MODEL FOR OPTIMIZING FIRE RISK MANAGEMENT ACTIVITIES IN THE TERRITORY OF OIL AND GAS PRODUCTION FACILITIES USING GENETIC ALGORITHMS
https://doi.org/10.32686/1812-5220-2017-14-1-42-55
Abstract
The article proposes a mathematical model for optimizing fire risk management activities in the territory of oil and gas production facilities using genetic algorithms. In the practical example, there are a number of possible combinations of measures to reduce the calculated values of fire risks on a typical gas station. The proposed mathematical model is implemented in the structure of the information system "Firerisks". An analysis of the model developed, findings of the results, and further studies.
About the Authors
S. V. Gudin
The State Fire Academy of EMERCOM of Russia, Moscow
Russian Federation
Russian Federation
R. Sh. Khabibulin
The State Fire Academy of EMERCOM of Russia, Moscow
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Гудин С.В., Хабибулин Р.Ш., Рубцов Д.Н. Проблемы управления пожарными рисками на территории объектов нефтепереработки с использованием современных программных продуктов // Пожаровзрывобезопасность. 2015. Т. 24, № 12. С. 40-45. DOI: 10.18322/ PVB.2015.24.12.40-45.
2. Семенов С.Г., Крамаренко Л.А., Чесноков А.В. Анализ критериев оптимизации мероприятий по радиационной защите персонала при выводе из эксплуатации исследовательского реактора // Проблемы анализа риска. 2016. Т. 13. № 2. С. 72-79.
3. Рябинин И.А. Логико-вероятностный анализ и его история // Проблемы анализа риска. 2014. Т. 11. № 3. С. 6-12.
4. Соложенцев Е.Д. Логико-вероятностное управление риском невалидности доводочных испытаний машин, процессов и систем // Проблемы анализа риска. Т. 7. 2010. № 4. С. 72-85.
5. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб.: Изд-во СанктПетербургского ун-та, 1996. 196 с.
6. Стенли Р. Перечислительная комбинаторика. М.: Мир, 1990. С. 51.
7. Хабибулин Р.Ш., Гудин С.В. Система поддержки управления пожарной безопасностью крупных производственных объектов нефтегазовой и нефтехимической отрасли // Безопасность в техносфере: Сб. ст. / Науч. ред. В.М.Колодкин. Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2016. С. 69-72.
8. Panov N.V., Shary S.P. Interval evolutionary algorithm search the global optimum. News of Altai State University. 2011. № 12.
9. Schaefer I.A. Youth and Science: Proceedings of the VIII All Russian scientific and technical conference of students, graduate students and young scientists dedicated // Investigation of the efficiency of genetic algorithm constrained optimization. 2012.
10. Martorell S.,Villanueva J.F., Carlos S., Nebot Y., Sа´n chez A., Pitarch J.L. & Serradell V. (2005). RAMS+ C informed decision-making with application to multi-objective optimization of technical specifications and maintenance using genetic algorithms. Reliability Engineering & System Safety, 87(1), 65-75.
11. Ramirez A.J., Knoester D.B., Cheng B.H., & McKinley P.K. Applying genetic algorithms to decision making in autonomic computing systems. Paper presented at the Proceedings of the 6th international conference on Autonomic computing. 2009.
12. Фундаментальные проблемы науки: сборник статей Международной научно-практической конференции (20 апреля 2015 г.) Уфа: АЭТЕРНА, 2015.
13. Desideri J.A., Peigin S., Timchenko S.Application of genetic algorithm to space vehicle reentry trajectory optimization problem. Inria. 1999. № 3843.
14. Michalewicz Z. Genetic algorithms + data structures = evolution programs. Springer-Verlag, 1992.
15. Holland J.N.Adaptation in Natural and Artificial Systems // Univ. Michigan Press, 1975.
16. Приказ МЧС РФ от 10.07.2012 № 404 «Об утверждении методики определения расчетных величин пожарного риска на производственных объектах».
17. Присяжнюк Н.Л., Александров Г.В., Кузьмичев И.И., Кузнецова Е.С., Соловьева Т.Н. Экономика пожарной безопасности: Учеб. пособие / Под общ. ред. Н.Л. Присяжнюка. М.: Академия ГПС МЧС России, 2009. 204 с.
18. Gen M., Cheng R. Genetic Algorithms and Engineering design. John Wiley & Sons, 1997. 352 pp.
19. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 264-275 с.
20. Белевцев А.М., Дружинин М.А. Разработка и исследование адаптивного поискового алгоритма для решения многоэкстремальных задач оптимизации информационных процессов в информационных системах с распределенной обработкой данных // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2012. № 5.
Review
For citations:
Gudin S.V., Khabibulin R.Sh. MODEL FOR OPTIMIZING FIRE RISK MANAGEMENT ACTIVITIES IN THE TERRITORY OF OIL AND GAS PRODUCTION FACILITIES USING GENETIC ALGORITHMS. Issues of Risk Analysis. 2017;14(1):42-55. (In Russ.) https://doi.org/10.32686/1812-5220-2017-14-1-42-55
Views:
434
Email this article 