Введение. Пыль свинца в состоянии аэровзвеси имеет температуру самовоспламенения 710 °С и расчетное максимальное избыточное давление взрыва 400 кПа. В то же время аэровзвесь свинцовой пыли не взрывается при тестировании в 20-л камере с источником зажигания, имеющим энергию 2,5 кДж. Данные обстоятельства затрудняют ответ на вопрос о взрывоопасности свинцовой пыли в нормальных условиях обращения. В настоящей работе получены аргументы в пользу взрывобезопасности этой пыли при температуре 25 °С.

Свинцовая пыль и метод ее исследования. Пыль свинцового концентрата (d50 = 8,5 мкм, d90 = 36,6 мкм) с содержанием свинца не менее 99 % (масс.) исследована в 20-л взрывной камере Сивека с источником зажигания повышенной энергии (10 кДж).

Результаты. Взрывоопасность свинцовой пыли проявилась в диапазоне концентраций пыли от нижнего предела (500 г/м3) до верхнего предела (1500 г/м3). Во всем указанном диапазоне появление взрыва свинцовой пыли от опыта к опыту носило случайный характер. Максимальное избыточное давление взрыва составило ≈ 150 кПа, индекс взрыва Kst ≈ 2 бар ∙ м/с. В опытах со взрывом пыли восходящая ветвь зависимости давления в камере P от времени t имела две точки перегиба, в первой из которых достигался минимум, а во второй — максимум производной dP/dt.

Обсуждение и выводы. Результаты исследования свинцовой пыли имеют особенности, характерные для дисперсного материала, взрывобезопасного при нормальных условиях обращения: Kst < 45 бар ∙ м/с (Proust, Accorsi, Dupont, 2007); случайный характер проявления взрывоопасности в широком диапазоне концент­раций пыли и двухэтапный характер развития взрыва (Полетаев, Сазонов, Коптев, 2024). Таким образом, вероятнее всего, исследованная пыль свинца взрывобезопасна. Наблюдение случаев ее взрыва обусловлено эффектом «overdrive» — предварительным нагревом аэровзвеси в опытах с использованием энерго­емкого источника зажигания.

Введение. При решении задачи по обеспечению пожарной безопасности на крупных объектах промышленности важно обеспечить наивысшую скорость реагирования на возникающие угрозы. В данной работе рассматривается новый метод обнаружения и определения точного местоположения очага возгорания в реальном времени, основанный на современных методах обработки изображений и искусственного интеллекта.

Цели и задачи. Целью работы является создание системы, способной обнаружить возгорание на панорамном изображении, и, основываясь на 3D-модели, определить координаты найденной угрозы.

Задачи работы:

• обучение CNN и ее адаптация для работы на панорамном изображении;
• разработка алгоритма определения пространственных координат найденного на изображении объекта.

Методы. В работе описывается схема предложенной системы. Рассматриваются методы обнаружения возгораний на изображении. Обосновывается выбор подхода с использованием сверточной нейронной сети. Рассматривается применение нейронной сети на панорамном изображении и описывается подход к выпрямлению искажений на изображении с целью повышения точности работы сети. Описывается метод совмещения 3D-модели с панорамным изображением и определения пространственных координат найденных воз­гораний.

Результаты и их обсуждение. В работе показаны результаты работы системы в виртуальной среде, где были сгенерированы возгорания. В среде эмулированы все ключевые компоненты системы, такие как панорамная камера и 3D-модель объекта. В проведенных экспериментах погрешность определения координаты возгорания составила порядка 20 см.

Выводы. В работе был рассмотрен новый подход к обнаружению возгораний с использованием компьютерного зрения. Была обучена нейросеть архитектуры YOLOv5, которая способна распознавать пламя и дым. Для снижения искажений применена стереографическая проекция. Был разработан и применен метод определения координат возгорания в пространстве посредством совмещения 3D-модели и панорамного изображения.

Введение. Обоснование безопасности эксплуатации подземной исследовательской лаборатории объекта окончательной изоляции радиоактивных отходов требует в том числе оценки огнестойкости горной породы, в толще которой она сооружается. При этом выбор основных параметров соответствующих огневых испытаний определяется температурным режимом, а также длительностью нагрева горной породы при пожаре. Одним из эффективных способов оценки указанных факторов в условиях, когда отсутствует возможность проведения натурного эксперимента или создания полномасштабной физической модели проектируемого объекта, является компьютерное моделирование динамики пожара.

