Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 Концепция безопасности и риска. анализ авиационных правил безопасности полетов 17
1. 1 Безопасность полетов (БП) в контексте государственной
политики в области безопасности 17
1.2 Сравнительная оценка состояния БП в РФ и мире 21
1.2.1 Сравнение уровня БП в РФ и США 21
1.2.2 Сравнение состояния БП в РФ и государствах-членах ИКАО 27
1.3 Анализ требований международных и национальных нормативных документов к системам управления БП 29
1.3.1 Стандарты и рекомендуемая практика ИКАО, IATA и EASA 29
1.3.2 Стандарты, правила и руководства некоторых государств
1.4 Характеристика состояния ГосПБП и СУБП в РФ 37
1.5 Риск безопасности и его приемлемый уровень
1.5.1 Анализ различных подходов к определению риска 46
1.5.2 Применение нечетких множеств и «мягкого оценивания» 49
1.5.3 Концепция приемлемого риска 53
Выводы по главе 1 56
ГЛАВА 2 Модели и принципы управления риском БП 58
2. 1 Управление риском БП в авиапредприятии как задача ситуационного управления 58
2.2. Исследование применимости в авиационной деятельности известных методов оценки риска 60
2.2.1 Классификация общих методов оценки риска. Анализ применимости качественных и смешанных методов 60
2.2.2 Анализ применимости методов количественного анализа риска 70
2.2.3 Ограниченность концептуальной модели оценки рисков, рекомендуемой ИКАО 75
2.2.4 Обзор трехкомпонентных моделей управления риском БП 86
2.3 Оценка риска полета в рамках технократической концепции 89
2.3.1 Модель распределения ущербов для разных сценариев полета. 89
2.3.2 Уязвимость для факторов опасности как важная характеристика авиапредприятия 92
2.4 Структура и принципы построения системы управления риском БП в авиапредприятии 98
2.4.1 Математическое описание процесса управления риском БП 98
2.4.2 Оценка приемлемости риска БП на уровне авиапредприятия 102
2.4.3 Прогнозирование эффективности управленческих решений 105
2.4.4 Общие принципы построения системы управления риском БП
в авиапредприятии по предлагаемой методологии 108
Выводы по главе 2 112
ГЛАВА 3 Методы управления риском БП 114
3.1 Метод на основе модели «дерева развития авиационного события» 114
3.1.1 Основные положения. Методика формирования перечня типов событий 114
3.1.2 Формирование «дерева» и принципы оценки базовых вероятностей 118
3.1.2.1 Методика построения «дерева» 118
3.1.2.2 Методы оценки базовых вероятностей факторов опасности 123
3.1.3 Оценка базовых вероятностей по группе «Среда» 126
3.1.3.1 Структура учитываемых факторов группы 126
3.1.3.2 Оценка базовых вероятностей факторов природной среды 129
3.1.3.3 Методика учета характеристик ВПП 134
3.1.3.4 Методика учета недостатков аэродромной инфраструктуры 137
3.1.4 Метод апостериорного уточнения вероятностей 141 3.1.4.1 Постановка задачи. Использование нечетких оценок для формирования априорного распределения вероятностей событий 141
3.1.4.2 Формирование апостериорного распределение вероятностей события 145
3.1.5 Реализация метода в автоматизированной системе прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий 148
3.2 Метод управления риском БП с использованием условных показателей и нечеткого оценивания 153
3.2.1 Постановка задачи и подход к решению. Состав и структура исходной информации 153
3.2.2 Показатель серьезности и методика его расчета 156
3.2.3 Показатель степени возможности и методика его расчета
3.2.3.1 Обоснование применимости нечеткого оценивания 160
3.2.3.2 Построение функций принадлежности и системы нечеткого логического вывода 163
3.2.4 Реализация метода в автоматизированной системе управления риском 171
3.3 Метод управления риском БП на основе трехкомпонентной модели 175
3.3.1 Постановка задачи. Алгоритм оценки коэффициента риска отклонений и событий (КРОС) , 175
3.3.2 Алгоритм оценки риска опасностей (ОРОП) 181
Выводы по главе 3 184
ГЛАВА 4. Методы снижения риска выкатывания самолета за пределы ВПП 186
