Модель, метод и алгоритм оценки риска техногенных аварий: на примере нефтегазовых производственных объектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Марухленко, Сергей Леонидович

• Марухленко, Сергей Леонидович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Марухленко, Сергей Леонидович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР И АНАЛИЗ АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ, МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ РИСКА ТЕХНОГЕННЫХ АВАРИЙ.

1.1 Назначение, цели и задачи анализа риска техногенных аварий на нефтегазовых производственных объектах.

1.2 Обзор результатов анализа причин и последствий аварий на объектах нефтегазовой промышленности.

1.3 Современные методы оценки риска техногенных аварий на нефтегазовых производственных объектах.

1.4 Структура показателей безопасности и риска.

1.5 Обоснование выбора системы обработки данных для определения последствий техногенных аварий.

Выводы.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ ПОЛЯ ПОТЕНЦИАЛЬНОГО РИСКА ДЛЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ (НА ПРИМЕРЕ НЕФТЕГАЗОВЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ОБЪЕКТОВ)

2.1. Постановка задачи оценки риска техногенных аварий.

2.2 Математическая модель формирования поля потенциального риска

2.2.1 Определение минимально достаточного фрагмента рабочей области ситуационного плана.

2.2.2 Формирование многослойной матрицы с учетом вектора дискретизации.

2.3 Обобщенная модель формирования поля потенциального риска для протяженных объектов.

2.4 Оценка эффективности функционирования нефтегазовых производственных объектов на основе теории ценности информации.

Выводы:.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОЦЕНКИ РИСКА ТЕХНОГЕННЫХ АВАРИЙ.

3.1 Метод оценки риска техногенных аварий.

3.1.1 Инициализация компонентов ситуационного плана.

3.1.2 Представление подсистем в матричном виде.

3.1.3 Определение наиболее вероятных сценариев развития аварий.

3.1.4 Оценка риска техногенных аварий на НГПО.

3.2 Особенности формирования ситуационного плана техногенных аварий на типовых НГПО на основе разработанного метода.

3.3 Оценка риска техногенных аварий на комплексных объектах нефтегазовой промышленности.

Выводы:.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И СИНТЕЗ АЛГОРИТМА И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ МНОГОПОТОЧНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ.

4.1 Алгоритм многопоточной обработки данных для управления риском промышленных аварий.

4.2 Модульное программное обеспечение для решения задачи управления риском промышленных аварий.

4.3 Исследование функциональных возможностей программно-аппаратных средств для оценки риска промышленных аварий (на примере НГПО).

4.3.1 Обзор альтернативных программных средств оценки риска техногенных аварий.

4.3.2 Тестовые испытания функциональных возможностей современных программных средств оценки риска техногенных аварий на НГПО.

4.3.3 Тестовые испытания функциональных возможностей разработанного программного модуля оценки риска техногенных аварий на НГПО.

4.4 Сравнительная характеристика существующих решений оценки риска техногенных аварий и разработанного модульного программного обеспечения.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модель, метод и алгоритм оценки риска техногенных аварий: на примере нефтегазовых производственных объектов»

Актуальность работы. Разработка системы мониторинга состояния объектов нефтегазовой промышленности, позволяющей осуществлять контроль и управление риском техногенных аварий в масштабе реального времени является приоритетным направлением в части повышения надежности и безопасности систем энергетики [27]. Обеспечение безопасности объектов энергетики объективно обусловливает внедрение систем мониторинга, основанных на комбинации расчетно-аналитических и когнитивных элементов, обеспечивающих оценку безопасности с минимизацией временных задержек.

Задача оценки последствий аварий на нефтегазовых производственных объектах (НГПО) является слабоструктурированной, в связи с этим построение строгих математических моделей невозможно, что обусловливает применение системного анализа [35], в частности, путем использования методов имитационного моделирования, обеспечивающего повышение качества оценки состояния сложных систем. Эффективным методом имитационного моделирования является использование деревьев событий, позволяющих определить наиболее вероятные сценарии развития аварий и оценить их последствия. Для оценки состояния НГПО широкое применение находят геоинформационные технологии, позволяющие в масштабе реального времени получить данные о параметрах ситуационного плана и локализовать зону поражающего воздействия [20, 21].

В связи с этим в настоящее время имеет место противоречие. С одной стороны, учитывая высокую динамику развития техногенных аварий, требуется оценка их характеристик в масштабе реального времени, с другой

- недостаток методов и средств прогнозирования развития поражающих факторов техногенных аварий на основе системного анализа и обработки данных геоинформационных систем (далее ГИС), обеспечивающих оценку опасности и управление риском. Под риском в рамках работы понимается 5 мера опасности, характеризующая возможность возникновения аварии на НГПО и тяжесть ее последствий [23].

К основным этапам (фазам) управления промышленной безопасностью относятся: планирование, нормативное регулирование, организация безопасного функционирования объектов, мониторинг и контроль сложных систем [17].

Для оценки риска необходима разработка новых методов и алгоритмов, которые позволяют определять уровень негативного воздействия техногенных аварий на НГПО с учетом большого числа параметров, описывающих аварийную ситуацию. Приоритетным направлением исследований является повышение оперативности управления промышленной безопасностью НГПО на основе создания средств оценки степени опасности.

