CC BY
25МЕТОДИКА СНИЖЕНИЯ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ В МЕСТАХ ОТКРЫТОГО ХРАНЕНИЯ АВТОТРАНСПОРТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ
И.О. Литовченко;
Ю.Д. Моторыгин, доктор технических наук, профессор. Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России
Проведён анализ причин возникновения пожаров на автостоянке. Показано, что в настоящее время отсутствуют единые теория и модели, описывающие процесс возникновения и развития пожара в местах открытого хранения автотранспорта. Используемые сейчас детерминированные модели описания пожаров включают огромное число приближений, усреднений и допущений, а в итоге с помощью систем дифференциальных уравнений позволяют лишь приближенно рассчитать процесс распространения опасных факторов пожара. Предложенная методика снижения пожарной опасности на открытых автостоянках позволяет принимать эффективные решения при возникновении пожароопасной ситуации. Показано, что для анализа связей между развитием процессов распространения опасных факторов и физическими особенностями окружающей среды можно использовать стохастические модели.
Ключевые слова: пожарная опасность, автотранспорт, оптимизация принятия решений, математическое моделирование, перколяционные модели, цепи Маркова
TECHNIQUE OF DECREASE IN FIRE DANGER IN PLACES OF OPEN STORAGE OF MOTOR TRANSPORT WITH USE OF STOCHASTIC MODELS
I.O. Litovchenko; Yu.D. Motorygin.
Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia
The analysis of the fire causes on open car parking lots is carried out. The absence of unital theory and models which could describe a process of beginning and expansion of the fire on car parking lots is shown. The modern discrete models of the characterization of the fires include enormous number of approximations, averagings and assumptions, and as a result in the form of the systems of the differential equations allow to calculate only approximately process of expansion fire's dangerous factors. The proposed technique of decreasing fire danger on open car parking lots allows to make an effective decisions in a dangerous situations. The stochastic models allow to describe the relations between beginning and expansion processes of fire's dangerous factors.
Keywords: fire danger, vehicle, decision-making optimization, math modeling, percolation models, Markov chains
С непредсказуемым ростом автомобильного парка в России встала проблема по созданию безопасных мест хранения подвижного состава автомобильного транспорта (автостоянок). Недостаток места для подвижного состава автомобильного транспорта объясняется ещё и следующим. Автомобиль, находящийся на автостоянке, с учётом подъездных путей, занимает около 25 м (как будет показано далее). С учётом того, что средняя загрузка автомобиля 1,2-1,6 человек, а в городе с миллионным населением в центре одновременно может находиться до 15-20 % человек, то искать парковку будут около 150 тыс. автомобилей, что потребует около 3 750 тыс. м2 или 375 гектаров территории.
Сами автостоянки являются местом сосредоточения мощной пожарной нагрузки, к которой относятся автомобили. Современный автомобиль представляет собой передвижную концентрированную пожарную нагрузку, состоящую из легковоспламеняющейся и горючей жидкостей, электрических проводов с горючей изоляцией, пластмассы, ткани, полипропилена, резиновых изделий и т.д. Время горения транспортного средства среднего класса очень мало и обычно не превышает 30 мин [1-3]. Поэтому время развития пожара связано со значениями показателей пожарной опасности веществ и материалов, составляющих пожарную нагрузку транспортного средства.
Исходя из этого, были сформулированы следующие меры повышения пожарной безопасности на автомобильных стоянках (рис. 1).
Оценка пожарном безопасности на автомобильных стоянках
[=> Нормативный метод
гЧ Административный метод
Метод математического моделирования
Рис. 1. Методы повышения пожарной безопасности автостоянок
Из проведённого в ходе работы анализа следует, что существующие административные и нормативные методы за последнее время практически не меняются, хотя и оказывают существенное влияние на пожарную безопасность автостоянок. Административный метод сводится к системе штрафов, нормативный метод - к контролю уже существующих, реконструируемых и вновь строящихся автомобильных стоянок.
