Сугак Е.В., Кучкин А.Г., Окладникова Е.Н. Надежность технических систем и техногенный риск. Часть 1. Техногенная безопасность

Подождите немного. Документ загружается.

 групповые риски (или их составляющие) – по группам (пар-

тиям) объектов отрасли (по уровням мощности энергоустановок, хи-

мических аппаратов, диаметрам и назначению нефте-, газо- и продук-

топроводов, типам летательных аппаратов и т. д.);

 объектовые (индивидуальные) риски (или их составляющие)

по заданному конкретному объекту внутри группы, совокупности в обоб-

щенной техногенной сфере.

Обобщенные и совокупные риски для природных и техногенных

катастроф, как правило, оцениваются на основе экстраполяционных,

а в ряде случаев  интерполяционных методов. Для групповых рисков

наряду с экстраполяционными методами могут быть использованы ме-

тоды, основанные на статистическом анализе деревьев отказов и деревь-

ев событий, а также логико-вероятностные методы [18; 58; 101–103].

Указанные методы получили существенное развитие в практике ана-

лиза рисков в последние годы [10; 14; 30; 32].

Для определения индивидуальных рисков высокотехнологичных

объектов повышенной и высокой потенциальной опасности во времен-

ной постановке наиболее обоснованным оказываются детерминирован-

ные и детерминированно-вероятностные методы. Это связано с тем,

что оценки индивидуальных рисков должны выполняться в условиях

ограниченных статистических выборок на хвостах распределений. В та-

ких случаях возникает исходная неопределенность в законах распре-

деления, и погрешности в оценках рисков начинают резко возрастать.

В рамках технократической концепции после выявления опасно-

стей (принципиально возможных рисков) необходимо оценить их уро-

вень и последствия, к которым они могут привести, т. е. вероятность со-

ответствующих событий и связанный с ними потенциальный ущерб. Для

этого используют методы оценки риска, которые в общем случае делят-

ся [5] на феноменологические, детерминистские и вероятностные [95].

Феноменологический метод базируется на определении возмож-

ности протекания аварийных процессов исходя из результатов анализа

необходимых и достаточных условий, связанных с проявлением тех

или иных законов природы. Этот метод наиболее прост в применении,

но дает надежные результаты только в тех случаях, когда рабочие со-

стояния и процессы таковы, что можно с достаточным запасом опре-

делить состояние компонентов рассматриваемой системы, и ненадежен

вблизи границ резкого изменения состояния веществ и систем. Фено-

менологический метод предпочтителен при сравнении запасов безо-

пасности различных типов потенциально опасных объектов, но малопри-

годен для анализа разветвленных аварийных процессов, развитие ко-

торых зависит от надежности тех или иных частей объекта и (или) его

средств защиты. Феноменологический метод осуществляется на базе

фундаментальных закономерностей, которые объединяются в рамках

сравнительно новой научной дисциплины  механики катастроф [96].

Детерминистский метод предусматривает анализ последова-

тельности этапов развития аварий, начиная от исходного события

через последовательность предполагаемых стадий отказов, деформа-

ций и разрушения компонентов до установившегося конечного со-

стояния системы. Ход аварийного процесса изучается и предсказы-

вается с помощью математического моделирования, построения ими-

тационных моделей и проведения сложных расчетов. Детерминист-

ский подход обеспечивает наглядность и психологическую приемле-

мость, так как дает возможность выявить основные факторы, опре-

деляющие ход процесса.

Недостатками метода являются потенциальная возможность упус-

тить из виду какие-либо редко реализующиеся, но важные цепочки со-

бытий при развитии аварии и сложность построения достаточно адек-

ватных математических моделей. Кроме того, для тестирования моде-

лей часто требуется проведение сложных и дорогостоящих экспери-

ментальных исследований [4].

Вероятностный метод анализа риска предполагает как оценку

вероятности возникновения аварии, так и расчет относительных веро-

ятностей того или иного пути развития процессов. При этом анализи-

руются разветвленные цепочки событий и отказов оборудования, вы-

бирается подходящий математический аппарат и оценивается полная

вероятность аварий. Расчетные математические модели при таком под-

ходе, как правило, можно значительно упростить по сравнению с де-

терминистскими схемами расчета.

Основные ограничения вероятностного анализа безопасности (ВАБ)

связаны с недостаточностью сведений по функциям распределения па-

раметров, а также недостатком статистической информации по отказам

оборудования. Кроме того, применение упрощенных расчетных схем

снижает достоверность получаемых оценок риска для тяжелых аварий.

