CC BY
20
УДК 004.02:004.04
в.в. Бегун*, с.в. Бегун*
ОДИНИЦ1 ВИМ1РУ РИЗИКУ ЗА ТЕОР1еЮ РИЗИК-ОР1еНТОВАНОГО П1ДХОДУ
1нститут проблем математичних машин i систем НАН Украши, м. Кшв, Украша_
Анотаця. Остантм часом урядом прийнято достатньо велику ктьюсть документ1в законодав-чого р1вня з напряму регулювання безпеки в ycix сферах д1яльност1 в1дпов1дно до концепцИризик-ор1ентованого тдходу. Але при цьому спостерiгаeться однобоюсть урядових ршень, яка проявляется перш за все у рекомендованих методах оцтки ризику, способах контролю (монторингу) рiвня ризику та пов'язаних з цим одиниць вимiру ризику. Перевага вiддаеться яюсним методам ощнок ризику та тспекцтним перевiркам об 'ектiв iз використанням бальног шкали вимiру ризику. З цього ^iдуе небезпечна тенденщя спрощеного тдходу до важливого питання, гальмування впро-вадження сучасних ринкових методiв управлтня, яю базуються на ктьюсних оцтках ризику на основi моделювання, вiдповiдного страхування ризику та декларування. Як свiдчить досвiд, ттьки ц методи приводять до устху самоврядування, зменшення державного тиску на бiзнес та збли-ження з нормативним полем европейських крагн. У статтi аналiзуються допущен системт по-милки та пропонуються шляхи гх виправлення. Отже, стаття е дуже актуальною. Осктьки 1ПММС постановою НАНУ визнано головною науковою оргатзащею з наукового супроводу цег важливог державног тематики, ^iд зробити вiдповiднi роз'яснення. У статтi обгрунтовано ви-бiр одиниц вимiру ризику на основi визначення вiдповiдно до теорИрозмiрностi та iснуючог практики у небезпечних галузях виробництва, загальний алгоритм оцтки ризику на основi моделювання з можливiстю ощнки людського чинника. Зроблена ощнка невизначеностi за яюсними та юльюс-ними методами ощнок ризику, розглянуто алгоритм вiдбору подт, факторiв та обставин, як потрiбно враховувати в моделях ощнок ризику.
Ключов1 слова: безпека, ризик, небезпечна подiя, шкала, невизначетсть, моделювання безпеки.
Аннотация. В последнее время правительством принято достаточно большое количество документов законодательного уровня в направлении регулирования безопасности во всех сферах деятельности в соответствии с концепцией риск-ориентированного подхода. Но при этом наблюдается однобокость правительственных решений, которая проявляется в первую очередь в рекомендованных методах оценки риска, способах контроля (мониторинга) уровня риска и связанных с этим единиц измерения риска. Предпочтение отдается качественным методам оценок риска и инспекционным проверкам объектов с использованием балльной шкалы измерения риска. Из этого следует опасная тенденция упрощенного подхода к важному вопросу, торможение внедрения современных рыночных методов управления, которые основаны на количественных оценках риска на основе моделирования, соответствующего страхования риска и декларирования. Как свидетельствует опыт, только эти методы приводят к успеху самоуправления, уменьшению государственного давления на бизнес и сближению с нормативным полем европейских стран. В статье анализируются допущенные системные ошибки и предлагаются пути их исправления, поэтому статья является очень актуальной. Поскольку ИПММС постановлением НАНУ признан главной научной организацией по научному сопровождению этой важной государственной тематики, следует провести соответствующие разъяснения. В статье обоснован выбор единицы измерения риска на основе определения в соответствии с теорией размерности и существующей практики в опасных отраслях производства, общий алгоритм оценки риска на основе моделирования с возможностью оценки человеческого фактора. Проведена оценка неопределенности качественных и количественных методов оценок риска, рассмотрен алгоритм отбора событий, факторов и обстоятельств, которые необходимо учитывать в моделях оценок риска.
Ключевые слова: безопасность, риск, опасное событие, шкала, неопределенность, моделирование безопасности.
Abstract. Recently government has adopted quite a big amount of legislative documents directed on safety regulation in all spheres of activities according to risk oriented approach. However, at the same time, we could observe the one-sidedness of governmental decisions which become apparent first of all at the
© Бегун В.В., Бегун С.В., 2019
ISSN 1028-9763. Математичш машини i системи, 2019, № 1
recommended risk assessment methods, methods of control (monitoring) of risk level, and related to these units of risk measurement. The advantage is given to the qualitative methods of risk assessment and to the inspections of objects with risk estimations based on scoring approach using ordinal scales. The dangerous tendency of simplified approach to the solution of very complicated task appears as a consequence of these decisions which results in significant slowdown of implementation of the modern market methods of management based on quantitative risk assessment with modelling, appropriate risk insurance and declaration. As it is shown by the world experience only such quantitative methods lead to the success in self-government, in decreasing of governmental pressure on business and in harmonization of legislation with European countries. The analysis and the correction for the system errors that was made are proposed in this article, therefore this article is extremely relevant. Since the IMMSP of the NAS of Ukraine by the NAS of Ukraine decree is recognized as the main scientific institution for scientific support for this very important governmental theme, thus we must make appropriate clarification. The substantiation of the selection of the risk measurement unit based on the definition according to the theory of measurement scales and according to the existing practice at the dangerous branches of industry, general algorithm of risk assessment based on modelling with the possibility of human factor inclusion are given in the article. The estimation of the uncertainty of the qualitative and of the quantitative methods of risk assessment is performed in the article. The selection algorithm for the events, factors and circumstances that should be included in the models of risk assessments is considered. Keywords: safety, risk, dangerous event, scale, uncertainty, safety modelling.
