Министерство Российской Федерации по делам гражданской обороны,

чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий

Санкт-Петербургский университет Государственной противопожарной

службы МЧС России

На правах рукописи

Мирясов Евгений Юрьевич

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПЕРКОЛЯЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ

ОБЪЕКТАХ

05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность) Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

Доктор технических наук, доцент Моторыгин Юрий Дмитриевич Санкт-Петербург

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

I.1. Классификация прогнозируемых чрезвычайных ситуаций техногенного характера и оценка рисков возникновения ЧС

I.2 Распределение прогнозируемых чрезвычайных ситуаций техногенного характера по видам и вероятности их возникновения

I.3. Анализ особенностей возникновения и развития крупных пожаров........ I.4. Исследование аварий, связанных с выбросом вредных веществ.............. I.5. Особенности чрезвычайных ситуаций, возникших при природных явлениях и бедствиях

Выводы по главе I

ГЛАВА II. ОБЩИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И

РАЗВИТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

II.1 Декомпозиция общей задачи оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций с использованием фактора ожидаемости................. II.2 Описание стадий развития ЧС логистической функцией

II.3. Анализ размерности покрывающих решеток

Выводы по II главе

III ПЕРКОЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ

СИТУАЦИЙ

III.1. Анализ возможности применения теории перколяции для исследования развития чрезвычайных ситуаций

III.2. Детерминированные перколяционные модели процессов развития чрезвычайных ситуаций.

III.3. Стохастические перколяционные модели процессов развития чрезвычайных ситуаций

III.4. Результативность модели подготовки управляющих решений по снижению риска возникновения и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах

Выводы по III главе

Основные результаты работы

Список использованных источников

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность диссертационного исследования. В настоящее время аварии на крупных промышленных объектах по своим негативным последствиям становятся сравнимы с природными катастрофами, а в ряде случаев они являются причинами их возникновения. Возникновение чрезвычайных ситуаций в промышленности часто обусловлено не природными причинами, а техногенными и человеческими факторами. К таким факторам относятся:

- интенсификация технологических параметров (повышение температуры, давления, содержания опасных веществ, энергонасыщенность отдельных узлов производства), связанная с ростом мощности единичных объектов производства;

- комплексная переработкой сырья, ведущая к концентрации на одной и той же площадке различных производств и соответственно риска возникновения повышенной опасностей различной природы;

- ускоренная модернизация технологией, обостряющая противоречия между ростом научно-технического прогресса и возможностями обучения персонала.

Примером высокой концентрации опасностей может служить нефтеперерабатывающая отрасль. При производительности предприятия нефтепереработки до 10 миллионов тонн нефти в год единовременно на площадке промышленного предприятия площадью от 0,5 до 2,5 км2 может содержаться от 300 до 600 тысяч тонн углеводородного топлива, энергетическая мощность которого эквивалентно приблизительно 3-5 мегатоннам тротила.

Существующему положению вещей по анализу и предотвращению чрезвычайных ситуаций не соответствует имеющаяся теоретическая база. В настоящее время отсутствует единая теория и модели, описывающие распространение чрезвычайных ситуаций, которые могли бы стать основой разработки эффективной технологии по ликвидации ЧС. Часто используемые детерминированные модели развития чрезвычайных ситуаций используют огромное число приближений, усреднений и допущений, а в итоге с помощью систем дифференциальных уравнений позволяют лишь приближенно рассчитать процесс распространения опасных производственных факторов.

Для анализа связей между развитием процессов распространения опасных факторов и физическими особенностями окружающей среды можно использовать стохастические модели. Например, можно рассматривать физические закономерности развития чрезвычайных ситуаций с использованием конечных цепей Маркова или перколяционных процессов, исследуя процесс распространения опасных факторов ЧС в определенной среде.

Перколяционная модель может быть использована применительно к системам которые можно описать произвольными сетями, конечными и бесконечными графами и т.п. С помощью такой модели можно разработать систему оперативного принятия решения по управлению силами и средствами при ликвидации чрезвычайных ситуаций. Для создания математической модели используется вся полученные технические, организационные и технологические данные об объекте. Это позволяет смоделировать развитие опасных факторов в случае возникновения возможных чрезвычайных ситуаций.

В настоящее время существуют только методики расчета предварительных рисков возникновения ЧС, основанные на статистических данных и детерминировананные модели нарастания опасных факторов. Поэтому разработка критериев и моделей описания поведения сложных природноантропогенных систем до возникновения чрезвычайных ситуаций, при их развитии и при их ликвидации, оптимизация принятия решений по повышению безопасного функционирования промышленных объектов в районах с высоким риском возникновения чрезвычайных ситуаций определяет актуальность диссертационной работы.

Решаемая в исследовании научная задача - разработка перколяционных моделей описания развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности управляющих решений по снижению техногенных опасностей на промышленных объектах с помощью перколяционных моделей обработки информации.

Объект исследования. Закономерности процессов возникновения и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах.

Предмет исследования. Перколяционные модели описания развития чрезвычайных ситуаций для оценки потенциальных опасностей на промышленных объектах.

Частные задачи исследования.

1. Выбор методологических подходов к оценке риска возникновения чрезвычайных ситуаций в зависимости от фактора ожидаемости.

2. Обоснование функциональной зависимости, описывающей стадии развития чрезвычайных ситуаций.

3. Разработать перколяционные модели описания развития чрезвычайных ситуаций для оценки потенциальной опасности на промышленных объектах.

4. Разработать информационную модель принятия решений по уменьшению техногенных опасностей на промышленных объектах с использованием теории перколяции.

Методы исследования.

В диссертационной работе использовались следующие методы: стохастический анализ, математическое моделирование, теория перколяции, системный анализ.

Научная новизна.

Впервые использован фактор ожидаемости для декомпозиции задачи оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций.

Для описания стадий развития чрезвычайных ситуаций предложена логистическая функция.

Впервые использованы перколяционные модели развития чрезвычайных ситуаций для оценки потенциальной опасности на промышленных объектах.

Разработана модель подготовки управляющих решений по уменьшению риска возникновения и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных предприятиях с использованием теории перколяции.

Практическая значимость.

Применение перколяционной модели описания развития чрезвычайных ситуаций способствует принятию эффективных решений при возникновении, развитии и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на промышленных предприятиях.

Разработанная модель принятия решений по уменьшению риска чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах может быть использована при проведении мониторинга за количественными и качественными показателями безопасного состояния инженерных и технологических процессов.

Результаты исследований используются в практической деятельности экологических лабораторий.

Основные положения диссертации внедрены в учебный процесс Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России при проведении занятий по дисциплине «Прогнозирование опасных факторов пожара».

Достоверность и обоснованность основных положений диссертационного исследования подтверждаются применением современных методов системного анализа, математического моделирования, обработкой результатов экспериментальных исследований с использованием компьютерной техники и современного пакета прикладных программ.

На защиту выносятся основные научные результаты:

Декомпозиция задачи оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций на основе фактора ожидаемости.

Логистическая функция описания стадий развития чрезвычайных ситуаций.

Перколяционные модели развития ЧС для оценки потенциальной опасности промышленных объектов.

Модель принятия решений по уменьшению риска возникновения и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах с использованием теории перколяции.

Апробация исследований. Основные научные результаты исследования докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры криминалистики и инженерно-технических экспертиз Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России, на научно-практических конференциях. В их числе:

научно-практическая конференция «Совершенствование работы в области обеспечения пожарной безопасности людей на водных объектах» (Вытегра, Вологодская область, УСЦ «Вытегра» МЧС России); VI Всеросийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы обеспечения безопасности в Российской Федерации» (Екатеренбург, Уральский институт ГПС МЧС России); Первый международный научно-практический семинар «Системы комплексной безопасности и физической защиты» (СанктПетербургский государственный политехнический университет); Международная научно-практическая конференция «Использование криминалистической и специальной техники в противодействии преступности» (СанктПетербургский университет МВД РФ).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 научных работ из них 4 статьи в журналах, рекомендованном ВАК Министерства образования и науки РФ. Объем публикаций – 2,04 п.л.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы из 132 наименований.

Работа содержит 126 страниц текста, в том числе 7 таблиц и 25 рисунков.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И РАЗВИТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ В ПРОМЫШЛЕННОЙ СФЕРЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

I.1. Классификация прогнозируемых чрезвычайных ситуаций техногенного характера и оценка рисков возникновения ЧС Промышленные предприятия, занимающиеся добычей сырья, материалов, топлива, производством энергии или продуктов переработки имеют, как правило, сложную инфраструктуру, занимают большие площади, воздействуют на все элементы окружающей среды, обмениваясь с ней энергией и веществом, то есть обладают всеми признаками сложных систем, включающих как природные, так и антропогенные, а также природноантропогенные объекты. В соответствие с этим, они рассматриваются в настоящей работе, как природно-антропогенные системы.

