Моделі надзвичайних ситуацій техногенного характеру для систем підтримки прийняття рішень

Автор(и)

  • Vadim Yakovenko Університет митної справи та фінансів вул. Вернадського, 2/4, м. Дніпро, Україна, 49000, Україна https://orcid.org/0000-0001-7762-5410
  • Yuliia Ulianovska Університет митної справи та фінансів вул. Вернадського, 2/4, м. Дніпро, Україна, 49000, Україна https://orcid.org/0000-0001-5945-5251
  • Tetiana Yakovenko Національний технічний університет «Дніпровська політехніка» пр. Д. Яворницького, 19, м. Дніпро, Україна, 49005, Україна https://orcid.org/0000-0003-1900-8283

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.201736

Ключові слова:

надзвичайна ситуація, нечітка ситуація, експертна інформація, системи підтримки прийняття рішень

Анотація

Розглядаються питання контролю та попередження виникненню надзвичайних ситуацій техногенного характеру. Завчасне виявлення критичних станів, точність та достовірність параметрів систем моніторингу є запорукою запобігання техногенним катастрофам різного рівня.

Запропоновано модель надзвичайної ситуації як нечіткої ситуації, що базується на теорії нечітких множин та понятті лінгвістичної змінної, визначена множина показників, які повністю описують вражаючі фактори надзвичайної ситуації. Множина показників є об’єднанням як кількісних, так і якісних даних. Показано, що запропонована нечітка модель узгоджується з характеристикам та умовами виникнення надзвичайної ситуації на об’єктах критичної інфраструктури і, в той же час, дає можливість обробки як кількісних так і якісних показників. Такий підхід дозволяє використовувати нечіткі відношення для формування груп подібності і будувати бази правил в системах підтримки прийняття рішень з урахуванням подібності ситуацій, що підвищує ефективність систем підтримки прийняття рішень.

В екстремальних умовах оперативне прийняття кваліфікованих управлінських рішень є найважливішою задачею, яка вирішується, в тому числі, за допомогою систем підтримки прийняття рішень. Оскільки для формування бази правил інтелектуальних системи необхідним є залучення експертів, в роботі запропоновано метод представлення та обробки експертних даних що дозволяє визначити характеристики їх узгодженості і обрати відповідний метод  обробки. Запропоновані підходи до моделювання надзвичайних ситуацій дозволять проводити ідентифікацію ситуацій з метою контролю, попередження та формуванні комплексу дій у випадку настання надзвичайної ситуації, що дозволить зберегти людські життя та природні ресурси

Біографії авторів

Vadim Yakovenko, Університет митної справи та фінансів вул. Вернадського, 2/4, м. Дніпро, Україна, 49000

Доктор технічних наук, професор

Кафедра комп’ютерних наук та інженерії програмного забезпечення

Yuliia Ulianovska, Університет митної справи та фінансів вул. Вернадського, 2/4, м. Дніпро, Україна, 49000

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерних наук та інженерії програмного забезпечення

Tetiana Yakovenko, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка» пр. Д. Яворницького, 19, м. Дніпро, Україна, 49005

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра економіки та економічної кібернетики

