CC BY
10МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ
УДК 004.94; 004.65; 614.841; 502.36
РУКОВОДСТВО ДАННЫМИ КАК ПЕРСПЕКТИВНОЕ НАПРАВЛЕНИЕ СНИЖЕНИЯ ПОЖАРНОЙ И ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ОПАСНОСТИ В СФЕРЕ ОБРАЩЕНИЯ С ОТХОДАМИ
Андрей Геннадьевич Хайдаров.
Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет), Санкт-Петербург, Россия. Михаил Андреевич Панферов.
Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, Москва, Россия. Людмила Анатольевна Королева
Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, Санкт-Петербург, Россия н koroieva.l@igps.ru
Аннотация. Обращение с твердыми коммунальными отходами является глобальной проблемой современности. Полигоны в крупных городах Российской Федерации переполнены, растет количество и размеры несанкционированных свалок, на них нередко возникают пожары. Необходима существенная перестройка системы обращения с отходами. Проведен сравнительный анализ стратегий обращения с твердыми коммунальными отходами в Российской Федерации, США, Великобритании, Японии, Германии, Франции. Обоснована необходимость совершенствования системы сбора и обработки информации об отходах.
Разработано комплексное ИТ-решение, позволяющее в режиме реального времени оценивать состояние и моделировать весь жизненный цикл отходов, осуществлять риск-ориентированное прогнозирование экологической и пожарной опасности процессов обращения с твердыми коммунальными отходами. ИТ-решение содержит три модуля. Модуль «Мониторинг, визуализация и прогнозирование состояния полигонов» для краткосрочного и долгосрочного прогнозирования процессов, происходящих внутри полигона отходов, на основе данных о состоянии полигона, собранных с датчиков. Модуль «Поддержка принятия управленческих решений, направленных на снижение пожарного и экологического риска полигона» предлагает перечень мероприятий для снижения риска возникновения или ликвидации очагов возгорания внутри тела полигона. Модуль «Умный мусор» для обработки и визуализации показателей мониторинга морфологического состава, температуры отходов, уровня наполнения мусорных контейнеров, прогнозирования значений их заполняемости, оценки возможности возникновения пожароопасной ситуации, формирования маршрута сбора и фиксации отходов, привозимых на полигон.
Совместное использование предлагаемых модулей позволит повысить точность прогнозирования и оптимизировать процесс принятия решений по управлению рисками на всем жизненном цикле твердых коммунальных отходов.
Ключевые слова: твердые коммунальные отходы, обращение с отходами, мониторинг, большие данные, руководство данными, безопасность, информационное моделирование сооружений
© Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России, 2022
30
Для цитирования: Хайдаров А.Г., Панферов М.А., Королева Л.А. Руководство данными как перспективное направление снижения пожарной и экологической опасности в сфере обращения с отходами // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России» 2022. № 1. С. 30-40.
USING OF DATA MANAGEMENT AS A PROMISING DIRECTION FOR REDUCING FIRE AND ENVIRONMENTAL HAZARDS IN THE FIELD OF WASTE MANAGEMENT
Andrey G. Khaydarov. Saint-Petersburg institute of technology (technical university), Saint-Petersburg, Russia.
Michael A. Panferov. National research moscow state university of civil engineering, Moscow, Russia.
Ludmila A. Koroleva®. Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia, Saint-Petersburg, Russia
® koroieva.l@igps.ru
Abstract. Solid municipal waste management is a global problem of our time. Landfills in large cities of the Russian Federation are overcrowded, the number and size of unauthorized landfills are growing, fires often occur on them. A significant restructuring of the waste management system is needed. A comparative analysis of solid municipal waste management strategies in the Russian Federation, the USA, the UK, Japan, Germany, and France was carried out. The necessity of improving the system of collecting and processing information about waste is substantiated.
