Научная статья на тему 'Прогнозирование техногенной безопасности сложных организационно-тех-нических систем с использованием программного комплекса пкасм СЗМА (базовая версия 1. 0)'

Прогнозирование техногенной безопасности сложных организационно-тех-нических систем с использованием программного комплекса пкасм СЗМА (базовая версия 1. 0) Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
159
101
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Антонов Г. Н.

С позиций системного анализа предлагается метод прогнозирования и мониторинга безопасности сложных организационно-технических систем. Показано применение программного средства автоматизированного структурно-логического моделирования сложных динамических явлений.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Антонов Г. Н.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Прогнозирование техногенной безопасности сложных организационно-тех-нических систем с использованием программного комплекса пкасм СЗМА (базовая версия 1. 0)»

Том XXXIX

УЧЕНЫЕ ЗАПИСКИ ЦАГИ 200 8

№ 3

УДК 623.4:504

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕХНОГЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ СЛОЖНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ПКАСМ СЗМА (БАЗОВАЯ ВЕРСИЯ 1.0)

Г. Н. АНТОНОВ

С позиций системного анализа предлагается метод прогнозирования и мониторинга безопасности сложных организационно-технических систем. Показано применение программного средства автоматизированного структурно-логического моделирования сложных динамических явлений.

На конференции Общероссийской общественной организации «Российское научное общество анализа риска» 16 ноября 2005 года была принята Декларация «О предельно допустимых уровнях риска» [5]. В ней обосновано введение нормативов предельно допустимых уровней (ПДУ) риска, ограничивающих техногенное воздействие потенциально опасных промышленных объектов. Признано, что для таких объектов целесообразно установление ПДУ индивидуального

риска для населения России, не превышающего 10-4 в год в качестве общего федерального норматива. С этим трудно не согласиться, но встает вопрос: как вероятность этого риска предсказать?

Иначе говоря, нужен прогноз, предсказание хода событий исходя из того, что случилось в прошлом [4]. При этом важен параметр «время», именно он дает возможность прогноза по состоянию. Применение понятия частоты (К) нежелательного события в расчете величины риска имеет относительное значение и собственно от времени не зависит. Не следует забывать, что аварии и катастрофы относятся к редким событиям и построение их достоверной, однородной статистической выборки, дающей числовую характеристику значения частоты нежелательного события, само по себе является известной в науке проблемой.

Априорная (предсказательная) вероятность непосредственно не опирается на статистическую частотность событий и поэтому ее доверительная точность не превышает 1—2 знаков после запятой. Соответственно трудно определить вид и параметры законов распределения этих случайных величин. А это важнейший недостаток при определении адекватности модели, при помощи которой лицо, принимающее решение, пытается составить прогноз.

Но самый главный недостаток вероятностных моделей исследования безопасности сложных организационно-технических систем (СОТС) заключается в невозможности практического учета групп несовместных событий при их безусловной независимости. Это привело к развитию метода вычисления вероятности только на основе так называемого «дерева отказов» по типу монотонных структур. Практика показала, что расчет безопасности одной и той же СОТС на основе вероятностных моделей типа «дерево», выполненный разными специалистами, порой приводил к числовым значениям, различающимся на порядок [1]. Использовать такие результаты в качестве прогноза для принятия решений, касающихся безопасности, весьма затруднительно. Можно утверждать, что использование прямых вероятностных моделей прогнозирования техногенных аварий и катастроф привело в тупик.

В последние десятилетия в науке и практике находит все более широкое применение структурно-логический подход к исследованию и оценке безопасности СОТС на основе комбинаторных математических моделей безопасности, который базируется на использовании общего логико-вероятностного метода, разработанного российскими учеными, профессорами И. А. Рябини-ным и А. С. Можаевым [3].

Реализация подхода осуществлена в программном комплексе автоматизированного структурно-логического моделирования ПК АСМ «Арбитр» (версия 1.0), аттестованном Ростехнадзором 21 февраля 2007 г. за регистрационным № 222.

Возможности применения данного комплекса для прогнозирования техногенной безопасности СОТС можно рассмотреть на примере, где в качестве исследуемого объекта — склад промышленных взрывчатых веществ (ПВВ). Отметим, что по своей функциональности данный объект относится к ассоциативным, так как большинство связей элементов его структуры носит не явно выраженный характер. По этой причине использование прямых вероятностных моделей типа «дерево» для прогнозирования техногенных аварий и катастроф в принципе невозможно.

Рассматриваемый объект относится к потенциально опасному, и потому взрывчатые вещества (ВВ) на объекте хранятся в соответствии с «Требованиями по безопасности...» [2]. Согласно этим требованиям запасы ПВВ должны быть укрыты в наземных обсыпных хранилищах из сборных бетонных блоков, исключающих разлет их при пожаре. При недостатке таких хранилищ допускается временное хранение ПВВ на открытых обвалованных площадках (ПОХ).