Посилання

  1. Loboichenko, V. (2019). Development of the procedure of identification of hazardous factors at low-tonnage chemical production objects. Problems of Emergency Situations, 2 (30), 176–186. Available at: http://repositsc.nuczu.edu.ua/bitstream/123456789/10608/1/15loboychenko.pdf
  2. Minimum standards for protection, gender and inclusion in emergencies (2018). International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies. Geneva, 116. Available at: https://media.ifrc.org/ifrc/wp-content/uploads/sites/5/2018/11/Minimum-standards-for-protection-gender-and-inclusion-in-emergencies-LR.pdf
  3. Portyanko, T. M., Rotte, S. V., Pshenyshnaia, N. M. (2018). Analysis of historical aspects of development of technogenic safety. Humanitarnyi visnyk. Ser.: Istorychni nauky, 12, 128–136.
  4. Jung, S., Woo, J., Kang, C. (2020). Analysis of severe industrial accidents caused by hazardous chemicals in South Korea from January 2008 to June 2018. Safety Science, 124, 104580. doi: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.104580
  5. Natural catastrophes and man-made disasters in 2018: “secondary” perils on the frontline (2019). Swiss Re Institute. No. 2/2019. Available at: https://www.swissre.com/dam/jcr:c37eb0e4-c0b9-4a9f-9954-3d0bb4339bfd/sigma2_2019_en.pdf
  6. Adikaram, K. K. N. B., Nawarathna, C. M. (2018). Business sector preparedness in disaster management: case study with businesses in Southern Sri Lanka in both aspects of natural and technological disasters. Procedia Engineering, 212, 918–920. doi: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2018.01.118
  7. Murray, S. L., Harputlu, E., Mentzer, R. A., Mannan, M. S. (2014). Modeling operators' emergency response time for chemical processing operations. Journal of Emergency Management, 12 (6), 479. doi: https://doi.org/10.5055/jem.2014.0211
  8. Su, J., Guo, C., Zang, H., Yang, F., Huang, D., Gao, X., Zhao, Y. (2018). A multi-setpoint delay-timer alarming strategy for industrial alarm monitoring. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 54, 1–9. doi: https://doi.org/10.1016/j.jlp.2018.02.004
  9. Zhang, Z.-X., Wang, L., Wang, Y.-M. (2018). An Emergency Decision Making Method Based on Prospect Theory for Different Emergency Situations. International Journal of Disaster Risk Science, 9 (3), 407–420. doi: https://doi.org/10.1007/s13753-018-0173-x
  10. Longo, F., Nicoletti, L., Padovano, A. (2019). Emergency preparedness in industrial plants: A forward-looking solution based on industry 4.0 enabling technologies. Computers in Industry, 105, 99–122. doi: https://doi.org/10.1016/j.compind.2018.12.003
  11. Zharikova, M., Sherstjuk, V. (2015). Development of the model of natural emergencies in decision support system. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (4 (73)), 62–69. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.37801
  12. Katsman, M. D., Rodkevich, O. G. (2015). Informative model of authentication ecologically of extraordinary near-accidents. Zbirnyk naukovykh prats Kharkivskoho natsionalnoho universytetu Povitrianykh Syl, 1 (42), 126–131. Available at: http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/4167
  13. Rogozin, A. S., Homenko, V. S. (2011). A mathematical model of liquidation of emergency situations. Problemy nadzvychainykh sytuatsiy, 14, 143–147. Available at: https://nuczu.edu.ua/sciencearchive/ProblemsOfEmergencies/vol14/Rogozin.pdf
  14. Grant, E., Salmon, P. M., Stevens, N. J., Goode, N., Read, G. J. (2018). Back to the future: What do accident causation models tell us about accident prediction? Safety Science, 104, 99–109. doi: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2017.12.018
  15. Lytvyn, V. V., Darevych, R. R., Dosyn, D. G., Melnyk, A. S., Mazur, A. A. (2011). Searching for Relevant Precedent Based on Adaptive Ontology. Shtuchnyi intelekt, 2, 35–44. Available at: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/58840
  16. Bimba, A. T., Idris, N., Al-Hunaiyyan, A., Mahmud, R. B., Abdelaziz, A., Khan, S., Chang, V. (2016). Towards knowledge modeling and manipulation technologies: A survey. International Journal of Information Management, 36 (6), 857–871. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.05.022
  17. Strelec, V. M., Loboichenko, V. M. (2013). Improvement in the method of expert estimates for the occupational risk. Problemy nadzvychainykh sytuatsiy, 17, 198–204. Available at: https://nuczu.edu.ua/sciencearchive/ProblemsOfEmergencies/vol17/23.pdf
  18. Pro identyfikatsiyu ta deklaruvannia bezpeky obiektiv pidvyshchenoi nebezpeky. Postanova vid 11.07.2002 No. 956. Kabinet Ministriv Ukrainy. Available at: http://zakon3.rada.gov.ua/laws/shou/956-2002-%D0%BF/page
  19. Melihov, A. N., Bershteyn, L. S., Korovin, S. Ya. (1990). Situatsionnye sovetuyushchie sistemy s nechetkoy logikoy. Moscow, 272.
  20. Ulianovskaya, Yu. (2016). Information technology for treatment of results expert estimation with fuzzy character input data. An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes, 5 (4), 55–60. Available at: https://www.infona.pl/resource/bwmeta1.element.baztech-dc538a41-176b-4ecf-8157-22272a913466

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-04-30

Як цитувати

Yakovenko, V., Ulianovska, Y., & Yakovenko, T. (2020). Моделі надзвичайних ситуацій техногенного характеру для систем підтримки прийняття рішень. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(4 (104), 30–37. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.201736

Номер

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти