Методология оценивания риска опасности

Методология оценивания опасности охватывает широкий спектр взаимосвязанных проблем и разных этапов, среди которых можно выделить:

- идентификацию и классификацию риска;

- оценивание риска;

- анализ риска.

Рис. 2.1. Последовательность проведения оценки опасностей.

Первым шагом к достижению понимания опасностей в любой системе является инженерный анализ с последующей их идентификацией.

Идентификация – процесс обнаружения и установления количественных, временных, пространственных и иных характеристик опасности, необходимых и достаточных для разработки профилактических и оперативных мероприятий, направленных на обеспечение безопасности жизнедеятельности.

Основные задачи этапа идентификации опасностей – выявление и четкое описание всех источников опасности и путей (сценариев) их реализации.

Результатом идентификации опасностей являются:

- перечень нежелательных событий;

- описание источников опасности, факторов риска, условий возникновения и развития нежелательных событий (сценариев возможных аварий);

- предварительная оценка опасностей и риска (например, показатели опасности применения веществ, оценка последствий для отдельных сценариев аварий).

Идентификация опасностей завершается выбором дальнейшего направления деятельности. В качестве вариантов дальнейших действий может быть:

- решение прекратить дальнейший анализ ввиду незначительности опасностей или достаточности полученных предварительных оценок;

- решение о проведении более детального анализа опасностей и оценки риска;

- выработка предварительных рекомендаций по уменьшению опасностей.

При принятии решения о проведении более детального анализа опасностей проводится классификация опасностей.

Классификация – деление по признакам, существенным для данных явлений, производимое на базе сравнительно новой науки – таксономии, определяющей основы классификации и систематизации сложных явлений, понятий, объектов.

Вторым шагом оценки опасности является ее оценивание, то есть квантификация.

Квантификация – это введение количественных характеристик для определения вероятности и степени тяжести последствий реализации опасности для здоровья человека, имущества и окружающей среды, то есть растет .

Для количественной оценки вероятности и степени тяжести последствий реализации опасных для здоровья человека и окружающей среды используются методы, представленные на рис. 2.2.

Для количественной оценки последствий чрезвычайной ситуации техногенного характера используются численные методы двух видов.

Первая группа методов основана на моделировании физико-хими-ческих явлений и процессов, приводящих к аварийным ситуациям. Эти модели предназначены для оценки последствий аварий на различных объектах или с различным характером последствий. Некоторые из этих методов используются для прогнозирования концентраций загрязняющих веществ в атмосферном воздухе или водных объектах, определения токсодоз загрязняющих веществ.

Рис. 2.2. Методы количественной оценки вероятности и последствий чрезвычайных ситуаций.

Вторая группа методов используется для прогнозирования уровней загрязнения сред: воздушной, водной, растительной, почвы и т.п. и получения долгосрочных прогнозов, а также прогноза отдаленных последствий загрязнения и накопления негативных воздействий отдельными компонентами экосистемы.

Численные методы основаны на математическом описании изучаемых явлений. Правильный выбор (построение) математической модели для выполнения расчетов зависит от понимания задач, цели действий, правильного выбора показателя эффективности, глубокого понимания характера моделируемого явления, взаимосвязи факторов обстановки и выделения главных и второстепенных из них.

Математическое моделирование представляет формализацию реальных явлений и связано с определенными заранее обусловленными ограничениями и допущениями. Степень соответствия математической модели реальным условиям зависит от уровня сложности моделируемого процесса, совершенства применяемого математического аппарата количества и важности учитываемых факторов. Наибольшее приближение к реальным условиям достигается в моделях для описания относительно простых процессов, например, определения параметров зон химического и радиационного заражения, определение времени подхода зараженного воздуха к объекту, степени разрушения зданий и т.п. Более сложным является моделирование сценариев развития чрезвычайных ситуаций в целом. Здесь ряд важных факторов иногда не удается описать математическими зависимостями. В первую очередь это относится к учету морально – психологических факторов, к действиям, которые являются результатом инициативной деятельности человека.

