Оглавление

1. Методы оценки вероятности неблагоприятных событий . 3

1.1. Метод построения деревьев событий. 3

1.2. Метод «События — последствия». 3

1.3. Метод деревьев отказов. 3

1.4. Методы индексов опасности. 3

2. Определение вероятности воздействия опасных факторов пожара (ОФП) 3

Заключение. 3

Список используемой литературы.. 3

Введение

Оценка риска — это этап анализа риска, имеющий целью оп­ределить его количественные характеристики: вероятность насту­пления неблагоприятных событий и возможный размер ущерба (рис.1). Можно выделить три основных метода оценки риска для конкретных процессов:

• анализ статистических данных по неблагоприятным событиям, имевшим место в прошлом;

• теоретический анализ структуры причинно-следственных свя­зей процессов;

• экспертный подход.

Рис.1. Общая схема процесса количественной оценки риска

Используя имеющиеся статистические данные, можно оценить и вероятность возникновения неблагоприятных событий, и размеры ущерба. Этот метод подходит для частых и однородных событий.

Для редких и уникальных событий, например крупных аварий, не имеющих репрезентативной статистики, используется теоретиче­ский анализ системы, имеющий целью выявить возможный ход раз­вития событий и определить их последствия. Условно такой метод можно назвать сценарным подходом, поскольку итогом рассмотре­ния процесса в этом случае является построение цепочек событий, связанных причинно-следственными связями, для каждой из кото­рых определена соответствующая вероятность. В начале цепочки стоит группа исходных событий, называемых принтами, в конце — группа событий, называемых последствиями.

Существует ряд принципиальных сложностей, связанных с оценкой риска при помощи сценарного подхода. Используемые математические модели и методы для расчета последствий аварий и отказов оборудования содержат внутри себя значительную неоп­ределенность, связанную с большой сложностью моделируемых объектов и недостаточным знанием путей развития неблагоприят­ных процессов. Поэтому большое значение для разработки страте­гии управления рисками крупных производственных предприятий и повышения точности расчетов имеет создание баз данных по от­казам элементов оборудования, проработка различных вариантов и создание базы данных по сценариям развития аварий, а также по­вышение качества сбора первичной статистической информации.

1. Методы оценки вероятности неблагоприятных событий

Среди методов оценки вероятности наступления небла­гоприятных событий наиболее известными являются следующие:

• метод построения деревьев событий;

• метод «События — последствия»;

• метод деревьев отказов;

• метод индексов опасности.

•

1.1. Метод построения деревьев событий

Метод построения деревьев событий — это графический способ прослеживания последовательности отдельных возможных инцидентов, например отказов или неисправностей каких-либо элементов технологического процесса или системы, с оценкой ве­роятности каждого из промежуточных событий и вычисления суммарной вероятности конечного события, приводящего к убыт­кам.

Дерево событий строится, начиная с заданных исходных собы­тий, называемых инцидентами. Затем прослеживаются возможные пути развития последствий этих событий по цепочке причинно- следственных связей в зависимости от отказа или срабатывания промежуточных звеньев системы.

В качестве примера такого анализа рассмотрим построение дерева событий для случая развития аварии в виде пожара или взрыва на компрессорной станции (КС) магистрального газопро­вода. Исходным событием при этом является утечка газа вслед­ствие нарушения уплотнений аппаратуры или разрыва трубо­провода.

Предположим, что в данном случае функционирует простей­шая схема предупреждения пожара, состоящая из четырех после­довательных звеньев — систем: контроля утечки газа; авто­матического прекращения подачи газа в поврежденный участок трубопровода'; аварийной вентиляции; взрыво- и пожарозащиты (рис.2).

Все элементы схемы развития аварии обозначены в верхней части рисунка в соответствующей последовательности. На каж­дом шаге развития событий рассматриваются две возможности: срабатывание системы (верхняя ветвь дерева) или отказ (нижняя ветвь). Предполагается, что каждое последующее звено срабаты­вает только при условии срабатывания предыдущего. Около каж­дой ветви указывается вероятность отказа (Р), либо вероятность срабатывания (1-Р). Для независимых событий вероятность реа­лизации данной цепочки определяется произведением вероятно­стей каждого из событий цепочки. Полная вероятность событий указывается в правой части диаграммы. Поскольку вероятности отказов, как правило, очень малы, а вероятность срабатывания есть 1-Р, то для всех верхних ветвей в данном примере вероят­ность считается приблизительно равной 1.

Построение дерева событий позволяет последовательно про­следить за последствиями каждого возможного исходного события и вычислить максимальную вероятность главного (конечного) со­бытия от каждого из таких инцидентов. Основное при этом — не пропустить какой-либо из возможных инцидентов и учесть все промежуточные звенья системы.

Срабатывание

Срабатывание 1-P_f

Срабатывание 1- P_d

1-P_c

Начальное Срабатывание

событие 1-P_b P_f Р_a Pf

Отказ

Р_a P_d Р_a P_d

Отказ

P_c Р_a P_c

Отказ

P_b Р_a P_b

Отказ

Рис.2. Общая схема развития аварии и построение соответствующего ей дерева событий

Конечно, такой анализ может дать достоверный результат ве­роятности главного события только в том случае, если достоверно известны вероятности исходных и промежуточных событий. Но это и непременное условие любого вероятностного метода.

