CC BY
52
/66 Civil SecurityTechnology, Vol. 14, 2017, No. 1 (51) УДК 629.039.58
Разработка математической модели и методики оценки риска ЧС на потенциально опасном объекте энергетики с их программной реализацией
ISSN 1996-8493
© Технологии гражданской безопасности, 2017
В.И. Гуменюк, А.Ю. Туманов Аннотация
Рассмотрены математическая модель, методика оценки риска ЧС и ее автоматизация на потенциально опасном объекте энергетики. Подобран вид регрессии этой модели, оптимально отражающий связь интегрального показателя с набором и вероятностями факторов. Представлены основные результирующие показатели модели. Разработаны многофакторная модель оценки риска и методика его учета.
Ключевые слова: модель; методика; оценка; риск; потенциально опасный объект; энергетика; база данных; система.
Development of Mathematical Models and Emergency Risk Assessment Method on Potentially Dangerous Energy Objects with their Program Implementation
ISSN 1996-8493
© Civil Security Technology, 2017
V. Gumenyuk, A. Toumanov
Abstract
The is devoted to development of mathematical models and risk assessment techniques of emergencies on potentially dangerous objects of energetics (PDOE).The selection of the type of regression mathematical model is made. It reflects the connection between integral index and a set of factors, their probabilities. The main parameters of the model and the resulting are represented. Multifactorial stochastic model of risk assessment and method of estimating are designed. They take into account socio-factor of the risk. The article discusses the issues of automation the calculation of the risk accidents.
Key words: model; methodic; assessment; risk; potentially dangerous object; energetic; database; system.
Вопросам теории безопасности и количественной оценки риска посвящены исследования многих ведущих отечественных и зарубежных ученых. Однако научные основы оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций (далее—ЧС) разработаны недостаточно полно. Так, остаются мало разработанными методы оценки риска возникновения ЧС на потенциально опасных объектах (ПОО) энергетики (далее—ПООЭ).
Для ПООЭ морского базирования (в дальнейшем —ПООЭМБ) факторы риска (ФР) ЧС еще более многочисленны, т.к. сюда добавляются проблемы обеспечения безопасности на морском транспорте и проблемы ядерной и радиационной безопасности, например, в случае плавучих энергетических блоков (в дальнейшем—ПЭБ).
Статистические данные об аварийности объектов энергетики морского базирования не полно отражают условия и причины возникновения ЧС. Количественные оценки риска с использованием только стандартных статистических методов невозможны. Для случаев неполной статистической информации необходимы методы оценки риска на основе использования нечеткой логики, экспертных оценок и теории вероятностей.
Поэтому особо важным становится усовершенствование моделей и методик оценки риска ЧС на ПОО [1, 2, 3, 4], которые позволяют выявить источники, вероятности и последствия риска ЧС, довести алгоритмы до программной реализации и обеспечить
разработку автоматизированных информационно-управляющих систем безопасности.
Цель исследования—разработать математическую модель и методику оценки риска ЧС на ПООЭ с их программной реализацией.
Задачи исследования:
1. Разработать математическую модель и методику интегральной оценки риска ЧС на ПООЭ.
2.Довести алгоритмы и методику количественной оценки риска до программной реализации.
Поставленные задачи требуют:
исследовать основные факторы и вероятности риска, влияющие на результирующий показатель;
подобрать вид математической модели, оптимально отражающий связь интегрального показателя с набором и вероятностью факторов [5];
разработать методику установления влияние каждого фактора на результирующий показатель.
Полученные результаты
Предложена математическая модель оценки риска аварии на ПООЭ [6]. В табл. 1 представлены основные параметры и показатели модели.
На рис. 1 представлена граф-модель количественной оценки риска ЧС на ПООЭ на этапе проектирования. При предпроектных разработках, проектировании и эксплуатации ПООЭ необходимо учесть максимально возможное количество источников риска (ИР) и независимых ФР.
