АГЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ОПАСНЫХ СОБЫТИЙ И ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭВАКУАЦИИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТАХ

AGENT-BASED MODELING OF HAZARDOUS EVENT DYNAMICS AND EVACUATION EFFICIENCY AT INDUSTRIAL FACILITIES

Mustafaev Fegan Jeyhunovich

Master's student, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology,

Russia, Krasnoyarsk

АННОТАЦИЯ

В данной работе рассматривается разработка системы ситуационного моделирования опасных событий на основе методов имитационного и агентного моделирования. Предлагаемый подход ориентирован на повышение эффективности анализа и прогнозирования чрезвычайных ситуаций в производственной среде за счет динамического изменения параметров опасности и учета индивидуального поведения персонала. Разработанная модель позволяет воспроизводить развитие аварии, процесс эвакуации сотрудников, распространение вредных факторов и вероятность травматизма. Результаты исследования могут быть использованы для поддержки принятия решений в области промышленной безопасности и оптимизации мероприятий по ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций.

ABSTRACT

This paper addresses the development of a situational modeling system for hazardous events based on simulation and agent-based modeling methods. The proposed approach aims to enhance the analysis and forecasting of emergency situations in industrial environments by dynamically adjusting hazard parameters and accounting for individual personnel behavior. The developed model enables the reproduction of accident progression, evacuation processes, the spread of hazardous factors, and injury probability. The results can be applied to support decision-making in industrial safety and optimize emergency response measures.

Ключевые слова: промышленная безопасность, имитационное моделирование, агентный подход, эвакуация персонала, динамическое прогнозирование, AnyLogic.

Keywords: industrial safety, simulation modeling, agent-based approach, personnel evacuation, dynamic forecasting, AnyLogic.

Обеспечение промышленной безопасности является одной из приоритетных задач современных производственных предприятий. Усложнение технологических процессов, применение опасных веществ и высокая плотность размещения оборудования существенно повышают риски возникновения аварийных ситуаций, способных привести к значительным материальным потерям и угрозе жизни персонала [1]. Традиционные методы анализа опасных событий часто опираются на статистические данные и не учитывают динамическое изменение параметров аварии во времени, что снижает их эффективность при оперативном реагировании [3]. В связи с этим возникает необходимость применения современных инструментов имитационного моделирования, позволяющих воспроизводить поведение сложных систем в условиях неопределенности и проводить сценарный анализ развития чрезвычайных ситуаций. Использование агентного подхода обеспечивает возможность детализированного моделирования сотрудников, аварийных служб и источников опасности как самостоятельных объектов с уникальной логикой функционирования [2; 5].

Разработка системы осуществлялась в среде AnyLogic на базе методов агентного и динамического моделирования. Основу модели составляют три типа агентов: Worker (сотрудник), DangerSource (источник опасности) и EmergencyTeam (аварийная служба). Агент Worker обладает индивидуальными параметрами: уровень здоровья (health), время пребывания в опасной зоне (exposureTime), скорость эвакуации (mobility), время реакции на сигнал тревоги (reactionTime), а также статусы полученных травм и эвакуации [4]. Поведение сотрудника описывается диаграммой состояний, включающей этапы нормальной работы, получения сигнала тревоги, процесса эвакуации, успешного выхода из зоны риска или получения травмы. Переходы между состояниями происходят автоматически в зависимости от уровня опасности и текущих параметров модели (Рисунок 1).

Рисунок 1. Диаграмма состояний агента Worker

Агент DangerSource отвечает за развитие аварийной ситуации. Его ключевые параметры включают текущий уровень опасности (dangerLevel), скорость распространения (spreadRate), статус локализации и обнаружения системой мониторинга. В модели реализовано динамическое нарастание опасности во времени, ограниченное критическим порогом. Дополнительно учитывается снижение здоровья сотрудника под воздействием опасных факторов. Прибывающий агент EmergencyTeam выполняет функции локализации аварии, снижая скорость распространения опасности и постепенно уменьшая ее уровень.

Для взаимодействия с моделью создан пользовательский интерфейс, включающий элементы управления сценариями, настройки параметров, визуализацию динамики опасности, индикаторы состояния системы, журнал событий и счетчики эвакуированных/пострадавших. В ходе вычислительных экспериментов протестированы различные сценарии: базовая авария, отказ вентиляции, замедленная эвакуация и ускоренное распространение опасности. Результаты показали, что увеличение скорости распространения вредных факторов и времени реакции персонала напрямую снижает эффективность эвакуации и повышает риск травматизма. На рис. 2 представлено главное окно системы, отображающее производственное помещение, перемещение сотрудников, источник опасности и элементы визуализации состояния аварии. Использование аналитических индикаторов обеспечивает наглядное представление результатов моделирования и позволяет отслеживать тенденции изменения обстановки при различных сценариях воздействия.

Рисунок 2. Главное окно системы ситуационного моделирования опасных событий

На рис. 3 демонстрируются результаты моделирования: показатели уровня опасности, эффективность эвакуации, количество пострадавших и время локализации аварии. Дополнительно система формирует журнал событий, фиксирующий ключевые этапы: обнаружение опасности, запуск тревоги, начало эвакуации, получение травм, прибытие аварийной службы и локализацию аварии.

Рисунок 3. Результаты работы имитационной модели

На основании проведенных экспериментов можно сделать вывод, что разработанная система успешно воспроизводит динамику развития аварийных ситуаций и позволяет оценивать эффективность мер промышленной безопасности в реальном времени. Модель обеспечивает возможность сценарного анализа, прогнозирования последствий чрезвычайных ситуаций и оптимизации планов эвакуации.

Список литературы:

1. Ничепорчук В.В., Ноженков А.И. Технология ситуационного моделирования опасных ситуаций для информационной поддержки управления безопасностью территорий // Информатизация и связь. – 2019. – № 4. – С. 76-82.
2. Смолякова А.С. Анализ подходов к моделированию возникновения, развития и ликвидации чрезвычайных ситуаций на гидротехнических объектах // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). – 2023. – № 1(45). – С. 42-50.
3. Информационно-коммуникационные технологии обеспечения безопасности жизнедеятельности: монография / под общ. ред. П.А. Попова, МЧС России. - М.: ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2006. - 272 с.
4. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях. Учеб. пособие. - М.: РГГУ, 2008. - 474 с.
5. Маликов Р.Ф. Практикум по имитационному моделированию сложных систем в среде Anylogic 6: учеб. пособие / Р.Ф. Маликов. - Уфа: Изд-во БГПУ, 2013. - 296 с.