1. Вступ
Оскшьки в Укршш вщбуваеться впровадження ризик-opieHTOBaHoro пщходу (РОП) в управлшш безпекою, юнуе необхщшсть з'ясування одинищ вимiру ризику. З цього приводу уваги заслуговують нещодавно прийнят нормативы документи [1, 2], де пропонуеться ощнювати безпеку балами за рiзними шкалами.
Згщно з концепщею (парадигмою) РОП [3], рiвень безпеки визначаеться ризиком (R). Але до цього часу у практичнш дiяльностi юнують невизначеност з цього питання, а саме: чим, якою мiрою мiряти ризик. На щ невизначеносп вказують згадаш новi НТД. За мiжнародними стандартами, яю нещодавно прийнят в Укршш [4], та затвердженою у 2014 рощ концепщею [3], ризик вимiрюеться вщношенням кiлькостi можливих летальних випа-дюв (ЛВ) (п) до кшькосп oci6 у rpyni населения (N), для яко! визначають ризик (R), при-чому neN, тобтоза дуже простою формулою:
R = n/N. (1)
Для щлей иор1вняльних ощнок ризику МООЗ ще у минулому стол1тп затверджеш таи рекомендоваш допустим! граничш píbhí: i?<l*10~6 - малий, знехтуваний ризик, R > 1*10~4 - великий, неприпустимий ризик.
Але чому саме ризик визначае рiвень безпеки? Рашше в уах документах з безпеки, в законах Украши в тому чист, безпеку визначали як СТАН захищеносп людини, сустль-ства, довкiлля. Але категорiя «СТАН» може мати тшьки якiснi рiвнi для порiвняння: задо-вiльний - незадовiльний, високий - низький та ш., а цього недостатньо для сучасного сус-пшьства. Звiсно, можливо створити якiснi шкали для порiвняння з додатковими ступенями якосп, але в такому випадку необхщним е й словесний опис кожного ступеня порiвняння. Для велико!' множини станiв, рiзних за природою небезпек, отримуемо нерозв'язну задачу з реального визначення цього «стану». Ось чому при необхщносп детального опису небезпек людство вщмовилося вщ такого (якюного) визначення ще у другш половиш минулого столiття (початок 70-х). З'явилася необхщшсть бшьш детально!' класифшаци стану безпеки, яка вщображае нескiнченну множину ймовiрних сташв - кiлькiсне, числове визначення. При цьому визначення безпеки як припустимого ризику надае можливють кшькюних та прогнозних розрахункових значень небезпек. Дшсно, ризик як випадкова величина мае значення вщ нуля до одинищ або вщ 0 до 100%, що тотожне. Нуль вщображае вщсутшсть
ризику, одиниця - достовiрний, неминучий ризик. У дiапазонi вщ 0 до 1 знаходиться не-скiнченна множина чисел, юнуе можливiсть !х натурального порiвняння - ось перша (го-ловна) причина переходу на нове визначення. Друга причина - можливють здшснення за-побiгання надзвичайним ситуащям (НС) на основi попереднього аналiзу, який включае визначення важливостi подш у виглядi !х внеску в штегральну величину ризику й ощнки ризику. А саме цi процедури й вщображають саму суть РОП.
Так, управлшня безпекою у крашах-лщерах базуеться на використаннi ризик-орiентованого пiдходу (РОП) з економiчними важелями впливу у виглядi вщповщно'1" сис-теми страхування [5-8]. При цьому вщбуваеться поступовий перехiд на концепщю кумулятивного ризику [8].
Процес розробки, обгрунтування, оцiнки й ухвалення ршення з використанням ощ-нок ризику повинний включати послiдовнi стади, направленi на визначення вiдповiдностi матерiалiв, що обгрунтовують, критерiям прийнятностi i реалiзацiя яких повинна забезпе-чувати вироблення обгрунтованого рiшення.
Так, за найкращою свiтовою практикою оцiнка ризиюв проводиться ймовiрнiсними методами в такш послiдовностi [5-8]:
1. Попередне планування та визначення мети.
2. Формулювання задачi розрахунку та збiр необхщно'1' шформацп.
3. Аналiз впливу небезпечних факторiв i оцiнка вiдповiдних ефекпв.
4. Характеристика ризику, що передбачае як визначення величини ризику, так i ана-лiз невизначеностi результат.
При цьому у всiх згаданих документах впровадження РОП розглядаеться як фактор, що сприятиме покращенню конкурентоздатносп виробництва через зменшення аваршнос-т^ зменшення страхових внескiв та виплат.
2. Основна частина. 1сторична довщка з використання «бальних» методик
Спроба впровадження РОП в Укршш на основi «бальних» методик не перша. Пропозищя вимiру ризику у сферi безпеки на виробництвi «балами», яю нараховувалися за певною методикою [9], десять роюв тому була на основi юнуючо'1' ще за радянських чаав. Методика була призначена для ощнки стану безпеки у сферi охорони пращ (ОП) та техногенно'1' безпеки шспекторами пiд час перевiрок з метою управлiння безпекою. Експерти високого рiвня сфери безпеки ощнили типовi порушення на виробницт у балах за стобальною шкалою. За сумою балiв виявлених шспектором порушень робилася загальна оцiнка стану безпеки, яка ставала основою прийняття ршень для управлiння безпекою. Для порiвняння результатiв з мiжнародним досвщом була сформована емпiрична формула переводу балiв до десяткового виду:
Р = КтхКбх(Мтах-Ко+8шб+ 0Д)х9-1(Г\ (2)
де К - коефщент техшчно': небезпеки;
К - коефщент техшчно': небезпеки будiвель та споруд;
Ко - коефщент оргашзащйно': безпеки;
Мтах - максимальний бал для ощнки ризику;
Sшб - сума штрафних башв, оцiнених за шкалою штрафних балiв.
