CC BY
604. Разработать и испытать больше опытных экземпляров автомобилей-беспилотников в различных условиях и дорожных ситуациях.
5. Регламентировать выдачу разрешений на испытания авто с беспилотным управлением.
6. Разработать предложения о будущих изменениях, которые необходимо внести в Конвенцию.
Указанное будет способствовать более стремительному развитию информационных технологий в сфере автомобильного транспорта и внедрению автотранспорта с беспилотным управлением, что повлияет на повышение безопасности грузовых и пассажирских перевозок.
Список литературы
1. Маков П.В. Развитие автомобильной эргономики на основе информационных систем // Вестник Московского государственного университета приборостроения и информатики. Вып. № 55. Серия «Машиностроение». М.: МГУПИ, 2014. С. 82-86.
МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКОВ ТЕХНОГЕННЫХ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ Меликова М.Т.
Меликова Мария Тагировна — студент, кафедра экологии и промышленной безопасности, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, г. Москва
Аннотация: в статье анализируются методы прогнозирования чрезвычайных ситуаций техногенного характера. Рассмотрена проблема долгосрочного прогноза и точности получаемой информации. Проведен анализ трех временных интервалов прогноза и соответственно трех типов прогноза, в каждом из которых необходим свой подход. Ключевые слова: анализ, прогнозирование, авария, чрезвычайная ситуация, риск, опасный производственный объект, техническая система, оперативный прогноз, долгосрочный прогноз.
Для создания эффективной системы предупреждения чрезвычайных ситуаций техногенного характера на критически важных опасных производственных объектах с учетом их состояния необходимо уметь прогнозировать риски чрезвычайных ситуаций техногенного характера, причем необходимо уметь делать это как можно точнее и на максимально возможный временной интервал (горизонт прогноза). Однако здесь возникает известное противоречие, чем больше горизонт прогноза, тем меньше точность собственно прогноза. Необходима оптимизация данного прогноза, т.е. в зависимости от решаемой проблемы необходимо оптимальное сочетание параметров: точность прогноза и глубина прогноза риска чрезвычайной ситуации техногенного характера.
Как уже отмечалось выше в настоящее время отсутствует строгое определение прогноза рисков чрезвычайных ситуаций техногенного характера, однако имеется определение прогноза техногенных чрезвычайных ситуаций, которое формулируется следующим образом: опережающее отражение вероятности появления и развития техногенных чрезвычайных ситуаций и их последствий на основе оценки риска возникновения пожаров, взрывов, аварий, катастроф [1, 2]. Здесь под риском понимается вероятность. По-видимому, данное определение прогноза недостаточно полное, так как интегральные прогнозы чрезвычайных ситуаций не попадают под данное определение, а как отмечалось выше в статистических сборниках в основном отражены интегральные параметры чрезвычайных ситуаций.
Анализ проблемы прогноза рисков чрезвычайных ситуаций техногенного характера показывает, что имеется три временных интервала прогноза и соответственно три типа прогноза, в каждом из которых необходим свой подход:
1. Временной интервал, в течение которого состояние элементов, технической системы практически не изменяются, квазистабильное состояние.
Состояние параметров технической системы описывается выражением:
В = const (1)
где 15 - вектор - столбец параметров характеризующих состояние элементов технической системы. Квазистабильное состояние системы и неизменность параметров, характеризующих ее состояние зависит от рассматриваемой системы, ее специфики, внешней среды и других обстоятельств.
Прогноз риска чрезвычайной ситуации достигается численным моделированием развития аварийных процессов источника чрезвычайной ситуации и дальнейшим моделированием развития самой чрезвычайной ситуации и ее последствий. В этой области имеется достаточно работ [3-8], в которых изложены принципы моделирования аварий, в том числе и запроектных, технических систем, что позволяет спроектировать систему дифференциальных характеристик прогноза риска чрезвычайной ситуации.
Прогноз риска чрезвычайной ситуации техногенного характера на период квазистабильного состояния технической системы являющейся источником чрезвычайной ситуации будем называть оперативным прогнозом. Временной интервал оперативного прогноза может иметь место от секунд до нескольких десятков суток.
2. Временной интервал, в течение которого состояние элементов, технической системы меняется по закону близкому к линейному. Эта ситуация реализуется в тех случаях, когда в течение рассматриваемого интервала времени на техническом объекте нет перехода на новые технологии, отсутствует значительное расширение производства и др.
