Мониторинг потенциально опасных объектов на основе логико-вероятностного моделирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат технических наук Мосягин, Александр Александрович

• Мосягин, Александр Александрович
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Мосягин, Александр Александрович

Список сокращений.1.

Введение.

Глава 1. Анализ процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

1.1. Свойства опасности в технических системах.

1.2. Подходы к оценке риска при мониторинге потенциально опасных объектов.

1.3. Задачи мониторинга потенциально опасных объектов.

1.4. Формирование требований к системе мониторинга потенциально опасных объектов.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Математическое моделирование процессов мониторинга безопасности потенциально опасных объектов.

2.1. Концептуальная модель.

2.2. Формирование сценариев развития опасных ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

2.3. Модель сценариев развития техногенных аварий при мониторинге потенциально опасных объектов.

2.4. Особенности логико-вероятностного управления риском в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

2.5. Алгоритм прогнозирования развития ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Практическая реализация моделей и методов мониторинга потенциально опасных объектов.

3.1. Система информационно-алгоритмической поддержки процесса мониторинга и принятия управленческих решений по предотвращению техногенных ЧС на потенциально опасных объектах.

3.2. Методика моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

3.3. Управление мониторингом потенциально опасных объектов

Выводы по главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Мониторинг потенциально опасных объектов на основе логико-вероятностного моделирования»

Актуальность темы исследования:

Для успешной реализации политики обеспечения безопасности объектов и эффективного управления рисками необходима достоверная, максимально полная и своевременная информация о наличии и состоянии природных ресурсов, о качестве окружающей среды, а также о причинах и последствиях возникающих опасных ситуаций, приводящих к пожарам и чрезвычайным ситуациям (ЧС). В сложившихся условиях управления мониторинг является средством для получения, обработки, хранения и отображения (передачи) информации, являющейся основой для прогнозов и, в конечном итоге, для выработки безопасных и экономически эффективных решений по предотвращению пожаров и ЧС.

В России организационной основой мониторинга является Концепция федеральной системы мониторинга критически важных объектов и (или) потенциально опасных объектов инфраструктуры РФ и опасных грузов, введенная в действие распоряжением Правительства РФ от 27 августа 2005 г. № 1314-р, закрепившая распределение функций между центральными органами федеральной исполнительной власти - министерствами и ведомствами.

Видовая и аналитическая информация о местах возникновения и параметрах ЧС по каналам связи в оперативном режиме передается в Национальный Центр управления в кризисных ситуациях МЧС России, региональные центры и Управления МЧС субъектов РФ, администрациям субъектов РФ и др. органы управления. В общей системе мер противодействия ЧС приоритет отдается комплексу мероприятий, направленных на снижение риска возникновения ЧС и смягчение их последствий. Мониторинг основан на управлении рисками пожаров и ЧС, которое невозможно без информационной поддержки для подготовки и принятия управленческих решений по предупреждению и ликвидации ЧС.

Анализ показал, что существующая система мониторинга не обладает необходимыми возможностями для наблюдения, оценки и прогноза всего спектра угроз и опасностей, которые характерны для потенциально опасных объектов России. В соответствии с этим в диссертационном исследовании была выполнена разработка процессов моделирования мониторинга техногенного характера потенциально опасных объектов как информационно-аналитической подсистемы МЧС объединяющей усилия функциональных и территориальных подсистем в части прогнозирования возможности возникновения ЧС и их социально-экономических последствий. Создание комплексной мониторинговой системы по прогнозированию ЧС природного и техногенного характера позволит значительно повысить эффект снижения риска за счет точности и своевременности прогнозов. А точность зависит от полноты и адекватности используемых математических моделей расчета оценок риска и прогнозирования развития опасностей и угроз.

Применительно к потенциально опасным объектам мониторинг - это постоянный сбор информации, наблюдение и контроль за объектом; включающий процедуры анализа риска, измерения параметров технологического процесса на объектах, выбросов вредных веществ, состояния окружающей среды на прилегающих к объекту территориях. Данные мониторинга и информация о различных процессах и явлениях служат основой для анализа риска и прогнозирования. Целью прогнозирования ЧС является выявление времени возникновения опасной ситуации, возможного места, масштаба и последствий для населения и окружающей среды.