«Бальна» одиниця вимiру на той час не прижилася у суспшьста, незважаючи на на-явнiсть формули (2) та детально':! методики нарахувань балiв. «Бальна» одиниця вимiру допускасться й мiжнародними стандартами для експертних оцiнок ризику, але рекоменду-еться це робити за вибором самих експертсв. Очевидно, що «бальна» одиниця вимiру, яка придатна в однш галузi, в iнший галузi буде не зовам точна тому, що бал буде мати шшу
цшу. Це й стало основною перешкодою для роботи у той час. Незважаючи на формулу (2), результати оцшок не зютавлялися. До шших недолшв таких «бальних» оцiнок слщ вщнес-ти:
• велика невизначешсть, залежнiсть вiд досвiду та знань процеав експертами;
• як наслщок велико! невизначеностi - неможливiсть чи складшсть розробки обгру-нтованих заходiв та засобiв запобiгання ризику;
• за кращою свiтовою практикою для об'екпв тдвищено! небезпеки (ОПН) вже ю-нували оцiнки на основi моделювання з використанням iмовiрнiсних методiв (АЕС).
Цi та iншi обставини i недолiки «бальних» методiв саме й звели нашвець спробу впровадження парадигми РОП на початку 2000-х роюв. До реч^ наведенi висновки щодо недолiкiв «бальних» оцiнок були тзшше повнiстю пiдтвердженi мiжнародною спшьнотою фахiвцiв з безпеки у виглядi мiжнародного стандарту IEC/ISO 31010:2009, який чинний на територп Украши з 2014 року - ДСТУ ГЕС/КО 31010:2013 [4], про що в цш статтi йдеться нижче.
Ситуацiя, що склалася зараз [1], майже повнютю повторюеться, тiльки на бiльш за-гальному рiвнi: пропонуеться вимiрювати ризик в уах сферах безпеки балами з наступ-ним переводом кшьюсно! «бально!» оцiнки у трирiвневу якюну: великий, середнiй, малий ризик. При цьому скасовуються попереднi урядовi документи, яю зв'язували числовi на основi ймовiрнiсних методiв оцiнки та яюсш оцiнки ризику.
До речi, бальна методика у 2000-х також з'явилася при вже затвердженш на той час методищ оцшки ризику за мiжнародними стандартами [10]. За методикою [10] було вико-нано достатньо роб^ з оцiнки ризикiв тдприемств нафтопереробно! та енергетично! галу-зь Як правило, цi роботи виконувалися науковими установами, оскшьки дана методика була заснована на моделюванш процеав i систем об'ектiв тдвищено! небезпеки (ОПН).
Чому передовi краши св^у переходять на ризик-орiентований пiдхiд, заснований на ймовiрнiсних оцiнках ризику [5-8]? Для вщповвд наведемо деякi теоретичш вiдомостi про шкали вимiрювання.
3. Загальш вщомосл про шкали
При вимiрюваннi кожному об'екту приписуеться певний елемент використовувано! мате-матично! системи (зазвичай дшсш числа) [11]. Це означае, що ми можемо кшьюсно харак-теризувати те, в якш степенi даний об'ект спостереження (шдивщ, група, мiсто, оргашза-цiя, сощальна система) проявляе властивiсть, представлену через вимiрювану змiнну. Таким чином, процедура вимiрювання припускае використання певно! шкали вимiрювань.
Шкала - це шструмент вимiрювання, який е числовою системою, де властивост емпiричних об'екпв вираженi у виглядi властивостей числового ряду. Розрiзняють такi типи шкал.
Номгнальнг шкали використовуються тшьки для яюсно! класифшацп. Це означае, що такi змшш можуть бути вимiрянi тiльки в термшах приналежностi до певних ютотно рiзних класiв; при цьому неможливо визначити кшьюсть у виглядi числово! характеристики або упорядкувати щ класи. Наприклад, можна сказати, що два шдивщууми розрiзня-ються в термшах змшно! А (наприклад, шдивщууми належать до рiзних нацiональностей). Типовi приклади номiнальних змiнних: стать, нащональшсть, колiр, мiсто i т.д.
Порядковг шкали дозволяють ранжирувати (упорядкувати) об'екти, вказавши, якi з них бшьшою чи меншою мiрою мають якють, виражену даною змiнною. Проте вони не дозволяють сказати «наскшьки бшьше» або «наскшьки менше». Типовий приклад поряд-ково! змшно! - це соцiоекономiчний статус амЧ. Розумiеться, що верхнiй середнiй рiвень вище середнього рiвня, проте сказати, що рiзниця мiж ними рiвна, скажiмо, 18%, не змо-жемо. Саме розташування шкал у такому порядку: номшальна, порядкова, iнтервальна е хорошим прикладом порядково! шкали. Так само дана шкала вимiрюе рiвень згоди з твер-
дженням, стутнь задоволеносп.
1нтервальт шкали дозволяють не тшьки упорядковувати об'екти вимiрювання, але i виразити через числовi параметри i порiвняти вiдмiнностi мiж ними. Дана шкала вимiрюe в штервальних значеннях вiк, дохiд та ш.
Вгдноснг шкали дуже схож на iнтервальнi змiннi. На додаток до вах властивостей змiнних, вимiряних в iнтервальнiй шкалi, ïx характерною рисою е наявнiсть певно'1 точки -нуля. Таким чином, для цих змшних е обгрунтованими положення типу: х у два рази бшьше, шж у. Типовими прикладами таких шкал е вимiрювання часу або простору. Так само, шкала вщносин вимiрюе стаж роботи, вш, доxiд та iн.
4. Обгрунтування одиниц1 вимiру ризику
Виб1р шкали та одинищ вим1рювання, а саме таке питания повстае зараз, мае бути обгрун-тованим, та, як зрозумшо з наведених визначень, залежить вщ змшно'1, яка вим1рюеться, i допустимо'1 невизначеностi при цьому.
