Имитационное моделирование и критерии решений по противопожарной защите общественных зданий
Предлагается при имитационном моделировании учитывать индивидуальный пожарный риск и риск материальных потерь при пожаре. Для розыгрыша одного случайного сценария пожара используют утвержденную процедуру расчета индивидуального пожарного риска, входящую в основной блок.
Прямых ссылок нет — публикация используется как справочный материал.
Объём оцифровки: 47,808 знаков. Ссылки внутри текста ведут на карточки источников и публикаций библиотеки.
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНОСТЬ/FIRE AND EXPLOSION SAFETY. 2023. Т. 32. № 4. С. 5–14
POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY. 2023; 32(4):5-14
НАУЧНАЯ СТАТЬЯ/RESEARCH PAPER
УДК 05.614.849
https://doi.org/10.22227/0869-7493.2023.32.04.5-14
Имитационное моделирование и критерии решений по противопожарной защите общественных зданий
Владимир Иванович Присадков1, Светлана Витальевна Муслакова1 ,
Александр Анатольевич Абашкин1, Константин Владимирович Присадков2
Всероссийский ордена «Знак Почета» научно-исследовательский институт противопожарной обороны Министерства Российской
Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий,
Московская обл., г. Балашиха, Россия
ООО «Центр проектно-сметных работ», г. Владимир, Россия
АННОТАЦИЯ
Введение. Гибкое нормирование определяет цели проектирования системы противопожарной защиты объ- екта, а пути их достижения выбирает проектировщик. Выполнение поставленной задачи подтверждается проверкой критериев. Цель статьи — показать возможности использования имитационного моделирования для реализации целей гибкого нормирования систем противопожарной защиты общественных зданий.
Теоретические основы имитационного моделирования. Предлагается при имитационном моделировании учитывать индивидуальный пожарный риск и риск материальных потерь при пожаре. Для розыгрыша одного случайного сценария пожара используют утвержденную процедуру расчета индивидуального пожарного риска, входящую в основной блок. Перечень случайных входных величин, области их изменения, розыгрыш значений, обработка результатов моделирования, выбор решений по полученным результатам, управление моделированием проводится во втором блоке имитационной системы.
Результаты и их обсуждение. Применение имитационного моделирования обосновано для выбора рацио нальных решений по пожарной безопасности. Проектировщик, исходя из условий объекта и требований пожарной безопасности, может выбрать критерий и систему защиты объекта, решив многокритериальную задачу. Предложены модели для оценки надежности использования первичных средств пожаротушения, тушения пожарной охраной пожара в очаге, надежности противопожарных строительных конструкций, противопожарных дверей, отдельных или в составе противопожарных преград. Сформулирована система критериев, включающих критерии: индивидуального пожарного риска, приведенных затрат, «запаса времени эвакуации», необходимого времени эвакуации. На основе статистики, полученной в результате имитационного моделирования, проектировщик определяет искомые показатели. Приведена формула для расчета числа испытаний в зависимости от точности определения математического ожидания, дисперсии случайных величин статистических параметров.
Выводы. Предложено в рамках гибкого нормирования при проектировании систем противопожарной защиты использовать имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Систематизированы критерии принятия решений, учитывающие характеристики пожарных рисков. Приведены расчетные оценки эффек- тивности ряда противопожарных мероприятий.
Ключевые слова: гибкое нормирование; имитационная система; рациональный вариант; случайные факторы;
пожарный риск
Для цитирования: Присадков В.И., Муслакова С.В., Абашкин А.А., Присадков К.В. Имитационное моделирова- ние и критерии решений по противопожарной защите общественных зданий // Пожаровзрывобезопасность/
Fire and Explosion Safety. 2023. Т. 32. № 4. С. 5–14. DOI: 10.22227/0869-7493.2023.32.04.5-14.
Муслакова Светлана Витальевна, e-mail: msv-nika@yandex.ru
Simulation modelling and decision criteria for fire protection of public buildings
Vladimir I. Prisadkov1, Svetlana V. Muslakova1 , Aleksandr A. Abashkin1,
Konstantin V. Prisadkov2
All-Russian Research Institute for Fire Protection of Ministry of Russian Federation for Civil Defense, Emergencies and Elimination of Consequences of Natural Disasters, Balashikha, Moscow Region, Russian Federation
Design and Estimate Center, Vladimir, Russian Federation
MATHEMATICAL MODELING, NUMERICAL METHODS AND PROGRAM COMPLEXES
ABSTRACT
Introduction. Flexible rationing determines the design objectives of the fire protection system of the object, and the ways to achieve them are chosen by the designer. The fulfilment of the set task is confirmed by the verifica- tion of criteria. The purpose of the article is to show the possibilities of using simulation modelling to implement the objectives of flexible rationing of fire protection systems of public buildings.
Theoretical foundations of simulation modelling. It is proposed to take into account individual fire risk and the risk of material losses in case of fire during simulation modelling. To draw one random fire scenario, an approved procedure for calculating individual fire risk is used, which is included in the main block. The list of random input variables, the areas of their change, the drawing of values, the processing of simulation results, the choice of solu- tions based on the results obtained, modelling control is carried out in the second block of the simulation system.
