Математическая модель оценки пожарной безопасности компрессорного цеха газотранспортного предприятия

30 авг 2016


Рассмотрена модель оценки пожарной безопасности компрессорного цеха газотранспортного предприятия. Она учитывает случайный характер изменения параметров источников пожарной опасности, надежность систем защиты и вероятность эвакуации персонала при возникновении пожара и взрыва. Тип и характер источников пожарной опасности определяли посредством метода «Диаграмма Исикавы». Считается, что источник пожарной опасности способен создать условия для возникновения пожара в том случае, если превысит допустимое значение.

В качестве систем защиты рассмотрены системы технологической автоматики и системы противопожарной защиты. Надежность систем защиты оценивают с помощью коэффициентов готовности исходя из статистических сведений об их отказах и простоях. Вероятность эвакуации персонала вычисляют согласно методике определения расчетных величин пожарного риска на производственных объектах. При этом время начала эвакуации определяют с учетом сенсомоторных реакций человека, времени: принятия решения, подготовки к эвакуации, оперативных действий, образования признаков пожара. Рассмотрен пример совместного применения методов «Диаграмма Исикавы» и «Дерево событий» при логико-графическом методе анализа развития пожароопасной ситуации. Приведен пример использования модели при статистических испытаниях системы противопожарной защиты компрессорного цеха.
 
Кирилов А.Э., Трефилов В.А.
Статья планируется к публикации в девятом номере журнала.

Журнал входит в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней кандидата и доктора наук, сформированный ВАК Минобрнауки России. Публикуются статьи по следующим отраслям и группам научных специальностей: 01.04.00 — физика; 05.26.00 — безопасность деятельности человека; 02.00.00 — химические науки.

Журнал включен в Российский индекс научного цитирования (РИНЦ) и в международные базы данных: Scopus, Chemical Abstracts Service (CAS), EBSCO Publishing, Ulrich's Periodicals Directory.

подробнее

Федеральные новости

Региональные новости