kg.m -3 ], ρ 0 je hustota uvolněné látky ve zdroji [kg.m -3 ], V i je objem uvolněné látky [m 3 ], A 0 je půdorysná plocha zdroje [m 2 ], U je rychlost tření [m.s -1 ]. Pro kontinuální únik se Ri o vypočte podle následujícího vzorce: g ( ρ0 ρa ) Q Ri o = (2-13) ρ d U U a kde mimo výše uvedených veličin je Q objem látky uvolněné za jednotku času (objemová rychlost úniku látky) [m 3.s -1 ], d 0 je rozměr zdroje [m], U 10 je rychlost větru ve výšce 10 metrů nad zemí [m.s -1 ]. Jelikož Richardsonovo číslo kvantitativně charakterizuje rozvoj turbulentních a konvektivních pohybů ve vzduchové hmotě [6], což v případě rozptylu oblaku dané látky v podstatě vyjadřuje relativní míru potenciální energie vzniklého oblaku plynu s ohledem na mechanickou energii získanou prostřednictvím turbulentního proudění [63]. Pravděpodobnost, že se uniklý plyn bude chovat jako těžký plyn, roste s jeho celkovým uvolněným množstvím, resp. rychlosti úniku, s klesající rychlostí větru a zvyšující se stabilitou teplotního zvrstvení. Hodnota Ri = 1 odpovídá stavu, kdy je veškerá turbulentní kinetická energie v mezní vrstvě spotřebována působením stability teplotního zvrstvení [6]. Rychlost tření U je za reálných podmínek podle Hanny [63] rovna 5 % až 10 % hodnoty rychlosti větru ve výšce 10 metrů nad zemí. Řada programů, které využívají Richardsonova čísla coby kritéria pro výběr příslušného modelu (např. i ALOHA), používají do výpočtů střední hodnotu rychlosti tření U, která se podle Reynoldse [47] rovná hodnotě 0,0625- násobku rychlosti větru ve výšce 10 metrů (U 10 ). Veličina d 0, která charakterizuje rozměr zdroje, představuje počáteční šíři či průměr oblaku bezprostředně po jeho vzniku, tj. do okamžiku, než se začne ředit vzduchem. V případě, že oblak vzniká odpařováním kapaliny z louže, bere se za d 0 průměr této louže [63] Model pro turbulentní rozptyl Model popisující turbulentní rozptyl je založen na skutečnosti, že látka dotující tvorbu oblaku vnáší do tvorby oblaku kinetickou energii a tato energie způsobuje intenzívní promíchávání unikající plynné látky s okolním vzduchem. Důsledkem je výrazně rychlejší zřeďování unikajícího plynu, což se projevuje zkrácením dosahu oblaku, oproti difúznímu modelu rozptylu. 28

29 Turbulentní model rozptylu je vyjádřen vztahem: c ( x,r) d ρ a = k1 c0 exp x ρ0 - k 2 r x 2 (2-14) kde c(x, r) je koncentrace plynu v bodu daném souřadnicemi x a r, k 1 a k 2 jsou empirické parametry, c 0 je koncentrace plynu při úniku z otvoru, d je průměr únikového otvoru, x je vzdálenost od únikového otvoru ve směru osy oblaku, r je radiální vzdálenost od osy oblaku, ρ a je hustota vzduchu a ρ 0 je hustota plynu ve zdroji (u únikového otvoru). Vzhledem k omezené platnosti použitého modelu (platí pouze pro některé limitní stavy), je výpočet automaticky kontrolován difúzním modelem rozptylu pro kontinuální dotaci látky. Proto je v zadání modelů, provádějících vyhodnocení turbulentního modelu rozptylu pro kontinuální dotaci látky, nutno zadávat i parametry terénních a atmosférických podmínek Difúzní model pro rozptyl při jednorázové dotaci látky (PUFF) Difúzní model rozptylu při jednorázové dotaci látky je model popisující tvorbu oblaku, který je vytvářen časově omezenou dodávkou látky do oblaku. Model je založen na skutečnosti, že látka dotující tvorbu oblaku nevnáší do tvorby oblaku žádnou kinetickou energii a tvorba oblaku a jeho časová stálost je funkcí difúze, množství látky dotující tvorbu oblaku, terénních a atmosférických podmínek. Pro difúzní model rozptylu (při jednorázové dotaci látky) je použit vztah: c(x, y,z,t) ( x U t) m 1 y z = exp ( 2 π ) σ σ σ 2 σ x σ y σ z x y z (2-15) kde c(x, y, z, t) je koncentrace látky v bodě daném souřadnicemi x, y, z a časem t, m je množství (jednorázově) uniklé látky, x, y, z souřadnice oblaku (délka, šířka, výška), σ x, σ y, σ z jsou směrodatné odchylky pro délku, šířku a výšku oblaku (rozptylové koeficienty), U je rychlost větru a t je čas (doba od úniku) Difúzní model pro rozptyl plynu při kontinuální dotaci látky (PLUME) Difúzní model rozptylu při kontinuální dotaci látky je model popisující tvorbu oblaku, který je vytvářen nepřetržitou dodávkou látky do oblaku, za vytvoření rovnováhy mezi látkou dotující tvorbu oblaku a látkou unikající z vytvořeného oblaku (ředění látky nad danou hodnotu koncentrace). Model je řešen jako časově stálý. 29

30 I tento model vychází z předpokladu, že látka dotující tvorbu oblaku nevnáší do tvorby oblaku žádnou kinetickou energii. Tvorba oblaku a jeho časová stálost je funkcí difúze, množství látky dotující tvorbu oblaku, terénních a atmosférických podmínek [12]. Pro difúzní model rozptylu při kontinuální dotaci látky je použit vztah: c M ( x, y,z) = exp + 2 U π σ 2 y σ z 2 σ y σ z 1 y 2 z 2 (2-16) kde c(x, y, z) jsou koncentrace látky v bodě daném souřadnicemi x, y, z, M je množství látky množství látky uvolněné za jednotku času, x, y, z jsou souřadnice oblaku (délka, šířka, výška), σ y, σ z jsou směrodatné odchylky pro šířku a výšku oblaku, U je rychlost větru. Směrodatné odchylky pro šířku a výšku oblaku jsou funkcí délky oblaku x a typu počasí ve tvaru: σ y = a x b, resp. z d σ =c x (2-17) kde a, b, c, d jsou empirické konstanty Box model pro rozptyl těžkého plynu Jedná se o nejjednodušší model použitelný pro úniky těžkého plynu. Uvolněný oblak je modelován jako válec se stejným počátečním poloměrem a výškou, který se skládá ze směsi látky v plynné a kapalné fázi (kapičky) a vzduchu. Jelikož je válec přemísťován ve směru větru, převažující silou je gravitace, a proto se výška válce snižuje a jeho poloměr zvětšuje. Tato fáze je známa jako klesavá fáze. Protože vzduch vniká do oblaku z okrajů a shora, celá směs se ohřívá a zřeďuje. Existuje určitý bod během této fáze, ve kterém je oblak natolik zředěn, že se stává lehčí než vzduch a je neutrálně rozptylován vzduchem. Od tohoto okamžiku může být pro popis rozptylu uplatňován gaussovský model. Co se týče kontinuálního úniku, zformovaná významná vlečka je modelována jako sled tenkých pravoúhlých vrstev, pro které jsou aplikovány stejné principy [12] Modely Computational Fluid Dynamics Modely Computational Fluid Dynamics (CFD) v současnosti představují nejpropracovanější, nejvýkonnější, ale také nejsložitější skupinu rozptylových modelů. V podstatě se jedná o modely založené na studiu dynamiky proudění tekutin pomocí numerického řešení bilančních rovnic zaměřených na velké detaily při současném zachování 30

31 komplexní geometrie a časové kontinuity. Algoritmus CFD modelů tak zahrnuje mimo jiné rovnice popisující látkovou bilanci, rovnice popisující bilanci hybnosti, rovnice popisující energetickou bilanci, a také rovnice pro výpočet Reynoldsova napětí. Účelem těchto složitých výpočtů je umožnit modelovat šíření/rozptyl látek nad složitým terénem (tzv. komplexním terénem) zahrnující překážky různého tvaru a ohraničení při současném vzniku nehomogenit (turbulence) v proudění [12]. Pro havarijní plánování je využití CFD modelů možné, ale pro jednoduché geometrie bez překážek je efektivnější využívat klasické modely. Důvodem je to, že pro CFD modelování je stále ještě problém přesně definovat stabilitu atmosféry a okrajové podmínky. V současnosti probíhá usilovné bádání zaměřené na zlepšování CFD modelů, které je podpořené také četnými experimenty prováděnými za reálných podmínek (např. Fladis experimenty prováděné Risø National Laboratory ve Švédsku). Na obrázcích 5a a 5b jsou presentovány výsledky jednoho z testů, kdy byl z umělého zdroje do atmosféry dvojfázovým výtokem emitován po dobu 3 až 40 minut amoniak. Studium rozptylu vzniklého oblaku, který byl ve všech fázích rozptylu detailně sledován, přineslo zjištění, že amoniak vytékající rychlostí 0,25 až 0,6 kg.s -1 se rozptyluje jako těžký plyn až do vzdálenosti 20 metrů od zdroje, a do vzdálenosti 70 metrů od zdroje pak jeho rozptyl velmi dobře odpovídá modelu pro neutrální plyn [32]. Současné modely umožňují poměrně dobře získávat 2D výpočty, tj. vertikální profily koncentrací, avšak toto platí pouze pro omezené vzdálenosti od zdroje (přesnost CFD modelů se vzdáleností od zdroje klesá). Lze již samozřejmě získávat také 3D modely, avšak k jejich provádění si vyžaduje vysoce výkonných počítačů, které musejí zpracovávat náročné výpočty pro několik milionů buněk prostorové sítě [32]. Obrázek 5a a 5b: Koncentrační izolinie pro rozptyl amoniaku za podmínek testu Fladis09 získané pomocí CFD modelu (7a) versus výsledky získané experimentem (7b) podle [32]. 31

32 2.6 Modely toxických dopadů Modely toxických dopadů se používají pro hodnocení dopadů expozice toxických plynů na lidské zdraví. Z mnoha důvodů je obtížné přesně ocenit účinek expozice toxických látek. Hlavními důvody jsou skutečnosti, že existují rozmanité účinky (např. podráždění, dušení, slepota, poškození smyslových orgánů, poleptání, smrt.) a rozmanité stupně odezvy jednotlivců v typické populaci. Navíc existuje výrazný nedostatek klinických dat týkajících se těchto účinků a experimentování není možné. Data jsou obvykle získávána z řízených experimentů s laboratorními zvířaty. Extrapolace těchto dat na člověka je proto jedinou dostupnou technikou, která jsou však zatížena určitou nejistotou. Toxické účinky látek se běžně posuzují podle dávky. U plynných látek, které působí na tělní systémy, je důležité celkové množství inhalované látky a dávka je jednoduše násobkem koncentrace a doby expozice. Pro zahrnutí místních účinků, regenerace a exkrece se výpočet dávky provádí podle následujícího vztahu: D tox T = 0 c ( t) k ( x, y, z) dt (2-18) kde D tox je toxická dávka [mg.m -3.min] nebo [ppm.min], c(x,y,z) je koncentrace látky v ovzduší v daném bodě [mg.m -3 ] nebo [ppm], t je čas [min], T je doba expozice [min] a k je empirická konstanta charakteristická pro příslušnou toxickou látku (nabývá hodnot 0,6 až 3 [36]). Z empirických zkušeností je známo, že vzájemný vztah rozsahu následků expozice nebezpečné chemické látce a koncentrace této látky má sigmoidální charakter. Jelikož není jednoduché řešit problém související s kvantifikací pravděpodobnosti následků a koncentrace látky, byla vyvinuta probitová analýza. Ta vhodným způsobem transformuje data o mortalitě na tzv. probit hodnoty (probability unit), které již mají na logaritmu koncentrace nebo dávky přibližně lineární závislost, a mohou tak posloužit pro odhad pravděpodobnosti úmrtí následkem expozice. Výpočet probit hodnot se provádí pomocí probitových funkcí, které byly navrženy na základě statistických analýz účinku dané látky na populaci laboratorních zvířat extrapolovaných na člověka. Tyto extrapolace samozřejmě mohou být zatíženy chybou, která vychází z empiricky zjištěné zkušenosti, že škody způsobené populaci stejnou dávkou stejné látky se mohou významně lišit v závislosti na síle, zdravotním stavu a charakteristice jednotlivců [33]. Nejjednodušším způsobem se dají toxické účinky hodnotit srovnáním reálné koncentrace s některou ze stávajících bezpečnostních hladin. Při pokusu studovat a analyzovat účinky toxických látek byly proto definovány příslušné prahové hodnoty uvedené v Příloze A. 32

