Альтернативная навигация:

Следующие статьи содержат тэг - “риск

Вопросы оценки степени риска чрезвычайных ситуаций на взрывопожароопасных объектах

В условиях значительного снижения запаса стоимости и остаточного ресурса технологического оборудования (ТО) вследствие коррозии, усталости, старения и износа, а также в период обновления технологий, материалов и смены поколений специалистов с потерей уровня профессиональности возрастает вероятность чрезвычайных ситуаций (ЧС) и вероятный ущерб при авариях на взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих объектах. В связи с этим существующие и новые федеральные и отраслевые руководящие документы в области анализа риска повышают требования к оценке степени риска как комплексного критерия оценки качества управления рисками в ЧС. Эти документы и ряд публикаций в области оценки риска призваны унифицировать понятия, показатели и методы риск-анализа для обеспечения сходимости и воспроизводимости результатов при оценке показателей риска одного и того же объекта различными аудиторами в приемлемых доверительных пределах и с заданной доверительной вероятностью.
К сожалению, ряд документов и публикаций в области оценки риска носят противоречивый характер, некоторые из них не соответствуют действующим стандартам по прикладной статистике и сложившимся определениям в области математики, чем вызывают недоумение и справедливое недоверие к точности и достоверности рекомендуемых моделей и воспроизводимости методов оценки показателей риска. Некоторые обсуждаемые в печати и рекомендованные к использованию модели и методы оценки степени риска имеют отдельные неточности и поэтому не в полной мере могут быть применены на практике. Например, для реализации процессов управления рисками ЧС по комплексному критерию риска многие из них не учитывают реакцию системы на возмущающее и управляющее воздействия, а также экономические показатели заинтересованности затрат на предотвращение ЧС. Кроме того, они не позволяют применять показатель степени риска ЧС в качестве критерия оптимизации или рационализации по Г. Саймону (пороговой оптимизации, или сатисфакции) для принятия решений хотя бы в сравниваемых вариантах по целому ряду причин.

Во-первых, в ряде из них заложена или дана только оценка вероятности аварии или прогноз только её последствий без оценки степени и допускаемого уровня риска эксплуатации объектов как комплексных показателей, учитывающих доминирующие комплексные факторы (вероятность ЧС и вероятный ущерб от ЧС). Это приводит к тому, что занижают степень риска по сравнительно малой вероятности отказов без учета величины вероятного ущерба. Однако известно и, что маловероятные катастрофы могут нанести существенный ущерб. По-видимому, следует учитывать при прогнозах полную вероятность всех возможных событий с учетом весомости вероятного ущерба с использованием известных для различных объектов статистически устойчивых значений вероятности ЧС в зависимости от её тяжести. В этом случае слагаемые, не выходящие за пределы ошибок при оценках, можно рандомизировать, учитывая их вместе со случайными ошибками.