Наиболее перспективными методами для повышения пожарной безопасности автотранспортных средств, хранящихся на автостоянках, становятся метод математического моделирования и статистико-эмпирический метод [2, 4]. Поэтому актуальным является математическое обоснование принципов обеспечения пожарной безопасности на автостоянках.
Учитывая, что на автостоянках концентрируется большое количество автомашин, разделённых небольшим промежутком, возникает цепная реакция горения. При этом выгорает несколько автомобилей, принося существенный материальный ущерб. Возникновение пожаров на автостоянках часто обусловлено не природными причинами, а техногенными и человеческими факторами. Проведённый анализ показал, что пожарная обстановка и динамика развития горения зависят от следующих факторов [5-7]:
- горючих свойств используемых на транспорте веществ и материалов (пожарной нагрузки);
- источника зажигания;
- огнестойкости конструкций автомобиля;
- конструктивных особенностей автостоянки;
- систем пожаротушения и действий пожарных подразделений;
- плотности размещения автомобилей на стоянке;
- метеоусловий, в частности от силы и направления ветра.
Количество источников зажигания в местах открытого хранения автотранспорта ограничено. Анализ источников зажигания автомобиля на открытых автостоянках показан на рис. 2 [7-9].
Если горение автомобиля начинается от действия внешнего очага пожара, то важно знать, где располагался такой очаг - под автомобилем или вне его опорной площадки (сбоку, спереди или сзади). При этом такой внешний очаг пожара может представлять собой отдельный факел (костер, горящее строение или горящий автомобиль) либо горючую жидкость, налитую под автомобиль или на него (на капот, крышу салона, крышку багажника или иные части кузова).
Э л е к т
Р и
к
а
Источник зажигания малой мощности
Рис. 2. Анализ источников зажигания на открытых автостоянках (КЗ - короткое замыкание; БПС - большое переходное сопротивление)
При горении разлитого под автомобилем топлива обгорание кузова будет сравнительно равномерным по высоте кузова. При выгорании только содержимого автомобиля изнутри низ кузова и дверей снаружи может сохранить остатки лакокрасочного покрытия, поскольку при данном условии эти элементы автомобиля находятся в зоне сравнительно низких температур [5-7].
При нахождении очага пожара вне опорной площадки автомобиля (сбоку, спереди или сзади) термическое воздействие на автомобиль осуществляется только путём теплового излучения. В этом случае кузов автомобиля будет постепенно прогреваться и, в зависимости от интенсивности нагревания, определяемой размерами зоны горения и расстоянием
ее до автомобиля, может произойти обгорание лакокрасочного покрытия, возгорание покрышек колёс и далее самого автомобиля. Например, от одного автомобиля пожар перебрасывается на расположенный рядом автомобиль.
При моделировании пожаров используются детерминированные стохастические математические модели. На рис. 3 показано основное отличие детерминированных и вероятностных моделей.
Моделирование пожаров
Рис. 3. Особенности использования математических моделей описания пожарной безопасности
на открытых автостоянках
Проведённый выше анализ процесса возникновения и развития пожаров на открытых автостоянках показывает, что можно выделить три основные стадии. На первой стадии (I) происходит концентрация (сосредоточение) опасных факторов. При этом создаётся обстановка повышенного риска возникновения пожароопасной ситуации. Если ведётся постоянный мониторинг и на этой стадии принять соответствующие меры, то чрезвычайную ситуацию (ЧС) можно предотвратить. В противном случае наступает вторая стадия (II): процесс возникновения и развития пожаров на открытых автостоянках. Процесс развития ЧС может дальше развиваться резким скачком или медленно нарастать. Если на данном этапе не произвести локализацию и принять меры к ликвидации пожароопасной обстановки, то наступает третья стадия (III) - пожар.