A comprehensive IT solution has been developed that allows real-time assessment of the condition and modeling of the entire life cycle of waste, to carry out risk-oriented forecasting of environmental and fire hazards of Solid municipal waste management processes. The IT solution contains three modules. The module «Monitoring, visualization and prediction of landfill conditions» for short- and long-term forecasting of processes occurring inside the landfill based on data on the condition of the landfill collected from sensors. The module «Support for managerial decision-making aimed at reducing the fire and environmental risk of the landfill» offers a list of measures to reduce the risk of occurrence or elimination of fires inside the landfill body. The module «Smart garbage» for processing and visualization of indicators of monitoring the morphological composition, temperature of waste, the level of filling of garbage containers, forecasting the values of their occupancy, assessing the possibility of a fire-hazardous situation, forming a route for collecting and fixing waste brought to the landfill.
The joint use of the proposed modules will improve the accuracy of forecasting and optimize the decision-making process for risk management throughout the life cycle of solid municipal waste.
Keywords: solid municipal waste, waste management, monitoring, big data, data governance, security, building information model
For citation: Khaidarov A.G., Panferov M.A., Koroleva L.A. Using of data management as a promising direction for reducing fire and environmental hazards in the field of waste management // Nauch.-analit. jour. «Vestnik Saint-Petersburg university of State fire Service of EMERCOM of Russia». 2022. № 1. P. 30-40.
31
Актуальные направления решения проблемы обращения с твердыми коммунальными
отходами
Обращение с твердыми коммунальными отходами (ТКО) стало глобальной проблемой, не решенной в полном объеме практически ни в одной стране мира [1-5]. Можно констатировать, что на сегодняшний день в Российской Федерации реформа в сфере обращения с отходами «не принесла ожидаемых результатов» [4]; ситуация с полигонами «близка к критической» [4], в крупных городах они переполнены, при этом растет количество и размеры несанкционированных свалок, что негативно сказывается на состоянии окружающей среды и здоровье населения. Кроме того, на свалках и полигонах с достаточной регулярностью возникают пожары, которые трудно поддаются тушению и практически не прогнозируются.
В нашей стране необходима существенная перестройка системы обращения с отходами. При этом следует учесть, что в ряде государств, достигших «минимального захоронения», реформы коснулись многих сфер, включая законодательное регулирование и формирование культуры обращения с отходами.
Для разработки и внедрения эффективных и безопасных стратегий управления ТКО в Российской Федерации необходимы системные исследования, направленные на изучение объемов, морфологического состава мусора, его свойств, проведение анализа изменений рассматриваемых показателей и оценки влияния на них различных факторов. Следует учесть опыт передовых стран и использовать современные ИТ-технологии, позволяющие в режиме реального времени получать и эффективно использовать информацию об отходах. При этом имея дело с данными большого объема (Big Data), необходимы эффективные формы их обработки, позволяющие получить разностороннюю и полную информацию, принимать своевременные обоснованные управленческие решения по управлению ТКО, включая обеспечение безопасности.
Целью работы является проведение сравнительного анализа стратегий обращения с отходами в различных странах, и предложение ИТ-решений, позволяющих в режиме реального времени получать и эффективно использовать информацию об отходах в рамках реализации концепции руководства данными и информационного моделирования сооружений (Building Information Model (BIM).
Сравнительный анализ стратегий обращения с отходами в различных странах
Для оценки воздействия отходов на население и окружающую среду, рассмотрения мер, предпринимаемых странами по сокращению количества ТКО, из 10 стран-лидеров по ВВП были выбраны государства, по которым имеется наибольшее количество статистической информации [6-9]: США, Германия, Япония, Франция и Великобритания и проведено сравнение с Российской Федерацией [5, 10]. При анализе акцент был сделан на тенденции развития каждой страны.
Изменение ситуации с образованием ТКО в рассматриваемых странах представлено на рис. 1.
Общая масса отходов уменьшается только в Японии. В Великобритании, Франции и Германии резкого скачка образования ТКО в настоящее время не наблюдается, что отличает эти страны от России и США. Причем в нашей стране наблюдается значительное увеличение массы образующихся отходов.