Во-вторых, некоторые модели и методы не вызывают доверия, если они не достоверны по различным причинам:
1) по причине использования статистических данных многолетней давности без учета тренда основных статистических показателей за счет научно-технического прогресса (изменения состава конструкционных сталей, новых способов повышения прочности сварных швов, более эффективных средств защиты и изменившихся условий эксплуатации) – например, в монографии 2000 года для расчета надежности ТО рекомендуют принимать интенсивности отказов оборудования 20-30-летней давности;
2) по причине принятия равной интенсивности отказов для всех периодов эксплуатации изделий, когда известно, что интенсивность отказов убывает в начальный период, когда происходит «выгорание» ненадежных элементов, и возрастает в последний период, когда появляются признаки усталости и старения сталей (например, для труб газопроводов Москвы, пролежавших в грунте более 10 лет, параметр потока отказов в 1,8 раза больше, чем для тех, что находились в грунте менее 10 лет);
3) по причине отсутствия оценки точности и достоверности моделей или сходимости и воспроизводимости методов – большинство руководящих документов последнего десятилетия не предусматривают верификацию результатов анализа и аттестацию рекомендуемых методов, методик и методологий;
4) из-за нарушения правила Фурье собирать одинаковую размерность всех членов однородного уравнения, например, и правил представления результатов по форме, точности и достоверности в таблицах, на графиках и в тексте;
5) по причине подмены понятия безразмерного параметра частоты события, как статистической вероятности (отношения числа события к полному числу событий), на понятие размерного параметра частоты как интенсивности событий (потока событий, или числа событий в единицу времени);
6) по причине представления при оценке степени риска безразмерного вероятного прогнозируемого ущерба (отношения к полному ущербу) в виде размерной физической величины ущерба; в результате степень риска как произведение двух вероятностных безразмерных показателей, измеряют необоснованно в единицах измерения производительности безвозвратных физических или экономических потерь (т/год, руб./год шт./год, чел./год и т.п.), что противоречит всем принятым вероятностным концепциям оценки степени риска как на частотной основе Я. Бернулли и Р. Мизеса, так и на аксиоматической теоретико-множественной основе, связанной с идеями А.Н. Колмогорова, и соответствующей традициям изложения теории вероятностей в высшей школе в большинстве стран мира;
7) по причине необоснованного применения на уровне государственных стандартов условной вероятности для независимых событий, что противоречит теории вероятностей, так как условную вероятность применяют только для зависимых событий, когда появление одного из них меняет вероятность появления другого и наоборот; например, испарение горючего при проливах в резервуарном парке склада и повышение его концентраций в воздухе до пожароопасного предела не меняет вероятности появления источника зажигания (искры, костра, горящего окурка) и, следовательно, эти события являются независимыми, а рекомендации для таких случаев вычислять условную вероятность необоснованными.

В связи со второй группой причин, по-видимому, следует для случайных отказов учитывать тренд параметров надежности (в первом приближении и пологом тренде – путем линейной аппроксимации), для систематических отказов оценивать комплексно известные закономерности и методы оценки снижения несущей способности изделий вследствие износа и усталости, коррозии и старения, а статистические данные использовать для косвенной верификации результатов прогноза, учитывая тренд и соблюдая традиции высшей школы. Кроме того, при внедрении новых методов давать им квалификационную оценку, например, оценку сходимости и воспроизводимости по размаху среднего значения в двух опытах с доверительной вероятностью 0,95.

В-третьих, ряд методов прогноза вероятности риска и гамма-процентных сроков службы не учитывают комплексно совместное влияние процессов износа и усталости, коррозии и старения ТО. Например, в работе учет этих процессов осуществляют путем исключения одного из них при доминировании другого. Однако известно, что один процесс усиливает другой. Так образование в процессе усталостного и временного старения металла микротрещин между кристаллитами увеличивает площадь коррозии, а межкристаллитная коррозия ускоряет развитие трещин, расклинивая их при переменных напряжениях.

В-четвертых, некоторые рекомендации при оценке сроков службы и отказов технологического оборудования не различают законы распределения случайных и систематических отказов. Обычно все отказы предлагают учитывать одним распределением вероятностей либо распределением Пуассона для редких отказов, либо распределением Вейбулла для отказов в период проявления усталости металлов. Однако известно, что для смешанных законов распределения отказов, характерных для конца срока службы оборудования, когда отказы наиболее вероятны, в соответствии с предельной теоремой теории вероятностей распределение приближается к основному распределению математической статистики – нормальному распределению. Распределение Вейбулла используют изредка для описания распределения усталостной прочности и времени работы изделия до предельного состояния при интенсивных нагрузках, когда можно не учитывать другие менее значимые факторы и если удается определить все его параметры, что на практике всегда затруднительно из-за малых объемов выборки. Поэтому аппроксимацию распределения сроков службы оборудования при прогнозах с учетом случайных отказов осуществляют на основе нормального распределения, к которому стремится и распределение Вейбулла при параметре формы, превышающем единицу, или коэффициенте вариации менее 33%. На период эксплуатации новых объектов, когда происходит «выгорание» ненадежных элементов и сокращение ошибок персонала при накоплении опыта, случайные отказы удобно и возможно аппроксимировать непрерывным экспоненциальным законом распределения. Такой подход упрощает комплексную модель прогноза с учетом систематических и случайных отказов.

