FORECAST OF MAJOR INDICATORS OF FIRE AND INFLAMMATION ORGANIC COMPOUNDS USING DESCRIPTORS AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USED IN THE EVALUATION OF FIRE RISK

According to Government Resolution No. 290 "On the Federal State Fire Supervision" dated 12.04.2012 for the purposes of monitoring compliance with the legal entity, individual entrepreneur, etc. requirements of fire safety are carried out routine checks. This type of oversight activities conducted after three years from the date of registration in a tax body or three years since the last scheduled inspection. To avoid this event in accordance with article 6 of Federal Law No. 123 "Technical regulations on fire safety requirements" (hereinafter - the Technical regulation) is permitted to carry out the calculation of the assessment of fire risk. If the calculated value does not exceed the allowable value set by the Technical regulations, it is considered that the facility meets fire safety requirements. Every year the number of organic compounds is increased by 250-300 thousand, details of which there is no, and the calculation of the magnitude of fire risk requires knowledge of the properties of substances as lower heating value, specific speed of burnout, the linear speed of burnout. Experimental determination of physico-chemical properties of substances is associated with significant technical difficulties, economic and time costs. Therefore, a promising method for determination of the fire performance method is based on the use of descriptors and artificial neural networks. The program KDS 1.0 handles pre-computed descriptors of the substance and predicts the required property.

пожарная безопасность, расчет, пожарный риск, кетоны, пожароопасные свойства, нейронные сети, дескриптор, линейная скорость распространения пламени, fire safety, calculation, fire risk, ketones, fire-dangerous properties, neural networks, descriptors, linear speed of a flame

1. О федеральном государственном пожарном надзоре : постановление Правительства РФ от 12.04.2012 № 290 // Российская газета. - 2012. - №93.

2. О техническом регулировании: Федер. закон от 27.12.2002 № 184-ФЗ; принят Гос. Думой 15.12.2002; одобр. Сов. Федерации 18.12.2002 // Российская газета. - 2002. - № 245.

3. Технический регламент о требованиях пожарной безопасности : Федер. закон от 22.07.2008 № 123-Ф3;одобр. Сов. Федерации 11.07.2008 // Российская газета. - 2008. -№ 163; Собр. законодательства РФ. - 2008. - № 30 (ч. I), ст. 3579.

4. Методика определения расчетных величин пожарного риска в зданиях, сооружениях и строениях различных классов функциональной пожарной опасности : приказ МЧС России от 30.06.2009 № 382; введ. 30.06.2009 // Российская газета. - 2009. - № 161.

5. Методика определения расчетных величин пожарного риска на производственных объектах : приказ МЧС РФ от 10.07.2009 №404; зарег. в Минюсте РФ 17.08.2009, рег. № 14541; введ. 10.07.2009. - М. : ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2009.

6. ГОСТ 12.1.044-89*. Система стандартов безопасности труда. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов. Номенклатура показателей и методы их определения. -Введ. 01.01.1991. - М.: Стандартинформ, 2006. - 100 с.

7. Кошмаров Ю. А. Прогнозирование опасных факторов пожара в помещении. - М. : Академия ГПС, 2000. - 118 с.

8. Королев Д. С., Калач А. В. Категорирование помещений на основе дескрипторов и метода нейронных сетей // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. - 2015. - №5. - С. 210-213.

9. Калач А. В., Карташова Т. В., Сорокина Ю. Н., Облиенко М. В. Прогнозирование пожароопасных свойств органических соединений с применением дескрипторов //Пожарная безопасность. - 2013.-№ 1. -С. 70-73.

10. Ngoc L. M., Yoon-Mo K. Quantitative prediction of lipase reaction in ionic liquids by QSAR using COSMO-RS molecular descriptors // Biochemical Engineering Journal. - 2014. - Vol. 87. - P. 33-40. DOI: 10.1016/j.bej.2014.03.010.

11. Varnek A., Fourches D., Hoonakker F., Solov'ev V. P. Substructural fragments: an universal language to encode reactions, molecular and supramolecular structures // Journal of Computer-Aided Molecular Design. -2005.-Vol. 19,No. 9-10. -P. 693-703. DOI: 10.100/s10822-005-9008-0.

12. Baskin I., Varnek A. Building a chemical space based on fragment descriptors // Combinatorial Chemistry & High Throughput Screening.-2008.- Vol. 11,No. 8.-P. 661-668. DOI: 10.2174/138620708785739907.

13. Артеменко Н. В., Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. Искусственные нейронные сети и фрагментный подход в прогнозировании физико-химических свойств органических соединений // Изв. РАН. Сер. хим. - 2003.-№1. - С. 19-28.

14. Корольченко А. Я., Корольченко Д. А. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов и средства их тушения : справочник. - В2ч. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Асс. "Пожнаука", 2004. - Ч. I. - 713 с.

15. Корольченко А. Я., Корольченко Д. А. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов и средства их тушения : справочник. - В2ч. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Асс. "Пожнаука", 2004. - Ч. II. - 774 с.