Удосконалення алгоритму роботи автоматичних систем протипожежного захисту

 

Жир Єгор Сергійович

Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

https://orcid.org/0009-0001-3701-1710

 

Радчук Дмитро Ігорович

Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

https://orcid.org/0000-0001-8034-541X

 

DOI: https://doi.org/10.52363/2524-0226-2026-43-23

 

Ключові слова: пожежна безпека, штучний інтелект, машинне навчання, виявлення пожежі, комп’ютерний зір

 

Анотація

 

Проведено системний огляд та порівняльний аналіз архітектур комп’ютерного зору і моделей глибокого машинного навчання отримано систематизовані дані щодо функціональних обмежень існуючих рішень на базі згорткових нейронних мереж. Доведено їхню значну залежність від прямої видимості осередку займання та високу чутливість до складних змін освітленості. На основі цих недоліків розроблено теоретичну концепцію оптимізованого двоетапного алгоритму роботи системи комп’ютерного зору для раннього виявлення пожежі в замкнених промислових приміщеннях за умов прихованого полум’я. Встановлено, що ефективність локалізації вогню може бути суттєво підвищена завдяки поєднанню методів прямого розпізнавання полум’я та аналізу непрямих візуальних ознак пожежі. Підхід обґрунтовано шляхом теоретичного моделювання декомпозиції коротких відеофрагментів на кадри з фіксованою частотою для подальшого математичного обчислення часових коливань загальної яскравості, специфічних відблисків та динамічного мерехтіння світла. Зафіксовано доцільність використання різкого зниження інтенсивності освітлення внаслядок раптового задимлення як визначальної непрямої ознаки для локалізації. Обґрунтовано перспективу формування спеціальних часових рядів похідних параметрів замість традиційної обробки пікселів усього зображення з їх подальшою передачею на вхід нейромережевих моделей для розпізнавання унікальних хаотично-періодичних паттернів оптичних змін. Сформовано лише теоретичні засади та технологічні параметри запропонованої архітектури, тоді як розробка програмного забезпечення, навчання моделей нейронних мереж та їх практичне тестування на базі датасетів визначено завданнями для наступних статей. Результати підтверджують можливість майбутньої модернізації наявних систем відеоспостереження без залучення значних додаткових апаратних витрат.

 

Посилання

  1. Vasconcelos R. N., Franca Rocha W. J. S., Costa D. P., Duverger S. G., Santana M. M. M. d., Cambui E. C. B., Ferreira-Ferreira J., Oliveira M., Barbosa L. d. S., Cordeiro C. L. Fire Detection with Deep Learning: A Comprehensive Review. Land. 2024. Т. 13. № 10. 1696. doi: 10.3390/land13101696
  2. Системи протипожежного захисту : ДБН В.2.5-56:2014. [Чинні з 2015-07-01]. Київ : Мінрегіон України, 2014. 127 с.
  3. Kurasinski L., Tan J., Malekian R. Using Neural Networks to Detect Fire from Overhead Images. Wireless Pers Commun. 2023. Т. 130. С. 1085–1105. doi: 10.1007/s11277-023-10321-7
  4. An AI-based Image Recognition System for Early Detection of Forest and Field Fires / S. Labed et al. European Journal of Forest Engineering. 2023. Т. 9. № 2. С. 48–56. doi: 10.33904/ejfe.1322396
  5. Automatic Flame Detection: Evaluation of Deep Learning Algorithms Using a Custom Thermal Image Dataset / M. Mozaffari et al. Fire Technol. 2025. Т. 61. С. 5789–5813. doi: 10.1007/s10694-025-01810-1
  6. Deep Learning Based Fire Detection and Fire Extinguisher Using Sound Wave / S. Renuga et al. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology (IJRASET). 2023. Т. 11. № VIII. С. 605–609. doi: 10.22214/ijraset.2023.55033
  7. Refaee E. A., Sheneamer A., Assiri B. A Deep-Learning-Based Approach to the Classification of Fire Types. Applied Sciences. 2024. Т. 14. № 17. Стаття 7862. doi: 10.3390/app14177862
  8. Image-Based Fire Detection in Industrial Environments with YOLOv4 / O. Zell et al. // Proceedings of the 12th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods – ICPRAM. SciTePress. 2023. С. 379–386. doi: 10.5220/
  9. A Flame-Detection Algorithm Using the Improved YOLOv5 / X. Xie et al. Fire. 2023. Т. 6. № 8. Стаття 313. doi: 10.3390/fire6080313
  10. Zhang Z., Tan L., Robert T. L. K. An Improved Fire and Smoke Detection Method Based on YOLOv8n for Smart Factories. Sensors. 2024. Т. 24. № 15. Стаття 4786. doi: 10.3390/s24154786
  11. Applications of Artificial Intelligence in Fire Safety of Agricultural Structures/ C. Maraveas et al. Applied Sciences. 2021. Т. 11. № 16. Стаття 7716. doi: 10.3390/app11167716
  12. Даник Ю. О., Кіріченко Д. О. Застосування систем штучного інтелекту для вирішення проблем пожежної безпеки. Механіка та математичні методи. 2025. Т. 7. Вип. 1. С. 152–172. doi: 10.31650/2618-0650-2025-7-1-152-172
  13. FASDD: An Open-access 100,000-level Flame and Smoke Detection Dataset for Deep Learning in Fire Detection [Preprint] / M. Wang et al. Earth Syst. Sci. Data Discuss. 2022. DOI: 10.5194/essd-2022-394
  14. Singh H., Ang L. M., Srivastava S. Active wildfire detection via satellite imagery and machine learning: an empirical investigation of Australian wildfires. Nat Hazards. 2025. Т. 121. С. 9777–9800. doi: 10.1007/s11069-025-07163-w
  15. Grammalidis N., Dimitropoulos K., Cetin E. FIRESENSE database of videos for flame and smoke detection [Data set]. Zenodo, 2017. Version v1. doi: 10.5281/zenodo.836748