Тем не менее, вероятностный метод в настоящее время считается од-

ним из наиболее перспективных для применения [18].

При использовании вероятностного метода в зависимости от имею-

щейся (используемой) исходной информации различают следующие ме-

тодики оценки риска [4]:

 статистические  вероятности определяются по статистиче-

ским данным;

 теоретико-вероятностные  используются для оценки рис-

ков редких событий, когда статистика практически отсутствует;

 эвристические  основаны на использовании субъективных ве-

роятностей, получаемых с помощью экспертного оценивания; исполь-

зуются при оценке комплексных рисков от совокупности опасностей,

когда отсутствуют не только статистические данные, но и математиче-

ские модели (либо их точность низка).

В рамках технократической концепции оценка риска состоит

в определении произведения частоты или вероятности опасных со-

бытий на ущерб. Для определения основных компонентов риска не-

обходимо рассматривать распределение опасных событий во времени

и по ущербу (рис. 3.3).

Оценка

Анализ риска

Контроль

результатов

Выявление

Передача

Выбор методов воздействия на риск

при сравнении их эффективности

Принятие решения

Воздействие на риск

Сохранение

Снижение

Рис. 3.3. Общая схема управления риском

Показателем риска разрушения конкретного объекта за рассмат-

риваемый интервал времени является вероятность Q(t) хотя бы од-

ной реализации опасного события за год или частота реализаций со-

бытия , 1/год. Для систем, включающих несколько объектов, проис-

ходит накопление ущерба от отдельных реализаций опасного события

и в качестве показателя риска следует использовать выражение (3.4).

Математический аппарат для определения показателей Q(t) и 

основан на рассмотрении распределения реализаций опасного события

во времени [4]. Если считать их потоком случайных событий, обла-

дающим свойствами ординарности (за достаточно малый промежуток

времени происходит не более одной реализации), отсутствия после-

действия (после очередной реализации их частота не изменяется) и ста-

ционарности (частота реализаций  = const), то поток реализаций

опасного события является простейшим пуассоновским, для которого

случайное число  реализаций, происходящих в течение времени t,

распределено по закону Пуассона [18]:

0 0

( )

( ) ( ) ( ) exp( ( )),

N N

k i

n t

F N P N P t n t

 

     

 

(3.5)

где P

(t) – вероятность k реализаций в течение времени t; n(t) = t – пара-

метр распределения Пуассона  среднее число реализаций в течение времени t;

 – частота (интенсивность) реализаций – среднее число реализаций за единич-

ный достаточно малый интервал времени, год



Для пуассоновского потока время T между событиями подчиняется

экспоненциальному закону, т. е. вероятность хотя бы одной реализации

за время t в соответствии с (3.5) вычисляется по формуле [4; 18]

Q(t) = 1  P

(t) = 1  ехр(  t). (3.6)

Соотношение (3.6) используется для определения частоты наступ-

ления невосполнимого ущерба для конкретного объекта (субъекта),

например, индивидуальной вероятности смерти для человека.

С увеличением t возрастает и число событий. При n(t)  

распределение Пуассона приближается к нормальному, с параметрами

M() =  и D() = 

 математического ожидания и дисперсии [18].

В этом случае приближенно можно применять уравнение [97]

( ) ,

F N Ф

 

 



 



 

(3.7)

где Ф(N) – нормированная функция Лапласа.

Практически нормальным приближением можно пользоваться

при n(t) > 100. Оно полезно для получения гарантированных оценок

риска методами доверительного оценивания [18]. Для редких событий,

когда n(t) << 1 (практически при n(t) < 0,1), приближенно можно

считать следующее:

Q(t)  t. (3.8)

При малых n(∆t) справедливо биномиальное распределение [4; 18].

3.5. ВЕРОЯТНОСТНЫЙ АНАЛИЗ БЕЗОПАСНОСТИ

Вероятность аварий с различными исходами для сложных потен-

циально опасных объектов, имеющих системы безопасности для недо-

пущения перерастания аварийных ситуаций в аварию, оценивают с ис-

пользованием причинно-следственных закономерностей (логики) разви-

тия аварий через совокупность промежуточных событий, разрабатывая

соответствующие сценарии, построенные по принципу «что будет, ес-

ли...». Поскольку число таких сценариев может быть значительным,

а их реализация  взаимозависимой, для интегрального определения

вероятности аварии потенциально опасного объекта обычно использу-

ют методики построения деревьев событий или деревьев отказов, а так-

же методы теории графов [18; 58]. В логику возникновения итогового

отказа включаются и показатели «человеческого фактора». Такая ме-

тодика получила название вероятностного анализа безопасности [98].

Целями вероятностного анализа безопасности являются [4; 98]:

 выбор и оптимизация принципиальных технических решений

по обеспечению безопасности;

 сравнительный анализ аварийных цепочек для выявления сла-

бых мест и определяющих безопасность событий;

 сравнительный анализ безопасности вариантов;

 сравнение с прототипами и аналогами;

 выявление принципиальной достижимости требуемой безопас-

ности;

 консервативная (для наихудшего случая) оценка риска при всех

рассматриваемых исходных событиях.

Методика вероятностного анализа безопасности включает [4; 98]:

 определение исходных событий аварий и оценку их частоты;

 создание базы данных по надежности элементов;

 оценку надежности систем безопасности на основе структурно-

логических схем и дерева отказов;

 анализ сценариев развития аварий от каждого исходного собы-

тия на основе детерминистского исследования процессов в объекте с ис-

пользованием системного или функционального дерева событий;

 расчет вероятностей реализации аварийных цепочек;

 оценку вероятности неблагоприятных (конечных) состояний,

отличающихся тяжестью последствий.

Аварийные последовательности являются реакцией потенциально

опасного объекта на исходные события. Для вероятностного анализа

безопасности могут использоваться вероятностные модели, основанные

на рассмотрении дерева отказов и дерева событий, что также может

быть представлено в виде последовательно-параллельной логической

схемы [18]. На основе логической взаимосвязи событий в дереве отка-

зов или схеме выделяются критические группы элементов (минималь-

ные сечения). В качестве показателя безопасности может рассматри-

ваться вероятность несрабатывания на требование или вероятность

преждевременного срабатывания.

Развитие аварии анализируется с помощью системного дерева

событий. Пути к авариям лежат через многократные наложения неза-

висимых и зависимых отказов, включая ошибки персонала. Методика

ВАБ предусматривает при анализе дерева для каждого исходного со-

бытия такое наложение отказов и ошибок, что отдельные ветви (аварий-

ные цепочки) обязательно доводятся до неблагоприятных состояний.

Вероятностное моделирование аварий включает следующие

этапы [4]:

 характеристику исходного события;

 определение функций безопасности, выполнение которых необ-

ходимо для приведения потенциально опасного объекта в безопасное

состояние, а также набора и структуры систем, влияющих на выпол-

нение функций безопасности;

 определение критериев выполнения отдельных функций;

 разработку дерева событий для определения множества состоя-

ний или аварийных последовательностей;

 анализ причин реализации и отбор аварийных последователь-

ностей, которые представляют собой так называемые функциональные

минимальные сечения функционального дерева событий, реализуемые

при минимальном числе невыполненных функций или отказавших

элементов;

 разработку для каждой аварийной последовательности вероят-

ностных моделей в форме структурно-функциональных схем и (или)

элементного дерева отказов, в качестве элементов которого использу-

ются отказы технических средств и ошибочные действия персонала;

 расчет условных вероятностей осуществления аварийных по-

следовательностей.

Функциональное дерево событий представляет собой логическую

диаграмму, устанавливающую множество конечных состояний потен-

циально опасного объекта и условия их реализации при аварии в за-

висимости от промежуточных событий  выполнения или невыполне-

ния функций. Графически дерево событий изображается в виде табли-

цы состояний и собственно логической диаграммы событий в форме

разомкнутого графа или дерева [18]. Траектории от начала дерева

(исходного события) до конечного состояния отображают пути разви-

тия аварии или аварийные последовательности. Для каждого конечно-

го состояния на функциональном дереве событий разрабатывается ве-

роятностная модель в виде структурно-функциональной схемы и (или)

дерева отказов.

Общий подход к оценке безопасности состоит в расчленении си-

туации (сложного события), приводящей к опасным последствиям с раз-

личающейся степенью тяжести, на элементарные события, определении

вероятностей этих событий, определении последовательности событий,

приводящих к опасным последствиям, и расчете полной вероятности

сложного события для указанной последовательности. Степень детали-

зации элементарных событий определяется возможностью определе-

ния вероятности их возникновения.

На этапе проектирования должен проводиться анализ аварий и их

потенциальных причин по схемам сверху вниз (уточнение функций сис-

тем) и снизу вверх (от срабатывания, разрушения или отказа элемента

и его влияния на подсистему более высокого уровня до аварии). Каж-

дый вид отказа или способствующего события анализируется для вы-

явления его наихудших последствий.