33 2.7 Faktory ovlivňující rozptyl látek v atmosféře Meteorologické podmínky Mezi meteorologické podmínky, které výrazným způsobem ovlivňují rozptyl látek v atmosféře, patří zejména rychlost a směr vanutí větru, charakter proudění vzduchu, třída stability atmosféry, teplota a vlhkost vzduchu, atmosférický tlak, srážky a výška, ve které se nachází vrstva inverze. Dominantní vliv na rozptyl látek v atmosféře má charakter proudění vzduchu a rychlost větru. Jejich vliv se uplatňuje ve všech fázích rozptylu, ponejvíce pak ve fázi pasivního rozptylu. Rychlost větru je vlivem tření vzduchu o zemský povrch v různých výškách různá. Tento fakt se může výrazně uplatnit při rozptylu vertikálně mohutnějších oblaků, kdy přízemní část oblaku se již po několika sekundách od úniku ve svém postupu značně opožďuje oproti jeho horním partiím. Nad stejnorodým terénem, za podmínek neutrální atmosférické stability (třída D), je rychlost větru logaritmickou funkcí výšky [38], kterou je možno přibližně určit ze vztahu: U z 10 n m 2 n m ( z) = U (2-19) 10 kde z je výška nad zemí, pro kterou rychlost větru U počítáme, U 10 je rychlost větru ve výšce 10 metrů nad zemí a n m je meteorologický exponent (vztažený k drsnosti terénu), jehož přibližné hodnoty přepočtené pro neutrální stabilitu atmosféry (třída D) uvádí tabulka 4. Hodnota koeficientu n m roste nejen s rostoucí stabilitou atmosféry, ale také se zvětšující se drsností terénu [38]. Tabulka 4: Hodnoty meteorologického exponentu n m podle [67]. Rychlost větru [m/s] Vertikální teplotní gradient [ C/100m], resp. třída stability Průměrný meteorologický exponent n m 2-0,2 (stabilní) 0,5 5-0,6 (neutrální) 0,25 7-1,0 (mírně instabilní) 0,2 33

34 Nejen rychlost větru, ale také charakter proudění vzduchu je výrazně závislý na stabilitě atmosféry. Rozlišujeme tři základní třídy stability [61]: instabilní neutrální (indiferentní) stabilní Během instabilních povětrnostních podmínek se vyskytují největší turbulence. Instabilní povětrnostní podmínky se vyskytují tehdy, když slunce prohřívá půdu a vaky či kapsy teplého vzduchu stoupají vzhůru a mísí se v nižší vrstvě atmosféry v mezní vrstvě. Za instabilních podmínek se oblaky plynů rychle promíchávají a poměrně rychle se snižuje přízemní koncentrace. Za těchto situací mohou být ale také plyny, jejichž zdroj je ve výšce, strhávány k zemi. Stabilní povětrnostní podmínky turbulenci potlačují. Vyskytují se tehdy, když je půda chladnější než vzduch, typicky při klidných chladných nocích a časně z rána. Stabilní povětrnostní podmínky způsobují úzké, tenké oblaky a vlečky s vysokými koncentracemi a nízkým stupněm promíchávání. Vysoko plující oblaky mohou cestovat okolo, aniž by pod oblakem vznikaly vysoké koncentrace daných látek. Zmíněné procesy shrnuje obrázek 6. Obrázek 6: Zjednodušená charakteristika tří základních tříd stability atmosféry podle [61]. 34

35 Pro účely modelování rozptylu znečišťujících příměsí navrhli Pasquill a Gifford členění sestávající ze šesti stabilitních tříd v rozsahu od A (extrémně instabilní) po F (extrémně stabilní) [6]; třída D pak charakterizuje indiferentní teplotní zvrstvení. Obecně platí, že když je teplotní zvrstvení stabilní (třídy E, F) nebo neutrální (třída D), pak se očekává, že uniklé látky budou putovat na delší vzdálenosti, než se jejich koncentrace významně sníží. Z tohoto důvodu se třídy D, E a F považují z hlediska rozptylu nebezpečných látek za špatné povětrnostní podmínky. Blíže viz tabulka 5. Tabulka 5: Určení třídy stability atmosféry podle vnějších podmínek (tzv. Pasquillova-Giffordova typizace) podle [6]. Rychlost přízemního větru [m.s -1 ] Den Dopadající sluneční záření Noc Oblačná pokrývka silné střední slabé < ½ oblohy > ½ oblohy < 2 A A B B E F 2 3 A B B C E F 3 5 B B C C D E 5 6 C C D D D D > 6 C D D D D Poznámka: Při zcela zatažené obloze ve dne i v noci se uplatňuje třída stability D bez ohledu na rychlost větru. Za noc se považuje časový úsek začínající hodinu před západem slunce a končící hodinu po východu slunce Charakter okolního terénu Důležitým parametrem, který se uplatňuje při rozptylu látek v atmosféře, je charakter terénu (místní topografie). Topografie každého bodu je reprezentována jeho souřadnicemi vztaženými k určité soustavě. Pro modelování rozptylu je hlavní vertikální souřadnice výška. Drsnost povrchu má rovněž velký význam. Při modelování rozptylů je obvykle uvažováno pět kategorií drsnosti charakterizovaných konstantou z 0. Jedná se o tyto kategorie: rovný volný terén, obdělávané pozemky, zemědělská půda, louky, pastviny, terén s řídce rozptýlenými menšími stavbami, obydlené oblasti, urbanizované, hustě obydlené oblasti s výškovými budovami. Koeficient drsnosti povrchu z 0 se používá k popisu vlivu terénu na rozptyl oblaku plynu, který se uplatňuje v přízemní vrstvě, kde vznikají vlivem tření proudění o povrch drobné turbulence 35

36 či indiferentní vrstvy. Použití této veličiny předpokládá, že nejsou přítomny žádné výrazné terénní překážky. Obecně se používá jednoduchá střední hodnota pro nejbližší okolí zdroje úniku plynu, která odpovídá přibližně 3 % až 10 % výšky překážek [38]. Standardní hodnoty koeficientu drsnosti z 0 doplněné o hodnoty uváděné Brutsaertem [61] jsou uvedeny v tabulce 6. Tabulka 6: Charakteristika jednotlivých druhů povrchů a určení příslušných koeficientů drsnosti povrchu z 0 a k nim příslušných meteorologických koeficientů n m. Typ terénu z o [cm] n m Zaledněná plocha 0,001 0,13 Letištní ranvej 0,002 Rozlehlé vodní hladiny 0,01 0,06 0,18 0,23 Pěstěný trávník (do výšky 1 cm) 0,1 Travní plocha letištního typu 0,45 0,29 Travnatý povrch prérie 0,64 Trávnatý povrch 7,5 cm vysoký 1,0 0,33 Trávnatý povrch 10 cm vysoký 2,3 0,39 Rovinaté strniště 2,44 0,40 Buš (travnatý povrch s občasnými keři a stromy) 4,0 Vzrostlá tráva, obilné pole (50 cm výšky) 5,0 0,46 Terén obrostlý vegetací 1 2 m vysokou 20,0 0,42 Stromy (10 15 m vysoké) 40,0 70,0 Savana (travnatý povrch s hustější vzrostlou vegetací) 40,0 Velká města 165,0 Velké terénní překážky mění rozptyl oblaku velmi výrazně (viz obrázky 7 a 8). Vyskytují-li se v zájmové oblasti, pro které rozptyl počítáme, ve větším množství, zohlednění koeficientu drsnosti povrchu z 0 pozbývá smyslu. Běžné jednodušší modely přítomnost velkých objektů při výpočtu rozptylu zohledňovat nedokáží. Tento vliv lze řešit pouze s pomocí počítačových programů, které obsahují algoritmy ověřené experimenty v aerodynamickém tunelu. To potvrdil již v roce 1975 Egan, který na základě svých rozsáhlých experimentů prováděných v aerodynamickém tunelu dokázal, že nejen menší překážky, jako jsou například domy, ale také výraznější terénní nehomogenity, proudnice nikdy plně nekopírují [38]. 36

37 Obrázek 7: Obtékání velkých terénních překážek vzduchem při malé rychlosti větru podle [61]. Obrázek 8: Turbulence v horizontálních směrech vznikající následkem proudění vzduchu podél překážek menších rozměrů podle [61] Chemické procesy v atmosféře a atmosférická depozice Chemické procesy probíhající v rozptylujícím se oblaku je třeba uvažovat zejména tehdy, pokud mohou výrazně ovlivnit jeho rozptyl anebo vedou ke zhoršení toxických dopadů na zasažené populaci. Příkladem může být únik fluorovodíku. Tento plyn v ovzduší snadno podléhá dimeraci, a také ochotně reaguje s vodní parou, což v obou případech vede ke vzniku disperze těžší než vzduch. Podobně se chová i amoniak. Ten sice v ovzduší nepodléhá sekundárním chemickým reakcím, ale velmi ochotně se rozpouští v kapičkách vodního aerosolu a vytváří tak kondenzovanou molekulu NH 3.H 2 O, jejíž hmotnost je vyšší než průměrná molekulová hmotnost vzduchu (tj. 29 g.mol -1 ). Rozptyl disperze také ovlivňují procesy suchého nebo vlhkého usazování (suchá resp. mokrá depozice). Suchá depozice je proces pomalý avšak kontinuální, mokrá depozice je pak spojena s vymýváním plynné látky z atmosféry, tj. rozpouštění plynů v padajících (kapalných) srážkách. Obecně lze ale říci, že procesy depozice se na změně koncentrace rozptylující se plynné látky příliš nepodílejí (vyjma specifických případů např. při intenzivních srážkách, či 37

38 výskytu mlhy při rozptylu látek s vysokou afinitou k vodě), a také proto nejsou v převážné většině modelů uvažovány. Pakliže je ale k dispozici dostatek relevantních dat, lze i depozici do modelů zahrnout. Všechny zmíněné procesy, které ovlivňují rozptyl oblaku v ovzduší, jsou i s příslušnými grafickými detaily ilustrovány na obrázku 9. Obrázek 9: Procesy ovlivňující rozptyl disperze v atmosféře podle [39]. 2.8 Softwarové nástroje určené pro modelování rozptylu látek v atmosféře Obecný popis softwarových nástrojů V dnešní době je již většina modelů dostupná v softwarové podobě. Všechny softwarové (SW) aplikace jsou postaveny na základních typech modelů úniků a rozptylových modelů, resp. jejich fyzikálních rovnicích. Využití výpočetní techniky může uplatnění daného modelu v praxi významně rozšířit a to na základě empirických zkušeností přenesených do příslušných algoritmů. Stejně tak ale nemusí být způsob zpracování algoritmů a jejich provázanost správná nebo uživatelské rozhraní přehledné. V takových případech může dojít k paradoxní situaci, kdy jednotlivé SW nástroje generují za stejných podmínek odlišné výstupy. Podle zkušeností s využíváním jednotlivých modelů, lze modely rozdělit na modely preferované a modely doporučené [58]. Preferované modely jsou takové, které jsou obecně 38

39 dobře dostupné a v praxi jsou používány nejčastěji. Mají však řadu omezení či nepřesností, o kterých jejich uživatelé často ani neví. Naproti tomu vylepšené modely, které umožňují do výpočtu zahrnout řadu dalších vlivů a jejichž výstupy jsou tedy přesnější, představují zástupce skupiny modelů doporučených. Jejich hlavní nevýhodou je však to, že jsou uživatelsky složité a vyžadují zakoupení uživatelské licence, což představuje nemalé náklady. Při výběru vhodného modelu je nutno přihlížet k několika požadavkům. Model musí být postaven na základních fyzikálních vztazích platných pro rozptyl disperze a poskytovat validní odhady koncentrací sledované látky ve směru větru, které musejí být reprodukovatelné. To však vyžaduje detailní informace o zdroji emise a informace o vnějších podmínkách, tj. o terénu a atmosférických podmínkách. Obecně je ale žádoucí, aby rozsah vstupů byl co možná minimální a model byl uživatelsky co možná nejednodušší. Všechny modely by měly mít plně zdokumentovaný popis výpočetních algoritmů, v případě SW aplikací pak podrobnou uživatelskou příručku a vhodné uživatelské rozhraní. Každý model by měl projít fází testování v reálných podmínkách nebo alespoň srovnáním jeho výstupů s jiným, již ověřeným modelovacím počítačovým programem. SW modely se obecně dělí [38] na čtyři typy: screeningové modely (Gross Screening Models), jednoduché modely (Intermediate Models), pokročilé modely (Advanced Models), specializované modely (Specialized Models). Screeningové a jednoduché modely, které nevyžadují mnoho vstupních údajů, poskytují konzervativní výsledky tedy mírně nadhodnocují. Tento přístup je odůvodnitelný, protože se jedná o modely určené pro rychlou aplikaci v terénu, kdy s ohledem na časové dispozice a možnosti uživatele není možné získat vstupní data zejména o povětrnostní situaci v požadované kvalitě. Tyto modely se proto musí spokojit pouze s odhady např. rychlosti větru, vlhkosti, stability atmosféry apod., které provádí uživatel na základě subjektivního pozorování kupříkladu průvodních jevů. Z praxe je však známo, že zvláště v náročnějších případech uživatel ocení přínos těchto jednoduchých modelů, neboť jejich použitím získá rychlou odpověď na základní otázky, mezi které patří například, zda je nutné uvažovat přesah nebezpečných koncentrací za určitou vzdálenost či nikoli. Pokročilé modely často požadují kromě výkonného počítače také další externí digitální pracovní stanice. Tyto složité modely totiž vyžadují rozsáhlá meteorologická data a data o 39

40 koncentraci emitované látky v ovzduší, která získávají ze sítě externích stanic rozmístěných nad inkriminovanou oblastí. Jedná se tedy o modely určené převážně pro stacionární použití. Tyto modely vyžadují také podrobné informace o terénu (tzv. komplexní terén), tedy rozmístění terénních překážek, jejich velikost a také aktuální informaci o teplotním zvrstvení atmosféry. Specializované modely jsou často užívané pro předpověď rozptylu zvláštních materiálů či nebezpečných nákladů, jako jsou bojové chemické látky či biologické zbraně. Modely pro rozptyl těžkého plynu jsou používány také v chemickém průmyslu pro modelování emisních vleček vznikajících jak při běžném provozu, tak především při havarijních únicích. Tyto modely již vyžadují zadávat hodnoty mnoha termodynamických veličin a podrobná meteorologická data. Ačkoli kvalita a rozsah vstupních údajů zvyšují spolehlivost a přesnost výstupů, přesto platí, že komplikované modely jsou citlivější na chybu, která může snadno vzniknout zadáním ne zcela přesné hodnoty některé z požadovaných veličin. Kromě toho, také požadavky na znalosti uživatele jsou u složitých modelů vyšší a snadno se tak může stát, že nezkušený uživatel provede chybu při zadávání vstupních dat či výpočtu samotném. Proto, aby bylo možné různé softwarové modely vzájemné porovnávat, bylo definováno třináct základních posuzovacích kritérií [58], které je možné využít i před samotným výběrem příslušného SW nástroje. Tyto kritéria jsou: (1) uživatelská přívětivost a vhodně navržené rozhraní (scelovače, ovladače, barvy apod.), (2) požadavky na hardwarovou podporu, (3) nároky na znalosti a dovednosti uživatele, (4) cena SW nástroje a požadavky na další výdaje (např. přidružené instalace, výcvikové kurzy, manuály apod.), (5) míra využitelnosti nástroje a schopnost modelovat daný typ rozptylu/znečištění, (6) rozsah požadovaných vstupních údajů, (7) schopnost modelu počítat ztrátu znečišťující látky mokrou a suchou depozicí, (8) schopnost modelu zahrnout do výpočtů také příslušné chemické procesy probíhající v atmosféře, (9) schopnost modelu počítat různě dlouhé trvání úniků (tj. jak časově krátké, tak i dlouhodobé úniky), (10) velikost území, pro které model dokáže počítat koncentrace znečišťující látky (jako minimum se udává vzdálenost 1 až 5 km od zdroje), 40

41 (11) schopnost modelu zahrnout do výpočtu vliv charakteru okolního terénu (tj. stavby, les, volnou krajinu apod.), (12) formát výstupních informací, jejich srozumitelnost a použitelnost pro případné další využití, (13) rating modelu, zkušenosti s jejich použitím apod. (např. odkazy u U.S. EPA nebo v pracích uznávaných odborníků) Základní problémy validity softwarových nástrojů Při používání různých SW nástrojů modelujících rozptyl látek v atmosféře se můžeme setkat s rozdílnými výsledky. Tyto rozdíly obvykle nejsou příliš výrazné, ale dosti často přesahují mez přijatelné statistické odchylky. Většinou je tato skutečnost dána tím, že jednotlivé modely jsou postavené na odlišných algoritmech. Může se ale stát, že i když dva modely využívají tentýž základní matematický algoritmus, přesto poskytují různé výsledky. V takových případech pak lze důvod hledat v různé kalibraci použitého aparátu. Dvě nejčastěji používané matematické formulace, na kterých jsou SW nástroje postaveny, jsou: gaussovský rozptylový model neboli model pasivního rozptylu, model rozptylu těžkého plynu (Dense Gas Dispersion; Heavy Gas Dispersion). Bez ohledu na to, zda SW nástroj užívá jeden nebo druhý typ modelu, musí být kalibrován podle skutečných dat. Je proto nutné mít k dispozici experimentální data. Například gaussovský model rozptylu užívaný v ALOHA obsahuje matematické výrazy pro σ y a σ z, které vycházejí z experimentálních dat Garyho Briggse (1973) [61]. V jeho pojetí představuje σ y směrodatnou odchylku koncentrace bočního větru ve vzdálenosti x ve směru větru (x = 0 je v místě zdroji) a σ z je směrodatná odchylka vertikální koncentrace ve vzdálenosti x ve směru větru. Tyto hodnoty popisují, jak se výsledný oblak rozšiřuje v čase, a také jak se koncentrace plynu uvnitř snižuje naředěním. Briggs vyvinul empirické výrazy pro σ y a σ z pro různou atmosférickou stabilitu a to pomocí experimentů s SO 2 v kansaské prérii prováděných ve vzdálenostech mezi 100 a metrů od zdroje. Pracoval s tří minutovými integračními dobami pro měření koncentrací SO 2 a drsností povrchu z 0 = 10 cm. V případě, že drsnost uvažovaného povrchu je větší než 30 cm, pracuje ALOHA (verze a novější) s jinou sadou hodnot pro σ z, které taktéž vyvinul Briggs a to na základě studií v St. Louis v Missouri za využití 60-ti minutových integračních dob. Dnes je známa také celá řada dalších typů datových souborů pro σ z, které byly publikovány [63]. 41

42 Obecným problémem je, že nelze provádět experimenty se všemi možnými kombinacemi různých chemikálií, s jejich různými poměry, při různých rychlostech větru, při různé drsnosti povrchu, při různých atmosférických stabilitách a při různé integrační době. Proto je snaha vyvinout z omezené skupiny experimentálních dat takové empirické výrazy nebo algoritmy, které budou schopny poskytovat maximálně pravdivé výsledky i pro podmínky, při kterých model nebyl doposud reálně testován. Z tohoto důvodu jsou v ALOHA používány stejné hodnoty Briggsových σ y a σ z (a Bealsova σ x ) pro modelování všech úniků látek pomocí gaussovského modelu, a to bez ohledu na typ látky, rychlost větru, integrační dobu, nebo drsnost povrchu. V případě modelování šíření těžkých plynů ALOHA používá metodologii vyvinutou Spicerem a Havensem z University of Arkansas v jejich modelu DEGADIS. 2.9 Amoniak a jeho využití v průmyslové praxi Fyzikálně-chemické a toxikologické vlastnosti amoniaku Základní údaje o nebezpečnosti amoniaku, které jsou důležité pro modelování havarijních scénářů a jejich následků, byly čerpány jak z odborných zdrojů [67], tak z bezpečnostního listu jednoho z výrobců [10]. Amoniak je při 20 C bezbarvý plyn typického štiplavého zápachu. Jeho fyzikálně-chemické parametry shrnuje tabulka 7. Tabulka 7: Fyzikálně-chemické parametry amoniaku molární hmotnost 17,03 g.mol -1 hustota plynu při 20 C 0,75 kg.m -3 hustota kapaliny při 20 C 682 kg.m -3 teplota tání -77,7 C teplota varu za atmosférického tlaku -33,4 C bod vzplanutí 650 C dolní mez výbušnosti 15 % obj. horní mez výbušnosti 28 % obj. hutnost nasycených par při 20 C 0,60 měrné výparné teplo 1370 kj.kg -1 měrné teplo v kapalné fázi 4,73 kj.kg -1.K -1 spalné teplo (výhřevnost) 31,3 MJ.kg -1 tenze par při 20 C 8,6 bar rozpustnost ve vodě při 20 C 34 % 42

43 Přestože jsou stanoveny hodnoty hořlavosti, lze amoniak za přítomnosti atmosférického kyslíku jen obtížně zapálit. Podle zákona č. 356/2003 Sb. je amoniak klasifikován jako T: toxický, C: žíravý, N: nebezpečný pro životní prostředí. Nejzávažnější nepříznivé účinky amoniaku na zdraví člověka představuje poleptání a toxické účinky při vdechování. Podráždění nebo poleptání může být velmi silné s těžkými následky. Jedná se zejména o oči, dýchací cesty, plíce a kůži. Křeč nebo edem glottis může vést k udušení. Nadýchání vysoké koncentrace plynu může vést k náhlé smrti. Při styku kapalného amoniaku s kůží mohou vznikat i omrzliny bílé barvy. Nejzávažnější nepříznivé účinky na životní prostředí pak jsou zvyšování hodnoty ph vodního prostředí. Termickým rozkladem amoniaku vznikají oxidy dusíku. Toxikologické vlastnosti amoniaku jsou poměrně dobře prozkoumány. Stručně je shrnují níže uvedené tabulky 8 a 9. Tabulka 8: Toxikologické limitní hodnoty pro amoniak podle [3,48]. Toxikologická limitní hodnota Koncentrace [ppm] 5 min 10 min 15 min 30 min 1 hod 4 hod 8 hod 10 hod LD 50 LC Lo 5000 (člověk) není stanoveno 7000 (králík) LC (potkan) (potkan) 2000 (potkan) ERPG ERPG ERPG-1 25 IDLH 300 TEEL-0 25 TEEL-1 25 TEEL TEEL PEL 194 NPK-P 50 43

44 Tabulka 8 pokračování AEGL AEGL AEGL TWA Tabulka 9: Příznaky zasažení amoniakem podle [3]. Subjektivní příznaky Objektivní příznaky Doba působení [min] Koncentrace [ppm] Vnímání čichem Slabé podráždění čichového orgánu 0,1 až 1 0,02 až 30 Nepříjemný zápach, mírné dráždění nosu a nosohltanu Silné dráždění očí, nosu, nosohltanu Mírné zarudnutí nosohltanu 2 50 Zarudnutí spojivek a nosohltanu až 200 Velmi silné dráždění Neúnosné dráždění očí, nosu, nosohltanu, bolesti za hrudní kostí Okamžité dráždění, nevolnost, bolesti hlavy Okamžité dráždění, bolesti: za hrudní kostí, žaludku, očí; zmatenost a nevolnost, bolesti hlavy Zarudnutí spojivek, nosohltanu, slzení kýchání Silné zarudnutí nosu, nosohltanu, spojivek, slzení, kýchání, kašel Kýchání, kašel, slzení, zvýšené dýchání Záchvaty kašle, zrudnutí v obličeji, pocení, krvácení z nosu, závratě, dušnost a nervové vzrušení Výše uvedené příznaky a křeče, zástava vylučování moči, ohrožení života Poruchy dýchání a krevního oběhu ohrožení života Udušení následkem otoku plic, zástava dýchání smrt až 300 0, ,1 360 až 500 0,1 500 až až až > Subchronická chronická toxicita, senzibilace, karcinogenita, mutagenita ani toxicita pro reprodukci nebyla u amoniaku doposud prokázána. Z tabulky 9 je zřejmé, že dávka, pojatá podle rovnice (2-18) a způsobující přitom stejně závažnou zdravotní újmu, není konstantní, ale že závisí na koncentraci vdechované škodliviny. Někteří autoři předpokládají, že pro stejně závažný zdravotní následek (označený 44

45 indexem i) má závislost mezi průměrnou koncentrací c, které ho způsobí, a tomu odpovídajícími dobami expozice škodlivině T v bilogaritmických souřadnicích lineární charakter, čili že je možno psát K i = c k T konst. (2-20) i = konstanty K i, k i je možno určit ze dvou známých dvojic hodnot [c, T] pro stejně závažný zdravotní následek a jsou pojímány jako konstanty charakteristické pro uvažovaný stupeň zdravotního poškození [67]. Speciálně pro výše zmíněnou hranici, oddělující smrtelné účinky od zraňujících účinků (tj. od ostatních ireverzibilních, avšak nikoliv smrtelných následků), má rovnice (2-20) tvar: K smrt k smrt smrt = c T = konst. (2-21) smrt a pro hranici oddělující ireverzibilně zraňující účinky od ostatních účinků, tj. od reverzibilních účinků a inhalace bez zdravotní újmy, tvar: K zran k zran zran = c T = konst. (2-22) zran Manipulace s malými množstvími amoniaku Zákon o prevenci závažných havárií [21] zavádí tzv. limitní hodnoty pro zařazení objektů nebo zařízení do skupin podle množství dané nebezpečné chemické látky. Ovšem zařízení, které obsahuje méně látky, než stanovuje její limit, již dikci tohoto zákona nepodléhá. Výjimkou je tzv. součtová hodnota, kdy i menší množství různých látek umístěných ve více zařízeních může po vzájemném součtu (podle příslušného vzorce) vést k zařazení do jedné z výše uvedených skupin. Není-li však tato podmínka splněna, pak označujeme objekt nebo zařízení jako podlimitní zdroj, což je termín spíše vžitý než oficiálně uznávaný. Podlimitní (tj. nezařazené) zdroje rizika jsou charakterizovány podle vlastností a množství umístěných nebezpečných látek. Jde především o látky toxické, hořlavé, výbušné nebo nebezpečné pro životní prostředí. Jako příklady typických nezařazených zdrojů rizik lze uvést kromě zařízení s amoniakem do 50 tun, také četná zařízení s chlorem do 10 tun nebo s LPG do 50 tun. Celkové množství těchto nezařazených zdrojů rizika se na území České republiky odhaduje na stovky až tisíce případů [8]. 45