Цель диссертационной работы заключается в повышении оперативности управления промышленной безопасностью НГПО путем системного анализа и обработки данных ГИС, оценки вероятности возникновения и развития поражающих факторов техногенных аварий.

Объект исследования. Техногенные аварии и процессы их ликвидации на НГПО.

Предмет исследования. Методы и средства обработки данных для оценки риска техногенных аварий на НГПО.

Научно-техническая задача. Разработка метода и имитационной модели оценки риска аварий на опасных производственных объектах (на примере НГПО) при управлении промышленной безопасностью, на основе представления данных многослойными матрицами, обеспечивающих определение поля потенциального риска и реципиентов риска.

Диссертационная работа выполнена в рамках проекта № 2.2.3.2/6979

Разработка и создание имитационных моделей прогнозирования и оценки рисков пожароопасных ситуаций в организациях» аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей 6 школы (2009-2011 годы)» и федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2007 - 2013 годы» государственный контракт № 14.514.11.4039 по теме «Разработка методов и алгоритмов систем поддержки принятия решений в научно-технической сфере на основе визуального анализа многомерных слабоструктурированных данных и показателей».

Поставленная научно-техническая задача декомпозирована на следующие частные задачи исследований:

1. Анализ состояния вопроса оценки риска территориально-распре деленных промышленных объектов. Обоснование направлений исследования;

2. Разработка модели формирования поля потенциального риска применительно к протяженным нефтегазовым производственным объектам;

3. Разработка метода оценки риска на основе использования данных геоинформационных систем;

4. Разработка алгоритма и программного обеспечения для оценки техногенного риска и их экспериментальная проверка на нефтегазовых производственных объектах.

Методы исследования. В работе для решения поставленных задач используются методы системного анализа, теории управления, имитационного и математического моделирования, теории синтеза сложных информационных систем, экспертного оценивания и объектно-ориентированного программирования, современные методы анализа риска промышленных аварий. При разработке программного обеспечения в качестве инструментария использовались среды Delphi 6, Delphi ХЕ, Microsoft Office 2010.

Новыми научными результатами и положениями, выносимыми на защиту, являются:

1. Математическая модель формирования поля потенциального риска для сложных систем (на примере НГПО), учитывающая системные связи фрагментов предметной области, отличающаяся предварительной оценкой вектора дискретизации при формировании многослойных матриц и позволяющая исключить пропуск реципиентов риска.

2. Обобщенная модель формирования поля потенциального риска для протяженных объектов, состоящая в численном вычислении риска путем сложения значения ячеек матрицы построчно с учетом области определения и позволяющая минимизировать число операций при расчете параметров аварий на протяженных объектах.

3. Метод оценки риска техногенных аварий, состоящий из этапов ввода геоинформационных данных, определения вектора дискретизации и вычисления вероятности поражения путем сложения значений ячеек матрицы, позволяющий повысить оперативность управления промышленной безопасностью сложными системами (на примере НГПО).

4. Алгоритм и программное обеспечение многопоточной обработки данных для управления риском промышленных аварий, отличающиеся открытой архитектурой и возможностью распараллеливания производимых вычислений, позволяющие сформировать многослойные матрицы и задать требования к ГИС.

Практическая ценность работы заключается в том, что пространственное распределение поля потенциального риска и зоны действия поражающих факторов могут быть использованы при проектировании опасных производственных объектов; программная реализация модуля в виде открытой системы может быть внедрена и использоваться в составе ГИС при мониторинге состояния НГПО; пространственное распределение поля потенциального риска и показатели поражающих факторов найдут применение в управленческой деятельности предприятия.

Реализация и внедрение. Результаты диссертационных исследований внедрены в ЗАО «НТЦ ПБ» (г. Москва) при разработке программно-аппаратного комплекса ТОКСИ+Шэк. На сегодняшний день программный комплекс ТОКСИ+ШБк используется в ряде экспертных организаций, в российских ВУЗах, среди которых Российский химико-технологический университет имени Д.И. Менделеева, Юго-Западный Государственный университет.

Научно-методические результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в Верхне-Донское Управление Ростехнадзора и в Управления Федеральной службы по надзору в сфере природопользования по Курской области, а также в учебный процесс кафедры охраны труда и окружающей среды (ЮЗГУ) по курсам «Управление риском, системный анализ и моделирование», «Методы и приборы контроля окружающей среды и экологический мониторинг».

Соответствие паспорту специальности. Согласно паспорту специальности 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации, материалы, представленные в диссертации, соответствуют пункту 4 в части, касающейся разработки методов и алгоритмов принятия решений и обработки информации при управлении сложными распределенными объектами.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и получили положительную оценку на Международных и

Российских конференциях: «Информационно-измерительные, диагностические и управляющие системы» (Курск, 2009 г.), «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций» (Курск, 2010 г., 2011 г.), научнопрактических семинарах «Использование программного комплекса

ТОКСИ+Шэк для оценки риска и расчета последствий аварий на опасных 9 производственных объектах» (г. Москва, 2008-2012 гг.), научно-технических семинарах кафедры информационных систем и технологий Юго-Западного государственного университета с 2009 по 2012 гг, I Региональной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии» (Курск, 2012 г.).

