Risk Assessment in Emergency Situations Using a Bayesian Network

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.83.19871

Keywords:

emergency management, fire risk assessment, Bayesian network, probabilistic modeling, decision support, risk analysis, dynamic systems, hazard prediction

Abstract

У статті представлено всебічний аналіз сучасних підходів до оцінки ризиків у надзвичайних ситуаціях, з акцентом на випадки, пов’язані з пожежами. Розглянуто як якісні, так і кількісні методи, зокрема експертні оцінки, моделювання Монте-Карло, дерева рішень, FMEA, FTA та HAZOP. Особливу увагу приділено використанню баєсових мереж як динамічного інструменту ймовірнісного моделювання. Запропонований підхід дозволяє інтегрувати апріорні знання з новими даними та забезпечує оновлення оцінок ризиків у режимі реального часу. Побудовано структуру баєсової мережі для моделювання впливу різних середовищних та експлуатаційних факторів на ключові індикатори ризику, такі як людські втрати, матеріальні збитки та екологічна шкода. Симуляційний сценарій демонструє здатність системи адаптуватися до змінних вхідних даних та підтримувати обґрунтоване прийняття рішень. Результати підтверджують ефективність використання баєсових мереж в аналізі ризиків під час надзвичайних ситуацій, особливо в умовах неповноти даних і потреби у швидкому реагуванні.

Author Biographies

Victor Sineglazov , State Non-Profit Enterprise "State University "Kyiv Aviation Institute"

Doctor of Engineering Science

Professor

Head of the Department

Aviation Computer-Integrated Complexes Department

Faculty of Air Navigation Electronics and Telecommunications

Yurii Kot , National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute,”

PhD Student

Artificial Intelligence Department

Educational and Research Institute for Applied System Analysis

References

“Institute of Public Administration and Research in Civil Protection,” Analytical report on fires and their consequences in Ukraine for the first 5 months of 2024. State Emergency Service of Ukraine. 2024.

https://dsns.gov.ua/upload/2/2/8/5/6/0/1/analitychna-dovidka-pro-pojeji-052024.pdf

V. M. Syneglazov, & V. L. Kupriyanchyk, “Computer-aided design of information fire monitoring system,” Electronics and Control Systems, 3(41), pp. 65–69, 2014. ISSN 1990-5548

V. M. Syneglazov, V. L. Kupriyanchyk, & I. A. Stepanenko, “Algorithmic software of the fire monitoring system,” Electronics and Control Systems, 4(42), 98–102, 2014. ISSN 1990-5548.

T. Aven, “Risk assessment and risk management: Review of recent advances on their foundation,” In European Journal of Operational Research, vol. 253, Issue 1, pp. 1–13, 2016. Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.12.023

V. Platon, & A. Constantinescu, “Monte Carlo Method in Risk Analysis for Investment Projects,” In Procedia Economics and Finance, vol. 15, pp. 393–400, 2014. Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(14)00463-8

D. Sarkar, “Decision tree analysis for project risk mitigation options for underground metro rail project,” In International Journal of Decision Sciences, Risk and Management, vol. 4, Issue 1/2, p. 25, 2012. Inderscience Publishers. https://doi.org/10.1504/ijdsrm.2012.046613

J. Hu, X. Xie, X. Shu, S. Shen, X. Ni, & L. Zhang, “Fire Risk Assessments of Informal Settlements Based on Fire Risk Index and Bayesian Network,” In International Journal of Environmental Research and Public Health, vol. 19, Issue 23, p. 15689, 2022. MDPI AG. https://doi.org/10.3390/ijerph192315689

Y.-M. Wang, K.-S. Chin, G. K. K. Poon, & J.-B. Yang, “Risk evaluation in failure mode and effects analysis using fuzzy weighted geometric mean” In Expert Systems with Applications, vol. 36, Issue 2, pp. 1195–1207, 2009. Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.11.028

R. Ferdous, F. Khan, R. Sadiq, P. Amyotte, & B. Veitch, “Fault and Event Tree Analyses for Process Systems Risk Analysis: Uncertainty Handling Formulations,” In Risk Analysis, vol. 31, Issue 1, pp. 86–107, 2010. Wiley. https://doi.org/10.1111/j.1539-6924.2010.01475.x

J. Dunjó, V. Fthenakis, J. A. Vílchez, & J. Arnaldos, “Hazard and operability (HAZOP) analysis. A literature review,” In Journal of Hazardous Materials, vol. 173, Issues 1–3, pp. 19–32, 2010. Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2009.08.076

H. G. Wieloch, “Scenario planning combined with probabilities as a risk management tool – analysis of pros and cons,” In International Journal of Economics and Business Research, vol. 21, Issue 1, p. 22, 2021. Inderscience Publishers. https://doi.org/10.1504/ijebr.2021.112015

Downloads

Published

2025-04-08

Issue

Vol. 1 No. 83 (2025)

Section

COMPUTER SCIENCES AND INFORMATION TECHNOLOGIES

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.

Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.

Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).