Количественные показатели риска

Общность и различие процедур оценки и управления риском

В исследованиях по проблеме риска возникло отдельное направление работ под общим названием “Управление риском”.

Управление риском (risk management) – это часть системного подхода к принятию решений, процедур и практических мер в решении задач предупреждения или уменьшения опасности промышленных аварий для жизни человека, заболеваний или травм, ущерба материальным ценностям и окружающей природной среде.

Под этим термином понимается совокупность мероприятий, направленных на снижение уровня технологического риска, уменьшение потенциальных материальных потерь и других негативных последствий аварий. По сути дела, речь идет о предотвращении возникновения аварийных ситуаций на производстве и мерах по локализации негативных последствий в тех случаях, когда аварии произошли.

Особенностью этого направления является комплексность, включающая в себя различные аспекты – технические, организационно-управленческие, социально-экономические, медицинские, биологические и др.

Общим в оценке риска и управлением риском является то, что они – два аспекта, две стадии единого процесса принятия решения (в широком смысле слова), основанного на характеристике риска. Такая общность обусловлена их главной целевой функцией – определением приоритетов действий, направленных на уменьшение риска до минимума, для чего необходимо знать как егоисточники и факторы – (анализ риска), так и наиболее эффективные пути его сокращения (управлением риском).

Основное различие между этими понятиями заключается в том, что оценка риска строится на фундаментальном, прежде всего естественнонаучном и инженерном, изучении источника(например, химического объекта) и факторов риска (например, загрязняющих веществ с учетом особенностей конкретной технологии и экологической обстановки) и механизма взаимодействия между ними. Управлением риском опирается на экономический и социальный анализ, а также на законодательную базу, которые не нужны и не используются при оценке риска. Управление риском имеет дело с анализом альтернатив по минимизации риска, т.е. является, по сути дела, частным случаем класса многокритериальных задач принятия решения в условиях неопределенности. Оценка риска служит основой для исследования и выработки мер управления риском в соответствии с алгоритмом действий.

Для управлением риском его необходимо проанализировать и оценить. Ввиду данного определения риска, его количественный показатель представляет собой численные значения вероятности наступления нежелательного события или (и) результатов нежелательных последствий (ущерба).

Количественно риск может быть определен как частота (размеренность – обратное время) реализации опасности.

Изучение статистических данных позволяет выявить частоту возникновения опасных событий. Однако серьезность событий (даже внутри одного класса аварий) может значительно изменяться от события к событию; тогда возникает необходимость введения категорий событий (например, события с тяжелыми, средними или легкими последствиями) и рассмотрения частоты каждой из таких категорий. Последнее достигается приписыванию каждому классу или подклассу показателя риска (числа событий за определенный период времени, деленный на длительность этого периода), имеющего размеренность обратного времени. Этот показатель иногда рассматривается как мера “вероятности” возникновения события. Следует рассмотреть замечание, сделанное по этому поводу редакторами перевода [38], смысл которого состоит в том, что наиболее естественно интерпретировать вводимый показатель в рамках некоторой математической модели, в данном случае – вероятностной, поскольку рассматриваются случайные явления. Например, можно характеризовать явление случайной величиной – обозначим ее z – числом случаев возникновения события (реализации явления) за определенный период времени Т, например за год. Хорошо известно, что математическое ожидание Мz случайной величины z – это среднее (ожидаемое) число случаев возникновения события за год или частота возникновения события. Тогда в соответствии с принятой в математической статистике терминологией число событий (которое берется из статистических данных) – это выборка, отношение числа событий к длительности периода наблюдения – статистика, являющаяся, очевидно, несмещенной и состоятельной оценкой математического ожидания Мz, или частоты возникновения событий. Если считать распределение случайной величины z, например пуассоновским, т.е. если положить, где r – константа, то возможно оценить условия, когда вводимый показатель можно считать вероятностью. В самом деле, для пуассоновского распределения Мz = r T. С другой стороны, для пуассоновского распределения вероятность того, что за время Т случится не менее одного события, равна. Поэтому только для очень малых частот возникновения события можно интерпретировать вводимый показатель как вероятность возникновения за время Т хотя бы одного события.

Необходимо, однако, отметить, что вводимый таким способом показатель не является вероятностью в точном, математическом смысле этого слова. Вероятностью (события в конечной схеме при классическом определении) называется отношение мощности множества элементарных исходов, составляющих это событие, к мощности всего множества элементарных исходов. Вероятность события – это действительное число, лежащее в интервале 0-1. Так, например, при бросании обычной кости вероятность события “выпадение 7” равна нулю, вероятность события “выпадения 1 или 2” равна одной шестой, вероятность события “выпадение какого-нибудь числа между 1 и 6” равна единице. Таким образом, в рассмотренном случае те связи между событиями А и В, когда только при возникновении А случается В, можно интерпретировать как вероятность.

Количественно риск может быть определен, как вероятность Р возникновения события В при наступлении события А (безразмерная величина, лежащая в пределах 0-1).