 

Надійшла до редколегії: 10.03.2026

Прийнята до друку: 14.04.2026

Дата публікації (оприлюднення): 31.05.2026

 

 

Застосування компресійної піни для гасіння пожеж в резервуарах

 

Ковалишин Василь Васильович

Львівський державний університет безпеки життєдіяльності

https://orcid.org/0000-0002-5463-0230

 

Великий Назарій Романович

Львівський державний університет безпеки життєдіяльності

https://orcid.org/0000-0002-7967-4491

 

Марич Володимир Михайлович

Львівський державний університет безпеки життєдіяльності

http://orcid.org/0000-0001-7051-4494

 

Ковалишин Володимир Васильович

Львівський державний університет безпеки життєдіяльності

https://orcid.org/0000-0003-3739-8668

 

Великий Андрій Євгенович

Львівський державний університет безпеки життєдіяльності

https://orcid.org/0009-0002-5987-9745

 

DOI: https://doi.org/10.52363/2524-0226-2026-43-22

 

Ключові слова: компресійна піна, підшарове гасіння, резервуар, повітряно-механічна піна, нафтопродукт, бензин

 

Анотація

 

Проведено аналіз економічної ефективності застосування компресійної піни для підшарового гасіння пожеж нафтопродуктів (бензин) у сталевих вертикальних резервуарах. Дослідження базується на розрахунках для резервуара вертикального сталевого об’ємом 5000 м³, площа дзеркала горіння якого становить 346 м², змодельованого в середовищі SolidWorks Flow Simulation [1]. У роботі проведено порівняльний аналіз витрат піноутворювача при традиційному поверхневому способі гасіння та при підшаровому способі з використанням компресійної піни. Розрахунки виконувалися відповідно до рекомендованої інтенсивності подавання розчину піноутворювача для підшарового способу - 0,08 л/м²•с. Також враховано розрахунковий час гасіння бензину та трикратний запас піноутворювача згідно з чинними методичними рекомендаціями ДСНС України. Згідно проведених досліджень встановлено, що застосування компресійної піни кратністю 10 дозволяє зменшити витрати на піноутворювач майже в 4 рази порівняно з традиційним поверхневим гасінням. Додатковими перевагами є зменшення теплового навантаження на особовий склад підрозділів ДСНС, зниження ризику для пожежників та зменшення навантаження на пожежну техніку. Результати дослідження мають практичне значення для оптимізації тактики пожежогасіння на об’єктах нафтогазового комплексу, нафтобаз та складів паливно-мастильних матеріалів. Особливо актуальним є впровадження запропонованої технології в умовах воєнного часу, коли критична інфраструктура України зазнає систематичних ракетних та дронових атак. Використання компресійної піни підшаровим способом дозволить суттєво підвищити ефективність захисту стратегічних об’єктів та знизити матеріальні збитки від пожеж. Таким чином, підшарове гасіння з використанням компресійної піни є перспективним напрямком розвитку пожежогасіння нафтопродуктів у вертикальних сталевих резервуарах.