Детальний анал1з методу показнитвризику
Як слщуе iз аналiзу методiв оцiнки ризику у стандартi [4], для задач управлшня безпекою в ïx сучаснiй iнформацiйнiй (цифровiй) постановцi «бальних» оцiнок недостатньо. За класи-фiкацiею методiв, запропонованою в [4], метод ощнок ризику шляхом попереднього нара-хування балiв [1] е Методом показниюв ризику [4]. У стандарт ДСТУ IEC/ISO 31010:2013 (IEC/ISO 31010:2009, IDT) [4] мiжнародною спшьнотою експертв у галузi безпеки чггко прописанi переваги та недолiки методу показниюв ризику (дивись табл. А.1 та табл. А.2 у [4, с. 13-17] та п. В.28 [4, с. 65-66]), процитуемо ïx:
- метод застосовний для задач щентифшування ризику;
- метод завжди застосовний для аналiзування наслщюв ризику;
- метод завжди застосовний для аналiзу ймовiрнiсниx показниюв ризику;
- метод застосовний для аналiзу рiвня ризику;
- метод використовуе натвкшькюну мiру ризику;
- метод призначений для ранжування та порiвняння ризиюв на якiсному рiвнi;
- вихщш данi методу - низка чисел (комплексних шдекав), якi стосуються конкретного джерела та яю можна порiвняти з iндексами, розробленими для шших джерел у межах lici' само'1' системи, або яю можна змоделювати таким самим способом;
- характер i стутнь невизначеносп методу - вщ низько'1' до високо'1' в залежностi вiд обраних вxiдниx даних та обраного методу нарахування балiв;
- перевага методу - шдекси можуть бути придатним засобом ранжування рiзниx ризикiв;
- перевага методу - е можливють об'еднувати кшька чинникiв, що впливають на рь вень ризику, в едину «бальну» оцiнку рiвня ризику;
- обмеженють методу - якщо процес (модель) та ïxrn вхщш данi належно не пщтве-рджеш, результати можуть не мати сенсу;
- недолш методу - той факт, що вихщш дат е числовим значенням ризику, може бути неправильно витлумачено та використано, наприклад, пщ час подальшого аналiзу-вання витрат та вигод;
- недолш методу - у багатьох ситуащях, коли застосовують iндекси, немае базово'1' моделi, яка дае змогу визначити, чи е окремi шкали чинниюв ризику лiнiйними, логариф-мiчними чи шшими, а також моделi для визначення того, як чинники треба поеднувати. У цих випадках упорядкування у свош суп ненадшне i пщтвердження його фактичних даних набувае особливо'1' важливостi.
Таким чином, пщсумовуючи наведенi у стандартi ДСТУ IEC/ISO 31010:2013 (IEC/ISO 31010:2009, IDT) [4] переваги та недолши методу показниюв ризику, можна сфо-
рмулювати таке: метод показниюв ризику е дуже зручним методом для ранжування та по-рiвняння ризикiв у межах само'1 системи (галуз^ та обрано! порядково'1 шкали на яюс-ному pÏBHÏ, але при порiвняннi отриманих оцiнок з ощнками ризикiв, виконаними в рамках шших шкал, виникають складнощi, пов'язанi з потребою перерахунку ощнок ризикiв до едино! шкали, що унеможливлюе проведення прямих порiвнянь i е дуже незручним. Через складшсть об'еднання сукупносп оцiнок ризикiв та зважаючи на можливi суттевi невизна-ченостi вихщних даних методу показникiв ризику, порядковi шкали бiльше не використо-вуються в сучасних методах оцiнки ризику [4-8].
У той же час, iмовiрнiснi методи з ощнкою абсолютно! величини ризику (напри-клад, з використанням комбшацп методiв аналiзування дерев подш, загального ощнюван-ня надшносп людини (HRA) та байесiвського аналiзування [4]) дозволяють легко порiв-нювати i об'еднувати рiзнi оцiнки ризику, мають низьку невизначенiсть iз можливютю отримання й прямого порiвняння кшькюних вихiдних даних, можуть бути напряму вико-ристанi пiд час подальшого аналiзування витрат та вигод [4]. Сдиним суттевим недолiком таких методiв е !'х висока складнiсть [4], що iнодi е бар'ером для !'х впровадження та вико-ристання. Але цей бар'ер у сучасному свт долаеться шляхом розроблення як шструмешив для iнспекторiв стандартних методiв та засобiв, комп'ютерних програм тощо, де склад-нiсть сучасних методiв компенсуеться шту':1'тивно зрозумiлим iнтерфейсом, детально опи-саним, простим набором вхщних даних i детальною iнструкцiею користувача, про що йдеться нижче.
Таким чином, у результат юнуючого у свiтi (суспшьство, бiзнес) запиту на надiйнi, компарабельш методи оцiнки ризику з низькою невизначенiстю [4-8], ймовiрнiснi методи ощнки ризику переважають у сучасних методах ощнки ризику. За визначенням [4, 12]: РИЗИК - iмовiрнiсть виникнення негативних наслщюв вiд провадження господарсь^' дiяльностi та можливий розмiр втрат вщ них, що вимiрюеться у кшьюсних та якiсних по-казниках (цитовано iз Закону Украши № 877-5). Для розрахунюв, вiдповiдно
де X - вектор вхщних параметрiв, що впливають на ризик, Р(Х) - ймовiрнiсть виникнення НП пiд впливом вхiдних параметрiв, а и - вщповщш наслiдки при цьому.
