Снизить риск, оценив ущерб

20 Октября 2016

Профессор, доктор технических наук, профессор Московского авиационного института Петр Григорьевич Белов специально для RISNEWS пишет о методологии оценки и повышения защищенности критически важных объектов от возможных чрезвычайных ситуаций. В качестве соответствующего критерии используется риск, а метода – моделирование появления ЧС.

Актуальность и этапы решения проблемы

Жизнестойкость любой страны обеспечивается благодаря непрерывному воспроизводству населения и длительному поддержанию его жизнедеятельности необходимыми для этого инфраструктурами. Под инфраструктурой ниже подразумевается совокупность взаимосвязанных технических, эргатических и энвиронментальных компонентов, предназначенных для генерирования, трансформации, трансляции, консервации и адсорбции необходимых нации потоков энергии, вещества и информации. А под критически важными объектами (КВО) – те её компоненты, выход из строя или нарушение функционирования которых препятствует успешному осуществлению только что перечисленных функций.

Отсюда следует необходимость в заблаговременном выявлении и повышении уровня защищенности таких объектов от возможных на них ЧС, включая и те, которые могут быть вызваны террористическими акциями враждебных сил с целью подрыва национальной безопасности конкурирующей страны [8]. Ведь при сбое компьютерной системы, например Центробанка РФ, будет прервано финансирование различных производственных процессов, что чревато подрывом экономики и комфортного существования граждан страны.

Логично предположить, что КВО будут являться те объекты соответствующей инфраструктуры, которые являются нерезервированными и последовательно соединенными с другими составными частям. Дело в том, что вывод из строя любого из них приводит к нарушению её функционирования [2].

Вот почему главным предназначением данного исследования явилась разработка и апробация методологии, пригодной для решения следующих задач:

·      прогнозирование на конкретном КВО наиболее вероятных либо самых разрушительных ЧС определенного типа;

·      выявление для выбранного объекта и конкретной ЧС наиболее значимых для этого опасных факторов и элементов объекта;

·      прогноз риска рассматриваемой ЧС и оценка вклада в его величину всех учтенных факторов и параметров КВО;

·      количественная оценка и обоснование мероприятий по устранению или усилению наиболее уязвимых элементов данного КВО.

Методология исследования

Для прогноза риска ЧС на КВО ниже используется графоаналитическое моделирование с помощью причинно-следственных диаграмм типа «дерево» [4]. При этом под риском подразумевается интегральная мера опасности ЧС, а под  его частными показателями – меры: а) возможности наступления и б) результата её разрушительного проявления. Сведения об этих показателях и существенных для них факторах задавались экспертами на универсальной шкале лингвистических и полуколичественных оценок, приведенной в таблице 1. 

таб 1.png
Общая же идея моделирования ЧС с помощью диаграмм причинно-следственных связей типа «дерево» проиллюстрирована на рисунке 1.

Рисунок 1. Логика и последовательность графо-аналитического моделирования 

рисунок 1.png

В верхней левой половине этого рисунка размещено «дерево происшествия» (accident tree), содержащее 5 исходных событий и 2 предпосылки (А, В) верхнего уровня, соединенные линиями с узлами логического перемножения и сложения. Справа от него показано «дерево событий» (events tree), которое имеет 2 (C, D) промежуточных и 5 конечных исходов опасного явления, характеризуемых причинением конкретного ущерба. Нижняя часть рис.1 включает: а) структурную функцию дерева происшествия (ЧС конкретного типа); б) общее выражение для оценки вероятности Р(Х) её наступления по вероятностям Рi исходных предпосылок; в) формулу для расчета математического ожидания M[Y] предполагаемого  ущерба по условным вероятностям Qci конечных исходов дерева событий и размерам связанного с ними ущерба Yci.

Сам же процесс формирования и последующего развития ЧС имитируется прохождением сигнала от исходных предпосылок левой части данной диаграммы  к её центру, а от него – к одному или обоим сценариям (последовательностям исходов от начального к конечному). При этом условия логического сложения и перемножения призваны пропускать данный сигнал: первое – при наличии хотя бы одного на входе этого узла, а второе – когда сигналы пришли одновременно ко всем входам. Естественно, что продвижению сигнала могут препятствовать различные барьеры: заблаговременно предусмотренные меры, направленные на: а) предупреждение различных предпосылок; б) недопущение образования из них причинной цепи моделируемого явления; в) изменение условных вероятностей сценариев его развития от менее к более благоприятным; г) смягчение последствий самых разрушительных исходов ЧС.

Апробация методологии прогноза риска ЧС

В качестве инфраструктуры, иллюстрирующей работоспособность и конструктивность только что рассмотренной идеи, был выбран оборонно-промышленный комплекс [7], а наиболее показательного КВО – единственный в стране завод по производству летательных аппаратов с твёрдотопливными ракетными двигателями (РДТТ).

В качестве моделируемого явления рассматривалась ЧС, чреватая прекращением производства данной продукции, что способно понизить уровень не только обороноспособности любой страны (сорвать программу модернизации вооруженных сил), но и национальной безопасности в целом [10]. При выявлении причин, способных привести к данной ЧС, были учтены большинство угроз, свойственных производству и временному хранению столь взрывопожароопасной продукции, а также используемые на подобных объектах автоматизированные системы безопасности производства [6].

На основе общедоступной информации и с помощью технологии графоаналитического моделирования, проиллюстрированной на рис. 1, удалось построить соответствующую причинно-следственную диаграмму [3]. Компьютерная версия этой расчетно-графической модели (интерфейс специализированного компьютерного комплекса «Арбитр» [1]) приведена на рисунке 2, а сведения о об учтенных там факторах и некоторые результаты её автоматизированного количественного анализа – в таблице 2. 

рис. 2.png

табл 2.png

Как видно из нижней части рис. 2 и верхней части табл. 2, имеющееся там «дерево происшествия» включает 67 событий-предпосылок, из которых 37 являются исходными. При этом все исходные предпосылки этого дерева представляют собой случайные события типа «нерасчётное внешнее воздействие», «отказ технологического оборудования» и «ошибка человека». Примером предпосылок первой группы являются: аэро-, гидро- и сейсмовоздействия, чреватые уничтожением производственных мощностей или повреждениями РДТТ, а также опасные воздействия различных летящих предметов. Вторая группа предпосылок к ЧС включала отказы систем обеспечения безопасности сборочных линий данного производственного объекта, что могло привести к пожару или взрыву [5, 6]; а третья – несоблюдение нормативов изготовления или эксплуатации технологического оборудования.

Что касается верхней части диаграммы рис. 2 и нижней части табл. 2, то там приведены сведения о дереве событий, которое включает 12 конечных исходов (круги с кодами 77-88). Так как все они являются совместными случайными событиями, то на интерфейсе представлены их всевозможные сочетания, показанные тремя уровнями кругов меньшего диаметра. Кроме того, все подобные сочетания объединены там по тяжести сопутствующего им ущерба в три группы: наибольший, наименьший и промежуточный.

А вот в правой части рис. 2 показаны результаты статического (до внедрения мероприятий) расчета двух показателей риска моделируемой ЧС: вероятность её возникновения и ожидаемый максимальный ущерб, а также часть исходных данных: значения ущербов всех двенадцати конечных исходов (посредине) и вероятности первых 19 исходных предпосылок (внизу). Недостающие там сведения по остальным факторам даны в левой части табл.2.

Поясним, что применение программного комплекса «АРБИТР» позволило облегчить количественный анализ столь масштабной модели с целью не только прогноза вероятности ЧС и ожидаемого от неё ущерба, но также вклада в эти показатели риска всех исходных предпосылок и конечных исходов модели. Соответствующие сведения представлены в нижней части рис. 2 столбчатой диаграммой, а в средней части табл. 2 – колонками цифр под наименованиями «значимость», «отрицательный» и «положительный» вклады, означающими величины изменения вероятности ЧС при изменении вероятности исходных предпосылок на: а) один процент, б) от текущего значения до единицы и в) до нуля, соответственно.

Второй важной задачей исследования явилась оценка максимального ущерба, вызванного проявлением ЧС в форме взрыва имеющихся на этом объекте двух ракет типа «Тополь-М». Данная задача решалась с помощью программного комплекса «Токси+Risk» [10], в предположении, что суммарный тротиловый эквивалент их твёрдого топлива равен 240 т [5]. Интерфейс данного компьютерного комплекса с результатами прогноза зон поражения избыточным давлением ударной волны показан на рисунке 3.

Рисунок 3. Интерфейс ПК «Токси+Risk» с прогнозом зон поражения

рис 3.png

Данный программный комплекс позволил также совместить зоны поражения с планом КВО, что наглядно демонстрируется на рисунке 4.

Рисунок 4. Зоны различной степени поражения сооружений и персонала КВО

рис 4.png

Кроме детерминистских оценок зон фугасного поражения взрывом на данном КВО удалось получить вероятности причинения этого же ущерба, которые основаны на применении так называемых «пробит-» и «эрфик- функций» [3], графики изменения которых представлены на рисунке 5.

Рисунок 5. Изменение радиусов поражения по мере удаления от центра взрыва

рис 5.png

Разделяя сомнения читателя относительно достоверности приведенных выше прогнозов показателей риска ЧС, напомним, что основная цель системного анализа столь сложного явления состоит не в точном прогнозе подобных абсолютных величин, а в выявлении и количественной оценке степени влияния на них всех учтенных факторов. В данном случае речь идёт об упомянутых выше вкладах и значимостях исходных предпосылок моделируемой ЧС, а также о размерах ущерба, сопутствующих разным сценариям её разрушительного проявления. Данная информация является чрезвычайно ценной для обоснования наиболее эффективных решений по снижению риска ЧС и повышению защищенности исследуемых здесь КВО.

Предложения по повышению защищенности КВО

При обосновании рациональных предложений рассматривались три стратегии снижения риска, направленные на: а) уменьшение вероятности наиболее значимых предпосылок дерева происшествия, б) перераспределение условных вероятностей сценариев дерева событий в пользу менее разрушительных, в) снижение ущерба от самых тяжелых конечных исходов этого дерева. Конкретные мероприятия выбирались с учётом не только реальных возможностей государства, но также оцененных выше вкладов всех исходных предпосылок ЧС и ущербов от её различных конечных исходов.

Если точнее, то наиболее рациональными мерами по снижению влияния самых значимых исходных предпосылок оказались: а) исключение нарушений технологии заливки и термостатирования корпуса РДТТ [5], б) поддержание работоспособности систем пожаротушения и предупреждения опасных внешних воздействий на сооружения данного КВО. Что касается мер по перераспределению сценариев дерева событий, то они должны быть направлены на уменьшение вероятности взрыва (событие 70) и снижение за счет этого вероятности разрушения конструкций цеха по производству РДТТ (событие 68). Тогда как для уменьшения ущерба от срыва темпов обновления вооруженных сил страны современными твердотопливными ракетами предлагалось заблаговременно создать запас подобных ракет или двигателей к ним и разместить их для хранения на арсеналах министерства обороны.

Результативность сделанных предложений оценивалась повторным расчетом рассмотренной выше модели при измененных за счет таких мер вероятностях и ущербах. При этом оказалось, что внедрение мероприятий первой группы могло уменьшить вероятность возникновения ЧС на 15%, второй – снизить размеры ущерба на 10%, а третьей – сохранить обороноспособность страны после приостановки деятельности завода по производству ракет с РДТТ, в том числе – и из-за целенаправленной террористической акции.

Более детальные сведения о содержании предложенных мероприятий и параметрах, связанных с их возможным внедрением, приведены в таблице 3.

таб 3.png

Как видно из табл. 3, наиболее результативными оказались мероприятия, направленные на снижение вероятностей предпосылок с кодами 30 и 20, так как они характеризуются наименьшим отношением требуемых для внедрения затрат к ожидаемому от них эффекту. Сопоставление представленного в табл. 3 эффекта от мероприятий по повышению защищенности данного КВО [7] с затратами на их внедрение позволяет судить о рациональности всех сделанных предложений.

Что касается более общих рекомендаций по повышению устойчивости КВО, то можно отметить следующие критерии. Самыми предпочтительными будут те мероприятия, которые соответствуют: а) наибольшему (при заданных затратах) снижению вероятности головного события дерева происшествия, либо максимального ущерба от вызванных им наиболее разрушительных сценариев развития аварийной ЧС; б) наименьшим затратам на внедрение мероприятий с целью получения требуемого от них эффекта (снижения риска ЧС до приемлемого уровня).

Естественно, что разрабатываемая модель и выбранный способ сбора учитываемых ею параметров нуждаются в дальнейшем развитии [10], к чему и приглашает читателей автор.

Список литературы

1.    АРБИТР. Программный комплекс автоматизированного структурно-логического моделирования и расчета надежности и безопасности. Автор Можаев А.С. Аттестационный паспорт Ростехнадзора РФ № 222 от 21.02.07.

2.    Безопасность и защищенность критически важных объектов. В 2-х томах. Под общ. ред. Н.А. Махутова. М.: МГОФ «Знание». 2012. Том 1  – 896 с.; том 2 – 588 с.

3.    Белов П.Г. Национальная безопасность. Теория, методология, практика. СПб: Стратеги будущего. 2015. – 486 с.

4.    Белов П.Г. Управление рисками: системный анализ и моделирование. М.: Издательский дом «Юрайт». 2014. – 728 с.

5.    Внутренняя баллистика РДТТ /. В.А. Алиев и др. М.: Российская ракетно-артиллерийская академия. Изд-во Машиностроение. 2007. – 504 с.

6.    Калинчев В.А., Ягодников Д.А.. Технология производства ракетных двигателей твердого топлива. М.: МГТУ имени Н.Э. Баумана. 2011. – 386 с.

7.    Милехин Ю.М., Берсон А.Ю., Кавицкая В.К., Эренбург Э.И. Надежность ракетных двигателей на твердом топливе. М.: Изд-во МГУП. 2009. – 288 с.

8. Основы государственной политики в области обеспечения безопасности населения РФ и защищенности критически важных и потенциально опасных объектов от угроз техногенного, природного характера и террористических актов (утв. Президентом РФ от 28.09.2006 г. ПР-1649).

9. Оценка кризисных ситуаций и террористических угроз национальной безопасности. Книга 1 / Под ред. В.Л. Шульца. М.: Наука. 2012. – 414 с.

10. Токси + Risk. Программный комплекс прогнозирования последствий  выбросов вредных и аварийно химически опасных веществ». Руководство пользователя. М.: ОАО «НТЦ Промышленная безопасность». 2008. – 156 с.

11. Levis Ted G. Critical Infrastructure Protection in Homeland Security. John Willey & Sons. 2006. – 474 p.


ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru