Отчёт ФГБУ ВНИИПО МЧС России: статистическое исследование частоты пожаров в здании ЦОД

МИНИСТЕРСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ПО ДЕЛАМ ГРАЖДАНСКОЙ ОБОРОНЫ, ЧРЕЗВЫЧАЙНЫМ СИТУАЦИЯМ

И ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ СТИХИЙНЫХ БЕДСТВИЙ

Федеральное государственное бюджетное учреждение

«Всероссийский ордена «Знак Почета» научно-исследовательский институт противопожарной обороны МЧС России» (ФГБУ ФГБУ ВНИИПО МЧС РОССИИ МЧС России)

УТВЕРЖДАЮ

Начальник

ФГБУ ФГБУ ВНИИПО МЧС РОССИИ МЧС России

Э.М. Идрисов

«___» _________________ 2026 г.

Отчет

по итогам проведения статистического исследования

с целью оценки частоты возникновения пожара в здании Центра обработки данных (ЦОД), расположенного по адресу: г. Москва, ул. Деловая, д. 9.

договор №5346/Н-3.5 от 05 октября 2026 г.

Разработано:

Заместитель начальника НИЦ НТП ПБ –

начальник отдела

ФГБУ ФГБУ ВНИИПО МЧС РОССИИ МЧС России Б.Б. Колчев

Балашиха – 2026 г.

Исполнители

Начальник отдела 3.5 А.В. Ильичев

Начальник сектора отдела 3.5 , к.т.н. П.А. Леончук

Ведущий научный сотрудник отдела 3.5, к.т.н. А.Н. Полетаев

1. Введение

Настоящая работа посвящена статистическому исследованию с целью оценки частоты пожаров для здания центра обработки данных (ЦОД), расположенного по адресу: Российская Федерация, г. Москва, ул. Деловая, д. 9 (далее - Объект). Работа выполнена по договору с ООО «Системлинк» №5346/Н-3.5 от 05 октября 2026 г.

Определение частоты пожаров в различных производственных и складских зданиях и помещениях является неотъемлемой частью проведения расчета пожарного риска для объектов защиты по Методике [1]. При этом значение указанной частоты существенным образом влияет на конечную величину индивидуального пожарного риска для работников объекта. В свою очередь, в соответствии с положениями [2] пожарный риск является одним из способов оценки уровня пожарной опасности объекта.

Согласно п. 16 Методики [1] для определения частоты реализации пожароопасных ситуаций, как правило, должны использоваться статистические данные по аварийности или расчетные данные по надежности технологического оборудования, соответствующие специфике рассматриваемого объекта, приведенные в справочных источниках информации. При отсутствии указанных данных информация о частотах реализации пожароопасных ситуаций (в том числе возникших в результате ошибок работника), необходимая для оценки риска, берется из данных о функционировании исследуемого объекта или из данных о функционировании других подобных объектов или используются сведения по частотам реализации инициирующих пожароопасные ситуации событий для некоторых типов оборудования объектов, частотам утечек из технологических трубопроводов, а также частотам возникновения пожаров в зданиях, указанные в приложении № 1 к Методике [1].

Проведению анализа статистических данных по пожарам на объектах, подобным зданию ЦОД, расположенному по адресу: г. Москва, ул. Деловая, д. 9, посвящена настоящая работа.

2. Краткое описание объекта

Рассматриваемое в работе здание ЦОД имеет следующие основные характеристики:

- Степень огнестойкости здания – II;

- Класс конструктивной пожарной опасности – С0;

- Класс функциональной пожарной опасности – Ф5.1 (с пристройкой АБК – Ф4.3);

- Категория по взрывопожарной и пожарной опасности – В.

Общая площадь здания составляет 14622 м2, площадь застройки 6022 м2, высота – 22,4 м, этажность – 4 надземных этажа и 1 подземный.

3. Теоретическая часть. Краткое описание существующей методологии

Согласно п. 7 приложения 1 Методики [1] частоты возникновения пожаров в здании Q (год-1), за исключением случаев, предусмотренных пунктами 9 и 13 указанного приложения, определяется по формуле:

Q = a1 · F, (1)

где a1 – константа (по смыслу - частота возникновения пожаров в зданиях (помещениях) на единицу площади), определяемая для различных зданий (помещений) по таблице П1.3 Методики [1];

F - площадь здания (помещения), м2.

В случаях, когда таблица П1.3 не содержит необходимых данных, а площадь зданий (помещений) превышает 10 000 м2, частота возникновения пожара определяется по формуле:

Q = a · Fb, (2)

где a, b - константы, определяемые для различных зданий (помещений) объекта по таблице П1.4 Методики [1];

F - площадь здания (помещения), м2.

Аналогичные соотношения для определения частоты пожаров на производственных объектах содержатся в [3].

Таким образом, согласно положениям Методики [1], при отсутствии иных официально опубликованных данных, для зданий (помещений) площадью менее 10 000 м2 предлагается определять частоту пожара по формуле (1), согласно которой частота пожара линейно увеличивается с ростом площади. Для объектов большей площади допускается использовать формулу (2), где зависимость от площади уже степенная.

Отдельно отметим, что приведенные в Методике [1] значения коэффициентов, используемых в формулах (1) и (2), приведены для ограниченного перечня объектов, на основании анализа литературных источников. Относительно высокие значения частот пожаров, полученные указанным образом, можно объяснить статистическим учетом всех возгораний, включая незначительные.

В отечественной практике незначительные возгорания, ликвидируемые работниками объекта на ранней стадии без вызова подразделений пожарной охраны, как правило, не регистрируются и, соответственно, не входят в официальную статистику пожаров. При этом, поскольку незначительные возгорания не представляют угрозы для жизни и здоровья людей, отказ от их учета представляется обоснованным.

Методология определения частоты возникновения пожаров на различных объектах, используемая зарубежом, рассматривалась, например, в работах [4, 5]. Было показано, что в Англии и США для определения частоты пожаров допускается использовать формулу аналогичную (2) с коэффициентами, полученными из данных статистики о пожарах в зданиях, расположенных в Европе, в середине XX в [6-8].

Согласно [5] при выводе этой формулы был проведен экономический анализ в части страховых выплат при пожарах, которые коррелировались с площадью застрахованного здания [9, 10].

Статистические данные [11-13] подтверждают, что количество пожаров (и, как следствие, частота пожаров) в зданиях более корректно аппроксимируется не линейной функцией, а степенной.

Соответственно, целесообразно использовать формулу вида (2) для описания зависимости частоты пожаров от площади здания.

Цель данного исследования – определить влияние площади объекта на частоту пожаров для объектов рассматриваемого вида в Российской Федерации, на основании чего станет возможным объективно оценить частоту пожаров для конкретного здания ЦОД.

4. Основной раздел. Анализ статистики, полученные результаты

Согласно сложившейся практике регистрируемые на местах территориальными надзорными органами МЧС России данные по произошедшим в стране пожарам поступают во Всероссийский научно-исследовательский институт противопожарной обороны

(далее – ФГБУ ВНИИПО МЧС России) в виде заполненных карточек пожара, которые затем обрабатываются, позволяя получить различную статистическую информацию, часть которой ежегодно публикуется институтом в виде статистических сборников, например [14, 15]. Примечательно, что с 2023 года стала доступна информация об общей площади здания (объекта), на котором произошел пожар, что существенно упростило выполнение заявленного статистического исследования.

Таким образом, основным источником статистических сведений по количеству пожаров на рассматриваемых объектах в данной работе должна стать база данных ФГБУ ВНИИПО МЧС России за 2023-2024 годы, в которой отражены площади объектов, на которых произошли пожары, и на основе которой был сформирован ежегодный статистический сборник [15]. При определении среднего количества пожаров также может использоваться база данных ФГБУ ВНИИПО МЧС России по пожарам за 2009-2022 годы.

Но, очевидно, для оценки частоты или вероятности пожара на объектах того или иного вида, помимо информации о ежегодном количестве пожаров требуются данные об общем количестве объектов различного вида в стране.

Соответствующие данные содержатся в автоматизированной аналитической системе поддержки и управления контрольно-надзорными органами МЧС России (далее – ААС КНД) [16], представляющую собой одну из информационных систем, предназначенную для автоматизации контрольно-надзорной деятельности МЧС России и обеспечения взаимодействия в электронном виде с единым порталом государственных услуг, государственной информационной системой о государственных и муниципальных платежах, единым реестром проверок, системой досудебного обжалования, государственной автоматизированной системой «Управление» и заинтересованными федеральными органами исполнительной власти через систему межведомственного информационного взаимодействия [17-19].

Помимо информации об общем количестве объектов различного вида в стране, для определения фактической зависимости частоты пожара от площади объекта требуется информация о распределении существующих объектов по площадям, которая также может быть получена из ААС КНД.

Помимо общего числа объектов рассматриваемой отрасли, запрашивалось количество объектов в различных диапазонах площадей, из которых в расчетах в последствии использовались следующие типовые диапазоны площадей (м2), признанные оптимальными:

- менее 200;

- от 200 до 1000;

- от 1000 до 5000;

- от 5000 до 10000;

- от 10000 до 50000;

- более 50000.

Далее в базе данных ФГБУ ВНИИПО МЧС России за 2023-2024 годы запрашивалось количество пожаров для объектов рассматриваемой отрасли в каждом диапазоне площадей.

Исходные данные, полученные из ААС КНД и от отдела статистики ФГБУ ВНИИПО МЧС России, приведены в таблице 1.

При этом важно отметить, что согласно текущей классификации ААС КНД, а также принятой с 2023 года классификации статистической базы данных ФГБУ ВНИИПО МЧС России, рассматриваемые в настоящей работы здания ЦОД относятся к группе «Здание (сооружение) центра (хранения) обработки данных, вычислительный центр, размещения серверов и аналогичные». До 2021 года в сфере статистического учета пожаров действовала иная классификация, согласно которой рассматриваемые объекты входили в группу «Вычислительный центр».

Таким образом, приведенные ниже статистические данные охватывают существенно более широкий класс объектов, чем только типичные здания ЦОД. Это косвенно следует также из приведенного ниже распределения объектов по площади, согласно которому численность рассматриваемых зданий площадью менее 200 м2 составляет 641 (около четверти от общего количества), при том что площадь типичных зданий ЦОД, как правило, превышает 1000 м2.

Таблица 1. Статистические сведения по количеству рассматриваемых объектов защиты различной площади (источник – ААС КНД) и по количеству пожаров на них за 2023 - 2025 годы.

Объект пожара | Площадь объекта пожара/(средняя площадь), тыс. м2 | Кол-во пожаров, ед., P | Кол-во пожаров, ед., P | Кол-во пожаров, ед., P | Кол-во объектов, ед., N | Ориентировочная общая площадь зданий, м2 Sоб | Ориентировочное общее кол-во зданий, Nоб
Объект пожара | Площадь объекта пожара/(средняя площадь), тыс. м2 | 2023 | 2024 | 2025 | Кол-во объектов, ед., N | Ориентировочная общая площадь зданий, м2 Sоб | Ориентировочное общее кол-во зданий, Nоб
Здание (сооружение) центра (хранения) обработки данных, вычислительный центр, размещения серверов и аналогичные | Менее 0,2 (0,1) | 0 | 0 | 1 | 641 | 4 400 000 | 2700
Здание (сооружение) центра (хранения) обработки данных, вычислительный центр, размещения серверов и аналогичные | 0,2-1 (0,6) | 2 | 0 | 0 | 634 | 4 400 000 | 2700
Здание (сооружение) центра (хранения) обработки данных, вычислительный центр, размещения серверов и аналогичные | 1-5 (3) | 0 | 1 | 0 | 357 | 4 400 000 | 2700
Здание (сооружение) центра (хранения) обработки данных, вычислительный центр, размещения серверов и аналогичные | 5-10 (7,5) | 0 | 0 | 0 | 67 | 4 400 000 | 2700
Здание (сооружение) центра (хранения) обработки данных, вычислительный центр, размещения серверов и аналогичные | 10-50 (30) | 0 | 0 | 0 | 37 | 4 400 000 | 2700
Здание (сооружение) центра (хранения) обработки данных, вычислительный центр, размещения серверов и аналогичные | Более 50 | 0 | 0 | 0 | 11 | 4 400 000 | 2700
Здание (сооружение) центра (хранения) обработки данных, вычислительный центр, размещения серверов и аналогичные | Не указана | 2 | 0 | 0 | 964 | 4 400 000 | 2700

Сведения по количеству пожаров в зданиях типа «Вычислительный центр» с 2010 по 2021 гг., имеющиеся в отделе статистики ФГБУ ВНИИПО МЧС России, представлены в таблице 2 (дополнены сведениями из предыдущей таблицы за 2023-2025 годы).

Таблица 2. Статистические данные по количеству пожаров за 2010-2025 г.г. на объектах рассматриваемого вида.

Год | Количество пожаров в здании типа «Вычислительный центр» (с 2023 года - «Здание (сооружение) центра (хранения) обработки данных, вычислительный центр, размещения серверов и аналогичные»)
2010 | 1
2011 | 1
2012 | 2
2013 | 0
2014 | 0
2015 | 0
2016 | 1
2017 | 0
2018 | 1
2019 | 1
2020 | 1
2021 | 0
2023 | 4
2024 | 1
2025 | 1

Из приведенных данных следует, что за последние 15 лет средняя частота пожаров в зданиях указанного типа составляет 1 год-1. При этом, в связи с низкой представительностью имеющихся статистических данных, в отношении рассматриваемых объектов не представляется возможным оценить зависимость частоты пожаров от площади объектов.

По указанным выше причинам приведенное в таблице 1 общее число зданий, по всей видимости, существенно превышает количество типичных зданий ЦОД в нашей стране, которым посвящено настоящее исследование.

