CC BY
31
А. В. КАЛАЧ, д-р хим. наук, профессор, заместитель начальника по научной работе, Воронежский институт ГПС МЧС России (Россия, 394052, г. Воронеж, ул. Краснознаменная, 231; e-mail: [email protected])
А. С. КРУТОЛАПОВ, д-р техн. наук, доцент, заместитель начальника Института развития по учебно-методической работе, Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России (Россия, 196105, г. Санкт-Петербург, Московский просп., 149)
Д. С. КОРОЛЕВ, преподаватель кафедры пожарной безопасности технологических процессов, Воронежский институт ГПС МЧС России (Россия, 394052, г. Воронеж, ул. Краснознаменная, 231) Е. В. КАЛАЧ, канд. техн. наук, доцент кафедры физики, Воронежский институт ГПС МЧС России (Россия, 394052, г. Воронеж, ул. Краснознаменная, 231; e-mail: [email protected])
УДК 614.849
РАСЧЕТ КАТЕГОРИИ ПОМЕЩЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДИКИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОЖАРООПАСНЫХ СВОЙСТВ ПРОДУКТОВ НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ
Проанализирована базовая методика расчета категории помещений по взрывопожарной и пожарной опасности. Установлено, что она является ограниченной ввиду отсутствия в ней достоверных справочных данных, в частности по максимальному давлению взрыва вещества, что влияет на конечный результат избыточного давления. Принято решение усовершенствовать ее путем внедрения методики прогнозирования пожароопасных свойств продуктов нефтепереработки на основе молекулярных дескрипторов и искусственных нейронных сетей. В качестве верификации спрогнозировано максимальное давление взрыва для ряда кислородсодержащих производных углеводородов и проведен расчет категории с учетом полученных значений. Установлено, что вновь полученные значения избыточного давления ниже заявленных, а следовательно, финансовые затраты на разработку системы обеспечения пожарной безопасности также будут снижены.
Ключевые слова: прогнозирование; пожароопасные свойства; нефтепереработка; пожарная безопасность; легковоспламеняющиеся жидкости; нейронные сети.
ЭО!: 10.18322/РУВ.2017.26.09.29-34
Введение
При проектировании новых промышленных предприятий, складских и лабораторных помещений объектов нефтегазовой отрасли, в которых применяются или хранятся легковоспламеняющиеся жидкости (ЛВЖ), должен проводиться расчет избыточного давления возможного взрыва. Значение данного показателя позволит определить категорию помещения по взрывопожарной и пожарной опасности.
Основной целью такой классификации является выбор системы обеспечения пожарной безопасности, т. е. определение требований, обеспечивающих предотвращение вероятности возникновения пожара, а также обеспечение противопожарной защиты людей и имущества в случае возникновения пожара в зданиях, сооружениях и помещениях нефтегазового сектора [1].
Для расчета избыточного давления АР (кПа) газо-и паровоздушных смесей в сводах правил [2] предлагается следующее выражение:
АР = (Pmx - Po)
mZ 100 1
Vcb Р п CCT K н
где Ртах—максимальное давление, развиваемое при сгорании стехиометрической газо- или паровоздушной смеси в замкнутом объеме, определяемое экспериментально или по справочным данным в соответствии с требованиями; при отсутствии данных допускается принимать Ртах = 900 кПа; Р0 — начальное давление, кПа; допускается принимать Р0 = 101 кПа [2];
т — масса горючих паров ЛВЖ или горючих жидкостей (ГЖ), кг;
© Калач А. В., Крутолапов А. С., Королев Д. С., Калач Е. В., 2017
Z — коэффициент участия горючих газов и паров в горении; для ЛВЖ Z = 0,3 [2]; ¥св — свободный объем помещения, м3; рп — плотность пара ЛВЖ при расчетной рабочей температуре ?р (°С), кг/м3; _ м . Рп _ Г0(1 + 0,00367?р)'
У0 — мольный объем, м3/кмоль; Г0 = 22,413 м3/кмоль [2];
Сст — стехиометрическая концентрация паров ЛВЖ/ГЖ, % (об.);
Кн — безразмерный коэффициент, учитывающий негерметичность помещения и неадиабатич-ность процесса горения; Кн = 3 [2]. Отметим, что проведение расчетов по каждому случаю достаточно трудоемкая задача, которая была решена нами в работе [3]. К тому же данная методика может быть ограниченной в связи с отсутствием достоверных справочных данных по физико-химическим свойствам веществ, используемых при расчете категории помещения по взрывопожарной и пожарной опасности.
На сегодняшний день известно свыше 100 млн. индивидуальных органических веществ. Однако их пожароопасные свойства изучены частично и лишь для нескольких тысяч кислородсодержащих органических соединений. Это связано в первую очередь с тем, что затраты на экспериментальное определение полного перечня пожароопасных характеристик для каждого вещества существенны [2].
В настоящее время для решения задачи, связанной с достоверным определением категории помещения по взрывопожарной и пожарной опасности, применяются различные расчетные методы, позволяющие прогнозировать пожароопасные свойства веществ, и в первую очередь нефтепродуктов и продуктов нефтепереработки, что не противоречит требованиям законодательства Российской Федерации [1]. Расчетные методы могут рассматриваться как альтернатива экспериментальному подходу к накоплению данных по показателям пожарной опасности веществ и материалов. Федеральный закон № 123-ФЗ и ГОСТ 12.1.044, входящий в перечень национальных стандартов на подтверждение положений "Технического регламента о требованиях пожарной безопасности", допускают такой путь решения этой проблемы.
Рассматривая современные расчетные методики прогнозирования пожароопасных свойств продуктов нефтепереработки [4], установили, что все они связаны с техническими трудностями, сложностью решения аппроксимационных уравнений и работают только в пределах одного класса рассматриваемых органических соединений [5, 6]. В связи с этим необходимость создания нового конкуренто-
способного подхода для расчета пожаровзрывоопас-ных свойств кислородсодержащих органических соединений является актуальной.
В качестве альтернативы существующим методам было решено использовать методику прогнозирования пожароопасных свойств продуктов нефтепереработки на основе молекулярных дескрипторов [7, 8] и искусственных нейронных сетей [9, 10].
Основной целью исследования является прогнозирование максимального давления взрыва продуктов нефтепереработки, а основной задачей — определение категории помещения по взрывопо-жарной и пожарной опасности с учетом спрогнозированных значений.
В качестве объектов исследования выбраны кислородсодержащие производные предельных углеводородов, обращающиеся в нефтегазовой отрасли. Так, кетоны применяются для депарафинизации нефтепродуктов и характеризуются особой пожарной опасностью.
Методология
Одним из перспективных направлений является методика прогнозирования пожароопасных свойств продуктов нефтепереработки, основанная на использовании молекулярных дескрипторов и искусственных нейронных сетей.
Предлагаемая методика лишена таких проблем, как большие временные и ресурсные затраты, сложности при расчетах. Кроме того, она позволяет в режиме реального времени без прерывания процесса прогнозировать пожароопасные свойства продуктов нефтепереработки. Схематически данная методика представлена на рис. 1.
Условный сценарий реализации предлагаемой методики включает в себя четыре основных этапа:
• этап 1: анализ технической документации на объект защиты и технологический процесс, осуществляемый в помещении;
• этап 2: определение наиболее пожаровзрыво-опасного вещества, используемого на объекте защиты, и установление его пожароопасных характеристик;
• этап 3: расчет избыточного давления и определение категории помещения по взрывопожарной и пожарной опасности;
• этап 4: формирование полученных результатов. С помощью программного комплекса CODESSA
PRO для обучающей выборки рассчитано 38 типологических дескрипторов. На основе критического анализа полученных корреляционных зависимостей этих дескрипторов были рассчитаны значения максимального давления взрыва, представленные в табл. 1.
Рис. 1. Методика расчета категории помещения на основе данных о дескрипторах
Fig. 1. The procedure for calculating the category of the room on the basis of data on descriptors
Таблица 1. Результаты прогнозирования максимального давления взрыва предельных кетонов Table 1. Results of forecasting the maximum burst pressure of limiting ketones
Номер вещества Кислородсодержащие производные предельных Прогнозируемые значения P кПя
Substance number Oxygen-containing derivatives of saturated hydrocarbons Projected values ^max' kPa
1 2-Пентанон / 2-Pentanone 748
2 2-Октанон / 2-Octanone 879
3 2-Деканон / 2-Decanone 689
4 4-Гептанон / 4-Heptanone 870
5 2-Додеканон / 2-Dodecanone 753
* Справочные данные для этих производных отсутствуют [11, 12]. Reference data for these derivatives are absent [11, 12] .
В табл. 2 приведены результаты расчета категории помещения при всех равных условиях.