46 Chladící zařízení Mnohem častěji, než s objemnými zásobníky nacházejícími se v chemických provozech (o obsahu stovek až desetitisíců tun), se lze s amoniakem setkávat v tzv. komunální sféře a malovýrobě. Velké množství menších zásobníků o obsahu stovek kilogramů až desítek tun je využíváno v nejrůznějších provozech, kde se používají mrazicí nebo chladicí zařízení (masokombináty, mrazírny, chladírny, zimní stadiony apod.) [67] (viz obrázek 10). Na území ČR se nalézají stovky těchto zařízení jen zimních stadiónů je 155 a počet velkokapacitních chladicích zařízení v potravinářském průmyslu je asi 500 až 600. Tato zařízení tedy právem představují vážné nebezpečí, neboť jsou mnohdy provozovány v centrech měst [42]. V České republice bylo za posledních 5 let registrováno cca 160 událostí spojených s únikem amoniaku z podlimitních stacionárních zdrojů [18]. Ve většině případů se jednalo o drobné úniky této látky netěsnostmi v množství nepřesahujícím desítky kilogramů. Obrázek 10: Strojovna chlazení zimního stadionu; foto A. Bernatík Železniční cisterny Nejčastěji používaným typem železniční cisterny určené pro přepravu zkapalněného amoniaku jsou vozy řady (UIC) Zagkks, které mají vnitřní průměr kotle 2970 mm. Jedná se o dvounápravové nebo čtyřnápravové tlakové nádoby o standardních objemech 40 m 3, 56 m 3, 87 m 3 nebo 95 m 3 (viz obrázek 11). Existuje však možnost postavit železniční cisternu i s jiným objemem, omezením je však povolené zatížení na nápravu (20 tun) [59]. Plášť kotle, který je vyroben z oceli tloušťky 11,5 mm, umožňuje bezpečnou přepravu plynů při provozním přetlaku 1,7 MPa, resp. odolá vnitřními přetlaku až 2,6 MPa [7]. 46

47 Bezpečné plnění cisteren se provádí na maximálně 80 % jejich přepravního objemu [65]. Cisterny jsou většinou opatřeny dvěma spodními výpustěmi pro kapalnou fázi DN 80 a pro plynnou fázi DN 50 (viz obrázek 12). Železniční cisterny používané v ČR pro přepravu kapalného amoniaku nejsou vybaveny pojistným ventilem [59]. Obrázek 11: Schéma čtyřnápravové železniční cisterny o přepravním objemu 95 m 3, kde (1) je armatura pro odplynění cisterny opatřená jedním ventilem DN 50, (2) je armatura pro plnění a stáčení cisterny zahrnující ventily DN 80, (3) je hermeticky uzavřený průlez o průměru 500 mm a (4) je kryt z ocelového plechu proti slunečnímu záření (tloušťka 1,5 mm) podle [59]. Obrázek 12: Detailní pohled na armatury železniční cisterny armatura pro odplynění DN 50 (levá armatura) a armatura pro stáčení DN 80 (pravá armatura) podle [9,43]. 47

48 Automobilové cisterny V praxi se při přepravě amoniaku můžeme setkávat také s automobilovými cisternami. V našich podmínkách se používají především pro dodávky amoniaku do chladicích zařízení; pro dodávky do průmyslových závodů se využívá vesměs železničních cisteren. Malý rozsah používání autocisteren nejen u nás, ale i v jiných evropských zemích, pramení nejen z ryze provozních důvodů (pro přepravu velkých objemů se autocisterny nehodí), ale především z důvodů bezpečnostních. Osídlení ve střední a západní Evropě je totiž velice husté a každá dopravní nehoda autocisterny převážející amoniak může představovat vážné ohrožení obyvatelstva. Poučení lze v tomto ohledu nalézt v historii (např. událost z Texasu, viz Příloha B.2). Existují tři základní typy automobilových cisteren určených pro přepravu nebezpečných látek. Jedná se o (1) cisterny pro převoz látek pod tlakem, tzv. vysokotlaké cisterny, (2) cisterny pro převoz látek v kryogenním stavu a (3) cisterny pro převoz látek za atmosférického tlaku, tzv. atmosférické cisterny (viz obrázek 14), přičemž pro převoz amoniaku je možno používat první dvě z uvedených. Obvykle se jedná o jednokomorové cisternové návěsy (44 m 3 ) nebo snímatelné jednokomorové cisterny (3 m 3 ), existují však i cisterny vícekomorové, nejčastěji čtyřkomorové cisternové návěsy (4 x 11 m 3 ) [25]. Rozdělení původně jednokomorové cisterny do více komor je prováděno z důvodů snížení celkového množství uniklé látky, a tedy i možných nežádoucích následků v případě vzniku dopravní nehody (blíže viz kapitola 2.9.3). Návěsové autocisterny umožňují (při bezpečném plnění na maximálně 80 %) přepravovat až 22 tun zkapalněného amoniaku, snímatelné jednokomorové pak 1,7 tuny. V České republice se pro převoz amoniaku používají pouze snímatelné cisterny, které mají délku 4,5 metru a průměr 0,9 metru (viz obrázek 13). Tyto cisterny, které nejsou vybaveny žádným pojišťovacím ventilem (konstrukce umožňuje odolávat přetlaku až 33,5 MPa), mají tři vývody dva na kapalnou fázi a jeden na plynnou fázi. Obrázek 13: Snímatelná cisterna určená pro přepravu amoniaku [26]. 48

49 Cisterna pro převoz kapaliny pod tlakem (vysokotlaká cisterna); typové označení MC-331 (High Pressure Tank) Cisterna pro převoz hluboce zchlazené kapaliny, resp. zkapalněného plynu (kryogenní cisterna); typové označení MC-338 (Cryogenic Liquid Tank) Cisterna pro převoz kapaliny bez tlaku (atmosférická cisterna); typové označení MC-306 (Nonpressure Liquid Tank) Obrázek 14: Jednotlivé typy automobilových cisteren určených pro přepravu nebezpečných látek [18] Riziko úniku amoniaku při jeho přepravě Jak již bylo výše uvedeno, amoniak je přepravován nejčastěji v automobilových nebo železničních cisternách a tato fáze manipulace s ním, včetně vykládky a nakládky, představuje značné riziko. Statistiky jednoznačně potvrzují, že přeprava po železnici je z hlediska přepočtu na ujeté kilometry, v porovnání s přepravou po silnici, mnohonásobně bezpečnější. Důvodů tohoto stavu se nabízí několik volná přepravní trasa, technické zabezpečení trati, menší provoz, předvídatelnost situace, plynulost přepravy, lepší konstrukční parametry železničních cisteren oproti automobilovým (tloušťka pláště), menší otřesy a namáhání kritických částí přepravního zařízení atd. Proto je potřeba v tomto ohledu věnovat zvýšenou pozornost právě problematice silniční přepravy. Duijm a kol. [25] zpracovali jednotnou statistiku nehodovosti autocisteren na jednotlivých typech silnic a to za použití tří zdrojů dat, jejichž údaje se v některých případech poměrně dosti lišily. Výsledek shrnuje tabulka

50 Tabulka 10: Statistika počtu nehod autocisteren na evropských silnicích podle [25]. Střední počet nehod autocisteren přepočtených na 1 milion ujetých km Typ silnice TNO 1 AVIV 2 Brockhof Všechny silnice (bez rozlišení typu a omezení rychlosti) Dálnice (max. rychlost 120 km/h) Hlavní silnice mimo město (max. rychlost 80 km/h) Městské komunikace (max. rychlost 50 km/h) Poznámka 1 : Podle TNO (1983). LPG, A Study, A comparative analysis of the risks inherent in the storage, transshipment, transport and use of LPG and motor spirit, 10 Main Report LPG, TNO, Apeldoorn, Netherlands. Poznámka 2 : Podle AVIV (1994). Fundamenteel onderzoek naar kanscijfers voor risicoberekeningen bij wegtransport gevaarlijke stoffen (Basic research into probabilities for risk calculations for roudtransport of dangerous substances, in Dutch), Enschede, Netherlands , Pomocí analýzy rizika metodou FTA (strom poruch) shrnul Brockhof [11] možné havarijní scénáře pro autocisterny převážející hořlavé a toxické nebezpečné látky (např. LPG nebo bezvodý amoniak). Jeho analýza pokrývala důsledky silničních nehod, nikoli však důsledky spontánních nežádoucích jevů, jako je vznik ruptur anebo lidská pochybení. Brockhof zde definoval čtyři mechanismy vedoucí k porušení pláště cisterny a následnému úniku látky: (1) propíchnutí pláště cisterny, (2) protržení cisterny vlivem nárazu, (3) proděravění pláště vlivem obrušování (týká se pouze tenkostěnných jednoplášťových cisteren) a (4) roztržení pláště cisterny vlivem působení tepla či ohně (totální ruptura). K těmto typům porušení pláště lze přiřadit předdefinované velikosti otvorů: malá díra (průměr 5 mm), velká díra (průměr 75 mm), totální ruptura (výrazné porušení části pláště s následkem úniku veškerého množství uskladněné látky do 1 minuty). Každé porušení pláště cisterny vede za příslušných okolností a daných podmínek k různým následkům. V případě amoniaku, který má vysoký bod vzplanutí, není v případě jeho úniku reálná jeho iniciace (např. od horkých částí), a tudíž ani vznik jevu VCE. Jev BLEVE však vzniknout může, avšak nikoli doprovázený iniciací uvolněných par a vznikem ohňové koule (Fire Ball), nýbrž pouze s následkem vzniku disperze [4,55]. Podle podmínek uskladnění a místa vzniku porušení integrity pláště může amoniak ze zařízení unikat (1) dvoufázovým únikem (viz obrázek 15), (2) jako plyn anebo (3) jako kapalina. S ohledem na zmíněné fyzikálně-chemické vlastnosti amoniaku vedou všechny tyto typy úniku amoniaku ke vzniku oblaku, který se bude rozptylovat v ovzduší. 50

51 Obrázek 15: Dvoufázový únik zkapalněného amoniaku (rychlostí 0,25 0,6 kg.s -1 ) simulující únik ze železniční cisterny (armaturou pro stáčení) [32]. Foto: Risø National Laboratory. Jednou z možností snížení pravděpodobnosti nežádoucích následků způsobených srážkou autocisterny s jiným vozem, je rozdělení cisterny na více samostatných menších komor (obvykle čtyři komory po cca 11 m 3 ). Pravděpodobnost, že dojde během jedné nehody k porušení několika takových nádrží současně, bude značně menší než pravděpodobnost poškození jen jedné z nich. Při nárazu obsah autocisterny absorbuje kolizní energii, která se projeví působením vyššího hydrostatického tlaku na stěny pláště. Rozdělíme-li cisternu na několik menších částí, bude hlavní část této kolizní energie předána pouze té komoře, která se bude nalézat nejblíže místu kolize. Následkem toho se sice pravděpodobnost porušení pláště jedné komory oproti porušení pláště v případě jednokomorové cisterny ze stejného konstrukčního materiálu zvýší (viz tabulka 11), avšak množství uniklé látky bude v tomto případě nezanedbatelně menší, což se výrazně odrazí na hodnotě individuálního rizika (viz obrázek 16). Tabulka 11: Pravděpodobnosti poškození jednokomorové, resp. čtyřkomorové autocisterny, s následkem úniku převáženého množství látky v případě srážky s jiným vozidlem podle [25]. Kolize autocisterny s: nákladním vozem dodávkou osobním vozem celkový podíl 12,0 % 8,0 % 80,0 % Pravděpodobnost poškození komory cisterny jedoucí rychlostí 80 km/h čelní srážka 8,9 % 0,0 % 0,0 % 12 metrová cisterna (jednokomorová) zadní srážka 23,8 % 0,9 % 0,0 % boční srážka 19,7 % 0,7 % 0,0 % čelní srážka 30,2 % 6,1 % 0,1 % 3 metrová cisterna (čtyřkomorová) zadní srážka 44,7 % 23,8 % 2,3 % boční srážka 40,7 % 17,6 % 2,4 % 51

52 Obrázek 16: Srovnání nebezpečnosti jednotlivých typů cisteren podle [25]. Při přečerpávání amoniaku může dojít k menším únikům způsobených například netěsnostmi při napojení hadic nebo prasklinami v hadicích. S ohledem na toxicitu amoniaku však i takto vzniklé malé úniky mohou představovat vážná nebezpečí, která jsou reálná až do vzdáleností 150 metrů [25]. Tato vzdálenost mnohonásobně převyšuje zónu ohrožení při úniku podobného množství například benzínu nebo LPG (v jejich případě se jedná o ohrožení do vzdálenosti 40 m). Proto je nutné zavádět dodatečná technická opatření směřující k redukci pravděpodobnosti těchto úniků. V případě čerpacích stanic, kde je možné do speciálně upravených automobilů čerpat amoniak coby palivo, je za bezpečnou vzdálenost považována vzdálenost 70 metrů. Orientační srovnání rizika nežádoucích následků pro uvažované havárie nejčastěji převážených nebezpečných látek je uvedeno na obrázku 17, kde je vyneseno individuální riziko proti vzdálenosti od zdroje (místo kolize, silnice). Obrázek 17: Srovnání individuálního rizika nežádoucích následků havárií autocisteren převážejících vybrané nebezpečné látky podle [25]. 52

