Перспективы развития интегральной математической модели пожара

Таким образом, принципы проектирования новой технологии основаны и могут быть реализованы лишь на широком компьютерном обеспечении, которое позволяет обрабатывать, накапливать и рационально использовать постоянно пополняемые базы данных. Также система принципов и методов обеспечения качественно новых свойств и возможностей базируется на композициях множеств известных и новых принципов и методов обеспечения свойств и возможностей технологии.

Проведенная экспериментальная оценка эффективности указанных технологий, дает заключение о целесообразности использования методов многоэнергетичной, разнонаправленной комбинированной обработки и комплексной диагностики в конкретной предметной области (например, техники используемой в МЧС). При этом выявляется подобласть эффективного применения новых технологий, оцениваются диапазоны достигаемых этими методами технологические (эксплуатационные) результаты и т.д.

Список использованной литературы

1. Михайлов А.Н. Основы синтеза функционально-ориентированных технологий машиностроения [Текст] /А.Н. Михайлов // Донецк: ДонНТУ, 2009. - 346 с.

2. Хубка В. Теория технических систем [Текст] / В. Хубка // М.: Мир, 1987. - 208 с.

3. Старов В.Н. Моделирование процессов изменения работоспособности оборудования с учетом технологической наследственности. Монография [Текст] / В.Н. Старов М.Н. Краснова // Воронеж: ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет», 2010. - 140 с.

ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ИНТЕГРАЛЬНОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПОЖАРА

С.В. Субачев, ученый секретарь, к.т.н., доцент

А.А. Субачева, доцент, к.п.н.

Уральский институт ГПС МЧС России, г. Екатеринбург

Классическая интегральная математическая модель пожара представлена системой обыкновенных дифференциальных уравнений, описывающих изменение среднеобъёмных параметров состояния газовой среды в помещении в процессе развития пожара. Они вытекают из фундаментальных законов природы - первого закона термодинамики для открытой термодинамической системы и закона сохранения массы [1].

Впервые они были сформулированы профессором Ю.А. Кошмаровым еще в 1976 году, однако метод моделирования стал популярным только при широком распространении персональных компьютеров.

Несколько лет назад, когда мощности персональных компьютеров уже позволяли создавать и использовать различные интерактивные тренажеры и симуляторы, нас заинтересовала проблема разработки компьютерной имитационной системы развития пожара для использования в процессе подготовки специалистов пожарной безопасности, которая позволяла бы в режиме реального времени моделировать развитие пожара в здании при любой введенной пользователем планировке помещений. Основой этой системы, в силу своей относительной простоты и достаточной скорости вычислений, стала интегральная модель пожара. Кроме того, нами была разработана универсальная имитационная модель распространения пожара по площади [2], позволяющая с достаточной для использования в обучающих имитационных системах скоростью моделировать развитие пожара и прекращение горения, выводить графики всех опасных факторов пожара в каждом помещении здания, а также изучать влияние на развитие пожара работы противопожарных систем и действий персонала объекта. Широкие возможности и универсальность разработанной имитационной системы способствовали повсеместному её применению в процессе подготовки специалистов пожарной безопасности

[3].

С вступлением в силу Федерального закона № 123-ФЗ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» для выполнения расчетов пожарного риска возникла необходимость в разработке инструментария, позволяющего прогнозировать развитие пожара в здании и определять время блокирования путей эвакуации опасными факторами пожара. Тогда разработанная комбинированная модель пожара была интегрирована в комплекс программ СИТИС, предназначенный для расчетной оценки индивидуального пожарного риска в зданиях и сооружениях общественного назначения. В настоящее время в системе независимой оценки пожарного риска комплексом программ СИТИС, в том числе программой СИТИС: ВИМ, реализующей разработанную нами комбинированную модель, пользуются более 3000 организаций [4].

При этом в ряде случаев интегральная модель имеет преимущество перед зонными и полевыми моделями, так как позволяет при относительно небольших трудозатратах прогнозировать развитие пожара в зданиях с большим количеством помещений, в том числе производить расчет распространения опасных факторов пожара по вертикали (например, по лестницам), что невозможно выполнить в зонной модели.

