На правах рукописи

Шацкова Юлия Владимировна

ПОВЫШЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТИ ЭКСПЛУАТАЦИИ МОРСКИХ

ПЕРЕГРУЗОЧНЫХ КОМПЛЕКСОВ (ТЕРМИНАЛОВ)

НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ РИСКА И МОНИТОРИНГА ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ

ПРИРОДНЫХ ЯВЛЕНИЙ

Специальность:

05.22.19 – Эксплуатация водного транспорта, судовождение

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Новороссийск – 2012

Работа выполнена в ФГОУ ВПО «Морская государственная академия имени адмирала Ф.Ф. Ушакова».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Туркин Владимир Антонович

Официальные оппоненты: Попов Виктор Вениаминович, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Автоматика и вычислительная техника» ФГОУ ВПО «Морская государственная академия имени адмирала Ф.Ф.Ушакова»

Чура Николай Николаевич, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Техносферная безопасность и промышленная экология» Новороссийского политехнического института Кубанского государственного технологического университета

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций»

Защита диссертации состоится 17 мая 2012 г. в 10.00 часов на заседании диссертационного совета Д 223.007.01 при ФГОУ ВПО «Морская государственная академия имени адмирала Ф.Ф. Ушакова» по адресу: 353918, г. Новороссийск, ул. Ленина, 93.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова» (Г. Новороссийск, пр. Ленина, 93).

Автореферат разослан 16 апреля 2012 года.

Отзывы на автореферат, заверенные печатью организации, присылать учёному секретарю диссертационного совета по адресу: 353918, г. Новороссийск, пр. Ленина, 93. ФГОУ ВПО «МГА имени адмирала Ф.Ф. Ушакова».

Ученый секретарь диссертационного совета Д 233.007. доктор технических наук, профессор Е.В. Хекерт

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одна из актуальнейших задач современности – сделать транспортные перевозки грузов безопасными и наносящими минимум вреда окружающей среде. Современный подход мирового сообщества к устойчивому развитию транспорта, включая транспортный флот и береговые инфраструктуры, основан на приоритете безопасности, в том числе экологической.

Опасные явления погоды, к которым можно отнести смерчи, наносят большой вред экономической деятельности и создают угрозу устойчивому развитию экономики страны. На территории России смерчи – это один из многих метеорологических источников природно-техногенных бедствий и катастроф.

Катастрофичность имевших место на Черноморском побережье Кавказа экстремальных гидрометеорологического явлений указывает на увеличение риска их влияния на безопасность объектов водного транспорта. Так, в августе 2002 года три разрушительных смерча обрушили огромное количество воды на Новороссийск и 17 населенных пунктов. Погибло свыше 60 человек, разрушено 447 жилых домов. Примерами аварий с тяжелейшими экологическими последствиями являются: разрушение части технологического трубопровода на нефтяном терминале «Шесхарис» ОАО «Новороссийский морской торговый порт» в 1997 году; взрыв и последующий пожар на нефтяной платформе «Бритиш Петролеум» в Мексиканском заливе в 2010 году.

Анализ статистических данных Международной федерации владельцев танкеров (ITOPF) показывает, что операции погрузки / выгрузки на терминалах являются основной причиной среди всех регистрируемых причин аварий (37,1% от общего количества). При этом, несмотря на все усилия ИМО, количество аварий на нефтеналивных терминалах при выполнении грузовых операций снижается меньшими темпами, чем общее количество аварий.

Таким образом, существует противоречие между фактически высокой частотой возникновения аварий на морских перегрузочных комплексах (нефтеналивных терминалах) и требованиями ИМО и Российского законодательства об обеспечении безопасности объектов водного транспорта и портовых перегрузочных комплексов.

Отмеченное выше вызывает необходимость совершенствования научнометодического аппарата, направленного на повышение безопасности эксплуатации морских портовых комплексов (терминалов) на основе оценки риска с учетом влияния на его величину экстремальных природных явлений.

Объектом исследования являются морские перегрузочные комплексы.

