NATURAL AND MAN-MADE RISKS (PHYSICO-MATHEMATICAL AND APPLIED ASPECTS) NATURAL AND MAN-MADE RISKS (PHYSICO-MATHEMATICAL AND APPLIED ASPECTS) ПРИРОДНЫЕ И ТЕХНОГЕННЫЕ РИСКИ (ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ АСПЕКТЫ) 2307-7476 68779 ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ PHYSICAL AND MATHEMATICAL ASPECTS OF EMERGENCY RESPONSE ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ NEURAL NETWORK SOLUTION OF INVERSE PROBLEM OF IDENTIFICATION OF LIGHT PETROLEUM PRODUCTS BY RAMAN SPECTROSCOPY FOR FIRE INVESTIGATION НЕЙРОСЕТЕВОЕ РЕШЕНИЕ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ СВЕТЛЫХ НЕФТЕПРОДУКТОВ МЕТОДОМ СПЕКТРОСКОПИИ КОМБИНАЦИОННОГО РАССЕЯНИЯ В ЦЕЛЯХ ПОЖАРНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ Отгон Ф В Otgon F V Дементьев Ф А Dementiev F A Иванов А В Ivanov A V Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России ru Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia ru Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России ru Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia ru Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России ru Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia ru 25 03 2018 25 03 2018 2018 1 15 22 12 03 2018 20 03 2018 https://journals.igps.ru/en/nauka/article/68779/view

Представлены результаты исследований идентификации светлых нефтепродуктов методом комбинационного рассеяния через различные промежутки времени в целях пожарно-технической экспертизы. Для оценки результатов применялся метод моделирования с помощью нейронных сетей.

Present results of research of the identification of light petroleum products by the Raman scattering method at different intervals for the purposes of fire investigation. A simulation method was used to evaluate results with the help of neural networks.

 светлые нефтепродукты спектроскопия комбинационного рассеяния нейронные сети пожарно-техническая экспертиза light petroleum products Raman spectrometry neural network architecture fire investigation

Гаврилов Д.А., Гаврилова Т.С., Преображенский Н.Б. Экспресс-анализ: одним взглядом // Наука из первых рук. 2011. № 4 (40). Gavrilov D.A., Gavrilova T.S., Preobrazhenskiy N.B. Ekspress-analiz: odnim vzglyadom // Nauka iz pervyh ruk. 2011. № 4 (40). Крылов А.С., Втюрин А.Н., Герасимова Ю.В. Обработка данных инфракрасной фурье-спектроскопии: метод. пособие. Красноярск: Институт физики СО РАН, 2005. Krylov A.S., Vtyurin A.N., Gerasimova Yu.V. Obrabotka dannyh infrakrasnoy fur'e-spektroskopii: metod. posobie. Krasnoyarsk: Institut fiziki SO RAN, 2005. Тарасевич Б.Н. Основы ИК-спектроскопии с преобразованием Фурье. Подготовка проб в ИК-спектроскопии. М.: МГУ, 2012. Tarasevich B.N. Osnovy IK-spektroskopii s preobrazovaniem Fur'e. Podgotovka prob v IK-spektroskopii. M.: MGU, 2012. Ahmadjian M., Brown C.W. Petroleum identification by laser Raman spectroscopy // Analytical Chemistry. 1976. Т. 48. № 8. С. 1 257-1 259. Ahmadjian M., Brown C.W. Petroleum identification by laser Raman spectroscopy // Analytical Chemistry. 1976. T. 48. № 8. S. 1 257-1 259. Винарский В.А. Хроматография. Курс лекций в двух частях. Ч. 1: Газовая хроматография. Минск: БГУ, 2002. Vinarskiy V.A. Hromatografiya. Kurs lekciy v dvuh chastyah. Ch. 1: Gazovaya hromatografiya. Minsk: BGU, 2002. Миронов В.Л. Основы сканирующей зондовой микроскопии. М.: Техносфера, 2009. Mironov V.L. Osnovy skaniruyuschey zondovoy mikroskopii. M.: Tehnosfera, 2009. Гаврилов Д.А. О проведении анализа состава воды в зоне нефтедобычи в реальном масштабе времени // Технологии техносферной безопасности. 2012. № 2. С. 16-16. Gavrilov D.A. O provedenii analiza sostava vody v zone neftedobychi v real'nom masshtabe vremeni // Tehnologii tehnosfernoy bezopasnosti. 2012. № 2. S. 16-16. Rand S.J. Significance of tests for petroleum products. ASTM International, 2003. Т. 1. Rand S.J. Significance of tests for petroleum products. ASTM International, 2003. T. 1. Головко В.А., Галушкин А.И. Нейронные сети: обучение, организация и применение // Нейрокомпьютеры и их применение. 2001. Кн. 4. Golovko V.A., Galushkin A.I. Neyronnye seti: obuchenie, organizaciya i primenenie // Neyrokomp'yutery i ih primenenie. 2001. Kn. 4. Адаптивное построение иерархических нейросетевых классификаторов / С.А. Доленко [и др.] // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2005. № 1-2. С. 4-11. Adaptivnoe postroenie ierarhicheskih neyrosetevyh klassifikatorov / S.A. Dolenko [i dr.] // Neyrokomp'yutery: razrabotka, primenenie. 2005. № 1-2. S. 4-11. Speight J.G. Handbook of petroleum product analysis. John Wiley & Sons, 2015. Speight J.G. Handbook of petroleum product analysis. John Wiley & Sons, 2015.