CC BY
14
УДК 004.023
МОДЕЛЬ ЦИКЛИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА КРУПНЫХ ПОЖАРОВ И ПОИСКОВО-СПАСАТЕЛЬНЫХ РАБОТ
А. В. КУЗНЕЦОВ
Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, Российская Федерация, г. Иваново E-mail: [email protected]
В настоящее время одним из основополагающих элементов успешного управления силами и средствами, как на пожаре, так и при проведении поисково-спасательных работ, является высокий уровень информационного обеспечения должностных лиц. Качественный уровень необходимой информации, как для руководителя тушения пожара, так и для руководителя поисково-спасательной операции на современном этапе обеспечивается за счет применения мобильных средств мониторинга. Область применения мобильных средств воздушного мониторинга постоянно растет, тем самым увеличивается число задач, которые необходимо решать при реализации мониторинга крупного пожара и воздушного поиска в природной среде с их применением. Тем самым возрастает нагрузка на мобильные средства мониторинга как на техническое устройство в вопросах обеспечения безотказной работы. Решение данной проблемы возможно благодаря моделированию и применению резервных средств мониторинга. При увеличении временных параметров мониторинга и количестве мобильных средств в группе, увеличивается функциональная нагрузка на всю систему мониторинга, следовательно, вероятность возникновения отказов у средств мониторинга увеличивается, что влечет за собой снижение качества информационного обеспечения.
Целью работы является получение аналитических зависимостей для описания вероятности состояния системы мониторинга в работе и при восстановлении для решения комплекса задач планирования и организации тушения крупных пожаров, а также сокращение временных параметров для местонахождения объекта поиска. В статье рассмотрен вероятностный подход к оценке качества информации, получаемой при реализации постоянного наблюдения за параметрами пожаров в ходе тушения затяжных пожаров и воздушном мониторинге больших площадей при поисково-спасательных работах. Разработаны аналитические зависимости по оценке предельных вероятностей состояния системы при ее дискретном функционировании для решения комплекса задач планирования и организации тушения крупных пожаров и проведении поисково-спасательных работ.
Ключевые слова: мобильные средства мониторинга, пожары затяжного характера, поисково-спасательные работы.
MODEL OF CYCLIC MONITORING OF LARGE FIRES AND SEARCH AND RESCUE OPERATIONS
A. V. KUZNETSOV
Ivanovo Fire Rescue Academy of State Firefighting Service of Ministry of Russian Federation for Civil Defense, Emergencies and Elimination of Consequences of Natural Disasters,
Russian Federation, Ivanovo E-mail: [email protected]
Currently, one of the fundamental elements of successful management of forces and means, both in a fire and during search and rescue operations, is a high level of information support for officials. The qualitative level of the necessary information for the fire extinguishing manager, for the head of the search and rescue operation at the present stage is provided through the use of mobile monitoring tools. The scope of application of mobile aerial monitoring tools is constantly growing, thereby increasing the number of tasks that need to be solved when monitoring a large fire and aerial search in the natural environment with their use. This increases the load on mobile monitoring tools as a technical device in ensuring trouble-free operation. The solution to this problem is possible thanks to modeling and the use of backup monitoring tools. With an increase in the time parameters of monitoring and the number of mobile devices in the group, the functional
© Кузнецов А. В., 2021
load on the entire monitoring system increases, therefore, the probability of failures of monitoring tools increases, which entails a decrease in the quality of information support.
The aim of the work is to obtain analytical dependencies to describe the probability of the state of the monitoring system in operation and during recovery to solve a set of tasks for planning and organizing the extinguishing of large fires, as well as reducing the time parameters for the location of the search object. The article considers a probabilistic approach to assessing the quality of information obtained during the implementation of constant monitoring of fire parameters during the extinguishing of protracted fires and aerial monitoring of large areas during search and rescue operations. Analytical dependences have been developed to assess the limiting probabilities of the state of the system during its discrete operation to solve a set of tasks for planning and organizing the extinguishing of large fires and conducting search and rescue operations.
Key words: mobile monitoring tools, protracted fires, search and rescue operations.
На сегодняшний день профилактика и борьба с пожарами как в техногенной среде, так и в природной полагает применение превентивного мониторинга показателей пожарной безопасности. Технические системы, применяемые для решения данных задач, различны по функциям, алгоритмическому наполнению и структуре [1,2,3]. Стоит отметить, что при возникновении деструктивных событий, связанных с затяжными пожарами, одних превентивных мероприятий мониторинга недостаточно, на этот случай, мониторинг в режиме реального времени с использованием мобильных средств мониторинга будет являться наиболее оптимальным методом контроля пожара.
