Имитационные модели происшествий

Каждый фактор влияния в модели представлен в виде связки детерминистского и стохастического узла.Рисунок 4 - Подмодель фактора влиянияВ искусственной модели случайное число k поступает на вход, где оно обрабатывается с помощью функции принадлежности H x π, которая определяет положение "ступеньки" в зависимости от оценки качества данного фактора влияния. Чем выше оценка фактора, тем чаще на выходе подмодели фактора будет появляться нулевое значение индекса опасности, который характеризует состояние системы с точки зрения безопасности. Подмодели факторов опасности организованы в сетевую структуру согласно логике возникновения происшествия в системе. "Возмущения", создаваемые подмоделями факторов опасности, формируют моделируемую причинную цепь аварии, которая может быть прервана (умножение на ноль) или привести к модельному происшествию. В процессе моделирования записывается количество благоприятных (обрыв цепи) и неблагоприятных исходов (достижение головного события), и на основе их отношения оценивается вероятность аварии для исследуемой системы.Рисунок 5 - Имитационная модель процесса возникновения аварии в ПОрС-системеОбщая задача имитационной модели заключается в нахождении точного значения функциональной зависимости между оценками опасных факторов и вероятностью аварии на объекте промышленной безопасности (ОПО). Каждый ОПО имеет свои уникальные оценки факторов влияния VHi, поэтому для автоматизации этого процесса разработана подсистема оценки факторов влияния, которая использует универсальную балльно-лингвистическую шкалу с 10 различными оттенками (например, "очень низко", "низко", "средне", "хорошо" и т.д.). Использование такой шкалы позволяет стандартизировать как качественные, так и количественные данные. Экспертная система применяется при оценке факторов влияния, чтобы предоставлять пользователю необходимые разъяснения, основываясь на действующих нормативных документах в области промышленной безопасности и охраны труда. Например, для оценки фактора С01 "Комфортность по физико-химическим параметрам рабочей среды" используются специальные продукционные правила, основанные на конкретных значениях параметров. Заключительная лингвистическая оценка фактора С01 для конкретного ОПО определяется с помощью "Гигиенических критериев оценки и классификации условий труда по показателям вредности и опасности факторов производственной среды, тяжести и напряженности трудового процесса" и рисунка 6.Рисунок 6 – Балльно-лингвистическач оценка «Комфортности по физико-химическим параметрам рабочей средыСледует отметить, что не все факторы воздействия могут быть однозначно оценены. На примере изотермического хранилища жидкого аммиака (рисунок 7) представлена оценка баллами по М07 "Уровень потенциала опасных и вредных факторов" с помощью средневзвешенного метода.Рисунок 7 - Балльно-лингвистическая оценка «Уровня потенциала опасных и вредных факторов»Оценки каждой составляющей фактора (рисунок 7) в бальном и лингвистическом аспекте выбираются, исходя из соответствующих нормативных документов. Например, первая составляющая "Объем запасенного аммиака" на рисунке 7оценивается в соответствии с Приложением 2 ФЗ № 116 от 21.07.97 и рисунка8.Рисунок 8 - Бальная и лингвистическая оценка «Запаса опасных веществ»После оценки вероятности возникновения аварии, мы можем поставить и решить задачу оптимизации мер безопасности на исследуемом ОПО. Из практики вытекают две альтернативы оптимизационной задачи: 1. При фиксированных средствах Zmax выбрать набор мер безопасности {zi} из m возможных, внедрение которого максимально снижает риск аварии R(Y) до заданного уровня A. 2. Минимизировать затраты Z и выбрать набор мер безопасности {zi} из m возможных, внедрение которого снижает риск аварии R(Y) до допустимого уровня A. Здесь Y - случайная величина ущерба от аварии, определяемая характеристиками источника опасности и восприимчивостью потенциальных жертв, а также применяемыми мерами безопасности {zi}. Вероятность аварии после внедрения i-го набора мер безопасности оценивается с помощью имитационной модели.Рис. 6. Интерфейс экспертного программного комплекса tHAZARD 2.0 Для решения этих оптимизационных задач используются алгоритмы динамического программирования в экспертном программном комплексе tHAZARD. База данных этой системы позволяет корректировать функциональную зависимость и настраивать имитационную модель для различных типов опасных промышленных объектов на различных этапах их жизненного цикла.В настоящее время программа tHAZARD, которая была разработана в МГТУ им. Н.Э. Баумана и в ГУП "НТЦ "Промышленная безопасность" Госгортехнадзора России, реализована в виде программного комплекса. Этот комплекс работает под операционными системами Windows 9x, NT, 2k и имеет удобный интерфейс. Он предназначен для инженеров по технике безопасности и применялся в различных проектах, включая определение мер безопасности на Московской железной дороге, оценку риска аварий на складе хлора на заводе по производству йода в Краснодарском крае, сравнительный анализ мероприятий на хранилище жидкого аммиака на ОАО “Невинномысский Азот” в Ставропольском крае и другие проекты. В дальнейшем была разработана версия 3.0 (tHAZARD 3.0), которая использовалась при анализе риска аварий на нефтепроводных системах нескольких организаций, включая ЗАО «Каспийский трубопроводный консорциум – Р», ООО «Балтнефтепровод»и т.д.ЗаключениеТаким образом, исследование имитационных моделей происшествий является важным предметом системного анализа и моделирования безопасности. Использование таких моделей позволяет провести анализ и прогнозирование возможных последствий происшествий, выявить уязвимые места и рассмотреть варианты их предотвращения.Одной из главных преимуществ имитационных моделей является возможность проведения экспериментов в виртуальной среде, что позволяет сохранить реальный объект от потенциальных опасностей. Также, использование имитационных моделей позволяет существенно сократить затраты и время на проведение исследований, а также предоставляет возможность получить более точные результаты. Однако, для достижения максимальной эффективности имитационных моделей необходимо учитывать все факторы, оказывающие влияние на безопасность объекта, включая человеческий фактор. Кроме того, достоверность и точность получаемых моделью результатов напрямую зависят от качества входных данных и использованных статистических данных. Таким образом, использование имитационных моделей происшествий имеет большой потенциал в области безопасности, что позволяет получить более точные предсказания о возможных рисках и последствиях. Дальнейшее совершенствование и развитие этих моделей будет способствовать повышению безопасности объектов и защите жизни и здоровья людей.Список использованной литературы1. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. - Москва: “АНВИК”, 1998. - 427 с. 2. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решения // Математика сегодня. – Москва: “Мир”, 1974. – N7. 3. Белов П.Г. Теоретические основы системной инженерии безопасности. - М:ГНТП “Безопасность”, МИБ СТС. – 1996. 4. Государственный доклад «О состоянии промышленной безопасности опасных производственных объектов, рационального использования и охраны недр Российской Федерации в 2000 году» / Под ред. В.М. Кульечева. – М.: ГУП «Научно-технический центр по безопасности в промышленности Госгортехнадзора России», 2001. – 196 с.5. Елисеев С.А. О психологических предпосылках в производственном травматизме: Диссертация на соискание учёной степени кандидата психологических наук. – Ташкент, 1977 г. 6. Методическое руководство по оценке степени риска аварий на магистральных нефтепроводах: Серия 27. Выпуск 1 / Колл. авт. – М.: ГУП "НТЦ "Промышленная безопасность" Госгортехнадзора России, 2000. – 96 с.