Krasnoyarsk, Russian Federation
Krasnoyarsk, Russian Federation
Krasnoyarsk, Russian Federation
UDC 624.13
The article discusses the implementation of artificial intelligence in the fire safety of small-capacity nuclear power plants. It proposes the use of a risk-based approach and mathematical tools to create computational models. The article formulates proposals for assessing the fire risk of small-capacity nuclear power plants and the procedure for assessing the current fire risk. The use of artificial intelligence allows for the implementation of a fire risk management mechanism for small-capacity nuclear power plants, where the assessment of fire risk is based on the examination of identification features. The authors have shown that in assessing fire risk, it is important not only to identify deviations from existing regulations, but also to take measures to compensate for these deviations, as well as measures to further enhance the fire safety of the ASMM to the level of implementing the single failure principle. Modern approaches to the creation of artificial intelligence for fire safety, despite the specific country, industry, and individual system features, have a common system basis. Mathematical theory of systems allows for the development of a mathematical model that not only allows for the expression of both the system basis and the system shell in a single mathematical system of fire safety, but also explains and measures the structure of systemic event interactions between them based on a mathematical model of the subject and subject methods for accounting and managing the probabilistic and value-based mathematical distributions of sets of events in the field of fire safety and the economy of ASMM. A modular structure of the initial stage of artificial intelligence for fire safety, ASMM, has been proposed to create the technology.
fire safety, low-power nuclear power plant, generative artificial intelligence, fire risk, identification feature, single failure principle
Результаты внедрения искусственного интеллекта в пожарную безопасность атомных станций малой мощности (АСММ) [3,4] могут коренным образом повлиять на обеспечение пожарной безопасности объектов АСММ. Исходя из функционального назначения АСММ, их предполагаемое строительство предусматривается на отдаленных территориях, поэтому основные особенности обеспечения пожарной безопасности связаны с их противопожарной защитой [7, 8].
На первых этапах внедрения ИИ ПБ следует ожидать генерацию принципиально новых требований противопожарной защиты АСММ вне зависимости от нормативной базы по пожарной безопасности той или иной страны, новые подходы к решению управленческих задач и анализа рисков, генерация экономически взвешенных противопожарных мероприятий на этапах проектирования, строительства и эксплуатации.
Дальнейшее развитие ИИ ПБ связано с технологическими решениями, основанными на прогнозировании, диагностике, взаимодействии и увязывании с системами защиты, автоматики и управления разного уровня, формализации и протоколировании событий. Мониторинг совокупности пассивных и активных элементов противопожарной защиты, решений по ограничению пожарной нагрузки, подготовки персонала и иных положений комплекса организационно-технических мероприятий формирует интегральную оценку пожарного риска для поддержки управленческих решений, направленных на обеспечение безусловной реализации наилучшим образом принципа единичного отказа.
В настоящее время оценка состояния пожарной безопасности осуществляется посредством проверки объекта, на разных стадиях жизненного цикла, надзорным органом на соответствие установленным нормам и правилам в области пожарной безопасности. Однако, стандарты и нормы по пожарной безопасности, применяемые в разных странах, имеют довольно существенные различия. Поэтому «встраивание» каждый раз проектных решений АСММ в нормативную базу страны, в которой предполагается строительство станции, достаточно сложный процесс с не всегда понятной процедурой экспертизы. С другой стороны, адекватность любой оценки пожарной опасности - вопрос субъективного суждения, как бы не был опытен и компетентен эксперт. Вместе с тем, выполнение всех нормативных требований по пожарной безопасности не может гарантировать отсутствие возможности возникновения пожара и наступления его последствий. Существует множество параметров, так или иначе, влияющих на возникновение и развитие пожара, но не включенных в технические нормы. Например, это поведение человека, менталитет и культура безопасности населения, климатические условия, принятые технологические процессы строительства и эксплуатации, уровень подготовки и оснащение подразделений по тушению пожаров, пространственная разобщенность и т.д.