Кроме того, для обеспечения приемлемой для оценки риска достоверности результатов моделирования проделана большая работа по валидации комбинированной модели пожара. Мы провели сравнение

результатов моделирования с данными реальных (натурных) экспериментов, проводимых научно-исследовательскими институтами и лабораториями США, которые приведены в документации по валидации полевой модели FDS (Fire Dynamics Simulator) [5]. Были отобраны те эксперименты, которые входят в область определения интегральной модели пожара. В процессе этой работы неоднократно вносились уточнения и дополнения в модель, что привело к увеличению точности результатов моделирования [6].

В целом на сегодняшний день можно утверждать, что точность получаемых результатов достаточна для расчетов пожарного риска и решения других задач пожарной безопасности.

Однако, несмотря на весьма широкий спектр инженерных задач, решаемых с помощью программ моделирования пожаров, как показывает практика, их применение в основном ограничивается стадией проектирования объектов (расчет пожарного риска, выбор оптимальных проектных решений и др.). На стадии же эксплуатации зданий возможности такого программного обеспечения практически не используются (за редким исключением, например, при проведении экспертиз произошедших пожаров [7]).

В особенности хотелось бы обратить внимание на процесс подготовки планов тушения пожаров. В большинстве случаев при их составлении обычно пользуются уже устаревшими методами: упрощенным «геометрическим» способом определяют площадь пожара к моменту ввода первых стволов, делают расчет сил и средств (например, в Excel), графическую часть выполняют вручную или, например, в Visio, затем всё оформляется в текстовом редакторе типа Word. При этом очень важная, основополагающая часть планирования - прогноз развития пожара -выполняется без использования современных и мощных программ моделирования пожаров, позволяющих сделать это на высоком уровне (с достаточно высокой точностью).

Количество и качество получаемой с помощью моделирующих программ информации о развитии пожара в зданиях, такой как: среднеобъемная температура, задымлённость, концентрация кислорода и продуктов горения, характер их распространения по путям эвакуации -позволит не только автоматизировать процесс расчета сил и средств, необходимых для тушения пожара, но и учесть множество различных факторов и особенностей развития пожара в здании, и, тем самым, значительно повысить качество подготовки личного состава к тушению пожара, обеспечить своевременную и безопасную эвакуацию людей. Для этого в программу СИТИС: ВИМ добавлен специальный модуль, позволяющий на основе результатов моделирования пожара автоматизировать процесс составления планов тушения пожара и, в частности, выполнять расчет сил и средств, необходимых для его тушения.

В модели распространения пожара реализованы функции, позволяющие в любой момент времени определять не только площадь пожара, но и его периметр, фронт, а также площадь тушения с учетом глубины тушения стволов [8].

В дальнейшем планируется расширять функционал программы: необходимо обеспечить проведение всего спектра расчетов, которые могут быть необходимы при составлении планов тушения пожаров, а также для использования в качестве системы поддержки принятия решений непосредственно во время тушения.

При этом, с целью ускорения выполнения расчетов при моделировании пожара планируется использовать технологии параллельных вычислений на графических процессорах (GPGPU).

GPGPU (англ. General-purpose graphics processing units) - техника использования графического процессора видеокарты, позволяющая выполнять расчёты для общих вычислений, не связанных с компьютерной графикой. В настоящее время существует несколько технологий использования видеокарт, имеющих свои преимущества и недостатки. Так, например, технология CUDA реализуется только на видеокартах nVidia, ATI Stream - только на видеокартах ATI, DirectCompute и OpenCL - только на самых современных видеокартах, поддерживающих эти технологии. Как наиболее универсальная, реализуемая практически на всех применяемых сегодня персональных компьютерах и ноутбуках, нами выбрана технология C++ AMP (Accelerated Massive Parallelism). Эта технология позволяет в процессе выполнения программы делать проверку, сможет ли определенный код быть выполнен на процессоре видеокарты, и если это по каким-либо причинам невозможно, то вычисление происходит на центральном процессоре. Таким образом, внедрение современных технологий, увеличивая вычислительную мощность программы, не повышает требования к аппаратному обеспечению.

