авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 |
-- [ Страница 1 ] --

Министерство Российской Федерации по делам гражданской обороны,

чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий

Санкт-Петербургский университет Государственной

противопожарной

службы МЧС России

На правах рукописи

Мирясов Евгений Юрьевич

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПЕРКОЛЯЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ РАЗВИ-

ТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ

ОБЪЕКТАХ 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность) Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

Доктор технических наук, доцент Моторыгин Юрий Дмитриевич Санкт-Петербург ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ.............................................................................................................. I.1. Классификация прогнозируемых чрезвычайных ситуаций техногенного характера и оценка рисков возникновения ЧС.................................................... I.2 Распределение прогнозируемых чрезвычайных ситуаций техногенного характера по видам и вероятности их возникновения...................................... I.3. Анализ особенностей возникновения и развития крупных пожаров........ I.4. Исследование аварий, связанных с выбросом вредных веществ.............. I.5. Особенности чрезвычайных ситуаций, возникших при природных явлениях и бедствиях............................................................................................ Выводы по главе I................................................................................................. ГЛАВА II. ОБЩИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И РАЗВИТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ.................................................. II.1 Декомпозиция общей задачи оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций с использованием фактора ожидаемости................. II.2 Описание стадий развития ЧС логистической функцией.......................... II.3. Анализ размерности покрывающих решеток............................................. Выводы по II главе................................................................................................ III ПЕРКОЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ.......................................................................................................... III.1. Анализ возможности применения теории перколяции для исследования развития чрезвычайных ситуаций.............................................. III.2. Детерминированные перколяционные модели процессов развития чрезвычайных ситуаций....................................................................................... III.3. Стохастические перколяционные модели процессов развития чрезвычайных ситуаций....................................................................................... III.4. Результативность модели подготовки управляющих решений по снижению риска возникновения и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах..................................................................................... Выводы по III главе............................................................................................ Основные результаты работы............................................................................ Список использованных источников................................................................ ВВЕДЕНИЕ Актуальность диссертационного исследования. В настоящее время аварии на крупных промышленных объектах по своим негативным послед ствиям становятся сравнимы с природными катастрофами, а в ряде случаев они являются причинами их возникновения. Возникновение чрезвычайных ситуаций в промышленности часто обусловлено не природными причина ми, а техногенными и человеческими факторами. К таким факторам отно сятся:

- интенсификация технологических параметров (повышение темпера туры, давления, содержания опасных веществ, энергонасыщенность от дельных узлов производства), связанная с ростом мощности единичных объектов производства;

- комплексная переработкой сырья, ведущая к концентрации на одной и той же площадке различных производств и соответственно риска возник новения повышенной опасностей различной природы;

- ускоренная модернизация технологией, обостряющая противоречия между ростом научно-технического прогресса и возможностями обучения персонала.

Примером высокой концентрации опасностей может служить нефте перерабатывающая отрасль. При производительности предприятия нефте переработки до 10 миллионов тонн нефти в год единовременно на площад ке промышленного предприятия площадью от 0,5 до 2,5 км2 может содер жаться от 300 до 600 тысяч тонн углеводородного топлива, энергетическая мощность которого эквивалентно приблизительно 3-5 мегатоннам тротила.

Существующему положению вещей по анализу и предотвращению чрезвычайных ситуаций не соответствует имеющаяся теоретическая база. В настоящее время отсутствует единая теория и модели, описывающие рас пространение чрезвычайных ситуаций, которые могли бы стать основой разработки эффективной технологии по ликвидации ЧС. Часто используе мые детерминированные модели развития чрезвычайных ситуаций исполь зуют огромное число приближений, усреднений и допущений, а в итоге с помощью систем дифференциальных уравнений позволяют лишь прибли женно рассчитать процесс распространения опасных производственных факторов.

Для анализа связей между развитием процессов распространения опасных факторов и физическими особенностями окружающей среды мож но использовать стохастические модели. Например, можно рассматривать физические закономерности развития чрезвычайных ситуаций с использо ванием конечных цепей Маркова или перколяционных процессов, исследуя процесс распространения опасных факторов ЧС в определенной среде.

Перколяционная модель может быть использована применительно к системам которые можно описать произвольными сетями, конечными и бесконечными графами и т.п. С помощью такой модели можно разработать систему оперативного принятия решения по управлению силами и сред ствами при ликвидации чрезвычайных ситуаций. Для создания математиче ской модели используется вся полученные технические, организационные и технологические данные об объекте. Это позволяет смоделировать развитие опасных факторов в случае возникновения возможных чрезвычайных ситу аций.

В настоящее время существуют только методики расчета предвари тельных рисков возникновения ЧС, основанные на статистических данных и детерминировананные модели нарастания опасных факторов. Поэтому разработка критериев и моделей описания поведения сложных природно антропогенных систем до возникновения чрезвычайных ситуаций, при их развитии и при их ликвидации, оптимизация принятия решений по повы шению безопасного функционирования промышленных объектов в районах с высоким риском возникновения чрезвычайных ситуаций определяет акту альность диссертационной работы.

Решаемая в исследовании научная задача - разработка перколяцион ных моделей описания развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах.

Целью диссертационной работы является повышение эффективно сти управляющих решений по снижению техногенных опасностей на про мышленных объектах с помощью перколяционных моделей обработки ин формации.

Объект исследования. Закономерности процессов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах.

Предмет исследования. Перколяционные модели описания развития чрезвычайных ситуаций для оценки потенциальных опасностей на про мышленных объектах.

Частные задачи исследования.

1. Выбор методологических подходов к оценке риска возникновения чрезвычайных ситуаций в зависимости от фактора ожидаемости.

2. Обоснование функциональной зависимости, описывающей стадии развития чрезвычайных ситуаций.

3. Разработать перколяционные модели описания развития чрезвы чайных ситуаций для оценки потенциальной опасности на промышленных объектах.

4. Разработать информационную модель принятия решений по уменьшению техногенных опасностей на промышленных объектах с ис пользованием теории перколяции.

Методы исследования.

В диссертационной работе использовались следующие методы: стоха стический анализ, математическое моделирование, теория перколяции, си стемный анализ.

Научная новизна.

Впервые использован фактор ожидаемости для декомпозиции 1.

задачи оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций.

Для описания стадий развития чрезвычайных ситуаций предло 2.

жена логистическая функция.

Впервые использованы перколяционные модели развития чрез 3.

вычайных ситуаций для оценки потенциальной опасности на промышлен ных объектах.

Разработана модель подготовки управляющих решений по 4.

уменьшению риска возникновения и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных предприятиях с использованием теории перколяции.

Практическая значимость.

Применение перколяционной модели описания развития чрезвычай ных ситуаций способствует принятию эффективных решений при возник новении, развитии и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на промышленных предприятиях.

Разработанная модель принятия решений по уменьшению риска чрез вычайных ситуаций на промышленных объектах может быть использована при проведении мониторинга за количественными и качественными пока зателями безопасного состояния инженерных и технологических процессов.

Результаты исследований используются в практической деятельности экологических лабораторий.

Основные положения диссертации внедрены в учебный процесс Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России при проведении за нятий по дисциплине «Прогнозирование опасных факторов пожара».

Достоверность и обоснованность основных положений диссертаци онного исследования подтверждаются применением современных методов системного анализа, математического моделирования, обработкой резуль татов экспериментальных исследований с использованием компьютерной техники и современного пакета прикладных программ.

На защиту выносятся основные научные результаты:

Декомпозиция задачи оценки риска возникновения чрезвычай 1.

ных ситуаций на основе фактора ожидаемости.

Логистическая функция описания стадий развития чрезвычай 2.

ных ситуаций.

Перколяционные модели развития ЧС для оценки потенциаль 3.

ной опасности промышленных объектов.

Модель принятия решений по уменьшению риска возникнове 4.

ния и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах с ис пользованием теории перколяции.

Апробация исследований. Основные научные результаты исследо вания докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры криминалисти ки и инженерно-технических экспертиз Санкт-Петербургского университе та ГПС МЧС России, на научно-практических конференциях. В их числе:

научно-практическая конференция «Совершенствование работы в области обеспечения пожарной безопасности людей на водных объектах» (Вытегра, Вологодская область, УСЦ «Вытегра» МЧС России);

VI Всеросийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы обеспечения безопасности в Российской Федерации» (Екатеренбург, Уральский инсти тут ГПС МЧС России);

Первый международный научно-практический се минар «Системы комплексной безопасности и физической защиты» (Санкт Петербургский государственный политехнический университет);

Междуна родная научно-практическая конференция «Использование криминалисти ческой и специальной техники в противодействии преступности» (Санкт Петербургский университет МВД РФ).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 научных работ из них 4 статьи в журналах, рекомендованном ВАК Министерства образо вания и науки РФ. Объем публикаций – 2,04 п.л.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы из 132 наименова ний.