Предметом исследования являются методы количественной оценки риска эксплуатации наиболее экологически опасных морских перегрузочных комплексов (нефтеналивных терминалов), метод и система мониторинга экстремальных природных явлений.

Цель и задачи исследований. Целью исследований является разработка модели и методики повышения безопасности эксплуатации морских перегрузочных комплексов (терминалов) на основе концепции приемлемого риска с учетом влияния и мониторинга экстремальных природных явлений.

Поставленная цель достигается решением следующих задач:

1. Анализ состояния проблемы количественной оценки риска эксплуатации морских перегрузочных комплексов как сложной системы человек-машинаокружающая среда;

2. Обоснование принципов вероятностного анализа безопасности эксплуатации морских перегрузочных комплексов (терминалов) на основе концепции приемлемого риска;

3. Проведение имитационного моделирования и разработка математической модели, описывающей влияние факторов исследуемой системы человекмашина-окружающая среда на вероятность возникновения аварий при эксплуатации морских нефтеналивных терминалов;

4. Разработка методики для решения задач минимизации риска эксплуатации нефтеналивных терминалов на основе выбора оптимальных решений;

5. Разработка метода и обоснование выбора средств и методов текущего мониторинга экстремальных природных явлений;

6. Обоснование привязки к морским перегрузочным комплексам (терминалам) дистанционной лазерной системы мониторинга экстремальных природных явлений.

На защиту выносятся:

1. Математическая модель и методика оценки вероятности возникновения происшествий и риска при эксплуатации нефтеналивных терминалов на основе учета характеристик состояния окружающей среды;

2. Методика решения задач минимизации риска эксплуатации нефтеналивных терминалов на основе выбора оптимальных решений с учетом влияния характеристик окружающей среды, а также наличия достаточного или ограниченного количества финансовых ресурсов;

3. Аппаратно-модульная система дистанционного лазерного мониторинга экстремальных природных явлений, возникновение которых возможно в районе расположения морских нефтеналивных терминалов.

Новизна первого научного результата заключается в разработке математической модели оценки вероятности возникновения происшествий и методики расчета величины риска эксплуатации морских нефтеналивных терминалов, которая позволяет производить анализ безопасности их эксплуатации при любом сочетании характеристик состояния окружающей среды;

Новизна второго научного результата заключается в разработке методики решения задачи повышения безопасности эксплуатации морских нефтеналивных терминалов с учетом характеристик окружающей среды, как при фиксированных средствах, имеющихся для выбора мер, максимально снижающих вероятность аварии, так и снижения вероятности аварии до допустимого уровня с использованием минимальных финансовых ресурсов;

Новизна третьего научного результата заключается в разработке системы контроля экстремальных природных явлений (смерчей, ураганов), возникновение которых возможной в районе расположения морских нефтеналивных терминалов, с использованием предложенных информационных модулей обработки и хранения данных, полученных применением лазерных систем зондирования атмосферных аэрозолей.

Теоретическая значимость исследований заключается в разработке новой модели, методики и системы, позволяющих осуществлять количественную оценку риска эксплуатации морских нефтеналивных терминалов на основе учета характеристик и лазерного дистанционного мониторинга экстремальных природных явлений.

Практическая ценность работы состоит в обосновании технических и технологических предложений для разработки нормативно-правовых актов и инструктивных документов, обеспечивающих повышение безопасности эксплуатации морских перегрузочных комплексов (терминалов) на основе внедрения мероприятий, направленных на снижение риска их эксплуатации посредством учета влияния и лазерного дистанционного мониторинга экстремальных природных явлений.

Достоверность результатов исследования обеспечивается использованием комплекса последовательных поэтапных общепринятых методов исследования: экспертных оценок, системного анализа, математического моделирования, проведением натурных экспериментальных исследований, использованием статистических методов обработки данных и оценки погрешностей; сопоставлением результатов теоретических обобщений и расчетов с результатами имитационного моделирования на ЭВМ.