В соответствие с федеральным законом Российской Федерации [1] чрезвычайная ситуация (ЧС) - это обстановка на определенной территории, сложившаяся в результате аварии, опасного природного явления, катастрофы, стихийного или иного бедствия, которые могут повлечь или повлекли за собой человеческие жертвы, ущерб здоровью людей или окружающей среде, значительные материальные потери и нарушение условий жизнедеятельности людей.

ЧС по генезису (происхождению) в России классифицируются на природные, техногенные, военные и биолого-социальные. В основу данной классификации положены источники, вызывающие соответствующие ЧС.

Источниками природных ЧС являются опасные природные явления, техногенных — аварии и опасные техногенные происшествия, военных — современные средства поражения (ССП), а биолого-социальных — особо опасные или широко распространенные инфекционные болезни людей, сельскохозяйственных животных и растений. Все эти чрезвычайные ситуации можно подразделить на конфликтные (военные столкновения, экономические кризисы, социальные взрывы, национальные и религиозные конфликты, уголовную преступность, террористические акты и др.) и бесконфликтные (техногенные, экологические и природные явления, вызывающие ЧС) (рисунок 1) [1, 2, 3]. Указанное разделение ЧС имеет достаточно условный характер. Иногда ЧС делят на внезапно возникшие, быстро, умеренно и медленно распространяющиеся.

Рисунок 1 – Классификация чрезвычайных ситуаций В соответствии с постановлением Правительства РФ [4] чрезвычайные ситуации природного и техногенного характера подразделяются на чрезвычайные ситуации локального, муниципального, межмуниципального, регионального, федерального характера (таблица 1).

Таблица 1 - Классификация чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в Российской Федерации ЧС техногенного характера возникают в результате производственных аварий и катастроф на объектах промышленности, транспорта, магистральных трубопроводов; в результате пожаров и взрывов; загрязнения окружающей среды химическими, биологическими (бактериологическими) и радиоактивными веществами.

Опасное техногенное происшествие обычно связано с критическим нарушением работы технической системы, создающее на объекте, определенной территории или акватории угрозу жизни и здоровью людей и приводящее к разрушению зданий, сооружений, оборудования и транспортного процесса, а также к нанесению ущерба окружающей природной среде [5, 6].

Пожары и взрывы также часто могут быть и последствиями аварий.

Кроме этого в результате аварий возникают обрушения зданий, вывод из строя энергосетей и энергоисточников, систем коммунального жизнеобеспечения, негативное психологическое состояние населения. Аварии могут вызвать загазованность атмосферы, разлив нефтепродуктов и других опасных загрязнителей. Причинами аварий часто становится человеческий фактор – нарушения, допущенные при проектировании, строительстве и эксплуатации объектов, а также стихийные бедствия.

Природные чрезвычайные ситуации могут быть вызваны гидрометеорологическими опасными явлениями, связанными с сильными ветрами, наводнениями, аномальными температурами, природными пожарами, осадками, туманами и др. Другим источником возникновения природных ЧС могут быть геологические процессы – гидрогеологические и геоморфологические (лавины, сели, карст и др.) и эндогенные (землетрясения, извержения вулканов и др.).

В результате техногенных и природных чрезвычайных ситуаций могут возникнуть негативные изменения в окружающей среде, которые при определенном уровне относятся к чрезвычайным ситуациям экологического характера. Эти изменения могут касаться земель, недр, почв, поверхностных и подземных вод, лесов и иной растительности, животных и других организмов и их генетического фонда, атмосферного воздуха, озонового слоя атмосферы и околоземного космического пространства [7, 8, 9, 10].

Возникновение и проявление чрезвычайных ситуаций имеет, как правило, комплексный характер. Порой трудно бывает отнести ту или иную ЧС к определенной классификационной группе. Например, инфекционные болезни и эпидемии могут быть вызваны применением бактериологического оружия при военных конфликтах. Ландшафтные пожары, относимые по природе происхождения к природным ЧС, чаще всего вызваны неосторожностью людей. Часто одна разновидность ЧС может быть как причиной, так и следствием другой ЧС. Таким образом, приводимые классификации (за исключением классификации ЧС по степени их негативного проявления) не имеют в своей основе четких классификационных критериев и относятся скорее к систематизациям.

Природную среду (природу) закон определяет как совокупность компонентов природной среды, природных и природно-антропогенных объектов. При этом природный объект – это естественная экологическая система, природный ландшафт и составляющие их элементы, сохранившие свои природные свойства; природно-антропогенный объект – это природный объект, измененный в результате хозяйственной и иной деятельности, и (или) объект, созданный человеком, обладающий свойствами природного объекта и имеющий рекреационное и защитное значение [11, 12].

Окружающая среда является более широким понятием и охватывает совокупность компонентов природной среды, природных и природноантропогенных объектов, а также антропогенных объектов, представляющих собой объекты, созданные человеком для обеспечения его социальных потребностей и не обладающие свойствами природных объектов. Окружающая среда включает в себя природную среду, а также элементы культурной или социально-экономической среды, совместно и непосредственно оказывающих влияние на людей и их хозяйство [13, 14]. Таким образом, окружающая среда в настоящее время понимается не только как биосферное, но и ноносферное явление.

В соответствие с высказанными положениями, на предприятиях нефтегазового комплекса можно индивидуализировать различные по своим масштабам природные объекты. Например, земельные участки размещения конкретных предприятий (комплекс буровой скважины, территорию участка нефтепровода), представляющие собой сравнительно небольшие системы, включающие в себя, тем не менее, несколько различных биокосных тел, таких как почвенные отложения, подземные и грунтовые воды, части акваторий рек и иных водоемов, растительный и животный мир.

В качестве более крупной структурной единицы можно выделить территорию нефтегазоносной провинции или крупного нефтеперерабатывающего комбината. Установлено [14, 15, 16], что негативное влияние таких комплексов распространяется на огромную территорию, включая внутренние участки на которых не располагаются конкретные объекты, а также захватывает широкие ареалы вокруг них.

В совокупности они могут иметь своеобразный природный ландшафт или составлять условно выделенную, а в некоторых случаях, естественно определяемую экосистему.

I.2 Распределение прогнозируемых чрезвычайных ситуаций техногенного характера по видам и вероятности их возникновения Основными источниками техногенных чрезвычайных ситуаций являются опасные техногенные аварии в промышленности, строительстве, сельском хозяйстве, на транспорте и при других видах деятельности Опасное техногенное происшествие обычно связано с критическим нарушением работы технической системы, создающее на объекте, определенной территории или акватории угрозу жизни и здоровью людей и приводящее к разрушению зданий, сооружений, оборудования и транспортного процесса, а также к нанесению ущерба окружающей природной среде.

В настоящей работе предлагается природные и техногенные ЧС систематизировать по фактору ожидаемости, то есть определенно устанавливаемой вероятности их проявления. На этой основе можно выделить несколько групп ЧС (рисунок 2):

- ЧС, связанные с постоянно действующими факторами, подлежащими прогнозированию на основе данных мониторинга;

- ЧС, связанные с периодически повторяющимися факторами, подлежащими статистическому анализу и экспертным оценкам;

- ЧС, возникающие редко, и не имеющие на сегодняшний день оснований для полномасштабного мониторинга и для статистического анализа;

анализируются экспертными оценками.

Рисунок 2 – Систематизация чрезвычайных ситуаций по фактору ожидаемости.

Такая систематизация ЧС позволяет соотнести выделенные группы с имеющимися основными методологическими подходами оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций.

Риск (R) - количественная характеристика опасности, определяемая частотой реализации опасностей. Количественно он выражается формулой:

где n - число случаев проявления опасностей;

N - возможное число случаев проявления опасностей.

Риск обычно определяют на конкретный период времени. Различают риск индивидуальный и коллективный. Индивидуальный риск характеризует опасность для отдельного человека. Коллективный риск (групповой, социальный)- это риск проявления опасности того или иного вида для коллектива, группы людей, для определенной социальной или профессиональной группы людей. Приемлемый (допустимый) риск - это такая минимальная величина риска, которая достижима по техническим, экономическим и технологическим возможностям. Можно сказать, что приемлемый риск представляет собой некий компромисс между уровнем безопасности и возможностями его достижения. Повышение безопасности технических систем и снижение тем самым величины приемлемого риска экономическим методами ограничены. Большие финансовые средства, затрачиваемые на повышение безопасности технических систем, уменьшают количество средств, выделяемые на приобретение средств индивидуальной защиты, медицинское обслуживание, заработную плату и т.д. В этом случае социальной сфере производства может быть нанесен значительный ущерб. Величина приемлемого риска определяется в результате учета всех сфер технической, технологической, социальной, и рассчитывается как результат оптимизации затрат на инвестиции в эти области. Величина приемлемого риска различна для отраслей производства, профессий, вида негативных факторов, которым он определяется.

