CC BY
67
II. ПОЖАРНАЯ И ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ II. FIRE AND INDUSTRIAL SAFETY
■ Е.В. Бакико // E.V. Bakiko bakiko@mail.ru
Старший преподаватель, ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет», Россия, 644050, г. Омск, пр. Мира, 11.
Senior Lecturer, FSBEI HE « Omsk State Technical University», 11, Mira avenue, Omsk, Russia, 644050.
9 i_i
U О.А. Цорина // О.А. Tsorina olika-ts@yandex.ru
Старший преподаватель, ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет», Россия, 644050, г. Омск, пр. Мира, 11
Senior Lecturer, FSBEI HE «Omsk State Technical University», 11, Mira avenue, Omsk, Russia, 644050.
■ В.С. Сердюк // V.S. Serdyuk vitalyserdyuk@yandex.ru
I Доктор техн. наук, профессор ФГБОУ ВО «Омский государственный технический университет», Россия, 644050, г. Омск, пр. Мира, 11.
Doctor of technical sciences, professor, FSBEI HE «Omsk State Technical University», 11, Mira avenue, Omsk, Russia, 644050.
I А.И. Фомин // A.I. Fomin ncvostnii@yandex.ru
д-р техн. наук, ведущий научный сотрудник отдела АО "НЦ ВостНИИ", Россия, 650002, г. Кемерово, ул. Институтская, 3 doctor of technical sciences, department leading scientific researcher, JSC «ScC VostNII», 3, Institutskaya Str., Kemerovo, 650002, Russia
■ А.М. Добренко // АЖ Dobrenko ibgd.omsk@omgtu.ru
Канд. техн. наук, доцент, ФГБОУ ВО «Омский государственный тех-нический университет», Россия, 644050, г. Омск, пр. Мира, 11. can-didate of technical sciences, associate professor, FSBEI HE «Omsk State Technical University», 11, Mira avenue, Omsk, Russia, 644050.
УДК 331.45
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО РИСКА С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ФАКТОРА
PROFESSIONAL RISK MATHEMATICAL MODELING WITH THE HUMAN FACTOR INFLUENCE ACCOUNT
Риск-ориентированный подход способствует поиску методов для оценки профессиональных рисков. Они должны обеспечить комплексную оценку и минимизацию рисков. Одним из путей решения этих проблем является математическое моделирование, позволяющее прогнозировать и управлять рисками. В разработанных известных математических моделях определения различных рисков при решении ряда задач не уделено достаточного внимания учету человеческого фактора. В данной работе рассмотрено математическое моделирование профессиональных рисков с учетом влияния человеческого фактора. Научно обоснованный подход при оценке рисков позволит обеспечить возможность прогнозирования рисков с учетом влияния человеческого фактора и предусмотреть превентивные мероприятия для их снижения. Авторами работы профессиональный риск рассмотрен как сложное случайное событие, обусловленное наступлением нескольких событий. Математические модели предусматривают оценку профессионального риска в штатных, нештатных и аварийных производственных ситуациях с учетом влияния человеческого фактора. Для учета влияния человеческого фактора на профессиональный риск авторы использовали компетентностный подход, оценивающий способность человека безопасно выполнять свои профессиональные действия в сравнении с требуемым уровнем способностей. В представленном
научно-технический журнал №3-2021 ^^^
вестник 29
в качестве иллюстрации примере рассмотрена задача оценки вероятности смертельной травмы в шахте с учетом влияния человеческого фактора. В результате проведенного анализа карты уровней рисков определена вероятность негативного влияния человеческого фактора на величину профессионального риска.
The risk-oriented approach serves to the search for professional risks assessing methods. They should ensure a comprehensive assessment and minimization of risks. One of the ways to solve these problems is mathematical modeling, which allows risks' predicting and managing. In the developed wellknown mathematical models for determining various risks in solving a number of problems, sufficient attention is not paid to taking into account the human factor. In this paper, the professional risks mathematical modeling is considered, taking into account the human factor influence. A scientifically based approach to risk assessment will make it possible to predict risks taking into account the human factor influence and provide preventive measures to reduce them. The authors of the paper consider professional risk as a complex random event caused by the several events occurrence. Mathematical models provide for the occupational risk assessment in regular, irregular and emergency situations, taking into account the human factor influence. To take into account the human factor influence on occupational risk, the authors used a competencebased approach that evaluates a person's ability to safely perform their professional actions in comparison with the required abilities level. In the example presented, as an illustration, the fatal injury probability estimating problem in a mine, taking into account the human factor influence, is considered. As a result of the risk level map analysis, the probability of a human factor negative impact on the professional risk magnitude was determined.
Ключевые слова: ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ РИСК, ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР, КОМПЕТЕНТНОСТНЫЙ ПОДХОД, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, ТРАВМАТИЗМ. KEY WORDS: OCCUPATIONAL RISK, HUMAN FACTOR, COMPETENCE APPROACH, MATHEMATICAL MODELING, INJURY RATE.
тах D. Chandrasegaran, R.A.R. Ghazilla, K. Rich, T.D. Moshood 7, 8].