4.1 Описание движения самолета на пробеге после посадки 186
4.2 Анализ проблемы предоставления информации о состоянии поверхности ВПП 190
4.3 Методы повышения ситуационной осведомленности экипажа о состоянии ВПП 193
4.3.1 Мероприятия организационного характера и улучшение методов интерпретации описательной информации 193
4.3.2 Экспериментальное установление корреляционной зависимости между CRFI и коэффициентом сцепления РФ 196
4.4 Метод управления риском выкатывания за ВПП на основе статистического моделирования 202
4.4.1 Разработка математической модели движения ВС на пробеге и ее реализация в программе “ Overrun Probability” 202
4.4.2 Совместное применение программы “Overrun Probability” и многомерных статистических методов анализа данных 207
4.4.2.1 Задачи исследования. Первичная обработка данных 207
4.4.2.2 Методика применения метода главных компонент для комплексного анализа данных посадки 211
4.5 Прогнозирование выкатывания 214
4.5.1 Модификация математической модели программы “Overrun Probability” для задачи прогнозирования 214
4.5.2 Разработка алгоритма прогнозирования выкатывания при прерванном взлете 222
Выводы по главе 4 227
ГЛАВА 5 Формирование и мониторинг показателей уровня безопасности полетов 229
5.1 Показатели БП как критерии эффективности управления риском БП. Обзор показателей БП, применяемых в ГА 229
5.2 Анализ проблемных вопросов формирования и использования статистических показателей БП 235
5.3 Метод формирования и мониторинга государственного показателя уровня БП 241
5.4 Методы расчета и мониторинга традиционных показателей БП в авиапредприятии 247
5.4.1 Расчет показателей на основе рекомендаций ИКАО 247
5.4.2 Мониторинг традиционных показателей БП 249
5.5 Методы расчета и мониторинга новых показателей БП в авиапредприятии 251
5.5.1 Обоснование необходимости двух критериев оценки БП.
Мониторинг показателя КРОС методом кумулятивных сумм 251
5.5.2 Метод поддержки принятия решений на основе факторного анализа новых показателей БП 255
Выводы по главе 5 263
Заключение 265
Список используемых сокращений
- Анализ требований международных и национальных нормативных документов к системам управления БП
- Ограниченность концептуальной модели оценки рисков, рекомендуемой ИКАО
- Методы оценки базовых вероятностей факторов опасности
- Мероприятия организационного характера и улучшение методов интерпретации описательной информации
Анализ требований международных и национальных нормативных документов к системам управления БП
Проблемы управления безопасностью полетов (БП) следует рассматривать в контексте общей государственной политики в области безопасности, формирование которой осуществляется на основе концепций устойчивого развития и приемлемого риска [9]. Концепции базируются на рекомендациях документов Конференции ООН по окружающей среде и развитию, проходившей в Рио-де-Жанейро в 1992 г. Под устойчивым развитием понимается обеспечение удовлетворения потребностей без ущерба для будущих поколений на основе 27 принципов, основные из которых следующие: - право каждого человека на здоровую и плодотворную жизнь; - социально-экономическое развитие должно быть направлено на улучшение качества жизни; - сохранение окружающей среды. Проблемы управления и государственного регулирования безопасности и рисков решаются в России на базе Конституции РФ, «Концепции национальной безопасности» (1996 г.) через систему из более чем 50 федеральных законов.
В Конституции РФ к вопросам безопасности относятся статьи 20, 37, 41, 42, 44, 55, 71, 72. К Федеральным законам по наиболее важным вопросам безопасности относятся законы: «О безопасности» (1992 г), «Об охране окружающей среды» (1991 г.), «О радиационной безопасности» (1995 г.), «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» (1997 г.), «О техническом регулировании» (2002 г.), «О транспортной безопасности» (2007 г.).
При этом, как показано автором диссертации в [45], три последних закона непосредственно касаются деятельности авиапредприятий. К безопасности также относятся около 20 ГОСТ РФ [45]. При анализе этих документов можно видеть определенные противоречия в определениях ключевого понятия безопасности. В вышедшем в 1992 г. Федеральном законе «О безопасности» (и большинстве федеральных законов) определение следующее: «Безопасность – состояние защищенности и устойчивого развития личности и общества, государства, среды обитания и жизнедеятельности от внутренних и внешних угроз». В Законе «О техническом регулировании» (2002 г.) определение другое: «Безопасность продукции, процессов производства, хранения, перевозки и утилизации – состояние, при котором отсутствует недопустимый риск, связанный с причинением вреда жизни или здоровью граждан, имуществу физических или юридических лиц, государственного или муниципального имущества, окружающей среде, жизни или здоровью животных и растений». Это противоречие отмечалось в статьях [50, 51], но на наш взгляд оно может быть разрешено следующим образом. Закон «О безопасности» формулирует это понятие в общем, концептуальном плане, с учетом главного из решений Конференции ООН в Рио-де-Жанейро, которые Россия поддержала.
Закон «О техническом регулировании» дает более конкретное определение этого «состояния» для объектов и продукции с указанием принципа и инструмента его оценки – управления риском безопасности. В соответствии с этим законом, выдвинувшим требования определения рисков, необходимо создать и развить дополнительную систему общих и специальных технических регламентов, а также национальных стандартов и стандартов организаций. Технические регламенты принимаются в целях защиты жизни и здоровья людей, имущества и охраны окружающей среды. Они устанавливают с учетом степени риска минимально необходимые требования, обеспечивающие безопасность.
Важность управления риском такова, что в статье [23] управление риском названо одной из главных технологий нашей цивилизации. Управление риском является ключевым элементом любой системы управления безопасностью, в том числе и Системы управления безопасностью полетов (СУБП) авиапредприятия.
Традиционно авиаперевозки относятся к наиболее безопасным видам транспорта, однако в действительности положение воздушного транспорта среди других видов зависит от методики оценки. По расчетам в классической работе Е. Хенли и Д. Куммамото [123], основанным на данных смертности от случайных причин в США в 1969 г., вероятности преждевременного фатального исхода в год для воздушного и водного транспорта одинаковы и составляют 910-6. Это лучше, чем для автомобильного (310-4), но хуже, чем для железнодорожного (410-6). При этом средняя вероятность гибели от случайных причин равна 610-4 в год. Но этот метод расчета, основанный на делении числа погибших в год на население США, не может отражать в полной мере опасность, т. к. не учитывает число пользующихся каждым видом транспорта.
Говоря о том, что авиационный транспорт самый безопасный, часто приводят результаты расчета периода, в течение которого человек, летающий ежедневно, может попасть в авиакатастрофу. Для 25 ведущих авиакомпаний США для периода 1988-2007 гг. эта цифра составляла около 16 тыс. лет, а вероятность погибнуть в катастрофе соответствует ежедневным полетам в течение около 29 тыс. лет1.
Наиболее полно сравнение безопасности для разных видов транспорта выполнено в монографии Н.И. Плотникова [92]. По результатам исследования, основанного на российской статистике 1992-1998 гг., места по уровню опасности пяти видов транспорта распределились так, как показано в табл. 1.1.
Отметим ожнако, что результаты могут сильно различаться в зависимости от источников данных. Так, в аналогичных исследованниях [7] данные по числу погибших в странах Евросоюза за 2001-2002 гг. на 100 млн пасс-км на железнодорожном и воздушном транспорте одинаковые и составляют 0,035, а по [92] они существенно различаются: 0,01 для ж/д и 0,24 для авиации.
Ограниченность концептуальной модели оценки рисков, рекомендуемой ИКАО
Задача принятия решений допускает разные подходы. Как отмечал академик Г.С. Поспелов «Одни и тем же типовым задачам может соответствовать множество математических моделей. Каждая модель принятия решения может быть реализована не одним, а множеством алгоритмов. И каждый алгоритм может быть реализован множеством программ на ЭВМ» [94, с. 6]. Представляется, что задача управления риском БП в авиапредприятии может быть отнесена к задачам ситуационного управления, которым посвящены исследования Д.А. Поспелова [95], поскольку обладает рядом характерных для данных задач свойств, а именно:
1. Уникальность объекта управления – необходимо учесть все индивидуальные особенности каждого авиапредприятия, характер и объем выполняемых работ, географию полетов, парк ВС, уровень «культуры безопасности» и т. д. Для полного описания авиапредприятия как объекта управления требуются большие затраты. Как показал опыт (см. гл. 3), число уравнений в системе может составлять несколько тысяч.
2. Сложность формализации цели существования. С одной стороны, цель предприятия - получение прибыли от авиаперевозок, а с другой каждая авиакомпания декларирует в своей политике обеспечения безопасности полетов как главную цель деятельности. Это известная проблема “production” – “protection” – «производство» - «защищенность», которой уделяется много внимания в РУБП ИКАО [108]. Также не могут быть формализованы все знания, поскольку описания не отражает все основные параметры. Например, сложно учесть уровень управления ресурсами экипажа (CRM).
3. Классификация ситуаций, объединение их в классы, и собственно оценка риска в значительной степени субъективны, хотя, как будет показано в гл. 3, при разработке конкретных методов управления в данной работе делается все возможное для снижения степени субъективизма.
4. Динамичность – системы управления должны быть адаптивными, готовыми к изменению своего функционирования. Система управления риском в авиапредприятии постоянно совершенствуется и развивается.
5. Отсутствие оптимальности – невозможно оценить качество принятого решения, если альтернативные возможности не проверялись. Если после принятия какого-то решения по минимизации рисков происходит авиационное событие с небольшим ущербом, то совершенно неочевидно, что при принятии другого решения это событие не произошло бы или, наоборот, произошло бы более тяжелое событие.
Как отмечено в работе N. Leveson [172], снижена возможность изучения проблемы через опыт. Поэтому уместно говорить не об оптимальности, а лишь о целесообразности решения. Принципиальный вывод: система управления риском БП, как система ситуационного управления, не может оптимизировать сам процесс управления, а методы управления риском БП остаются в основном эвристическими. Как отмечал известный специалист по БП из концерна Эрбас J. Nisula, управление риском всегда будет субъективным, задача состоит в том чтобы максимально снижать уровень субъективности [176]. В настоящее время в разных опасных производствах применяется множество методов управления различными рисками. Управление риском БП имеет свою специфику, поэтому для разработки общей методологи необходимо выполнить анализ применимости различных методов в практике авиапредприятия.
Известно множество разных методов управления риском и разные принципы их классификации.
В ГОСТ [35] приведено описание 31 метода. В ГОСТ [31] предлагается 7 основных и 10 вспомогательных методов. При этом названия и описания некоторых методов так сильно отличаются от [35], что затруднительно установить их идентичность. Два метода из [31] («Парные сопоставления» и «Анализ скрытых процессов») не обнаружены среди 31 метода из [35]. Будем придерживаться классификации методов по [10], но приводить в скобках названия и индексы соответствующих методов из ГОСТ [35]
В [10] предлагается разделить все методы на феноменологический, детерминистский и вероятностный.
Феноменологический метод базируется на определении возможности или невозможности протекания аварийного процесса и дает результат, если можно уверенно определить текущее состояние компонентов рассматриваемой системы. Может использоваться для определения сравнительного уровня безопасности различных типов промышленных установок, но мало пригоден для анализа процессов, поэтому в практике авиакомпаний применяется редко.
Детерминистский метод предусматривает анализ последовательности аварий, начиная от исходного события. Ход процесса изучается и предсказывается с помощью расчетов и математического моделирования. Недостатки – потенциальная возможность упустить из вида важные цепочки событий и сложность построения адекватных моделей. Может применяться в анализе рисков для БП с учетом все возрастающих возможностей компьютерной техники.
Вероятностный метод предусматривает как оценку вероятности возникновения аварии, так и расчет относительных вероятностей того или другого пути развития процесса. Реализуется в известном и широко применяемом вероятностном анализе безопасности (ВАБ), описанном в ряде работ, например [115, 53, 143]. В практике авиакомпаний фактически применяется сочетание всех трех методов. Методы также условно делятся на качественные, полукачественные (смешанные) и количественные. Они могут быть дедуктивными или индуктивными.
Методы экспертных оценок. (В01 Мозговой штурм, В03 Метод Дельфи). На данном этапе развития управления риском, в том числе и риском БП, роль экспертных оценок чрезвычайно велика. Только эксперт способен обработать разнородную информацию на основании своего опыта и интуитивных представлений и синтезировать соответствующее заключение [12, 38, 83].
