Россия
Россия
УДК 614.841 Характер пожара, причины, процесс
Рассмотрена проблема каскадного развития пожаровзрывоопасных ситуаций на объектах инфраструктуры железнодорожного транспорта при перевозке легковоспламеняющихся жидкостей. Показано, что разгерметизация цистерны с бензином АИ-95 в условиях скопления подвижного состава на маневровых путях может инициировать цепную реакцию возгораний соседних объектов. Построена марковская цепь развития аварийной ситуации, включающая девять состояний системы – от штатного режима до катастрофических последствий. Получены аналитические выражения и численные оценки вероятностей состояний. Установлено, что при заданных интенсивностях переходов вероятность реализации сценария с каскадным пожаром к моменту времени 50 мин. составляет 97,75 %. Результаты исследования могут быть использованы для обоснования организационно-технических мероприятий по минимизации ущерба и повышению уровня пожарной безопасности на железнодорожных объектах.
железнодорожный транспорт, транспортировка опасных грузов, пожар, взрыв, каскадный процесс
1. Таранцев А.А., Кожевин Д.Ф., Поташев Д.А. Марковская модель каскадного развития пожаровзрывоопасной ситуации на автостоянке // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». 2023. № 4. С. 16–25. DOI:https://doi.org/10.61260/2218-130Х-2023-4-16-25
2. О моделировании каскадного развития чрезвычайных ситуаций при пожарах на подземных автостоянках / А.А. Таранцев [и др.] // Проблемы управления рисками в техносфере. 2023. № 3 (67). С. 131–140. DOI:https://doi.org/10.61260/1998-8990-2023-3-131-140
3. Таранцев А.А., Маринов М.Л., Коновалов И.Н. О моделирования экологической и пожарной безопасности морских нефтяных терминалов цепями Маркова // Морские интеллектуальные технологии. 2024. № 3. С. 339–346. DOI:https://doi.org/10.37220/MIT.2024.65.3.059
4. Таранцев А.А., Маринов М.Л., Коновалов И.Н. О способе моделирования пожаровзрывоопасных ситуаций на паромах и плавучих автостоянках с использованием цепей Маркова // Морские интеллектуальные технологии. 2024. № 1. С. 270–275. DOI:https://doi.org/10.37220/MIT.2024.63.1.032
5. О моделирования пожароопасной ситуации на судне с использованием цепей Маркова / А.А. Таранцев [и др.] // Морские интеллектуальные технологии. 2026. № 1. С. 320–326. DOI:https://doi.org/10.37220/MIT.2026.71.1.033
6. Data-Driven Railway Vehicle Parameter Tuning using Markov-Chain Monte Carlo Bayesian updating / C. Hoelzl [et al.] // Journal of Physics: Conference Series. 2024. № 2647. P. 182024. DOI:https://doi.org/10.1088/1742-6596/2647/18/182024
7. Yan T.-H., De Almeida Costa M., Corman F. Developing and Extending Status Prediction Models for Railway Tracks Based on On-Board Monitoring Data // Transportation Research Record. 2023. № 2677 (6). P. 708–719. DOI:https://doi.org/10.1177/03611981221150245
8. Forecasting the state of technogenic emergency situation on the railway transport using data mining technologies / T. Savchuk [et al.] // Przegląd Elektrotechniczny. 2014. № 90 (1). P. 50–53. DOI:https://doi.org/10.12915/pe.2014.01.12
9. Канаев А.К., Алексеев А.И. Имитационная модель полумарковского типа для исследования надежности устройств TSN при работе в сетях связи железнодорожного транспорта // Труды учебных заведений связи. 2025. Т. 11. № 6. С. 43–52. DOI:https://doi.org/10.31854/1813-324X-2025-11-6-43-52 EDN:CFAOSQ
10. Прус М.Ю. Стохастическое моделирование каскадных сценариев возникновения и развития чрезвычайных ситуаций // Технологии техносферной безопасности. 2022. № 1 (95). С. 170–195. DOI:https://doi.org/10.25257/TTS.2022.5.95.170-195
11. Применение машинообучаемых цепей Маркова для определения ранга пожара и прогнозирования фаз его развития / Н.Г. Топольский [и др.] // Пожаровзрывобезопасность. 2021. Т. 30. № 6. С. 39–51. DOI:https://doi.org/10.22227/0869 7493.2021.30.06.39-51
12. Самигуллин Г.Х., Евлоев З.Б. Чрезвычайные ситуации на объектах производства и хранения сжиженного природного газа // Безопасность жизнедеятельности. 2026. № 2. С. 48–51.
13. Танклевский Л.Т., Зыбина О.А., Таранцев А.А. Применение марковских цепей к задачам поддержания готовности организационных и технических систем // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2023. Т. 12. № 2 (62). С. 26–34. EDN: https://elibrary.ru/NUZAGG
14. Танклевский Л.Т., Таранцев А.А., Бабиков И.А. Метод управления поддержанием готовности средств противопожарной защиты с использованием Марковских цепей // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». 2022. № 4. С. 60–69.
15. Review of Probabilistic Modeling of Pavement Performance Using Markov Chains / M.S. Yamany [et al.] // Preprints. 2024. DOI:https://doi.org/10.20944/preprints202407.1863.v1
16. Самигуллин Г.Х., Трегуб Н.А., Ивахнюк Г.К. Оценка вероятности эскалации пожара на объектах инфраструктуры железнодорожного транспорта // Проблемы управления рисками в техносфере. 2025. № 3 (75). С. 87–98. DOI:https://doi.org/10.61260/1998-8990-2025-3-87-98
17. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972. 552 с.
18. Бутырский Е.Ю., Матвеев А.В. Математическое моделирование систем и процессов. СПб.: Стратегия будущего, 2022. 733 с. DOI:https://doi.org/10.37468/book_011222 EDN: https://elibrary.ru/CCRIRT
19. Колмогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1986. 534 с.
20. Матвеев А.В. Методы моделирования и прогнозирования. СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2022. 230 с. EDN: https://elibrary.ru/IMLKWS