В последнее десятилетие вопросы оценки профессиональных рисков активно обсуждаются в научных кругах, в различных отраслях экономики, в разных регионах нашей страны. Аспекты та-ких исследований отражены в работах М.И. Котика, И. Л. Кравчука, А.В. Галкина, А.И. Козлова, Е.Д. Чернова, А.Г. Федорца, С.Л. Пушенко, В.М. Минько, В.Н. Шлыкова, О.А. Воробьевой, С.П. Ворошилова, Я.С. Ворошилова, Ю.М. Иванова, Е. Михайленко, В.Е. Сидельни-кова, А.И. Фомина, Г.З. Файнбурга, А.М. Елина, Н.Н. Новикова, К.Н. Тодрадзе, К.А. Кольвах и др. В них общей проблемой можно назвать проблему терминологии и методологии оценки профессиональных рисков в России и необходимости учета человеческого фактора (ЧФ).
ми рисками на предприятиях. В работе A. Terje [1] представлены сведения об опыте разработки за рубежом необходимых теоретических и практических подходов и методов к оценке профессиональных рисков и управления ими. Авторы T. Karkoszka, A. Shuen, P.F Feiler, D.J. Teece отмечают, что, эффективно управляя рисками в сфере безопасности труда, можно не только их минимизировать, но и повышать международную конкурентоспособность, как правило, на основе применения механизмов менеджмента [2, 3]. Рассмотрению проблем управления рисками через внедрение основанных на исследованиях управленческих решений, качественных исходных данных, накопленных статистических данных на рабочих местах на предприятиях разных видов экономической деятельности, посвящены работы авторов M. Tegeltija, J. Oehmen, I. Kozin, S. S. Kudryavtsev, P.V. Yemelin, N.K. Yemelina [4, 5]. Вопросы изучения эффективности применения инженерных комплексных систем безопасности в горнодобывающем секторе экономики нашли отражение в работе M.S.Q. Domingues, A.L.F. Baptista, M. T. Diogo [6].
Проблемы, связанные с необходимостью учета человеческого фактора, как компонента моделей управления рисками, отмечены в рабо-
Актуальным является вопрос разработки методических подходов к оценке профессиональных рисков в России. Это вопрос наиболее активно сейчас рассматривается на различных уровнях формирования политики в области охраны труда, в том числе в научных кругах. Приоритетным методологическим направлением является разработка простых в применении и оценки методик. Этот инструментарий должен дать возможность работодателю не только оценивать, но и управлять рисками. Математическое моделирование как инструмент решения этих проблем рассматривается и исследуется
редко. Однако автоматизация (цифровизация) применения научно обоснованных математических моделей для оценки профессиональных рисков позволит как прогнозировать, так и управлять рисками.
Так, в диссертационной работе Е.Д. Чернова для количественной оценки степени опасности техпроцессов применяется математическое моделирование. Он предложил модель защиты «человек - оператор - опасный фактор», «человек - оператор - дублирующее устройство защиты - опасный фактор» [9]. В.М. Минько предложил применение математического моделирования для управления охраной труда в общем, в том числе рисками. П.Г. Белов разработал математическую графоаналитическую модель определения риска аварий и его снижения для гидротехнических сооружений. В.И. Козлов использовал вероятностную оценку для определения уровня опасности техпроцессов. В.Н. Шлыков в своих работах показал дифференциацию рисков на производстве.
В своих работах О.А. Воробьева предложила оценку ЧФ на предприятиях угольной промышленности [10]. Регулярные публикации авторов Ю.М. Иванова, Хи Ун Ли, С.П. Ворошилова, Н.Н. Новикова, Г.З. Файнбурга, А.С. Ворошилова и др. показывают результаты их исследований в области оценки производственного травматизма с учетом ЧФ, на предприятиях угольной промышленности Кемеровской области - Кузбасса [11]. Я.С. Ворошилов в своих работах использовал теорию вероятности и методы математической статистики для разработки технических решений контроля пылевой обстановки горных выработок угольных шахт с учетом влияния ЧФ и предложил рассматривать ЧФ как многоуровневую модель [12]. К.А. Кольвах использовал теорему Байеса для оценки индивидуального и группового риска несчастных случаев при обрушении горных пород в угольных шахтах Кузнецкого угольного бассейна 13].
Опубликованный ранее авторский подход также основан на применении математического моделирования для оценки производственных рисков и разработки моделей систем защиты от них [14], однако учет ЧФ в нем явно не обозначен.
Таким образом, использование математического моделирования для оценки профессиональных рисков с учетом ЧФ является актуальной задачей, имеющей научную новизну.
Обзор нормативно - правовых документов, научных статей и обсуждений данной проблематики за последние 10-15 лет показывает,
что определение понятия профессионального риска зависит от контекста и назначения метода определения. А именно: данное понятие рассматривается в контексте безопасности и охраны труда, медицины труда, социального страхования, контрольно-надзорных органов.
Профессиональные риски определяют различными методами и подходами. В теории и на практике встречаются нормативные, научно обоснованные (методологические), экспертные и корпоративные методы. Они позволяют определять групповой (на профессию или вид работ) риск, уровень или категорию риска для организации и индивидуальный риск. Последний может быть персонализирован (для конкретного человека его возрастом, стажем, состоянием здоровья и т.д.) или не персонализирован. В результате дается качественная, количественная или полуколичественная оценка профессиональных рисков. Сегодня в России могут применяться около 100 методических подходов, включая корпоративные, к оценке профессиональных рисков. Поэтому термины и определения, применяемые для определенного метода, имеют ключевую роль.
