Содержание к диссертации
Введение
Раздел 1. Анализ способов систематизации и количественной оценки опасностей для СУОТ
1.1 Анализ методов количественной оценки опасностей: предпосылки происшествий, несчастных случаев, неблагоприятных исходов («рисков воздействия»)
1.2 Постановка задачи систематизации опасностей
1.3 Систематизация множеств неблагоприятных исходов и подмножеств параметров воздействующих факторов на основе Положения СУОТ 2016
1.4 Экспертное выявление опасностей на основе систематизации множеств и подмножеств неблагоприятных исходов в производственной сфере Республики Крым в рамках СУОТ 2016
1.5. Статистический анализ происшествий с офисными работниками производственной сферы в Республике Крым
1.6 Анализ смертельного, тяжелого и группового производственного травматизма в Республике Крым за период с 2017 по 2019 г
Выводы по разделу 1
Раздел 2. Разработка логического и факторного параметрического базисов для оценки опасностей в рамках СУОТ 2016
2.1 Теоретическая база исследования
2.2. Анализ соотношения мер определенности в реализации происшествия на основе модели «воздействие – ослабление – восприимчивость»
2.3 Построение логического базиса опасностей
2.4 Введение и описание факторного параметрического базиса системы «факторы – объект – защита – работник»
2.4.1 Описание множеств количественных мер реализации неблагоприятных исходов в системе
2.4.2 Описание сигнатуры факторного параметрического базиса
2.5 Определение возможностной меры параметрической предпосылки происшествия
2.5.1 Постановка задачи
2.5.2 Зависимость возможностной меры от приведенного параметрического запаса безопасности
2.5.3. Анализ вариантов граничных условий
2.6 Определение вероятностной меры параметрической предпосылки происшествия
2.7 Способ расширения области применения параметрических моделей происшествий
2.8 Расширение факторного параметрического базиса системы путем введения множеств возможностных и вероятностных мер исходов
2.9 Постановка и ход решения задачи логического моделирования и оценки неблагоприятных исходов
2.9.1 Краткий обзор вопроса логико-вероятностного моделирования
2.9.2. Описание логических функций и элементарных операций
2.9.3. Примеры преобразования логической функции происшествия в вероятностную и возможностную формы
2.10 Постановка и ход решения задачи логического моделирования и оценки неблагоприятных исходов
2.10.1. Постановка прямой задачи исследования.
2.10.2. Постановка и общее решение обратной задачи исследования
Выводы по разделу 2
Раздел 3. Апробация метода факторного параметрического моделирования и возможностной оценки в задачах исследования и сравнительного анализа условий труда работников предприятий машиностроения
3.1 Оценка условий труда и обоснование защиты на предприятии ООО «Крым Металлоконструкции групп»
3.1.1. Краткая характеристика предприятия (ООО «КМК-Групп»)
3.1.2. Анализ условий труда электрогазосварщика
3.1.3. Анализ условий труда маляра
3.1.4. Оценка условий труда и обоснование защиты на ООО «Крымпласт». Анализ условий труда электрогазосварщика предприятия «Крымпласт»
3.1.5. Построение унифицированной логической модели происшествия в системе «средства защиты – механическая сварка – опасные и вредные производственные факторы - работник» на основе полного набора неблагоприятных исходов
3.2 Алгоритм количественной оценки систематизированных опасностей как источников параметрических предпосылок возможных происшествий на предприятиях машиностроения
3.3 Результаты сравнительного анализа условий труда на рабочих местах сварщика и маляра предприятий «Крым металлоконструкции групп» и «Крымпласт»
Выводы по разделу 3
Раздел 4. Разработка и апробация алгоритма численного анализа защиты по вероятности происшествия как целевой функции
4.1 Алгоритм численного анализа защиты по вероятности происшествия
4.2 Описание хода и результатов решения задачи
4.3 Обоснование защиты по критерию минимума вероятности происшествия
Выводы 4
Заключение
Научные результаты и положения, выдвигаемые на защиту
Библиографический список
- Анализ методов количественной оценки опасностей: предпосылки происшествий, несчастных случаев, неблагоприятных исходов («рисков воздействия»)
- Постановка задачи
- Построение унифицированной логической модели происшествия в системе «средства защиты – механическая сварка – опасные и вредные производственные факторы - работник» на основе полного набора неблагоприятных исходов
- Алгоритм численного анализа защиты по вероятности происшествия
Анализ методов количественной оценки опасностей: предпосылки происшествий, несчастных случаев, неблагоприятных исходов («рисков воздействия»)
Система управления охраной труда - комплекс взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов, устанавливающих политику и цели в области охраны труда у конкретного работодателя и процедуры по достижению этих целей (ст.209 Трудового кодекса РФ). Одним из элементов системы управления охраной труда является управление профессиональными рисками, который представляет собой комплекс взаимосвязанных мероприятий по выявлению, оценке и снижению уровней профессиональных рисков. При этом основополагающим принципом остается как а) применение общих моделей и методов для оценки показателей безопасности и риска, так и б) классификация и семантика происшествий в безопасности и в моделировании и оценке риска сложных систем вида «факторы среды – защита – объект – субъект (работник)» (Махутов Н.А., Гаенко В.П., Есипов Ю.В., Федорец А.Г.).
