Модели и методы оценки техногенного ущерба

Глава 3.

Рис. 2.4. Порядок и условия расчета ожидаемого ущерба

Рис. 2.3. Модификация дерева происшествий

Рис. 2.2. Дерево происшествия

Примеры. Для иллюстрации качественного анализа моделируемых опасных процессов с помощью минимальных пропускных и отсечных сочетаний, воспользуемся деревом происшествия, изображенным на рис. 2.2.

На данном рисунке показаны условия возможного поражения человека электрическим током. Предполагается, что головное для этой модели событие L явилось результатом одновременного наложения трех предпосылок - появления потенциала высокого напряжения на корпусе электроустановки (H), нахождения человека на токопроводящем основании (I) и его прикосновения к этому корпусу (K).

В свою очередь, событие H явилось следствием возникновения любого из двух других исходных событий-предпосылок A и B, например, снижения сопротивления изоляции или касания токоведущими частями электроустановки ее корпуса по причине их раскрепления. Другое событие верхнего (промежуточного) уровня - I также могло быть обусловлено двумя исходными предпосылками: C - нахождением человека на металлическом полу или D - его касанием заземленных элементов здания; а событие K - следствием одной из трех предпосылок E, F и G, например, необходимостью ремонта, технического обслуживания или использования электроустановки по прямому назначению.

Заметим, что данная модель может имитировать условия появления и другого происшествия, в частности - воспламенения паров водорода, выделяющихся из свинцовых аккумуляторов. Предпосылками промежуточного уровня в этом случае могут быть: H - накопление этого газа в аккумуляторной станции, I - отсутствие вентиляции данного помещения и K - появление внутри него источника воспламенения. В свою очередь, первая предпосылка - следствие длительного заряда неисправных аккумуляторных батарей (A) или отказа зарядных устройств (B); вторая – поломки вентиляторов (C) или закрытия воздуховодов (D); третья - искрения электрооборудования (E), появления людей с открытым огнем (F) или их курения (G).

В действительности (что подтверждается и анализом данной модели), одно дерево происшествия может иметь несколько минимальных сочетаний предпосылок, необходимых и достаточных для реализации или недопущения нежелательного головного события. Среди них могут быть МПС и МОС, состоящие только из одного исходного события - синглеты, из двух - дуплеты, из трех (триплеты) и более событий-предпосылок.

Так, например, в модели, приведенной на рис. 2.2, имеется 12 минимальных пропускных сочетаний исходных событий-предпосылок: триплеты - АСЕ, АСF, ACG, AДE, AДF, AДG, BCE, BCF, BCG, BДE, BДF, BДG и три минимальных отсечных сочетания таких событий: дуплеты - АВ, СД и триплет EFG.

Анализ значимости и критичности событий. Для отражения вклада конкретных предпосылок и их сочетаний в появление и предупреждение головного события дерева происшествия, вводятся показатели их значимости или критичности. Эти категории могут использоваться для определения приоритетности осмотра, технического обслуживания и профилактики неисправностей того технологического оборудования, которое является причиной появления более значимых отказов, а также указывать на необходимость тщательного контроля соответствующих алгоритмов деятельности персонала или параметров рабочей среды. Не менее важны результаты оценки значимости и критичности всех предпосылок при коррекции и оптимизации проектируемых изделий и технологий.

Оценка значимости любого события основана на учете логики его объединения с другими предпосылками модели: чем ближе к ее вершине ощущается реализация события, тем больше его вклад в условия формирования головного происшествия. Например, в модели рис. 2.1а более значима исходная предпосылка 1, так как ее появление доводит сигнал по левой ветви выше, чем событие 7. Напротив, предпосылка 7 более важна для предупреждения моделируемого происшествия, поскольку это достигается не появлением ее одной. Заметим, что в отличие от данной модели, все исходные предпосылки рис. 2.2 одинаково значимы на качественном уровне.

