Методология обеспечения безопасности функционирования и устойчивости Единой системы газоснабжения в чрезвычайных ситуациях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.26.02, доктор наук Бочков Александр Владимирович

• Бочков Александр Владимирович
• доктор наук
• 2019

Оглавление диссертации доктор наук Бочков Александр Владимирович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ПОСТАНОВКАЯ ПРОБЛЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ И

УСТОЙЧИВОСТИ ЕДИНОЙ СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ

1.1 Проблема обеспечения безопасности критически важной инфраструктуры. Современное состояние и пути решения

1.2 Единая система газоснабжения России

1.3 Комплексные задачи оценки опасностей и управления рисками объектов критически важной инфраструктуры Единой системы газоснабжения. Современное состояние и пути решения

1.4 Постановка проблемы обеспечения безопасности и устойчивости Единой

системы газоснабжения России

1.5 Выводы по Главе

ГЛАВА 2 РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ СИНТЕЗА РИСКОВ БЕЗОПАСНОГО

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ЕДИНОЙ СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ. МЕТОД ГРУППОВОГО ВЫБОРА ПРИОРИТЕТНЫХ ОБЪЕКТОВ ЗАЩИТЫ

2.1 Общая постановка задачи управления безопасностью объектов Единой

системы газоснабжения

2.2 Модель воздействия на объекты Единой системы газоснабжения

2.3 Модель профиля защиты объекта Единой системы газоснабжения

2.4 Интеграционная модель безопасности объектов Единой системы газоснабжения

2.5 Модель оценки уровней воздействия негативных факторов и обоснование шкалы измерения угроз нарушения устойчивости функционирования объектов Единой системы газоснабжения с учётом их технологической специфики и региона размещения

2.6 Выводы по Главе

ГЛАВА 3 РАЗВИТИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ И МЕТОДОВ АНАЛИЗА РИСКОВ

ВОЗНИКНОВЕНИЯ НЕШТАТНЫХ И КРИЗИСНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОБЪЕКТАХ ЕДИНОЙ СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ. УПРАВЛЕНИЕ ПО ПРЕЦЕДЕНТАМ

3.1 Общая постановка задачи. Выбор и обоснование метода решения

3.2 Логическая схема проведения аудита ситуаций на стадии идентификации и построение решающих правил

3.3 Теоретические основы построения решающих правил на основе метода

опорных векторов

3.4 Структура тестов. Матрицы полу-Хемминга, гарантирующие выполнение частичного порядка

3.5 Методика проверки на непротиворечивость информации об

оцениваемой ситуации

3.6 О неслучайности решающих правил

3.7 Выводы по Главе

ГЛАВА 4 РАЗВИТИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ И МЕТОДОВ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОБЪЕКТАХ

ЕДИНОЙ СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ

4.1 Разработка метода уточнения прогнозов нештатных ситуаций

на объектах Единой системы газоснабжения

4.2 Разработка моделей макро- и мезопрогнозирования показателей

аварийности на объектах Единой системы газоснабжения

4.3 Модели микропрогнозирования

4.4 Выводы по Главе

ГЛАВА 5 РАЗРАБОТКА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ И

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЗНАЧЕНИЙ ИНДИКАТОРОВ СОСТОЯНИЯ

БЕЗОПАСНОГО И УСТОЙЧИВОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ

ЕДИНОЙ СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ

5.1 Проблема построения интегрального показателя промышленной безопасности

5.2 Основные положения группового анализа динамики объектов

5.3 Диффузионное приближение марковских процессов. Уравнение Фоккера-Планка

5.4 Оценка среднего времени прохождения «пути» по выполнению обязательств

5.5 Модель диффузии в экономическом поведении. Подходы к разработке методологии анализа риска невыполнения обязательств эксплуатирующей организацией

5.6 Пример построения модели динамического коридора

5.7 Построение мишени на основе метода опорных векторов

5.8 Выводы по Главе

ГЛАВА 6 ПРИМЕРЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ПРИМЕНЕНИЙ РАЗРАБОТАННЫХ

МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ И УСТОЙЧИВОСТЬЮ ЕДИНОЙ СИСТЕМЫ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ

6.1 Пример построения интегральной оценки системной значимости

объектов Единой системы газоснабжения

6.2 Построение полного набора «решающих правил» стадии предквалификации контрагентов ПАО «Газпром», участвующих в закупочной деятельности

6.3 Построение мишени допустимых значений показателей эффективности контрагентов ПАО «Газпром» в части группового анализа их динамики

6.4 Пример использования результатов исследования при разработке документов системы стандартизации ПАО «Газпром» в области

ситуационного управления

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПЕРЕЧЕНЬ РИСУНКОВ

ПЕРЕЧЕНЬ ТАБЛИЦ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Первичный анализ исходных данных

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Классификация нештатных ситуаций по размерам ущербов

и потерь газа

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Исследование прогнозного фона

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. Использование метода оценки скользящих средних для

описания эволюции нештатных ситуаций

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология обеспечения безопасности функционирования и устойчивости Единой системы газоснабжения в чрезвычайных ситуациях»

ВВЕДЕНИЕ

Современная и перспективная структура отечественного ТЭК существенно осложняет решение проблем обеспечения его устойчивого функционирования и надёжности снабжения потребителей. Межотраслевой характер этих проблем вызывает необходимость формирования согласованных решений по обеспечению надёжности и безопасности отдельных специализированных, входящих в него подсистем, учитывающих их взаимосвязи, начиная от прогнозов развития систем энергетики на 15-20 лет и кончая оперативным управлением системами при их эксплуатации. В более широком смысле межотраслевой характер проблемы обеспечения устойчивого функционирования ТЭК определяется взаимосвязями систем энергетики с другими отраслями народного хозяйства, такими, как энергомашиностроение, электротехническая промышленность, металлургия, приборостроение, транспорт, материально-техническое снабжение и др., а также с планами социально-экономического развития страны и регионов.

Необходимость межотраслевого подхода к проблеме обеспечения безопасности и устойчивого функционирования т.н. критической инфраструктуры ТЭК, требует разработки единого методического подхода к исследованию надёжности, безопасности, устойчивости и живучести различных специализированных систем энергетики — составляющих ТЭК. Такой подход должен учитывать наличие ряда общих особенностей различных систем энергетики, позволяющих решать обозначенную выше проблему с единых теоретических и методических позиций. В числе этих общих особенностей ТЭК: взаимосвязь с другими системами (отраслями) народного хозяйства; территориальная распределённость и сложность; непрерывность и инерционность развития; непрерывность функционирования и взаимосвязь режимов работы элементов (частей) системы; многоцелевой характер и практическая невозможность полного отказа системы; неравномерность процессов потребления продукции; подверженность крупным внешним воздействиям (непреднамеренным и преднамеренным); возможность каскадного (и межсистемного) развития аварий; зависимость пропускных способностей связей от их местоположения, режимов работы системы и состава работающего оборудования; иерархичность; разнообразие технических средств обеспечения надёжности; активное участие человека в процессе управления; неопределённость, неполноту, недостаточную достоверность информации о параметрах и режимах функционирования как самой системы, так и окружающей её среды.

В идее управления большинства подсистем ТЭК изначально заложены принципы изменчивого (адаптивного) поведения в условиях возможных рисков и неопределённостей. Наличие таких рисков, порождённых разнородными обстоятельствами, способно затормозить

или изменить тот или иной путь движения, заставить систему жить «по другому сценарию», отличающемуся от всего многообразия ранее намеченных планов.

Актуальность. Проблема обеспечения безопасности объектов ТЭК в условиях изменения состава и интенсивности угроз устойчивому развитию отрасли не теряет своей актуальности на протяжении длительного времени. Структурно-сложные системы (ССС), к которым принадлежит и ЕСГ, относятся к классу открытых систем, крайне сложных для оценки и управления. Характерная особенность таких систем - динамическое взаимодействие с окружающей её средой. Неизолированность подобных систем подразумевает не только их взаимодействие с внешним окружением, но и воздействие этого окружения на сами системы. В роли таких воздействий могут выступать как природные катаклизмы (например, землетрясения, приводящие к разрушению дамб и других строительных конструкций) и крупномасштабные аварии (например, взрыв на опасном производственном объекте, нарушение электропитания целого региона), так и противоправные акции или информационные диверсии, спектр воздействий которых крайне широк. Предвидеть и уметь оценить последствия противоправных воздействий, характеризующихся большой неопределенностью времени, места и способа проведения, а также выбором конкретного объекта для совершения акции - задача крайне актуальная в современном глобализованном мире.

Мировой опыт решения подобных проблем управления привел к созданию т.н. систем обеспечения комплексной безопасности (англ., HSSE - Health, Safety, Security and the Environment), ответственных как за обеспечение производственной безопасности (объединяющей промышленную безопасность (Safety), охрану труда (Health) и экологическую безопасность (Environment) производства), так и за обеспечение защищённости опасных промышленных объектов от актов незаконного вмешательства (Security). От комплексного решения этих задач зависит не только надёжное обеспечение экономики страны углеводородным сырьем и продукцией его переработки, но и поддержание нормальных условий для жизнедеятельности самой системы (ЕСГ), сохранение окружающей среды и обеспечение высокого уровня жизни населения.

Спрос на адекватное описание и, особенно, моделирование реальности постоянно растёт. Одновременно с этим растёт потребность в развитии теоретических основ, а также в построении адекватного модельного и технологического инструментария информационно-аналитической работы в области поддержки принятия решений, направленных на обеспечение комплексной безопасности ССС. Неизбежно возникает необходимость определения приоритетов, ранжирования целей, проблем и угроз, перераспределения имеющихся (как правило, ограниченных) ресурсов. Все эти обстоятельства, а также то, что обеспечение комплексной безопасности эффективного функционирования и устойчивого развития основной

производственной деятельности является одним из ключевых условий достижения стратегических целей энергетических компаний, определяют высокую актуальность, объект и предмет настоящего диссертационного исследования.

Степень научной разработанности проблемы. Проблемам обеспечения безопасности и исследования устойчивости структурно сложных технических систем уделяли внимание как отечественные, так и зарубежные исследователи: Э. Квейд, К. Боулдинг, Е. А. Мамчур, Н. Ф. Овчинников, А. И. Уемов, Л. А. Растригин, Ю. Н. Руденко, Н. П. Бусленко, И. А. Ушаков и др. Надёжность технических систем и методы оценки риска для них разрабатывали Х. Кумамото и Э. Хенли. Н. П. Бусленко рассматривал типичные свойства сложных технических систем, распространённых в народном хозяйстве, показатели их эффективности, надёжности, качества управления. Много внимания в его работах уделено методикам построения моделей для важнейших классов сложных систем (систем массового обслуживания, дискретные и непрерывные производственные процессы). Им разработаны подходы к унификации структуры моделей на базе т.н. агрегативных систем, позволяющих описывать с единой точки зрения процессы разной природы. Вопросам надёжности, живучести и устойчивости функционирования систем энергетики посвящены работы Ю. Н. Руденко и И. А. Ушакова. Пристального внимания заслуживают поздние исследования И. А. Ушакова, в которых он активно применял традиционные модели и подходы теории надёжности к решению задач рационального распределения ресурсов на защиту объектов критически важной инфраструктуры. Логико-вероятностный поход к анализу надежности и безопасности структурно-сложных систем развивали И. А. Рябинин, Е. Д. Соложенцев, А. С. Можаев и их ученики. В. М. Глушков ввёл в рассмотрение новый класс динамических моделей, основанных на нелинейных интегро-дифференциальных уравнениях с предысторией. Им развиты подходы к моделированию т.н. развивающихся систем, доказаны теоремы о существовании и единственности решений, описывающих их систем уравнений.