В рамках теории СУОТ введение понятия «риск воздействия» (Файнбург Г.З.) позволяет уточнить компоненты – участники или источники риска и построить последовательность взаимозависящих явлений и представляющих собой цепочку «источник опасности - опасность - риск воздействия - характер поражения – риск повреждения здоровья (1) - риск утраты профессиональной трудоспособности (2) - риск утраты общей трудоспособности (3) - риск смерти (4)».
Очевидно, что в ходе такой детализации безопасности системы «условия труда – работники» метод количественной оценки профессионального риска предполагает формализацию как условий труда, уровней травматизма и профессиональных заболеваний, так и учета соблюдения правил охраны труда и промышленной безопасности при условии описания эффективности управления (Файнбург Г.З., Новиков В.В., Короткий А.А.)
Для разработки инженерно-технических мероприятий, которые позволяют реально улучшить условия труда и снизить уровень травматизма и профессиональных заболеваний, необходимы количественные управляемые показатели.
Количественная оценка эффективности СУОТ требует использования интегрального показателя, которым можно управлять, то есть планировать его улучшение и иметь возможности достижения планового показателя в течение календарного года. Таким показателем является величина профессионального риска, которая определяется на основе данных по экономическим потерям организации в результате временной потери трудоспособности работников из-за несчастных случаев на производстве и вероятности их возникновения. Количественная оценка позволяет оценить величину профессионального риска в интегральной форме относительно каждого работника и предприятия в целом в удобной стоимостной форме и провести ранжирование рисков. Профессиональный риск рассчитывается в виде произведения ущерба от несчастного случая и вероятности его возникновения. Для оценки ущерба использовалась методика расчета экономических потерь, связанных с предоставлением компенсации за работу во вредных и или опасных условиях труда, разработанная под общей редакцией Н.А.Качалова в ФГУ «ВНИИ охраны и экономики труда» Минздравсоцразвития России «Методика расчета экономических потерь, связанных с предоставлением компенсаций за работу во вредных и (или) опасных условиях труда и травматизмом [5]. В ней величина ущерба выражается либо в днях, либо в рублях. В данной методике использован рублевый эквивалент ущерба. Вероятность рассчитывается в виде отношения потерянных дней нетрудоспособности к общему количеству рабочих дней в предыдущем году (безразмерная величина). Наличие прямой связи между потерями и причинами, которые их вызывают, позволяет ранжировать последние и принимать своевременные меры по снижению влияния этих причин, то есть управлять ими.
Метод качественной оценки эффективности СУОТ представляет собой перечень вопросов тестового характера (Новиков В.В. [52], А.Ф. Ахметов) [22]. По сути, это вариант метода экспертных оценок, в котором в качестве экспертов участвуют сотрудники предприятия. В основе методики лежит анкета, разработанная А.Ф. Борисовым и П.В. Макаровым [20,21]. Важной частью СУОТ является ранжирование рисков по уровням серьезности (важности) и экстренности принятия мер по снижению риска. Приоритет должен отдаваться тем направлениям, по которым большее количество работников находятся под воздействием негативного фактора в отрицательную сторону. Для оценки приемлемости и ранжирования по уровню важности проблемы можно разделить на категории и соответствующие им количественные меры вероятности и возможности действия, приводящие к происшествиям в производственной среде. Очевидно, требуется вводить элементы теории вероятности (Рябинин И.А., Болотин В.В.) и теории возможности (Поспелов И.А., Заде Л.Ф.).
Количественные методы оценки риска должны опираться на статистические данные о происшествиях при условии их однозначной трактовки видов и природы происшествий [7,29,60].
