автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Системный анализ моделей описания пожаров на открытых территориях

ои

Абдулалиев Фарид Абдулалиевич

СИСТЕМНЫМ АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ ОПИСАНИЯ ПОЖАРОВ НА ОТКРЫТЫХ ТЕРРИТОРИЯХ

05.13.01 — системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 5 НОЯ 2012

Санкт-Петербург - 2012

005055242

Работа выполнена в Санкт-Петербургском университете Государственной противопожарной службы МЧС России

Научный руководитель Моторыгин Юрий Дмитриевич

доктор технических наук, доцент

Официальные оппоненты: Успенская Майя Валерьевна

доктор технических наук, профессор, Санкт-Петербургский национальный

исследовательский университет

информационных технологий, техники и оптики, заместитель декана инженерно-физического факультета;

Мироньчев Алексей Владимирович

кандидат технических наук, Санкт-Петербургский университет

Государственной противопожарной службы МЧС России, начальник кафедры переподготовки и повышения квалификации специалистов

Ведущая организация Санкт-Петербургский государственный

политехнический университет

Защита состоится 8 ноября 2012 г. в 14:00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 205.003.04 при Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России по адресу (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149).

Автореферат разослан октября 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 205.003.04 'Ч/*-' / С.В.Шарапов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность диссертационного исследования. Прогнозирование возникновения и развития горения является актуальным вопросом в сфере обеспечения безопасности людей и сохранения материальных ценностей при пожарах на различных объектах. Специфика прогнозирования пожаров такова, что при определении оценки пожарной опасности, особенно крупных и сложных объектов, требуется большое количество справочной информации и расчетных методов моделирования обстановки на пожаре. При этом отмечается недостаточность исходных данных, в том числе расчетных методов обоснования последствий пожаров.

Любой подход в моделировании, будь то физический или математический, представляет комплексную и сложную задачу для исследователей. Понятие моделирования пожаров охватывает физико-математическое представление всех процессов, так или иначе связанных с возникновением и развитием пожаров: воздействие опасных факторов пожара (ОФП) на человека, поведение людей в экстремальных ситуациях, стратегию и тактику пожаротушения, оценку потенциального и фактического ущерба от пожара.

Часто объекты промышленности расположены на открытых территориях сельских населенных пунктов. Бесконтрольное наращивание производственных мощностей на таких объектах, может привести к возникновению различного рода чрезвычайных ситуаций представляющих серьезную опасность для населения. Кроме того, возможны различные стихийные бедствия (возникновение и развитие пожаров лесных массивов, граничащих с сельскими населенными пунктами), которые наносят огромный ущерб народному хозяйству. Таким образом, промышленные объекты, расположенные на открытых территориях сельских населенных пунктов представляют собой источник повышенной опасности для жилого сектора, и требуют совершенствования эффективности управления.

Современные математические модели (интегральные, зонные и полевые), разработаны для расчета развития пожара в замкнутых пространствах (помещениях). Однако пожары на открытых территориях сельских населенных пунктов, отличаются большими масштабами, необходимостью учета погодных условий (максимальная и минимальная температура воздуха, атмосферные осадки, направление ветров), конструктивными особенностями зданий и сооружений, удаленностью пожарных частей, наличием и расположенностью водоисточников и т.д. Прогнозирование и профилактика пожаров в сельских населенных пунктах, граничащих с лесными массивами, становится все более актуальной задачей. События «жаркого лета» 2010-2011 гг. наглядно показали, что существует проблема их предупреждения, локализации и тушения. Пожарные подразделения не всегда способны предотвратить стихийное бедствие в сельских населенных пунктах, особенно в условиях ограниченных сил и средств. Причина данных обстоятельств чаще всего заключается в отсутствии исследования системных связей противопожарного состояния объектов промышленности. При повышении эффективности промышленных объектов на открытых территориях необходимо системно прорабатывать их противопожарную защиту, не допуская отступлений от нормативных требований, нарушение или несоблюдение которых, как правило приводит к огромному материальному ущербу, человеческим жертвам, негативным социально-психологическим и экологическим последствиям.

Учитывая данные обстоятельства, можно сделать вывод о необходимости проведения системного анализа моделей исследования возникновения и развития пожаров на открытых территориях, с целью успешного применения комплекса противопожарных мер на объектах промышленности.

Целью диссертационной работы является повышение пожарной безопасности промышленных объектов на открытых территориях, с использованием современных методов обработки информации.

Научная задача исследования: разработка моделей описания развития пожаров для оценки пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях.

Частные задачи исследования:

1. Провести системное описание современных методов моделирования развития и распространения пожаров, как в замкнутых пространствах, так и на открытых территориях;

2. Разработка перколяционной модели описания развития пожара для оценки пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях;

3. Создание модели анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях с использованием нейронных сетей, на основе экспертных данных.

Объект исследования. Закономерности процессов развития пожаров, системные связи распределенной пожарной нагрузки с описанием пожаров на открытых территориях.

Предмет исследования. Модели описания развития пожаров с использованием перколяционного процесса и нейронных сетей.

Методы исследования. В диссертационной работе использовались следующие методы: теория систем, анализ аналогий и подобий, стохастический анализ, математическое моделирование, теория перколяции, нейронные сети.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в:

- систематизации существующих методов моделирования развития и распространения пожаров, как в замкнутых пространствах, так и на открытых территориях;

- разработке перколяционной модели развития пожаров для оценки пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях;

- создании экспертной модели анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях с использованием нейронных сетей.

Практическая значимость состоит в том, что в результате проведенной работы:

- предложена модель описания развития горения с помощью, которой можно повысить эффективность пожарной безопасности объектов расположенных на открытых территориях;

- разработана экспертная модель анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях с использованием нейронных сетей;

- на основании разработанных моделей развития пожаров даны рекомендации по усовершенствованию и планированию необходимых противопожарных мероприятий, а также планов эвакуации и стратегии пожаротушения.

Достоверность и обоснованность основных положений диссертационного исследования подтверждаются применением современного подхода моделирования, корректным использованием результатов исследования, апробацией полученных результатов на практике, а также реальными статистическими данными и согласованностью результатов с известными моделями развития пожара, справедливость которых не вызывает сомнений.

На защиту выносятся основные научные результаты:

1. Системное описание существующих методов математического моделирования развития и распространения пожаров.

2. Перколяционная модель описания развития пожаров на открытых территориях.

3. Модель анализа пожарной опасности на открытых территориях с использованием нейронных сетей.

Апробация исследований. Основные научные результаты исследования докладывались и обсуждались на 14 международных конференциях. В их числе: Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы, (II Международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2009 г., Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России); Fire and Explosion

Protection (XII International scientific conference, 2010 г., Higher Education Technical School of Professional Studies in Novi Sad, Republic Serbia); Совершенствование работы в области обеспечения пожарной безопасности людей на водных объектах (Научно-практическая конференция, Вытегра, Вологодская область, 2010 г., УСЦ «Вытегра» МЧС России); Safety Engineering (Fire, Environment, work) (II International scientific conference, 2010 г., Школа молодых ученых (Научно-практическая конференция, посвященная 20-летию МЧС России, Иваново, 2010 г., Ивановский институт ГПС МЧС России); Чрезвычайные ситуации: предупреждение и ликвидация (VII Международная научно-практическая конференция 2011 г., Минск, Республика Беларусь); Wood and Fire Safety, 7th International Scientific Conference: - Strbske Pleso, Slovakia, 2012 г.; Проблемы устойчивости функционирования стран и регионов в условиях кризисов и катастроф современной цивилизации (XVII Международная научно-практическая конференция по проблемам защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, ФГБУ ВНИИ ГОЧС, Москва, 2012 г.); International scientific conference on the occasion of the jubilee of the 20th anniversary of establishment of the state fire department safety engineering and civilization threats, Czestochowa, Poland,2012 r.

