CC BY
446
СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ - ТРАНСПОРТУ
УДК 658:562.014:006.354
Р. Р. Габдулхаков, Р. И. Ягудин, А. М. Бахтияров, Е. Н. Елизарьева, Р. В. Марванов
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ РИСКА ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ
Дата поступления: 21.04.2017 Решение о публикации: 10.05.2017
Аннотация
Цель: Проведение многофакторного анализа существующих методов оценки риска на основе разработанных характеристик применимости того или иного метода на этапах оценки риска. С целью обеспечения как промышленной, так и экологической безопасности особую актуальность обрел риск-ориентированный подход как один из эффективных инструментов, использующихся в антикризисном управлении. Методы: При анализе риска опасных производственных объектов в аспекте возникновения чрезвычайных ситуаций необходимо осуществлять анализ в двух основных направлениях - это идентификация риска для правильной организации и проведения превентивных мероприятий защиты и страхования, а также прогнозирование развития последствий реализовавшихся рисков для заблаговременной организации и планирования оперативных мероприятий защиты. В то же время методов оценки риска, подходов и методических основ для расчета на сегодня насчитывается несколько десятков, которые условно делят на пять основных групп: методы наблюдения, вспомогательные методы, анализ сценариев, функциональный анализ, статистические методы. Каждый метод оценки риска обладает своими особенностями, областью применения, учитываемыми параметрами и выражаемыми качественными и количественными характеристиками. Результаты: Из методов оценки риска техническое обслуживание и оценка токсикологического риска исключено, а наиболее эффективными методами установлены: анализ видов и последствий отказов (FMEA) и анализ критичности видов и последствий отказов (FMECA), техническое обслуживание, направленное на обеспечение надежности, анализ влияния человеческого фактора (HRA), анализ дерева событий (ЕТА), анализ уровней защиты (LOPA), структурированный анализ сценариев методом «что, если?» (SWIFT). Практическая значимость: Для обоснованного выбора того или иного метода проведен сравнительный анализ таких методов, на основе которого определены наиболее приемлемые подходы. Полученная сравнительная таблица методов оценки риска практически значима при проведении проектных и исследовательских работ в области прогнозирования и анализа промышленной и экологической опасности.
Ключевые слова: Риск, оценка риска, анализ опасности, идентификация, производственный объект, методы анализа, дерево событий.
Roman R. Gabdulkhakov, postgraduate student, gabdulkhakov.r@yandex.ru; Rinat I. Yagudin, graduate student, alexkombat234@gmail.com; *Askar M. Bakhtiyarov, student, linori@mail.ru (Ufa State Aviation Technical University); Elena N. Elizareva, Ph. D. Eng., A/Prof., elizareva_en@
mail.ru (Bashkir State University, Ufa State Aviation Technical University); Roman V. Marvanov, student, roma_marvanov@mail.ru (Ufa State Aviation Technical University) BENCHMARKING FOR UP-TO-DATE RISK ASSESSMENT METHODS FOR SAFETY ASSURANCE
Summary
Objective: Performing a multiple factor analysis of the existing risk assessment methods based on the developed applicability characteristics for a given method at risk assessment phases. To ensure both industrial and environmental safety, a risk-based approach has become specifically relevant as one of the efficient instruments used in crisis management. Methods: When a risk analysis for hazardous industrial facilities is performed for potential emergencies, such analysis should be done along two primary lines - identifying the risk for preventive protection and insurance measures to be correctly arranged and implemented, as well as forecasting how the consequences of risks actualized will evolve for immediate protective measures to be arranged and planned in good time. At the same time, there are now scores of risk assessment methods, approaches and methodical guidelines for calculation that are notionally divided into five primary groups: observation methods, supplementary methods, scenario analysis, functional analysis, statistical methods. Each risk assessment method has its own specifics, field of use, relevant parameters and qualitative and quantitative characteristics expressed. Results: Maintenance and toxicological risk assessment are excluded from the risk assessment methods, the most efficient methods being identified as follows: Failure mode and effects analysis (FMEA) and Failure mode, effects and criticality analysis (FMECA), maintenance focused on reliability assurance, Human reliability analysis (HRA), Event tree analysis (ETA), Layer of protection analysis (LOPA), Structured what if technique (SWIFT). Practical importance: For making a reasonable choice between the methods, benchmarking for the above methods has been performed on which basis the most acceptable approaches are identified. The resulting risk assessment method comparison table has a practical relevance for design and research work performed in forecasting and analyzing industrial and environmental hazards.
Keywords: Risk, risk assessment, hazard analysis, identification, industrial facility, analysis methods, event tree.
В настоящее время существуют 24 основных метода анализа рисков, каждый из которых имеет специфику, обусловливающую область использования, необходимые ресурсы, применимость на том или ином этапе оценки, например по сравнительному анализу методов оценки риска в области информационной безопасности [1]. При анализе риска опасных производственных объектов в аспекте возникновения чрезвычайных ситуаций (в том числе экологических) следует осуществлять анализ в двух основных направлениях - это идентификация риска для правильной организации и проведения превентивных мероприятий защиты и страхования, а также прогнозирование развития последствий реализовавшихся рисков для заблаговременной организации и планирования оперативных мероприятий защиты [2-5]. В этой связи проведен сравнительный анализ современных методов оценки риска для обоих направлений.
В сегодняшней практике применяют 5 основных групп методов оценки риска [6] (краткое их описание приведено в табл. 1):
• методы наблюдения - к ним относят контрольные листы, предварительный анализ опасностей (РНА);
• вспомогательные методы - к ним относят структурированное интервью и мозговой штурм, метод Дельфи, структурированный анализ сценариев методом «что, если?» (SWIFT), анализ влияния человеческого фактора (HRA);
• анализ сценариев - к ним относят анализ первопричины (RCA), анализ сценариев, оценка токсикологического риска, анализ воздействия на бизнес (BIA), анализ дерева неисправностей (FTA), анализ дерева событий (ЕТА), анализ причин и последствий, причинно-следственный анализ;
• функциональный анализ - к ним относят анализ видов и последствий отказов (FMEA) и анализ критичности видов и последствий отказов (FMECA), техническое обслуживание, направленное на обеспечение надежности, анализ скрытых дефектов, исследование опасности и работоспособности (HAZOP), анализ опасности и критических контрольных точек (НАССР), анализ уровней защиты (LOPA), анализ «галстук-бабочка»;
• статистические методы - к ним относят марковский анализ, моделирование методом Монте-Карло, байесовский анализ и сети Байеса.
Каждый из описанных методов актуален при определенных условиях [7].
ТАБЛИЦА 1. Краткое описание методов оценки риска
Метод оценки риска Краткое описание метода
Контрольные листы Простая форма идентификации риска, позволяющая представить пользователю перечень источников неопределенности, которые необходимо рассмотреть. Пользователи используют ранее разработанный перечень, кодексы (своды правил) и стандарты
Предварительный анализ опасностей (РНА) Простой индуктивный метод анализа, цель которого состоит в идентификации опасности, опасных ситуаций и событий, которые могут нанести вред деятельности, оборудованию или системам организации
Структурированное интервью и мозговой штурм Способ получения набора идей и оценок, ранжируемых командой. Мозговой штурм можно стимулировать путем применения методов интервью «один на один» или «один с группой»
Метод Дельфи Метод получения экспертных оценок, которые могут помочь при идентификации источников и воздействий опасности, количественной оценке вероятности и последствий и общей оценке риска. Это метод обобщения мнений экспертов позволяет провести независимый анализ и голосование экспертов
Структурированный анализ сценариев методом «что, если?» (SWIFT) Система, помогающая группе специалистов идентифицировать риск. Обычно используют на небольших совещаниях. Применяют вместе с методами анализа и оценки риска
Метод оценки риска Краткое описание метода
Анализ влияния человеческого фактора (HRA) Метод исследования воздействия человеческого фактора на систему и оценка ошибок человека, влияющих на работу системы
Анализ первопричины (RCA) Метод анализа произошедших потерь для установления их причин и поиска способов совершенствования системы или процесса предупреждения подобных потерь в будущем. В процессе анализа необходимо исследовать используемые на местах методы управления в момент появления потерь и возможности улучшения управления
