Повышение безопасности эксплуатации морских перегрузочных комплексов (терминалов) на основе оценки риска и мониторинга экстремальных природных явлений

На правах рукописи

Шацкова Юлия Владимировна ПОВЫШЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ МОРСКИХ ПЕРЕГРУЗОЧНЫХ КОМПЛЕКСОВ (ТЕРМИНАЛОВ) НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ РИСКА И МОНИТОРИНГА ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ПРИРОДНЫХ ЯВЛЕНИЙ Специальность:

05.22.19 – Эксплуатация водного транспорта, судовождение

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новороссийск – 2012

Работа выполнена в ФГОУ ВПО «Морская государственная академия имени адмирала Ф.Ф. Ушакова».

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Туркин Владимир Антонович

Официальные оппоненты: Попов Виктор Вениаминович, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Автоматика и вычислительная техника» ФГОУ ВПО «Морская государственная академия имени адмирала Ф.Ф.Ушакова» Чура Николай Николаевич, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Техносферная без опасность и промышленная экология» Новорос сийского политехнического института Кубанского государственного технологического университета

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций»

Защита диссертации состоится 17 мая 2012 г. в 10.00 часов на заседании диссер тационного совета Д 223.007.01 при ФГОУ ВПО «Морская государственная академия имени адмирала Ф.Ф. Ушакова» по адресу: 353918, г. Новороссийск, ул. Ленина, 93.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова» (Г. Новороссийск, пр. Ленина, 93).

Автореферат разослан 16 апреля 2012 года.

Отзывы на автореферат, заверенные печатью организации, присылать учёному секретарю диссертационного совета по адресу: 353918, г. Новороссийск, пр. Ле нина, 93. ФГОУ ВПО «МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова».

Ученый секретарь диссертационного совета Д 233.007. доктор технических наук, профессор Е.В. Хекерт

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одна из актуальнейших задач современности – сде лать транспортные перевозки грузов безопасными и наносящими минимум вре да окружающей среде. Современный подход мирового сообщества к устойчи вому развитию транспорта, включая транспортный флот и береговые инфра структуры, основан на приоритете безопасности, в том числе экологической.

Опасные явления погоды, к которым можно отнести смерчи, наносят большой вред экономической деятельности и создают угрозу устойчивому раз витию экономики страны. На территории России смерчи – это один из многих метеорологических источников природно-техногенных бедствий и катастроф.

Катастрофичность имевших место на Черноморском побережье Кавказа экстремальных гидрометеорологического явлений указывает на увеличение риска их влияния на безопасность объектов водного транспорта. Так, в августе 2002 года три разрушительных смерча обрушили огромное количество воды на Новороссийск и 17 населенных пунктов. Погибло свыше 60 человек, разрушено 447 жилых домов. Примерами аварий с тяжелейшими экологическими послед ствиями являются: разрушение части технологического трубопровода на нефтя ном терминале «Шесхарис» ОАО «Новороссийский морской торговый порт» в 1997 году;

взрыв и последующий пожар на нефтяной платформе «Бритиш Пет ролеум» в Мексиканском заливе в 2010 году.

Анализ статистических данных Международной федерации владельцев танкеров (ITOPF) показывает, что операции погрузки / выгрузки на терминалах являются основной причиной среди всех регистрируемых причин аварий (37,1% от общего количества). При этом, несмотря на все усилия ИМО, количество аварий на нефтеналивных терминалах при выполнении грузовых операций сни жается меньшими темпами, чем общее количество аварий.

Таким образом, существует противоречие между фактически высокой ча стотой возникновения аварий на морских перегрузочных комплексах (нефтена ливных терминалах) и требованиями ИМО и Российского законодательства об обеспечении безопасности объектов водного транспорта и портовых перегру зочных комплексов.

Отмеченное выше вызывает необходимость совершенствования научно методического аппарата, направленного на повышение безопасности эксплуата ции морских портовых комплексов (терминалов) на основе оценки риска с уче том влияния на его величину экстремальных природных явлений.

Объектом исследования являются морские перегрузочные комплексы.

Предметом исследования являются методы количественной оценки рис ка эксплуатации наиболее экологически опасных морских перегрузочных ком плексов (нефтеналивных терминалов), метод и система мониторинга экстре мальных природных явлений.

Цель и задачи исследований. Целью исследований является разработка модели и методики повышения безопасности эксплуатации морских перегру зочных комплексов (терминалов) на основе концепции приемлемого риска с учетом влияния и мониторинга экстремальных природных явлений.

Поставленная цель достигается решением следующих задач:

1. Анализ состояния проблемы количественной оценки риска эксплуата ции морских перегрузочных комплексов как сложной системы человек-машина окружающая среда;

2. Обоснование принципов вероятностного анализа безопасности эксплуа тации морских перегрузочных комплексов (терминалов) на основе концепции приемлемого риска;

3. Проведение имитационного моделирования и разработка математиче ской модели, описывающей влияние факторов исследуемой системы человек машина-окружающая среда на вероятность возникновения аварий при эксплуа тации морских нефтеналивных терминалов;

4. Разработка методики для решения задач минимизации риска эксплуата ции нефтеналивных терминалов на основе выбора оптимальных решений;

5. Разработка метода и обоснование выбора средств и методов текущего мониторинга экстремальных природных явлений;

6. Обоснование привязки к морским перегрузочным комплексам (терми налам) дистанционной лазерной системы мониторинга экстремальных природ ных явлений.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель и методика оценки вероятности возникновения происшествий и риска при эксплуатации нефтеналивных терминалов на основе учета характеристик состояния окружающей среды;

2. Методика решения задач минимизации риска эксплуатации нефтена ливных терминалов на основе выбора оптимальных решений с учетом влияния характеристик окружающей среды, а также наличия достаточного или ограни ченного количества финансовых ресурсов;

3. Аппаратно-модульная система дистанционного лазерного мониторинга экстремальных природных явлений, возникновение которых возможно в районе расположения морских нефтеналивных терминалов.

Новизна первого научного результата заключается в разработке мате матической модели оценки вероятности возникновения происшествий и мето дики расчета величины риска эксплуатации морских нефтеналивных термина лов, которая позволяет производить анализ безопасности их эксплуатации при любом сочетании характеристик состояния окружающей среды;

Новизна второго научного результата заключается в разработке мето дики решения задачи повышения безопасности эксплуатации морских нефтена ливных терминалов с учетом характеристик окружающей среды, как при фик сированных средствах, имеющихся для выбора мер, максимально снижающих вероятность аварии, так и снижения вероятности аварии до допустимого уровня с использованием минимальных финансовых ресурсов;

Новизна третьего научного результата заключается в разработке систе мы контроля экстремальных природных явлений (смерчей, ураганов), возникно вение которых возможной в районе расположения морских нефтеналивных тер миналов, с использованием предложенных информационных модулей обработ ки и хранения данных, полученных применением лазерных систем зондирова ния атмосферных аэрозолей.

Теоретическая значимость исследований заключается в разработке но вой модели, методики и системы, позволяющих осуществлять количественную оценку риска эксплуатации морских нефтеналивных терминалов на основе уче та характеристик и лазерного дистанционного мониторинга экстремальных природных явлений.

Практическая ценность работы состоит в обосновании технических и технологических предложений для разработки нормативно-правовых актов и инструктивных документов, обеспечивающих повышение безопасности эксплу атации морских перегрузочных комплексов (терминалов) на основе внедрения мероприятий, направленных на снижение риска их эксплуатации посредством учета влияния и лазерного дистанционного мониторинга экстремальных при родных явлений.

Достоверность результатов исследования обеспечивается использова нием комплекса последовательных поэтапных общепринятых методов исследо вания: экспертных оценок, системного анализа, математического моделирова ния, проведением натурных экспериментальных исследований, использованием статистических методов обработки данных и оценки погрешностей;

сопостав лением результатов теоретических обобщений и расчетов с результатами ими тационного моделирования на ЭВМ.

Реализация результатов работы. Результаты научных исследований бы ли использованы для повышения безопасности эксплуатации береговых и мор ских сооружений ФГУП «Росморпорт» (г. Новороссийск) и ООО «Газпром нефть Шиппинг» (г. Санкт-Петербург), при оценке риска эксплуатации терми налов в процессе разработки технической и проектной документации в ООО «Центр безопасности транспортных систем», в учебном процессе при обучении курсантов специальности «Инженерная защита окружающей среды» и направ ления подготовки бакалавров «Техносферная безопасность».

Апробация. Результаты исследований докладывались на конференциях:

региональные научно-технические конференции «Проблемы эксплуатации вод ного транспорта и подготовки кадров на Юге России», Новороссийск, 2008, 2009 и 2010 г.г.;

академические и городские научно-практические конференции молодых ученых, Новороссийск, 2009, 2010 и 2011 г.г.;

конференция «Лазерно информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии», Абрау Дюрсо, Новороссийск, 2011 г.

Публикации. Основные научные результаты опубликованы в 3-х работах, напечатанных в изданиях, соответствующих «Перечню ВАК», а также в 9-ти других научных публикациях.

Структура и объем работы. Диссертация объемом 176 страниц машино писного текста состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литера туры из 143 наименований;

содержит 23 рисунка, 22 таблицы, четыре приложе ния с актами внедрения результатов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности задачи повышения без опасности эксплуатации морских нефтеналивных терминалов с учетом возмож ного негативного воздействия на них экстремальных природных явлений;

сформулированы цели исследования;

дана краткая характеристика содержания работы и основных полученных выводов.

На основе анализа публикаций отмечается, что управление безопасностью строится на основе концепции приемлемого риска с использованием вероят ностной методологии, предложенной Дж. Расмуссеном в середине прошлого ве ка. Применительно к опасным производственным объектам различные аспекты этой методики нашли свое отражение в трудах Х. Кумамото, Э. Хенли, В. Мар шала, Н.А. Махутова. Значительным вкладом в развитие науки о риске является использование метода моделирования процессов, связанных с возникновением аварий на опасных производственных объектах, предложенного учеными МГТУ им. Н.Э. Баумана: П.Г. Беловым, А.И. Гражданкиным и др. Управлением без опасностью на кораблях ВМФ на основе логико-вероятностного метода зани маются ученые научной школы профессора И.А. Рябинина. Вопросы безопасно сти при эксплуатации объектов морских портовых перегрузочных комплексов (терминалов) получили развитие в трудах ученых руководимой профессором В.В. Поповым научной школы МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова.

Первая глава посвящена анализу работ, направленных на исследование возможности защиты от смерчей на опасных объектах транспортировки грузов.

Сделан вывод о том, что в вопросе обеспечения безопасности объектов перегру зочных комплексов большую роль играет исследование рисков катастрофиче ского воздействия на объекты водного транспорта. В связи с этим, совершен ствование известных методов снижения риска опасных природных явлений, разработка новых возможностей их оценки и управление чрезвычайно актуаль ны.

Необходимость исследования рисков экстремальных природных явлений (смерчей, ураганов и др.) обусловлена не только существенным материальным ущербом, связанным с ними, но и со значительными людскими потерями.

Оценка последствий (ущерба, вреда) от катастрофических воздействий опасных явлений природы в районе объекта перегрузочного комплекса – нефтебазы «Шесхарис» как составляющие экологического риска также необходима.

Из данного профессором И.И. Костылевым определения системного под хода применительно к анализу безопасности эксплуатации танкеров следует, что при исследовании их безопасности необходимо выделить три группы пока зателе: векторное множество показателей качества технической системы К, век торное множество характеристик окружающей среды Y и векторное множество характеристик эксплуатационной ситуации Z. Тогда критерий безопасности мо жет быть представлен функционалом безопасности Б, имеющем вид:

Б Б[W ( K,Y ),C ( K, Z )], (1) где W ( K,Y ) – уровень безопасности, оцененный по критериям приемлемого риска;

C ( K,Y ) – затраты на обеспечение приемлемого уровня безопасности. В качестве так называемого дисциплинирующего условия выражения (1) может выступать функционал эффективности в виде:

Э Э( K,Y, Z ) Э доп, (2) где Э доп – минимально допустимое значение функционала эффективности.

Исключительная сложность учета влияния показателей множеств K,Y, Z на безопасность требует перевода векторных множеств Y, Z в разряд ограничи тельных условий вида Y Y0 и Z Z 0, в которых множества Y0 и Z 0 фиксиру ются по данным опыта эксплуатации и прогноза.

Поскольку в качестве критерия безопасности используются приведенные затраты, учитывающие затраты на всех стадиях существования системы, то це левой функцией системы должно быть выражение, описывающее минимизацию приращения затрат на совершенствование безопасности системы для фиксиро ванных характеристик внешних условий Y0 и Z 0, то есть:

min Б min[С ( К ) / W ( K )], (3) при дисциплинирующем условии (2). Итак, задача исследования проблемы по вышения эксплуатационной безопасности системы сводится к анализу влияния на Б приращений K i показателей качества отдельных элементов системы, входящих в векторное множество K.

В заключение главы по обобщению выполненного обзора делаются общие выводы и ставятся задачи для проведения дальнейших исследований.

Вторая глава посвящена анализу работ по оценке риска. Отмечается, что наука о риске сформировалась в последней четверти 20 века и она будет одной из ведущих наук в текущем столетии. Особенность науки о риске – ее междис циплинарный характер с взаимодействием естественных и гуманитарных наук.

ИМО направляет усилия правительств Государств Флага и руководителей судоходных компаний на создание эффективных Систем управления безопас ной эксплуатацией судов и предотвращением загрязнения (СУБ). Однако, ни в МКУБ, ни в других резолюциях ИМО не указывается, как следует понимать термин «безопасность» (safety). Многообразие толкований и смешение понятий «безопасность», «надежность», «риск» затрудняет разработку практических ре комендаций, направленных на повышение безопасной эксплуатации морских перегрузочных комплексов (терминалов).

На основании анализа различных вариантов толкования термина «без опасность» для целей данного исследования предлагается использовать следу ющее определение: «Безопасность – это отсутствие недопустимого риска, связанного с возможностью нанесения социального, экологического и ма териального ущербов». Данное определение достаточно близко соответствует приведенному в руководстве Международной организации стандартизации ИСО/МЭК «Общие термины и определения в области стандартизации и смеж ных видов деятельности». Из определения следует, что у безопасности нет меры и соответственно шкалы измерения;

значение имеет лишь не превышение допу стимого уровня риска, ограничивающего сверху область безопасности.

Обобщая различные определения термина «риск» для целей дальнейших исследований принято, что риск – это сочетание частоты (или вероятности) возникновения и последствий определенного опасного события. Математи чески данное определение может быть записано в виде следующего выражения:

RA A Y (4) где R A – величина риска, 1/год (или руб./год);

A – частота реализации аварии рассматриваемого типа, 1/год;

Y – ущерб от аварии, без размерности или руб.

Размерность 1/год используется для индивидуального риска, а размер ность руб./год – если оценивается экологический или экономический риск.

Для оценки ущерба от аварии Y в (1) используется выражение:

Y i 1 P(Ci A) yi, k (5) где P(Ci A) – условная вероятность реализации аварии (события А) по i-му сце нарию ( Ci );

y i – ущерб от развития аварии по i-му сценарию.

Расчет риска начинается с определения частоты возникновения нежела тельного события – аварии. Если события однородны и имеют массовый харак тер, то для оценки частоты их появления используют теорию вероятностей. Од нако в силу редкости событий-аварий на морских перегрузочных комплексах (терминалах), говорить об устойчивости величины A не приходится. Поэтому для проведения анализа риска предлагается использовать метод формальной оценки безопасности (ФОБ-FSA), предусматривающий пять основных этапов:

1) идентификация опасностей, 2) оценка риска;

3) выбор методов контроля рис ка;

4) оценка стоимости и выгоды;

5) рекомендации для принятия решений.

Для оценки приемлемости риска могут быть рекомендованы нормативы уровня рисков в матричной форме (таблица 1). Определив при помощи таблицы уровень риска можно сделать вывод о серьезности рассматриваемой опасности.

Таблица 1 – Границы зон рисков в координатах «частота аварии – ущерб» Частота Размер материального ущерба, руб.

аварии, 1/год менее 100 тыс. 100 тыс – 50 млн 50 – 500 млн. 500 млн более 1 Зона недопустимого - 1 – 10 риска Зона -1 - 10 – повышенного 10-2 – 10- Зона риска 10-3 – 10- условно 10-4 – 10- приемлемого 10-5 – 10-6 Зона приемлемого риска менее 10-6 риска Цель первого этапа – идентификация и установление приоритетности опасностей – достигается использованием техники идентификации опасностей, способных привести к серьезным авариям, а также классификацией опасностей, используя сочетание имеющихся данных и существующих наработок.

Целью второго этапа является установление распределений риска таким образом, чтобы можно было сосредоточить внимание на областях наиболее вы сокого уровня рисков, а также определение и оценка факторов, оказывающих влияние на уровень риска. Эта цель может быть достигнута построением, так называемого дерева распределения рисков, изображенного на рисунке 1.

F/N зависимость (F – частота;

N – ущерб) F N Деревья событий для различных сценариев развития аварии Кон- Отказ Категории Взрыв Сель Пожар Смерч такт с техни аварий судном ки Подкатегории аварий:

F1 F3 F F F1 – смерч на берегу F2 – смерч на море F3 – смерч днём F4 – смерч ночью или Причина А Причина В и или Деревья отказов для непосредственных причин Собы- Собы- При- При- и инициирующих событий тие 1 тие 2 чина С чина D Рисунок 1 – Дерево распределения риска Для построения дерева устанавливаются взаимосвязи между режимами эксплуатации оборудования и появлением и последствиями аварий, что дает возможность произвести мероприятия по снижению риска. Дерево строится на основе сведений по имевшим место авариям. Затем для зон высокого риска строятся диаграммы с целью установления сети влияний, связывающих слу чившиеся события. Влияния оцениваются количественно с помощью эксперт ных оценок. Построение дерева начинается с категорий аварий, которые могут быть разделены на подкатегории, допустимые логикой и имеющимися данны ми, с целью составления приоритетного списка рисков. Деревья отказов и по следствий полезны для демонстрации каким образом инициируются и комбини руются исходные отказы, вызывающие аварии (дерево отказов), а также для по каза путей их развития до различной величины ущерба (деревья последствий).

Третья глава посвящена разработке и практической реализации модели и метода количественной оценки риска эксплуатации морских нефтеналивных терминалов (на примере терминала «Шесхарис»), учитывающих возможные негативное воздействие на терминал опасных природных явлений (смерч, сель).

Учитывая неприемлемости по этическим и экономическим соображениям экспериментального изучения аспектов, касающихся жизни, здоровья людей и загрязнения окружающей среды, при исследовании безопасности использовался метод математического моделирования явлений и процессов, связанных с воз никновением происшествий.

Для имитационного моделирования применялась показанная на рисунке логико-лингвистическая модель возникновения аварии. Модель позволяет учи тывать до 30 свойств (человека – 12 свойств, оборудования – 8, технологии – 6 и окружающей среды – 4 свойства). Для ввода в модель свойствам присваивается лингвистическая оценка от очень-очень низко до очень-очень высоко, которая затем переводится в числовую на интервале от 0 до 1.

Результаты предварительно проведенных на данной модели эксперимен тов показали, что зависимость вероятности возникновения происшествия от факторов опасности носит нелинейный характер. Следовательно, уравнение ре грессии должно иметь вид полинома второго порядка:

k k y b0 bi xi bij xi x j bii xi2, (6) i 1 i j i где y – исследуемая величина (вероятность возникновения происшествия);

xi, xj – значения факторов в кодированном масштабе;

b0, bi, bij, bii – оценки коэффици ентов уравнения регрессии.

катастрофа критическая ситуация + опасная высокий каскадный ситуация потенциал эффект + + защита ошибка отказала человека ошибка или бездей- опасное внешнее опасный ствие человека воздействие отказ степень устранения нару- приемлемость обученность нестан шения равновесия в системе риска дартным ситуациям восприя- качество знание способность качество оперативного порядка дей- прогнозировать мотивационной тие, де- мышления ствия последствия установки шифровка информа ции ожидаемая ин действительная возможное искажение отказ средств информация информации индикации формация навыки вы- знание техно полнения логии работ Взаимодейст Внеш- Возмож- неблагоприят работы вие в процес няя ный отказ ное внешнее се работы среда техники воздействие свойства свойства чело- свойства маши- свойства техно среды века ны логии Рисунок 2 – Модель развития происшествий в человеко-машинной системе При выполнении моделирования варьировались значения четырех факто ров опасности окружающей и рабочей среды, оказывающих влияние на без опасность эксплуатации морских нефтеналивных терминалов. Для определения оценок коэффициентов уравнения регрессии (6) используется ортогональный план второго порядка. При этом каждый из четырех, выбранных для исследова ния, независимых факторов (х1 – С01, комфортность рабочей среды;

х2 – С02.

качество информационной модели состояния среды;

х3 – С03, возможность внешних опасных воздействий;

х4 – С04, возможность внешних неблагоприятных воздействий) варьировался на пяти уровнях: +1,414;

+ 1;

0;

– 1;

– 1,414.

Число опытов в матрице планирования эксперимента при наличии четы рех факторов составило 25. Дисперсия воспроизводимости определялась по че тырем дополнительным опытам. На основании обработки результатов прове денного эксперимента были рассчитаны значения коэффициентов при факторах в уравнении регрессии. После оценки по критерию Стьюдента значимости всех коэффициентов и отбрасывания незначимых коэффициентов уравнение регрес сии будет иметь следующий вид:

y 8,64 105 2,2 105 x1 3,7 105 x2 2,4 105 x3 3,3 105 x 8,3 106 x1 x2 5,9 106 x1 x3 7,3 106 x1 x4 1,02 105 x2 x3 (7) 1,46 105 x2 x4 9,2 106 x3 x4 1,93 104 x1 1,4 105 x3.

2 Адекватность полученного уравнения подтверждена проверкой по крите рию Фишера. Следовательно, полученная математическая модель может быть использована для оценки влияния исследуемых факторов опасности на вероят ность возникновения происшествия на терминале при погрузке танкера.

При использовании зависимости (7) значения факторов необходимо под ставлять в числовом виде. Соотношение между лингвистическими и числовыми значениями факторов опасности представлено в таблице 2.

Таблица 2 – Соотношение между значениями факторов опасности Лингвистиче- Ниже Сред- Выше Хоро- Очень Высо Низкое ское значение среднего нее среднего шее хорошее кое Числовое зна – 1,5 – 1,0 – 0,5 0 0,5 1 1, чение В качестве примера использования выражения (7) рассмотрим следующую ситуацию. Примем, что для технологической операции погрузки танкера на нефтеналивном терминале значения неизменных факторов опасности равны средним значениям (лингвистическая оценка – "выше среднего"). Пусть лингви стические значения рассмотренных четырех факторов учитывающих влияние окружающей и рабочей среды находятся на уровне "Выше среднего". Подставив в (7) значения факторов x1 x2 x3 x4 0,0 получим, что вероятность возник новения происшествия (разрушение технологического трубопровода или стен дера под воздействием факторов окружающей среды) при погрузке каждого танкера на нефтеналивном терминале «Шесхарис» равна 8,64·10-5.

Согласно Ring R., Magid J. Industrial hazards and safety handbook, 1979, при возникновении происшествий с техникой соотношение вероятность перераста ния происшествия в аварию равна 0,1. Следовательно, вероятность аварии на терминале с разливом нефти в акваторию терминала на одну погрузку танкера составит 8,64·10-5·0,1 = 8,64·10-6. По данным о грузообороте нефтеналивного терминала «Шесхарис» принято, что в течение одного года у терминала осу ществляется 600 операций погрузки танкеров. Тогда, частота возникновения аварийного разлива нефти при выполнении операций погрузки танкеров у нефтеналивного терминала будет равна: А 8,64 10 6 600 4,0 10 3 1/год.

С учетом интенсивности налива Q = 500 т/ч и времени аварийного отклю чения технологического трубопровода t = 120 с, объем разлива составит:

V (500 / 3600) 120 16 т. Согласно «Методике исчисления размера вреда, при чиненного водным объектам...» ущерб сбросом 16 т. нефти равен 22 млн. руб.

Затем из таблицы 1 по размеру ущерба 22 млн. руб. и частоте аварий А 4,0 10 3 1/год, находим, что величина риска находится в зоне повышенно го риска. Следовательно, необходимо принять меры по улучшению показателей рассматриваемых факторов. Пусть после внедрения системы мониторинга смерчей возможность внешних неблагоприятных погодных воздействий снизи лась, а лингвистическое значение фактора x4 (С04) стало равно «высокое» (вы сокая защита от действия данного фактора), что соответствует числовому зна чению фактора x4 1,5 (остальные факторы равны 0,0).

Тогда получим, что вероятность возникновения происшествия будет равна 3,77·10-5, а соответствующее значение частоты аварийного разлива при погрузке танкеров у нефтеналивного терминала «Шесхарис» А 1,75 10 3 1/год. Полу ченная величина значительно приблизилась к зоне условно приемлемого риска и, следовательно, риск может считаться приемлемым при условии выполнения дополнительных мероприятий по снижению риска.

Имея в явном виде математическую модель зависимости вероятности воз никновения происшествий на терминалах была поставлена задача оптимизации факторов риска их эксплуатации. Постановка данной задачи формулируется следующим образом. Найти значение вероятности P() безопасной эксплуата ции нефтеналивного терминала в течение заданного времени, при котором обеспечивается минимум суммы затрат M[S] и ущерба M[Y], а ожидаемые за держки M[Z] за это время не превысят допустимого значения Тдоп.

Примем, что затраты на предупреждение аварийности зависят от парамет ра С, пропорционального расходам на снижение риска на один процент. Задав шись средними значениями ущерба Y и потерь времени Z от одного происше ствия, получим математическую постановку задачи по обоснованию требований к уровню безопасности (8), графически показанную на рисунке 3.

СP ( ) /[1 P ( )] Y [1 P ( )] min;

1 P ( ) Tдоп ( P ) / Z ;

(8) 0 P ( ) 1. Взяв первую производную по P ( ), получим выражение оптимизируе мой вероятности:

P ( ) 1 C / Y, C Y. (9) Для наблюдаемых на практике значений Р() область допустимых значе ний параметров С и Y определяется неравенством:

(0,01...0,3)M [S ] M [Y ]. (10) Рисунок 3 – Интерпретация задачи обоснования оптимальной по суммарным издержкам вероятности эксплуатации грузовой системы без происшествий Значение вероятности P ( ), соответствующее минимуму суммарных из держек, а также прямые 4 и 5 – структурные ограничения, определяющие допу стимые потери времени на ликвидацию последствий происшествий, указывают на область возможных значений этой вероятности.

Используя статистические данные по эксплуатации терминалов можно оценить параметры С, Тдоп(Р), Y и Z, необходимые для обоснования требова ний к уровню риска. Проверка работоспособности изложенного подхода к оп тимизации безопасности осуществлена на примере технологического процесса, выполняемого при эксплуатации терминалов.

С применением метода имитационного моделирования решена задача по вышения безопасности эксплуатации нефтеналивного терминала при фиксиро ванных средствах S зад, имеющихся для выбора набора мер, внедрение которого максимально снижает величину вероятности аварии. При решении задачи было принято, что на совершенствование безопасности при эксплуатации терминала выделено 100 000 долларов США. Указанную сумму решено использовать на улучшение четырех рассмотренных факторов окружающей и рабочей среды.

Получено, что для принятых условий оптимальные значения факторов:

x1 1,0 ;

x2 1,5 ;

x3 0,0 ;

x4 0,0. Тогда частота возникновения аварийного разлива нефти при погрузке танкера равна: А 1,93 10 3 1/год. Полученная ве личина находится выше границы зоны условно приемлемого риска (1·10-3) и, следовательно, необходимо принять дополнительные меры по снижению риска.

Состав мер оценен решением второй оптимизационной задачи – при ми нимальных затратах, выбрать набор мер, внедрение которых снижает вероят ность аварии до допустимого (заданного) уровня. Заданный уровень частоты аварийного разлива нефти принят равным доп 1,0 10 3 1/год, что соответ ствует зоне условно приемлемого риска. Получено, что для принятых условий оптимальные значения факторов должны быть: x1 1,5 ;

x2 1,5 ;

x3 0,0 ;

x4 0,5. При этом затраты на внедрение мер составят 160 000 долл. США.

В четвертой главе приводятся результаты разработке эксперименталь ных и теоретических исследований, позволивших выбрать оптимальные пара метры предложенной лазерной системы дистанционного зондирования аэрозо лей, а также дается описание лазерной системы дистанционного мониторинга экстремальных природных явлений посредством определения концентрации находящихся в воздухе аэрозолей.

С целью создания лазерной системы для дистанционного определения кон центрации аэрозольных частиц в аэродисперсном потоке, были выбраны рассе яние Ми в направлении назад и оптический пробой или лазерная искра на ча стицах аэрозоля в воздушном потоке.

Исследование рассеяния Ми на частицах проводилось на лабораторном из мерителе концентрации аэрозольных частиц. Он состоит из: АИГ - Nd лазера с энергией импульсов до 50 мДж длительностью 10 нс на длине волны 532 нм, передающего телескопа, фотоприемника, спектроанализатора и приемного те лескопа. Оптическая схема измерителя приведена на рисунке 4.

Рисунок 4 – Оптическая схема дистанционного измерителя: 1, 15 – фотоприем ники;

2 – нейтральный светофильтр;

3 – интерференционный светофильтр;

4 – волоконный световод;

5 – сферическое зеркало;

6, 11 – линзы;

7 – глухое зерка ло;

8 – пластина;

9 – ГВГ;

10 – квантрон;

12 – полупрозрачное зеркало;

13 – ЭОЗ;

14 – светофильтр СЗС- Экспериментальные исследования зависимости интенсивности рассеяния Ми в направлении назад на частицах на длине волны 532 нм в диапазоне кон центраций 10 … 1000 см 3 были проведены на этом лабораторном дистанцион ном измерителе.

Для проверки экспериментальных данных выполнены расчеты по уравне нию лазерного зондирования для упругого рассеяния на аэрозольных частицах:

d P(, R) PL K1RA0T (L, R)( ) N / R 2 (11) dN где P(,R) – мощность сигнала pассеяния Ми на фотоприемнике на длине вол ны, приходящего с расстояния R ;

PL – мощность лазера и L – его длина вол ны;

K 1 – постоянная лидара;

R – шаг по расстоянию;

A0 – площадь приемного телескопа;

T( L, R) – пропускание атмосферы на длине волны лазерного излу чения;

d / dN – сечение pассеяния Ми на единицу концентрации частиц на длине волны лазера;

N – концентрация частиц.

Результаты расчетов для реального аэрозоля приведены в таблице 3. Из графиков следует, что увеличение энергии лазерного излучения ведет к пропор циональному увеличению мощности рассеяния без изменения спектральной за висимости сомножителей, входящих в уравнение лазерного зондирования.

Таблица 3 – Концентрационные зависимости амплитуды сигнала измерителя, энергии и мощности рассеяния Ми, коэффициента обратного рассеяния частиц и сечения рассеяния на единицу концентрации d d d -, м 6 6 E(7.5), P(7.5), ( ) 10, ( ) 10, ( ) 10, dN dN dN n, см-3 A, В мДж Р Вт Р м Р м ср Р м-4 ср -4 - 100 0,5 15,5 296 2, 150 0,7 21,7 415 2, 2,1±0,6 3,2±0, 270 0,8 24,8 0,523 474 1, 350 1,0 31,0 593 1, 500 1,2 37,2 711 1, С увеличением расстояния сигнал рассеяния уменьшается на два порядка уже на первых 100 м и еще на три на следующем километре. Обработка этих ре зультатов позволила определить по известной константе измерителя сечение рассеяния Ми на единицу концентрации равное (3,2 0,5) 10-6 м 4. Получено, что сигнал обратного рассеяния линейно возрастает со счетной концентрацией частиц. Измеренные и рассчитанные данные сведены в таблицу, где буква Р означает результаты расчетов, остальные – результаты измерений.

Полученная линейная зависимость между счетной концентрацией частиц аэрозоля и коэффициентом обратного рассеяния позволяет измерять эту кон центрацию с помощью измерителя подобного типа, а, следовательно, и осу ществлять дистанционный мониторинг аэрозолей в атмосфере.

На рисунке 5 показан опытный образец измерителя концентрации аэро зольных частиц в атмосфере, действие которого демонстрировалось министру транспорта Игорю Левитину на выставке Транспорт России в ноябре 2011 года.

При построении системы мониторинга на первый план выдвигается задача установления связи характеристик атмосферы (концентрации аэрозолей, плот ности частиц, спектральных размеров) с оптическими параметрами, измеряе мыми с помощью лидара, в зависимости от метеопараметров.

Рисунок 5 – Демонстрация работы опытного образца измерителя концентрации аэрозоля Министру Транспорта РФ И. Левитину на выставке Транспорт России Система (рисунок 6) удовлетворяет следующим требованиям:

1) прием и обработка первичной информации от измерительных систем;

2) эффективное и надежное хранение полученных данных;

3) возможность удаленного управления измерительными системами;

4) обеспечение выдачи данных в удобном для пользователя формате;

5) анализ ситуации, своевременное определение места положения смерча;

6) формирование краткосрочных и долгосрочных прогнозов.

Рисунок 6 – Структурная схема лидарной системы контроля аэрозолей Предложена удовлетворяющая данным требованиям система, которая со стоит из трех блоков, каждый из которых выполняет определенную функцию.

Первый блок представлен наземной лидарной системой (НЛС), распола гаемой так, чтобы радиус действия охватывал весь наблюдаемый район. НЛС состоит из лидара и компьютера, объединенных интерфейсной платой. Компь ютер соединен также с Центром управления системой (ЦУС) интернет-каналом.

Из ЦУС приходит информация о заданных параметрах работы лидара, а про граммное обеспечение обрабатывает информацию и приводит в действие лидар.

Второй блок представлен системой метеослужб, обеспечивающих свое временное получение метеопараметров района, как от служб Роскомгидромета, так и от метеослужб, расположенных в районе мониторинга.

Третий блок – Центр управления системой, состоящий из совокупности модулей, каждый из которых имеет определенный набор функций.

Модуль управления и администрирования. Осуществляет управление систе мой, авторизацию пользователей и является связующим звеном, регулирующим взаимодействие и совместную работу всех компонентов системы.

Модуль обработки первичной информации. Обеспечивает управление и связь с первичными источниками информации (лидары, метеослужбы);

орга низацию канала передачи данных и первичной обработку информации.

Модуль моделирования и выдачи прогнозов. В модуле с использованием имитационного моделирования происходит оценка концентрации аэрозоля и формирование сообщений при достижении заданных его концентраций.

Модуль хранения данных. Служит для хранения информации, поступаю щей от подсистемы сбора информации и внешних информационных систем, хранения картографической информации, хранения и доступа к знаниям в обла сти исследования атмосферных и экологических процессов. Функционирует с использованием одного из SQL-серверов, таких как Oracle, Postgres или Sybase.

Модуль связи с пользователями обеспечивает взаимодействие системы с пользователями: принимает команды управления, получает информацию, выда ет результаты. Модуль построен по принципу "тонкого клиента", то есть ис пользуется мощный Web-сервер, а на станциях пользователей – Web-браузер.

Модуль управления лидарными системами принимает информацию от модуля моделирования и выдачи прогнозов и производит расчеты параметрических дан ных для каждой НЛС, обеспечивает связь с НЛС.

На рисунке 7 показана схема работы системы дистанционного монито ринга воздушных аэрозолей в смерче применительно к портовым перегрузоч ным комплексам (нефтеналивным терминалам) в порту Новороссийск.

Рисунок 7 – Работа станции мониторинга опасных природных явлений у перегрузочных комплексов (терминалов) ОАО «НМТП» ЗАКЛЮЧЕНИЕ На основе изучения методов оценки риска эксплуатации морских перегру зочных комплексов, и наиболее экологически опасных – нефтеналивных терми налов, а также дистанционного мониторинга (замера концентрации) воздушных аэрозолей, являющихся основой массы при возникновении экстремальных при родных явлений у перегрузочных комплексов и терминалов, проведенных экс периментальных исследований и вычислительных экспериментов, сделаны вы воды и получены следующие научные и практические результаты:

1. Для целей оценки безопасности и анализа риска эксплуатации нефтена ливных терминалов была принята следующая процедура. На первом этапе опре деляются все опасные ситуации, возникновение которых возможно при эксплу атации технологического оборудования терминала. На втором этапе рассматри ваются критерии допустимости риска для определенных на первом этапе опас ных ситуаций. На третьем этапе выполняется оценка допустимого риска и его последствий, определяются пути уменьшения риска и финансовые затраты, свя занные с мероприятиями по уменьшению риска.

2. Используя логико-лингвистическую модель возникновения происше ствия в системе человек-машина-окружающая среда и метод планирования экс перимента получена математическая модель и методика оценки вероятности возникновения происшествий и риска эксплуатации морских нефтеналивных терминалов на основе учета факторов влияния экстремальных природных явле ний.

3. С использованием полученной математической модели, а также метода многокритериальной оптимизации показано решение задач повышения без опасности эксплуатации морского нефтеналивного терминала в процессе по грузки танкера при фиксированных средствах, имеющихся для выбора набора мер, внедрение которого максимально снижает величину вероятности аварии и минимизации затрат для снижения вероятности аварии до заданного уровня.

4. Установлено, что с целью уменьшения вероятности возникновения происшествий и достижения ею заданного уровня с минимальными затратами использовать имеющиеся финансовые ресурсы на снижение вероятность воз никновения происшествия при эксплуатации терминала следует воздействием на следующие факторы: комфортность по физико-химическим параметрам воз душной среды, качество информационной модели состояния окружающей сре ды, вероятность возникновения внешних неблагоприятных воздействий.

5. На основе экспериментальных и расчетных исследований определены постоянные аэрозолей, а также оптимальные режимы и параметры работы ла зерных систем дистанционного замера концентрации воздушного аэрозоля.

6. Предложена система лазерного дистанционного мониторинга аэрозо лей, являющихся основой образующихся в районе расположения морских тер миналов экстремальных природных явлений. Для управления и переноса ин формации в центр управления системой предложено использовать интернет каналы, а также систему управления базами данных на основе MySQL.

Публикации по теме диссертации в ведущих рецензируемых научных жур налах и изданиях, определенных Перечнем ВАК Минобрнауки России 1. Шацкова, Ю.В. Использование лазеров для дистанционного монито ринга экстремальных природных явлений в районе морских нефтяных термина лов / Ю.В. Шацкова, В.А. Туркин // Транспортное дело России. – 2011.– № – 8.

С. 71 – 75 (№ 1860 по перечню ВАК от 22.07.2011 г.).

2. Шацкова, Ю.В. Повышение безопасности морских перегрузочных комплексов использованием системы мониторинга экстремальных природных явлений / Ю.В.Шацкова, В.А. Туркин // Транспортное дело России. – 2011.

№ 10. С. 68 – 72 (№ 1860 по перечню ВАК от 22.07.2011 г.).

3. Шацкова, Ю.В. Моделирование процессов при неблагоприятных ме теоусловиях, способных вызвать техногенные катастрофы на нефтеналивных терминалах / Ю.В. Шацкова, В.А. Туркин // Журнал университета водных коммуникаций. – 2012. – Вып. 1 (13). – С. 141 – 145 (№ 808 по перечню ВАК от 22.07.2011 г.).

Другие публикации 4. Шацкова, Ю.В. Прогнозирование возникновения смерчей в районе нефтеналивных терминалов // Проблемы эксплуатации водного транспорта и подготовки кадров на юге России: материалы 7-й региональной научно технической конференции. – Новороссийск: МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2008.

– С. 59 – 61.

5. Шацкова, Ю.В. Возможность использования радиолокационных станций метеорологического назначения для получения информации об опасных погодных условиях // Молодая наука-2009: материалы IX городской научно-практ. конф.

студентов, аспирантов. – Новороссийск: НПИ КубГТУ, 2009.– С. 130 – 132.

6. Шацкова, Ю.В. К вопросу о мониторинге смерчей в районе Новорос сийска // Сборник научных трудов. Выпуск 15. – Новороссийск: МГА им. адм.

Ф.Ф. Ушакова, 2010. – С. 51 – 53.

7. Шацкова, Ю.В. Особенности управления природными рисками в сфере морского транспорта // Новое поколение в науке-2010: сб. тезисов научно-практ.

конф. курсантов. – Новороссийск: МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2010. – С. 136 – 137.

8. Шацкова, Ю.В. Доплеровские радиолокаторы и метеорологические наблюдения // Новое поколение в науке-2009: сб. тезисов научно-практ. конф.

курсантов. – Новороссийск: МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2010.– С. 104 – 105.

9. Шацкова, Ю.В. Мониторинг смерчей в районе Новороссийска // Про блемы эксплуатации водного транспорта и подготовки кадров на юге России:

материалы девятой региональной научно-технической конференции. – Новорос сийск: МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2011. – С. 42 – 43.

10. Шацкова, Ю.В. Моделирование процессов при неблагоприятных ме теоусловиях, способных вызвать техногенные катастрофы на нефтеналивных терминалах / Ю.В. Шацкова, В.А. Туркин // Лазерно-информационные техноло гии в медицине, биологии и геоэкологии – 2011: Труды XIX Международной конференции. – Новороссийск: НПИ КубГТУ, 2011. – С. 106 – 107.

11. Шацкова, Ю.В. Анализ гидрометеорологических факторов, влияю щих на безопасность эксплуатации морских нефтеналивных терминалов для пе ревалки нефтепродуктов // Молодая наука – 2011: материалы XI городской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. – Новорос сийск: ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2011. – С. 120 – 122.

12. Шацкова, Ю.В. Анализ рисков катастрофического воздействия экстре мальных явлений мелкого масштаба на объекты водного транспорта // Сб. науч.

трудов. Вып. 16. – Новороссийск: ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2012. С. 114 – 116.

Формат 60х84 1/16. Тираж 100. Заказ 2252.

Отпечатано в редакционно-издательском отделе ФГОУ ВПО «Морская государственная академия имени адмирала Ф.Ф.Ушакова» 353918, г. Новороссийск, пр. Ленина,