Application of Bayesian networks to create a fire risk model in the engine room
Authors: Шулика Н.Е. , Поддубный Н.А. , Епихин А.И. , Епихин Э.А. 
Published: March 2023

В статье рассматриваются факторы, влияющие на риск, или моделирование риска неконтролируемого пожара в машинном отделении судна, что является актуальной задачей в контексте внедрения автономных судов. Цель данной статьи заключается в том, чтобы повысить привлекательность использования алгоритмов, основанных на Байесовских сетях в морской отрасли. Байесовские сети представляют собой класс вероятностных моделей, основанных на статистике, теории принятия решений и теории графов. Основное внимание уделено использованию моделей Байеса непосредственно в отношении вероятности возникновения пожаров в машинном отделении судна и способов с их предотвращением. Цель состоит в том, чтобы продемонстрировать потенциал байесовских сетей как понятного инструмента, который помогает повысить пожаробезопасность в машинном отделении. Байесовские сети основаны на технологиях, которые применяются в сфере IT. В настоящее время эти технологии развиваются и становятся общедоступными для разных программных систем. Поэтому Байесовские все больше находят применение и в других областях. Предлагается рассмотреть возможность применения этой технологии для морской отрасли. Выявление факторов, влияющих на неконтролируемый пожар в машинном отделении, и разработка упреждающей модели риска могут помочь лучше понять и проанализировать данный инцидент, что, в свою очередь, может способствовать соответствующему обновлению стандартов и правил в отношении автономных судов. Модель Байеса в этом исследовании принята предпочтительной для идентификации данных факторов. В модели было принято соответствие общим особенностям машинного отделения стандартного судна. Модель может быть использована для анализа пожара в машинном отделении судов любой степени автономности. В статье определены факторы, влияющие на риск возникновения неконтролируемого пожара в машинном отделении, для построения модели риска с использованием Байесовских сетей.
The article discusses the factors influencing the risk, or modeling the risk of an uncontrolled fire in the engine room of a ship, which is an urgent task in the context of the introduction of autonomous ships. The purpose of this article is to increase the attractiveness of using algorithms based on Bayesian networks in the maritime industry. Bayesian networks are a class of probabilistic models based on statistics, decision theory and graph theory. The main attention is paid to the use of Bayesian models directly in relation to the probability of fires in the ship's engine room and ways to prevent them. The goal is to demonstrate the potential of Bayesian networks as an understandable tool that helps improve fire safety in the engine room. Bayesian networks are based on technologies that are used in the IT field. Currently, these technologies are developing and becoming publicly available for various software systems. Therefore, Bayesian methods are increasingly being used in other areas. It is proposed to consider the possibility of applying this technology to the maritime industry. Identifying the factors that contribute to an uncontrolled engine room fire and developing a proactive risk model can help to better understand and analyze the incident, which in turn can lead to an appropriate update of standards and regulations for autonomous ships. The Bayesian model in this study is adopted as the preferred one for identifying these factors. The model was adopted to match the general features of the engine room of a standard ship. The model can be used to analyze a fire in the engine room of ships of any degree of autonomy. The article identifies factors that affect the risk of an uncontrolled fire in the engine room, to build a risk model using Bayesian networks.