В настоящее время также используются количественные критерии оценки значимости и критичности, обычно характеризующие вероятность или ожидаемое число наступлений головного события на некотором интервале времени. Как правило, одни из них указывают на изменение этих параметров вследствие появления либо не появления конкретных исходных предпосылок и образуемых ими минимальных сочетаний. Другие – на ожидаемое среднее число происшествий, обусловленных такими событиями и их совокупностями за конкретный период.

Самым предпочтительным (среди известных ныне показателей значимости) считается критерий Фусселя - Везели [23], измеряемый вероятностью того, что конкретное исходное событие или минимальное сочетание предпосылок дерева происшествия способствуют появлению его головного события.

Значение этого критерия - I_i^FV, определяемое при условии не возникновения исследуемого происшествия до момента реализации исходной предпосылки или сочетания, рассчитывается по следующим формулам:

I_i^FV = P_i(t) / Q(t); I_i^FV = [ Р_k^*(t) ] / Q(t), (2.1)

где P_i(t), Q(t) - вероятности наступления предпосылок и возникновения головного события дерева происшествий за некоторое время t;

Р_k^*(t), n - вероятности событий, принадлежащих конкретному минимальному сочетанию, и число таких событий в этом сочетании.

Известны и другие показатели, используемые для оценки значимости исходных событий и образуемых ими причинных цепей предпосылок к происшествию. В частности: а) Бирнбаума - I_i^В, рассчитываемый либо взятием частной производной от Q(t) по P_i(t), либо как разность между вероятностями головного события до и после появления интересующих нас событий или их подмножеств; б) Барлоу-Прошана - I_i^ВР, равный среднему числу происшествий, ожидаемому из-за возникновения оцениваемых нами исходных предпосылок.

Применимость критериев значимости. Основной интерес критерии значимости и критичности исходных предпосылок представляют для выбора первоочередных мероприятий по предупреждению происшествий. При прочих равных условиях, наибольшую эффективность или экономию средств обеспечивают те из них, которые воздействуют на самые значимые и критичные события. В частности, из рис. 2.1а нетрудно видеть, что снижение вероятности появления исходных предпосылок 1 и 7 на одну и туже относительную величину окажется менее значимым для второй из них – за счет перемножения ее (меньшего единицы) параметра на такие же значения вероятностей других (соседних с событием 7) предпосылок.

Говоря об особенностях оценки значимости и критичности элементов дерева происшествия, следует обратить внимание также на корректность использования двух последних количественных критериев, иногда дающих неправдоподобные рекомендации. Дело в том, что их значения зависят не только от вероятности предпосылок, но и от способа их соединения логическими условиями данного дерева. Поэтому могут быть ситуации (например, при коротких интервалах времени работы хорошо резервированных технических систем), когда бо¢льшую значимость вначале имеют самые надежные их элементы, а затем – менее надежные.

Дополнительную информацию об особенностях практического применения известных критериев оценки значимости и критичности можно обнаружить в работе [25]. Примеры качественного анализа дерева происшествия с помощью минимальных сочетаний каждого типа и рассмотренных выше показателей значимости приведены в главе 4 настоящих рекомендаций.

Особенности анализа дерева исходов. Приступая к качественному анализудеревасобытий - исходов происшествия, заметим, что, к сожалению, до сих пор не разработаны исчерпывающие рекомендации, пригодные для обстоятельного проведения такого анализа. По крайней мере, нам не известны такие, столь же конструктивные процедуры, как только что рассмотренные для предыдущей модели. Поэтому ниже мы ограничимся лишь изложением правил проверкиполноты и качества выделения событий этого дерева, а также приведем более общие рекомендации по уточнению их признаков.

Во-первых, особое внимание необходимо обращать на то, чтобы события каждого уровня дерева исходов происшествия в совокупности представляли полную группу несовместных событий.

