CC BY
67
УДК 614.839.3
О МЕТОДЕ ПОВЫШЕНИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ ТЕХНОГЕННОГО ХАРАКТЕРА
А.В. Рыбаков
Приводится описание разработанного метода повышения достоверности прогнозирования чрезвычайных ситуаций техногенного характера. Используется возможность повышения точности совокупного прогноза воздействий нескольких поражающих факторов при наличии ограничивающих ресурсов. Процесс прогнозирования рассматривается как управляемая система. В качестве управляющих воздействий рассматриваются датчики, параметры измерений, методы, модели, информационное, вычислительное обеспечение прогнозных решений.
Ключевые слова: прогноз характеристик чрезвычайных ситуаций, управляющие воздействия, достоверность прогноза, система прогнозирования.
На производственных площадях опасных производственных объектов (ОПО) перемещается, сосредоточивается большое количество взрывоопасных веществ. За последние годы значительно возросло число объектов, аварии на которых представляют все более угрожающий характер, уничтожающе воздействуя на людей и окружающую среду. Потери от таких ЧС ежегодно исчисляются миллиардами рублей. Реальный экономический ущерб от катастрофических аварийных ситуаций, возникающий вследствие прекращения, ограничения или несвоевременной поставки потребителям продукции, созданной ОПО, возрастает в 200 раз и более [1]. Снижение количества ЧС и их последствий возможно за счет принятия превентивных мер, направленных на предупреждение ЧС. В свою очередь такие меры возможны и адекватны, если осуществляется корректировка прогнозирования факта возникновения ЧС. Поэтому актуальной остается проблема повышения достоверности прогнозирования параметров ЧС на ОПО. Процесс прогнозирования опирается на налаженную систему мониторинга параметров опасности, параметров состояния объекта, включая параметры оборудования и технологических процессов, и необходим для выработки решений, направленных на предупреждение и снижение последствий ЧС на ОПО. Целесообразно рассматривать систему прогнозирования как управляемый процесс, в котором за счет управляющих воздействий можно регулировать качество прогнозного решения. В качестве управляющих воздействий, обеспечивающих получение более достоверного прогноза, будем использовать элементы системы мониторинга (установка более чувствительных датчиков, выбор оптимальных мест их расположения, качественная обработка информации мониторинга, разработка более корректных моделей и методов оценки значений поражающих факторов, прогноз их последствий и т.д.). Результатом управления является получение более достоверного прогноза. Критерием качества управления является минимальное отклонение расчетных и фактических значений прогнозируемых последст-
вий поражающих факторов.
Рассматривается технический объект, на который могут воздействовать поражающие факторы техногенного характера (ударная волна, тепловое излучение, осколки боеприпасов, части поврежденного оборудования и т.п.). Обозначим общее количество таких факторов через N а последствия таких факторов через Хп, п = 1, N. Пусть при заданных характеристиках внешних воздействий действительные последствия каждого фактора есть Хп. При обеспечении безопасности технического объекта одним из этапов этого процесса является прогнозирование последствий по каждому фактору. Реализация процесса прогнозирования связана с выполнением таких этапов, как сбор информации, обработка и анализ получаемых данных, выбор и обоснование математической модели, описывающей результат воздействия поражающего фактора, и т.п. Заключительным этапом является получение оценки воздействия как по каждому поражающему фактору Хп, п = 1, N так и в совокупности по всем факторам, т.е. комплексная оценка результата прогнозирования их последствий [2].
Очевидно, что оценивание последствий по каждому фактору зависит от того, насколько достоверен и достаточен набор исходной информации, насколько адекватен расчетный метод, насколько математическая модель точно описывает результат воздействия поражающих факторов и др. Будем рассматривать указанные элементы формирования прогнозных решений как некоторые управляющие
воздействия иь г = 1,1, введение которых должно обеспечить улучшение качества прогноза. Реализация каждого такого управляющего воздействия связана с некоторыми затратами Сь г = 1, / (материальными, информационными, инструментальными, энергетическими, интеллектуальными, вычислительными и т.д.). Затраты могут быть связаны с организацией дополнительных точек мониторинга параметров опасности, характеристиками состояний объекта и процессов, протекающих на объекте,
установкой дополнительных более точных датчиков, проведением дополнительных экспериментов для уточнения коэффициентов расчетных математических моделей и т.д.