Разработана усовершенствованная методика оценки риска ПООМБ, которая представляет собой
Таблица 1
Параметры предлагаемой математической модели оценки риска ЧС на ПООЭ
№ Обозначение параметров и показателей Наименование параметров модели оценки риска Границы значений параметров
1 Nf общее число факторов риска (на данный момент 14)
2 Np количество вопросов «базы знаний» До 100
3 maxNPFakt max количество вопросов, «привязанных» к одному фактору 10
4 se номер этапа расчетов 1..6
5 f номер фактора 1.Щ
6 n1 номер вопроса в списке «базы знаний» 1.. Ир
7 J номер вопроса в списке вопросов для одного фактора 1..тахИРЕаЫ
8 W f] удельный вес фактора f Ш = 1
9 Maxr [f] средний риск фактора f (вычисление см. PROC Recal c Maxr) (0..1)
10 Riskst [se, f] взвешенный риск для фактора f на этапе se (вычисление см. PROC Update Result) (0..1)
11 D [n1,se] массив кодированных ответов на вопросы «базы знаний» по этапам расчета; я1 = 1..Ир, ,че = 1..6; его значения: от -5 (максимальное «НЕТ») до +5 (максимальное «ДА»); 0 означает «НЕ ЗНАЮ»; 6 — на данный вопрос еще не дано ответа
12 ap, bp коэффициенты уравнения линейной регрессии (зависимости поправки на риск от вероятности риска для внутренних факторов) (UpdateResult)
13 KO безрисковая ставка доходности 0..1
14 Kinf коэффициент инфляции 0..1
15 Risknp неприемлемый риск 0..1, задается пороговое значение
Окончание табл. 1
№ Обозначение параметров и показателей Наименование параметров модели оценки риска Границы значений параметров
16 Invest инвестиции на начало этапа(затраты предприятия на планово-предупредительные ремонты на ПООЭ или его составных частях), руб.
17 Kper количество периодов на данном этапе
18 Dpx[i] денежный поток за период i, руб. 1.. Крег
19 RSvnesn поправка по внешним факторам риска: суммарный по факторам 0..1
20 RSvnutr поправка по внутренним факторам риска: суммарный по факторам 0..1
21 OV «общая вероятность» риска OV = RSvnutr + RSvnesn, 0..1
22 U (NPV) чистая текущая стоимость ущерба от аварии без учета риска, руб.
23 Ur(NPVr) чистая текущая стоимость ущерба от аварии с учетом риска, руб.
24 Arisk абсолютный показатель риска, руб.
25 Risk1 относительный показатель риска, %
26 Risk2 учетная рисковость, %
27 past апостериорная вероятность возникновения риска 0..1
Следующие массивы индексируются по номеру фактора (/) и (кроме первого) по номеру вопроса для фактора (/):
28 pa f априорная вероятность риска для фактора / 0..1 Они также задаются отдельно для каждого этапа ^е).
29 nomf2 f j] номер вопроса в списке «базы знаний» Они также задаются отдельно для каждого этапа ^е).
30 pr-d f j] условная вероятность возникновения риска при ответе «да» 0..1 Они также задаются отдельно для каждого этапа ^е).
31 prn f j] условная вероятность возникновения риска при ответе «нет» 0..1 Они также задаются отдельно для каждого этапа ^е).
32 risk f j] риск для фактора / по вопросу / = 1..тахЫРЕаЫ Они также задаются отдельно для каждого этапа ^е).
упорядоченную совокупность следующих основных операций:
выбор способа определения априорных вероятностей ФР на ПОО для оценки риска ЧС из перечня;
выявление ФР с помощью причинно-следственных диаграмм, усовершенствованного метода «Идентификация опасностей» или выбора из перечня;
получение из базы знаний данных о априорных и условных вероятностях гипотез, выдвигаемых при экспертизе свидетельств (уточняющих вопросов) о состоянии ПООЭ или его составляющих и удельных весах ФР, полученных с применением матрицы приоритетов (метод Саати);
определение апостериорных вероятностей ФР в экспертной системе с механизмом байесовского логического вывода;
ранжирование и определение ключевых ФР путем построения диаграммы весов каждого фактора от всей совокупности и оценка вероятности ФР с учетом веса;
расчет поправок, учитывающих вероятности внешних и внутренних ФР, а также ставки дисконтирования по формуле с учетом поправок на риск и чистых приведенных затрат (ущерба от ЧС) с учетом и без учета риска;
нахождение абсолютного и относительного показателя риска;
построение рискограмм, показывающих зависимость вероятностей ФР по этапам ЧС на ПОО;
интерпретация полученных результатов.
Рассмотрены вопросы автоматизации оценки риска ЧС на ПООЭМБ. Проведен обзор существующих автоматизированных систем оценки риска.
