CC BY
224
УДК 614.84
ОЦЕНКА РИСКА ВОЗНИКНОВЕНИЯ ПОЖАРОВ НА ОБЪЕКТАХ НЕФТЕГАЗОВОГО КОМПЛЕКСА
А.С. Павлова, А.А. Исаев
В статье показано практическое использование стохастических методов для оценки риска возникновения и развития чрезвычайных ситуаций.
Ключевые слова: чрезвычайные ситуации, математические модели, природная среда.
Суть концепции приемлемого (допустимого) риска, пришедшей на смену концепции абсолютной безопасности, состоит в стремлении к некоему компромиссу между уровнем безопасности и возможностями ее достижения. Приемлемый (допустимый) риск - это такая минимальная величина риска, которая достижима по техническим, экономическим и технологическим возможностям. Можно сказать, что приемлемый риск представляет собой некий компромисс между уровнем безопасности и возможностями его достижения. Риск (R) -количественная характеристика опасности, определяемая частотой реализации опасностей. Количественно он выражается формулой:
R = П
N
где n - число случаев проявления опасностей; N -возможное число случаев проявления опасностей.
Риск обычно определяют на конкретный период времени. Различают риск индивидуальный и коллективный. Индивидуальный риск характеризует опасность для отдельного человека. Коллективный риск (групповой, социальный) - это риск проявления опасности того или иного вида для коллектива, группы людей, для определенной социальной или профессиональной группы людей. Повышение безопасности технических систем и снижение тем самым величины приемлемого риска экономическими методами ограничены. Большие финансовые средства, затрачиваемые на повышение безопасности технических систем, уменьшают количество средств, выделяемых на приобретение средств индивидуальной защиты, медицинское обслуживание, заработную плату и т.д. В этом случае социальной сфере производства может быть нанесен значительный ущерб.
Павлова Алла Сергеевна, соискатель факультета подготовки и переподготовки научных и научно-педагогических кадров, Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России; Россия, г. Санкт-Петербург;
Исаев Андрей Александрович, начальник учебного отдела, Воронежский институт ГПС МЧС России; Россия, г. Воронеж
© Павлова А.С., Исаев А.А., 2014
Величина приемлемого риска определяется в результате учета всех сфер - технической, технологической, социальной, и рассчитывается как результат оптимизации затрат на инвестиции в эти области. Величина приемлемого риска различна для отраслей производства, профессий, вида негативных факторов, которым он определяется.
В Постановлении Правительства РФ [1] установлены 14 классов профессионального риска. Наиболее опасными являются сланцевая промышленность, строительство шахт и добыча угля подземным способом. Здесь величина приемлемого риска гораздо выше, чем для других отраслей и профессий, где количество опасностей меньше и уровень вредных факторов ниже. Сейчас принято считать, что в условиях техногенных опасностей (технический риск) индивидуальный риск считается приемлемым, если его величина не превышает 10-6. Эта величина используется для оценки пожарной и радиационной безопасности. В нашей стране средняя величина реального риска на производстве составляет 10-4, что значительно ниже величины приемлемого риска (Таблица 1). Это говорит о том, что необходимо повышать безопасность на производстве.
Различают также мотивированный (обоснованный) и немотивированный (необоснованный) риск. В случае производственных аварий, пожаров для спасения людей и материальных ценностей человеку приходится идти на риск, превышающий приемлемый. Это риск обоснованный, или мотивированный. В ряде случаев, например, при радиационной аварии, установлены величины мотивированного риска, превышающие приемлемый риск.
Немотивированный (необоснованный) риск -это риск, превышающий приемлемый. Он возникает на производстве при нежелании работников соблюдать требования безопасности, использовать средства защиты и т.д. Как показывает практика, именно по причине немотивированного риска происходит более 20% всех травм на производстве. Одна из главных задач системы управления охраной труда на предприятии - обеспечение уровня состояния техники безопасности в соответствии с требованиями нормативных документов.
Таблица 1.
Индивидуальный риск фатального исхода в год, обусловленный различными причинами ЧС
№ Причины ЧС Индивидуальный риск
1. автомобильный транспорт 3 10-4
2. падения 910-5°
3. пожары и ожоги 410-5°
4. утопление 310-5
5. отравление 210-5
6. огнестрельное оружие 110-5
7. станочное оборудование 110-6
8. водный транспорт 910-6
9. воздушный транспорт 910-6
10. падающие предметы 610-6
11. электрический ток 610-6
12. железная дорога 4 10-7
13. молния 5 10-7
14. ядерная энергия 210-10
15. все прочие 410-5
16. общий риск 610-4
Анализ риска - это исследования, направленные на выявление и количественное определение различных видов риска при осуществлении каких-либо видов деятельности и хозяйственных проектов.
Имеются четыре методических подхода к определению риска:
1. Инженерный, опирающийся на статистику, расчет частот, вероятностный анализ безопасности, построение деревьев опасности.
2. Модельный, основанный на построении моделей воздействия вредных факторов на отдельного человека, социальные, профессиональные группы и т.п. Эти методы основаны на расчетах, для которых не всегда есть данные.
3. Экспертный, при котором вероятность событий определяется на основе опроса опытных специалистов, т.е. экспертов.
4. Социологический, основанный на опросе населения.
Анализ доступной научной, нормативно -технической зарубежной и отечественной литературы в области возникновении чрезвычайных ситуациях на промышленных объектах показал, что вопрос прогнозирования развития возникновении чрезвычайных ситуациях на промышленных объектах практически не изучен. Известные детерминированные модели не позволяют рассчитать развитие опасных факторов чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах. Наиболее перспективным направлением является создание недетерминированных математических моделей для расчета развития и возникновении чрезвычайных ситуациях на промышленных объектах.
В целом к настоящему времени сформировались следующие основные методы анализа и прогнозирования рисков:
- экстраполяционные, когда по статистическим данным об основных реализовавшихся чрезвычайных ситуациях на предшествующем отрезке времени определяются с заданной достоверностью параметры ЧС на предстоящем отрезке времени;
- вероятностные методы, основанные на использовании «деревьев отказов» и «деревьев событий», когда производится декомпозиция сложной потенциально опасной технической системы и определяются параметры надежности и рисков элементов системы поэтапным исследованием сценариев развития катастроф на базе статистической информации;
- методы математического имитационного моделирования наиболее опасных процессов внутри и вне сложной технической системы, ведущие к нарастанию повреждающих факторов и возникновению катастроф;
- логико-вероятностные методы и методы нечетких множеств, позволяющие рассматривать сложнейшие комбинации воздействий на челове-комашинные системы и их реакций на эти воздействия.
Анализ риска обычно начинается с его идентификации - выявления опасностей на рассматриваемой территории как причин риска в случае их реализации, основанного на анализе статистических данных об опасных природных и техногенных явлениях и результатах их взаимодействия с антро-посферой - стихийных бедствиях, авариях и катастрофах, а также механизмов возможного воздей-
ствия их негативных факторов на различные группы населения в случае реализации опасностей.
Оценка риска состоит в его количественном измерении, т.е. определении возможных последствий реализации опасностей для различных групп населения. Целью оценки является взвешивание риска и выработка решений, направленных на его снижение. При этом оцениваются затраты и выигрыш от принимаемого решения.
Прогноз риска - это его оценка на определенный момент времени в будущем с учетом тенденций изменения условий проявления риска.
