Stages of organization of digital simulation in training fire protection units

Cover Page

Cite item

Abstract

the relevance of the research is due to the growing need to improve the effectiveness of training of personnel of fire protection units in a dynamically changing operational environment. The research goal is to identify the features of the organization of digital modeling of exercises of fire protection units, aimed at improving the quality of personnel training. The research objectives are: analysis of existing methods of training of fire service personnel and identification of areas in which digital modeling can be most useful; Study of fire and emergency scenarios suitable for digital modeling; analysis of digital models that simulate various types of fires, taking into account the features of buildings, structures and technological processes. The research methods include: analysis of regulatory and methodological literature in the field of fire safety and personnel training; synthesis, analysis, systematization, descriptive method, comparison, as well as the formal-logical method. Based on the results, the following conclusions were formulated: the introduction of digital modeling in the process of training fire protection units is a strategically important step towards improving the efficiency and safety of operations. Digital modeling allows you to reproduce a wide range of scenarios for the development of fire and emergency situations and analyze the effectiveness of tactical decisions in a controlled environment, minimizing risks to personnel during fire drills.

About the authors

M. E Shkitronov

Saint Petersburg University of the State Fire Service of EMERCOM of Russia

Email: shkitronov@mail.ru

References

  1. Алешков М.В., Двоенко О.В., Гумиров А.С., Соковнин А.И., Серегин М.В., Семенюк И.О., Цариченко С.Г. Оценка возможности использования различных средств пожаротушения в высотных зданиях // Пожаровзрывобезопасность. 2022. № 4. С. 65 – 74.
  2. Государственная противопожарная служба Российской Федерации // МЧС России. URL: https://вдпо.рф/enc/gosudarstvennaya-protivopozharnaya-sluzhba (дата обращения: 01.05.2024).
  3. Губанова О.А. Зарубежный опыт подготовки пожарных // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». 2018. № 2. С. 15 – 20.
  4. Нетребина А.С., Бокова В.А., Тоцкий Д.В. Организационно-управленческие вопросы совершенствования обеспечения пожарной безопасности объектов защиты // Безопасность техногенных и природных систем. 2021. № 4. С. 145 – 167.
  5. Павлов Е.В. Разработка методики обоснования тактико-технических требований к робототехническому комплексу многорежимного пожаротушения // Технологии гражданской безопасности. 2020. № 2 (64). С. 201 – 214.
  6. Пивоваров Н.Ю., Зыков В.В., Гладких А.Н., Петухов А.Н. О необходимости разработки единого сборника методик по тушению пожаров и проведению аварийно-спасательных работ подразделениями пожарной охраны на объектах различного функционального назначения // Актуальные вопросы пожарной безопасности. 2022. № 4 (14). С. 28 – 33.
  7. Федеральный закон № 123-ФЗ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» // Собрание законодательства Российской Федерации. 2008. № 30. Ст. 3579.
  8. International Fire Service Training Association (IFSTA) Essentials of Fire Fighting, 7th Edition. URL: https://www.ifsta.org/shop/essentials-fire-fighting-7th-edition/36777 (date of access: 12.02.2025).
  9. Jieyu Chen, Nan Li, Yangming Shi, Jing Du. Cross-cultural assessment of the effect of spatial information on firefighters’ wayfinding performance: A virtual reality-based study // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2022. № 84. P. 74 – 86.
  10. Khair A. Development of Physical Training Program to Boost Functional Strength in Firefighter Recruits Using a Modified Nominal Group Technique // Humanitarian studies. 2019. № 8. P. 26 – 35.
  11. ?zel B., Alam M.S., Khan M.U. Review of Modern Forest Fire Detection Techniques: Innovations in Image Processing and Deep Learning // Information. 2024. № 15. P. 53 – 68.
  12. Rahman E.U., Khan M.A., Algarni F., Zhang Y., Irfan Uddin M., Ullah I., Ahmad H.I. Computer Vision-Based Wildfire Smoke Detection Using UAVs // Mathematics Problems. 2021. № 2. P. 67 – 89.
  13. Wijkmark C. Immersive Virtual Reality for firefighter skills training // Western Norway University. 2023. № 4. P. 94 – 106.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).