Применение существующих программных средств для оценки риска ПООЭ ограничивается невозможностью адекватного детализированного описания в них предметной области и неразработанностью достоверных методов оценки риска ЧС для ПООЭ в условиях частичной определенности. Исследованы назначение (рис. 2), функции, состав и структура разрабатываемой автоматизированной информационно-управленческой системы оценки риска (АИУСОР) [7].
Обоснованы информационное, программное, техническое, организационное, метрологическое, правовое и лингвистическое обеспечение АИУСОР.
Использовано также математическое обеспечение, в состав которого вошли методы решения задач управления, модели и алгоритмы (рис. 3).
В функционирующей системе математическое обеспечение реализовано в составе программного обеспечения. В ходе исследования разработана система поддержки принятия решения (СППР) по
Рис. 1. Граф-модель количественной оценки риска ЧС на ПООЭМБ в рамках экономической концепции оценки риска
оценке риска аварий на ПООЭ [8]. Разработаны теоретические и методологические положения процесса создания информационно-управленческой модели СППР по оценке риска аварий на потенциально опасных объектах энергетики. Рассмотрены особенности обоснования и разработки СППР лицом, управляющим риском (ЛУР). Система предназначена для
повышения достоверности управленческих решений руководителя при прогнозировании сценариев развития ЧС в условиях неопределенности.
Для решения задачи определения апостериорных вероятностей ФР предложен байесовский подход, основанный на введении условных вероятностей. В процессе разработки СППР методом экспертной
Рис. 2. Назначение АИУСОР
оценки обоснован выбор входных параметров и оценена их эффективность. Создана база данных [9], обеспечивающая их эффективное хранение и использование при прогнозе динамики и расчете сил и средств. Реализована возможность пополнения базы данных пользователем в процессе работы. Проведен анализ программных продуктов, представленных
в банке данных МЧС России (707 наименований), используемых для автоматизации отдельных процессов управления, разработана методика формирования модели СППР по оценке риска аварий для объектов энергетики, основанная на структурировании и оценке внутренних информационных потоков, классификации факторов риска, их вероятностей и возможных
Рис. 3. Схема алгоритма работы АИУСОР
последствий аварии для различных объектов и субъектов экономики, проведена качественная оценка эффективности внедрения модели на предприятиях энергетической отрасли. Разработаны методика оценки риска аварии на ПООЭ с учетом внутренних и внешних факторов, являющаяся основой формирования СППР и аппаратно-программный комплекс оценки риска ЧС опасного объекта энергетики, включающий в себя базу данных (БД) опасных объектов энергетики региона и экспертную систему. Научная новизна результатов работы состоит в том, что сформулированы основные требования к функционированию СППР на опасных объектах энергетики и предложена ее модель, отличающаяся от существующих применением структурированных и оцененных ФР аварии на опасном объекте, их вероятностей проявления, учетом структуры и этапов развития ЧС. Представлены основные компоненты информационной СППР:
система управления данными, включающая базы данных, базы знаний (БЗ) или правил, базы прецедентов (хранилище ранее имевших место случаев преобразования информации);
диалоговая подсистема, обеспечивающая интерфейс пользователя.
Показано, что внедрение информационной СППР позволяет повысить эффективность системы управления путем обеспечения поддержки решения сложных проблем, снижения времени на обработку поступающей информации, возможности оценки нескольких путей решения, улучшения контроля исполнения решений и снижения затрат на их принятие, объективности принимаемых решений, улучшения качества планирования и анализа деятельности.
Проведен анализ существующих СППР [6] для предметной области, связанной с безопасностью в ЧС. Разработан исследовательский прототип базы данных «Опасные объекты энергетики», включающий в себя данные по Северо-Западному региону России, в том числе для хранения и структурирования данных, необходимых для оценки риска аварии на ПООЭ региона России, а также следующие элементы: виды и характеристики ПОО; расчетные модели развития аварийных ситуаций и распространения загрязняющих веществ в сложившихся условиях; характеристики моделей последствий загрязнения объектов; типы и признаки потенциальных источников опасности на объектах; текущее состояние безопасности ООЭ.
Разработана структура базы данных ПООЭ (рис. 4).
Проведена верификация СППР. Для этого выполнена экспертиза соответствия СППР по оценке риска аварий на ПООЭ требованиям стандарта ISO 9126, было проверено и подтверждено соответствие между нормами стандартов, описанием требований к программному обеспечению (ПО), проектными решениями, исходным кодом, пользовательской документацией и функционированием самого ПО.
Рис. 4. Общая структура базы данных «Потенциально опасные объекты энергетики»
Разработан аппаратно-программный комплекс (АПК) «Количественная оценка риска ЧС на потенциально опасных объектах энергетики». В состав АПК входит Модуль 1 (Тестирование) для проверки способности и готовности ЛУР к выполнению мероприятий по оценке риска и Модуль 2 (Экспертный). На рис. 5 представлен общий вид формы «Экспертный модуль».
Разработана база данных «Потенциально опасные объекты энергетики» Версия 2 для хранения и структурирования данных, необходимых для оценки риска аварий на таких объектах энергетики Северо-Западного региона России [9]. Интерфейс программной реализации БД «Потенциально опасные объекты энергетики», созданной в среде MS Access 2003-2010 на языке Visual Basic, представлен на рис. 6.
Представлен расчетный модуль оценки интегральных показателей риска ЧС на ПООЭ. Разработан алгоритм расчетов по методике корректировки вероятностей риска. Все расчеты сгруппированы в процедуры.
В табл. 2 приведена схема расчета результатов, по строке для каждого фактора, в порядке убывания взвешенного риска.
Процедура RealcMaxr (n1) представлена в виде схемы алгоритма пересчета вероятностей в массивах maxr и risk для вопроса с номером n1 в границе значений параметров (1..Np) (рис. 7).
Выводы
Таким образом, в соответствии с целью и задачами исследования получены следующие научные и практические результаты:
1. Разработана стохастическая математическая модель оценки риска, учитывающая в виде параметров внутренние и внешние факторы, априорные, условные, апстериорные вероятности и потенциальный ущерб от их проявления, являющейся основой создания усовершенствованной методики оценки риска ЧС на ПООЭ.
2. Разработаны алгоритмы оценки риска ЧС природного и техногенного характера на ПООЭ, позволяющие формализовать процессы оценки и довести их до программной реализации.
Рис. 5. Общий вид формы «Экспертный модуль»
Рис. 6. Внешний вид главного окна программы БД «Потенциально опасные объекты энергетики»
Таблица 2
Схема расчета результатов, по строке для каждого фактора, в порядке убывания взвешенного риска
Номер Наименование Априорная Признак внеш- Вес фактора Средний Взвешенный риск,
фактора (/) вероятность, % ний / внутрен- риск, % %
ний
0 1 2 3 4 5 6
1 ра Л * 100 г [Л Махг Л * 100 RiskSt [¿еЛ * 100
2
У
Рис. 7. Схема алгоритма пересчета вероятностей в массивах maxr и risk для вопроса с номером n1.
3. Усовершенствована методика оценки риска ЧС на ПООЭ [10].
4. Разработаны модели представления знаний для поддержки принятия решений при создании автоматизированной информационно-управленческой системы безопасности объектов энергетики. Это является одной из составляющих разработки теоретических моделей для прогнозирования опасностей, снижения риска и уменьшения последствий аварий на атомных электростанциях, гидроэлектростанциях, предприятиях топливно-энергетического комплекса, отличающиеся тем, что основаны на применении продукционных правил вывода вероятностного (байесовская система) типа, которые составляют основу
для разработки алгоритмического обеспечения поддержки принятия решений на этапах выявления опасностей и определения возможных сценариев развития аварий на опасных объектах энергетики.
5. Создана база данных опасных объектов энергетики, обеспечивающая исследовательский прототип экспертной системы, которая позволяет на основе байесовского подхода оценить апостериорные вероятности факторов риска для ПООЭ для Северо-западного региона РФ.
6. Создан аппаратно-программный комплекс «Оценка риска чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера на потенциально опасных объектах энергетики», позволяющий существенно сократить
время обработки информации, принятия управленческого решения с учетом этапов ЧС и получить ряд интегральных количественных показателей риска.
Литература
1. Гуменюк В.И. О количественных показателях опасности техногенных аварий [Текст] / В.И. Гуменюк, А.М. Кармишин, В.А. Киреев // Научно-технические ведомости СПбгПу. 2013. № 2(171). С. 281-288.
2. Общие интегральные представления показателей опасности техногенных аварий [Текст] / В.И. Гуменюк, А.М. Кармишин,
B.А. Киреев [и др.] // Безопасность в техносфере. 2013.№ 6.
