Совершенствование модели качества мониторинга крупных пожаров и чрезвычайных ситуаций Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

АУДИТ БЕЗОПАСНОСТИ

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

ОЦЕНКА И УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ

УДК 004.023

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОДЕЛИ КАЧЕСТВА МОНИТОРИНГА КРУПНЫХ ПОЖАРОВ И ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

Д.В. Тараканов, М.О. Баканов

Произведено развитие методической составляющей вероятностного подхода к оценке качества мониторинга затяжных пожаров и чрезвычайных ситуаций в социальной сфере. Проведена модификация аналитических решений качества мониторинга с учетом динамики показателя условий мониторинга как для отдельных информационных компонент, так и для системы в целом.

Ключевые слова: мониторинг, оперативное управление, чрезвычайная ситуация.

Информация является одним из наиважнейших ресурсов для качественного управления пожарно-спасательными

подразделениями при ликвидации крупных пожаров и чрезвычайных ситуаций, связанных с крупными пожарами. В общем случае в качестве источника информации при ликвидации пожаров и ЧС выступают результаты объективного дистанционного мониторинга параметров, характеризующих развитие и эффективность ликвидации пожара [1]. В свою очередь при планировании мониторинга пожара необходимо учитывать специфику работы средств мониторинга, которая определяет совокупное влияние среды мониторинга на надежность средств мониторинга при его непосредственной реализации. В работах для решения проблемы создания, планирования и управления средствами мониторинга,

объединенными в единую иерархическую систему, [1,2] предложена теоретическая вероятностная модель оценки качества мониторинга при ликвидации крупных пожаров. В качестве ограничений модели принято, что параметр, оценивающий влияние среды на средство мониторинга, является константой, а при отказе средства мониторинга в результате воздействия на него агрессивной окружающей среды реализация ремонтных работ не возможна, поэтому в процессе мониторинга участвует такое количество средств мониторинга, которое обеспечит заранее заданное значение вероятности эффективной работы системы мониторинга в целом. Однако предложенная модель при данных допущениях применима в основном при планировании процесса мониторинга на непродолжительные в первом

приближении 30 - 40 мин, временные интервалы. При затяжных, в известном смысле этого слова пожарах, продолжительностью более 3-х часов, принятые допущения могут привести к снижению объективности принимаемых управленских решений. Адаптация вероятностной модели к новым условиям информационного обеспечения решения задач мониторинга затяжных пожаров предусматривает использование в качестве параметра среды функцию времени. В статье произведено теоретическое обобщение ранее полученных результатов [1,2] для адаптации вероятностной модели качества мониторинга пожаров на случай использования экспоненциальных функция для описания динамики среды мониторинга пожара и чрезвычайной ситуации, связанной с пожаром. Решение данной задачи позволяет расширить область применения вероятностной модели качества мониторинга пожаров при принятии решений по оценке необходимого временного ресурса для сосредоточения к месту затяжного пожара резервных средств мониторинга.

Классический подход к расчету качества мониторинга сводится к определению временной зависимости вероятности безотказной работы для системы с детерминированным числом средств мониторинга, включая их резерв. В этом случае структура системы мониторинга представляет собой иерархию с разделением по уровням управления от принятия решений по организации системы мониторинга, включая определение необходимого количества информационных подсистем, до выбора необходимых видов средств мониторинга для каждой подсистемы с расчетом их

необходимого количества, включая резерв, мониторинга при постановке задачи управления

обеспечивающий необходимое качество качеством мониторинга представлена на рисунке 1.

мониторинга. Общая структурная схема системы

Рис. 1. Структурная схема системы мониторинга

Потеря качества мониторинга наблюдается в случае отказа одной из информационных подсистем, что приведет к общему снижению качества принимаемых решений при управлении оперативными подразделениями в процессе ликвидации пожаров и ЧС [3,4].

Таким образом, рассматривая в качестве деструктивного события в работе системы мониторинга отказ всех ее подсистем, для расчета вероятности безотказной работы можем использовать формулу:

P = П P.