Результат Хп есть некоторый функционал от управлений и ь т.е. = ^ (Д ,/ = 1,1). При прогнозировании по одному поражающему фактору модуль ошибки прогноза есть
А = \Х -X = F (U.)-X \,n=\,N,i = \,I
п I п П и ? ? ? ?
(1)
Тогда задача обеспечения наилучшего прогноза последствий действия п-ого поражающего фактора заключается в выборе такого оптимального воздействия , при которых
а; = \Fn (U*) -х\= min„ \Fn (С/,.) -Хп
(2)
Существенным аспектом при таком выборе являются затраты на реализацию управления c„(U п*) по каждому фактору. Учёт затрат приводит к тому, что целевая функция (2) определяется при условии, что суммарные затраты на реализацию управлений и*не должны превышать заданного значения с 0.
В этом случае задача минимизации ошибки прогнозирования сводится к выбору таких U j", при которых обеспечивается (2) при выполнении ограничений (3). Фактически это означает, что за счет оптимального выбора регулирующих прогнозное решение воздействий (установка дополнительных датчиков, рациональное их размещение, повышение разрешающей способности измерительных приборов и т.д.) необходимо добиться минимальных отклонений от фактических значений прогнозных параметров при ограничениях на допустимые затраты.
При получении комплексной ошибки прогноза необходимо учесть тот факт, что выбор управлений U ; для обеспечения min Дп по фактору может влиять на ошибку прогнозирования по другим факторам. Действительно, рассмотрим два последствия Xs, X s+k .Пусть Xs = Fs (Ц, Ц, Ц), а
Я»* = Fs+n(U2,U3,U1), т.е. А^ = min{ui,u2,u3i А(и), а
As+K = mlniu ,Ц ,Ц i ■
Здесь существуют управления U 2 и U 3 - общие для этих последствий, а U г и U 1 - разные. Кроме того, есть два значения минимальных ошибок прогноза для последствий Xs и Xs+k. Однозначный выбор управлений здесь затруднён. Возникает задача многокритериального выбора при более или менее одинаковых предпочтениях выбора (например, требуется построение множества Парето).
Выход из создавшегося положения может быть получен путем формирования комплексной ошибки прогноза, которая бы учитывала ошибки по всем воздействиям [2]. Введём в качестве ком-
плексной ошибки сферическую норму вектора, составленную из частных ошибок прогноза по каждому фактору:
А =
VxTI
А2
(3)
Тогда задача обеспечения наилучшего комплексного прогноза сводится к выбору таких управляющих (регулирующих качество прогноза) воздействий д** е {Д, / = , и е 1Д}, при которых
А = min{u } А =
Vzl f„ u)
(4)
при выполнении условия
Е -с Д*) * Со (5)
Исходными данными для решения задачи являются набор поражающих факторов п = 1, N техногенного характера и сопоставленные по каждому фактору действительные последствия Хп. Кроме того, предполагается, что существует система прогнозирования (набор расчетных прогнозных моделей), которая позволяет получать по каждому поражающему фактору оценку последствий воздействия Хп. На элементы системы прогнозирования возможно оказывать воздействия - управления
и,' = 1,1, которые в общем случае приводят к получению оценок Хп, причём известны связи
X =F(U\i=\,I
n n V г '
(6)
Каждое управление требует соответственных затрат с. = с. (Д), а общие допустимые затраты
не должны превышать некую величину .
Рассмотрим алгоритм реализации разработанного метода.
На первом шаге рассчитаем модули относительной ошибки прогнозирования по каждому фак-Х.-Х.
тору ^ =
X.
и построим вариационный ряд в
обратной последовательности.
Определим норму вектора вида
VZ nsl
(7)
Эта величина соответствует комплексной оценке ошибки прогноза существующей системы прогнозирования (по всем расчетным моделям, используемых при расчетах).
Выберем из вариационного ряда величину 8 = шахл{8л }, а из набора управляющих воздействий - .
Следствием воздействия управления У* на
2
результат прогнозирования по фактору п будет величина Х*, причём
KU*) =
X (U.)-X
п ^ i s п
X.