Научные основы вероятностных подходов к обеспечению безо-

пасности были заложены в 30-е годы XX в. [58; 99; 100–104].

При оценках индивидуального риска от ЧС при оценках техноген-

ного и природного характера часто принимается, что значения индиви-

дуального риска определяются частотой аварий и интенсивностью пора-

жающего фактора (моделями воздействия) и сопротивлением этому воз-

действию (законами поражения). При таком параметрическом подходе

оценка индивидуального риска от ЧС природного и техногенного харак-

тера в пределах некоторой территории определяется по формуле [10]

max

min

( ) ( , ) ( , , ) ,

RI P

Ф x у f х у Ф dФdxdу

 

  

(3.9)

где Н – вероятность аварии, в результате которой появляется поражающий фак-

тор; S

– область интегрирования; N – численность населения; Ф

min

, Ф

max

– ми-

нимально и максимально возможное значение параметра поражающего фактора;

P(Ф) – вероятность поражения людей, в зависимости от Ф как параметра (часто

задается в виде функции нормального распределения от пробит-функции пора-

жающего фактора); Ψ(х, у) – плотность населения в пределах рассматриваемой

площадки; f(х, у, Ф) – плотность распределения интенсивности параметра фак-

тора Ф в пределах площадки с координатами (х, у).

Таким образом, один и тот же риск может быть вызван или вы-

сокой вероятностью отказа с незначительными последствиями, или ог-

раниченной вероятностью отказа с высоким уровнем ущерба.

Анализ риска (риск-анализ)  процесс идентификации опасностей

и оценки риска для отдельных лиц, групп населения, различного рода

социальных, политических, хозяйственных структур, элементов окру-

жающей природной среды и других объектов.

Общая структура анализа техногенного риска может быть представ-

лена в виде блок-схемы (рис. 3.4) следующей последовательности [10]:

 обоснование целей и задач анализа риска;

 анализ технологических опасностей производственного объекта;

 определение вероятности возникновения нежелательных событий;

 выделение характерных особенностей, определение интенсив-

ностей, общих количеств и продолжительности выбросов опасных ве-

ществ или выделения энергий в окружающее пространство для всего

спектра нежелательных событий;

 определение критериев поражения различных источников на ок-

ружающую среду;

 обоснование физико-математических моделей и расчет простран-

ственно-временного переноса и распространения в окружающей среде;

 построение полей потенциального риска вокруг каждого из вы-

деленных источников опасности, в пределах которых вероятно опреде-

ленное негативное воздействие для соответствующих объектов;

 расчет прямых и косвенных последствий (ущербов) негативно-

го воздействия источников опасности на различные субъекты или

группы риска с учетом конкретного количественного и пространствен-

но-временного распределения вокруг источников;

 анализ структуры риска;

 оптимизация организационно-технических мероприятий по сниже-

нию риска до заданной величины.

Риск

приемлем

Критерий приемлемости

Последствия

Уменьшение риска:

– вероятность;

– последствия

Идентификация

опасностей

Оценка

риска

Вероятность

Приемлемый

и контролируемый

уровень риска

Рис. 3.4. Блок-схема анализа техногенного риска

Объективное существование риска связывают с вероятностной при-

родой многих процессов, многовариантностью материальных и идеоло-

гических отношений, в которые вступают субъекты социальной жизни.

Функционирование и развитие сложных систем описывается посредст-

вом статистических законов. Отсюда – невозможность однозначного

предсказания наступления предполагаемого результата [32].

3.6. КОНЦЕПЦИИ СОЦИАЛЬНОЙ ПРИЕМЛЕМОСТИ РИСКОВ

Количественно социально-приемлемый уровень риска от техни-

ческих объектов выражается предельно (максимально) допустимыми

значениями показателей опасности этих объектов. Все известные кон-

цепции отражают многообразие подходов к определению социально

приемлемого дополнительного риска от различных видов деятельности

и технических систем.

Признание недостижимости абсолютной безопасности техники

и технологических процессов и необходимости реальной количествен-

ной оценки и регулирования их уровней опасности, с учетом ограни-

ченности средств на обеспечение безопасности выдвинули в качестве

теоретической основы решения проблемы безопасности использование

концепции риска [12; 13; 25; 30; 32; 46; 83; 105; 130; 131; 182]. Она

исходит из того, что постоянное присутствие в окружающей среде по-

тенциально опасных для здоровья человека факторов техногенного и ан-

тропогенного характера создает степень риска, который никогда не ра-

вен нулю. При этом предполагается, что мероприятия, направленные

на предотвращение угрозы здоровью человека со стороны окружающей

среды, не устраняют риск, а могут, в лучшем случае, свести его к ми-

нимуму.