 

Посилання

  1. Kovalyshyn V., Velykyi N., Kovalyshyn V., Voitovych T., Bun R., Novitskyi Y., Firman V. Devising technology for extinguishing oil tanks using compressed foam by sub-layer technique. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2024. 3(10(129)). С. 6–20. doi: 10.15587/1729-4061.2024.305684
  2. Zaxid.net. Після ракетного удару пожежу на нафтобазі у Львові гасили 13 годин. URL: https://zaxid.net/pozhezhu_na_naftobazi_u_lvovi_gasili_blizko_13_
    godin_n1539591
  3. Радіо Свобода. У Василькові після авіаудару горить нафтобаза. URL: https://www.radiosvoboda.org/a/news-naftobaza-vasylkiv-obstril/31749379.html
  4. Громадське радіо. На Рівненщині загасили пожежу на нафтобазі, яка виникла внаслідок влучання російської ракети. URL: https://hromadske.
    radio/news/2022/03/30/na-rivnenshchyni-zahasyly-pozhezhu-na-naftobazi-iaka-vynykla-vnaslidok-vluchannia-rosiys-koi-rakety
  5. Укрінформ. У Харкові ліквідували пожежу на нафтобазі, яка виникла внаслідок удару вночі 10 лютого. URL: https://www.ukrinform.ua/rubric-regions/3826044-u-harkovi-likviduvali-pozezu-na-naftobazi-aka-vinikla-vnaslidok-udaru-vnoci-10-lutogo.html
  6. Економічна правда. Атаки окупантів на нафтобази завдали Україні $230 мільйонів збитків. URL: https://epravda.com.ua/news/2022/05/11/686921/
  7. 7.Методичні рекомендації щодо організації оперативних дій підрозділів ДСНС під час гасіння пожеж на складах нафтопродуктів, що сталися внаслідок обстрілів в умовах ведення бойових дій: наказ ДСНС України від 23.05.2022 р. №В-269;
  8. Войтович Т. М. Вдосконалення технології «підшарового» пожежогасіння в резервуарах з нафтопродуктами : дис. … д-ра філософії : 261. Львів, 2020. 216 с.
  9. Kodryk A., Nikulin O., Titienko O., Kurtov A., Shakhov S. Залежність властивостей компресійної піни від робочих параметрів процесу генерування піни. Науковий вісник: Цивільний захист та пожежна безпека. 2019. 1(1(7)). С. 54–63.
  10. Velykyi N., Kovalyshyn V., Voitovych T., Pastukhov P. Дослідження стійкості та кратності компресійної піни. Пожежна безпека. 2023. № 43. С. 34–40.
  11. Войтович Т. М., Гусар Б. М., Ковалишин В. В., Кошеленко В. В., Грушовінчук О. В. Дослідження вітчизняних піноутворювачів для «підшарового» гасіння. Пожежна безпека. 2018. 32. С. 5–14.
  12. Макаренко В. С., Кірєєв О. О., Чиркіна-Харламова М. А., Мінська Н. В., Шаршанов А. Я. Дослідження гасіння модельного вогнища пожежі класу «В» сипкими матеріалами. Проблеми надзвичайних ситуацій. 2023. № 2(38). С. 281–296. doi: 10.52363/2524-0226-2023-38-19
  13. Вілінський Р. В., Гаврилюк А. Ф. Аналіз використання компресійної піни. Проблеми та перспективи розвитку системи безпеки життєдіяльності : зб. наук. пр. XV Міжнар. наук.-практ. конф. молодих вчених, курсантів та студентів. Львів : Львівський державний університет безпеки життєдіяльності, 2020. С. 16–17. URL: https://sci.ldubgd.edu.ua/bitstream/123456789/6990/1/1-16-46.pdf;
  14. Rie D.-H., Lee J.-W., Kim S. Class B fire extinguishing performance evaluation of a compressed air foam system at different air-to-aqueous foam solution mixing ratios. Applied Sciences. 2016. № 6(7). Р. 191. URL: https://doi.org/10.3390/app6070191
  15. Довідник керівника гасіння пожеж / за заг. ред. В. С. Кропивницького. Київ : ТОВ «Літера-Друк», 2016. 320 с.