Реализация результатов работы. Результаты научных исследований были использованы для повышения безопасности эксплуатации береговых и морских сооружений ФГУП «Росморпорт» (г. Новороссийск) и ООО «Газпромнефть Шиппинг» (г. Санкт-Петербург), при оценке риска эксплуатации терминалов в процессе разработки технической и проектной документации в ООО «Центр безопасности транспортных систем», в учебном процессе при обучении курсантов специальности «Инженерная защита окружающей среды» и направления подготовки бакалавров «Техносферная безопасность».

Апробация. Результаты исследований докладывались на конференциях:

региональные научно-технические конференции «Проблемы эксплуатации водного транспорта и подготовки кадров на Юге России», Новороссийск, 2008, 2009 и 2010 г.г.; академические и городские научно-практические конференции молодых ученых, Новороссийск, 2009, 2010 и 2011 г.г.; конференция «Лазерноинформационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии», АбрауДюрсо, Новороссийск, 2011 г.

Публикации. Основные научные результаты опубликованы в 3-х работах, напечатанных в изданиях, соответствующих «Перечню ВАК», а также в 9-ти других научных публикациях.

Структура и объем работы. Диссертация объемом 176 страниц машинописного текста состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 143 наименований; содержит 23 рисунка, 22 таблицы, четыре приложения с актами внедрения результатов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности задачи повышения безопасности эксплуатации морских нефтеналивных терминалов с учетом возможного негативного воздействия на них экстремальных природных явлений;

сформулированы цели исследования; дана краткая характеристика содержания работы и основных полученных выводов.

На основе анализа публикаций отмечается, что управление безопасностью строится на основе концепции приемлемого риска с использованием вероятностной методологии, предложенной Дж. Расмуссеном в середине прошлого века. Применительно к опасным производственным объектам различные аспекты этой методики нашли свое отражение в трудах Х. Кумамото, Э. Хенли, В. Маршала, Н.А. Махутова. Значительным вкладом в развитие науки о риске является использование метода моделирования процессов, связанных с возникновением аварий на опасных производственных объектах, предложенного учеными МГТУ им. Н.Э. Баумана: П.Г. Беловым, А.И. Гражданкиным и др. Управлением безопасностью на кораблях ВМФ на основе логико-вероятностного метода занимаются ученые научной школы профессора И.А. Рябинина. Вопросы безопасности при эксплуатации объектов морских портовых перегрузочных комплексов (терминалов) получили развитие в трудах ученых руководимой профессором В.В. Поповым научной школы МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова.

Первая глава посвящена анализу работ, направленных на исследование возможности защиты от смерчей на опасных объектах транспортировки грузов.

Сделан вывод о том, что в вопросе обеспечения безопасности объектов перегрузочных комплексов большую роль играет исследование рисков катастрофического воздействия на объекты водного транспорта. В связи с этим, совершенствование известных методов снижения риска опасных природных явлений, разработка новых возможностей их оценки и управление чрезвычайно актуальны.

Необходимость исследования рисков экстремальных природных явлений (смерчей, ураганов и др.) обусловлена не только существенным материальным ущербом, связанным с ними, но и со значительными людскими потерями.

Оценка последствий (ущерба, вреда) от катастрофических воздействий опасных явлений природы в районе объекта перегрузочного комплекса – нефтебазы «Шесхарис» как составляющие экологического риска также необходима.

Из данного профессором И.И. Костылевым определения системного подхода применительно к анализу безопасности эксплуатации танкеров следует, что при исследовании их безопасности необходимо выделить три группы показателе: векторное множество показателей качества технической системы К, векторное множество характеристик окружающей среды Y и векторное множество характеристик эксплуатационной ситуации Z. Тогда критерий безопасности может быть представлен функционалом безопасности Б, имеющем вид:

где W ( K,Y ) – уровень безопасности, оцененный по критериям приемлемого риска; C ( K,Y ) – затраты на обеспечение приемлемого уровня безопасности. В качестве так называемого дисциплинирующего условия выражения (1) может выступать функционал эффективности в виде:

где Э доп – минимально допустимое значение функционала эффективности.