53 3 EXPERIMENTÁLNÍ ČÁST 3.1 Použité softwarové nástroje Výběr softwarových nástrojů Ministerstvo životního prostředí ČR vydalo v roce 2007 metodický pokyn, kterým doporučuje způsob pro zpracování dokumentu Analýza a hodnocení rizik závažné havárie, vyplývající z ustanovení zákona č. 59/2006 Sb., o prevenci závažných havárií [41]. Tento dokument, který je určen správním úřadům, právnickým a podnikajícím fyzickým osobám, a kontrolním orgánům, obsahuje také doporučený způsob pro modelování rozptylu disperzí a hodnocení příslušných toxických dopadů (toxický rozptyl). V kapitole Odhad následků reprezentativních scénářů závažných havárií a jejich dopadů na životy a zdraví lidí, hospodářská zvířata, životní prostředí a majetek je uveden odkaz na doporučené softwarové produkty (ALOHA, WHAZAN, PHAST, SAFETI, RISKAT, EFFECTS, DAMAGE, ROZEX, TEREX), což posloužilo jako vodítko pro výběr vhodných modelovacích nástrojů. Kromě programu ALOHA, který je volně ke stažení z webových stránek U.S. EPA, jsou všechny ostatní softwarové aplikace licencovanými produkty, takže jejich použití si vyžádalo souhlas držitelů příslušných licencí nebo přímo výrobců. Souhrn vybraných nástrojů, které byly použity pro účely této práce podává tabulka 12. Tabulka 12: Přehled použitých softwarových nástrojů. Softwarový nástroj ALOHA EFFECTS 4 EFFECTS 5.5 TEREX ROZEX Alarm 1.0 Výrobce U.S. Environmental Protection Agency ve spolupráci s National Oceanic and Atmospheric Administration, Spojené státy americké. TNO Environment, Energy and Process Innovation, Nizozemí TNO Environment, Energy and Process Innovation, Nizozemí T-SOFT s.r.o. ve spolupráci s ISATech s.r.o., Česká republika TLP, spol. s r.o. ve spolupráci s Medistyl s.r.o., Česká republika Držitel licence použitého SW nástroje Volně dostupný nástroj VÚBP, v.v.i. Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava T-SOFT s.r.o. TLP s.r.o. SAVE II 3.01 SAVE Consulting Scientists, Nizozemí VÚBP, v.v.i. Níže jsou uvedeny charakteristiky použitých softwarových nástrojů a způsob jejich aplikace pro modelování rozptylu látek v atmosféře. 53

54 3.1.2 ALOHA Charakteristika programu ALOHA je nástroj určený pro havarijní reakci, tedy pro potřeby zvládnutí rychlého rozvinutí záchranných týmů, jakož i pro havarijní plánování [61]. Zahrnuje sílu zdroje, gaussovský model a model rozptylu těžkého plynu. Výstup modelu je jak textový, tak i grafický a obsahuje nákres stopy, otisku oblasti po větru od místa úniku, kde koncentrace může převýšit uživatelem nastavenou prahovou úroveň. ALOHA může dokonce přijímat údaje přenášené z přenosných monitorovacích stanic a může vykreslovat stopu na elektronických mapách v podnikové aplikaci MARPLOT TM. Modely ALOHA jsou validní pouze pro únik a rozptyl čistých, nereagujících chemikálií. Neplatí proto pro členitý terén a průběžné změny rychlosti větru včetně změny jeho horizontální složky. Také nemodeluje disperzi částic a počáteční přetlakový únik plynu z horkého zdroje. Program je validní také jen pro čisté a vzájemně nereagující (uniklé) látky, kterých lze v databázi chemických látek nalézt více jak Databázový systém CAMEO, jehož součástí program ALOHA je, pak obsahuje informace o více než 4000 čistých chemických látkách [61]. Při prováděných numerických výpočtech program předpokládá konstantní rychlost a směr vanutí větru ve všech horizontálních směrech. ALOHA však dokáže počítat i s účinky vertikálních větrných poryvů jak na gaussovskou disperzi, tak na disperzi těžkých plynů a na odpařování z kaluží. Odraz od povrchu země a od vrstvy nízké atmosférické inverze, je také v modelu zohledněn. Z termodynamického hlediska je také počítáno s přenosem tepla z odpařující se kaluže a povrchu země. Výstup modelu zahrnuje text sumarizující uživatelské vstupy, grafy odhadu koncentrace látky pro středovou linii šíření oblaku a nákres stopy úniku v oblasti po větru, kde koncentrace může převýšit uživatelem nastavenou prahovou hodnotu. Úplný scénář výsledků lze uložit do archivních složek. Modelování následků prostřednictvím programu ALOHA umožňuje dobře postihnout následky působení toxické látky, resp. dosah zraňujících koncentrací. Model vychází z polohy zdroje rizika, informací o chemických vlastnostech chemické látky, atmosférických podmínek, charakteru krajiny a množství uniklé látky. 54

55 Obrázek 18: Úvodní obrazovka po spuštění programu ALOHA, verze Modelování rozptylu látek v atmosféře pomocí programu ALOHA Použití modelu rozptylu v programu ALOHA je určeno pro odhad velikosti a tvaru oblasti o příslušné koncentraci uniklé chemické látky v okruhu do 10 km od zdroje úniku. Doba úniku je omezena maximálně na 1 hodinu. Klíčové hodnoty pro nebezpečí plynoucí z úniku látky jsou její toxicita, hořlavost, tepelné záření, nebo přetlak ve skladovacím zásobníku. ALOHA není určena pro modelování úniků radioaktivních látek, kouřových stop nebo dlouhotrvajících přízemních emisí. Výstupy, které ALOHA generuje, jsou representovány vykreslenými oblastmi, kde bude překročena příslušná limitní koncentrace zadaná na začátku výpočtu, resp. oblastmi ohraničenými příslušnými limitními koncentracemi (tzv. zóny ohrožení). Odhadu zóny ohrožení předchází výběr (zadání) příslušných hodnot koncentrace látky v ovzduší LOC (Levels of Concern). ALOHA je vybavena databází standardně užívaných hodnot LOC pro danou látku (IDLH, ERPG, AEGL), ze kterých si může uživatel vybrat, anebo je možné, aby si uživatel zadal konkrétní referenční hodnotu podle svých potřeb. Zajímají-li nás dopady na obyvatelstvu vystavenému účinkům toxické látky, pak by zadání limitních hodnot mělo vycházet také z uvažovaného scénáře. Pokud ale nemáme žádné zvláštní požadavky, doporučuje se za těchto okolností zadávat toxikologické hodnoty ERPG. Maximálně je možné zadat tři hodnoty, které jsou následně vykresleny v grafických výstupech v podobě různě barevných izolinií. Červená křivka představuje nejvyšší koncentrace a tedy i největší nebezpečí. Následují pak oranžová a žlutá. Důležitou informací je, že ALOHA počítá koncentrace znečišťujících látek při zemi a to prostřednictvím dvou různých modelů rozptylu: (1) gaussovského modelu a (2) modelu těžkého plynu. Po zadání 55

56 příslušné látky, typu úniku a meteorologických podmínek program podle molekulové hmotnosti látky a podle hodnoty vypočteného Richardsonova čísla Ri následně automaticky vybírá ze zmíněných dvou modelů. Uživatel má však vždy možnost výběr modelu změnit. Toho lze využít zvláště tehdy, když má látka molekulovou hmotnost menší než vzduch, ale uživatel ví, že je skladována v kryogenním stavu. V takovém případě se bude bezprostředně po svém úniku látka chovat jako těžký plyn příkladem může být právě amoniak. Pokud nemá program dostatek informací k tomu, aby jednoznačně určil, zda se po úniku těžký plyn vytvoří či nikoli, je výpočet rozptylu prováděn podle gaussovského modelu. V takovém případě ale ALOHA uživatele upozorní na skutečnost, že by výsledek měl být ověřen také prostřednictvím modelu těžkého plynu. Gaussovský model rozptylu je nejlépe použitelný pro malé úniky. Lze jej využít i pro modelování větších úniků, avšak musí být splněno, že molekulová hmotnost uniklé látky a její teplota jsou podobné okolnímu plynnému prostředí, tedy vzduchu. Model rozptylu těžkého plynu je dobře použitelný zejména pro modelování úniků velkého množství látek o molekulové hmotnosti vyšší jak okolní prostředí a o teplotách nižších, než je teplota okolí. Algoritmy pro modelování těžkých plynů užitých v programu ALOHA jsou postaveny na rovnicích odvozených Spicerem a Bavenou [61], jež byly použily již v modelu DEGADIS. Tento model je obecně uznávaný za vysoce validní, neboť byl ověřen sérií rozsáhlých terénních testů uskutečněných v 80-tých letech 20. století. Pro modelování programem ALOHA je po výběru látky a modelu nutné zadat ještě následující fyzikální parametry: celkové množství uniklé látky, střední rychlost větru a směr větru, teplotu vzduchu, koeficient drsnosti povrchu (uživatel může vybírat pomocí zástupných symbolů volná krajina, vodní hladina a město nebo les, anebo může zadat vlastní specifickou hodnotu), oblačnou pokrývku v desetinách, relativní vlhkost vzduchu, čas, datum a zeměpisnou délku a šířku místa (zeměpisné údaje pro jednotlivá významná města USA jsou uloženy v přiložené zeměpisné databázi) ty jsou požadovány pro výpočet intenzity slunečního záření, atmosférický tlak (počítaný z nadmořské výšky podle zeměpisné databáze), který ovlivňuje některé odhady síly zdroje. 56

57 3.1.3 SAVE II Charakteristika programu Program SAVE II je numerický program určený pro modelování následků havarijních scénářů. Program umožňuje získávat komplexní výstupy analýzy a hodnocení rizik spojených s nebezpečnými chemickými látkami, včetně vykreslení izolinií individuálního rizika a F-N křivky společenského rizika. V tomto ohledu je to nástroj vysoce kvalitní a validní, který rozsahem výstupů převyšuje ostatní srovnatelné produkty. Algoritmus programu je postaven na tzv. holandských přístupech, tj. metodikách CPR 14 a CPR 18 [52]. Softwarové řešení programu je provedeno pro práci v prostředí MS Windows, nicméně s operačním systémem MS-DOS je také kompatibilní. Obrázek 19: Úvodní obrazovka po spuštění programu SAVE II, verze Modelování rozptylu látek v atmosféře pomocí programu SAVE II Program umožňuje modelovat chování disperzí v atmosféře prostřednictvím čtyř modulů, které popisují způsob vstupu látky do atmosféry: modul pro rozptyl unikajícího těžkého plynu (Dense/Cold Gas/Vapour), modul pro sprejový rozstřik unikající kapaliny (Spray Release), modul pro vroucí kapalinu (Boiling Liquid), modul pro rozptyl unikajícího neutrálního plynu (Neutral Gas). Kromě výběru modulu pro výpočet rozptylu disperze, musí uživatel zadat také typ úniku látky ze zařízení. Nabízí se pět možností: kontinuální únik následovaný rozptylem toxické látky, 57

Modelování zdravotně významných částic v ovzduší v podmínkách městské zástavby

Modelování zdravotně významných částic v ovzduší v podmínkách městské zástavby Modelování zdravotně významných částic v ovzduší v podmínkách městské zástavby Jiří Pospíšil, Miroslav Jícha pospisil.j@fme.vutbr.cz Vysoké učení technické v Brně Fakulta strojního inženýrství Energetický

Více

Fakulta bezpečnostního inženýrství VŠB TUO

Fakulta bezpečnostního inženýrství VŠB TUO Fakulta bezpečnostního inženýrství VŠB TUO Transport nebezpečných látek a odpadů Další zdroje informací o nebezpečných vlastnostech látek a předmětů Ing. Hana Věžníková, Ph.D. Proč další informace? Dohoda

Více

Modelování úniku a rozptylu nebezpečných plynných látek v atmosféře

Modelování úniku a rozptylu nebezpečných plynných látek v atmosféře Modelování úniku a rozptylu nebezpečných plynných látek v atmosféře Petr Skřehot, Radovan Říman Výzkumný ústav bezpečnosti práce, v.v.i., Praha, Jeruzalémská 9, 116 5 Praha 1 e-mail: skrehot@vubp-praha.cz

Více

Návrh metodiky pro stanovení bezpečnostních rizik plynovodů Zvýšení efektivnosti provozu a údržby potrubních systémů Nitra 15-16.11.