Постановка задачи
Задача определения возможностной меры превышения нечеткого воздействия над нечеткой восприимчивостью, см. формулы (2.1, 2.5), в работе решена следующим образом.
Чаще всего экспертиза безопасности проводится в условиях отсутствия точной и (или) полной информации о предпосылках возникновения происшествий в технической системе. Поскольку «параметр воздействия» – это характеристика «среды», то эксперт для его нахождения использует расчетно аналитические способы. Тогда как «параметр восприимчивости» – выраженная в терминах и величинах параметров воздействия есть характеристика «способности» объекта (или субъекта) к возникновению в системе происшествия (неблагоприятного исхода). Причем параметры восприимчивости устанавливают, как правило, экспериментально [36,40,45,48,60].
В качестве примера под параметрами восприимчивости эксперты принимают следующие показатели:
1) предельно допустимая концентрация вредного газа (г/м3) или доза излучения (Дж/кг) или (Рентген) или продолжительность пребывания (с) или (час);
2) пятидесятипроцентный критический порог воздействия (размерность по аналогии с предыдущими показателями);
3) среднее фибрилляционное значение тока (мА);
4) напряжение начала текучести материала твердого тела (Па). .
Основным звеном в модели происшествия является условие превышения воздействия над восприимчивостью. При этом задача определения возможностной меры превышения нечеткого воздействия над нечеткой восприимчивостью, см. ф-лу (2.1), правая часть, а также Пі = POS (Х;= 1) = Pos (s г). (2.10) решается следующим образом.
Следует заметить, что, как правило, эксперт способен установить такого рода параметры воздействия и восприимчивости в виде нечетких интервалов с указанием уровня различимости [25,27,65].
При этом любой неблагоприятный исход стандартно определяется на основании условия превышения воздействия (нагрузки или дозы) над восприимчивостью (прочностью или стойкостью или параметром эффекта) и причем упрощенно учитывается, что защита монотонно ослабляет воздействие.
Задача об определении возможностной меры параметрической предпосылки происшествия в диссертации решена как задача о сравнении двух нечетких чисел [27, 62] с треугольными функциями принадлежности: где: соответственно s и г — ядра; интервалы {s -s,s + s} и {r-R, г + R} — области задания нечетких чисел s(x), я(х); причем величины s и д выражают через абсолютные погрешности задания параметров воздействия и восприимчивости (рис. 2.3). При этом критерий превышения нечеткого воздействия над нечеткой восприимчивостью на области существования этих параметров представим в виде
Построение унифицированной логической модели происшествия в системе «средства защиты – механическая сварка – опасные и вредные производственные факторы - работник» на основе полного набора неблагоприятных исходов
В связи с полученными результатами (п. 3.1.3 – 3.1.4) и для более детального обоснования мероприятий по охране труда на предприятии ООО "Крым Металлоконструкции Групп" была разработана унифицированная логическая модель происшествия в системе «средства защиты – механическая сварка – опасные и вредные производственные факторы - работник» с учетом выявленного «полного» набора неблагоприятных исходов (НИ).
Характеристика предпосылок происшествия. В процессе механической сварки на рабочем месте электрогазосварщика формируются следующие вредные и опасные производственные факторы:
1. инфракрасное излучение ввиду отсутствия средств коллективной защиты (воздушного душирования или интенсивной приточно-вытяжной вентиляции), вызывающее у работника сначала интенсивное потоотделение, приводящее к изменению водно-солевого состава организма, что при длительном воздействии может привести к обезвоживанию организма с последующей потерей сознания при условии неприменения средств индивидуальной защиты (термостойкая спецодежда) и неупотребления подсоленной питьевой воды;
2. ультрафиолетовое излучение расплавленного металла, приводящее к повреждению сетчатки и конъюнктивы глаза работника в случае неприменения средств индивидуальной защиты (защитных очков, защитной маски или щитка);
3. повышенный уровень производственного шума вследствие работы металлообрабатывающих станков, углошлифовальных машин и др., влияющий на органы слуха при условии неприменения средств защиты органов слуха (беруши или наушники); Процесс механической сварки характеризуется присутствием:
4. вредных химических веществ различного класса опасности: озон (1 класс), марганец (2 класс), оксид азота (3 класс), оксид железа (4 класс) вследствие несовершенства средств коллективной защиты (элементов местной вентиляции), вызывающее при длительном воздействии на работника без средств индивидуальной защиты (респиратора) отравление организма;
5. брызг раскаленного металла, которые могут попасть на не защищенные средствами индивидуальной защиты (брезентовыми рукавицами, спецодеждой и спецобувью) участки тела работника, приводя к термическому ожогу.
Все вышеперечисленные происшествия и их предпосылки на примере действия вредных факторов служат исходными данными для выбора неблагоприятных исходов и представлены в Таблице 3.1
Выбор неблагоприятного исхода согласно Типовому положению о СУОТ. В качестве опасностей, представляющих угрозу жизни и здоровью работников, в Типовом положении о СУОТ представлены множества и подмножества НИ. Для анализируемой технической системы были выбраны следующие неблагоприятные исходы:
1. НИ1 – исход теплового удара от воздействия окружающих поверхностей оборудования, имеющих высокую температуру;
2. НИ3 – исход образования вредных химических веществ;
3. НИ4 – исход ожога от воздействия на незащищенные участки тела материалов, жидкостей или газов, имеющих высокую температуру;
НИ5 — исход влияния повышенного уровня производственного шума. Определение параметров восприимчивости человека и критериев превышения, характеризующих НИ. Для выбранных НИ рассмотрим параметрические критерии их реализации, характеризующиеся уровнями воздействия (s) и восприимчивости (r) (Таблица 3.2).
Таким образом, в результате рассмотрения системы «средства защиты – механическая сварка – опасные и вредные производственные факторы работник» описаны и формализованы опасности (вершинные исходы возможных происшествий) согласно Типовому положению о СУОТ. Для этого была построена лингвистическая модель происшествия, служащая для выявления предпосылок возникновения НИ, а также получены параметрические критерии реализации НИ.
Алгоритм численного анализа защиты по вероятности происшествия
Алгоритм численного анализа защиты (ЧАЗ) основан на расчете вероятности неблагоприятного исхода происшествия (см. ф-лы 2.14 – 2.16) при вариации коэффициента ослабления воздействия в параметрической модели «воздействие – ослабление – восприимчивость» (ф-лы 2.5, 2.8) и включает следующие этапы.
1) Определение вероятности реализации неблагоприятного исхода (x = 1) происшествия p = Pro (x = 1) = Pro (s r) как функции от приведенного параметрического запаса безопасности (ППЗБ), представляющего собой отношение разности математических ожиданий воздействия и восприимчивости к их суммарному среднеквадратическому отклонению: u (f) = (mr – ms (f)) / ( r + s) 0.5. (4.1)
На основании раздела 2 и с помощью табулированного интеграла вероятностей Ф (x) [49] для условия ms mr выражение для расчета вероятности неблагоприятного исхода имеет вид p 1 (u) = Pro (s r) = 0.5 – Ф ((mr– ms ) / ( r + s) 0.5) = 0.5 – Ф (u). (4.2)
Найдем вероятность p 1 (u) численно. Для этого из таблицы значений интеграла вероятностей (функции Лапласа) последовательно выбираем значения приведенного параметрического запаса безопасности u = 0; 1; 2; 3; 4; 5, затем находим значения Ф (x = u), которые сведем в Таблицу 4.1. В Таблице 4.1 представлены результаты расчета значений вероятности реализации вершинного исхода Pro (s r) в функции от приведенного параметрического запаса безопасности u для двух различающихся вариантов соотношений математических ожиданий воздействия и восприимчивости (1): (m r m s ) и (2): (m s m r ).
С учетом зависимости (4.4) и данных таблицы 4.1 было получено табличное выражение вероятности реализации вершинного исхода P(u) в функции от приведенного параметра u на интервале его изменения от – 5 до +5, см. Таблицу 4.2.
На основании Таблицы 4.2 путем интерполяции легко получить численные оценки показателей безопасности на практически значимой области анализа: математическое ожидание воздействия «меньше» или «намного меньше» восприимчивости, а «разброс» значений приведенного параметрического запаса безопасности u 1.
Применение результатов варианта (2): воздействие «больше» или «намного больше» восприимчивости полезно для проведения прогноза системы с учетом экстремальных воздействий.
2) В рамках условия ms mr и с учетом изменения параметра u (f) как функции от коэффициента ослабления f, изменяющегося на интервале [0,1] численно вводятся зависимости
Путем вариации коэффициента ослабления f, изменяющегося на интервале [0,1] с переменным шагом изменения f от 0,2; 0,1; 0,01; 0,001; 0,0001 были получены следующие табличные (Табл.4.4 – 4.7 ) и графические (рис. 4.1 – 4.5) зависимости вероятности в функции от коэффициента ослабления f действующего фактора.