(1)

i = 1

где Р - вероятность отказа системы мониторинга; Р1 - вероятности отказа ее подсистем; п - число подсистем мониторинга.

В свою очередь для определения вероятности отказа средств мониторинга в работе [1,2] получены аналитические нестационарные решения системы уравнений Колмогорова, описывающие динамику вероятности отказа средств мониторинга (Р) в зависимости от условий среды мониторинга (X мин-1) и его продолжительности (^ мин).

В свою очередь параметр модели X в аналитических решениях [1] принят константой, данное допущение основано на предположении, заключающемся в том, что за время мониторинга изменениями свойств среды мониторинга можно пренебречь, считая их несущественными. Однако практика мониторинга пожаров показала, что при затяжных пожарах и чрезвычайных ситуациях, для ликвидации которых требуется более 3-х часов,

пренебрегать изменениями свойств среды мониторинга не представляется возможным. В этом случае необходимо рассматривать параметр среды мониторинга как функцию времени, а в аналитических решениях [2] на каждый момент времени использовать ее интеграл:

(2)

0

где Х(^) - функция времени, описывающая воздействие среды мониторинга на средство мониторинга, 1/час.

С учетом (2) аналитические решения системы уравнений модели качества мониторинга записываются следующим образом: - для к-го средства мониторинга:

Pk (t)

_(л)

k

k!

ex

р(-л)

(3)

Pm (t)= 1 -

для m конченого состояния: m-1 (A)k

1 +

k=0 k!

exp(- Л) (4)

Однако при расчете значений функции воздействия среды мониторинга необходимо учитывать специфику мониторинга при ликвидации крупных пожаров и чрезвычайных ситуаций. Данная специфика определяется наличием в процессе мониторинга пожара двух основных этапов:

• Этап развития пожара

(чрезвычайной ситуации);

• Этап ликвидации пожара

(чрезвычайной ситуации). В этой связи целесообразно предположить, что параметр среды, рассматриваемый как функция от времени, должен иметь различную структуру динамики на этапах мониторинга пожара в процессе развития пожара значения параметра среды возрастают, а после локализации, в процессе ликвидации пожара, наоборот убывают.

В этом случае для описания динамики параметра среды может быть использована плотность распределения случайной величины, распределённой по нормальному закону:

^ ) = А • /к), и

f (t ) =

1

exp

(t -1 *)

2 Л

2a

2

(5)

V У

где t - продолжительность мониторинга, ч; 1* - ожидаемое время локализации пожара; ч с -стандартное отклонение, ч.

Тогда интеграл функции (5) будет иметь вид функции Лапласа:

I Л. 2^

Л =

2 А

42

ж

J exp

о

x

~2 У

dx, x —

t -1

a

*

(6)

Параметры функций (5) и (6), необходимые при планировании мониторинга пожаров, могут быть получены на основе опыта ликвидации пожаров.

Пусть на месте чрезвычайной ситуации работает система мониторинга, для которой необходимо определить число резервных средств мониторинга при условии, что вероятность эффективной работы системы должна составлять не менее Рт=0,6 в течение времени мониторинга t=5 ч. Считая существенным значение вероятности отказа к-го средства мониторинга Рк=0,1, необходимо определить ожидаемое время

сосредоточения резервной группы средств мониторинга. При условии среды мониторинга с параметрами ^=6 ч; с=2 ч; А=10 значения функции ЗД) и Л представлены на рисунке 2.

Рис. 2. Динамика значений параметров среды мониторинга

Анализируя данные на рисунке 1 , можно сделать вывод, что ожидаемое время локализации чрезвычайной ситуации составляет 6 часов и до этого момента динамика параметра среды положительная - агрессивное воздействие среды на средства мониторинга увеличивается. В свою очередь после момента локализации динамика параметра среды отрицательная и, следовательно, степень воздействия среды на средства мониторинга уменьшается.

Значения функции (6) необходимы для оценки вероятностей Рк и Рт, динамика данного параметра представлена на рисунке 3.

