• Ешқандай Нәтиже Табылған Жоқ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОЖАРНОЙ И ПРОМЫШЛЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

3. ПУЭ РК - 2008

Габдуллин А.А. - доцент кафедры Оперативно-тактических дисциплин Кокшетауского технического института МЧС Республики Казахстан

МОДЕРНИЗАЦИЯ ВАКУУМНЫХ СИСТЕМ ПОЖАРНЫХ АВТОМОБИЛЕЙ АЦ-40(130)63Б

Одним из основных условий работы центробежных насосов является необходимость заполнения их водой перед началом пуска.

Различают несколько способов предварительного заполнения центробежных насосов водой: самотеком из вышерасположенной емкости, от водопроводной сети или с помощью

вакуумной системы. В пожарных насосах наибольшее распространение получила вакуумная система, которая обеспечивает отсос воздуха и создания разрежения в полости насоса и всасывающего рукава. При этом полости заполняются водой под действием атмосферного давления.

Основными параметрами, характеризующие работу вакуумной системы, являются:

геометрическая высота всасывания, время откачки, подача. Наибольшее практическое значение имеет время откачки, так как оно в значительной степени влияет на оперативность действия подразделений при б/р и подаче огнетушащих средств.

Вакуумные системы должны отвечать следующим требованиям:

* максимальная геометрическая высота всасывания должна быть не менее 7м;

* время откачки при достижении максимального вакуума должна быть не более 45с;

* работа систем должна быть устойчивой в условиях низких температур.

Основными элементами вакуумной системы являются вакуумные насосы, которые могут быть шиберными, водокольцевыми или газоструйными.

Вакуумные системы с шиберными и водокольцевыми вакуум-насосами широкого распространения не получили из-за их существенных недостатков: необходимости устройства дополнительной трансмиссии для привода, сложности компоновки ПН. Кроме того, они требуют перед началом работы заполнения их жидкостью (водокольцевой насос) или консистентной смазкой (шиберный насос), что увеличивает время до начала подачи огнетушащих средств к месту пожара.

Большинство пожарных машин, имеющих центробежные насосы, оснащено ГВА, в которых используется энергия отработанных газов двигателя или воздуха вырабатываемых компрессором автомобиля или одним из его цилиндров. ГВА не требуют трансмиссий для привода, у них нет вращающихся или поступательно движущихся масс, с ними значительно упрощается компоновка насосной установки и управление ею.

Однако к недостаткам вакуумных систем относятся повышенная загазованность в зоне работы водителя, управляющего насосом; возможное пригорание металлических поверхностей в местах подвижных сочленений, омываемых потоками отработавших газов с высокой температурой, а также значительный шум при работе.

Вакуумная система АВС-01Э фирмы "УСПТК-Пожгидравлика" (рисунок -1), весьма положительно зарекомендовавшая себя в эксплуатации, заслуживает особого внимания и способна заменить морально устаревший газоструйный вакуумный аппарат.

Рисунок 1 - Вакуумная система АВС-01Э фирмы "УСПТК-Пожгидравлика"

Вакуумный насос АВС-01Э спроектирован таким образом, что может использоваться в любой насосной установке (в том числе и с насосами ПН-40). Монтаж этого изделия на АЦ настолько прост, что может производиться непосредственно в пожарных частях без привлечения дополнительных специалистов.

Насос представляет собой шиберный электроагрегат, выполненный на основе очень надежного электродвигателя, управляемый с электронного пульта.

Преимущества вакуумного насоса АВС-01Э в сравнении с газоструйным вакуумным аппаратом (ГВА), используемым в большинстве АЦ, при выполнении конкретных рабочих операций.

Ежедневные проверки готовности (т.е. "сухой вакуум") при смене караула. ГВА – требуется запустить и прогреть двигатель (зачастую для этого приходится выгонять машину из бокса), создать требуемый уровень разрежения в полости пожарного насоса, работая двигателем на высоких оборотах. Процедура настолько хлопотная, что иногда ею пренебрегают, в нарушение установленных норм. АВС-01Э – нажатием кнопки на пульте управления запустить вакуумный насос и через 5-7 сек. требуемый уровень разрежения достигнут. Двигатель автоцистерны при этом не задействуется.

