Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2022
Идентификатор DOI: 10.34987/vestnik.sibpsa.2022.99.42.003
Ключевые слова: emergency, oil, risk, threat, simulation, forecasting, neural network model, чрезвычайная ситуация, нефть, риск, угроза, имитационное моделирование, прогнозирование, нейросетевая модель
Аннотация: Территория Арктики с каждым годом подвергается все большему воздействию на экосистему в связи с активизацией освоения ресурсов. Активное освоение ресурсов приводит к увеличению числа промышленных объектов и стационарных топливных хранилищ, многие из которых уже выработали своей проектный ресурс эксплуатации и производится пролонгацПоказать полностьюия срока службы данных объектов техносферы. Как показывает практика аварийности за 2020 год на объектах топливохранилищ на территории Арктики мониторинг за состоянием данных объектов в силу значительной удаленности и сложных погодных условий организован слабо, чему свидетельствуют многочисленные нарушения и возникающие чрезвычайные ситуации. Необходимо опережающими темпами создание комплексных систем безопасности основанных на современных методах мониторинга и прогнозирования рисков, в целях предупреждения аварийных состояний и недопущения чрезвычайных ситуаций в Арктической зоне. В настоящей работе на основе анализа чрезвычайных ситуаций, возникших в 2020 году в Арктической зоне Красноярского края производилось моделирование развития событий при аварийном розливе нефтепродуктов на нефтебазе. Выполнена оценка площади розлива нефтепродуктов на суше и в водоеме. Для моделирования аварийной ситуации был применен программный продукт Toxy+risk, и методика нейросетевого прогнозирования с использованием библиотеки Scikit-Learn на языке программирования python. The territory of the Arctic every year is exposed to an increasing impact on the ecosystem due to the intensification of resource development. Active development of resources leads to an increase in the number of industrial facilities and stationary fuel storage facilities, many of which have already exhausted their design service life and the service life of these technosphere facilities is being extended. As the practice of accidents for 2020 at fuel storage facilities in the Arctic shows, monitoring of the state of these facilities is poorly organized due to the considerable remoteness and difficult weather conditions, as evidenced by numerous violations and emerging emergencies. It is necessary at a faster pace to create integrated security systems based on modern methods of monitoring and predicting risks in order to prevent accidents and prevent emergencies in the Arctic zone. In this paper, based on an analysis of emergency situations that arose in 2020 in the Arctic zone of the Krasnoyarsk Territory, the development of events was simulated during an emergency spill of oil products at a tank farm. An assessment was made of the area of oil spills on land and in a reservoir. To simulate an emergency, the Toxy + risk software product was used, and the neural network forecasting technique using the Scikit-Learn library in the Python programming language.
Журнал: Сибирский пожарно-спасательный вестник
Выпуск журнала: № 1
Номера страниц: 77-84
ISSN журнала: 25004026
Место издания: Железногорск
Издатель: Сибирская пожарно-спасательная академия