Поскольку в рассматриваемом примере аварией является взрыв объекта хранения ПВВ, то на первом этапе необходимо разработать сценарий, учитывающий свершение всех событий, приводящих к аварии. Это достигается логически строгим вербальным описанием. При реализации инициирующих событий (ИС) происходит переход в более опасные состояния системы (ОСС), в которых вероятность аварии возрастает. Будем далее эти состояния называть инициирующими условиями (ИУ). Наиболее опасными ИУ являются такие, когда последующие одиночные ИС приводят к аварии системы в целом (несанкционированному высвобождению энергии) [1]. Разрабатываемый сценарий ОСС, во-первых, должен учитывать все возможные комбинации и последовательности ИС, приводящие к возникновению инициирующих условий, в результате реализации которых аварии еще не происходит, но сама система переходит из безопасного состояния в ОСС. Во-вторых, он должен представлять все возможные варианты возникновения таких одиночных ИС, которые приводят к аварии. Таким образом, ОСС характеризуется определенным набором конкретных ИС и ИУ, приводящих к переходу системы из безопасного в опасное состояние и далее к возникновению аварии.

Анализ немонотонных процессов функционирования систем предполагает одновременное использование прямого (авария) и обратного (не авария) подходов. Вербальные описания условий невозникновения или возникновения аварии служат основой для построения на втором этапе соответствующих структурных моделей в форме схем функциональной целостности (СФЦ).

Из анализа аварий на складах ПВВ выявлено, что при взрыве одной единицы хранения ВВ, как правило, начинается процесс термического и динамического поражения соседних единиц, находящихся на ПОХ. Тушение очага возгорания, из-за которого возможен взрыв ПВВ, допускается только до первого взрыва, так как сразу начинается поражение личного состава пожарных команд осколками или ударной волной. Для тушения источника открытого огня на каждой ПОХ и возле каждого цеха снаряжения имеются первичные средства тушения пожара (огнетушители, бочки с водой, ящики с песком и т. д.), имеется штатная пожарная команда, а также средства тушения, которые могут выделяться противопожарной службой МЧС муниципального образования. Кроме того, техническая территория (ТТ) объекта должна быть оборудована молниезащи-той. Охрана ТТ должна осуществляться караулом, на который возлагается функция противопожарного наблюдения. В свою очередь, возгорание ПВВ на ПОХ или в цехе возможно от источника открытого огня, возникающего на ТТ, вследствие возгорания сухой травы, возгорания огнеопасных материалов в цехе, удара молнии или умышленного диверсионного поджога.

Сущность методики построения структурных моделей безопасности состоит в точном определении и графическом представлении изобразительными средствами СФЦ условий реализации и/или нереализации выходных функций всех элементов системы. Вершины в СФЦ подразделяются на функциональные и фиктивные. С помощью функциональных вершин представляются

ИС — случайные бинарные события, характеризующие безотказность или отказ технических средств, свершение или несвершение элементарных случайных событий.

При построении СФЦ по ОСС склада ПВВ использовался подход, при котором целью построения схемы является представление логических условий возникновения взрыва. На основе рассмотренного выше вербального описания ОСС объекта моделирования можно выделить следующие 11 элементарных (бинарных) ИС: 21 — возгорание сухой травы; 22 — удар молнии; 23 — умышленный диверсионный поджог; 24 — возгорание огнеопасных материалов в цехе подготовки ПВВ; 25 — отсутствие или неисправность первичных средств тушения пожара; 26 — неготовность пожарной команды МЧС; 27 — отсутствие телефонной связи; 28 — отказ (отсутствие) молниезащиты; 29 — неготовность штатной пожарной команды; 2Ш — непригодность проезжих дорог на ТТ; 211 — небдительное несение службы караулом.

С помощью фиктивных вершин 12—22 в СФЦ представлены различные ИУ, которые в совокупности с исходными ИС определяют все основные причинно-следственные связи возникновения взрыва склада ПВВ. Разработанный и представленный с помощью СФЦ сценарий возникновения опасных состояний позволяет далее использовать программные средства автоматизированного структурно-логического моделирования ПК АСМ «Арбитр» (версии 1.0) для вычисления вероятностных показателей безопасности исследуемой СОТС и выявления наиболее опасных причин возникновения ОСС и аварии в целом. Для проведения расчетов по оценке безопасности функционирования объекта на третьем этапе необходимо построенную СФЦ и вероятностные параметры элементов ввести в ПК АСМ. На рис. 1 изображен общий вид интерфейса пользователя комплекса с введенными исходными данными рассматриваемого примера.

Сначала выполняется так называемый весовой анализ безопасности системы [3], когда всем исходным событиям задается вероятность, равная 0.5. Затем для автоматизированного моделирования и расчета вероятности возникновения аварии задается логический критерий у22, определяющий условие взрыва склада ПВВ, и выполняется автоматизированное моделирование.

На рис. 2 изображено окно результатов моделирования и расчетов рассматриваемого примера (по оси абсцисс указаны номера функциональных вершин).

Рис. 1. Общий вид интерфейса пользователя ПК АСМ (версии 1.0) с введенными исходными данными рассматриваемого примера

Рис. 2. Окно результатов моделирования и расчетов ПК АСМ (версии 1.0)

При весовом анализе главными показателями безопасности системы являются отрицательные вклады ИС, представленные на рис. 2 соответствующей диаграммой. Из диаграммы видно, что наибольшее увеличение безопасности склада ПВВ (уменьшение вероятности аварии) может быть получено путем проведения мероприятий, направленных на ремонт проезжих дорог ТТ (ИС № 10); снижение вероятности возгорания сухой травы (ИС № 1); диверсионного поджога (ИС № 3); повышение бдительности несения службы караулом (ИС № 11). С точки зрения практики, наиболее значимый результат может дать анализ оценок риска возникновения аварии, учитывающий физико-географические и климатические особенности района размещения объекта.

Такой анализ целесообразно производить за календарный год, в течение которого происходят естественные (природные) изменения частот возникновения ИС, вызывающих аварии. Вероятностные оценки этих событий с изменениями по месяцам можно получить на основе обработки экспертных оценок декомпозиционными методами теории принятия решения [4].

На основе сценария опасного состояния по СФЦ на рис. 1 с использованием исходных данных для региона Приморья выполнен расчет показателей безопасности склада ПВВ на каждый месяц календарного года. Результаты представлены графиком на рис. 3.

Анализ результатов показывает, что наибольшая вероятность взрыва склада хранения ПВВ приходится на периоды апрель — май и ноябрь — декабрь. В период апрель — май наибольшую значимость имеют элементы 1, 10, 3 и 11, а в период ноябрь — декабрь — элементы 10 и 4.

Таким образом, наибольшую опасность представляют воздействующие поражающие факторы: возгорание сухостоя и умышленный поджог при небдительном несении службы караулом.

По разработанному сценарию ОС и составленному на его основе СФЦ для склада ПВВ проведена оценка эффективности применения программного средства автоматизированного структурно-логического моделирования ПК АСМ «Арбитр» (версии 1.0). По рассчитанным показателям значимости элемента (отрицательные вклады ИС) в безопасности склада ПВВ определено, что одними из значимых элементов СФЦ являются элементы 1 и 10. Для геоклиматических условий Дальневосточного региона значения оценок вероятности свершения этих событий составляют:

Р (і) = 0.291; РХ0 (і) = 0.43.

При проведении необходимого комплекса работ по расчистке сухостоя и ремонту проезжих дорог

Рс

0.2

0.1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

(мес.)

Рис. 3. Уровень безопасности (Рс) в течение календарного года(Т)

Рис. 4. Сравнительная характеристика эффективности работы по повышению безопасности склада ПВВ (для гео-

климатических условий Дальневосточного региона)

на ТТ, позволяющего уменьшить значение оценки вероятности свершения данных неблагоприятных событий на 10%, уровень безопасности склада ПВВ может дать относительный прирост к исходному до 39% (рис. 4).

Выводы. Предлагаемый структурно-логический подход к системному анализу безопасности СОТС с использованием ПК АСМ «Арбитр» (версии 1.0) позволяет:

1) количественно оценивать вероятность возникновения аварийных ситуаций, значимость различных ИС и ИУ, на основании чего достоверно производить мониторинг техногенной безопасности объекта;

2) вырабатывать и обосновывать практические рекомендации по защите объекта (снижение вероятности) от попадания в опасное состояние.

ЛИТЕРАТУРА

1. Антонов Г. Н. Техногенная безопасность // III Международная конференция «1ЕКБ-2002. Приборостроение в экологии и безопасности человека». — СПб.: ГУАП, 2002.

2. АнтоновГ. Н., КурочкинВ. Н. Некоторые теоретические аспекты безаварийности с точки зрения практики // Морской сборник. 1994. № 6.

3. АнтоновГ. Н., МожаевА. С., РябининИ. А. Логико-вероятностные методы анализа надежности, риска, безопасности. — В кн.: Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Анализ риска и проблем безопасности. В 4 частях // Часть 1. Основы анализа и регулирования безопасности / Научн. рук. К. В. Фролов. — М.: МГФ «Знание», 2006.

4. Захаров И. Г. Обоснование выбора. Теория практики. — СПб.: Судостроение,

2006.

5. Декларация Российского научного Общества анализа риска о предельно допустимых уровнях риска./ http://www.sra-russia.ru.

Рукопись поступила 24/У12008 г.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.