Забор воды из открытого водоема. ГВА – необходимо в четкой последовательности произвести 11 операций, манипулируя органами управления двигателя и насоса. Неопытному водителю не всегда удается это с первого раза. Требуются хорошие навыки. А при больших высотах всасывания ГВА зачастую вообще оказывается неспособным создать требуемый вакуум. АВС-01Э – запускается нажатием кнопки и отключается автоматически по окончании забора воды. Скорость вакуумирования такова, что подъем воды с максимальной высоты всасывания происходит за 20-25 сек., а при небольших высотах даже наличие неплотностей во всасывающей магистрали не является помехой.

Надежность и долговечность. ГВА – работает в исключительно агрессивной среде, чем и обуславливается сравнительно небольшой срок службы. АВС-01Э выпускается серийно в больших количествах с 2001 года. Результаты подконтрольной эксплуатации показывают очень высокий уровень безотказности. Кроме того, изделие оснащено электронной защитой от перегрузок и всяческих нештатных ситуаций.

Это изделие подходит для любых насосных установок, в том числе и старых автоцистерн, оборудованных насосом ПН-40УВ. Монтаж изделия весьма прост и может производиться непосредственно в частях.

Рисунок 2 – Порядок размещения и установки агрегата на автомобиле

Облегчается работа технического персонала при использовании вакуумного насоса АВС-01Э вместо устаревшего ГВА. Кроме того, не следует сбрасывать со счетов и косвенную выгоду, связанную с более высокой надежностью АВС-01Э. Помимо неизбежных дополнительных затрат на ремонт ГВА вполне вероятна такая ситуация, когда отказ ГВА в самый неподходящий момент может привести к увеличению ущерба от пожара.

Модернизация вакуумных систем пожарных насосов ПН-40УВ позволит значительно повысить эффективность работы насосных установок пожарных автоцистерн и которая является достаточно простой для того, чтобы такую модернизацию производить силами частями технической службы, либо непосредственно в пожарных частях.

Список использованной литературы:

1. Безбородько М.Д. Пожарная техника. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2004.

2. Безбородько М.Д. Пожарное дело.1/2001.

3. Иванов А.Ф. и др. Пожарная техника. - М.: Стройиздат,1988г.

4. Материалы, полученные по сети «Интернет».

УДК 614.842.8

Булкаиров А.Б.начальник кафедры Пожарно-спасательной и физической подготовки Кокшетауского технического института МЧС Республики Казахстан

НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ: ИСТОРИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ Прошло уже много лет с того момента, когда появилась первая ЭВМ. За это время сменилось уже несколько поколений вычислительных машин. Менялись элементная база, конструктивные решения, языки программирования, программное обеспечение, но основы архитектуры, заложенные при создании машин первого поколения, практически без изменения перешли на машины последующих и успешно работают до настоящего времени.

Нет сомнений, что идеи машин первого поколения ещё послужат человеку. Однако всё настоятельнее требуются системы, наделённые элементами интеллекта при обработке колоссального объёма информации и в то же время работающие в темпе управляемых процессов.

В таких прикладных областях деятельности человека, как космология, молекулярная биология, гидрология, охрана окружающей среды, медицина, экономика и многих других, сформулированы проблемы, решение которых потребует вычислительных машин, обладающих колоссальными ресурсами [1].

На сегодняшний день высокие технические характеристики реализуется только с помощью дорогостоящих уникальных архитектур от CRAY, SGI, Fujitsu, Hitachi с несколькими тысячами процессоров.

В настоящее время концептуально разработаны методы достижения высокого быстродействия, которые охватывают все уровни проектирования вычислительных систем.

На самом нижнем уровне – это передовая технология конструирования и изготовления быстродействующей элементной базы и плат с высокой плотностью монтажа.

Теоретически совершенствование элементной базы – самый простой метод повышения производительности вычислительных систем. Однако на практике он приводит к существенному удорожанию новых разработок. Следовательно, требуется разработка новых принципов вычислений, позволяющих ставить и решать задачи подобного типа, а также

способных значительно повысить скорость обработки традиционных вычислительных алгоритмов. К числу новых направлений можно отнести и нейрокомпьютеры.

Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Как следствие этого введены специфические связи между элементами, которые являются предметом отдельного рассмотрения. В отличие от классических методов решения задач нейрокомпьютеры реализуют алгоритмы решения задач, представленные в виде нейронных сетей. Это ограничение позволяет разрабатывать алгоритмы, потенциально более параллельные, чем любая другая их физическая реализация [2].

Нейросетевая тематика является междисциплинарной, что обусловило значительные разночтения в общих терминологических подходах. Нейросетевой тематикой занимаются как разработчики вычислительных систем и программисты, так и специалисты в области медицины, финансово-экономические работники, химики, физики и т.п. (т.е. все кому не лень). То, что понятно физику, совершенно не принимается медиком и наоборот - все это породило многочисленные споры и целые терминологические войны по различным направлениям применения всего где есть приставка нейро-.

Приведем некоторые наиболее устоявшиеся определения нейрокомпьютера

№ Научное направление Определение нейровычислительной системы

1 Математическая статистика

Нейрокомпьютер - это вычислительная система автоматически формирующая описание характеристик случайных процессов или их совокупности, имеющих сложные, зачастую многомодальные или вообще априори неизвестные функции распределения.

2 Математическая логика

Нейрокомпьютер - это вычислительная система алгоритм работы которой представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов, с полным отказом от булевых элементов типа И, ИЛИ, НЕ.

3 Пороговая логика

Нейрокомпьютер - это вычислительная система, алгоритм решения задач в которой представлен в виде сети пороговых элементов с динамически перестраиваемыми коэффициентами и алгоритмами настройки, независимыми от размерности сети пороговых элементов и их входного пространства

4 Вычислительная техника

Нейрокомпьютер - это вычислительная система с MSIMD архитектурой, в которой процессорный элемент однородной структуры упрощен до уровня нейрона, резко усложнены связи между элементами и программирование перенесено на изменение весовых коэффициентов связей между процессорными элементами.

5

Медицина

(нейробиологический подход)

Нейрокомпьютер - это вычислительная система представляющая собой модель взаимодействия клеточного ядра, аксонов и дендридов, связанных синаптическими связями (синапсами) (т.е. модель биохимических процессов протекающих в нервных тканях).

6 Экономика и финансы

Устоявшегося определения нет, но чаще всего под нейровычислителем понимают систему обеспечивающую параллельное выполнение “бизнес”- транзакций.

В дальнейшем под нейрокомпьютером будем понимать вычислительную систему с архитектурой MSIMD, в которой реализованы два принципиальных технических решения:

упрощен до уровня нейрона процессорный элемент однородной структуры и резко усложнены связи между элементами; программирование вычислительной структуры перенесено на изменение весовых связей между процессорными элементами.

Общее определение нейрокомпьютера может быть представлено в следующем виде:

Нейрокомпьютер – это вычислительная система с архитектурой аппаратного и программного обеспечения, адекватной выполнению алгоритмов, представленных в нейросетевом логическом базисе.

История нейрокомпьютеров

Нейрокомпьютеры – это ЭВМ нового поколения, качественно отличающиеся от других классов вычислительных систем параллельного типа тем, что для решения задач они используют не заранее разработанные алгоритмы, а специальным образом подобранные примеры, на которых учатся. Их появление обусловлено объективными причинами: развитие элементной базы, позволяющее на одной плате реализовать персональный компьютер – полнофункциональный компьютер (модель нейрона), и необходимость решения важных практических задач, поставленных действительностью. Попытки создания ЭВМ, моделирующих работу мозга, предпринимались ещё в 40-х гг. специалистами по нейронной кибернетике. Они стремились разработать самоорганизующиеся системы, способные обучаться интеллектуальному поведению в процессе взаимодействия с окружающим миром, причём компонентами их систем обычно являлись модели нервных клеток. Однако зарождавшаяся в это же время вычислительная техника и связанные с нею науки, особенно математическая логика и теория автоматов, оказали сильное влияние на области исследования, связанные с мозгом [3].

К концу 50-х гг. сформировался логико-символьный подход к моделированию интеллекта. Его развитие создало такие направления, как эвристическое программирование и машинный интеллект, и способствовало угасанию интереса к нейронным сетям. К началу 80- х гг. были созданы условия для возрождения интереса к нейросетевым моделям. Это было связано с накоплением новых данных при экспериментальных исследованиях мозга.

К настоящему времени сформировался обширный рынок нейросетевых продуктов.