Results and their discussion. The application of simulation modelling is justified for the choice of rational deci- sions on fire safety. The designer based on the conditions of the object and fire safety requirements can choose the criterion and system of object protection by solving a multi-criteria problem. Models for assessing the reliabi lity of the use of primary fire extinguishing means, fire extinguishing by the fire brigade in the fire centre, reliability of fire protection building structures, fire doors, separate or as part of fire barriers are proposed. The system of criteria is formulated, including the following criteria: individual fire risk, reduced costs, “evacuation time reserve”, necessary evacuation time.
On the basis of statistics obtained as a result of simulation modelling, the designer determines the required indicators. The formula for calculating the number of tests depending on the accuracy of determining the mathe matical expectation, dispersion of random values of statistical parameters is given.
Conclusions. It is proposed to use Monte Carlo simulation modelling in the framework of flexible rationing when designing fire protection systems. Decision-making criteria that take into account the characteristics of fire risks are systematized. Calculated estimates of the effectiveness of a number of fire-fighting measures are given.
Keywords: flexible rationing; simulation system; rational variant; random factors; fire risk
For citation: Prisadkov V.I., Muslakova S.V., Abashkin A.A., Prisadkov K.V. Simulation modelling and decision cri- teria for fire protection of public buildings. Pozharovzryvobezopasnost/Fire and Explosion Safety. 2023; 32(4):
5-14. DOI: 10.22227/0869-7493.2023.32.04.5-14 (rus).
Svetlana Vitalievna Muslakova, e-mail: msv-nika@yandex.ru
Введение тическим обеспечением гибкого нормирования явля-
В последние десятилетия во всем мире происходит ется имитационное моделирование.
внедрение гибкого нормирования в практику проекти- В настоящее время в России пожарные риски рования систем противопожарной защиты обществен- оцениваются для общественных зданий, по сути, ных зданий. Суть гибкого нормирования состоит в том, детерминировано. Стохастичность риска учитыва- что устанавливаются цели, которые должны быть ется только через вероятность возникновения пожара достигнуты на объекте с помощью системы противо- в соответствии с Федеральным законом «Техниче- пожарной защиты, а пути достижения установленных ский регламент о требованиях пожарной безопас ности»1 (далее — ФЗ-123).
целей выбирает проектировщик. В западноевропей-
В связи с развитием вычислительных возмож- ской и американской научно-технической литературе ностей для широкого круга исследователей, совер- такой способ проектирования называется «performens шенствованием постановок задач в пожарной науке, based design», иногда переводимый на русский язык включая введение новых критериев с учетом воз- как объектно-ориентированный подход. Основой гиб- можности их оценок, происходит внедрение имита- кого нормирования являются критерии (целевые уста- ционного моделирования для решения задач гибкого новки) и их расчетные оценки.
нормирования [1].
В области проектирования систем противопожар-
При этом осуществляется переход от детермини- ной защиты общественных зданий актуальным явля- рованных представлений к вероятностному описа ется вопрос вариантного проектирования — раз- нию процессов, исходных данных и поученных работки инструментария для выбора наилучшей, результатов.
в определенном смысле, системы противопожарной
Цель настоящей статьи — показать возможности защиты (СПЗ) здания.
использования имитационного моделирования для
Ниже изложены подходы, элементы гибкого реализации целей гибкого нормирования систем нормирования, позволяющие найти и обосновать противопожарной защиты общественных зданий;
оптимальные решения в рамках постановки задачи разработать модели для оценки надежности ряда обеспечения пожарной безопасности. Систематизи- противопожарных мероприятий; систематизировать рованы критерии, отражающие социальные и эконо- критерии для решения, как правило, многоцелевой мические аспекты создания СПЗ объекта; разрабо- таны модели по оценке эффективности (надежности)
Технический регламент о требованиях пожарной безопас ряда элементов СПЗ зданий. Эффективным матема- ности : Федеральный закон от 22.07.2008 № 123-ФЗ.
6 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2023 VOL. 32 NO. 4
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ
задачи выбора рационального варианта противо Вероятностная оценка риска позволяет отразить пожарной защиты объектов; определить возможно- изменчивость риска и неопределенности при моде- сти повышения качества проектирования с исполь- лировании риска, а именно: зованием гибкого нормирования за счет учета ●● неопределенность входных параметров задачи стохастической природы развития пожара и эффек- (скорость распространения пожара, время тивности противопожарных мероприятий на основе начала эвакуации, разбросы в скоростях движе- статистических испытаний (метод Монте-Карло). ния людей, стоимость материальных ценностей, Процесс статиспытаний обеспечивает средства коэффициентов ущерба); для получения вероятностных распределений иско- ●● приближенность исходной детерминированной мых параметров, что позволяет оценить точность модели к реальной картине события; полученных результатов. Выбор оптимального ●● неопределенности, связанные с действиями варианта СПЗ проводится с учетом значений задан- человека при пожаре, например ошибки при ных критериев оптимизации. выборе пути эвакуации, физические ограниче- ния возможностей человека и т.