Россия
Россия
УДК 51 Математика
Совокупность информационных, производственных рисков и их агрегирование в пожарной опасности имеют разрушительный характер для техносферы. Ограниченные несистемные исследования в области формального описания моделей информационной, функциональной и пожарной безопасности на опасных производственных объектах обусловливают необходимость развития комплексной математической модели применительно к техносфере. Рассмотрены математические модели на основе Марковских процессов, которые используются при решении различных задач для чрезвычайных ситуаций на опасных производственных объектах.
математическая модель, Марковская модель, информационная безопасность, функциональная безопасность, пожарная безопасность, опасный производственный объект, техносфера
1. Baybutt P. Issues for security risk assessment in the process industries // J. Loss Prev. Process. Ind. 2017. № 49. P. 509–518.
2. A holistic framework for process safety and security analysis / Md T. Amin [et al.] // Comput. Chem. Eng. 2022. 2022. № 165.
3. Meyer T., Reniers G. Engineering risk management. Walter de Gruyter GmbH & Co KG, 2022.
4. Risk assessment methods for process safety, process security and resilience in the chemical process industry: A thorough literature review / M.Sh. Ab Rahim [et al.] // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2024. Vol. 88. P. 105274. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jlp.2024.105274. EDN IMLZLS.
5. О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2023 году: гос. доклад. М., 2024.
6. Ивахненко Н.Н. Особенности оценки надежности технических систем // Наука и перспективы. 2020. № 1. С. 56–67. EDN UOMLAV.
7. Тукмачева М.А., Шестаков А.В. Модель связности информационной, функциональной и пожарной безопасности опасных производственных объектов // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2024. № 3. С. 98–126. DOI:https://doi.org/10.61260/2218-130X-2024-3-98-126. EDN ANQYHG.
8. Coupling of adjoint-based Markov/CCMT predictive analytics with data assimilation for real-time risk scenario forecasting of industrial digital process control systems / J. Chenyua [et al.] // Process Safety and Environmental Protection. 2023. Vol. 171. P. 951–974.
9. Bryan DFH, Ceng FIEE. Operation and Maintenance: Telecommunications Engineer's Reference. 1993.
10. Safety and risk analysis in digitalized process operations warning of possible deviating conditions in the process environment / C. Benson [et al.] // Process Safety and Environmental Protection. 2021 Vol. 149. P. 750–757.
11. Fire risk assessment for building operation and maintenance based on BIM technology / L. Wang [et al.] // Building and Environment. 2021. Vol. 205. P. 108188.
12. Андросенко О.С., Девятченко Л.Д., Маяченко Е.П. Постановка и решение задач Марковских процессов на ЭВМ: метод. указания и варианты контрольных заданий для студентов всех специальностей. Магнитогорск: ГОУ ВПО «МГТУ», 2007. 51 с.
13. Матвеев А.В. Методы моделирования и прогнозирования. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2022. 230 с. EDN IMLKWS.
14. Awad M., Khanna R. Hidden Markov Model. In: Efficient Learning Machines. Apress, Berkeley, CA, 2015.
15. Воднев С.А., Максимов А.В., Матвеев А.В. Модель комплексной оценки процесса технического обеспечения аварийно-спасательных средств подразделений МЧС России // Проблемы управления рисками в техносфере. 2018. № 2 (46). С. 73–80. EDN YLLCZN.