Процесс возникновения и развития пожаров на открытых автостоянках можно описать логистической (сигмоидной) функцией. В статистике логистическая функция-модель используется для предсказания вероятности возникновения события «подгоном» данных к логистической кривой. При этом используют дополнительные переменные, которые могут быть или числовыми, или категориальными. Другие названия для логистической регрессии, используемые в различных прикладных областях, включают логистическую модель и классификатор максимальной энтропии.
Простейшая логистическая функция может быть описана формулой:
/ (г ) =
1
1 + е
-г
Переменная г отражает подверженность некоторому набору факторов риска, в то время как ^г) представляет вероятность конкретного исхода при заданном наборе рисков. Переменная г является мерой полного вклада всех факторов риска, используемых в модели, и известна как logit.
г = кй + кхгх + к2 г +.... + кпгп,
где ко называют «точкой пересечения», а к1з к2 ... кп - некоторые коэффициенты, требующие подбора (обычно, методом наибольшего правдоподобия) факторов риска г1з г2, ... гп -соответственно. Ясно, что при г=0, риск становится равным 0,5, и в этой точке наблюдается перегиб функции. С позиций теории перколяции эту точку можно считать порогом перколяции. Каждый из коэффициентов регрессии описывает размер вклада соответствующего фактора риска.
Положительный коэффициент регрессии означает, что данный фактор увеличивает общий риск (то есть повышает вероятность анализируемого исхода), в то время как отрицательный коэффициент означает, что этот фактор уменьшает риск; большой коэффициент регрессии означает, что данный фактор существенно влияет на совокупный риск, в то время как почти нулевой коэффициент регрессии означает, что этот фактор имеет небольшое влияние на вероятность результата. Логистическая регрессия - удобный способ описать влияние одного или нескольких факторов риска на результат.
Необходимо оценивать способности системы продолжать нормальное функционирование в условиях постоянно действующих деструктивных влияний и противостоять им, адаптировать алгоритмы функционирования к новым условиям и организовывать функциональное восстановление или обеспечить функционирование при постепенном процессе восстановления.
При использовании перколяционных моделей для управления и принятия решения в условиях ЧС следует рассмотреть влияние окружающей среды на процессы развития ЧС. Проведённый анализ показывает, что на развитие пожароопасных ситуаций оказывают влияние следующие факторы:
- размерность покрывающих решёток степень связности узлов;
- фазовые переходы.
Для описания процессов выше предела перколяции используется евклидова геометрия. Для процессов с плотностью занятых узлов ниже предела перколяции используются алгоритм Зиффа, Лиса, Хошена-Копельмана [6, 8]. В последних разработках наиболее популярным становится метод моделирования фрактальных процессов, основанный на использовании алгоритмов фрактального броуновского движения (ЯМО-алгоритм или SRA-алгоритм).
Следовательно, исследование распространения горения по структурированной пожарной нагрузке с помощью перколяционных процессов с использованием решёточной модели представления пространства показало, что данный процесс можно описать с помощью конечных цепей Маркова.
Предложенное в работе стохастическое моделирование, основанное на теории конечных цепей Маркова [6-8], успешно применяется в различных отраслях промышленности, но для моделирования пожаров практически не используется.
На рис. 4 приведён алгоритм методики принятия решений по снижению риска возникновения и развития пожароопасных ситуаций на открытых автостоянках, а на рис. 5 физическая реализация методики принятия решений по снижению риска возникновения и развития пожароопасных ситуаций на открытых автостоянках.
Рис. 4. Алгоритм методики принятия решений по снижению риска возникновения и развития пожароопасных ситуаций на открытых автостоянках
Рис. 5. Физическая реализация методики принятия решений по снижению риска возникновения и развития пожароопасных ситуаций на открытых автостоянках
Предложенная методика на основе стохастических моделей описания развития пожаров на открытых автостоянках способствует принятию эффективных решений при обеспечении пожарной безопасности и тушению пожаров. Она обеспечивает снижение пожарной опасности при возникновении и развитии ЧС на открытых автостоянках с использованием стохастических моделей и мониторинга структурирования пожарной нагрузки.