Исключительная сложность учета влияния показателей множеств K,Y, Z на безопасность требует перевода векторных множеств Y, Z в разряд ограничительных условий вида Y Y0 и Z Z 0, в которых множества Y0 и Z 0 фиксируются по данным опыта эксплуатации и прогноза.

Поскольку в качестве критерия безопасности используются приведенные затраты, учитывающие затраты на всех стадиях существования системы, то целевой функцией системы должно быть выражение, описывающее минимизацию приращения затрат на совершенствование безопасности системы для фиксированных характеристик внешних условий Y0 и Z 0, то есть:

при дисциплинирующем условии (2). Итак, задача исследования проблемы повышения эксплуатационной безопасности системы сводится к анализу влияния на Б приращений K i показателей качества отдельных элементов системы, входящих в векторное множество K.

В заключение главы по обобщению выполненного обзора делаются общие выводы и ставятся задачи для проведения дальнейших исследований.

Вторая глава посвящена анализу работ по оценке риска. Отмечается, что наука о риске сформировалась в последней четверти 20 века и она будет одной из ведущих наук в текущем столетии. Особенность науки о риске – ее междисциплинарный характер с взаимодействием естественных и гуманитарных наук.

ИМО направляет усилия правительств Государств Флага и руководителей судоходных компаний на создание эффективных Систем управления безопасной эксплуатацией судов и предотвращением загрязнения (СУБ). Однако, ни в МКУБ, ни в других резолюциях ИМО не указывается, как следует понимать термин «безопасность» (safety). Многообразие толкований и смешение понятий «безопасность», «надежность», «риск» затрудняет разработку практических рекомендаций, направленных на повышение безопасной эксплуатации морских перегрузочных комплексов (терминалов).

На основании анализа различных вариантов толкования термина «безопасность» для целей данного исследования предлагается использовать следующее определение: «Безопасность – это отсутствие недопустимого риска, связанного с возможностью нанесения социального, экологического и материального ущербов». Данное определение достаточно близко соответствует приведенному в руководстве Международной организации стандартизации ИСО/МЭК «Общие термины и определения в области стандартизации и смежных видов деятельности». Из определения следует, что у безопасности нет меры и соответственно шкалы измерения; значение имеет лишь не превышение допустимого уровня риска, ограничивающего сверху область безопасности.

Обобщая различные определения термина «риск» для целей дальнейших исследований принято, что риск – это сочетание частоты (или вероятности) возникновения и последствий определенного опасного события. Математически данное определение может быть записано в виде следующего выражения:

где R A – величина риска, 1/год (или руб./год); A – частота реализации аварии рассматриваемого типа, 1/год; Y – ущерб от аварии, без размерности или руб.

Размерность 1/год используется для индивидуального риска, а размерность руб./год – если оценивается экологический или экономический риск.

Для оценки ущерба от аварии Y в (1) используется выражение:

где P(Ci A) – условная вероятность реализации аварии (события А) по i-му сценарию ( Ci ); y i – ущерб от развития аварии по i-му сценарию.

Расчет риска начинается с определения частоты возникновения нежелательного события – аварии. Если события однородны и имеют массовый характер, то для оценки частоты их появления используют теорию вероятностей. Однако в силу редкости событий-аварий на морских перегрузочных комплексах (терминалах), говорить об устойчивости величины A не приходится. Поэтому для проведения анализа риска предлагается использовать метод формальной оценки безопасности (ФОБ-FSA), предусматривающий пять основных этапов:

1) идентификация опасностей, 2) оценка риска; 3) выбор методов контроля риска; 4) оценка стоимости и выгоды; 5) рекомендации для принятия решений.

Для оценки приемлемости риска могут быть рекомендованы нормативы уровня рисков в матричной форме (таблица 1). Определив при помощи таблицы уровень риска можно сделать вывод о серьезности рассматриваемой опасности.