Наибольшее количество ТКО образуется в США, что определяется большим количеством населения, широким использованием полимерных материалов в производстве недорогих бытовых товаров, высоким уровнем урбанизации населения, ростом потребления, однопоточной системой сбора отходов (сортировкой мусора занимаются специальные организации, а не граждане) и другими причинами.
Изменение технологий обращения с отходами во времени в исследуемых странах представлено на рис. 2.
32
х
е;
<0 о
11 5
о 2Е х о
го
и
100 80 60 40 20
Годы
300 200 100 0
США
«А* г»** л»> ^
Годы
60
X X 50
о
1-X 40
с; 30
т о 20
д о 10
£
о 0
л
и
£
о N ^ ю оо ш ш ш ш ш
№ Ф (Л Ф ^
ооооо*н*н*н*н ооооооооо
(Ч(Ч(Ч(Ч(Ч(Ч(Ч(ЧГЧ
Годы
60 50 40 30 20 10 0
Япония
Годы
0 3 6 2 5 00 1 4
0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 2 2 2 2 2 2
0
40 | 30 т £ 20 § а 5 10 го и £ 0 масса отходов, млн тонн 1234 00000
Ф >1 э< н 41 4 и я В е л и к о Ф ит ан ия
1
1990 1992 1994 1996 1998 2000 г 2002 о Ы 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 1995 1997 1999 2001 2003 2005 .о 2007 Л 2 2009 2011 2013 2015 2017 2019
Рис. 1. Изменение массы образующихся отходов по странам
В Советском Союзе была организована стройная система переработки мусора, которую считали одной из лучших в мире. Прием стеклотары, сбор металлолома и макулатуры. В городах образовывалось меньше отходов, пластика почти не было. Пропагандировалась защита лесов, сбор и сортировка мусора. Однако уже к 1995 г. переработка мусора в России занимает всего 4 %. Такое положение сохраняется в настоящее время (по данным [4] перерабатывается лишь 7 % отходов).
На протяжении последних 30 лет масса отходов, отправляемых на захоронение в США, систематически увеличивалась. Однако в процентном соотношении наблюдается увеличение доли отходов, поступающих на переработку. Так, в 2019 г. было захоронено 50 % от общего количества мусора, что примерно на 13 % меньше, чем в 1995 г. Следует отметить, что рассматриваемый показатель в настоящее время остается высоким.
Германии и Японии к 2019 г. удалось снизить количество отходов, поступающих на захоронение, до 0,2 % и 1 % соответственно. Во Франции количество ТКО, депонируемых на полигонах, уменьшилось с 1995 г. более чем в два раза и в 2019 г. составило 20 %. По сравнению с другими странами, Великобритания сделала настоящий прорыв, значительно увеличив мощности по переработке отходов. В 1995 г. количество мусора, которое отправлялось на захоронение, составляло 83 %. К 2019 г. этот показатель снизился до 14 %.
Таким образом, рассматриваемые страны, за исключением России, смогли найти решения, направленные на сокращение массы отходов, направляемых на захоронение.
33
При анализе было учтено, что территории стран сильно отличаются по площади. Диаграмма (рис. 3) отражает массу образующихся отходов на единицу площади каждой из рассматриваемых стран в 1995 и 2018 гг.
х х
о
<0 о ч о
£ о го и и (б
США
200 000 л 150 000
100 000
! I м
50 000
0
(Г) Ю СП гм
о
СЛ О! О! О!
ел ел ел ел
1Л 00 гН ^ 1*4 00111 000000 222222
Годы
Германия
<0 о
Ч I О I
2 О
го
и
60 000 40 000 20 000 0
Н (Т1 1Л I О! Н (П 1Л
0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0000000000 2222222222
Годы
и и н
00 о
ч I
О I
г< О
(б и и (б
Япония
60 000 40 000 20 000 0
¡¡¡¡¡¡¡'
I I I I I I I I I I I , ,.........