Экспертные оценки используются в тех случаях, когда формальные методы слишком сложны и исходная база недостаточна для получения аналитического решения. Применяются как групповые, так и индивидуальные оценки. Областями приложения могут быть: - оценки и вероятности событий и тяжести их последствий; - прогнозирование развития событий явлений; - заключения о работе других специалистов или организаций. Применяются несколько разновидностей экспертных оценок, которые определяется по существу видом экспертного опроса. Основными видами являются: мозговой штурм, структурированные или частично структурированные интервью, метод Дельфи. В монографии под редакцией Д. А. Новикова [77] подробно описан метод интегральной оценки риска, разработанный в ИПУ РАН. Метод состоит из 12 этапов и в значительной степени основан на экспертных оценках. Необходимо отметить, что экспертная деятельность в каждой области должна регулироваться соответствующими нормативными актами и осуществляться в соответствии с теми или иными методическими материалами. В качестве примера можно привести Федеральный закон № 174-ФЗ «Об экологической экспертизе». Поскольку в области управления БП нет нормативных документов и руководств по экспертному прогнозированию, авиакомпании разрабатывает свои методы. Подробный анализ применяемых в авиакомпаниях методов с примерами использования выполнен нами в [45]. Экспертные оценки в данной диссертационной работе применяются при разработке всех трех вариантов систем управления риском.
Методы оценки базовых вероятностей факторов опасности
Используется официальный авиационный метеопрогноз TAF (Terminal Aerodrome Forecast). Как установлено в ФАП РФ [119], период действия TAF составляет 6, 9 часов ("короткие") или 24, 30 часов ("длинные" прогнозы).
TAF выпускается не менее чем за один час до начала периода действия данного прогноза каждые 3 часа, начиная с 24.00 UTC, т. е. в 00.00, 03.00 и т.д. Но из практики известно, что 30-ти часовые прогнозы появляются редко, т. е. ориентироваться нужно на максимальную продолжительность прогноза в 24 часа.
Если время проведения прогнозирования приближается ко времени выпуска очередного прогноза TAF (например, 13.50), то глубина прогнозирования TAF будет около 22 час. (на 13.50 действует прогноз с 12.00 данных суток до 12.00 следующих, а прогноз с 15.00 еще не появился).
При максимальной продолжительности перелета в 12 час. с учетом запаса для ухода на запасной и 30 мин. дополнительного запаса получим, что гарантированно можно выполнять оперативное прогнозирование с учетом TAF не ранее, чем за 7 часов до вылета.
Полная информация о каждом рейсе известна за 6 часов до вылета. Диссертантом было предложено не изменять принятый в авиакомпании технологический график, и в качестве официального времени проведения прогнозирования был закреплен момент времени за 6 часов до вылета рейса.
Реализовать идею о выполнении расчетов на глубину в 72 час можно с использованием других прогнозов. Они не являются официальными и менее точны, чем TAF, но они привязаны к аэропортам, что является их решающим преимуществом по отношению к другим существующим прогнозам.
Наиболее «глубоким» является глобальный прогноз по модели NAFES (North American Ensemble Forecast System). Прогноз разрабатывается совместно метеоцентрами США и Канады на срок 10 суток по аэродромам всего мира. Прогнозы обновляются два раза в сутки, в 01.30; 13.30 UTC и доступны на русском языке на сайте http://meteocenter.asia/.
Прогноз по структуре и объему информации существенно отличается от TAF. Он привязан к четырем моментам: 4, 10, 16 и 22ч. местного времени. Прогноз на момент прибытия ВС рассчитывать интерполяцией. В прогнозе нет видимости и ВНГО, что не позволяет непосредственно использовать его в алгоритме расчета, ориентированном на TAF. Однако прогнозируются метеоэлементы, которые позволяют делать приближенные оценки ситуации на а/д к моменту прилета, а именно: - температура, точка росы, характер осадков и облачности, - прогноз количества осадков за 6 часов позволяют прогнозировать ухудшение видимости, обледенение ВС, коэффициент сцепления на ВПП; - потенциальная энергия конвективной неустойчивости как индикатор развития кучево-дождевой облачности, болтанки и сдвига ветра. На том же сайте приведена Американо-канадская модель прогнозирования для авиации, основанная на использовании двух математических моделей GFS (Global Forecast System) и CMC (Canadian Meteorological Centre). Прогнозы по данной модели обновляются четыре раза в сутки, в 00.30, 06.30, 12.30, 18.30 UTC. Для расчетов с использованием этого прогноза можно использовать алгоритм, разработанный для прогноза TAF.
Для расчета ряда ФО в нескольких деревьях необходимо иметь данные о фактическом минимуме погоды, на который ориентируется экипаж при выполнении рейса. Например, из числа ФО, приведенных в табл. 3.13. это CFIT_E_35 «Погода ниже минимума КВС на аэродроме посадки». В дереве ARC -Небезопасное касание ВПП это «Сложные метеоусловия, ухудшающие видимость и создающие иллюзии», аналогичные ФО есть и в других деревьях.
Минимум для посадки – это минимальные значения в метрах двух параметров - дальности (L) метеорологической видимости (или видимости на ВПП по огням высокой интенсивности) и высоты нижней границы облачности (вертикальной видимости Н). Эти значения устанавливаются для аэродрома, ВС и КВС. Для принятия решения о посадке используется сочетание из наихудших (наибольших) значений обоих параметров.
Фактические значения L и Н сравниваются с минимумом. Если хотя бы одно из фактических значений менее минимума, - посадка запрещена. Минимумы эксплуатируемых воздушных судов постоянны6. Минимум КВС записан в задании на полет, т. е. известен. Таким образом, проблема расчета минимума для посадки сводится к получению действующего эксплуатационного минимума данного аэродрома. Минимумы аэродромов для каждой ВПП зависят от оборудования наземными РТС, от возможностей использования GNSS, препятствий на схеме и т.д. В соответствии с ФАП-128 таблицы эксплуатационных минимумов аэродромов входят в часть С Руководства по произвожству полетов (РПП) а/к.
В любом случае за 6 часов до вылета, т.е. на момент выполнения прогноза, минимум каждой из ВПП аэродрома посадки известен. Для выполнения
Возможно снижение минимума ВС из-за неисправностей бортового оборудования, входящих в перечень минимального оборудования (MEL) Такие редкие события рассматриваются отдельно. оперативного прогнозирования с большей степенью заблаговременности получение минимумов будет связано с необходимостью изменений в графике работы службы аэронавигационного обеспечения.
Метеоусловия хуже минимума могут возникнуть в любом полете. В соответствии с ФАП-128 [118] КВС может принять решение на вылет практически при любых значениях метеопрогноза. Вероятности «ухудшения метеоусловий» могут быть рассчитаны одинаковым способом, если принять, что «сложные метеоусловия», это условия, при которых фактические значения видимости (Lф) и/или вертикальной видимости (Нф) хуже, чем минимум плюс 30%, т. е.
Мероприятия организационного характера и улучшение методов интерпретации описательной информации
Данный метод разработан на основе опыта группы по управлению риском для авиакомпаний (ARMS) работающей по программе европейской группы по БП коммерческой авиации (ECAST), который описан в работах [168, 176]. Принципиальное отличие данного метода от других состоит в следующем. 1. Четко разделены процедуры оценки «риска имевших место событий» и собственно оценки риска как прогноза негативных последствий в будущем. 176 2. Использована не двумерная модель ИКАО, а трехмерная с учетом уязвимости системы через оценку эффективности барьеров безопасности. Обоснование разделения процедур приведено в главе 2, п. 2.3. Термины и имеют следующие значения: Событие – все происходящее, что оказало (могло оказать) влияние на БП. Коэффициент риска отклонений и событий (КРОС) – условный количественный показатель риска на момент события (отклонения). Опасность – проявление фактора опасности (ФО) или их комбинации. Оценка риска опасностей (ОРOП) – процедура оценки риска опасностей с учетом влияния барьеров безопасности.
Стартовая точка – это данные (события) как результат выявления ФО. Для срочных действий, как сказано выше (см. п. 2.1), существует принятая в авиакомпании процедура. Но в тоже время, выполняется и первоначальная классификация событий посредством оценки КРОС.
Все данные поступают в БД, выполняется их статистический анализ для того, чтобы выявить опасности. Здесь же выполняется текущий «мониторинг риска» и, при желании – всех показателей уровня БП.
Ключевой шаг – это выявление опасностей, которые затем становятся предметом детальной оценки риска.
Корректирующие/предупреждающие действия разрабатываются на основе как оперативных, срочных решений и процедуры КРОС, так и статистического анализа и мониторинга риска и, разумеется, процедуры ОРОП. Действия фиксируются в БД. Обратная связь обеспечивается корректировкой деятельности и предполагаемых изменений.
Разделение процесса оценки и управления риском на вполне естественные и понятные практику составляющие позволяет предложить новый метод оценки «риска событий» и прогнозирования рисков. В соответствии с доктриной организационных происшествий, разработанной Д. Ризоном [181] и принятой в РУБП ИКАО [108], анализ барьеров безопасности играет ключевую роль в предотвращении таких событий. С учетом опыта расследования авиационных событий ввод понятия ПС и разделение барьеров на две группы представляется оправданным. Используется схема развития авиационного события, приведенная на рис. 2.8 в Главе 2.
Большинство проявлений ФО парируется «Барьерами предотвращения». Это правильные решения и действия экипажа, процедуры перекрестной проверки, хорошая эргономика кабины, а также действия диспетчера УВД, наземного персонала и т. д. Тем ни менее эти барьеры могут не сработать, и тогда наступает «Промежуточное событие» (ПС).
ПС - это точка, в которой ход события начинает выходить из-под контроля, граница между «предотвращением» и «парированием». Препятствуют переходу ПС к конечному событию с большим ущербом «Барьеры парирования». Это правильное реагирование экипажа на отказы, исправление ошибок – своих и чужих и резервирование основных систем ВС.
Каждое анализируемое событие имело определенный исход, но возможный исход события мог быть гораздо тяжелее. Например, потеря связи или взлет без разрешения может закончиться столкновением в воздухе. Таким образом, ущерб – это случайная величина, она могла принять и другие значения в зависимости от эффективности наших барьеров предотвращения и от случайных факторов.
Методика КРОС основана на том, что при оценке произошедшего события нас волнуют два главных вопроса: 1) Каков вероятный негативный исход ПС в смысле возможного ущерба? 2) В какой степени то, что ПС не переросло в событие с ущербом, объясняется «Барьерами парирования», а в какой – случайностью (насколько нам повезло)?
Эффективность устанавливается эксплуатантом. Возможный вариант: «Отсутствует» – барьеры не срабатывают практически при каждом ПС. «Незначительная» – не срабатывают 1 раз на 10 наступлений ПС. «Средняя» - не срабатывают 1 раз на 100 наступлений ПС . «Высокая» – не срабатывают 1 раз на 1000 ПС.
По ответам на эти вопросы событие оценивается количественно в условных единицах по матрице рис. 3.28. Вопрос 1 Вопрос 2
В качестве примера оценки рассмотрим реальное событие, произошедшее в 2012 г. с самолетом Ан-124-100 авиакомпании «Волга-Днепр». При заходе на посадку в а/п Анкоридж самолет попал в зону сильной турбулентности, что привело к травмам людей, находившихся на борту и повреждению груза. Здесь ПС – это попадание в зону турбулентности, фактическое конечное событие – травмы людей и повреждение груза. Барьеры предотвращения (меры, которые могли бы предотвратить попадание ВС в зону турбулентности) не сработали.
В данном случае могла быть авария (аварийный ущерб). Барьеры парирования – это действия экипажа, использование привязных ремней и правильное размещение и крепление груза. Эти барьеры сработали частично (экипаж справился с управлением, но люди и груз на борту пострадали). Можно сказать. что эффективность барьеров незначительная. Итак, возможные ответы на вопросы: «Авария» и «Незначительная», КРОС=100.
Полученные индексы КРОС за любые временные периоды можно складывать, рассчитывать относительные значения, выполнять мониторинг. КРОС рассчитывается с использованием экспертных оценок. Экспертам предлагалось на основе имеющейся информации оценить событие, ответив на два вопроса. Обработка оценок выполняется с использованием теории нечетких множеств (ТНМ). Серьезность и эффективность барьеров рассматриваются как лингвистические переменные (ЛП). Каждая из ЛП имеет по 4 терма (табл. 3.23).