В-пятых, используя методы экспертных оценок для целей прогноза сроков службы и остаточного ресурса СО, некоторые рекомендации не предусматривают обеспечение состоятельности оценок из-за недостаточного объема выборки при ограниченном выборе специалистов узкого профиля высокого уровня. При этом нередко используют мнения экспертов без учета уровня их компетентности. Отдельные рекомендации вообще отдают предпочтение качественным методам риск-анализа без их верификации, считая методы количественного анализа риска недостаточно точными, что не обосновано конкретными примерами оценки точности и достоверности результатов анализа. Всегда считалось, что при количественном риск-анализе в условиях стохастической неопределенности всегда возможна оценка точности (интервальная или точечная) и достоверности (по вероятности попадания в интервал или по одной из мер рассеяния) результата прогноза, а судить о доверии к выборке всегда можно по показателю её представительности (коэффициенту вариации) в соответствии с продленными государственными стандартами по прикладной статистике. Даже в условиях нечеткого выбора (с неполной информированностью или неизвестностью) удается количественную меру риска, например, в игровой или вычислительной рандомизированной постановках путем введения имитационных моделей и вероятностного механизма для получения выборки из генеральной совокупности и установления «решающего» распределения. При этом не исключают возможность сатисфакционного выбора в условиях «размытого» оптимума в массиве нечетких множеств, а также верификации результатов на основе экспертных оценок, когда событиям присваивают ранги и тем самым, переходя к числу, дают возможность оценок риска методами прикладной статистики. Таким образом, следует отдавать предпочтение количественным оценкам риска по сравнению с качественными, хотя бы потому, что они позволяют сравнивать различные оценки с помощью числа, что точнее словесных градаций точности.

С учетом изложенного можно предложить в порядке обсуждения следующие варианты решения концептуальных вопросов оценки степени риска ЧС на пожаровзрывоопасных объектах.

1 Комплексный критерий риска должен учитывать, кроме вероятности ЧС и вероятного ущерба, также выгоду от предотвращенного ущерба в процессе управления и риск затрат на локализацию аварии если она не произойдет. При этом оценку степени риска осуществлять за весь период эксплуатации ТО путем мультипликативной свертки вероятности ЧС и вероятного ущерба при ЧС как коррелированных показателей с возможностью изменения при необходимости их весомости с помощью нормированных единицей показателей значимости. Учет приращения показателя степени риска за счет оценки предотвращенного ущерба и напрасных затрат осуществлять путем аддитивной свертки составляющих степени риска с весовыми множителями, характеризующими вероятность их реализации. Критерий должен сохранять инвариантность и при отсутствии затрат на снижение риска ЧС.

2. Вероятности аварий от совпадений независимых событий, приводящих к ЧС, должны оцениваться на основе теоремы умножения вероятностей. Вероятности совместных событий вследствие случайных и систематических отказов ТО оценивать на основе теоремы сложения вероятностей совместных событий. Оценку систематических отказов ТО осуществлять, исходя из анализа стойкости материала к коррозии, усталости и старению. Прогноз случайных отказов осуществлять по данным статистики с учетом временного тренда параметров потока отказов по мере повышения качества ТО и снижения ошибок персонала за счет средств мониторинга и автоматизации. Статистические данные по срокам службы ТО использовать для верификации прогнозов с учетом тренда вследствие научно-технического прогресса.

3. Прогноз ожидаемого ущерба осуществлять на основе аддитивной свертки всех доминирующих частных ожидаемых ущербов с учетом вероятностей их реализации по закону экспоненциального сглаживания вероятности аварии относительно тяжести ущерба от неё. Второстепенные ущербы учитывать путем добавления доли к доминирующим ущербам на основе оценок их соотношения, а при значениях, не выходящих за пределы размаха ошибок при доверительной вероятности оценок 0,95, относить к случайным ошибкам на основе принципа рандомизации систематических ошибок.

