Определение взрывопожароопасных зон, основываясь на молекулярных дескрипторах и искусственных нейронных сетях Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЗРЫВОПОЖАРООПАСНЫХ ЗОН, ОСНОВЫВАЯСЬ

НА МОЛЕКУЛЯРНЫХ ДЕСКРИПТОРАХ И ИСКУССТВЕННЫХ

НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ

Д.С. Королев, преподаватель, В.В. Токан, курсант, Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж

Ежегодно количество органических соединений увеличивается на 250-300 тыс., сведений о которых на сегодняшний день нет, а экспериментальное определение физико-химических свойств веществ сопряжено с существенными техническими трудностями, экономическими и временными затратами, а обладая достоверными данными о веществе, повышается точность определения необходимых мероприятий по обеспечению пожарной безопасности.

Согласно [1], для правильного выбора электротехнического и другого оборудования по степени защиты, которая обеспечивает их пожаровзрывобезопасную эксплуатацию, необходимо определять классы зон. Класс зон (взрывоопасны и пожароопасные) определяются на основании физико-химических свойств веществ, используемых в помещении, а также на обобщении технологического процесса. На рисунке 1 представлен алгоритм определения класса зоны помещения.

Рис. 1. Алгоритм определения класса зоны

Поэтому на сегодняшний день актуальным является вопрос разработки универсальных методов прогнозирования пожароопасных свойств веществ

органических соединений без проведения сложного эксперимента и больших финансовых затрат.

Для решения поставленной задачи необходимо использовать метод прогнозирования пожароопасных свойств веществ, основанный на использовании молекулярных дескрипторов и искусственных нейронных сетях. Ранее этот метод использовался в работах [2, 3] и показал хорошие результаты.

При помощи разработанной компьютерной программы «Нейропакет КДС 1.0», реализующий предложенный нами способ, мы смоделировали искусственную нейронную сеть, показанную на рисунке 2 и спрогнозировали температуру вспышки предельных кетонов (табл.).

Рис. 2. Смоделированная искусственная нейронная сеть

Таблица

Результаты прогнозирования температуры вспышки предельных кетонов

Температура вспышки, К Абсолютная Класс зоны

Вещество прогнозируемая справочная [3, 4, 11, 12] погрешность расчетов, К помещения

3-Пентанон 286 - В*

3-Гексанон 305 - В*

2-Гептанон 319 - В*

3-Октанон 326 - В*

2-Октанон 332 - В*

3-Нонанон 343 - П-1

2-Деканон 354 - П-1

6-Ундеканон 366 - П-1

2-Додеканон 380 - П-1

Ацетон -305 -291 4 В*

Дипропилкетон 318 322 1 В*

Бутилметилкетон 284 296 4 В*

Средняя абсолютная погрешность, К 3

Примечание* - взрывоопасный класс зоны, в зависимости от условий

ВЫВОД: Таким образом, прогнозирование пожароопасных свойств предельных кетонов, в частности температуры вспышки, на основе данных о дескрипторах с использованием искусственных нейронных сетей дает удовлетворительные результаты. Кроме того, для ряда веществ был определен класс зоны.

Список использованной литературы

1. Технический регламент о требованиях пожарной безопасности: Федеральный закон РФ от 22.07.08 № 123-Ф3; одобр. Сов. Федерации 11.07.2008 // Российская газета. - 2008. - № 163; Собр. законодательства РФ. - 2008. - № 30 (ч. I), ст. 3579

2. Королев Д.С., Калач А.В., Рудаков О.Б. Прогнозирование пожароопасных свойств веществ // Безопасность в техносфере. - Т. 56, №5. - С. 3 - 6. DOI: 10.12737/16957

3. Королев Д.С., Калач А.В., Каргашилов Д.В. Прогнозирование температуры вспышки с помощью нейропакета КДС 1.0 на примере сложных эфиров масляной кислоты // Пожаровзрывобезопасность.- 2016.- № 3 - С. 21-26 DOI: 10.18322/PVB.2016.25.03.21-26