Если под устойчивостью функционирования структурно-сложной системы народного хозяйства понимать выполнение ею плана своего развития с допустимыми отклонениями по объёмам и временам выполнения задач, то управление безопасностью в этой системе сводится, по сути, к минимизации внеплановых потерь при возникновении нештатных ситуаций и проведению мероприятий по их упреждению. Успешность такой тактики зависит в значительной степени от опыта менеджмента компании, включая риск-менеджмент, от их способности предвидеть возможность перерастания слабо формализованных угроз в значимые риски, т.е. обладание методиками и аппаратом ранжирования угроз и значимых факторов риска. Сама по себе задача ранжирования не нова. Разрабатываемые А. В. Костровым, Н. А. Махутовым, О. Г. Гохманом, С. В. Зинкевичем и др. методы ранжирования объектов основаны на

математическом моделировании, экспертных оценках, теории принятия решений и интервальном оценивании. В той или иной мере они учитывают интересы организаций, эксплуатирующих эти объекты, государственных надзорных органов, страховых компаний. Вместе с тем имеющиеся на сегодняшний день методы ранжирования не учитывают особенности структурной связности объектов ранжирования и важности работы конкретного объекта для смежных систем и подсистем.

В. М. Брук, В. И. Николаев исследовали задачи ранжирования объектов как типовую задачу теории измерения некоторых сложных синтетических свойств объектов. Формально решение задачи сводится к построению некоторой функции ценности, полезности, связывающей измеряемое свойство с более простыми измеряемыми в натуральных величинах ресурсными показателями (факторами), аналогичной введённой О. Моргенштерном и Дж. фон Нейманом. Функция ценности используется как для решения задач выбора некоторого наилучшего варианта из множества альтернатив, так и для решения более композиционных задач, типа задачи формирования портфеля заказов на выполнение работ при ограничениях на ресурсы (объемы финансирования создания или модификации объектов), разрабатываемых И. Б. Руссманом и его учениками. Факторы, через которые строятся ранги, часто измеряются не в количественных, а в качественных шкалах, поэтому требуется использование методов экспертных оценок и экспертных технологий для построения зависимостей между полезностью и первичными ресурсными факторами, разрабатываемыми Б. Г. Литваком, О. Г. Гохманом и др. В связи с развитием компьютерной техники появилась возможность оценивания объектов, факторы описания которых задаются с погрешностью, что требует разработки специфического аппарата статистической обработки первичных данных (здесь можно упомянуть классические работы Д. Кокса, Д. Хинкли) и использование инструментария нечёткой логики (А. Н. Мелихов, Л. С. Бернштейн, В. И. Ширяев и др.).

Описание ЕСГ как большой системы, входящей в качестве подсистемы в ТЭК, а также анализ ее основных свойств были впервые выполнены В. А. Смирновым и развиты, в дальнейшем, академиками Л. А. Мелентьевым и Ю. Н. Руденко, который определяет ЕСГ как совокупность рассредоточенных на большом расстоянии, но связанных технологически объектов добычи газа, его транспорта, переработки, распределения и резервирования (газовых промыслов, магистральных газопроводов, ГРС, СПХГ) и средств управления этими объектами.

Эвристические алгоритмы, которые при незначительном ухудшении разбиения значительно сокращают объем вычислений для получения оптимальных разбиений, предлагались Р. П. Шейманом, О. В. Завьяловым, И. Б. Руссманом и др. Задачей многокритериального ранжирования занимались Р. Л. Кини, Х. Райфа, В. В. Подиновский, В. Д. Ногин, В. Д. Мазуров, В. И. Жуковский и др.

Проблемы разработки показателей безопасности производственного процесса берут свое начало с работ Т. Рокуэлла, У. Таррантса и В. Х. Хайнриха (которого считают создателем т.н. «теории домино», описывающей процесс несчастных случаев на производстве как линейную последовательность событий, вызванных человеческими или техническими ошибками). В 2009 году Э. Хопкинс и Э. Хейл обобщили девятнадцать различных подходов исследователей, консультантов и экспертов по безопасности, работающих в крупных компаниях, специализирующихся на разработке показателей безопасности технологического процесса.

Б. Тернер был первым, кто, развивая т.н. эпидемиологические модели применительно к построению репрезентативных индикаторов и показателей безопасности на производстве, ввёл т.н. концепцию «периода инкубации крупных аварий» - период слабых сигналов, предшествующих появлению серьезных аварий. Динамические модели и теории систем появились в 1980-х годах. Подобно эпидемиологическим моделям, эти модели и теории основаны на аксиомах кибернетики и дают объяснения крупных аварий. Примером может служить теория «нормальной аварии» С. Перроу, который отмечал, что риски крупных аварий определяют не только ошибки операторов, но и характеристики производственных систем. Он обращал внимание на необходимость рассмотрения степени т.н. «сцепления» производственного процесса и сложность взаимодействий в человеко-машинных системах. Спустя почти поколение предлагаемая им концепция была внедрена в Европе под названием «инженерная устойчивость».

Работы этих и многих других авторов позволили взглянуть на безопасность как на проблему управления. Собственно, аварии могут возникать как по внутренним причинам (старение, износ оборудования и пр.), так и по внешним (например, экстремальным природным и антропогенным) причинам. Поскольку, чаще всего, причина комбинированная, то статистически можно устранить только часть неопределённости, объяснимой отдельно внешними или отдельно внутренними причинами. Для этой задачи применимы принципы, хорошо известные в теории моделирования и подобия. Устойчивыми модельными конструкциями для целей прогнозирования являются циклы с бесконечным периодом и ряд самоподобных структур.

Во-первых, это «цилиндрические» самоподобные структуры - циклы (резонансное совпадение внутренних собственных частот и вынужденных внешних частот - крушение моста под строем солдат), различное поведение систем на разных фазах цикла (сезонные различия).

Во-вторых, это «конусные» самоподобные структуры (они же фракталы, числа Фибоначчи, «золотые сечения» Леонардо да Винчи).

В-третьих, это самоорганизующиеся диссипативные структуры, разрабатываемые Ю. М. Романовским, Д. С. Чернавским, моделируемые солитонами (одинокой бегущей волной аварийности), вэйвлет-функциями (например, работы Ho Daniel W. C., Zhang Ping-An, Xu JinHua) и другими устойчивыми пространственно-временными возбуждающе-тормозящими

«волновыми» структурами (квантовыми, поскольку структуры «устойчиво работают», как радиоприемник, только на выделенных частотах). Обнаруживаемый волновой характер динамики дат аварийных ситуаций говорит в пользу применения для прогноза классических экстраполирующих «колебательных» функций (термин классической теории прогнозирования (С. А. Саркисян)). На повестку дня встало применение классического аппарата цифровой обработки сигналов - спектрального анализа данных (С. П. Марпл). Теоретические оценки того, насколько и каким образом корректно можно группировать различные значения объясняющих факторов - вопрос, достаточно глубоко проработанный в теории информации и теории планирования эксперимента (С. Кульбак, С. А. Саркисян и др.).

Вопросы рациональной политики в области обеспечения безопасности и защищённости объектов критической инфраструктуры рассматривали М. Гарсиа, А. В. Измайлов, Н. Н. Радаев, В. В. Никитин, А. В. Бояринцев, А. В. Ничиков, В. В. Лесных, И. А. Ушаков, С. М. Сендеров, В. С. Сафонов и другие исследователи.

Несмотря на внушительный задел разработанных методов и моделей, остаётся нерешённой общая проблема поддержки принятия решений при анализе и оценке безопасности ОКВИ и исследовании устойчивости ССС ТЭК. Особенную остроту данная проблема приобретает в условиях необходимости выбора приоритетных объектов среди объектов разных типов, функционирующих в ССС, и при существенных ограничениях финансовых возможностей современных крупных энергетических систем ТЭК. В этой области актуальна задача разработки единой методологии анализа подобных ССС с учётом их взаимодействия и наличия широкого спектра внешних и внутренних угроз их функционированию, способных приводить к возникновению чрезвычайных ситуаций и нарушению нормальных условий жизнедеятельности населения РФ.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы состоит в развитии и обобщении теоретических основ и практических методов анализа, оценки и ситуационного управления безопасным и устойчивым функционированием Единой системой газоснабжения в нештатных и чрезвычайных ситуациях для обоснования мероприятий по снижению риска их возникновения за счёт совершенствования технологий прогнозирования и выявления угроз в условиях существующих ресурсных ограничений.

Для достижения цели диссертационного исследования решен ряд взаимосвязанных задач:

- выполнен системный анализ объекта и предмета исследования;

- проанализированы существующие ограничения (ресурсные, технологические, людские и т.п.), а также пространство возможных угроз и альтернатив в задаче обеспечения и ситуационного управления безопасным и устойчивым функционированием ЕСГ;

- развиты теоретические положения и обоснована методология анализа, оценки и

ситуационного управления безопасным и устойчивым функционированием ЕСГ;

- выбраны и обоснованы критерии эффективности принятия управленческих решений, направленных на обеспечение и повышение безопасности и устойчивости функционирования ЕСГ;

- исследованы устойчивость и непротиворечивость результатов реализации разработанных методов и алгоритмов оценки;

- разработаны программно-алгоритмические решения для обоснования управленческих решений при формировании и обосновании бюджетов инвестиционных программ ПАО «Газпром» по совершенствованию системы безопасности объектов ЕСГ и соответствующие методы расчетов;

- выработаны практические рекомендации по обоснованию достаточности уровней безопасного и устойчивого функционирования ЕСГ.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности 05.26.02 — Безопасность в чрезвычайных ситуациях (по отраслям): п. 1. Исследование актуальных проблем обеспечения безопасности в чрезвычайных ситуациях (ЧС) природного, техногенного, биолого-социального и военного характера; п. 4. Разработка научных основ систематики и классификации ЧС, ранжирования потенциально опасных объектов по степени опасности для населения и территорий по показателям риска; п. 5. Разработка теории и методологии управления риском ЧС, обоснование критериев и социально-приемлемых уровней риска; п. 7. Исследование проблем управления и методов принятия решений в ЧС, разработка научных основ развития систем управления, связи и оповещения, создания автоматизированных информационно-управляющих систем; п. 8. Разработка научных основ создания и совершенствования систем и средств прогнозирования и мониторинга ЧС; п. 9. Разработка методологии прогнозирования природных и техногенных опасностей, рисков возникновения ЧС, динамики и их последствий, оценки ущерба; п. 18. Исследование проблем повышения устойчивости объектов жизнеобеспечения в условиях воздействия поражающих факторов источников ЧС, научное обоснование комплексов мероприятий по подготовке систем жизнеобеспечения к ЧС.

Объект исследования: процессы обеспечения и ситуационного управления безопасного и устойчивого функционирования ЕСГ в нештатных и кризисных ситуациях.

Предмет исследования: теоретические положения и практические методы, алгоритмы и информационные технологии анализа, оценки и ситуационного управления, обеспечивающие комплексную поддержку принятия управленческих решений в области прогнозирования и выявления угроз (включая слабо формализованные) безопасного и устойчивого функционирования ЕСГ в нештатных и чрезвычайных ситуациях.

Научная новизна выполненного исследования состоит в получении следующих новых научных результатов:

а) разработана адаптивная методология обеспечения рационального уровня безопасности эффективного функционирования и устойчивого развития ЕСГ, включающая методы и критерии принятия решений по таким проблемам расчётного обоснования комплексной безопасности, как ранжирование больших совокупностей разнородных ОКВИ, входящих в состав рассматриваемой системы и оптимизация распределения, необходимых для её защиты ресурсов;

б) предложены и обоснованы принципы построения системы показателей и индикаторов нештатных и чрезвычайных ситуаций на объектах ЕСГ, развиты теоретические основы построения диагностирующей автоматизированной советующей системы и обоснованы правила прогнозирования и соответствующие алгоритмы оценки угроз;

в) разработана модель оценки уровней воздействия негативных факторов и выполнено обоснование шкалы измерения угроз нарушения безопасности эффективного функционирования и устойчивого развития ЕСГ с учетом технологической специфики её объектов и региона их размещения;

г) разработано и внедрено инновационное программно-алгоритмическое обеспечение ранжирования объектов ЕСГ по критерию их системной значимости, обеспечивающее комплексное решение вопросов обеспечения безопасности при формировании среднесрочных инвестиционных целевых программ по совершенствованию системы безопасности объектов ПАО «Газпром» и позволяющее научно обосновать и оптимизировать расходы на обеспечение комплексной безопасности объектов.

Практическая значимость работы. Полученные в работе результаты в виде методик, верифицированных и аттестованных в надзорном органе программ, корпоративных стандартов и рекомендаций используются в ПАО «Газпром» и доказали свою высокую эффективность. Результаты диссертационного исследования использованы при разработке следующих нормативных и методических документов и средств автоматизации:

- Стратегия развития системы управления производственной безопасностью ПАО «Газпром» на период до 2020 года;

- Стратегия развития ООО «Газпром газнадзор» на 2018-2022 годы;

- Концепция развития системы защиты объектов группы Газпром с использованием инженерно-технических средств охраны на период до 2015 года;

- Комплексная целевая программа по совершенствованию охраны объектов ОАО «Газпром» с использованием комплексов инженерно-технических средств охраны и система антитеррористической защиты на 2008-2010 годы;

- Комплексная целевая программа на 2011-2015 годы по совершенствованию системы

обеспечения безопасности объектов ОАО «Газпром»;

- Комплексная целевая программа на 2016-2022 годы по совершенствованию системы безопасности объектов ОАО «Газпром»;

- СТО Газпром 2-1.4-262-2008 Объекты ОАО «Газпром», подлежащие охране в целях защиты от террористических проявлений. Классификация;

- СТО Газпром 4.1-3-004-2014 Методика оценки ущербов от внешних противоправных воздействий на объекты морского и шельфового базирования;

- СТО Газпром 13-001-2015 Комплекс стандартов ОАО «Газпром» в области ситуационного управления. Основные положения;

- Р Газпром 4.0-0-001-2014 Система обеспечения комплексной безопасности ОАО «Газпром». Методика оценки экономической эффективности от внедрения комплексных систем безопасности на объектах ОАО «Газпром»;

- Программа для ЭВМ «Ранжирование объектов ОАО «Газпром» по их системной значимости» (№ гос. Регистрации 2013 660 578 от 11.11.2013 г. п/п № 45471 от 05.09.2013 г.).

Результаты исследований могут применяться при совершенствовании действующих и разработке новых норм и правил комплексной безопасности для опасных производственных объектов как в ПАО «Газпром», так и в ТЭК России.

Методология и методы исследования. При выполнении работы применена методология теории систем, использованы методы теории множеств, математической логики, теории графов, теории автоматов, методы нейрокомпьютинга, включая методы нелинейной оптимизации и другие методы описания и анализа данных.

Основные положения, выносимые на защиту. Автором развиты теоретические основы создания и совершенствования средств мониторинга и прогнозирования нештатных и кризисных ситуаций на опасных производственных объектах Единой системы газоснабжения (ЕСГ), разработаны научные основы их ранжирования по показателям риска. Развита методология прогнозирования природных и техногенных опасностей, рисков возникновения нештатных и кризисных ситуаций применительно к задачам ситуационного управления и обеспечения безопасного функционирования и устойчивого развития ЕСГ. Изложены вычислительные коды и алгоритмы соответствующих расчётных моделей.

На защиту выносятся следующие положения:

- постановка проблемы обеспечения безопасности сложных технических систем в условиях возникновения нештатных и кризисных ситуаций природного, техногенного и антропогенного характера;

- методология обеспечения рационального уровня безопасности для обеспечения надёжного функционирования и устойчивого развития ЕСГ;

- подходы, методы и критерии ранжирования (в целях обеспечения безопасности) больших совокупностей разнородных производственных объектов, входящих в состав ЕСГ;

- теоретические принципы построения системы показателей и индикаторов нештатных и кризисных ситуаций на объектах ЕСГ и общие функциональные требования к диагностирующей автоматизированной советующей системе;

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Бочков Александр Владимирович, 2019 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Critical Infrastructure Security. Assessment, Prevention, Detection, Response. Edited by: F. Flammini (2012). ISBN 978-1-84564-562-5. - 325 P. WIT Transactions on State-of-the-art in Science and Engineering. Volume 54. 2012.

2. National Infrastructure Protection Plan. U.S. Department of Homeland Security. - 100 p. (2009), available at www.DHS.gov.

3. Dudenhoeffer. D.D., Permann. MR. & Manic. M. (2006) 'CIMS: A Framework for Infrastructure Interdependency Modeling and Analysis'. In L.F. Perronc. F.P. Wieland, J. Liu, B.G. Lawson. D.M. Nicol & R.M. Fujimoto (Eds), Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference. Institute of Electrical and Electronics Engineers, Piscataway. NJ. pp. 478 485 (2006).

4. National Research Council, The Internet Under Crisis Conditions: Learning from September II. National Academics Press. Washington, DC (2003). available at www.nap.edu

5. Бочков А.В. Проблемы оценки опасностей и управления рисками объектов критически важной инфраструктуры Группы Газпром: аналитический обзор / Вести газовой науки: науч. -технический. сб. - М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2018. - № 2 (34): Повышение надежности и безопасности объектов газовой промышленности. - C. 51-87.

6. Бочков А.В., Лесных В.В., Жигирев Н.Н. Экспертное обеспечение деятельности современного ситуационного центра. Инновационные методы обработки и анализа неструктурированных данных // Сб. тезисов конф. «Система распределённых ситуационных центров», 16-17.10.2014, Воронеж, 2014. - С.21.

7. Бочков А.В., Лесных В.В., Лаврухин Ю.Н. Методические вопросы обеспечения защищенности и живучести береговых и шельфовых нефтегазовых объектов // «Проблемы анализа риска» № 3, т. 7, 2010. - С.6-32.

8. Бочков А.В., Лесных В.В. Методические подходы к обеспечению защиты морских и шельфовых нефтегазовых объектов от противоправных действий // Bochkov, A.V., Lesnykh, V.V. Technical Approaches to Supply Sea and Off-shore Oil and Gas Objects Protection From Illegal Actions // Springer, NATO Security Through Science Series в сб. трудов семинара Россия-НАТО «Сопоставительный анализ воздействия технологического и интеллектуального терроризма на сложные технические системы», 5-7.04.2011, г. Москва. NATO Science for Peace and Security Series E: Human and Societal Dynamics - Vol. 102 // Comparative Analysis of Technological and Intelligent Terrorism Impacts on Complex v Technical Systems - N.A. Makhutov and G.B. Baecher (Eds.), IOS Press, 2012, 69-80 pp. - 216 p.

9. Бочков А.В., Жигирев Н.Н., Лесных В.В. Некоторые методологические аспекты защиты

объектов критической инфраструктуры ТЭК // Юбилейная книга. ООО «НИИгазэкономика» 50 лет. - М.: ООО «НИИгазэкономика», 2017. - 176 с., С. 127-132.

10. Final Report on the August 14. 2003 Blackout in the United States and Canada: Causes and Recommendations, April 2004, U.S. Canada Power System Outage Task Force, P. 12 (January 12. 2004). available at https://rcports.energy.gov

11. Рябинин И.А. Надёжность и безопасность структурно-сложных систем. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский университет, 2007. - 276 с.

12. Токалин В.Н. Комментарии к переводу книги Станфорда Л. Оптнера «Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем». Бизнес и Экономика. - 116 с. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.vixri.com.

13. Шнайер Б. Прикладная криптография. Протоколы, алгоритмы, исходные тексты на языке Си. М.: Триумф, 2002. - 816 c.

14. Левин В. И. Структурно-логические методы исследования сложных систем. - М. Наука, 1987. - 304 с.

15. Чигарев А.В., Циммерман К., Чигарев В.А. Введение в мехатронику/ Учебное пособие. — Минск: БНТУ, 2013. — 388 с.

16. Романовский Ю.М., Степанова Н.В., Чернавский Д.С. Математическое моделирование в биофизике. - Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003. - 402 с.

17. Taleb, Nassim Nicholas Antifragile: Things That Gain from Disorder (Incerto). Series: Incerto (Book 3), Publisher: Random House Trade Paperbacks; Reprint edition (January 28, 2014), ISBN-13: 978-0812979688 - 544 p.

18. Yastrebenetsky, M., Klevtsov, A., Rozen, Y., Trubchaninov, S. Fukushima Lessons for Safety of Critical Control Systems // Electronic Journal «Reliability: Theory & Applications», No 1 (44) Volume 12, March 2017. pp. 12-17. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.gnedenko-forum.org/Journal/2017/012017/RTA_1_2017-02.pdf.

19. Ионин А.А. Газоснабжение. Учеб. для вузов. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Стройиздат, 1989. - 439 с.

20. Смирнов В.А. О концепции долгосрочного развития Единой газоснабжающей системы страны. — Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт, 1981, № 4.

21. Мелентъев Л. А. Оптимизация развития больших систем энергетики. М.: Высш. шк., 1982. - 319 с.

22. Козаченко А.Н., Никишин В.И., Поршаков Б.П. Энергетика трубопроводного транспорта газа. Учебное пособие. М., ГУП Издательство «Нефть и газ» РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, 2001. - 400 с.

23. Фурман И. Я. Регулирование неравномерности газопотребления. М.: Недра, 1973. -

200 с.

24. Кривошеин Б.Л., Тугунов П.И. Магистральный трубопроводный транспорт (физико-технический и технико-экономический анализ). М.: Наука, 1985. - 238 с.

25. Хрилев Л.С. Методика определения неравномерности расхода газа на отопление. -Газовая промышленность, 1967, № 1, с. 25-30.

26. Крогерис А.Ф., Мазур Ю.Я., Руденко Ю.Н., Чельцов М.Б. Вопросы маневренности и надежности систем топливоснабжения. - В кн.: Долгосрочное прогнозирование развития систем энергетики, их маневренность и надежность. Рига: Звайгзне, 1983, с. 35-51.

27. Рекомендации по выбору надежности в энергетике. - Изв. АН СССР. Энергетика и транспорт, 1969, № 4, с. 158-160.

28. Берхман Е. И. Экономика систем газоснабжения. Л.: Недра, 1975. - 375 с.

29. Хохлов В. X., Саркисов М. А., Зимин Е. И. Экономика строительства и эксплуатации электрических сетей. М.: Высш. шк.,1976. - 264 с.

30. Бочков А.В., Лесных В.В., Радаев Н.Н., Сафонов В.С. Структура формализованной модели нарушителя // Доклад на научно-практической конференции «Практика применения системного анализа и специального программного обеспечения в создании комплексных систем безопасности и антитеррористической защиты объектов», С.-Пб., 18.10.2007.

31. Бочков А.В., Лесных В.В., Радаев Н.Н., Сафонов В.С. Проблемы разработки модели внешнего нарушителя в задаче оценки эффективности системы физической защиты морского объекта // доклад на конференции «Безопасность морских объектов» (S0F-2007), 30-31.10.2007, ВНИИГАЗ, Москва, 2007.

32. Bochkov A.V., Samsonov R.O., Safonov V.S., Lesnykh V.V., Radaev N.N. Methodological and model aspects of ensuring the RF Gas Supply Unified System's resistance to terrorist attacks // International Workshop on Natural Disasters & Emergency Management, September 22-24, 2007, Beijing, China, 2007.

33. Бочков А.В., Радаев Н.Н. Оценка террористической угрозы для объекта // Труды международной научной школы МАБР-2008, С.-Пб., 24-28.06.2008.

34. Бочков А. В., Радаев Н. Н., Лесных В. В. Методические аспекты задания требования, оценки и обеспечения защищенности объектов газовой отрасли от противоправных действий: Монография - М.: ООО «ВНИИГАЗ», 2009. - 164 с.

35. Biringer, B., Vugrin, E., Warren, D. Critical Infrastructure System Security and Resiliency ISBN-10: 1466557508 CRC Press (April 12, 2013) - 229 p.

36. Бочков А.В., Радаев Н.Н. Оценка террористической угрозы для объекта // Труды международной научной школы МАБР -2007 - Моделирование и Анализ Безопасности и Риска

в Сложных Системах, Санкт-Петербург, 4-8 сентября 2007 г.

37. Бочков А.В. Категорирование критически важных объектов по уязвимости к возможным противоправным действиям с использованием экспертных методов // БДИ (Безопасность, достоверность, информация), № 1 (82), 2009, с. 22-24.

38. Костров А.В. Интервальное ранжирование объектов по многим показателям // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций, 1996, № 1 - С. 46-68.

39. Гарсия М.Л. Проектирование и оценка систем физической защиты. - М.: Мир АСТ, 2002.

- 392 с.

40. Гацко М. О соотношении понятий «угроза» и «опасность». http://www.nasledie.ru/ oboz/N07_97/7_06. htm.

41. Пирумов B.C. Некоторые аспекты методологии исследования проблем национальной безопасности России в современных условиях // Геополитика и безопасность, 1993. № 1. - С. 12.

42. Манилов В.Л. Угрозы национальной безопасности России // Военная мысль, 1996. № 1.

- С. 17.

43. Дмитриев А.П. Методологические основы общей теории безопасности // Общая теория безопасности: Учебное пособие. М.: ВАГШ, 1994. - С. 19.

44. Collins L. Grand Strategy, Principles and Practics. Annapolis, Mariland, 1973. - P. 14.

45. Бояринцев А.В., Бражник А.Н., Зуев А.Г. Проблемы антитерроризма: категорирование и анализ уязвимости объектов. - СПб.: ЗАО «НПП «ИСТА-Системс», 2006. - 256 с.

46. Бочков А.В., Лесных В.В. Оценка защищённости критически важного объекта от террористических действий // доклад на III Научно-практической конференции «Совершенствование гражданской обороны в Российской Федерации», г. Москва, 10 октября 2006 года.

47. Бочков А.В., Лесных В.В., Ушаков И.А. (2007) Анализ риска террористических атак: использование минимаксного критерия. - Страховое дело, № 3, 2007. - С. 43-46. № 4, 2007. -С. 31-33.

48. Bochkov A., Samsonov R., Safonov V., Lesnykh V., Radaev N. Methodological and model aspects of ensuring the RF Gas Supply Unified System's resistance to terrorist attacks // International Workshop on Natural Disasters & Emergency Management, September 22-24, 2007, Beijing, China, 2007.

49. Бочков А.В., Сафонов В.С., Лесных В.В., Радаев Н.Н. Количественные оценки террористической угрозы для объекта // Доклад на научно-практической конференции «Практика применения системного анализа и специального программного обеспечения в создании комплексных систем безопасности и антитеррористической защиты объектов», Санкт-Петербург, 18 октября 2007 года.

50. Бочков А.В., Радаев Н.Н. Оценка террористического риска при эксплуатации объектов // Труды международной научной школы МАБР -2008 - Моделирование и Анализ Безопасности и Риска в Сложных Системах, Санкт-Петербург, 24-28 июня 2008 г.

51. Бочков А.В. Радаев Н.Н., Оценка террористической угрозы для объекта // БДИ (Безопасность, достоверность, информация), № 2, 2008. - С.17-19

52. РД 03-616-03. Методические рекомендации по осуществлению идентификации опасных производственных объектов. Утв. приказом Госгортехнадзора России от 19.06.03 № 138 (с изменениями РДИ 03-633 (616)-04, утвержденным приказом Госгортехнадзора России от 19.06.2003 № 138).

53. РД 78.36.003-2002. Инженерно-техническая укрепленность. Технические средства охраны. Требования и нормы проектирования по защите объектов от преступных посягательств.

54. СТО Газпром 2-1.4-082-2006 «Система категорирования объектов по степени потенциальной опасности и террористической уязвимости». Утв. распоряжением заместителя Председателя Правления ОАО «Газпром» С.К. Ушаковым 13.10.2006 г. № 292.

55. Рекомендации по антитеррористической защищенности объектов промышленности и энергетики Российской Федерации. Утв. приказом Минпромэнерго России от 5 декабря 2006 г. № 365. -М.: 2006. - 109 с.

56. Методика оценки достаточности мероприятий по физической защите и охране объектов промышленности и энергетики при диверсионно-террористических угрозах. 4 мая 2007 г. № 150.

57. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. 2-е изд., испр. и доп. - М.: Дело, 2004. - 399 с.

58. Типовые требования по антитеррористической защищенности объектов промышленности и энергетики Российской Федерации, утв. зам. Министра промышленности и энергетики Российской Федерации в 2006 г.

59. Thomas L. Saaty The Analytic Hierarchy Process: Planning Setting Priorities, Resource Allocation // ISBN 0-07-054371-2, McGraw-Hill, 1980.

60. Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. - М.: Энергия, 1974. -

130 с.

61. Жигирев Н.Н., Воробьёв Е.И., Кузьмин И.И., Резниченко В.Ю. Модель взаимодействия развивающегося объекта с окружающей средой: препринт ИАЭ-3799/16. Институт атомной энергии им. И.В. Курчатова, 1983. - 69 с.

62. Bochkov, A.V., Lesnykh, V.V., Zhigirev, N.N., Lavrukhin, Yu.N. Some methodical aspects of critical infrastructure protection // Safety Science, Volume 79, November 2015, Pages 229-242. https://doi.org/10.1016/j.ssci.2015.06.008.

63. Официальный сайт NRC (National Research Council). Электронный ресурс. Режим доступа: www.nrc-cnrc.gs.ca

64. Hamada Masanori (Ed.) Critical Urban Infrastructure Handbook // ISBN-13: 978-1466592049. CRC Press, 2014. - 572 p.

65. Бочков А.В. Использование метода анализа иерархий для целей категорирования критически важных объектов по степени совокупного ущерба и риску противоправных действий // ISSN 1812-5220, "Проблемы анализа риска", № 4 (том 5), 2008. - С. 6-13.

66. Петров Н. Системы физической защиты. Пути построения и модернизации. Оценка эффективности. // БДИ. Безопасность, достоверность, информация, № 3 (60), 2005. - С. 6-12.

67. Makhutov, N.A., Kryshevich, O.V. Possibility of "Man-Machine-Environment" Systems of Machine-Building Profile Based on Fuzzy Sets, 2002, No. 2 - pp. 94-103.

68. Гохман О.Г. Экспертное оценивание. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1991. - 152 с.

69. Зиневич С.В., Тарасенко А.В., Усолов Е.В. Критерии ранжирования объектов по степени опасности чрезвычайных ситуаций // Материалы 11 научной практической конференции. Восточно-Сибирский институт МВД России, Иркутск, 2006. - С. 220-223.

70. Бойко К.В., Пантюхова Ю.В. Подход к оценке уровня промышленной безопасности в организациях, эксплуатирующих опасные производственные объекты // Безопасность труда в промышленности, 2010, № 10. - С. 42-46.

71. Брук В.М., Николаев В.И. Начала общей теории систем. Северо-Западный заочн. политехн. ин-тут, 1977. - 63 с.

72. Монгерштерн О., фон Нейман Д. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. - 708 с.

73. Ларичев О.И. Свойство методов решений в многокритериальных задачах индивидуального выбора // Автоматика и телемеханика, 2002, № 2. - С. 146-158.

74. Кокс Д., Хинкли Д. Теоретическая статистика. - М.: Мир, 1978. - 560 с.

75. Кувшинов Б.М., Шапошник И.И., Ширяев О.В. Использование комитетов в задачах распознавания образов с неточными экспертными оценками. // Изв. РАН. Теория и системы управления, 2002, № 5. - С. 81-88.

76. Жуковский В.И., Жуковская Л.В. Риск в многокритериальных и конфликтных системах при неопределённости. - М.: Эдиториал УРСС, 2004. - 267 с.

77. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие сситемы с нечёткой логикой. - М.: Наука, 1990. - 272 с.

78. Земсков С. В. Один из методов ускорения обучения нейронных сетей / С. В. Земсков, А. В. Ватоян, Н. Н. Жигирев. - М.: МИФИ, 2006. - 45 с.

79. National Strategy for the Physical Protection of Critical Infrastructure and Key Assets, U.S. Department of Homeland Security (2003). available at www.DHS.gov

80. Perrow. C. (1999) Normal Accidents. Princeton University Press, Princeton. NJ, - 450 p.

81. Бочков А.В., Пономаренко Д.В. Научно-методические основы мониторинга и прогнозирования состояния производственной безопасности ПАО «Газпром» // Газовая промышленность. 2017. № 3 (749) - С. 20-30.

82. Бочков А.В., Жигирев Н.Н. Использование метода опорных векторов для поиска скрытых закономерностей в задачах классификации ситуаций, описываемых оцененными вопросниками //Proceedings (ISBN 978-86-86355-32-4)/8th DQM International Conference Life Circle Engineering and Management ICDQM-2017, June 29-30, 2017, Prijevor, Serbia; [organizer] Research Center of Dependability and Quality Management DQM; editor Ljubisha Papic - XIII, 543 p. - pp. 43-71.

83. Neumann, John von Theory of Self-Reproducing Automata. Edited by Arthur W. Burks, University of Illinois Press, Urbana, 1966. - 408 p.

84. Мильнер Б. 3. Теория организации: Учебник. - 2-е изд., перераб. и доп. - М: ИНФРА-М, 2000. - 480с.

85. Wald A. Statistical Decision Functions, New York J. Wiley&So., 1950.

86. Корнеев В.А., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Интеллектуальная обработка данных. - М.: Нолидж, 2000. - 351 с.

87. Salton G. Automatic Text Processing. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., Reading, MA, 1989.

88. Гареев А.Ф. Решение проблемы размерности словаря при использовании вероятностной нейронной сети для задач информационного поиска. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. №1, 2000. - с.60-63.

89. Ushakov I. Counter-terrorism: Protection Resources Allocation. Reliability: Theory & Applications. vol.1, N 2, 2006: 71-78. vol.1 N 3, 2006: 48-55. vol.2, N 1, 2007: 50-59.

90. Bochkov A., Ushakov I. Sensitivity analysis of optimal counter-terrorism resources allocation under subjective expert estimates // Reliability: Theory & Applications, Sun-Diego (California, USA), Vol.2 No.2, June, 2007. - pp. 78-85.

91. Мельников А.В., Попова Н.В., Скорнякова В.С. Математические методы финансового анализа. - М.: Анкил, 2006. - 440 с.

92. Бурков В.Н., Грацианский Е.В., Дзюбко С.И., Щепкин А.В. Модели и механизмы управления безопасностью. - М.: Синтег, 2001. - 140 с.

93. Бочков А.В., Ушаков И.А. Решение задачи распределения ресурсов, предназначенных для защиты объектов критической инфраструктуры от террористических атак на основе

субъективных экспертных оценок // Надёжность, №1(52). - 2015. - с. 88-92 (русс.) 93-96 (англ.)

94. Зуев А.Г. Категорирование потенциально опасных объектов как основа создания эффективных систем обеспечения безопасности. // Системы безопасности, июнь-июль, 2002. - С. 3234.

95. Бочков А.В., Лесных В.В., Тимофеева Т.Б. Mетодика построения априорной зависимости величины удельного ущерба от длительности перерывов энергоснабжения конечных потребителей // Труды международной научной школы MАБР-2009, С.-Пб., 7-11.07.2009.

96. Бочков А.В., Лесных В.В., Красных Г.В. Концептуальные основы системы поддержки принятия решений по повышению защищенности критически важных объектов структурно сложных топливно-энергетических систем // Труды конференции Безопасность критичных инфраструктур и территорий: Mатериалы III Всероссийской конференции и XIII Школы молодых ученых. Екатеринбург: УрО РАН, 404 с., 2009. - С.37-38.

97. Ernst Ulrich von Weizsäcker, Anders Wijkman Come On! Capitalism, Short-terrorism, Population and the Destruction of the Planet. A Report to the Club of the Rome, New York, USA: Springer. - 232 p.

98. Лефевр В.А. Конфликтующие структуры. — M.: «Сов. радио», 1973. - 158 c.

99. Mушик Э., Mюллер П. Mетоды принятия технических решений. - M.: M^,1990. - 208 c.

100. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Экспертные системы для совершенствования промышленных процессов гетерогенного катализа. (Книга 8). - M.: Наука, 1989. - 376 с. - ISBN 5-02-005903-X.

101. Гаек П., Гавранек Т. Автоматическое образование гипотез: математические основы общей теории. M.: Наука, 1984. - 280 c.

102. Ягер Р.Р. (ред.) Нечёткие множества и теория возможностей. - M.: Радио и связь, 1986. - 408 с.

103. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. M.: Наука, 1982. - 256 с.

104. Вэн Райзин Дж. (ред.) Классификация и кластер. - Пер. с англ. П.П. Кольцова. Под ред. Ю.И. Журавлёва. - M.: Ыир, 1980. - 389 с.

105. Price K.V. Genetic Annealing. Dr. Dobb's Journal. Oct. 1994, vol.19, N 11, - p.117.

106. Галл ЯМ., Гаузе Г.Ф. От борьбы за существование к антибиотикам, синтез экологии и теории эволюции, в Сб.: Создатели современного эволюционного синтеза / Отв. ред. Э.И. Колчинский, СПб, «Нестор-История», 2012 г. - С. 639-640.

107. Кайданов Л. З. Генетика популяций. - M.: Высшая школа, 1996. - 320 с.

108. Эбелинг В., Энгель А., Файстель Р. Физика процессов эволюции. - M.: Эдиторал УРСС, 2001- 328 с.

109. Coffey W. T., Kalmykov Yu P., Waldron J. T. The Langevin Equation, With Applications to Stochastic Problems in Physics, Chemistry and Electrical Engineering (Second Edition), World Scientific Series in Contemporary Chemical Physics - Vol 14. (The First Edition is Vol 10).

110. Risken H. The Fokker-Planck Equation: Methods of Solutions and Applications. - 2nd ed. -Springer, 1984. - 452 p.

111. Гилмор Р. Прикладная теория катастроф. В 2-х томах. М.: Мир, 1984. - 350 с. (том 1), 285 с. (том 2).

112. Гуц А.К., Коробицын В.В., Лаптев А.А., Паутова Л.А., Фролова Ю.В. Математические модели социальных систем. Уч. пособие в 2-х томах. - Омск: ОмГУ, 2000. - 256 с.

113. Specht D.F. Probabilistic Neural Networks. Neural Networks, 1990, №1, vol.3. - pp. 109118.

114. Kohonen T. Self-Organizing Maps. - Berlin: Springer-Verlag. Springer Series in Information Science, vol.30, 1995.

115. Fritzke B. A growing neural gas network learns topologies, (To Appear in: G. Tessauro, D.S. Touretsky and T.K. Leen (eds), Advanced in Neural Information Processing Systems 7, MIT Press, Cambridge MA, 1995).

116. Смолян Г.Л. Исследование операций - инструмент эффективного управления. М.: Знание, 1967. - 63 с.

117. Bochkov, A.V. Hazard and Risk Assessment and Mitigation for Objects of Critical Infrastructure, pp. 57-135. In: Ram M., Davim J. (eds) Diagnostic Techniques in Industrial Engineering. Management and Industrial Engineering. Springer, Cham, DOI https://doi.org/10.1007/978-3-319-65497-3_3, Publisher Name: Springer, Cham. - 2017. ISBN 978-3-319-65496-6 - 247 p.

118. Bochkov, A.V. Approaches to the Construction of Adaptive Situation Control Systems of Structurally Complex Systems Under Uncertainty // Труды международной конференции ISAHP-2011, Sorrento (Naples - ITALY) June 15-18, 2011.

119. Bochkov A.V., Zhigirev N.N., Lesnykh V.V. Dynamic Multi Criteria Decision Making Method for Sustainability Risk Analysis of Structurally Complex Techno-Economic Systems // Reliability: Theory & Applications, Vol. 1, № 2(25), 2012, June, p.36-42.

120. Карминский А.М., Пересецкий А.А., Петров А.Е. Рейтинги в экономике: методология и практика. М.: Финансы и статистика, 2005. - 240 с.

121. Баранов С., Скуфьина Т. Анализ межрегиональной дифференциации и построение рейтингов субъектов Российской Федерации // Вопросы экономики, № 8, 2005. - С. 54-75.

122. Ларичев О.И. Свойство методов принятия решений в многокритериальных задачах индивидуального выбора // Автоматика и телемеханика, № 2, 2002. - С. 146-158.

123. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. - 560 с.

124. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит, 2005. - 176 с.

125. Бабинцев В.С., Подиновский В.В., Шорин В.Г. Выбор решений по многим критериям, упорядоченным по важности. - М.: Институт управления народным хозяйством, 1977. - 44 с.

126. Подиновский В.В. Анализ решений при множественных оценках коэффициентов важности критериев и вероятностей значений неопределённых факторов и целевой функции // Автоматика и телемеханика, № 11, 2004. - С. 141-158.

127. Бочков А.В., Радаев Н.Н. Выбор метода обработки матриц парных сравнений по критериям простоты и точности // Известия РАН. Теория и системы управления, 2009, Том 48, № 5, С. 76-81.

128. Бочков А.В., Жигирев Н.Н., Чуманов Д.М. О методе ранжирования нетехнологических приоритетов при формировании программ инновационного развития нефтегазовых компаний в условиях неполной определенности экспертных предпочтений // Юбилейная книга. ООО «НИИгазэкономика» 50 лет. - М.: ООО «НИИгазэкономика», 2017. - 176 с., С. 84-88.

129. Bochkov A.V., Ushakov I.A., Lesnykh V.V. Risk Analysis under Uncertain Conditions: Minmax Approach // SRA 2006 Annual Meeting Risk Analysis in a Dynamic World: Making a Difference December 3-6, 2006 - Baltimore, Maryland.

130. Bochkov, A.V., Radaev, N.N. Determining a priori distribution of error-free running time for high reliability components by Delphi method // Reliability & Risk Analysis: Theory & Applications, № 1, March, 2009. - p. 47-56.

131. Bochkov, A.V., Radaev, N.N. Application of analytic hierarchy process to determining a priori distribution of error-free running time for high-reliability components // Труды международной конференции ISAHP 2009, July 29-August 1, 2009, Pittsburgh, USA.

132. Бочков А.В., Лесных В.В. Оценка защищённости критически важного объекта от террористических действий // доклад на III Научно-практической конференции «Совершенствование гражданской обороны в Российской Федерации», г. Москва, 10.10.2006 г.

133. Бочков А.В. Применение метода аналитических сетей в задаче экспертной оценки рисков нефтегазовых инвестиционных проектов // Эффективное управление комплексными нефтегазовыми проектами (EPMI-2011): тезисы докладов III Международного научно-практического семинара, 20-22.09.2011, М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2011. - 56 с. (c.44).

134. Bochkov, A.V., Ushakov, I.A. Antiterrorism Resources Allocation Under Fuzzy Subjective Estimates / Reliability: Theory & Applications, Vol. 7, № 3(26), 2012, September, p.21-26.

135. Кувшинов Б.М., Шапошник И.И., Ширяев В.И., Ширяев О.В. Использование комитетов в задачах распознавания образов с неточными экспертными оценками // Изв. РАН. Теория и системы управления, № 5, 2002. - С. 81-88.

136. Мазуров В.Д. Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации. М.: Наука, 1990. - 248 с.

137. Жуковский В.И. Кооперативные игры при неопределенности и их приложения. - М.: Эдиториал УРСС, 1999. - 336 с.

138. Квейд Э. Анализ сложных систем. М.: Сов. Радио, 1969. - 520 с.

139. Токарев В. Многокритериальность. Динамика. Неопределённость. 2-е, испр.-е изд. Т. 2. // В кн.: Методы оптимальных решений / ред. Токарев В. М.: Физматлит, 2011. - С. 420.

140. Беллман Р. Введение в теорию матриц. М.: Наука, 1976. - 367 с.

141. Bochkov, A.V., Zhigirev, N.N. Development of Computation Algorithm and Ranking Methods for Decision-Making under Uncertainty, pp. 121-154. In: Ram M., Davim J. (eds) Advanced Mathematical Techniques in Engineering Science. Publisher Name: CRC Press, ISBN 9781138554399 - CAT#K43293. Series: Science, Technology and Management (May 17, 2018) - 336 p.

142. Бочков А.В., Жигирев Н.Н., Красных Г.В., Ерёмкин Г.В. Разработка методических основ и алгоритмов для реализации адаптивной схемы расчета индикаторов внештатных и предкризисных ситуаций на объектах ЕСГ России // Сб. трудов конф. «Ситуационные центры и информационно-аналитические средства поддержки принятия решений», РАГС при Президенте РФ, 27-28.04.2010.

143. Бочков А.В., Барсуков А.Н., Дьяконов М.Н., Лесных В.В. Проблемы построения корпоративной системы ситуационного управления // Сб. трудов конф. «Ситуационные центры и информационно-аналитические средства поддержки принятия решений», РАГС при Президенте РФ, 27-28.04.2010.

144. Бочков А.В., Жигирев Н.Н. Развитие методов прогнозирования и выявления слабо формализованных угроз устойчивому функционированию структурно-сложных систем на основе статистического и семантического анализа открытых информационных источников // Сб. трудов IX научно-практической конф. «Ситуационные центры 2011», РАГС при Президенте РФ, 27-28.04.2010.

145. Бочков А.В., Барсуков А.Н., Лесных В.В., Дьяконов М.Н. Опыт построения, методическое и программное обеспечение корпоративной системы ситуационного управления ОАО «Газпром» // Сб. трудов 9-ой научно-практической конф. «Ситуационные центры 2011», РАГС при Президенте РФ, 26-27.04.2011.

146. Бочков А.В., Кричевская А.С. К вопросу о построении рациональной стратегии ситуационного управления операционными рисками // Труды международной научной школы

МАБР-2010, С.-Пб., 6-10.07.2010.

147. Бочков А.В., Красных Г.В. Метод построения доминирующей последовательности в задаче ситуационного управления операционными рисками комплексных нефтегазовых проектов // Труды II-й международной научно-практической конференции «Эффективное управление комплексными нефтегазовыми проектами», 21-24.09.2010, г. Ухта.

148. Bochkov, A., Lesnykh, V., Timofeeva, T. Qualitative analysis and typing intersystem accidents // Safe Societie2, Coping with complexity and major risk. The 22nd SRA-E Conference. Trondheim, Norway, 17-19 June, 2012, p. 18. - 159 p.

149. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. - М.: Энерго-издат, 1981. - 231 с.

150. Фон Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. - М.: Мир, 1971. - 382 с.

151. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / Пер. с англ. - М.: Мир, 1992. - 240 с.

152. Joachims T. Learning to Classify Text Using Support Vector Machines: Methods, Theory, and Algorithms, Kluwer, 2002.

153. Россиев Д.А Самообучающиеся нейросетевые экспертные системы в медицине: теория, методология, инструментарий/ Дисс. на соискание учёной степени доктора медицинских наук. - Красноярск, 1995. - 379 с.

154. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д.А. Поспелова. - М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

155. Попов Э.В., Фомин И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. - М.: Финансы и статистика, 1996. - 315 с.

156. Нейроинформатика (коллективная монография). Т. 6./ Галушкин А.И. и др. М., ИПРЖР/ Радиотехника, 2002г. - 440 с.

157. Методы нейроинформатики: Сборник научных трудов / Под ред. А.Н. Горбаня; КГТУ. - Красноярск, 1998. - 204 с.

158. Евреинов Э.В. Однородные вычислительные системы, структуры, среды. - М.: Наука, 1981. - 208 с.

159. Леонов А.А., Леонова М.А., Федосеев Ю.Н. Синтез нейронной сети для решения задачи идентификации состояния объекта. Докл. Всеросс. конференции "Нейроинформатика-99". Ч.1. - М.: МИФИ, 2000. - с.100-109.

160. Растригин Л.А. Случайный поиск в задачах оптимизации многопараметрических систем. - Рига: Зинатна, 1965. - 212 с.

161. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. - М.: Наука, 1981. -

384 с.

162. Горбань А.Н., Царегородцев В.Г. Производство явных знаний из таблиц данных с помощью обучаемых разреживаемых нейронных сетей.// Докл. Всеросс. Конф. "Нейро-информатика-99".Ч.1. - М.: МИФИ, 1999. - с.32-39.

163. Миркес Е.М. Логически прозрачные нейронные сети и производство явных знаний из данных // Нейроинформатика. - Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.

164. MATLAB. User's Guide. The MathWorks, Inc., Natick, MA 01760, 1994-2001. http://www.mathworks.com.

165. Создание оптимальных нейронных сетей с помощью GeneHunter и NeuroShell 2 или NeuroWindows. GeneHanter ™. GeneHanter ™ 1999.

166. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. © 1997, Neural Bench™ Development. Neural Bench™.

167. Basic OCR in OpenCV | Damiles. Blog.damiles.com. Retrieved 2013-06-16.

168. Жигирев Н.Н., Корж В.В., Оныкий Б.Н. Использование асимметрии частотных свойств информационных признаков для построения автоматизированных систем классификации текстовых документов// Докл. Всеросс. Конф. "Нейроинформатика-99". Ч.3. - М.: МИФИ, 1999.

- с. 83-91.

169. Разработка и реализация проекта создания Туристского информационного центра Москвы (ТИЦ). Итоговый отчет. Премия Правительства Москвы 2005 года. - М.: МИФИ, 2002.

- 600 с.

170. Тихонов А.Н., Тюркишер Р.И. Влияние промежуточного слоя при вертикальном электрическом зондировании // Изв. АН СССР. Сер. геогр. и геофиз, 1942, №5. - с. 219-227.

171. Тихонов А.Н. Об устойчивости обратных задач // Доклады АН СССР. Нов. сер., 1943, Т.39, №5. - с. 195-198.

172. Тихонов А.Н. Решение некорректно поставленных задач и методы регуляризации// Докл. АН СССР,1963. - Т.151, №3. - с. 501-504.

173. Тихонов А.Н, Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. - М.: Наука, 1974.

- 222 с.

174. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. - М.: Финансы и статис-тика,1988. - 342 с.

175. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. - М.: Статистика, 1977. - 128 с.

176. Хартигэн Дж. Распределения в кластер-анализе // Классификация и кластер. - М.: Мир, 1980. - 392 c.

177. Лоскутов А.Ю, Журавлев Д.И., Котляров О.Л. Применение метода локальной аппроксимации для прогноза экономических показателей. - Вопросы анализа и управления риском, 2003. - Т. №1 - C. 21-31.

178. Перегудов Ф.И. Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: Учеб. пособие для вузов. - М.: Высш. шк.,1989. - 367 с.

179. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. - М.: Физматлит, 2007. - 64 с.

180. Паули В. Труды по квантовой теории. Под редакцией Я.А.Смородинского. - М.: Наука, 1975. - Классики науки. Том 1.

181. Дирихле (Лежен) П. Г. Лекции по теории чисел. - М.-Л.: ОНТИ, 1936. - 403 c.

182. Вапник В.Н. Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. - М.: Наука, 1974. -

240 с.

183. Гренандер У. Лекции по теории образов. - М.: Мир, 1979. - 382 с.

184. Корж В.В. Методы кодирования текстовой информации для построения нейросетевых классификаторов документов. - Диссертация на соискание степени канд. техн. наук.. М., 2000. -161 с.

185. Нечаев Ю.И., Дегтярев А.Б. Интеллектуальные системы: концепция и приложения. -СПб.: Изд-во СПбГУ, 2011. — 269 с. — ISBN 978-5-288-05182-1.

186. Шумский С.А., Яровой А.В., Зорин О.Л. Ассоциативный поиск текстовой информации // Доклады Всероссийской конференции «Нейроинформатика-99». Ч.3. - М.: МИФИ, 1999. -с.101-109.

187. Гареев А.Ф. Решение проблемы размерности словаря при использовании вероятностной нейронной сети для задач информационного поиска / Нейрокомпьютеры: разработка, применение. №1, 2000. - с. 60-63.

188. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. - М.: Финансы и статистика, 1982. - 198 с.

189. Гавранек Т., Читил М. Влияние электронно вычислительных машин на уровень математических методов биологии и медицины / В кн. Прогресс биологической и медицинской кибернетики / Под ред. А.И. Берга, С.Н. Брайнеса - М.: Медицина, 1974. - С. 155-165.

190. Яблонский С.В. (ред.) Математические вопросы кибернетики. Выпуск 1. - М.: Издательство Наука, 1988. - 250 с.

191. Горбатов В. А. Дискретная математика: учебник для студ. вузов Серия: Высшая школа АСТ. - Астрель, 2006 г.

192. Кун С. Матричные процессоры на СБИС. - М.: Мир, 1991 - 672 с.

193. Журавлев Ю.И. Об алгоритмах распознавания с представительными наборами (о логических алгоритмах). Журнал вычислит. математики и мат. физики, 2002, том 42, №9. -с. 1425-1435.

194. Майерс Г., Баджетт Т., Сандлер К. Искусство тестирования программ, 3-е изд. - М.: «Диалектика», 2012. - 272 с.

195. Pang B. & Lee L. (2005). «Seeing stars: exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales» (PDF). In Proceedings of the 43rd annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), University of Michigan, USA, June 25-30,: 115124 рр.

196. Gamon M. (2004). «Sentiment classification on customer feedback data: noisy data, large feature vectors, and the role of linguistic analysis» (PDF). In Proceedings of the 20th international conference on computational linguistics (COLING 2004), Geneva, Switzerland, August 23 - 27: 841847 pp.

197. Тейяр де Шарден П. Феномен человека. - М.: Наука, 1987. - 240 c.

198. Ryazanov V.V. On the optimization of class of recognition models // J. Pattern Recognition and Image Analysis/ 1991. V.1. №1. - P. 108-118.

199. Блейхут Р. Теория и практика кодов, контролирующих ошибки. - М.: Мир, 1986. -

576 с.

200. Бейзер Борис. Тестирование черного ящика. - СПб.: Питер, 2004. — 318 с. — ISBN 594723-698-2.

201. Калбертсон Р., Браун К., Кобб Г. Быстрое тестирование. - М.: «Вильямс», 2002. - 374 с.

202. Синицын С.В., Налютин Н.Ю. Верификация программного обеспечения. - М.: БИНОМ, 2008. - 368 с.

203. Журавлев Ю.И., Флеров Ю.А., Вялый М.Н. Дискретный анализ. Основы высшей алгебры - М.: МЗ-Пресс, 2-е изд.: 2007 - 224 с.

204. Левитин А.В. Глава 9. Жадные методы: Алгоритм Хаффмана // Алгоритмы: введение в разработку и анализ. - М.: Вильямс, 2006. - с. 392-398.

205. Shannon C. E. A Mathematical Theory of Communication // Bell System Technical Journal. -1948. Т. 27. - с. 379-423, 623-656.

206. Сорос Дж. Алхимия финансов. - М.: ИНФРА М, 1996. - 208 с.

207. Яблонский С. В. Введение в дискретную математику: Учебное пособие для вузов. - 6-е изд. - М.: Высшая школа, 2010. - 384 с.

208. Переверзев-Орлов В.С. Советчик специалиста. Опыт разработки партнерской системы. - М.: Наука, 1990. - 136 с.

209. Задачи медицинской диагностики и прогнозирования с точки зрения математика // Вопросы кибернетики / Под ред. М.И. Гельфанда. - М., 1985. - С. 24-32.

210. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений. - М.: Знание, 1985. - 160 с. - (Математика и кибернетика, Вып. 10).

211. Барсуков А. Н., Бочков А. В., Лесных В. В. Ситуационные центры. Мониторинг, прогнозирование и управление кризисными явлениями в газовой отрасли. Часть 1. Мониторинг и прогнозирование. Монография. - М.: НИИгазэкономика, 2015. - 528 с.

212. Бочков А.В., Жигирев Н.Н. О некоторых прикладных задачах безопасности и ситуационного управления Единой системы газоснабжения на основе анализа потока оцененных данных методом опорных векторов / Вести газовой науки: науч.-технический сб. - М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2017. - № 1 (29): Повышение надежности и безопасности объектов газовой промышленности. - 278 с. - C. 129-141.

213. Бочков А.В., Жигирев Н.Н., Ридли А.Н. Метод восстановления вектора приоритетов альтернатив в условиях неопределенности или неполноты экспертных оценок. Надёжность. 2017; 17(3): 41-48. DOI:10.21683/1729-2646-2017-17-3-41-48.

214. Бочков А.В., Красных Г.В. Определение априорного распределения возможной оценки уровня угроз в задаче ситуационного управления потенциально опасными территориями с использованием экспертных методов // Труды Международной научной школы МАБР-2014, 1820.11.2014, г. С.-Пб.

215. Теория прогнозирования и принятия решений. Уч. Пособие под ред. С.А. Саркисяна. Высшая школа, 1977. - 351 с.

216. Барсуков А.Н., Быков А.А., Лесных В.В. Формирование системы индикаторов и показателей внештатных и кризисных ситуаций на объектах ЕСГ // Промышленная и экологическая безопасность объектов газовой промышленности: Сб. науч. тр. М.: ООО «ВНИИГАЗ», 2008. - С. 76-86.

217. Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссеу П., Штаэль В. Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния. М. Мир, 1989.- 512 с.

218. Хеттманспергер Т. Статистические выводы, основанные на рангах. М. Финансы и статистика, 1987.- 334с.

219. Hodges J.L. Jr., Lehmann E.L. Estimates of location based on rank tests/ - Ann. Math. Statistics. v. 34, pp. 598-611.

220. Сахал Д. Научно-технический прогресс. Модели, методы, оценки. М. финансы и статистика, 1984.

221. Линдон Ларуш, мл. Вы на самом деле хотели бы знать все об экономике? Шилле-ровский институт - Украинский университет в Москве, 1992.

222. Романовский Ю.М. Что такое математическая биофизика. (Кинетические модели в биофизике). - М.: Просвещение, 1971. - 136 с.

223. Бочков А.В., Демидова Н.С Самоорганизация пространственно-временных структур процессов переноса в сорбционных системах поддержания газового состава космических

объектов / Вестник Московского авиационного института, № 2, т. 19, 2012. - С. 35-46.

224. Ho Daniel W.C., Zhang Ping-An, Xu JinHua. Нечеткие вейвлетные сети для обучения функциям. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 2001, 9, no 1, pp. 200-211.

225. Салугин А.Н. Введение в системный анализ. Методы принятия управленческих решений. - Учебное пособие. - Волгоград: ВолгГАСУ, 2015. - 293 с. - ISBN 978-5-98276-696-0.

226. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2007. - 1410 с. - ISBN 5-8459-0887-2, 0-13-790395-2, 978-5-8459-0887-2.

227. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. - М.:Мир,1990.

228. Кнут Д. Искусство программирования для ЭВМ. В 3-х томах. Т.2. Получисленные алгоритмы. М.: Мир, 1977.

229. Watanabe E. Time series Prediction by a Modular Structured Neural Network. - IJCNN'98 pp. 2501-2506.

230. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. М.: Мир, 1989.- 448 с.

231. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967.

232. Kitomura Toshiya, Kuremota Ikusaburou, Usui Kunihito. Распознавание периодичности с помощью нейронной сети- Bull. Kisarazu Nat. Coll. Technol. 1992, no.25, p. 23-27.

233. Diambra L., Plastino A. Принцип максимума энтропии и нейронные сети, обучаемые генерированию приближенных волновых функций. Maximum-entropy principle and neural networks that learn to construct approximate wave functions/ - Phys Rev. E. 1996, 53, no.1, Pt b.- pp. 1021-1027.

234. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. - М.:Статистика, 1977. - 128 с.

235. Катковник В.Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных. Метод локальной аппроксимации. М.: Наука, 1985. - 336 с.

236. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.Н. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. — М: Наука, 1970. - 384 с.

237. Shimodaira Hisashi. Метод выбора аналогичных данных обучения при предсказании временных рядов с помощью нейронных сетей. A method for selecting similar learning data in the prediction of time series using neural networks. - Expert Systems Appl. 1996, 10, no. 3-4, pp. 429-434.

238. Жигирев Н.Н., Корж В.В. Автоматизированная система классификации текстов. Сборник научных трудов. В 11 частях. Ч. 9. — М.: МИФИ, 1998. - С. 99-103.

239. Яглом А.М., Яглом И.А. Вероятность и информация. М.: Наука, 1973.

240. Zhang G.P., V.L. Berardi. Time series forecasting with neural network ensembles: an application for exchange rate prediction. - J. Oper. Res. Soc. (Netherland), vol. 52, no 6., pp. 652-664 (June 2001).

241. Бочков А.В., Лесных В.В., Пономаренко Д.В. Современные подходы к мониторингу

состояния промышленной безопасности опасных производственных объектов // «Проблемы анализа риска», № 1 (том 15), 2018. - С. 6-17.

242. Бочков А.В. Методические вопросы обеспечения защищённости объектов критической инфраструктуры структурно-сложных систем //Proceedings 7th DQM International Conference Life Circle Engineering and Management ICDQM-2016, June 29-30, 2016, Prijevor, Serbia; Cacak. - XIII, 543 p. - pp. 43-71.

243. Бочков А.В. Развитие комплексного подхода к управлению рисками объектов критической инфраструктуры // Труды Международной Научной Школы МАБР - 2016 (С.-Пб., 2528.10.2016) / ГУАП, СПб., 2016, с. 87-96.

244. Bochkov A.V., Zhigirev N.N., Lesnykh V.V. AHP Modification for Decision Making Under Uncertainty // International Symposium of the Analytic Hierarchy Process 2014, Washington D.C., U.S.A.

245. Бочков А.В., Жигирев Н.Н. Развитие метода сравнения альтернатив при принятии решений в условиях неполной определенности экспертных предпочтений // Труды международной научной школы МАБР-2015 (С.-Пб., 17-19.11.2015) / СПб. ГУАП, 2015. - 304 с. - С. 224-232.

246. Приказ Ростехнадзора от 12.01.2015 №1 «О внесении изменений в Федеральные нормы и правила в области промышленной безопасности «Правила безопасности в нефтяной и газовой промышленности»».

247. Федеральные нормы и правила в области промышленной безопасности «Правила безопасности в нефтяной и газовой промышленности»

248. Федеральный закон «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» от 21.07.1997 № 116-ФЗ.

249. Гумеров Р. Методологические проблемы измерения и оценки состояния национальной производственной безопасности [Электронный ресурс] // Экономист, № 4, апрель 2016. - С. 3341. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=18853513 (дата обращения: 22.02.2018).

250. Ландрини Г. Интегральные уровни безопасности в соответствии со стандартами МЭК 61508 и 61511 и анализ их связи с технологическим обслуживанием [Электронный ресурс] // Современные технологии автоматизации, № 1, 2009. - С. 72-78. URL: https://www.cta.rU/cms/f/382073.pdf (дата обращения: 22.02.2018).

251. Бочков А. В., Демидова Н. С., Башкин В. Н. Математическое моделирование процессов переноса в системах жизнеобеспечения и защиты человека в экстремальных условиях природной среды. Серия «Вести газовой науки». Монография - М.: Газпром ВНИИГАЗ, 2012. - 282 с.

252. Понтрягин Л. С., Болтянский В. Г., Гамкрелидзе Р. В., Мищенко Е. Ф. Математическая теория оптимальных процессов. — М.: Физматгиз, 1961. - 392 с.

253. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. / Под ред. Г.Н. Поварова. - 2-е издание. - М.: Наука, 1983. - 344 с.

254. Попов Е. П. Теория линейных систем автоматического регулирования и управления: Учеб. пособие для втузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. -304 с.

255. Романовский Ю.М., Степанова Н.В., Чернавский Д.С. Математическая биофизика. -М.: 1984. - 304 с.

256. Wang M C., Uhlenbeck G.E. On the Theory of Brownian Motion II// Rev.Mod.Phys., 17, 323-342(1945).

257. Боголюбов Н. Н., Крылов Н. М. (1939). Об уравнениях Фоккера-Планка, которые выводятся в теории возмущений методом, основанным на спектральных свойствах возмущённого гамильтониана // Записки кафедры математической физики Института нелинейной механики АН УССР. 4: 5-80.

258. Арнольд В.И. Теория катастроф. 2-е изд., доп. - М.: Изд-во МГУ, 1983. - 80 с. - (Новые идеи в естествознании).

259. Винер Н. Кибернетика и общество. - М.: Тайдекс Ко, 2002 г. -184 с.

260. Ремизов А.Н., Максина А.Г. и др. Медицинская и биологическая физика. - 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Дрофа, 2003. — 560 с. — ISBN: 5-7107-9844-4.

261. Wang M C., Uhlenbeck G.E. On the Theory of Brownian Motion II// Rev. Mod. Phys., 17, 323-342(1945).

262. Леонов А.А., Леонова М.А., Федосеев Ю.Н. Синтез нейронной сети для решения задачи идентификации состояния объекта. Доклады Всероссийской конференции «Нейроинформатика-99». Ч.1. - М.: МИФИ, 2000. - с.100-109.

263. Сигал И.Х., Иванова А.П. Введение в прикладное дискретное программирование. -Модели и вычислительные алгоритмы. - М.: Физматлит, 2003. - 204 с.

264. Быков А.А. Приложения асимптотической теории вероятностей экстремальных значений к прогнозированию риска экстремальных чрезвычайных ситуаций / Стратегия гражданской защиты: проблемы и исследования, Том 2, 2012, № 1(2). ISNN 224-8617. - С. 53-63.

265. Доклад «Концепция организации работы ситуационных центров в системе органов государственного управления» / ФГУ «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации», 2011. - 160 с.

266. Режим доступа: http://www.creativeconomy.ru/articles/11293/ (дата обращения-07.04.2014).

267. СТО Газпром 1.0-2009 Система стандартизации ОАО «Газпром». Основные положения.

268. СТО Газпром 1.1-2009 Стандарты ОАО «Газпром». Порядок разработки, утверждения, учета, изменения и отмены.

269. СТО Газпром 1.9-2008 Система стандартизации ОАО «Газпром». Правила применения стандартов в ОАО «Газпром», его дочерних обществах и организациях.

270. СТО Газпром 1.10-2008 Система стандартизации ОАО «Газпром». Проекты документов Системы стандартизации. Правила организации и проведения экспертизы.

271. СТО Газпром 2-1.12-064-2006 Методика оценки технико-коммерческих предложений на поставку материально-технических ресурсов, работ и услуг.

272. СТО Газпром 1.1-2009 Система стандартизации ОАО «Газпром». Стандарты ОАО "Газпром". Порядок разработки, утверждения, учета, изменения и отмены.

273. Р Газпром 1.1-2007 Правила построения, изложения, оформления и обозначения стандартов дочерних обществ и организаций ОАО «Газпром».

274. СТО Газпром 1.2-2009 Планы разработки документов по техническому регулированию в ОАО «Газпром». Порядок формирования, утверждения и реализации.

275. СТО Газпром 1.11-2008 Система стандартизации ОАО «Газпром». Технические условия на продукцию, выпускаемую организациями и дочерними обществами ОАО «Газпром». Правила разработки, оформления, обозначения, обновления и отмены.

276. СТО Газпром 1.12-2008 Система стандартизации ОАО «Газпром». Правила участия ОАО «Газпром», дочерних обществ и организаций в работах по разработке и обновлению национальных и международных стандартов.

277. СТО Газпром 1.13-2008 Система стандартизации ОАО «Газпром». Порядок тиражирования, распространения, хранения и уничтожения документов Системы стандартизации ОАО «Газпром».

ПЕРЕЧЕНЬ РИСУНКОВ

Рисунок 1.1 - Принципиальная схема газотранспортной системы.................................................22

Рисунок 1.2 - Деятельность сложной системы как системы развивающейся................................40

Рисунок 1.3 - Зависимость «потенциала развития» от затраченных средств................................41

Рисунок 1.4 - Пример ветвящейся системы......................................................................................59

Рисунок 1.5 - Методология обеспечения рационального уровня безопасности

функционирования и устойчивости ЕСГ...................................................................72

Рисунок 2.1 - Процесс построения Парето-оптимального множества на множестве

возможных вариантов решений..................................................................................89

Рисунок 2.2 - Иллюстрация метода линейного замещения.............................................................91

Рисунок 2.3 - Положение динамически меняющейся величины показателя объекта

вблизи его равновесного значения............................................................................102

Рисунок 2.4 - Иллюстрация случая сравнение объектов одного и того же типа........................103

Рисунок 2.5 - Иллюстрация особого случая сравнения.................................................................104

Рисунок 2.6 - Иллюстрация случая равенства экспертных оценок для двух

сравниваемых типов объектов..................................................................................105

Рисунок 2.7 - Иллюстрация случая равенства объектов одного типа одному

объекту второго типа..................................................................................................105

Рисунок 2.8 - Иллюстрация частного случая равенства объектов одного типа

одному объекту второго типа....................................................................................106

Рисунок 3.1 - Комбинация синусоид с кратным периодом...........................................................117

Рисунок 3.2 - Иллюстрация некорректно поставленной задачи разделения...............................117

Рисунок 3.3 - Иллюстрация построения оптимальных гиперплоскостей....................................118

Рисунок 3.4 - Пояснение принципа работы опорных векторов....................................................120

Рисунок 3.5 - Иллюстрация случая строгого порядка...................................................................125

Рисунок 3.6 - Выделение значимых признаков ситуации.............................................................125

Рисунок 3.7 - Поиск пересечения признаков..................................................................................126

Рисунок 3.8 - Общий вид строгого порядка....................................................................................126

Рисунок 3.9 - Иллюстрация взаимных отношений в случае пяти ситуаций...............................127

Рисунок 3.10 - Случай сравнения более двух объектов.................................................................128

Рисунок 3.11 - Монотонность выбора по качествам.....................................................................150

Рисунок 4.1 - График динамики дат аварий в ЕСГ за 1998 год....................................................162

Рисунок 4.2 - Динамика количества нештатных событий (1998-2008 гг.)...................................173

Рисунок 4.3 - Динамика количества нештатных дней (1998-2008 гг.).........................................174

Рисунок 4.4 - Динамика размеров суммарных внеплановых ущербов от аварий.......................174

Рисунок 4.5 - Динамика размера суммарных потерь газа от аварий............................................175

Рисунок 4.6 - Иллюстрация задачи макропрогнозирования.........................................................176

Рисунок 4.7 - Иллюстрация задачи поиска закономерностей в поправке прогноза тренда.......177

Рисунок 4.8 - Типовая динамика замещения технологий..............................................................180

Рисунок 4.9 - Динамика изменения аварийности в течение жизненного цикла технологии.....180

Рисунок 4.10 - Типовая динамика изменения аварийности в системе, совмещающей

старые и «новые технологии»...................................................................................181

Рисунок 4.11 - Динамика аварийновти за 2006 год........................................................................196

Рисунок 4.12 - Динамика аварийности за 2007 год........................................................................196

Рисунок 4.13 - Динамика аварийности за 2008 год........................................................................196

Рисунок 4.14 - Динамика аварийности за 2009 год........................................................................197

Рисунок 4.15 - Динамика аварийности за 2010 год........................................................................197

Рисунок 5.1 - Иллюстрация случая циклической нагрузки...........................................................205

Рисунок 5.2 - Иллюстрация случая «дискриминации» одного объекта другим.........................205

Рисунок 5.3 - Движение частиц в поле потенциальных сил.........................................................208

Рисунок 5.4 ...................................................................................................................................... 208

Рисунок 5.5 ...................................................................................................................................... 208

Рисунок 5.6 ...................................................................................................................................... 209

Рисунок 5.7 ...................................................................................................................................... 209

Рисунок 5.8 ......................................................................................................................................211

Рисунок 5.9 ...................................................................................................................................... 215

Рисунок 5.10 ...................................................................................................................................... 215

Рисунок 5.11 ...................................................................................................................................... 216

Рисунок 5.12 ...................................................................................................................................... 216

Рисунок 5.13 - Вид общего распределения.....................................................................................217

Рисунок 5.14 - Смесь распределений...............................................................................................218

Рисунок 5.15 - Иллюстрация сути фактора относительного ускорения......................................220

Рисунок 5.16 - Внешний вид и параметры мишени.......................................................................221

Рисунок 5.17 - Иллюстрация определения минимума расстояния траектории...........................222

Рисунок 5.18 - Иллюстрация положений опорных векторов и изломов, определяющих

геометрию решений....................................................................................................225

Рисунок 5.19 - Случай вложенности областей принятия решений..............................................226

Рисунок 5.20 - Иллюстрация опорного вектора, задающего секущую гиперплоскость............226

Рисунок 5.21 - Симметричный случай. Классический метод опорных векторов.......................227

Рисунок 5.22 - Отбор «положительных» примеров.......................................................................227

Рисунок 5.23 - Отсечение «отрицательных» примеров.................................................................227

Рисунок 5.24 - Иллюстрация раздувания линии контура мишени...............................................228

Рисунок 6.1 - Построение интегральной оценки системной значимости....................................232

Рисунок 6.2 - Схема перестановки строк........................................................................................240

Рисунок 6.3 - Схема перестановки...................................................................................................241

Рисунок 6.4 - Блок-схема иерархии процессов первого уровня вложенности ...........................254

Рисунок 6.5 - Таблица оценок..........................................................................................................256

Рисунок 6.6 - Матрица полу-Хемминга...........................................................................................258

Рисунок 6.7 - Исходная целевая подматрица полу-Хемминга......................................................259

Рисунок 6.8 - Отрицательная подматрица после удаления логически

противоречивых данных............................................................................................260

Рисунок 6.9 - Целевая подматрица полу-Хемминга после удаления

противоречивых данных ...........................................................................................261

Рисунок 6.10 - Подматрица полу-Хемминга перед удалением копий анкет...............................262

Рисунок 6.11 - Матрица полу-Хемминга перед Парето-сортировкой анкет...............................263

Рисунок 6.12 - Подматрица полу -Хемминга перед удалением Парето-минимальных акет.....264

Рисунок 6.13 - Подматрица полу-Хемминга после удаления Парето-минимальных анкет.......265

Рисунок 6.14 - Целевая подматрица для Канонического варианта..............................................265

Рисунок 6.15 - Таблица рангов и расстояний (на примере Канонического варианта)...............266

Рисунок 6.16 - Результат этапа построения правил для Канонического варианта.....................268

Рисунок 6.17 - Результаты удаления вложенных тестов...............................................................270

Рисунок 6.18 - Оптимизированная таблица для Упрощённого варианта....................................271

Рисунок 6.19 - Результаты отбора конкурсов по проектированию объектов ЛЧ.......................273

Рисунок 6.20 - Область максимальной концентрации положительных решений.......................273

Рисунок 6.21 - Классификация методом SVM, где спрямляющее пространство задано с

помощью гауссова ядра.............................................................................................274

Рисунок 6.22 - График-функция для первой границы области положительных значений........275

Рисунок 6.23 - Область положительных значений при повороте системы координат...............276

Рисунок 6.24 - График функции в случае отыскания только верхней границы..........................276

Рисунок 6.25 - Результат работы генетического алгоритма..........................................................278

Рисунок 6.26 - Найденная область полодительных значений.......................................................278

Рисунок 6.27 - Результат отбора конкурсов по проектированию объектов ЛЧ..........................282

Рисунок 6.28 - Распределение весов фирм, по которым принято отрицательное решение.......283

Рисунок 6.29 - Распределение весов фирм, по которым принято полодительное решение......283

Рисунок 6.30 - Полождительные результаты отбора конкурсов

по проектированию объектов ЛЧ...........................................................................284