Концепция риска включает две составных части  оценку риска

и управление им.

Оценка риска включает научный анализ причины его появления

и определение количественной меры с учетом возможных аварий и ка-

тастроф. Управление риском состоит из анализа рисковой ситуации,

разработки решения (как правило, в форме нормативно-правового ак-

та, закона, постановления и т. д.), направленного на его минимиза-

цию, и контроля выполнения этого решения. Основная цель управле-

ния риском  определение путей его уменьшения при ограниченных

времени и ресурсах.

В процессе управления риском возникает проблема приемлемо-

сти риска и обоснованного выбора приемлемого уровня риска.

Приемлемый риск  риск, уровень которого допустим и обосно-

ван, исходя из социально-экономических соображений. Риск эксплуа-

тации объекта является приемлемым, если ради выгоды, получаемой

от эксплуатации объекта, общество готово пойти на этот риск [54].

Необходимость применения концепции приемлемого риска в ре-

шении проблем безопасности обусловлена следующими факторами [12]:

 вероятностным характером состояния опасных объектов как по-

тенциальных источников опасности для человека и окружающей среды;

 индивидуальной особенностью последствий воздействия раз-

личных техногенных факторов на человека;

 беспороговым характером стохастических проявлений воздей-

ствия неблагоприятных техногенных факторов на человека и окружаю-

щую среду;

 ограниченностью доступных ресурсов для обеспечения безопас-

ности персонала и населения.

В настоящее время приходит все большее понимание объектив-

ной реальности, что с любым видом деятельности человека связана

определенная степень риска вредного воздействия, результатом кото-

рого может стать травма, заболевание или даже смерть. Абсолютная

безопасность технически не может быть достигнута. Общие деклара-

ции о стремлении к абсолютной безопасности только прикрывают не-

учитываемую и неконтролируемую при таком подходе степень риска.

Тогда как научно обоснованная система учета и контроля над степе-

нью риска, создаваемой каждым устройством (системой), позволяет

принять меры, чтобы эта степень риска не превышала заранее уста-

новленных пределов.

Концепция приемлемого риска сформировалась в результате возникновения

гипотезы о беспороговом воздействии некоторых факторов риска (в частности ра-

диации), т. е. об отсутствии «физического предела» (критерия), разделяющего

опасные и неопасные уровни воздействия, и любое воздействие (интенсивность

поражающего фактора) в принципе опасно, а его проявление носит стохастиче-

ский (вероятностный) характер. Следовательно, общество и его социальные ин-

ституты обязаны установить и принять величину приемлемого риска (рисков) от до-

полнительного антропогенного воздействия на человека и население в целом. По су-

ти, приемлемый риск есть не что иное, как своего рода компенсация потенциаль-

ного возможного ущерба здоровью за выгоды и экономическую пользу для обще-

ства, которые обеспечиваются промышленным производством.

Концепция служит исходной базой для социально-экономических оценок

с целью принятия на их основе решений в интересах общественного здоровья и со-

хранения (улучшения) качества жизни населения [105].

Приемлемость риска определяется экономическими, социальны-

ми и психологическими факторами. Главным критерием приемлемости

для общества того или иного вида деятельности является его полез-

ность  большинство решений о создании новых технических систем

и технологий основано на сопоставлении пользы и вреда. Под пользой

понимаются все получаемые полезные свойства или экономический

показатель, а под вредом  все отрицательные эффекты (прямые за-

траты и все виды косвенного экономического ущерба).

К социальным факторам относятся степень опасности техники

или технологии и уровень индивидуального риска, численность подвер-

гающегося опасности населения и продолжительность действия вредного

фактора. Частота смертности от болезней может являться мерой, мас-

штабом при определении приемлемого риска. Считается, что риск смер-

ти при вынужденных воздействиях не должен превышать обычного уров-

ня риска смерти от болезней для всего населения (около 10



в год



т. е. техника и технология, создающие риск более 10



в год, являются

социально неприемлемыми.

На основе оценки уровня безопасности различных видов дея-

тельности была предложена шкала приемлемости риска [12]:

 уровень риска смерти 10



год



и более считается исключи-

тельно высоким (неприемлемым)  необходимо принятие мер защиты;

 уровень риска 10



10



год



считается высоким  необходимо

принятие мер безопасности;

 уровень риска 10



10



год



считается относительно невысоким;

 уровень риска 10



год



и менее считается пренебрежимо ма-

лым (приемлемым).