Результаты сравнительного анализа избыточного давления, определенного по СП 12.13130.2009 и предлагаемой методике, приведены на рис. 2.
Из рис. 2 видно, что предлагаемая и действующая методики позволяют получать сопоставимые значения избыточного давления для кислородсодержащих производных предельных углеводородов.
АР, кПа АР, кРа
7,5 7,0 6,5 6,0 5,5 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0
С учетом предлагаемой методики прогнозирования Taking into account the proposed forecasting technique
С учетом допущений СП 12.13130.2009 Taking into account the assumptions of the set of rules 12.13130.2009
5,5 5,3
4,3 3,7 4,4
s « о g S 1 и « 8S s й il и g о Й S 1 я « и
» в G № (N ГЧ h S M о 9 о СЧ rl) a s S и W" и "a ici я
Рис. 2. Результаты сравнительного анализа расчетного избыточного давления
Fig. 2. Results of the comparative analysis of the calculated excess pressure
Выводы
Анализируя значения, полученные в результате расчета избыточного давления взрыва, из представленного нарис. 2 графикавидим, что методикапрогнозирования пожароопасных свойств продуктов нефтепереработки на основе молекулярных дескрипторов и искусственных нейронных сетей не исключает существующей методики по определению ка-
Таблица 2. Результаты расчета категории помещения Table 2. Results of calculating the category of premises
Кислородсодержащие производные предельных углеводородов М, кг/кмоль Рнас, кПа (38 °С) ССт, % р /р maxi' max2' кПа рп, кг/м3 т,кг АР1, кПа АР2,кПа
Oxygen-containing derivatives of saturated hydrocarbons M, kg/kmol Pnas, kPa (38 °С) С* % р /р , max1 max2 kPa Pp, kg/m m, kg АР1, kPa Ар2, kPa
2-Пентанон / 2-Pentanone 88,15 1,58 1,93 768/900 4,157 10 4,3 7,4
2-Октанон / 2-Octanone 128,2 0,5 6,44 879/900 1,804 10 4,9 5,1
2-Деканон / 2-Decanonc 88,104 9,351 3,97 689/900 3,450 10 3,7 5,8
4-Гептанон / 4-Heptanone 114,3 1,442 3,33 870/900 2,902 10 5,0 5,5
2-Додеканон / 2-Dodecanone 98,3 1,78 3,47 753/900 3,305 10 4,4 5,3
тегории помещения по взрывопожарной и пожарной опасности, представленной в СП 12.13130.2009 [2], а дополняет ее. Отметим, что совместное применение двух методик позволит дополнить и проверить существующие базы данных по показателям
пожаровзрывоопасности органических соединений, а также разработать более обоснованный перечень мероприятий, направленных на обеспечение пожарной безопасности предприятий нефтегазового сектора.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Технический регламент о требованиях пожарной безопасности: Федер. закон Рос. Федерации от 22.07.2008 № 123-Ф3 (в ред. от 03.07.2016). URL: http://docs.cntd.ru/document/902111644 (дата обращения: 15.06.2017).
2. СП 12.13130.2009. Определение категории помещений, зданий и наружных установок по взрывопожарной и пожарной опасности (с изм. № 1 от 01.02.2011). URL: http://docs.cntd.ru/document/ 1200071156 (дата обращения: 15.06.2017).
3. Королев Д. С. Определение безопасных объемов помещений с пылевоздушными смесями // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. — 2016. — № 4. — С. 111-113.
4. Королев Д. С. Современные методы определения пожароопасных свойств веществ (обзор) // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. — 2016. — № 6. — С. 202-210.
5. NgocLanMai, Yoon-Mo Koo. Quantitative prediction oflipase reaction in ionic liquids by QSARusing COSMO-RS molecular descriptors // Biochemical Engineering Journal. — 2014. — Vol. 87. — P. 33-40. DOI: 10.1016/j.bej.2014.03.010.
6. VarnekA., Fourches D., Hoonakker F., Solov'ev V. P. Substructural fragments: an universal language to encode reactions, molecular and supramolecular structures // Journal of Computer-Aided Molecular Design. —2005.—Vol. 19,No. 9-10. —P. 693-703. DOI: 10.1007/s10822-005-9008-0.
7. Алексеев С. Г., Авдеев А. С., Барбин Н. М., Гурьев Е. С. Методы оценки взрывопожароопасности топливовоздушных смесей на примере керосина марки РТ. VIII. Сравнение методов Дорофеева, РД 03-409-01 и BST2 // Пожаровзрывобезопасность. — 2015. — Т. 24, № 3. — С. 6-12.