В настоящей работе, выполненной в соответствии с паспортом специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах» (пункты 4, 5, 11) исследуются методы и алгоритмы включения в контуры управления результатов мониторинга и прогноза, разрабатывается соответствующее информационно-алгоритмическое, математическое обеспечения методов моделирования и прогнозирования, являющихся основой разрабатываемых и внедряемых автоматизированных систем мониторинга объектов регионов, строящихся в рамках системной интеграции при широком использовании новых информационных технологий, общих банков данных, знаний, алгоритмов прогноза, методик анализа информационных потоков, компьютерных моделей и прогнозирующих компьютерных систем.

Степень разработанности темы исследования:

Работы по стратегии управления рисками с привлечением новых подходов из области фундаментальных наук были начаты в 1997 г. по инициативе МЧС России. В них принимали участие исследователи из Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Московского физико-технического института, Всероссийского научно-исследовательского института гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России (ВНИИГОЧС), Всероссийского научно-исследовательского института противопожарной обороны МЧС России (ВНИИПО), Академии Государственной противопожарной службы МЧС России (АГПС), Академии управления МВД России и другие ученые.

Крупный вклад в развитие теории и практики управления уровнем безопасности социально-экономических систем внесли труды многих отечественных и зарубежных ученых (Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Новиков Д.А., Махутов Н.А., Малинецкий Г.Г., Кача-нов С.А., J.B. Rundle, D.L. Turcotte, W, Klein, Моисеев H.H., Порфирьев Б.Н., Ларичев О.И., Мечитов А.И., Ребрик С.Б., Хакен Г., Луман Н., Бек У., Найт Ф., Прангишвили И.В., Юдицкий С.А., Бурков В.Н., Трахтенгерц Э.А. и др.).

Формированию концепции приемлемого риска и прогнозирования ЧС в структуре МЧС посвящен ряд работ Н.Н. Брушлинского, А.К. Микеева, В.И. Козлачкова, В.Л. Семикова, С.В. Соколова, Н.Г., Владимирова В.А., Воробьева Ю.Л., Салова С.С., Шахраманьяна М.А., Шойгу С.К., Козлова Е.А. и др.

Работы Рябинина И.А., Можаева А.С., Громова В.Н., Соложенцева Е.Д., Карасева В.В., Поспелова Д.А., Краснова О.В., Черкесова Г.Н. являются основой использования логико-вероятностного подхода при разработке сценариев развития отказов и оценке надежности технических систем.

Однако в настоящее время с учетом ввода в эксплуатацию Национального центра управления в кризисных ситуациях (НЦУКС) и ряда региональных центров управления в кризисных ситуациях, разработка инструментов для эффективного управления риском потенциально опасных объектов, методов ситуационного моделирования, оценки, анализа и прогнозирования развития опасных ситуаций становится весьма актуальным.

Исследования и разработки по теме диссертационной работы выполнялись в соответствии с Единым тематическим планом НИОКР МЧС России на 2007 г. (п. 1.5.6. части 2) ФГУ ВНИИПО МЧС России совместно с ЗАО «Навигационные системы» и плана научной работы Академии ГПС МЧС России на 2008-2010 годы (п. 6.2.4.42).

Объектом исследования в диссертации являются процессы мониторинга потенциально опасных объектов, предметом исследования - логико-вероятностные методы ситуационного моделирования риска пожаров и чрезвычайных ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

Гипотеза исследования. Использование предложенной модели и методов мониторинга потенциально опасных объектов позволит обеспечить полноту и качество обработки информации о параметрах безопасного функционирования объекта, генерацию сценариев прогнозирования рисков техногенных ситуаций на объектах.

Цель диссертационного исследования - совершенствование процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе логико-вероятностного моделирования.

Задачи исследования:

1. Провести анализ техногенных опасностей потенциально опасных объектов, определить роль и место системы мониторинга при обеспечении их безопасного функционирования с целью формирования требований к системе мониторинга потенциально опасных объектов.

2. Сформировать модель генерации сценариев развития опасных ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

3. Разработать методику прогнозирования возникновения и развития чрезвычайных ситуаций техногенного характера, на основе логико-вероятностного управления риском.

4. Разработать критерий качества сценариев, провести оценку эффективности и адекватности предлагаемых методов на основе практически реализованной системы.

5. Сформировать информационно-алгоритмическое обеспечение моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

Методологическая база исследования: системный анализ, теория управления, теория рисков, теория вероятностей, теория графов, алгебра логики, теория случайных процессов, математический аппарат цепей Маркова.

Эмпирическая база исследования основывается на анализе статистических данных об аварийных ситуациях на потенциально опасных объектах, опыте эксплуатации технических систем транспортировки газа.

Научная новизна исследования. Автором впервые обосновано использование логико-вероятностного подхода при моделировании сценариев развития опасных ситуаций на потенциально опасных объектах. Разработан алгоритм решения задач мониторинга потенциально опасных объектов с использованием аппарата знаковых графов, позволяющего формально строить аттрактивные сценарии развития опасных ситуаций в фазовом пространстве параметров мониторинга, путем аппроксимации траекторий импульсных процессов на знаковых орграфах как цепей Маркова. Разработана и обоснована методика выбора критерия качества мониторинга и сравнительной оценки сценариев развития опасных ситуаций, построены структурная, логическая и вероятностные модели риска возникновения аварийной ситуации для системы газоснабжения объектов жилищно-коммунального хозяйства.

Положения, выносимые на защиту:

• структура информационно-алгоритмического обеспечения системы мониторинга потенциально опасных объектов;

• метод сценарного моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе математического аппарата знаковых графов, который позволяет работать с данными как качественного, так и количественного типа;

• модель обработки параметров безопасного функционирования объектов с использованием аппарата знаковых графов, обеспечивающую генерацию аттрактивных сценариев развития техногенных ситуаций на потенциально опасных объектах на основе цепей Маркова;

• методика моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе логико-вероятностного подхода;

• алгоритм и критерий оценки эффективности процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

Теоретическая и практическая значимость исследования заключается в разработке автором теоретических основ и прикладного аспекта построения информационно-алгоритмического обеспечения процессов мониторинга потенциально опасных объектов. Полученные результаты моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов могут быть использованы при оценке риска пожаров и ЧС, а также оптимизации процессов управления в системах безопасности.

Обоснованность и достоверность результатов исследования подтверждается глубоким теоретическим исследованием проблем обеспечения безопасного функционирования потенциально опасных объектов, подробным анализом техногенных опасностей, применением современных математических методов ситуационного моделирования, оценкой сходимости и проверкой достоверности теоретических и экспериментальных данных.

Апробация исследования и внедрение разработанных моделей и алгоритмов проводилось в информационно-алгоритмическом обеспечении реализации программных модулей моделирования автоматизированной геоинформационной системы контроля и оперативного информирования о состоянии стационарных и мобильных потенциально опасных объектов, совместно разработанной ФГУ ВНИИПО МЧС России и ЗАО «Навигационные системы» (г. Омск), прошедшей приемочные испытания в декабре 2007 г., системе радиоканального мониторинга объектов Краснодарского края «Стрелец».

Основные результаты были доложены на семинарах, научно-практических конференциях и совещаниях МЧС России; на научно-практической конференции в командно-инженерном институте г.Минска (2004 г.), Академии ГПС МЧС России (2003-2008 гг.), ФГУ ВНИИПО МЧС России; на Международных научно-практических конференциях «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (ИПУ РАН, 2004-2008 гг.), международных научных конференциях «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов» Академии управления МВД России (2008-2009 гг.) и др.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 152 страниц, в том числе 26 рисунков, 5 таблиц и список литературы из 117 наименований.

Заключение диссертации по теме «Управление в социальных и экономических системах», Мосягин, Александр Александрович

Выводы по главе 3

1. Предложенные в работе методы и модели мониторинга потенциально опасных объектов в системе информационно-алгоритмической поддержки практически реализованы при моделировании функционирования системы мониторинга потенциально опасных объектов, состоящей из шести функциональных и управляющих подсистем:

• сбора и обработки экспертных оценок (АРМы экспертов);

• АРМов конечных пользователей системы (ЛПР);

• анализа и прогноза процессов функционирования потенциально опасных объектов и расчета характеристик развития опасных ситуаций;

• комплексной оценки мониторинга потенциально опасных объектов;

• формирования оптимального управления предотвращением и ликвидацией пожаров и ЧС;

• управления и администрирования, обеспечивающая в том числе права доступа конечных пользователей и экспертов к тем или иным функциональным подсистемам.

2. В состав математического обеспечения системы включены математические модели трех основных типов: анализа характеристик функционирования потенциально опасных объектов; прогнозирования развития опасных факторов техногенных ЧС; формирования оптимальных управленческих решений по предотвращению и ликвидации пожаров и ЧС. А основу информационного обеспечения системы составляет комплексная база данных, которая логически разбивается на несколько частей, в том числе базу данных основных характеристик функционирования потенциально опасных объектов и программ и хранилище экспертной информации.

3. В качестве примера практической реализации моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе предложенных в диссертации подходов и методики была рассмотрена задача мониторинга и предотвращения пожаров и ЧС на объектах жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ), связанных с использованием природного газа, которая была разбита не две подзадачи: сбора и анализа параметров функционирования системы газоснабжения и моделирования, оценки и прогнозирования развития ситуаций. Для ее решения был разработан соответствующий алгоритм.

4. В результате проведенной систематизации причин возникновения аварий в системе газоснабжения были разработаны сценарии опасного состояния системы, выработаны управляющие воздействия в системе мониторинга для предотвращения пожара и/или ЧС.

5. С применением логико-вероятностного подхода получены шесть минимальных сечений параметров отказов системы, определены веса влияния возникающих событий на безопасность функционирования системы газоснабжения, оценена структурная надежность отдельных ее элементов.

6. Рассмотрены проблемы управления мониторингом потенциально опасных объектов, анализ которых позволил разработать схему функционирования системы мониторинга, обеспечивающую безопасность потенциально опасных объектов.

7. Для оценки эффективности мониторинга системы газоснабжения объектов ЖКХ были построены структурная, логическая и вероятностные модели риска развития пожара и ЧС. Предложена методика выбора критерия качества мониторинга и сравнительной оценки прогноза сценариев развития опасных ситуаций.

Заключение

1. Проведен анализ характеристик потенциальной опасности объектов экономики. При этом были выявлены свойства техногенной опасности систем, обосновано количество признаков, характеризующих опасность для ПОО. Процесс развития опасности описан общим алгоритмом последовательности наступления событий. Сформулированы задачи мониторинга потенциально опасных объектов, решение которых базируется на основе получения, обработки, хранения и отображения (передачи) информации для получения прогнозов и, в конечном итоге, для выработки безопасных и экономически эффективных решений. Сформированы требования к системе мониторинга потенциально опасных объектов, основу которых составляют два блока: информационный и экспертный. Определена функциональная схема системы мониторинга, разработана структура контроля функционирования системы мониторинга, позволяющие обеспечить требуемый уровень безопасности объекта на основе результатов анализа, моделирования и прогнозирования развития опасностей.

2. Предложено и обосновано для решения задач мониторинга ПОО использовать аппарат знаковых графов, позволяющий формально строить прогнозы или траектории движения развития опасных ситуаций в фазовом пространстве ее переменных (факторов) на основе получаемой информации путем аппроксимации их траекториями импульсных процессов на знаковых орграфах. Разработана методика и алгоритм моделирования процессов мониторинга ПОО. Модель генерации сценариев в системе мониторинга представлена с использованием математического аппарата цепей Маркова на вероятностном мультиграфе.

3. Разработана методика математического прогнозирования развития опасных ситуаций в системе мониторинга ПОО. Для управления риском возникновения пожаров и ЧС на ПОО обоснована необходимость применения логико-вероятностного метода, позволяющего количественно оценить риск объекта и произвести ранжирование вклада отдельных параметров мониторинга в опасность объекта.

4. Для оценки эффективности мониторинга системы газоснабжения объектов ЖКХ были построены структурная, логическая и вероятностные модели риска развития пожара и ЧС. Разработана методика выбора критерия качества мониторинга и сравнительной оценки сценариев развития опасных ситуаций. В качестве примера практической реализации была рассмотрена задача мониторинга и предотвращения пожаров и ЧС на объектах жилищно-коммунального хозяйства, связанных с газоснабжением, которая была разбита не две подзадачи: сбора и анализа параметров функционирования системы газоснабжения и моделирования, оценки и прогнозирования развития ситуаций. В результате проведенной систематизации причин возникновения аварий в системе газоснабжения были смоделированы аттрактивные сценарии опасного состояния системы при различных управлениях. С применением логико-вероятностного подхода получены шесть минимальных сечений параметров отказов системы, определены веса влияния возникающих событий на безопасность функционирования системы газоснабжения, оценена структурная надежность отдельных ее элементов. Оценка адекватности полученных результатов проводилась на основе арифметического и логического сложения инициирующих событий в сценариях по критерию согласия Романовского, который составил 4,28 и 4,49 соответственно.

5. В результате практической реализации предложенных методов и моделей мониторинга ПОО разработана система информационно-алгоритмической поддержки, состоящая из шести функциональных и управляющих подсистем, обеспечивающих автоматическую генерацию сценариев развития опасных ситуаций, их анализ и оценку для формирования оптимального управления предотвращением и ликвидацией пожаров и ЧС. Даны практические рекомендации по реализации функциональных элементов системы мониторинга и используемого программного обеспечения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Мосягин, Александр Александрович, 2009 год

1.Официальные документы и нормативные акты

2. Конституция Российской Федерации. М.: Проспект, 1999. - 48 с.

3. Федеральный закон Российской Федерации от 21 декабря 1994 г. № 69 «О пожарной безопасности». М.: Российская газета, 1994.

4. Федеральный закон Российской Федерации от 21 декабря 1994 г. № 68-ФЗ «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера». М.: Российская газета, 2002.

5. Федеральный закон Российской Федерации от 22 июля 2008 г. № 123-ФЭ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности». — М.: Российская газета, 2008.

6. Федеральный закон Российской Федерации от 21 июля 1997 г. № 116-ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов». М.: Российская газета, 1997.

7. Постановление Правительства Российской Федерации от 5 ноября 1995 г. №1113 «О создании Единой Государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций». М.: Российская газета, 1995.

8. Постановление Правительства Российской Федерации от 13 сентября 1996 г. № 1094 «Об утверждении положения о классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера». М.: Российская газета, 1996.

9. ГОСТ 22.0.02-94. БЧС. Техногенные чрезвычайные ситуации. Термины и определения основных понятий.

10. ГОСТ 22.0.05-97. БЧС. Техногенные чрезвычайные ситуации. Термины и определения.

11. ГОСТ 22.0.07-97. БЧС. Источники техногенных чрезвычайных ситуаций. Классификация и номенклатура поражающих факторов и их параметров.

12. ГОСТ 22.03-97. БЧС. Паспорт безопасности административно-территориальных единиц. Общие положения.

13. ГОСТ 22.1.01-97.БЧС. Основные положения.

14. ГОСТ 22.1.02-97. БЧС. Мониторинг и прогнозирование. Термины и определения.

15. ГОСТ 22.1.12-2005. БЧС. Структурированная система мониторинга и управления инженерными системами зданий и сооружений.

16. РД 03-409-01. Методика оценки последствий аварийных взрывов топливно-воздушных смесей». М.: ГУП «НТЦ ПБ» Госгортехнадзора России, 2001.-71 с.

17. РД 03-418-01 Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов. М.: ГУП «НТЦ ПБ» Госгортехнадзора России, 2001.-60 с.

18. РД 03-418-01. Методические рекомендации по проведению анализа риска опасных производственных объектов. М.: Госгортехнадзор России, 2001.-53 с.

19. РД 03-607-03. Методические рекомендации по расчету развития гидродинамических аварий на накопителях жидких промышленных отходов». М.: ГУП «НТЦ ПБ» Госгортехнадзора России, 2003. 66 с.

20. РД 52.04.253-90. Методика прогнозирования масштабов заражения сильнодействующими ядовитыми веществами при авариях (разрушениях) на химически опасных объектах и транспорте. М.: Госгортехнадзор России, 1990. -48 с.

21. Методика оценки последствий химических аварий. М.: Госгортехнадзор России, 1998. - 85 с.

22. Годовой отчет о деятельности федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору в 2007 г. М.: Научно-технический центр по безопасности в промышленности, 2008 - 548с.1. Монографии и статьи

23. Бек У. От индустриального общества к обществу риска// THESIS. 1994. №5. С. 161-168.

24. Воробьев Ю.Л. Основные направления государственной стратегии снижения рисков и смягчения последствий чрезвычайных ситуаций в Российской Федерации на период до 2010 г.// Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1997. №4. С. 3-22.

25. Гребешок Е.А., Кузнецов И.В. Применение методов последовательного анализа для прогнозирования резких скачков случайных временных рядов// Автоматика и Телемеханика. 1997. T.l 1. С. 65-75.

26. Дебабо С.А. Основные понятия в области безопасности в чрезвычайных ситуациях // Проблемы безопасности при ЧС. ВИНИТИ, № 8. М.: Произв.-изд. комбинат ВИНИТИ, 1995. - С. 59-105.

27. Кононов Д.А. Эффективные стратегии формирования сценариев в АСУ ЧС. // А и Т, № 2. М.: ИПУ РАН, 2001. - С. 170-181.

28. Луман Н. Понятие риска// THESIS. 1994. №5. С. 135-160.

29. Малинецкий Г.Г. Теория риска и безопасности с точки зрения нелинейной динамики и системного анализа // Глобальные проблемы как источник чрезвычайных ситуаций. М.:УРСС, 1998. С. 216-241.

30. Можаев А.С. Программный комплекс автоматизированного структурно-логического моделирования сложных систем // Труды межд. науч. школы «Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах», 2002. — СПб.: Бизнес-пресса, 2002.

31. Найт Ф. Понятие риска и неопределенности// THESIS. 1994. №5. С.12.28.

32. Радаев Н.Н. Структура системы управления безопасностью потенциально опасных объектов // Известия вузов. Ядерная энергетика, 1998, № 2.

33. Соложенцев Е.Д. Сценарное управление риском неуспеха доводки сложных объектов // Проблемы машиностроения и надежности машин, 2003. № 6.

34. Соложенцев Е.Д., Карасев В.В. Идентификация логико-вероятностных моделей риска структурно-сложных систем с группами несовместных событий // А и Т, 2002. № 3. С. 97-113.

35. Соложенцев Е.Д., Карасев В.В. Логико-вероятностные модели риска в бизнесе с группами несовместных событий // Экономика и математические методы, 2003. № 1. С. 90-105.

36. I Учебники, учебные пособия, лекции, диссертации, авторефераты

37. Акимов В.А., Лапин B.JL, Попов В.М., Пучков В.А., Томаков В.И., Фалеев М.И. Надежность технических систем и техногенный риск. М.: Деловой экспресс, 2002. — 368 с.

38. Акимов В.А., Лесных В.В., Радаев Н.Н. Основы анализа и управления риском в природной и техногенной сферах. М.: Деловой экспресс, 2004. -352 с.

39. Акимов В.А., Новиков В.Д., Радаев Н.Н. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации: опасности, угрозы, риски. М.: Деловой экспресс, 2001.

40. Арнольд В.И. Теория катастроф.-М.: Наука, 1990.

41. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях. -М.ТРРУ, 1998.-317с.

42. Беленький А.Г., Федосеева И.Н. Прогнозирование состояния динамических сложных систем в условиях неопределенности. -М.: ВЦ РАН, 1999.

43. Белов П.Г. Методологические аспекты национальной безопасности России. М.: ФЦНТП Безопасность, 2002.

44. Бурков В.Н., Буркова И.В., Горгидзе И.А., Джавахадзе Г.С., Хуродзе Р.А., Щепкин А.В. Задачи управления в социальных и экономических системах. М.: СИНТЕГ, 2005. - 256 с.

45. Бурков В.Н., Грацианский Е.В., Дзюбко С.И., Щепкин А.В. Модели и механизмы управления безопасностью. М.: СИНТЕГ, 2001. - 160с.

46. Владимиров В.А., Воробьев Ю.Л., Салов С.С. Управление риском. -М.: Наука, 2000.

47. Владимиров В.А., Измалков В.И., Измалков А.В. Оценка риска и управление техногенной безопасностью. М.: Деловой экспресс, 2002.

48. Воробьев Ю.Л. Основы формирования и реализации государственной политики в области снижения рисков чрезвычайных ситуаций: Монография. М.: ФИД «Деловой экспресс», 2000. - 248 с.

49. Галиев Р. Ф. Совершенствование систем управления строительных организаций с использованием механизма логико-вероятностного моделирования процессов управления: дисс. . к. э. н. — М, 2007 — 192 с.

50. Галкина В.А. Дискретная математика: комбинаторная оптимизация на графах. М.: Гелиос АРВ, 2003. - 232 с.

51. Головенко В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск, 1999.

52. Демин А.В. Логико-вероятностный метод извлечения знаний и его применение в задачах прогнозирования и управления: автореферат дис. . к. ф.-м. п. Новосибирск, 2008 - 18 с.

53. Дубров A.M. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 2000. - 176 с.

54. Елохин А.Н. Анализ и управление риском: Теория и практика. М.: Лукойл, 2000.- 185 с.

55. Емеличев В.А., Мельников О.И., Сарванов В.И., Тышкевич Р.И. Лекции по теории графов. М.: Наука, 1990. - 384 с.

56. Защита населения и территорий от чрезвычайных ситуаций / Под ред. М.И. Фалеева. Калуга: Облиздат, 2001. - 480 с.

57. Золотарев В.М. Одномерные устойчивые распределения. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1983. - 304 с.

58. Иванищев В.В., Марлей В.Е. Введение в теорию алгоритмических сетей. СПб.: СПбГТУ, 2000.

59. Катастрофы и человек. Книга 1. Российский опыт противодействия чрезвычайным ситуациям. Под ред. Ю.Л. Воробьева. М.: Издательство АСТ-ЛТД, 1997.

60. Качанов С.А., Тетерин И.М., Топольский Н.Г. Информационные технологии предупреждения и ликвидации ЧС: Учебное пособие. М.: Академия ГПС МЧС России, 2006. - 212 с.

61. Ковалевский С.С., Кульба В.В. Создание систем мониторинга реализации Федеральных целевых программ. М.: СИНТЕГ, 2006. - 148 с.

62. Колмогоров А.Н., Драгалин А.Г. Введение в математическую логику.-М.: МГУ, 1982.

63. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем. М.: ТЕИС, 2001. - С. 753.

64. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Синтез формализованных сценариев и структурная устойчивость сложных систем (синергетика и аттрактивное поведение). Препринт. М.: ИПУ РАН, 1998.

65. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Формирование сценарных пространств и анализ динамики поведения социально-экономических систем. Препринт. М.: ИПУ РАН, 1999. - 110 с.

66. Краснов О.В. Безопасность эксплуатации сложных технических систем. СПб.: ВИКУ им. А.Ф. Можайского, 2002.

67. Краснощеков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. -М.: ФАЗИС, ВЦ РАН, 2000. 400 с.

68. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Кононов Д.А., Чернов И.В., Шелков А.Б. Проблемы обеспечения экономической безопасности сложных социально-экономических систем. М.: Научное издание, ИПУ РАН, 2000. - 126 с.

69. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Ребрик С.Б. Анализ риска и проблемы безопасности. Препринт М.: ВНИИСИ, 1990. - 60 с.

70. Лем С. Сумма технологии. -М.: Текст, 1996.

71. Малых С.В. Информационная система мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера субъекта Российской Федерации (на примере Архангельской области): дисс. . к.т.н. -СПб.,2005 234 с.

72. Можаев А.С., Громов В.Н. Теоретические основы общего логико-вероятностного метода автоматизированного моделирования систем. СПб.: БИТУ, 2000.

73. Моисеев Н.Н. Алгоритмы развития. М.: Наука, 1987.

74. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.

75. Моисеев Н.Н. Модели экологии и эволюции. М.: Знание, 1983.

76. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. -М.: Московский психолого-социальный институт, 2005. 583 с.

77. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Активный прогноз. М.: ИПУ РАН, 2002.- 101 с.

78. Пожарные риски. Динамика, управление, прогнозирование / Под ред. Н.Н. Брушлинского и Ю.Н. Шебеко. М.: ФГУ ВНИИПО, 2007. - 370 с.

79. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоатомиздат, 1976.

80. Прангишвили И.В. Системный подход и повышение эффективности управления. М.: Наука, 2005. - 422 с.

81. Предупреждение и ликвидация чрезвычайных ситуаций. / Под общей редакцией Ю.Л. Воробьева. М.: КРУК-Престиж, 2002.

82. Прохорович В.Е. Прогнозные состояния сложных технических комплексов. СПб.: Наука, 1999.

83. Путилин А.Б. Континуальные системы обработки информации. -М.: Изд-во «Квадрат-С», 2005. 159 с.

84. Радаев Н.Н. Элементы теории риска эксплуатации потенциально опасных объектов. М.: РВСН, 2000. - 323 с.

85. Рябинин И.А. Ленинградская научная школа логико-вероятностных методов исследования надежности и безопасности структурно-сложных систем. Наука Санкт-Петербурга и морская мощь России. Т. 2. СПб.: Наука, 2003.

86. Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. СПб.: Политехника, 2000.

87. Рябинин И.А., Черкесов Г.Н. Логико-вероятностный метод исследования надежности структурно-сложных систем. М.: Радио и связь, 1981.

88. Сафонов B.C., Одишария Г.Э., Швыряев А.А. Теория и практика анализа риска в газовой промышленности. М.: НУМЦ Минприроды РФ, 1996. -208 с.

89. Селянин А.О. Информационно-аналитическая система мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития субъектов Российской Федерации: дисс. . к.э.н. Пермь, 2004 - 204 с.

90. Соложенцев Е.Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике. СПб.: Издательский дом «Бизнес-пресса», 2004. -432 с.

91. Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем / Учебник, под ред. В.П. Соколова. М.: Логос, 2001.

92. Ступина Т.А. Построение логико-вероятностной модели прогнозирования системы разнотипных переменных: дисс. . к. ф.-м. н. Новосибирск, 2006-156 с.

93. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. -М.: СИНТЕГ, 2002.-316 с.

94. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий. М.: СИНТЕГ, 2005. - 224 с.

95. Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П., Андреев А.Ф. Компьютерные методы поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. М.: СИНТЕГ, 2005. - 592 с.

96. Управление риском: Риск. Устойчивое развитие. Синергетика // серия Кибернетика: неограниченные возможности и возможные ограничения. — М.: Наука, 2000.-431 с.

97. Фадин С. И. Автоматизированный мониторинг физических опасных и вредных производственных факторов: дисс. . к. т. н. СПб, 2004 - 230 с.

98. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. 2. -М.: Мир, 1967.-752 с.

99. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1980.

100. Юб.Юдицкий С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем. ML: СИНТЕГ, 2001. - 112 с.3107.Дьяконов В., Круглов В. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002. - 448 с.