Состояние параметров технической системы У описывается выражением:
В = К*Т +В (2)
где - вектор - столбец параметров характеризующих состояние элементов технической системы на прогнозный момент времени Т;
В - вектор - столбец параметров характеризующих состояние элементов технической системы на текущий момент времени;
К - вектор - столбец коэффициентов параметров характеризующих состояние элементов технической системы;
Т - время.
Прогноз риска чрезвычайной ситуации техногенного характера на период линейного изменения параметров состояния технической системы являющейся источником чрезвычайной ситуации будем называть среднесрочным (линейным) прогнозом. Временной интервал среднесрочного прогноза может иметь место от месяца до нескольких (3-5) лет.
Прогноз рисков чрезвычайных ситуации техногенного характера в данном временном интервале представляет наибольший практический интерес, поскольку при достаточно глубоком горизонте прогноза сохраняется его точность, имеется значительная информационная база по интегральным и дифференциальным показателям риска, которая может быть использована для тарировки методик прогноза. Прогноз рисков чрезвычайных ситуаций на период от 1 до 5 лет могут представлять значительный интерес для формирования социально -экономических прогнозов, для планирования размещения сил и средств, для формирования финансовых и материальных резервов на предупреждение и ликвидацию чрезвычайных ситуаций и для развития системы страхования от чрезвычайных ситуаций техногенного характера.
3. Временной интервал, в течение которого состояние элементов, технической системы меняется по нелинейному закону. Эта ситуация реализуется в случаях когда в течение рассматриваемого интервала времени на техническом объекте имелся переход на новые технологии, произведено значительное расширение производства, длительный период не обновлялись основные фонды, поэтому в системе начались необратимые деградационные процессы, низкий уровень профессионализма персонала и т.д.
Состояние параметров технической системы описывается выражением:
У = В + Ч> ф,Т) (3)
где - вектор - столбец параметров характеризующих состояние элементов технической системы на прогнозный момент времени Т;
- вектор - столбец параметров характеризующих состояние элементов технической системы на текущий момент времени;
Ч ( В,Т) - вектор - столбец, характеризующий нелинейное изменение параметров характеризующих состояние элементов технической системы на момент времени Т.
Прогноз риска чрезвычайной ситуации техногенного характера на период нелинейного изменения параметров состояния технической системы являющейся источником чрезвычайной ситуации будем называть долгосрочным (нелинейным) прогнозом. Временной интервал долгосрочного прогноза может иметь место от 5 до 20 лет.
Прогноз рисков чрезвычайных ситуации техногенного характера в данном временном интервале имеет значительную неопределенность и представляет интерес для стратегического развития государства в целом или отдельной отрасли. Прогноз рисков чрезвычайных ситуаций на период от 5 лет и более из-за значительной неопределенности представляет интерес с точки зрения интегральных характеристик.
Список литературы
1. ГОСТ Р. 22.1.01-95. Мониторинг и прогнозирование. Основные положения.
2. ГОСТ Р. 22.1.02-95. Мониторинг и прогнозирование. Термины и определения.
3. Алешин Ю.В., Горская Т.В. Проблемы декларирования безопасности промышленных объектов. // Государственная экспертиза проектов МЧС России. Шестая всероссийская научно-практическая конференция «Управление рисками чрезвычайных ситуаций». Москва, 2001.
4. Гражданкин А.И., Лисанов М.В., Печеркин А.С., Сидоров В.И. Имитационное моделирование процесса возникновения аварийных ситуаций на опасных производственных объектах. // НТЦ «Промышленная безопасность». Шестая всероссийская научно-практическая конференция «Управление рисками чрезвычайных ситуаций». Москва, 2001.
5. Стратегические риски России: Оценка и прогноз. Под общей ред. Ю.Л. Воробьева. М. Деловой Экспресс, 2005. 385 с.
6. НТО о НИР «Разработка основных элементов комплексной системы научного мониторинга и прогнозирования природных, техногенных и природно-техногенных рисков чрезвычайных ситуаций» // Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН, 2006.
7. Малинецкий Г.Г. Наука о риске и жизнь. // ИПМ РАН. Шестая всероссийская научно-практическая конференция «Управление рисками чрезвычайных ситуаций». Москва, 2001.
8. Махутов Н.А. Оценка и прогнозы стратегических рисков в техногенной сфере. // Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН. Управление риском, ежеквартальный аналитический журнал, специальный выпуск, 2002.