д. Теоретические основы имитационного При решении вопросов по оценке пожарных моделирования рисков в части безопасности людей независимо Суть использования метода Монте-Карло, как от формы расчетов исходят из сравнения допусти- основы имитационного моделирования [1], заклю- мого времени эвакуации (времени блокирования чается в следующем. В основу расчетов положе опасными факторами пожара путей эвакуации) Тнб н ы детермин ированные модели, используемые и времени эвакуации Тэ, включая время начала эва- для оценки эффективности (надежности) отдель- куации Тнэ. ных противопожарных мероприятий. Все случай- Аналогичные времена в зарубежной литера- ные входные данные согласно априорно заданных туре [3] имеют названия: доступное время эваку- законов распределения генерируются. Полученные ации (available safe egress time) tASET и требуемое входные данные подставляются в соответствующую время эвакуации (required safe egress time) tRSET. детерминированную модель для получения одного Имитационное моделирование основано на апро- результата статиспытания. Затем процесс повторя- бированных детерминированных моделях, вклю- ется; проводится всего n статиспытаний. Результаты ченных в основной блок имитатора. Для каждого испытаний («искусственная» статистика) обрабаты- отдельного испытания разыгрывается набор входных ваются с целью определения характеристик искомых параметров. Этот набор данных может изменяться величин (одного выходного параметра). в зависимости от помещения объекта и от времени Вопрос заключается в количестве n необходи- пожара. Розыгрыш исходных данных, обработка мых реализаций (статиспытаний) модели для опре- результатов, управление имитатором включено деления математического ожидания выходных пара- во вспомогательные блоки имитатора [4]. метров с заданной точностью [1]. Ниже приведены В России используются различные модели, опи- формулы для оценки необходимого числа испыта- сывающие динамику пожаров в помещениях и зда- ний на основе «искусственных» статистик. ниях [5]. Известны также зарубежные модели для Полученные оценки надежности противопожар- описания развития пожара в здании [6–8]. ных мероприятий используются для моделирова- Модели динамики людских потоков при эвакуа- ния пожара в здании и расчета критериев. С учетом ции из зданий подробно описаны в работах В.В. Хол- полученных значений критерия выбирается опти- щевникова и Д.А. Самошина [9, 10]. Указанные мальный вариант СПЗ здания. модели позволяют оценить, в том числе, индивиду- альные пожарные риски с учетом требований ФЗ-123 Модели оценки пожарных рисков и Методики определения расчетных величин пожар- Пожарные риски включают, как правило, ного риска5 (далее — Методика). вопросы безопасности людей и сохранения матери- Один из недостатков такого подхода заключа- альных ценностей при пожарах2, 3, 4 [2]. ется в том, что не учитываются возможности раз- вития пожара из помещений по всем направлениям. National Fire Protection Association. Life Safety Code. NFPA 101, Например, принимаются в расчет только открытые Edition, National Fire Protection Association, Quncy. MA. 2021. British Standards Institution (Ed.) Fire Safety in the Design, Management 5 Методика определения расчетных величин пожарного ри- and Use of Buildings, BSI, London, 2017, Code of practice, BS 9999. ска в зданиях, сооружениях и строениях различных классов British Standards Institution (Ed). Application of Fire Safety функциональной пожарной опасности : утв. приказом МЧС Engineers Principles to the Design of Buildings. Part-6: Human России от 30.06.2009 № 382 (с Изменениями, внесенны- Factors: Life Safety Strategies – Occupant Evacuation, Behaviour ми приказами МЧС России № 749 от 12.12.2011 и № 632 от and Condition (Sub-system 6). PD 7974-6, BSI, London, 2019. 02.12.2015).
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНОСТЬ/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2023 VOL. 32 NO. 4
MATHEMATICAL MODELING, NUMERICAL METHODS AND PROGRAM COMPLEXES
проемы без учета надежности средств защиты про- При делении здания на три одинаковых пожар- емов в них. ных отсека ожидаемый ущерб при пожаре составит:
В конце прошлого столетия во ВНИИПО МВД
СССР успешно развивалось направление динами- (3) ческого вероятностного моделирования пожаров на графах, по сути моделирование на полумарков- и так далее.
ских сетях [11, 12]. Аналитические модели типа (1), (2) и (3) удобны
Моделирование на графах позволяло исключить для использования в имитационном моделирова- указанный выше недостаток. нии, в основном блоке. При этом достаточно знать
Выделялись с присвоением номеров помещения законы распределения входных параметров. В дан- здания. Далее устанавливались возможные направ- ном случае случайными параметрами являются λ, Y, ления и вероятности развития пожаров из указан- q. Далее необходимо разыграть входные параметры ных помещений по возможным направлениям, с помощью генератора случайных чисел, подставить определялось время до перехода пожара в смежное их в аналитическую модель, получить результаты помещение. В результате определялась динамиче- статиспытания.
ская картина развития пожара: для любого времен- Результаты отдельных испытаний составляют ного промежутка устанавливались помещения, охва- статистику, которая обрабатывается определенным ченные пожаром. способом для получения характеристик искомого
Модели на стохастических графах позволяют параметра с заданной точностью за счет подбора детализировать направления, вероятностные и вре- числа испытаний.
менные характеристики динамики пожаров в здании;
предназначены в первую очередь для прогнозирова- Результаты и их обсуждение ния материальных потерь от пожара с учетом ряда элементов систем противопожарной защиты объекта. одели оценки эффективности элементов
М
Ряд практически важных случаев можно рассмот систем пожарной безопасности реть с помощью аналитических моделей, разработан- Исходные данные по эффективности противо- пожарных мероприятий определяются из данных ных во ВНИИПО МВД СССР [11, 13].
статистики, расчетным путем или принимаются
В качестве примера возьмем здание, разделенное экспертно. Мы не будем утверждать, что эксперт- противопожарными преградами на пожарные отсеки ный подход — это не совсем хорошо; когда данные
(секции) так, что каждый отсек граничит не более чем отсутствуют, на практике такой подход является с двумя отсеками. Отсеки в здании примем одинако- единственно возможным.