Цель работы заключается в оценке температурного режима пожара в подземной исследовательской лаборатории с учетом влияния геометрических параметров и глубины заложения горизонтальной горной выработки, характеристик используемой системы вентиляции, горючей нагрузки, теплофизических свойств минералов, ограждающих свободное пространство.

Методы. Для моделирования динамики пожара в работе применяется программная платформа FDS, предназначенная для проведения соответствующих расчетов. Исследование влияния различных факторов на результаты выполняется путем модификаций базовой модели, обоснование и основные настроечные параметры которых представлены в соответствующем разделе.

Результаты и их обсуждение. На основе серии компьютерных экспериментов с различными настроечными параметрами модели было установлено, что существенное влияние на результаты расчета оказывают: глубина заложения горизонтальной выработки, расход энергии на нагрев горной породы, параметры используемой системы вентиляции, а также в отдельных случаях размеры ячеек расчетной сетки.

Выводы. На основе анализа результатов моделирования был выявлен ряд особенностей объекта исследования, которые следует учитывать при проведении соответствующих компьютерных экспериментов и натурных испытаний. Разработанную компьютерную модель можно применять для оценки эффективности систем противопожарной защиты на объекте, исследования прогрева ограждений при различных сценариях пожара. Полученные по результатам моделирования параметры температурного режима при пожаре можно использовать для проведения огневых испытаний образцов горных пород, составляющих ограждения сооружений подземного комплекса.

Введение. Российскими стандартами предусматриваются детерминированные показатели требуемой огнестойкости несущих конструкций промышленных объектов. Изменения в СП 4.13130 базируются на американском стандарте АРI 2218, где предполагается вероятностный подход для определения зон воздействия пожара и требуемых пределов огнестойкости. Однако данный подход не получил распространения на объектах нефтяной промышленности из-за отсутствия методики по определению зон воздействия при горении углеводородов.

Цели и задачи. Согласно обозначенным сценариям, определить фактические пределы огнестойкости стальных конструкций эстакад для получения зависимости огнестойкости конструкций от расстояния до очага пожара. Разработать полевые модели пожара согласно проектной документации; определить зоны, подверженные воздействию критической температуры; определить огнестойкости конструкций при различных режимах пожара.

Методы. Исходными данными являлась проектная документация трех месторождений при кустовом расположении скважин. В работе смоделированы наиболее опасный и вероятный сценарии пожаров пролива для каждого месторождения. Разработаны модели эстакад нефтегазоносных сетей в ПК Revit. Распространение ОФП смоделировано методом полевого моделирования пожара в ПК PyroSim.

Результаты. Определены фактические пределы огнестойкости конструкций эстакад трех месторождений; определены размеры зон воздействия пожара, в которых требуется огнезащита конструкций. Огнезащита для обеспечения огнестойкости R60 требуется на расстоянии менее 10,7 м при очаге пожара 305,24 МВт; при очаге 38,6 МВт достижение критической температуры происходит до 3 м.

Выводы. При «реальном» режиме пожара конструкции могут иметь более высокие пределы огнестойкости, чем требуется в нормативных документах. Моделирование и расчет огнестойкости позволяют определить необходимость огнезащиты для каждой зоны воздействия пожара, а не только в радиусе до 12 метров. Научные исследования в данной области позволят разработать новые нормативные документы по определению зон воздействия пожара и пределов огнестойкости для конструкций вне помещений.

Введение. Пожары на объектах размещения и накопления твердых коммунальных отходов (ТКО) при их захоронении и транспортировке возникают с достаточной регулярностью. В настоящее время они практически не прогнозируются. Их обнаружение в большинстве случаев происходит, когда горение распространилось на значительные площади.

Цель и задачи. Разработка системы мониторинга и прогнозирования состояния мест размещения и накопления ТКО, позволяющей обнаруживать очаги горения, прогнозировать динамику изменения ключевых параметров и давать оценку пожарной опасности рассматриваемых объектов.