Анализ сценариев Метод исследования и идентификации возможных сценариев развития событий путем представления или экстраполяции известных опасных событий и риска в предположении, что каждый из этих сценариев может произойти. Метод может быть использован формально или неформально, анализ может быть качественный или количественный
Оценка токсикологического риска Метод идентификации и анализа опасностей и возможных путей их распространения, позволяет получить информацию об уровне экспозиции и вреда для окружающей среды и полезен при оценке вероятности нанесения такого вреда
Анализ воздействия на бизнес (BIA) Метод позволяет провести анализ риска нарушения (разрушения) ключевых видов деятельности организации и идентифицировать возможности управления этими нарушениями (разрушениями)
Анализ дерева неисправностей (FTA) Метод, в соответствии с которым идентифицируют отказ системы (главное событие) и затем определяют пути его возникновения, которые изображают графически в виде логической древовидной диаграммы. С помощью дерева неисправностей исследуют способы снижения или устранения потенциальных причин/источников неисправности
Анализ дерева событий (ЕТА) Метод, в соответствии с которым для оценки вероятности реализации событий и их перехода в другие события используют индуктивные выводы
Анализ причин и последствий Метод, объединяющий методы дерева неисправностей и дерева событий, позволяющий учесть время запаздывания. В рамках метода могут быть исследованы причины и последствия возникшего события
Причинно- следственный анализ Воздействие может иметь несколько влияющих факторов, которые могут быть сгруппированы в различные категории. Влияющие факторы часто идентифицируют во время проведения мозгового штурма и отображают в форме древовидной структуры или рыбьего скелета
Метод оценки риска Краткое описание метода
Анализ видов и последствий отказов (БМЕЛ) и анализ критичности видов и последствий отказов (БМЕСЛ) Анализ видов и последствий отказов является методом идентификации видов и процесса развития отказа и его последствий. Существует несколько его типов: БМЕЛ проекта (или продукции) и их компонентов, БМЕЛ систем, БМЕЛ процесса (для производственных и сборочных процессов), БМЕЛ технического обслуживания и БМЕЛ программного обеспечения. БМЕЛ может сопровождаться анализом критичности каждого вида отказа, оцениваемого по качественной, количественной или смешанной шкале (БМЕСЛ). Анализ критичности видов и последствий отказов может быть основан на оценке вероятности того, что исследуемый вид отказа приведет к отказу системы или уровню риска, соответствующего данному виду отказа, или преимущественного риска
Техническое обслуживание, направленное на обеспечение надежности Метод идентификации и внедрения политики технического обслуживания, направленной на достижение результативности и эффективности требуемых безопасности, надежности и экономичности работы оборудования
Анализ скрытых дефектов Метод идентификации скрытых ошибок проекта. Для выявления скрытых отказов используют специальное оборудование, программное обеспечение или интегрированные способы проверки, которые могут вызвать возникновение неблагоприятного события или приостановить благоприятное событие. Эти события не должны быть вызваны отказом компонентов, которые носят случайный характер, и их трудно обнаружить во время испытаний системы. Скрытые отказы могут привести к нарушениям функционирования системы, сбоям при выполнении программы и даже смерти или травмам персонала
Исследование опасности и работоспособности (ИЛ70Р) Общий процесс идентификации потенциальных опасностей, направленный на выявление возможных слабых мест или отклонений способов выполнения работ (предполагаемых или предназначенных). Метод основан на использовании системы управляющих слов. При этом также оценивают критичность выявленных отклонений
Анализ опасности и критических контрольных точек (НАССР) Система предупреждающих действий, направленных на обеспечение качества продукции, надежности и безопасности процессов, на основе применения мониторинга и измерений специфических характеристик, которые должны находиться в установленных границах (критические контрольные точки)
Анализ уровней защиты (ЬОРА) Метод позволяет оценить средства управления и их эффективность. (Метод называют анализом барьеров.)
Метод оценки риска Краткое описание метода
Анализ «галстук-бабочка» Простой схематический способ описания и анализа путей реализации риска (от опасности до последствий и результатов), а также анализа методов управления. В данном методе объединены логика дерева неисправностей, с помощью которого проводят анализ причин события, и дерева событий, с помощью которого анализируют последствия
Марковский анализ Марковский анализ иногда называют анализом состояний, его обычно используют при анализе сложных восстанавливаемых систем, которые могут находиться в различных состояниях, включая состояния с ухудшенными характеристиками работоспособности
Моделирование методом Монте-Карло Моделирование методом Монте-Карло используют для установления изменений системы, возникающих в результате изменений входных данных системы с учетом распределения входных данных и их связи с выходными данными. Анализ может быть применен для модели, определяющей взаимосвязь входных и выходных данных. Входные данные могут быть описаны как случайные величины соответствующими распределениями и присущей им неопределенностью. Для оценки риска обычно используют треугольные или бета-распределения
Байесовский анализ и сети Байеса Статистическая процедура, использующая для оценки вероятности результатов априорное распределение данных. Точность результатов байесовского анализа зависит от точности априорного распределения. Байесовская сеть моделирует причинно-следственные связи на основе анализа вероятностных соотношений входных данных и результатов
Для сравнительной оценки применимости методов приведены два аспекта влияния - основные факторы, характеристики и свойства самих методов, а также их возможность использования и эффективность для разных этапов оценки.
С целью дальнейшего ранжирования методов для каждого фактора по каждому методу присвоен соответствующий уровень фактора: высокий, средний или низкий (табл. 2).
Кроме того, вторым аспектом влияния является применимость метода на том или ином этапе оценки риска, например, для оценки состояния опасных объектов [7-9]. Соответственно классификация методов связана с этапами процесса оценки риска [10-13]:
- идентификация риска;
- анализ последствий реализации риска;
- качественная, смешанная или количественная оценка вероятностных характеристик риска [14];
- оценка эффективности существующих средств управления [15];
- количественная оценка уровня риска [14, 15];
- сравнительная оценка риска [15].
Для каждого этапа процесса оценки риска применимость метода оценки риска определяется по шкале: строго применим, применим и не применим (табл. 2).
ТАБЛИЦА 2. Сравнительная таблица методов оценки риска по критериям
Наименование метода оценки риска Факторы, влияющие на выбор методов оценки риска Характеристика применимости метода на этапах оценки риска
Не-обходимые ресурсы и воз-мож-ности Неопреде-лен-ность Сложность метода Ко-личе-ствен- ные выходные данные Иден-тифи-кация риска Анализ последствия риска Ве-роят-ност-ные харак-тери-стики Уровень риска Сравни-тельная оценка риска
Контрольные листы Низкие Низкая Низкая Нет Да Нет Нет Нет Нет
РНА Низкие Высокая Средняя Нет Да Нет Нет Нет Нет
Структурированное интервью и мозговой штурм Низкие Низкая Низкая Нет Да Нет Нет Нет Нет
Метод Дельфи Средние Средняя Средняя Нет Да Нет Нет Нет Нет
SWIFT Средние Средняя Любая Нет Да Да Да Да Да
HRA Средние Средняя Средняя Да Да Да Да Да Возможно
RCA Средние Низкая Средняя Нет Нет Да Да Да Да
Анализ сценариев Средние Высокая Средняя Нет Да Да Возможно Возможно Возможно
Оценка токсикологического риска Высокие Высокая Средняя Да Да Да Да Да Да
BIA Средние Средняя Средняя Нет Возможно Да Возможно Возможно Возможно
FTA Высокие Высокая Средняя Да Возможно Нет Да Возможно Возможно
Наименование метода оценки риска Факторы, влияющие на выбор методов оценки риска Характеристика применимости метода на этапах оценки риска
Не-обходимые ресурсы и воз-мож-ности Неопреде-лен-ность Сложность метода Ко-личе-ствен- ные выходные данные Иден-тифи-кация риска Анализ последствия риска Ве-роят-ност-ные харак-тери-стики Уровень риска Сравни-тельная оценка риска
ЕТА Средние Средняя Средняя Да Возможно Да Возможно Возможно Нет
Анализ причин и последствий Высокие Средняя Высокая Да Возможно Да Да Возможно Возможно
Причинно- следственный анализ Низкие Низкая Средняя Нет Да Да Нет Нет Нет
БМЕЛ и БМЕСЛ Средние Средняя Средняя Да Да Да Да Да Да
Техническое обслуживание, направленное на обеспечение надежности Средние Средняя Средняя Да Да Да Да Да Да
Анализ скрытых дефектов Средние Средняя Средняя Нет Возможно Нет Нет Нет Нет
ИЛ70Р Средние Высокая Высокая Нет Да Да Возможно Возможно Возможно
НАССР Средние Средняя Средняя Нет Да Да Нет Нет Да
ЬОРА Средние Средняя Средняя Да Возможно Да Возможно Возможно Нет
Анализ «галстук- бабочка» Средние Высокая Средняя Да Нет Возможно Да Да Возможно
Марковский анализ Высокие Низкая Высокая Да Возможно Да Нет Нет Нет
Моделирование методом Монте-Карло Высокие Низкая Высокая Да Нет Нет Нет Нет Да
Байесовский анализ и сети Байеса Высокие Низкая Высокая Да Нет Да Нет Нет Да
Анализ табл. 1, 2 и учет балльной оценки экспертов показал, что наиболее эффективными методами являются FMEA и FMECA, техническое обслуживание, направленное на обеспечение надежности, HRA, ЕТА, LOPA, SWIFT.
Из выявленных наиболее эффективных методов оценки риска техническое обслуживание и оценка токсикологического риска исключаются, так как первый относится к оперативным практикам предприятий и не свойственен для научных исследований, а второй специфичен для предприятий химической отрасли или опасных производственных объектов с обращающимися на них химическими веществами.
Библиографический список
1. Баранова Е. К. Методики анализа и оценки рисков информационной безопасности / Е. К. Баранова // Образовательные ресурсы и технологии. - 2015. - № 1 (9). - С. 73-79.
2. Манякова Г. М. Риск-анализ эксплуатации резервуарных парков на основе методов системного анализа / Г. М. Манякова, В. В. Акшенцев, Т. Р. Юсупов, Р. Р. Габдулхаков, А. Н. Елизарьев // Сб. материалов VIII Междунар. науч.-практич. конференции «Актуальные проблемы социально-экономической и экологической безопасности Поволжского региона». - Казань : ИД «Мир без границ», 2016. - С. 74-78.
3. Аксенов С. Г. Развитие методических основ оценки риска ЧС в резервуарных парках с использованием методов системного анализа / С. Г. Аксенов, А. Н. Елизарьев, Г. М. Манякова, Р. Р. Габдулхаков, Л. Ю. Кияшко, В. В. Акшенцев // Успехи современного естествознания. - 2016. - № 2-0. - С. 131-136.
4. Елизарьев А. Н. Оценка антропогенного воздействия на гидроэкологический режим водных объектов (на примере р. Белой) : дис. на соискание учен. степени канд. геогр. наук, специальность 25.00.36 - Геоэкология (по отраслям) / А. Н. Елизарьев. - Уфа : Уфим. гос. авиац. техн. ун-т, 2007. - 185 с.
5. Титова Т. С. Комплексная оценка влияния новых природозащитных технологий на геоэкологическую обстановку : дис. на соискание учен. степени докт. техн. наук, специальность 25.00.36 - Геоэкология (по отраслям) / Т. С. Титова. - СПб. : ПГУПС, 2005. -330 с.
6. Булгакова В. В. Обзор методов оценки риска опасных производственных объектов / В. В. Булгакова, Р. Р. Габдулхаков, Г. А. Кадырова // Новая наука : Проблемы и перспективы. - 2017. - Т. 1, № 2. - С. 57-61.
7. Елизарьев А. Н. Методика оперативной оценки риска возникновения чрезвычайной ситуации на объектах нефтепродуктообеспечения в зоне проявления карстовых процессов / А. Н. Елизарьев, Р. Р. Габдулхаков, Р. Г. Ахтямов // Электрон. науч. журн. «Нефтегазовое дело». - 2012. - № 2. - С. 15.
8. Титова Т. С. Разработка методических основ определения и оценки состояния потенциально опасных объектов / Т. С. Титова, Р. Г. Ахтямов, Г. А. Бухарбаева // Современные проблемы науки и образования. - 2015. - № 1-1. - С. 342.
9. Ахтямов Р. Г. Разработка методики выявления потенциально опасных объектов / Р. Г. Ахтямов, Н. С. Сенюшкин, А. В. Суханов // Вестн. Воронеж. гос. техн. ун-та. -2011. - Т. 7, № 5. - С. 192-197.
10. ГОСТ Р 51901.23-2012. «Менеджмент риска. Реестр риска. Руководство по оценке риска опасных событий для включения в реестр риска». - М. : Стандартин-форм, 2014.
11. Гордон Б. Г. Об использовании понятия риска в различных отраслях промышленности / Б. Г. Гордон // Вестн. Госатомнадзора России.- 2003. - № 1. - С. 3-7.
12. Рябинин И. А. Надежность и безотказность структурно-сложных систем / И. А. Рябинин. - СПб. : Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2007. - 276 с.
13. Dependability Workshop. IEC/TC56. London, England. - 2006-09-13. - URL : http://tc56.iec.ch/action/presentation/LondonPresentation20060913.pdf (дата обращения : 12.04.2017).
14. Красногорская Н. Н. Концептуальные основы оценки экологического риска деградации речных экосистем при осуществлении водопользования / Н. Н. Красногорская, Т. Б. Фащевская, А. Н. Елизарьев, Т. А. Рогозина // Безопасность жизнедеятельности. -2006. - № 11. - С. 23-29.
15. Рябинин И. А. Логико-вероятностный анализ и его современные возможности / И. А. Рябинин // Биосфера. - 2010. - Т. 2, № 1. - С. 23-28.
References
1. Baranova E. K. Metodiki analiza i ocenki riskov informacionnoy bezopasnosti [Information security analysis methods and risk assessment]. Educational Resources and Technologies, 2015, no. 1 (9), pp. 73-79. (In Russian)
2. Manyakova G. M., Akshencev V. V., Yusupov T. R., Gabdulkhakov R. R. & Eliza-rev A. N. Risk-analiz ekspluatacii rezervuarnykh parkov na osnove metodov sistemnogo analiza [Risk analysis of operating tank farms based on systems analysis methods]. Information package for 8th International Research-to-Practice Conference "Challenging issues of socioeconomic and environmental safety in the Volga region". Kazan, Mir bez Granicz Publ. house, 2016, pp. 74-78. (In Russian)
3. Aksenov S. G., Elizarev A. N., Manyakova G. M., Gabdulkhakov R. R., Kiyashko L. Yu. & Akshencev V. V. Razvitie metodicheskikh osnov ocenki riska ChS v rezervuarnykh parkakh s ispolzovaniem metodov sistemnogo analiza [Development of methodical guidelines for emergency risk assessment for tank farms using systems analysis methods]. Advances in Current Natural Sciences, 2016, no. 2-0, pp. 131-136. (In Russian)
4. Elizarev A. N. Ocenka antropogennogo vozdeystviya na gidroekologicheskiy re-zhim vodnykh obektov (na primere r. Beloy) [Assessment of the human impact on hydroecologi-cal conditions of waterbodies (as exemplified by the Belaya river)]. Ph. D. thesis in Geography. Ufa, Ufa State Aviation Technical University Publ., 2007, 185 p. (In Russian)
5. Titova T. S. Kompleksnaya ocenka vliyaniya novykhprirodozashchitnykh tekhnologiy na geoekologicheskuyu obstanovku [Comprehensive assessment of the effect of new environment protection technologies on geoecological conditions]. D. Eng. thesis. Saint Petersburg, PGUPS Publ., 2005, 330 p. (In Russian)