C. 38-45.
3. Гуменюк В.И. Моделирование риска в различных информационных ситуациях в условиях частичной неопределенности в рамках концепции статистической игры [Текст] / В.И. Гуменюк,
A.Ю. Туманов, Н.Э. Шегеда // Неделя науки СПбПУ: материалы научного форума с международным участием. Лучшие доклады. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2016. С. 389-393.
4. Гуменюк В.И. Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера объектов экономики [Текст] / В. И. Гуменюк, А. Ю. Туманов, И. А. Толочко [и др.] // Неделя науки СПбПУ: материалы научной конференции с международным участием. Институт военно-технического образования и безопасности. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2016. С. 11-14.
5. Гуменюк В.И. Разработка структуры базы знаний «Оценка риска потенциально опасных объектов энергетики» /
B.И. Гуменюк, В.Ю. Попов, А.Ю. Туманов [и др.]// Безопасность в чрезвычайных ситуациях: Сборник научных трудов VII Всероссийской научно-практической конференции. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2015. С. 62-65.
6. Гуменюк В.И. О проблеме количественного учета человеческого фактора при чрезвычайных ситуациях на объектах энергетики [Текст] / В. И. Гуменюк, Б. С. Доброборский, М. Е. Федосов-ский // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия: Наука и образование. 2012. № 3-2(154). С. 249-253.
7. Туманов А.Ю. Обоснование адекватности математической модели оценки риска социо-технических систем [Текст]/ А. Ю. Туманов // Научно-технические ведомости СПбГПУ 2008. № 3(56). С. 66-75.
8. Туманов А.Ю. Модели и алгоритмы представления знаний для прогнозирования опасностей объектов техносферы и защиты от угроз в энергетике [Текст] / А. Ю. Туманов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2011. № 4(135). С. 263-272.
9. Туманов А.Ю. Автоматизированная система количественной оценки риска и безопасности объектов энергетики для
прогнозирования и предотвращения развития аварий [Текст] / А. Ю. Туманов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия: Наука и образование. 2012. № 3-2 (154). С.240-249.
10. Туманов А.Ю. Разработка системы поддержки принятия решения по оценке риска аварий на потенциально опасных объектах [Текст] / А. Ю. Туманов // Научно-технические ведомости СПбГПУ 2013. № 2(171). С. 289-299.
Сведения об авторах
Гуменюк Василий Иванович: д. т. н., проф., Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Петра Великого, зав. каф. «Управление и защита в чрезвычайных ситуациях».
195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29. e-mail: [email protected] SPIN-код — 9387-7543.
Туманов Александр Юрьевич: к. т. н., Санкт-Петербургский государственный политехнический университет Петра Великого, доц. каф. «Управление и защита в чрезвычайных ситуациях».
195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29. e-mail: [email protected] SPIN-код — 9257-1000.
Information about the authors
Gumenyuk, Vasiliy I.: Dr. Sci. (Engineering), Professor, Head of Department of Management and Protection in Emergency Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University. 29 Politekhnicheskaya, St. Petersburg, 195251, Russia. e-mail: [email protected] SPIN-code — 9387-7543.
Toumanov, Aleksandr Yu.: Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor at Department of Management and Protection in Emergency Peter the Great St. Petersburg Politechnic University.
29 Politekhnicheskaya, St. Petersburg, 195251, Russia. e-mail: [email protected] SPIN-KOfl — 9257-1000.
Издания ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ)
Авторы, название URL
Степанов В.В. и др. Совершенствование гражданской обороны в Российской Федерации. Материалы Всероссийского совещания с руководителями федеральных органов исполнительной власти и органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации по проблемам гражданской обороны и защиты населения и X Научно-практической конференции http://elibrary.ru/item.asp?id=23201743
Кулаков И.И. и др. Международная конференция «Проблемы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций в Арктике, включая вопросы подготовки профильных кадров для работы в северных условиях». Материалы конференции. 23-25 сентября 2014 г., Архангельск http://elibrary.ru/item.asp?id=23203029
Трифонова Т.А. и др. Основы моделирования и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера. Комплексный анализ развития фундаментальных природных процессов в земной коре с использованием современных математических методов и информационных технологий. Монография http://elibrary.ru/item.asp?id=23536357
Рыклина М.В. Пресс-секретарь чрезвычайного ведомства. Советы начинающим. Учебное пособие http://elibrary.ru/item.asp?id=22689190
Шапошников С.В. и др. История войсковой части 54277 http://elibrary.ru/item.asp?id=22689166