Материалы и методы. Проведен сравнительный анализ систем мониторинга мест размещения и накопления ТКО. Доказано, что наиболее перспективными для предупреждения возникновения пожароопасных ситуаций на рассматриваемых объектах являются методы прогнозирования с помощью искусственных нейронных сетей и машинного обучения. Определены этапы рабочего процесса при реализации технологии машинного обучения.

Результаты. Разработана система показателей для оценки пожароопасных состояний мест размещения и накопления отходов. Создана модель, позволяющая на основе полученных с датчиков данных прогнозировать динамику изменения ключевых параметров и давать оценку пожарной опасности мест размещения и накопления отходов с учетом выбранного горизонта планирования. Определены требования к модели, выполняемые задачи, проведены сбор и очистка данных, маркировка, конструирование признаков. Проведено обучение модели и ее оценка. Обоснован метод обнаружения аномалий на основе обучения без учителя.

Разработана модель, позволяющая на основе полученных с датчиков данных обнаруживать очаги горения, в том числе скрытые, с указанием их местоположения и границ. Представлены характеристики основных сценариев, определяющих структуру и использование сервиса «Умный полигон». Разработана его архитектура. Обоснованы преимущества использования. Проведено тестирование разработанных моделей.

Выводы. Применение сервиса «Умный полигон» позволит визуализировать информацию о состоянии мест захоронения отходов и результатах прогнозирования; сформировать отчет по полигону за выбранный период; осуществлять своевременное оповещение и передачу необходимой информации о возможности или возникновении горения; выбирать наилучшие решения, направленные на минимизацию пожарного риска и проводить контроль их эффективности.

Результаты проведенного исследования войдут в качестве модуля в состав комплексной платформы для риск-ориентированного прогнозирования, снижения экологической и пожарной опасности мест размещения и накопления ТКО.

Введение. В данной статье рассмотрены тактико-технические характеристики различных дыхательных аппаратов, стоящих на вооружении газодымозащитной службы в подразделениях пожарной охраны Российской Федерации — дыхательных аппаратов на сжатом воздухе, дыхательных аппаратов на сжатом кислороде, а также обоснована необходимость развития отечественных дыхательных аппаратов на химически связанном кислороде. Актуальностью данной статьи является отсутствие современных отечественных дыхательных аппаратов с длительным периодом защитного действия для эффективного тушения пожаров.

Целью настоящей статьи является усовершенствование оснащения газодымозащитной службы подразделений пожарной охраны наиболее эффективными и подходящими для работы дыхательными аппаратами при тушении пожаров на станциях метрополитена, портовых верфях и судах, подземных паркингах и зданиях повышенной этажности.

Материалы и методы. Используется аналитический подход к рассмотрению средств индивидуальной защиты органов дыхания, которые стоят на вооружении во всех видах пожарной охраны нашей страны, подробно разобраны характеристики различных видов дыхательных аппаратов на химически связанном кислороде и проведен их сравнительный анализ.

Результаты и их обсуждение. В результате исследования были даны рекомендации по улучшению оснащения дыхательными аппаратами подразделений пожарной охраны. Авторами даны рекомендации по внесению некоторых изменений в нормативно-правовые акты Российской Федерации.

Выводы. В результате исследования был получен обоснованный вывод об эффективности и необходимости внедрения дыхательных аппаратов на химически связанном кислороде и доукомплектования ими газодымозащитной службы пожарно-спасательных подразделений. Также в условиях отсутствия дыхательных аппаратов данного типа в данный момент авторами статьи были представлены предложения, которые необходимо взять за основу при производстве совершенно новых дыхательных аппаратов и комплектов лицевых частей с адаптерами для крепления к пожарному шлему, а также даны предложения по внесению изменений в нормативно-­правовые документы Российской Федерации и необходимая для их обозначения аббревиатура.

Введение. Прогнозирование количества привлекаемых сил для ликвидации и локализации лесных пожаров является важной и актуальной задачей, оказывающей влияние на эффективность проводимых работ. Однако применение традиционных методов статистического прогнозирования не позволяет получить достоверную оценку целевого показателя в связи с отсутствием ряда признаков при анализе, следствием чего выступает снижение эффективности принимаемых решений.

Цель. Исследование возможности применения модели логистической регрессии для принятия решений о количестве привлекаемых сил на локализацию и ликвидацию лесных пожаров на начальной стадии пожара.

