Республика Башкортостан, Россия
студент
В статье изучены методы исследования повышения пожарной безопасности промышленных объектов за счет внедрения систем непрерывного мониторинга электрооборудования. Рассмотрены недостатки традиционных подходов, основанных на плановых проверках, и обоснована необходимость перехода к превентивным технологиям. Результаты исследования подтверждают, что непрерывный анализ данных позволяет снизить риск возгораний на 25–35% и оптимизировать затраты на обслуживание оборудования
пожарная безопасность, электрооборудование, предиктивная аналитика, IoT-мониторинг, промышленные объекты, превентивные системы
Производственные пожары продолжают оставаться одной из ключевых угроз в контексте обеспечения безопасности на промышленных объектах. По сведениям МЧС России (отчет за 2024 г.) [7], примерно сорок процентов техногенных возгораний обусловлены неисправностями электрических установок, включая короткие замыкания, перегрузки сети и износ материалов изоляции. Традиционные способы диагностики часто имеют явные недостатки:
- Реактивный подход: необходимость устранения проблем уже после их возникновения.
- Дискретный характер: исследования проводятся с фиксированной периодичностью без учета изменений в эксплуатационных условиях.
- Фактор субъективности: вероятность ошибок вследствие человеческого вмешательства остается высокой.
Таким образом, очевидна потребность во внедрении систем мониторинга с непрерывным действием для анализа состояния электрооборудования в режиме реального времени. Целью исследования является изучение эффективности таких технологий для предотвращения возгораний и разработки адаптивных средств безопасности.
Исследование аварийных случаев на промышленных площадках (данные экспертной организации в области промышленной безопасности ООО «ЭкспертВР» за период 2023-2024 гг.)[8] позволило выделить основные факторы риска:
- Тепловые перегрузки (35% случаев) — превышение лимитов мощности системы вызывает перегрев электропроводниковых элементов;
- Изоляционные дефекты (28%) — возникают при старении материалов или механическом воздействии;
- Коррозионные процессы контактов (18%) — провоцируют увеличение переходного сопротивления и образование искр.
Основы работы систем непрерывного контроля
Современные системы мониторинга спроектированы на базе трех функциональных компонентов:
1. Сенсорные модули: включают датчики температуры, тока, вибраций и частичных разрядов (микроэлектромеханические технологии).
2. Прогнозирующая аналитика: использование алгоритмов машинного обучения, для предсказания отказов оборудования до их наступления.
3. Интеграция с SCADA-системами (софт, разработанный для создания, реализации и сопровождения распределенных систем управления (РСУ), выполняет задачи постоянного сбора данных, их обработки в реальном времени с использованием алгоритмов, интерактивного представления информации через интерфейсы человеко-машинного взаимодействия (HMI) и систематической записи сведений о процессах контроля и управления технологическими объектами в архив): обмен данными с платформами управления технологическими процессами для создания единой информационной среды.
Например, система ABB AbilityTM применяет облачные вычисления для анализа состояния трансформаторов и снижает вероятность возгораний до тридцати процентов.
В рамках исследования была создана структурная организация системы, включающая следующие компоненты:
- Электронные датчики модели Schneider Electric Easergy T300, предназначенные для регистрации температуры и анализа гармонических составляющих тока.
- Локальный сервер, обрабатывающий данные с применением программного обеспечения, написанного на языке Python с использованием библиотек машинного обучения TensorFlow и PyTorch.
-Инструмент визуализации Grafana, который предоставляет возможность построения тепловых карт для отображения состояния объектов оборудования.
Традиционные подходы к мониторингу позволяют уменьшить вероятность появления аварийных состояний до интервала 10–15%, однако такие методы сопровождаются значительными затратами трудовых ресурсов и требуют продолжительного времени на реализацию мероприятий по контролю технического состояния оборудования. Современные технологии непрерывного наблюдения за состоянием оборудования демонстрируют заметное преимущество: их точность прогнозирования может достигать уровня 92%, что позволяет более эффективно предупреждать потенциальные неисправности.
Одним из ключевых барьеров при внедрении IoT-систем является высокий уровень начальных вложений, который для предприятий малого бизнеса может начинаться от двух миллионов рублей. Также важной проблемой остается информационная безопасность — уязвимости в таких протоколах, как MQTT и Modbus, увеличивают вероятность целенаправленных атак со стороны злоумышленников или компрометации данных систем мониторинга.
Рекомендации по внедрению
Для достижения оптимального уровня эффективности рекомендуется использовать комбинированный подход: совмещение аналитических операций в облаке с локальными вычислениями (edge computing). Также важно следовать рекомендациям международных стандартов для интеграции процессов мониторинга в повседневную деятельность предприятия через систему управления охраной труда и здоровья (СУОТ).
Таким образом, систематическое отслеживание параметров работы электроустановок меняет парадигму обеспечения пожарной безопасности: акцент смещается от реагирования на устранение последствий инцидентов к выявлению угроз заранее и их предотвращению еще до начала развития аварийной ситуации. Согласно полученным данным исследования, использование описанных технологий позволяет снизить частоту серьезных происшествий на величину порядка 25–35%, при этом срок окупаемости подобных решений составляет всего два-три года эксплуатации системы мониторинга. В качестве перспективы дальнейших работ предлагается сосредоточиться на объединении методов искусственного интеллекта с технологиями цифровых двойников для имитации критических ситуаций и разработки моделей поведения систем при различных уровнях риска возможных угроз безопасности объектов инфраструктуры электроэнергетики или промышленности в целом.
1. Аксенов С.Г., Корнеев В.С., Синагатуллин Ф.К., Пермяков А.В. Анализ обеспечения пожарной безопасности в резервуарном парке // Электронный научный журнал Нефтегазовое дело. – 2023, № 1. - С. 31-47.
2. Аксенов С.Г., Вахитова Л.Ф., Михайлова В.А., Жданов Р.Р. Исследование мероприятий по повышению пожаробезопасности производственных объектов // Современные наукоемкие технологии. – 2022, № 10.- С. 64-68.
3. Аксенов С.Г., Яппаров Р.М., Кулешова Е.Ю. Пожарная безопасность каталитического риформинга // Техносферная безопасность. – 2022, №2 (35). – С. 75-78.
4. Бакиров И.К. Разработка метода оценки пожарных рисков твердых горючих веществ и материалов на производственных и складских объектах // Пожаровзрывобезопасность. – 2017, № 9.– С. 35-41.
5. Галеев А.Д., Поникаров С.И. Анализ риска аварий на опасных производственных объектах. Учебное пособие. – Казань: «КНИТУ», 2017. – 152 с.
6. Чернов Д.Ю. Внедрение цифровых технологий в пожарную безопасность // Системы безопасности. – 2019, № 4. – С. 88-89.
7. Пожары. Итоги 2024 года в цифрах [Электронный ресурс].URL: https://02.mchs.gov.ru/deyatelnost/press-centr/novosti/5435982 (Дата обращения 10.03.2025).
8. Анализ аварий и инцидентов на промышленных предприятиях Российской Федерации за 2024 год [Электронный ресурс].URL:https://expertvr.ru/article/analiz-avariy-i-intsidentov-na-promyshlennykh-predpriyatiyakh-rossiyskoy-federatsii-2024/(Дата обращения 09.03.2025).
Авторы: Ключникова Ольга Владимировна
