Методическое пособие 757

ции на 7 % ниже, чем у классического алгоритма. Литература

1. Мирзобеков А.Д. Биочипы в биологии и медицине 21-го века /Вестник Российской Академии наук, 2003. - Т. 73 (5) – С. 412.

2.Demb´el´e D., A Flexible Microarray Data Simulation Model, 2013.

3.Novikov E., Barillot E. An algorithm for automatic evaluation of the spot quality in twocolor DNA microarray experiments / BMC Bioinformatics, 2005.

4.Novikov E., Barillot E. Software package for automatic microarray image analysis (MAIA) / BMC Bioinformatics, 2007.

5.Okuzaki D., Yoshizaki K., Tanaka T. Microarray and whole-exome sequencing analysis of familial Beh¸cet’s disease patients, 2016.

6.Yatskou M., Novikov E., Vetter G., Muller A., Barillot, Vallar L., Friederich E. Advanced spot quality analysis in two-colour microarray experiments /BMC Research Notes, 2008.

7.Zou J., Yin F., Wang Q. Analysis of microarray-identified genes and microRNAs associated with drug resistance in ovarian cancer / International Journal of Clinical and Experimental Pathology, 2015.

Белорусский государственный университет, г. Минск, Республика Беларусь

I.U. Klimuk, A.S. Svidrytski, M.M. Yatskou

K-NEAREST NEIGHBORS ALGORITHM FOR GENE EXPRESSION CLASSIFICATION TAKING IN ACCOUNT THE SPOT QUALITY FACTORS OF DNA MICROARRAYS

A developedsimulationmodelofaDNAmicroarrayisshown, also 3 different modifications of the k-nearest neighborsalgorithm for gene expression classification taking in account the spot quality parameter of the DNA microarray were developed and are shown in this work, comparative efficiency analysis of these algorithms based on the simulated data is given

Key words: atmosphere, mutation, DNAmicroarray, bioinformatics, simulation modelling, classification algorithm, spot quality parameter

Belarusian State University, Minsk, Belarus

УДК 528.9: 624.131.47:614.8:504.064:502 (470.345-25)

С.А. Тесленок, Н.В. Бучацкая, Г.И. Назаров, К.С. Тесленок КАРТОГРАФИРОВАНИЕ СВЕТОВОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ ГОРОДСКОЙ СРЕДЫ

Представлена авторская методика полевого исследования одного из характерных и наиболее распространенных в крупных городах видов физического загрязнения – светового – с использованием разработанного одним из авторов бюджетного люксметра на базе датчика BH1750. Полученная карта фактического материала послужила основой для создания аналитической карты светового загрязнения с использованием технологии географических информационных систем

Ключевые слова: световое загрязнение; городская среда; картографирование; географическая информационная система; ГИС-технологии

Прогрессирующий рост общественного и научного интереса к обеспечению техносферной безопасности в условиях городской среды обусловлен глобальными процессами урбанизации и сверхвысокой концентрацией городского населения в основных мировых мегалополисах. В таких условиях городская среда, являющаяся практически полностью трансформированной естественной, подвержена воздействию различных видов загрязнения, под которым понимается поступление в окружающую человека среду веществ и энергии в количествах, вызывающих неблагоприятное воздействие на здоровье человека, состояние биоты и геосистем в целом, материалы, оборудование, здания и сооружения [1-4]. Кроме выбросов