 

Надійшла до редколегії: 10.03.2026

Прийнята до друку: 13.04.2026

Дата публікації (оприлюднення): 31.05.2026

 

Вплив потенційної площі горіння на динаміку поширення небезпечних чинників пожежі

 

Шахов Станіслав Михайлович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0002-9161-1696

 

Мельниченко Артем Сергійович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0002-7229-6926

 

Сошинський Олександр Ігорович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0002-7921-1294

 

Савельєв Дмитро Ігорович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0002-4310-0437

 

Демент Максим Олександрович

Національний університет цивільного захисту України

https://orcid.org/0000-0003-4975-384X

 

DOI: https://doi.org/10.52363/2524-0226-2026-43-20

 

Ключові слова: площа пожежі, потенційна площа горіння, моделювання пожежі, Fire Dynamics Simulator

 

Анотація

 

Об’єктом дослідження є вплив потенційної площі горіння у Fire Dynamics Simulator на значення небезпечних чинників пожежі. Основна гіпотеза полягає в тому, що зміна потенційної площі горіння у Fire Dynamics Simulator буде впливати на швидкість досягнення небезпечними чинниками пожежі гранично допустимих значень. Проблема, що вирішувалась – отримати науково обґрунтовані дані, щодо впливу потенційної площі горіння у Fire Dynamics Simulator на значення небезпечних чинників пожежі. Запропоновано використання терміну «потенційна площа горіння». У результаті отримано дані, щодо впливу потенційної площі горіння на динаміку поширення небезпечних чинників пожежі. В результаті спостерігається суттєва різниця між часом досягнення видимості гранично допустимих значень у всіх вимірювальних точках на шляхах евакуації при потенційній площі горіння 0,5 м2 та 6 м2. При потенційній площі горіння 0,5 м2 показник видимості не знижується нижче ніж 7,5 м, а при потенційній площі горіння 6 м2 знижується до 2,2 м. Порівняно тривалість досягнення небезпечними чинниками пожежі гранично допустимих значень, а саме видимості при потенційній площі горіння 0,5 м2 та 6 м2. Різниця по втраті видимості на вимірювачах № 1, 2, 3, 4 у відсотковому співвідношенні становить 18 %, 13 %, 19 %, 15 % відповідно. На вимірювачах № 5 та № 6 при потенційній площі горіння 0,5 м2, втрата видимості не фіксується взагалі. В свою чергу, при потенційній площі горіння 6 м2 зниження видимості нижче 20 метрів на вимірювачі № 5 та № 6 відбувається на 216-й та 220-й секунді відповідно. Отже, потенційна площа горіння при моделюванні в Fire Dynamics Simulator повинна бути обрана саме таким чином, щоб не було штучного обмеження поверхні, по якій може розповсюджуватись полум’я протягом загальної тривалості евакуації. Оскільки при штучному обмеженні потенційної площі горіння відбувається спотворення значень небезпечних чинників пожежі.

 

Посилання

             