Анализ риска может происходить и в обратную сторону — от известного последствия к возможным причинам. В этом случае мы получим одно главное событие у основания дерева и множество возможных причин (инцидентов) в его кроне. Такой метод называ­ется деревом отказов и фактически представляет собой инверсию рассмотренного здесь дерева событий. Оба метода являются вза­имно дополняющими друг друга.

1.2. Метод «События — последствия»

Метод «События — последствия» (СП-метод; в англоязыч­ной литературе имеет название HAZOR — Hazard and Operability Research) — это тот же метод деревьев событий, но только без ис­пользования графического изображения цепочек событий и оценки вероятности каждого события. По существу, это критический ана­лиз работоспособности предприятия с точки зрения возможных неисправностей или выхода из строя оборудования, который на этапе проектирования широко используется в промышленности. Основная идея — расчленение сложных производственных систем на отдельные более простые и легче анализируемые части. Каждая такая часть подвергается тщательному анализу с целью выявить и идентифицировать все опасности и риски.

В рамках рассматриваемого метода процесс идентификации риска разделяется на четыре последовательных этапа, на каждом из которых следует ответить на свой ключевой вопрос:

1- й этап — каково назначение исследуемой части установки или процесса?

2- й этап — в чем состоят возможные отклонения от нормаль­ного режима работы?

3- й этап — в чем причины отклонений?

4- й этап — каковы последствия отклонений?

Сначала следует выделить одну из частей установки или про­цесса и определить ее назначение. Очевидно, что это ключевой момент, поскольку, если назначение установлено неточно, то и от­клонения параметров от нормального режима работы нельзя уста­новить точно. Исследование выполняется последовательно для каждой части установки. В целях обеспечения достоверности и полноты анализа необходимо, чтобы такая работа выполнялась группой специалистов-практиков, а не одним человеком.

После того как определены назначение и условия нормально­го функционирования всех частей установки или процесса, необ­ходимо перечислить возможные отклонения параметров от нормальных проектных значений. Перечень отклонений — это и есть, по существу, основное ядро исследований. Чтобы структу­рировать перечень отклонений, используются специальные клю­чевые слова.

Следующий шаг — составление перечня причин каждого от­клонения. Необходимо перечислить все возможные причины, а не только наиболее вероятные или те, которые имели место в про­шлом.

И, наконец, составляется перечень последствий возможных от­клонений параметров или режимов. Анализ последствий позволяет разработать различные меры безопасности. Эти меры часто начи­нают осуществляться уже в процессе анализа риска, не дожидаясь пока закончится все исследование.

Первый этап — определение назначения устройства. Проил­люстрируем использование СП-метода на простом примере. Рас­смотрим подземную емкость для хранения топлива для автомобилей. Емкость оборудована насосом, вентилями и клапа­нами, а также уровнемером. Схема всего оборудования приведена на рис. 5.3, на котором изображен подземный бак, из которого то­пливо подается на поверхность при помощи насоса. Насос включа­ется, когда наконечник бензошланга вынимается из гнезда шлангодержателя. Такая схема устройства характерна для боль­шинства бензоколонок.

Рис.3. Пример использования СП-метода (схема установки для заправки автомобилей)

Первым делом необходимо выяснить назначение установки. В нашем случае назначением является подземное хранение бензина и использование его для заправки автотранспорта. Теперь следует составить карточку, в которой будут указаны возможные отклоне­ния параметров, возможные причины таких отклонений, послед­ствия и необходимые меры безопасности, а также ключевое слово, которое должно предупредить об отклонениях от проектного ре­жима работы системы.

Прежде чем говорить о ключевом слове, группа исследовате­лей должна решить, какие особенности системы она собирается исследовать. В нашем примере необходимо определить, что имен­но представляет здесь интерес: поток топлива через систему, дав­ление или какие-либо другие ее характеристики. Большинство установок и систем в процессе работы характеризуется различны­ми параметрами. Такими параметрами могут быть поток, объем, температура, давление и другие, отклонение значений которых от нормы может привести к аварии или к невыполнению установкой своего назначения, а следовательно, к убыткам. Все важные для анализа характеристики системы должны быть приняты во внима­ние.

В рассматриваемом случае основная характеристика, которую необходимо исследовать, это поток бензина из емкости в автомо­биль.

Второй этап — выявление отклонений. Итак, в нашем случае назначение системы — создание потока бензина. Теперь следует выбрать ключевые слова. Примеры таких слов представлены в табл.1.

Таблица.1

Описание ключевых слов, используемых в СП-методе

Ключевые слова, перечисленные в табл..1., предназначены для того, чтобы подсказать пользователю системы различные воз­можные ситуации, с которыми он может столкнуться в процессе ее эксплуатации.

Третий этап — анализ причин и последствий. После того как назначение системы определено, следует установить все, что мо­жет произойти с ней неприятного. Каждая возможная причина должна быть пронумерована, и под этим номером должны быть указаны возможные последствия и меры, которые необходимо принять.