выми по параметрам. Определим ниже прогнозный ущерб от пожаров в здании с учетом защиты поме-
Первичные средства пожаротушения щений здания автоматической установкой пожаро
Принимается, что пожар тушится в очаге пер- тушения (АУП).
вичным средством пожаротушения (огнетушите-
Без деления здания на пожарные отсеки матери- лем, противопожарным водопроводом) обученным альный ущерб при пожаре составит (приближенно), персоналом. Вероятность успеха тушения определя- руб/год:
ется по следующей формуле [14]:
K1 λS ( 1 PA )YSR , (1)
Pп.с K 10 Bep
S п.с
Sф
, (4) где λ — вероятность возникновения пожара в здании, год–1∙м–2;
где K10 — экспертный коэффициент успеха тушения,
S — площадь здания, м2;
отражающий факторы, не учтенные в модели,
PA — надежность тушения пожара АУП;
например неплоскостное развитие пожара,
Y — стоимость материальных ценностей в здании, вероятность отказа первичных средств пожаро включая конструкции здания, руб.∙м–2;
тушения;
R — коэффициент ущерба при пожаре.
Sп.с — площадь пожара, которая может быть поту-
При делении здания на два одинаковых пожар- шена первичным средством пожаротушения, м2;
ных отсека материальный ущерб приближенно равен,
Sф — площадь горения в очаге пожара на момент руб/год:
подачи первичных средств пожаротушения, м2.
λ S ( 1 PA )YSR ( 1 q ) Для случая нормального распределения входных
K2 , (2) факторов формула (4) может быть записана в квадра турах и вероятность успеха тушения первичными где q — ненадежность противопожарной стены. средствами определяется по таблице 7 [14].
8 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2023 VOL. 32 NO. 4
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ
Успех тушения пожара пожарной охраной tог.м — предел огнестойкости конструкции полотна Ниже вероятность успеха тушения пожара в поме- двери, мин; щении очага пожарной охраной предлагается оцени- tэк.п — эквивалентная продолжительность пожара, вать для первого прибывшего подразделения по фор- рассчитанная по полотну двери, мин. муле [15]: Надежность противопожарных стен, пере Pпо K 20 Вер ST Sф , (5) городок с противопожарными дверями, клапанами Запишем надежность противопожарных пре- где Sт — площадь тушения пожара, которая может град, оборудованных инженерными средствами как: быть потушена первым прибывшим подразделе- нием, м2; PΣ Pс.к Pдв Pкл , (9) Sф — фактическая площадь пожара на момент подачи первых стволов, м2. где Р кл — надежность клапана, установленного Формула (5) позволяет учитывать время прибы- на воздуховоде в месте пересечения воздухово- тия, время развертывания и подачи стволов, а также дом противопожарной преграды, устанавлива- данные по скоростям распространения горения при ется на основе данных огневых испытаний или пожаре. экспертно. Коэффициент K20 определяется экспертно. При отсутствии данных он принимается равным 1. ритерии выбора проектных решений К по противопожарной защите общественных Эффективность строительных конструкций зданий Строительные конструкции выполняют задачу Современные критерии в части проектирования при пожаре [16, 17], если: противопожарной защиты зданий условно можно разделить на две группы: tог > tэк, ●● глобальные критерии; ●● локальные критерии. где tог — предел огнестойкости строительной кон- Необходимо отметить, что здесь речь идет о раз- струкции, мин; мерных критериях, а не о широко известных без- tэк — эквивалентная продолжительность пожара, размерных критериях типа критериев Фруда, Рей- мин [5]. нольдса, Нуссельта и т.д. Надежность строительной конструкции равна К глобальным критериям относится, например, вероятности: критерий индивидуального пожарного риска. Уста- Pс.к Вер� tог t эк , (6) новлено предельное значение критерия: например, для общественных зданий 10–6 воздействий опасных где tог, tэк — случайные величины [19]. факторов пожара (ОФП) на одного человека в год. В качестве строительной конструкции в фор- Согласно ФЗ-1231, система противопожарной защиты муле (6) рассматриваются противопожарные стены, объекта должна обеспечить значение индивидуаль- противопожарные перегородки, противопожарные ного риска в общественных зданиях, не превыша перекрытия и т.д. ющее нормативной величины. В области материальных потерь известен крите- Надежность противопожарных дверей рий приведенных затрат, равный сумме приведенных Вероятность выполнения задачи противопожар- затрат на систему пожарной безопасности объекта ной дверью при пожаре определим как: и материальных потерь от пожаров в здании в тече- ние года [18]. Pдв = PполPпрPзам, (7) В России известны и другие критерии, напри- мер относительный уровень ожидаемых матери- где надежность двери при пожаре по полотну двери: альных потерь на объекте от пожара [19]. Уровень Pпол Вер� tог.м t эк.п ; (8) потерь не должен превышать средний уровень потерь по аналогичным объектам. Pпр — надежность противопожарной двери в узле Локальные критерии используются достаточно притвора, определяемая по данным огневых часто в пожарном деле. Например, при выборе пре- испытаний; делов огнестойкости противопожарной преграды Рзам — надежность устройства закрытия противо величина tог – tэк является локальным критерием пожарных дверей при пожаре, определяемая с критическим значением, равным 0. Для выполне- по результатам обследования зданий после пожара ния задачи предотвращения распространения ОФП или экспертно; через преграду критерий должен быть больше 0.
