Влияние измерительной конфигурации на точность оперативной оценки параметров пожара в горной выработке

Целью работы являлось установление влияния измерительной конфигурации на точность нейросетевой оценки расстояния до очага и текущей мощности тепловыделения пожара в горной выработке. Набор данных был сформирован по результатам многопараметрического моделирования в программном комплексе Fire Dynamics Simulator при варьировании скорости вентиляционного потока, пиковой мощности тепловыделения и времени ее достижения. В качестве входных данных нейросетевой модели использовались временные окна значений температуры и концентрации оксида углерода продолжительностью 30 с, а также скорость вентиляционного потока. Сопоставлены семь измерительных конфигураций: одно- и двухточечные схемы с использованием только температуры или только концентрации CO, а также одно-, двух- и трехточечные схемы с совместным использованием обоих каналов. Результаты оценивались по пяти независимым повторам вычислительного эксперимента. Установлено, что совместное использование температуры и концентрации CO обеспечивает наиболее выраженное снижение ошибок. Переход от одноточечной комбинированной конфигурации к двухточечной дополнительно уменьшил среднюю абсолютную ошибку определения расстояния до очага на 19,6%, а оценки текущей мощности тепловыделения – на 23,0%. При этом добавление третьей комбинированной точки обеспечило существенно меньший дополнительный эффект. Характер различий между конфигурациями в целом сохранялся и при анализе 90-го процентиля абсолютной ошибки. В рамках принятой постановки задачи двухточечная комбинированная конфигурация может рассматриваться как рационально достаточная среди исследованных измерительных схем.

Федоткин И. О. Влияние измерительной конфигурации на точность оперативной оценки параметров пожара в горной выработке // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2026. – № 10-1. – С. 152–161. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_101_0_152.

Федоткин Илия Олегович — аспирант, Университет науки и технологий МИСИС, e-mail: fedotkin.iliya@gmail.com, ORCID ID: 0009-0004-2399-480X. 

1. Wang W., Wu J., Ren H., Li Z., Yi H., Guo Y., Shang X., Shu C.-M. Study on the toxicity of fire smoke from mining conveyor belts // Journal of Thermal Analysis and Calorimetry. 2025, vol. 150, no. 1, pp. 201—210. DOI: 10.1007/s10973-024-13924-9.

2. Bi L., Liu Y., Zhong D., Wen L. Multi-objective real-time planning of evacuation routes for underground mine fires // Applied Sciences. 2024, vol. 14, no. 17, article 7521. DOI: 10.3390/app14177521.

3. Баловцев С. В., Скопинцева О. В., Куликова Е. Ю. Анализ аварийности и тенденции развития аэрологической безопасности угольных шахт // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2024. — № 12. — C. 135—149. DOI: 10.25018/0236_1493_2024_12_0_135.

4. Хоанг Хунг Тханг, Голик В. И. Анализ ключевых факторов, влияющих на безопасность при отработке угольных пластов в шахтах провинции Куангнинь, Вьетнам // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2026. — № 3. — С. 152—169. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_3_0_152.

5. Ran D., Cheng J., Zhang R., Wang Y., Wu Y. Damages of underground facilities in coal mines due to gas explosion shock waves: An overview // Shock and Vibration. 2021, vol. 2021, article 8451241. DOI: 10.1155/2021/8451241.

6. Скопинцева О. В., Рыбичев А. А., Баловцев С. В. Нейтрализация взрывчатых свойств остаточных углеводородов угольных пластов газонаполненными растворами поверхностно-активных веществ // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2025. — № 11. — С. 140—152. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_11_0_140.

7. Коршунов Г. И., Мироненкова Н. А., Полещук А. А. Актуальные методы определения очагов самовозгорания на угольных шахтах // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2025. — № 5. — С. 169—180. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_5_0_169.

8. Yuan L., Thomas R. A., Zhou L. Characterization of a mine fire using atmospheric monitoring system sensor data // Mining Engineering. 2017, vol. 69, no. 6, pp. 57—62. DOI: 10.19150/me.756.

