ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 02.01.2026
Просмотров: 165
Скачиваний: 0
РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИННОВАЦИОНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА
ПЕНЗЕНСКИЙ ФИЛИАЛ
Описание лабораторной работы № 3
Оценка техногенного риска с помощью экспертной системы
по дисциплине «Моделирование и управление процессами в техносфере»
Пенза, 2010 г.
1. Цель работы
Изучение основ имитационного моделирования процессов в техносфере
Изучение методов оценки вероятности происшествий и эффективности мероприятий, направленных на совершенствование безопасности
Приобретение навыков работы с экспертным программным комплексом HAZART
2. Общие положения
Риск – это количественная характеристика опасности, определяемая вероятностью, частотой реализации опасности или математическим ожиданием ущерба. Основным методом априорной оценки риска является моделирование потенциально опасных процессов в техносфере. Выбор такого метода объясняется объективной редкостью происшествий – аварий, катастроф и несчастных случаев, а также невозможностью проведения натурных экспериментов по экономическим и гуманистическим соображениям.
Модели, используемые для оценки рисков, можно разделить на два вида. К первому виду относятся многоуровневые иерархические модели, примером которых являются диаграммы причинно-следственных связей, в том числе дерево отказов. В иерархических моделях сложность исследуемых процессов и систем учитывается при их декомпозиции на более простые подсистемы и процессы. При этом должны быть адекватно описаны основные элементы и связи на каждом уровне иерархии, что увеличивает трудоемкость построения полных и точных моделей сложных объектов моделирования, число ошибок при реализации связей между отдельными объектами и время на модификацию модели.
Для систем, уровень сложности которых превосходит некоторый порог, точность и практическая ценность результатов моделирования становятся исключающими друг друга характеристиками. Построение многоуровневых моделей требует высокой квалификации разработчика и большого числа количественных исходных данных, к точности которых предъявляются высокие требования.
В отличие от иерархической модели, макромодель описывает объект на одном, высшем уровне. Примером модели такого типа является имитационная модель возникновения происшествия в человеко-машинной системе, структура которой показана на рис. 1. Данная модель основана на энергоэнтропийную концепцию природы аварийности и травматизма [1], ее реализация позволяет достигнуть приемлемого для практики соотношения между точностью получаемых количественных оценок и неопределенностью исходных данных.
Анализ статистических данных об аварийности и травматизме показывает, что основными причинами происшествий являются ошибки персонала, отказы оборудования и нерасчетные внешние воздействия со стороны рабочей и внешней среды. Кроме того, наблюдается устойчивость распределения вкладов этих причин в аварийность и травматизм при рассмотрении большинства типов происшествий. По данным [1] общие причины аварийности и травматизма распределяются, как показано ниже на рис. 2.
И
з
практического опыта известно, что к
происшествию обычно приводит не единичная
причина, а выстраивающаяся причинная
цепь предпосылок. При этом доля ошибок
персонала в общих причинах аварийности
и травматизма в среднем в промышленности
достигает 60-70 %. Поэтому при имитационном
моделировании должно учитываться
влияние всех существенных свойств
человеко-машинных систем - психофизиологических
свойств оператора, факторов надежности
оборудования, комфортности рабочей
среды и уровня используемой технологии.
Данные свойства оказывают влияние на
следующиеосновные
этапы операторской деятельности:
Восприятие и дешифровка информации о ходе выполнения операции
Структурирование и стратификацию полученных данных
Обнаружение отклонений процесса от требований технологии
Оценка необходимости и способов вмешательства в него человека
Сравнение альтернативных действий и выбор из них конкурентоспособных
Определение степени их приемлемости и эффективности
Принятие и реализация решения на корректировку операции при необходимости.
Топологической основой для имитационного моделирования выбрана логико-лингвистическая модель возникновения происшествия в человеко-машинной системе, структура которой показана на рис. 3.
Руководствуясь знанием технологии работ и имеющимся у него опытом, оператор обычно создает концептуальную модель выполняемой операции. Такая концептуальная модель облегчает выполнение работ и позволяет оператору после выполнения конкретных действий ожидать поступление соответствующей информации об управляемом процессе и подготовиться к последующим действиям. После приёма, преобразования информации о действительном состоянии выполняемых работ и сравнения ее с ожидаемой, возможны следующие альтернативные исходы:
Действительная информация идентична ожидаемой информации и правильно воспринята (состояние ИИП на рис. 3)
Действительная информация не идентична ожидаемой, но правильно воспринята и преобразована (состояние модели НИП на рис. 3)
Оба вида информации в действительности идентичны, однако реальная информация искажена при ее приеме или преобразовании (состояние ИИИ на рис. 3)
Оба вида информации в действительности не идентичны, при этом информация о реальном состоянии выполняемой работы дополнительно искажена в процессе ее восприятия и дешифровки (состояние НИИ на рис. 3).
В трех последних случаях появляются возмущения в рассматриваемой системе, приводящие к нарушению ее равновесия, тогда как в первом из них можно предположить, что выполняемая операция закончится успешно, и в системе будет наблюдаться состояние динамического равновесия – гомеостазис.
При нарушении равновесия в человеко-машинной системе возможны следующие альтернативные исходы (соответствующие события в центральной части модели на рис. 3 показаны слева):
Полное или частичное восстановление равновесия
Невозможность своевременного устранения возмущения.
После обнаружения возникших возмущений оператор может принять решение о вмешательстве в процесс с целью его корректировки. В этом случае оператор обычно руководствуется субъективно оцениваемой им мерой потенциальной опасности и собственными возможностями, определяемыми его психофизиологическими качествами - степенью внимания, оперативностью мышления, способностью точного прогноза, уровнем мотивации и знанием порядка действий в подобных нестандартных ситуациях. С учетом этого он выбирает альтернативу и осуществляет наилучшие в его представлении действия, которые в действительности могут быть либо точными, либо ошибочными. Отказ от каких-либо действий в такой ситуации, например, вследствие временного замешательства или потери самообладания, рассматривается как отдельная альтернатива – бездействие человека.
Если принятое решение и действия оператора окажутся точными, то они могут привести человеко-машинную систему в состояние равновесия за счет адаптации к возникшему возмущению. В других случаях может возникнуть опасная ситуация. Критичные отказы оборудования или опасные внешние воздействия со стороны рабочей или внешней среды также могут привести к возникновению опасной ситуации в человеко-машинной системе.
Опасная ситуация может перерасти в критическую и привести к взаимному совмещению незащищенных элементов системы и зоны действия поражающих факторов или завершиться адаптацией. Возможность адаптации к опасной ситуации будет зависеть от качества конкретных компонентов рассматриваемой человеко-машинной системы и их взаимной совместимости, надежности технических и технологических средств защиты, степени подготовки персонала к точным действиям в нештатных ситуациях и других показателей.
В определенных условиях критическая ситуация может привести к появлению происшествия - одного из событий, которые показаны в верхней части рис. 3. Конкретный вид происшествия - несчастный случай, авария или катастрофа определяется спецификой возникшей критической ситуации, потенциалом опасного воздействия, видом элементов, которые оказались в его зоне опасного воздействия и подверглись его влиянию.
Для имитационного моделирования учитываются только наиболее существенные причины аварийности и травматизма, разделенные на четыре группы по компонентам человеко-машинной системы:
Факторы влияния условий рабочей среды
Показатели надежности оборудования
Уровень используемой технологии
Факторы человека-оператора

Таблица 1
Состав и характеристики учитываемых факторов опасности
|
Компонент |
Код |
Фактор опасности |
Возмущения (индекс опасности, I) |
|
Рабочая среда |
С01 |
Комфортность по физико-химическим параметрам рабочей среды |
Ov1 |
|
|
С02 |
Качество информационной модели состояния среды |
Ov2 |
|
|
СОЗ |
Возможность внешних опасных воздействий |
2v0 |
|
|
С04 |
Возможность внешних неблагоприятных воздействий |
1v0 |
|
Оператор |
Н01 |
Пригодность по физиологическим показателям |
Ov1 |
|
|
Н02 |
Технологическая дисциплинированность |
Ov2 |
|
|
НОЗ |
Качество приема и декодирования информации |
Ov1v2v3 |
|
|
Н04 |
Навыки выполнения работы |
Ov1 |
|
|
Н05 |
Качество мотивационной установки |
Ov1 |
|
|
Н06 |
Знание технологии работ |
Ov1 |
|
|
Н07 |
Знание физической сущности процессов в системе |
Ov1 |
|
|
Н08 |
Способность правильно оценивать информацию |
Ov1 |
|
|
Н09 |
Качество принятия решения |
Ov1v2 |
|
|
Н12 |
Самообладание в экстремальных ситуациях |
Ov1 |
|
|
Н13 |
Подготовка к действиям в нештатных ситуациях |
Ov1 |
|
|
Н14 |
Точность корректирующих действий |
Ov1v2 |
|
Оборудование |
М01 |
Качество конструкции рабочего места оператора |
Ov1 |
|
|
М02 |
Степень учета особенностей работоспособности человека |
Ov2 |
|
|
МОЗ |
Оснащенность источниками опасных и вредных факторов |
2v0 |
|
|
М04 |
Безотказность прочих элементов |
Ov1 |
|
|
М05 |
Безотказность других ответственных элементов |
Ov2 |
|
|
М06 |
Длительность действия опасных и вредных факторов |
1v0 |
|
|
М07 |
Уровень потенциала опасных и вредных факторов |
1v0 |
|
|
М08 |
Безотказность приборов и устройств безопасности |
Ov1 |
|
Технология |
Т01 |
Удобство подготовки и выполнения работ |
Ov1 |
|
|
Т02 |
Удобство технического обслуживания и ремонта |
Ov2 |
|
|
ТОЗ |
Сложность алгоритмов оператора |
1v0 |
|
|
Т04 |
Возможность появления человека в опасной зоне |
1v0 |
|
|
Т05 |
Возможность появления других незащищенных элементов в опасной зоне |
1v0 |
|
|
Т06 |
Надежность технологических средств обеспечения безопасности |
Ov1 |
Примером для рассматриваемой имитационной модели может служить типичное распределение причин аварийности и травматизма для технологий хранения опасных и вредных веществ со сливо-наливными операциями, состав и оценки характеристик опасности для которых приведены в таблице 1.
Каждый фактор
влияния в имитационной модели
представляется в виде связки
детерминистского и стохастического
узла, которая показана слева на рис. 4,
который представляет модель фактора
влияния. На вход стохастического узла
поступает случайное число
,
которое обрабатывается в соответствии
с видом ступенчатой функции принадлежности
индекса опасности
,
график которой показан на рис. 4 справа.
Положение скачка данной функции зависит
от оценки качества соответствующего
фактора влияния. Чем лучше оценка
фактора, тем чаще на выходе модели
фактора будет появляться нулевое
значение индекса опасности, накопленное
значение которого характеризует
состояние человеко-машинной системы с
точки зрения безопасности. Чем выше
оценка фактора, тем ближе система к
аварии.
Модели факторов
опасности в соответствии с логикой
возникновения происшествия в
человеко-машинной системе объединяются
в алгоритме моделирования объекта
потенциальной опасности (ОПО), схема
которого показана на рис. 5. Данный
алгоритм реализуется с помощи сетевой
структуры, пример которой для аварийной
ситуации показан на рис. 6. Возмущения
,
генерируемые в сети подмоделями факторов
опасности, выстраиваются в моделируемую
причинную цепь аварии, которая может,
как обрываться, так и приводить к
происшествию. В процессе моделирования
фиксируется число благоприятных (обрыв
цепи) и неблагоприятных исходов
(достижение головного события на рис.
5), и по их отношению оценивается
вероятность аварии для исследуемой
системы.
В
самом общем виде работу имитационной
модели можно свести к нахождению
точечного значения функциональной
зависимости между оценками факторов
опасности и вероятностью аварии
:
,
(1)