  1. Шахов С. М., Виноградов С. А., Савельєв Д. І, Карпова Д. І. Аналіз закордонного досвіду щодо розрахунку часу евакуації. Надзвичайні ситуації: попередження та ліквідація. 2023. Том 7. № 2. С. 29–42. doi: 10.31731/2524.2636.2023.7.2.29.42
  2. ДСТУ 8828:2019. Пожежна безпека. Загальні положення. Зі змінами № 1 [Чинний від 2020-01-01]. Вид. офіц. Київ : Держспоживстандарт України, 2018. 163 с.
  3. Шахов С. М., Виноградов С. А., Поліванов О. Г., Савельєв Д. І. Мельниченко А. С. Особливості методів моделювання швидкості тепловиділення у FIRE DYNAMICS SIMULATOR. Проблеми надзвичайних ситуацій. 2023. № 1(37). С. 79–94. doi: 10.52363/2524-0226-2023-37-6
  4. Шахов С. М., Мельниченко А. С., Савельєв Д. І., Демент М. О., Гузь А. С. Вплив протидимних екранів на рівень пожежної безпеки укриттів. Проблеми надзвичайних ситуацій. 2025. № 2(42). С. 304–316. doi: 10.52363/2524-0226-2025-42-20
  5. Шахов С. М., Виноградов С.А., Рибка Є. О., Гарбуз С. В., Остапов К. М. Особливості визначення часу евакуації людей з будівель при пожежі. Проблеми надзвичайних ситуацій. 2023. № 2 (38). С. 53–68. doi: 10.52363/2524-0226-2023-38-4
  6. D Ming–xin Li, Shun–bing Zhu, Jing–hong Wang, Zheng Zhou. Research on Fire Safety Evacuation in a University Library in Nanjing. Procedia Engineering. 2018. Vol. 211. Р. 372–378. doi. 10.1016/j.proeng.2017.12.025
  7. Gao Z., Li Z., Wei J., Long T., Wang Q., Shu L. Study on forest road of fireproof blockade functions based on PyroSim. Journal of Beijing Forestry University. 2020. Vol. 42(9). Р. 51–60. doi: 10.12171/j.1000–1522.20200140
  8. Yanjie J. A fire simulation method of urban light rail station hall based on building information model and pyrosim software. Journal of Physics. Conference Series. 2021. 1903. 012065. Р. 1–7. doi:10.1088/1742–6596/1903/1/012065
  9. Hui Z. Evacuation Simulation of Large Theater Based on Pyrosim and Pathfinder. Journal of Physics. Conference Series. 2022. 2289. 012017. Р. 1–7. doi:10.1088/1742–6596/2289/1/012017
  10. Jian Z. Fire Simulation Research on a Bus Based on Pyrosim. Journal of Physics. Conference Series. 2020. 1678. 012100. Р. 1–7. doi:10.1088/1742–6596/
    1678/1/012100
  11. Xu M., Peng D. PyroSim–Based Numerical Simulation of Fire Safety and Evacuation Behaviour of College Buildings. International Journal of Safety and Security Engineering. 2020. № 10. Р. 293–299. doi:10.18280/ijsse.100218
  12. Xinfeng L., Xueqin Z., Bo L. Numerical simulation of dormitory building fire and personnel escape based on Pyrosim and Pathfinder. Journal of the Chinese Institute of Engineers. 2017. Vol. 40(3). P. 257–266. doi: 10.1080/02533839.2017.1300072
  13. McGrattan K., Hostikka S., Floyd J., McDermott R., Vanella M. Fire Dynamics Simulator Technical Reference Guide. Volume 1: Mathematical Model. 6th ed. Gaithersburg : National Institute of Standards and Technology, 2020. 181 p.

 

  1. Надійшла до редколегії: 10.03.2026

    Прийнята до друку: 13.04.2026

    Дата публікації (оприлюднення): 31.05.2026

Методологічні засади інтелектуального прогнозування пірогенної безпеки об’єктів критичної промислової інфраструктури

 

Дичко Аліна Олегівна

Національний транспортний університет

https://orcid.org/0000-0003-4632-3203

 

Демчук Людмила Іванівна

Державний університет «Житомирська політехніка»

https://orcid.org/0000-0001-5698-7113

 

Крюковська Леся Іванівна

Національний транспортний університет

https://orcid.org/0000-0001-8944-8036

 

Кагукіна Анастасія Максимівна

Державний університет «Житомирська політехніка»

https://orcid.org/0000-0001-8932-1211

 

Бельмега Іван Васильович

Державний університет «Житомирська політехніка»

https://orcid.org/0009-0007-2524-6217

 

DOI: https://doi.org/10.52363/2524-0226-2026-43-21

 

Ключові слова: інтелектуальне прогнозування, пірогенна безпека, об’єкти критичної інфраструктури, техногенне навантаження, моніторинг небезпек

 

Анотація

 