В статье авторы опираются на понятие профессионального риска согласно ст. 212 Трудового кодекса, как на вероятность причинения вреда здоровью в результате воздействия вредных и (или) опасных производственных факторов при исполнении работником обязанностей по трудовому договору или в иных случаях, установленных ТК или другими федеральными законами. То есть оценка должна учитывать вероятность негативного события для здоровья работающих (несчастный случай, травма, смертельный исход или профессиональное заболевание и т.п.).
Многообразие терминологии и методологии привело к тому, что работодатель, за исключением крупных и международных компаний и корпораций, находится в состоянии неопределенности своей деятельности в области не только управления, но и оценки рисков. Среди них основная доля тех, кто решил проблему оценки рисков в своей организации зачастую формальным, наиболее доступным для них способом. В этом случае результаты оценки не способствуют формированию эффективных процедур управления профессиональными рисками на системной, научно обоснованной основе. Это не дает возможности прогнозирования рисков. Результаты носят информативный характер и не отвечают на вопрос: «Когда необходимо выполнить превентивные мероприятия для предотвраще-
ния негативного события?».
Одной из причин, по мнению авторов, является недостаток признанных методов, основанных на фундаментальных научных исследованиях. Наличие таких подходов позволит сконструировать частные модели, приемлемые для различных категорий работодателей, автоматизировать по ним расчет профессиональных рисков и показать эффективность их применения на практике.
Если учесть статистические данные о причинах возникновения травм, когда их основная доля приходится на ошибки человека (70-80% причин это ЧФ ), то станет очевидно, что методы управления профессиональными рисками должны учитывать не только технико-техно логические аспекты, а также аспекты возникновения опасных ситуаций, но и оценку влияния ЧФ. Под ЧФ авторы понимают определение по ГОСТ 12.0.002-2014 как совокупность личностных характеристик и поведения работающего, вызывающую в процессе трудовой деятельности преднамеренные или непреднамеренные, но неверные действия различного характера, в итоге приводящие к опасным происшествиям и ситуациям, инцидентам, авариям, несчастным случаям, производственно-обусловленным и профессиональным заболеваниям.
Поэтому целью данной работы является разработка способа учета ЧФ на основе применения математического моделирования для оценки профессиональных рисков.
Применение теории математического моделирования авторским коллективом Омского гос-ударственного технического университета (ОмГТУ) предусматривает, что в любом производственном процессе профессиональный риск негативных последствий для здоровья работающих от различных опасных и вредных производственных факторов (ОВПФ) на данном рабочем месте следует рассматривать как сложное случайное событие [16]. В общем смысле оно обусловлено наступлением трех событий:
Б/т, ^^, Б И ■
Событие - это возникновение исследуемого фактора риска (опасности) / на данном временном промежутке в некоторый момент времени.
Возникновение данного фактора риска может быть прогнозируемым, штатным (постоянное, регулярное, при выполнении определенного вида работ и т.п.). Возникновение исследуемого фактора риска может быть и непрогнозируемым, незапланированным (возникновение внештатной ситуации, нарушение технологического процесса, авария и т.п.).
Событие - нахождение (попадание) работающего на данном рабочем месте м> в зону воздействия фактора /.
Нахождение работника в зоне воздействия фактора риска также может быть как плановым штатным событием, так и незапланированным. В первом варианте это обусловлено необходимостью пребывания работника (рабочее место, рабочая зона) в зоне фактора риска согласно долж-ностным обязанностям. Во втором случае его нахождение в зоне фактора риска может быть обусловлено рядом случайных причин: внеплановыми и целевыми видами работ, устранением, ликвидацией последствий аварий на участке работ и т.п.
Событие Б. - негативные изменения возИ
можностей работающего безопасно выполнять свои производственные обязанности как в штатном, так и в нештатном режимах выполнения работ.
Изменение возможностей работника (человека) безопасно выполнять свои должностные обязанности в штатном режиме выполняемой работы может произойти по причине индивидуальных физиологических особенностей (состояние здоровья, психологическое состояние), из-за личностных свойств человека (темперамент, склонность к нарушениям, экономия времени, следова-ние групповым нормам и т.п.). Кроме того, негативное изменение возможностей работника выполнить безопасно свои производственные обязанности может происходить по причине низкого уровня квалификации (компетентности) работника и низкого уровня культуры производственной безопасности, сформированного на предприятии. В условиях внештатного режима работы на негативное изменение возможностей работающего дополнительно влияет низкая стрессоустойчивость, отсутствие или недостаток опыта работы, необходимых навыков на участке возникновения фактора риска.
Если события Бг и Б^, зависят от производственных условий, характера технологического процесса на данном рабочем месте, факторов производственной среды и трудового процесса и т.п., то событие Б зависит, в том числе от лич-
' И '
ностных качеств, от поведения (ошибки) человека - от ЧФ. Тогда событие БИ для целей данного исследования примем как БИ/ - негативные последствия влияния ЧФ.
Согласно авторскому подходу к оценке профессионального риска с применением математического моделирования в штатных, нештатных и аварийных производственных ситуациях вероятность наступления всех трех описанных
событий с учетом ЧФ вычисляется по формуле:
где Р(Б) вероятность наступления события Б, Р(Б^)- условная вероятность наступления события при условии наступления события Б/, и Р^Б^^) - условная вероятность события при условии наступления событий и Поэтому для оценки вероятности воздействия риска от производственного фактора на работающего на рабочем месте м> необходимо смоделировать оценки для всех сомножителей в правой части этого равенства. При этом не исключается возможность максимальной (т.е. равной единице) оценки для какого-либо из них.
Так, оценка вероятности Р(Б) может быть равна единице, если фактор риска присутствует на всем рассматриваемом временном промежутке (физические перегрузки, шум, пыль, зага-зованность, внезапный выброс угля и газа, горно-динамические явления, и т.д.). Оценка вероятности Р(Б^) может быть равна единице, если в силу своих производственных обязанностей работающий на рабочем месте м> всегда попадает в зону воздействия риска / при условии его возникновения. И, наконец, оценка вероятности ) может быть равна единице, если следствием возникновения фактора риска / и попаданием работающего на рабочем месте п в зону его воздействия он выполнит действия, повлекшие за собой производственную травму, смертельный исход, профессиональное заболевание и т.п. Следует отметить, что в рамках предлагаемых моделей исключается возможность равенства единице всех трех указанных выше оценок, поскольку практически это означает 100%-ое возникновение данного фактора риска, 100%-ое попадание работающего в зону его воздействия и, как следствие этого, получение производственной травмы, смертельного исхода и т.п., без учета попыток человека предпринять какие-либо превентивные действия по снижению риска.
Кроме того, если для ситуаций планового выполнения работ (штатных ситуаций) в рамках предлагаемых моделей оценка вероятностей Р(Б) и Р(Б^) может быть равна нулю, то есть исключается возникновение фактора риска и вероятность попадания работника в зону его воздействия, то для вероятности негативных последствий ЧФ нулевое значение исключается, так как невозможно полностью исключить ошибку человека даже в условиях планового (штатного) состояния производственной деятельности.
Таким образом, методология оценки вероятности наступления всех описанных событий значения P(Sf•Sw•ShJ) может применяться для оценки профессионального риска с учетом влияния ЧФ.
Сложность построения общих моделей профессионального риска от факторов рисков производственных процессов обусловлена многообразием факторов риска. Источниками возникновения опасностей в производственных условиях могут являться различные ОВПФ, особенности используемых технологий, аварийные или нештатные ситуации, возникающие при эксплуатации технологического оборудования и аппаратуры, дефекты заготовок (сырья), условия труда, квалификации работающих, состояние оборудования, инструментов и прочей техники, правил и условий их эксплуатации и отказов систем защиты, состояния нормативной базы и так далее. При этом существует большой временной разброс - от кратковременно действующих источников факторов риска до постоянно действующих.
Необходимость определения указанных количественных характеристик любой подобной модели, как правило, связана с понятиями эффективности, надежности и экономической целесообразности ведения технологического процесса, применения и эксплуатации производственных мощностей и оборудования, режимов работы и т.п. Однако, по мнению авторов, такой подход позволит прогнозировать как снижение, так и увеличение влияние ЧФ на профессиональные риски. Если сгруппировать вероятности неблагоприятных событий в модели и отобразить с помощью трех совокупностей (рис. 1), то можно схематично показать зону влияния ЧФ на профессиональный риск и его снижение при уменьшении радиуса Кнр, а именно:
- Р(Б) совокупность вероятности возникновения факторов рисков /],...,/т;
- Р(Б^) совокупность условной вероятности попадания рабочих мест (работников) w1,...,wn в зону воздействия факторов рисков при условии их возникновения;
- P(Sf•Sw•ShJ) совокупность условной вероятности влияния ЧФ Н„...,к на негативные по-
1 е
следствия от нахождения рабочих мест в зоне фактора риска при условии их возникновения.
Согласно результатам авторских исследований при построении моделей для оценок веро-ятностей возникновения факторов риска можно использовать различные подходы. Для кратковременных однотипных технологических операций (например, импульсные режимы ра-
Рисунок 1. Условная схема моделирования профессионального риска с учетом влияния ЧФ Figure 1. Professional risk modeling conditional scheme taking into account the human factor influence
боты оборудования, кратковременные контакты с источником опасностей, горно-динамические явления в шахте и т.п.) - распределение Пуассона [16]. В качестве оценки вероятности возникновения соответствующего фактора риска на временном промежутке Т естественно взять вероятность хотя бы одного "отказа" 1-Р(0) , т.е.
p=1-e-p0N ,
(1)
где N - количество выполняемых однотипных операций за время Т, р0 - экспертная оценка вероятности возникновения во время выполнения этой операции нештатной ситуации, условно говоря, "отказа" (источник фактора риска).
Для постоянных источников опасности, (например, работающее оборудование на протяжении практически всей рабочей смены) - экспоненциальное распределение с плотностью распределения вероятности времени безотказной работы [16]:
мер, вредный производственный фактор), возможен вариант t = Т, т.е. р = 1.