Таблица 1 – Границы зон рисков в координатах «частота аварии – ущерб»

аварии, 1/год менее 100 тыс. 100 тыс – 50 млн 50 – 500 млн. > 500 млн 10-2 – 10- 10-3 – 10- 10-4 – 10- Цель первого этапа – идентификация и установление приоритетности опасностей – достигается использованием техники идентификации опасностей, способных привести к серьезным авариям, а также классификацией опасностей, используя сочетание имеющихся данных и существующих наработок.

Целью второго этапа является установление распределений риска таким образом, чтобы можно было сосредоточить внимание на областях наиболее высокого уровня рисков, а также определение и оценка факторов, оказывающих влияние на уровень риска. Эта цель может быть достигнута построением, так называемого дерева распределения рисков, изображенного на рисунке 1.

Для построения дерева устанавливаются взаимосвязи между режимами эксплуатации оборудования и появлением и последствиями аварий, что дает возможность произвести мероприятия по снижению риска. Дерево строится на основе сведений по имевшим место авариям. Затем для зон высокого риска строятся диаграммы с целью установления сети влияний, связывающих случившиеся события. Влияния оцениваются количественно с помощью экспертных оценок. Построение дерева начинается с категорий аварий, которые могут быть разделены на подкатегории, допустимые логикой и имеющимися данными, с целью составления приоритетного списка рисков. Деревья отказов и последствий полезны для демонстрации каким образом инициируются и комбинируются исходные отказы, вызывающие аварии (дерево отказов), а также для показа путей их развития до различной величины ущерба (деревья последствий).

Третья глава посвящена разработке и практической реализации модели и метода количественной оценки риска эксплуатации морских нефтеналивных терминалов (на примере терминала «Шесхарис»), учитывающих возможные негативное воздействие на терминал опасных природных явлений (смерч, сель).

Учитывая неприемлемости по этическим и экономическим соображениям экспериментального изучения аспектов, касающихся жизни, здоровья людей и загрязнения окружающей среды, при исследовании безопасности использовался метод математического моделирования явлений и процессов, связанных с возникновением происшествий.

Для имитационного моделирования применялась показанная на рисунке логико-лингвистическая модель возникновения аварии. Модель позволяет учитывать до 30 свойств (человека – 12 свойств, оборудования – 8, технологии – 6 и окружающей среды – 4 свойства). Для ввода в модель свойствам присваивается лингвистическая оценка от очень-очень низко до очень-очень высоко, которая затем переводится в числовую на интервале от 0 до 1.

Результаты предварительно проведенных на данной модели экспериментов показали, что зависимость вероятности возникновения происшествия от факторов опасности носит нелинейный характер. Следовательно, уравнение регрессии должно иметь вид полинома второго порядка:

где y – исследуемая величина (вероятность возникновения происшествия); xi, xj – значения факторов в кодированном масштабе; b0, bi, bij, bii – оценки коэффициентов уравнения регрессии.

Рисунок 2 – Модель развития происшествий в человеко-машинной системе При выполнении моделирования варьировались значения четырех факторов опасности окружающей и рабочей среды, оказывающих влияние на безопасность эксплуатации морских нефтеналивных терминалов. Для определения оценок коэффициентов уравнения регрессии (6) используется ортогональный план второго порядка. При этом каждый из четырех, выбранных для исследования, независимых факторов (х1 – С01, комфортность рабочей среды; х2 – С02.

качество информационной модели состояния среды; х3 – С03, возможность внешних опасных воздействий; х4 – С04, возможность внешних неблагоприятных воздействий) варьировался на пяти уровнях: +1,414; + 1; 0; – 1; – 1,414.

Число опытов в матрице планирования эксперимента при наличии четырех факторов составило 25. Дисперсия воспроизводимости определялась по четырем дополнительным опытам. На основании обработки результатов проведенного эксперимента были рассчитаны значения коэффициентов при факторах в уравнении регрессии. После оценки по критерию Стьюдента значимости всех коэффициентов и отбрасывания незначимых коэффициентов уравнение регрессии будет иметь следующий вид:

y 8,64 105 2,2 105 x1 3,7 105 x2 2,4 105 x3 3,3 105 x 1,46 105 x2 x4 9,2 106 x3 x4 1,93 104 x1 1,4 105 x3.