Методы исследования. Применение метода логистической регрессии оценивалось на основе базы данных о лесных пожарах на территории Ленинградской области в период с 2015 по 2023 г., в которой было выделено 16 признаков. Модель логистической регрессии позволяет обучаться на данных, имеющих различные виды распределения, среди которых биноминальное, пуассоновское, Бернулли и другие виды распределения. Математический аппарат, используемый в модели, позволяет оценить апостериорные вероятности для отнесения объектов обучения к соответствующим классам.

Результаты и их обсуждение. Представлены итоги оценки обучения модели в виде матриц ошибок и отчетов о классификации, выполнена визуализация границ решений для случаев использования двух и трех признаков. Результаты показали, что наилучшей точности удалось достичь при использовании всех доступных признаков.

Выводы. Исследование данных лесных пожаров на территории Ленинградской области показало, что присутствуют факторы, которые не учитываются при составлении планов привлечения сил и средств. Применение моделей машинного обучения и, в частности, логистической регрессии, предложенной в данном исследовании, позволяет повысить обоснованность и оперативность принимаемых решений по определению количества привлекаемых сил при лесных пожарах.

Введение. Одной из основных проблем системы обеспечения пожарной безопасности объектов энергетики является предотвращение пожаров горючих газов. Анализ существующих систем предотвращения пожаров показал низкую эффективность их работы. Для предотвращения пожаров горючих газов в рамках насто­ящей работы предлагается использование водной среды в метастабильном фазовом состоянии.

Цель. Исследование особенностей водной среды в метастабильном фазовом состоянии для предотвращения пожаров горючих газов в замкнутых объемах.

Задачи. Анализ существующих средств системы предотвращения пожаров газов. Обоснование расчетами возможности применения водной среды в метастабильном фазовом состоянии для предотвращения пожаров горючих газов в замкнутых объемах. Моделирование процесса флегматизации метана в замкнутом объеме водной средой в метастабильном фазовом состоянии и определение оптимальных параметров ее подачи.

Методика исследования. Определение необходимости применения нового средства предотвращения пожаров газов на объектах энергетики было обосновано с использованием метода анализа и синтеза. Для обос­нования возможности предотвращения пожаров метана в замкнутом объеме было применено математическое моделирование на базе программно-аппаратного комплекса Pyrosim.

Теоретические основы. Для расчета минимальной флегматизирующей концентрации был применен закон Гесса и теория разветленно-цепных процессов горения.

Результаты и обсуждение. На основании проведенных расчетов было установлено количество технических средств подачи для различной степени негерметичности помещения. Требуемое количество стволов линейно зависит от объема помещения. Стоит отметить, что при достижении определенного коэффициента негерметичности, что будет соответствовать подаче водной среды в метастабильном фазовом состоянии в открытое пространство, количество стволов будет принимать максимальное значение для данного объема. Математическим моделированием было определено, что целесообразно устанавливать устройства подачи водной среды в метастабильном фазовом состоянии на боковых поверхностях, а достижение флегматизирующих концентраций наступает в течение 10 сек с момента подачи.

Выводы. Методом анализа установлено, что существующие системы предотвращения пожара недостаточно эффективны, так как в некоторых случаях могут привести к появлению локального возгорания. Предложен и теоретически обоснован способ предотвращения пожаров горючих газов водной средой в метастабильном фазовом состоянии в замкнутых объемах на объектах энергетики. Произведен расчет необходимого количества технических средств подачи водной среды в метастабильном фазовом состоянии в зависимости от объема помещения и коэффициента негерметичности. Применение программно-аппаратного комплекса Pyrosim подтвердило правильность выполненных расчетов и позволило установить оптимальный способ подачи водной среды в метастабильном фазовом состоянии в объем машинного зала теплоэлектростанции.

Представлены статистические данные о пожарах от электрооборудования. Рассмотрены действующие требования нормативных документов по проведению очистки и способам защиты электроустановок от негативного воздействия пыли и других загрязнений. Даны разъяснения о периодичности проведения технического обслуживания электрооборудования по российским и зарубежным нормам. Показана возможность применения более гибких организационно-технических решений по составлению графиков планово-предупредительного ремонта. Отмечена важность проведения регулярных проверок и технического обслуживания электрооборудования для повышения эффективности функционирования системы предотвращения пожаров.