Пусть на временном промежутке Т некоторый этап работ (технологический цикл, рабочая смена и т.п.) производства обслуживается п рабочими местами (работниками). Предположим, что для оценки профессионального риска выделены т постоянных факторов риска. В зависимости от условий возникновения факторов риска обозначим соответствующие оценки возникновения фактора риска через Р1,...,Рт (Р. - оценка вероятности возникновения / - го фактора риска).
Обозначим через г (0^ <Т) - экспертную оценку времени попадания у - го рабочего места (работника) (]=1,...,п) в зону воздействия /-го фактора риска (/=1,...,т) при условии его возникновения за время Т. Тогда в качестве оценки вероятности попадания у-го рабочего места (работника) в зону воздействия /-го фактора риска д.. примем [16]:
p = 1 - е-
(2)
г„ -1 - —-HF,
(4)
и
где А - экспертная оценка интенсивности, условно говоря, «отказов» источника фактора риска соответствующего устройства.
Также предлагаются к рассмотрению различные варианты конструирования экспертных оценок вероятностей возникновения факторов риска для заданных технологических этапов (процессов) [16]. Например, экспертной оценкой суммарного времени появления фактора риска t на временном промежутке Т.
Заметим, что для постоянных факторов, действующих в течение всей рабочей (напри-
Обозначим через г. (0<г.<1) экспертную оценку вероятностной меры ЧФ как негативного изменения (снижения) возможностей работающего на у - ом рабочем месте выполнять безопасно производственные функции вследствие возникновения /-го фактора риска и попадания у-го рабочего места в зону его воздействия.
В качестве источников получения оценки г. можно также применять различные подходы, в том числе подходы, описанные авторами [12, 16, 17]. В данной работе для учета влияния ЧФ на профессиональный риск авторы используют компетентностный подход. Результаты исследований положительного влияния уровня компетентности персонала, особенно специалиста по охране труда, на профессиональные риски по-
казаны в работах 9, 10, 11, 12, 17, 18].
Авторами применяется подход, основанный на предложенной Ворошиловым Я.С. модели ЧФ оценки способностей человека выполнять свои профессиональные действия в сравнении с требуемым уровнем способностей [12]. Авторы трактуют это как отношение фактической компетентности сотрудника в сфере безопасности к требуемой. Тогда в качестве оценки вероятности некомпетентных действий человека - оценки ЧФ j- го рабочего места (работника) в зону воздействия i -го фактора риска г.. примем:
к ■ (5)
г =1
ч
НЕ,
где к/. - фактический уровень ЧФ для работы ом рабочем месте (работника) (]=1,...,п) в зоне воздействия .-го фактора риска (.=1,...,т); НЕтребуемый уровень ЧФ для работы на - м рабочем месте (работника) (]=1,...,п) в зоне воздействия .-го фактора риска (.=1,...,т) для данного технологического этапа работ.
Тогда в качестве оценки вероятности воздействия го фактора риска на м рабочем месте с учетом состояния ЧФ фактора предлагается взять число:
P=P
•q.'r..
' 1Ч ч
(6)
Тогда матрицу можно считать картой уровней рисков для данного технологического процесса, который обслуживают п рабочими местами при условии воздействия т факторов риска с учетом влияния ЧФ на временном промежутке Т.
При этом минимизировать Р..=Р.^.. можно, применяя различные технические и организационные системы защиты на производстве [16, 19], а минимизировать г.. представляется слож-ным процессом, требующим дополнительных исследований, оценок, экспериментов и прочих процедур.
В качестве общей (интегральной) характеристики уровня риска данного этапа производственного процесса, обслуживаемого п рабочими местами относительно данной группы т факторов риска на временном промежутке Т с учетом влияния ЧФ, будет выражение, опреде-ляе-мое по формуле 16]:
(7)
Рассмотрим применение предложенной модели для решения следующей частной задачи: оценить вероятность смертельной травмы на шахте N с учетом влияния ЧФ.
На объекте (шахта N за время Т, в течение которого оценивается воздействие факторов риска - смена 8 часов. Количество оцениваемых рабочих мест (п = 2) - машинист горно-выемочных машин, горный мастер. В анализируемом периоде на объекте отработано 200 смен для каждого из работников.
Тогда для анализа выделим следующие факторы риска (т = 3):
1) / - обрушение горных пород в забое, экспертная оценка на шахте N - 1 обрушение на 800 рабочих смен;
2) / - затопление в шахте (например, нарушение целостности пожарного трубопровода в шахте, что может привести к затоплению забоя) - 1 прорыв на 2000 часов работы;
3) / - присутствие метана в шахте, экспертная оценка - 75% рабочей смены.
Оценку вероятности возникновения фактора риска / вычислим по формуле (1), взяв согласно исходным данным N= 200, р0 = 1/800 = 0,00125:
р1=1-е-0,00125-200=1-е-0.25= 0,221199.
Оценку вероятности возникновения фактора риска/; вычислим по формуле (2), взяв согласно исходным данным 1 =1/2000 = 0,0005, Т = 8:
p.=1-e'a 0005'8=1-e'0-004= 0,003992.