Публикации. По теме диссертации опубликовано четырнадцать научных работ, в том числе четыре статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Реализация результатов исследования. Результаты диссертации внедрены в производственную деятельность ООО «УниверСтрой» и в учебном процессе Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России при проведении занятий по дисциплине «Прогнозирование опасных факторов пожара».

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов по каждой главе, заключения, библиографического списка использованных источников. Работа содержит 104

страницы текста, 9 таблиц, 24 рисунка, 112 наименований литературных источников, 1 приложение.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность выбора темы диссертационного исследования, определяются цели и задачи исследования, приведены методы исследования, анализируется степень её научной разработанности и отражены положения, выносимые на защиту, а также указаны сведения об апробации и реализации результатов диссертационного исследования.

В первой главе «Анализ современных методов моделирования пожаров» проанализированы используемые современные методы моделирования развития горения. Исследованы общие проблемы математического моделирования, согласно которым было рассмотрено применение различных моделей для описания возникновения и развития пожара (рисунок 1).

Математическое моделирование развития пожаров 1 . ' . 1 _

В замкнутых пространствах г-* На открытых территориях

Т 1

1 1

Детерминирова иные модели Вероятностные модели

Эмпирическая Экспертная ^ ^ Нормативная оценка оценка 1 оценка Перколяционная оценка

Рисунок 1. Сравнительная оценка применимости методов расчета развития пожара в замкнутых пространствах и на открытых территориях

Показано, что любой подход в моделировании, представляет комплексную и сложную задачу для исследователей. В каждом из способов прогнозирования пожара, существует своя оценка принятий решений.

Анализ доступной научной, нормативно-технической, зарубежной и отечественной литературы в области пожарной безопасности показал, что

вопрос прогнозирования развития пожаров в сельских населенных пунктах, является, безусловно, актуальным (рисунок 2).

Жилой сек---

74,8%

Прочие объекты 4,1%

.Сельскохозяйств 0,4%

-Производственные

2,3%

Склады производств. 0,7%

.Транспортные средства 13,0%

Общественные здания 4,1%

Строящиеся здания 0,6%

Рисунок 2. Распределение количества пожаров по основным объектам

Единая концепция создания математических моделей развития пожаров на открытых территориях на данный момент отсутствует, поэтому, возникает необходимость совершенствования и разработки методов прогнозирования пожаров в сельских населенных пунктах.

Основной целью моделирования является исследование различных объектов, и предсказание результатов будущих наблюдений. Математическое моделирование и связанный с ним компьютерный эксперимент незаменим в случаях, когда натурный эксперимент невозможен или затруднен по тем или иным причинам. Анализ литературных данных позволил обосновать научную задачу диссертационного исследования, реализуемую посредством решения частных задач.

Во второй главе «Перколяционная модель развития пожаров на открытых территориях» в соответствии с задачами, поставленными в первой главе по реализации совершенствования методов прогнозирования пожаров в сельских населенных пунктах, разработан алгоритм (рисунок 3), реализованный в компьютерной программе, посредствам которой проводилось моделирование.

Рисунок 3. Блок-схема алгоритма развития и распространения пожаров в сельских населенных пунктах.

Для получения модели процесса горения, была использована теория перколяции, по которой вычислялась размерность и плотность заполнения пространства (конкретного) сельского населенного пункта. Для этого применяется алгоритм, основанный на вычислении пространственной меры Р. Исследуемые объекты покрываются множеством точек N. образуя кластеры.

Тогда:

Р= Ху(5п) = у(5пЖ (1)

где у(5п) - геометрический коэффициент, который зависит от выбора покрывающего объекта.

Критический показатель 8П - размерность Хаусдорфа-Безиковича.

Теория перколяции (протекания) имеет дело с образованием связанных объектов в неупорядоченных средах (случайных средах). Большинство исследований теории перколяции получено в результате компьютерного моделирования. При этом приходиться проводить множество компьютерных испытаний на больших объектах, что потребовало разработки эффективных алгоритмов.

При классическом подходе перколяционный процесс обычно рассматривают на различных типах решеток в различных пространствах, узлы которой «заняты» независимо друг от друга некоторыми объектами с вероятностью р<1 (рисунок 4). В роли таких объектов могут выступать — объекты промышленности, дачные домики, деревья, и т.д. Доля не занятых («пустых») узлов решетки равна 1-р. При этом требуется определить: образуют ли занятые узлы непрерывный путь от нижнего края решетки до верхнего. Под непрерывным понимается путь, соединяющий один занятый узел решетки с соседним занятым узлом решетки. (Соседями данного узла считаются узлы, расположенные в непосредственном соседстве от него к северу, югу, востоку или западу). Если такой путь существует, то говорят, что решетка перколирует. Наименьшая плотность х занятых узлов, при которой бесконечная решетка перколирует, является критической плотностью или порогом перколяции хс.

г

• о ¡Й! • о о • о • о • о о о • •

о • О р о :0 О

о о о о

9 9

• О • о о • • о о

• о о • о тР • •

Рисунок 4. Перколяционный процесс на двумерной решетке

Таким образом, если рассматривать черные узлы в качестве горящих объектов, то образование цепочки горящих объектов (вероятность распространения пламени от горящего объекта к соседнему), протекающую через всю систему соответствует образованию пожара в сельском населенном пункте.

Путь, представленный синей линией на рисунке 4, указывает на то, что система выше порога перколяции. Самая важная черта физики всех критических явлений состоит в том, что вблизи критического состояния система распадается на блоки с отличающимися свойствами, причем размер отдельных блоков не ограничено растет при приближении к критической (пороговой) точке. Конфигурация блоков при этом случайна. В некоторых физических явлениях вся конфигурация хаотически меняется, в других — меняется при переходе от образца к образцу. Блоки расположены беспорядочно и в процессе их формирования трудно увидеть какие-либо геометрические закономерности. Однако эти закономерности обладают вполне определенными свойствами. Физические и химические свойства в системе неразрывно связаны с их геометрией.

При исследовании перколяции вводиться понятие кластера, под которым понимается совокупность связанных узлов. Ими могут быть как удаленные (блокированные) узлы так и узлы, участвующие в передаче огня. Если х<хс, то в системе есть только кластеры из конечного числа узлов, и поэтому развитие

пожара будет локализовано и горение прервется. При х>хс, обязательно появятся узлы, принадлежащие бесконечному кластеру.

Порядок вычислений заключался в следующем:

- строительные объекты были расположены на квадратной решетке, которые соответствовали сельскому населенному пункту. Также строительные объекты по классу горючести были разделены на деревянные (IV и V степени огнестойкости), кирпичные постройки и конструкции (I и II степень огнестойкости) и на кирпичные конструкции с деревянной отделкой (III степени огнестойкости);

- определение размерности пространства Хаусдорфа-Безиковича, путем генерирования случайных точек методом Монте-Карло (рисунок 5);

- если отношение пожарной нагрузки (общей площади пространства) к общей площади строительных объектов на территории этого пространства, больше или равно чем предел перколяции (отношение количества точек к общему количеству попадания точек на строительные объекты), то определяем площадь Б распространения пламени с помощью компьютерного моделирования (рисунок 6);

- если нет, то вычисляются максимальные кластеры;

При моделировании учитывались внешние воздействия на процесс горения (направление и скорость ветра), и согласно справочнику РТП - В.В. Теребнева, была рассчитана линейная скорость распространения фронта пожаров в метрах в минуту для сельских населенных пунктов. Распространение фронта пожаров происходит в виде эллипса с точкой воспламенения, находящейся в одном из фокусов:

Г(Ю = гн (1 - VI - 1/В2)/(1 - л/1 - 1/В2) со8(0). (2) где: в — угол отклонения от направления ветра; г(0) — линейная скорость распространения фронта пожара в этом направлении; г), — скорость в направлении ветра; В - отношение длины к ширине.