Návrh metodiky pro stanovení bezpečnostních rizik plynovodů Zvýšení efektivnosti provozu a údržby potrubních systémů Nitra 15-16.11. Návrh metodiky pro stanovení bezpečnostních rizik plynovodů Zvýšení efektivnosti provozu a údržby potrubních systémů Nitra 15-16.11. 2011 Ing. Petr Bebčák, Ph.D. K.B.K. fire, s.r.o. Ostrava VŠB TU Ostrava

Více

REJSTŘÍK Aerologický diagram 99, 112 ALARA 297, 298, 390, 391 ALARP 297, 298, 330, 390 ALOHA 78, 148, 150, 151 153, 161 166 Analýza a hodnocení rizik 150, 227, 231, 239, 244, 282, 297, 298, 374, 384, 387,

Více

Zákon č. 59/2006 Sb. ze dne 2. února 2006

Zákon č. 59/2006 Sb. ze dne 2. února 2006 Zákon č. 59/2006 Sb. ze dne 2. února 2006 o prevenci závažných havárií způsobených vybranými nebezpečnými chemickými látkami nebo chemickými přípravky Ústí nad Labem 4/2014 Ing. Jaromír Vachta Účel a působnost

Více

TOXIKOLOGICKÁ PROBLEMATIKA CHEMICKÝCH HAVARIÍ

TOXIKOLOGICKÁ PROBLEMATIKA CHEMICKÝCH HAVARIÍ TOXIKOLOGICKÁ PROBLEMATIKA CHEMICKÝCH HAVARIÍ prof. RNDr. Jiří Patočka, DrSc. prof. RNDr. Rudolf Štětina, CSc. Katedra toxikologie Fakulta vojenského zdravotnictví UO Hradec Králové Rozdělení jedů Podle

Více

Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru. Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR

Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru. Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR Vliv Mosteckého jezera na teplotu a vlhkost vzduchu a rychlost větru Lukáš Pop Ústav fyziky atmosféry v. v. i. AV ČR Motivace a cíle výzkumu Vznik nové vodní plochy mění charakter povrchu (teplotní charakteristiky,

Více

CVIČENÍ č. 11 ZTRÁTY PŘI PROUDĚNÍ POTRUBÍM

CVIČENÍ č. 11 ZTRÁTY PŘI PROUDĚNÍ POTRUBÍM CVIČENÍ č. 11 ZTRÁTY PŘI PROUDĚNÍ POTRUBÍM Místní ztráty, Tlakové ztráty Příklad č. 1: Jistá část potrubí rozvodného systému vody se skládá ze dvou paralelně uspořádaných větví. Obě potrubí mají průřez

Více

Hydromechanické procesy Obtékání těles

Hydromechanické procesy Obtékání těles Hydromechanické procesy Obtékání těles M. Jahoda Klasifikace těles 2 Typy externích toků dvourozměrné osově symetrické třírozměrné (s/bez osy symetrie) nebo: aerodynamické vs. neaerodynamické Odpor a vztlak

Více

INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ

INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 21. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ CZ.1.07/1.1.00/08.0010 NUMERICKÉ SIMULACE ING. KATEŘINA

Více

Vícefázové reaktory. Probublávaný reaktor plyn kapalina katalyzátor. Zuzana Tomešová

Vícefázové reaktory. Probublávaný reaktor plyn kapalina katalyzátor. Zuzana Tomešová Vícefázové reaktory Probublávaný reaktor plyn kapalina katalyzátor Zuzana Tomešová 2008 Probublávaný reaktor plyn - kapalina - katalyzátor Hydrogenace méně těkavých látek za vyššího tlaku Kolony naplněné

Více

Zákon č. 59/2006 Sb. ze dne 2. února 2006

Zákon č. 59/2006 Sb. ze dne 2. února 2006 Zákon č. 59/2006 Sb. ze dne 2. února 2006 o prevenci závažných havárií způsobených vybranými nebezpečnými chemickými látkami nebo chemickými přípravky Ústí nad Labem 4/2013 Ing. Jaromír Vachta Účel a působnost

Více

Bezpečnost chemických výrob N111001. Petr Zámostný místnost: A-72a tel.: 4222 e-mail: petr.zamostny@vscht.cz

Bezpečnost chemických výrob N111001. Petr Zámostný místnost: A-72a tel.: 4222 e-mail: petr.zamostny@vscht.cz Bezpečnost chemických výrob N111001 Petr Zámostný místnost: A-72a tel.: 4222 e-mail: petr.zamostny@vscht.cz Rizika plynoucí z chemických výrob Slavné havárie Zákon o prevenci závažných havárií Analýza

Více

Pracovní list č. 3 téma: Povětrnostní a klimatičtí činitelé část 2

Pracovní list č. 3 téma: Povětrnostní a klimatičtí činitelé část 2 Pracovní list č. 3 téma: Povětrnostní a klimatičtí činitelé část 2 Obsah tématu: 1) Vzdušný obal země 2) Složení vzduchu 3) Tlak vzduchu 4) Vítr 5) Voda 1) VZDUŠNÝ OBAL ZEMĚ Vzdušný obal Země.. je směs

Více

Názvosloví Kvalita Výroba Kondenzace Teplosměnná plocha

Názvosloví Kvalita Výroba Kondenzace Teplosměnná plocha Názvosloví Kvalita Výroba Kondenzace Teplosměnná plocha Názvosloví páry Pro správné pochopení funkce parních systémů musíme znát základní pojmy spojené s párou. Entalpie Celková energie, příslušná danému

Více

Mechanika tekutin. Tekutiny = plyny a kapaliny

Mechanika tekutin. Tekutiny = plyny a kapaliny Mechanika tekutin Tekutiny = plyny a kapaliny Vlastnosti kapalin Kapaliny mění tvar, ale zachovávají objem jsou velmi málo stlačitelné Ideální kapalina: bez vnitřního tření je zcela nestlačitelná Viskozita

Více

Vliv protiprašných sítí na dispersi pevných částic v blízkosti technologického celku (matematické modelování - předběžná zpráva)

Vliv protiprašných sítí na dispersi pevných částic v blízkosti technologického celku (matematické modelování - předběžná zpráva) Vliv protiprašných sítí na dispersi pevných částic v blízkosti technologického celku (matematické modelování - předběžná zpráva) Byl sestaven zjednodušený matematický model pro dvojrozměrné (2D) simulace

Více

STANOVENÍ EMISÍ LÁTEK ZNEČIŠŤUJÍCÍCH OVZDUŠÍ Z DOPRAVY

STANOVENÍ EMISÍ LÁTEK ZNEČIŠŤUJÍCÍCH OVZDUŠÍ Z DOPRAVY STANOVENÍ EMISÍ LÁTEK ZNEČIŠŤUJÍCÍCH OVZDUŠÍ Z DOPRAVY Původní Metodika stanovení emisí látek znečišťujících ovzduší z dopravy, která je schválená pro výpočty emisí z dopravy na celostátní a regionální

Více

Dyson s Coulomb gas on a circle and intermediate eigenvalue statistics

Dyson s Coulomb gas on a circle and intermediate eigenvalue statistics Dyson s Coulomb gas on a circle and intermediate eigenvalue statistics Rainer Scharf, Félix M. Izrailev, 1990 rešerše: Pavla Cimrová, 28. 2. 2012 1 Náhodné matice Náhodné matice v současnosti nacházejí

Více

Kinetická teorie ideálního plynu

Kinetická teorie ideálního plynu Přednáška 10 Kinetická teorie ideálního plynu 10.1 Postuláty kinetické teorie Narozdíl od termodynamiky kinetická teorie odvozuje makroskopické vlastnosti látek (např. tlak, teplotu, vnitřní energii) na

Více

Experimentáln. lní toků ve VK EMO. XXX. Dny radiační ochrany Liptovský Ján 10.11.-14.11.2008 Petr Okruhlica, Miroslav Mrtvý, Zdenek Kopecký. www.vf.

Experimentáln. lní toků ve VK EMO. XXX. Dny radiační ochrany Liptovský Ján 10.11.-14.11.2008 Petr Okruhlica, Miroslav Mrtvý, Zdenek Kopecký. www.vf. Experimentáln lní měření průtok toků ve VK EMO XXX. Dny radiační ochrany Liptovský Ján 10.11.-14.11.2008 Petr Okruhlica, Miroslav Mrtvý, Zdenek Kopecký Systém měření průtoku EMO Měření ve ventilačním komíně

Více

Fyzikální vzdělávání. 1. ročník. Učební obor: Kuchař číšník Kadeřník. Implementace ICT do výuky č. CZ.1.07/1.1.02/02.0012 GG OP VK

Fyzikální vzdělávání. 1. ročník. Učební obor: Kuchař číšník Kadeřník. Implementace ICT do výuky č. CZ.1.07/1.1.02/02.0012 GG OP VK Fyzikální vzdělávání 1. ročník Učební obor: Kuchař číšník Kadeřník 1 2 Termika 2.1Teplota, teplotní roztažnost látek 2.2 Teplo a práce, přeměny vnitřní energie tělesa 2.3 Tepelné motory 2.4 Struktura pevných

Více

Přípravný kurz k přijímacím zkouškám. Obecná a anorganická chemie. RNDr. Lukáš Richtera, Ph.D. Ústav chemie materiálů Fakulta chemická VUT v Brně

Přípravný kurz k přijímacím zkouškám. Obecná a anorganická chemie. RNDr. Lukáš Richtera, Ph.D. Ústav chemie materiálů Fakulta chemická VUT v Brně Přípravný kurz k přijímacím zkouškám Obecná a anorganická chemie RNDr. Lukáš Richtera, Ph.D. Ústav chemie materiálů Fakulta chemická VUT v Brně část III. - 23. 3. 2013 Hmotnostní koncentrace udává se jako

Více

NUMERICKÝ MODEL NESTACIONÁRNÍHO PŘENOSU TEPLA V PALIVOVÉ TYČI JADERNÉHO REAKTORU VVER 1000 SVOČ FST 2014

NUMERICKÝ MODEL NESTACIONÁRNÍHO PŘENOSU TEPLA V PALIVOVÉ TYČI JADERNÉHO REAKTORU VVER 1000 SVOČ FST 2014 NUMERICKÝ MODEL NESTACIONÁRNÍHO PŘENOSU TEPLA V PALIVOVÉ TYČI JADERNÉHO REAKTORU VVER 1000 SVOČ FST 2014 Miroslav Kabát, Západočeská univerzita v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plzeň Česká republika ABSTRAKT

Více

PROVÁDĚCÍ ROZHODNUTÍ KOMISE. ze dne 30.6.2011

PROVÁDĚCÍ ROZHODNUTÍ KOMISE. ze dne 30.6.2011 EVROPSKÁ KOMISE V Bruselu dne 30.6.2011 K(2011) 4598 v konečném znění PROVÁDĚCÍ ROZHODNUTÍ KOMISE ze dne 30.6.2011 o dotazníku na období 2012 2014, který se týká směrnice Rady 96/82/ES o kontrole nebezpečí

Více

MECHANIKA KAPALIN A PLYNŮ. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Mechanika - 1. ročník

MECHANIKA KAPALIN A PLYNŮ. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Mechanika - 1. ročník MECHANIKA KAPALIN A PLYNŮ Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Mechanika - 1. ročník Mechanika kapalin a plynů Hydrostatika - studuje podmínky rovnováhy kapalin. Aerostatika - studuje podmínky rovnováhy

Více

Práce, energie a další mechanické veličiny

Práce, energie a další mechanické veličiny Práce, energie a další mechanické veličiny Úvod V předchozích přednáškách jsme zavedli základní mechanické veličiny (rychlost, zrychlení, síla, ) Popis fyzikálních dějů usnadňuje zavedení dalších fyzikálních

Více

Zákony ideálního plynu

Zákony ideálního plynu 5.2Zákony ideálního plynu 5.1.1 Ideální plyn 5.1.2 Avogadrův zákon 5.1.3 Normální podmínky 5.1.4 Boyleův-Mariottův zákon Izoterma 5.1.5 Gay-Lussacův zákon 5.1.6 Charlesův zákon 5.1.7 Poissonův zákon 5.1.8

Více

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice RADON - CHARAKTERISTIKA Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v rámci projektu "Integrace a podpora

Více

9 Charakter proudění v zařízeních

9 Charakter proudění v zařízeních 9 Charakter proudění v zařízeních Egon Eckert, Miloš Marek, Lubomír Neužil, Jiří Vlček A Výpočtové vztahy Jedním ze způsobů, který nám v praxi umožňuje získat alespoň omezené informace o charakteru proudění

Více

1. Okalibrujte pomocí bodu tání ledu, bodu varu vody a bodu tuhnutí cínu:

1. Okalibrujte pomocí bodu tání ledu, bodu varu vody a bodu tuhnutí cínu: 1 Pracovní úkoly 1. Okalibrujte pomocí bodu tání ledu, bodu varu vody a bodu tuhnutí cínu: a. platinový odporový teploměr (určete konstanty R 0, A, B) b. termočlánek měď-konstantan (určete konstanty a,

Více

Zákony hromadění chyb.