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНОСТЬ/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2023 VOL. 32 NO. 4
MATHEMATICAL MODELING, NUMERICAL METHODS AND PROGRAM COMPLEXES
Новые критерии по безопасности людей, чис- В зарубежной литературе широко используется ленные значения которых в вероятностной поста- аналогичный критерий tASET – tRSET, где tASET — новке рассчитываются с помощью имитационного время блокирования путей эвакуации; tRSET — время моделирования, представлены ниже. выхода людей из здания наружу для рассматрива емой точки в здании [19]. Предложено графическое Время эвакуации представление критерия запаса времени tASET – tRSET, В России принято записывать время эвакуации которое позволяет установить узкие места в проек- как: тах по обеспечению безопасности людей при пожа- рах [19, 21]. t э t р tн.э , (10) Актуальный вопрос: какие значения должны быть где tр — расчетное время эвакуации, мин; поставлены в выражения критериев при гибком нор- tн.э — время начала эвакуации, отсчитываемое мировании систем противопожарной защиты? от времени возникновения пожара, мин. Предлагается детализировать время начала эва- Влияние количества испытаний на точность куации с учетом [1, 9, 10]: расчетов Имитационное моделирование с целью полу tн.э tоб tоп t реаг , (11) чения искомого параметра дает некоторое распре деление полученных значений. При проекти- где tоб — время обнаружения пожара, отсчитыва ровании системы противопожарной защиты емое от начала пожара, мин; необходимо знать значение параметра и точность tоп — время оповещения о пожаре, мин; его определения. Для определенности в качестве tреаг — время реагирования людей от момента опо- искомого параметра рассмотрим время эваку- вещения до начала движения, мин. ации t э. Методом стати спытаний получим ста- Все величины в формуле (11) рассматриваются тистику значений tэ1, tэ2, …, tэn для конкретного как случайные. Время эвакуации является суммой сценария пожара. Среднее значение статистики: четырех случайных величин, что позволяет считать tэ и дисперсии σ2эn. Введем среднее значение всех величину tэ распределенной по нормальному закону. имитаций времени эвакуации tэ.м и дисперсию σ2э.м. В случае больших n центральная предельная Необходимое время эвакуации теорема позволяет утверждать, что: Необходимое время эвакуации для зальных помещений нормируется п. 7.3.4 СП 1.13130.2026. 2 σ 2эn В зарубежной литературе необходимое время эваку- tэ.м tэ и σ э.м . (12) n ации для однородных потоков эвакуирующихся (без маломобильных групп населения) обозначается как Доверительный интервал 100(1 – α) % для сред- tASET [19, 20]. него значения tэ распределения tэ дается приближен- После введения требований по необходимому ной формулой [1]: времени эвакуации время эвакуации становится критерием. В нормативных документах в качестве необхо- (13) димого времени эвакуации используется величина:
tнб = 0,8tбл, Доверительные коэффициенты Z α/2 берутся из таблиц как функция уровня доверительности α [1]. где t бл — время блокирования путей эвакуации Если tэi распределены по нормальному закону ОФП, а коэффициент 0,8 учитывает случайный независимо от величины выборки n, то tэi также характер процесса и возможные разбросы вели- имеет нормальное распределение. чин. Используя среднее значение выборки
Критерий «запас времени при эвакуации»
t n
Разность величин tнб – tбл можно рассматри- S i 1 эi
(14) вать как критерий с учетом статьи 53 ФЗ-1231. Для n успеха эвакуации в рассматриваемых точках здания согласно сценарию пожара критерий должен быть и стандартное отклонение положительным.
СП 1.13130.2020. Системы противопожарной защиты. Эвакуа- (15) ционные пути и выходы.
10 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2023 VOL. 32 NO. 4
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ
получим доверительный интервал [1]: Выводы
1. Для повышения эффективности гибкого
(16) нормирования СПЗ общественных зданий пред- ложено последовательно использовать стоха-
Формула (16) при заданном уровне довери- стический подход, включающий вероятностные тельности α позволяет установить доверительный характеристики исходных данных, имитационное интервал для искомого параметра числа испыта- моделирование методом Монте-Карло и специаль- ний n. При этом могут быть особенности, опре ную обработку полученных результатов.
деляемые физическим смыслом параметра.
2. Систематизирована система критериев реше-
Например, если речь идет о необходимом ния многофункциональной задачи выбора рацио времени эвакуации, то целесообразно принять за искомую величину первый квартиль распреде- нального варианта противопожарной защиты ления tнб. объектов. Искомыми параметрами могут быть:
При рассмотрении времени эвакуации следует величина материального ущерба при пожаре, веро- брать третий квартиль распределения tэ. ятности возникновения ущерба определенного раз-
Точность определения искомого параметра мера, необходимое время эвакуации, время эвакуа- возрастает по мере увеличения числа испыта- ции, «запас времени эвакуации», успех эвакуации.
ний n. Достоинства формулы (16) определяются 3. Приведены формулы для оценки необходи- независимостью от вида распределения пара- мого числа испытаний, математического ожидания метра, получаемого на основе статиспытаний. расчетных величин на основе «искусственных»
В работе [1] приведены ссылки и формулы для статистик, результатов имитационного моде определения доверительных интервалов при лирования.
малом числе статиспытаний. Предложено в качестве основных значений
Распределение искомых величин, которые искомых параметров принимать их средние значе определяются на основе метода статиспытаний, ния (математические ожидания), определяемые позволяет оценить успех эвакуации людей при по результатам статиспытаний с указанием дове- пожаре по формуле:
рительных интервалов.