В Постановлении Правительства РФ от 31 августа 1999 г. N 975 "Об утверждении правил отнесения отраслей (подотраслей) экономики к классу профессионального риска (в ред. Постановления Правительства РФ от 27.05.2000 N 415) установлены 14 классов профессионального риска.

Наиболее опасными являются сланцевая промышленность, строительство шахт и добыча угля подземным способом. Здесь величина приемлемого риска гораздо выше, чем для других отраслей и профессий, где количество опасностей меньше и уровень вредных факторов ниже. Сейчас принято считать, что в условиях техногенных опасностей (технический риск) индивидуальный риск считается приемлемым, если его величина не превышает 10-6. Эта величина используется для оценки пожарной и радиационной безопасности. В нашей стране средняя величина реального риска на производстве составляет 10-4, что значительно ниже величины приемлемого риска.

Это говорит о том, что необходимо повышать безопасность на производстве. Различают также мотивированный (обоснованный) и немотивированный (необоснованный) риск. В случае производственных аварий, пожаров для спасения людей и материальных ценностей человеку приходится идти на риск, превышающий приемлемый. Это риск обоснованный, или мотивированный. В ряде случаев, например, при радиационной аварии, установлены величины мотивированного риска, превышающие приемлемый риск.

Классификация основных факторов риска представлена на рисунке 3.

Рисунок 3 - Классификация основных факторов риска.

Методы определения величины (степени риска) включают следующие методы:

- статистические методы оценки, основанные на математической статистики (дисперсии, стандартном отклонении, коэффициенте вариаций).

Такие методы требуют большой объем исходных данных, наблюдений;

- методы экспертных оценок, базирующиеся на использовании знаний экспертов в процессе анализа ситуации и учета влияния качественных факторов;

- методы аналогии, основанные на анализе аналогичных ситуаций, условий их развития и ликвидации. Данные методы используются тогда, когда имеет база данных для анализа и другие методы неприемлемы или менее достоверны;

- комбинированные методы, включающие в себя применение сразу нескольких методов.

Аналогичный подход следует применять для оценки вероятности проявления редко возникающих ЧС, по которым на сегодняшний день отсутствуют удовлетворительные статистические данные, а также не имеется оснований для полномасштабного мониторинга. Они могут быть проанализированы только с использованием экспертных оценок и построенных на их основе стохастических моделях. для принятия обоснованных решений необходимо опираться на опыт, знания и интуицию специалистов. После второй мировой войны в рамках кибернетики, теории управления, менеджмента и исследования операций стала развиваться самостоятельная дисциплина - теория и практика экспертных оценок.

Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами - экспертами и обработки мнений экспертов. При этом, мнения обычно выражаются частично в количественной, частично в качественной форме. Экспертные исследования я проводят с целью подготовки информации для принятия решений. Для проведения работы по методу экспертных оценок создают рабочую группу, которая и организует по поручению человека, принимающего решение, деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию.

Существует множество методов получения экспертных оценок. Так в одних методах с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других методах экспертов собирают вместе для подготовки материалов, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В одних методах число экспертов фиксировано, чтобы статистические методы проверки согласованности мнений и затем их усреднения позволяли принимать обоснованные решения. В других - число экспертов растет в процессе проведения экспертизы. Не меньше существует и методов обработки ответов экспертов, в том числе весьма насыщенных математикой и компьютеризированных.

Один из наиболее известных методов экспертных оценок - это метод "Дельфи". Название дано по ассоциации с Дельфийским храмом, куда согласно древнему обычаю было принято обращаться для получения поддержки при принятии решений. Он был расположен у выхода ядовитых вулканических газов. Жрицы храма, надышавшись отравы, начинали пророчествовать, произнося непонятные слова. Специальные "переводчики" жрецы храма толковали эти слова и отмечали на вопросы пришедших со своими проблемами паломников.

I.3. Анализ особенностей возникновения и развития крупных пожаров Пожарная обстановка, ее динамика зависят от следующих факторов:

-- пожаровзрывоопасных свойств используемых на объекте веществ и материалов;

-- импульса воспламенения материалов;

-- огнестойкости зданий, конструкций и их элементов;

-- пожарной опасности производств;

-- плотности городской (заводской) застройки;

-- метеоусловий, в частности, от силы и направления ветра.

Одним из критериев гибели большого количества людей является сосредоточение производственных агрегатов на малых производственных площадях (таблица 2).

Таблица 2. Наиболее крупные пожары, вызванные сосредоточение производственных агрегатов на малых производственных площадях [17, 18].

К очевидным и обязательным признакам системности [19, 20] относятся структурирование системы, взаимосвязь составляющих ее частей, подчиненность организации всей системы определенной цели. Осознанное воздействие человека на окружающую среду преследует определенную цель, в частности повышение пожарной безопасности промышленных объектов. Причем все составные части системы должны выполняться не в произвольном порядке, а в определенной их последовательности.

Системный подход [21, 22] к исследованию характера процессов описывающих возникновения и развития пожара предполагает то, что исследование проводится с разных сторон, комплексно, в отличие от ранее принятого разделения исследований на физические, химические и так далее. При помощи много аспектных исследований, можно получить более правильное представление о реальных процессах горения и выявить их новые свойства.

Возникновения и развития пожара можно отнести к сложным системам [23-26], так как пожар представляет собой большое количество элементов и процессов, особым образом связанных друг с другом. При разработке моделей сложных систем возникают проблемы, относящиеся не только к природным свойствам их составляющих элементов и подсистем, но и к закономерностям функционирования системы в целом. Системный подход к исследованию пожаров заключается в том, что разрабатываемая модель рассматриваться с позиции более высокого уровня. Необходимо выяснить все множество факторов, под влиянием которых находится система, а также все множество факторов, на которых влияет сама система. Параллельно с этим необходимо сформулировать се множество целей, стоящих перед разрабатываемой моделью. Для каждой цели необходимо разработать критерии эффективности, которые являются численной мерой степени достижения цели. Необходимо скрыть весь комплекс вопросов, которые необходимо решить, для того, чтобы разрабатываемая модель наилучшим образом соответствовала поставленным целям критериям эффективности.

За основу принятия решений приняты результаты математического моделирования развития пожара описания процесса горения [26]. Для принятия решения могут быть учтены и экспертные, и нормативные требования пожарной безопасности. Данные обстоятельства требуют более подробного анализа используемых модельных описаний.

По месту возникновения и прохождения пожара модели условно могут быть разделены на: модели пожаров в замкнутых пространствах (помещении) и модели пожаров на открытых территориях. Пожары в помещение отличаются небольшим масштабом, трудностью учета пожарной нагрузки (в том смысле, что мы не можем достоверно знать, какая пожарная нагрузка окажется в изучаемом помещении в момент пожара), трудностью прогнозирования потоков воздуха (из-за воздушных потоков через разбитые окна и. т.п.) и другими особенностями. Пожары на открытых территориях особенно в сельских населенных пунктах (садоводствах, дачных участков), отличаются большими масштабами, необходимостью учета погодных условий (включая фактор осадков, который противодействует распространению пожара), необходимостью учета рельефа местности, удаленность пожарных частей, наличием и расположенностью водоисточников и т.д.[27-33]. По данным Департамента надзорной деятельности МЧС России за первое полугодие 2012 года оперативная обстановка с пожарами в сельской местности Российской Федерации характеризовалась следующими основными показателями (рисунок 3).

Прямой материальный ущерб причинен в размере 695,9 млн. рублей.

На сельскую местность пришлось 39,5% от общего количества пожаров, 42,3% материального ущерба, 50,8% от общего числа погибших при пожарах людей и 28,3% травмированных.

Рисунок 3 – Количество пожаров и их последствий в сельской местности - зарегистрировано 11192 пожара;

- погибло 1516 человек, в том числе 73 ребенка;

- получили травмы 714 человек.

Наибольшее количество пожаров зарегистрировано в жилом секторе.

Их доля от общего числа пожаров по России составила 74,8% (рисунок 4).

Гибель людей при пожарах в жилом секторе, от общего количества по стране, составила 93,1%, людей, получившие травмы, -78,9%.

автомобильный транспорт - 310-4 падения - 910- станочное оборудование - 110-6 водный транспорт - 910- Рисунок 4 – Распределение количества пожаров по основным объектам Деление по месту возникновения, также как и деление с использованием других качеств, является условным. Например, пожары в больших помещениях (атриумы, холлы, крытые стадионы и.т.д.). Занимают некоторое промежуточное положение между указанными двумя классами пожаров [34].

I.4. Исследование аварий, связанных с выбросом вредных веществ На ряде предприятий для технологических целей применяют вредные, в том числе сильнодействующие ядовитые вещества (СДЯВ). Например, для обеззараживания воды на водопроводных станциях широко используют хлор, на многих холодильных установках в качестве рабочего агента используется аммиак. Хлор и аммиак используют на многих предприятиях текстильной, химической, пищевой промышленности. В различных производствах широко применяются щелочи, кислоты и другие агрессивные и сильнодействующие вещества. При аварийной разгерметизации емкостей, трубопроводов, оборудования, связанных с хранением, транспортировкой и применением СДЯВ и иных вредных веществ, в воздухе рабочей зоны и в окружающей среде могут образовываться зоны с концентрациями токсичных веществ, превышающими предельно допустимые концентрации. Размеры зон заражения и время существования опасных концентраций зависят от способа хранения, количества поступившего в атмосферу вещества, его химико-физических свойств, внешних геолого-климатических условий.

В зависимости от термодинамического состояния жидкости, находящейся при хранении в емкости, возможны три варианта протекания процесса при разгерметизации емкости:

-- при больших перегревах жидкость может полностью переходить во взвешенное мелкодисперсное и парообразное состояние с образованием токсичных, вредных и пожаровзрывоопасных смесей;

-- при низких энергетических параметрах жидкости происходит спокойный ее пролив на твердую поверхность, а испарение осущест-вляется путем теплоотдачи от твердой поверхности;

-- промежуточный режим, когда в начальный момент происходит резкое вскипание жидкости с образованием мелкодисперсной фракции, а затем наступает режим свободного испарения с относительно низкими скоростями.

Для определения размеров зон воздействия необходимо вначале спрогнозировать, какое количество жидкости или газа поступит в окружающую среду при том или ином виде аварии. На втором этапе расчета необходимо с учетом рельефа местности, климатических условий, планировки площадки рассчитать процессы растекания и испарения жидкости, а также рассеивание паров пролитой жидкости. Результатом такого расчета должны быть нанесенные на ситуационный план поля концентраций паров поступившего в атмосферу вещества. На плане местности отмечают также динамику процесса рассеивания паров, прогнозируют изменение концентрации в различных точках местности по времени. При проливах СДЯВ внешние границы зоны заражения определяют по ингаляционной токсодозе. При определении глубины зоны заражения по средней пороговой токсодозе можно использовать методику РД 52.04.253--90.

Ориентировочные значения глубины (км) распространения некоторых СДЯВ в условиях городской застройки при инверсии и скорости ветра 1 м/с Ширина зоны химического заражения приближенно может быть определена по степени вертикальной устойчивости атмосферы и по колебаниям направления ветра:

- при инверсии принимается 0,03 глубины зоны;

- при изотермии принимается 0,15 глубины зоны;

- при конверсии принимается 0,8 глубины зоны;

- при устойчивом ветре (колебания не более шести градусов) - 0, глубины зоны;

- при неустойчивом ветре - 0,8 глубины зоны.

При этом к ширине добавляются линейные размеры места разлива СДЯВ.

Ряд веществ в промышленных условиях хранится и используется при низких температурах (криогенных температурах) в жидком состоянии.

Наиболее часто встречаются: жидкий кислород и азот, жидкий водород, гелий и т. д. Эти вещества в общепринятом понимании нельзя назвать ядовитыми или токсичными, но поступление их в атмосферу в большом количестве может вызвать вытеснение из нее кислорода, что также создаст определенных размеров опасную зону. Кроме того некоторые из этих веществ являются окислителями или пожаровзрывоопасными веществами, низкие температуры этих веществ могут привести к дополнительным опасным факторам, таким как потенцильная опасность ожогов поверхности тела и внутренних органов у людей, а также к потере несущей способности силовых элементов зданий, машин и механизмов за счет хладломкости.

Основной особенностью хранения и использования криопродуктов является необходимость осуществления постоянного дренажа паров этих продуктов в окружающую среду. При дренаже криопродуктов в окрестностях места выброса образуются опасные низкотемпературные и концентрационные зоны, линейные размеры которых зависят от вида продукта, скорости истечения, температуры, метеорологических условий, способа сброса, типа сбросного устройства.

Используемые в настоящее время в промышленности криопродукты можно подразделить на три типа: нейтральные криопродукты (азот, гелий), криопродукты-окислители (кислород), горючие криопродукты (водород, метан). При сбросе в атмосферу каждого из трех типов криопродуктов в зоне выброса создаются свои специфические Математические модели, описывающие поведение, какого либо явления используются достаточно давно. В частности иногда возможно получить модель, основанную на физических законах, которая позволяет определить (детерминировать) значение в любой момент времени. В детерминированных моделях все факторы, оказывающие влияние на развитие ситуации принятия решения, однозначно определены и их значения известны в момент принятия решения. Часто моделируемый объект сложен и расшифровка его механизма может оказаться очень трудоемкой и длинной во времени. Детерминированные модели можно получить при помощи экспериментальных данных, участвующих в процессе.

I.5. Особенности чрезвычайных ситуаций, возникших при природных явлениях и бедствиях Источником природной ЧС является опасное природное явление или процесс, причиной возникновения которого может быть: землетрясение, вулканическое извержение, оползень, обвал, сель, карст, просадка в лесовых грунтах, эрозия, переработка берегов, цунами, лавина, наводнение, подтопление, затор, штормовой нагон воды, сильный ветер, смерч, пыльная буря, суховей, сильные осадки, засуха, заморозки, туман, гроза, природный пожар (ГОСТ Р 22.0.06----95). Рассмотрим некоторые из них, наиболее часто встречающиеся в пределах нашей страны.

Землетрясения - одни из самых опасных и разрушительных стихийных бедствий. Памятное катастрофическое землетрясение 7 декабря 1988 г.

в Армении привело к разрушению трех городов, 58 поселков и крупным человеческим жертвам. Только в спасательных работах участвовало свыше тыс. человек.

При землетрясениях в окружающем пространстве наблюдается сейсмический удар, происходит деформация горных пород, возможно извержение вулканов, нагон воды (цунами), смещение горных пород, снежных масс, ледников и т. д. Силу землетрясения на поверхности земли принято характеризовать балльностью, а воздействие землетрясения на объект его интенсивностью. Ниже приведена 12 балльная шкала интенсивности землетрясений Института физики Земли АН СССР (ИФЗ).

Сила землетрясения от 1 до 4 баллов не вызывает повреждений зданий и сооружений, а также остаточных явлений в фунтах и изменения режима фунтовых и наземных вод. Землетрясение силой в 1 балл вызывает незаметные сотрясения почвы, колебания которой регистрируются только приборами. Землетрясения силой 2 балла отмечаются некоторыми, очень чуткими лицами, находящимися в полном покое. При землетрясении 3 балла внимательными наблюдателями замечается очень легкое покачивание висячих предметов. При землетрясении 4 балла наблюдается легкое раскачивание висячих предметов и неподвижных автомашин; слабый звон плотно поставленной неустойчивой посуды. Землетрясение в 4 балла распознается большинством людей, находящихся внутри здания.

Землетрясение силой 5 баллов вызывает легкий скрип полов и перегородок; дребезжание стекол, осыпание побелки, движение незакрытых дверей и окон, на поверхности непроточных водоемов образуются небольшие волны. Заметно качаются висячие предметы, наблюдается выплескивание воды из наполненных сосудов, возможна остановка маятниковых часов.

Землетрясения силой 6 баллов вызывают легкие повреждения многих зданий, в одноэтажных кирпичных, каменных и саманных домах наблюдаются значительные повреждения. В сырых грунтах образуются трещины шириной до 1 см, отмечается небольшое изменение дебита источников и уровня воды в колодцах. В помещениях качаются висячие предметы, иногда падают книги, посуда, легкая мебель сдвигается, передвижение людей неустойчиво.

Землетрясения силой 7 баллов вызывает значительные повреждения зданий, в некоторых случаях их разрушения. На дорогах появляются трещины, наблюдается нарушение стыков трубопроводов, повреждение каменных оград. В сухих грунтах образуются тонкие трещины, возможны оползни и обвалы. Изменяется дебит источников и уровней грунтовых вод.

Возникают новые и пропадают старые источники воды. В помещениях сильно качаются висячие предметы, легкая мебель сдвигается, падают книги, посуда и вазы. Передвижение людей без дополнительной опоры затруднено. Все люди покидают помещение.