Этот метод подходит как для действующего предприятия, так и для стадии проектирования любой системы или процесса. Группа проектировщиков вместе с риск-менеджером может подробно ис­следовать все варианты еще до того, как начнется изготовление установки.

Очень важно быть уверенным, что ничего не пропущено. Если система сложная, т.е. состоит из множества компонентов, напри­мер, клапанов, баков, трубопроводов и т.д., то очень трудно что- либо не пропустить. Чтобы избежать этого, полезно вести специ­альную контрольную карточку потоков, которая будет служить руководством и проводником в процессе исследований. Образец такой карточки показан в табл.2.

В этой карточке просто отмечаются различные этапы исследо­вания, и использование ее позволяет уменьшить возможность пропустить какую-нибудь секцию установки или процесса. После того как весь процесс анализа завершен, на карточке делается по­метка, что все секции и части системы проверены. Полезно завести специальный дневник, в котором будет отмечаться выполнение мер по предотвращению нежелательных событий и поломок.

Таблица .2

Карточка контроля потоков

Общая схема последовательности этапов исследования риска при помощи СП-метода представлена на рис.4.

Преимущества рассматриваемого метода можно кратко сфор­мулировать в виде следующих выводов.

1. Возможные риски выявляются очень детально. Маловероят­но, что при таком подходе можно что-либо существенное упус­тить, при условии, что исследование выполняется компетентными специалистами.

2. Метод позволяет также подробно проанализировать отдель­ные части или секции сложной системы, что едва ли можно дос­тичь без ее предварительного структурирования.

1. Составление схемы установки и разделение ее на отдельные небольшие части или секции

2. Подготовка списка с колонками ключевых слов, отклонений, причин, последствий и мер

3. Сбор общей информации обо всей установке и ее отдельных частях и секциях

4. Выбор параметров, подлежащих исследованиям,

например, поток, температура, давление

5. Выбор одной части или секции

6. Применение первого ключевого слова

7. Перечень всех отклонений

8. Перечень всех причин

9. Перечень всех последствий

10. Перечень всех мер

11. Повторение пунктов 7—10 для всех отклонений

12. Повторение пунктов 6—11 для всех ключевых

слов

13. Отметка о завершении исследований части или секции системы

14. Повторение пунктов 5—13 для всех частей и

секций

15. Повторение пунктов 4—14 для любого другого

свойства или параметра

16. Выход из исследования

Рис.4 Общая схема последовательности этапов анализа риска при помощи СП-метода

Главный недостаток метода заключается в значительных за­тратах времени на проведение полного комплекса исследований Причем это не только затраты времени риск-менеджера, но и теx специалистов, которые привлекаются к работе. В результате по­добные исследования обходятся довольно дорого.

Второй недостаток связан с методологией анализа. Для того чтобы нарисовать схему установки, часто ее необходимо упростить. Но при этом упускаются некоторые детали, так что всегда существует опасность исключить из рассмотрения некоторые аспекты риска.

1.3. Метод деревьев отказов

Следующий метод анализа риска, который мы рассмотрим, но­сит название дерева отказов. Это графическое представление всей цепочки событий, последствия которых могут привести к некото­рому главному событию. Иначе говоря, определяются пути, по ко­торым отдельные индивидуальные события могут в результате их комбинированного воздействия привести к потенциально опасным ситуациям. В последние десятилетия этот метод получил широкое распространение во многих отраслях промышленности во всем мире. Применяется он также и для анализа предпринимательских и инвестиционных рисков.

Как уже упоминалось, алгоритм исследования при использова­нии деревьев отказов обратен таковому при использовании метода деревьев событий.

Рассмотрим для примера процесс, типичный для химического производства. Пусть на предприятии имеется автоматическая ус­тановка синтеза химических веществ (ее общая схема показана на рис.5). Сырьевые материалы поступают в бункер, изображенный в верхней части схемы, где частично перерабатываются, т.е. может производиться их растворение, сжижение, испарение или переход в другие фазовые состояния. Из бункера они поступают по ленточ­ному транспортеру в следующую установку (сборник) и подверга­ются следующей стадии переработки. Затем сырье засасывается в бак, где к нему добавляются химические присадки. Бак оборудован предохранительным клапаном давления. После завершения про­цесса вся смесь поступает через выпускную трубу на следующую стадию процесса.

В бак с одного конца всасывается сырье, с другой его сторо­ны подаются химикалии, а затем смесь выкачивается насосом. Хотя бак оборудован предохранительным клапаном давления, но все же можно представить себе ситуацию, при которой может случиться взрыв. В простейшем случае это может произойти, ес­ли увеличится давление смеси в баке, а предохранительный кла­пан не сработает.

Рис.5. Пример использования метода дерева отказов (система синтеза химических веществ)

Рассмотрим такой вариант, как простое дерево отказов. Со­бытие взрыва — это вершина дерева, а два события, которые могут привести к взрыву, это ветви дерева. Эти события связаны с вер­шиной дерева «калиткой» — условием «н», поскольку, чтобы взрыв произошел, должны одновременно произойти оба эти собы­тия.