¡дебаапемие Щ-шШЩЩ 1 I 1 | || II и' I! ' т! 111 |Т¡ Т11 ! :Н| М!11111111 ШШШШшЯ III» И' 1 И Щ§ шз'Л'т':"- хг оп точси

размеры -- • ну 4-Н-1 1 1 ; И Н > 1 М 1 1' ■ У м ; . ♦ , 1 1 1 | | | \ 1: у ДО площадь эыделения 16 ' 14 = 224 отношение площадей 1200/568 - 2.11 добавлено 500 из 500 всего попаданий 283 к Хаусдорфа = 500/283 - 1.77

Рисунок 5. Определение размерности пространства Хаусдорфа-Безиковича, методом Монте-Карло

Рисунок 6. Пример развития пожара на исследуемом участке

В программе также учитывалось развитие пожаров: по поверхности земли (низовой пожар), при котором горят трава, кустарники и стволы деревьев, находящиеся в непосредственной близости от строения; горение верхней части домов (верховой пожар); явление возникновения новых очагов пожара в результате выброса и переноса ветром горящих головней (количество искр зависит от множества случайных параметров, таких как территориальное расположение горючих объектов, природные и погодные условия).

Как правило, основным следствием распространения пожара является передача тепла, в период активного горения. Количество тепла, выделившегося в единицу времени, зависит от мощности источника зажигания. В перколяционной модели территория, на которой расположены сельские поселения, представлены как система горючих (воспламеняющихся при внешнем термическом воздействии) участков (узлов), распределенных в пространстве. Возможные состояния различных (отдельных) участков (узлов) и переходы между этими состояниями можно привести к матрице, согласно Марковскому процессу. План сельской местности моделируется в виде решетки. Узлы на решетке - это пожарная нагрузка, которая соответствует исследуемым домам. Узлы соединены между собой связями. Эти связи могут быть двух классов. Одни из них соединяют участки, между которыми существует вероятность того, что огонь будет переноситься в результате передачи тепла. Связи другого класса соединяют пару участков, между которыми огонь будет распространяться посредством искр.

Весь промежуток времени с момента возникновения пожара твозн до начала его тушения тн т называют, временем свободного развития пожаратсв:

тсв ^"возн ^"обн ^дисп ^выезд ^приб ^н.т

Именно с этого периода времени, происходит активное горение несущих конструкций, перекрытий, элементов чердачного покрытия строительных объектов. В качестве примера были рассмотрены реальные пожары, произошедшие в сельских поселениях Ленинградской области с 2009 по 2011 гг. (рисунок 7). _

Рисунок 7. Пожар в садоводстве, Гатчинский район. Ленинградская область (пример из анализа): а) время свободного развития пожара 20 мин; б)

локализация пожара.

В ходе проведенного анализа из статических данных по 50 пожарам, были взяты фактические площади пожаров 8фа1(т на момент локализации и на основании результатов моделирования, определены расчетные площади пожаров 8расч, которые были сведены в таблицу 1. В результате проведенного анализа был получен показатель «коэффициент применимости модели РА».

Таблица 1. Пример из анализа

№ п/п Наименование населенного пункта, адрес На момент локализ ации 5 рас чет. во времени свободного развития пожара •приезд и/или боевые действия ПО ! локализация Коэффициент применимости модели ^а ^расчет, ^факт.,

эфт 0-20 мин 20-40 мин 40-60 мин 60-90 мин 90-120 мин 0-20 мин 20-40 мин 40-60 мин 60-90 мин 90-120 мин

Б. Колпанское с/п, Д. М. Кол паны, ул. Западная, д.6 108м2 - 168м2 216м2 270м2 - - 1,55 - - -

2 Элизаветенское с/п, д. Раболово, д.8 170м2 - - ♦ 1 260м2 357м2 477м2 - - 1,52 - -

3 Таицкое с/п, п. Тайцы, с-во «Тайга» 102м2 ♦ 1 226м2 388м2 - - - - - -

4 Войсковицкое с/п, п. Войсковицы 250м2 * * 116м2 ♦ 460м2 1 600м2 751м2 - - - 2,4 -

5 Б. Колпанское с/п, д. М. Кол паны, ул. Центральная 314м2 - * 64м2 * 236м2 » 520м2 - - - - 1,65 -

6 Войсковицкое с/п, д. Тяглино, уч. 29 100м2 * 170м2 268м2 268м2, огонь переки нулся на лес - - 1,7 - - -

В третьей главе «Модель анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях с использование нейронных сетей» при определении оценки пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях, возникло два вопроса. Первый вопрос, был связан с внешними факторами окружающей среды, влияющих на развитие и распространение пожаров. Второй был связан с точность обработки данных. Путем решения вопросов стало использование нейронных сетей.

Обучающиеся нейронные сети позволяют моделировать явления при трудности или невозможности получения закономерностей происходящих процессов. Наращивая сложность такой нейронной сети, можно получить более

точные и более полные предсказания. Основой использования данного подхода является нахождение удачной формализации изучаемого явления в терминах входных и выходных сигналов, подбор свойств нейронной сети и выбор набора данных для обучения. В данной главе проведен анализ применимости нейронных сетей к моделированию развития пожара с учетом погодной обстановки и тушения пожарными подразделениями.

Вход Слой

I

Р1 •

«г12

Рп •

а = /(уУ-р + Ь) Рисунок 8. Структурная схема нейронной сети

Элементарной ячейкой нейронной сети является нейрон. Нейрон с одним вектором входа р с Я элементами ри р2.., рк показан на рисунке 8. Здесь все элементы входных сигналов умножаются на весовые коэффициенты м>ц, ,

м>т, и взвешенные значения передаются на сумматор. Их сумма равна скалярному произведению вектора - строки ч> на вектор входа р. Нейрон дополняется скалярным смещением Ъ, которое суммируется со взвешенной суммой входов. Результирующая сумма/7 равна

п = w11p1 + \н12р2 + Vу1крк + Ь (4)

и служит аргументом функции активации /. Функцией активации /, как правило, является логическая функция активации 1одБ1д (п) = 1/(1 + +ехр(—п)). Сети обычно имеют несколько слоев. Каждый слой характеризуется своей матрицей весов XV, смещением Ь, операциями умножения ч>*р, суммирования, функцией активации / и вектором выхода а. В сети каждый элемент вектора входа соединен со всеми входами нейрона, и это соединение задается матрицей весов при этом каждый нейрон включает

суммирующий элемент, который формирует скалярный выход п. Совокупность скалярных функций п объединяется в вектор входа п функции активации слоя. Выходы слоя нейрона формируют вектор-столбец а, и, таким образом, описание слоя нейронов имеет вид:

а = f(W ■ р + Ъ) (5)

Количество входов Я в слое может не совпадать с количеством нейронов 8. В каждом слое, как правило, используется одна и та же функция активации. Каждый нейрон генерирует определенную часть выходов. Элементы вектора входа передаются в сеть через матрицу весов W, имеющую вид:

[н/ц и>12 ...