Литература
1. О классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера: Постановление Правительства Рос. Федерации от 21 мая 2007 г. № 304 // Рос. газ. 2007. 26 мая. № 111.
2. Галишев М.А., Моторыгин Ю.Д. Стохастические методы принятия решений для уменьшения вероятности возникновения чрезвычайных ситуаций // Проблемы управления рисками в техносфере. 2013. № 4 (28). С. 59-б4.
3. Мирясов Е.Ю., Аманбаев М.Т., Моторыгин Ю.Д. Перколяционная модель описания процессов развития чрезвычайных ситуаций // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2013. № 3. С. 74-81.
4. Бельшина Ю.Н., Мирясов Е.Ю., Павлова А.С. Вероятностный анализ природного и техногенного рисков // Пожарная безопасность: проблемы и перспективы. 2014. Т. 1. № 1 (5). С. 89-91.
5. Моторыгин Ю.Д., Ловчиков В.А., Сухорукова И.О. Моделирование процесса зажигания с помощью конечных цепей Маркова // Проблемы управления рисками в техносфере. 2010. № 1 (13). С. 74-79.
6. Моторыгин Ю.Д., Гречуха Н.М., Литовченко И.О. Процесс управления и принятия решения стохастическими методами в условиях чрезвычайных ситуаций // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2016. № 4. С. 144-150.
7. Оценка эффективности принятия решений по повышению пожарной безопасности на открытых автостоянках / Ю.Д. Моторыгин [и др.] // Пожаровзрывобезопасность. 2017. Т. 26. № 1. С. 25-31.
В. Моторыгин Ю.Д. Системный анализ моделей описания процессов возникновения и развития пожара: дис. ... д-ра техн. наук. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2011.
References
1. O klassifikacii chrezvychajnyh situacij prirodnogo i tekhnogennogo haraktera: Postanovlenie Pravitel'stva Ros. Federacii ot 21 maya 2007 g. № 304 // Ros. gaz. 2007. 2б maya. № 111.
2. Galishev M.A., Motorygin Yu.D. Stohasticheskie metody prinyatiya reshenij dlya umen'sheniya veroyatnosti vozniknoveniya chrezvychajnyh situacij // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2013. № 4 (28). S. 59-б4.
3. Miryasov E.Yu., Amanbaev M.T., Motorygin Yu.D. Perkolyacionnaya model' opisaniya processov razvitiya chrezvychajnyh situacij // Nauch.-analit. zhurn. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2013. № 3. S. 74-81.
4. Bel'shina Yu.N., Miryasov E.Yu., Pavlova A.S. Veroyatnostnyj analiz prirodnogo i tekhnogennogo riskov // Pozharnaya bezopasnost': problemy i perspektivy. 2014. T. 1. № 1 (5). S. 89-91.
5. Motorygin Yu.D., Lovchikov V.A., Suhorukova I.O. Modelirovanie processa zazhiganiya s pomoshch'yu konechnyh cepej Markova // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2010. № 1 (13). S. 74-79.
6. Motorygin Yu.D., Grechuha N.M., Litovchenko I.O. Process upravleniya i prinyatiya resheniya stohasticheskimi metodami v usloviyah chrezvychajnyh situacij // Nauch.-analit. zhurn. «Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii». 2016. № 4. S. 144-150.
7. Ocenka ehffektivnosti prinyatiya reshenij po povysheniyu pozharnoj bezopasnosti
na otkrytyh avtostoyankah / Yu.D. Motorygin [i dr.] // Pozharovzryvobezopasnost'. 2017. T. 26. № 1. S. 25-31.
8. Motorygin Yu.D. Sistemnyj analiz modelej opisaniya processov vozniknoveniya i razvitiya pozhara: dis. ... d-ra tekhn. nauk. SPb.: S.-Peterb. un-t GPS MCHS Rossii, 2011.
