Д.С. Королев1, к.т.н.; А.Н. Батуро2, к.т.н.
1ФГБОУ ВО Воронежский государственный технический университет
2ФГБОУ ВО Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России
Технологии искусственного интеллекта активно внедряются в различные отрасли промышленности страны, в том числе в область пожарной безопасности нефтегазовых комплексов. На сегодняшний день существует более 110 миллионов синтезированных веществ, а их пожароопасные свойства изучены частично и лишь для нескольких тысяч соединений. Это создает сложности при расчете интенсивности теплового излучения потока для пожара пролива предельных кетонов. Для решения проблемы применили способ прогнозирования пожароопасных свойств продуктов нефтепереработки на основе молекулярных дескрипторов и искусственных нейронных сетей. Были спрогнозированы удельная массовая скорость выгорания и среднеповерхностная плотность теплового излучения пламени для выборки веществ, проведен сравнительный анализ. Определена относительная погрешность, не превышающая 5 %. Таким образом, применяя цифровой подход в решении проблемы отсутствия сведений о свойствах веществ, расширили существующую базу данных, которую возможно использовать при разработке системы обеспечения пожарной безопасности.
Открыть » // Ссылка для цитирования этой статьи