Zákony hromadění chyb. Zákony hromadění chyb. Zákon hromadění skutečných chyb. Zákon hromadění středních chyb. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Přírodovědecká fakulta Univerzity Karlovy v Praze, Katedra aplikované geoinformatiky

Více

ZMĚNY SKUPENSTVÍ LÁTEK

ZMĚNY SKUPENSTVÍ LÁTEK ZMĚNY SKUPENSTVÍ LÁTEK TÁNÍ A TUHNUTÍ - OSNOVA Kapilární jevy příklad Skupenské přeměny látek Tání a tuhnutí Teorie s video experimentem Příklad KAPILÁRNÍ JEVY - OPAKOVÁNÍ KAPILÁRNÍ JEVY - PŘÍKLAD Jak

Více

Řešení: Fázový diagram vody

Řešení: Fázový diagram vody Řešení: 1) Menší hustota ledu v souladu s Archimédovým zákonem zapříčiňuje plování jedu ve vodě. Vodní nádrže a toky tudíž zamrzají shora (od hladiny). Kdyby hustota ledu byla větší než hustota vody, docházelo

Více

Okruhy ke státní závěrečné zkoušce navazujícího magisterského studia oboru Bezpečnostní inženýrství

Okruhy ke státní závěrečné zkoušce navazujícího magisterského studia oboru Bezpečnostní inženýrství Nebezpečné látky 1. Podmínky procesu hoření, teorie oxidace Klasifikace chemických látek a směsí (dle zákona o chemických látkách i nařízení CLP) 2. Hořlavé látky a jejich dělení Označování chemických

Více

A-PDF Split DEMO : Purchase from www.a-pdf.com to remove the watermark

A-PDF Split DEMO : Purchase from www.a-pdf.com to remove the watermark A-PDF Split DEMO : Purchase from www.a-pdf.com to remove the watermark STŘEDNĚDOBÁ STRATEGIE (DO ROKU 2020) ZLEPŠENÍ KVALITY OVZDUŠÍ V ČR Tabulka 47: Úplná emisní bilance kraje Vysočina, údaje rok 2011,

Více

INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ

INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ Ohlašování za rok 2011 Postup zjišťování vybraných údajů o únicích znečišťujících látek do vod pro provozovatele čistíren odpadních vod Odbor posuzování

Více

CFD výpočtový model bazénu pro skladování použitého paliva na JE Temelín a jeho validace

CFD výpočtový model bazénu pro skladování použitého paliva na JE Temelín a jeho validace CFD výpočtový model bazénu pro skladování použitého paliva na JE Temelín a jeho validace Ondřej Burian Pavel Zácha Václav Železný ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Ústav energetiky NUSIM 2013 Co je to CFD?

Více

Návrh a realizace úloh do Fyzikálního praktika z mechaniky a termiky

Návrh a realizace úloh do Fyzikálního praktika z mechaniky a termiky Návrh a realizace úloh do Fyzikálního praktika z mechaniky a termiky DIPLOMOVÁ PRÁCE Studentka: Bc. Lenka Kadlecová Vedoucí práce: Ing. Helena Poláková, PhD. Aktuálnost zpracování tématu Původně Od 2014

Více

ZÁSADY BEZPEČNÉHO NAKLÁDÁNÍ A DISTRIBUCE VYSOCE TOXICKÝCH PLYNŮ A SMĚSÍ

ZÁSADY BEZPEČNÉHO NAKLÁDÁNÍ A DISTRIBUCE VYSOCE TOXICKÝCH PLYNŮ A SMĚSÍ ZÁSADY BEZPEČNÉHO NAKLÁDÁNÍ A DISTRIBUCE VYSOCE TOXICKÝCH PLYNŮ A SMĚSÍ Převzatý materiál EIGA IGC Doc 130/05/E Revize EIGA TN 509/90/E Český překlad proveden pracovní skupinou PS-4 ČATP. EUROPEAN INDUSTRIAL

Více

Jednorázové měření emisí Ing. Yvonna Hlínová

Jednorázové měření emisí Ing. Yvonna Hlínová ODBORNÉ VZDĚLÁVÁNÍ ÚŘEDNÍKŮ PRO VÝKON STÁTNÍ SPRÁVY OCHRANY OVZDUŠÍ V ČESKÉ REPUBLICE Jednorázové měření emisí Ing. Yvonna Hlínová Nástroje regulující úroveň znečišťování (1/2) Regulační nástroje k omezování

Více

1 Evropské dokumenty ve vztahu k požární ochraně

1 Evropské dokumenty ve vztahu k požární ochraně 1 Evropské dokumenty ve vztahu k požární ochraně 1.1 Úvod V roce 1985 byl v ES zahájen proces sjednocení postupů při hodnocení výrobků. Aby mohly být výrobky takto jednotně hodnoceny, je zapotřebí znát

Více

III. Odůvodnění. Obecná část

III. Odůvodnění. Obecná část Odůvodnění III. Obecná část Návrh vyhlášky o podrobnostech nakládání s elektrozařízeními a elektroodpady a o změně vyhlášky č. 237/2002 Sb., o podrobnostech způsobu provedení zpětného odběru některých

Více

Modelování znečištění ovzduší. Nina Benešová

Modelování znečištění ovzduší. Nina Benešová Modelování znečištění ovzduší Nina Benešová 2. května 2012 trocha historie druhy znečišt ujících látek a jejich vliv na člověka a životní prostředí k čemu je dobré umět znečištění modelovat typy modelů

Více

Bezpečnost a ochrana zdraví; Zdravotní pojištění, zdravotní péče Normy:

Bezpečnost a ochrana zdraví; Zdravotní pojištění, zdravotní péče Normy: Název předpisu: Vyhláška, kterou se stanoví podmínky pro zařazování prací do kategorií, limitní hodnoty ukazatelů biologických expozičních testů, podmínky odběru biologického materiálu pro provádění biologických

Více

Informace o emisních inventurách a emisních projekcích České republiky 2005

Informace o emisních inventurách a emisních projekcích České republiky 2005 Informace o emisních inventurách a emisních projekcích České republiky 2005 II. 1. Emisní inventura Zpracování této zprávy ukládá nařízení vlády č. 351/2002 Sb., kterým se stanoví závazné emisní stropy

Více

T0 Teplo a jeho měření

T0 Teplo a jeho měření Teplo a jeho měření 1 Teplo 2 Kalorimetrie Kalorimetr 3 Tepelná kapacita 3.1 Měrná tepelná kapacita Měrná tepelná kapacita při stálém objemu a stálém tlaku Poměr měrných tepelných kapacit 3.2 Molární tepelná

Více

BEZPEČNOSTNÍ LIST Podle Nařízení Evropské komise (EU) č. 453/2010, příloha II

BEZPEČNOSTNÍ LIST Podle Nařízení Evropské komise (EU) č. 453/2010, příloha II Stránka: 1 ODDÍL 1. Identifikace látky/směsi a společnosti/podniku 1.1 Identifikátor výrobku DESTILOVANÁ VODA 1.2 Příslušná určená použití směsi Destilovaná voda se používá pro technické účely k ředění

Více

ČÁST PRVNÍ INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ A INTEGROVANÝ SYSTÉM PLNĚNÍ OHLAŠOVACÍCH POVINNOSTÍ V OBLASTI ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ

ČÁST PRVNÍ INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ A INTEGROVANÝ SYSTÉM PLNĚNÍ OHLAŠOVACÍCH POVINNOSTÍ V OBLASTI ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ č. 25/2008 Sb. ZÁKON ze dne 16. ledna 2008 o integrovaném registru znečišťování životního prostředí a integrovaném systému plnění ohlašovacích povinností v oblasti životního prostředí a o změně některých

Více

MODELOVÁNÍ. Základní pojmy. Obecný postup vytváření induktivních modelů. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10

MODELOVÁNÍ. Základní pojmy. Obecný postup vytváření induktivních modelů. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10 MODELOVÁNÍ základní pojmy a postupy principy vytváření deterministických matematických modelů vybrané základní vztahy používané při vytváření matematických modelů ukázkové příklady Základní pojmy matematický

Více

25_2008_Sb.txt INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ A INTEGROVANÝ SYSTÉM PLNĚNÍ OHLAŠOVACÍCH POVINNOSTÍ V OBLASTI ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ

25_2008_Sb.txt INTEGROVANÝ REGISTR ZNEČIŠŤOVÁNÍ ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ A INTEGROVANÝ SYSTÉM PLNĚNÍ OHLAŠOVACÍCH POVINNOSTÍ V OBLASTI ŽIVOTNÍHO PROSTŘEDÍ 25/2008 Sb. ZÁKON ze dne 16. ledna 2008 o integrovaném registru znečišťování životního prostředí a integrovaném a o změně některých zákonů Změna: 227/2009 Sb. Změna: 281/2009 Sb. Parlament se usnesl na

Více

Ing. Jiří Jungmann, Výzkumný ústav maltovin Praha, s.r.o.

Ing. Jiří Jungmann, Výzkumný ústav maltovin Praha, s.r.o. Ing. Jiří Jungmann, Výzkumný ústav maltovin Praha, s.r.o. * * prvek, protonové číslo 80, rel. atomová hmotnost 200,59 * tekutý kov, teplota tání činí -38,89 oc, teplota varu 356,73 oc * dobře vede elektrický

Více

Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011

Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011 Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011 Cíle doktorandské práce Seminář 10. 11. 2010 Najít, implementovat, ověřit a do praxe

Více

Parlament se usnesl na tomto zákoně České republiky:

Parlament se usnesl na tomto zákoně České republiky: Strana 510 Sbírka zákonů č. 25 / 2008 Částka 11 25 ZÁKON ze dne 16. ledna 2008 o integrovaném registru znečišťování životního prostředí a integrovaném systému plnění ohlašovacích povinností v oblasti životního

Více

KAPALINY. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Sekunda

KAPALINY. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Sekunda KAPALINY Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Sekunda Vlastnosti molekul kapalin V neustálém pohybu Ve stejných vzdálenostech, nejsou ale vázány Působí na sebe silami: odpudivé x přitažlivé Vlastnosti kapalin

Více

BIOMECHANIKA DYNAMIKA NEWTONOVY POHYBOVÉ ZÁKONY, VNITŘNÍ A VNĚJŠÍ SÍLY ČASOVÝ A DRÁHOVÝ ÚČINEK SÍLY

BIOMECHANIKA DYNAMIKA NEWTONOVY POHYBOVÉ ZÁKONY, VNITŘNÍ A VNĚJŠÍ SÍLY ČASOVÝ A DRÁHOVÝ ÚČINEK SÍLY BIOMECHANIKA DYNAMIKA NEWTONOVY POHYBOVÉ ZÁKONY, VNITŘNÍ A VNĚJŠÍ SÍLY ČASOVÝ A DRÁHOVÝ ÚČINEK SÍLY ROTAČNÍ POHYB TĚLESA, MOMENT SÍLY, MOMENT SETRVAČNOSTI DYNAMIKA Na rozdíl od kinematiky, která se zabývala

Více

Ing. Michal SKŘEBSKÝ 606 788 384

Ing. Michal SKŘEBSKÝ 606 788 384 Ing. Michal SKŘEBSKÝ 606 788 384 Cíl Naučit vnímat vedoucí pracovníky ochranu životního prostředí jako součást každodenní práce, včetně výchovného působení na své okolí. Orientovat se v základních dokumentech

Více

10. Energie a její transformace

10. Energie a její transformace 10. Energie a její transformace Energie je nejdůležitější vlastností hmoty a záření. Je obsažena v každém kousku hmoty i ve světelném paprsku. Je ve vesmíru a všude kolem nás. S energií se setkáváme na

Více

Fyzikální chemie. Magda Škvorová KFCH CN463 magda.skvorova@ujep.cz, tel. 3302. 14. února 2013

Fyzikální chemie. Magda Škvorová KFCH CN463 magda.skvorova@ujep.cz, tel. 3302. 14. února 2013 Fyzikální chemie Magda Škvorová KFCH CN463 magda.skvorova@ujep.cz, tel. 3302 14. února 2013 Co je fyzikální chemie? Co je fyzikální chemie? makroskopický přístup: (klasická) termodynamika nerovnovážná

Více

523/2006 Sb. VYHLÁŠKA

523/2006 Sb. VYHLÁŠKA 523/2006 Sb. VYHLÁŠKA ze dne 21. listopadu 2006, kterou se stanoví mezní hodnoty hlukových ukazatelů, jejich výpočet, základní požadavky na obsah strategických hlukových map a akčních plánů a podmínky

Více

Proudění viskózní tekutiny. Renata Holubova renata.holubov@upol.cz. Viskózní tok, turbulentní proudění, Poiseuillův zákon, Reynoldsovo číslo.

Proudění viskózní tekutiny. Renata Holubova renata.holubov@upol.cz. Viskózní tok, turbulentní proudění, Poiseuillův zákon, Reynoldsovo číslo. PROMOTE MSc POPIS TÉMATU FYZKA 1 Název Tematický celek Jméno a e-mailová adresa autora Cíle Obsah Pomůcky Poznámky Proudění viskózní tekutiny Mechanika kapalin Renata Holubova renata.holubov@upol.cz Popis

Více

Atmosféra, znečištění vzduchu, hašení

Atmosféra, znečištění vzduchu, hašení Atmosféra, znečištění vzduchu, hašení Zemská atmosféra je vrstva plynů obklopující planetu Zemi, udržovaná na místě zemskou gravitací. Obsahuje přibližně 78 % dusíku a 21 % kyslíku, se stopovým množstvím

Více

1. Změřte teplotní závislost povrchového napětí destilované vody σ v rozsahu teplot od 295 do 345 K metodou bublin.

1. Změřte teplotní závislost povrchového napětí destilované vody σ v rozsahu teplot od 295 do 345 K metodou bublin. 1 Pracovní úkoly 1. Změřte teplotní závislost povrchového napětí destilované vody σ v rozsahu teplot od 295 do 35 K metodou bublin. 2. Měřenou závislost znázorněte graficky. Závislost aproximujte kvadratickou

Více

Princip hodnocení významnosti zdrojů pro stanovení emisních stropů. Nízkoemisní zóny

Princip hodnocení významnosti zdrojů pro stanovení emisních stropů. Nízkoemisní zóny Princip hodnocení významnosti zdrojů pro stanovení emisních stropů Nízkoemisní zóny Princip hodnocení významnosti zdrojů pro stanovení emisních stropů Významnost bude stanovena na základě odhadu jejich

Více

Energie v chemických reakcích

Energie v chemických reakcích Energie v chemických reakcích Energetická bilance reakce CH 4 + Cl 2 = CH 3 Cl + HCl rozštěpení vazeb vznik nových vazeb V chemických reakcích dochází ke změně vazeb mezi atomy. Vazebná energie uvolnění

Více

1. Látkové soustavy, složení soustav

1. Látkové soustavy, složení soustav , složení soustav 1 , složení soustav 1. Základní pojmy 1.1 Hmota 1.2 Látky 1.3 Pole 1.4 Soustava 1.5 Fáze a fázové přeměny 1.6 Stavové veličiny 1.7 Složka 2. Hmotnost a látkové množství 3. Složení látkových

Více

Test jednotky, veličiny, práce, energie, tuhé těleso

Test jednotky, veličiny, práce, energie, tuhé těleso DUM Základy přírodních věd DUM III/2-T3-16 Téma: Práce a energie Střední škola Rok: 2012 2013 Varianta: A Zpracoval: Mgr. Pavel Hrubý TEST Test jednotky, veličiny, práce, energie, tuhé těleso 1 Účinnost

Více

Hodnocení lokálních změn kvality ovzduší v průběhu napouštění jezera Most

Hodnocení lokálních změn kvality ovzduší v průběhu napouštění jezera Most Hodnocení lokálních změn kvality ovzduší v průběhu napouštění jezera Most Ing. Jan Brejcha, Výzkumný ústav pro hnědé uhlí a.s., brejcha@vuhu.cz Voda a krajina 2014 1 Projekt č. TA01020592 je řešen s finanční

Více

Koncepční nástroje a jejich role Ing. Vladislav Bízek, CSc.