6. Bulgakova V. V., Gabdulkhakov R. R. & Kadyrova G. A. Obzor metodov ocenki riska opasnykh proizvodstvennykh obektov [An overview of risk assessment methods for hazardous industrial facilities]. New science: Problems and prospects, 2017, vol. 1, no. 2, pp. 57-61. (In Russian)
7. Elizarev A. N., Gabdulkhakov R. R. & Akhtyamov R. G. Metodika operativnoy ocenki riska vozniknoveniya chrezvychaynoy situacii na obektakh nefteproduktoobespecheniya v zone proyavleniya karstovykh processov [Methods for immediate emergency risk assessment for oil product supply facilities in the karst process occurrence area]. Oil and Gas Business, Electronic journal, 2012, no. 2, p. 15. (In Russian)
8. Titova T. S., Akhtyamov R. G. & Bukharbaeva G.A. Razrabotka metodicheskikh osnov opredeleniya i ocenki sostoyaniya potencialno-opasnykh obektov [Development of methodical guidelines for identifying and assessing potentially hazardous facilities' conditions]. Modern problems of science and education, 2015, no. 1-1, p. 342. (In Russian)
9. Akhtyamov R. G., Senyushkin N. S. & Sukhanov A. V. Razrabotka metodiki vyyav-leniya potencialno opasnykh obektov [Development of identification methods for potentially hazardous facilities]. Proceedings of Voronezh State Technical University, 2011, vol. 7, no. 5, pp. 192-197. (In Russian)
10. GOSTR 51901.23-2012. Menedzhment riska. Reestr riska. Rukovodstvo po ocenke riska opasnykh sobytiy dlya vklyucheniya v reestr riska [GOSTR 51901.23-2012. Risk management. Risk register. Guide on assessment of hazards risk for inclusion in risk register]. Moscow, Standartinform Publ., 2014. (In Russian)
11. Gordon B. G. Ob ispolzovanii ponyatiya riska v razlichnykh otraslyakh promyshlen-nosti [On use of the risk concept in various industries]. Proceedings of Gosatomnadzor of Russia, 2003, no. 1, pp. 3-7. (In Russian)
12. Ryabinin I. A. Nadezhnost i bezotkaznost strukturno-slozhnykh sistem [Reliability and fail-safe operation of structurally complex systems]. Saint Petersburg, Saint Petersburg University Publ., 2007, 276 p. (In Russian)
13. Dependability Workshop. IEC/TC56. London, England, 2006-9-13. - URL: http://tc56. iec.ch/action/presentation/LondonPresentation20060913.pdf (accessed: 12.04.2017).
14. Krasnogorskaya N. N., Fashchevskaya T. B., Elizarev A. N. & Rogozina T.A. Kon-ceptualnye osnovy ocenki ekologicheskogo riska degradacii rechnykh ekosistem pri osu-shchestvlenii vodopolzovaniya [The conceptual basis for ecological degradation risk assessment for river ecosystems during the process of water use]. Life safety, 2006, no. 11, pp. 23-29. (In Russian)
15. Ryabinin I. A. Logiko-veroyatnostnyy analiz i ego sovremennye vozmozhnosti [Probabilistic logic and its current possibilities]. Biosphere, 2010, vol. 2, no. 1, pp. 23-28. (In Russian)
ГАБДУЛХАКОВ Роман Радикович - аспирант, gabdulkhakov.r@yandex.ru; ЯГУДИН Ринат Ис-ламович - магистрант, alexkombat234@gmail.com; *БАХТИЯРОВ Аскар Миниянович - студент, linori@mail.ru (Уфимский государственный авиационный технический университет); ЕЛИЗАРЬЕВА Елена Николаевна - канд. техн. наук, доцент, elizareva_en@mail.ru (Башкирский государственный университет, Уфимский государственный авиационный технический университет); МАРВАНОВ Роман Валерьевич - студент, roma_marvanov@mail.ru (Уфимский государственный авиационный технический университет).
© Габдулхаков Р. Р., Ягудин Р. И., Бахтияров А. М., Елизарьева Е. Н., Марванов Р. В., 2017