Pэ.б Вер t э tнб
. (17) 4. Для зданий с особой ответственностью в части пожарного риска предлагается принимать
В случае аппроксимации нормальными зако- значения параметров, соответствующих первому нами распределений входных параметров tэ и tнб или третьему квартилям распределений с учетом вероятность эвакуации может быть записана через физического смысла искомых параметров.
интеграл Гаусса Ф [22]: 5. Сформулированы модели для оценки надеж- x2 ности ряда противопожарных мероприятий.
1
1 Предложена и подтверждена возможность учета
Pэ.в
1
2π 0
e 2 dx
Φ(γ),
(18) при имитационном моделировании надежности выполнения задачи следующими элементами СПЗ где объекта:
tнб tэ ●● первичные средства пожаротушения;
γ
, (19) ●● тушения пожара в помещении очага пожарной σ 2э σ нб охраной;
●● предотвращение распространения пожара через где — математическое ожидание необходимого ограждения помещения с проемами, защищен- времени эвакуации.
ными противопожарными дверями и/или огне-
Таким образом, показаны возможности и задерживающими клапанами, установленными целесообразность статистического моделирова- ния для реализации гибкого нормирования систем на воздуховодах;
противопожарной защиты общественных зданий. ●● тушение пожара АУП.
Предложено ряд входных факторов (исходных 6. Основной недостаток имитационных моде- данных) в имитационной модели рассматривать лей — их громоздкость и трудоемкость расче- случайными, включая характеристики пара- тов — преодолевается по мере развития средств метров, определяющих динамику опасных факто- вычислительной техники и навыков пользовате- ров пожара, процессов эвакуации, материального лей, а главное — окупается возможностями метода ущерба при пожаре. и ценностью получаемых результатов.
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНОСТЬ/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2023 VOL. 32 NO. 4 11
MATHEMATICAL MODELING, NUMERICAL METHODS AND PROGRAM COMPLEXES
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Tinaburri А. Princiles for Monte Carlo agent-based evacuation simulations including occupants who need assistance.
From RSET to RISET // Fire Safety Journal. 2022. Vol. 127. P. 103510. DOI: 10.1016/j.firesaf.2021.103510
2. Присадков В.И., Муслакова С.В., Костерин И.В., Фадеев В.Е., Шамаев A.M. Инженерный метод выбора ра- ционального варианта противопожарной защиты объектов с экономической ответственностью // Пожаро взрывобезопасность/Fire and Explosion Safety. 2016. № 8. С. 49–57. DOI: 10.18322/PVB.2016.25.08.49-57
3. Poon S. A dynamic approach to aset/rset assessment in performance based design // Procedia Engineering. 2014.
Vol. 71. Pp. 173–181. DOI: 10.1016/j.proeng.2014.04.025
4. Вентцель Е.С. Исследование операций. М. : Советское радио, 1972. 407 с.
5. Молчадский И.С. Пожар в помещении. М. : ВНИИПО, 2005. 456 с.
6. Peacock R.D., Hoskins B.I. A review of building evacuation models. National Institute of Standards and
Technology, 2010. Technical Note 1680.
7. McGrattan K., Hostikka S., McDermott R., Floyd J., Weinschenk C., Overholt K. Fire dynamics simulator.
Technical Reference Guide. Vol. 3: Validation. National Institute of Standards and Technology, 2015.
8. Heskestand G. Fire plumes, flame height, and air entrainment // Handbook of Protection Engineering. 3rd ed.
Chapter 1. Springer, New York, 2016. Pp. 2–1, 2–17. DOI: 10.1007/978‑1‑4939‑2565‑0_13
9. Холщевников В.В., Самошин Д.А. Эвакуация и поведение людей при пожарах. М. : Академия ГПС МЧС
России, 2009. 212 с.
10. Холщевников В.В. Гносеология людских потоков : монография. М. : Академия ГПС МЧС России, 2019.
592 с.
11. Присадков В.И. Разработка методов выбора рациональных вариантов систем противопожарной защиты промышленных зданий : дис. д-ра техн. наук. М. : ВНИИПО, 1990. 540 с.
12. Исачков А.В., Присадков В.И. Модель распространения пожара по зданию на основе вероятностных сетей // Безопасность людей при пожарах в зданиях и сооружениях : сб. науч. тр. М. : ВНИИПО, 1987.
С. 69–77.
13. Присадков В.И., Исачков А.В., Лицкевич В.В., Дударев Г.И. Имитатор пожара в здании и выбора эко- номически целесообразного варианта противопожарной защиты // Проблемы пожарной безопасности объектов и административно-территориальный единиц : сб. науч. тр. М. : ВНИИПО, 1988. С. 24–30.
14. Присадков В.И., Муслакова С.В., Хатунцева С.Ю., Костерин И.В., Фадеев В.Е., Шамаев A.M. Расчет- ные оценки эффективности тушения пожара в очаге внутренним противопожарным водопроводом //
Пожарная безопасность. 2017. № 1. С. 49–54. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=28844561
15. Теребнев В.В. Справочник руководителя тушения пожара. Технические возможности пожарных подраз- делений. М. : Пожкнига, 2004. 256 с.
16. Костерин И.В., Муслакова С.В., Присадков В.И., Фадеев В.Е. Коэффициенты безопасности и надежность строительных конструкций при пожаре // Материалы XXIX междунар. науч.-практ. конф., посвящ. 80-летию
ФГБУ ВНИИПО МЧС России. М., 2017. С. 295–296.