Методы оценки риска в общем случае делятся на феноменологические, детерминистские и вероятностные. Вероятностный метод анализа риска предполагает как оценку вероятности возникновения аварии, так и расчет относительных вероятностей того или иного пути развития процессов. При этом анализируются разветвленные цепочки событий и отказов оборудования, выбирается подходящий математический аппарат и оценивается полная вероятность аварий. Расчетные математические модели в этом подходе, как правило, можно значительно упростить в сравнении с детерминистскими схемами расчета. Вероятностный метод в настоящее время считается одним из наиболее перспективных для применения в будущем. На основе вероятностного метода могут быть построены различные методики оценки природного и техногенного рисков для населения, которые в зависимости от имеющейся (используемой) исходной информации делятся на:
- статистические, когда вероятности определяются по имеющимся статистическим данным (при их наличии);
- теоретико-вероятностные, используемые для оценки рисков от редких событий, когда статистика практически отсутствует;
- эвристические, основанные на использовании субъективных вероятностей, получаемых с помощью экспертного оценивания; используются при оценке комплексных рисков от совокупности опасностей, когда отсутствуют не только статистические данные, но и математические модели (либо модели слишком грубы, т. е. их точность низка).
ЧС по генезису (происхождению) в России классифицируются на природные, техногенные, военные и биолого-социальные. В основу данной классификации положены источники, вызывающие соответствующие ЧС. Источниками природных ЧС являются опасные природные явления, техногенных - аварии и опасные техногенные происшествия, военных - современные средства поражения (ССП), а био лого-социальных - особо опасные или широко распространенные инфекционные болезни людей, сельскохозяйственных животных и растений. Все эти чрезвычайные ситуации можно подразделить на конфликтные (военные столкновения, экономические кризисы, социальные взрывы, национальные и религиозные конфликты, уголовную преступность, террористические акты и др.) и бесконфликтные (техногенные, экологические и природные явления, вызывающие ЧС) (Рис. 1) [2]. Указанное разделение ЧС имеет достаточно условный характер. Иногда ЧС делят на внезапно возникшие, быстро, умеренно и медленно распространяющиеся.
Рис. 1. Классификация чрезвычайных ситуаций 47
По характеру явлений экологические ЧС подразделяются на четыре основные группы:
- изменение состояния суши (деградация почв, эрозия, опустынивание);
- изменение свойств воздушной среды (климат, недостаток кислорода, вредные вещества, кислотные дожди, шумы, нарушение озонового слоя);
- изменение состояния гидросферы (истощение и загрязнение водной среды);
- изменение состояния биосферы (зоны Земли - включая верхнюю литосферу и нижнюю часть атмосферы) [3].
При аварийных разливах нефтяные углеводороды поступают во все природные сферы жизне-
деятельности человека - почву, водоемы и водотоки, приземный слой атмосферы, то есть в твердую, жидкую и газообразную оболочку земли. В каждой из них помимо неблагоприятной экологической обстановки могут сформироваться пожароопасные ситуации [4, 5].
На Рис. 2 показано распределение количества пожаров по объектам нефтегазового комплекса в 2007-2011 годах. Здесь учтены также пожары на открытых стоянках автотранспорта, которые хотя и не входят в объекты нефтегазового комплекса, но часто связаны с аварийными разливами нефтепродуктов.
Рис. 2. Количество пожаров на объектах нефтегазового комплекса и открытых стоянках автотранспорта в 2007-2011 годах
Существенное снижение количества пожаров в 2009 году, по сравнению с предыдущими годами, объясняется введением с 2009 года новых критериев информации о чрезвычайных ситуациях [6]. В частности, к транспортным авариям, подлежащим учету, стали относить аварии с числом погибших 2 чел. и более или числом госпитализированных 4 чел. и более. Пожары в зданиях, сооружениях, в т.ч. на магистральных газо-, нефте-, продук-топроводах учитываются также при числе погибших 2 чел. и более или числе госпитализированных 4 чел. и более. Аварийный выброс нефти учитывается при авариях с разливом нефти и нефтепродуктов в объеме 20 т. и более, а при попадании в водные объекты 5 т. и более.