При организации работ, связанных с поиском пострадавших в природной среде, первостепенной проблемой является обширная территория поиска. Руководителю поисково-спасательных работ (ПСР) необходимо рассредоточить имеющиеся силы и средства в правильном направлении для прочесывания обширной территории и скорейшего обнаружения объекта поиска. В качестве сил и средств, необходимых для поиска пострадавших в природной среде, чаще всего выступают: подготовленные поисково-спасательные отряды, группы волонтеров, кинологические группы и мобильные средства мониторинга (МСМ).
В связи с этим, для оценки качества мониторинга крупных пожаров и воздушного мониторинга при проведении поисково-спасательных работ, совершаемого мобильными средствами мониторинга, необходимо решить две практические задачи: во-первых, оценить необходимое количество МСМ для реализации качественного мониторинга; во-вторых, при установленном количестве МСМ определить характеристики системы мониторинга в целом. Критерием качества мониторинга, совершаемый мобильными средствами, выступает обратная величина отказов средств мониторинга, а именно интегральная функция
распределения случайной величины числа отказов МСМ [4,5,6,7].
Однако стоит учитывать, что технология проведения мониторинга крупных пожаров и проведения поисково-спасательных работ разнообразна [8,9,10], при этом данный процесс возможно формально описать с использованием систем уравнений, идентичных моделям Эрланга, Гаусса и Колмогорова. Формальный инструмент моделирования мониторинга — это система отказов без восстановления, подразумевающий под собой, что МСМ все время находится в работе, то есть производит непрерывный мониторинг. Однако стоит понимать, что особенность крупных пожаров и проведение поисково-спасательных работ подразумевает под собой применение циклического дискретного мониторинга, для которого необходимо использовать систему уравнений с восстановлением. Для постановки задач моделирования примем два состояния системы: во-первых, процесс мониторинга, во-вторых, процесс восстановления МСМ - процедура приведения мобильного средства мониторинга в рабочее состояние после его отказа.
Исходя из этого, чтобы решить комплекс задач планирования и организации мониторинга крупных пожаров и проведения поисково-спасательных работ следует получить аналитические зависимости для описания состояния системы мониторинга в работе и в процессе восстановления.
Примем, что время работы МСМ, то есть время, когда мобильное средство совершает мониторинг, будет величиной Гр (мин),
соответственно время восстановления МСМ Ге (мин) величина определяющая наличие мобильных средств мониторинга в работе и на этапе восстановления. Рассмотрим вероятность, когда МСМ находится в работе. Для моделирования состояний мониторинга предлагается система уравнений аналогичных урав-
нениям Эрланга с восстановлением, которая представляет собой следующую совокупность:
Pk = A, Ak = 0"-k, A^Ak ,k=0,1,...,m, (3)
dJP -i р. с)+± )
dipp-=4 Pk с )4 Pk с )4 Pk-1 с)+± Pk+1 с),
(1)
dT dPm (T)
dT
4Pm (7-) + f Pm-1 (с)
где Тр - время работы - время нахождения МСМ в воздухе;
Т - время восстановления: время -время нахождения МСМ на земле;
к - количество МСМ, которые находятся в воздухе;
Р - вероятность состояния системы, при котором к из т средств мониторинга находится в воздухе.
Примем для модели следующее допущение: система мониторинга состоит из одинаковых по характеристикам мобильных средств мониторинга, позволяющее предположить, что время непосредственного мониторинга (время работы) и время восстановления имеют одинаковые значения для всех средств мониторинга и, следовательно, ситуация обоснования предельных характеристик системы мониторинга (таблица 1) сводится к определению предельных состояний системы уравнений Эрланга с восстановлением.
Решение системы уравнений (1) в ее предельном состоянии Рк когда производные соответствующих вероятностей состояний си-
¿Р Т) «
0, т.е. —^^ = 0, ¿Т
целесообразно проводить с использованием безразмерного показателя а, представляющего собой отношение времени работы к времени восстановления а = Т^, тогда систему
' в
уравнений (1) удобно представить в следующем виде:
стемы мониторинга равны
0 = -P0 (Г)+aPi (Г)
0 = -Pk(r)-aPk(t)+Pk_i {V)+aPk+, (Г). 0 = -aPm (с)+Pm-i (с)
(2)
Используя методы решения систем алгебраических уравнений, получены следующие общие соотношения для определения предельных вероятностей состояний:
A
k=0
где т - общее число мобильных средств мониторинга;
Ак- определитель матрицы, соответствующей поиску предельной вероятности для состояния к, характеризующегося нахождением в воздухе к из т средств мониторинга.