Требования к математической модели противоречивы в части полноты учета поражающих факторов. С одной стороны, они должны достаточно полно учитывать все важнейшие факторы, от которых существенно зависит эффективность действия. С другой – быть достаточно простыми для практической реализации, не «засоренной» множеством мелких, второстепенных факторов, усложняющих математический анализ и затрудняющих обозримость результатов для получения выводов и рекомендаций по существу исследуемого процесса.

Выполнению расчетов предшествует подготовка исходных данных. Здесь используются как заранее накопленные статистические и справочные данные, так и данные, полученные из оценки обстановки возникшей (могущих возникнуть) обстановки. Точность исходных данных, заложенных в расчеты и точность полученного результата расчета должны быть известны. Для этого в выводах из расчетов должен указываться возможный диапазон рассеивания полученных значений количественных характеристик, что является основанием для суждения о степени риска при том или ином способе предотвращения, развитии процесса и ликвидации последствий чрезвычайной ситуации.

Статистические методы используются для анализа и обработки информации по результатам многолетних наблюдений за состоянием технологического оборудования, систем управления, сбора информации по отказам на опасных промышленных объектах, определения потерь в результате аварийных и залповых выбросов. Эти модели строятся на основе прошлых данных и не обязательно требуют знания действительных физических процессов.

При этом, оперируют фиксированными значениями негативных факторов, соответствующих той или иной степени поражения человека, зданий и сооружений. Например, при избыточном давлении, на фронте ударной волны, равным 70 кПа, возможны контузии людей, полное разрушение зданий, средняя степень разрушений линий электропередач, сильная степень разрушения наземных резервуаров и т.д. При концентрации токсиканта возможно летальное поражение 50% всех подвергающихся токсичному поражению людей. В случае термического воздействия пожара разлития или при образовании огненного шара с плотностью теплового потока 37 кВт/м² произойдет разрушение рядом расположенных емкостей, а при длительности экспозиции 30 с получат смертельное поражение 90% подвергшихся облучению людей. Такой подход для определения поражающего действия негативных факторов называютдетерминированным.

Главным ограничением статистических моделей является то, что условия их использования не могут отличаться от условий, в которых они были построены. Исходя из этого, статистические модели целесообразно больше применять для оперативного прогноза и управления, чем для целей долгосрочного прогнозирования. Использование статистических моделей для прогнозирования последствий аварийных ситуаций требует обработки большого объема информации.

Вероятностные методы используются для вероятностной оценки отказов технологического оборудования, вероятностной оценки риска в результате возникновения аварийных ситуаций на опасных промышленных объектах и вероятностных параметров полного цикла функционирования технической системы (вероятностные характеристики, показатели надежности-нена-дежности, плотность отказов, частота отказов, коэффициент простоев и т.д.). Вероятностные методы применяются также при определении социального риска при авариях на потенциально опасных объектах. Известно, что одна и та же мера воздействия (количество поглощенного токсиканта, доза радиации, количество теплоты, избыточное давление ударной волны и т.п.) может вызвать последствия различной тяжести у различных людей, т.е. эффект поражения носит вероятностный характер. Такой подход к определению поражающего действия негативных факторов носит название вероятностного. Величина вероятности поражения (эффект поражения) (измеряется в долях единицы или процентах) выражается функцией Гаусса (функцией ошибок), записываемой как:

.

(2.1)

Верхним пределом интеграла является так называемая пробит-функция , отражающая связь между вероятностью поражения и дозой негативного воздействия :

,

(2.2)

где и - константы для каждого вещества или процесса, характеризующие специфику и меру опасности его воздействия, определяемые экспериментально.

Третьим шагом оценивания последствий опасностей является анализ риска – подразумевающий на основе полученных количественных оценок выработку решений на ликвидацию риска, снижение возможного воздействия на людей, оборудование, окружающую среду. Поскольку ошибки во время принятия соответствующих решений стоят обществу весьма дорого, то для их выработки необходимо использовать математические модели.

Дата добавления: 2014-03-22; просмотров: 437; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!