Delist.ru

Теоретические основы менеджмента техногенного риска (07.09.2007)

Автор: Белов Петр Григорьевич

Рис. 2.2. Логика и последовательность прогнозирования техногеннорго риска

Она включает а) идентификацию источников опасности и сценариев ее проявления (блоки 1-7), б) оценку частоты возможных происшествий – аварийных выбросов (блоки 8-11), оценку ожидаемого от них и иных вредных выбросов среднего ущерба R(=M([Y] (блоки 12-17). При этом величина M([Y] в работе оценивалась двумя способами:

1. С точки зрения источника угроз, т.е. исследуемой конкретной ХТУ или ОПО в целом:

, (2.1)

– вероятности появления каждого такого выброса и размеры вызванного ими прямого и косвенного ущерба.

2. С точки зрения «потенциальных жертв», т.е. тех объектов из состава людских, материальных и природных ресурсов, которые не защищены от подобных вредных выбросов ОПО:

, (2.2)

– вероятность случайного выброса и ожидаемый от него косвенный (II) ущерб.

2.2.1. Принципы прогнозирования вероятностей Qab и QII с помощью ДПСС. Выбор этих моделей для графического, а затем аналитического представления условий возникновения техногенных происшествий обусловлен возможностью учета всех существенных факторов, наглядностью, удобством обработки современными математическими и машинными методами. Наиболее часто применяемые в ДПСС символы показаны в таблице.

Формализация ДПСС достигается введением подмножеств: а) U={1,2,...,j,...u} – коды узлов; (= ={(1, (2,...,(u} – соответствующие им переменные; (j={(1, (2,...} – принимаемые ими значения; F = {f1, f2,...,fu} – плотности вероятности случайных величин или ( = {(1, (2,...,(u} – функции принадлежности лингвистических переменных – для узлов, изображенных в строках 1-7; б) Di={d1, d2,...} – наименования дуг; Aj – дуги-предецессоры (входящие в узел j); Bj – дуги-саксессеры (выходящие из него); Pij – вероятности или меры возможности переходов из i в j; Tij – необходимые для этого затраты – для строк 8, 9.

С учетом изложенного, все узлы ДПСС и отношения между ними могут быть представлены кортежами и , а заданный ими процесс – металингвистической формулой:

<ДПСС> :: = . (2.3)

Ниже приводятся оригинальные ДПСС вместе с аналитическими аналогами типа (2.3) и частью результатов их качественного и количественного анализа – выявленными закономерностями появления и предупреждения моделируемых происшествий, оценками их вероятности, вклада отдельных предпосылок и эффективности мероприятий по их предупреждению.

2.2.1а. Прогнозирование вероятностей Qab и QII с помощью графа. Процесс возникновения происшествий на ОПО представлен на рис. 2.3 в форме ДПСС типа «потоковый граф». На его вход поступают требования на выполнение k-х технологических операций, а с выхода – случайные события (возможные выбросы обращающихся там энергии и ВВ), появление каждого из которых может быть вызвано лишь ошибками людей и отказами техники (нерасчетные воздействия на них извне в модели не рассматриваются).

Принятые допущения позволили ограничиться пятью состояниями графа: U={1 – отсутствие упомянутых предпосылок; 2 и 3 – появление соответственно ошибок и отказов; 4 – опасное, связанное с их неустранением; 5 – критическое, т.е. появление в опасной зоне незащищенных объектов} и 13-ю дугами: D={01, 12, 13, 21, 22, 23, 24, 31, 32, 33, 34, 45, 50}, где 0 – внешняя среда. С помощью ДПСС удалось выразить вероятность Q(() появления аварийности и травматизма на интервале (=t2-t1 через параметр соответствующего потока (пр и вероятности Pij(t) просеивания входных событий при переходе из состояний i в состояния j графа и за его пределы:

(kпр(t)(Qk(t), (2.4)

где (kпр – проектная частота требований на проведение k-х технологических операций, а