В практике решения задач планирования и организации мониторинга крупных пожаров и проведения поисково-спасательных работ, используя общие зависимости (3), необходимо задать число мобильных средств мониторинга т и значение соответствующих определителей системы уравнений (1).
Анализ планирования и организации мониторинга крупных пожаров и проведения поисково-спасательных работ с применением мобильных средств мониторинга показывает, что чаще всего мобильные средства мониторинга формируют в группы, состоящие из 2-3 средств мониторинга [11,12], но стоит принимать во внимание, что в отдельных случаях их может быть значительно больше. Как показывает практика, отдельная группа средств мониторинга работает на определенном участке ведения действий по тушению крупного пожара или же на конкретном участке предполагаемого местонахождения объекта поиска. Данная технология обеспечивает качественное наполнение информационного пространства, которое необходимо для эффективного управления силами и средствами как при тушении крупного пожара, так и при проведении поисково-спасательных работ. Соответственно необходимо рассчитать предельные вероятности состояний системы мониторинга для решения практических задач относительно каждого из имеющихся участков ведения действий по тушению пожара и участков предполагаемого местонахождения объекта поиска.
Тогда аналитически рассчитаем предельные вероятности состояний системы мониторинга для решения практических задач относительно каждого участка ведения действий по тушению крупных пожаров и проведению поисково-спасательных работ. Определим предельные состояния групп мониторинга, состав которых не более трех средств мониторинга, используя данные, которые получили в ходе анализа системы уравнений (1). Результаты анализа соответствующих определителей систем линейных уравнений и аналитические соотношения для определения предельных вероятностей состояний системы мониторинга представлены в таблице.
P
B
P
B
Таблица. Расчет предельных состояний системы мониторинга
Количество средств мониторинга Определители матриц
Ас >1 >2 >з >
т=1 0> и а > = 1 - - >=1+а
т=2 > II II < >2 =1 - > = 1+а+а2
т=3 > II ч > =а2 2> и а >3 =1 > = 1+а+а2 +а3
Количество средств мониторинга Искомые вероятности состояний системы
Состояние 0 Состояние 1 Состояние 2 Состояние 3
т=1 р а 0 1+а ' = 1 1 1+а - -
т=2 о а '0 = 1 2 1+а+а2 р_ а 1 1+а+а2 '2 = 1 2 1+а+а2 -
т=3 D a о а2 р _ а 'з = 1
~0 1 2 3 1 + а + а2 + а '1 1 2 3 1+а+а +а '2 1+а+а2 +а3 1+а+а2 +а3
На основе полученных аналитических зависимостей построим номограммы (рисунок), позволяющие по значениям а определить предельные состояния системы мониторинга на случаи, когда все средства мониторинга находятся на земле, Р0 и к = 0, т.е. в воздухе находится 0 средств мониторинга, а также предельную вероятность О= 1-Р, характеризующую состояние системы мониторинга, когда в воздухе находится хотя бы одно средство мониторинга из имеющихся т. В свою очередь, другие предельные вероятности могут быть получены с использованием соотношений (3) и результатов аналитических расчётов, представленных в табл.
В общем случае комплекс рассмотренных задач ориентирован на практические слу-
чаи рационального применения средств мобильного мониторинга восстанавливаемой системы, в свою очередь, обоснование резервного количества средств мониторинга находится за пределами анализируемой теоретической модели - системы уравнений Эрланга - и может быть определено, исходя из результатов моделирования мониторинга, опубликованных в работах [5,6,7,14], с допущением, что система мобильного мониторинга функционирует на крупном пожаре или же при проведении поисково-спасательной операции интервалами времени, не превышающими 2 астрономических часа, с учетом контроля технического состояния средств мониторинга в режиме реального времени.
Рисунок. Номограммы для определения предельных состояний мониторинга крупных пожаров
и проведения поисково-спасательных работ.
Таким образом, в ходе проведенной работы были получены аналитические зависимости оценки предельных вероятностей системы циклического дискретного мониторинга, благодаря которым решается комплекс задач его планирования и организации при воздушном мониторинге крупных пожаров и проведении поисково-спасательных работ. Разработан ряд процедур, позволяющий произвести оценку необходимого количества мобильных средств мониторинга для его качественной и надежной реализации и определение число-
вых характеристик качества системы мониторинга крупных пожаров и проведении поисково-спасательных работ. Следует учесть, что разработанные в ходе исследования теоретические результаты направлены на решение задач мониторинга затяжного характера. К данному виду мониторинга, как правило, относятся крупные пожары как техногенные, так и природные, а также затяжной мониторинг необходим при проведении поисково-спасательных работ в природной среде.