Из этого следует, что при построении данного дерева, следует учитывать все возможные варианты: 1) истечения - {1, 2,...i,...,l}, 2) трансформации и распространения - {1,2,...,j,...,m}, 3) разрушительного поглощения {1, 2,...,k,...,n} потоков энергии и вещества, высвободившихся в результате происшествия. Иначе говоря, сумма безусловных вероятностей (Р) появления всех событий на каждом из трех уровней дерева исходов происшествия должна составлять единицу:

P_i1 = P_j2 = P_k3 = 1. (2.2)

Во-вторых, все события данного дерева и входящие в него ветви, воспроизводящие условия причинения ущерба людским, материальным и природным ресурсам, должны быть разделены между собой в соответствии с правилами деления понятий, принятыми в формальной логике.

Это означает, что возможные исходы должны делиться следующим образом: а)всегда по одному основанию, т.е. с соблюдением лишь одного признака деления на i, j и k -ом уровнях дерева, б)непрерывно - переход к новому признаку может осуществляться лишь после рассмотрения всех возможных вариантов данного уровня, в)соразмерно - суммарное число событий-исходов, выделенных на каждом уровне, должно быть точно равно их возможному количеству (в противном случае деление будет либо неполным, либо избыточным), г)с соблюдением требования не пересекаемости различных исходов (учет конкретного события на данном уровне исключает возможность его повторного использования на этом же уровне)[13].

В завершение параграфа отметим, что лишь использование вышеперечисленных рекомендаций, касающихся порядка построения и качественного анализа исследуемых здесь деревьев, может гарантировать адекватность реальности моделируемых ими опасных процессов, а также истинность выявленных при этом закономерностей появления и предупреждения происшествий. В свою очередь, без соблюдения таких условий, нельзя обеспечить в последующем ни требуемой достоверности прогноза техногенного риска, ни точной оценки эффективности мероприятий по его уменьшению.

2.4. Количественный анализ диаграмм типа “дерево”

Место и задачи. Завершающим этапом моделирования опасных процессов в техносфере служит оценка интересующих нас их числовых параметров. Как правило, она связана с определением вероятности или частоты появления конкретных головных событий (катастроф, аварий, несчастных случаев), а иногда и - математического ожидания их количества на заданном интервале времени. В большинстве случаев, однако, на данном этапе также рассчитываются размеры ущерба и затрат, связанных с возникновением и предупреждением происшествий на производстве и транспорте.

Поскольку конечная цель моделирования направлена не на оценку, а на обеспечение требуемой безопасности, то результаты количественного анализа исследуемых нами процессов нужны в первую очередь для обоснования соответствующих мероприятий. Вот почему, при их выборе должны использоваться данные качественного анализа дерева происшествия - прежде всего выявленные в нем минимальные сочетания исходных предпосылок и оценки их значимости. Дело в том, что устранение причинных цепей, состоящих из наиболее значимых предпосылок, является самым легким и дешевым способом обеспечения заданного уровня безопасности.

Однако, в ряде случаев отдельный интерес может представлять и автономная предварительная оценка числовых характеристик как головного события дерева происшествия, так и центрального события дерева их исходов. Например, если нужно отдать предпочтение или принять обоснованное решение: а)о соответствии техногенного риска вновь созданного производственного или перевозочного процесса тому его значению, которое предъявлено техническим заданием; б)о выборе (по наименьшей вероятности происшествий) одного из нескольких, подготовленных на конкурсной основе однотипных технических проектов.

Укажем рекомендации, пригодные для последовательного проведения необходимой в таких случаях количественной оценки параметров каждой рассматриваемой нами диаграммы - вначале для дерева происшествия, а затем и для дерева событий - его возможных разрушительных исходов.

Формализация дерева происшествия. Подготовительным этапом к количественному анализу служит дальнейшая формализация рассматриваемой семантической диаграммы - аналитическое представление заданного ею процесса так называемой структурной функцией. В такой аналитической модели, помимо событий и связей между элементами, в качестве исходныхданных также используются параметры, характеризующие вероятность или частоту исходных предпосылок на конкретном интервале времени.

Например, для изображенного выше (см. рис. 2.2) дерева, данная функция, увязывающая с помощью алгебры событий моделируемое головное событие с его промежуточными и исходными предпосылками, имеет следующий вид:

L = H×I×K = (A+B)(C+D)(E+F+G), (2.3)

а в случае использования вероятности Q(L) в качестве объективной количественной меры появления происшествия, аналитическая формула для нее оказывается такой:

Q(L)=P(H)×P(I)×P(K)=P(A+B)·P(C+D)·P(E+F+G), (2.4)

где P(А),...Р(К) -вероятности появления его событий - предпосылок.