Отже, якщо керуватися принципами теорп розмiрностей, то з формули (3) отримуе-мо, що ризик мае вимiрюватися тiею ж одиницею, що й збиток (и), оскшьки ймовiрнiсть Р(Х) е безрозмiрною величиною. Але, якщо збиток (и) визначаеться ймовiрнiстю ЛВ або грошима, то й ризик маемо вим1рювати ймов1ршстю ЛВ або грошима. Саме з щею об-ставииою е непорозумшня: з одного боку, це число менше одинищ Р(Х) е [0,1], аз другого, ми можемо сказати, що ризик коштуе, наприклад, сто гривень. У дшсносп протирiччя немае, просто маемо рiзнi одиницi вимiру. До реч^ слiд чiтко розрiзняти поняття «ймовiр-шсть ризику» 1 «ризик». 1мов1ршсть ризику - це ймов1ршсть НП, без урахування наслщ-юв, тобто Р е [0,1] завжди менше одинищ, а ризик (Я), вщповщно до формули (3), добуток 1мов1рносп НП та наслщюв НП. Тому, якщо мова йде про значения ризику у вщц десятко-вого дробу (наприклад, Я-1 ЛОГ* \ то для визначення ймов1рносп НП, вщповщно до (3), потр1бно виконати зворотну операщю, а саме: Р(Х) = К/и, де II - ймов1ршсть летального випадку, якщо НП вщбулася. Часпше наслiдки и вiдомi фахiвцям галузi, бiльш того, за чинним законодавством на кожному ОПН мають бути документи, що описують дп людини тсля виникнення будь-яко1 НП. Тому у кожнш галузi юнуе ще й визначення ризику як iмовiрностi найбiльш небажано1 поди:
K = P(X)*U,
(3)
(4)
У спещальнш лiтературi певно! галузi виробництва це цшком розповсюджене та зрозумше явище. TaKi поди iменують постульованими, за класифшащею ДСТУ [13], вони мають тяжкi або кaтaстрофiчнi наслщки. Наприклад, у нaйбiльш потенцiйно небезпечнш гaлузi - aтомнiй енергетицi, найбшьш небезпечна подiя - руйнування (плавлення) активно! зони реакторно! установки - Core Destruction (CD), для звичайно! АЗС - це пожежа, для установки хлорування води - розгерметизащя (розрив) емност або комушкацш хлору. Наслщки цих подiй, звичайно, вiдомi фaхiвцям гaлузi, i для визначення рiвня ризику за формулою (3) потрiбно тiльки визначення ймовiрностi ще! (постульовано!) поди вщповщ-но до виразу (4). Звюно, на практищ для визначення ймовiрностi постульовано! поди екс-пертнi судження вже стають малопридатними з причин велико! розмiрностi вектора Х. Математичне моделювання стае основним методом. Дшсно, оскiльки наслщки вщом^ для цiлей зaпобiгaння не вистачае саме ще! величини - значення ймовiрностi НП та саме зале-жностi !! вiд складових вектора Х (формула (3)).
Але визначення ризику за виразом (4) як iмовiрностi постульовано! поди часто при-зводить до непорозумшь у громадськосп, якщо фaхiвцi-прaктики оперують такими результатами. Ситуащя буде ще складшшою, якщо одиницею вимiру стануть «бали», якi нaрaховaнi експертами, хоча це принципово можливо, про що вже описано у встут. При цьому важливо, що за мiжнaродними правилами за «бальною» методикою ощнка ступеня ризику мае бути «аудитом безпеки», яку здшснюе експертна компетентна оргашзащя [11]. Звюно, експерти можуть ощнити ризик у будь-яких одиницях та назвати заходи зменшен-ня ризику (запоб^ання), але ж такий аудит коштуе чимало. Аудит за визначенням перед-бачае участь декшькох квaлiфiковaних експертiв, тому невизнaченостi чи похибки змен-шуються в декшька рaзiв [11] у порiвняннi з думкою одного, навт компетентного експер-та. Кшыасть експерт1в (к), яка необхщна, щоб отримати результат i3 заданою дов1рчою ймов1ршстю а та похибкою s, розраховують за формулою (методика Райхмана i Азголь-дова):
k = ta2*S2/s\ (5)
де S - середне квадратичне вщхилення оцшки, a ta — аргумент, значення якого беруть 3i спецiaльних таблиць.
При цьому варто враховувати, що за мiжнaродним визначенням експерт у сферi безпеки [14]: «Експерт (квaлiфiковaний експерт) - фiзичнa особа, яка на пiдстaвi атестаци уповноваженим органом або професшним об'еднанням, лщензп на професшну дiяльнiсть або aкaдемiчну квaлiфiкaцiю й досвщ належним чином визнана такою, що володiе експер-тними знаннями у вщповщнш сферi спецiaлiзaцii, наприклад, в област медично! фiзики, рaдiaцiйного захисту, гiгiени прaцi, пожежно! безпеки, забезпечення якост або в будь-якш вiдповiднiй iнженерно-технiчнiй або пов'язaнiй iз забезпеченням безпеки облaстi». Тобто, по сут, iнспектор ДСНС не може вважатися експертом за мiжнaродними нормами.
Як вихщ з ситуаци, на сучасному рiвнi розвитку iнформaцiйних технологий (IT) до-свiдом «дорогих» експертв гaлузi можна скористатися тiльки при побудовi моделi проце-сiв виникнення ризику. Тому саме свiт й повернувся в бш РОП, заснованого на ймовiрнiс-них методах, де для ршення складно! зaдaчi оцшки поточного стану безпеки необхщне й можливе математичне моделювання - модель, яку створюють висококвaлiфiковaнi експерти, користуються створеною складною моделлю iншi користувач^ iнспектори тощо. Тобто, складшсть створено! математично! моделi не помина ii користувачам за рахунок створен-ня спецiaльних розрахункових програм з шту!'тивно зрозумiлого iнтерфейсу з детальним описом потрiбних вхiдних даних та керiвництвом щодо aнaлiзу вихiдних даних розрахун-кiв.
Ефект дискретностг бальног оцгнки
Пропонований в [1] метод ощнки ризику шляхом нарахування балiв залежно вщ виду об'екта передбачае нарахування балiв у дiапазонi вщ 0 до 100 при вщсутносп промiжних значень (множина натуральних чисел). Тобто, не розрiзняються рiвнi ризикiв, якi попада-ють у промiжнi областi мiж дискретними значеннями, наприклад, мiж 19 та 20 балами та ш. Крiм того, максимальна можлива вiдмiннiсть мiж нарахованими ризиками становить два порядки (10 ). Це е суттевим недолгом при переходi на систему страхування ризиюв, як то передбачае найкраща мiжнародна практика [5-8].
