Расчет требует проверки

Требования по оснащению источников промышленных выбросов загрязняющих веществ системами автоматического контроля показателей (САК) – реализация принципов доказательной госполитики с опорой на данные, декларируемых правительством Михаила Мишустина. Смысл и суть этой идеи – в переходе от нормативного регулирования на базе всегда отстающих статистических данных к управлению экономикой в режиме реального времени с выстраиванием обратной связи онлайн – когда принятые решения могут быть быстро проверены в действии и при необходимости оптимизированы – например, если они начинают негативно сказываться на выпуске или недостаточно эффективны для решения экологических проблем. Однако в силу целого комплекса причин – от недоступности оборудования до наличия потребностей в инвестициях в другие направления модернизации производств – фактическая динамика установки САК существенно отстает от того, какой она виделась при принятии нормативных сроков. При этом задачу с повестки никто не снимал – и в последние месяцы в отраслевом сообществе все шире обсуждается механизм, который позволит и выполнить требования по установке САК, и обойти необходимость поиска и монтажа дефицитных на российском рынке датчиков и оборудования – это так называемые системы предиктивного формирования экологических показателей промышленных производств. На деле это программно-аппаратные комплексы, которые рассчитывают необходимые цифры для отчетности на базе математических моделей производственных комплексов.

История вопроса

Требования к оснащению промпредприятий системами автоматического контроля вводились в законодательство постепенно. Закон об охране окружающей среды (п.9 ст. 67 Федерального закона от 10.01.2002 № 7-ФЗ) обязал установить такие системы на всех объектах первой категории НВОС в течение 4 лет с момента получения КЭР. Для тех, кто получил КЭР до 01.09.2022 сроки продлили на 2 года. Тем не менее, до конца 2028 года более 5 тыс. объектов НВОС должны быть оснащены системами автоматического контроля.

В рамках федерального проекта «Чистый воздух» был принят закон об эксперименте по квотированию выбросов (№ 195-ФЗ от 26.07.2019). Пункт 18 статьи 5 этого закона требует установить САК на квотируемых объектах I и II категорий НВОС в первых 12 городах - участниках эксперимента до 31 декабря 2025 года, а для 29 городов второй очереди срок составляет два с половиной года после утверждения перечня квотируемых объектов (с 15 марта 2025 года, то есть до 15 сентября 2027 года).

Детализация требований также росла: изначально под обязательный автоматический контроль попали источники выбросов основного оборудования объектов первой категории (перечень утвержден распоряжением правительства от 13.03.2019 N 428-р). После запуска эксперимента по квотированию обязательства ввели для источников объектов квотирования первой и второй категории НВОС для контроля приоритетных загрязняющих веществ.

Зачем нужны САК

Регулятор преследовал несколько целей – начиная с исключения человеческого фактора: производственный экологический контроль опирается на периодические лабораторные замеры или расчеты в случае невозможности проведения прямых замеров, и результаты обоих методов можно «адаптировать» к требованиям – тогда как САК фиксирует данные непрерывно. Фиксация в режиме реального времени также позволяет предприятию мгновенно «ловить» технологические сбои, а надзору -- видеть нарушения «здесь и сейчас». Данные автоматического контроля передаются напрямую в государственный реестр объектов НВОС, и формируют объективную картину загрязнения в масштабе города, страны, обеспечивают цифровизацию и прозрачность надзора.

Уже сейчас достоверность данных и улучшение оперативности их сбора критически важны: пока, по оценке руководителя Росприроднадзора Светланы Радионовой, 80% инвентаризаций источников выбросов не соответствуют фактическому положению дел, а при достижении квот на источниках выбросов на территории города их показатели зачастую превышают ПДК. Если же примут закон об оборотных штрафах, данные САК станут главным аргументом в вопросе о том, соблюдает ли предприятие установленные ему квоты, и базой для расчета платежей в случаях, если нет.

Что осталось «на трубе»

По данным Минприроды, в первых 12 городах федерального проекта «Чистый воздух» подлежат оснащению системами автоматического контроля 53 объекта НВОС, всего 249 источников. На данный момент оснащено и верифицировано Росприроднадзором 127 источников – то есть лишь половина.

Проблема оснащения САК более широкого пула – компаний-получателей комплексных экологических разрешений, у которых есть объекты первой категории НВОС (их около 5 тыс., из них КЭР получили около 75%, или 3,8 тыс.) – гораздо масштабнее: точных данных по установленным на них САК нет, но по экспертным оценкам, к концу 2028 года необходимо оснастить такими системами 32 тыс. (!) источников выбросов загрязняющих веществ.

На практике внедрение систем автоматического контроля выбросов упирается не столько в технологические ограничения (сложность установки на источнике, высокие температуры), сколько в деньги, отсутствие серийной отечественной номенклатуры оборудования и регуляторные риски. Так, предприятия зачастую опасаются постоянного внешнего наблюдения и передачи данных государству – хотя наиболее прогрессивная часть промышленности нередко действует и на опережение, встраивая такой мониторинг в собственные процессы и экологические стратегии.

Почти соломоново решение

В условиях дефицита оборудования регуляторы пошли промышленникам навстречу и допустили использование для формирования и передачи данных так называемых систем предиктивного расчета выбросов. Такие системы позволяют с довольно высокой точностью предсказывать как совокупные, так и текущие показатели промышленных установок по косвенным, а не прямым измерениям «на трубе». Чтобы проиллюстрировать процесс совсем просто, скажем, что сжигание метана СН4 в топке ГРЭС – процесс, в котором на каждую молекулу СН4 и две молекулы кислорода О2 образуются молекула углекислого газа СО2 и две молекулы воды Н2О – а из 16 тонн сгоревшего метана и 64 тонн кислорода образуется 44 тонны СО2 и 36 тонн водяного пара. Чтобы это узнать, не нужно ставить на трубе датчики и анализаторы – знание текущей производительности котла и расхода топлива позволяет формировать близкие к реальности оценки выбросов. На этой идее и основаны предиктивные системы, заменяющие реальные измерения расчетами на базе математических моделей промышленных установок.

Многим в российской промышленности показалось, что простая альтернатива дорогому оборудования найдена и тратиться на датчики, их установку, обслуживание, поверки и калибровки не имеет смысла – замена данных «с трубы» программным эмулятором дешевле, долговечнее и устраивает контролеров.

Что не так

Однако, как и у любого численного метода, у предиктивных систем есть свои ограничения. Возвращаясь к тому же примеру с метаном, неоптимальное сжигание меняет характер выбросов – при недостатке кислорода из трубы могут выбрасываться угарный газ СО и сажа – чистый углерод, несгоревший метан – а есть температурные режимы, при которых в топке возможно и образование окиси и закиси азота, который составляет большую часть воздуха – но в отличие от датчика «на трубе» простая математическая модель этого не покажет.

Здесь и возникает разрыв, от которого власти мечтали уйти – разрыв между реальной и воображаемой регуляторами экономикой, снижающий эффективность госуправления и самой власти и подрывающий доверие к регуляторам. Так, в рамках федпроекта «Чистый воздух» требуемые показатели в первых городах его присутствия были достигнуты в Новокузнецке, Норильске, Челябинске и Череповеце еще в 2025 году -- но как обстоят дела в реальной реальности, чаще адекватно описывается в городских пабликах, где режимы НМУ, «черного неба» и неба других цветов продолжают сменять друг друга с завидной регулярностью. Если говорить еще понятнее – растут риски оказаться в распространенной ныне ситуации, когда с точки зрения контролера ценник на бензин на заправке корректный, вот только с точки зрения потребителя бензина на ней нет.

Провести границы

Несомненно, предиктивные системы – отличный паллиатив для ситуации, в которой нет возможности оснастить каждый источник выбросов комбинацией спектроанализатора и масс-спектрографа: расчетные данные лучше, чем полное их отсутствие. Однако необходимо понимать, что топка котельной и сложные установки химических производств – это совершенно разные, в том числе по способности работать в закритических условиях агрегаты с очень разными возможными последствиями такой нештатной работы. Паллиативное решение для многих из них вряд ли приемлемо долгосрочно, а от регуляторов требуется очень четко провести границы, отделяющие предсказуемые и не склонные к нарушениям технологические процессы от высокорисковых, требующих непрерывного мониторинга «настоящими» САК в режиме реального времени. И «простой» путь замены датчика моделью в результате может оказаться длиннее и дороже сложного: расходы на «предиктивку» компаниям никто не вернет, но уже на следующем этапе, когда Минпромторг наладит технологическое обеспечение контроля «на трубе» и выпуск необходимой номенклатуры оборудования, требования к их установке и отказу от расчетных методов контроля будут, очевидно, ужесточаться.

Оценить перспективы

У избыточно широкого применения моделей производств вместо их настоящих цифровых двойников – а именно к этому решению склоняются в последние месяцы Минпромторг и промышленность – помимо сиюминутных, есть и более отдаленные системные риски. Во-первых, замена знаний предположениями тормозит прогресс: если власти согласны опираться на предположения, вложения в разработку и внедрение новых видов измерительной аппаратуры теряют экономическую привлекательность – то есть вместо производства датчиков и адекватной картины мира инвестиции пойдут в и без того перегруженную ими ИТ-отрасль.

Системно же рост доли синтетических (модельных) данных в общем пуле цифр, на которые опираются регуляторы, угрожает сформировать две экономики в одной стране – одну «модельную», в которой цифровые системы прекрасно и предсказуемо реагируют на изменения госрегулирования и достигают поставленных целей, а вторую – реальную, которая будет работать по совсем иным законам, законам экономическим. На прошлом этапе технологического развития это явление называлось «приписки» -- и «бумажное» выполнение планов в сочетании с реальным дефицитом товаров в стране довольно дорого обошлись административно-хозяйственной системе СССР. При этом допустимая доля «синтетических» цифр, не разрушающих связь реальной и «цифровой» реальности, в общем пуле данных госуправления, вероятно, требует дополнительных исследований совсем иного рода – но это уже совсем другая история, и самого тезиса «знания надежнее предположений» она не меняет.