Публикации. Основные результаты выполненных исследований и разработок опубликованы в 17 научных работах, среди них 7 статей в рецензируемых научных журналах и изданиях, 2 свидетельства регистрации программ для ЭВМ.

Личный вклад автора. Все выносимые на защиту научные результаты получены соискателем лично. В работах, опубликованных в соавторстве, лично соискателем предложены в [25, 28, 33, 35, 36] - метод и алгоритм формирования многослойной матрицы, в [27, 29, 30] методы и способы хранения данных для взаимодействия расчетных модулей, в [32, 34] обработка потоков данных в вычислительных сетях, обзор существующих методов обработки разграничения доступа представлен в [24, 31], организация взаимодействия удаленных компонентов вычислительной сети в [26,37,38,39, 40].

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 94 наименования, и приложения, изложена на 142 страницах машинописного текста и поясняется 34 рисунками и 9 таблицами.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Марухленко, Сергей Леонидович

Выводы:

1. Разработан метод оценки риска техногенных аварий, позволяющий повысить оперативность управления промышленной безопасностью на НГПО, включающий в себя этапы определения вектора дискретизации, ввода данных ГИС, формирования многослойных матриц и вычисления вероятности поражения.

2. Произведено формирование ситуационного плана с учетом особенностей расположения подсистем НГПО, с учетом данных, полученных от ГИС, с использованием вектора дискретизации.

3. Произведена оценка риска техногенных аварий на НГПО, учитывающая пространственное распределение поля потенциального риска, включающая в себя определение значений коллективного и индивидуального рисков в масштабе подсистем.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И СИНТЕЗ АЛГОРИТМА И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ МНОГОПОТОЧНОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Одним из основных препятствий на пути повышения производительности программных средств оценки риска является высокая вычислительная сложность алгоритмов обработки, требующая увеличения быстродействия элементной базы или аппаратной сложности устройств. Скорость работы программной реализации подобных алгоритмов обработки может быть увеличена за счет многопоточной организации вычислений и реализации их на параллельных структурах с применением матричного представления обрабатываемых подсистем.

Базируясь на разработанном методе, синтезирован алгоритм и реализовано программное обеспечение многопоточной обработки данных для управления риском промышленных аварий.

4.1 Алгоритм многопоточной обработки данных для управления риском промышленных аварий

В соответствии с разработанным методом, включающим разработанные математические модели формирования поля потенциального риска, синтезирован алгоритм многопоточной обработки данных для оценки риска техногенных аварий на примере НГПО. Особенностью алгоритма является возможность параллельной обработки данных для управления риском промышленных аварий, включающий этап формирования многослойных матриц, на основании которых без дополнительных вычислений обеспечивается возможность определения показателей индивидуального и коллективного рисков послойно, а также построение обобщенной диаграммы социального риска [15, 29]. Обобщенная схема, включающая алгоритм оценки техногенного риска промышленных аварий представлена на рис. 4.1.

Рис. 4.1. Обобщенная схема оценки техногенного риска промышленных аварий

Алгоритм включает следующие шаги:

1. Инициализация подсистем ситуационного плана включает в себя: учет данных, полученных от ГИС, включающих информацию о географии региона, метеорологии, топологии, инфраструктуре, распределении населения и демографии, расположении промышленных и иных потенциально опасных производств и объектов, основных транспортных потоках, хранилищах промышленных и бытовых отходов и т.д.; идентификация сценариев и последствий техногенных аварий на НГПО. Здесь выявляются и ранжируются по степени опасности виды возникновения аварийных выбросов опасных веществ, анализ воздействия опасных веществ, в случае полного разрушения или разгерметизации оборудования; анализ инфраструктуры и организации систем обеспечения безопасности, при наличии системы мониторинга целесообразно использование данных прямых измерений. При отсутствии подобных систем или в случае, когда система не обеспечивает полноты данных, можно рассчитать параметры на основе объемов предельно допустимых концентраций (ПДК) или произвести первичную оценку данных, полученных для аналогичных объектов. Принимая во внимание плотность населения, рассчитать число людей, подверженных воздействию постоянных концентраций вредных веществ в импактной зоне [58].

2. Циклический опрос внешних датчиков включает в себя учет данных из протоколов внешнего и внутреннего оборудований контроля изменяющихся условий (состояние внешней среды, аварийного оборудования и опасного вещества).

3. В случае необходимости расчета множества контуров поражения факторами негативного воздействия аварий НГПО, по количеству исходов деревьев событий, позволяющих определить наиболее вероятные сценарии развития аварий и оценить их последствия, формируется множество,

76 включающее в себя ЗПП (обеспечивается блоком расчетных методик, результат работы которого является входным множеством шага 4).

4. В зависимости от целесообразности автоматического разбиения имеющихся подсистем (контуры поражающего воздействия и области, локализующие реципиентов риска), необходимо определение вектора дискретизации по данным ГИС, исключающего случаи невозможности учета подсистем в многослойной матрице. В связи с разнородностью учитываемых подсистем и необходимостью высокой степени детализации выходных данных необходим учет исходных матриц с учетом минимально достаточного фрагмента рабочей области ситуационного плана, характеризуемого вектором дискретизации, позволяющего исключить пропуск реципиентов риска. Посредством вектора дискретизации устанавливается соответствие матричных координат векторным с учетом данных полученных от ГИС. Таким образом, формирование многослойных матриц предполагает использование минимально достаточного фрагмента области ситуационного плана, а максимальное число разбиений при дискретизации определяется автоматически на этапе предварительной обработки. Эта особенность позволяет оценить и минимизировать временные задержки этапа формирования матриц.

5. В соответствии с вектором дискретизации выполняется учет множества подсистем в виде иерархической структуры. По числу различных сценариев для каждого оборудования с учетом вероятностных критериев поражения рассчитывается итоговая вероятность и выполняется дискретизация группы текущих изолиний для учета в многомерной матрице.

6. В случае присутствия протяженных систем НГПО происходит формирование поля потенциального риска протяженных объектов в соответствии с обобщенной моделью, использующей матричное представление соответствующих элементов, обеспечивающее оценку риска техногенных аварий на НГПО. Для расчета полей потенциального риска трубопроводов разработана обобщенная модель расчета полей

77 потенциального риска для протяженных объектов, особенностью которой является использование многослойных матриц. Модель учитывает функцию зависимости риска от расстояния до источника развития негативного фактора, определенную на заданном промежутке. Вычисление риска в соответствии с заданной плотностью распределения вероятности. Модель имеет следующие преимущества по сравнению с копированием матриц с заданным шагом, а именно, точность расчетов зависит только от шага исходных матриц, число расчетов на протяженных НГПО минимально.

Обработка динамически рассчитываемых данных, позволяющая определить показатели индивидуального и коллективного риска послойно, а также сформировать обобщенную диаграмму социального риска. На данном шаге в каждом узле расчетной области определяются значения потенциального риска от аварий на каждой рассматриваемой опасной составляющей (или НГПО) При наличии нескольких ниток в техническом коридоре протяженного трубопровода расчет значения потенциального риска в каждом узле расчетной области от возможных аварий на любой из ниток этого технического коридора [29]. На основе полученного территориального распределения потенциального риска строятся изолинии потенциального риска в пределах расчетной области с интервалом в значениях риска, соответствующих смежным изолиниям, равным порядку или половине о порядка величины, вплоть до значения 10" в год. Расчет индивидуального риска выполняется как для персонала НГПО, так и для представителей различных групп населения, находящихся в расчетной области.

Коллективный риск рассчитывается отдельно для каждой из групп категорий) персонала и населения, внутри каждой из которых индивидуумы характеризуются примерно одинаковыми «реципиентальными» параметрами.

Коллективный риск рассчитывается либо путем суммирования средних индивидуальных рисков отдельных индивидуумов из определенной группы, либо на основе территориального распределения потенциального риска в пределах территории размещения группы с учетом «дневной» («ночной»)

78 плотности размещения людей. Расчет частоты Т7 для каждого заданного значения количества погибших N выполняется путем суммирования частот возникновения событий, при которых могут погибнуть определенное количество человек и каждое из которых есть конъюнкция двух событий: реализации сценария аварии в одной из точек НГПО и пребывания людей в ЗПП от превалирующего поражающего фактора соответствующего сценария.

Особенностью синтезированного алгоритма, обобщенная схема которого представлена на рис. 4.1, является возможность реализации параллельной обработки данных для управления риском промышленных аварий. Шаги 4-6 позволяют сформировать многослойную матрицу, на основании которой обеспечивается возможность определения показателей индивидуального и коллективного рисков послойно, а также формирования обобщенной диаграммы социального риска без дополнительных вычислений.

4.2 Модульное программное обеспечение для решения задачи управления риском промышленных аварий

На основе синтезированного алгоритма разработано модульное программное обеспечение по принципу динамической компоновки, реализующее многопоточную обработку данных для решения задачи управления риском промышленных аварий, отличающееся открытой архитектурой и возможностью распараллеливания производимых вычислений, позволяющее оценить многослойные матрицы и сформировать пространственное распределение поля потенциального риска с учетом данных, полученных от ГИС.

Программный модуль имеет следующие преимущества (относительно реализации в виде автономного файла): экономия памяти и уменьшение объема выгрузки (в памяти хранится только один ее экземпляр для всех процессов, что позволяет

Основные возможности

Расчет последствий отдельных сценариев аварии

Оценка последствий аварийных выбросов токсичных веществ с учетом дрейфа облака

Оценка последствий аварийных выбросов горючих веществ с учетом дрейфа облака

Расчеты для опасных веществ в жидкой и газовой фазе Расчеты для частичного и полного разрушения оборудования Расчеты для газов как легче, так и тяжелей воздуха Расчет последствий пожара-ослышки

Расчет интенсивности теплового излучения от факельного торгаши Расчет факторов поражения ударной волной от физических взрывов Оценка термического воздействия при пожарах пролива легковоспламеняющейся ЖИДКОСТ и

Оценка последствий взрыоон топливно-воздушныхсмесей Расчет интенсивности теплового излучения и времени существования огненного шара

Расчет факторов поражения ударной волной от огненного urnpa Оценка максимального коли,чиста опасного вещества в облаке, ограниченном концентрационными пределами воспламенения Нанесение зон поражения на план местности

Использование в качестве подложки ситуационного плана растровых и векторных форматов графики (bmp, ipg. wmf, AutoCAD)

Нанесение большого количества векторных слоев реципиентов с привязкой к местности

Расчет числа пострадавших

Программный подбор наиболее опасного направления ветра (с наибольшим числом пос1радавших)

Построение графиков изменения значений физических величин в ходе процесса

Задание виртуальных датчиков концентраций н пространстве Анимация процесса распространения облака газа

Экспорт результатов в формате MS Word по пользовательским шаблонам (в виде, максимально приближенном к российским требованиям)

Расчет показателей риска Построение поля потенциалы«»го риска (контуров риска)

Оценка индивидуального риска гибели людей в производственных зданиях при пожаре (расчет вероятности эвакуации) Оценка показателей риска для наружных установок Построение Л/Л'-крииой Учет реальных массивов метооданных

DELTA RISK

ТОКСИ+Risk ТОКСИ+ PHAST RISK

Рис. 4.2. Функциональные возможности альтернативных программных средств оценки риска техногенных аварий

Приведенная сравнительная характеристика (рис. 4.2) демонстрирует различия в функциональных возможностях и подтверждает необходимость разработки специализированного программного обеспечения для оценки риска техногенных аварий.

4.3.1 Обзор альтернативных программных средств оценки риска техногенных аварий

Программный продукт PHAST разработан ведущей в области оценки риска европейской фирмой Det Norske Veritas, специализирующейся в области промышленной безопасности химических, нефтехимических, нефтегазодобывающих производств.

Программный продукт ТОКСИ+ разработан группой компаний «Промышленная Безопасность» (ЗАО НТЦ ПБ г. Москва), специализирующейся в области анализа и оценки риска на опасных производственных объектах.

Программный продукт ТОКСИ+ позволяет определить: количество поступивших в атмосферу опасных веществ при различных сценариях аварии; пространственно-временное поле концентраций опасных веществ в атмосфере; размеры зон химического заражения, соответствующих различной степени поражения людей; зоны поражения действия поражающих факторов от ударной волны и теплового излучения; количество опасного вещества в облаке, ограниченном концентрационными пределами воспламенения; количество пострадавших, в том числе для наихудшего сценария.

Структура программного комплекса ТОКСИ+ представлена на рис.

4.12.

Управляющая оболочка -контейнер для визуализации результатов расчетов последствий от воздействия различных поражающих факторов на ситуационном плане -ч Набор подключаемых расчетных методик для моделирования: - рассеяния опасных веществ в атмосфере; - токсического воздействия, - ударно-волнового воздействия; - термического воздействия

ТАЛ ДМ.Е

1С Пополняемая база данных со свойствами опасных веществ, используемых в расчетах 1Ш Оценка числа пострадавших и

Рис. 4.12. Структура программного комплекса ТОКСИ+

Рис. 4.15. Контуры поражающего воздействия в ТОКСИ +

На рис. 4.16 представлен сравнительный обзор программных комплексов РНА8Т и ТОКСИ+, показывающий их выходные результаты при одинаковых наборах входных данных.

Сравнение результатов расчета взрывоопасных зон, образующихся в результате аварийного выброса горючих веществ по российским методикам (ТОКСИ+) и европейским методикам

01М\/ РИаБг)

Пример 1 Струйный выброс сжиженного метана Давление. 60,8 бар изб Температура минус 10,2*С Диаметр отверстия 20 мм

Характеристика Результат расчета по методиие DNV* Результат расчета по нормативно-мет<эднчес*им д окументам РФ Методика

Протяженность ЗОНЫ нкпе м 76 63 13!

Зона излучения 9.5 квт/м2 60 66 П1

•Методика определения расчетных величин риска на производственных объектах [1]

•РД 03-409-01 [2]

• РД-03-26-2007 13]

Пример 2 Выброс метана и его взрье

Характеристика Результат расчета по методике DNV Результат расчета по норматив но-методически м документам РФ' Методика

Зона изб давления 0.3 атм 33 49 ta

Зона изб давления 0,2 атм 55 62 я

Зона иэб давления 0.14 атм 82 81 и

Пример 3

Пожар пролива обогащенной зимней смеси углеводородного горючего вещества (для расчетов использовались физические свойства гексана) диаметром 28 м

MANAGING RISK

DISrV

Характеристика Результат расчета по методике DNV Результат расчета по мормативно-методическим документ вал РФ Методика

Зона излучения 9,5 «BT/hî 321 46 ni

TVXI+

Рис. 4.16 Сравнительная характеристика программных средств оценки риска техногенных аварий ТОКСИ + и РНАБТ

Программный продукт «Delta Risk» разработан экспертной организацией ПожТехАудит+ (г. Челябинск), занимающейся вопросами промышленной безопасности и анализом риска на объектах нефтегазового комплекса.

Основные возможности «Delta Risk»: расчет количества поступивших в атмосферу опасных веществ при различных сценариях аварии; автоматизированный расчет степени возникновения аварий на

НГПО; определение пространственно-временного поля концентраций опасных веществ в атмосфере; определение размеров зон химического заражения, соответствующих различной степени поражения людей; расчет зон поражения действия поражающих факторов от ударной волны и теплового излучения; расчет количества опасного вещества в облаке, ограниченном концентрационными пределами воспламенения; определение количества пострадавших, в том числе при неблагоприятных метеоусловиях.

4.3.2 Тестовые испытания функциональных возможностей современных программных средств оценки риска техногенных аварий на НГПО

Для оценки функциональных возможностей, полноты выходных данных и временных затрат на проведение расчетных этапов, связанных с оценкой риска техногенных аварий на НГПО целесообразно проведение тестовых испытаний. В качестве типовой задачи рассмотрена ситуация, произошедшая на территории НГПО (данные, полученные от ГИС, показаны на рис. 4.17, метеоусловия представлены в таблице 4.2, результаты экспериментальных исследований показаны в таблицах 4.3, 4.4).

На территории нефтегазового производственного объекта расположены два вертикальных цилиндрических резервуара номинальным объемом 1000 м (РВС 1000), содержащие бензин [30]. Размеры емкостей: радиус - 5215 мм; высота - 12000 мм. Доля газовой фазы в резервуарах составляет 10% от объема емкости. К одной из емкостей подходит подводящий наземный трубопровод радиусом 125 мм. Давление в трубопроводе составляет 0,7 МПа. Время срабатывания запорной арматуры трубопровода 300 с. В непосредственной близости от аварийного оборудования расположены 4 группы реципиентов риска (таблица 4.1):

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При решении поставленной в диссертационной работе задачи были получены следующие основные результаты.

1. На основе анализа состояния вопроса оценки риска территориально-распределенных нефтегазовых объектов показано, что ограничением существующих методов и средств прогнозирования развития поражающих факторов техногенных аварий путем анализа и обработки данных ГИС является невозможность обеспечения оценки опасности и управления риском.

2. Обоснована объективная необходимость разработки моделей и метода оценки риска техногенных аварий на НГПО, позволяющих повысить оперативность управления промышленной безопасностью.

3. Разработана математическая модель формирования поля потенциального риска, учитывающая системные связи фрагментов предметной области, особенностью которой является определение вектора дискретизации при формировании многослойных матриц, позволяющая оценить и минимизировать временные задержки этапа формирования матриц и исключить пропуск реципиентов риска.

4. Разработана обобщенная модель формирования поля потенциального риска, позволяющая минимизировать число операций при расчете параметров аварий на протяженных объектах и состоящая в численном определении риска путем сложения значения ячеек матрицы с учетом области определения.

5. Разработан метод оценки риска техногенных аварий, позволяющий повысить оперативность управления промышленной безопасностью на НГПО, включающий в себя этапы определения вектора дискретизации, ввода данных ГИС, формирования многослойных матриц и вычисления вероятности поражения.

6. Синтезирован алгоритм, позволяющий обеспечить возможность параллельной обработки данных для управления риском промышленных аварий, включающий этап формирования многослойных матриц, на основании которых без дополнительных вычислений обеспечивается возможность определения показателей индивидуального и коллективного рисков послойно, а также построение обобщенной диаграммы социального риска.

7. Разработано модульное программное обеспечение, реализующее многопоточную обработку данных для оценки техногенного риска, отличающееся открытой архитектурой и возможностью распараллеливания производимых вычислений, позволяющее сформировать многослойные матрицы и задать требования к ГИС.

8. Проведено экспериментальное исследование, заключающееся в анализе результатов сравнительных испытаний альтернативных программных решений, подтвердившее увеличение скорости оценки риска на 15% относительно PHAST Managing Risk, при потере достоверности на 0,44%), что подтверждает повышение оперативности управления промышленной безопасностью на НГПО на 15-20% в зависимости от ситуации при применении разработанного метода.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Марухленко, Сергей Леонидович, 2012 год

1. Антонов A.B. Системный анализ. Изд. 3-е, стер. М.: Высшая школа, 2008. 288 с.

2. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении: учебное пособие / под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

3. Асланов М.А., Кузнецов В.В., Макаров Ю.Н., Мальчевский A.A., Шатраков А.Ю. Системный анализ и принятие решений в деятельности учреждений реального сектора экономики, связи и транспорта. М.: Экономика, 2010. 408 с.

4. Астафьев В.Н., Кандауров A.A., Мансуров М.Н. Оценка расстояний между подводными трубопроводами // Нефтепромысловое дело и транспорт нефти. 1985. Вып. 3. С. 27-28.

5. Балдин К.В., Быстрое О.Ф., Передеряев И.И., Соколов М.М. Инвестиции. Системный анализ и управление. М.: Дашков и К, 2010. 288 с.

6. Блюмин A.M., Печеная Л.Т., Феоктистов H.A. Проектирование систем информационного, консультационного и инновационного обслуживания: учебное пособие. М.: Дашков и К, 2010. 352 с.

7. Васильев Ф.П. Методы оптимизации. М.: Факториал Пресс, 2002.824 с.

8. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988. 208 с.

9. Волкова В.Н. Системный анализ и принятие решений: словарь-справочник / под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. М.: Высшая школа, 2004. 616 с.

10. Волкова В.Н., Емельянов A.A. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник. М.: Финансы и статистика, 2006. 848 с.

11. Воронов A.A. Введение в динамику сложных управляемых систем. М.: Наука, 1985. 352 с.

12. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. 384 с.

13. Гвишиани Д.М. Системные исследования. Методологические проблемы. Вып. 30. Серия: Труды Института системного анализа РАН. М.: Едиториал УРСС, 2003. 400 с.

14. ГОСТ Р 54382-2011 Нефтяная и газовая промышленность. Подводные трубопроводные системы. Общие технические требования. Приказ Росстандарта от 19.08.2011 № 231-ст. Дата начала действия: 01.03.2012.

15. Домарев В.В. Безопасность информационных технологий. Методология создания систем защиты. Киев: ТИД ДиаСофт, 2002. 688 с.

16. Емельянов C.B., Коровин С.К. Новые типы обратной связи. Управление при неопределенности. М.: Наука, 1997. 352 с.

17. Козлитин A.M., Попов А.И., Козлитин П.А. Методика определения экологических рисков аварий на магистральных трубопроводах // Научные аспекты экологических проблем России: тр. Всерос. конф.: в 2 т. М.: Наука, 2002. Т. 2. С. 332-337.

18. Козлов В.Н. Системный анализ, оптимизация и принятие решений: учебное пособие. М.: Проспект, 2010. 176 с.

19. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000. 296 с.

20. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996. 208 с.

21. Лисанов М.В., Савина A.B., Дегтярев Д.В., Самусева Е.А. Анализ российских и зарубежных данных по аварийности на объектах трубопроводного транспорта // Безопасность труда в промышленности. 2010. № 7. С. 16-22.

22. Марухленко С.Л, Марухленко А.Л., Алябьева И.И. Математические основы метода блочного синхрокодирования // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций: материалы II Региональной научно-практической конференции. Курск, 2010. С. 220-224.

23. Марухленко С.Л. Интегральная модель расчета полей потенциального риска для нефте-газопроводов // Информационные системы и технологии: материалы I Региональной научно-технической конференции. Курск, 2012. С. 24-26.

24. Марухленко С.Л. Метод и алгоритм расчета показателей риска для опасных производственных объектов // Известия ЮЗГУ. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. Курск, 2012. №2. С. 59-63.

25. Марухленко С.Л. Программный модуль для обработки информации и системного анализа данных, полученных в результате расчета негативного воздействия техногенных аварий // Информационноизмерительные и управляющие системы. 2010. Т.8. №11. С. 51-59.

26. Марухленко C.JL, Агапов A.A., Софьин A.C. и др. Использование программного комплекса Токси+Risk для оценки пожарного риска // Безопасность труда в промышленности. 2010. №1. С. 44-50.

27. Марухленко СЛ., Агапов A.A., Софьин A.C. и др. Программно-аппаратный комплекс «Токси+Метео» для оценки последствий возможных аварий с учетом текущих данных о погодных условиях // Безопасность труда в промышленности. 2011. №1. С. 22-25.

28. Марухленко СЛ., Агапов A.A., Софьин A.C. и др. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2009615864, (РФ). М.: РосПатент, заявлено 24.08.2009; опубл. 22.10.2009.

29. Марухленко СЛ., Марухленко A.JI. Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2008610757, (РФ). М.: РосПатент, заявлено 26.02.2008; опубл. 31.03.2008.

30. Марухленко СЛ., Марухленко A.JL, Дегтярев C.B. Метод формирования многослойной матрицы для расчета показателей риска техногенных аварий // Наукоемкие технологии. 2012. №9. С. 4-6.

31. Марухленко СЛ., Марухленко А.Л., Дегтярев C.B. Программная модель для автоматизации расчета показателей риска техногенных аварий // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т.8. №11. С. 35-39.

32. Марухленко C.JI., Марухленко А.Л., Дегтярев C.B. Программный модуль для системного анализа опасных факторов техногенных аварий // Известия ЮЗГУ. 2011. № 6. Ч. 2. С.41-45.

33. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений: пер. с нем. Н.В. Васильченко, В.А. Душского. М.: Мир, 1990. 208 с.

34. Никитин Л.В., Тюреходжаев А.Н. Воздействие ударной волны в грунте на подземный трубопровод // Известия Академии наук СССР. Серия: Механика твердого тела. 1987. №1. С. 98-106.

35. ПБ 09-540-03 Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств. Зарег. в Министерстве юстиции Российской Федерации 15.05.2003 № 4537 / Рос. газ. № 120/1. 2003. - 21 июня.

36. Попов В.Н., Касьянов В.С, Савченко И.П. Системный анализ в менеджменте: учебное пособие / под ред. д-ра экон. наук В.Н. Попова. М.: КНОРУС, 2007. 304 с.

37. Попов В.П. Организация. Тектология XXI: Монография. Пятигорск: Изд-во технологического ун-та, 2007. 259 с.

38. Попов E.H. Теория нелинейных систем автоматического управления. М.: Наука, 1988. 256 с.

39. Пшихопов В.Х., Медведев М.Ю. Оценивание и управление в сложных динамических системах: монография. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2009. 295 с.

40. РД Методическое руководство по оценке степени риска аварий на магистральных нефтепроводах. Утв. АК «Транснефть» 30.12.1999 приказом № 152, согласовано Госгортехнадзором от 07.07.1999. № 1003/418 / АК «Транснефть», 1999.

41. Рыков А.С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: Экономика, 1999. 191 с.

42. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем / под ред. И.А Ушакова; пер. с англ. Р.Г. Вачнадзе. М.: Радио и связь, 1991.224 с.

43. Семечкин А.Е. Системный анализ и системотехника. М.: БуЯ-Аргус, 2005. 536 с.

44. Старостенко А.М., Якушина Н.В. Исследование систем управления: учебно-методическое пособие. Орёл: ОРАГС, 2003. 206 с.

45. Тарасенко Ф.П. Прикладной системный анализ. М.: КноРус, 2010.224 с.

46. Технический регламент о безопасности зданий и сооружений: федер. закон Рос. Федерации от 30.12.2009 № 384-ФЭ / Рос. газ. № 225. -2009.-31 декабря.

47. Технический регламент о требованиях пожарной безопасности: федер. закон Рос. Федерации от 22.07.2008 № 123-ФЭ / Рос. газ. № 163. -2008. 1 августа.

48. Цыпкин Я.З. Основы теории автоматических систем. М.: Наука, 1977. 560 с.

49. Чулков В.О. Инфография метод и средство формирования и исследования функциональных систем // Вестник Международной Академии Наук (русская секция). 2008. № 1. С. 46-51.

50. Юрьева Е. А. Количественный метод оценки риска аварий на опасных производственных объектах нефтегазового комплекса // Охрана труда и техника безопасности на промышленных предприятиях. 2011. №5. С. 16-22.

51. Adams A. The UK experience in offshore pipeline operations. Pipes & Pipelines Int. M-A., 1992. P. 9-14.

52. Brossard J. Loss prevention and safety promotion in the process industries / 5th International Symp. Oslo, 1989. Vol. 4. P. D10.

53. DNV-RP-F116. Integrity Management of Submarine Pipeline Systems / Prepared by Det Norske Veritas, 2009. 62 p.

54. Hermann D.S. Complete guide to security and privacy metrics / D.S. Hermann Boca Raton: Auerbach Publications, 2007. 848 p.

55. IEC 61892-7. Mobile and Fixed Offshore Units Electrical Installations - Part 7: Hazardous Areas, 2007. 64 p.

56. ISO 10418. Petroleum and Natural Gas Industries Offshore Production Installations - Basic Surface Process Safety Systems, 2008. 117 p.

57. ISO 13702. Petroleum and Natural Gas Industries Control and Mitigation of Fires and Explosion on Offshore Production Installations -Requirements and Guidelines, 1999. 61 p.

58. ISO 15138. Petroleum and Natural Gas Industries Offshore Production Installations - Heating, Ventilation and Air-Conditioning, 2007. 1161. P

59. ISO 19906. Petroleum and Natural Gas Industries Arctic Offshore Structures, 2010. 474 p.

60. Jaquith A. Security metrics: replacing fear, uncertainly, or doubt / A. Jaquith Crawforswille, Indiana: Pearson Education, 2007. 335p.

61. Mandke J.S. Corrosion causes most Mexico / Oil and Gas J. 1990. Vol. 44. P. 40-44.

62. NORSOK D-001 Drilling facilities / Prepared by The Norwegian Oil1.dustry Association and Federation of Norwegian Manufacturing Industries, 1998. 54 p.

63. NORSOK D-010 Well Integrity in Drilling and Well Operations / Prepared by The Norwegian Oil Industry Association and Federation of Norwegian Manufacturing Industries, 2004. 162 p.

64. NORSOK S-001. Technical Safety / Prepared by The Norwegian Oil Industry Association and Federation of Norwegian Manufacturing Industries, 2000. 66 p.

65. NORZOK Z-013. Risk and emergency preparedness analysis / Prepared by The Norwegian Oil Industry Association and Federation of Norwegian Manufacturing Industries, 2001. 101 p.

66. PARLOC 1992: The Update of Loss of Containment Data for Offshore Pipelines / Prepared by AME Ltd for the Health and Safety Executive. 1993. 130 p.

67. PARLOC 1994: The Update of Loss of Containment Data for Offshore Pipelines / Prepared by AME Ltd for the Health and Safety Executive. 1996. 140 p.

68. PARLOC 1996: The Update of Loss of Containment Data for Offshore Pipelines / Prepared by AME Ltd for the Health and Safety Executive. 1998. 122 p.

69. PARLOC 2001: The Update of Loss of Containment Data for Offshore Pipelines / Prepared by Mott MacDonald Ltd. for: The Health and Safety Executive. 2003. 154 p.

70. Parser S. A practical guide to managing information security / S.

71. Parser Artech house, 2004. 281 p.

72. Pipeline and Riser Loss of Containment Study 1990 (PARLOC 90) / Prepared by AME Ltd for the Health and Safety Executive. 1992. 204 p.

73. Structural strengthening of offshore topsides structures as part of explosion risk reduction methods / Prepared by The Steel Construction Institute for the Health and Safety Executive, 2006. 145 p.

74. Technical Discussion Note: Explosion report (RUSD-WPE-T2-FR-18100.9546) / Prepared by Exxon Neftegas Limited, 2009. 333 p.

75. The Bureau of Ocean Energy Management, Regulation and Enforcement. URL: http://www.boemre.gov (дата обращения 15.09.2012).

76. Vinnem J.E. Offshore Risk Assessment. Principles, Modelling and Applications of QRA Studies. 2nd edition. 2007. 577 p.

77. Woodson R. D. Offshore Pipeline Failures. California Univ. Berkley Dept. Of Civil Engineering, 1990. 70 p.