Землетрясения силой 8 баллов вызывают значительные повреждения большинства зданий. В некоторых полные разрушения. Образуется большое количество трещин на склонах гор и в сырых фунтах; наблюдаются осыпи, оползни и горные обвалы. Вода в водоемах мутная; меняется дебит источников и уровней воды в колодцах. В помещениях сдвигается и частично опрокидывается мебель, легкие предметы подскакивают и опрокидываются. Люди с трудом удерживаются на ногах. Все выбегают из помещений.

Землетрясения силой 9 баллов вызывают искривление железнодорожных путей, повреждение насыпей дорог, разрушение дымовых труб, башен.

Большинство зданий обрушивается. В грунтах образуются трещины до см; наблюдаются горные обвалы, оползни, небольшие грязевые извержения, в водоемах большое волнение. В помещениях опрокидывается и ломается мебель. Наблюдается большое беспокойство животных.

Землетрясения силой 10 баллов вызывают обрушение многих зданий, дамбы и насыпи получают значительные повреждения, на дорожном полотне трещины и деформации, обрушение труб, башен, памятников, оград.

Возникают трещины в грунтах до 1 м. Наблюдаются обвалы скал и морских берегов/Наблюдается возникновение новых озер, прибоя и выплескивания воды в водоемах и реках. В помещениях многочисленные повреждения предметов домашнего обихода. Животные мечутся и воют.

Землетрясения силой в 11 баллов вызывают общее разрушение зданий, разрушение насыпей на больших протяжениях. Трубопроводы приходят в полную негодность. На больших протяжениях железнодорожные пути приходят в полную непригодность. На поверхности земли наблюдаются многочисленные трещины и вертикальные перемещения пластов. Большие обвалы, оползни. Сильно меняется режим водоисточников и водоемов и уровень грунтовых вод. В помещениях наблюдается гибель значительной части населения, животных и имущества под обломками зданий.

Землетрясения силой 12 баллов вызывает общее разрушение зданий и сооружений. Значительная часть населения гибнет от оползней. В грунте наблюдаются вертикальные и горизонтальные разрывы и сдвиги. Образуются озера, водопады, изменяются русла рек. Растительность и животные погибают от обвалов и осыпей в горных районах.

Вулканические извержения представляют собой достаточное опасное геологическое явление. Процессы, происходящие в земной толще и вызывающие извержения, еще не до конца изучены. Принято считать, что верхняя часть мантии находится в состоянии, близком к расплавленному, поэтому даже незначительное понижение давления (например при раздвижении тектонических плит) приводит к полному ее расплавлению. Расплавленная порода (магма), будучи более легкой, чем окружающие породы, медленно поднимается к поверхности земли. Чаще сего это происходит по разломам земной коры. Второй причиной, вызывающей извержения, является наличие локальных радиоактивных источников. Немногочисленные материковые вулканы, расположенные вдали от границ литосферных плит, вызваны как раз такими локальными источниками радиоактивной теплоты или горячими точками в мантии.

Последствия последнего землетрясения в Японии наглядно показали реализацию этой возможности. Действительно, 11 марта 2011 года началось 9-бальное землетрясение у острова Хонсю на глубине 24 км. Из-за подземных толчков автоматически останавливаются 1, 2, 3 энергоблоки АЭС Фукусима 1. Толчки спровоцировали дополнительное отключение АЭС от японской энергетической системы. Для охлаждения АЭС задействовали резервные дизель-генераторы. Менее чем через час по АЭС ударила первая волна цунами, которая повредила аварийный конденсатор, предназначенный для охлаждения пара. Через 15 минут вторая, 14-метровая волна цунами затопила сооружения Фукусимы и вывела из строя резервные дизельгенераторы (кроме одного подземного), что через несколько часов привело к частичному расплаву топлива и мощному взрыву паровоздушноводородной смеси, разрушившему бетонную оболочку реактора. Авария отнесена к 6 - 7 уровню по международной шкале, но до уровня чернобыльской аварии не дошло, так как сами ядерные реакторы не были разрушены и диспергированное топливо по счастливой случайности не попало в окружающую среду. Таково содержание эффекта домино для рассматриваемого случая [34, 35].

При извержениях чаще всего наблюдается: деформация и сотрясения земной поверхности; выброс, выпадение продуктов извержения; движение лавы, грязевых, каменных потоков; гравитационное смещение горных пород. В атмосферу вырывается большое количество паров и газов, приводящее к химическому загрязнению атмосферы. Раскаленная лава приводит к тепловому загрязнению окружающей среды, с потенциальной опасностью образования крупномасштабных пожаров. Нередко в кратерах в период покоя образуются озера, тогда в период извержения водогрязевые потоки представляют основную опасность, даже большую, чем потоки лавы (из-за больших скоростей перемещения по склонам).

Чаще всего извержения вулканов начинаются выбросом из кратера столба черного дыма или пепла высотой до 5 км, который быстро расплывается в воздухе в виде огромной тучи; на склонах и на кратере появляются трещины, через которые выделяются удушливые газы или горячая вода.

Вслед за этим обычно начинается ливневый грозовой дождь. Одновременно из кратера выбрасываются крупные и мелкие раскаленные обломки горных пород, из туч выпадает пепел, который покрывает склоны вулкана и окрестности. Затем начинается извержение лавы из жерла вулкана.

Сели (от араб, «сайль»--бурный горный поток) --это внезапно возникающий в руслах горных рек временный поток, характеризующийся резким подъемом уровня воды и высоким содержанием продуктов разрушения горных пород.

Возникновение грязевого потока в основном способствуют три условия: интенсивный ливень или очень дружное снеготаяние; значительная крутизна склонов речных долин и балок, т. е. большие уклоны водных потоков; наличие на склонах больших масс легко смываемого рыхлого мелкообломочного грунта.

Грязекаменные сели движутся вдоль склонов дискретно из-за постоянно образующихся заторов. Скорость селей может достигать 10 м/с.

Оползень - скользящее смещение горных пород вниз по склону под влиянием силы тяжести. Оползни возникают на каком-нибудь участке склона или откоса вследствие нарушения равновесия пород, вызванного:

увеличением крутизны склона в результате подмыва водой; ослаблением прочности пород при выветривании или переувлажнении осадками и подземными водами; воздействием сейсмических толчков, хозяйственной деятельностью, проводимой без учета геологических условий местности.

Селевые потоки и оползни способны вызвать крупные завалы и * обрушения автомобильных и железных дорог, разрушение зданий и сооружений, населенных пунктов, затопление территорий, поражение и гибель людей. Оползни обычно возникают неожиданно и приносят большие бедствия, накрывая населенные пункты или их части плотным, высоким слоем обломочных пород, глиной и песком, что крайне затрудняет проведение спасательных работ.

Наводнения - затопление значительных территорий, возникающее в результате разлива рек во время половодья и паводков, ливневых дождей, ледяных заторов рек, обильного таянья снегов и других природных причин.

При наводнении происходят разрушение зданий, сооружений, размыв участков дорог, повреждение гидротехнических и дорожных сооружений.

Грозовые разряды. На земном шаре ежегодно бывает более шестнадцати миллионов гроз, причем ежесекундно в атмосфере происходит около ста грозовых разрядов. Атмосферные электрические разряды могут происходить как между отдельными облаками, так и между грозовым облаком и поверхностью земли. Протяженность грозовых каналов может достигать нескольких километров, а сила тока в них достигает сотен тысяч ампер. Такие грозовые каналы представляют значительную опасность для промышленных, гражданских и военных объектов. Они могут явиться причиной как пожаров, так и механических повреждений оборудования, нарушений на линиях связи и энергоснабжения отдельных территорий, взрывов технологического оборудования. Разряд статического электричества между грозовым облаком и поверхностью земли происходит в два основных этапа. На первом этапе образуется разряд, движущийся от облака к поверхности земли. При приближении этого разряда к поверхности земли у ее поверхности формируется встречный разряд. При слиянии этих зарядов образуется разрядный канал, который за несколько микросекунд достигает диаметра в несколько сантиметров, причем температура газа и его давление могут достигать соответственно значений 25 000 К и 4 МПа. Давление в канале быстро убывает и в течение 300 мкс обычно снижается до 0,05 МПа. Таким образом, разряд молнии подобен взрыву длинного шнурового заряда с удельной энергией 1 кДж/см. [36, 37].

И так, чрезвычайная ситуация (ЧС) - это нарушение нормальных условий жизнедеятельности людей на определенной территории, вызванное аварией, катастрофой, стихийным или экологическим бедствием, а также массовым инфекционным заболеванием, которые могут приводить к людским или материальным потерям.