......... .........
......... .........
ОГ010СЛГМ1Л00*-1^-|^
слслслслооо*н*н*н 01010101000000
*н*н*н*нсмсмсмсмсмсм
Годы
<0 о
Ч I О I
о *
(О
Франция
50 000 0
-ы
3 ю 01 гч 5 00
01 01 01 0 0 0
01 01 01 0 0 0 0 0 0
гч гч гч гч гч гч
Годы
I I
о
ш о Ч О
х
ш
и
30 000
20 000
10 000
5
01 01
Великобритания
01 01
01 01 01
0 0
гч
3 0 0
гч
5 0 0
гч
0 0
гч
01
0 0
гч
0
гч
0
гч
0
гч
0
гч
О гч
Годы
ПЕРЕРАБОТАННЫЕ МУНИЦИПАЛЬНЫЕ ОТХОДЫ ОТХОДЫ, ОТПРАВЛЕННЫЕ НА ЗАХОРОНЕНИЕ
Рис. 2. Изменение во времени массы переработанных отходов и отходов, направленных
на захоронение
0
РФ
Великобритания Франция Япония Германия США
20 40 60 80 100 120 140
Масса отходов на единицу площади страны (т/км2)
2018 1995
160
Рис. 3. Масса отходов, приходящихся на единицу площади страны (т/км2)
0
34
Изменение во времени массы отходов, приходящихся на душу населения представлено на рис. 4.
Годы Годы
85
83
81
аТ 5
| =г79
а> а>
77
75
1990
ГЕРМАНИЯ
700 |
600
500
^ 01
£ т *
о 1
о „, «
400
2000
2010
2020
Годы
5 130
т
н л
128
Г 126
124 122
120
1980
ЯПОНИЯ
6001
ч: ш ю
400 * £
о |
200 {5 ®
„ «и
(о и
1990
2000
Годы
2010
2020
70 65 60 55 50
ФРАНЦИЯ
600 550 500 450
2020
1990 2000 2010
Годы
—^—ЧИСЛЕННОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ
ОТХОДЫ НА ДУШУ НАСЕЛЕНИЯ
>
3 .
!У ^ ^ 01
г £
а * д
О 1
70 65 60 55 50
ВЕЛИКОБРИТАНИЯ
1990
2000
2010
700 600 500 400
2020
Годы
ЧИСЛЕННОСТЬ НАСЕЛЕНИЯ ОТХОДЫ НА ДУШУ НАСЕЛЕНИЯ
> 3
5 5
£ £ т х
1«
300
0
Рис. 4. Изменения во времени общей численности населения и средней массы отходов, приходящейся на одного человека по странам
Изучение изменения количества отходов на душу населения в период с 1995 по 2019 гг. показало, что в России, США и Франции рассматриваемый показатель растет. Причем наибольшее увеличение наблюдается в нашей стране (примерно в 2,3 раза). Японии удалось снизить массу отходов на душу населения в 1,2 раза, Великобритании - в 1,1 раз. В Германии наблюдается незначительное снижение рассматриваемого показателя.
По общему количеству запатентованных технологий, направленных на снижение воздействия ТКО на окружающую среду, лидируют США и Япония (рис. 5). Для США это связано как со стремлением уменьшить негативное воздействие отходов, так и с размерами страны и высокой численностью населения. Значительное внимание исследуемые страны уделяют экологическому мониторингу.
35
800
300
-200
оо1ло<нгмт^-1люг^оо 0100>н>н>н>н>н>н>н>н>н етооооооооооо
rHNNMNMNMNNNN
Годы
1000
= 500
ЯПОНИЯ
¡¡iiiiiil!
0100>н>н>н>н>н>н>н>н>н етооооооооооо
HNNNNNNNNNNN
Го
Годы
S
Я) т S
с; о
400 300 200 100 0
200
001Л0*НГМ(Г)^-1Л
споооооооо
*H(N(N(N(N(N(N(N(N
8 1 0
Годы
О =
ш 3
I-
u of
¡1
5 «
О Н
^ то
100
ФРАНЦИЯ
aiooooooooooo 122222222222
Годы
150
100
S
a> т s с; о
50
ВЕЛИКОБРИТАНИЯ
О О 1Л о
ai о о «н
сл о о о
«н гч гч гч
0 2
0 2
0 2
0 2
Годы
0 2
0 2
0 2
0 2
I Экологический мониторинг I Рекультивация почв
Управление отходами - Не классифицировано в других рубриках I Сжигание и рекуперация энергии
I Удобрения из отходов
I Рекуперация, переработка и повторное использование материалов I Сбор твёрдых отходов
0
0
0
Рис. 5. Запатентованные технологии, направленные на снижение вредного
воздействия ТКО по странам
Учитывая происходящие изменения в сфере обращения с ТКО, необходимость быстрого реагирования на возникающие чрезвычайные ситуации, рост объемов данных, усложнение системы их обработки, обязательным условием для осуществления эффективного управления отходами является совершенствование системы сбора и обработки информации. Необходимо обеспечение возможности получения данных не только, например, «в среднем по годам» или «в среднем по населенному пункту», но и в режиме реального времени, что является особенно важным для решения вопросов, связанных с обеспечением безопасности.
Реализация концепции руководства данными в сфере обращения с ТКО
Из множества применимых к ИТ-области сводов знаний, авторы использовали DMBOK2 [11]. Данный выбор связан с широкими возможностями применения изложенных в нем руководящих принципов в сфере Big Data. Принятая структура управления данными представлена на рис. 6.
36
Центральной функцией выступает руководство данными (Data Governance), остальные области знаний (архитектура, моделирование, хранение данных и т.д.) являются важными составляющими управления данными об отходах. Использование Data Governance позволит обеспечить доступность, достоверность и непротиворечивость данных об отходах, прозрачность их жизненного цикла, создать «единую систему учета отходов» и сформировать гибкую и эффективную стратегию безопасного обращения с отходами. Для реализации и использования Data Governance в сфере обращения с ТКО было разработано комплексное ИТ-решение, позволяющее моделировать весь жизненный цикл отходов и содержащее три модуля.
1) Модуль «Мониторинг, визуализация и прогнозирование состояния полигонов» на базе BIM подхода включающую трехмерную модель полигона, датчики, расположенные внутри полигона с указанием их местоположения, базу данных для хранения информации с датчиков, графический интерфейс для ввода и вывода информации, модуль анализа данных. Разработанные математические модели позволяют осуществлять краткосрочное и долгосрочное прогнозирование процессов, происходящих внутри полигона отходов на основе данных о состоянии полигона (температуре, заполняемости, объеме выделяющегося биогаза), собранных с датчиков (рис. 7).
Математические модели реализованы с использованием методов конечных элементов и методов на основе нейронных сетей, развернутых в облаке. Применение предлагаемых моделей позволяет давать оценку пожарной и экологической опасности полигона как объекта мониторинга в условиях неполных и неточных данных и контролировать состояние объекта в течение всего жизненного цикла.
37
Важным преимуществом В1М-технологий является возможность контролировать состояние объекта в течение всего жизненного цикла.
2) Модуль «Поддержка принятия управленческих решений, направленных на снижение пожарного и экологического риска полигона» ТКО. Данная система на основе имеющихся данных предлагает список мероприятий для снижения риска возникновения или ликвидации очагов возгорания внутри тела полигона.
3) Модуль «Умный мусор» для обработки и визуализации показателей мониторинга морфологического состава, температуры отходов, уровня наполнения мусорных контейнеров, прогнозирования значений заполняемости контейнеров, оценки возможности возникновения пожароопасной ситуации, формирования маршрута сбора отходов и его оптимизации по наикратчайшему пути, а также фиксации отходов, привозимых на полигон.