IV =

(6)

W22 •••

И/51 и/52 ... WSR Заметим, что индексы строк матрицы Ш указывают адресатов (пункты назначения) весов нейронов, а индексы столбцов - какой источник является входом для этого веса. Таким образом, элементы матрицы весов IV = IV определяют коэффициент, на который умножается второй элемент входа при передаче его на первый нейрон. Обучение сети

Процесс обучения требует набора примеров ее желаемого поведения -входов р и желаемых (целевых) выходов V, во время этого процесса веса и смещения настраиваются так, чтобы минимизировать некоторый функционал ошибки. По умолчанию в качестве такого функционала для сетей принимается среднеквадратичная ошибка между векторами выхода а и Л

При обучении сети рассчитывается некоторый функционал, характеризующий качество обучения:

] = (7)

где / - функционал; - Объем выборки; М - число слоев сети; q - номер выборки; 5м- число нейронов выходного слоя; ая = [а?5 | - вектор сигнала на

выходе сети; = [с?] - вектор желаемых (целевых) значений сигнала на выходе сети для выборки с номером д.

Для того чтобы обучить нейронную сеть применяемую в исследовании процесса распространения пожаров на открытых территориях, использовался математический пакет МАТЬАВ®, в качестве входных характеристик были взяты статистические данные 50 пожаров в сельских населенных пунктах, произошедших в Ленинградской области в период с 2009 по 2011 г. (таблица 2). Таблица 2. Характеристика обстановки на пожарах в сельских поселениях

Ленинградской области

№ п/п Основные характеристики

1 Дата пожара 27.03.11 02.04.11 24.04.11 04.05.11 02.06.11 8.07.11

2 Скорость ветра и температура м/с ТЗ Ясно —5 Пасмурно ->2 Ясно /6 Облачно \6 Облачно \2 Облачно

С° 12 +6 +6 +4 +20 +22

3 Расстояние до пожара от ПЧ, км 8 40 17 15 10 16

4 Время следования, мин 14 37 19 15 18 20

5 Время подачи первых ств, мин 15 38 20 16 19 21

6 Время локализации, мин 26 36 20 77 102 16

7 Количество л/с, Ипд • 3 ед. 6 6 6 12 6 6

8 Расход воды, (2, л/сек 0™ = К,-Чет+!■!„• ч™, 14,8 14,8 14,8 26 14,8 14,8

10 Расстояние водоисточника, м ПГ, 1000 ПВ, 400 ПВ, 150 ПГ, 700 ПВ, 1000 ПГ, 800

11 Степень огнестойкости V V III V IV V

В качестве входных данных модели использовали: скорость ветра, температуру, расстояние от ПЧ до пожара, время следования, время подачи первых стволов, время локализации, расстояние до водоисточника (рисунок 9).

В ходе исследования построена многослойная нейронная сеть:

- 10 нейронов в первом слое

- 8 нейронов во втором слое

- 6 нейронов в третьем слое

- 1 нейрон в последнем.

Слои выбираются с помощью экспертной оценки. Максимальное отклонение в обученной нейронной сети составляет 5,2 • 10"5. Максимальное количество циклов обучения составило 1200.

Входные элементы, принимающие статистические данные о пожарах

Один выходной элемент, являющийся коэффициентом определения площади пожара

Рисунок 9. Схема применения нейронной сети для оценки пожарной опасности сельских населённых пунктов

Связи элементов показаны стрелками. Входные элементы получают информацию непосредственно от статистических данных по пожарам. Выходной элемент является коэффициентом определения площади пожара.

При апробации результатов исследования, была проведена оценка пожарной опасности исходя из статистических данных, полученных в 2011 г. (таблица 3).

Таблица 3. Апробация результатов исследования

№ Площадь пожара Коэффициент применимости Ра Коэффициент применимости с-НС г а обученный нейронными сетями 5 = 4с х100% fa

^факт (м2) s ^расчет (м2)

1 106 186 1.75 1,79 0,04 2,23

2 120 370 3,08 3,16 0,08 2,53

3 105 320 3,04 3,13 0,09 2,87

4 90 182 2,02 2,05 0,03 1,46

5 115 200 1,73 1,81 0,08 4.41

6 112 170 1,51 1,67 0,16 9,58

7 156 275 1,76 1,83 0,07 3,82

8 100 148 1,48 1,55 0,07 4.51

9 108 208 1,92 2.08 0,16 7,69

10 106 172 1,62 1,65 0,03 1,81

В заключение излагаются итоги работы. Перечисляются полученные научные и практические результаты, приводятся сведения о внедрении и практическом использовании полученных результатов.

Основные результаты работы:

1. В работе проведено системное описание современных методов моделирования развития и распространения пожаров, как в замкнутых пространствах, так и на открытых территориях;

2. Для оценки пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях, разработана перколяционная модель развития пожара;

3. Разработана модель анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях с использованием нейронных сетей, на основе экспертных данных;

4. Предложены рекомендации для планирования противопожарных мероприятий и тактики пожаротушения в сельских населенных пунктах с использованием перколяционной модели развития пожаров и применением функции нейронных сетей.

Таким образом, исследование показало, что прогнозирование развития пожаров в сельских населенных пунктах на основе перколяционого процесса с применением функции нейронной сети, учитывая определенные данные, позволит дать оценку пожарной опасности объектам расположенных на открытых территориях.

Список опубликованных работ по теме диссертации.

Статьи в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Абдулалиев Ф.А., Моторыгин Ю.Д. Описание развития пожара с помощью перколяционной модели// Пожаровзрывобезопасность. 2011. № 8. Т. 19. (0,5/0,2п.л.).

2. Абдулалиев Ф.А. Моторыгин Ю.Д. Использование перколяционных моделей при проведение пожарно-технических экспертиз // Судебная экспертиза. 2011. № 3 [27]. (0,98/0,4п.л.).

3. Абдулалиев Ф.А. Моторыгин Ю.Д., Грачев Е.В. Перколяционная модель развития пожара// Проблемы управления риском в техносфере. 2012. Х» 1, [21]. (0,6/0,3п.л.).

4. Абдулалиев Ф.А. Иванов А.В. Описание развития пожара в сельских населенных пунктах на основе перколяционного процесса с использованием нейронных сетей // Электронный научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России»,vestnik.igps.ru. 2012. № 1.(0,6/0,4п.л.).

Статьи в иных научных изданиях:

5. Абдулалиев Ф.А. Моторыгин Ю.Д. Применение перколяционных процессов для описания моделей развития пожара // материалы Междунар. научно-практической конференции. Сервис безопасности в России: Опыт, Проблемы, Перспективы. СПб.: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России. 2009. (0,3/0,1 п.л.).

6. Абдулалиев Ф.А. Перколяционная модель развития пожара // Межвузовский сборник научных трудов, журнал «Экология, Экономика, Энергетика». Выпуск 11. СПб.: Санкт-Петербургский технический институт (технологический институт). 2009. (0,5 п.л.).

7. Абдулалиев Ф.А. Разработка перколяционной модели развития пожара: материалы Всеросс V науч.-практ. конф. Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму. СПб.: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России. 2010. (0,3п.л.).

