Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ существующих методов оценки риска 8
1.1. Анализ существующих методов оценки риска. Классификация риска 11
1.2. Нормирование и анализ критериев приемлемости риска 17
1.3. Анализ существующих методических подходов оценки риска 27
1.3.1. Оценка риска путем графо-аналитического исследования структуры причинно-следственных связей факторов 31
1.3.2. Утвержденные методики оценки индивидуального риска 36
Выводы 43
Глава 2 Алгоритмы многофакторного управления с нечеткими множествами 44
2.1. Теории нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами .46
2.2. Лингвистические переменные и логический вывод с нечеткими множествами 54
2.3. Особенности моделирования сложных технических систем с помощью нечеткой логики 61
Выводы 63
Глава 3 Метод оценки индивидуально пожарного риска с использованием нечетких множеств 64
3.1. Рассматриваемая комплексная модель потенциально опасного объекта 69
Наименование оборудования 72
3.2. Разработка базовой модели нечеткой системы оценки риска 75
3.3. Аппроксимация базовой модели нечеткой системы оценки риска при помощи Log 91
3.4. Разработка модели нечеткой системы оценки риска с использованием алгоритма Сугено 97
3.5. Обоснование достоверности и эффективности оценки риска с использованием нечетких множеств 100
3.5.1. Обоснование достоверности оценки риска с использованием нечетких множеств 102
3.5.2. Эффективность оценки риска с использованием методов нечетких множеств 108
Выводы 113
Глава 4 Технико-экономическая оценка полученных результатов исследования 114
4.1. Оценка общего экономического ущерба моделируемой аварии 114
4.2. Сравнительная характеристика достигнутых результатов по исследуемым алгоритмам оценки риска 121
Выводы 124
Заключение 125
Список использованной литературы 126
Приложение
- Оценка риска путем графо-аналитического исследования структуры причинно-следственных связей факторов
- Особенности моделирования сложных технических систем с помощью нечеткой логики
- Разработка модели нечеткой системы оценки риска с использованием алгоритма Сугено
- Сравнительная характеристика достигнутых результатов по исследуемым алгоритмам оценки риска
Введение к работе
Актуальность темы
В современных условиях динамического развития нефтегазовой отрасли России одной из первоочередных задач является обеспечение безопасности населения и территорий от чрезвычайных ситуаций (ЧС), причем среди техногенных ЧС пожары и взрывы занимают особое место с точки зрения социальных, экономических и экологических последствий.
В связи с принятием Федерального закона «О техническом регулировании» актуальность использования понятия риска для нормирования безопасности возросла. С введением в действие указанного Закона обязательные к выполнению требования безопасности могут содержаться только в технических регламентах, в то же время положения СНиП, НПБ, ПБ и других нормативных документов становятся рекомендуемыми.
При разработке технических регламентов для предприятий нефтегазовой отрасли, которые являются пожаро-взрывоопасными объектами, предполагается применение «гибкого» подхода, основанного на критериях риска, как это принято в ряде промышленно развитых стран. При этом особое значение приобретает правильное определение величин допустимого риска.
В соответствии с Концепцией административной реформы, проводимой в России с 2006 года, на территории страны проводится поэтапное внедрение системы независимой оценки рисков в области обеспечения пожарной безопасности, в том числе на объектах нефтегазовой отрасли. Вступивший в силу с 1 мая 2009 года Федеральный закон от 22 июля 2008 г. N 123-ФЗ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности» регламентирует процедуру независимой оценки рисков и устанавливает критерии приемлемого риска.
В связи с этим становится актуальным совершенствование научно-методического аппарата (НМА) оценки риска и повышения его достоверности. Научные исследования должны обеспечить решение задач адаптации методик расчета риска к реальным условиям возникновения и развития аварий на
объектах нефтегазового комплекса. Методики должны учитывать
многофакторность процессов и явлений, влияющих на возможное возникновение пожаро-взрывоопасных ситуаций. Решению этой задачи посвящено данное диссертационное исследование.
Цель работы - разработка метода оценки индивидуального пожарного риска резервуарных парков, объектов нефтегазовой отрасли, в условиях многофакторности и неопределенности развития аварийных ситуаций.
В диссертации решались следующие задачи:
-
Анализ существующих методических подходов и особенностей применения математического аппарата теории нечетких множеств для задач оценки индивидуального пожарного риска объектов нефтегазовой отрасли;
-
Разработка комплексной логической модели функционирования установки подготовки нефти, имеющей в своем составе вертикальные резервуары для хранения нефти;
-
Разработка методики экспертной оценки частоты разгерметизации вертикальных резервуаров для хранения нефти и нефтепродуктов, учитывающей индивидуальные особенности факторов аварийности;
-
Разработка метода оценки индивидуального пожарного риска резервуарных парков с использованием теории нечетких множеств, обеспечивающего необходимую степень достоверности получаемых результатов.
Научная новизна
-
Разработаны и обоснованы новые математические модели оценки индивидуального пожарного риска вертикальных резервуаров для хранения нефти и нефтепродуктов, имеющие характер систем нечеткого логического вывода, основанных на выполнении операций min-пересечения и тах-объединения нечетких множеств.
-
Обоснованны критерии допустимых значений индивидуального пожарного риска резервуарных парков, зависящие от условий соответствия между диапазонами значений нечетких множеств, характеризующих учитываемые факторы пожарного риска.
Положения, выносимые на защиту
комплексная логическая модель функционирования установки
подготовки нефти;
метод оценки индивидуального пожарного риска резервуарных парков, объектов нефтегазовой отрасли, с использованием теории нечетких множеств;
методика экспертной оценки частоты разгерметизации вертикальных резервуаров для хранения нефти и нефтепродуктов;
модели систем нечеткого логического вывода для оценки индивидуального пожарного риска вертикальных резервуаров хранения нефти.
Практическая значимость исследования
Разработанные метод оценки индивидуального пожарного риска и методика экспертной оценки частоты разгерметизации резервуаров позволили повысить достоверность получаемых расчетных величин индивидуального пожарного риска. Они учитывают индивидуальные особенности объекта, неопределенность факторов пожарного риска и позволяют в процессе расчета увеличивать количество учитываемых факторов.
Результаты расчетов используются в качестве количественного показателя пожарной опасности объектов необходимого для принятия решений, направленных на снижение уровня пожарного риска объектов нефтегазовой отрасли.
Результаты исследований используются в практической работе ГУ МЧС России по Удмуртской республике, Самарской и Воронежской областях при оценке фактической степени пожарной опасности промышленных предприятий, расположенных на подведомственных территориях. Разработанный метод успешно применяется при проведении аудита пожарной безопасности объектов нефтегазовой отрасли организациями ООО «Волга Строй-проект» и Самарским региональным отделением Общероссийской общественной организации «Российское научное общество анализа риска».
Апробация работы
Основные положения работы докладывались и обсуждались на VI Всероссийской конференции «Оценка и управление природными рисками» Института геоэкологии РАН, МЧС России и Российского научного общества анализа риска (Москва, 2006); 3-й Международной научно-практической конференции Самарской государственной академии путей сообщения (Самара, 2006); Семинаре «О внедрении системы независимой оценки рисков в Российской Федерации», Главного Управления МЧС России по Свердловской области при участии Приволжско-Уральского филиала Госэкспертизы проектов МЧС России и Уральского института ГПС МЧС России, (Екатеринбург, 2008).
Публикации
По теме диссертации опубликовано 18 печатных работ, в том числе 5 статей в журналах из перечня ВАК, 10 статей в сборниках международных и всероссийских научно-практических конференций.
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, основных выводов, библиографического списка использованной литературы, включающего 98 наименований и приложений. Общий объем работы составляет 156 страниц машинописного текста с 33 иллюстрациями, 28 таблицами и 5 приложениями.
Оценка риска путем графо-аналитического исследования структуры причинно-следственных связей факторов
Для анализа причинно-следственной связи факторов, приводящих к аварии, полезно использовать логико-графические методы, к числу которых относятся метод построения и анализа дерева событий и дерева отказов [1]. Такие деревья иногда именуются графами состояний. При первом методе используется индуктивная логика (от частного к общему, в данном случае, от причины к следствию - аварии). Во втором методе используется дедуктивная логика (от общего к частному, т.е. от аварии к ее причинам).
Подсчитать вероятность аварии объекта (системы), а дальше развития по тому или иному сценарию, казалось бы, возможно перемножением вероятностей неблагоприятных событий. Однако, не всегда ясно: какие события составляют неблагоприятную последовательность (цепочку), сколько таких цепочек имеется и каковы вероятности этих событий. Поэтому при анализе используют деревья событий или деревья отказов, благодаря которым создается наглядность, обозримость конечных исходов и возможность количественного учета всех неблагоприятных исходов.
Такие методы применяется, в частности, при разработке деклараций промышленной безопасности, паспортов безопасности и проектировании потенциально опасных объектов [1].
Дерево событий — это графический способ прослеживания последовательности отдельных возможных инцидентов, например отказов или неисправностей элементов технологического процесса или системы, с оценкой вероятности каждого из промежуточных событий и вычисления суммарной вероятности конечного события, приводящего к убыткам [7].
Дерево событий строится, начиная с заданных исходных событий, называемых инцидентами. Затем прослеживаются возможные 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 в помещении узла учета нефти. Исходным событием при этом является утечка нефти вследствие нарушения уплотнений аппаратуры или разрыва трубопровода.
Предположим, что в данном случае функционирует простейшая схема предупреждения пожара, состоящая из четырех последовательных звеньев (рис. 1.2.).
Все элементы схемы развития аварии обозначены в верхней части рисунка в соответствующей последовательности. На каждом шаге развития событий рассматриваются две возможности: срабатывание системы или отказ. 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. 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 какого-либо из возможных инцидентов и учесть все промежуточные звенья системы.
Построение дерева событий выполняется обычно слева направо (от причины к следствию), от одного уровня состояний к последующему. В наиболее простом дереве (бинарном) каждая ветвь раздваивается: на «отказ» и на «норму», т.е. на каждом уровне дерева ветвь может принимать одно из двух противоположных исходов по принципу «да» или «нет». [1].
Основным недостатком является то, что 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. В сложившейся на сегодняшний день ситуации вокруг потенциально опасных объектов, с отсутствием достаточного количества, вообще каких-либо статистических данных говорить о достоверности оценки риска данным методом не представляется возможным.
Анализ может происходить и в обратную сторону — от известного последствия к возможным причинам. Такой метод называется деревом отказов и фактически представляет собой инверсию рассмотренного дерева событий. Оба методы являются взаимно дополняющими друг друга.
Дерево 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 отличие от дерева событий, дерево отказов строится по другому алгоритму: от следствия к причинам, обычно сверху - вниз. Главное следствие (авария) заносится в верхний прямоугольник, от которого вниз идут линии (связи) к другим промежуточным и далее к исходным причинным событиям через логические символы Наиболее часто в дереве отказов используются логические символы -союзы "И" и "ИЛИ" (рис. 1.З.).
Особенности моделирования сложных технических систем с помощью нечеткой логики
Теория нечетких множеств, основные идеи которой были предложены американским математиком Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) более 35 лет назад, позволяет описывать качественные, неточные понятия и наши знания об окружающем мире, а также оперировать этими знаниями с целью получения новой информации. Основанные на этой теории методы построения информационных моделей существенно расширяют традиционные области применения компьютеров и образуют самостоятельное направление научно-прикладных исследований, которое получило специальное название — нечеткое моделирование [68]. В последнее время моделирование с использованием нечетких множеств является одной из наиболее активных и перспективных направлений прикладных исследований в области надежности, управления и принятия решений. Моделирование с использованием нечетких множеств оказывается особенно полезным, когда в описании технических и экспертных систем присутствует неопределенность, которая затрудняет или даже исключает применение точных количественных методов и подходов [73]. Кроме управления существует множество других областей применения нечетких методов, расширяющееся с каждым годом. Таких, как поиск неисправностей, медицинская диагностика, планирование, проектирование систем, определение надежности сооружений, создание искусственного интеллекта [69] и многое другое. Нечеткая логика, которая служит основой для реализации методов построения нечетких экспертных систем, методов нечеткой оценки надежности технических систем, более естественно описывает характер человеческого мышления и ход его рассуждений, чем традиционные формально-логические системы. Именно поэтому изучение и использование математических средств, для представления нечеткой исходной информации позволяет строить модели, которые наиболее адекватно отражают различные аспекты неопределенности, постоянно присутствующей в окружающей нас реальности.
Экспертные системы являются на сегодняшний день одним из самых популярных применений нечеткой логики и систем нечеткого вывода. Особенность процессов, протекающих при комплексной оценке пожарного риска, диктует ряд условий применения аппарата нечеткой логики. Выбор той или иной системы нечеткого вывода связан с определением свойств входных и выходных переменных. Вот только некоторые из них: большой динамический диапазон; дискретный характер отказов в работе оборудования. Рассмотрим эти особенности подробнее. На этапе фаззификации каждой входной величине ставится в соответствие лингвистическая переменная с определенным набором термов. Если входная величина имеет большой динамический диапазон (максимальное значение больше минимального на несколько порядков), необходимо учесть данное свойство каким-либо образом. Один из способов решения, дающим лучшие результаты, является предварительное логарифмирование переменной с равномерным расположением лингвистических термов на оси. На этапе логического вывода, который включает в себя стадии агрегирования подусловий, активацию подзаключений и аккумуляцию заключений, часто используются алгоритм Мамдани и алгоритм Сутено [68]. Это обусловлено тем, что в данных алгоритмах для логических операций используются такие простые с точки зрения вычислительных ресурсов действия, как взятие минимума и максимума. 1.
Наиболее адаптированным и персептивным математическим аппаратом, позволяющим реализовать научную задачу, разработки метода оценки индивидуального пожарного риска резервуарных парков условиях многофакторности и неопределенности, является аппарат теории нечетких множеств, позволяющий внести в данную область методологию системного анализа. 2. В связи с большим динамическим диапазоном факторов, участвующих в формировании пожарного риска, в целях разработки нового метода оценки индивидуального пожарного риска, целесообразно использовать алгоритмы нечеткого вывода Мамдани и Сугено. 3. Создание метода оценки индивидуального пожарного риска основанного на теории нечетких множеств целесообразно реализовать на основе логарифмического распределения лингвистических термов на универсуме переменных, имеющих широкий диапазон значений, таких как вероятность аварии и риск.
Разработка модели нечеткой системы оценки риска с использованием алгоритма Сугено
В целях обоснования закономерностей присущих предлагаемому методу оценки индивидуального пожарного риска разработаем еще одну систему с использованием алгоритма нечеткого вывода Сугено (Sugeno). При построении нечеткой системы, как и в предыдущих случаях, алгоритм вычисления индивидуального риска определяется формулами (3.1) - (3.3). Рассматриваются те же четыре входящие переменные: вероятность аварии (Incident), вероятность сгорания (Fire), вероятность поражения (Porogenie) и вероятность присутствия (Presence). Фаззификация Соответствие лингвистических переменных и четких внешних переменных приведено таблице 3.4. Используя построение нечеткой системы Сугено [75], выберем несколько реперных значений Rt. Практика показала, что число реперных значений выходной переменной целесообразно выбирать равным наибольшему числу лингвистических термов входящей переменной. В нашем случае для выходной переменной было задано четыре дискретных значения: Rt={ 1(Г8; 5-Ю"7; 5-Ю"6 ; 5-Ю 5}. При определении диапазонов значений переменных Incident и Fuzzyrisk использовались логарифмические шкалы. Набор термов и соответствующие им функции принадлежности показаны на рис. 3.6-3.9. Композиция. При формировании таблицы правил, как и в предыдущем случае, использовались результаты обработки экспертных оценок. Примеры правил составленных в соответствии с таблицей 3.7.: Если Инцидент = Высокий, Зажигание = Редкое, и Поражение = Смертельное и Присутствие=Обычное то Индивидуальный риск = 5 1(Г5 Если Инцидент = Высокий, Зажигание — Редкое, и Поражение = Тяжелое и Присутствие = Обычное то Индивидуальный риск = 5 1(Г6 Если Инцидент - Высокий, Зажигание = Редкое, и Поражение = Легкое и Присутствие = Обычное то Индивидуальный риск = 5-1(Г7 Если Инцидент = Редкий, Зажигание = Редкое, и Поражение - Легкое и Присутствие = Обычное то Индивидуальный риск = КГ8 Для определения достоверности и эффективности метода оценки риска с использованием нечетких множеств проведем расчет индивидуального риска на примере комплексной модели потенциально опасного объекта по рассматриваемому сценарию чрезвычайной ситуации п. 3.1. при помощи: традиционной вероятностно-статистической методики (3.1. - 3.3.); системы нечеткого вывода построенной на основе алгоритма Мамдани (Mamdani) и системы нечеткого вывода построенной на основе алгоритма Сугено (Sugeno). Сценарий моделируемой чрезвычайной ситуации.
В результате разрушения сварного шва вертикального резервуара произошло разлитие нефти в обвалование типа каре, образовалась зеркало нефти. Испаряющиеся углеводороды образовали ПГВС взрывоопасной концентрации. Случайный источник воспламенения привел к взрыву ПГВС с последующим пожаром пролива. Расчеты массового расхода нефти через отверстие и определение условий возможного перелива через обвалование произведено в соответствии с [74]. В целях наглядности рассматривалось истечение нефти продолжительностью 1 час. Описание модели потенциально опасного объекта представлено в п. З.1., там же приведены характеристики аварийного резервуара и параметры обвалования. Как наглядно видно из таблицы 3.9., нечеткость сама по себе возникает при определении вероятности поражения. Объясняется это тем, что в конечном итоге на значение вероятности поражения влияет импульс волны давления. При разной приведенной массе ЛВЖ, участвующего во взрыве, одному и тому же значению избыточного давления соответствуют разные значения импульса волны давления таблица 3.10.
Сравнительная характеристика достигнутых результатов по исследуемым алгоритмам оценки риска
Сравнение полученных результатов оценки риска по исследуемым алгоритмам (табл. 3.13. и 3.16.) позволяет сделать вывод, что при применении традиционного подхода невозможна выработка адекватных решений по снижению риска на объекте. Так как, с одной стороны, проведя анализ рассматриваемой комплексной модели потенциально опасного объекта приложение 3, мы понимаем, что согласно требованиям промышленной безопасности [78] вообще необходимо приостановить эксплуатацию рассматриваемого резервуара. А, с другой стороны результаты оценки риска лежат в области приемлемого риска, говоря о том, что не требуется принятия никаких дополнительных организационно-технических мер. В результате создается неучтенная потенциальная опасность гибели людей и получения экономического ущерба.
Таким образом, применение алгоритмов с нечеткими множествами позволит получить достоверные результаты оценки, дающие возможность принятия адресных решений управления риском, учитывающих индивидуальные особенности анализируемого объекта. Решения по снижению риска. Рассмотрим возможные инженерно-технические мероприятия позволяющие снизить ожидаемый риск на рассматриваемой комплексной модели потенциально-опасного объекта и оценим затраты на их реализацию.
Существенно снизить риск, а значит и ожидаемый ущерб в год на рассматриваемом объекте, позволит проведение капитального ремонта аварийного резервуара совместно с приведением к предъявляемым требованиям систем безопасности и КИП. Ремонт в частности позволит достичь герметичности сочленения сварных соединений, осуществить при необходимости замену дыхательных клапанов и т.д., что изолирует нефть и ПГВС внутри резервуара от внешних источников зажигания. Приведение в соответствие систем безопасности и КИП позволит уменьшить вероятность присутствия персонала в опасных зонах, снизить время обнаружения аварии, повысит оперативность предотвращения и ликвидации возможных аварии, снизив тем самым ожидаемый риск и возможные экономические потери.
Сметная стоимость СМР на капитальный ремонт резервуара, обслуживание и ремонт систем безопасности и КИП согласно [77] представлена в таблице 4.7.
Конечно, принятие решений на основе объективной и достоверной оценки риска, результатами которых являются конкретные инженерно-технические мероприятия, направленные на снижение риска, повлекут за собой не малые инвестиционные вложения. Но, как правило, в том или ином объеме, это единственные меры, за исключением консервации оборудования, позволяющие обеспечить дальнейшее безаварийное функционирование объекта с допустимым уровнем риска. Консервация возможна в сравнительно небольшом проценте случаев, так как, зачастую, исключается особенностями технологического процесса объекта. При определении перечня мер, направленных на снижение риска, необходимо учитывать богатый мировой опыт в данной области, помнить о принципе ALARP (принципе разумной достаточности) [18] и о критериях добровольного риска [26]. Как постулата необходимо добиваться исключения риска связанного с эксплуатацией объекта, превышающего предельно допустимый уровень. А вот решения по управлению риском, находящимся в допустимой области, должны приниматься с учетом их экономической целесообразности. Ведь риск эксплуатации объекта является приемлемым, если ради выгоды, получаемой от эксплуатации объекта, общество готово пойти на этот риск. Риск, уровень которого допустим и обоснован исходя из социально-экономических соображений, можно считать приемлемым [2].
Итак, в целях снижения риска связанного с эксплуатацией рассматриваемой модели потенциально опасного объекта, был определен ряд мер (табл. 4.7.), позволяющих существенно снизить аварийность и масштабы возможных чрезвычайных ситуаций. Оценка инвестиционных вложений, необходимых для реализации этих мер, показывает, что они на порядок меньшие прогнозируемого общего экономического ущерба возможного при реализации моделируемой аварии.
Следовательно, своевременные инвестиционные вложения, направленные на реализацию мер по снижению риска с учетом их экономической целесообразности позволят избежать человеческих жертв и значительных экономических потерь, связанных с ущербом окружающей природной среде и самому объекту, в том числе от неполученной выгоды.
