Record Details

Methods of traction rolling stock fire safety analysis

Dependability

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Methods of traction rolling stock fire safety analysis
Методы анализа пожарной безопасности тягового подвижного состава
 
Creator O. Pronevich B.; JSC NIIAS
О. Проневич Б.; ОАО «НИИАС»
 
Subject —
—
 
Description Aim. Fire safety of a protection asset is the state of a protection asset that is characterized by the capability to prevent the occurrence and development of fire, as well as the effects of hazardous factors of fire on people and property [1]. The traction rolling stock (TRS) is one of the primary protection assets on railway transport. Managing TRS fire safety involves a large volume of information on various TRS types: possible fire-hazardous conditions, fire safety systems, parameters of TRS-related processes. That means that efficient management must be built upon analysis that allows identifying trends and factors of fire hazard development. The analysis should be organized in such a way as to allow its results to be used in evaluation of composite safety indicators [2]. The required applied nature of such analysis is also obvious. Given the above, it should be noted that the applied research indirectly solves the task of using the results of fundamental research to address not only cognitive, but also societal issues [3]. The aim of this article is to structure the most efficient applied and theoretic methods of analysis and to develop a structure for systems analysis of TRS fire safety.Methods. The multitude of factors that affect the condition of TRS can be divided into two groups: qualitative and quantitative. Importantly, it is impossible to completely research the impact of all the elements of a complex technical system that is TRS on fire safety. We have to examine a part of the whole, i.e. a sample, and then use probabilistic and statistical methods to extrapolate the findings of sample examination to the whole [4]. An analysis of a data set requires a correctly defined sample. At this stage, the quality of information is the most important criterion. The list of raw data was defined based on the completeness of the description, reliability of the sources. Then, in a certain sequence, the data was analyzed by means of qualitative and semi-quantitative methods. First, given the impossibility to establish evident connections (destroyed by the hazardous effects of fire) between the condition of units that preceded the fire, the Pareto analysis was used. The research involved root cause analysis (Ishikawa diagram). Subsequently, cluster analysis of fire-hazardous situations was used. The main purpose of cluster analysis consists in establishing generic sequences of events that entail TRS fires. For that purpose, a description of possible fire-hazardous states of traction rolling stock is required, i.e. a multitude of events and states must be described. Dependability analysis can be successfully performed by representing the safety state information in terms of the theory of sets [5]. The sets of hazardous fire-related TRS events are represented in the form of partially ordered sets. Processing of such sets that are non-numeric in their nature cannot be performed by means of statistical procedures based on addition of parametric data. For that reason the research used mathematical tools based on the notion of type of distance. A part of data that have quantitative characteristics was analyzed statistically.Results. The TRS fire safety data analysis methods presented in this article that include methods of numeric and non-numeric data processing allowed developing a formatted list of fire hazard factors that enable the creation of a practical method of TRS fire risk calculation. An algorithm is proposed for application of qualitative and quantitative methods of analysis of data of various numerical natures. An example is given of the algorithm’s application in the analysis of diesel engine fire safety. The proposed method can be used for analyzing anthropogenic safety in terms of listing the factors involved in risk assessment.
Цель. Пожарная безопасность объекта защиты – состояние объекта защиты, характеризуемое возможностью предотвращения возникновения и развития пожара, а также воздействия на людей и имущество опасных факторов пожара [1]. Одним из важнейших объектов защиты на железнодорожном транспорте является тяговый подвижной состав (ТПС). Управление пожарной безопасностью ТПС связано с наличием большого объема информации о различных видах ТПС: возможных пожароопасных состояниях, системах противопожарной защиты, параметров, реализуемых на ТПС процессах. Это значит, что в основе эффективного управления должен лежать анализ, позволяющий выявить тенденции и факторы развития пожароопасных ситуаций. Анализ должен быть построен таким образом, чтобы его результаты могли быть использованы для оценки комплексных показателей безопасности [2]. Кроме того, несомненным является прикладной характер такого анализа. В виду этого факта важно отметить, что непосредственная задача прикладных исследований – применение результатов фундаментальных исследований для решения не только познавательных, но и социально-практических проблем [3]. Цель статьи – структурирование наиболее эффективных прикладных и теоретических методов анализа и разработка структуры системного анализа пожарной безопасности ТПС.Методы. Множество факторов, влияющих на состояние ТПС можно разделить на две группы: качественные и количественные. При этом важным фактором является то, что невозможно изучить влияние всех элементов сложной технической системы, которую представляет из себя ТПС, на пожарную безопасность. Приходится знакомиться с частью совокупности, т.е. с выборкой, а затем с помощью вероятностно-статистических методов переносить выводы, сделанные при рассмотрении выборки, на совокупность в целом [4]. При анализе массива данных необходимо правильно определить выборку. Важнейшим критерием на этом этапе является качество информации. Перечень исходных данных определялся, исходя из полноты имеющего описания, достоверности источников. Далее были реализованы в определенной последовательности анализы данных качественными и полуколичественных методами. Первым, в условиях отсутствия возможности исследовать явные связи (из-за уничтожения опасными факторами пожара) между состояниями узлов, предшествующими пожару, был использован анализ Парето; исследования проводились с применением анализа корневых причин (диаграмма Исикавы). В дальнейшем использовался кластерный анализ пожароопасных состояний. Основная цель кластерного анализа – установление типовых последовательностей событий, приводящих к появлению пожара на ТПС. Для достижения этой цели необходимо описание возможных пожароопасных состояний тягового подвижного состав, т.е. необходимо описание множества событий и состояний. Для анализа надежности успешно используются представление информации о состояниях безопасности в образах теории множества [5]. Множества опасных пожароопасных событий ТПС представлены в виде частично-упорядоченных множеств. Обработка таких множеств, являющихся объектами нечисловой природы, не может осуществляться статистическими процедурами, основанными на операциях сложения параметрических данных. Поэтому использовался математический инструментарий, основанный на понятии типа расстояния. Часть данных, имеющих количественные характеристики, анализировалась статистическими методами.Результаты. Реализованные в представленной статье методы анализа данных о пожарной безопасности ТПС, включающие в себя методы обработки данных числовой и нечисловой природы, позволили сформировать форматизированный перечень факторов пожарной опасности, являющихся основой для построения практически применимой методики расчета пожарных рисков ТПС. Предложен алгоритм применения качественных и количественных методов анализа данных различной числовой природы, приведен пример применения алгоритма для анализа пожарной безопасности тепловозов. Предложенный метод может быть использован для анализа техногенной безопасности в части формирования перечня факторов, важных для оценки рисков.
 