8. Abdulaliev F.A. Motorigin Y.D. Description of fire development by percolation models // Proceedings on II international scientific conference: Safety engineering (Fire, Environment, Work environment, Integrated risk). Novi Sad, Republic Serbia: Higher Education Technical School of Professional Studies in Novi Sad, Republic Serbia, 2010. (0,5/0,Зп.л.).

9. Абдулалиев Ф.А. Стохастическое описание развития и распространения пожара строительных объектов с помощью перколяционных процессов: материалы V Междунар. науч.-практ. конф.: Технические средства и

противодействие террористическим и криминалистическим взрывам. СПб.: PAHAH.The Combustion Institute, 2010. (0,3 п.л.).

10. Abdulaliev F.A. Motorigin Y.D. Description development of fire in rural settlements on the basis of percolation process with use of the neural networks //scientific and expert journal - Monitoring and expertise in safety engineering. Novi

Sad, Republic Serbia. 2011. № 4. (0,6/0,3п.л.).

11. Абдулалиев Ф.А. Перколяционная модель развития пожара: сборник VII Междунар. науч.-практ. конф.: Чрезвычайные ситуации: предупреждение и ликвидация. Минск, Республика Беларусь, 2011. (0,3п.л.).

12. Abdulaliev F.A. Ivanov A.V., Baskin Y.G. Development of fires in rural settlements adjoining on forests // Proceedings on 7th International Scientific Conference: Wood and Fire Safety. - Strbske Pleso, Slovakia, 2012. (0,3/0,1 п.л.).

13. Abdulaliev F.A. Ivanov A.V. Modeling of fire extension in rural settlements // Proceedings international scientific conference on the occasion of the jubilee of the 20th anniversary of establishment of the state fire department safety engineering and civilization threats, Czestochowa, Poland 2012. (0,6/0,4п.л.).

14. Абдулалиев Ф.А. Методы прогнозирования обстановки на пожаре в сельских населенных пунктах: Материалы XVII Междунар. науч.-практ. конф. по проблемам защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. ФГБУ ВНИИ ГОЧС, Москва, 2012. (0,3 п.л.).

Подписано в печать 27.09.2012 г. Формат 60x84 Ш6 Печать цифровая. Объем 1,0 п.л._Тираж 100 экз.

Отпечатано в Санкт-Петербургском университете ГПС МЧС России 196105, Санкт-Петербург, Московский проспект, дом 149

тйяа®

ВВЕДЕНИЕ.

I АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОЖАРОВ.

1.1 Анализ существующих математических моделей пожаров.

1.2 Моделирование развития пожаров на объектах различного назначения.

1.3 Особенности моделирования развития пожаров на открытых территориях .22 Выводы по главе I.

II ПЕРКО ЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ ПОЖАРОВ НА ОТКРЫТЫХ

ТЕРРИТОРИЯХ.

II. 1 Исследование теории перколяции для описания развития пожаров на открытых территориях.

11.2 Алгоритм расчета площади развития пожаров на открытых территориях.

11.3 Апробация результатов моделирования для объектов расположенных на открытых территориях Ленинградской области.

Выводы по II главе.

III МОДЕЛЬ АНАЛИЗА ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ ОБЪЕКТОВ РАСПОЛОЖЕННЫХ НА ОТКРЫТЫХ ТЕРРИТОРИЯХ С

ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.

1X1.1 Анализ противопожарных требований различных объектов расположенных на территории сельских населенных пунктов.

111.2 Моделирование развития пожара на открытых территориях с использованием нейронных сетей.

111.3 Рекомендации по усовершенствованию и планированию необходимых противопожарных мероприятий и тактики пожаротушения.

Выводы по III главе.

Актуальность диссертационного исследования. Прогнозирование возникновения и развития горения является актуальным вопросом в сфере обеспечения безопасности людей и сохранения материальных ценностей при пожарах на различных объектах. Специфика прогнозирования пожаров такова, что при определении оценки пожарной опасности, особенно крупных и сложных объектов, требуется большое количество справочной информации и расчетных методов моделирования обстановки на пожаре.

Новые условия современного состояния промышленной инфраструктуры, направлены на улучшение пожарной безопасности. Большое значение имеют вопросы, связанные с моделированием ситуаций в местах расположения объектов промышленности с прилегающими населенными пунктами, которые являются наиболее потенциально опасными для населения.

Любой подход в моделировании, представляет комплексную и сложную задачу для исследователей. Понятие моделирования пожаров охватывает физико-математическое представление всех процессов, так или иначе связанных с возникновением и развитием пожаров: воздействие опасных факторов пожара (ОФП) на человека, поведение людей в экстремальных ситуациях, стратегию и тактику пожаротушения, оценку потенциального и фактического ущерба от пожара.

Часто объекты промышленности расположены на открытых территориях сельских населенных пунктов. Бесконтрольное наращивание производственных мощностей на таких объектах, может привести к возникновению различного рода чрезвычайных ситуаций. Кроме того, возможны различные стихийные бедствия (возникновение и развитие пожаров лесных массивов, граничащих с сельскими населенными пунктами), которые наносят огромный ущерб народному хозяйству. Таким образом, промышленные объекты, расположенные на открытых территориях сельских населенных пунктов представляют собой источник повышенной опасности для жилого сектора, и требуют совершенствования эффективности управления.

Современные математические модели (интегральные, зонные и полевые), разработаны для расчета развития пожара в замкнутых пространствах (помещениях). Однако пожары на открытых территориях, отличаются большими масштабами, необходимостью учета погодных условий (максимальная и минимальная температура воздуха, атмосферные осадки, направление ветров), конструктивными особенностями зданий и сооружений, удаленностью пожарных частей, наличием и расположенностью водоисточников и т.д. События «жаркого лета» 2010-2011 гг. наглядно показали, что существует проблема предупреждения, локализации и тушения пожаров. Пожарные подразделения не всегда способны предотвратить стихийное бедствие в сельских населенных пунктах, особенно в условиях ограниченных сил и средств. Причина данных обстоятельств чаще всего заключается в отсутствии исследования системных связей противопожарного состояния объектов промышленности. При повышении эффективности промышленных объектов на открытых территориях необходимо системно прорабатывать их противопожарную защиту, не допуская отступлений от нормативных требований, нарушение или несоблюдение которых, как правило, приводит к огромному материальному ущербу, человеческим жертвам, негативным социально-психологическим и экологическим последствиям.

Учитывая данные обстоятельства, можно сделать вывод о необходимости проведения системного анализа моделей исследования возникновения и развития пожаров на открытых территориях, с целью успешного применения комплекса противопожарных мер на объектах промышленности.

Целью диссертационной работы является повышение пожарной безопасности промышленных объектов расположенных на открытых территориях, с использованием современных методов обработки информации.

Научная задача исследования: разработка моделей описания развития пожаров для оценки пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях.

Частные задачи исследования:

1. Проведение системного описания современных методов моделирования развития и распространения пожаров, как в замкнутых пространствах, так и на открытых территориях;

2. Разработка перколяционной модели описания развития пожара для оценки пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях;

3. Создание модели анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях с использованием нейронных сетей, на основе экспертных данных.

Объект исследования. Закономерности процессов развития пожаров, системные связи распределенной пожарной нагрузки с описанием пожаров на открытых территориях.

Предмет исследования. Модели описания развития пожаров с использованием перколяционного процесса и нейронных сетей.

