employee
Russian Federation
One of the current key problems is forecasting flammable properties of substances. The lack of information about the applied substance prevents developing complete fire-prevention systems. To solve this problem authors suggest a forecasting method based on molecular descriptors and artificial neuron networks. As an example of the method they predicted the self-ignition point of anthraquinone and anthraquinone-based colorants. Average absolute error did not exceed 13,1 °C.
forecast, descriptors, artificial neuron networks, colorants.
Синтетические красители применяются практически во всех отраслях промышленности [1]. С их применением осуществляют окрашивание природных и синтетических волокон, бумаги, дерева, кожи и других материалов. Мировое производство синтетических красителей составляет порядка 1 млн т в год. Кроме того, в связи с появлением на рынке новых красящих соединений остается актуальной проблема разработки мероприятий, направленных на обеспечение пожарной безопасности объекта защиты. Но без сведений о пожароопасных свойствах органических красителей это невозможно.
В главе 13 ФЗ-№123 «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» для обеспечения пожарной безопасности на объектах необходимо создание систем предотвращения пожара, чтобы исключить возникновение горючей среды и источника зажигания, которые становятся причиной пожара.
В ст. 49 [2] предлагаются способы исключения образования горючей среды: применение негорючих веществ и материалов; ограничение массы и (или) объема горючих веществ и др. Одна из главных проблем использования данных способов — отсутствие сведений о веществе. Таким образом, разработка универсального метода прогнозирования пожароопасных свойств веществ позволит решить сложившуюся проблему. Такой подход позволит проводить анализ свойств уже исследованных веществ с целью прогнозирования пожароопасных свойств, которыми обладают новые соединения либо еще не синтезированные, что даст возможность на основе полученных данных разрабатывать мероприятия, направленные на обеспечение пожарной безопасности объектов защиты.
1. Karthik Ya., Meyyanathan S.N., Nageswara R.R. Methods for the analysis of azo dyes employed in food industry. Food Chemistry, Volume 192, 1 February 2016, pp. 813-824
2. Tekhnicheskiy reglament o trebovaniyakh pozharnoy bezopasnosti: Feder. zakon ot 22.07.08 № 123-FZ [Technical Regulations on Fire Safety Requirements: Feder. Law FZ
3. Korolev D.S., Kalach A.V., Kargashilov D.V. Prognozirovanie pozharoopasnykh svoystv veshchestv i materialov s ispol’zovaniem deskriptorov i neyronnykh setey [Prediction of properties of substances and flammable materials using descriptors and neural networks]. Vestnik BGTU im. V.G. Shukhova [Herald of BSTU. VG Shukhov]. 2015, I. 4, pp. 100-103
4. Korolev D.S., Kalach A.V. Kategorirovanie pomeshcheniy na osnove deskriptorov i metoda neyronnykh setey [Categorization space-based descriptors and method of neural networks]. Vestnik BGTU im. V.G. Shukhova [Herald of BSTU. VG Shukhov]. 2015, I. 5, pp. 210-213
5. Korolev D.S. Prognozirovanie pozharoopasnykh svoystv veshchestv i materialov s ispol’zovaniem deskriptorov [Prediction of properties of substances and flammable materials using descriptors]. Vestnik Voronezhskogo instituta GPS MChS Rossii [Herald of the Voronezh Institute of GPS MES Russia]. 2014, I. 1, pp. 7-10.
6. Korolev D.S., Kalach A.V., Kargashilov D.V. i dr. Prognozirovanie osnovnykh pokazateley pozharovzryvobezopasnosti organicheskikh soedineniy s pomoshch’yu deskriptorov i iskusstvennykh neyronnykh setey, ispol’zuemykh v raschete pozharnogo riska [Prediction of the main indicators of fire and explosion safety of organic compounds using descriptors and artificial neural networks used in the calculation of fire risk]. Pozharovzryvobezopasnost’ [Fire and explosion safety]. 2015, V. 24, I. 9, pp. 32-38. DOI:https://doi.org/10.18322/PVB.2015.24.09.32-38
7. GOST 12.1.044-89*. Sistema standartov bezopasnosti truda. Pozharovzryvoopasnost’ veshchestv i materialov. Nomenklatura pokazateley i metody ikh opredeleniya. Vved. 01.01.91 g. [Occupational safety standards system. Pozharovzryvoopasnost substances and materials. The range of indicators and methods of their determination. - Enter. 01.01.91]. Moscow, Standartinform Publ., 2006. 100 p.
8. 07.08 №123-FZ]. Rossiyskaya gazeta [Russian newspaper]. 2008, I. 163.