Koncepční nástroje a jejich role Ing. Vladislav Bízek, CSc. ODBORNÉ VZDĚLÁVÁNÍ ÚŘEDNÍKŮ PRO VÝKON STÁTNÍ SPRÁVY OCHRANY OVZDUŠÍ V ČESKÉ REPUBLICE Koncepční nástroje a jejich role Ing. Vladislav Bízek, CSc. Systém posuzování a řízení kvality ovzduší Koncepční úroveň

Více

Chemie životního prostředí III Hydrosféra (06) Atmosférické vody

Chemie životního prostředí III Hydrosféra (06) Atmosférické vody Centre of Excellence Chemie životního prostředí III Hydrosféra (06) Atmosférické vody Ivan Holoubek RECETOX, Masaryk University, Brno, CR holoubek@recetox. recetox.muni.cz; http://recetox.muni muni.cz

Více

TERMOMECHANIKA PRO STUDENTY STROJNÍCH FAKULT prof. Ing. Milan Pavelek, CSc. Brno 2013

TERMOMECHANIKA PRO STUDENTY STROJNÍCH FAKULT prof. Ing. Milan Pavelek, CSc. Brno 2013 Vysoké učení technické v Brně Fakulta strojního inženýrství, Energetický ústav Odbor termomechaniky a techniky prostředí TERMOMECHANIKA PRO STUDENTY STROJNÍCH FAKULT prof. Ing. Milan Pavelek, CSc. Brno

Více

Numerická simulace přestupu tepla v segmentu výměníku tepla

Numerická simulace přestupu tepla v segmentu výměníku tepla Konference ANSYS 2009 Numerická simulace přestupu tepla v segmentu výměníku tepla M. Kůs Západočeská univerzita v Plzni, Výzkumné centrum Nové technologie, Univerzitní 8, 306 14 Plzeň Abstract: The article

Více

Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu

Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo projektu: CZ.1.07/2.2.00/28.0326 PROJEKT

Více

Ověřovací nástroj PENB MANUÁL

Ověřovací nástroj PENB MANUÁL Ověřovací nástroj PENB MANUÁL Průkaz energetické náročnosti budovy má umožnit majiteli a uživateli jednoduché a jasné porovnání kvality budov z pohledu spotřeb energií Ověřovací nástroj kvality zpracování

Více

Fyzická bezpečnost, organizační opatření. RNDr. Igor Čermák, CSc.

Fyzická bezpečnost, organizační opatření. RNDr. Igor Čermák, CSc. Fyzická bezpečnost, organizační opatření RNDr. Igor Čermák, CSc. Katedra počítačových systémů Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Igor Čermák, 2011 Informační bezpečnost,

Více

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení 2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků

Více

TEPELNÉ JEVY. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Tercie

TEPELNÉ JEVY. Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Tercie TEPELNÉ JEVY Mgr. Jan Ptáčník - GJVJ - Fyzika - Tercie Vnitřní energie tělesa Každé těleso se skládá z látek. Látky se skládají z částic. neustálý neuspořádaný pohyb kinetická energie vzájemné působení

Více

TUNEL PANENSKÁ Za použití vizualizace požárního větrání horkým kouřem pomocí aerosolu s reálným energetickým zdrojem

TUNEL PANENSKÁ Za použití vizualizace požárního větrání horkým kouřem pomocí aerosolu s reálným energetickým zdrojem Komplexní zkouška požárně bezpečnostních zařízení tunelu na Dálnici D8 Praha Ústí nad Labem státní TUNEL PANENSKÁ Za použití vizualizace požárního větrání horkým kouřem pomocí aerosolu s reálným energetickým

Více

BEZPEČNOSTNÍ LIST. Nano - sorbenty

BEZPEČNOSTNÍ LIST. Nano - sorbenty Strana 1 z 5 1 IDENTIFIKACE LÁTKY (PŘÍPRAVKU) A SPOLEČNOSTI (PODNIKU) 1.1 Identifikace látky (obchodní název): 1.1.1 Další název přípravku/kódové 9.0 ECO, 9.5 W označení: 1.2 Použití přípravku: Adsorbent

Více

Modelování dopravního hluku

Modelování dopravního hluku Modelování dopravního hluku Ing. Rudolf Cholava Centrum dopravního výzkumu, v.v.i., http://szp.cdv.cz Modelování dopravního hluku Hluk z dopravy nejvýznamnější zdroj nadměrného hluku v životním prostředí

Více

Vliv kapilární vodivosti na tepelně technické vlastnosti stavební konstrukce

Vliv kapilární vodivosti na tepelně technické vlastnosti stavební konstrukce Vliv kapilární vodivosti na tepelně technické vlastnosti stavební konstrukce Článek se zabývá problematikou vlivu kondenzující vodní páry a jejího množství na stavební konstrukce, aplikací na střešní pláště,

Více

Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu

Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo projektu: CZ.1.07/2.2.00/28.0326 PROJEKT

Více

Požár. - snadno a rychle

Požár. - snadno a rychle Požár - snadno a rychle Hoření Jako hoření označujeme každou chemickou oxidačně-redukční reakci, při které látky rychle reagují s oxidačním prostředkem. Při této reakci vzniká teplo (jedná se tedy o exotermickou

Více

Stanovení měrného tepla pevných látek

Stanovení měrného tepla pevných látek 61 Kapitola 10 Stanovení měrného tepla pevných látek 10.1 Úvod O teple se dá říci, že souvisí s energií neuspořádaného pohybu molekul. Úhrnná pohybová energie neuspořádaného pohybu molekul, pohybu postupného,

Více

Příručka praktického rádce zaměstnavatele podnikatele (vedoucího zaměstnance) pro oblast BOZP vyhrazených technických zařízení:

Příručka praktického rádce zaměstnavatele podnikatele (vedoucího zaměstnance) pro oblast BOZP vyhrazených technických zařízení: (vedoucího zaměstnance) pro oblast BOZP vyhrazených technických zařízení: - elektrických - zdvihacích - plynových - tlakových OBSAH: 1. Základní poţadavky na zajištění bezpečnosti a ochrany zdraví při

Více

Svaz chladící a klimatizační techniky ve spolupráci s firmou Schiessl, s.r.o. Pro certifikaci dle Nařízení 303/2008/EK. 2010-01 Ing.

Svaz chladící a klimatizační techniky ve spolupráci s firmou Schiessl, s.r.o. Pro certifikaci dle Nařízení 303/2008/EK. 2010-01 Ing. Svaz chladící a klimatizační techniky ve spolupráci s firmou Schiessl, s.r.o Diagram chladícího okruhu Pro certifikaci dle Nařízení 303/2008/EK 2010-01 Ing. Jiří Brož Úvod k prezentaci Tato jednoduchá

Více

Tepelné zpracování odpadu

Tepelné zpracování odpadu Seminář KONEKO: Prováděcí vyhláška 415/2012 Sb., metodické pokyny a stanoviska MŽP k zákonu o ovzduší Tepelné zpracování odpadu Mgr. Pavel Gadas odbor ochrany ovzduší, MŽP Obecný legislativní rámec Národní

Více

Ing. Vladislav Bízek Organizace DHV CR, spol. s r. o. Název textu Programy ke zlepšení kvality ovzduší BK10 - Legislativa a právo Datum Prosinec 2001

Ing. Vladislav Bízek Organizace DHV CR, spol. s r. o. Název textu Programy ke zlepšení kvality ovzduší BK10 - Legislativa a právo Datum Prosinec 2001 Autor Ing. Vladislav Bízek Organizace DHV CR, spol. s r. o. Název textu Programy snižování emisí Programy ke zlepšení kvality ovzduší Blok BK10 - Legislativa a právo Datum Prosinec 2001 Poznámka Text neprošel

Více

Hodnocení roku 2013 a monitoring sucha na webových stránkách ČHMÚ možnosti zpracování, praktické výstupy

Hodnocení roku 2013 a monitoring sucha na webových stránkách ČHMÚ možnosti zpracování, praktické výstupy Český hydrometeorologický ústav, pobočka Brno Mendelova univerzita v Brně Hodnocení roku 2013 a monitoring sucha na webových stránkách ČHMÚ možnosti zpracování, praktické výstupy Jaroslav Rožnovský, Mojmír

Více

Gradua-CEGOS, s.r.o. člen skupiny Cegos MANAŽER EMS PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI

Gradua-CEGOS, s.r.o. člen skupiny Cegos MANAŽER EMS PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI Gradua-CEGOS, s.r.o. člen skupiny Cegos Gradua-CEGOS, s.r.o., certifikační orgán pro certifikaci osob č. 3005 akreditovaný Českým institutem pro akreditaci, o.p.s. podle ČSN EN ISO/IEC 17024 MANAŽER EMS

Více

Laboratorní úloha Diluční měření průtoku

Laboratorní úloha Diluční měření průtoku Laboratorní úloha Diluční měření průtoku pro předmět lékařské přístroje a zařízení 1. Teorie Diluční měření průtoku patří k velmi používaným nepřímým metodám v biomedicíně. Využívá se zejména tehdy, kdy

Více

Bezpečnostní list. podle nařízení (ES) č. 1907/2006. Buffer KCl 3molar_791445-914925-505533-791440-791441

Bezpečnostní list. podle nařízení (ES) č. 1907/2006. Buffer KCl 3molar_791445-914925-505533-791440-791441 Strana 1 z 5 ODDÍL 1: Identifikace látky/směsi a společnosti/podniku 1.1 Identifikátor výrobku Jiné obchodní název výrobku : 914925; 505533; 791440; 791441 1.2 Příslušná určená použití látky nebo směsi

Více

WiFi: název: InternetDEK heslo: netdekwifi. Školení DEKSOFT Tepelná technika

WiFi: název: InternetDEK heslo: netdekwifi. Školení DEKSOFT Tepelná technika WiFi: název: InternetDEK heslo: netdekwifi Školení DEKSOFT Tepelná technika Program školení 1. Blok Legislativa Normy a požadavky Představení aplikací pro tepelnou techniku Představení dostupných studijních

Více

Obecné pokyny k podmodulu katastrofického rizika zdravotního

Obecné pokyny k podmodulu katastrofického rizika zdravotního EIOPA-BoS-14/176 CS Obecné pokyny k podmodulu katastrofického rizika zdravotního EIOPA Westhafen Tower, Westhafenplatz 1-60327 Frankfurt Germany - Tel. + 49 69-951119-20; Fax. + 49 69-951119-19; email:

Více

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Klánovice B. STATISTIKA - ČSÚ

A. ZÁKLADNÍ IDENTIFIKACE Praha-Klánovice B. STATISTIKA - ČSÚ Počet obyvatel Informační servis o životním prostředí ve vybraných MČ hl. m. Prahy ENVIS4 Tento projekt byl spolufinancován Evropskou unií, Evropským fondem pro regionální rozvoj, MMR a Hlavním městem

Více

Vliv zateplení objektů na vytápěcí soustavu, nové provozní stavy a topné křivky

Vliv zateplení objektů na vytápěcí soustavu, nové provozní stavy a topné křivky Vliv zateplení objektů na vytápěcí soustavu, nové provozní stavy a topné křivky V současnosti se u řady stávajících bytových objektů provádí zvyšování tepelných odporů obvodového pláště, neboli zateplování

Více

2006L0008 CS 13.02.2006 000.001 1

2006L0008 CS 13.02.2006 000.001 1 2006L0008 CS 13.02.2006 000.001 1 Tento dokument je třeba brát jako dokumentační nástroj a instituce nenesou jakoukoli odpovědnost za jeho obsah B SMĚRNICE KOMISE 2006/8/ES ze dne 23. ledna 2006, kterou

Více