Риск - сочетание вероятности и последствий наступления событий. Знание вероятности неблагоприятного события позволяет определить вероятность благоприятных событий по формуле Р+ = 1 - Р-. Также риском часто называют непосредственно предполагаемое событие, способное принести кому-либо ущерб или убыток. Риск - характеристика ситуации, имеющей неопределенность исхода, при обязательном наличии неблагоприятных последствий. Риск в узком смысле - количественная оценка опасностей, определяется как частота одного события при наступлении другого. Риск -
это неопределённое событие или условие, которое в случае возникновения имеет позитивное или негативное воздействие на ситуацию и приводит к приобретениям или потерям в денежном выражении.
Проблема принятия решений составляет суть любой целенаправленной человеческой деятельности. Несмотря на все многообразие ситуаций и условий, в которых производится выбор решения, сам процесс выбора носит достаточно универсальный характер.
Ситуации, в которых осуществляется выбор, характеризуют следующие основные черты:
1) Наличие цели (целей).
Необходимость принятия решения диктуется
только наличием цели, которую необходимо достичь. Если цель отсутствует, то и нет никакой необходимости принимать решение.
2) Наличие альтернативных линий поведения.
Решения принимаются только тогда, когда существует более одного способа их достижения. Причем каждый из способов может характеризоваться различной вероятностью достижения цели, а также, различными затратами, необходимыми для достижения целей.
3) Наличие ограничивающих факторов.
Естественно, что лицо, принимающее решение, не обладает бесконечными возможностями. Все множество ограничивающих факторов можно разбить на три основные группы:
- экономические факторы (деньги, производственные и людские ресурсы, время и т.п.),
- технические факторы (габариты, вес, энергопотребление, надежность, точность и т.п.),
- социальные факторы, которые учитывают требования человеческой этики и морали
- экологические требования.
Проблему принятия решений проиллюстрируем на примере выбора оптимального варианта проекта.
Процесс принятия управленческих решений - это преобразование исходной информации (информации состояния) в выходную информацию (информацию управления) - приказ.
Принято делить решения на формальные и творческие. Если преобразование информации выполняется с помощью математических моделей, то выработанное решение считается формальным; если решение принимается в результате скрытой работы интеллекта лица, принимающего решения, то это решение считается творческим. Такое деление в достаточной степени условно, поскольку ни чисто формального, ни чисто творческого решения в природе не существует. Если решения принимаются с помощью математических моделей, то знания и опыт человечества (элементы творчества) используются при создании этих моделей, а интуиция (элемент творчества) используется в момент, когда лицо, принимающее решение, задает то или иное значение исходной информации или из множества альтернативных вариантов в качестве решения выбирает один. Если основным инструментом выбора решений является интеллект человека, то формальные методы, носителем которых является вся наука, скрыто присутствуют в его знаниях и опыте.
В соответствии с делением решений на творческие и формальные все множество проблем, соответствующих любому процессу принятия решений, делят на два принципиально различных класса: это проблемы концептуального характера и проблемы формально-математического, или вычислительного, характера.
К концептуальным проблемам относят сложные логические проблемы, которые невозможно решить с помощью только формально математических методов и ЭВМ. Очень часто эти проблемы уникальны в том смысле, что они решаются впервые и не имеют прототипов в прошлом. Обычно концептуальные проблемы решаются на уровне руководителей с привлечением группы экспертов. В качестве экспертов выступают высококвалифицированные специалисты из различных областей науки и техники. При решении концептуальных проблем формально-математические методы играют только вспомогательную роль, а главное значе-
ние придается эрудиции, опыту и интуиции эксперта. К числу концептуальных проблем относят, в частности, такие проблемы, как анализ и выбор целей, выявление совокупности показателей, характеризующих следствия принятого решения, выбор из этих показателей критерия оптимальности и т.п.
Задачи принятия решений делятся на статические (не зависящие от времени) и динамические (зависящие от времени). Кроме того, задачи принятия решения, в зависимости от стратегии управления делятся на следующие три группы:
1. Модели принятия решений в условиях определенности. Здесь лицо, принимающее решение, точно знает, в каком состоянии будет природа. Остается только выбрать наилучшее решение. Моделями этого класса являются детерминированные модели, такие как модели линейного, целочисленного и нелинейного программирования и другие оптимизационные модели.
