1.3 Методы и модели прогнозирования риска, их классификация и характеристика

Логико-вероятностные модели, интерпретирующие различные варианты возникновения и развития происшествия, в виде диаграмм причинно - следственных связей типа "дерево" (отказа, событий), "граф" (потоковый либо состояний и переходов), "сеть" (стохастической струюуры Петри или GERT).

Аналитические модели: параметрические формулы типа уравнения М. Садовского для перепада давления на фронте воздушной ударной волны при взрыве конденсированного взрывчатого вещества или гауссова модель рассеяния вредных веществ в атмосфере; интегральные модели, базирующиеся .на законах сохранения массы и энергии и описываемые обыкновенными дифференциальными уравнениями; модели, построенные на представлении параметров состояния или энергомассообмена в их оригинальном виде и реализуемые системами дифференциальных уравнений в частных производных. К этим моделям относится методика оценки последствий химических аварий

ТОКСИ [83]. Модели данного класса достаточно разработаны, но они учитывают только распространение последствий аварий и не определяют вероятность их возникновения.

3) Методы логико-лингвистического, имитационного, статистического и численного моделирования, основанные на использовании случайных, в том числе нечетко определенных, распределений параметров совокупности различных моделей и учете непрерывно меняющихся факторов человеко- машинных систем и окружающей их среды.

Оценка степени риска поражения людей и нанесения ущерба при авариях связана с задачей прогнозирования показателей надежности и остаточного ресурса функционирующей системы.

Для оценки риска применяют некоторые модели теории надежности. Среди них - модели высоконадежных систем, для которых аварийные ситуации представляют редкие события, а также модели стареющих систем, качество которых в процессе эксплуатации ухудшается вследствие ползучести, различных видов усталости, износа и других видов повреждений.

Прогнозирование авариййых ситуаций возможно на основе элементарной статистики и дискретного распределения Пуассона [131], часто применяемого к редким событиям и природным явлениям [70]. Данное распределение строится для всех сосудов или трубопроводов в целом, и его нельзя применить для расчета вероятности аварии или инцидента конкретного сосуна или трубопровода. Обойти данные трудности можно с помощью теории нечетких множеств. Создав СПГТР на основе нечеткой экспертной системы, мы сможем оценивать риск для всех отдельных элементов оборудования, находящихся в различной стадии эксплуатации, а также учитывать влияние человеческого - фактора на риск аварий и инцидентов.

Наиболее сложным аспектом прогнозирования аварийных ситуаций является оценка вероятности возникновения самой аварии - Р(А). Существующие способы оценки Р(А) сложны, громоздки и трудоемки, в • основном из-за отсутствия, неточности и неопределенности исходных данных. Как правило, они базируются на методах анализа "деревьев событий" [132]. Поэтому обычно на практике, в качестве Р(А) принимают среднестатистическую оценку частоты аварий по отрасли, для данного типа ОПО [38], что, к сожалению, не отражает специфики декларируемого ОПО.

Кроме того, и это наиболее важно, в этих методах не используются оценки возможности аварий на каждом конкретном элементе оборудования ОПО (сосуц, аппарат, участок технологического трубопровода).

На наш взгляд, такой подход малопригоден для предметного распределения 'средств на обеспечение производственной безопасности, поскольку в последнем случае ущерб должен быть оценен для каждого элемента оборудования отдельно.

Существующие имитационные модели возникновения происшествий на ОПО [13], основанные на методе Монте-Карло [116], также не лишены недостатков. Часто не понятно, каким образом можно получить функции •плотностей вероятности исходных параметров. Кроме того, данные модели трудно настраивать на конкретный ОПО.

К тому же из рассмотрения зачастую выпадают некоторые причины возникновения аварий и, соответственно, становится затруднительным рекомендовать индивидуальные меры безопасности, направленные на предупреждение аварии на конкретном ОПО.

Итак, недостаточная разработанность теоретических и методологических

аспектов управления процессом обеспечения промышленной безопасности

%

ОПО, а также их сложность и громоздкость, определяют актуальность нашего исследования.