Методы исследования. В диссертационной работе использовались следующие методы: теория систем, анализ аналогий и подобий, стохастический анализ, математическое моделирование, теория перколяции, нейронные сети.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в:

- систематизации существующих методов моделирования развития и распространения пожаров, как в замкнутых пространствах, так и на открытых территориях;

- разработке перколяционной модели развития пожаров для оценки пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях;

- создании экспертной модели анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях с использованием нейронных сетей.

Практическая значимость состоит в том, что в результате проведенной работы:

- предложена модель описания развития горения с помощью, которой можно повысить эффективность пожарной безопасности объектов расположенных на открытых территориях;

- разработана экспертная модель анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях с использованием нейронных сетей;

- на основании разработанных моделей развития пожаров даны рекомендации по усовершенствованию и планированию необходимых противопожарных мероприятий, а также планов эвакуации и стратегии пожаротушения.

Достоверность и обоснованность основных положений диссертационного исследования подтверждаются применением современного подхода моделирования, корректным использованием результатов исследования, апробацией полученных результатов на практике, а также реальными статистическими данными и согласованностью результатов с известными моделями развития пожара, справедливость которых не вызывает сомнений.

На защиту выносятся основные научные результаты:

1. Системное описание существующих методов математического моделирования развития и распространения пожаров.

2. Перколяционная модель описания развития пожаров на открытых территориях.

3. Модель анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях с использованием нейронных сетей.

Апробация исследований. Основные научные результаты исследования докладывались и обсуждались на международных конференциях. В их числе: Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы, (II Международная научно-практическая конференция, Санкт-Петербург, 2009 г., Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России); Fire and Explosion Protection (XII International scientific conference, 2010 г., Higher Education Technical School of Professional Studies in Novi Sad, Republic Serbia); Совершенствование работы в области обеспечения пожарной безопасности людей на водных объектах (Научно-практическая конференция, Вытегра, Вологодская область, 2010 г., УСЦ «Вытегра» МЧС России); Safety Engineering (Fire, Environment, work) (II International scientific conference, 2010 г., Школа молодых ученых (Научно-практическая конференция, посвященная 20-летию МЧС России, Иваново, 2010 г., Ивановский институт ГПС МЧС России); Чрезвычайные ситуации: предупреждение и ликвидация (VII Международная научно-практическая конференция 2011 г., Минск, Республика Беларусь); Wood and Fire Safety, 7th International Scientific Conference: - Strbske Pleso, Slovakia, 2012 г.; Проблемы устойчивости функционирования стран и регионов в условиях кризисов и катастроф современной цивилизации (XVII Международная научно-практическая конференция по проблемам защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, ФГБУ ВНИИ ГОЧС, Москва, 2012 г.); International scientific conference on the occasion of the jubilee of the 20th anniversary of establishment of the state fire department safety engineering and civilization threats, Czestochowa, Poland,2012 r.

Публикации. По теме диссертации опубликовано четырнадцать научных работ, в том числе четыре статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов по каждой главе, заключения, библиографического списка использованных источников. Работа содержит 104 страницы текста, 9 таблиц, 26 рисунка, 112 наименований литературных источников, 1 приложение.

Основные результаты работы:

1. Проведено системное описание современных методов моделирования развития и распространения пожаров как в замкнутых пространствах, так и на открытых территориях;

2. Для оценки пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях, разработана перколяционная модель развития пожара;

3. Разработана модель анализа пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях, с использованием нейронных сетей, на основе экспертных данных;

4. Предложены рекомендации для планирования противопожарных мероприятий и тактики пожаротушения в сельских населенных пунктах с использованием перколяционной модели развития пожаров и применением функции нейронных сетей.

Таким образом, исследование показало, что прогнозирование развития пожаров в сельских населенных пунктах на основе перколяционого процесса с применением функции нейронной сети, позволит дать оценку пожарной опасности объектов расположенных на открытых территориях.

1. Аверьянов А.Н. Системное познание мира. М.: Политиздат, 1985.

2. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач: Пер. с англ.-М: 1990.

3. Урманцев Ю.А. Общая теория систем: состояние, приложения и перспективы развития// Система, симметрия, гармония, М.: Мысль, 1988. * Философский словарь. Под ред. Фролова И.Т., М.: Изд. полит, л-ры, 1991. С.142.

4. Федеральный закон от 27.12.2002 Ш84-ФЗ О техническом регулировании (с комментарием) (с изменениями на 30 декабря 2009 года) (редакция, действующая с 11 января 2010 года).

5. ГОСТ 12.1.004-91 Пожарная безопасность. Общие требования. М.издательство стандартов 1992-78с.

6. ГОСТ 12.1.044-89 Пожаровзрывоопасность веществ и материалов. Номенклатура показателей и методы их определения.

7. Балашов Е.П. Эволюционный синтез систем. М.: Радио и связь, 1985.

8. Саати Т.Д. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. Пер. с англ. Под ред. И.А. Ушакова М.: Мир, 1973.

9. Зенкевич О., Морган К. Конечные элементы и аппроксимация: пер. с англ.- М.: Мир, 1986,- 318 с.

10. Волкова В.Н. Методы формализованного представления систем/ В.Н. Волкова, A.A. Денисов, Ф.Е. Темников. — СПб.: СПбГТУ, 1993.- 108 с.

11. Демидович Б.П., Марон И.А., Шувалова Э.З. Численные методы анализа. Приближение функций, дифференциальные и интегральные уравнения. —М.: Наука, 1967. 368 с.

12. СНиП 21-01-97 Пожарная безопасность зданий и сооружений.

13. Драйздейл Д. Введение в динамику пожаров/ Пер. с англ. под ред. Ю.А.Кошмарова и В.Е.Макарова. -М.: Стройиздат, 1990. 424с.

14. Моторыгин Ю.Д. Математическое моделирование процессов возникновения и развития пожаров: Монография / Под общей редакцией В.С.Артамонова. СПб.: Санкт-Петербургский университет Государственной Противопожарной Службы МЧС России. 2011.

15. Кошмаров Ю. А. Прогнозирование опасных факторов пожара в помещении. Учебное пособие М. Академия ГПС МВД 2000г -118с.

16. Janssens Marc L. An Introduction to Mathematical Fire Modeling. Lancaster, Pennsylvania, USA: Technomic Publishing Company, 2000. 257p.

17. Федеральный закон от 27.06.2008 №123-Ф3 Технический регламент о требованиях пожарной безопасности.

18. Боевой устав пожарной охраны (утвержден приказом МВД РФ 257 от 05.07.1995, внесены изменения приказом МВД РФ от 0.05.2000 №477).

19. Пожарная тактика. Правила тушения пожаров в вопросах и ответах. -СПб: Тип. Т-ва М.О. Вольфъ, 1907.

20. Повзик Я.С. Пожарная тактика: учебник М: ВИПТШ МВД СССР, 1984.

21. Теребнев В.В. Пожарная тактика. Понятие о тушении пожара. -Екатеринбург: Изд-во «Калан», 2010.

22. Теребнев В.В. Справочник руководителя тушения пожара. Тактические возможности пожарных подразделений. М: Пожкнига 2004 г. -256 с.

23. Артамонов B.C. Пожарная тактика: учебное пособие СПб: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС РФ, 2011.

24. Рекомендации по организации пожаротушения в сельской местности: утв. 26.12.2000 ГУГПС МВД России: введ. 26.12.2000. М.: ФГУ ВНИИПО МВД России, 2001.

25. СП 53. 13330.2011. Планировка и застройка территории садоводческих (дачных) объединений граждан, здания и сооружения: утв. Приказом Минрегиона РФ от 30.12.11 № 849; введ. 20.05.11. М.: ОАО «ЦПП», 2011.

26. СП 11.13130.2009. Места дислокации подразделений пожарной охраны. Порядок и методика определения: утв. Приказом МЧС РФ от 25.03.2009 № 181; введ. 01.05.2009. -М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2009.

27. Порядок привлечения сил и средств подразделений пожарной охраны, гарнизонов пожарной охраны для тушения пожаров и проведения аварийно-спасательных работ: утв. Приказом Министра МЧС от 05.05.2008. №240.

28. СП 30-102-99. Планировка и застройка территорий малоэтажного жилищного строительства. ГОССТРОЙ России. Дата введения 01.01.2000.

29. РСН 70-88. Порядок разработки и согласования проектной документации для индивидуального строительства в РСФСР. ГОССТРОЙ РСФСР. 01.06.1988.

30. СНиП 2.07.01.89. Градостроение. Планировка и застройка сельских поселений. Постановление Госстроя России от 25 августа 1993 г. № 18-32.

31. Методические рекомендации по повышению эффективности работы муниципальных образований в области обеспечения безопасности жизнедеятельности населения. Утвержден. М: 2008.

32. Разливанов И.Н. Математическое моделирование процессов развития пожара и пожаротушения в условиях ограниченности сил и средств: дис. канд. техн. Наук; СПб УГПС МЧС России. СПб, 2009. - 185с.

33. Моделирование пожаров и взрывов под редакцией Н.Н Брушлинского 2000 492с.

34. Кошмаров Ю.А. Горение и проблемы тушения пожаров. М. ВНИИПО МВД СССР, 1977 г.

35. Кошмаров Ю.А., Башкирцев М.П., Термодинамика и теплопередача в пожарном деле. М. ВИПТШ МВД СССР, 1987 г.

36. Методы прикладной математики в пожарно-технических задачах под редакцией Брушлинского.Н.Н.1983г -490с.

37. Применение полевого метода математического моделирования пожаров в помещениях: методические рекомендации. М.: ВНИИПО, 2003. -35с.

38. Моделирование и расчет пожара. Пожтехсбыт-JI. www.pozhteh48.ru, 2010.

39. Стохастические модели исследования процессов возникновения и развития пожара: отчет о НИР (заключ.) : СПб УГПС МЧС России; рук. Ю.Д. Моторыгин; исполн. Ф.А. Абдулалиев СПб., 2011. - 69с.

40. Ramachandran G. Stochastic Modeling of Fire Growth, Fire Safety: Science and Engineering, ASTM STP 882 (T.A. Harmathy, ed.), American Society for Testing and Materials, Philadelphia, PA, 1985. pp. 122-144.

41. Aoki Y. Studies on Probabilistic Spread of Fire, Research Paper No. 80, Building Research Institute, Tokyo, Japan 1978.

42. Ramachandran G. Stochastic Modeling of Fire Growth, CIB Workshop on Mathematical Modeling of Fire Growth, Paris, France 1981.

43. Theobald C.R. The Critical Distance for Ignition from Some Items of Furniture, Fire Research Note No. 736, Fire Research Station, Boreham Wood, Herts, U.K. 1968.

44. Berlin G.N. Managing the Variability of Fire Behavior, Fire Technology, 16, 1980. pp. 287-302

45. Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова. Пер. с англ. М.: изд. Наука, 1970.-272с.

46. Моделирование процессов развития горения с помощью конечных цепей Маркова // Ю.Д. Моторыгин, В.А. Ловчиков, А.И. Пешкова, А.Н. Гизатуллин // Вестник СПб института ГПС МЧС России. 2006. № 4.

47. Моторыгин Ю.Д., Ловчиков В.А., Воронова В.Б., Гизатуллин А.Н. Исследование процессов горения легкового автомобиля с помощью конечных цепей Маркова // Вестник СПб института ГПС МЧС России. 2006. № 4.

48. Моторыгин Ю.Д., Ловчиков В.А., Поташев Д.А., Мироньчев А.В. Моделирование процессов развития пожаров с помощью конечных цепей Марков // Проблемы управления рисками в техносфере. 2007. № 2.

49. Моторыгин Ю.Д., Ловчиков В.А., Шарапов С.В., Гизатуллин А.Н. Оценка времени горения легкового автомобиля с помощью конечных цепей Маркова // Пожаровзрывобезопасность, № 2. 2008.

50. Моторыгин Ю.Д., Ловчиков В.А., Воронова В.Б. Исследование процессов развития горения с помощью коечных цепей Маркова // Проблемы управления рисками в техносфере. 2009. № 3.

51. Бардин И.В., Моторыгин Ю.Д., Шарапов С.В., Кононов С.И. Пожароопасное состояние почвенного покрова на объектах нефтегазового комплекса: прогнозирование и предотвращение угрозы возникновения чрезвычайных ситуаций // Пожарная безопасность. 2010. № 1.

52. Моторыгин Ю.Д., Ловчиков В.А., Сухорукова И.О. Моделирование процесса зажигания с помощью конечных цепей Маркова // Проблемы управления рисками в техносфере. № 1(13). 2010.

53. Morishita Y. Establishment of Evaluating Method for Fire Safety Performance, Research Project on Total Evaluating System on Housing Performances, Building Research Institute, Tokyo, Japan 1977.

54. Ramachandran G. Probabilistic Approach to Fire Risk Evaluation, Fire Technology, 24, 3, 1988. pp. 204-226

55. Ramachandran G. Probability-Based Fire Safety Code, Journal of Fire Protection Engineering, 2(3), 1990. pp. 75-91

56. Beck V.R. A Cost-Effective Decision-Making Model for Building Fire Safety and Protection, Fire Safety Journal, 12, 1987. pp. 121-138

57. Beard A.N. A Stochastic Model for the Number of Deaths in a Fire, Fire Safety Journal, 4, 1981/82. pp. 169-184

58. Morishita Y. A Stochastic Model of Fire Spread, Fire Science and Technology, 5, 1, 1985. pp. 1-10

59. Dusing J.W.A., Buchanan A.H. and Elms D.G. Fire Spread Analysis of Multi-Compartment Buildings, Research Report 79/12, Department of Civil Engineering, University of Canterbury, New Zealand 1979.

60. Elms D.G. and. Buchanan A.H. Fire Spread Analysis of Buildings, Research Report R35, Building Research Association of New Zealand, Judgeford 1981.

61. Elms D.G. and Buchanan A.H. The Effects of Fire Resistance Ratings on Likely Fire Damage in Buildings, Research Report 88/4, Department of Civil Engineering, University of Canterbury, New Zealand 1988.

62. Piatt D.G. Modeling Fire Spread: A Time-Based Probability Approach, Research Report 89/7, Department of Civil Engineering, University of Canterbury, New Zealand 1989.

63. Heskestad G. Engineering Relations for Fire Plumes, Technology Report 82-8, Society of Fire Protection Engineers, Boston, MA 1982.

64. Design Guide: Structural Fire Safety, CIB W14 Workshop, Fire Safety Journal, 10, 2, 1986. pp. 81-138

65. Ling W.T.C. and Williamson R.B. The Modeling of Fire Spread Through Probabilistic Networks, Fire Safety Journal, 9 1986.

66. Berlin G.N., Dutt A. and Gupta S.M. Modeling Emergency Evacuation from Group Homes, Annual Conference on Fire Research, National Bureau of Standards, Gaithersburg, MD 1980.