8. Алексеев С. Г., ГурьевЕ. С., Барбин Н. М.Еще раз о сравнении методик прогнозирования последствий взрывов топливно-воздушных смесей // Проблемы анализа риска. — 2015. — Т. 12, № 2.
— С. 56-70.
9. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2016614070. Нейропа-кет КДС 1.0 / Королев Д. С., Калач А. В., Каргашилов Д. В., Жучков А. В.; правообладатель ФГБОУ ВО Воронежский институт ГПС МЧС России. — № 2016611455; заявл. 24.02.2016; опубл. 20.05.2016.
10. Baskin I., VarnekA. Building a chemical space based on fragment descriptors // Combinatorial Chemistry and High Throughput Screening. — 2008. — Vol. 11, No. 8. — P. 661-668. DOI: 10.2174/138620708785739907.
11. Корольченко А. Я., Корольченко Д. А. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов и средства их тушения : справочник. — В 2 ч. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : Пожнаука, 2004. — Ч. I.
— 713 с.
12. Корольченко А. Я., Корольченко Д. А. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов и средства их тушения : справочник. — В 2 ч. — 2-е изд., перераб. и доп. — М. : Пожнаука, 2004. — Ч. II.
— 774 с.
Материал поступил в редакцию 28 июня 2017 г.
Для цитирования: Калач А. В., Крутолапов А. С., Королев Д. С., Калач Е. В. Расчет категории помещения на основе методики прогнозирования пожароопасных свойств продуктов нефтепереработки // Пожаровзрывобезопасность / Fire and Explosion Safety. — 2017. — Т. 26, № 9. — С. 29-34. DOI: 10.18322/PVB.2017.26.09.29-34.
= English
CALCULATION OF CATEGORY OF PREMISES ON THE BASIS OF THE METHOD OF FORECASTING FIRE-PROOF PROPERTIES OF OIL-REFINING PRODUCTS
KALACH A. V., Doctor of Chemical Sciences, Professor, Vice-Rector on Scientific Work, Voronezh Institute of State Fire Service of Emercom of Russia (Krasnoznamennaya St., 231, Voronezh, 394052, Russian Federation; e-mail: [email protected])
KRUTOLAPOV A. S., Doctor of Technical Sciences, Docent, Deputy Head of Development Institute for Educational and Methodological Work, Saint Petersburg University of State Fire Service of Emercom of Russia (Moskovskiy Avenue, 149, Russia, 196105, St. Petersburg, Russian Federation)
KOROLEV D. S., Lecturer of Fire Safety Department of Technological Processes, Voronezh Institute of State Fire Service of Emercom of Russia (Krasnoznamennaya St., 231, Voronezh, 394052, Russian Federation)
KALACH E. V., Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of Physics Department, Voronezh Institute of State Fire Service of Emercom of Russia (Krasnoznamennaya St., 231, Voronezh, 394052, Russian Federation; e-mail: [email protected])
ABSTRACT
The article raises the urgent issue — the lack of physicochemical properties of the new synthesized substances. These properties will allow employees of supervisory activities to develop fire safety systems at security facilities. The efficiency of such systems is achieved by eliminating the combustible environment or the ignition source.
Using the example of oxygen-containing hydrocarbons, which are used practically in all areas of industry and are produced according to reference data in the amount of more than several tens of millions of tons per year, it was possible to predict the maximum explosion pressure, i. e. one of the most important fire hazard properties of a substance, with the help of a technique for predicting the fire hazard properties of oil refining products based on molecular descriptors and artificial neural networks. The proposed methodology is implemented using the author's computer program "Neuro-Packet KDS 1.0".
The program "NeuroPacket KDS 1.0" allows you to: download and view databases containing the structures of chemical compounds and their properties; to correlate the input data; to evaluate the received models statistically; use the obtained neuronet models to predict the properties of substances without conducting a complex experiment.
This approach to predicting the fire hazard property of refined products describes the structure of the molecule with the help of molecular descriptors and establishes quantitative correlations between the values found using artificial neural networks.
Based on some reference data, data was verified. In addition, the maximum explosion pressure was predicted for substances that are not known in the reference and regulatory literature. This makes it possible to build on the values obtained in the development of fire safety systems.
