Введение. Одна из основных задач организации производства — предупреждение аварий. В нефтегазовом комплексе значительная часть аварий происходит на технологических трубопроводах. Разгерметизация технологического трубопровода приводит к негативным последствиям вплоть до полной остановки производства и может стать причиной человеческих жертв. Моделирование процесса разгерметизации трубопровода в соответствии со сценариями аварии представляет собой один из подходов к обеспечению безопасности технологических трубопроводов.
Постановка задачи. Задачей данного исследования является моделирование процесса разгерметизации трубопровода в соответствии со сценариями аварии на производстве при определенных условиях окружающей среды.
Теоретическая часть. В большинстве случаев основными причинами аварий являются внутренние опасные факторы, связанные с разгерметизацией и разрушением технических устройств, а также ошибки персонала, обусловленные нарушением требований организации и производства опасных работ. Единая методика составления сценария развития аварии на опасных производственных объектах отсутствует, а существующие указания по определению возможных сценариев носят рекомендательный характер. При составлении сценариев рассмотрены различные виды огне- и взрывоопасных технологических сред, находящихся внутри трубопровода. Объектом экспериментов была 3D модель участка промышленного объекта с гипотетическим технологическим трубопроводом при таких переменных, как: плотность застройки, метеорологические условия, зоны застоя воздушных масс. Последние моделировались в программном комплексе FlowVision, который визуализирует трехмерные течения жидкости и газа.
Выводы. Разработанный универсальный алгоритм позволил составить сценарии развития аварийной ситуации на гипотетическом технологическом трубопроводе. Результаты применимы для дальнейшего моделирования аварийных ситуаций.
Введение. Транспортные предприятия объединяют работников различных специальностей, но одними из основных являются ответственный за безопасность дорожного движения и специалист по техническому диагностированию и контролю технического состояния автотранспортных средств. От уровня компетентности, квалификации, опыта работы указанных специалистов зависят безаварийная работа транспорта и обеспечение безопасных условий труда персонала.
Постановка задачи. В результате изучения требований к данным специалистам установлено, что в целях поддержания уровня знаний и профессиональных компетенций они обязаны проходить регулярную аттестацию. В работе рассматривается содержание системы аттестации специалистов.
Теоретическая часть. Контроль профессиональной компетентности специалистов может быть организован внутри предприятия в соответствии с распорядительными документами его руководителя, в комиссии Ространснадзора, а также в специальных центрах оценки квалификации. Установлен порядок контроля знаний и умений лица, ответственного за безопасность дорожного движения, специалист по техническому диагностированию и контролю технического состояния автотранспортных средств руководствуется профстандартом.
Выводы. Формирование системы аттестации специалистов транспортных предприятий направлено на повышение безопасности дорожного движения. В настоящее время процедура установления соответствия знаний специалиста требуемым компетенциям профстандарта не отрегулирована, поэтому оценку квалификации специалиста работодатель осуществляет самостоятельно с учетом нормативных требований.
Введение. При проектировании технически сложных промышленных объектов и объектов транспортной инфраструктуры большое внимание уделяется безопасности эксплуатации и обслуживания. Тем не менее в производственной практике нарушаются правила эксплуатации и проведения технического обслуживания опасного объекта. Несоблюдение требований приводит к неисправностям, авариям и несчастным случаям. С развитием интернета создаются решения, которые позволяют контролировать большое количество параметров технически сложных устройств и передавать эти данные в единую базу для последующей обработки и принятия решений.
Постановка задачи. В статье рассматривается методология адаптивного дистанционного мониторинга и контроля эксплуатации опасных объектов на основе риск-ориентированного подхода, представляющего собой продукт интернета вещей. Это рекомендательная система для принятия основанного на оценке индикаторов риска решения о безопасности опасных объектов с учетом функциональных и лингвистических критериев фактического технического состояния.
Теоретическая часть. Особенностью теории и предложенной методологии является алгоритм по выработке решения о безопасности объекта в реальном режиме времени. Алгоритм предусматривает интегральную оценку антропогенных и машинных данных в облачном пространстве. При этом используются нейронные сети, технологии искусственного интеллекта и цветовая индикация уровня опасности.
Выводы. Основным результатом использования рекомендательной системы является снижение аварийности при эксплуатации опасного объекта. Такой результат обеспечивается благодаря фактической достоверности дистанционного контроля, который позволяет вырабатывать предупредительные решения при меньшем влиянии субъективности человеческого мышления.
Введение. С учетом актуальности авиационных инцидентов вследствие ударов (столкновений) с птицами в зоне полетов воздушного судна (ВС) и апостериорного анализа этих событий в работе рассмотрены и апробированы параметрические модели и критерии реализации происшествий.
Постановка задачи. На основе известной нечеткой параметрической модели «нагрузка p — несущая способность σ» ставится задача о нахождении возможностной (нечеткой) меры повреждения воздушного судна и (или) летчика при столкновении с птицами при варьировании массы и скорости птицы, а также площади и длительности контакта при ударе. Результаты её решения направлены на обоснование орнитологической безопасности полетов путем разработки упреждающих действий по отпугиванию и обходу зон скопления птиц как при взлете и посадке, так и на маршруте следования судна.
Теоретическая часть. Для описания и оценивания таких событий (исходов) как повреждение, разрушение, падение воздушного судна был применен известный в механике критерий превышения нагрузки над несущей способностью. При этом параметры нагрузки и несущей способности описаны как нечеткие величины, что позволило найти значения возможностной меры (как субъективной вероятности) реализации исходов в условиях даже недостаточной статистики. Параметр нагрузки представлен в виде амплитуды импульса давления при ударе и столкновении птицы с воздушным судном как функция от расчета при варьировании массы птицы, скорости взаимного сближения птицы и судна, длительности удара и площади контакта птицы с судном: p=mv/(Δt∙ζ) (научный результат 1). На основании полученных данных о значениях ядер и нечетких интервалов несущей способности, а также данных о значениях ядер и нечетких интервалов амплитуды давления в ударе, был проведен расчет возможностной меры каждого из исходов происшествия (научный результат 2).
Выводы. При ударе птицы массой не менее 1-го кг и при взаимной скорости не менее 50 м/с разрушение фюзеляжа произойдет с возможностной мерой 1,0, а при воздействии осколков фюзеляжа на летчика возможно падение судна. С помощью полученных научных результатов достижимо унифицированное и достоверное страховое обоснование орнитологического риска полетов.
Введение. Рассматривается повышение роли автомобильных дорог в системе экономики современного государства. Перечислен и охарактеризован ряд преимуществ автотранспорта — гибкость доставки, скорость и надежность перевозок, отсутствие лишних перегрузок доставляемых материалов, экономичность.
Постановка задачи. Обосновываются утверждения о том, что качество автодорог существенно влияет на безопасность дорожного движения, а критическое превышение числа допустимых замечаний по их эксплуатации, отклонений от стандартов и норм ведёт к риску утраты комплекса эксплуатационных качеств объектов дорожного строительства.
Теоретическая часть. Проанализирована динамика строительства дорог в нашей стране в прошедшем столетии. Определены особенности дорожного строительства, обусловленные влиянием комплекса разнородных факторов. Приведены примеры современной реконструкции автодорог мегаполисов, позволяющие определить основные требования к современной дороге, её основные потребительские свойства.
Выводы. Дорожное строительство станет более совершенным в случае применения цифровых технологий — систем на основе искусственного интеллекта, нейросетей и др. Технологии ближайших десятилетий, под управлением которых будет находиться вся система — «проектирование-ремонт-производство-контроль-транспортировка», позволят получить высокие показатели безопасности в области дорожного строительства.
Введение. В современных условиях экономического развития общества для получения тепловой энергии, которая затем, в зависимости от назначения инженерной системы энергоснабжения, преобразуется в другие виды энергии, применяются технологические комплексы, преимущественно использующие в качестве источника энергии различные виды органического и углеводородного топлива. При этом, наряду с увеличивающейся потребностью человечества в энергии наблюдается значительный рост образования и накопления отходов производства и потребления, среди которых наибольший объем приходится на твердые коммунальные отходы (ТКО).
Постановка задачи. Задачей данного исследования является обеспечение возможности сопряженного решения проблем увеличения производства энергии и повышения экологической эффективности системы обращения с ТКО на основе формулирования научной гипотезы и научных подходов, базирующихся на основных положениях теории дисперсных систем и рассмотрении ТКО, как совокупности дисперсных систем, обладающих определенным запасом энергии и теплотворной способности. Необходимо было на основании такого подхода усовершенствовать технологии утилизации ТКО с целью извлечения из них максимального количества различных видов энергии.
Теоретическая часть. Предлагаемый принципиально новый научный подход, основанный на энергетической классификации отдельных видов отходов в составе ТКО, а также энергетической индексации технологий их утилизации, позволяет усовершенствовать современную систему обращения с ТКО, исходя из условий извлечения максимально возможного количества различных видов энергии из отходов и обеспечения минимального (в пределах установленных нормативов) негативного воздействия отходов на окружающую среду.
Выводы (заключение). Предлагаемая авторами научная гипотеза базируется на том, что ТКО можно использовать в качестве топлива, обладающего определенным, весьма значительным запасом энергии. Планируемые авторами дальнейшие научные исследования, связанные с выявлением, формализацией и доказательством отдельных закономерностей, описанных в качестве предположений, позволят в перспективе обобщить предложенный для ТКО научный подход практически на все другие виды отходов, которые по ряду причин не могут перерабатываться и вторично использоваться.
Введение. Заторы на перекрестках приводят к выбросам в атмосферу больших объемов загрязняющих веществ. Проблема разгрузки транспортной артерии может быть частично решена с помощью использования адаптивного режима переключения светофора. Анализ транспортной ситуации должен проводиться предварительно с помощью различных технических средств и программных комплексов.
Постановка задачи. Задачей данного исследования является анализ транспортной ситуации на перекрестках Ростова-на-Дону на основе натурных наблюдений и теоретических расчетов, выработка рекомендаций по совершенствованию организации движения.
Теоретическая часть. В качестве основного математического метода выбран метод электродинамического моделирования, на основе которого разработана компьютерная программа. Проведен анализ данных натурных наблюдений, теоретических расчетов и существующих датчиков присутствия автомобиля.
Выводы. Натурные наблюдения и математические расчеты показали значительную степень напряженности движения на выбранном перекрестке. Установка адаптивного светофора будет способствовать улучшению транспортной ситуации. Для реализации адаптивного режима переключения светофора предложено использовать TrafiCam - датчик присутствия автомобиля.