Адекватность полученного уравнения подтверждена проверкой по критерию Фишера. Следовательно, полученная математическая модель может быть использована для оценки влияния исследуемых факторов опасности на вероятность возникновения происшествия на терминале при погрузке танкера.

При использовании зависимости (7) значения факторов необходимо подставлять в числовом виде. Соотношение между лингвистическими и числовыми значениями факторов опасности представлено в таблице 2.

Таблица 2 – Соотношение между значениями факторов опасности Числовое значение В качестве примера использования выражения (7) рассмотрим следующую ситуацию. Примем, что для технологической операции погрузки танкера на нефтеналивном терминале значения неизменных факторов опасности равны средним значениям (лингвистическая оценка – "выше среднего"). Пусть лингвистические значения рассмотренных четырех факторов учитывающих влияние окружающей и рабочей среды находятся на уровне "Выше среднего". Подставив в (7) значения факторов x1 x2 x3 x4 0,0 получим, что вероятность возникновения происшествия (разрушение технологического трубопровода или стендера под воздействием факторов окружающей среды) при погрузке каждого танкера на нефтеналивном терминале «Шесхарис» равна 8,64·10-5.

Согласно Ring R., Magid J. Industrial hazards and safety handbook, 1979, при возникновении происшествий с техникой соотношение вероятность перерастания происшествия в аварию равна 0,1. Следовательно, вероятность аварии на терминале с разливом нефти в акваторию терминала на одну погрузку танкера составит 8,64·10-5·0,1 = 8,64·10-6. По данным о грузообороте нефтеналивного терминала «Шесхарис» принято, что в течение одного года у терминала осуществляется 600 операций погрузки танкеров. Тогда, частота возникновения аварийного разлива нефти при выполнении операций погрузки танкеров у нефтеналивного терминала будет равна: А 8,64 10 6 600 4,0 10 3 1/год.

С учетом интенсивности налива Q = 500 т/ч и времени аварийного отключения технологического трубопровода t = 120 с, объем разлива составит:

V (500 / 3600) 120 16 т. Согласно «Методике исчисления размера вреда, причиненного водным объектам...» ущерб сбросом 16 т. нефти равен 22 млн. руб.

Затем из таблицы 1 по размеру ущерба 22 млн. руб. и частоте аварий А 4,0 10 3 1/год, находим, что величина риска находится в зоне повышенного риска. Следовательно, необходимо принять меры по улучшению показателей рассматриваемых факторов. Пусть после внедрения системы мониторинга смерчей возможность внешних неблагоприятных погодных воздействий снизилась, а лингвистическое значение фактора x4 (С04) стало равно «высокое» (высокая защита от действия данного фактора), что соответствует числовому значению фактора x4 1,5 (остальные факторы равны 0,0).

Тогда получим, что вероятность возникновения происшествия будет равна 3,77·10-5, а соответствующее значение частоты аварийного разлива при погрузке танкеров у нефтеналивного терминала «Шесхарис» А 1,75 10 3 1/год. Полученная величина значительно приблизилась к зоне условно приемлемого риска и, следовательно, риск может считаться приемлемым при условии выполнения дополнительных мероприятий по снижению риска.

Имея в явном виде математическую модель зависимости вероятности возникновения происшествий на терминалах была поставлена задача оптимизации факторов риска их эксплуатации. Постановка данной задачи формулируется следующим образом. Найти значение вероятности P() безопасной эксплуатации нефтеналивного терминала в течение заданного времени, при котором обеспечивается минимум суммы затрат M[S] и ущерба M[Y], а ожидаемые задержки M[Z] за это время не превысят допустимого значения Тдоп.

Примем, что затраты на предупреждение аварийности зависят от параметра С, пропорционального расходам на снижение риска на один процент. Задавшись средними значениями ущерба Y и потерь времени Z от одного происшествия, получим математическую постановку задачи по обоснованию требований к уровню безопасности (8), графически показанную на рисунке 3.