4. Оценку вероятного ущерба следует осуществлять в относительных показателях, нормировав ожидаемый ущерб относительно наибольшего ущерба, установленного нормативами для соответствующего класса ЧС по принятой классификации. В этом случае степень безопасности можно вычислить по степени риска, рассматривая их как вероятности двух противоположных событий, образующих полную группу, и, следовательно, дополняющих вероятности до единицы. При этом в соответствии с теорией подобия показатели безопасности и степени риска можно распространять на все подобные объекты.

5 Напрасные затраты на предотвращение ущерба, если авария не произойдет, оценивать как несовместное с аварией событие. Прогноз дополнительных фактических затрат на предотвращение ущерба определять по удельным приведенным годовым затратам на систему управления рисками ЧС, учитывая количество и сроки эксплуатации дополнительных средств автоматического и автоматизированного контроля, регулирования и управления сверх предусмотренных конструктивными решениями. Вероятный ущерб от напрасных затрат следует осуществлять также в относительных показателях, нормировав ожидаемый ущерб относительно наибольшего ущерба в соответствии с принятой классификацией.

6. Предотвращенный риск оценивать с учетом вероятности ЧС, вероятности своевременного срабатывания системы управления рисками и показателя эффективности этой системы, учитывающего относительные показатели предотвращенного ущерба по отношению к прогнозируемому.

7. Точность и достоверность результатов риск-анализа осуществлять на основе интервальной или точечной оценок полученной выборки, как при стохастической неопределенности, так и неопределенности нечеткого выбора в соответствии с государственными стандартами по прикладной статистике (класс ГОСТ 11.000). Для условий нечеткого выбора решающее распределение получать на основе игровой или вычислительной постановок. При этом «решающую» выборку получать на основе реализации имитационной модели с обоснованием её объема по данным предварительного вычислительного эксперимента при заданных законе распределения и доверительной вероятности.

8. Оценку сходимости и воспроизводимости методов, входящих в методику или методологию, осуществлять по размаху математического ожидания двух реализации оценок с доверительной вероятностью 0,95.

9. Численные критерии градации степени риска ЧС представлять, как вариант, с учетом принятых категорий тяжести последствий отказов при ЧС на основе экспоненциального сглаживания и нормирования их суммы единицей. При этом нижнюю границу градации считать в качестве допускаемой степени экологического риска, а допускаемую степень риска жизни людей принимать с обоснованием на один или два порядка меньше в соответствии с вероятностью смертельного исхода при авариях на различных объектах. Например, для четырех уровней градации, допускаемая степень экологического риска равна R =0,07. Если при этом вероятность пожара при аварийном выбросе горючего на объекте примерно равна 0,1, а вероятность гибели людей при пожаре по данным статистики 0,11, то нижнюю границу градации допускаемой степени
экологического риска следует умножить на 0,011 и получить допускаемую степень риска жизни людей, равную R =0,0008.

10. Оценку индивидуального и коллективного рисков определять как среднюю интенсивность поражения людей по степени риска для редких событий при условии вероятности возникновения хотя бы одной аварии за весь период эксплуатации объекта. При этом допускаемые значения индивидуального и коллективного рисков определять по допускаемому значению степени риска гибели людей за весь период эксплуатации объекта. Например, для склада горючего с 95%-ным сроком службы основного ТО 20 лет и численностью персонала 50 человек будем иметь допускаемые значения коллективного и индивидуального рисков, что соответствует современным оценкам допускаемых значений индивидуального и коллективного рисков для персонала пожароопасных объектов.

11. Управление рисками экологически опасных производственных объектов должно осуществляться оптимально c минимальным запаздыванием по комплексному критерию риска и/или первой производной его изменения с учетом наличных ограничений. Оптимальность управления должна быть пороговой (рациональной по Г. Саймону), а ограничения должны предусматривать статистически устойчивой нормы прибыли для региона от предотвращенного ущерба.

