<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Safety in Technosphere</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Safety in Technosphere</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Безопасность в техносфере</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">1998-071X</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">10151</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.12737/16957</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Контроль и мониторинг</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Control and monitoring</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Контроль и мониторинг</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Forecasting Flammable Properties of Substances</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Прогнозирование пожароопасных свойств веществ</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Калач</surname>
       <given-names>Андрей Владимирович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Kalach</surname>
       <given-names>Andrey Vladimirovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Королев</surname>
       <given-names>Д.С. </given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Korolev</surname>
       <given-names>D.S. </given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>otrid@rambler.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Рудаков</surname>
       <given-names>О. Б.</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Rudakov</surname>
       <given-names>O. Б.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Воронежский институт государственной противопожарной службы МЧС России</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Voronezh State Fire Department Institute under Ministry of Civil Defense and Emergency Response of Russia</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2015-10-25T00:00:00+03:00">
    <day>25</day>
    <month>10</month>
    <year>2015</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2015-10-25T00:00:00+03:00">
    <day>25</day>
    <month>10</month>
    <year>2015</year>
   </pub-date>
   <volume>4</volume>
   <issue>5</issue>
   <fpage>3</fpage>
   <lpage>6</lpage>
   <self-uri xlink:href="https://naukaru.ru/en/nauka/article/10151/view">https://naukaru.ru/en/nauka/article/10151/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Проблема прогнозирования пожароопасных свойств веществ является одной из&#13;
приоритетных в настоящее время. Отсутствие сведений об используемом веществе не позволяет в полном объеме разрабатывать системы предотвращения пожара. Для решения данной проблемы был предложен метод прогнозирования, основанный на использовании молекулярных дескрипторов и искусственных&#13;
нейронных сетях. В качестве примера работы метода была спрогнозирована&#13;
температура самовоспламенения антрахинона и красителей на его основе.&#13;
Средняя абсолютная погрешность прогнозирования не превысила 13,1 °С.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>One of the current key problems is forecasting flammable properties of substances. The lack of information about the&#13;
applied substance prevents developing complete fire-prevention systems. To solve this problem authors suggest a&#13;
forecasting method based on molecular descriptors and artificial neuron networks. As an example of the method they&#13;
predicted the self-ignition point of anthraquinone and anthraquinone-based colorants. Average absolute error did not&#13;
exceed 13,1 °C.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>прогнозирование</kwd>
    <kwd>дескрипторы</kwd>
    <kwd>искусственные нейронные сети</kwd>
    <kwd>красители.</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>forecast</kwd>
    <kwd>descriptors</kwd>
    <kwd>artificial neuron networks</kwd>
    <kwd>colorants.</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>Синтетические красители применяются практически во всех отраслях промышленности [1]. С их применением осуществляют окрашивание природных и синтетических волокон, бумаги, дерева, кожи и других материалов. Мировое производство синтетических красителей составляет порядка 1 млн т в год. Кроме того, в связи с появлением на рынке новых красящих соединений остается актуальной проблема разработки мероприятий, направленных на обеспечение пожарной безопасности объекта защиты. Но без сведений о пожароопасных свойствах органических красителей это невозможно.В главе 13 ФЗ-№123 «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» для обеспечения пожарной безопасности на объектах необходимо создание систем предотвращения пожара, чтобы исключить возникновение горючей среды и источника зажигания, которые становятся причиной пожара.