По современным представлениям, предложенным ВОЗ, чрезвычайные события с гибелью или несмертельным поражением 10 пострадавших и более, требующих неотложной медицинской помощи, принято называть катастрофами. Это не исключает частного применения других определений, обозначающих чрезвычайные события конкретного свойства.

Развитие общей теории защиты природы и человека, в частности учения В.И. Вернадского о ноосфере, представлений о загрязнении и защите от него всех оболочек биосферы, требует четкого определения и классификации чрезвычайных ситуаций»

Каждая ЧС имеет присущие только ей причины, особенности и характер развития.

В основе большинства ЧС лежат дисбаланс между деятельностью человека и окружающей средой, дестабилизация специальных контролирующих систем, нарушение общественных отношений.

Учитывая непрерывный рост научно-технического прогресса, и возникающее отставание от него общекультурного развития человечества, создает разрыв между повышением риска и готовностью людей к обеспечению безопасности. Нерегулируемое воздействие человека на крупномасштабные процессы в природе может приводить к глобальным катастрофам.

Выводы по главе I В главе проведен системный анализ и классификация современных методов моделирования развития чрезвычайных ситуациях на промышленных объектах.

Анализ научной, нормативно-технической зарубежной и отечественной литературы в области возникновении чрезвычайных ситуациях на промышленных объектах показал, что вопрос прогнозирования развития возникновении чрезвычайных ситуациях на промышленных объектах практически не изучен. Известные детерминированные модели не позволяют рассчитать развитие опасных факторов чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах. Наиболее перспективным направлением является создание недетерминированных математических моделей для расчета развития и возникновения чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах.

Проведенный системный анализ крупных пожаров, разливов опасных химических веществ, аварий, вызванные природными катастрофами, показал, что основной ход их развития имеет похожие сценарии.

ГЛАВА II. ОБЩИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И

РАЗВИТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

II.1 Декомпозиция общей задачи оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций с использованием фактора ожидаемости Ситуации, в которых осуществляется выбор управляющего решения по предотвращению возникновения чрезвычайных ситуаций, характеризуются следующими основными чертами:

1) Наличие цели.

Целью является минимизация возможности возникновения и проявления негативных последствий чрезвычайных ситуаций.

2) Наличие альтернативных управляющих решений.

Решения принимаются только тогда, когда существует более одного способа их достижения. Выбор оптимального варианта приходится осуществлять в условиях неопределенности соотношений между вероятностью достижения цели и уровнем затрат, необходимых для ее достижения.

3) Наличие ограничивающих факторов.

Лицо, принимающее решение, в силу субъективных причин не обладает бесконечными возможностями. Все множество ограничивающих факторов можно разбить на три основные группы:

экономические факторы (финансы, производственные и людские ресурсы, время и т.п.), технические факторы (габариты, вес, энергопотребление, надежность, точность используемых технических средств и т.п.), социальные факторы, которые учитывают требования человеческой этики и морали, а также экологические требования.

При этом предотвращение чрезвычайных ситуаций различного тапа и масштабов проявления (см. классификацию ЧС в 1 главе настоящей работы) требуют и различных методологических подходов к разработке рекомендаций по выбору управляющего решения. В системном анализе первым этапом процесса выработки управляющего решения является декомпозиция, то есть замена решения целостной задачи решением серии более простых локальных задач. Обязательными условиями проведения декомпозиции является единство цели решаемых частных задач, взаимосвязанных предметом исследования. Декомпозиция предполагает рассмотрение исследуемой системы как сложной, состоящей из отдельных взаимосвязанных подсистем. При выполнении указанных условий конкретный механизм расчленения целостной задачи выбирается системным аналитиком в зависимости от характера решаемой задачи, количества и сложности имеющихся ограничений, а зачастую зависит от личных предпочтений, опыта, внутренней убежденности самого аналитика.

Например, рассматривая меры по предотвращению опасных техногенных происшествий можно провести декомпозицию по объектам воздействия негативных последствий таких происшествий:

- работники, непосредственно занятые на рассматриваемом производстве, - ликвидаторы последствий аварии, - население, проживающее в зоне распространения опасных факторов аварии, - окружающая среда, включающая приземный слой атмосферы, водоемы, почвенный покров, растительности и животный мир и т.д.

При смене целевых установок можно провести декомпозицию по техническим системам, получившим критические нарушения в работе:

- технологические аппараты, - коммуникационные системы (дороги, трубопроводы, энергосети, системы связи), - энергоисточники, - сырьевые источники и т.д.

При этом выбор параметров декомпозиции предопределяет методологию анализа возникновения и сценарий развития возможной чрезвычайной ситуации, учитывающий последовательность возможных событий. Так, пожары и взрывы могут являться как следствием, так и возможной причиной техногенных происшествий и катастроф. Разумеется, большое влияние на способ анализа оказывает и прогнозируемый масштаб чрезвычайной ситуации (локальный, муниципальный, федеральный и т.д.).

В настоящей работе декомпозиция и, соответственно, выбор методологии прогнозирования возникновения и развития природных и техногенных ЧС, проводится в соответствие с предложенной классификацией чрезвычайных ситуаций. Все ЧС, независимо от их разновидности и генезиса можно систематизировать по фактору ожидаемости [39, 40].

Понятие фактора ожидаемости используют в экономической науке для классификации процессов открытой инфляции. С этих позиций выделяют ожидаемую и неожидаемую инфляцию. Фактор ожидаемости сказывается на последствиях инфляции. Например, если фирмы и население знают, что в следующем году цены вырастут в 5 раз, то в условиях идеального рынка они в следующем году в 5 раз повысят цены на свои товары, и никто от ожидаемой инфляции не пострадает. А в случае неожидаемой инфляции рост цен даже на 10% сильно ухудшит экономическую ситуацию [41 - 43].

Аналогичным образом фактор ожидаемости ЧС может сказаться на последствиях чрезвычайных ситуаций. По этому признаку можно качественно классифицировать чрезвычайные ситуации следующим образом (рисунок ):

- ЧС, связанные с постоянно действующими факторами, подлежащими прогнозированию на основе данных мониторинга;

- ЧС, связанные с периодически повторяющимися факторами, подлежащими статистическому анализу и экспертным оценкам;

- ЧС, возникающие редко, и не имеющие на сегодняшний день оснований для полномасштабного мониторинга и для статистического анализа;

анализируются экспертными оценками.

Примером чрезвычайных ситуаций, связанных с постоянно действующими факторами могут быть периодические нагонные наводнения в акватории Невы. На протяжении двух столетий господствовало мнение, что главная причина наводнений — Нева, которая при сильном западном ветре задерживает свое быстрое течение и выходит из берегов. Но такое рассуждение было ошибочным. Расчеты показали, что собственный сток Невы может поднять уровень воды от 2,5 до 3,5 метров над ординаром не менее чем за 6-8 часов, в то время как при наводнении это происходит за 2 часа.

Лишь в первой половине нашего века ученым удалось подойти к правильному решению этого вопроса. Установлено, что в силу существующих законов циркуляции атмосферы на земном шаре циклоны чаще всего перемещаются с запада на восток. Они обычно сопровождаются сильными ветрами. Если циклон пересекает Балтийское море с юго-запада на северовосток, то его направление совпадает с осью, вдоль которой вытянулось море. Ветры циклона сгоняют воду к горлу Финского залива, образуя на поверхности «припухлость», растекающуюся в стороны в виде свободной волны, обычно вначале высотой 40—60 сантиметров. Когда волна, движущаяся со скоростью 50 километров в час и более, начинает проходить узкую и мелководную часть залива, высота и скорость ее возрастают. Весь Финский залив она пробегает за 7—9 часов. С громадным напором волна, порой достигающая 5-метровой высоты, вкатывается в Невскую губу и устье реки Невы, вызывая быстрый подъем воды. После того как удалось выявить основную причину наводнений и обнаружить район, где возникает угроза, стало возможно заранее узнавать о надвигающемся бедствии. В Таллине создана специальная наблюдательная станция, отмечающая прохождение «длинной волны». Следовательно, Санкт-Петербург может узнать об ее приближении за 6-7 часов. А этого уже достаточно, чтобы принять срочные меры [44].

Предложенная систематизация ЧС позволяет соотнести выделенные группы с имеющимися основными методологическими подходами оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций.

Например, для Санкт-Петербурга и Северо-западного региона характерно проявление следующих опасных факторов.

Загрязнение дна финского залива плавсредствами и взрывоопасными предметами, затопленными в период второй мировой войны. Большая часть территории Северо-Западного региона являлась театром боевых действий в ходе прошедших войн.

