Программа для проверки соответствия противопожарных разрывов нормативно-техническим требованиям на генеральном плане нефтегазохимических комплексов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Генеральный план предприятия является инструментом эффективного использования территории, который обеспечивает размещение объектов с учетом технологических связей и функционального зонирования, что позволяет повысить производительность завода и снизить логистические расходы. Автоматизация генерального плана может способствовать улучшению качества проектирования, как за счет исключения ошибок, связанных с человеческим фактором, так и за счет перебора большего количества вариантов для нахождения оптимального решения. Программный комплекс позволит мгновенно генерировать новые схемы расположения объектов в зависимости от изменения текущих условий, предлагая несколько вариантов для выбора. Для автоматизированного размещения объектов на генеральном плане необходимо учитывать множество факторов. Программа, среди прочего, должна выполнять следующие функции: определять фактические минимальные расстояния между объектами, содержать данные о нормативных противопожарных расстояниях, сравнивать фактические минимальные расстояния с нормативными, выявлять случаи несоблюдения требований нормативно-технической документации и формировать отчет о фактических и нормативных расстояниях. Для реализации этих задач была разработана специализированная программа для проверки соответствия противопожарных расстояний нормативно-техническим требованиям на генеральном плане. Модуль является первым этапом для автоматизации проектирования генплана.

Об авторах

Глеб Олегович Воронцов

ФГБОУ ВО Кубанский государственный университет

Email: vorontsovgo95@gmail.com
Краснодар

Анна Владимировна Коваленко

ФГБОУ ВО Кубанский государственный университет

Email: savanna-05@mail.ru
Краснодар

Список литературы

  1. 1. ВОРОНЦОВ Г.О., КОВАЛЕНКО А.В. Математические модели для автоматизации генерального плана про-мышленного предприятия // Прикладная математика: со-временные проблемы математики, информатики и моде-лирования: Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции, молодых ученых, Красно-дар, 15–21 апреля 2024 года. – Краснодар: Краснодар-ский ЦНТИ – филиал ФГБУ "РЭА" Минэнерго России, 2024. – С. 85–89. 2. ВОРОНЦОВ Г.О., КОВАЛЕНКО А.В. Математические модели для автоматизированного размещения объектов на территории промышленного предприятия // При-кладная математика и вопросы управления. – 2025. – №1. – С. 84–92. – doi: 10.15593/2499-9873/2025.1.06.3. ВОРОНЦОВ Г.О., КОВАЛЕНКО А.В., ОВСЯННИКО-ВА А.В. Классические методы оптимизации для авто-матизированного размещения объектов на территории промышленного предприятия // Нелинейный мир. – 2024. – Т. 22, №4. – С. 20–27. – doi: 10.18127/j20700970-202404-03.4. КОВАЛЕНКО А.В., ВОРОНЦОВ Г.О. Оптимизация компоновки завода с помощью алгоритма машинного обучения // Прикладная математика: современные про-блемы математики, информатики и моделирования: Ма-териалы V Всероссийской научно-практической конфе-ренции молодых ученых. – 2023. – С. 380–383.5. Правила устройство электроустановок (ПУЭ). – 6-е изд.6. СП155.13130.2014 Склады нефти и нефтепродуктов. Требования пожарной безопасности.7. СП4.13130.2013 Системы противопожарной защиты. Ограничение распространения пожара на объектах за-щиты. Требования к объемно-планировочным и кон-структивным решениям. 8. BÉNABÈS J., BENNIS F., POIRSON E. et al. Interactive op-timization strategies for layout problems // Int. Journal on In-teractive Design and Manufacturing (IJIDeM). – 2010. – Vol. 4(3). – P. 181–190. – doi: 10.1007/s12008-010-0100-x.9. SCHOLZ D., JAEHN F., JUNKER A. Extensions to STaTS for practical applications of the facility layout problem // Eu-ropean Journal of Operational Research. – 2010. – Vol. 204(3). – P. 463–472. – doi: 10.1016/j.ejor.2009.11.012.10. XIE W., SAHINIDIS N.V. A branch-and-bound algorithm for the continuous facility layout problem // Computers and Chemical Engineering. – 2008. – Vol. 32. – P. 1016–1028. – doi: 10.1016/j.compchemeng.2007.05.003.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».