Примеры визуализации данных, полученных при реализации предлагаемых систем, приведены на рис. 8, 9.
Индекс пожароопасности группировка по состояимо пол«
Рис. 8. Определение пожароопасности полигонов ТКО в режиме реального времени
Рис. 9. Оценка состояния контейнеров для сбора ТКО
Совместное использование и объединение трех модулей позволит повысить точность прогнозирования и оптимизировать процесс принятия решений по управлению рисками на всем жизненном цикле обращения с ТКО.
Для реализации комплексного ИТ-решения используется следующее программное обеспечение: Power Platform (Power BI, Power Apps, Power Automate), Docker, Airflow,
38
COMSOL, язык программирования и библиотеки Python. Визуализация результатов прогнозирования выполнена в Power BI.
Заключение
Проведенный сравнительный анализ стратегий обращения с отходами показал значительное отставание Российской Федерации от передовых стран. Необходимо реформирование сферы обращения с ТКО, включая формирование «единой системы учета отходов». Как перспективное направление определено совершенствование работы с данными по отходам.
Представлены возможности применения руководства данными при управлении ТКО. Использование разработанного комплексного ИТ-решения позволяет моделировать жизненный цикл отходов и осуществлять риск-ориентированное прогнозирование экологической и пожарной опасности процессов обращения с ТКО.
Список источников
1. Hong J., Li Х., Zhaojie С. Life cycle assessment of four municipal solid waste management scenarios in China // Waste Management. 2010. Vol. 30. рр. 2362-2369.
2. Wang Р., Hu Y., Cheng Н. Municipal solid waste (MSW) incineration fly ash as an important source of heavy metal pollution in China // Environmental Pollution. 2019. Vol. 252. Part A. Р. 461-475.
3. Применение модели Хольта-Уинтерса и эксергетического метода для прогнозирования безопасного обращения с отходами в Российской Федерации / Л.А. Королева [и др.] // Безопасность труда в промышленности. 2021. № 11. С. 34-40.
4. Анализ выполнения мероприятий, обеспечивающих экологическую безопасность Российской Федерации, в части ликвидации объектов накопленного вреда и формирования комплексной системы обращения с твердыми коммунальными отходами: Отчет о результатах экспертно-аналитического мероприятия» // Бюл. Счетной палаты Рос. Федерации. 2020. № 9 (274). С. 6-43.
5. Хайдаров А.Г., Королева Л.А., Ивахнюк Г.К. Эксергетическая оценка пожарной опасности перевозок на железнодорожном транспорте // Пожаровзрывобезопасность. 2018. Т. 27. № 10. С. 26-37.
6. ОECD Statistics. Food Waste. URL: https://stats.oecd.org/ [Accessed 11 June 2020].
7. OECD Statistics. Green Growth Indicators: Environmental and resource productivity URL: https://stats.oecd.org/ [Accessed 18 June 2020].
8. OECD Statistics. Green Growth Indicators: All indicators. URL: https://stats.oecd.org/ [Accessed 11 June 2020].
9. Ríos А.-М., Picazo-Tadeo A.J. Measuring environmental performance in the treatment of municipal solid waste: The case of the European Union-28 // Ecological Indicators. 2021. Vol. 123. P. 107328.
10. Единая государственная информационная система учета отходов от использования товаров. URL: https://uoit.fsrpn.ru/ (дата обращения: 01.06.2021).
11. DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание / Dama International: пер. с англ. Г. Агафонова. М.: Олимп-Бизнес, 2020. 828 с.
References
1. Hong J., Li H., Zhaojie S. Life cycle assessment of four municipal solid waste management scenarios in China // Waste Management. 2010. Vol. 30. rr. 2362-2369.
2. Wang R., Hu Y., Cheng N. Municipal solid waste (MSW) incineration fly ash as an important source of heavy metal pollution in China // Environmental Pollution. 2019. Vol. 252. Part A. R. 461-475.