Выводы и предложения
1. Анализ наличных руководящих документов и публикаций по оценке степени риска ЧС пожароопасных объектов показывает, что некоторые из них вступают в противоречие с другими руководящими документами, особенно по прикладной статистике. Их применение не может обеспечить воспроизводимость оценок различными аудиторами. Это сохраняет широкие возможности для произвола необъективных оценок ЧС и промахов в управлении рисками.
2. Точность и достоверность риск-анализа можно повысить на основе согласованного под эгидой Госгортехнадзора, Госстроя, МЧС и Минприроды России пилотного варианта методики оценки риска ЧС. Он должен быть выполнен в соответствии с требованиями стандартов по прикладной статистике и учитывать экономический фактор заинтересованности затрат на предотвращение ЧС на опасных объектах. Комплексные критерии оценки степени риска и степени безопасности должны служить основой для оценки и обоснования допускаемых значений индивидуального, коллективного и территориального рисков и уровней безопасности или необходимой защиты, как для условий стохастической неопределенности, так и для нечеткого выбора при частичной или полной неизвестности.

Авторы:
Д.т.н. проф. Белкин А.П., к.т.н. проф. Гужавин Г.Г., Земцов С.П, к,т.н. Кишик В.В., к.т.н. доц. Парфенов И.И.

Литература:
1. ГОСТ 12.1.004-91. Пожарная безопасность. Общие требования.
2. ГОСТ Р 12.3.047-98. ССБТ. Пожарная безопасность технологических процессов. Общие требования. Методы контроля.
3. РД-50-262-81. Методические указания. Порядок метрологической экспертизы и аттестации методов.
4. Прогностика Терминология. / Комитет научно-технической терминологии АН СССР. М.: Наука, 1990.
5. РД 08-120-96 Методические указания по проведению анализа риска опасных промышленных объектов. Гостехнадзор России. 1996.
6. Положение о классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Постановление правительства РФ в 1996 году №1094.
7. Методика оценки последствий аварий на пожаро-, взрывоопасных объектах. /Бодриков О.В., Елохин А.Н., Рязанцев Б.В., Рыжиков B.C. М.: ВНИИ ГОЧС, 1994.
8. Аргасов Ю Н. и др Методика экспертной оценки риска эксплуатации линейной части магистральных газопроводов. М.:ИРЦ Газпром, 1995.
9. Акимов В.А Анализ и управление комплексными рисками чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации. \\ Материалы научных чтений «Стратегия выхода из глобального экологического кризиса». СПб.: МАНЭБ, 2001
10. Котляревский В. А., Шаталов А. А., Ханухов Х.М. Безопасность резервуаров и трубопроводов М.: Экономика и информатика, 2000.
11. Галлямов А.К., Черняев К.В., Шаммазов А.М. Обеспечение надежности функционирования системы нефтепроводов на основе технической диагностики М.: УГНТУ, 1998.
12. Измалков В И., Измалков А. В Техногенная экологическая безопасность и управление риском. М.-СПб.: ЦСИ гражданской зашиты МЧС РФ – НИЦ экологической безопасности РАН, 1998.
13 Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и её инженерные приложения. М.: Наука, 1988.
14 Хазов Б.Ф., Дидусев Б.А. Справочник по расчету надежности машин на стадии проектирования М.: “Машиностроение”, 1988.
15. Калинин В Н., Резников Б.А. Теория систем и управления Л.: ВИКИ, 1978.
16. Резников Б А. Системный анализ и методы системотехники. \\Ч.1. Моделирование системных исследований. Моделирование сложных систем. М МО СССР, 1990.

Обсудить на форуме | опубликовано: 6 Август, 00:01


, basegroup, data-mining, deductor, erp, forecsys, gps, grid, it, it-foresight, microsoft, nasa, olap, oracle, statsoft, астеройд, атмосфера, банки, бизнес, биржа, вулканы, газ, гидрометцентр, демография, доллар, европа, землятресения, интернет, катастрофы, китай, климат, конфликты, космос, лавины, луна, метеорология, методы, модели, москва, мчс, недвижимость, нефть, поводки, погода, пожары, потепление, похолодание, продажи, реклама, рынки, связь, солнце, спрос, спутники, сша, украина, ураганы, форсайт, цены, цивилизация, цунами, чс, экономика, энергетика, япония
Реклама