Рис. 3. Динамика вероятснотсей Pk

Анализируя данные на рисунке 3, делаем вывод: что для обеспечения значения Рт=0,6 при t=5 ч необходима группа, состоящая из двух резервных средств мониторинга (Рис. 2. (а)), при этом время прибытия резервной группы должно составлять не более 3 часов (Рис. 2. (б)).

Таким образом, в статье показано развитие вероятностной модели качества мониторинга крупных пожаров и чрезвычайных ситуаций, связанных с пожарами затяжного характера. Развитие методической составляющей модели

качества мониторинга основано на использовании для описания динамики параметров среды экспоненциальных функций. Это позволило при решении прямой и обратной задачи планирования мониторинга при заданном уровне качества определить временные ресурсы для сосредоточения резервных средств мониторинга при поддержании необходимого качества мониторинга в режиме реального времени функционирования системы в целом.

Библиография

1. Баканов М.О., Смирнов В.А., Анкудинов 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.

2. Баканов М.О., Тараканов Д.В., Анкудинов М.В. Модель мониторинга для оперативного управления при ликвидации пожаров и чрезвычайных ситуаций //Мониторинг. Наука и технологии. - 2017. - № 3 (32). - С. 77-80.

3. Тараканов Д.В. Метод модификации векторного критерия в системе поддержки принятия решения при тушении крупного пожара // Технологии техносферной безопасности. - 2010. -№2. - Ийр/ЛрЬ.та'.ги/йЬ.

4. Тараканов Д.В. Многокритериальная модель управления пожарно-спасательными подразделениями // Технологии техносферной безопасности. - 2017. - №4 (74). С. 148-154.

References

1. Bakanov M.O., Smirnov V.A., Ankudinov M.V. K voprosu o rezervirovanii i upravlenii bespilotnymi vozdushnymi sudami pri monitoringe landshaftnykh pozharov // Monitoring. Nauka i tekhnologii. - 2016. -№ 4 (29). - S. 77-79.

2. Bakanov M.O., Tarakanov D.V., Ankudinov M.V. Model monitoringa dlya operativnogo upravleniya pri likvidatsii pozharov i chrezvychaynykh situatsiy // Monitoring. Nauka i tekhnologii. - 2017. - № 3 (32). -S. 77-80.

3. Tarakanov D. V. Metod modifikatsii vektornogo kriteriya v sisteme podderzhki prinyatiya resheniya pri tushenii krupnogo pozhara // Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti. - 2010. - №2. - http//ipb.mos.ru/ttb.

4. Tarakanov D. V. Mnogokriterialnaya model upravleniya pozharno-spasatelnymi podrazdeleniyami // Tekhnologii tekhnosfernoy bezopasnosti. - 2017. -№4 (74). S. 148-154.

IMPROVEMENT OF MONITORING QUALITY MODEL OF LARGE FIRE AND

EMERGENCY SITUATIONS

The methodical component of the probabilistic approach to assessing the quality of monitoring of protracted fires and emergency situations in the social sphere has been developed. A modification of the analytical solutions of the monitoring quality was made taking into account the dynamics of the monitoring conditions indicator both for individual information components and for the system as a whole.

Key words: monitoring, operational management, emergency situation.

Тараканов Денис Вячеславович,

к.т.н., старший преподаватель,

ФГБОУ ВО Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России,

Россия, г. Иваново,

e-mail: [email protected]

Tarakanov D. V.,

Cand. Tech. Sci., Senior lecturer,

Ivanovo fire and rescue academy of State Firefighting Service ofEMERCOM of Russia, Russia, Ivanovo.

Баканов Максим Олегович,

к.т.н., начальник кафедры,

ФГБОУ ВО Ивановская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России,

Россия, г. Иваново, e-mail: [email protected] Bakanov M.O.,

Cand. Tech. Sci., head of the department,

Ivanovo fire and rescue academy of State Firefighting Service of EMERCOM of Russia, Russia, Ivanovo.

© Тараканов Д.В., Баканов М.О., 2018