Преобразование и упрощение структурных функций при необходимости осуществляют с соблюдением правил булевой алгебры. В частности, следуя закону поглощения, получают такие равенства:

A·(A·B) = A·B; A+(A+B) = A. (2.5)

Общая последовательность анализа. При известных структурных функциях, количественный анализ дерева происшествия и оценку вероятности достижения его головного события рекомендуется осуществлять в таком порядке: 1)аналитическая модель данного процесса декомпозируются на отдельные блоки - сомножители и слагаемые функции; 2)в выбранных блоках выделяются те подмножества событий, которые соединены между собой условиями "и", "или" и имеют известные вероятности появления; 3) проводится расчет вероятностей наступления вершинных для таких блоков событий; 4)структурная функция упрощается путем замены каждого подмножества одним членом, обладающим эквивалентной вероятностью; 5)подобным образом рассчитывается и вероятность появления головного события модели.

Правила расчета параметров. В процессе оценки числовых характеристик декомпозированного дерева происшествия, следует руководствоваться рядом правил:

1. Объединенные логическим условием "и" n предпосылок заменяют одним событием с вероятностью появления - P_К (конъюнкция - Ù):

P_К = P₁P₂P₃ =P_i. (2.6)

2. Соединенные логическим условием "или" m предпосылок заменяют одним событием c вероятностью P_Д (дизъюнкция - Ú), равной:

P_Д =1-(1- P₁)(1-P₂)...(1-P_m) =1-(1-P_i), (2.7)

которая при m = 2 и m = 3, рассчитывается по таким зависимостям:

P_|m=2=P₁+P₂-P₁P₂; P_|m=3=Р₁+Р₂+Р₃-P₁P₂-P₁P₃-P₂P₃+P₁P₂P₃. (2.8)

3. При известных структурных схемах безотказности техники, параллельно соединенные элементы соответствуют логическому условию "и" этого дерева, а последовательно соединенные - "или".

4. В случае объединения логическим условием "и" нескольких событий, одно из которых имеет близкую к единице вероятность, а другие - меньшую 0,01, допускается упрощение данной ветви путем отбрасывания события с большой вероятностью возникновения.

5. При объединении логическим условием "или" нескольких событий, одно из которых имеет близкую к нулю вероятность, а другие - на два-три порядка больше, также можно упрощать соответствующую ветвь, но отбрасывать нужно событие с малой вероятностью.

6. Количественная оценка вероятности головного события может быть проведена также с помощью минимальных сочетаний событий - путем построения нового, эквивалентного исходному дерева, включающего в себя сочетания какого-либо одного типа. Однотипные сочетания соединяются в новом дереве всего одним логическим условием: "или" - для дерева, состоящего из одних МПС, и условием "и" - для дерева из МОС.

Например, если в анализируемом дереве происшествия число МПС равно a, в каждом i- ом из которых содержится m_i исходных событий-предпосылок, то можно построить новое дерево (см. рис. 2.3а), включающее в себя a исходных (промежуточных для прежнего дерева) предпосылок, объединенных логическим условием "или". При этом в каждом из этих новых событий исходные предпосылки прежнего дерева должны быть соединены условием "и”.

а) Первое, i- ое и а -ое МПС б) Первое, k- ое и b- ое МОС

Если же дерево происшествия содержит в себе b штук МОС с n_k исходными предпосылками в каждом из них, то в новом дереве (рис. 2.3б) исходные события следует объединять логическим условием "и", а каждую предпосылку этой упрощенной модели образовывать логическим сложением исходных событий дерева-оригинала. Отсюда следует, что для расчета вероятности возникновения происшествий - Q, могут быть использованы следующие выражения:

(2.9)

(2.10)

где a, b - количество соответственно минимальных пропускных и минимальных отсечных сочетаний дерева происшествия;

m_i, n_k - число исходных предпосылок в каждом его i -ом пропускном и k -ом отсечном минимальных сочетаниях исходных событий-предпосылок;

Прогноз при нечетко заданных исходных данных. При отсутствии достоверных данных о количественных параметрах исходных предпосылок, приближенную оценку возможности появления происшествий следует проводить с помощью нечетких чисел, которые задаются отрезками с одним, наиболее возможным - m и двумя предельными их значениями: наименьшим - (m-a)и наибольшим -(m+b).

Легче всего прогноз меры возможности появления головного события -образуемого логическим сложением или перемножением n предпосылок, проводить после предварительной аппроксимации их параметров нечеткими числами (m,a, b) в форме L-R [10].

Обозначая приближенные параметры предпосылок через , можно рассчитать нечеткую меру возможности появления результирующих событий, образуемых логическим условием "и":

где Ä - операция перемножения нечетких чисел в L-R форме;

- рекурсивные члены, рассчитываемые по формулам:

Подобно проводится приближенная оценка возможности появления события, образованного в дереве логическим условием "или":

где - аналогичные члены, рассчитываемые по формулам:

Наиболее подходящей областью применения нечеткого интервального метода прогнозирования происшествий является оценка возможности появления и предупреждения уникальных (редких и наиболее тяжелых по последствиям) катастроф и аварий. В этом случае оправдана необходимость привлечения высококвалифицированных экспертов и повышенная трудоемкость моделирования, что связано с проведением итерационных процедур вычисления.

Отметим также, что как приближенные, так и точные количественные параметры исходных событий-предпосылок дерева происшествия следует определять на основе проектных или статистических данных по интенсивности отказов техники, частоте возникновения ошибок эксплуатирующего ее персонала и вероятности нерасчетных для них внешних воздействий.

Эти показатели могут быть найдены в соответствующей научно-технической литературе или с помощью имеющихся в приложениях П1 и П2 к данной работе таблиц и рисунков. При выборе необходимых исходных данных, необходимо учитывать как условия расположения и эксплуатации техники, так и психофизиологическое состояние работающего на ней персонала. В частности, эти особенности отражены в примечании к табл. П2.

Особенности анализа дерева исходов. В завершение данного параграфа и главы в целом, дадим рекомендации, касающиеся особенностей количественного анализадеревасобытий - исходов происшествия. Прежде всего, отметим, что его целью служит не только предварительная количественная оценка ожидаемого среднего социально-экономического ущерба, но и обоснование наиболее эффективных мероприятий по его снижению в случае необходимости.

Решение каждой из этих главных задач может быть осуществлено лишь с использованием трех уровней соответствующей семантической модели - путем последовательного определения: а) количества нежелательно высвободившихся энергии или вещества - К=М, б)размеров пространства, в пределах которого сформировались поля поражающих факторов таких выбросов или продуктов их последующей трансформации - П, и в)величины ущерба от их разрушительного воздействия на оказавшиеся в зонах поражения этих факторов людские, материальные и природные ресурсы - Y.

Общая последовательность. Порядок расчета перечисленных выше показателей совместно с условиями контроля правильности необходимых исходных данных проиллюстрирован на рис. 2.4. Расположенная непосредственно под "деревом" строка нижней таблицы содержит формулы, необходимые для последовательного прогноза количества аварийно высвободившихся энергии или вредного вещества - К=М, размеров поражаемой ими площади - П и величины причиненного ущерба - Y. Они рассчитываются на каждом уровне этой модели как математические ожидания соответствующих случайных величин - M[K], M[П] и M[Y].

В самой нижней строке рисунка приведены критерии проверки правильности исходных данных об условных вероятностях, используемых при количественном анализе данной семантической модели. В частности, в данном случае сумма всех условных вероятностей каждого уровня дерева должна быть равной точно Q, а не единице, как это имело место при проверке полноты его возможных исходов, где они рассматривались как составляющие полную группу независимых событий - см. формулу (2.2).