21

в атмосферу, сбросов в водные объекты, твердых отходов, выделяют энергетические или физические загрязнения [5-10]. Окружающие человека и постоянно воздействующие на него «нематериальные» факторы окружающей среды, созданные в процессе эволюции общества (повышенный уровень шума, вибрации, электромагнитные, ионизирующие (радиоактивные), световые излучения и др.) обычно объединяются терминами «физические факторы окружающей среды» или «физическое загрязнение окружающей среды» [5, 7, 8, 10]. Физическое загрязнение связано с отклонением колебаний параметров (уровня) физических абиотических факторов среды обитания за пределы нормального диапазона. Его источником являются элементы техносферы – техногенные и промышленные сооружения, а так же технические приспособления, вызывающие нарушения естественных природных процессов и циклов и подавляющие способность биосферы к самовосстановлению. Искусственное привнесение в геосистемы различных иерархических и пространственных уровней антропогенной энергии (тепла, света, шума, вибрации, гравитации, электромагнитного и радиоактивного излучений) проявляется в отклонении от нормы их физических свойств [1, 4, 7, 8, 10]. Антропогенное воздействие на такие физические факторы окружающей среды, как температура, уровень звука и вибрация, интенсивность электромагнитного, ионизирующего и светового излучений достигло таких уровней, что соответствующие физические загрязнения выходят за рамки локальных и ощущаются уже на глобальном уровне [1, 4, 7, 8, 10]. При этом световое загрязнение, являющееся одним из самых распространенных видов физического загрязнения в крупных городах, возникает вследствие использования осветительных приборов, наружной рекламы, промышленных производств. Оно напрямую влияет на состояние человека: снижение выработки мелатонина приводит к изменениям суточного ритма, нарушениям работы эндокринной системы, повышению кровяного давления, изменению периодичности сна. В итоге нарушение нормального светового режима приводит к сокращению продолжительности жизни и более быстрому развитию заболеваний. Воздействие света в ночное время может рассматривать как один из экологических факторов, приводящих к ускоренному развитию ряда ассоциированных с возрастом заболеваний. Искусственное освещение часто приводит к гибели насекомых, влияет на поступление естественного света в водоемы, препятствуя правильному протеканию процесса фотосинтеза. С направлением света по всем сторонам охватываемого угла распространения светового потока из-за отсутствия у осветительных приборов плафонов связано понятие засветки ночного неба. Она препятствует нормальному проведению астрономических наблюдений за небесными телами [7, 8, 11, 12].

Известные карты светового загрязнения, как правило, отображают засветку ночного неба крупных городов и используются в астрономических целях (например, компании ESRI, рис. 1, [11]), а исходные показатели для их составления получают с данных дистанционного зондирования.

а б Рис. 1. Электронная карта засветки ночного неба г. Москва (а) и ее легенда (б)

22

погрешность его измерений может дополняться закатным или восходным солнцем, разработанная методика предусматривает ограничение по времени измерения – с 22:00 до 2:00 часов, когда искусственное световое загрязнение не суммируется с естественным освещением. Процедура полевых измерений заключалась в определении точки замера на местности, собственно замере значения освещенности прибором и фиксации полученного результата. При этом среднее количество точек измерения за один выход составило 36, средняя протяженность маршрута – 21 км. В итоге в границах жилой застройки территории г. Саранска были получены показатели для 324 точек. При этом не учитывались территории, занятые лесными массивами и промышленными объектами, а также участки с ограниченным доступом. Результаты измерений были перенесены в базу данных ГИС ArcMap и после картографической визуализации получена карта фактического материала с вынесенными точками опробования, для каждой из которых в числителе указан идентификатор, а в знаменателе – измеренное значение. Она и послужила основой для создания с использованием ГИС и геоинформационных технологий нескольких вариантов аналитической карты светового загрязнения, фрагменты которых представлены на рис. 3. Интерполяция по исходным данным (рис. 3, а) выполнялась с применением метода «ближайшее соседство», когда используются значения только в пределах интерполируемого массива точек. Также для визуального сравнения результатов использования различных способов картографического изображения была построена карта с использованием способа картограмм (рис. 3, б), позволяющего визуализировать отобразить интенсивность показателя освещенности в пределах каждой ячейки регулярной сетки размером 500 х 500 м. Предварительная на основе [3] была разработана легенда карты светового загрязнения территории г. Саранска с выделением шести ступеней шкалы освещенности городской территории и их количественными (в лк) и качественными характеристиками. Согласно [3], ступень значений от 4 до 10 лк определяется как нормативное искусственное освещение улиц, и в легенде она показана светло-оранжевым цветом. Показатели ниже нормативных данных на карте отражаются желтым и светло-зеленым цветом, а превышающие нормативы – красным и темно-красным (рис. 3, в).

Дополнительно на карты добавлены границы городских районов, а в виде картодиаграмм – результаты расчета процентного соотношения площадей с различными показателями освещенности, полученные с использованием офисного приложения Microsoft Excel (рис. 3. а, б). Эти данные позволили выполнить сравнительную оценку подверженности световому загрязнению г. Саранска в целом и его отдельных районов.

В легенде карты (рис. 3, в) представлены границы обследованных территорий, шкала освещенности, ступени и цветовое решение которой описаны выше, а так же данные по освещенности микрорайонов города в виде столбчатой диаграммы, дополненные таблицей. Приведенная там же круговая диаграмма показывает, что 52 % исследованной селитебной территории г. Саранска не имеет искусственного освещения, 19 % освещены в пределах норматива, а на 13 % территории уровень освещения превышает нормативный (из них 10 % – 11-20 лк, 2 % – 21-30, 1 % – более 30 лк) и в основном это центральные городские улицы с дополнительным освещением в виде реклам, подсветок.