Список литературы
1. Гончаренко В. И., Луо Лэ, Прус М. Ю. Мониторинг лесных пожаров группой беспилотных летательных аппаратов // Технологии техносферной безопасности. 2015. Вып. 4 (62). С. 154-163.
2. Муйкич Э., Татаринов В. В. Применение БПЛА для получения информации об обстановке в зоне очага возгорания // Будущее машиностроения России: сборник докладов 9-й всеросс. конф. молодых учёных и специалистов. М.: изд-тво МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2016. С. 507-510.
3. Шевченко О. Ю., Боричевский А. Б. Использование беспилотных летательных аппаратов для ведения мониторинга использования территорий // Экономика и экология территориальных образований. 2015. №3. С. 150-152.
4. Модель циклического мониторинга природных пожаров затяжного характера / М. О. Баканов, Д. В. Тараканов, А. В. Кузнецов [и др.] // Мониторинг. Наука и Технологии, 2019. №2 (40). С. 14-19.
5. Баканов М. О., Анкудинов М.В. Резервирование средств мониторинга природных чрезвычайных ситуаций // Пожарная безопасность: проблемы и перспективы: сборник статей по материалам VII Всероссийской научно -практической конференции с междунар. уч. 2930 сент. 2016 г.: в 2-х ч. Ч. 2. ФГБОУ ВО Воронежский институт ГПС МЧС России. Воронеж, 2016. С: 10-11.
6. Баканов М. О., Смирнов В. А., Анку-динов М. В. К вопросу о резервировании и управлении беспилотными воздушными судами при мониторинге ландшафтных пожаров // Мониторинг. Наука и технологии. 2016. № 4 (29). С. 77-79.
7. Баканов М. О., Тараканов Д. В., Ан-кудинов М. В. Модель мониторинга для оперативного управления при ликвидации пожаров и чрезвычайных ситуаций // Мониторинг. Наука и технологии. 2017. № 3 (32). С. 77-80.
8. Половинчук Н. Я., Иванов С. В., Тимофеев В. И. Алгоритм терминально-оптимального управления беспилотным летательным аппаратом // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2017. №1. С.13-17.
9. Татаринов В. В., Калайдов А. Н., Муйкич Э. Применение беспилотных летательных аппаратов для получения информации о природных пожарах // Технологии техносфер-ной безопасности. 2017. № 1 (71). С. 160-168.
10. Фоменко А. А. Управление группой беспилотных летательных аппаратов при мониторинге лесных пожаров // Научное обозрение. 2013. № 4. С. 137-143.
11. Абросимов В. К., Гончаренко В. И., Смирнов Д. И. Модель группового полёта беспилотных летательных аппаратов в условиях чрезвычайной ситуации // Моделирование авиационных систем: сб. тезисов докладов II Всеросс. науч.-техн. конф. М.: НИЦ ФГУП «Гос-НИИАС», 2013. С. 34-35.
12. Шегельман И. Р., Клюев Г. В. Некоторые направления использования беспилотных аппаратов и роботизации при мониторинге и тушении лесных пожаров // Актуальные направления научных исследований: перспективы развития: материалы II Междунар. науч.-практ. конф. Чебоксары: ЦНС «Интерактив плюс», 2017. С. 207-209.
13. Модели качества мониторинга пожаров и чрезвычайных ситуаций с учетом специфики их развития / М. О. Баканов, Д. В. Тараканов, А. В. Кузнецов [и др.] // Мониторинг. Наука и технологии. 2018. № 3 (36). С. 51-54.
References
1. Goncharenko V. I., Luo Le, Prus M. Yu. Monitoring lesnykh pozharov gruppoy bespi-lotnykh letatel'nykh apparatov [Monitoring of forest fires by a group of unmanned aerial vehicles]. Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti, 2015, vol. 4 (62), pp. 154-163.
2. Muykich E., Tatarinov V. V. Primeneni-ye BPLA dlya polucheniya informatsii ob ob-stanovke v zone ochaga vozgoraniya [The use of UAVs to obtain information about the situation in the zone of the fire source]. Budushcheye mashi-nostroyeniya Rossii: sbornik dokladov 9-y vse-ross. konf. molodykh uchonykh i spetsialistov. M.: izd-tvo MGTU im. N. E. Baumana, 2016, pp. 507510.
3. Shevchenko O. Yu., Borichevskiy A. B. Ispol'zovaniye bespilotnykh letatel'nykh apparatov dlya vedeniya monitoringa ispol'zovaniya territoriy [The use of unmanned aerial vehicles for monitoring the use of territories]. Ekonomika i ekologiya territorial'nykh obrazovaniy, 2015, issue 3, pp. 150-152.
4. Model' tsiklicheskogo monitoringa pri-rodnykh pozharov zatyazhnogo kharaktera [Model of cyclic monitoring of natural fires of protracted nature] / M. O. Bakanov, D. V. Tarakanov, A. V. Kuznetsov [et al.]. Monitoring. Nauka i Tekhnologii, 2019, vol. 2 (40), pp. 14-19.
5. Bakanov M. O., Ankudinov M. V. Rezervirovaniye sredstv monitoringa prirodnykh chrezvychaynykh situatsiy [Reserve means of monitoring natural emergencies]. Pozharnaya be-zopasnost': problemy i perspektivy: Sbornik statey po materialam VII Vserossiyskoy nauchno -prakticheskoy konferentsii s mezhdunar. uch. 2930 sent. 2016 g.: v 2-kh ch. CH. 2. FGBOU VO Voronezhskiy institut GPS MCHS Rossii, Voronezh, 2016,pp: 10-11.
6. Bakanov M. O., Smirnov V. A., Ankudinov M. V. K voprosu o rezervirovanii i upravlenii bespilotnymi vozdushnymi sudami pri monitoringe landshaftnykh pozharov [On the issue of redundancy and control of unmanned aerial vehicles for monitoring landscape fires]. Monitoring. Nauka i tekhnologii, 2016, vol. 4 (29), pp. 77-79.
7. Bakanov M. O., Tarakanov D. V., Ankudinov M. V. Model' monitoringa dlya opera-tivnogo upravleniya pri likvidatsii pozharov i chrezvychaynykh situatsiy [Monitoring model for operational management in the elimination of fires and emergencies]. Monitoring. Nauka i tekhnologii, 2017, vol. 3 (32), pp. 77-80.
8. Polovinchuk N. Ya., Ivanov S. V., Timo-feyev V. I. Algoritm terminal'no-optimal'nogo upravleniya bespilotnym letatel'nym apparatom [Algorithm of terminal-optimal control of an unmanned aerial vehicle]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta, 2017, vol. 1, pp.13—17.
9. Tatarinov V. V., Kalaydov A. N., Muykich E. Primeneniye bespilotnykh letatel'nykh apparatov dlya polucheniya informatsii o prirodnykh pozharakh [The use of unmanned aerial vehicles to obtain information about wildfires]. Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti, 2017, vol. 1 (71), pp. 160-168.
10. Fomenko A. A. Upravleniye gruppoy bespilotnykh letatel'nykh apparatov pri monitoringe lesnykh pozharov [Control of a group of unmanned aerial vehicles while monitoring forest fires]. Nauchnoye obozreniye, 2013, issue 4, pp. 137-143.
11. Abrosimov V. K., Goncharenko V. I., Smirnov D. I. Model' gruppovogo polota bespilotnykh letatel'nykh apparatov v usloviyakh chrez-vychaynoy situatsii Modelirovaniye aviatsionnykh sistem: sb. tezisov dokladov II Vseross. nauch.-tekhn. konf. M.: NITS FGUP «Gos-NIIAS», 2013, pp. 34-35.
12. Shegel'man I. R., Klyuyev G. V. Nekotoryye napravleniya ispol'zovaniya bespilotnykh apparatov i robotizatsii pri monitoringe i tushenii lesnykh pozharov [Some areas of the use of unmanned aerial vehicles and robotization in monitoring and extinguishing forest fires]. Ak-tual'nyye napravleniya nauchnykh issledovaniy: perspektivy razvitiya: materialy II Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. Cheboksary: TSNS «Interaktiv plyus», 2017, pp. 207-209.
13. Modeli kachestva monitoringa pozharov i chrezvychaynykh situatsiy s uchetom spetsi-fiki ikh razvitiya [Models of the quality of monitoring of fires and emergency situations, taking into account the specifics of their development] / M. O. Bakanov, D. V. Tarakanov, A. V. Kuznetsov [et al.]. Monitoring. Nauka i tekhnologii, 2018, vol. 3 (36), pp. 51-54.
Кузнецов Александр Валерьевич
Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России,
Российская Федерация, г. Иваново
преподаватель кафедры
E-mail: [email protected]
Kuznetsov Alexander Valerievich
Ivanovo Fire and Rescue Academy of the State
Fire Service of the Ministry of the Russian Federation for Civil Defense, Emergencies and Elimination of
Consequences of Natural Disasters,
Russian Federation, Ivanovo
teacher of the department
E-mail: [email protected]