Pi Ki = M[K]	Pj П j = M[П]	Рk Yk = M[Y]
P(1i/Q)=Q(X)	P(2ij/1,Q)=Q	P(3ijk/2,1)=Q

Показанное в центральной части рис. 2.4 дерево учитывает не все, а лишь наиболее характерные последовательности образующих его промежуточных и конечных событий. Это символизируется оборванными ветвями, заканчивающимися стрелками, и штриховым обозначением ветви, соединяющей события 1_i и 3_k+2. Она учитывает возможность объединения двух уровней модели, например, распространения и поглощения электрической энергии телом человека, включенного в соответствующую цепь: в данном случае прохождение электрического тока одновременно сопровождается его частичным поглощением с губительными для здоровья последствиями.

Исходные данные. Естественно, что количественный прогноз техногенного риска с помощью дерева событий требует информации о всех параметрах модели, изображенной на рис. 2.4. Напомним, что состав учитываемых ею основных факторов (свойств человекомашинных систем) приведен в конце предыдущего параграфа.

Укажем также, что детальные рекомендации, касающиеся порядка прогнозирования средних объемов - М[К], площадей - M[П] и ущербов - M[Y], будут приведены в заключительной главе и приложениях П3-П4 к данной работе. В этом параграфе мы ограничимся рассмотрением лишь способов предварительной оценки количества вредного вещества, высвободившегося в результате происшествий, связанных с разгерметизацией соответствующих резервуаров.

Прогноз количества выброшенного вещества. При оценке объемааварийной утечки химически вредных и взрывоопасных веществ, находящихся в газообразном или жидком состоянии, для каждого такого случая нужно рассматривать по два сценария [14,15]: 1)высвобождение всего их объема по причине полного разрушения сосуда, 2)частичное опустошение емкости или магистрали вследствие нарушения их герметичности.

В первом случае, например, количество высвободившегося газообразного вредного вещества равно всей его массе - G, а если она неизвестна, то рассчитывается по такой формуле:

К = (m /R)×VP/R(T+273,15), (2.13)

где m, R - молярная масса вредного вещества, кг/моль и универсальная газовая постоянная, равная 8,31 Дж/(кг/моль);

V,P, T - его объем (м³), давление (Па) и температура (град С).

Подобным, но более громоздким способом определяется и объем пролитого жидкого вещества. Последнее связано с необходимостью учета части вредного вещества, частично находящегося в газообразной фазе, а затем и его испарения в момент и после аварийного высвобождения жидкости из емкости.

Во втором случае, интенсивность высвобождения газообразного вредного вещества по причине частичной разгерметизации емкости - q (кг/с) следует оценивать по наименьшему значению правой части следующей формулы:

[2gP₂r₂[(P₀/P)^2/g-(P₀/P)^(g+1)/g]/(g-1)],

q=0,8×S×min

[P₂r₂g(2/(g+1)^(g+1)/(g-1))]^1/2, (2.14)

где S - площадь отверстия разгерметизации емкости, м²;

P, P₀ - давления внутри и за пределами емкости, Па;

r_2, g - соответственно плотность вредного вещества, кг/м³ и значение показателя его адиабаты.

При известной массе вредного вещества в емкости - М (кг), продолжительность истечения - t (с) должна рассчитываться делением М на q, а при отсутствии этой информации, таким образом:

t = (m /R)×VP/[R(T+273,15)q. (2.15)

Предполагается, что все параметры, входящие в формулы (2.13-2.15), могут быть найдены в конструкторско-технологической документации на конкретное производственное или транспортное оборудование либо оценены с помощью имеющихся статистических данных (аналогов).

Оценка эффективности альтернатив. В заключение остановимся на рекомендациях, касающихся порядка обоснованиямероприятий по снижению техногенного риска с помощью диаграмм причинно-следственных связей типа "дерево". Необходимость в этом всегда возникает в тех случаях, когда априорная оценка величины техногенного риска приводит к результатам, не удовлетворяющим требованиям к безопасности проведения производственных или перевозочных процессов. Например, ожидаемые вероятности возникновения происшествий или ущерб от них превышают максимально допустимые значения, что требует принятия мер по снижению соответствующего риска.