Анализ подтвердил адекватность (2.4-2.5): рост интенсивности (kпр и числа т типов операций, вероятностей возникновения отказов - P13(t) и ошибок - P12(t), снижение эффективности мер безопасности {рост P50(t), P45(t)} увеличивают частоту происшествий, а безошибочность персонала и безотказность оборудования ХТУ (P(t)12,Р(t)13=0), устранение всех возникших предпосылок (P(t)21, P(t)31=1) полностью исключают их появление. Значения Qk(t) и Q(() становятся также равными нулю и единице при соответствующих значениях Pij(t) и при нулевых или бесконечно больших значениях ( и m соответственно. Это позволило разработать методику прогнозирования Qa=Q((), которая включает: 1) сбор исходных данных (интенсивность технологических операций, их число и длительность выполнения; количество персонала, безошибочность, своевременность, длительность выполнения им заданных алгоритмов действий и продолжительность его пребывания в опасной зоне; структурные схемы надежности, интенсивность отказов технологического оборудования) – изучением проектно-технологической и эксплуатационной документации, научно-технической литературы и статистических данных; 2) расчет безотказности оборудования – стандартными методами теории надежности в технике; 3) оценка своевременности и безошибочности персонала – обобщенным структурным или другими методами теории эрготехнических систем; 4) определение условных вероятностей P45(t) и P50(t) – с учетом конкретных обстоятельств и имеющихся исходных данных; 6) вычисление вероятностей Qk(t) и Q(() – по формулам (2.4-25).

Работоспособность методики проверена априорной оценкой безопасности работ по перегрузке АХОВ с помощью автокрана, а точность полученного при этом прогноза Q(t) – расчетом дисперсии оценки этой вероятности и сравнением ее с известной статистикой.

2.2.1б. Прогнозирование вероятностей QIab,QII и ущерба YIab с помощью "деревьев". Для прогнозирования риска тяжелых аварий на ОПО, следует применять дерево происшествия (ДП) и дерево событий (ДС), понимая, что любая из них является 1) следствием ПЦП к выбросу накопленных там запасов энергии либо ВВ и 2) результатом неконтролируемого истечения, распространения, трансформации и разрушительного воздействия их потоков на оказавшиеся вблизи объекты. Рекомендовано также использовать ДП и ДС совместно, а их построение – сводить к определению а) головного и центрального события – конкретного выброса, б) необходимых для этого ошибок, отказов, нерасчетных внешних воздействий, в) наиболее вероятных исходов нежелательного истечения, распространения, трансформации и воздействия выброса, в) всех логических условий ДП (см. строки 3,4 таблицы) и связей между событиями ДП и ДС, которые способны привести к моделируемой аварии и ее нежелательным исходам.

Конструктивность такого подхода проиллюстрирована с помощью ряда оригинальных моделей, одна из которых показана на рис. 2.4 – применительно к аварийному проливу (Х) криогенного АХОВ, возникшему в результате переполнения заправляемой им емкости, несмотря на предотвращающие это технические средства и организационные мероприятия.

Предпосылки ДП распределены по четырем уровням: 1-й – неотключение насоса из-за невыдачи команды (И) или ее неисполнения (Л); 2-й – отказ автоматики (Д) и ошибка оператора (Е); 3-й – отказы средств передачи (А) и выдачи (Б) команды; ошибки оператора: не среагировал на отказ автоматики (В) и не отключил (Г) насос вручную; 4-й – отказы: цепи датчика дозы (1), усилителей-преобразователей сигнала ее выдачи (4), расходомера (5), датчика уровня АХОВ в емкости (6), хронометра (11), выключателя насоса (12) и цепи управления им (13); ошибки оператора при включении автоматики (3), приеме светового (7) и звукового (8) сигнала о неисправности, снятии показаний хронометра (10) и отключении насоса в заданное время (9); ослабление сигнала датчика дозы вредным внешним воздействием (2).

ДС имеет три возможных (по объему пролива) исхода: Б,С,М – большая, средняя и малая утечки АХОВ – вследствие потери структурной устойчивости емкости, образования трещины в ее обечайке, срабатывания дренажно-предохранительного клапана. При этом большой пролив мог завершиться взрывом (В), пожаром (П) или только испарением (И) с различным ущербом (1-3, 4,5 и 6-8). Другие последствия аварийного выброса учтены ветвями ДС с конечными исходами: (9,10) – для средней и (11-13) – для малой утечек криогенного АХОВ.

При качественном анализе ДП выявлены 27 минимальных пропускных сочетаний исходных событий, появление которых приводит к возникновению головного: 2 синглета – 12 и 13; 20 дуплетов – 1,7;...4,11; 5 триплетов – 5,6,7;...5,6,11 и 3 – минимальных отсечных (гарантирующих обратное при их непоявлении): 1,2,3,4,5,12,13; 1,2,3,4,6,12,13 и 7,8,9,11,12,13. При этом наиболее значимыми для аварийного пролива оказались исходные предпосылки 12 и 13, наименее – 5 и 6, а все остальные – качественно равнозначными.