Взяв первую производную по P ( ), получим выражение оптимизируемой вероятности:

Для наблюдаемых на практике значений Р() область допустимых значений параметров С и Y определяется неравенством:

Рисунок 3 – Интерпретация задачи обоснования оптимальной по суммарным издержкам вероятности эксплуатации грузовой системы без происшествий Значение вероятности P ( ), соответствующее минимуму суммарных издержек, а также прямые 4 и 5 – структурные ограничения, определяющие допустимые потери времени на ликвидацию последствий происшествий, указывают на область возможных значений этой вероятности.

Используя статистические данные по эксплуатации терминалов можно оценить параметры С, Тдоп(Р), Y и Z, необходимые для обоснования требований к уровню риска. Проверка работоспособности изложенного подхода к оптимизации безопасности осуществлена на примере технологического процесса, выполняемого при эксплуатации терминалов.

С применением метода имитационного моделирования решена задача повышения безопасности эксплуатации нефтеналивного терминала при фиксированных средствах S зад, имеющихся для выбора набора мер, внедрение которого максимально снижает величину вероятности аварии. При решении задачи было принято, что на совершенствование безопасности при эксплуатации терминала выделено 100 000 долларов США. Указанную сумму решено использовать на улучшение четырех рассмотренных факторов окружающей и рабочей среды.

Получено, что для принятых условий оптимальные значения факторов:

x1 1,0 ; x2 1,5 ; x3 0,0 ; x4 0,0. Тогда частота возникновения аварийного разлива нефти при погрузке танкера равна: А 1,93 10 3 1/год. Полученная величина находится выше границы зоны условно приемлемого риска (1·10-3) и, следовательно, необходимо принять дополнительные меры по снижению риска.

Состав мер оценен решением второй оптимизационной задачи – при минимальных затратах, выбрать набор мер, внедрение которых снижает вероятность аварии до допустимого (заданного) уровня. Заданный уровень частоты аварийного разлива нефти принят равным доп 1,0 10 3 1/год, что соответствует зоне условно приемлемого риска. Получено, что для принятых условий оптимальные значения факторов должны быть: x1 1,5 ; x2 1,5 ; x3 0,0 ;

x4 0,5. При этом затраты на внедрение мер составят 160 000 долл. США.

В четвертой главе приводятся результаты разработке экспериментальных и теоретических исследований, позволивших выбрать оптимальные параметры предложенной лазерной системы дистанционного зондирования аэрозолей, а также дается описание лазерной системы дистанционного мониторинга экстремальных природных явлений посредством определения концентрации находящихся в воздухе аэрозолей.

С целью создания лазерной системы для дистанционного определения концентрации аэрозольных частиц в аэродисперсном потоке, были выбраны рассеяние Ми в направлении назад и оптический пробой или лазерная искра на частицах аэрозоля в воздушном потоке.

Исследование рассеяния Ми на частицах проводилось на лабораторном измерителе концентрации аэрозольных частиц. Он состоит из: АИГ - Nd лазера с энергией импульсов до 50 мДж длительностью 10 нс на длине волны 532 нм, передающего телескопа, фотоприемника, спектроанализатора и приемного телескопа. Оптическая схема измерителя приведена на рисунке 4.

Рисунок 4 – Оптическая схема дистанционного измерителя: 1, 15 – фотоприемники; 2 – нейтральный светофильтр; 3 – интерференционный светофильтр; 4 – волоконный световод; 5 – сферическое зеркало; 6, 11 – линзы; 7 – глухое зеркало; 8 – пластина; 9 – ГВГ; 10 – квантрон; 12 – полупрозрачное зеркало; 13 – Экспериментальные исследования зависимости интенсивности рассеяния Ми в направлении назад на частицах на длине волны 532 нм в диапазоне концентраций 10 … 1000 см 3 были проведены на этом лабораторном дистанционном измерителе.