Часто бывает так, что одно или другое из нескольких событий может вызвать следующее по цепочке событие, поэтому кроме ус­ловия «и» должно использоваться и условие «или». Например, в баке может повыситься давление, если или отказывает насос (и частицы резины не отсасываются из бака), или бак чрезмерно за­гружен сырьевыми материалами. Каждое из этих событий может привести к повышению давления в баке.

Дерево отказов строится следующим образом.

· Рассматриваемое главное событие изображается на вершине.

· При построении дерева логическая схема отталкивается от главного события. Исходная точка — это не причины, привед­шие к событию, а оно само. И только задав событие, можно на­чинать исследование возможных причин его появления.

· Ветви дерева представляют собой все пути, по которым собы­тие может реализоваться, а связь между исходными событиями и главным событием осуществляется через «калитку», или ус­ловие.

· В качестве таких «калиток» могут использоваться либо «м», ли­бо «млн», других возможностей не существует. «Калитки» пред­ставляют собой логические условия, которые выбираются исходя из «здравого смысла» работы системы.

Введем вероятности для отдельных ветвей системы. На рис.6. указаны вероятности увеличения давления и отказа насоса. Обыч­но вероятность события задается за период, равный году, и здесь указана вероятность повышения давления 2 раза в год. Это резуль­тат усреднения наблюдений за работой насосов такого типа в те­чение многих лет. Однако взрыв не будет иметь место при каждом повышении давления, поскольку предохранительный клапан, если он исправен, сбросит излишнее давление. Взрыв произойдет толь­ко в том случае, когда предохранительный клапан не сработает и давление повысится. Это обстоятельство указано на схеме дерева отказов условием «и». Пусть вероятность отказа клапана оценива­ется значением 1 х 10^-4 /год.

Два события — повышение давления и отказ предохранитель­ного клапана — соединены условием «и», поскольку они должны произойти одновременно, чтобы вызвать взрыв. Риск того, что оба они произойдут одновременно, равен произведению вероятностей этих двух исходных событий. События, связанные условием «и», перемножаются, а события, связанные условием «или», складыва­ются. Результат перемножения дает вероятность, что повышение давления и отказ предохранительного клапана произойдут одно­временно. Этот результат показан на рис..6, где указано, что ве­роятность взрыва составляет 0,0002/год. Далее необходимо решить, приемлем ли для системы такой риск или нет.

В построенном дереве отказов используется также связь «или» с указанием значений вероятностей. Из рис..6. следует, что насос выходит из строя в среднем раз в два года, или 0,5/год. Чрезмерная загрузка бака может произойти в среднем раз каждые восемь ме­сяцев, т.е. 1,5/год. Давление повысится, если или насос выйдет из строя, или загрузка бака будет чрезмерной, поэтому связь между исходными событиями определяется условием «или». Поэтому, как уже было сказано, вероятность промежуточного события — по­вышения давления — определяется сложением вероятностей двух исходных событий, т.е. она равна 2/год.

Итак, на рисунке показано главное событие — взрыв бака, ко­торое поставлено на вершину дерева. Оно может случиться, если произойдут одновременно оба предыдущих события: повышение давления и отказ предохранительного клапана. Давление повысит­ся, если или насос выйдет из строя, или загрузка в баке окажется чрезмерной. Вероятности этих событий отражены на рисунке, где указано также, что главное событие может произойти с вероятно­стью 0,0002/год. Метод деревьев отказов применяется во многих отраслях промышленности и имеет большое практическое значение.

Дерево отказов может быть также использовано для анализа чувствительности отдельных событий к отклонениям пара­метров системы или для выявления тех частей системы, кото­рые вносят наибольший вклад в суммарный рнск наступления неблагоприятных событий. Например, замена предохранитель­ного клапана, вероятность отказа которого составляет 10^-4 , на мо­дернизированный клапан, у которого вероятность отказов 1 х 10^-5 , приведет к тому, что риск взрыва бака снизится с 2 х 10^-4 до 2 х 10^-5 . Таким образом, модернизация клапана позволяет снизить главный риск рассматриваемой системы, т.е. риск взрыва бака.

В рассматриваемом примере снизить риск можно также путем уменьшения вероятности повышения давления, например заменить насос другим, более надежным, с более низкой вероятностью по­ломки. Пусть у нового насоса вероятность выхода из строя равна 0,25/год, т.е. в 2 раза ниже, чем у первого насоса. Если установить такой насос, то давление может увеличиться с частотой в среднем 1,75 раз в год (0,25/год + 1,5/год). Тогда риск взрыва бака составит: (1,75/год)(1 х 10^-4 ) = 0,000175/год.

По сравнению с предыдущим вариантом снижение риска не очень существенно. Конечно, здесь следует отметить, что частота поломок насоса снижена только в 2 раза, в то время как частота отказов клапана снижена в 10 раз.