В результате проделанной нами работы был создан расчетный модуль, выполняющий часть вычислений балансовых уравнений с использованием графического процессора. Разработка модуля велась в среде Microsoft Visual Studio Express 2010, и так как она отличается от среды, в которой создавалась основная программа (Borland C++ Builder), данный модель был выполнен в виде отдельной подключаемой dll-библиотеки.

Первые тесты производительности показали, что технология AMP действительно позволяет сократить время вычислений (рис. 1).

В настоящее время ведется отладка программы и её адаптация к различным аппаратным платформам.

frmMain

Рис. 1. Зависимость времени вычислений на центральном (CPU) и графическом (AMP) процессоре от размера массива данных

Реализация методики расчета разработанной комбинированной модели пожара с использованием параллельных вычислений позволит увеличить точность и скорость вычислений, обеспечит возможность применения систем моделирования пожаров для оперативного прогнозирования развития обстановки на пожаре и поддержки принятия управленческих решений.

Список использованной литературы

1. Кошмаров Ю.А. Прогнозирование опасных факторов пожара в помещении: учебное пособие / Ю.А. Кошмаров. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2000. - 118 с.

2. Субачев С.В. Моделирование пожаров в зданиях. Программная реализация и применение в системе подготовки специалистов пожарной безопасности: монография. - Saarbrücken: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011. - 99 с. - ISBN 978-3-8443-5008-1.

3. Субачева А.А. Подготовка специалистов пожарной безопасности. Дидактическое сопровождение специальных дисциплин на основе компьютерного моделирования: монография. - Saarbrücken: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. - 275 с. - ISBN 978-3-8484-3266-0.

4. www.sitis.ru.

5. http://fds-smv.googlecode.com/svn/trunk/FDS/trunk/Validation.

6. Руководство по валидации «СИТИС: ВИМ».- Екатеринбург: ООО «СИТИС», 2011.- 25 с.

7. Субачева А.А. Перспективы применения методов моделирования пожаров для экспертизы произошедших пожаров / А.А. Субачева // Безопасность критичных инфраструктур и территорий: материалы V всероссийской конференции и XV школы молодых ученых. -Екатеринбург: УрО РАН, изд-во АМБ, 2012. - С.178-180.

8. Субачев С.В. Повышение качества планирования действий по тушению пожаров с помощью компьютерных систем моделирования пожаров в зданиях / С.В. Субачев, А.А. Субачева, А.В. Пешков // Мониторинг, моделирование и прогнозирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций: материалы всероссийской научно -практической конференции / г. Железногорск, 14 июня 2013 года. -Железногорск, 2013. - 192 с. - С.114-117.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГРОЗОВОГО РАЗРЯДА С УЧЕТОМ РЕЛЬЕФА МЕСТНОСТИ ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКОВ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ПОЖАРА

А.И. Тищенко, доцент, к.ф.-м.н.

Д.А. Холявкин, старший оператор научной роты А.А. Поляков, старший оператор научной роты ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия им. проф. Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», г.Воронеж

В последнее время увеличилось количество пожаров, источником возникновения которых являются молниевые разряды. Для предотвращения пожаров подобного рода используют средства молниезащиты, размещение которых определяет эффективность их работы. Оптимизация размещения этих средств может быть осуществлена на основе знания распределений напряженности электростатического поля и вероятности поражения объектов защиты молниевыми разрядами, созданными грозовыми облаками. Эти распределения можно получить на основе методики расчета напряженности электростатического поля и вероятности поражения объектов защиты [1]. Однако данная методика не учитывает особенности влияния рельефа местности на динамику развития грозового разряда [2].

Целью работы является разработка численной модели грозового разряда с учетом рельефа местности. Модель реализована в программной среде MATLAB.

В математической модели объекты защиты представляются в виде полигонов, которые в дальнейшем разбиваются на точки, расположенные в узлах регулярной сетки. В качестве примера на рисунках 1, 2 представлены простейшие объекты - дом и ангар [3].