<5„
(8)
В силу соотношения (7) использование управления в общем случае приведёт к изменению относительных погрешностей по другим факторам, т.е. значение нормы (8) после введения управления У* примет вид:
л/Х п5Ж)
(9)
Расчёт измененных значений целесо-
образно проводить с учётом структуры зависимостей вида (7), т.е. выявление факта сепарабельности между и . Следует ожидать, что в силу различной физической природы проявления последствий управления могут воздействовать не на все Х.
В этой связи введём матрицу размером NxI с элементами 1 или 0, ставящую в соответствие последствиям воздействия факторов техногенного
характера Хп, п = 1, N управления и ь г = 1,1. Подобная матрица позволяет более наглядно продемонстрировать, на какие какие влияют, что позволяет определять только такие 5 п (и *) , от которых в соответствующем столбце имеются единицы. Такая матрица может быть получена экспертным путем, либо итерационно формироваться из более или менее очевидных предположений с последующей корректировкой.
Матрица может иметь следующую структуру:
и7
хг 1
1 -1 1
хп 1 1 1
где 1 указывает на наличие воздействия управления на последствие . Нулевые элементы (не указаны) - на отсутствие воздействия управления.
Управление У* следует считать эффективным, если
NI, <114
(10)
затраты, соответствующие введенному управлению У*, есть с (У*) . Если ^ .с.(ЦТ*) < с0, то
возможно дальнейшее уменьшение комплексной ошибки прогнозирования. Если окажется, что при
введении управления У*^ с (Ц*) > с0, то необходимо выбрать управление такое, что С (Ц ) < С (Ц) и заново оценить элементы относительной погрешности з (и**), п = .
При совместном выполнении условий
л/z Ли7)
c U*) < c0
<
(ii)
(12)
возможно дальнейшее уменьшение комплексной ошибки прогнозирования за счет выбора как элемента вида , так и соответствующих управлений. Если хотя бы одно из условий вида (11), (12) не выполняется, то это означает, что при данных ограничениях по затратам уменьшить ошибку прогнозирования нельзя.
Применение изложенных положений было рассмотрено при вычислениях по расчетным моделям оценки последствий поражающих факторов при взрывах газа [2]. В отношении процессов барического воздействия при разгерметизации оборудования, находящегося под давлением и содержащего взрывоопасный газ, данный принцип требует раздельного рассмотрения двух, различных по своей природе, процессов [3]:
- распространения ударной волны, образованной под воздействием адиабатического расширения, истекающего из места разгерметизации газа (первичная ударная волна);
- генерации и распространения воздушной ударной волны от возможного взрыва газовоздушной смеси (вторичная ударная волна).
Оценка параметров ударно-волнового воздействия включала в себя следующие модели:
I. Модель расчета параметров первичной волны, основанной на модифицированной модели [3] Садовского М.А. и позволяющей учесть вид оборудования (сосуд, трубопровод), пространственный фактор распространения волны; место повреждения трубопровода.
Управляющими параметрами являлись параметры, учитывающие физические особенности образование первичной волны: вид оборудования; расстояние от места разрыва до ближайшего места завершения трубопровода; коэффициент, учитывающий пространственный фактор распространения волны.
Критерием для сравнения выбирался (2). В результате модули ошибки прогноза, вычисленные по (5), для радиусов реализации избыточных давлений следующие:
для соотношений Садовского Д = 4 1 , 7 % ,
для модифицированной модели расчета параметров адиабатического взрыва Д = 8, 8 %о.
II. Модель расчета параметров ударно-
и
волнового воздействия в открытом пространстве, основанной на модифицированной модели Б.Е. Гельфанда [4] и позволяющей учесть всплытие облака, расположение трубопровода (подземное, наземное), пространственный фактор распространения волны.
Здесь управляемым параметром является Д -высота всплытия облака.
Используя тот же критерий (2), определим достоверность модифицированной модели для расчета дефлаграционного взрыва в открытом пространстве. Модуль ошибки прогноза: Д = 3,20 %.
III. Модель расчета параметров ударно-волнового воздействия в помещении, основанная на уравнениях материального баланса наполняемости помещения [4] и позволяющая учесть наличие легко сбрасываемых конструкций, систем вентиляции и категорию помещений по классу пожарной опасности.
Управляющими параметрами являются пло Библиографический список
1. Бесчастнов М.В. Промышленные взрывы. Оценка и предупреждение / М.В. Бесчастнов. - М.: Химия, 1991. - 432 с.