Подавляющее большинство продуктов представлено в виде моделирующего программного обеспечения. Ведущие фирмы разрабатывают также и специализированные нейрочипы или нейроплаты в виде приставок персональным ЭВМ.

Наиболее ярким прототипом супернейрокомпьютера является система обработки аэрокосмических изображений, разработанная в США по программе «Силиконовый мозг».

Объявленная производительность супернейрокомпьютера составляет 80 PFLOPS (80∙1015 операций с плавающей точкой в 1 с) при физическом объёме, равном объёму человеческого мозга, и потребляемой мощности 20 Вт.

В июле 1992 г. в Японии была принята Пятая Программа (действующая и поныне), связанная с созданием координационного исследовательского центра по реализации международного проекта Real World Computing Partnership (RWCP), основной целью которого являлась разработка практических методов решения реальных задач на основе гибких и перспективных информационных технологий.

В настоящее время в рамках развития этого проекта создана трансконтинентальная сеть на базе гетерогенной вычислительной среды, объединяющей Суперкомпьютерный центр в Штутгарте (Германия), Компьютерный центр в Питсбурге (шт. Пенсильвания), Электротехническую лабораторию в Тшукубе (Япония), Компьютерный центр в Манчестере (Великобритания), в которой часть пользовательских компьютеров выполнена по нейросетевой технологии.

Пиковая производительность образованного сверхсуперкомпьютера составила 2.2 TFLOPS.

Считается, что теория нейронных сетей, как научное направление, впервые была обозначена в классической работе МакКаллока и Питтса [4] 1943 г., в которой утверждалось, что, в принципе, любую арифметическую или логическую функцию можно реализовать с помощью простой нейронной сети. В 1958 г. Фрэнк Розенблатт [5] придумал нейронную сеть, названную перцептроном, и построил первый нейрокомпьютер Марк-1 . Перцептрон был предназначен для классификации объектов. На этапе обучения “учитель” сообщает перцептрону к какому классу принадлежит предъявленный объект. Обученный перцептрон способен классифицировать объекты, в том числе не использовавшиеся при обучении, делая при этом очень мало ошибок. Примерно в это же время вышла работа Минского и Пейперта[6], указавшая ограниченные возможности простейшего перцептрона.

Результаты Минского и Пейперта погасили энтузиазм большинства исследователей, особенно тех, кто работал в области вычислительных наук.

С начала 80-х годов ИНС вновь привлекли интерес исследователей, что связано с энергетическим подходом Хопфилда [4] и алгоритмом обратного распространения для обучения многослойного перцептрона (многослойные сети прямого распространения), впервые предложенного Вербосом [5]. При этом важную роль сыграли работы группы PDP (Parallel Distributed Processing). В них рассматривались нейронные сети, названные многослойными перцептронами, которые оказались весьма эффективными для решения задач распознавания, управления и предсказания. (Многослойные перцептроны занимают ведущее положение, как по разнообразию возможностей использования, так и по количеству успешно решенных прикладных задач).

Преимущества нейрокомпьютеров.

По сравнению с обычными компьютерами нейрокомпьютеры обладают рядом преимуществ.

Во первых — высокое быстродействие, связанное с тем, что алгоритмы нейроинформатики обладают высокой степенью параллельности.

Во вторых — нейросистемы делаются очень устойчивыми к помехам и разрушениям.

В третьих — устойчивые и надежные нейросистемы могут создаваться из ненадежных элементов, имеющих значительный разброс параметров.

Недостатки нейрокомпьютеров.

Несмотря на перечисленные выше преимущества эти устройства имеют ряд недостатков:

1. Они создаются специально для решения конкретных задач, связанных с нелинейной логикой и теорией самоорганизации. Решение таких задач на обычных компьютерах возможно только численными методами.

2. В силу своей уникальности эти устройства достаточно дорогостоящи.

Практическое применение нейрокомпьютеров.

Несмотря на недостатки, нейрокомпьютеры могут быть успешно использованы в различных областях народного хозяйства.