Based on the results obtained, the category of premises for explosion and fire hazard was calculated. It was found that the estimated value of excess pressure was less than the claimed value, and therefore the financial costs of developing a fire safety system would also be reduced.
It should be noted that the methodology for predicting the fire-hazardous properties of oil refining products based on the use of molecular descriptors and artificial neural networks allows us to conclude that this technique can be used to predict other fire-hazardous properties of organic substances.
Keywords: forecasting; fire hazard properties; oil refining; fire safety; flammable liquids; neural networks.
REFERENCES
1. Technical regulations for fire safety requirements. Federal Law on 22.07.2008 No. 123 (ed. 03.07.2016) (in Russian). Available at: http://docs.cntd.ru/document/902111644 (Accessed 15 June 2017).
2. Set of rules 12.13130.2009. Determination of categories of rooms, buildings and external installations on explosion andfire hazard (ed. 01.02.2011) (in Russian). Available at: http://docs.cntd.ru/document/ 1200071156 (Accessed 15 June 2017).
3. KorolevD. S. Determination ofsafe volumes of rooms with dust-air mixes. Vestnik BGTU im. V.G.Shu-khova / Bulletin of BSTU named after V. G. Shukhov, 2016, no. 4, pp. 111-113 (in Russian).
4. KorolevD. S. Modern methods for determining fire-hazardous properties of substances (review). Vestnik BGTU im. V. G. Shukhova / Bulletin of BSTU named after V. G. Shukhov, 2016, no. 6, pp. 202-210 (in Russian).
5. Ngoc Lan Mai, Yoon-Mo Koo. Quantitative prediction of lipase reaction in ionic liquids by QSAR using COSMO-RS molecular descriptors. Biochemical Engineering Journal, 2014, vol. 87, pp. 33-40. DOI: 10.1016/j.bej.2014.03.010.
6. Varnek A., Fourches D., Hoonakker F., Solov'ev V. P. Substructural fragments: an universal language to encode reactions, molecular and supramolecular structures. Journal of Computer-Aided Molecular Design, 2005, vol. 19, no. 9-10, pp. 693-703. DOI: 10.1007/s10822-005-9008-0.
7. Alexeev S. G., Avdeev A. S., Barbin N. M., Guryev E. S. Analysis methods of explosion fire hazard of mixtures of fuel and air on an example for jet fuel RT. VIII. Comparison of methods of Dorofeev, RD 03-409-01 andBST2. Pozharovzryvobezopasnost / Fire and Explosion Safety, 2015, vol. 24, no. 3, pp. 6-12 (in Russian).
8. Alexeev S. G., Gur'evE. S.,BurbinN. M. About comparison ofmethods of forecasting of consequences of vapor cloud explosions again. Problemy analiza riska / Issues of Risk Analysis, 2015, vol. 12, no. 2, pp. 56-70 (in Russian).
9. KorolevD. S., KalachA. V., KargashilovD. V., Zhuchkov A. V.NeuropacketKDS 1.0. Certificate of state registration of the computer program, no. 2016614070, publ. date 20.05.2016 (in Russian).
10. BaskinI., Varnek A. Building a chemical space based on fragment descriptors. Combinatorial Chemistry and High Throughput Screening, 2008, vol. 11, no. 8, pp. 661-668. DOI: 10.2174/138620708785739907.
11. Korolchenko A. Ya., Korolchenko D. A. Pozharovzryvoopasnost veshchestv i materialov i sredstva ikh tusheniya: spravochnik. 2-e izd. [Fire and explosion hazard of substances and materials and their extinguishing agents. Reference book. 2nd ed.]. Moscow, PozhnaukaPubl., 2004. Part I, 713 p. (in Russian).
12. Korolchenko A. Ya., Korolchenko D. A. Pozharovzryvoopasnost veshchestv i materialov i sredstva ikh tusheniya: spravochnik. 2-e izd. [Fire and explosion hazard of substances and materials and their extinguishing agents. Reference book. 2nded.]. Moscow, PozhnaukaPubl., 2004. PartII, 774 p. (inRussian).
For citation: Kalach A. V., Krutolapov A. S., Korolev D. S., Kalach E. V. Calculation of category of
premises on the basis of the method of forecasting fire-proof properties of oil-refining products. Pozharovzryvobezopasnost / Fire and Explosion Safety, 2017, vol. 26, no. 9, pp. 29-34 (in Russian).
DOI: 10.18322/PVB.2017.26.09.29-34.