Таким чином, при переходi на систему страхування (економiчнi важелi регулюван-ня безпеки) в рамках документа [1] неможливо справедливо визначити розмiр страхових внесюв для об'ектiв, вiдповiднi ризики для яких вiдрiзняються бiльше, шж у 100 разiв (наприклад, у 1000 разiв), що е розповсюдженим випадком. При цьому в системi страхування, з боку власника потенщйно небезпечного об'екта (ПНО), йде боротьба за кожну копшку зменшення страхового внеску шляхом мшГмГзацп ризиюв та ïx обгрунтування, а з боку страхово'1 компанп - боротьба за точшсть визначення ризикiв для зменшення ризиюв втрат i для забезпечення власного прибутку.
У зв'язку з цим слщ додатково зазначити, що потрiбний у майбутньому вщповщно до кращо'1 мГжнародно!' практики перехщ на концепцiю кумулятивного ризику [8] та аналiз невизначеностi результатiв [5-8] е значно утруднений у рамках ощнки ризику з викорис-танням системи нарахування балiв (метод показниюв ризику) [4, 8], як то пропонуеться в документ [1].
Стосовно теми статп зрозумшо, що одиницею вимiру в такому випадку мае бути (за формулою (3)) ймовiрнiсть НП помножена на наслщки, тобто результуюча розмiрнiсть або ЛВ, або грошовий еквГвалент втрат.
Дiйсно, основу концепцп сучасно'1 концепцп РОП в питаннях управлшня безпекою складае порГвняння поточного ризику з припустимим, а методолопею ризик-орiентованого пГдходу для ощнки безпеки складних систем служить ГмовГршсний аналiз безпеки (1АБ), ГншГ методи для аналiзу ризику вГд складних систем застосовуються зрщка [4-8, 11].
Результати 1АБ можуть бути використаш для визначення значимостi рГзних чинни-кГв, що дають внесок у аварГю або для висновку щодо ризикГв, якГ створюють ОПН. В останньому випадку загально прийнято, щоб рГшення про прийнятнГсть ризику базувалися на таких трьох принципах:
• юнують рГвнГ ризику для окремих оаб чи суспiльства в щлому у зв'язку з викори-станням технологш, якГ не слГд допускати безвщносно до корисностГ цих технологш. Такi рГвнГ часто називають межами прийнятностГ
• НавГть при ризику менше зазначеного рГвня безпека не може вважатися абсолютною i знання про те, як ïï полшшити, школи не можна вважати повними. Вщповщш дп включають постГйне прагнення до зниження ризику за умови, що зусилля по досягненню цих полшшень не е необгрунтовано високими.
• На рГвнях, ютотно бГльш низьких у порГвняннГ з межею прийнятносп, ризик насть льки низький, що його варто вважати знехтувано малим для того, щоб уникнути непотрГб-них витрат ресурсГв, що вщволшають увагу вщ ютотних проблем безпеки, якГ можуть при-звести до бГльшого ризику шшого типу. Такий вГдповГдно низький рГвень ГнодГ називають мГнГмальною межею.
РеалГзащя цих принципГв вимагае формулювання щлей безпеки, якГ базуються на вщповщних визначеннях ризику, що забезпечують практичшсть порГвняння реальних рГв-нГв ризику з щлями, його значимГсть i наочшсть. Як приклад необхГдностГ застосування розрахункГв 1АБ, у [15] наводиться посилання на проект Чорнобильсько'1 станцп до аварГ'1 в 1986 рощ. Цей проект допускав виникнення неконтрольованого перехщного процесу з руйнуванням усГх бар'ерГв унаслГдок неправильного функцГонування одше'1 системи, а са-
ме системи управлшня реактившстю. Таким чином, якби ймовiрнiснi оцiнки були зробле-нi, то розрахована ймовiрнiсть тяжких наслщюв залежала б майже винятково вщ таких величин, як вщмова з загально! причини системи управлшня чи людська помилка, тобто аварiя в такому виглядi не могла б вщбутися завдяки завчасно застосованим заходам. Не-обхiднiсть запобiгання аварш та мiшмiзащi наслiдкiв для навколишнього середовища е критерieм для визначення найкращих наявних технологiй, якою е РОП. Як висновок, впро-вадження РОП на основi ймовiрнiсних методiв мае бути вiдповiдним до св^ових норм i кращо! св^ово'1' практики й неможливе без моделювання небезпечних систем i процесiв, а метод показниюв ризику мае суттевi недолши, що унеможливлюють його застосування.
5. Загальний алгоритм моделювання ризику
Математичне моделювання саме й потрiбне для визначення дiапазонiв iмовiрностей НП за алгоритмом:
Впливовi Модель Iмовiрнiсть р, Рекомендацп
фактори {Ф \ -р М, ОПР
Рисунок 1 - Загальний алгоритм оцшки ризику
Звичайно впливовi фактори {Ф}. добре вiдомi фахiвцям галузi, але стосовно моделей М., то вони в усiх наведених прикладах будуть рiзними. Для прикладу розглянемо
наведеш ранiше об'екти: АЕС; АЗС; установка хлорування води. Об'ектом моделювання у першому випадку (АЕС) будуть процеси вщмов обладнання та спрацювання систем захис-ту [15], у другому (АЗС) - зовшшш фактори загорянь, у третьому - надшшсть системи комушкацш хлору та системи контролю цшсностг Додатково загальним фактором в уах трьох випадках будуть можливi помилки персоналу (людський чинник (ЛЧ)) пiд час вини-кнення НП. Як доведено в багатьох наукових працях [11], у 80% НС дп персоналу е визна-чальними стосовно виникнення та розвитку НП. З чого можна зробити висновок, що моделювання можливих помилок персоналу е необхщною умовою парадигми РОП. Тому й у першш методищ оцшки ризику [10] була вимога моделювання ЛЧ за аналопею з ощнкою ризику вщ АЕС. Врахування можливих помилок можливе лише за умов !х щентифшаци, аналiзу !х впливу на аваршш процеси [11, 15]. При цьому враховуються компетенцп персоналу, знання, вмшня, досвiд роботи, вплив стресу та ш. Вже навт аналiз (до моделювання) виявляе недолiки у пiдготовцi, що можуть призвести до помилки. Таким чином, з'являеться можливють намтгги напрями тдвищення квал1ф1кацп персоналу, що, звюно, е елементом запоб1гання НС. Знову ж таки, модел1 ЛЧ - можуть бути типовими для га-луз!, тому що вони (помилки), як правило, одше! природи. Звюно, щ модел1 якимось чином мають бути включеш в загальну модель: / е М]. 3 ще! вимоги з'являеться вимога вибору
одинищ вим1ру ризику абсолютним числом, оскшьки модел1 ¡снують у числовш форм1
[4]. Вiдомо, що такi моделi вже юнують у кращiй свiтовiй практицi. Отже, якщо не врахо-вувати ЛЧ, то похибка (невизначешсть) оцiнки буде дуже великою, що зводить нашвець спробу запоб^ання НС та парадигму РОП у щлому.