Вместе с тем, по данным из открытых источников сети интернет (например, [20] и [21]) количество зданий ЦОД в России в настоящее время оценивается примерно в 200-250 единиц.

Для получения наиболее консервативной оценки частоты пожаров будем использовать значение 200.

Таким образом, при средней частоте пожаров 1 в год, усредненную вероятность пожара в здании ЦОД можно оценить как 1/200 = 5·10-3 в год на одно здание независимо от площади объекта.

5. Выводы

Проведена консервативная оценка частоты пожаров для зданий центров обработки данных (ЦОД) на основании статистических сведений о количестве пожаров в подобных зданиях и информации об их общей численности из открытых источников. Полученные в работе данные по частотам пожаров могут быть использованы только при проведении расчетов пожарного риска для объекта - Центр обработки данных (АО «Гознак») по адресу: г. Москва, ул. Деловая, д. 9.

6. Список литературы

Методика определения расчетных величин пожарного риска на производственных объектах, утвержденная приказом МЧС России от 26.06.2024 г. № 533.

Федеральный закон от 22 июля 2008 г. № 123-ФЗ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности»

Пособие по определению расчетных величин пожарного риска для производственных объектов. М.: ФГБУ ВНИИПО МЧС РОССИИ, 2019. 242 с.

Меркулов А.П., Кожевин Д.Ф. К вопросу определения частоты возникновения пожара в зданиях различных классах функциональной пожарной опасности // Проблемы управления рисками в техносфере. 2022. № 2 (62). С. 34–41.

Меркулов А.П., Кожевин Д.Ф. Определение частоты возникновения пожара в зданиях различных классов функциональной пожарной опасности в зависимости от площади здания // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2022. № 3. С. 34–41.

PD 7974-7:2003. Application of fire safety engineering principles to the design of buildings. Probabilistic risk assessment.

Мейнс М., Раш Д. Критическая оценка данных о структурном реагировании на пожар в соответствии со стандартом BS PD 7974-7, основанная на статистике пожаров США // Пожарная техника. 2019. 55. Р. 1243–1293 https://doi.org/10.1007/s10694-018-0775-2.

Manes Martina & Rush David. (2020). Assessing fire frequency and structural fire behaviour of England statistics according to BS PD 7974-7 // Fire Safety Journal. 120. 103030. 10.1016/j.firesaf. 2020.103030.

D’Addario R (1940). Considerazioni sul tasso di premio delle assicurazioni incendi. Bari.

Rutstein R (1979). The probability of fire in different sectors of industry.pdf. // Fire Surv. 1979. № 8 (1). Р. 20–23.

Manes Martina & Rush David. (2019). Probabilistic fire risk assessment in buildings using event tree analysis based on UK and USA fire statistics.

Fire Load Density Distribution in School Buildings and Statistical Modelling / A. Barnett [et al.] // Fire Technol. 2022. 58. Р. 503–521. https://doi.org/10.1007/s10694-021-01150-w.

Meacham B.J., van Straalen I.J. (2018). A socio-technical system framework for risk-informed performance-based building regulation // Build Res Inf 46(4):444–462.

Пожары и пожарная безопасность в 2022 году: информ.- аналитич. сб. Балашиха: ФГБУ ФГБУ ВНИИПО МЧС РОССИИ МЧС России, 2023, 80 с.

Пожары и пожарная безопасность в 2023 году: информ.- аналитич. сб. Балашиха: ФГБУ ФГБУ ВНИИПО МЧС РОССИИ МЧС России, 2024, 110 с.

Шаймитов А.В. Автоматизированная аналитическая система поддержки и управления контрольно-надзорными органами МЧС России как один из видов автоматизации контрольно-надзорной деятельности МЧС России / А.В. Шаймитов. // Молодой ученый. 2023. № 38 (485). С. 233-236.

Порсов Д.М., Дунаев Д.К., Харитонов А.Б., Козлов А.А., Еникеев Р.Ш., Полехин П.В. Автоматизированная аналитическая система поддержки и управления контрольно-надзорными органами МЧС России (ААС КНД) // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. RU 2018617462, 26.02.2018.

Приказ МЧС России «О вводе в эксплуатацию информационной системы «Автоматизированная аналитическая система поддержки и управления контрольно-надзорными органами МЧС России» от 25.03.2022 № 262.

Приказ МЧС России «Об утверждении Регламента работы в информационной системе «Автоматизированная аналитическая система поддержки и управления контрольно-надзорными органами МЧС России» от 04.10.2022 № 954.

https://ipg-estate.ru/uploads/-2025-otcet.pdf.

https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:ЦОД_(рынок_России)_Коммерческие_дата-центры?ysc…