Оценка вероятности возникновения фак-
Таблица 1. Исходные данные для оценки вероятностей попадания работников в зону воздействия факторов риска
Table 1. Initial data for assessing the probabilities of workers' getting into the risk factors exposure zone
Фактор риска fi fi
Рабочие места
Машинист горно-выемочных машин 80 % времени Т 70 % времени Т 85 % времени Т
Горный мастер 50 % времени Т 30 % времени Т 50 % времени Т
Таблица 2. Средние уровни компетентности работников в условиях возникновения факторов риска Table 2. Employees competence average levels in the risk factor occurrence conditions
Фактор риска f: f fi
Рабочие места
Машинист горновыемочных машин 72% 70% 65%
Горный мастер 86% 86 % 82%
тора риска/3 вычислим по формуле (3):
р3=0,75.
Для определения времени нахождения рабочих мест (машиниста горно-выемочных машин, горного мастера) в зоне воздействия факторов риска при условии их возникновения возьмем следующий вариант экспертных оценок (табл. 1).
Оценки вероятности попадания рабочих мест в зону воздействия факторов риска в случае их возникновения проведем на основе табл. 1 по формуле (4).
Вероятности попадания в зону воздействия / для машиниста горно-выемочных машин и горного мастера будут соответственно: д11= 0,8, д12=0,5. Вероятности попадания в зону воздействия /2 будут соответственно: д21= 0,7, q22= 0,3. И для/3 : д31= 0,85, q32= 0,5.
Для определения вероятности негативного влияния ЧФ при попадании рабочих мест в зону факторов риска - негативного влияния ЧФ -примем условно способность машиниста горновыемочных машин и горного мастера выполнять безопасно свою профессиональную деятельность в условиях возникновения соответствующих факторов риска (уровни компетентности). В качестве экспертных оценок примем средние значения компетентности работников, основанные на результатах исследований авторского коллектива коллег в работе «Краткий анализ производственного травматизма с учетом влияния ЧФ на производственных единицах АО «СУ-ЭК-Кузбасс» (табл. 2) [11].
Фактический уровень ЧФ при возникновении фактора риска / возьмем Н/и = 0,72, И/12 = 0,86, при возникновения фактора риска /2 И/21 =
0,7, Н/22 = 0,86 и при/3, соответственно И/31 = 0,65, И/32 = 0,82
Примем требуемый уровень ЧФ для п = 1 (машинист горно-выемочных машин) Е¥и = НЕ'21 = НЕ31 =0,9. То есть не менее, чем в 90% производственных ситуациях машинист горно-выемочных машин должен выполнять свои действия профессионально и безопасно. Для п = 2 (гор-
ный мастер) Е¥и = НЕ22 = НЕ32= 0,99. То есть не менее, чем в 99% производственных ситуациях горный мастер смены должен принимать верные решения для выполнения своих действий и действий подчиненных профессионально и безопасно.
Тогда вероятность негативного влияния ЧФ на смертельный травматизм при условии попадания данных рабочих мест в зону воздействия факторов риска / будет определена по формуле
= 1-^ = 02 0.9
0.86 0.99
= 0.13
(5)
Аналогично при попадании в зону воздействия f и f3
Вычислим карту уровней рисков относительно факторов риска /,/2,/3 (т=3) на временном промежутке Т для рабочих мест: машинист горно-выемочных машин и горный мастер (п=2) по формуле (6):
Р -
0,035392 0.014523 0,000621 0,000157 ОД 77083 0,064394
Тогда общий уровень риска вычислим по формуле (7)
Таким образом, в шахте N за период Т при возникновении обрушения горных пород, прорыва пожарного трубопровода при наличии метана в воздухе рабочей зоны, в условиях пребывания в рабочей зоне согласно исходным данным с вероятностью 0,27 кто-то из работников указан-
г
л
ного уровня компетентности получит смертельную травму.
Анализ карты уровней рисков даст возможность определить эффективные пути снижения общего уровня риска за счет учета и изменения вероятности возникновения фактора риска, уменьшения вероятности попадания рабочего места в зону воздействия фактора риска и учета влияния ЧФ на негативные последствия от нахождения рабочих мест в зоне фактора риска при условии их возникновения. Поэтому методика, учитывающая влияние ЧФ на уровень профессио-нального риска позволит усилить внимание к одной из главных причин производственного травматизма, а следовательно, повысить эффективность управления профессиональными рисками.
превентивные мероприятия по управлению ими.
Примем условие, что после применения в шахте Предсменного экзаменатора средний уровень компетентности машиниста горно-выемочных машин увеличится на 3,6% [11]. Тогда фактический уровень ЧФ при возникновении фактора риска будет к/11 = 0,756, при возникновении фактора риска/2 к/21 = 0,736 и при/3 , соответственно к/п = 0,686.
31
Тогда общий уровень риска смертельной травмы снизится и составит АР = 0,240399.
Таким образом, математическое моделирование профессионального риска с учетом влия-ния ЧФ позволяет обеспечить прогнозирование рисков и на этой основе предусматривать
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Terje A. Risk assessment and risk management: Review of recent advances on their foundation // Eu-ropean Journal of Operational Research. - 2016. - Vol. 253, Issue 1. - P. 1-13. - DOI: 10.1016/j.ejor.2015.12.023.