2. Модели принятия решений в условиях риска. В этих моделях известно распределение вероятностей всех состояний природы, для выбора "наилучшего решения" применяются следующие критерии:
а) Максимизация ожидаемого результата, выраженного в виде денежных платежей.
б) Минимизация ожидаемых потерь.
в) Максимизация ожидаемого результата, выраженного в виде значения полезности.
3. Модели принятия решений в условиях неопределенности. Здесь лицо, принимающее решения, не знает вероятностей наступления того или иного состояния природы. В этой ситуации можно применить критерий Лапласа: присвоить всем возможным состояниям природы одинаковые вероятности их осуществления и затем выбрать решение, максимизирующее ожидаемый результат. Альтернативой критерию Лапласа могут служить критерии, не использующие вероятности состояний природы. Существует три таких критерия.
а) Максиминный критерий, максимизирующий минимум денежных платежей.
б) Максимаксный критерий, максимизирующий максимум денежных платежей.
в) Критерий минимаксных потерь, минимизирующий максимум потерь.
Эти критерии в общем случае порождают различные решения.
Учитывая опыт решения экологических задач с помощью математических моделей [7] и количественной оценки функционирования системы взаимодействия человека с окружающей средой, была выбрана динамическая модель принятия решений в условиях риска. В качестве математического аппарата выбран метод динамического программирования для решения стохастических задач, где процесс принятия решений можно представить конечным числом состояний [8, 9]. Переходные вероятности между состояниями описывают мар-
ковскую цепь. Структура вознаграждений в подобном процессе представима в виде матрицы, элементами которой являются величины дохода (или затраты), возникающие при переходе из одного состояния в другое. Матрица переходных вероятностей и матрица доходов зависят от альтернатив ре-
Библиоргафический список
1. Об утверждении правил отнесения отраслей (подотраслей) экономики к классу профессионального риска: постановление Правительства РФ от 31 августа 1999 г. №975 (в ред. Постановления Правительства РФ от 27.05.2000 №415).
2. О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера: федер. закон № 68-ФЗ. - Российская газета. - N° 250. - 1994.
3. Воздвиженский, Ю.М. Безопасность жизнедеятельности в чрезвычайных ситуациях / Ю.М. Воздвиженский. -СПб, 2006. - 123 с.
4. Аверьянов, А.Н. Системное познание мира / А.Н. Аверьянов. - М.: Политиздат, 1985. - 263 с.
5. Акимов, В.А. Основы анализа и управления риском в природной и техногенной сферах. / В А. Акимов, В.В. Лесных, Н.Н. Радаев. - М.: Деловой экспресс, 2004. - 352 с.
6. Шарапов, С.В. Экспериментальное изучение возможности возгорания систем почва-нефтепродукт при разливах нефти на объектах нефтегазового комплекса / С.В. Шарапов, Ю.Д. Моторыгин, М.А. Галишев, С.Н. Рубилов // Проблемы управления риском в техносфере. - № 4 (8). - 2008. - С. 136148.
7. Галишев, М.А. Анализ состояния почвенного покрова на объектах нефтегазового комплекса по результатам изучения перераспределения нефтяного загрязнения между сопредельными природными средами / М.А. Галишев, М.А. Фаргиев, О.В. Щербаков // Проблемы управления рисками в техносфере. - № 3. - 2013.
8. Об утверждении критериев информации о чрезвычайных ситуациях: приказ МЧС России от 24.02.2009 № 92.
9. Моторыгин, Ю.Д. Математическое моделирование процессов возникновения и развития пожаров: монография / Ю.Д. Моторыгин. - СПб.: СПб УГПС МЧС России, 2011. - 184 с.
10. ГОСТ Р 51901.15-2005 (МЭК 61165:1995) Менеджмент риска. Применение Марковских методов. - М.: Стандартинформ, 2005.