67. Mirchandani P.B. Computations and Operations Research, 3, Pergamon Press, Elmsford, NY, 1976. pp. 347-355

68. Benckert G. and Sternberg I. An Attempt to Find an Expression for the Distribution of Fire Damage Amount, Transactions of the Fifteenth International Congress of Actuaries, 11, 1957. pp. 288-294

69. Mandelbrot B. Random Walks, Fire Damage Amount and Other Paretian Risk Phenomena, Operations Research, 12, 1964. pp. 582-585

70. Evring H., Giddings J.C. and Tensmeyer L.G., Flame Propagation: The Random Walk of Chemical Energy, The Journal of Chemical Physics, 24(4), 1956. pp. 857-861

71. Karlin S. A First Course in Stochastic Processes, Academic Press, New York (1966).74. . Albini F.A and Rand S. Statistical Considerations on the Spread of Fire, IDA Research and Engineering Support Division, Washington, DC 1964.

72. Bailey N.J.T. Reed and Frost Model, The Elements of Stochastic Processes, John Wiley and Sons, New York, Chapter 12, Section 5 1964.

73. Thomas P.H., Some Possible Applications of the Theory of Stochastic Processes to the Spread of Fire, Internal Note No. 223, Fire Research Station, Boreham Wood, Herts, U.K. 1965.

74. Anderson K. R. Fire grow modeling at multiple scales, Forest Fire Research & Wildland Fire Safety, Viegas (ed.), 2002, Millpress, Rotterdam, ISBN 90-7701772-0

75. Shiflet A. B. Spreading of Fire, Wofford Colledge.

76. Li X., Magill W., Modelling fire spraed under environmental influence using a cellular automaton approach, Comlexity international, Volume 08, 2001

77. Bodrozic L., Stipanicev D., Seric M., Forest fires spread modeling using cellular automata approach, Department for Modelling and Intelligent Systems, FESB, University of Split, Split, Croatia.

78. Sullivan A. L., Knight I. K. A hybrid cellular automata/semi-physical modiLel of fire growth, Proceedings of the 7 Asia-Pacific Conference on Complex Systems Cairns Convention Centre, Cairns, Australia 6-10th December 2004.

79. Finney M.A. FARSITE: Fire Area Simulator-model development and evaluation. Res. Pap. RMRS-RP-4, Ogden, UT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station. 1998.

80. McCormick R. J., Brandner T. A., Allen T. F. H. Toward a theory of meso-scale wildfire modeling a complex systems approach using artificial neural networks, University of Wisconsin-Madison.

81. Dunn A., Milne G. Modelling Wildre Dynamics via Interacting Automata, School of Computer Science & Software Engineering, The University of Western Australia.

82. Моделирование пожаров и взрывов. (Под ред. Брушлинского Н.Н. и Корольченко А.Я.) М.: Из-во "Пожнаука", 2000, 492 с.

83. Пузач С.В. Методы расчета тепломассообмена при пожаре в помещении и их применение при решении практических задач пожаровзрывобезопасности зданий: монография / С.В.Пузач.- М.: Академия ГПС МЧС России, 2005.- 336 с.

84. Применение расчетных методов в пожарно-технической экспертизе. / Чешко И.Д., Моторыгин Ю.Д., Галишев М.А. // Учебное пособие. СПб.: СПб Университет МВД РФ, 2000.

85. Broadbent S. R., Hammersley J. М. Percolation Processes, 1, Crystals and Mazes: Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, 53, 1957. - pp. 629641.

86. Smirnov S.K. Conformal invariance of two-dimensional percolation and Ising model in statistical physics (Fields Medal). International Congress of Mathematicians, Hyderbad, India, 2010.

87. Тарасевич Ю.Ю. Перколяция: теория, приложения, алгоритмы: Учебное пособие. М: Едиториал УРСС, 2002.- 112 с.

88. Grimmett G. Percolation, Second Edition. Grundlehren der mathematischen Wissenschaften, vol 321, Springer, 1999.

89. Эфрос A.JI. Физика и геометрия беспорядка М: изд. «Наука», 1982.-265с.

90. Sahimi М. Applications of Percolation Theory. Taylor and Francis, London, 1994.

91. Essam J.W., «Percolation theory» 1980.-№7.

92. Shante V.K.S, Kirkpatrik. S, An introduction to percolation theory. Adv. Phys., 20, (1971)325-357.

93. Абдулалиев Ф.А., Моторыгин Ю.Д., Грачев Е.В. Перколяционная модель развития пожара // Проблемы управления риском в техносфере. 2012. № 1, 21.

94. Абдулалиев Ф.А. Перколяционная модель развития пожара // Межвузовский сборник научных трудов, журнал «Экология, Экономика, Энергетика». Выпуск 11. СПб.: Санкт-Петербургский технический институт (технологический институт). 2009.

95. Абдулалиев Ф.А. Разработка перколяционной модели развития пожара: материалы Всеросс V науч.-практ. конф. Проблемы обеспечения взрывобезопасности и противодействия терроризму. СПб.: Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России. 2010.

96. Schakel A.M.J. Nucl. Phys. В 700 2004.

97. Feder J.: 1988 Fractals, Plenum Press, New York (переведен на русский язык) М: Мир 1991.

98. Шредер М. Фракталы, хаос и степенные законы. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 528 с.

99. Божокин С.В., Паршин Д. А. Фракталы и мультифракталы. Ижевск: Научно-издательский центр «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 128 с.

100. Шкловский Б. И., Эфрос A. JI. Теория протекания и проводимость сильно неоднородных сред // УФН. Т. 117. Вып. 3. 1975. С. 402-435.

101. Bäk P., Tang С., Wiesenfeld К. Self-organized criticality // Phys. Rev. B. 1988. V. 38. N1. P. 364-374.

102. Howard R. Dynamic Programming and Markov Processes, MIT Press, Cambridge, Mass., 1960. (Русский перевод: Ховард P. Динамическое программирование и марковские процессы. — М.: Сов. радио, 1964.)

103. Дынкин Е. Б., Юшкевич А. А. Теоремы и задачи о процессах Маркова. — M.: Наука, 1967.

104. Абдулалиев Ф.А., Моторыгин Ю.Д. Описание развития пожара с помощью перколяционной модели//Пожаровзрывобезопасность. 2011. № 8. Т. 19.

105. ПО.Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. Пер. с англ. М.: изд. «Вильяме», 2001. - 290с.

106. П.Медведев B.C., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6 М.: изд. Диалог-МИФИ, 2002. - 496с.112. http://www.victoria.lviv.ua/html/oio/html/theme6rus.htm

107. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. 4-е изд., стереотип. М.: Наука, Физматгиз, 1969 - 576 с.

108. Н.Колмогоров А.Н., Журбенко И.Г., Прохоров A.B. Введение в теорию вероятностей. М: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982, 160 с. - (Библиотечка «Квант». Вып. 23).

109. Иоффе А.Ф. Основные представления современной физики JI. ; М. : Гос. изд-во техн.-теорет. лит., 1949. - 368 с.

110. Иоффе А.Ф. Встреча с физиками. Мои воспоминания о зарубежных физиках -М: физ-мат. Литер, 1962, 143 с.

111. Крылов А.Н. Мои воспоминания. — М.: изд-во АН СССР, 1963.

112. Эйнштейн А., Инфельд Л. Эволюция физики. Пер. с англ.Суворовой С.Г.-М: ОГИЗ, 1948,267 с.

113. Гранин Д. Эта странная жизнь М: Вагриус,2002.

114. Данцинг Т. Числа язык науки - М: техносфера, 2008. - 304 с.