Вплив невизначеност1 при ощнках ризику
Отже, з'ясовано, що моделi М. можуть бути рiзного типу й мета !х - визначення ймовiр-
ностi P(Х) постульовано! небажано! поди (НП). Стосовно моделей вибору маемо велику мiжнародну практику, яка сконцентрована у названих мiжнародних стандартах. Але оскь льки ми тшьки розпочинаемо впровадження парадигми РОП, фахiвцi галузi, на наш пог-
ляд, розв'язання задачi повинш робити у тюнш спiвпрацi з науковцями. Тонкощiв, що ма-ють бути враховаш, достатньо i головне - це невизначеносп, якi отримуемо у пщсумку. Так, наприклад, процедура FMEA [13], яка на сьогодш пропонуеться як основна в нових проектах НТД [2], мае невизначеносп до двох порядюв (сто разiв!), що по суп е бар'ером доцшьносп використання. Тому в системах, де аварп мають великi та тяжкi наслщки, ця процедура рекомендована тiльки як допомiжна [11, 15], а не залишкова модель. Значить, при виборi типу моделi потрiбно з'ясовувати вимоги допустимо! невизначеносп результату. Для цього, у свою чергу, потрiбно як мЫмум: 1) з'ясувати невизначеносп базисних подш (БП) шляхом первинного аналiзу впливових факторiв {Ф}.; 2) з'ясувати можливi
(допустимi) вiдхилення результатiв дослiдження моделi.
Саме тому перший алгоритм iз процедур моделювання - це аналiз можливих НП та подш, яю вже вщбувалися на об'ектi чи на подiбних об'ектах [11], та вiдбiр БП для моделi. Алгоритм, заснований на обробщ статистичних даних, це елементарна статистика, реалiзо-вана багатьма математичними програмами, EXCEL, STATISTICA тощо. На основi статистичних пстограм визначаемо розподiл iмовiрностi НП: математичне очшування БП, тип розподiлу ймовiрностей та дисперсiю. Наприклад, для логнормального розподшу:
f(X) =
■n/2-71 -G-X
•exp
In
2 Л
G
, середне значения 1 = ц • exp
а 2
2 ч\
(6)
v J
Кванташ Л0 05 =Qlo„0 05 та Лод5 =Qlo„0 95 розраховуються за такою формулою [16]:
<^108 0,05 (и,<0 - IX • ехр( - а • Z0S5 - а2 ), С>1о8 0 95 (ц,а) - ц • ехр(а • Z0S5 - а2 ), (7)
де - 95% квантиль стандартного нормального розподшу (=1,644854).
Маючи иараметри б1о§005, 0](>е„ У5 та X чи р, як то, наприклад, даеться у даних
МАГАТЕ [17, 18], можливо розрахувати параметри для побудови вщповщного логарифмь чно-нормального розподiлу (6) за такими формулами (формула (7)):
EF =
Q
log 0,95
Q
ln(EF) т
о = —1—1, (х - А, • ехр
( 2^ о
log 0,05
z,
0,95
(8)
Логарифмiчно-нормальний розподiл використовуеться як для побудови розподшв iмовiрностi частоти вщмов устаткування, так i для побудови розподшв iмовiрносri часто-ти вщмов устаткування на вимогу [11]. Найбшьш ефективним використанням логарифмiч-но-нормального розподшу е ситуащя, коли у дослщника завжди е доступ до вае! сукупно-стi даних з точкових оцiнок, що дае змогу кожного разу при отриманш нових даних просто перепщганяти параметри розподшу з урахуванням цих нових даних i використанням вае'1' сукупностi точкових оцшок. Але використання логарифмiчно-нормального розподшу е менш зручним при недоступносп вае'1' сукупностi даних iз точкових оцшок при потребi вдосконалення поточного розподшу ймовiрностей на основi ново'1' додатково'1' шформацп шляхом проведення байеавських оцiнок. Звiсно, для iншого типу розподшв формули (6-8) будуть шшг
Визначення елементарно'1' статистики та закону розподшу ймовiрностi випадкових БП е першою задачею моделювання небезпечних процеав в 1АБ, яка базуеться на статис-тицi НП пiдприемства (галуз^ та даних з надiйностi обладнання систем захисту. Це окрема
1
процедура, яка зазвичай i вщлякуе фахiвцiв-практикiв, тому за мiжнародним досвiдом процедура оцшки ризику методом моделювання мае здшснюватися фахiвцями з шформа-тики, спшьно з досвiдченими фахiвцями вщповщно! галузi.
Стосовно друго! процедури (з'ясування можливих вщхилень результатiв досль дження (модел^) мають визначитися фахiвцi галузг бажано зменшення невизначеностi (дисперсп), але це може призвести до суттевого ускладнення моделi [11]. Тому невизначе-ностi БП потрiбно «прогнати» через (проект) модель, наприклад, методом Монте-Карло для оцшки невизначеносп кшцевого результату та порiвняння з допустимим для прийнят-тя рiшень ОПР.
6. Висновки
1. Метод показниюв ризику з використанням бально! оцiнки мае суттевi недолiки i е заста-рiлим для впровадження сучасно! шформацшно! технологи аналiзу безпеки на основi РОП.
2. Застосування ймовiрнiсних методiв моделювання вiдкривае шлях до впровадження 1Т у сферi безпеки.
3. На основi ймовiрнiсного (числового) моделювання та вщповщно до числово! одинищ вимiру ризику можливi бiльш повна шформацшна пiдтримка всiх процесiв управлшня безпекою, розробка заходiв запобiгання. Зокрема, заходи та засоби запоб^ання ризику об-грунтовуються розрахунком на основi аналiзу важливостi подiй та чутливосп ризику до !х змiн.
4. Числовi одиницi та моделi надають можливiсть ураховувати ЛЧ, вiдповiдний рiвень пщ-готовки персоналу та шляхи його покращення.
5. Невизначеностi за умов числового моделювання розраховуються i не залежать вiд шспе-ктора (користувача розроблено! математично! моделi). При цьому складшсть створено! математично! моделi не помiтна !! користувачам за рахунок створення шту!тивно зрозумь лого штерфейсу з детальним описом потрiбних вхiдних даних та керiвництвом щодо ана-лiзу вихiдних даних розрахунюв.
6. За числовими одиницями вимiру ризику може бути математично обгрунтована та опти-мiзована перiодичнiсть шспекцшних перевiрок за критерiем мiнiмуму ризику для персоналу, населення та довкшля.
СПИСОК ДЖЕРЕЛ
1. Про затвердження критерпв, за якими оцшюетъся стутнь ризику вщ провадження господарсько! д1яльност1 та визначаеться перюдичшсть здшснення планових заход1в державного нагляду (контролю) у сфер! техногенно! та пожежно! безпеки Державною службою з надзвичайних ситуацш: Постанова Кабшету Мшютр!в Укра!ни вщ 05.09.2018 р. № 715. URL: http://zakon.rada.gov.ua/ laws/show/715-2018-%D0%BF.
2. Методолопя ощнювання корупцшних ризиюв у д1яльност1 оргашв влади. Затверджено Ршення Нацюнального агентства з питань запобпання корупци 02.12.2016 р. № 126. Зареестровано в Мш> стерстта юстици Укра!ни 28 грудня 2016 р. за № 1718/29848.
3. Про схвалення Концепци управлшня ризиками виникнення надзвичайних ситуацш техногенного та природного характеру: Розпорядження Кабшету М1шстр1в Укра!ни вщ 22.01.2014 р. № 37-р. URL: http://zakon.rada.gov.ua/laws/show/37-2014-%D1%80.
4. ДСТУ IEC/ISO 31010:2013. Керування ризиком. Методи загального оцшювання ризику. Нацю-нальний стандарт Укра!ни (IEC/ISO 31010:2009, IDT). Ки!в: Мшекономрозвитку Укра!ни, 2015. 73 с.
5. Strategic Research Action Plans 2016-2019. URL: https: //www .epa.gov/research/strategic-research-action-plans-2016-2019.
6. Working Together. FY 2018-2022 U.S. EPA Strategic Plan. Washington: U.S. EPA, 2018. 56 p. URL: https://www.epa.gov/sites/production/files/2018-08/documents/fy-2018-2022-epa-strategic-plan-print.pdf.
7. Guidance: PRP Performance of Risk Assessments in RI/FS. URL: https://www.epa.gov/ enforcement/guidance-prp-performance-risk-assessments-rifs.
8. Framework for Cumulative Risk Assessment. EPA/630/P-02/001F. Washington: U.S. EPA, 2003. 129 p.
9. Рекомендаци щодо розробки системи управлшня охороною пращ шдприемства (з урахуванням вимог мiжнародного стандарту ОНSAS 18001-99 «Система менеджменту охорони здоров'я та без-пеки персоналу»). Звгг з НДР, наук. керiвн. Г.Г. Лесенко. Ки!в: ННД1ОП, 2004. 132 с.
10. Методика визначення ризиюв та !х прийнятних рiвнiв для декларування об'ектiв пiдвищеноi небезпеки. Нормативне виробничо-практичне видання. Держнаглядохоронпрацi. К.: Основа, 2003. 191 с.
11. Бегун В.В., Горбунов О.В., Каденко И.Н. Вероятностный анализ безопасности атомных станций. К.: Випол, 2000. 558 с.
12. Про основш засади державного нагляду (контролю) у сферi господарсько! дiяльностi: Закон Украши вщ 05.04.2007 р. № 877-V. URL: http://zakon.rada.gov.ua/laws/show/877-16.
13. ГОСТ 27.310-95. Надежность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения.
14. Глоссарий МАГАТЭ по вопросам безопасности. Терминология, используемая в области ядерной безопасности и радиационной защиты. Издание 2007 года. Международное агентство по атомной энергии. Вена, 2008. 303 с.
15. Серия изданий по безопасности МАГАТЭ, №75 - INSAG-6. Вероятностный анализ безопасности. Вена: МАГАТЭ. 1994.
16. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). М.: Издательство «Наука», 1974. 832 с.
17. Component Reliability Data for Use in Probabilistic Safety Assessment. IAEA-TECDOC-478. Vienna: International Atomic Energy Agency, 1988. 298 p.
18. Survey of Ranges of Component Reliability Data for Use in Probabilistic Safety Assessment. IAEA-TECD0C-508. Vienna: International Atomic Energy Agency, 1989. 182 p.
Стаття над1йшла до редакцп 10.01.2019