39
3. Primenenie modeli Hol'ta-Uintersa i eksergeticheskogo metoda dlya prognozirovaniya bezopasnogo obrashcheniya s othodami v Rossijskoj Federacii / L.A. Koroleva [i dr.] // Bezopasnost' truda v promyshlennosti. 2021. № 11. S. 34-40.
4. Analiz vypolneniya meropriyatij, obespechivayushchih ekologicheskuyu bezopasnost' Rossijskoj Federacii, v chasti likvidacii ob"ektov nakoplennogo vreda i formirovaniya kompleksnoj sistemy obrashcheniya s tverdymi kommunal'nymi othodami: Otchet o rezul'tatah ekspertno-analiticheskogo meropriyatiya» // Byul. Schetnoj palaty Ros. Federacii. 2020. № 9 (274). S. 6-43.
5. Hajdarov A.G., Koroleva L.A., Ivahnyuk G.K. Eksergeticheskaya ocenka pozharnoj opasnosti perevozok na zheleznodorozhnom transporte // Pozharovzryvobezopasnost'. 2018. T. 27. № 10. S. 26-37.
6. OECD Statistics. Food Waste. URL: https://stats.oecd.org/ [Accessed 11 June 2020].
7. OECD Statistics. Green Growth Indicators: Environmental and resource productivity URL: https://stats.oecd.org/ [Accessed 18 June 2020].
8. OECD Statistics. Green Growth Indicators: All indicators. URL: https://stats.oecd.org/ [Accessed 11 June 2020].
9. Ríos A.-M., Picazo-Tadeo A.J. Measuring environmental performance in the treatment of municipal solid waste: The case of the European Union-28 // Ecological Indicators. 2021. Vol. 123. P. 107328.
10. Edinaya gosudarstvennaya informacionnaya sistema ucheta othodov ot ispol'zovaniya tovarov. URL: https://uoit.fsrpn.ru/ (data obrashcheniya: 01.06.2021).
11. DAMA-DMBOK: Svod znanij po upravleniyu dannymi. Vtoroe izdanie / Dama International: per. s angl. G. Agafonova. M.: Olimp-Biznes, 2020. 828 s.
Информация о статье:
статья поступила в редакцию: 25.01.2022; одобрена после рецензирования: 11.02.2022; принята к публикации: 01.03.2022
The information article info: the article was received by the editorial office: 25.01.2022; approved after review: 11.02.2022; аccepted for publication: 01.03.2022
Информация об авторах:
Андрей Геннадьевич Хайдаров, доцент кафедры бизнес-информатики Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета) (190013, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 24-26/49, лит. А), кандидат технических наук, доцент, e-mail: andreyhaydarov@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-0693-8027
Михаил Андреевич Панферов, бакалавр Национального исследовательского Московского государственного строительного университета (129337, Москва, Ярославское шоссе, д. 26), e-mail: dcvips@mail.ru
Людмила Анатольевна Королева, профессор кафедры пожарной, аварийно-спасательной техники и автомобильного хозяйства Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский пр., д. 149), доктор технических наук, доцент, e-mail: koroieva.l@igps.ru, https://orcid.org/ 0000-0001-5661-5774
Information about the authors:
Andrey G. Khaidarov, associate professor department of business informatics St. Petersburg State Technological Institute (technical university) (190013, St. Petersburg, Moskovsky pr., 24-26/49, lit. A), candidate of technical sciences, associate professor, e-mail: andreyhaydarov@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-0693-8027
Michael A. Panferov, bachelor of the National research Moscow state university of civil engineering (129337, Moscow, Yaroslavskoe shosse, 26), e-mail: dcvips@mail.ru
Lyudmila A. Koroleva, professor of the department of fire, rescue equipment and automobile economy, Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia (196105, St. Petersburg, Moskovsky pr., 149), doctor of technical sciences, associate professor, e-mail: koroieva.l@igps.ru, https://orcid.org/ 0000-0001-5661-5774
40