Обґрунтовано нові методологічні засади інтелектуального прогнозування пірогенної (пожежної) безпеки об’єктів критичної промислової інфраструктури в умовах динамічних техногенних та зовнішніх загроз. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю переходу від реактивного ліквідування пожеж до предиктивного управління ризиками за допомогою технологій штучного інтелекту. Створено цілісну методологічну концепцію, що інтегрує методи системного аналізу, теорії катастроф та машинного навчання. Розроблено архітектуру інтелектуальної системи раннього виявлення та прогнозування динаміки розвитку пожеж, яка здатна оцінювати ймовірність виникнення пірогенних загрози з точністю до 92–95 %. Отримано математичні моделі нелінійного поширення теплових потоків у замкнених просторах складних промислових об’єктів з урахуванням специфіки пожежного навантаження. Сформовано алгоритми підтримки прийняття рішень для оперативного персоналу, які мінімізують час реагування на загрози на 30–40 % та автоматично генерують сценарії локалізації джерела загоряння. Методологія базується на комплексному підході. Емпіричну базу сформовано за допомогою статистичного аналізу історичних даних про пожежі на промислових об’єктах за останні роки. Математичне моделювання процесів горіння та тепломасообміну реалізовано методами обчислювальної гідродинаміки. Інтелектуальну складову розроблено шляхом проектування та навчання ансамблів нейронних мереж (зокрема LSTM для часових рядів) на синтетичних та реальних вибірках даних моніторингу датчиків (температура, концентрація газів, задимленість). Перевірку адекватності моделей виконано шляхом комп’ютерного стимуляційного експерименту та верифікації результатів із відомими експертними сценаріями розвитку техногенних аварій.

 

Посилання

 

  1. Попович В., Хапало A. Засоленність постпірогенних грунтів Українського Розтороччя. Вісник Львівського державного університету безпеки життєдіяльності. 2020. Вип. 22. С. 12–17. doi: 10.32447/20784643.22.2020.02
  2. Демчук Л. І., Пацев І. С., Скиба Г. В., Войналович І. М. Оцінка відновлення лісових екосистем після війни: ризики та надії. Збірник наукових праць Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова. Серія: Технологія захисту навколишнього середовища. 2025. Вип. 1. С. 191–198. doi: 10.15589/znp2025.1(499).27
  3. Chowdhury J., et al. IoT Based Smart Emergency Response System for Fire Hazards. 2017 3rd International Conference on Applied and Theoretical Computing and Communication Technology (iCATccT), IEEE 2017. Р. 194–199. doi: 10.1109/ICATCCT.2017.8389132
  4. Abid A. Energy-efficient routing for fire monitoring in wireless sensor networks. International Conference on C-CODE. 2017. Р. 103–110.
  5. Sharma D. P., Leon-Garcia A. NeuroFire: A Machine Learning-Based Distributed Cloud System for Residential Fire Detection and Prevention. 2019 IEEE International Conference on Fog Computing (ICFC). 2019. Р. 101–106. doi: 10.1109/ICFC.2019.00021
  6. Gabriel J. Role of Big Data in Enhancing Fire Safety : research paper. ResearchGate. 2021. URL: https://www.researchgate.net/publication/388198615
  7. Ullah M. A. Continuous risk estimation from noisy sensor data using deep learning. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT). 2021. Vol. 5. Iss. 2. Art. 85. Р. 23. doi: 10.1145/3463503
  8. Eugene Yujun Fu, Xinyan Huang, та ін. Physics-informed neural networks for predicting structural fire response" або "AI-based predictive modeling for smart fire fighting. Fire Safety Journal. 2024. Vol. 145. Art. 104112. doi: 10.1016/j.firesaf.2024.104112
  9. Wilk-Jakubowski J. L., Kuchcinski A. Digital Twins and AIoT integration for real-time fire safety management in critical infrastructure. Journal of Safety Science and Resilience. 2025. Vol. 6. Iss. 1. P. 45–58.
  10. Kireitseva H., Demchyk L., Paliy O., Kahukina A. Toxic impacts of the war on Ukraine. International Journal of Environmental Studies. 2023. Vol. 80. Р. 267–276. doi: 10.1080/00207233.2023.2170582
  11. Про критичну інфраструктуру: Закон України від 16.11.2021 № 1882-IX (із змінами і доповненнями). База даних «Законодавство України». URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1882-20#Text
  12. Про об’єкти підвищеної небезпеки: Закон України від 18.01.2001 № 2245-IІІ (із змінами). База даних «Законодавство України». URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2245-14#Text
  13. Деякі питання об’єктів критичної інфраструктури: Постанова Кабінету Міністрів України від 09.10.2020 № 1109 (із змінами). База даних «Законодавство України». URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1109-2020-%D0%BF#Text
  14. Про затвердження Порядку проведення моніторингу рівня безпеки об’єктів критичної інфраструктури: Постанова Кабінету Міністрів України від 22.07.2022 № 821. База даних «Законодавство України». URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/821-2022-%D0%BF#Text
  15. Деякі питання подання інформації у сфері захисту критичної інфраструктури: Постанова Кабінету Міністрів України від 04.10.2022 № 1175. База даних «Законодавство України». URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1175-2022-%D0%BF#Text
  16. Про затвердження Методичних рекомендацій щодо категоризації об’єктів критичної інфраструктури: Наказ Адміністрації Державної служби спеціального зв’язку та захисту інформації України від 15.01.2021 № 23 (із змінами). База даних «Законодавство України». URL: https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v0023519-21#Text
  17. Про затвердження Порядку ведення Реєстру об’єктів критичної інфраструктури, включення таких об’єктів до Реєстру, доступу та надання інформації з нього: Постанова Кабінету Міністрів України від 28.04.2023 № 415. База даних «Законодавство України. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/415-2023-%D0%BF#Text
  18. Деякі питання паспортизації об’єктів критичної інфраструктури: Постанова Кабінету Міністрів України від 04.08.2023 № 818 № 415. База даних «Законодавство України». URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/818-2023-%D0%BF#Text
  19. Про оцінку впливу на довкілля : Закон України від 23 травня 2017 р. № 2059-VIII. Відомості Верховної Ради України. 2017. № 29. С. 315.
  20. Про стратегічну екологічну оцінку : Закон України від 20 березня 2018 р. № 2354-VIII. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2354-19#Text
  21. Постатейний коментар до Закону України «Про стратегічну екологічну оцінку» (2019). Екологія. Людина. Право. URL: http://epl.org.ua/humanposts/postatejnyj-komentar-do-zakonu-ukrayiny-pro-strategichnu-ekologichnu-otsinku-2/
  22. Демчук Л. І., Войналович І. М. Вплив екологічних ризиків на навколишнє середовище у Житомирській області. Збірник наукових праць Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова. 2024. № 4(497). С. 223–230. doi: 10.15589/znp2024.4(497).30
  23. Демчук Л. І., Пацева І. Г. Організація моніторингу та прогнозування кризових ситуацій. Вісник Харківського національного університету імені В.Н. Каразіна. Серія: «Екологія». 2023. Вип. 29. С. 57–65. doi:10.26565/1992-4259-2023-29-06