Таким образом, 68 % всей исследованной территории имеет недостаточное освещение или оно отсутствует (это без учета лесных массивов и некоторых недоступных территорий, преимущественно в промышленной зоне). В результате проведенных исследований изучен и проанализирован имеющийся опыт информационного обеспечения и картографирования физического загрязнения; разработаны методики полевых исследований, проектирования и создания базы данных специализированной ГИС, создания картографической основы и геоинформационного картографирования.

24

Союз Ученых (ЕСУ), 2014. - № 4. - Ч. 6. - С. 62-64.

7.Физическое загрязнение // Портал об экологии [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.aboutecology.ru/zagryaznenie_prirodnoy_sredyi/biosfera_i_chelovek/fizicheskoe _zagryaznenie. html.

8.Физическое загрязнение // Экология. Справочник [Электронный ресурс]:. - Режим доступа: http://ru-ecology.info/term/12999/физическое загрязнение.

9.Cxem.net [Электронный ресурс]: Датчик на базе BH1750. - Режим доступа: http://cxem.net/izmer/izmer154.php.

10.EdwART [Электронный ресурс]: Словарь экологических терминов и определений, 2010. - Режим доступа: http://www.dic.academic.ru/dic.nsf/ecolog/430/ЗАГЗЯЗНЕНИЕ.

11.Light Pollution [Электронный ресурс]: Light pollution map. - Режим доступа: https://www.arcgis.com/home/item.html?id-85875724796a422999f4c327970d22b7.

12.National Geographic [Электронный ресурс]: Световое загрязнение: Гибель ночи. -

Режим доступа: http://www.nat-geo.ru/planet/38884-svetovoe-zagryaznenie-gibel-nochi/.

ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Мордовский государственный университет имени Н.П. Огарева»

S.A. Teslenok, N.V. Buchackaja, G.I. Nazarov, K.S. Teslenok

MAPPING OF LIGHT POLLUTION OF THE URBAN ENVIRONMENT

The author's technique of field study of one of the characteristic and most widespread types of physical pollution in large cities - light - using the budget luminometer developed by one of the authors based on the BH1750 sensor. The resulting map of factual material served as the basis for the creation of analytical light pollution maps using geographic information systems technology

Key words: light pollution; urban environment; mapping; geographic information system; GIS-technology

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «National researches Mordovian state the University name N.P. Ogarev»

УДК 621.64

Н.Д. Разиньков, М.В. Чалых

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ЛИНИИ ТЭП-50 НА ОАО «ВОРОНЕЖСИНТЕЗКАУЧУК»

ИВОЗМОЖНОСТИ УМЕНЬШЕНИЯ ПОЖАРНОГО РИСКА

Вработе анализируется результаты моделирования технологической линии ТЭП-50 на ОАО «Воронежсинтезкаучук» с целью выработки решения по уменьшению пожарного риска

Ключевые слова: моделирование, система пожарной безопасности, пожарный риск, опасный производственный

объект

Всоответствии с законодательством Российской Федерации [1], иными нормативны-

ми правовыми актами, устанавливающими обязательное исполнение требований пожарной безопасности (ПБ) [2], и нормативными документами добровольного применения (сводами правил, стандартами, нормами), руководители предприятий обязаны обеспечивать пожарную безопасность своих предприятий. Согласно федеральному закону [1], ГОСТу [2] и установившейся традиции в области ПБ эффективное функционирование предприятий, безопасные условия деятельности персонала, защита производственного оборудования и имущества от пожаров, то есть обеспечение пожарной безопасности осуществляется путѐм создания системы пожарной безопасности (СПБ) на каждом предприятии. Эта система должна быть одной из основных в системе управления предприятием.

Целью проведѐнной работы является создание трехмерной модели производства бу-

26

тадиен-стирольных термоэластопластов предприятия ОАО «Воронежсинтезкаучук» с использованием графического программного пакета САПР ArchiCAD и обеспечение проектируемого объекта наиболее эффективной и надежной системой пожаротушения, рис. 1. Компьютерное моделирование является одним из перспективных методов исследования.