Поскольку реализация опасности явление случайное, риск опасности (как бы ни определять его – как частоту или вероятность) есть числовая характеристика соответствующей случайной величины, используемой для описания данной опасности. В качестве простейшего примера возможного формального подхода рассмотрим случайную величину s – длительность периода безаварийной работы промышленного предприятия, областью определения которой служит множество режимов эксплуатации за произвольное (возможно, бесконечное) время. Оказывается возможным явно вычислить функцию распределения этой величины F_s(t) = P(s£t), предположив ее независимость от предыстории функционирования промышленного предприятия (такое предположение является наиболее оптимистичным в отношении уровня безопасности). Хорошо известно, что существует единственное решение, удовлетворяющее сформулированному условию: F_s(t)= для t>0; F_s(t)=0 для t<0, где p>0 – постоянная; это так называемое показательное распределение. Математическое ожидание Мs случайной величины s есть Мs = 1/p, что позволяет интерпретировать параметр p как среднюю (ожидаемую) частоту аварий или риск аварий в смысле обсуждаемого определения. Вероятность аварий р_т за период времени, не превосходящий Т, определяется, очевидно, как р_т=Р(s£T) =. Отметим, что всегда р_т<pT, поэтому неверно часто высказываемое утверждение, что для аварии, риск которой равен 1/Т, она обязательно случится за период Т (вероятность такого события равна 1-е^-1, т.е. приблизительно 0,632). Более того, даже в этом простейшем случае показательного распределения было бы неверно утверждать, что вероятность аварии р_т за период времени, меньший или равный Т, определяется, как произведение частоты аварии p на этот период Т. Имеет место лишь приблизительное равенство в случае малых рисков, т.е. редких аварий. Однако, функциональная зависимость между вероятностью аварий и частотой ее возникновения (для фиксированного распределения) существует (прим. ред. перевода [38]).

Последствие Y в виде нежелательного события или ущерба может в соответствии со своей величиной описываться своими специфическими параметрами. Диапазон при этом может быть весьма широк – от экономических до этических ценностей и человеческих жертв.

Мерой возможности наступления риска служит вероятность его наступления Р.
Отсюда следует: R=Y×P.

Величина риска определяется как произведение величины нежелательного события на вероятность его наступления, т. е. как математическое ожидание величины нежелательных последствий.

Обратимся вновь к функциональной модели (рис. 2.3.1). Для отображенных на ней множества исходных причин развития риска можно в общем виде записать формулу расчета в виде

R=P₁P₂P₃P₄, где R – риск, т.е. вероятность нанесения определенного ущерба;

Р₁ – вероятность возникновения события или явления, обусловливающего формирование и действие опасных факторов;
Р₂ – вероятность формирования определенных уровней физических полей, ударных нагрузок, полей концентрации вредных веществ, воздействующих на людей и другие объекты;
Р₃ – вероятность того, что указанные уровни полей и нагрузок приведут к определенному ущербу;
Р₄ – вероятность отказа средств защиты.

Мы узнали, что количественная мера риска может выражаться не только вероятностной величиной. Риск иногда интерпретируют как математическое ожидание ущерба, возникающего при реализации опасностей.

При определении математического ожидания величины ущерба представляется целесообразным принимать во внимание все возможные виды опасных происшествий для данного объекта и оценку риска производить по сумме произведений вероятностей указанных событий на соответствующие ущербы. В этом случае справедлива следующая зависимость:

,
где R_{М О} – уровень риска, выраженный через математическое ожидание ущерба;
Р_i – вероятность возникновения опасного события i-го класса;
Y_i – величина ущерба при i-ом событий.

Хотя последняя интерпретация находит применение, однако вероятностная мера риска является более удобной и применяемой при решении широкого круга задач научного и практического характера, в особенности задач, касающихся промышленной безопасности.

Приемлемый риск(конец)

Традиционный подход к обеспечению безопасности при эксплуатации технических систем и технологий базируется на концепции “абсолютной безопасности” – ALAPA (аббревиатура от “As Low As PracticabLe AchievabLe”: “настолько низко, насколько это достижимо практически”). То есть внедрение всех мер защиты, которые практически осуществимы. Как показывает практика, такая концепция неадекватна законам техносферы. Эти законы имеют вероятностный характер, и абсолютная безопасность достигается лишь в системах, лишенных запасенной энергии. Требование абсолютной безопасности, подкупающее своей гуманностью, оборачивается трагедией для людей, потому что обеспечить нулевой риск в действующих системах невозможно, и человек должен быть ориентирован на возможность возникновения опасной ситуации, т.е. ориентирован на соответствующий риск.

Современный мир отверг концепцию абсолютной безопасности и пришел к концепции “приемлемого” (допустимого) риска. Это понятие произошло от принятого в современной научной литературе термина – “принцип приемлемого риска”, известного как принцип ALARA (аббревиатура от “As Low As ReasonabLe AchievabLe”: “настолько низко, насколько это достижимо в пределах разумного”, учитывая социальные и экономические факторы). То есть если нельзя создать абсолютно безопасные технологии, обеспечить абсолютную безопасность, то, очевидно, следует стремиться к достижению хотя бы такого уровня риска, с которым общество в данный период времени сможет смириться.

Литература:

· http://ohrana-bgd.ru/bgdobsh/bgdobsh1_44.html

· http://www.obzh.ru/learn/nadezhnost-texnicheskix-sistem-i-texnogennyj-risk/02-3-osnovy-metodologii-analiza-i-upravleniya-riskom.html

Дата добавления: 2017-01-14