Чтобы сделать сравнение более корректным, можно оценить, насколько уменьшится риск, если снижение вероятности выхода из строя насоса и клапана будет одинаковым, например в 2 раза. Пусть риск отказа клапана составит 0,5 х 10^-4 вместо 1 х 10^-4 . Тогда риск взрыва составит: (2/год)(0,5 х 10^-4 = 0 ,0001/год, или раз в 10 000 лет. Это значение можно теперь сравнить с результатом, который мы получили для снижения риска поломки насоса в два раза. В первом случае снижение менее существенно.

Данный пример показывает, что одинаковые снижения риска различных исходных событий могут давать неодинаковое сниже­ние риска главного события и что дерево отказов обеспечивает ме­ханизм анализа чувствительности безопасности системы к изменениям значений различных параметров.

Наконец, дерево отказов позволяет выявить все пути, которые приводят к главному событию, и, что наиболее важно, дает воз­можность определить минимальное число комбинаций событий, которые могут вызвать главное событие. Производственные про­цессы или технические системы могут иметь несколько различных технологических цепочек, и все они должны быть отражены на графе дерева отказов. Главное событие может индуцироваться большим числом исходных событий, некоторые из которых могут перекрываться или дублироваться в различных частях процесса. Все такие элементы должны быть отражены в дереве отказов. Если мы сможем выделить минимальное число цепочек событий, кото­рые приведут к главному событию, то можно будет определить те ключевые части системы или процессы, модернизация которых может быть наиболее эффективной с точки зрения безопасности.

Минимальное число цепочек событий, при которых может произойти главное событие, называется «набор минимальных кратчайших путей» (set of minimum cut sets), а кратчайший путь (cut set) — это группа событий, или первичных источников отка­зов, которые могут привести к главному событию через минималь­ное число шагов.

Покажем на примере, как можно определить такие кратчайшие пути, т.е. минимальное число последовательностей событий, при которых бак может взорваться, рассматривая все первичные собы­тия на языке алгебры логики. Так, на рис.6. отдельные события процесса обозначены латинскими буквами от А до М .

Главное событие М возникает, если одновременно происходит событие А и В, следовательно: М = АВ . Но событие А происходит, если происходит или событие С, или событие D : А = C + D . Тогда М = ( C + D ) B = СВ + DB . Подставим в это выражение соответст­вующие частоты и вероятности:

М = (0,5/год)(1 х 10^-4 ) +(1,5/год)(1 х 10^-4 ) = 0,00005/год + + 0,00015/год = 0,0002/год.

Минимальное число шагов последовательности событий, при которых может произойти взрыв, здесь равно двум: С и В или D и В . Это означает, что взрыв произойдет в том случае, если или ис­портится насос и при этом откажет предохранительный клапан, или в баке окажется чрезмерная загрузка материалами и при этом откажет клапан. Далее можно сделать заключение, что событие DB наиболее вероятно из двух цепочек событий, а наиболее эффективный способ снижения риска взрыва бака — это снижение вероятности чрезмерной загрузки сырьевыми материалами и по­вышение надежности предохранительного клапана.

На рис..7 изображено полное дерево отказов для рассмот­ренного примера. Здесь более детально показаны все возможные исходные события, поэтому можно понять, как исходные события могут привести к главному событию — взрыву бака. На графе до­бавлены цепочки, которые могут привести к нарушению нормаль­ной работы насоса. Например, скорость вращения насоса может увеличиться, а регулятор оборотов при этом окажется неисправ­ным, и индикатор покажет неправильное число оборотов насоса. Если бы указатель оборотов был исправен, оператор мог бы вы­ключить насос или предпринять какие-либо другие шаги, чтобы предотвратить выход из строя системы.

Из рисунка также следует, что чрезмерная загрузка бака сырь­ем может быть следствием или увеличенной подачи материалов транспортером, или некоторой (не конкретизированной) ошибки оператора. Ошибка оператора может также стать причиной отказа предохранительного клапана; другой причиной отказа клапана может быть попадание в него грязи или посторонних предметов.

Исходные первичные события на рис.7 изображены в круж­ках, чтобы выделить их по отношению к другим, являющимся вто­ричными. Конечно, и указанные в кружках исходные события могут иметь свои причины, но где-то нужно остановиться. И мы считаем, что в данной системе эти исходные события действитель­но являются первопричиной.

Рассмотрим алгоритм вычисления минимального кратчайшего пути для полного дерева отказов. С его помощью можно найти кратчайший путь к главному событию, просматривая все возмож­ные цепочки событий. Первый шаг — составление таблицы воз­можных путей (табл.3).

Таблица.3

Из табл.3 видно, что сначала выбирается определенное усло­вие — «калитка», далее исследуется число входов в нее, а затем число ветвей дерева, входящих в «калитку». Если при этом соот­ветствующий вход также является «калиткой», то в таблицу впи­сывается его номер, а для конечных ветвей дерева вписывается буква, обозначающая соответствующий исходный процесс. На­пример, «калитке» 1 соответствует условие «и» с двумя входами 2 и 3, «калитке» 3 — условие «или» с входами Е и F.

После составления такой таблицы следует заполнить серию матриц следующим образом:

«Калитка» 1 показана в верхнем левом углу первой матрицы. Во второй матрице она заменяется ее входами, а именно: 2 и 3.

Номера входов записываются слева направо по горизонтали, по­скольку «калитка» 1 — это условие «и ». В третьей матрице «ка­литка» 2 заменяется ее входами 4 и 5, а номера входов ставятся сверху вниз, поскольку «калитка» 2 — это условие «или». Отме­тим также, что каждый из входов 4 и 5 в матрице связан со входом 3, поскольку вход 2 связан со входом 3 условием «и ». Этот процесс продолжается, и в пятой матрице заканчивается минимальным числом независимых путей (в данном случае их шесть), по кото­рым может произойти главное событие.

Преимущества метода деревьев отказов — это отличная воз­можность описать сложные процессы или системы, отобразить и проанализировать структуру системы с учетом всех промежуточ­ных звеньев. Составление дерева отказов ценно уже тем, что помо­гает лучше и глубже разобраться в работе системы.

Дерево отказов позволяет идентифицировать (т.е. выявить) риски, присущие системе, и количественно их описать. В рассмот­ренном примере необходимо проследить все события, которые мо­гут привести к взрыву бака. После того как такие события идентифицированы, они должны быть проанализированы с точки зрения причин, которые эти события вызывают.

К недостаткам следует отнести большие затраты времени как на составление диаграммы дерева отказов, так и на изучение соот­ветствующей техники. Эти недостатки характерны для многих ме­тодов выявления и оценки риска.

Одна из главных особенностей метода деревьев отказов — это оценка вероятностей событий. Если вероятности исходных и про­межуточных событий оценены неправильно или неточно, то все последующие вычисления для оценки вероятности главного собы­тия окажутся недостоверными. Перечислим основные пути повы­шения достоверности оценки вероятностей исходных событий.

Прежде всего, может существовать прошлый опыт работы соответствующей установки или какой-либо подобной ей на данном предприятии, и, следовательно, существует статистика отказов от­дельных элементов. Большинство фирм ведет регистрацию подоб­ных событий и имеет данные за довольно продолжительное время, которые часто используются как хорошая мера вероятностей.

Если на предприятии такая база данных отсутствует, то есть возможность использовать данные об отказах аналогичного обо­рудования во всей отрасли промышленности. Такая статистика обычно ведется специальными группами или организациями и публикуется в специализированных изданиях.

Соответствующую статистику ведут также производители обо­рудования и предоставляют ее потребителям, чтобы обеспечить доверие к своей продукции.

Наконец, можно получить некоторую субъективную информа­цию о вероятностях отказов того или иного оборудования или уст­ройства от собственных работников компании. Методы получения и обработки подобной информации хорошо развиты. Можно также предложить соответствующим специалистам свою собственную оценку вероятностей тех или иных отказов оборудования и попро­сить их подкорректировать эти данные. Такую процедуру можно и нужно делать неоднократно, пока не будет уверенности в доста­точной достоверности данных.

1.4. Методы индексов опасности

Методы индексов опасности пригодны при оценке потенци­альной опасности, существующей на промышленном предприятии, если требуется оценить риск интегрально, не вдаваясь в детали производственных процессов. Основная идея — оценить некото­рым числовым значением (индексом) степень опасности рассмат­риваемой системы. Существуют различные способы, как это может быть сделано, но наиболее часто при оценке пожаро- и взрывобезопасности используется метод индекса Дау (Dow Fire and Explosion Index).

При вычислении индекса Дау отдельным техническим харак­теристикам ставят в соответствие определенные показатели, чис­ленно характеризующие потенциальную опасность конкретных элементов процесса или технической системы. Затем показатели суммируют, не вдаваясь в особенности функционирования рас­сматриваемой системы.

Индекс Дау формируется как произведение двух интегральных показателей: узлового показателя опасности (F) и материального фактора (М), т.е.:

Дау = F • М. (1)

Материальный фактор (М ) — это количественная мера интен­сивности выделения энергии из определенных химических ве­ществ или материалов, которые могут находиться или находятся в составе выбранной единицы оборудования или части процесса. Для его определения составляется перечень всех потенциально опасных химических веществ и материалов, используемых в сис­теме. Каждому из таких веществ ставится в соответствие опреде­ленное число, характеризующее его опасность. Шкала таких чисел для химически опасных веществ обычно разрабатывается специ­альными международными или национальными агентствами и приводится в нормативных документах. Общий материальный фактор системы определяется как сумма материальных факторов всех потенциально опасных веществ, используемых в рассмотрен­ном процессе, с весами, соответствующими их количеству:

М= V_i N_i , (2)

I

Где:

i — номер рассматриваемого опасного вещества;

V _i , — относительное количество вещества в системе (масса или объем);

N _i , — индекс опасности вещества по специальной шкале.

Значение материального фактора обычно находится в пределах между 1 и 40.

Узловой показатель опасности вычисляется по формуле:

F= f₁ • f₂ (3)

Где:

f₁ — показатель общих опасностей;

f₂ — показатель специфических опасностей.