Таким образом, традиционный "предписывающий" подход, при котором предполагается твердое применение всего перечня нормативных документов, в принципе не может обеспечить более или менее объемное исследование пожарной безопасности АСММ, а безусловное исполнение предписания надзорного органа не может гарантировать абсолютную пожарную безопасность, тем более реализацию принципа единичного отказа. Поэтому, нет никакого единственно правильного или неправильного метода обеспечения пожарной безопасности атомной станции малой мощности.
Представляется, что, весьма логично, для обеспечения пожарной безопасности атомных станций малой мощности применить риск-ориентированный подход. Этому есть строгое математическое объяснение: риском, функцией риска или средним риском называется математическое ожидание значения функции потерь, т.е.:
R=M[L(d(x),x)]
где, R – численное значение риска, М – операция математического ожидания.
В основу научной идеи легло понимание того, что исходная информация о нарушении норм пожарной безопасности зачастую бывает недостаточно достоверной, некоторая часть информации о безопасности объекта имеет качественный характер и не поддается количественной оценке [6]. Имеют место и субъективные ошибки специалистов при выявлении технических параметров и, наконец, малозначимость получения абсолютно точных значений пожарного риска.
Для оценки пожарного риска за рубежом наиболее часто применяются стандарты OHSAS, CPR, SFPE, NFPA, PAS, NORSOK STANDARD, DNV-OSS, NASA-STD, OPITO APPROVED STANDARD, BRITISH STANDARD, в которых оценка пожарного риска представляется как систематическая и структурированная модель для определения адекватности существующих мер предотвращения пожара и определение необходимости дополнительных противопожарных мероприятий [12].
Вместе с тем, часто при исследовании действительно сверхсложных систем и проблем, к которым как раз и относится система обеспечения пожарной безопасности АСММ, одной статистической информации будет явно недостаточно, дополнительно требуется привлечение специальной экспертной информации, информации о состоянии элементов противопожарной защиты, систем защиты и автоматизации станции и т.д. Основная сложность в оценке пожарных рисков состоит в том, что в процессе оценки состояния пожарной безопасности имеем дело не с самим значением риска, а его идентификационным признаком.
Процедура оценивания текущего пожарного риска, вне зависимости от положения АСММ в интервале жизненного цикла, состоит из четырех этапов:
- приготовление портфеля И-признаков (идентификационных признаков) пожарной безопасности, оптимального для АСММ;
- экспертиза И-признаков из оптимально приготовленного портфеля;
- идентификация текущего состояния пожарной безопасности АСММ по результатам экспертизы И-признаков;
- расчет оценки пожарного риска АСММ при текущем состоянии его безопасности, идентифицированном на основе экспертизы И- признаков.
Идентификация пожарных рисков важна для получения их количественных значений для обеспечения возможности управления этими рисками, чтобы учесть многочисленные факторы, влияющие на обоснованно принимаемые решения. Использование искусственного интеллекта даёт возможность запустить механизм управления пожарными рисками АСММ.
Оценка пожарного риска – систематическая и структурированная оценка состояния обеспечения пожарной безопасности АСММ, выражаемая в понятных условных единицах. В оценке пожарного риска важны не только выявленные отступления от действующих нормативов (как это происходит при осуществлении мероприятий по контролю органами надзора), но и меры, компенсирующие эти отступления и дополнительно усиливающие защищенность АСММ от пожара до уровня реализации принципа единичного отказа.
В последние годы, специалистами СибПСА [13] развивалось понимание пожарной безопасности и экономики пожарной безопасности: и пожарная безопасность, и экономика пожарной безопасности — это всегда субъектная пожарная безопасность и субъектная экономика пожарной безопасности, измеряемые математически на основе математической модели субъекта и субъектных методов учета и управления вероятностными и ценностными математическими распределениями множеств событий в области пожарной безопасности и ее экономики.
Современные подходы к созданию ИИ ПБ, несмотря на специфические страновые, отраслевые и индивидуальные системные особенности, имеют общий системный базис. Математическая теория систем [6] позволяет разработать такую математическую модель, которая открывает возможность не только выразить в единой математической системе пожарной безопасности и системный базис, и системную оболочку, но также объяснить и измерить структуру системных событийных взаимодействий между ними. Совокупности событий, между которыми существуют только вероятностные связи называются свободными множествами событий. Совокупности событий, между которыми существуют и вероятностные, и операционные связи называются системами событий. События, которые имеют отношение к мероприятиям, обеспечивающим пожарную безопасность, названы барьерными событиями, а математическая модель совокупности барьерных событий — совокупным барьером, который вместе с совокупным субъектом и совокупным объектом является одним из трех основных событийных фигурантов разработанной гиперсценарно-модульной модели системы пожарной безопасности объектов.
Предлагаемые математические модели ИИ ПБ могут иметь модульную структуру, например, на начальном этапе, состоять из пяти расчётных блоков, представленных в таблице. В частности, применяются: математическая модель расчёта управления множеством барьерных событий при данном стечении событий-обстоятельств из множества заданного уровня пожарной безопасности на основе формул субъектных рисков и математическая гипер-сценарная модель расчёта динамики множества событий-обстоятельств заданного уровня пожарной безопасности, основанная и включающая готовые модули детерминированных, имитационных и вероятностных сценарных моделей [12,13]. Эти расчетные модели также применимы для каждого уровня жизненного цикла АСММ.
Таблица. Расчетные модули начального этапа искусственного интеллекта пожарной безопасности АСММ
|
№ |
Модуль |
Назначение |
Основные технические характеристики |
Преимущества |
|
1 |
Автоматизация и роботизация |
|||
|
1.1 |
Распределенная
|
Детектирование |
Минимальный порог |
Раннее обнаружение |
|
1.2 |
Мониторинг индикаторных газов |
Детектирование пожаров на этапе нагрева |
Контроль пожаров и аварийных ситуаций |
Сверхраннее обнаружение |
|
1.3 |
Пожарные роботы
|
Комбинированное локальное пожаротушение
|
Сверхдальняя компактная водяная струя для охлаждения конструкций и пожаротушения |
Прогнозное пожаротушение на решающем направлении |
|
2 |
Управление и организационно-технические мероприятия |
|||
|
2.1 |
Интегральная оценка пожарных рисков |
Поддержка управленческих решений |
Интеграция систем защиты, автоматизации и оперативного управления пожарной безопасностью |
Мониторинг состояния пожарной безопасности |
|
2.2 |
Генерация новых управленческих решений |
Анализ большого объема данных |
Новые подходы к решению управленческих задач и анализа рисков |
Взвешенный комплекс |
|
3 |
Диагностика и ресурсное обеспечение |
|||
|
3.1 |
Диагностика состояния систем и средств |
Контроль качества |
Оценка состояния |
Отслеживание состояния элементов |
|
3.2 |
Формализация планов |
Автоматизация протоколирования |
Назначение планово-предупредительных ремонтов |
Организация ремонтов и замены |
|
4 |
Подготовка персонала |
|||
|
4.1 |
Подготовка технологического персонала |
Участие в предупреждении пожаров |
Непрерывное повышение уровня квалификации, практические тренировки |
Практические навыки |
|
4.2 |
Подготовка специального технологического состава |
Тушение пожаров |
Физиологическое, психологическое состояние персонала, позволяющее выполнение работ по ликвидации пожаров и аварий |
Оценка компетентности |
|
5 |
Контроль противопожарного режима |
|||
|
5.1 |
Порядок при производстве работ |
Контроль организации работ |
Соблюдение проектных требований |
Мониторинг |
|
5.2 |
Порядок поведения персонала |
Контроль обучения |
Программы обучения |
Учет порядка и сроков |
По мнению авторов статьи технологии искусственного интеллекта для обеспечения пожарной безопасности атомных станций малой мощности позволит автоматизировать процесс контроля пожарной безопасности на новом уровне. Реализация ИИ ПБ будет способствовать не только генерации новых управленческих решений и подходов, но формировать предложения по оптимизации нормативной правовой базы противопожарной защиты АСММ.
Выводы:
- возможно создание дополнительного эшелона противопожарных мероприятий, направленных на реализацию принципа единичного отказа АСММ, генерируемых искусственным интеллектом;
- имеющийся научный потенциал и практические наработки ведущих научных организаций страны позволяют разработать технологии искусственного интеллекта для обеспечения пожарной безопасности атомных станций малой мощности.
1. Technical Regulations on the Safety of Buildings and Structures, Federal Law [Electronic resource]: with amendments and additions. Date of update: 02.07.2013. Access from the system GARANT.
2. Technical Regulations on Fire Safety Requirements, Federal Law [Electronic resource]: with amendments and additions. Date of update: 27.12.2018. Access from the system GARANT.
3. Small-Scale Nuclear Power Plants: A New Direction for Energy Development: Vol. 2 / edited by Acad. RAS A. A. Sarkisov. — Moscow: Akadem-Print, 2015. — 387 p.: ill. — ISBN 978-5-906324-04-7.
4. Small-capacity nuclear power plants [Electronic resource] rosatom.ru Directions of activity.
5. Norms of construction design of nuclear power plants with various types of reactors. Rules and regulations in nuclear power engineering PIN AE-5.6.
6. Vorobyov O.Yu. Eventology. Krasnoyarsk: SFU, 2007. 435p.
7. Amelchugov S.P., Baturo A.N., Sedov D.V., Nikulin M.A. To the question of fire protection of small-capacity nuclear power plants with the RITM-200N reactor unit in the Arctic // Siberian Fire and Rescue Bulletin. 2023. No. 4 (31). Pp. 160-168. DOI: https://doi.org/10.34987/vestnik.sibpsa.2023.68.43.017; EDN: https://elibrary.ru/KVUHQX
8. Amelchugov S.P., Sergeev I.Yu., Baturo A.N., Brot A.V. Features of Ensuring Fire Safety of Small-Power Nuclear Power Plants in the Arctic Region // Siberian Fire and Rescue Bulletin. 2025. No. 3 (37). Pp. 200-207. DOI: https://doi.org/10.34987/vestnik.sibpsa.2025.72.44.018; EDN: https://elibrary.ru/GQNSMB
9. Small Modular Reactors: Challenges and Opportunities. OECD-NEA.org. 2021. 10. Solovyov S.L., Zaryugin D.G., Kalyakin S.G., Leskin S.T. Determination of the Main Directions of Development of Small-Power Nuclear Power Plants // Izvestiya vuzov. Yadernaya energetika. 2022. No. 1. Pp. 22−31.
10. Solov'ev S.L., Zaryugin D.G., Kalyakin S.G., Leskin S.T. Opredelenie osnovnyh napravleniy razvitiya atomnyh stanciy maloy moschnosti // Izvestiya vuzov. Yadernaya energetika. 2022. № 1. S. 22−31. DOI: https://doi.org/10.26583/npe.2022.1.02; EDN: https://elibrary.ru/XHMGEI
11. Litvintsev K. Yu., Amelchugov S. P., Dekterev A. A. Methodology for Determining the Estimated Values of Fire Risk in Protection Facilities Based on the Field Method of Fire Modeling // GIAB. 2009.
12. Amelchugov S.P., Vorobyov O.Yu., Dektyarev A.D., Amelchugova S.V., Klochkov S.V. Methodology for Assessing and Calculating Fire Risk. Krasnoyarsk: Research Institute of Fire Safety Problems, 2012. — 220 p.
13. Amelchugov S.P., Baturo A.N., Martinovich N.V., Brot A.V., Nepriyatel Yu.N. Complex systems for detecting fires at an early stage // Siberian Fire and Rescue Bulletin. 2025. No. 3 (38). Pp. 223-230. DOI: https://doi.org/10.34987/vestnik.sibpsa.2025.21.53.021; EDN: https://elibrary.ru/VQKBDJ
