Автореферат (1172884), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Модель построена следующим образом: база данных информационныхресурсов, необходимых для поддержки управления безопасностью, обеспечивает процедурупринятия решений на основе анализа риска наступления деструктивного событияиндивидуально каждого газодымозащитника через устройство информационной поддержкии звеньев газодымозащитной службы в целом, через оператора системы.16ЛПРГрупповой уровень контроляПерсонализированный уровень контроляИнформационная подсистемаАналитическая подсистема оценки уровняконтроля параметров безопасностириска наступления деструктивного событияПрограммный комплекс дляподдержки управлениябезопасностьюПерсонализированноеустройство информационнойподдержки газодымозащитникаАнализ фактическихзначений риска QфактАнализ плановыхзначений риска QпланИнформацияСинтез данныхНакопление данныхСбор данныхХранение данныхБаза данныхинформационных ресурсовИнформацияДА с системойдистанционногомониторингаИнформацияРисунок 6 – Дескриптивная модель поддержки управления безопасностьюПринятие управленческих решений осуществляется путем разработанного алгоритмаподдержки управления безопасностью участников тушения пожара, представленного нарисунке 7.
В качестве параметра безопасности при реализации комплекса работ R используется значения давления воздуха в баллоне дыхательного аппарата (P, атм); k = 0,1 ,…, n номера точек мониторинга параметра безопасности при реализации работы R (n – номерконечной точки мониторинга); Pфакт - фактические значение параметра безопасности вточке мониторинга с номером k; P k* и Pk* - первое, и второе критическое значение12параметра безопасности P в точке мониторинга с номером k.
Уровень риска при выполненииработ отображается на экране персонализированного устройства в виде цветовыхиндикаций. Информация от устройства дублируется на пост управления, обеспечивая егофункционирование на групповом уровне, где лицом, принимающим решение, реализуютсяследующие управляющие воздействия: K – работа в плановом режиме (зеленый фон);L – снижение времени на реализацию последующей за Ri работой (желтый фон);М – завершение работы, вывод звена ГДЗС в безопасную зону, высылка резервного звенаГДЗС (красный фон).17НачалоНомера точекмониторингаk:=0,1,…,nВыборуправляющеговоздействия: K, L, MЛПРk:= k+1Расчет критических значенийпараметров безопасности вточках мониторинга иPфакт >Запрос от системы мониторингазначения параметра Pфактв точке с номером kНетДаPфакт >НетДаУправляющеевоздействие КУправляющеевоздействие LНетk=nУправляющеевоздействие MДаКонецРисунок 7 – Блок-схема алгоритма поддержки управления безопасностьюТаким образом, на основе полученных значений параметров безопасности в режимереальноговременипосредствоммониторингапроизводитсясравнениеплановыххарактеристик параметров безопасности с фактическими, что в совокупности позволяеткорректировать действия участников тушения пожара с учетом специфики расхода воздухаиндивидуально каждого газодымозащитника, повышая уровень безопасности при работе внепригодной для дыхания среде в условиях, ограниченных временем защитного действиядыхательного аппарата при выполнении комплекса работ R.18Для моделирования плановых параметров безопасности основных видов работ вточках мониторинга разработан программный комплекс (рисунке 8 б)), функциональная схема которого включает шесть взаимоувязанных блоков, представленных на рисунке 8 а).В первом блоке производится ввод данных: формируется вероятностная модельпараметров безопасности участников тушения пожара при выполнении элементарных работ(дискретный закон распределения его значений).Во втором блоке осуществляется генерация псевдослучайных чисел, которыеподчиняются заданному распределению.В третьем блоке комплекс работ R разбивается на элементарные составляющие Ri, длякаждой из которых определяется значение плановых параметров безопасности посредствомсопоставления значений псевдослучайного числа и относительных частот «выпадения»значений оценок вероятностной модели.
Общий ресурс параметров безопасности для работыR представляет собой сумму элементарных составляющих работ Ri. Количество итераций всоответствии с требованиями к точности метода Монте–Карло повторяется не менее чем 105раз, результат каждой вычислительной операции сохраняется в базе данных. Послепроизводится ранжирование выпадающих значений, группировка значений в интервалы,построениегистограммыиполигоначастотслучайнойвеличины.Сохраненнуюинформацию результатов мониторинга и моделирования параметров безопасности можноизвлекать из компьютера для дальнейшего детального анализа.В четвертом блоке выдвигается статистическая гипотеза, состоящая в том, чтослучайная величина, соответствующая критерию безопасности, подчиняется нормальномузакону распределения.