— Управление в режиме реального времени: самолетами, ракетами и технологическими процессами непрерывного производства (металлургического, химического и др.);

— Распознавание образов: человеческих лиц, букв и иероглифов, сигналов радара и сонара, отпечатков пальцев в криминалистике, заболеваний по симптомам (в медицине) и местностей, где следует искать полезные ископаемые (в геологии, по косвенным признакам);

— Прогнозы: погоды, курса акций (и других финансовых показателей), исхода лечения, политических событий (в частности результатов выборов), поведения противников в военном конфликте и в экономической конкуренции;

— Оптимизация и поиск наилучших вариантов: при конструировании технических устройств, выборе экономической стратегии и при лечении больного.

Этот список можно продолжать, но и сказанного достаточно для того, чтобы понять, что нейрокомпьютеры могут занять достойное место в современном обществе.

Что же представляет из себя нейрокомпьютер? Нейрокомпьютеры бывают двух типов:

1. Большие универсальные компьютеры построенные на множестве нейрочипов.

2. Нейроимитаторы, представляющие собой программы для обычных компьютеров, имитирующие работу нейронов. В основе такой программы заложен алгоритм работы нейрочипа с определенными внутренними связями. Что — то типа “Черного ящика”, по принципу которого он и работает. На вход такой программы подаются исходные данные и на основании закономерностей, связанных с принципом работы головного мозга, делаются выводы о правомерности полученных результатов.

Задачи для нейронных сетей

Многие задачи, для решения которых используются нейронные сети, могут рассматриваться как частные случаи следующих основных проблем:

· построение функции по конечному набору значений;

· оптимизация;

· построение отношений на множестве объектов;

· распределенный поиск информации и ассоциативная память;

· фильтрация;

· сжатие информации;

· идентификация динамических систем и управление ими;

· нейросетевая реализация классических задач и алгоритмов вычислительной математики: решение систем линейных уравнений, решение задач математической физики сеточными методами и др.

Заключение

Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки.

Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления на обычных компьютерах. Скоро стало ясно, чтобы создать искусственный интеллект, необходимо построить систему с похожей на естественную архитектурой, т. е. перейти от программной реализации процесса мышления к аппаратной.

Естественным продолжением аппаратного и программного подхода к реализации нейрокомпьютера является программно-аппаратный подход.

Аппаратный подход связан с созданием нейрокомпьютеров в виде нейроподобных структур (нейросетей) электронно-аналогового, оптоэлектронного и оптического типов. Для таких компьютеров разрабатываются специальные СБИС (нейрочипы).

Основу нейросетей составляют относительно простые, в большинстве случаев - однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга - искусственные нейроны. Нейрон обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон - выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов. Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или ее весом, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости в электрических связях.

Для решения отдельных типов задач существуют оптимальные конфигурации нейронных сетей. Если же задача не может быть сведена ни к одному из известных типов, разработчику приходится решать сложную проблему синтеза новой конфигурации. При этом он руководствуется несколькими основополагающими принципами: возможности сети возрастают с увеличением числа ячеек сети, плотности связей между ними и числом слоев нейронов. Одной из важных особенностью нейронной сети является возможность к

обучению. Обучение нейросети может вестись с учителем или без него. В первом случае сети предъявляются значения как входных, так и желательных выходных сигналов, и она по некоторому внутреннему алгоритму подстраивает веса своих синаптических связей. Во втором случае выходы нейросети формируются самостоятельно, а веса изменяются по алгоритму, учитывающему только входные и производные от них сигналы. После обучения на достаточно большом количестве примеров можно использовать обученную сеть для прогнозирования, предъявляя ей новые входные значения. Это важнейшее достоинство нейрокомпьютера, позволяющие ему решать интеллектуальные задачи, накапливая опыт.

Вывод: Наиболее эффективны нейрокомпьютерные технологии прежде всего на задачах, где необходимо обрабатывать неполную и нечеткую информацию. Например, прогнозирование различных чрезвычайных ситуаций, прогнозирование в экономической и финансовой сферах, моделирование в научных экспериментах, управление силами и средствами на пожаре и т.д. Все это возможно для нейрокомпьютеров благодаря их способности к обучению, установлению ассоциативных связей, распознаванию образов, т.е.

благодаря имитации работы биологических нейронных сетей. В дальнейшем применение нейрокомпьютерных технологий в деятельности органов государственной противопожарной службы положительно будет отражаться на эффективности ее деятельности [7].

Список используемой литературы:

1. А.Горбань, Д. Россиев. Нейронные сети на персональном компьютере. //Новосибирск:

Наука, 1996.