Моделирование – это не только эффективный метод изучения, но также это наиболее универсальный и удобный способ анализа. Зачастую реальные эксперименты просто невозможны: из-за масштабов исследование, из-за больших финансовых затрат. Поэтому применение моделирования процесса позволяет в разы снизить временные и финансовые затраты. Так моделирование не обошло стороной и область пожарной безопасности. Оно широко применяется при решении различных задач, актуальной из которых является проектирование СПБ и построение требуемого уровня ПБ предприятия. Обеспечение поддержания требуемого уровня ПБ на предприятии представляет собой спектр сложных задач, для решения которых не существует универсальных приѐмов. Решение таких задач требует углублѐнных знаний в области ПБ (по применению автоматизированных технических средств предотвращения и обнаружения пожаров).

Производство бутадиен-стирольных термоэластопластов предприятия ОАО «Воронежсинтезкаучук» является опасным объектом, поскольку на нем обращаются опасные вещества, горючие жидкости, легковоспламеняющиеся (циклогексан, гексан, стирол) в количестве в 3,25 раза превышающем предельное [3]. На данном производстве высокий уровень пожарной опасности, потенциально могут возникать пожары и взрывы, которые могут привести к значительному ущербу и человеческим жертвам. Кроме того, объекты производства сам по себе являются источниками загрязнения окружающей среды, а при пожарах может произойти неконтролируемая ситуация, которая, в свою очередь, может привести к экологической катастрофе.

Проблемы пожарной безопасности ОАО «Воронежсинтезкаучук» должны быть исследоваться методами системного анализа и основываться на знаниях о технологический процессах, протекающих в производстве, об опасных факторах, сопровождающих процессы, по которым выход за безопасные границы показателей технологических процессов может регистрироваться специальными техническими средствами.

Разработка систем мониторинга и управления пожарной безопасности невозможна без понимания и детального описания технологических процессов, происходящих в таких системах. Поэтому обязательным этапом работы должно стать построение комплексной модели, на основе которой производится проектирование и разработка технических средств системы и защиты, а затем и ее реализация, и практическое использование. В настоящее время на узле приема и разбавления катализатора, существует порошковая система пожаротушения, у которой есть ряд недостатков, например, то, что физические свойства порошка делает его перекачку по трубопроводам гораздо более затруднительной по сравнению с жидкостями и газами, огнетушащий порошок сохраняет свои свойства всего пять лет, химическая активность тушащего материала требует своевременного удаления, чтобы избежать нежелательного вступления в химические реакции с предметами.

Моделирование поведения системы при обеспечении пожарной безопасности на объекте ОАО «Воронежсинтезкаучук» по производству бутадиен-стирольных термоэластопластов позволяет проанализировать средства противопожарной защиты на узле приема и разбавления катализатора. В результате чего применение моделирования позволяет, реализовать целесообразную на данном участке новейшую технологию в сфере пожаротушения на опасных производственных объектах – автоматическое газовое пожаротушение (рисунок).

Основным принципом газового пожаротушения является снижение концентрации кислорода в зоне пламени до значения, при котором невозможно горение веществ.

Преимуществами газового пожаротушения по сравнению с другими способами тушения являются возможность ликвидации пожара в любом месте защищаемого объема и отсутствие негативного воздействия на защищаемое оборудование и материалы.

27

УДК 614.84

Н.Д. Разиньков, М.В. Чалых

РИСК-ОРИЕНТИРОВАННЫЙ ПОДХОД ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ ПОЖАРНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ И ЕГО РЕАЛИЗАЦИИ НА ПРИМЕРЕ ВОРОНЕЖСКОЙ ОБЛАСТИ

Организации, эксплуатирующие опасные производственные объекты I и II класса опасности, обязаны создать системы управления промышленной безопасностью и обеспечивать их функционирование

Ключевые слова: риск-ориентированный подход, промышленная безопасность, взрывопожароопасность производства, пожарный риск, управление рисками

Внастоящие время, происходят существенные изменения, в организации контрольнонадзорной деятельности – внедрение риск-ориентированного подхода [1]. Предполагается, что этот инновационный подход по планированию проверок целенаправлен на предупреждение крупномасштабных пожаров с точки зрения, как натурального вреда, так и ущерба, задача стоит сосредоточить усилия госпожнадзора на особо ответственных участках контрольнонадзорной деятельности.

Новизна подхода заключается в активном использовании методов оценки рисков для снижения общей административной нагрузки на субъекты предпринимательской деятельности, что позволит в целом повысить эффективность контрольно-надзорной деятельности. Риск-ориентированный подход предполагает классификацию подконтрольных объектов в зависимости от степени возможной угрозы безопасности для общественных отношений и применение для каждой категории контрольно-надзорных мероприятий с разной степенью интенсивности. Важным последствием внедрения данного подхода станет полное прекращение плановых проверок для объектов с низкой степенью риска. Федеральным законом от 13.07.2015 №246-ФЗ были внесены изменения в Федеральный закон от 26.12.2008 №294-ФЗ «О защите прав юридических лиц и индивидуальных предпринимателей при осуществлении государственного контроля (надзора) и муниципального контроля»: введена статья 8.1 «Применение риск-ориентированного подхода при организации государственного контроля (надзора)» [1].