 

Надійшла до редколегії: 10.03.2026

Прийнята до друку: 13.04.2026

Дата публікації (оприлюднення): 31.05.2026

 

Удосконалення алгоритмів підвищення ефективності моніторингу пожежної обстановки

 

Рудаков Сергій Валерійович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0001-8263-0476

 

Миргород Оксана Володимирівна

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-5989-3435

 

Пирогов Олександр Володимирович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0002-0958-0801

 

Перегін Аліна Вадимівна

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0003-2062-5537

 

Мележик Роман Сергійович

Національний університет цивільного захисту України

http://orcid.org/0000-0001-6425-4147

 

DOI: https://doi.org/10.52363/2524-0226-2026-43-19

 

Ключові слова: пожежна безпека, безпілотні літальні апарати, моніторинг пожеж, оптимальна висота польоту

 

Анотація

 

Розглянуто процес моніторингу пожежної обстановки із застосуванням малорозмірних безпілотних літальних апаратів (далі – БПЛА). Об’єктом дослідження є процес дистанційного спостереження за осередками пожежі, а предметом – залежність ефективності виявлення об’єктів інтересу та безпеки польоту від висоти польоту БПЛА. Проблемою дослідження є суперечність між необхідністю підвищення достовірності виявлення об’єктів інтересу та забезпеченням безпеки польоту БПЛА в умовах впливу небезпечних факторів пожежі, зокрема задимлення, теплового випромінювання та турбулентності повітря. Метою роботи є підвищення ефективності моніторингу пожежної обстановки шляхом визначення оптимальної висоти польоту БПЛА. У роботі розроблено критерій ефективності моніторингу, що базується на мінімізації сумарних втрат, які враховують як втрати, пов’язані з помилками виявлення об’єктів, так і втрати, обумовлені ризиком втрати БПЛА. Запропоновано математичні моделі спостережуваності об’єктів інтересу та безпеки польоту, що враховують змінні параметри пожежної обстановки, зокрема інтенсивність диму, характеристики підстильної поверхні та тепловий вплив. На основі цих моделей розроблено алгоритм визначення оптимальної висоти польоту БПЛА для окремих осередків пожежі з урахуванням локальних умов. Особливістю отриманих результатів є комплексне врахування взаємного впливу умов спостереження та факторів небезпеки польоту, а також адаптивний характер запропонованого підходу, що дозволяє визначати оптимальні параметри польоту в реальному часі для різних ділянок місцевості. За результатами моделювання встановлено, що використання запропонованого підходу дозволяє підвищити ефективність моніторингу в середньому на 15 %, а в окремих випадках: до 40–80 % порівняно з польотом на фіксованій висоті. Отримані результати можуть бути використані в системах підтримки прийняття рішень під час ліквідації пожеж.

