CC BY
12
УДК 614.849
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ДЕЙСТВИЯМИ ПОИСКОВО-СПАСАТЕЛЬНЫХ ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ ПРИ ПОЖАРАХ И ЗАДЫМЛЕНИИ
Н. Г. ТОПОЛЬСКИЙ2, Д. В. ТАРАКАНОВ2, Е. В. СТЕПАНОВ1, И. В. БАГАЖКОВ2
1ФГБОУ ВО Академия ГПС МЧС России, Российская Федерация, г. Москва 2ФГБОУ ВО Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, Российская Федерация, г. Иваново E-mail: ntopolskii@mail.ru, den-pgsm@mail.ru, stepanov9619@mail.ru, big-99@mail.ru
В статье предложен подход к решению задачи определения времени обследования группами разведки здания при поиске пострадавших. Показана возможность применения разработанной пространственной модели на основе клеточного автомата. Произведена апробация модели для решения практической задачи. Дальнейшее развитие модели будет направлено на обеспечение применимости при более сложной планировке здания.
Ключевые слова: спасание людей, поиск пострадавших, клеточный автомат, оперативное управление, время работы звеньев ГДЗС, объемно-планировочные решения.
SPATIAL MODEL FOR MANAGING THE ACTIONS OF SEARCH AND RESCUE UNITS DURING FIRES AND SMOKE
N. G. TOPOLSKIY1, D. V. TARAKANOV2, E. V. STEPANOV1, I. V. BAGAZHKOV2
1
Federal State budgetary educational Institution of higher Education
«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, Moscow Federal State Budget Educational Establishment of Higher Education
«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: ntopolskii@mail.ru, den-pgsm@mail.ru, stepanov9619@mail.ru, big-99@mail.ru
The article offers an approach to solving the problem of determining the time of survey by the survey teams of the building when searching for victims. The possibility of using the developed spatial model based on a cellular automaton is shown. The model was tested to solve a practical problem. Further development of the model will be aimed at ensuring applicability for more complex building layouts.
Key word: rescue of people, search for victims, ing hours of GDZS links, space planning solutions.
Спасание людей при пожаре является основной боевой задачей подразделений пожарной охраны (ПО). Проводится, как правило, с одновременным развертыванием сил и средств личным составом подразделений ПО. В настоящее время нередки случаи травмирования и гибели людей при возникновении пожаров [1]. При спасании людей из зданий и сооружений руководитель тушения пожара (РТП) обязан произве-
cellular automaton, operational management, work-
сти организацию и поиск людей, нуждающихся в спасении. Исходя из этого, вопросы проведения боевых действий по тушению пожаров, а в частности поиск и обнаружение пострадавших, являются достаточно актуальными. Одним из решающих факторов проведения эффективных поисковых работ является владение оперативной информации о том, где предположительно находится пострадавший. В случаях отсутствия точной информации или ее неоднозначности руководителю тушения пожара приходится работать в условиях неопределенности.
© Топольский Н. Г., Тараканов Д. В., Степанов Е. В., Багажков И. В., 2020
Информация, получаемая от администрации объекта, а также в ходе опроса очевидцев применяется для установления предположительного местонахождения пострадавших, уточнения их количества, установления наилучшего маршрута движения к ним, определения наличия опасностей. Зачастую количество данной информации недостаточно, либо же она противоречива для принятия обоснованного и эффективного решения РТП. Поэтому современные автоматизированные системы поддержки принятия решений (АСППР) при тушении пожаров включают в себя не только средства сбора информации, но и аналитические системы, позволяющие формализовать большое количество информации и визуализировать ее для лучшего понимания лицом, принимающим решение (ЛПР) [2-6].
В настоящее время методология решения задачи, состоящей в поиске пострадавшего в здании, носит вероятностный характер. В соответствии с методикой, опубликованной в работе [7,8], вероятность обнаружения пострадавшего с использованием групп разведки пожарно-спасательных подразделений зависит от площади зоны поиска в здании.
Расчетное значение вероятности обнаружения человека в задымленном помещении к заданному времени определяется по формуле 1:
Р0 б = 1-ехр (1)
где: U - производительность поиска (время одновременного нахождения на площади группы разведки и отыскиваемого пострадавшего), мин.
Производительность групп разведки пожара в составе m звеньев ГДЗС в здании оценивается по формуле 2:
и = 7{ (т - 1 ) а + 2 £> }, (2)
где: V - скорость движения звена ГДЗС, м/мин; т - количество звеньев ГДЗС; d - эффективность расстояния между звеньями, м;
й - условия видимости, м. Однако, применение данного подхода не учитывает такие факторы, как сложность планировки, объемно планировочные решения и т.п. Для решения данной задачи в работе представлена пространственная модель на основе клеточного автомата, реализованная в среде MS Excel. Применение клеточного автомата, а не информационно-аналитических систем с применением 3D-технологий, обусловлено тем, что реализация «легкой» вычислительной модели позволяет реализовывать ее непосредственно на месте тушении пожара
для оперативного управления и не требует повышенной вычислительной мощности, а также высоких требований к квалификации пользователя.
Разработанный клеточный автомат позволяет определять области каждого помещения на этаже и в зависимости от количества углов комнаты и четности количества строк и столбцов клеток определять маршрут обследования каждого помещения и этажа в целом с наименьшим количеством переходов. Для начала работы необходимо обозначить стены (заливка черным цветом), вход (Вх), выход (Вых) и двери (Дв). Возможно совмещение входа и выхода, тогда будет считаться, что вход и выход совпадают. Принципиальная схема с учетом вводимых данных представлена на рис. 1.
Результаты моделирования с применением разработанного клеточного автомата представлены на рис. 2. Моделирование заканчивается после посещения всех клеток и достижения выхода. Параллельно с работой клеточного автомата в столбце А отмечается каждый шаг, это необходимо при проверке минимального количества шагов при обследовании и для дальнейшего анализа маршрута следования.
Разработанная пространственная модель позволяет решать ряд следующих задач:
- обоснование количества звеньев ГДЗС, необходимых для проведения полной разведки в здании;
- определение наилучшего маршрута обследования;
- подготовка личного состава подразделений пожарной охраны к действиям по поиску пострадавших в здании;
- обоснование оснащения подразделений пожарной охраны дыхательными аппаратами со сжатым кислородом с условным временем защитного действия не менее 240 минут.
В качестве примера произведен расчет обследованной площади согласно представленной методике с помощью разработанной пространственной модели на основе клеточного автомата. Исходные параметры представлены в табл. 1. На рис. 3 представлена зависимость обследованной площади от времени.
Из анализа рис. 3 следует, что обследованная площадь зависит от планировки помещений и в определенных случаях значения, полученные с помощью расчетных формул представленной методики могут быть некорректными. Из этого следует, что необходимое время работы звеньев ГДЗС по обследованию здания может быть определено неверно.
Рис. 1. Схема этажа для проведения моделирования
а) б)
Рис. 2. Клеточный автомат пространственной модели: а) процесс обследования помещений; б) окончание моделирования
Таблица 1. Исходные параметры поиска групп разведки
№ п/п Показатель Значение
1 V, м/мин 20
2 d, м 4
3 й, м 1
4 m, звеньев ГДЗС 1
Рис. 3. Динамика обследованной площади по представленной методике и с помощью разработанной модели
Применение разработанной модели позволит учитывать такие факторы, как следование по уже обследованной области, в случаях, когда планировка помещений не позволяет исключить этого. Всё это, в свою очередь, позволит более точно прогнозировать необходимое время работы по обследованию здания с целью обоснованного применения расчетного количества групп разведки.
Таким образом, представлена пространственная модель на основе клеточного автомата, которая может быть использована
при оперативном управлении на месте пожара, а также при подготовке личного состава подразделений пожарной охраны. Дальнейшее развитие модели позволит в полной мере учитывать сложность планировки этажей зданий, что в свою очередь позволит более корректно прогнозировать время обследования помещений здания и применять полученные результаты для обоснования требуемого количества звеньев ГДЗС для проведения разведки, а также для обоснования их оснащения.
Список литературы
1. Полехин П. В., Чебуханов М. А.. Пожары и пожарная безопасность в 2018 году: Статистический сборник / Под общ. ред. Д. М. Гордиенко. М.: ВНИИПО, 2019. 125 с.
2. Топольский Н. Г., Тараканов Д. В., Михайлов К. А. Теоретические основы поддержки управления пожарными подразделениями на основе мониторинга динамики пожара в здании: монография / Под общей ред. д-ра техн. наук, проф. Н. Г. Топольского. М.: Академия ГПС МЧС России, 2019. 319 с.
3. Теребнев В. В., Семенов А. О., Тараканов Д. В. Теоретические основы принятия решений при управлении силами и средствами на пожаре // Пожаровзрывобезопасность. 2012. № 10. Т. 21. С. 14-17.
4. Семенов А. О., Баканов М. О., Тараканов Д. В. Модели мониторинга и управления при ликвидации крупных пожаров: монография. Иваново: ФГБОУ ВО Ивановская пожар-но-спасательная академия ГПС МЧС России, 2018. 128 с.
5. Применение систем поддержки принятия решений руководителями оперативных подразделений при тушении пожаров в крупных городах / Тетерин И. М., Топольский Н. Г., Климовцов В. М. [и др.] // Технологии техно-сферной безопасности. 2008. № 4(20). С. 7.
6. Семенов А. О. Разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений при тушении природных пожаров // Надежность и долговечность машин и механизмов: материалы IX всероссийской научно-практической конференции, Иваново, 12 апре-
ля 2018 г. Иваново: Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2018. С.582-585.
7. Теребнев В. В., Артемьев Н. С., Ко-рольченко Д. А. Противопожарная защита и тушение пожаров. Промышленные здания и сооружения (книга 2). М.: Пожнаука, 2006. 412 с.
8. Совершенствование информационного обеспечения групп разведки пожара при его мониторинге в здании с использованием инфракрасных технологий / Н. Г. Топольский, Д. В. Тараканов, К. А. Михайлов [и др.] // Пожа-ровзрывобезопасность. 2019. Т. 28. № 3.
C.89-97.
References
1. Polekhin P. V., Chebuhanov M. A. Pozhary i pozharnaya bezopasnost' v 2018 godu: Statisticheskiy sbornik [Fires and fire safety in 2018: Statistical collection] / Under total. ed.
D. M. Gordienko. Moscow: VNIIPO, 2019.125 p.
2. Topolsky N. G., Tarakanov D. V., Mi-khailov K. A. Teoreticheskiye osnovy prinyatiya resheniy pri upravlenii silami i sredstvami na pozhare [Theoretical foundations of support for the management of fire departments on the basis of monitoring the dynamics of fire in a building: monograph] / Ed. Dr. tech. Sciences, prof. N.G. Topolsky. Moscow: Academy of the State Fire Service of the Ministry of emergency situations of Russia, 2019. 319 p.
3. Terebnev V. V., Semenov A. O., Tarakanov D. V. Teoreticheskiye osnovy prinyatiya resheniy pri upravlenii silami i sredstvami na pozhare [Theoretical foundations of decisionmaking when managing forces and means on a fire]. Pozharovzryvobezopasnost, 2012, vol. 10, issue 21, pp. 14-17.
4. Semenov A. O., Bakanov M. O., Tarakanov D. V. Modeli monitoringa i upravleniya pri
likvidatsii krupnykh pozharov: monografiya [Models of monitoring and control in the elimination of large fires: monograph. Ivanovo]: Ivanovo Fire and Rescue Academy of State Fire Service of the Ministry of Emergency Situations of Russia, 2018. 128 p.
5. Primeneniye sistem podderzhki prinyatiya resheniy rukovoditelyami operativnykh po-drazdeleniy pri tushenii pozharov v krupnykh go-rodakh [Application of decision support systems by the heads of operational divisions in extinguishing fires in large cities] / I. M Teterin, N. G. Topolskiy, V. M. Klimovtsov [et al.]. Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti, 2008, vol 4(20), p. 7.
6. Semenov A. O. Razrabotka avtoma-tizirovannoy sistemy podderzhki prinyatiya resheniy pri tushenii prirodnykh pozharov [Development of an automated decision support system for extinguishing natural fires]. Nadezhnost' i dol-govechnost' mashin i mekhanizmov: materialy IX vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konfer-entsii, Ivanovo, 12 aprelya 2018 g. Ivanovo: Ivanovo Fire and Rescue Academy of the State Fire Service of the Ministry of Emergencies Russia, 2018, pp. 582-585.
7. Terebnev V. V., Artemiev N. S., Korol-chenko D. A. Protivopozharnaya zashchita i tusheniye pozharov. Promyshlennyye zdaniya i sooruzheniya [Fire protection and fire fighting. Industrial buildings and structures] (book 2). Moscow: Pozhnauka, 2006. 412 p.
8. Sovershenstvovaniye informatsionnogo obespecheniya grupp razvedki pozhara pri yego monitoringe v zdanii s ispol'zovaniyem in-frakrasnykh tekhnologiy [Improvement of information support of fire reconnaissance groups during its monitoring in a building using infrared technologies] / N. G. Topolsky, D. V. Tarakanov , K. A. Mikhailov [et al.]. Pozharovzryvobezopasnost', 2019, vol. 28, issue 3, pp. 89-97.
Топольский Николай Григорьевич ФГБОУ ВО Академия ГПС МЧС России, Российская Федерация, г. Москва доктор технических наук, профессор E-mail: ntopolskii@mail.ru Topolskiy Nikolai Grigorievich
Federal State budgetary educational Institution of higher Education «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, Moscow
doctor of technical Sciences, рrofessor
E-mail: ntopolskii@mail.ru
Тараканов Денис Вячеславович
ФГБОУ ВО Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России,
Российская Федерация, г. Иваново
доктор технических наук, профессор
E-mail: den-pgsm@mail.ru
Tarakanov Denis Viacheslavovich
Federal State Budget Educational Establishment of Higher Education «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
doctor of technical Sciences, рrofessor
E-mail: den-pgsm@mail.ru
Степанов Егор Владимирович ФГБОУ ВО Академия ГПС МЧС России, Российская Федерация, г. Москва
адъюнкт факультета подготовки научно-педагогических кадров E-mail: stepanov9619@mail.ru Stepanov Egor Vladimirovich
Federal State budgetary educational Institution of higher Education «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, Moscow
adjunct of the faculty of training of scientific and pedagogical personnel E-mail: stepanov9619@mail.ru
Багажков Игорь Владимирович
ФГБОУ ВО Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России,
Российская Федерация, г. Иваново
кандидат химических наук, преподаватель
E-mail: big-99@mail.ru
Bagazhkov Igor Vladimirovich
Federal State Educational Institution of Higher Education «lvanovo 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
candidate of chemical sciences, lecturer
E-mail: big-99@mail.ru