В ст. 49 [2] предлагаются способы исключения образования горючей среды: применение негорючих веществ и материалов; ограничение массы и (или) объема горючих веществ и др. Одна из главных проблем использования данных способов — отсутствие сведений о веществе. Таким образом, разработка универсального метода прогнозирования пожароопасных свойств веществ позволит решить сложившуюся проблему. Такой подход позволит проводить анализ свойств уже исследованных веществ с целью прогнозирования пожароопасных свойств, которыми обладают новые соединения либо еще не синтезированные, что даст возможность на основе полученных данных разрабатывать мероприятия, направленные на обеспечение пожарной безопасности объектов защиты.</p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Karthik Ya., Meyyanathan S.N., Nageswara R.R. Methods for the analysis of azo dyes employed in food industry // Food Chemistry, Volume 192, 1 February 2016, pp. 813-824</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Karthik Ya., Meyyanathan S.N., Nageswara R.R. Methods for the analysis of azo dyes employed in food industry. Food Chemistry, Volume 192, 1 February 2016, pp. 813-824</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Технический регламент о требованиях пожарной безопасности : Федер. закон от 22.07.08 № 123-ФЗ // Российская газета. - 2008. - № 163.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Tekhnicheskiy reglament o trebovaniyakh pozharnoy bezopasnosti: Feder. zakon ot 22.07.08 № 123-FZ [Technical Regulations on Fire Safety Requirements: Feder. Law FZ</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Королев Д.С., Калач А.В., Каргашилов Д.В. Прогнозирование пожароопасных свойств веществ и материалов с использованием дескрипторов и нейронных сетей // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. - 2015. - № 4. - С. 100-103</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Korolev D.S., Kalach A.V., Kargashilov D.V. Prognozirovanie pozharoopasnykh svoystv veshchestv i materialov s ispol’zovaniem deskriptorov i neyronnykh setey [Prediction of properties of substances and flammable materials using descriptors and neural networks]. Vestnik BGTU im. V.G. Shukhova [Herald of BSTU. VG Shukhov]. 2015, I. 4, pp. 100-103</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Королев Д.С., Калач А.В. Категорирование помещений на основе дескрипторов и метода нейронных сетей // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. - 2015. - № 5. С. 210-213</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Korolev D.S., Kalach A.V. Kategorirovanie pomeshcheniy na osnove deskriptorov i metoda neyronnykh setey [Categorization space-based descriptors and method of neural networks]. Vestnik BGTU im. V.G. Shukhova [Herald of BSTU. VG Shukhov]. 2015, I. 5, pp. 210-213</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Королев Д.С. Прогнозирование пожароопасных свойств веществ и материалов с использованием дескрипторов// Вестник Воронежского института ГПС МЧС России. - 2014. - № 1. - С. 7-10.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Korolev D.S. Prognozirovanie pozharoopasnykh svoystv veshchestv i materialov s ispol’zovaniem deskriptorov [Prediction of properties of substances and flammable materials using descriptors]. Vestnik Voronezhskogo instituta GPS MChS Rossii [Herald of the Voronezh Institute of GPS MES Russia]. 2014, I. 1, pp. 7-10.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Королев Д.С., Калач А.В., Каргашилов Д.В. и др. Прогнозирование основных показателей пожаровзрывобезопасности органических соединений с помощью дескрипторов и искусственных нейронных сетей, используемых в расчете пожарного риска // Пожаровзрывобезопасность. - 2015. - Т. 24, № 9. - С. 32-38. DOI: 10.18322/PVB.2015.24.09.32-38</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Korolev D.S., Kalach A.V., Kargashilov D.V. i dr. Prognozirovanie osnovnykh pokazateley pozharovzryvobezopasnosti organicheskikh soedineniy s pomoshch’yu deskriptorov i iskusstvennykh neyronnykh setey,  ispol’zuemykh v raschete pozharnogo riska [Prediction of the main indicators of fire and explosion safety of organic compounds using descriptors and artificial neural networks used in the calculation of fire risk]. Pozharovzryvobezopasnost’ [Fire and explosion safety]. 2015, V. 24, I. 9, pp. 32-38. DOI: 10.18322/PVB.2015.24.09.32-38</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">ГОСТ 12.1.044-89*. Система стандартов безопасности труда. Пожаровзрывоопасность веществ и материалов. Номенклатура показателей и методы их определения. - Введ. 01.01.91 г. - М. : Стандартинформ, 2006. - 100 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">GOST 12.1.044-89*. Sistema standartov bezopasnosti truda. Pozharovzryvoopasnost’ veshchestv i materialov. Nomenklatura pokazateley i metody ikh opredeleniya. Vved. 01.01.91 g. [Occupational safety standards system. Pozharovzryvoopasnost substances and materials. The range of indicators and methods of their determination. - Enter. 01.01.91]. Moscow, Standartinform Publ., 2006. 100 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru"></mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">07.08 №123-FZ]. Rossiyskaya gazeta [Russian newspaper]. 2008, I. 163.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