2. Ф.Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника, М., Мир, 1992.

3. Итоги науки и техники: физические и математические модели нейронных сетей, том 1, М., изд. ВИНИТИ, 1990.

4. Галушкин А.И., Нейрокомпьютеры. Кн.3 – М: ИПРЖР, 2000 – 528 с.

5. Э.Ю. Кирсанов. Нейрокомпьютеры и их применение. Научная статья/ Кирсанов Э.Ю.

– директор СНИЦ «Нейросистемы» АНТ.

6. Комарцова, Л.Г. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов / Л.Г. Комарцова, А.В.

Максимов – М: изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2004 – 400 с.

7. Булкаиров А.Б. Эффективность использования нейросетевых моделей для прогнозирования пожаров. Научная статья /Булкаиров А.Б. – начальник кафедры КТИ МЧС РК.

УДК 614.841.345.6

Скляров Н.А. - старший преподаватель кафедры Пожарно-спасательной и физической подготовки Кокшетауского технического института МЧС Республики Казахстан

ПРОБЛЕМНЫЕ АСПЕКТЫ ПРОИЗВОДСТВА СПАСАТЕЛЬНЫХ РАБОТ И ПОЖАРОТУШЕНИЯ В ВЫСОТНЫХ ЗДАНИЯХ

Значительный рост объемов высотного строительства придает особую актуальность и остроту проблеме безопасности подобных сооружений. В силу своей специфики они имеют более высокую степень потенциальной опасности из-за повышенной этажности, наличия значительного количества людей и ограниченных возможностей эвакуации и спасения при пожарах и ЧС, а также террористических актах; сложной конструктивной системы с большим количеством инженерных коммуникаций и наличием различных инженерно- технических систем; многофункциональности высотных зданий. Большую опасность в высотных зданиях представляют пожары, создавая большие сложности в обеспечении эвакуации и проведении спасательных работ из-за быстрого развития по вертикали.

Продукты горения заполняют пути эвакуации, лифтовые шахты, лестничные клетки, скорость их распространения по вертикали может достигать несколько десятков метров в минуту. В течение нескольких минут здание может быть полностью задымлено, что делает невозможным нахождение в нем людей без средств защиты органов дыхания. Причем наиболее интенсивно происходит задымление верхних этажей, дополнительные сложности добавляет возможный выход из строя лифтового оборудования и систем противопожарной защиты. Усложняются разведка пожара, спасение людей и подача средств тушения на верхние этажи. Существуют серьезные трудности для доступа пожарных и спасателей в верхние этажи зданий, а также для установки пожарной техники в стилобаты и встройки на несколько этажей. Пожары, происходящие в высотных зданиях, часто приводят к многочисленным человеческим жертвам и вызывают широкий резонанс в обществе.

Например, при пожаре, произошедшем в 1974 г. в высотном здании г. Сан-Паулу (Бразилия), погибло 227 человек. При тушении пожара в октябре 2004 г. в 56-этажном административном здании города Каракаса (Венесуэла) выгорело более 20 верхних этажей, 25 пожарных получили отравления продуктами горения.

Характерным можно назвать пожар, произошедший в феврале 2005 г. в 106-метровой Виндзорской башне делового района Мадрида. Начавшись на 21 этаже, по мнению экспертов, от короткого замыкания, пожар уничтожил практически всю верхнюю часть здания, в результате чего было принято решение о его сносе. Следует отметить, что к такому развитию пожара привели неверные действия персонала, пытавшегося самостоятельно потушить пожар, и прибытие пожарных на место только через 2 часа. Потребовалась эвакуация людей из близлежащих зданий, пострадало несколько пожарных. Особую опасность применения фасадных систем с горючими материалами продемонстрировал пожар, произошедший 30 мая 2006 г. в столице Казахстана Астане в самом высоком (130 м) административном здании города - 32-этажном «Транспорт-Тауэр». Первоначально загорелись кровля и верхние три этажа. В результате полностью выгорели кровля и шпиль, пламенем уничтожена облицовка около 15 этажей на одной стороне и все 32 - на другой.