Работа содержит 126 страниц текста, в том числе 7 таблиц и 25 рисун ков.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И РАЗВИ ТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ В ПРОМЫШЛЕННОЙ СФЕРЕ ДЕ ЯТЕЛЬНОСТИ I.1. Классификация прогнозируемых чрезвычайных ситуаций техногенного характера и оценка рисков возникновения ЧС Промышленные предприятия, занимающиеся добычей сырья, матери алов, топлива, производством энергии или продуктов переработки имеют, как правило, сложную инфраструктуру, занимают большие площади, воз действуют на все элементы окружающей среды, обмениваясь с ней энерги ей и веществом, то есть обладают всеми признаками сложных систем, включающих как природные, так и антропогенные, а также природно антропогенные объекты. В соответствие с этим, они рассматриваются в настоящей работе, как природно-антропогенные системы.

В соответствие с федеральным законом Российской Федерации [1] чрезвычайная ситуация (ЧС) - это обстановка на определенной террито рии, сложившаяся в результате аварии, опасного природного явления, ката строфы, стихийного или иного бедствия, которые могут повлечь или по влекли за собой человеческие жертвы, ущерб здоровью людей или окружа ющей среде, значительные материальные потери и нарушение условий жизнедеятельности людей.

ЧС по генезису (происхождению) в России классифицируются на природные, техногенные, военные и биолого-социальные. В основу данной классификации положены источники, вызывающие соответствующие ЧС.

Источниками природных ЧС являются опасные природные явления, техно генных — аварии и опасные техногенные происшествия, военных — со временные средства поражения (ССП), а биолого-социальных — особо опасные или широко распространенные инфекционные болезни людей, сельскохозяйственных животных и растений. Все эти чрезвычайные ситуа ции можно подразделить на конфликтные (военные столкновения, эконо мические кризисы, социальные взрывы, национальные и религиозные кон фликты, уголовную преступность, террористические акты и др.) и бескон фликтные (техногенные, экологические и природные явления, вызывающие ЧС) (рисунок 1) [1, 2, 3]. Указанное разделение ЧС имеет достаточно условный характер. Иногда ЧС делят на внезапно возникшие, быстро, уме ренно и медленно распространяющиеся.

Рисунок 1 – Классификация чрезвычайных ситуаций В соответствии с постановлением Правительства РФ [4] чрезвычай ные ситуации природного и техногенного характера подразделяются на чрезвычайные ситуации локального, муниципального, межмуниципального, регионального, федерального характера (таблица 1).

Таблица 1 - Классификация чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации размер мате количество риального характер ЧС территория пострадав ущерба, млн.

ших руб.

локальный объект 10 0, поселение, внутри городская террито муниципальный 50 рия города феде рального значения два и более поселе ний, внутригород межмуниципаль ские территории го- 50 ный рода федерального значения субъект Российской региональный 50 - 500 5 - Федерации два и более субъек межрегиональный тов Российской Фе- 50 - 500 5 - дерации федеральный 500 ЧС техногенного характера возникают в результате производствен ных аварий и катастроф на объектах промышленности, транспорта, маги стральных трубопроводов;

в результате пожаров и взрывов;

загрязнения окружающей среды химическими, биологическими (бактериологическими) и радиоактивными веществами.

Опасное техногенное происшествие обычно связано с критическим нарушением работы технической системы, создающее на объекте, опреде ленной территории или акватории угрозу жизни и здоровью людей и при водящее к разрушению зданий, сооружений, оборудования и транспортного процесса, а также к нанесению ущерба окружающей природной среде [5, 6].

Пожары и взрывы также часто могут быть и последствиями аварий.

Кроме этого в результате аварий возникают обрушения зданий, вывод из строя энергосетей и энергоисточников, систем коммунального жизнеобес печения, негативное психологическое состояние населения. Аварии могут вызвать загазованность атмосферы, разлив нефтепродуктов и других опас ных загрязнителей. Причинами аварий часто становится человеческий фак тор – нарушения, допущенные при проектировании, строительстве и экс плуатации объектов, а также стихийные бедствия.

Природные чрезвычайные ситуации могут быть вызваны гидроме теорологическими опасными явлениями, связанными с сильными ветрами, наводнениями, аномальными температурами, природными пожарами, осад ками, туманами и др. Другим источником возникновения природных ЧС могут быть геологические процессы – гидрогеологические и геоморфоло гические (лавины, сели, карст и др.) и эндогенные (землетрясения, извер жения вулканов и др.).

В результате техногенных и природных чрезвычайных ситуаций мо гут возникнуть негативные изменения в окружающей среде, которые при определенном уровне относятся к чрезвычайным ситуациям экологиче ского характера. Эти изменения могут касаться земель, недр, почв, по верхностных и подземных вод, лесов и иной растительности, животных и других организмов и их генетического фонда, атмосферного воздуха, озо нового слоя атмосферы и околоземного космического пространства [7, 8, 9, 10].

Возникновение и проявление чрезвычайных ситуаций имеет, как пра вило, комплексный характер. Порой трудно бывает отнести ту или иную ЧС к определенной классификационной группе. Например, инфекционные бо лезни и эпидемии могут быть вызваны применением бактериологического оружия при военных конфликтах. Ландшафтные пожары, относимые по природе происхождения к природным ЧС, чаще всего вызваны неосторож ностью людей. Часто одна разновидность ЧС может быть как причиной, так и следствием другой ЧС. Таким образом, приводимые классификации (за исключением классификации ЧС по степени их негативного проявления) не имеют в своей основе четких классификационных критериев и относятся скорее к систематизациям.

Природную среду (природу) закон определяет как совокупность ком понентов природной среды, природных и природно-антропогенных объек тов. При этом природный объект – это естественная экологическая система, природный ландшафт и составляющие их элементы, сохранившие свои природные свойства;

природно-антропогенный объект – это природный объект, измененный в результате хозяйственной и иной деятельности, и (или) объект, созданный человеком, обладающий свойствами природного объекта и имеющий рекреационное и защитное значение [11, 12].

Окружающая среда является более широким понятием и охватывает совокупность компонентов природной среды, природных и природно антропогенных объектов, а также антропогенных объектов, представляю щих собой объекты, созданные человеком для обеспечения его социальных потребностей и не обладающие свойствами природных объектов. Окружа ющая среда включает в себя природную среду, а также элементы культур ной или социально-экономической среды, совместно и непосредственно оказывающих влияние на людей и их хозяйство [13, 14]. Таким образом, окружающая среда в настоящее время понимается не только как биосфер ное, но и ноносферное явление.

В соответствие с высказанными положениями, на предприятиях нефтегазового комплекса можно индивидуализировать различные по своим масштабам природные объекты. Например, земельные участки размещения конкретных предприятий (комплекс буровой скважины, территорию участ ка нефтепровода), представляющие собой сравнительно небольшие систе мы, включающие в себя, тем не менее, несколько различных биокосных тел, таких как почвенные отложения, подземные и грунтовые воды, части акваторий рек и иных водоемов, растительный и животный мир.

В качестве более крупной структурной единицы можно выделить тер риторию нефтегазоносной провинции или крупного нефтеперерабатываю щего комбината. Установлено [14, 15, 16], что негативное влияние таких комплексов распространяется на огромную территорию, включая внутрен ние участки на которых не располагаются конкретные объекты, а также за хватывает широкие ареалы вокруг них.

В совокупности они могут иметь своеобразный природный ландшафт или составлять условно выделенную, а в некоторых случаях, естественно определяемую экосистему.

I.2 Распределение прогнозируемых чрезвычайных ситуаций тех ногенного характера по видам и вероятности их возникновения Основными источниками техногенных чрезвычайных ситуаций явля ются опасные техногенные аварии в промышленности, строительстве, сель ском хозяйстве, на транспорте и при других видах деятельности Опасное техногенное происшествие обычно связано с критическим нарушением работы технической системы, создающее на объекте, опреде ленной территории или акватории угрозу жизни и здоровью людей и при водящее к разрушению зданий, сооружений, оборудования и транспортного процесса, а также к нанесению ущерба окружающей природной среде.

В настоящей работе предлагается природные и техногенные ЧС си стематизировать по фактору ожидаемости, то есть определенно устанавли ваемой вероятности их проявления. На этой основе можно выделить не сколько групп ЧС (рисунок 2):

- ЧС, связанные с постоянно действующими факторами, подлежащи ми прогнозированию на основе данных мониторинга;

- ЧС, связанные с периодически повторяющимися факторами, подле жащими статистическому анализу и экспертным оценкам;

- ЧС, возникающие редко, и не имеющие на сегодняшний день осно ваний для полномасштабного мониторинга и для статистического анализа;

анализируются экспертными оценками.

Рисунок 2 – Систематизация чрезвычайных ситуаций по фактору ожидаемости.

Такая систематизация ЧС позволяет соотнести выделенные группы с имеющимися основными методологическими подходами оценки риска воз никновения чрезвычайных ситуаций.

Риск (R) - количественная характеристика опасности, определяемая частотой реализации опасностей. Количественно он выражается формулой:

где n - число случаев проявления опасностей;

N - возможное число случаев проявления опасностей.

Риск обычно определяют на конкретный период времени. Различают риск индивидуальный и коллективный. Индивидуальный риск характери зует опасность для отдельного человека. Коллективный риск (групповой, социальный)- это риск проявления опасности того или иного вида для кол лектива, группы людей, для определенной социальной или профессиональ ной группы людей. Приемлемый (допустимый) риск - это такая мини мальная величина риска, которая достижима по техническим, экономиче ским и технологическим возможностям. Можно сказать, что приемлемый риск представляет собой некий компромисс между уровнем безопасности и возможностями его достижения. Повышение безопасности технических систем и снижение тем самым величины приемлемого риска экономиче ским методами ограничены. Большие финансовые средства, затрачиваемые на повышение безопасности технических систем, уменьшают количество средств, выделяемые на приобретение средств индивидуальной защиты, медицинское обслуживание, заработную плату и т.д. В этом случае соци альной сфере производства может быть нанесен значительный ущерб. Ве личина приемлемого риска определяется в результате учета всех сфер технической, технологической, социальной, и рассчитывается как результат оптимизации затрат на инвестиции в эти области. Величина приемлемого риска различна для отраслей производства, профессий, вида негативных факторов, которым он определяется.

В Постановлении Правительства РФ от 31 августа 1999 г. N 975 "Об утверждении правил отнесения отраслей (подотраслей) экономики к классу профессионального риска (в ред. Постановления Правительства РФ от 27.05.2000 N 415) установлены 14 классов профессионального риска.

Наиболее опасными являются сланцевая промышленность, строительство шахт и добыча угля подземным способом. Здесь величина приемлемого риска гораздо выше, чем для других отраслей и профессий, где количество опасностей меньше и уровень вредных факторов ниже. Сейчас принято считать, что в условиях техногенных опасностей (технический риск) инди видуальный риск считается приемлемым, если его величина не превышает 10-6. Эта величина используется для оценки пожарной и радиационной без опасности. В нашей стране средняя величина реального риска на производ стве составляет 10-4, что значительно ниже величины приемлемого риска.

Это говорит о том, что необходимо повышать безопасность на производ стве. Различают также мотивированный (обоснованный) и немотивирован ный (необоснованный) риск. В случае производственных аварий, пожаров для спасения людей и материальных ценностей человеку приходится идти на риск, превышающий приемлемый. Это риск обоснованный, или мотиви рованный. В ряде случаев, например, при радиационной аварии, установле ны величины мотивированного риска, превышающие приемлемый риск.

Классификация основных факторов риска представлена на рисунке 3.

Рисунок 3 - Классификация основных факторов риска.

Методы определения величины (степени риска) включают следующие методы:

- статистические методы оценки, основанные на математической ста тистики (дисперсии, стандартном отклонении, коэффициенте вариаций).

Такие методы требуют большой объем исходных данных, наблюдений;

- методы экспертных оценок, базирующиеся на использовании знаний экспертов в процессе анализа ситуации и учета влияния качественных фак торов;

- методы аналогии, основанные на анализе аналогичных ситуаций, условий их развития и ликвидации. Данные методы используются тогда, когда имеет база данных для анализа и другие методы неприемлемы или менее достоверны;

- комбинированные методы, включающие в себя применение сразу нескольких методов.

Аналогичный подход следует применять для оценки вероятности про явления редко возникающих ЧС, по которым на сегодняшний день отсут ствуют удовлетворительные статистические данные, а также не имеется ос нований для полномасштабного мониторинга. Они могут быть проанализи рованы только с использованием экспертных оценок и построенных на их основе стохастических моделях. для принятия обоснованных решений необходимо опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. После второй мировой войны в рамках кибернетики, теории управления, менедж мента и исследования операций стала развиваться самостоятельная дисци плина - теория и практика экспертных оценок.

Методы экспертных оценок - это методы организации работы со спе циалистами - экспертами и обработки мнений экспертов. При этом, мнения обычно выражаются частично в количественной, частично в качественной форме. Экспертные исследования я проводят с целью подготовки информа ции для принятия решений. Для проведения работы по методу экспертных оценок создают рабочую группу, которая и организует по поручению чело века, принимающего решение, деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию.

Существует множество методов получения экспертных оценок. Так в одних методах с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других методах экспертов собирают вместе для подго товки материалов, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В одних методах число экспертов фиксировано, чтобы статистические методы проверки со гласованности мнений и затем их усреднения позволяли принимать обосно ванные решения. В других - число экспертов растет в процессе проведения экспертизы. Не меньше существует и методов обработки ответов экспер тов, в том числе весьма насыщенных математикой и компьютеризирован ных.

Один из наиболее известных методов экспертных оценок - это метод "Дельфи". Название дано по ассоциации с Дельфийским храмом, куда со гласно древнему обычаю было принято обращаться для получения под держки при принятии решений. Он был расположен у выхода ядовитых вулканических газов. Жрицы храма, надышавшись отравы, начинали про рочествовать, произнося непонятные слова. Специальные "переводчики" жрецы храма толковали эти слова и отмечали на вопросы пришедших со своими проблемами паломников.

I.3. Анализ особенностей возникновения и развития крупных по жаров Пожарная обстановка, ее динамика зависят от следующих факторов:

-- пожаровзрывоопасных свойств используемых на объекте веществ и материалов;

-- импульса воспламенения материалов;

-- огнестойкости зданий, конструкций и их элементов;

-- пожарной опасности производств;

-- плотности городской (заводской) застройки;

-- метеоусловий, в частности, от силы и направления ветра.

Одним из критериев гибели большого количества людей является со средоточение производственных агрегатов на малых производственных площадях (таблица 2).

Таблица 2. Наиболее крупные пожары, вызванные сосредоточение производственных агрегатов на малых производственных площадях [17, 18].

Год Месяц Место Число жертв май швейная фабрика 2013 в Егорьевске, Подмосковье сентябрь швейная фабрика 2012 в Бангладеш май швейная фабрика 2013 в Дакке сентябрь швейная фабрика 2011 в Нью-Йорке август швейная фабрика 2011 в Triangle К очевидным и обязательным признакам системности [19, 20] отно сятся структурирование системы, взаимосвязь составляющих ее частей, подчиненность организации всей системы определенной цели. Осознанное воздействие человека на окружающую среду преследует определенную цель, в частности повышение пожарной безопасности промышленных объ ектов. Причем все составные части системы должны выполняться не в про извольном порядке, а в определенной их последовательности.

Системный подход [21, 22] к исследованию характера процессов опи сывающих возникновения и развития пожара предполагает то, что исследо вание проводится с разных сторон, комплексно, в отличие от ранее приня того разделения исследований на физические, химические и так далее. При помощи много аспектных исследований, можно получить более правильное представление о реальных процессах горения и выявить их новые свойства.

Возникновения и развития пожара можно отнести к сложным систе мам [23-26], так как пожар представляет собой большое количество элемен тов и процессов, особым образом связанных друг с другом. При разработке моделей сложных систем возникают проблемы, относящиеся не только к природным свойствам их составляющих элементов и подсистем, но и к за кономерностям функционирования системы в целом. Системный подход к исследованию пожаров заключается в том, что разрабатываемая модель рассматриваться с позиции более высокого уровня. Необходимо выяснить все множество факторов, под влиянием которых находится система, а также все множество факторов, на которых влияет сама система. Параллельно с этим необходимо сформулировать се множество целей, стоящих перед раз рабатываемой моделью. Для каждой цели необходимо разработать крите рии эффективности, которые являются численной мерой степени достиже ния цели. Необходимо скрыть весь комплекс вопросов, которые необходи мо решить, для того, чтобы разрабатываемая модель наилучшим образом соответствовала поставленным целям критериям эффективности.

За основу принятия решений приняты результаты математического моделирования развития пожара описания процесса горения [26]. Для при нятия решения могут быть учтены и экспертные, и нормативные требова ния пожарной безопасности. Данные обстоятельства требуют более по дробного анализа используемых модельных описаний.

По месту возникновения и прохождения пожара модели условно мо гут быть разделены на: модели пожаров в замкнутых пространствах (по мещении) и модели пожаров на открытых территориях. Пожары в поме щение отличаются небольшим масштабом, трудностью учета пожарной нагрузки (в том смысле, что мы не можем достоверно знать, какая пожарная нагрузка окажется в изучаемом помещении в момент пожара), трудностью прогнозирования потоков воздуха (из-за воздушных потоков через разби тые окна и. т.п.) и другими особенностями. Пожары на открытых террито риях особенно в сельских населенных пунктах (садоводствах, дачных участков), отличаются большими масштабами, необходимостью учета по годных условий (включая фактор осадков, который противодействует рас пространению пожара), необходимостью учета рельефа местности, удален ность пожарных частей, наличием и расположенностью водоисточников и т.д.[27-33]. По данным Департамента надзорной деятельности МЧС России за первое полугодие 2012 года оперативная обстановка с пожарами в сель ской местности Российской Федерации характеризовалась следующими ос новными показателями (рисунок 3).

Прямой материальный ущерб причинен в размере 695,9 млн. рублей.

На сельскую местность пришлось 39,5% от общего количества пожаров, 42,3% материального ущерба, 50,8% от общего числа погибших при пожа рах людей и 28,3% травмированных.

2011;

2012;

2011 Пожары;

Пожары;

11077 2011;

Гибель;

Гибель;

2012;

1540 1516 2011;

2012;

Травмы;

721 Травмы;

Рисунок 3 – Количество пожаров и их последствий в сельской мест ности - зарегистрировано 11192 пожара;

- погибло 1516 человек, в том числе 73 ребенка;

- получили травмы 714 человек.

Наибольшее количество пожаров зарегистрировано в жилом секторе.

Их доля от общего числа пожаров по России составила 74,8% (рисунок 4).

Гибель людей при пожарах в жилом секторе, от общего количества по стране, составила 93,1%, людей, получившие травмы, -78,9%.

автомобильный транспорт - 310-4 падения - 910- пожары и ожоги - 410-5 утопление - 310- отравление - 210-5 огнестрельное оружие - 110- станочное оборудование - 110-6 водный транспорт - 910- воздушный транспорт падающие предметы - 610- электрический ток - 610-6 железная дорога - 410- молния - 510-7 ядерная энергия - 210- Рисунок 4 – Распределение количества пожаров по основным объек там Деление по месту возникновения, также как и деление с использова нием других качеств, является условным. Например, пожары в больших помещениях (атриумы, холлы, крытые стадионы и.т.д.). Занимают некото рое промежуточное положение между указанными двумя классами пожаров [34].

I.4. Исследование аварий, связанных с выбросом вредных ве ществ На ряде предприятий для технологических целей применяют вред ные, в том числе сильнодействующие ядовитые вещества (СДЯВ). Напри мер, для обеззараживания воды на водопроводных станциях широко ис пользуют хлор, на многих холодильных установках в качестве рабочего агента используется аммиак. Хлор и аммиак используют на многих пред приятиях текстильной, химической, пищевой промышленности. В различ ных производствах широко применяются щелочи, кислоты и другие агрес сивные и сильнодействующие вещества. При аварийной разгерметизации емкостей, трубопроводов, оборудования, связанных с хранением, транспор тировкой и применением СДЯВ и иных вредных веществ, в воздухе рабо чей зоны и в окружающей среде могут образовываться зоны с концентраци ями токсичных веществ, превышающими предельно допустимые концен трации. Размеры зон заражения и время существования опасных концен траций зависят от способа хранения, количества поступившего в атмосферу вещества, его химико-физических свойств, внешних геолого-климатических условий.

В зависимости от термодинамического состояния жидкости, находя щейся при хранении в емкости, возможны три варианта протекания процес са при разгерметизации емкости:

-- при больших перегревах жидкость может полностью переходить во взвешенное мелкодисперсное и парообразное состояние с образованием токсичных, вредных и пожаровзрывоопасных смесей;

-- при низких энергетических параметрах жидкости происходит спо койный ее пролив на твердую поверхность, а испарение осущест-вляется путем теплоотдачи от твердой поверхности;

-- промежуточный режим, когда в начальный момент происходит рез кое вскипание жидкости с образованием мелкодисперсной фракции, а затем наступает режим свободного испарения с относительно низкими скоростя ми.

Для определения размеров зон воздействия необходимо вначале спро гнозировать, какое количество жидкости или газа поступит в окружающую среду при том или ином виде аварии. На втором этапе расчета необходимо с учетом рельефа местности, климатических условий, планировки площад ки рассчитать процессы растекания и испарения жидкости, а также рассеи вание паров пролитой жидкости. Результатом такого расчета должны быть нанесенные на ситуационный план поля концентраций паров поступившего в атмосферу вещества. На плане местности отмечают также динамику про цесса рассеивания паров, прогнозируют изменение концентрации в различ ных точках местности по времени. При проливах СДЯВ внешние границы зоны заражения определяют по ингаляционной токсодозе. При определении глубины зоны заражения по средней пороговой токсодозе можно использо вать методику РД 52.04.253--90.

Ориентировочные значения глубины (км) распространения некоторых СДЯВ в условиях городской застройки при инверсии и скорости ветра 1 м/с Ширина зоны химического заражения приближенно может быть определена по степени вертикальной устойчивости атмосферы и по колеба ниям направления ветра:

- при инверсии принимается 0,03 глубины зоны;

- при изотермии принимается 0,15 глубины зоны;

- при конверсии принимается 0,8 глубины зоны;

- при устойчивом ветре (колебания не более шести градусов) - 0, глубины зоны;

- при неустойчивом ветре - 0,8 глубины зоны.

При этом к ширине добавляются линейные размеры места разлива СДЯВ.

Ряд веществ в промышленных условиях хранится и используется при низких температурах (криогенных температурах) в жидком состоянии.

Наиболее часто встречаются: жидкий кислород и азот, жидкий водород, ге лий и т. д. Эти вещества в общепринятом понимании нельзя назвать ядови тыми или токсичными, но поступление их в атмосферу в большом количе стве может вызвать вытеснение из нее кислорода, что также создаст опре деленных размеров опасную зону. Кроме того некоторые из этих веществ являются окислителями или пожаровзрывоопасными веществами, низкие температуры этих веществ могут привести к дополнительным опасным факторам, таким как потенцильная опасность ожогов поверхности тела и внутренних органов у людей, а также к потере несущей способности сило вых элементов зданий, машин и механизмов за счет хладломкости.

Основной особенностью хранения и использования криопродуктов является необходимость осуществления постоянного дренажа паров этих продуктов в окружающую среду. При дренаже криопродуктов в окрестно стях места выброса образуются опасные низкотемпературные и концентра ционные зоны, линейные размеры которых зависят от вида продукта, ско рости истечения, температуры, метеорологических условий, способа сбро са, типа сбросного устройства.

Используемые в настоящее время в промышленности криопродукты можно подразделить на три типа: нейтральные криопродукты (азот, гелий), криопродукты-окислители (кислород), горючие криопродукты (водород, метан). При сбросе в атмосферу каждого из трех типов криопродуктов в зоне выброса создаются свои специфические Математические модели, описывающие поведение, какого либо явле ния используются достаточно давно. В частности иногда возможно полу чить модель, основанную на физических законах, которая позволяет опре делить (детерминировать) значение в любой момент времени. В детерми нированных моделях все факторы, оказывающие влияние на развитие ситу ации принятия решения, однозначно определены и их значения известны в момент принятия решения. Часто моделируемый объект сложен и расшиф ровка его механизма может оказаться очень трудоемкой и длинной во вре мени. Детерминированные модели можно получить при помощи экспери ментальных данных, участвующих в процессе.

I.5. Особенности чрезвычайных ситуаций, возникших при при родных явлениях и бедствиях Источником природной ЧС является опасное природное явление или процесс, причиной возникновения которого может быть: землетрясение, вулканическое извержение, оползень, обвал, сель, карст, просадка в лесо вых грунтах, эрозия, переработка берегов, цунами, лавина, наводнение, подтопление, затор, штормовой нагон воды, сильный ветер, смерч, пыльная буря, суховей, сильные осадки, засуха, заморозки, туман, гроза, природный пожар (ГОСТ Р 22.0.06----95). Рассмотрим некоторые из них, наиболее ча сто встречающиеся в пределах нашей страны.

Землетрясения - одни из самых опасных и разрушительных стихий ных бедствий. Памятное катастрофическое землетрясение 7 декабря 1988 г.

в Армении привело к разрушению трех городов, 58 поселков и крупным че ловеческим жертвам. Только в спасательных работах участвовало свыше тыс. человек.

При землетрясениях в окружающем пространстве наблюдается сей смический удар, происходит деформация горных пород, возможно извер жение вулканов, нагон воды (цунами), смещение горных пород, снежных масс, ледников и т. д. Силу землетрясения на поверхности земли принято характеризовать балльностью, а воздействие землетрясения на объект его интенсивностью. Ниже приведена 12 балльная шкала интенсивности земле трясений Института физики Земли АН СССР (ИФЗ).

Сила землетрясения от 1 до 4 баллов не вызывает повреждений зда ний и сооружений, а также остаточных явлений в фунтах и изменения ре жима фунтовых и наземных вод. Землетрясение силой в 1 балл вызывает незаметные сотрясения почвы, колебания которой регистрируются только приборами. Землетрясения силой 2 балла отмечаются некоторыми, очень чуткими лицами, находящимися в полном покое. При землетрясении 3 бал ла внимательными наблюдателями замечается очень легкое покачивание висячих предметов. При землетрясении 4 балла наблюдается легкое раска чивание висячих предметов и неподвижных автомашин;

слабый звон плот но поставленной неустойчивой посуды. Землетрясение в 4 балла распознается большинством людей, находящихся внутри здания.

Землетрясение силой 5 баллов вызывает легкий скрип полов и перего родок;

дребезжание стекол, осыпание побелки, движение незакрытых две рей и окон, на поверхности непроточных водоемов образуются небольшие волны. Заметно качаются висячие предметы, наблюдается выплескивание воды из наполненных сосудов, возможна остановка маятниковых часов.

Землетрясения силой 6 баллов вызывают легкие повреждения многих зданий, в одноэтажных кирпичных, каменных и саманных домах наблюда ются значительные повреждения. В сырых грунтах образуются трещины шириной до 1 см, отмечается небольшое изменение дебита источников и уровня воды в колодцах. В помещениях качаются висячие предметы, ино гда падают книги, посуда, легкая мебель сдвигается, передвижение людей неустойчиво.

Землетрясения силой 7 баллов вызывает значительные повреждения зданий, в некоторых случаях их разрушения. На дорогах появляются тре щины, наблюдается нарушение стыков трубопроводов, повреждение ка менных оград. В сухих грунтах образуются тонкие трещины, возможны оползни и обвалы. Изменяется дебит источников и уровней грунтовых вод.

Возникают новые и пропадают старые источники воды. В помещениях сильно качаются висячие предметы, легкая мебель сдвигается, падают кни ги, посуда и вазы. Передвижение людей без дополнительной опоры затруд нено. Все люди покидают помещение.

Землетрясения силой 8 баллов вызывают значительные повреждения большинства зданий. В некоторых полные разрушения. Образуется боль шое количество трещин на склонах гор и в сырых фунтах;

наблюдаются осыпи, оползни и горные обвалы. Вода в водоемах мутная;

меняется дебит источников и уровней воды в колодцах. В помещениях сдвигается и ча стично опрокидывается мебель, легкие предметы подскакивают и опроки дываются. Люди с трудом удерживаются на ногах. Все выбегают из поме щений.

Землетрясения силой 9 баллов вызывают искривление железнодорож ных путей, повреждение насыпей дорог, разрушение дымовых труб, башен.

Большинство зданий обрушивается. В грунтах образуются трещины до см;

наблюдаются горные обвалы, оползни, небольшие грязевые изверже ния, в водоемах большое волнение. В помещениях опрокидывается и лома ется мебель. Наблюдается большое беспокойство животных.

Землетрясения силой 10 баллов вызывают обрушение многих зданий, дамбы и насыпи получают значительные повреждения, на дорожном по лотне трещины и деформации, обрушение труб, башен, памятников, оград.

Возникают трещины в грунтах до 1 м. Наблюдаются обвалы скал и морских берегов/Наблюдается возникновение новых озер, прибоя и выплескивания воды в водоемах и реках. В помещениях многочис ленные повреждения предметов домашнего обихода. Животные мечутся и воют.

Землетрясения силой в 11 баллов вызывают общее разрушение зда ний, разрушение насыпей на больших протяжениях. Трубопроводы прихо дят в полную негодность. На больших протяжениях железнодорожные пути приходят в полную непригодность. На поверхности земли наблюдаются многочисленные трещины и вертикальные перемещения пластов. Большие обвалы, оползни. Сильно меняется режим водоисточников и водоемов и уровень грунтовых вод. В помещениях наблюдается гибель значительной части населения, животных и имущества под обломками зданий.

Землетрясения силой 12 баллов вызывает общее разрушение зданий и сооружений. Значительная часть населения гибнет от оползней. В грунте наблюдаются вертикальные и горизонтальные разрывы и сдвиги. Образу ются озера, водопады, изменяются русла рек. Растительность и животные погибают от обвалов и осыпей в горных районах.

Вулканические извержения представляют собой достаточное опасное геологическое явление. Процессы, происходящие в земной толще и вызы вающие извержения, еще не до конца изучены. Принято считать, что верх няя часть мантии находится в состоянии, близком к расплавленному, по этому даже незначительное понижение давления (например при раздвиже нии тектонических плит) приводит к полному ее расплавлению. Расплав ленная порода (магма), будучи более легкой, чем окружающие породы, медленно поднимается к поверхности земли. Чаще сего это происходит по разломам земной коры. Второй причиной, вызывающей извержения, явля ется наличие локальных радиоактивных источников. Немногочисленные материковые вулканы, расположенные вдали от границ литосферных плит, вызваны как раз такими локальными источниками радиоактивной теплоты или горячими точками в мантии.

Последствия последнего землетрясения в Японии наглядно показали реализацию этой возможности. Действительно, 11 марта 2011 года началось 9-бальное землетрясение у острова Хонсю на глубине 24 км. Из-за подзем ных толчков автоматически останавливаются 1, 2, 3 энергоблоки АЭС Фу кусима 1. Толчки спровоцировали дополнительное отключение АЭС от японской энергетической системы. Для охлаждения АЭС задействовали ре зервные дизель-генераторы. Менее чем через час по АЭС ударила первая волна цунами, которая повредила аварийный конденсатор, предназначен ный для охлаждения пара. Через 15 минут вторая, 14-метровая волна цуна ми затопила сооружения Фукусимы и вывела из строя резервные дизель генераторы (кроме одного подземного), что через несколько часов привело к частичному расплаву топлива и мощному взрыву паровоздушно водородной смеси, разрушившему бетонную оболочку реактора. Авария отнесена к 6 - 7 уровню по международной шкале, но до уровня чернобыль ской аварии не дошло, так как сами ядерные реакторы не были разрушены и диспергированное топливо по счастливой случайности не попало в окру жающую среду. Таково содержание эффекта домино для рассматриваемого случая [34, 35].

При извержениях чаще всего наблюдается: деформация и сотрясения земной поверхности;

выброс, выпадение продуктов извержения;

движение лавы, грязевых, каменных потоков;

гравитационное смещение горных по род. В атмосферу вырывается большое количество паров и газов, приводя щее к химическому загрязнению атмосферы. Раскаленная лава приводит к тепловому загрязнению окружающей среды, с потенциальной опасностью образования крупномасштабных пожаров. Нередко в кратерах в период по коя образуются озера, тогда в период извержения водогрязевые потоки представляют основную опасность, даже большую, чем потоки лавы (из-за больших скоростей перемещения по склонам).

Чаще всего извержения вулканов начинаются выбросом из кратера столба черного дыма или пепла высотой до 5 км, который быстро расплы вается в воздухе в виде огромной тучи;

на склонах и на кратере появляются трещины, через которые выделяются удушливые газы или горячая вода.

Вслед за этим обычно начинается ливневый грозовой дождь. Одно временно из кратера выбрасываются крупные и мелкие раскаленные об ломки горных пород, из туч выпадает пепел, который покрывает склоны вулкана и окрестности. Затем начинается извержение лавы из жерла вулка на.

Сели (от араб, «сайль»--бурный горный поток) --это внезапно возни кающий в руслах горных рек временный поток, характеризующийся резким подъемом уровня воды и высоким содержанием продуктов разрушения горных пород.

Возникновение грязевого потока в основном способствуют три усло вия: интенсивный ливень или очень дружное снеготаяние;

значительная крутизна склонов речных долин и балок, т. е. большие уклоны водных по токов;

наличие на склонах больших масс легко смываемого рыхлого мелко обломочного грунта.

Грязекаменные сели движутся вдоль склонов дискретно из-за посто янно образующихся заторов. Скорость селей может достигать 10 м/с.

Оползень - скользящее смещение горных пород вниз по склону под влиянием силы тяжести. Оползни возникают на каком-нибудь участке склона или откоса вследствие нарушения равновесия пород, вызванного:

увеличением крутизны склона в результате подмыва водой;

ослаблением прочности пород при выветривании или переувлажнении осадками и под земными водами;

воздействием сейсмических толчков, хозяйственной дея тельностью, проводимой без учета геологических условий местности.

Селевые потоки и оползни способны вызвать крупные завалы и * об рушения автомобильных и железных дорог, разрушение зданий и сооруже ний, населенных пунктов, затопление территорий, поражение и гибель лю дей. Оползни обычно возникают неожиданно и приносят большие бедствия, накрывая населенные пункты или их части плотным, высоким слоем обло мочных пород, глиной и песком, что крайне затрудняет проведение спаса тельных работ.

Наводнения - затопление значительных территорий, возникающее в результате разлива рек во время половодья и паводков, ливневых дождей, ледяных заторов рек, обильного таянья снегов и других природных причин.

При наводнении происходят разрушение зданий, сооружений, размыв участков дорог, повреждение гидротехнических и дорожных сооружений.

Грозовые разряды. На земном шаре ежегодно бывает более шестна дцати миллионов гроз, причем ежесекундно в атмосфере происходит около ста грозовых разрядов. Атмосферные электрические разряды могут проис ходить как между отдельными облаками, так и между грозовым облаком и поверхностью земли. Протяженность грозовых каналов может достигать нескольких километров, а сила тока в них достигает сотен тысяч ампер. Та кие грозовые каналы представляют значительную опасность для промыш ленных, гражданских и военных объектов. Они могут явиться причиной как пожаров, так и механических повреждений оборудования, нарушений на линиях связи и энергоснабжения отдельных территорий, взрывов техноло гического оборудования. Разряд статического электричества между грозо вым облаком и поверхностью земли происходит в два основных этапа. На первом этапе образуется разряд, движущийся от облака к поверхности зем ли. При приближении этого разряда к поверхности земли у ее поверхности формируется встречный разряд. При слиянии этих зарядов образуется раз рядный канал, который за несколько микросекунд достигает диаметра в не сколько сантиметров, причем температура газа и его давление могут дости гать соответственно значений 25 000 К и 4 МПа. Давление в канале быстро убывает и в течение 300 мкс обычно снижается до 0,05 МПа. Таким обра зом, разряд молнии подобен взрыву длинного шнурового заряда с удельной энергией 1 кДж/см. [36, 37].

И так, чрезвычайная ситуация (ЧС) - это нарушение нормальных условий жизнедеятельности людей на определенной территории, вызванное аварией, катастрофой, стихийным или экологическим бедствием, а также массовым инфекционным заболеванием, которые могут приводить к люд ским или материальным потерям.

По современным представлениям, предложенным ВОЗ, чрезвычайные события с гибелью или несмертельным поражением 10 пострадавших и бо лее, требующих неотложной медицинской помощи, принято называть ката строфами. Это не исключает частного применения других определений, обозначающих чрезвычайные события конкретного свойства.

Развитие общей теории защиты природы и человека, в частности уче ния В.И. Вернадского о ноосфере, представлений о загрязнении и защите от него всех оболочек биосферы, требует четкого определения и классифика ции чрезвычайных ситуаций»

Каждая ЧС имеет присущие только ей причины, особенности и харак тер развития.

В основе большинства ЧС лежат дисбаланс между деятельностью че ловека и окружающей средой, дестабилизация специальных контролирую щих систем, нарушение общественных отношений.

Учитывая непрерывный рост научно-технического прогресса, и воз никающее отставание от него общекультурного развития человечества, со здает разрыв между повышением риска и готовностью людей к обеспече нию безопасности. Нерегулируемое воздействие человека на крупномас штабные процессы в природе может приводить к глобальным катастрофам.

Выводы по главе I В главе проведен системный анализ и классификация современных методов моделирования развития чрезвычайных ситуациях на промышлен ных объектах.

Анализ научной, нормативно-технической зарубежной и отечествен ной литературы в области возникновении чрезвычайных ситуациях на про мышленных объектах показал, что вопрос прогнозирования развития воз никновении чрезвычайных ситуациях на промышленных объектах практи чески не изучен. Известные детерминированные модели не позволяют рас считать развитие опасных факторов чрезвычайных ситуаций на промыш ленных объектах. Наиболее перспективным направлением является созда ние недетерминированных математических моделей для расчета развития и возникновения чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах.

Проведенный системный анализ крупных пожаров, разливов опасных химических веществ, аварий, вызванные природными катастрофами, пока зал, что основной ход их развития имеет похожие сценарии.

ГЛАВА II. ОБЩИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И РАЗВИТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ II.1 Декомпозиция общей задачи оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций с использованием фактора ожидаемости Ситуации, в которых осуществляется выбор управляющего решения по предотвращению возникновения чрезвычайных ситуаций, характеризу ются следующими основными чертами:

1) Наличие цели.

Целью является минимизация возможности возникновения и прояв ления негативных последствий чрезвычайных ситуаций.

2) Наличие альтернативных управляющих решений.

Решения принимаются только тогда, когда существует более одного способа их достижения. Выбор оптимального варианта приходится осу ществлять в условиях неопределенности соотношений между вероятностью достижения цели и уровнем затрат, необходимых для ее достижения.

3) Наличие ограничивающих факторов.

Лицо, принимающее решение, в силу субъективных причин не обла дает бесконечными возможностями. Все множество ограничивающих фак торов можно разбить на три основные группы:

экономические факторы (финансы, производственные и людские ре сурсы, время и т.п.), технические факторы (габариты, вес, энергопотребление, надежность, точность используемых технических средств и т.п.), социальные факторы, которые учитывают требования человеческой этики и морали, а также экологические требования.

При этом предотвращение чрезвычайных ситуаций различного тапа и масштабов проявления (см. классификацию ЧС в 1 главе настоящей рабо ты) требуют и различных методологических подходов к разработке реко мендаций по выбору управляющего решения. В системном анализе первым этапом процесса выработки управляющего решения является декомпози ция, то есть замена решения целостной задачи решением серии более про стых локальных задач. Обязательными условиями проведения декомпози ции является единство цели решаемых частных задач, взаимосвязанных предметом исследования. Декомпозиция предполагает рассмотрение иссле дуемой системы как сложной, состоящей из отдельных взаимосвязанных подсистем. При выполнении указанных условий конкретный механизм рас членения целостной задачи выбирается системным аналитиком в зависимо сти от характера решаемой задачи, количества и сложности имеющихся ограничений, а зачастую зависит от личных предпочтений, опыта, внутрен ней убежденности самого аналитика.

Например, рассматривая меры по предотвращению опасных техно генных происшествий можно провести декомпозицию по объектам воздей ствия негативных последствий таких происшествий:

- работники, непосредственно занятые на рассматриваемом производ стве, - ликвидаторы последствий аварии, - население, проживающее в зоне распространения опасных факторов аварии, - окружающая среда, включающая приземный слой атмосферы, водо емы, почвенный покров, растительности и животный мир и т.д.

При смене целевых установок можно провести декомпозицию по тех ническим системам, получившим критические нарушения в работе:

- здания, - технологические аппараты, - коммуникационные системы (дороги, трубопроводы, энергосети, си стемы связи), - энергоисточники, - сырьевые источники и т.д.

При этом выбор параметров декомпозиции предопределяет методоло гию анализа возникновения и сценарий развития возможной чрезвычайной ситуации, учитывающий последовательность возможных событий. Так, по жары и взрывы могут являться как следствием, так и возможной причиной техногенных происшествий и катастроф. Разумеется, большое влияние на способ анализа оказывает и прогнозируемый масштаб чрезвычайной ситуа ции (локальный, муниципальный, федеральный и т.д.).

В настоящей работе декомпозиция и, соответственно, выбор методо логии прогнозирования возникновения и развития природных и техноген ных ЧС, проводится в соответствие с предложенной классификацией чрез вычайных ситуаций. Все ЧС, независимо от их разновидности и генезиса можно систематизировать по фактору ожидаемости [39, 40].

Понятие фактора ожидаемости используют в экономической науке для классификации процессов открытой инфляции. С этих позиций выде ляют ожидаемую и неожидаемую инфляцию. Фактор ожидаемости сказы вается на последствиях инфляции. Например, если фирмы и население зна ют, что в следующем году цены вырастут в 5 раз, то в условиях идеального рынка они в следующем году в 5 раз повысят цены на свои товары, и никто от ожидаемой инфляции не пострадает. А в случае неожидаемой инфляции рост цен даже на 10% сильно ухудшит экономическую ситуацию [41 - 43].

Аналогичным образом фактор ожидаемости ЧС может сказаться на последствиях чрезвычайных ситуаций. По этому признаку можно каче ственно классифицировать чрезвычайные ситуации следующим образом (рисунок ):

- ЧС, связанные с постоянно действующими факторами, подлежащи ми прогнозированию на основе данных мониторинга;

- ЧС, связанные с периодически повторяющимися факторами, подле жащими статистическому анализу и экспертным оценкам;

- ЧС, возникающие редко, и не имеющие на сегодняшний день осно ваний для полномасштабного мониторинга и для статистического анализа;

анализируются экспертными оценками.

Примером чрезвычайных ситуаций, связанных с постоянно действу ющими факторами могут быть периодические нагонные наводнения в аква тории Невы. На протяжении двух столетий господствовало мнение, что главная причина наводнений — Нева, которая при сильном западном ветре задерживает свое быстрое течение и выходит из берегов. Но такое рассуж дение было ошибочным. Расчеты показали, что собственный сток Невы может поднять уровень воды от 2,5 до 3,5 метров над ординаром не менее чем за 6-8 часов, в то время как при наводнении это происходит за 2 часа.

Лишь в первой половине нашего века ученым удалось подойти к правиль ному решению этого вопроса. Установлено, что в силу существующих за конов циркуляции атмосферы на земном шаре циклоны чаще всего пере мещаются с запада на восток. Они обычно сопровождаются сильными вет рами. Если циклон пересекает Балтийское море с юго-запада на северо восток, то его направление совпадает с осью, вдоль которой вытянулось море. Ветры циклона сгоняют воду к горлу Финского залива, образуя на поверхности «припухлость», растекающуюся в стороны в виде свободной волны, обычно вначале высотой 40—60 сантиметров. Когда волна, движу щаяся со скоростью 50 километров в час и более, начинает проходить уз кую и мелководную часть залива, высота и скорость ее возрастают. Весь Финский залив она пробегает за 7—9 часов. С громадным напором волна, порой достигающая 5-метровой высоты, вкатывается в Невскую губу и устье реки Невы, вызывая быстрый подъем воды. После того как удалось выявить основную причину наводнений и обнаружить район, где возникает угроза, стало возможно заранее узнавать о надвигающемся бедствии. В Таллине создана специальная наблюдательная станция, отмечающая про хождение «длинной волны». Следовательно, Санкт-Петербург может узнать об ее приближении за 6-7 часов. А этого уже достаточно, чтобы принять срочные меры [44].

Предложенная систематизация ЧС позволяет соотнести выделенные группы с имеющимися основными методологическими подходами оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций.

Например, для Санкт-Петербурга и Северо-западного региона харак терно проявление следующих опасных факторов.

Загрязнение дна финского залива плавсредствами и взрывоопас 1.

ными предметами, затопленными в период второй мировой войны. Большая часть территории Северо-Западного региона являлась театром боевых дей ствий в ходе прошедших войн.

Неконтролируемое поступление в грунт или в водоемы нефте 2.

продуктов.

В частности планируются к строительству и эксплуатации нефтена ливные порты в Финском заливе:

- порт в бухте Батарейной для нефтепродуктов полной мощностью млн. тонн/год - порт в окрестностях г. Приморска для сырой нефти, нефтепродуктов, химических грузов и сжиженного газа мощностью 45 млн. тонн/год.

Общая протяженность трубопроводной системы в пределах Ленин градской области достигнет 3500 км. Возможна прокладка трубопроводов по дну Финского залива (около 60 км).

Аномально высокий уровень выхода радона на земную поверх 3.

ность Радон обуславливает примерно половину дозы радиации от всех при родных источников.

Нагонные наводнения в устье Невы.

4.

Лесные пожары.

5.

К рискам планетарного характера относятся метеоритные атаки или солнечная активность.

Как известно риск (R) — сочетание вероятности и последствий наступления событий. Знание вероятности неблагоприятного события поз воляет определить вероятность благоприятных событий по формуле:

. Также риском часто называют непосредственно предполагаемое событие, способное принести кому-либо ущерб или убыток.

Риск - количественная характеристика опасности, определяемая ча стотой реализации опасностей. Количественно он выражается формулой:

где n - число случаев проявления опасностей;

N - возможное число случаев проявления опасностей.

Риск — характеристика ситуации, имеющей неопределенность исхо да, при обязательном наличии неблагоприятных последствий. Риск в узком смысле — количественная оценка опасностей, определяется как частота од ного события при наступлении другого.

Имеются четыре методологических подхода к определению риска [45]:

1. Инженерный, опирающийся на статистику, расчет частот, вероят ностный анализ безопасности, построение деревьев опасности.

2. Модельный, основанный на построении моделей воздействия вред ных факторов на отдельного человека, социальные, профессиональные группы и т. п. Эти методы основаны на расчетах, для которых не всегда есть исходные данные.

3. Экспертный, при котором вероятность событий определяется на основе опроса опытных специалистов, т. е. экспертов.

4. Социологический, основанный на опросе населения.

На рисунке 3 указанные методологические подходы показаны в соот ветствии с предлагаемой систематизацией ЧС по вероятности их проявле ния. Предлагаемая схема предусматривает использование различных под ходов к оценке рисков возникновения ЧС различной степени ожидаемости.

Так, для ЧС, связанных с постоянно действующими факторами, возможно использовать модельный подход, основанный на детерминированных моде лях. Данные, получаемые в результате мониторинга постоянно действую щих опасных явлений и процессов, позволяют создавать системы диффе ренциальных уравнений, достаточно полно отражающих ход событий и прогнозирующих их развитие.

Периодически повторяющиеся опасные явления и процессы, при наличии достаточного массива статистических данных могут быть оценены с использованием инженерных подходов и методов математической стати стики. При недостаточной полноте статистических выборок могут быть ис пользованы стохастические модели, основывающиеся на экспертных оцен ках.

Рисунок 3 - Методологические подходы к оценке риска и их приме нимость к анализу ЧС с различной степенью ожидаемости Аналогичный подход следует применять для оценки вероятности про явления редко возникающих ЧС, по которым на сегодняшний день отсут ствуют удовлетворительные статистические данные, а также не имеется ос нований для полномасштабного мониторинга. Они могут быть проанализи рованы только с использованием экспертных оценок и построенных на их основе стохастических моделях.

Использование социологического подхода к оценке риска возникно вения ЧС нами не рассматривается. Технологии социологических опросов учитывают комплексы различных влияний, таких как авторитет лидера со циальной группировки или партии, состояние социальной напряженности в опрашиваемой группе, пиартехнологии и другие. Они хорошо разработаны, и их использование выходит за рамки настоящей работы.

II.2 Описание стадий развития ЧС логистической функцией Проведенный выше анализ возникновения и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах показывает, что можно выделить три основные стадии, показанные на рисунке 5. На первой стадии (I) происхо дит концентрация (сосредоточение) опасных факторов. При этом создается обстановка повышенного риска возникновения чрезвычайной ситуации.

Если ведется постоянный мониторинг и на этой стадии принять соответ ствующие меры, то чрезвычайную ситуацию можно предотвратить. В про тивном случае наступает вторая стадия (II), возникновение ЧС. Процесс развития чрезвычайной ситуации может дальше развиваться резким скач ком (функция 1) или медленно нарастать (функция 2). Если на данном этапе не произвести локализацию и принять меры к ликвидации ЧС, то наступает третья стадия (III)– катастрофа.

Процесс возникновения и развития чрезвычайных ситуаций можно описать логистической (сигмоидной) функцией. В статистике логистиче ская функция - модель, используется для предсказания вероятности возник новения события «подгоном» данных к логистической кривой. При этом используют дополнительные переменные, которые могут быть или число выми или категориальными. Другие названия для логистической регрессии, используемые в различных прикладных областях, включают логистическую модель и классификатор максимальной энтропии.

Рисунок 5 - Моделирование процесса возникновения и развития чрез вычайных ситуаций Логистическая функция или логистическая кривая - самая общая сиг моидальная (S-образная) кривая. Она моделирует кривую роста вероятно сти некоего события, по мере изменения управляющих параметров. В настоящем исследовании логистическая функция использована для модели рования вероятности развития ЧС. Управляющими параметрами являются факторы риска, которые могут принимать положительные и отрицательные значения. Отрицательные значения факторов риска способствуют сниже нию вероятности возникновения ЧС, положительные – увеличивают эту ве роятность.

Простейшая логистическая функция может быть описана формулой:

f (r ) 1 e r Переменная r отражает подверженность некоторому набору факторов риска, в то время как f (r) представляет вероятность конкретного исхода, при заданном наборе рисков. Переменная r является мерой полного вклада всех факторов риска, используемых в модели, и известна как logit.

r k0 k1r1 k 2 r2.... k n rn, где k0 называют "точкой пересечения", а k1, k2 … kn - некоторые ко эффициенты, требующие подбора (обычно, методом наибольшего правдо подобия), факторов риска r1, r2, … rn - соответственно. Ясно, что при r=0, риск становится равным 0,5, и в этой точке наблюдается перегиб функции.

С позиций теории перколяции эту точку можно считать порогом перколя ции. Каждый из коэффициентов регрессии описывает размер вклада соот ветствующего фактора риска (рисунок 6).

Рисунок 6 – Моделирование процесса возникновения и развития чрезвычайных ситуаций в зависимости от коэффициентов регрессии.

Положительный коэффициент регрессии означает, что данный фактор увеличивает общий риск (т.е. повышает вероятность анализируемого исхо да), в то время как отрицательный коэффициент означает, что этот фактор уменьшает риск;

большой коэффициент регрессии означает, что данный фактор существенно влияет на совокупный риск, в то время как почти ну левой коэффициент регрессии означает, что этот фактор имеет небольшое влияние на вероятность результата. Логистическая регрессия - удобный способ описать влияние одного или нескольких факторов риска на резуль тат (рисунок 7).

Рисунок 7 – Методы моделирование процесса возникновения и раз вития чрезвычайных ситуаций с помощью сигмоидальной зависимости.

Необходимо оценивать способности системы продолжать нормальное функционирование в условиях постоянно действующих деструктивных влияний и противостоять им, адаптировать алгоритмы функционирования к новым условиям и организовывать функциональное восстановление или обеспечить функционирование при постепенном процессе восстановления.

Для создания перколяционных моделей следует рассмотреть влияние окру жающей среды на процессы развития чрезвычайных ситуаций. Проведен ный анализ показывает, что на развитие чрезвычайных ситуаций оказыва ют влияние следующие факторы:

1. Размерность покрывающих решеток степень связности узлов.

2. Фазовые переходы.

II.3. Анализ размерности покрывающих решеток Существует множество объектов, в которых расположение компонент весьма важно, поскольку влияет на развитие процессов на отдельных кла стерах и в конечном итоге во всей системе. Такие объекты считаются гео графическими или пространственными. В географических системах суще ствование прямого соединения между вершинами может зависеть от мно гих ограничений, таких как расстояние между ними, географический рель еф, территориальные ограничения и т.д. Модели, предназначаемые для представления таких сетей, должны учитывать эти ограничения.

Однако использование метода графов для решения задачи топологи ческой оптимизации является неперспективным, так как необходимо ис следовать огромное количество возможных вариантов соединения узлов линиями связи. Например, в объекте из 10 узлов существует 245 вариантов размещения линий соединений. Каждая из этих возможных линий связи может реально существовать Теория сложных сетей как область дискретной математики изучает характеристики сетей, учитывая не только их топологию, но и статистиче ские феномены, распределение весов отдельных узлов и ребер, эффекты протекания, просачивания, проводимости в таких сетях тока, жидкости, информации и т.д. При этом свойства многих реальных объектов суще ственно отличаются от их описания с помощью классических случайных графов. Изучения таких параметров сложных объектов, как кластерность, посредничество или протекание, напрямую относятся к теории живучести, так как именно от этих свойств зависит способность сетей сохранять свою работоспособность при деструктивном воздействии на их отдельные узлы или ребра (связи).

Несмотря на то, что в рассмотрение теории сложных сетей попадают различные сети – социальные, электрические, транспортные, информаци онные, наибольший вклад в развитие этой теории внесли исследования тех ногенных объектов.

В теории сложных объектов выделяют три основных направления: ис следование статистических свойств, которые характеризуют поведение си стемы;

создание модели системы;

предсказание поведения системы при из менении структурных свойств. В математических моделях применяют та кие типичные для сетевого анализа характеристики, как размер сети, сете вая плотность, степень центральности и т.п.

О процессах протекания в сложных системах говорят тогда, когда су ществуют фрагменты объекта - группа узлов, которые имеют высокую плотность ребер между собой, притом, что плотность ребер между отдель ными фрагментами - низкая. Традиционный метод для выявления структу ры объектов - кластерный анализ. Существуют десятки приемлемых для этого методов, которые базируются на разных мерах расстояний между уз лами, взвешенных путевых индексах между узлами и т.п.

При анализе сложных объектов, как и в теории графов, исследуются параметры отдельных узлов, параметры сети в целом, сетевые подструкту ры.

Для расчета индексов системы в целом используют такие параметры, как число узлов, число ребер, геодезическое расстояние между узлами, среднее расстояние от одного узла к другим, плотность - отношение коли чества ребер в кластере к возможному максимальному количеству ребер при данном количестве узлов, количество симметричных, транзитивных и циклических триад, диаметр сети, наибольшее геодезическое расстояние в сети и т.д.

Коэффициент кластерности для отдельного узла сети определяется следующим образом. Пусть из узла выходит k ребер, которые соединяют его с k другими узлами, ближайшими соседями. Если предположить, что все ближайшие соседи соединены непосредственно друг с другом, то коли чество ребер между ними составляло бы 1/2k(k-1), т.е. это число, которое соответствует максимально возможному количеству ребер, которыми могли бы соединяться ближайшие соседи выбранного узла. Отношение реального количества ребер, которые соединяют ближайших соседей данного узла, к максимально возможному (такому, при котором все ближайшие соседи данного узла были бы соединены непосредственно друг с другом) называ ется коэффициентом кластерности узла. Естественно, эта величина не пре вышает единицы.

Коэффициент кластерности может определяться как для каждого узла, так и для всего объекта. Уровень кластерности всей системы определяется как нормированная по количеству узлов сумма соответствующих коэффи циентов отдельных узлов. Оказалось, что именно слабые связи являются тем феноменом, который связывает сеть в единое целое.

Для примера рассмотрим распространение лесного пожара на сим метричной диагональной решетке. На рисунке 8 показана диагональная решетка, имеющая единственную точку начала процесса распространения пожара, и точку достижения окончания горения при условии отсутствия тушения. Графически это можно изобразить следующим образом.

Рисунок 8 - Графическое представление диагональной решетки с направленным распространением.

Здесь 1 обозначает точку старта процесса, 19 его финиш, а стрелка указывает направление его движения.

Такое распространение пожара может быть представлено в виде де рева и соответственно соотнесено при определенных приближениях с мар ковской цепью.

Рассмотрим следующую решетку с направленным распространением и идентифицируем все узлы (рис. 9).

Рисунок 9 - Диагональная решетка со всеми идентифицированными узлами Для данной решетки можно выделить эквивалентные узлы, например:

21, 31, 41, 51, 22, 33, 44, следующий тип узлов:

32, 42, 52, 43, 54.

еще один тип эквивалентных узлов:

53, 63, 64.

Во второй половине решетки эквивалентные узлы соответственно:

71, 81, 91, 75, 84, 93 и т.д.

При предположении, что связи эквивалентны, можно рассчитать вре мена достижения процессом любого узла.

В таблице 5 приведено значения финальных вероятностей марков ских процессов для различных симметричных квадратных решеток. Из таб лицы следует, что 1 монотонно убывает, а значения 2 и 3 осциллируют в противоположных направлениях. Зависимости финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток показаны на рисунке 10.

Таблица 3. Значения финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток.

Тип ре шетки 9 16 25 36 49 64 100 144 Финальные узлов узлов узлов узлов узлов узла узлов узла узла вероятности 1 1 1 1 1 1 45 91 3 10 15 1 4,5 6 7,5 9 3 18 6 91 2 10 15 21 28 1 4,5 8 18 12, 2 72 6 91 6 10 15 28 Зависимость от количества узлов 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 9 16 25 36 49 64 100 144 0,33 0,17 0,1 0,07 0,048 0,036 0,022 0,011 0, 0,5 0,5 0,45 0,4 0,357 0,321 0,267 0,198 0, 0,17 0,33 0,45 0,53 0,595 0,643 0,711 0,791 0, Рисунок 10. Зависимости финальных вероятностей марковских про цессов для различных симметричных квадратных решеток.

Таким образом, распространение марковского процесса на конечных перколяционных решетках показывает, что с ростом количества узлов сим метричной решетки вероятность финального нахождения процесса в вер шинах решетки стремиться к нулю, установление в центральных узлах воз растает. Это объясняется тем, что узловые узлы имеют постоянное значение (для решетки 4), а количество внутренних узлов возрастает в квадратичной зависимости.

Проведем нормирование коэффициентов вероятности финального нахождения процесса в одном из трех рассматриваемых узлов. Пусть 1 2, 3 3, где n – количество узлов первого типа (4), m – 1 1, n m k количество узлов второго, а k – количество узлов третьего типа. Тогда условие нормировки финальных вероятностей, отнесенных к одному узлу, принимает вид:

1 n1 m 2 k 3, В таблице 4 представлены значения таких отнесённых к одному узлу вероятностей.

Таблица 4. Значения нормированных финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток.

Тип решет ки 9 16 25 36 64 100 144 уз- уз- уз- уз- уз узла узлов узла узла лов лов лов лов лов Финальные вероятности 0,08 0,04 0,02 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0, 1 3 1 5 6 2 9 5 3 0,12 0,12 0,03 0,02 0,01 0,01 0,00 0,00 0, 2 5 5 7 5 8 3 8 5 0,16 0,08 0,03 0,02 0,01 0,01 0,00 0, 0, 3 7 3 3 4 7 1 8 Зависимости нормированных финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток показаны на рисунке 11 и 12.

Зависимость нормированной вероятности нахождения процесса в узле решетки от их числа 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 9 16 25 36 49 64 100 144 Рисунок 11. Зависимости нормированных финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток.



Pages:   || 2 |
 














 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.