При доказательстве нулевой гипотезы используются два критериястатистического согласия:1 – критерий Пирсона с оценкой достоверности моделирования по распределению χ2,полученный на основе аппроксимации Корниша–Фишера;2 – критерий Колмогорова, в котором принятие гипотезы осуществляется на основеуровня значимости α.В пятом блоке формируются числовые характеристики случайной величины:математическое ожидание, дисперсия и стандартное отклонение.В шестом блоке выводятся интервалы значений исследуемой случайной величиныпри различных значениях уровня риска.
Далее значения на основе истинных вероятностныххарактеристикформируюттеоретическуюмодельресурсавоздухаиопределяютдоверительные интервалы, необходимые для расчета плановых параметров безопасности.19а) Функциональная схема программного комплексаБлок 3Блок 1Блок 5Блок 4Блок 2Блок 6б) Структурные элементы программного комплексаРисунок 8 – Интерфейс программного комплексадля поддержки управления безопасностьюСформированы практические рекомендации по применению моделей и алгоритмовдля выполнения условий безопасности участников тушения пожара на персонализированноми групповом уровне мониторинга безопасности при планировании комплекса работпожарно-спасательных подразделений для нормальных и сложных условий при движении погоризонтальному участку местности в виде номограмм, которые представлены на рисунке 9.20Нормальные условияСложные условияа) Ресурсы воздухаНормальные условияСложные условияб) Ресурсы времениРисунок 9 – Номограммы для формирования плановых параметров безопасностиПрименение номограмм для информационно-аналитической поддержки управленияпозволят ЛПР использовать результаты мониторинга параметров безопасности привыполнении работ в непригодной для дыхания среде в условиях ограниченного времени.В приложении приведены результаты экспериментального исследования и проверкатеоретической гипотезы критерием статистического согласия Шапиро-Уилка, актывнедрения результатов диссертации.21ЗАКЛЮЧЕНИЕОсновные научные и практические результаты, полученные в процессе решениянаучной задачи, состоящей в разработке моделей и алгоритмов поддержки управлениябезопасностью участников тушения пожара при работе в непригодной для дыхания среде наоснове мониторинга параметров безопасности, заключаются в следующем:1.
Проведен корреляционный анализ пожаров, взятых на статистический учет ислучаев гибели пожарных на основе коэффициента ранговой корреляции Спирмена.Выполнен ретроспективный анализ средств индивидуальной защиты органов дыхания изрения по отношению к этапам развития системы управления безопасностью участниковтушения пожара. Показано, что для решения научной задачи с учетом современногосостояния информационного обеспечения необходимо использовать методы теории принятия решений в совокупности с методами теории вероятностей и математической статистики.2.Разработана вероятностнаямодельподдержкиуправлениябезопасностьюучастников тушения пожара, в которой впервые реализован критерий безопасности иполучены его нормативные значения для нормальных и сложных условий работ внепригодной для дыхания среде.
Для подтверждения адекватности модели управленияпроведено ее экспериментальное исследование, в рамках которого применялись критериистатистического согласия Пирсона и Шапиро-Уилка.3. Разработан алгоритм синтеза информационных ресурсов для поддержкиуправления безопасностью участников тушения пожара. Алгоритм предназначен дляформирования метаданных, представленных в виде дискретного распределения вероятностейзначений параметров безопасности, используемых в базе данных информационных ресурсов,необходимых для поддержки управления безопасностью участников тушения пожара.4. Разработана дескриптивная модель поддержки управления безопасностьюучастников тушения пожара в непригодной для дыхания среде, которая осуществляетподдержку управления лица, принимающего решение, как на групповом, так и наперсонализированном уровне мониторинга безопасности. Выполнена практическая реализация моделей и алгоритмов в виде программного комплекса информационной поддержкиуправления безопасностью участников тушения пожара.5.
Разработан алгоритм поддержки управления безопасностью участников тушенияпожара, который предназначен для выявления этапов работ, на которых необходимореализовать мероприятия безопасности. Алгоритм основан на сопоставлении интерваловзначенийплановыхифактическихпараметровбезопасностисиспользованиемразработанного критерия безопасности. Даны рекомендации по практическому применениюалгоритма при работе в непригодной для дыхания среде участниками тушения пожара.22СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ АВТОРОМ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИНаучные публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России:1. Гринченко, Б.Б.
Вероятностная оценка необходимого запаса воздуха в дыхательныхаппаратах при работе на пожаре [Электронный ресурс] / Б.Б. Гринченко // Технологиитехносферной безопасности: Интернет-журнал. – 2017. – № 4 (74). – С. 155–162. – Режимдоступа: http://agps-2006.narod.ru/ttb/2017-4/27-04-17.ttb.pdf (дата обращения 20.10.2019).2. Гринченко, Б.Б. Автоматизированная система управления безопасностью приработах на пожарах в непригодной для дыхания среде [Текст] / Б.Б.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