Неконтролируемое поступление в грунт или в водоемы нефтепродуктов.

В частности планируются к строительству и эксплуатации нефтеналивные порты в Финском заливе:

- порт в бухте Батарейной для нефтепродуктов полной мощностью млн. тонн/год - порт в окрестностях г. Приморска для сырой нефти, нефтепродуктов, химических грузов и сжиженного газа мощностью 45 млн. тонн/год.

Общая протяженность трубопроводной системы в пределах Ленинградской области достигнет 3500 км. Возможна прокладка трубопроводов по дну Финского залива (около 60 км).

Аномально высокий уровень выхода радона на земную поверхность Радон обуславливает примерно половину дозы радиации от всех природных источников.

К рискам планетарного характера относятся метеоритные атаки или солнечная активность.

Как известно риск (R) — сочетание вероятности и последствий наступления событий. Знание вероятности неблагоприятного события позволяет определить вероятность благоприятных событий по формуле:

. Также риском часто называют непосредственно предполагаемое событие, способное принести кому-либо ущерб или убыток.

Риск - количественная характеристика опасности, определяемая частотой реализации опасностей. Количественно он выражается формулой:

где n - число случаев проявления опасностей;

N - возможное число случаев проявления опасностей.

Риск — характеристика ситуации, имеющей неопределенность исхода, при обязательном наличии неблагоприятных последствий. Риск в узком смысле — количественная оценка опасностей, определяется как частота одного события при наступлении другого.

Имеются четыре методологических подхода к определению риска [45]:

1. Инженерный, опирающийся на статистику, расчет частот, вероятностный анализ безопасности, построение деревьев опасности.

2. Модельный, основанный на построении моделей воздействия вредных факторов на отдельного человека, социальные, профессиональные группы и т. п. Эти методы основаны на расчетах, для которых не всегда есть исходные данные.

3. Экспертный, при котором вероятность событий определяется на основе опроса опытных специалистов, т. е. экспертов.

4. Социологический, основанный на опросе населения.

На рисунке 3 указанные методологические подходы показаны в соответствии с предлагаемой систематизацией ЧС по вероятности их проявления. Предлагаемая схема предусматривает использование различных подходов к оценке рисков возникновения ЧС различной степени ожидаемости.

Так, для ЧС, связанных с постоянно действующими факторами, возможно использовать модельный подход, основанный на детерминированных моделях. Данные, получаемые в результате мониторинга постоянно действующих опасных явлений и процессов, позволяют создавать системы дифференциальных уравнений, достаточно полно отражающих ход событий и прогнозирующих их развитие.

Периодически повторяющиеся опасные явления и процессы, при наличии достаточного массива статистических данных могут быть оценены с использованием инженерных подходов и методов математической статистики. При недостаточной полноте статистических выборок могут быть использованы стохастические модели, основывающиеся на экспертных оценках.

Рисунок 3 - Методологические подходы к оценке риска и их применимость к анализу ЧС с различной степенью ожидаемости Аналогичный подход следует применять для оценки вероятности проявления редко возникающих ЧС, по которым на сегодняшний день отсутствуют удовлетворительные статистические данные, а также не имеется оснований для полномасштабного мониторинга. Они могут быть проанализированы только с использованием экспертных оценок и построенных на их основе стохастических моделях.

Использование социологического подхода к оценке риска возникновения ЧС нами не рассматривается. Технологии социологических опросов учитывают комплексы различных влияний, таких как авторитет лидера социальной группировки или партии, состояние социальной напряженности в опрашиваемой группе, пиартехнологии и другие. Они хорошо разработаны, и их использование выходит за рамки настоящей работы.

II.2 Описание стадий развития ЧС логистической функцией Проведенный выше анализ возникновения и развития чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах показывает, что можно выделить три основные стадии, показанные на рисунке 5. На первой стадии (I) происходит концентрация (сосредоточение) опасных факторов. При этом создается обстановка повышенного риска возникновения чрезвычайной ситуации.

Если ведется постоянный мониторинг и на этой стадии принять соответствующие меры, то чрезвычайную ситуацию можно предотвратить. В противном случае наступает вторая стадия (II), возникновение ЧС. Процесс развития чрезвычайной ситуации может дальше развиваться резким скачком (функция 1) или медленно нарастать (функция 2). Если на данном этапе не произвести локализацию и принять меры к ликвидации ЧС, то наступает третья стадия (III)– катастрофа.

Процесс возникновения и развития чрезвычайных ситуаций можно описать логистической (сигмоидной) функцией. В статистике логистическая функция - модель, используется для предсказания вероятности возникновения события «подгоном» данных к логистической кривой. При этом используют дополнительные переменные, которые могут быть или числовыми или категориальными. Другие названия для логистической регрессии, используемые в различных прикладных областях, включают логистическую модель и классификатор максимальной энтропии.

Рисунок 5 - Моделирование процесса возникновения и развития чрезвычайных ситуаций Логистическая функция или логистическая кривая - самая общая сигмоидальная (S-образная) кривая. Она моделирует кривую роста вероятности некоего события, по мере изменения управляющих параметров. В настоящем исследовании логистическая функция использована для моделирования вероятности развития ЧС. Управляющими параметрами являются факторы риска, которые могут принимать положительные и отрицательные значения. Отрицательные значения факторов риска способствуют снижению вероятности возникновения ЧС, положительные – увеличивают эту вероятность.

Простейшая логистическая функция может быть описана формулой:

Переменная r отражает подверженность некоторому набору факторов риска, в то время как f (r) представляет вероятность конкретного исхода, при заданном наборе рисков. Переменная r является мерой полного вклада всех факторов риска, используемых в модели, и известна как logit.

где k0 называют "точкой пересечения", а k1, k2 … kn - некоторые коэффициенты, требующие подбора (обычно, методом наибольшего правдоподобия), факторов риска r1, r2, … rn - соответственно. Ясно, что при r=0, риск становится равным 0,5, и в этой точке наблюдается перегиб функции.

С позиций теории перколяции эту точку можно считать порогом перколяции. Каждый из коэффициентов регрессии описывает размер вклада соответствующего фактора риска (рисунок 6).

Рисунок 6 – Моделирование процесса возникновения и развития чрезвычайных ситуаций в зависимости от коэффициентов регрессии.

Положительный коэффициент регрессии означает, что данный фактор увеличивает общий риск (т.е. повышает вероятность анализируемого исхода), в то время как отрицательный коэффициент означает, что этот фактор уменьшает риск; большой коэффициент регрессии означает, что данный фактор существенно влияет на совокупный риск, в то время как почти нулевой коэффициент регрессии означает, что этот фактор имеет небольшое влияние на вероятность результата. Логистическая регрессия - удобный способ описать влияние одного или нескольких факторов риска на результат (рисунок 7).

Рисунок 7 – Методы моделирование процесса возникновения и развития чрезвычайных ситуаций с помощью сигмоидальной зависимости.

Необходимо оценивать способности системы продолжать нормальное функционирование в условиях постоянно действующих деструктивных влияний и противостоять им, адаптировать алгоритмы функционирования к новым условиям и организовывать функциональное восстановление или обеспечить функционирование при постепенном процессе восстановления.

Для создания перколяционных моделей следует рассмотреть влияние окружающей среды на процессы развития чрезвычайных ситуаций. Проведенный анализ показывает, что на развитие чрезвычайных ситуаций оказывают влияние следующие факторы:

1. Размерность покрывающих решеток степень связности узлов.

2. Фазовые переходы.

II.3. Анализ размерности покрывающих решеток Существует множество объектов, в которых расположение компонент весьма важно, поскольку влияет на развитие процессов на отдельных кластерах и в конечном итоге во всей системе. Такие объекты считаются географическими или пространственными. В географических системах существование прямого соединения между вершинами может зависеть от многих ограничений, таких как расстояние между ними, географический рельеф, территориальные ограничения и т.д. Модели, предназначаемые для представления таких сетей, должны учитывать эти ограничения.

Однако использование метода графов для решения задачи топологической оптимизации является неперспективным, так как необходимо исследовать огромное количество возможных вариантов соединения узлов линиями связи. Например, в объекте из 10 узлов существует 245 вариантов размещения линий соединений. Каждая из этих возможных линий связи может реально существовать Теория сложных сетей как область дискретной математики изучает характеристики сетей, учитывая не только их топологию, но и статистические феномены, распределение весов отдельных узлов и ребер, эффекты протекания, просачивания, проводимости в таких сетях тока, жидкости, информации и т.д. При этом свойства многих реальных объектов существенно отличаются от их описания с помощью классических случайных графов. Изучения таких параметров сложных объектов, как кластерность, посредничество или протекание, напрямую относятся к теории живучести, так как именно от этих свойств зависит способность сетей сохранять свою работоспособность при деструктивном воздействии на их отдельные узлы или ребра (связи).