Выходом из создавшихся ситуаций может быть внедрение дополнительных организационно-технических мероприятий, направленных на предупреждение происшествий либо на снижение ущерба от них, в случае появления. Очевидно также, что каждое организационное мероприятие и техническое средство потребуют для своего использования затрат, не обязательно пропорциональных ожидаемой от них эффективности. В этих условиях целесообразна оптимизация либо по критерию минимума затрат на внедрение дополнительных мероприятий, либо по максимуму снижения вероятности появления рассматриваемых нами катастроф, аварий и несчастных случаев с людьми.

Решение задачи по обоснованию оптимальных мероприятий может быть осуществлено лишь с помощью рассматриваемых нами моделей типа "дерево". Для определения эффекта, ожидаемого от внедрения конкретного технического средства или организационного мероприятия, необходимо провести расчет при новых (уменьшенных) значениях вероятностей появления связанных с ними предпосылок дерева происшествий или вариантов разрушительного высвобождения и воздействия потоков энергии и вещества.

Критерии оценки эффективности. Очевидно, что самыми предпочтительными будут те мероприятия, которые соответствуют: а)наибольшему (при заданных затратах) снижению либо вероятности головного события дерева происшествия, либо среднего ущерба от вызванных им наиболее разрушительных вариантов высвобождения энергозапаса; б)наименьшим затратам на внедрение мероприятий с целью получения требуемого от них эффекта (снижения техногенного риска до приемлемого уровня).

Напомним, что выбор подобных мероприятий лучше всего проводить с учетом значимости или критичности соответствующих событий-предпосылок дерева происшествия. Порядок использования результатов моделирования для обоснования наиболее эффективных дополнительных организационно-технических средств обеспечения безопасности будет проиллюстрирован ниже (см. главу 4) на конкретных примерах.

Принципы оптимизации альтернатив. При формулировании данных принципов, мы исходили из того, что на практике одновременно приходиться иметь дело с несколькими организационно-техническими мероприятиями и большим количеством образуемых ими альтернативных сочетаний.

Например, даже для двух мероприятий возможны уже четыре альтернативы: внедрить первое, второе, оба вместе или отказаться от них. Это предполагает необходимость достаточно трудоемкого перебора, трудно реализуемого без использование современных математических и машинных методов.

К сожалению, не представляется возможным детально рассмотреть такие методы в данной работе. Укажем лишь, что подробную математическую постановку данной оптимизационной задачи и способы ее решения можно найти, например, в монографии [4]. В качестве метода ее решения там рекомендуется динамическое программирование, а исходными данными служат: ожидаемые вероятность - Q(X) или риск ущерба от происшествий M[Y], величина затрат, выделенных для совершенствования безопасности - S_В, а также сопутствующие каждой альтернативе затраты - S_i и ожидаемый от них эффект: DP_i ® DQ_i(X) ® DM_i[Y].

Естественно, что самым лучшим, а в ряде случаев и единственно возможным методом предварительной оценки трех последних параметров является моделирование происшествий, в том числе и с помощью рассмотренных выше диаграмм типа "дерево". Данный факт еще раз подтверждает актуальность и плодотворность рассмотренных здесь методов моделирования опасных производственных и транспортных процессов, а также необходимость в дополнительных рекомендациях, касающихся прогнозирования сопутствующего им ущерба. Именно они и составят содержание очередной (третьей) главы настоящей работы.

При прогнозировании техногенного ущерба, в общем случае следует исходить из необходимости одновременного учета как риска, связанного с возможностью появления аварийных происшествий, так и ущерба, обусловленного загрязнением окружающей среды непрерывными вредными выбросами производственных предприятий. При этом вторая компонента рассматриваемых издержек является неизбежным (по законам термодинамики) побочным результатом их функционирования, а размеры непрерывных энергетических и материальных выбросов зависят от эффективности (коэффициента полезного действия) используемых ныне технологических процессов.

Дата добавления: 2013-12-12