Риск-ориентированный подход представляет собой метод организации и осуществления государственного контроля (надзора), при котором в предусмотренных федеральным законом случаях выбор интенсивности (формы, продолжительности, периодичности) проведения мероприятий по контролю определяется отнесением деятельности юридического лица, индивидуального предпринимателя и (или) используемых ими при осуществлении такой деятельности производственных объектов к определенной категории риска либо определенному классу (категории) опасности [1].

Вэтой связи в МЧС России планирование надзорных мероприятий, будет осуществляться исходя из класса потенциальной опасности объектов и видов экономической деятельности, а также степени возможной угрозы жизни, здоровью людей и риска причинения вреда чужому имуществу с учетом тяжести потенциальных негативных последствий вследствие несоблюдения юридическими лицами, индивидуальными предпринимателями требований пожарной безопасности. Так, в соответствии с положениями постановления Правительства Российской Федерации от 17.08.2016 № 806 («О применении риск-ориентированного подхода при организации отдельных видов государственного контроля (надзора)») [2], проведение плановых проверок объектов защиты в зависимости от присвоенной категории риска осуществляется со следующей периодичностью (таблица).

Во исполнение 806-го постановления Правительства Российской Федерации на территории города Воронежской области проведена работа по идентификации объектов по категории риска.

По состоянию на 13.10.2017 определено: 1636 – объектов высокого риска, 685 – значительного, 5574 – среднего, 14678 – умеренного и 194655 – низкого риска.

29

Категории риска и классы (категории) пожарной опасности

Таким образом, всего подлежит надзорным противопожарным проверкам 22573 объекта. Стоит также отметить, что риск-ориентированный подход не ставит организации, осуществляющиеа объектах защиты свою деятельность в узкие рамки, а позволяет с учѐтом сложившейся обстановки за конкретный отрезок времени гибко и оперативно провести работу по повышению пожарной безопасности. Так, к примеру, будут предусмотрены условия, позволяющие повысить или понизить категорию опасности объекта в зависимости от уровня его защищѐнности. Факторы перехода в менее значимую категорию риска:

-создание в установленном порядке подразделения пожарной охраны для защиты соответствующих объектов (за исключением добровольных пожарных формирований);

-наличие в структуре юридического лица и у индивидуального предпринимателя, которые используют объект защиты, подразделения, занимающегося вопросами пожарной профилактики, кадровый состав которого имеет специальное пожарно-техническое образование и стаж работы в системе государственного пожарного надзора или тушения пожаров не менее 5 лет;

-проведение пожарного аудита объекта защиты с выводом о выполнении условий соответствия указанного объекта требованиям пожарной безопасности;

-отсутствие при последней плановой проверке нарушений требований пожарной безопасности.

Факторы перехода в более значимую категорию риска:

-наличия сведений о происшедшем на объекте защиты пожаре в течение последних 5

лет;

-наличия вступившего в законную силу постановления суда о назначении наказания в виде административного приостановления деятельности юридического лица и индивидуального предпринимателя на объекте защиты в течение последних 3 лет.

Например, если собственник административного здания при последней проверке не имел серьезных нарушений, он вправе перейти из категории значительной опасности в среднюю. Периодичность плановой проверки его объекта в этом случае возрастет с 1 раза в 4 года до 1 раза в 7 лет.

Что касается Воронежской области, то соответствующая методика применена надзорными органами Главного управления МЧС России по Воронежской области при планировании проверок на 2017 год. Так, в результате внедрения нового подхода количество плановых проверок будет сокращено на 50,4 % (с 1445 – в 2016 году до 717 – в 2017 году), что значительно уменьшит административную нагрузку на предприятие со стороны пожарного надзора. В дополнение ко всему хочу отметить, что реформированная надзорная деятельность, предполагает перераспределение усилий на профилактическую работу, консультативного и обучающего характера связанную с предупреждением правонарушений, проведением инструктажей, обучением и формированием практических навыков безопасного поведения в случае чрезвычайных ситуаций и пожаров. На первый план выходит эффективность профилактических мероприятий.

30