2. Karkoszka T. Operational monitoring in the technological process in the aspect of occupational risk // Procedia Manufacturing. - 2017. - Vol. 13. - P. 1463-1469. - DOI: 10.1016 /j.promfg.2017.09.192.
3. Shuen A., Feiler P. F., Teece D. J. Dynamic capabilities in the upstream oil and gas sector: Managing next generation competition // Energy Strategy Reviews. - 2014. - Vol. 3. - P. 5-13. - DOI: 10.1016/j.esr.2014.05.002/
4. Tegeltija M., Oehmen J., Kozin I. Risk Management challenges in large-scale energy PSS // Proce-dia CIRP. - 2017.
- Vol. 64. - P. 169-174. - DOI: 10.1016/j.procir.2017.03.023.
5. Kudryavtsev S. S., Yemelin P. V., Yemelina N. K. The Development of a Risk Management System in the Field of Industrial Safety in the Republic of Kazakhstan // Safety and Health at Work. - 2017. - Vol. 9, Issue 1. - P. 30-41. -DOI: 10.1016/j.shaw.2017.06.003.
6. Domingues M. S. Q., Baptista A. L. F., Diogo M. T. Engineering complex systems applied to risk management in the mining industry // International Journal of Mining Science and Technology. - 2017. Vol. 27, - Issue 4. - P. 611-616. -DOI: 10.1016/j.ijmst.2017.05.007.
7. Chandrasegaran D., Ghazilla R. A. R., Rich K. Human factors engineering integration in the offshore O&G industry: a review of current state of practice // Safety science. - 2020. - Т. 125. - С. 104627.
8. Moshood T. D. et al. Ranking of human factors affecting contractors' risk attitudes in the Malaysi-an construction industry // Social Sciences & Humanities Open. - 2020. - Т. 2. - №. 1. - С. 100064.
9. Чернов Е.Д. Теоретические основы и методология проектирования систем обеспечения безопасности производственных процессов: Дис ... докт. техн. наук: 05.26.01 - Охрана труда / Е.Д. Чернов // Новосибирск - 1996.
- 317 с.
10. Воробьева О. В. Научное обоснование оценки и управления производственными рисками на угледобывающих предприятиях с учетом влияния человеческого фактора: автореф. дис. ... канд. техн. наук. М.- 2009. - 21 с.
11. Иванов Ю. М. и др. Краткий анализ производственного травматизма с учетом человеческого фактора на производственных единицах АО «СУЭК-Кузбасс» // Безопасность труда в промышленности. - 2017. - №. 2. - С.
12. Ворошилов Я. С. Многоуровневая модель компетентности работников в сфере безопасности труда // Горная промышленность. - 2020. - №. 2. - С. 125-129.
13. Кольвах К.А. Оценка величины индивидуального риска и риска группового несчастного случая работников угольных шахт при обрушении горных пород // Вестник. - 2021. - № 2-2021. - С. 36-40.
14. Serdyuk V. S., Dobrenko A. M., Tsorina O. A., Bakiko E. V., Yanchij S. V. Mathematical models for estimating production risks // Journal of Physics: Conference Series. - 2018. - Vol. 1050 : Me-chanical Science and Technology Update. - P. 012077-1-012077-5. - DOI: 10.1088/1742-6596/1050/1/012077.
15. Михайленко Е. Д., Фомин А. И. Управление персоналом угледобывающего предприятия по критерию влияния на человеческий фактор // Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. -2021. - №. 1. - С. 44-50.
16. В. Горяга, В.С. Сердюк, А.М. Добренко, О.А. Цорина Математические модели производственных рисков и систем защиты: монография // Минобрнауки России. ОмГТУ. - Омск: Изд-во ОмГТУ, - 2014. - 104 с.
17. Кулешов В.В. и др. Количественная оценка влияния человеческого фактора на профессиональный риск // Вестник научного центра по безопасности работ в угольной промышленности. - 2021. - № 2-2021. - С. 47-54.
18. Bakiko E., Serdyuk V., Yanchij S., Ignatovich I., Bardina E. / The labor protection specialist competence influence on the professional risk management state / E. Bakiko, V. Serdyuk, S. Yanchij, I. Ignatovich, E. Bardina. // E3S Web of Conferences. - 2020. - Vol. 178. - P. 01087-1-01087-4. - DOI: 10.1051/e3sconf/202017801087.
19. В.С. Сердюк, Добренко А.М., Цорина О.А., Бакико Е.В. Управление производственными рисками на объектах машиностроительного комплекса // Омский научный вестник. - 2019. - № 5(167) - С. 5-9. DOI: 10.25206/18138225-2019-167-5-9.
79-83.
научно-технический журнал №3-2021
вестник
REFERENCES
1. Terje A. (2016). Risk assessment and risk management: Review of recent advances on their foundation. European Journal of Operational Re-search, Vol. 253, Issue 1, P. 1-13 [in English].
2. Karkoszka T. (2017). Operational monitoring in the technological process in the aspect of occupational risk. Procedia Manufacturing, Vol. 13, P. 1463-1469 [in English].
3. Shuen A., Feiler, P. F., Teece, D. J. (2014). Dynamic capabilities in the upstream oil and gas sector: Managing next generation competition. Energy Strategy Reviews, Vol. 3, 5-13 [in Eng-lish].