Несмотря на то, что в рассмотрение теории сложных сетей попадают различные сети – социальные, электрические, транспортные, информационные, наибольший вклад в развитие этой теории внесли исследования техногенных объектов.

В теории сложных объектов выделяют три основных направления: исследование статистических свойств, которые характеризуют поведение системы; создание модели системы; предсказание поведения системы при изменении структурных свойств. В математических моделях применяют такие типичные для сетевого анализа характеристики, как размер сети, сетевая плотность, степень центральности и т.п.

О процессах протекания в сложных системах говорят тогда, когда существуют фрагменты объекта - группа узлов, которые имеют высокую плотность ребер между собой, притом, что плотность ребер между отдельными фрагментами - низкая. Традиционный метод для выявления структуры объектов - кластерный анализ. Существуют десятки приемлемых для этого методов, которые базируются на разных мерах расстояний между узлами, взвешенных путевых индексах между узлами и т.п.

При анализе сложных объектов, как и в теории графов, исследуются параметры отдельных узлов, параметры сети в целом, сетевые подструктуры.

Для расчета индексов системы в целом используют такие параметры, как число узлов, число ребер, геодезическое расстояние между узлами, среднее расстояние от одного узла к другим, плотность - отношение количества ребер в кластере к возможному максимальному количеству ребер при данном количестве узлов, количество симметричных, транзитивных и циклических триад, диаметр сети, наибольшее геодезическое расстояние в сети и т.д.

Коэффициент кластерности для отдельного узла сети определяется следующим образом. Пусть из узла выходит k ребер, которые соединяют его с k другими узлами, ближайшими соседями. Если предположить, что все ближайшие соседи соединены непосредственно друг с другом, то количество ребер между ними составляло бы 1/2k(k-1), т.е. это число, которое соответствует максимально возможному количеству ребер, которыми могли бы соединяться ближайшие соседи выбранного узла. Отношение реального количества ребер, которые соединяют ближайших соседей данного узла, к максимально возможному (такому, при котором все ближайшие соседи данного узла были бы соединены непосредственно друг с другом) называется коэффициентом кластерности узла. Естественно, эта величина не превышает единицы.

Коэффициент кластерности может определяться как для каждого узла, так и для всего объекта. Уровень кластерности всей системы определяется как нормированная по количеству узлов сумма соответствующих коэффициентов отдельных узлов. Оказалось, что именно слабые связи являются тем феноменом, который связывает сеть в единое целое.

Для примера рассмотрим распространение лесного пожара на симметричной диагональной решетке. На рисунке 8 показана диагональная решетка, имеющая единственную точку начала процесса распространения пожара, и точку достижения окончания горения при условии отсутствия тушения. Графически это можно изобразить следующим образом.

Рисунок 8 - Графическое представление диагональной решетки с Здесь 1 обозначает точку старта процесса, 19 его финиш, а стрелка указывает направление его движения.

Такое распространение пожара может быть представлено в виде дерева и соответственно соотнесено при определенных приближениях с марковской цепью.

Рассмотрим следующую решетку с направленным распространением и идентифицируем все узлы (рис. 9).

Рисунок 9 - Диагональная решетка со всеми идентифицированными Для данной решетки можно выделить эквивалентные узлы, например:

21, 31, 41, 51, 22, 33, 44, следующий тип узлов:

еще один тип эквивалентных узлов:

Во второй половине решетки эквивалентные узлы соответственно:

71, 81, 91, 75, 84, 93 и т.д.

При предположении, что связи эквивалентны, можно рассчитать времена достижения процессом любого узла.

В таблице 5 приведено значения финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток. Из таблицы следует, что 1 монотонно убывает, а значения 2 и 3 осциллируют в противоположных направлениях. Зависимости финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток показаны на рисунке 10.

Таблица 3. Значения финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток.

Тип решетки Финальные вероятности Рисунок 10. Зависимости финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток.

Таким образом, распространение марковского процесса на конечных перколяционных решетках показывает, что с ростом количества узлов симметричной решетки вероятность финального нахождения процесса в вершинах решетки стремиться к нулю, установление в центральных узлах возрастает. Это объясняется тем, что узловые узлы имеют постоянное значение (для решетки 4), а количество внутренних узлов возрастает в квадратичной зависимости.

Проведем нормирование коэффициентов вероятности финального количество узлов второго, а k – количество узлов третьего типа. Тогда условие нормировки финальных вероятностей, отнесенных к одному узлу, принимает вид:

В таблице 4 представлены значения таких отнесённых к одному узлу вероятностей.

Таблица 4. Значения нормированных финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток.

Тип решетки Финальные вероятности Зависимости нормированных финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток показаны на рисунке 11 и 12.

Зависимость нормированной вероятности нахождения 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, Рисунок 11. Зависимости нормированных финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток.

Графические зависимости финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток можно интерпретировать как структуру пожарной нагрузки в каждом типе узла. Так, поскольку для решеток существует предположение об эквивалентности связей, то их одинаковую огнепроводимость обеспечивает разное количество пожарной нагрузки. Для узлов с двумя связями пожарная нагрузка меньше, чем для узлов с тремя, которая в свою очередь меньше, чем для узлов с четырьмя связями. Следовательно, для решеточных моделей пожарную нагрузку в пространстве можно моделировать количеством связей, выходящих из узла, который характеризует её положение в пространстве.

Рисунок 12. Зависимости нормированных финальных вероятностей марковских процессов для различных симметричных квадратных решеток.

Если в системе слишком мало ребер, т.е. средняя степень ее вершин достаточно мала, то в ней присутствует много изолированных узлов и кластеров из немногочисленных узлов. При добавлении ребер в такую сеть (например, установление новых связей, добавление пожарной нагрузки и т.п.) небольшие кластеры объединяются в большие.

По достижении некоторого критического уровня, характеризующего порог протекания системы, большая часть вершин будет объединена в кластер, размер которого сопоставим с количеством узлов системы, т.е. вся сеть станет проводящей.

Этот эффект — фазовый переход — описывается в литературе как «появление гигантского кластера» [58].

Существующие математические модели такого поведения сетевых структур (распространение разливов нефти, горение лесных массивов и т.п.) при деструктивном воздействии приводятся к перколляционной задаче [59–61]. Как правило, в рамках этой задачи рассматривается решетка из N проводящих элементов, после чего рассчитывается проводимость всей решетки при удалении отдельных ее элементов. Порог проводимости рассматривается как аналог порога живучести.

Выводы по II главе В результате проведенных исследований показано, что для оценки риска возникновения чрезвычайных ситуаций следует использовать фактор ожидаемости для декомпозиции общей задачи.

Впервые для описания стадий развития чрезвычайных ситуаций предложена логистическая функция. Логистическая регрессия - удобный способ описать влияние одного или нескольких факторов риска на результат.

III ПЕРКОЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ РАЗВИТИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ

III.1. Анализ возможности применения теории перколяции для исследования развития чрезвычайных ситуаций Существует целый ряд различных типов плоских решеток, основными из которых являются квадратная, треугольная и шестиугольная [14,92].

Каждый пожар представляет собой единственную в своем роде ситуацию, определяемую различными событиями и явлениями, носящими случайный характер, например изменение направления и скорости ветра во время пожара и т. п. Поэтому точно предсказать развитие пожара во всех деталях не представляется возможным.

Детерминированные модели пожаров вводят большое количество допущений, усреднений и приближений, что бы с помощью дифференциальных уравнений приближенно описать процесс распространения пожара [15, 39]. Также, процесс развития пожара можно изучить на решетках, покрывающих исследуемую область с использованием марковских моделей. Однако в пожарной практике часто требуется проанализировать связь развития горения с расположением пожарной нагрузки. Для этого рассмотрим физические закономерности развития пожара с помощью решетки, рассматривая процесс распространения (протекания) пламени сквозь определенную среду [88].Такой процесс протекания называется перколяцией (от англ. percolation - просачивание).

Обычно [89-95] перколяционную модель рассматривают для решеточной системы, хотя она может быть применена к произвольным сетям, конечным и бесконечным графам и т.д.

Теория перколяции (протекания) имеет дело с образованием связанных объектов в неупорядоченных средах (случайных средах). Большинство результатов теории перколяции получено в результате компьютерного моделирования. При этом приходиться проводить множество компьютерных испытаний на больших объектах, что потребовало разработки эффективных алгоритмов.

При классическом подходе перколяционный процесс обычно рассматривают на различных типах решеток в различных пространствах, узлы