9. Babrauskas V., Peacock R. D. Heat release rate: The single most important variable in fire hazard // Fire Safety Journal. 1992, vol. 18, no. 3, pp. 255—272. DOI: 10.1016/0379-7112(92)90019-9.

10. Salami O. B., Kumar A. R., Aamir I., Pushparaj R. I., Xu G. Enhancing fire safety in underground mines: Experimental and large eddy simulation of temperature attenuation, gas evolution, and bifurcation influence for improved emergency response // Process Safety and Environmental Protection. 2024, vol. 183, pp. 260—273. DOI: 10.1016/j.psep.2023.12.056.

11. Кожевин Д. Ф., Самигуллин Г. Х. Определение мощности теплопоглощения огнетушащих порошковых составов при тушении пожаров на объектах угольной отрасли // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2026. — № 3. — С. 136—151. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_3_0_136.

12. Zhou L., Yuan L., Thomas R., Bahrami D., Rowland J. An improved method to calculate the heat release rate of a mine fire in underground mines // Mining, Metallurgy & Exploration. 2020, vol. 37, pp. 1941—1949. DOI: 10.1007/s42461-020-00276-9.

13. Bahrami D., Zhou L., Yuan L. Field verification of an improved mine fire location model // Mining, Metallurgy & Exploration. 2021, vol. 38, pp. 559—566. DOI: 10.1007/s42461-020-00314-6.

14. Cao Y., Ma H., Wang S., Zhang Y. Building fire location predictions based on FDS and hybrid modelling // Buildings. 2025, vol. 15, no. 12, article 2001. DOI: 10.3390/buildings15122001.

15. Yang Y., Zhang G., Zhu G., Yuan D., He M. Prediction of fire source heat release rate based on machine learning method // Case Studies in Thermal Engineering. 2024, vol. 54, article 104088. DOI: 10.1016/j.csite.2024.104088.

16. Yuan L., Zhou L., Smith A. C. Modeling carbon monoxide spread in underground mine fires // Applied Thermal Engineering. 2016, vol. 100, pp. 1319—1326. DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2016.03.007.

17. Копылов Н. П., Федоткин Д. В., Карпов А. В., Сушкина Е. Ю. Моделирование тушения пожаров нефтепродуктов в резервуарах с применением водопенных огнетушащих веществ // Безопасность труда в промышленности. — 2020. — № 8. — С. 14—22. DOI: 10.24000/0409-2961-2020-8-14-22.

18. Weisenpacher P., Glasa J., Valasek L. Investigation of various fire dynamics simulator approaches to modelling airflow in road tunnel induced by longitudinal ventilation // Fire. 2025, vol. 8, no. 2, article 74. DOI: 10.3390/fire8020074.

19. Fernández-Alaiz F., Castañón A. M., Gómez-Fernández F., Bascompta M. Mine fire behavior under different ventilation conditions: Real-Scale tests and CFD modeling // Applied Sciences. 2020, vol. 10, no. 10, article 3380. DOI: 10.3390/app10103380.

20. Ang C. D., Rein G., Peiró J., Harrison R. Simulating longitudinal ventilation flows in long tunnels: Comparison of full CFD and multi-scale modelling approaches in FDS6 // Tunnelling and Underground Space Technology. 2016, vol. 52, pp. 119—126. DOI: 10.1016/j.tust.2015.11.003.

21. Kurioka H., Oka Y., Satoh H., Sugawa O. Fire properties in near field of square fire source with longitudinal ventilation in tunnels // Fire Safety Journal. 2003, vol. 38, no. 4, pp. 319—340. DOI: 10.1016/S0379-7112(02)00089-9.

22. Mowrer F. W., Williamson R. B. Methods to characterize heat release rate data // Fire Safety Journal. 1990, vol. 16, no. 5, pp. 367—387. DOI: 10.1016/0379-7112(90)90009-4.

23. Ingason H. Design fire curves for tunnels // Fire Safety Journal. 2009, vol. 44, no. 2, pp. 259—265. DOI: 10.1016/j.firesaf.2008.06.009.