*112396*

К.ф.-м.н. Колесников Е.Ю.

Поволжский государственный технологический университет

Аспект неопределённости техногенного риска

Методология анализа и количественной оценки техногенного риска (risk assessment, КОР) опирается на логико-вероятностные методы анализа безопасности (ВАБ, Probability Risk assessment). Прежние подходы, которые в англоязычной литературе принято обозначать термином "hazard analysis", заключались в количественной оценке масштабов аварийных происшествий с использованием математических моделей. Отличительной особенностью ВАБ является количественная оценка последствий и вероятности возникновения аварий. В качестве количественной меры безопасности в рамках нового подхода используется понятие риска. Использование понятия риск в теории техногенной безопасности позволяет не только количественно оценить опасности, порождаемые техносферой, но и осуществить их нормирование. Кроме того, риск используется как основной критерий при обосновании наиболее оптимальных мер по уменьшению опасности, связанной с эксплуатацией технических систем.

В настоящее время большинство специалистов согласны с тем, что в области техногенной безопасности понятие риск объединяет возможность нанесения некоторого ущерба и оценку величины этого ущерба. Иначе говоря, техногенный риск является векторной величиной, имеющей два компонента:

·           вероятностный компонент риска, ВКР;

·           компонент риска, связанный с ущербом (от аварии), КРУ.

Согласно наиболее распространённой точке зрения КОР следует осуществлять по формуле

,

где [ВКР] = год-1;

[КРУ] = рубль;

[Risk] = рублей/год.

В настоящее время методология анализа и оценки риска испытывает ряд серьёзных методических затруднений, главным из которых, по мнению ряда авторитетных научных организаций, является такой её аспект, как количественная оценка неопределённости риска. Об этом говорится, например, в отчёте, подготовленном в 2009 году специальным комитетом американской национальной академии наук – US NRC (USA National research council) [1].

Проблема неопределённости в оценке риска была осознана очень давно, с самых первых работ, посвящённых оценке риска. Она ставилась в повестку дня тем же US NRC ещё в 1983 году, [2], однако оказалась настолько сложной, что и за прошедшие 30 лет не было найдено её приемлемого решения.

Общий подход к управлению техногенной безопасностью на сегодняшний день непосредственно связан нормированием. При этом в нормировании преобладает так называемый "пороговый принцип", обладающий серьёзными методологическими изъянами. Наиболее ярко это можно продемонстрировать на примере такого простого фактора, как загрязнение воздуха (рабочей зоны или атмосферного воздуха населённых мест) вредными веществами химической природы. Воздух считается приемлемым для дыхания, если концентрация вредных веществ в нём не превышает нормативных значений (ПДК или ОБУВ). Предположим, содержание паров бензола в воздухе составляет 99 % ПДК, это означает, что всё в порядке, а если 101 % – плохо, воздух загрязнён сверхнормативно! Абсурдность подобной ситуации очевидна и хорошо известна. известен и путь её преодоления – это переход от точечных оценок параметров к вероятностным, а также количественный учёт неопределённости.

В качественном смысле под неопределённостью любого параметра традиционно понимается характеристика состояния знаний о нём, при котором невозможно указать точное значение его величины.

Количественный аспект неопределённости для российских специалистов относительно нов. О необходимости количественных оценок неопределённости при проведении КОР говорилось ещё в знаменитом отчёте о безопасности ядерных реакторов WASH-1400 (NUREG-75/014), подготовленном в 1975 году группой специалистов под руководством профессора Нормана расмуссена, [3].

Возвращаясь к качественному аспекту неопределённости, следует разобраться с источниками её возникновения. По общему мнению, источниками возникновения неопределённости параметра техногенного риска могут являться:

1) концептуальная модель физического, физиологического, экологического процесса, явления (модельная неопределённость). Дело в том, что процесс отображения реальности в научном методе осуществляется с помощью упрощающих моделей. В них какие-то факторы отбрасываются как малозначимые, объекты аппроксимируются своими упрощёнными образами и т.д. В связи с этим поведение модели всегда будет отличаться от поведения реального объекта, это отличие и создаёт неопределённость;

2) параметры концептуальной модели (параметрическая неопределённость). Величина параметра всегда обладает неопределённостью. Для учёта того обстоятельства, что сила влияния различных параметров модели на неопределённость результата различна, количественную оценку параметрической неопределённости необходимо предварять:

·           анализом чувствительности;

·           анализом важности;

·           статистическим моделированием (методом Монте-Карло);

3) математическая и вычислительная модели (математическая неопределенность). Концептуальная модель обычно реализуется в виде системы уравнений, решаемых как правилоо приближёнными методами с применением вычислительной техники. При этом возникает свой вид неопределённости результата, который может быть количественно оценен.

Всё вышесказанное имеет непосредственное отношение к безопасности. Управление техногенной безопасностью осуществляется на основании сравнения фактических значений ключевого параметра с нормативным, принятия решения о соответствии/несоответствии и выработке наиболее оптимального набора мер для исправления ситуации. В данном процессе неопределённость присутствует неоднократно:

·           во-первых, при обосновании величины норматива. Дело в том, что обоснование нормативных значений осуществляется на основании заявленного принципа и модели ситуации, процесса. Как мы видели ранее, это с неизбежностью связано с наличием неопределённости;

·           во-вторых, величину фактического значения параметра, как правило, получают в результате измерений, т.е. инструментальной оценки. Ну а результат любых измерений всегда сопровождается неопределённостью.

Необходимость учёта неопределённости наиболее ясно осознана в области техногенной безопасности. Практически все руководства и международные стандарты по риск-анализу, например [4, 5, 6], содержат такое требование. Содержится оно и в отечественных руководящих документах и стандартах, например в рд 03-418-01 [7]. Однако это требование носит декларативный характер, практические рекомендации по количественной оценке неопределённости в нём отсутствуют.

Отсутствие учёта неопределённости параметров безопасности может создать опасную иллюзию соблюдения нормативных требований. При этом углублённый анализ покажет, что параметры задачи оценены с точностью одного, а то и двух порядков величины, поэтому на самом деле никаких определённых выводов о соответствии/несоответствии в данном случае нормативных требований делать нельзя.

С целью внедрения в практику управления техногенной безопасность  такого важнейшего аспекта риска, как неопределённость, необходимо следующее:

·           публикацию любых справочных данных, результатов количественных оценок риска, сопровождать оценкой их неопределённости;

·           при утверждении величины любых количественных параметров риска в качестве нормативных значений приводить сведения об их неопределённости;

·           управление безопасностью, основанное на сравнении фактических значений параметров с их нормативными значениями, выполнять с учётом анализа неопределённости;

·           выбор оптимального решения из альтернатив осуществлять с учётом неопределённости.

Список литературы

1.        US National Research Council. science and decisions. Advanced risk assessment. [электронный ресурс]. Washington, D.C.: National Academy Press, 2009.

2.        US National Research Council. Risk Assessment in the Federal Government: Managing the Process. [электронный ресурс]. National Academy Press, Washington, D.C., 1983.

3.        . U.S. Nuclear Regulatory Commission. Reactor Safety Study - An Assessment of Accident Risk in Commercial Nuclear Power Plants. WASH-1400 (Nureg-75/014). Main report [электронный ресурс]. Washington, D.C., 1975.

4.        CPR-12E Methods for determining and processing probabilities (Red book).: 2-nd ed. [электронный ресурс] –Hague, 1997.

5.        CPR-18E Guidelines for quantitative risk assessment (Purple book). 3-rd ed. [электронный ресурс] : – Hague: VROM, 2005.

6.        ISO/TS 16732:2005 Fire safety engineering – Guidance of fire risk assessment. [электронный ресурс].

7.        рд 03-418-01. Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов. [Текст]. – Введ. 2001–10–01. -М.: Государственное унитарное предприятие "Научно-технический центр по безопасности в промышленности Госгортехнадзора России", 2002. – 14 с.