17. Присадков В.И., Молчадский И.С., Лицкевич В.В., Гудков А.А. Вероятностный метод расчета надежно- сти конструкций при пожаре // Строительная механика и расчет сооружений. 1990. № 1. С. 22–25.
18. Аболенцев Ю.И. Экономика противопожарной защиты. М. : ВИПТША МВД СССР, 1985. 216 с.
19. Schrцder B., Arnold L., Seyfried A. A map representation of the ASET-RSET concept // Fire Safety Journal.
2020. Vol. 115. P. 103154. DOI: 10/1016/j.firesaf.2020.103154
20. Ronchi E. Developing and validating evacuation models for fire safety engineering // Fire Safety Journal. 2021.
Vol. 120. P. 103020. DOI: 10.1016/j.firesaf.2020.103020
21. Grandison A. Determining confidence intervals, and convergence, for parameters in stochastic evacuation models // Fire Technology. 2020. Vol. 56. Pp. 2137–2177. DOI: 10.1007/s10694‑020‑00968‑0
22. Ржаницын А.Р. Теория расчета строительных конструкций на надежность. М. : Стройиздат, 1978. 239 с.
REFERENCES
1. Tinaburri А. Princiles for Monte Carlo agent-based evacuation simulations including occupants who need assistance.
From RSET to RISET. Fire Safety Journal. 2022; 127:103510. DOI: 10.1016/j.firesaf.2021.103510
2. Prisadkov V.I., Muslakova S.V., Kosterin I.V., Fadeev V.E., Shamaev F.M. Engineering method of selection of rational variant of fire protection of objects with economic responsibility. Pozharovzryvobezopasnost/Fire and Explosion Safety.
2016; 8:49-57. DOI: 10.18322/PVB.2016.25.08.49-57 (rus).
3. Poon S. A dynamic approach to ASET/RSET assessment in performance based design. Procedia Engineering. 2014;
71:173-181. DOI: 10.1016/j.proeng.2014.04.025
4. Ventsel E.S. Research of operations. Moscow, Soviet Radio Publ., 1972; 407. (rus).
5. Моlchadskiy I.S. Fire in the room. Moscow, VNIIPO, 2005; 456. (rus).
12 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2023 VOL. 32 NO. 4
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ И КОМПЛЕКСЫ ПРОГРАММ
6. Peacock R.D., Hoskins B.I. A review of building evacuation models. National Institute of Standards and Technology,
2010. Technical Note 1680.
7. McGrattan K., Hostikka S., McDermott R., Floyd J., Weinschenk C., Overholt K. Fire dynamics simulator. Technical
Reference Guide. Vol. 3: Validation. National Institute of Standards and Technology, 2015.
8. Heskestand G. Fire plumes, flame height, and air entrainment. Handbook of Protection Engineering. 3rd ed. Chapter 1.
Springer, New York, 2016; 2-1, 2-17. DOI: 10.1007/978‑1‑4939‑2565‑0_13
9. Kholshchevnikov V.V., Samoshin D.A. Evacuation and behavior of people in case of fires. Moscow, Academy of State
Fire Service of the Ministry of Emergency Situations of Russia, 2009; 212. (rus).
10. Kholshchevnikov V.V. Epistemology of human flows : monograph. Moscow, Academy of State Fire Service of the Mini stry of Emergency Situations of Russia, 2019; 592. (rus).
11. Prisadkov V.I. Development of methods for selecting rational options for fire protection systems of industrial buildings :
dissertation of the Doctor of Technical Sciences. Moscow, VNIIPO, 1990; 540. (rus).
12. Isachkov A.V., Prisadkov V.I. A model of fire propagation through a building based on probabilistic networks. Safety of people during fires in buildings and structures : collection of scientific papers. Moscow, VNIIPO, 1987; 69-77. (rus).
13. Prisadkov V.I., Isachkov A.V., Litskevich V.V., Dudarev G.I. A fire simulator in a building and the choice of an eco- nomically feasible fire protection option. Problems of fire safety of objects and administrative-territorial units : a col lection of scientific papers. Moscow, VNIIPO, 1988; 24-30. (rus).
14. Prisadkov V.I., Maslakova S.V., Khatuntseva S.Yu., Kosterin I.V., Fadeev V.E., Shamaeva A.M. Design assessment of the efficiency of fire fighting in the seat by the in-building fire. Pozharnaya Bezopasnost’/Fire Safety. 2017; 1:
49-54. (rus).
15. Terebnev V.V. Handbook of the fire extinguishing manager. Technical capabilities of fire departments. Moscow, Pozh- kniga Publ., 2004; 256. (rus).
16. Кosterin I.V., Muslakova S.V., Prisadkov V.I., Fadeev V.E. Safety coefficients and reliability of building structures in case of fire. Materials of the XXIX International scientific and practical conference dedicated to the 80th anniversary of the FSBI VNIIPO EMERCOM of Russia. Moscow, 2017; 295-296. (rus).
17. Prisadkov V.I., Molchadsky I.S., Litskevich V.V., Gudkov A.A. Probabilistic method for calculating the reliability of structures in case of fire. Construction mechanics and calculation of structures. 1990; 1:22-25. (rus).
18. Abolentsev Yu.I. Economics of fire protection. Moscow, VIPTSH of the Ministry of Internal Affairs of the USSR,
1985; 216. (rus).
19. Schrцder B., Arnold L., Seyfried A. A map representation of the ASET-RSET concept. Fire Safety Journal. 2020;
115:103154. DOI: 10/1016/j.firesaf.2020.103154
20. Ronchi E. Developing and validating evacuation models for fire safety engineering. Fire Safety Journal. 2021;
120:103020. DOI: 10.1016/j.firesaf.2020.103020
21. Grandison A. Determining confidence intervals, and convergence, for parameters in stochastic evacuation models. Fire
Technology. 2020; 56:2137-2177. DOI: 10.1007/s10694‑020‑00968‑0
22. Rzhanitsyn A.R. Theory of calculation of building structures for reliability. Moscow, Stroyizdat Publ., 1978; 239. (rus).
Поступила 15.05.2023, после доработки 29.05.2023;
принята к публикации 06.06.2023
Received May 15, 2023; Received in revised form May 29, 2023;
Accepted June 6, 2023
Информация об авторах Information about the authors ПРИСАДКОВ Владимир Иванович, д-р техн. наук, про- Vladimir I. PRISADKOV, Dr. Sci. (Eng.), Professor, Main фессор, главный научный сотрудник, Всероссийский ордена Researcher, All-Russian Research Institute for Fire Protection of «Знак Почета» научно-исследовательский институт противо- Ministry of Russian Federation for Civil Defense, Emergencies пожарной обороны Министерства Российской Федерации and Elimination of Consequences of Natural Disasters, VNIIPO, по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям 12, Balashikha, Moscow Region, 143903, Russian Federation; и ликвидации последствий стихийных бедствий, г. Бала- ID RISC: 760543; ORCID: 0000‑0002‑2161‑0794; e-mail: шиха, Московская обл., Российская Федерация; РИНЦ ID: vniipo@mail.ru 760543; ORCID: 0000‑0002‑2161‑0794; e-mail: vniipo@mail.ru
МУСЛАКОВА Светлана Витальевна, канд. техн. наук, Svetlana V. MUSLAKOVA, Cand. Sci. (Eng.), Leading ведущий научный сотрудник отдела моделирования пожаров Researcher of Department of Fire Modeling and Non-Standard и нестандартного проектирования, Всероссийский ордена Design, All-Russian Research Institute for Fire Protection of «Знак Почета» научно-исследовательский институт противо- Ministry of Russian Federation for Civil Defense, Emergencies пожарной обороны Министерства Российской Федерации and Elimination of Consequences of Natural Disasters, VNIIPO,
ПОЖАРОВЗРЫВОБЕЗОПАСНОСТЬ/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2023 VOL. 32 NO. 4
MATHEMATICAL MODELING, NUMERICAL METHODS AND PROGRAM COMPLEXES
по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям 12, Balashikha, Moscow Region, 143903, Russian Federation;
и ликвидации последствий стихийных бедствий, г. Бала- ORCID: 0000‑0002‑6146‑8059; e-mail: msv-nika@yandex.ru шиха, Московская обл., Российская Федерация; ORCID:
0000‑0002‑6146‑8059; e-mail: msv-nika@yandex.ru
АБАШКИН Александр Анатольевич, начальник отдела Aleksandr A. ABASHKIN, Head of Department of Fire Mode моделирования пожаров и нестандартного проектирования, ling and Non-Standard Design, All-Russian Research Institute Всероссийский ордена «Знак Почета» научно-исследова- for Fire Protection of Ministry of Russian Federation for Civil тельский институт противопожарной обороны Министер- Defense, Emergencies and Elimination of Consequences of Natu- ства Российской Федерации по делам гражданской обороны, ral Disasters, VNIIPO, 12, Balashikha, Moscow Region, 143903, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий сти- Russian Federation; ORCID: 0000‑0002‑6347‑3257; e-mail: хийных бедствий, г. Балашиха, Московская обл., Российская vniipo@mail.ru Федерация; ORCID: 0000‑0002‑6347‑3257; e-mail: vniipo@ mail.ru
ПРИСАДКОВ Константин Владимирович, главный Konstantin V. PRISADKOV, Chief Engineer, Design and Esti- инженер, ООО «Центр проектно-сметных работ», Россия, mate Center, Bolshaya Moskovskaya St., 61, Vladimir, 600000, 600000, г. Владимир, ул. Большая Московская, 61; ORCID: Russian Federation; ORCID: 0000‑0002‑8307‑3257; e-mail: 0000‑0002‑8307‑3257; e-mail: k300572@yandex.ru k300572@yandex.ru
Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад Contribution of the authors: all authors have made an equivalent в подготовку публикации. contribution to the preparation of the publication. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. The authors declare that there is no conflict of interest.
14 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2023 VOL. 32 NO. 4
Ключевые слова
Похожие публикации
Доклад · 2009Использование расчётных моделей для оценки пожарного риска
Доклад · 2009Холщевников В. В., Самошин Д. А. Эвакуация и поведение людей при пожарах. Глава 3. Моделирование и расчёт движения людских потоков
Книга (глава) · 2009Фэнюнь Чен, Чао Хань. Исследование противопожарных характеристик портового резервуара для хранения сырой нефти на основе Pyrosim
Научная публикацияSimulation of Crowd Egress with Environmental Stressors
Препринт (arXiv) · 2022Behaviour and Perception-based Pedestrian Evacuation Simulation
Препринт (arXiv) · 2010