Показатель общих опасностей характеризует факторы процес­са, способные увеличить размер убытков при наступлении небла­гоприятною события. В их число входят: обращение с материалами и их перемещение, тип реакций в процессе, дренажи и т.д. По каждой из таких характеристик установлена числовая шкала, из которых выбирается значение, соответствующее степени потенциальной опасности. Показатель f₁ вычисляется как сумма выбранных таких образом численных значений для каждой из по­зиций.

Показатель специфических опасностей характеризует факто­ры, которые увеличивают вероятность возникновения пожара или взрыва. Они включают в себя температуру, пыль, давление, количество воспламеняемых материалов, нагревательные уст­ройства. Каждая из таких позиций также характеризуется опре­деленными численными значениями, а сумма этих значений дает величину f₂ .

Значение показателей f_l и f₂ позволяет рассчитать узловой фак­тор. Значение индекса Дау , как уже было сказано, определяется произведением узлового и материального факторов.

Грубая качественная оценка последствий пожара или взрыва может быть охарактеризована значениями индекса Дау по шкале, представленной в табл.4.

Однако сам по себе индекс Дау еще не характеризует потенци­альный ущерб от пожара или взрыва. Его значение построено та­ким образом, чтобы оно было однозначно связано с площадью, на которую может распространиться пожар или взрыв в случае их возникновения. Определение такой площади (или радиуса воздей­ствия) может быть сделано по специальным таблицам или графи­кам, которые обычно приводятся в справочниках, выпускаемых различными агентствами в Европе или США.

Значения узлового фактора опасности (F ) и материального фактора (М) позволяют также оценить так называемый фактор ущерба, обозначенный через Y, значения которого лежат в диапа­зоне от 0 до 1 и характеризуют наиболее вероятную степень раз­рушения рассматриваемой технической системы в случае возникновения пожара или взрыва. Таблицы или графики значений Y в зависимости от значений F и М также приводятся в специаль­ных справочниках.

Определив значение Y, можно оценить максимальный ущерб (MY ) имуществу, находящемуся в зоне возможного пожара или взрыва. Этот ущерб определяется как произведение стоимости имущества (С), находящегося в зоне, подверженной воздействию пожара или взрыва, на фактор ущерба (Y):

МY= С • Y (4)

Максимальный ущерб — это предельно возможное значение ущерба имуществу. Очевидно, что можно предпринять различные меры, позволяющие снизить понесенные убытки, например уста­новить различные системы взрыво- и пожарозащиты, аварийной остановки, дренажные системы и т.д.

Эти меры безопасности могут быть также охарактеризованы количественно некоторым числом в диапазоне между 0 и 1, кото­рое называется коэффициентом доверия (CF — credit factor). Ум­ножив базовое значение MY на значения коэффициента CF, получим реальное значение ущерба RY:

RY = CF • MY. (5)

В целом результаты анализа риска по методу индексов опасно­сти можно представить в виде таблицы (табл.5).

Индекс Дау не идентифицирует отдельные риски, но его значе­ние дает некоторую меру уровня опасных воздействий, связанных с работой установки или процесса. Зная индексы Дау для всех от­дельных частей или систем предприятия, риск-менеджеры могут осуществлять постоянный оперативный контроль за уровнем безо­пасности производства и, если необходимо, принимать соответст­вующие меры по его снижению.

2. Определение вероятности воздействия опасных факторов пожара (ОФП)

Нормативная вероятность Q_в ^н воздействия ОФП не должна превышать 10-6 в год в расчете на каждого человека.

Уровень обеспечения безопасности работающих при пожарах отвечает требованиям, если расчетная вероятность воздействия ОФП соответствует соотношению

Qв ≤ Q_в ^н , Q_в ≤ 10^-6

Для эксплуатационных объектов (зданий, сооружений) расчетную вероятность Qв вычисляют с использованием статистических данных по формуле:

Q_в = 1,5 М_ж / (T N₀ ),

где М_ж – число жертв пожара в рассматриваемой однотипной группе зданий за период Т;

Т – рассматриваемый период эксплуатации однотипных зданий, год;

Nо – общее число людей, находящихся в здании (сооружении).

Однотипными считаются здания с одинаковой категорией пожарной опасности (А, Б, В, Г, Д), одинакового функционального назначения и с близкими основными параметрами: геометрическими размерами, конструктивными характеристиками, количеством горючей нагрузки, вместимостью (числом людей в здании), производственными мощностями.

Для проектируемых объектов вероятность воздействия ОФП оценивают первоначально по формуле:

Q_в = Q_п (1 - Р_пз ),

где Q_п – вероятность возникновения пожара в здании;

Р_пз - вероятность эффективного срабатывания противопожарной защиты, вычисляется:

Р_пз =

где n – число технических решений противопожарной защиты зданий;

Ri – вероятность

эффективного срабатывания i-го технического решения, по данным ВНИИПО, R_i = 0,7 - 0,8.

Если не соблюдается условие Q_в ≤ Q_в ^н , то необходимо расчет Q_в выполнять с учетом вероятности Р_э эвакуации людей из здания по формуле:

Q_в = Q_п (1 - Р_э ) (1 - Р_пз );

Р_э = 1 - (1 - Р_эп ) (1 - Р_дв ),

где Р_эп – вероятность эвакуации по эвакуационным путям;

Р_дв – вероятность эвакуации по наружным эвакуационным лестницам и переходам в смежные секции зданий.