Пожар сопровождался разлетом осколков фасада и стекла. В некоторых видах фасадов используются горючие материалы, что значительно увеличивает класс конструктивной пожарной опасности зданий. При этом сильногорючие утеплители могут привести к быстрому распространению огня и образованию высокотоксичных продуктов горения. Часто в качестве несущего каркаса применяются алюминиевые профили и элементы, которые при пожаре теряют свое конструктивное назначение, что может привести к разрушению конструкций фасада, создавая серьезную опасность для людей падением элементов конструкций, особенно в высотных зданиях.

Сегодня высотное строительство в крупных городах получает большое развитие. Это обусловлено тенденцией к концентрации бизнеса (населения) в крупных городах, что ведет к нехватке земельных участков в центральных частях города и как следствие – высокой

стоимости земли. Однако на данный момент высотное строительство разворачивается недостаточно быстрыми темпами. Среди причин – отсутствие на республиканском уровне технических регламентов проектирования и строительства высотных комплексов и недостаток опыта их возведения. Остается открытым вопрос отсутствия нормативно- технической базы для высотных объектов. Высотные здания – уникальные сооружения, и срок их эксплуатации должен составлять не менее 100 лет. Особое внимание следует уделять условиям работы ограждающих конструкций, являющихся защитной оболочкой здания.

Каждое высотное здание неповторимо, имеет свои индивидуальные особенности и технические характеристики, а соответственно требует индивидуального подхода при проектировании и строительстве. Действующие СНиП устанавливают нормативные требования для жилых зданий высотой только до 25 этажей (75 м) и общественных зданий до 16 этажей (50 м). Поэтому при проектировании высотных объектов разрабатывают специальные технические условия для каждого конкретного здания, в которых помимо требований, содержащихся в нормах для обычных зданий, указывают специфические (дополнительные) требования, учитывающие особенности объемно-планировочных и конструктивных решений высотных зданий, их инженерного оборудования, а также мероприятия по пожарной и комплексной безопасности. Эти технические условия разрабатывают специализированные организации совместно с генеральным проектировщиком, согласовывают в установленном порядке и утверждаются заказчиком строительства. Невозможно разработать универсальные технические условия для всех типов высотных зданий – необходим индивидуальный подход.

Дальнейшее развитие средств спасения и пожаротушения в зданиях повышенной этажности городов Астаны, Алматы вижу в использовании вертолетной техники и специально обученного подразделения по проведению высотных работ. Данный способ ведения боевых действий по производству спасательных работ и тушению пожара был в различных вариациях запатентован в Российской Федерации, Японии и США. При тушении пожаров в зданиях повышенной этажности, результат достигается тем, что в способе тушения пожара в высотных зданиях при помощи вертолета, включающем заправку вертолета бортовым запасом жидкого огнетушащего вещества, подлет к высотному зданию, маневр относительно здания на требуемой высоте, разрушение оконных стекол и подачу в образовавшиеся оконные проемы горизонтально огнетушащего вещества, заправку бортового запаса жидкого огнетушащего вещества осуществляют разными по составу огнетушащими веществами в раздельные емкости, подачу огнетушащих веществ выполняют попеременно из каждой емкости с помощью внешнего источника давления, например газогенератора, либо сжатого воздуха из баллона.

Известен способ тушения пожаров в высотных зданиях с применением вертолета (патент США №5.135.055, МКИ А 62 С 27/00, опубл. 04.08.1992). Этот способ включает в себя заправку вертолета бортовым запасом жидкого огнетушащего вещества одного состава, подлет к высотному зданию, маневр относительно здания на требуемой высоте, разрушение оконных стекол в здании и подачу в образовавшиеся оконные проемы горизонтально огнетушащего вещества.

К недостаткам указанного способа можно отнести следующие: в известном способе осуществляется горизонтальная подача жидкого огнетушащего вещества только одного состава. Подача огнетушащего вещества одного состава осуществляется с помощью насосной системы вертолета, что приводит к потере мощности вертолетного двигателя.

Кроме того, в известном способе подача огнетушащего вещества осуществляется в горизонтальной плоскости по окнам зданий, что не может быть использовано при тушении пожаров в кровельных сооружениях зданий. Наличие в известном способе жидкого огнетушащего вещества одного состава не позволяет эффективно выполнять тушение пожара разной классификации на одном объекте.

СӘЙКЕС КЕЛЕТІН ҚҰЖАТТАР