Территория Арктики с каждым годом подвергается все большему воздействию на экосистему в связи с активизацией освоения ресурсов. Активное освоение ресурсов приводит к увеличению числа промышленных объектов и стационарных топливных хранилищ, многие из которых уже выработали своей проектный ресурс эксплуатации и производится пролонгация срока службы данных объектов техносферы. Как показывает практика аварийности за 2020 год на объектах топливохранилищ на территории Арктики мониторинг за состоянием данных объектов в силу значительной удаленности и сложных погодных условий организован слабо, чему свидетельствуют многочисленные нарушения и возникающие чрезвычайные ситуации. Необходимо опережающими темпами создание комплексных систем безопасности основанных на современных методах мониторинга и прогнозирования рисков, в целях предупреждения аварийных состояний и недопущения чрезвычайных ситуаций в Арктической зоне. В настоящей работе на основе анализа чрезвычайных ситуаций, возникших в 2020 году в Арктической зоне Красноярского края производилось моделирование развития событий при аварийном розливе нефтепродуктов на нефтебазе. Выполнена оценка площади розлива нефтепродуктов на суше и в водоеме. Для моделирования аварийной ситуации был применен программный продукт Toxy+risk, и методика нейросетевого прогнозирования с использованием библиотеки Scikit-Learn на языке программирования python
чрезвычайная ситуация, нефть, риск, угроза, имитационное моделирование, прогнозирование, нейросетевая модель
1. Москвичёв В.В., Бычков И.В., Потапов В.П., Тасейко О.В., Шокин Ю.И. Информационная система территориального управления рисками развития и безопасностью // Вестник РАН, 2017. - том 87, No8. - с. 696-705. EDN: https://elibrary.ru/ZBBDCH DOI: https://doi.org/10.7868/S0869587317080035
2. Москвичёв В.В., Ничепорчук В.В., Потапов В.П., Тасейко О.В., Фалеев М.И. Информационное обеспечение мониторинга и рисков развития социально-природно-техногенных систем // Проблемы анализа риска. - 2018. - Т.15. - No2. - С. 56-77. EDN: https://elibrary.ru/XNSIWD
3. Медведева О., Соловьева С. Методика стоимостной оценки ущерба, причиняемого загрязнением атмосферного воздуха / О. Медведева, С. Соловьева // Вопросы оценки. - 2016. - No 4 (86). - С. 2-6. EDN: https://elibrary.ru/XEHNZR
4. Коровин, Г. Н. Методика расчета некоторых параметров низовых лесных пожаров. / Г. Н. Коровин // Сборник научно-исследоват. работ по лесному хозяйству / Труды ЛенНИИЛХ. Вып. XII - Л., 1969. - С. 244-262.
5. Доррер, Г. А. Динамика лесных пожаров. / Г. А. Доррер. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2008. - 404 с. EDN: https://elibrary.ru/QLAFBV
6. Волчек, А.А. Нейросетевые средства прогнозирования для контроля паводка / А.А. Волчек // Материалы Международной научно-практической конференции "Обеспечение экологической безопасности - путь к устойчивому развитию Казахстана", 23-24 февраля 2010. / Тараз: "Сенiм", 2010. - С. 83-16.
7. Чучуева, И.А. Прогнозирование временных рядов при помощи модели экстраполяции по выборке максимального подобия / И.А. Чучуева // Наука и современность: сборник материалов Международной научно-практической конференции. - Новосибирск, 2010. - С. 187 - 192.
8. Yaroslav Grebnev, Alexander Moskalev, Anatoliy Vershkov, Albina Gazizulina. The practice of connectionist model for predicting forest fires in the Arctic zones of the Krasnoyarsk Territory.International Journal of System Assurance Engineering and Management Int J Syst Assur Eng Manag. 2019. P.1-9. DOI: https://doi.org/10.1007/s13198-019-00786-w
9. Вержичинская С.В., Дигуров Н.Г., Синицин С.А. Химия и технология нефти и газа: учебное пособие. - 2-е изд. - М.: ФОРУМ, 2009. - 400с. EDN: https://elibrary.ru/ZVITPL
10. Калинина Т.А. Химия нефти и газа: учебно-методический комплекс. - Москва: Проспект, 2017. - 200с.
11. Нейроинформатика / А. Н. Горбань [и др.]. - Новосибирск: Наука, СО РАН, 1998. -296 с. EDN: https://elibrary.ru/THUBDT
12. Гребнев Я. В., Яровой А. В. Мониторинг и прогнозирование паводков на территории красноярcкого края использованием нейросетевых алгоритмов // сибирский пожарно-спасательный вестник. 2018. No 3 (10). С. 13-16. EDN: https://elibrary.ru/YLRUBF
13. Автоматизированная система моделирования обстановки Toxy+risk. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://toxi.ru.
14. Phyton. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://www.python.org.
15. Методика определения расчётных величин пожарного риска на производственных объектах/ Министерства РФ по делам ГО, ЧС и ликвидации последствий стихийных бедствий. Москва 2009 г.
16. РД 13.020.00-КТН-148-11 "Методическое руководство по оценке степени риска аварий на магистральных нефтепроводах и нефтепродуктопроводах".
17. Приказ Ростехнадзора от 20.04.2015 No 158 "Об утверждении Руководства по безопасности "Методика моделирования распространения аварийных выбросов опасных веществ".
18. Методикой определения расчётных величин пожарного риска на производственных объектах/ Министерства РФ по делам ГО, ЧС и ликвидации последствий стихийных бедствий. Москва 2009 г.