При наличии наружных эвакуационных лестниц и других путей Р_дв = 0,03, при отсутствии – Р_дв = 0,001.

Вероятность Р_эп вычисляют по зависимости:

(τ_бл - t_р ) / τ_нэ , если t_р < τ_бл < t_р + τ_нэ ;

Р_эп = 0,999, если t_р + τ_нэ ≤ τ_бл ;

0, если t_р ≥ τ_бл ,

где τ_бл – время от начала пожара до блокирования эвакуационных путей, мин; определяется расчетом значений ОФП на эвакуационных путях в различные моменты времени; t_р – расчетное время эвакуации, мин, определяется как сумма времени движения потока людей по отдельным участкам путей эвакуации; τ_нэ – интервал времени от возникновения пожара до начала эвакуации людей, мин (при наличии системы оповещения о пожаре τ_нэ принимают равным времени срабатывания системы с учетом её инерционности; при отсутствии необходимых исходных данных для его определения τ_нэ = 0,5 мин, если системы оповещения нет в этаже пожара, для вышележащих этажей τ_нэ = 2 мин, для залов τ_нэ = 0); τ_бл – допускается принимать равным необходимому времени эвакуации t_нб (мин), которое зависит от категории пожара, системы оповещения помещения и его объема (табл. 6.).

Допускается оценивать уровень обеспечения безопасности работающих в здании по значению вероятности в одном или нескольких помещениях, наиболее удаленных от выходов в безопасную зону (например, верхние этажи).

Таблица 6.

Время эвакуации t_нб , мин.

Вероятность возникновения пожара в объекте Q_п

где n – число помещений в объекте; Q_{пп i} – вероятность возникновения пожара в i - поме-щении объекта в течение года.

Вероятность Q_п на объекте определяется вероятностью возникновения пожара в одном j -м технологическом аппарате Q_{а.п. j .} или вероятностью пожара непосредственно в объеме i-го помещения Q_{п.о. i} .:

где n – число помещений в объекте;

m – число технологических аппаратов в помещении.

Вероятности Q_{п.о. i .} Q_{а.п. j} обусловлены вероятностью совместного образования в объеме помещения или в аппарате горючей смеси Q_{г.с. i} , Q_{г.с. j} и появлением источника зажгания Q_{и.з. i} , Q_{и.з. j} :

Образование горючей смеси в элементе объекта обусловлено вероятностью совместного появления в нем достаточного количества горючего вещества Q_{г. i} , Q_{г. j} и окислителя, Q_{ок. i} , Q_{ок. j} с учетом параметров состояния (температуры, давления):

Для производственных помещений можно принять Q_{ок. i} = 1.

Вероятность появления горючего вещества определяется вероятностью реализации одной из N причин нарушения технологического процесса Q_{н.т. k} . (разгерметизация, химическая реакция и т.п.):

Для эксплуатируемых объектов вероятность Qн.т.k. определяют на основе статистических данных.

Для проектируемых объектов:

где λ – интенсивность отказов оборудования, 1/час; τ – общее время работы оборудования за анализируемый период, час.

Вероятность появления источника зажигания на объекте:

где Q_т.и . – вероятность появления теплового источника; Q_и.э – вероятность того, что энергия источника достаточна для зажигания горючей смеси; Q_и.в – вероятность того, что время контакта источника со средой достаточно для ее воспламенения.

Заключение

Подводя итоги рассмотренных методов оценки вероятностей возникновения неблагоприятного события, мы рассмотрели существующие методы и средства их определения выяснили , что как качественные так и количественные методы оценки вероятности основываются на статических законах распределения вероятностей и математических закономерностях, что и позволяет наиболее точно определить вероятность возникновения того или иного события с наиболее малой погрешностью. Рассмотренный пример по использованию статистических законов распределения вероятностей показал нам наглядно как высчитывается вероятность возникновения неблагоприятного события.

Список используемой литературы

1. Акимова Т.А., Кузьмин А.П., Хаскин В.В. Экология: Природа - Человек - Техника. - М.: ЮНИТИ, 2001.

2. Онищенко В.Я. Классификация и сравнительная оценка факторов риска.//Безопасность труда в промышленности. 1995, №7, с.23-27.

3. Мартынюк В.Ф. и др. Анализ риска и его нормативное обеспечение. .Безопасность труда в промышленности. 1995, №11, с.55-62.

4. РД 03-418-01. Методические указания по проведению анализа риска опасных произ­водственных объектов.

5. Иванов Б.С., Богомолов Д.Ю. Оценка риска на промышленном предприятии. Безо­пасность труда в промышленности. 1999, №9, с.40-42.

6. ВетошкинА.Г., Разживина Г.П. Безопасность жизнидеятельности: оценка производственной безопасности.- Пенза: Изд-во Пенз.госуд.архит.-строит. Академии, 2002.-с.:илл., библиогр.

Аннотация