11. Анализ вероятности возникновения чрезвычайных ситуаций / Е.Ю. Мирясов, М.Т. Аманбаев, Ю.Д. Моторыгин // Технологии техносферной безопасности. - № 6. - 2013. -[Электронный ресурс]. - URL: http://ipb.mos.ru/ttb/2013-5/2013-6.html.
шения, которыми располагает лицо, принимающее решение. Целью задачи является формирование оптимальной стратегии, максимизирующей ожидаемый доход от процесса, имеющего конечное или бесконечное число этапов.
References
1. Ob utverzhdenii pravil otneseniya otrasley (podotrasley) ekonomiki k klassu professionalnogo riska: postanovlenie Pravitelstva RF ot 31 avgusta 1999 g. №975
(v red. Postanovleniya Pravitelstva RF ot 27.05.2000 №415).
2. O zaschite naseleniya i territoriy ot chrezvyichaynyih situatsiy prirodnogo i tehnogennogo haraktera: feder. zakon N° 68-FZ. - Rossiyskaya gazeta. - № 250. - 1994.
3. Vozdvizhenskiy, Yu.M. Bezopasnost zhiznedeyatelnosti v chrezvyichaynyih situatsiyah / Yu.M. Vozdvizhenskiy. - SPb, 2006. - 123 s.
4. Averyanov, A.N. Sistemnoe poznanie mira / A.N. Averyanov. - M.: Politizdat, 1985. - 263 s.
5. Akimov, V.A. Osnovyi analiza i upravleniya riskom v prirodnoy i tehnogennoy sferah. / V A. Akimov, V.V. Lesnyih, N.N. Radaev. - M.: Delovoy ekspress, 2004. - 352 s.
6. Sharapov, S.V. Eksperimentalnoe izuchenie vozmozhnosti vozgoraniya sistem pochva-nefteprodukt pri razlivah nefti na ob'ektah neftegazovogo kompleksa / S.V. Sharapov, Yu.D. Motoryigin, M.A. Galishev, S.N. Rubilov // Problemyi upravleniya riskom v tehnosfere. - № 4 (8). - 2008. - S. 136-148.
7. Galishev, M.A. Analiz sostoyaniya pochvennogo pokrova na ob'ektah neftegazovogo kompleksa po rezultatam izucheniya pereraspredeleniya neftyanogo zagryazneniya mezhdu sopredelnyimi prirodnyimi sredami / M.A. Galishev, M.A. Fargiev, O.V. Scherbakov // Problemyi upravleniya riskami v tehnosfere. - № 3. - 2013.
8. Ob utverzhdenii kriteriev informatsii o chrezvyichaynyih situatsiyah: prikaz MChS Rossii ot 24.02.2009 № 92.
9. Motoryigin, Yu.D. Matematicheskoe modelirovanie protsessov vozniknoveniya i razvitiya pozharov: monografiya / Yu.D. Motoryigin. - SPb.: SPb UGPS MChS Rossii, 2011. -184 s.
10. GOST R 51901.15-2005 (MEK 61165:1995) Menedzhment riska. Primenenie Markovskih metodov. - M.: Standartinform, 2005.
11. Analiz veroyatnosti vozniknoveniya chrezvyichaynyih situatsiy / E.Yu. Miryasov, M.T. Amanbaev, Yu.D. Motoryigin // Tehnologii tehnosfernoy bezopasnosti. - № 6. - 2013. - [Elektronnyiy resurs]. - URL: http://ipb.mos.ru/ttb/2013-5/2013-6.html.
ASSESSMENT OF THE RISK OF FIRES IN THE OBJECTS OF OIL AND GAS COMPLEX
Pavlova A.S., St.-Petersburg university
of State fire service of EMERCOM of Russia;
Russia, St.-Petersburg
Isaev A.A., Voronezh Institute
of State Fire Service of EMERCOM of Russia;
Russia, Voronezh
In article practical use of stochastic methods for an assessment the risk of beginning and development of emergency situations is shown.
Key words: emergency situations, mathematical models, natural environment.
