Сетевое байесовское моделирование аварий на железнодорожных переездах при транспортировании пожаровзрывоопасных грузов вблизи селитебных территорий.
Аннотация
Анализ нормативно-правовых документов показал, что в железнодорожной отрасли отсутствуют нормативные и методические документы по прогнозированию риска аварий при железнодорожном транспортировании опасных грузов с использованием сетей Байеса. Особую опасность и уязвимость для аварий представляют железнодорожные переезды на территориях муниципальных образований. В настоящем исследовании выполнено прогнозирование аварий на железнодорожных переездах при транспортировании пожаровзрывоопасных грузов вблизи селитебных территорий с использованием сетей Байеса и программного комплекса «GeNIe 3.0». Рассмотрен пример оценки зон поражения при аварии на реальном железнодорожном переезде в районе плотной жилой застройки территории муниципального образования. Практическая значимость состоит в том, что сетевое байесовское моделирование прогнозирования аварий на железнодорожных переездах при транспортировании не только пожаровзрывоопасных грузов, но и других опасных веществ вблизи густо населенных жилых кварталов позволяет провести предварительную оценку потенциальных угроз и заблаговременно разработать комплекс мероприятий по предотвращению возможных аварий.
Analysis of regulatory and legal documents has shown that the railway industry lacks regulatory and methodological documents on predicting the risk of accidents during the transportation of dangerous goods by rail using Bayesian networks. Railroad crossings on municipal territories pose a particular danger and vulnerability to accidents. In the present study, forecasting of accidents at railway crossings during transportation of fire-explosive cargo near residential areas using Bayesian networks and the software package "GeNIe 3.0" was performed. The example of assessment of damage zones in case of an accident at a real railway crossing in the area of dense residential area of a municipality is considered. The practical significance lies in the fact that the Bayesian network modeling of forecasting accidents at railway crossings when transporting not only fire-explosive cargoes, but also other hazardous substances near densely populated residential areas allows to conduct a preliminary assessment of potential threats and in advance to develop a set of measures to prevent possible accidents.
Analysis of regulatory and legal documents has shown that the railway industry lacks regulatory and methodological documents on predicting the risk of accidents during the transportation of dangerous goods by rail using Bayesian networks. Railroad crossings on municipal territories pose a particular danger and vulnerability to accidents. In the present study, forecasting of accidents at railway crossings during transportation of fire-explosive cargo near residential areas using Bayesian networks and the software package "GeNIe 3.0" was performed. The example of assessment of damage zones in case of an accident at a real railway crossing in the area of dense residential area of a municipality is considered. The practical significance lies in the fact that the Bayesian network modeling of forecasting accidents at railway crossings when transporting not only fire-explosive cargoes, but also other hazardous substances near densely populated residential areas allows to conduct a preliminary assessment of potential threats and in advance to develop a set of measures to prevent possible accidents.