 

Посилання

 

  1. Merino L., Caballero F., Martínez-de-Dios J. R., Ollero A. Cooperative fire detection using UAVs. Robotics and Autonomous Systems. 2005. doi: 10.1109/ROBOT.2005.1570388
  2. Restas A. Drone applications in disaster management. Natural Hazards. 2015. doi: 10.4236/wjet.2015.33c047
  3. Merino L., Caballero F., Martínez-de-Dios J. R., Ollero A. An unmanned aircraft system for automatic forest fire monitoring and measurement. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2012. Р. 533–548. doi: 10.1007/s10846-011-9560-x
  4. Yuan C., Zhang Y. UAV-based forest fire detection and tracking. ISPRS Journal. 2017. doi: 10.1109/ICUAS.2015.7152345
  5. Мосов С. П., Станкевич С. А., Чумаченко С. М. Обґрунтування вимог до технічних характеристик засобів ведення розвідки пожеж із застосуванням безпілотних літальних апаратів. Науковий вісник: Цивільний захист та пожежна безпека. 2017. № 1(3). С. 57–65.
  6. Мосов С. П. Ера безпілотної авіації в сфері цивільного захисту. Пожежна та техногенна безпека. 2020. № 11(86). С. 14–16.
  7. Merz B. Impact forecasting to support emergency management of natural hazards. Reviews of Geophysics. 2020. Р. 1–52. doi: 10.1029/2020RG000704
  8. Коломійцев О. В., Рудаков І. С., Дмітрієв О. М., Кібальник В. М., Слободенюк Ю. В., Соловйов А. А., Пальчиков В. В., Дзюба І. В., Жуйков В. В., Чекунов В. В., Фесенко К. В. Удосконалений метод планування траєкторій польоту БПЛА. Грааль науки. 2025. № С. 382–397. doi: 10.36074/grail-of-science.19.09.2025.044
  9. Коломійцев О. В., Рудаков І. С., Дмітрієв О. М. Методологія дослідження безпеки польотів груп БПЛА. Грааль науки. 2025. № 60. С. 602–614. doi: 10.36074/grail-of-science.26.12.2025.06
  10. Рудаков С. В., Попов Д. О., Кулеба О. М. Моделювання польотів безпілотних авіаційних систем під час аналізу місця пожеж. Problems of Emergency Situations: матеріали міжнар. наук.-практ. конф. Черкаси: НУЦЗУ. 2025. С. 127–128.
  11. Квєтний Р. Н., Богач І. В., Бойко О. Р., Софіна О. Ю., Шушура О. М. Комп’ютерне моделювання систем і процесів. Методи обробки. Частина 2. URL: https://web.posibnyky.vntu.edu.ua/fksa/2kvetnyj_komp%27yuterne_modelyuvannya_system_procesiv/t2/zm2.htm

Надійшла до редколегії: 10.03.2026

Прийнята до друку: 13.04.2026

Дата публікації (оприлюднення): 31.05.2026

  1. Петухова О. А., Колесніков Д. В., Дагіль В. Г., Сіпко О. В., Андрєєва Л. І. Обґрунтування способу визначення водовіддачі внутрішнього протипожежного водопроводу. С. 295-308
  2. Неклонський І. М., Смирнов О. М. Моделювання осколкової дії вибуху при впровадженні технології ремонту ручних гранат. С. 272-294
  3. Лєвтєров О. А., Стативка Є. С. Математична модель акустичного методу орієнтування в середовищі з незадовільним візуальним контролем. С. 253-271
  4. Куценко М. А., Нуянзін О. М., Єлагін Г. І., Кришталь Д. О., Алєксєєв А. Г. Дослідження механізму гасіння пожеж генераторами вогнегасного аерозолю на основі мінеральних носіїв. С. 241-252