2. Воскобоев В.Ф., Арефьева Е.В., Рыбаков А.В. Метод повышения достоверности прогнозирования характеристик чрезвычайных ситуаций техногенного характера на пожаровзрывоопасных объектах / В.Ф. Воскобоев, Е.В. Арефьева, А.В. Рыбаков // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. - 2015. - № 3. - С. 13-21.
3. Гамера Ю.В., Овчаров С.В. Модель образования и распространения первичной воздушной волны при аварии оборудования, находящегося под высоким давлением / Ю.В. Гамера, С.В. Овчаров // Безопасность труда в промышленности. - 2012. - №12. - С. 74-78.
4. Рыбаков А.В. Расчет устойчивости конструкций зданий к барическому воздействию при авариях с участием сжатого природного газа. Информационная технология: Монография / Рыбаков А.В. - Химки: Академия гражданской защиты МЧС России, 2014. - 139 с.
5. Методика оценки последствий аварийных взрывов топливно-воздушных смесей. РД 03-409-01. Утв. Постановлением Госгортехнадзора России от 26.06.2001 № 25.
щадь легкосбрасываемых конструкций. Аналитический вид модели приведен в работе [4].
Модуль ошибки прогноза: для утвержденной методики [5] Д = 4 1 , 6 1 %, для модифицированной модели %.
Таким образом, модуль ошибки прогноза не превышает 8,11 %, что свидетельствует об увеличении точности получаемых прогнозных значений поражающего фактора ударной волны. Предложенный метод повышения достоверности прогнозирования характеристик чрезвычайных ситуаций техногенного характера на пожаровзрывоопасных объектах позволяет обосновать выбор расчетных моделей, тем самым увеличить качество прогноза.
References
1. Beschastnov M.V. Promyshlennye vzryvy. Ocenka i preduprezhdenie / M.V. Beschastnov. - M.: Himija, 1991. -432 s.
2. Voskoboev V.F., Arefeva E.V., Rybakov A.V. Metod povyshenija dostovernosti prognozirovanija harakteristik chrezvychajnyh situacij tehnogennogo haraktera na pozharovzryvoopasnyh ob'ektah / V.F. Voskoboev, E.V. Arefeva, A.V. Rybakov // Nauchnye i obrazovatel'nye problemy grazhdanskoj zashhity. - 2015. - № 3. - S. 13-21.
3. Gamera Ju.V., Ovcharov S.V. Model' obrazovanija i rasprostranenija pervichnoj vozdushnoj volny pri avarii oborudovanija, nahodjashhegosja pod vysokim davleniem / Ju.V. Gamera, S.V. Ovcharov // Bezopasnost' truda v promyshlennosti. - 2012. - №12. - S. 74-78.
4. Rybakov A.V. Raschet ustojchivosti konstrukcij zdanij k baricheskomu vozdejstviju pri avarijah s uchastiem szhatogo prirodnogo gaza. Informacionnaja tehnologija: Monografija / Rybakov A.V. - Himki: Akademija grazhdanskoj zashhity MChS Rossii, 2014. - 139 s.
5. Metodika ocenki posledstvij avarijnyh vzryvov toplivno-vozdushnyh smesej. RD 03-409-01. Utv. Postanovleniem Gosgortehnadzora Rossii ot 26.06.2001 № 25.
A METHOD OF INCREASING THE RELIABILITY OF FORECASTING PERFORMANCE TECHNOGENIC EMERGENCIES
The description of this method improve the reliability of forecasting of emergency situations of technogenic character. Use the opportunity to improve the accuracy of prediction of the total impact of several factors affecting the presence of limiting resources. The forecasting process is viewed as a control system. As the control actions are considered sensors, measurement parameters, methods, models, information, computer software predictive solutions.
Keywords: forecast emergencies characteristics control actions, the accuracy of the prediction, the prediction system.
Рыбаков Анатолий Валерьевич,
начальник лаборатории научно-исследовательского центра, д.т.н., доц., Академия гражданской защиты МЧС России, Россия, г. Химки. Rybakov A. V.,
Head of Laboratory Research Center,
Doc. of Tech. Sci., Assoc. Prof.,
Academy of Civil Defence EMERCOM of Russia,
Russia, Khimki.