Publisher LLC Journal Dependability
 
Contributor —
—
 
Date 2017-06-15
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
—
—
 
Format application/pdf
application/pdf
 
Identifier http://www.dependability.ru/jour/article/view/214
10.21683/1729-2646-2017-17-2-48-55
 
Source Dependability; Том 17, № 2 (2017); 48-55
Надежность; Том 17, № 2 (2017); 48-55
2500-3909
1729-2646
10.21683/1729-2646-2017-17-2
 
Language rus
eng
 
Relation http://www.dependability.ru/jour/article/view/214/389
http://www.dependability.ru/jour/article/view/214/392
Федеральный закон «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» от 22.07.2008 № 123-ФЗ
Шубинский И.Б., Замышляев А.М., Проневич О.Б. Графовый метод оценки производственной безопасности на объектах железнодорожного транспорта/ Надежность. 2017 г. – №1, -С 40-45.
Герцог, Г.А. Основы научного исследования: методология, методика, практика [Текст]: учебное пособие / Г.А. Герцог. – Челябинск: Изд-во Челяб. гос. пед. ун-та, 2013. – 208 с.
Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Часть 3: Статистические методы анализа данных./ А.И. Орлов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. – 623 с.
Шубинский И.Б. Надежные отказоустойчивые информационные системы. Методы синтеза [Текст]/ И.Б. Шубинский – М: Журнал Надежность, 2016 – 544 с.
Орлов А.И. Эконометрика; учебник для вузов / А.И. Орлов Изд. 4-е, дополн. и перераб. – Ростов н/Д: Феникс, 2009. – 572 с.
Айвазян С. А. и др. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 471 с.
Шубинский И.Б., Проневич О.Б., Данилова А.Д. Особенности оценки вероятности возникновения пожаров на тепловозах различных серий // Надежность. 2016. № 4 С. 24-29.
 
Rights Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).