Количественный анализ ДП с целью прогноза риска (вероятности) выброса АХОВ был проведен тремя способами: а) с помощью полученной на его основе структурной функции:

X=И(Л=(В(Е)(Л=[(A(1(4(Б)((Г(Д)](Л=[3((1(2)(4((5(6)]([(7(8)((9(Д)](Л=

= [3((1(2)(4((5(6)]([(7(8)(9((10(11)]((12(13), (2.6)

– после ее свертывания по правилам булевой алгебры, замены операторов "(" и "(" на арифметические действия "+" и "(", а кодов исходных предпосылок – на оценки вероятностей Pi их появления; б) путем сведения ДП к одному (головному) событию – последовательной (снизу вверх) заменой его ветвей, образуемых узлами ( и (, на события с эквивалентной вероятностью появления; в) построением двух ДП, тождественных оригинальному и состоящих только из его минимальных сочетаний одного типа, которые объединены единственным логическим условием: ( – для пропускных и ( – отсечных. После подобных преобразований для оценки Q(X)=QIab=QII использовались расчетные многочлены следующего типа:

(1-Pi) (2.7)

где P(, P( – вероятности появления сложных событий модифицированного ДП, которые получены логическим перемножением и сложением n и т простых событий оригинального ДП.

Для уникальных (статистически не воспроизводимых и не обеспеченных достоверными данными) техногенных происшествий, точечные оценки вероятностей Pi следует заменять нечеткими числами, аппроксимированными функцией принадлежности L-R типа:

где (i, (i – коэффициенты; тi – модальные значения возможности появления i-x предпосылок. При прогнозе (пример приведен в диссертации) оперируют также наименьшим и наибольшим значениями ее оценок для исходных, промежуточных и головного событий ДП.

Что касается прогнозирования ущерба YIab, ожидаемого от приведенной на рис 2.4 аварии, то его величину в работе предложено рассчитывать как сумму произведений условных вероятностей Qrs появления конечных исходов ДС и размеров связанного с ними ущерба Yrs. Порядок оценки этих и других параметров, характеризующих исходы истечения, распространения, трансформации и разрушительного воздействия аварийно высвободившегося АХОВ и показанных у части разветвлений этой модели в скобках при соответствующих кодах, будет рассмотрен ниже (см. разд. 2.2.2).

2.2.1в. Прогнозирование вероятностей QIab, QII с помощью сетей типа GERT и Петри реализовано ниже двумя способами: а) аналитическим и б) имитационным моделированием.

В первом случае оперировали вероятностями Pij реализации дуг с узлами i и j, соответствующими таким переходам затратами tij и условными производящими функциями моментов Mij(S) их распределения. Расчет пропускных способностей Wij(S)=PijMij(s) ветвей и всей сети GERT – WЕ(S) (см. рис. 2.5, в прямоугольнике) осуществлен по топологическому уравнению С.Мэсона, после искусственного замыкания ее истока с общим стоком специальной дугой с параметром WА(S) ее проводимости и укрупнения сети по специальным правилам.

Рис. 2.5. Модифицированная сеть GERT

При этом получено такое выражение:

из которого (при выбранных для примера видах статистических распределений fij с их числовыми характеристиками) рассчитаны параметры моделируемого сетью GERT процесса: Q7 = 0,55; M[T] = 41 мин и D[T] = 194 мин2 (где Q7, M[T], D[T] – вероятность достижения ее общего стока (появления предпосылок к происшествиям), математическое ожидание и дисперсия необходимого для этого времени. Cтруктурная идентичность формул (2.9) и (2.5) подтвердила единую природу соответствующих ДПСС, а иллюстративный расчет – их пригодность для МТР.

Возможность имитационного моделирования реализована в работе с помощью показанной на рис. 2.6 модели, воспроизводящей процесс возникновения ПЦП при функционировании ЧМС (выполнении оператором соответствующих действий с учетом возможных отказов, ошибок и неблагоприятных внешних воздействий). Учитываемые этапы и возможные нестандартные ситуации отмечены там двойным обрамлением, а влияющие на них факторы размещены в основании и на ветвях данной полувербальной семантической модели.

При построении модели считалось, что после совершения человеком предусмотренных технологией действий и сравнения действительной информации с ожидаемой возможны следующие исходы: а) обе информации идентичны и правильно восприняты – состояние ИИП; б) неидентичность информации понята человеком – НИП; в) информации хотя и идентичны, но реальная искажена при декодировании – ИИИ; г) неидентичность информации усугублена искажением одной из них – НИИ. В первом случае ЧМС оставалась в состоянии гомеостазиса (динамического равновесия), и оператор мог приступать к выполнению следующих действий. В трех последних утраченное равновесие могло быть в последующем восстановлено полностью или частично, либо такая возможность совсем исключалась.

загрузка...