Современная промышленная безопасность и экология сталкиваются с
новыми вызовами, требующими инновационных и более эффективных подходов
к управлению рисками. В условиях глобальной индустриализации, расширения
химической промышленности и появления новых веществ актуальной
становится проблема оперативной оценки их воздействия на здоровье человека
и окружающую среду. Оценка последствий аварийных ситуаций, таких как
разливы опасных жидкостей или выбросы токсичных газов, является
критическим фактором, определяющим не только масштаб возможного ущерба,
но и стратегию реагирования в чрезвычайных ситуациях.
Традиционные методы, используемые для оценки таких рисков, включают
токсикологические исследования на животных, полуэмпирические подходы и
моделирование с использованием вычислительной гидродинамики (CFD). Эти
методы, несмотря на их распространенность и долгую историю применения,
имеют ряд существенных недостатков. Они требуют значительных временных и
финансовых затрат, а также могут быть непрактичны в условиях, требующих
быстрого принятия решений. Кроме того, в области токсикологических
исследований на животных все острее встает вопрос об этических аспектах таких
методов, что стимулирует поиск альтернатив.
Искусственные нейронные сети (ИНС), как одна из технологий машинного
обучения, предоставляют перспективные возможности для решения этих задач.
В последние десятилетия ИНС получили широкое распространение в различных
областях науки и техники, включая прогнозирование химической токсичности,
оценку последствий промышленных аварий и установление предельно
допустимых концентраций (ПДК) веществ в окружающей среде. Данная работа
обобщает результаты исследований, проведенных в этих направлениях, и
демонстрирует потенциал ИНС в улучшении существующих методов и создании
новых подходов к управлению рисками.

Прогнозирование интенсивности испарения жидкостей и последствий выброса газа
Один из наиболее критичных аспектов промышленной безопасности связан
с оценкой интенсивности испарения жидкостей при аварийных разливах и
прогнозированием последующего распространения паров в атмосфере.
Полуэмпирические методы, которые традиционно используются для этих целей,
часто базируются на ограниченных экспериментальных данных и
демонстрируют значительные погрешности, достигающие более 30%. Несмотря
на свою простоту и быстроту выполнения, они могут оказаться недостаточно
точными для обеспечения адекватной реакции на аварийные ситуации.
Модели вычислительной гидродинамики (CFD), напротив, предлагают
более точные прогнозы, но их применение требует значительных
вычислительных ресурсов и времени, что делает их непрактичными для
использования в условиях, требующих немедленного вмешательства.
Применение таких моделей в реальном времени часто оказывается
невозможным, особенно в ситуациях, когда от скорости реакции зависит
минимизация ущерба от ЧС и спасение жизней.
ИНС предоставляют альтернативный подход, который сочетает в себе
высокую точность и скорость выполнения расчетов. Обучение нейронных сетей
на данных, полученных с использованием CFD-моделирования, позволяет
создавать модели, способные с высокой точностью предсказывать
интенсивность испарения и распространение парогазовой фазы. В рамках
проведенных исследований были рассмотрены примеры использования ИНС для
прогнозирования испарения таких веществ, как этанол, циклогексан и
сжиженный бутан. Результаты показали, что ИНС способны снижать среднюю
погрешность прогнозов в два раза по сравнению с традиционными моделями,
при этом значительно сокращая время, необходимое для получения результатов.
Однако, несмотря на очевидные преимущества, использование ИНС также
сопряжено с рядом ограничений. Основным из них является зависимость
точности модели от объема и качества данных, используемых для обучения. В
случае недостаточного количества данных или их низкого качества точность
прогнозов может существенно снижаться. Это особенно актуально в условиях,
когда необходимо делать прогнозы для веществ или ситуаций, не охваченных
ранее собранными данными. Также значительное время может быть затрачено
на процесс кросс-валидации и подбор оптимальных параметров модели, что
может ограничить применение ИНС в ситуациях, требующих быстрой адаптации
под новые условия.
Прогнозирование предельно допустимой концентрации (ПДК) химических веществ
Оценка ПДК химических соединений является одной из важнейших задач в
сфере охраны труда, экологии и здравоохранения. ПДК определяют
максимально допустимые уровни воздействия веществ на организм человека,
которые считаются безопасными при длительном или кратковременном
воздействии.
Традиционные методы установления ПДК включают
токсикологические исследования на животных и других биологических
объектах, что требует значительных временных и финансовых затрат. Кроме
того, эти методы поднимают серьезные этические вопросы, связанные с
использованием животных в экспериментах.
Современные подходы к прогнозированию ПДК включают использование
методов QSAR (quantitative structure-activity relationships), которые позволяют
предсказывать токсичность химических соединений на основе их структурных
характеристик. ИНС, в свою очередь, предоставляют мощный инструмент для
реализации таких моделей. Обучение ИНС на данных о ПДК, содержащихся в
нормативных документах, таких как СанПиН 1.2.3685-21, позволяет создать
модели, способные быстро и точно предсказывать ПДК для новых химических
соединений, основываясь только на их химической структуре.
В рамках данной работы была разработана нейросетевая модель,
работающая в двух режимах: регрессии и классификации. Режим регрессии
позволяет прогнозировать конкретное численное значение ПДК, в то время как
режим классификации определяет, относится ли соединение к одной из групп
токсичности относительно заданного порогового значения ПДК. Результаты
показали, что модель обладает высокой прогностической способностью,
особенно в режиме классификации, что связано с особенностями самого понятия
ПДК и его использования в нормативных актах.
Однако, как и в случае с прогнозированием интенсивности испарения,
точность модели в значительной степени зависит от качества и объема данных,
используемых для обучения. В условиях ограниченного объема данных точность
прогноза может снижаться, что требует дополнительных исследований и
разработки методов, позволяющих улучшить работу моделей в таких условиях.
Кроме того, для успешного применения ИНС в этой области необходимо
учитывать специфику химических соединений, для которых разрабатывается
модель, так как их физико-химические свойства могут существенно влиять на
точность прогнозов.
Прогнозирование токсичности новых химических соединений
Разработка новых химических соединений, особенно в таких областях, как
фармацевтика, агрохимия и материалы, требует обязательной оценки их
токсичности. Эта задача является критически важной для обеспечения
безопасности новых продуктов и минимизации риска их негативного
воздействия на здоровье человека и окружающую среду. Традиционные методы,
включающие длительные и дорогостоящие токсикологические исследования, не
всегда могут оперативно предоставлять необходимые данные, особенно в
условиях, когда необходимо быстро оценить риски от большого числа новых
соединений.
ИНС, основанные на методе QSAR, представляют собой перспективный
инструмент для решения этой задачи. Прогнозирование токсичности на основе
структурных характеристик соединений позволяет значительно сократить время
и затраты на исследования, а также снизить зависимость от токсикологических
испытаний на животных. Разработанная в рамках исследования нейросетевая
модель демонстрирует высокую прогностическую способность, что
свидетельствует о её потенциале для использования в реальной практике.
Особенно важно, что ИНС позволяют учитывать различные факторы,
влияющие на токсичность соединений, такие как их физико-химические
свойства, взаимодействие с биологическими молекулами и поведение в
организме. Это делает возможным более точное прогнозирование токсичности и
установление безопасных уровней воздействия для новых соединений, что
особенно актуально в условиях разработки новых лекарственных средств и
материалов.
Тем не менее, использование ИНС для прогнозирования токсичности также
сопряжено с определенными сложностями. Одной из основных проблем
является необходимость в большой базе данных для обучения модели, которая
должна содержать информацию о токсичности широкого спектра соединений. В
условиях ограниченного объема данных точность прогноза может быть
недостаточной, что требует дополнительных исследований и разработки
методов, позволяющих улучшить точность моделей в таких условиях. Также
следует учитывать, что структурные характеристики соединений могут
оказывать сложное и нелинейное влияние на их токсичность, что требует
использования более сложных моделей и методов анализа данных.
Общие выводы и перспективы
Обобщая результаты проведенных исследований, можно сделать
следующие ключевые выводы:

1. Эффективность использования ИНС в промышленной безопасности и
   экологии: ИНС демонстрируют высокую точность и скорость прогнозирования
   в задачах, связанных с оценкой испарения жидкостей, выбросов газа,
   установлением ПДК и оценкой токсичности новых химических соединений. Это
   делает их важным инструментом для оперативного принятия решений в
   условиях промышленной и экологической безопасности.
2. Альтернатива традиционным методам: ИНС представляют собой
   перспективную
   альтернативу
   традиционным методам, таким как
   токсикологические исследования на животных и модели CFD. Они позволяют
   значительно сократить время и затраты на проведение исследований, а также
   решают этические вопросы, связанные с использованием животных.
   Применение ИНС в задачах прогнозирования позволяет быстрее и точнее
   оценивать риски, что особенно важно в условиях высокой динамичности
   современного промышленного производства и разработки новых материалов.
3. Ограничения и вызовы: Основными ограничениями использования ИНС
   являются зависимость от качества и объема данных, используемых для обучения,
   а также необходимость в значительных вычислительных ресурсах для обучения
   моделей. В случае недостаточного объема данных или их низкого качества
   точность прогнозов может существенно снижаться. Это требует дополнительных
   исследований, направленных на разработку методов, позволяющих улучшить
   работу моделей в условиях ограниченного объема данных. Также необходимо
   учитывать специфику задач, для которых разрабатывается модель, так как это
   может оказывать значительное влияние на точность прогнозов.
4. Перспективы внедрения: внедрение ИНС в практику может существенно
   улучшить процессы оценки рисков и принятия решений в промышленности и
   экологии. Для успешного внедрения ИНС необходимо разработать стандарты и
   методические рекомендации, которые обеспечат надлежащую точность и
   воспроизводимость результатов. Также важно учитывать, что для успешного
   применения ИНС необходимо иметь доступ к качественным и разнообразным
   данным, которые будут использоваться для обучения моделей.

Заключение
Искусственные нейронные сети представляют собой мощный инструмент,
который может значительно изменить подходы к решению задач в области
промышленной безопасности и экологии. Благодаря их высокой точности и
скорости прогнозирования, ИНС способны обеспечить более эффективное
управление рисками, сократить затраты на исследования и ускорить процессы
принятия решений. В условиях растущих требований к безопасности и
эффективности технологических процессов роль ИНС в науке и
промышленности будет только возрастать. Однако для полного раскрытия
потенциала ИНС необходимы дальнейшие исследования, направленные на
устранение существующих ограничений и улучшение прогностической
способности моделей.
Перспективы использования ИНС включают не только повышение
точности и эффективности существующих методов, но и разработку новых
подходов к прогнозированию и управлению рисками. В условиях
стремительного развития технологий и увеличения объема данных, ИНС могут
стать ключевым элементом в создании систем предсказательного анализа и
принятия решений в реальном времени, что особенно актуально для задач,
связанных с промышленной безопасностью и экологией.