4. Tegeltija, M., Oehmen, J., Kozin, I. (2017). Risk Management challenges in largescale energy PSS. Procedia CIRP, Vol. 64. - P. 169-174 [in English].
5. Kudryavtsev, S. S., Yemelin, P. V., Yemelina, N. K. (2017). The Development of a Risk Management System in the Field of Industrial Safety in the Republic of Kazakhstan. Safety and Health at Work, Vol. 9, Issue 1. - P. 30-41[in English].
6. Domingues, M. S. Q., Baptista, A. L. F., Diogo, M. T. (2017). Engineering complex systems ap-plied to risk management in the mining industry, International Journal of Mining Science and Tech-nology, Vol. 27, - Issue 4. - P. 611-616 [in English].
7. Chandrasegaran, D., Ghazilla, R. A. R., Rich, K. (2020). Human factors engineering integration in the off-shore O&G industry: a review of current state of practice. Safety science, T. 125, C. 104627 [in English].
8. Moshood T. D. et al. (2020). Ranking of human factors affecting contractors' risk attitudes in the Malaysian construction industry. Social Sciences & Humanities Open, T. 2. - №. 1. - C. 100064 [in English].
9. Chernov. Ye.D. (1996). Teoreticheskiye osnovy i metodologiya proyektirovaniya sistem obespecheniya bezopasnosti proizvodstvennykh protsessov [Theoretical foundations and methodology for the production process safety ensuring system design]. Doctor's thesis. Novosibirsk [in Russian].
10. Vorobieva, O.V. (2009). Nauchnoye obosnovaniye otsenki i upravleniya proizvodstvennymi riskami na ugledobyvayu-shchikh predpriyatiyakh s uchetom vliyaniya chelovecheskogo faktora [Scientific substantiation of the assessment and management of production risks at coal mining enterprises, taking into account the influence of the human factor]. Extended abstract of candidate's thesis. Moscow [in Russian].
11. Ivanov, Yu.M. et al. (2017). Kratkiy analiz pro-izvodstvennogo travmatizma s uchetom chelovecheskogo faktora na proizvodstvennykh yedinitsakh AO «SUEK-Kuzbass» [Brief analysis of industrial injuries, taking into account the human factor at the production units of JSC "SUEK-Kuzbass"]. Bezopasnost truda v promyshlennosti - Industrial Labor Safety, 2, 79-83 [in Russian].
12. Voroshilov, Ya.S. (2020). Mnogourovnevaya model' kompetentnosti rabotnikov v sfere be-zopasnosti truda [Multilevel model of workers' competence in the field of labor safety]. Gornaia promyshlennost - Mining industry, 2, 125-129 [in Russian].
13. Kolvakh, K.A. (2021). Otsenka velichiny individual'nogo riska i riska gruppovogo neschastnogo sluchaya rabotnikov ugol'nykh shakht pri obrushenii gornykh porod [Value assessment of individual risk and the risk of a group accident of coal mine workers during the collapse of rocks]. Vestnik - Bulletin, 2, 36-40 [in Russian].
14. Serdyuk, V. S., Dobrenko, A. M., Tsorina, O. A., Bakiko, E. V., & Yanchij, S. V. (2018). Mathematical models for estimating production risks. Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1050 : Mechanical Science and Technology Update. - P. 012077-1-012077-5 [in English].
15. Mikhailenko, Ye.D., & Fomin, A.I. (2021). Upravleniye personalom ugledobyvayushchego predpriyatiya po kriteriyu vliyaniya na chelovecheskiy factor [Coal mining enterprise personnel management by the influence on the human factor criterion]. Vestnik nauchnogo tsentra po bezopasnosti rabot v ugolnoi promyshlennosti - Herald of Safety in Mining Industry Scientific Cen-ter, 1, 44-50 [in Russian].
16. Goriaga, V., Serdyuk, V.S., Dobrenko, V.M., & Tsorina, O.A. (2014). Matematicheskiye modeli proizvodstvennykh riskov i sistem zashchity: monografiya [Mathematical models of industrial risks and protection systems: monograph]. Omsk: OmGTU [in Russian].
17. Kuleshov, V.V., et al. (2021). Kolichestvennaya otsenka vliyaniya chelovecheskogo faktora na professional'nyy risk [Quantifying the impact of the human factor on occupational risk]. Vestnik nauchnogo tsentra po bezopasnosti rabot v ugolnoi promyshlennosti - Herald of Safety in Mining Industry Scientific Center, 2, 47-54 [in Russian].
18. Bakiko, E., Serdyuk, V., Yanchij, S., Ignatovich, I., & Bardina E. (2020). The labor protection specialist competence influence on the professional risk management state. E3S Web of Conferences. Vol. 178. - P. 01087-1-01087-4 [in English].
19. Serdyuk, V.S., Dobrenko, A.M., Tsorina, O.A., & Bakiko, Ye.V. (2019). Upravleniye proizvodstvennymi riskami na ob"yektakh mashinostroitel'nogo kompleksa [Industrial risk management at the facilities of the machine building complex]. Omsky Nauchny Vestnik - Omsk Scientific Bulletin, 5 (167), 5-9 [in Russian].
