Российский химико-технологический университет им. Д. И. Менделеева, Москва, Россия:

А. Ф. Егоров, зав. каф. компьютерно-интегрированных систем в химической технологии
Т. В. Савицкая, профессор
В. А. Колесников, ректор
Ю. А. Кузьмина, аспирантка, эл. почта: julia.karibova@gmail.com

Представлена функциональная структура интеллектуальной системы прогнозирования и классификации опасностей химической продукции и техногенных отходов. Описаны методы классификации опасностей химической продукции в детерминированных условиях и в условиях неопределенности, в том числе прогнозирование неизвестных величин с помощью нейронных сетей, методологии QSAR и нечеткой логики. Представлен обобщенный алгоритм классификации опасностей химической продукции в условиях неопределенности. Описан разработанный программный модуль для классификации опасности техногенных отходов и приведен пример его использования. Предложены рекомендации по работе с интеллектуальной системой.

1. Hazardous substances data bank // Toxnet. Toxicology data network [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://toxnet.nlm.nih.gov/cgi-bin/sis/htmlgen?HSDB.
2. ГОСТ Р 53856–2010. Классификация опасности химической продукции. Общие требования. — Введ. 01.01.2011.
3. Егоров А. Ф., Савицкая Т. В., Горанский А. В., Дементиенко А. В., Кузьмина Ю. А. Разработка баз данных информационно-моделирующей системы мониторинга и прогнозирования состояния окружающей среды // Экологические системы и приборы. 2014. № 4. С. 3–12.
4. Cronin M. T. D., Livingstone D. J. Predicting chemical toxicity and fate. — Boca Raton (USA) : CRC Press, 2004. — 441 p.
5. Stein S. E., Brown R. L. Estimation of normal boiling points from group contributions // J. Chem. Inf. Comput. Sci. 1994. Vol. 34. P. 581–587.
6. Exposure assessment tools and models // US Environmental protection agency [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.epa.gov/opptintr/exposure/pubs/episuitedl.htm.

7. Саркисов П. Д., Егоров А. Ф., Савицкая Т. В., Бачкала О. В., Кузьмина Ю. А. Системный анализ безопасного обращения химической продукции: методы и подходы к прогнозированию и классификации опасностей // Теоретические основы химической технологии. 2013. Т. 47, № 1. С. 26–35.
8. Deductor // BaseGroups Labs. Технологии анализа данных [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.basegroup.ru/deductor/.
9. Головко Ю. С., Ивашкевич О. А., Матулис В. Э., Гапоник П. Н. Основные направления компьютерного моделирования биологической активности молекул // Химические проблемы создания новых материалов и технологий / под ред. О. А. Ивашкевича. — Минск, 2008. Вып. 3. С. 144–164.
10. QSAR TOOLBOX. Software for grouping chemicals into categories and filling gaps in (eco)toxicity data needed for assessing the hazards of chemicals [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.qsartoolbox.org/.
11. MATLAB. The language of technical computing // MathWorks – MathLab and simulink for technical computing [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.mathworks.com/products/matlab/.
12. Согласованная на Глобальном уровне Система классификации и маркировки химических веществ // United Nations Economic comission for Europe [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://www.unece.org/ru/trans/danger/publi/ghs/ghs_rev05/05files_r.html.
13. Приказ Министерства природных ресурсов России № 511 от 15 июня 2001 г. «Об утверждении Критериев отнесения опасных отходов к классу опасности для окружающей природной среды» // Техэксперт. Профессиональные справочные системы. [Электронный ресурс]. — Режим доступа : http://docs.cntd.ru/document/901798965.