Для проверки экспериментальных данных выполнены расчеты по уравнению лазерного зондирования для упругого рассеяния на аэрозольных частицах:

где P(,R) – мощность сигнала pассеяния Ми на фотоприемнике на длине волны, приходящего с расстояния R ; PL – мощность лазера и L – его длина волны; K 1 – постоянная лидара; R – шаг по расстоянию; A0 – площадь приемного телескопа; T( L, R) – пропускание атмосферы на длине волны лазерного излучения; d / dN – сечение pассеяния Ми на единицу концентрации частиц на длине волны лазера; N – концентрация частиц.

Результаты расчетов для реального аэрозоля приведены в таблице 3. Из графиков следует, что увеличение энергии лазерного излучения ведет к пропорциональному увеличению мощности рассеяния без изменения спектральной зависимости сомножителей, входящих в уравнение лазерного зондирования.

Таблица 3 – Концентрационные зависимости амплитуды сигнала измерителя, энергии и мощности рассеяния Ми, коэффициента обратного рассеяния частиц и сечения рассеяния на единицу концентрации С увеличением расстояния сигнал рассеяния уменьшается на два порядка уже на первых 100 м и еще на три на следующем километре. Обработка этих результатов позволила определить по известной константе измерителя сечение рассеяния Ми на единицу концентрации равное (3,2 0,5) 10-6 м 4. Получено, что сигнал обратного рассеяния линейно возрастает со счетной концентрацией частиц. Измеренные и рассчитанные данные сведены в таблицу, где буква Р означает результаты расчетов, остальные – результаты измерений.

Полученная линейная зависимость между счетной концентрацией частиц аэрозоля и коэффициентом обратного рассеяния позволяет измерять эту концентрацию с помощью измерителя подобного типа, а, следовательно, и осуществлять дистанционный мониторинг аэрозолей в атмосфере.

На рисунке 5 показан опытный образец измерителя концентрации аэрозольных частиц в атмосфере, действие которого демонстрировалось министру транспорта Игорю Левитину на выставке Транспорт России в ноябре 2011 года.

При построении системы мониторинга на первый план выдвигается задача установления связи характеристик атмосферы (концентрации аэрозолей, плотности частиц, спектральных размеров) с оптическими параметрами, измеряемыми с помощью лидара, в зависимости от метеопараметров.

Рисунок 5 – Демонстрация работы опытного образца измерителя концентрации аэрозоля Министру Транспорта РФ И. Левитину на выставке Транспорт России Система (рисунок 6) удовлетворяет следующим требованиям:

1) прием и обработка первичной информации от измерительных систем;

2) эффективное и надежное хранение полученных данных;

3) возможность удаленного управления измерительными системами;

4) обеспечение выдачи данных в удобном для пользователя формате;

5) анализ ситуации, своевременное определение места положения смерча;

6) формирование краткосрочных и долгосрочных прогнозов.

Рисунок 6 – Структурная схема лидарной системы контроля аэрозолей Предложена удовлетворяющая данным требованиям система, которая состоит из трех блоков, каждый из которых выполняет определенную функцию.

Первый блок представлен наземной лидарной системой (НЛС), располагаемой так, чтобы радиус действия охватывал весь наблюдаемый район. НЛС состоит из лидара и компьютера, объединенных интерфейсной платой. Компьютер соединен также с Центром управления системой (ЦУС) интернет-каналом.

Из ЦУС приходит информация о заданных параметрах работы лидара, а программное обеспечение обрабатывает информацию и приводит в действие лидар.

Второй блок представлен системой метеослужб, обеспечивающих своевременное получение метеопараметров района, как от служб Роскомгидромета, так и от метеослужб, расположенных в районе мониторинга.

Третий блок – Центр управления системой, состоящий из совокупности модулей, каждый из которых имеет определенный набор функций.

Модуль управления и администрирования. Осуществляет управление системой, авторизацию пользователей и является связующим звеном, регулирующим взаимодействие и совместную работу всех компонентов системы.

Модуль обработки первичной информации. Обеспечивает управление и связь с первичными источниками информации (лидары, метеослужбы); организацию канала передачи данных и первичной обработку информации.

Модуль моделирования и выдачи прогнозов. В модуле с использованием имитационного моделирования происходит оценка концентрации аэрозоля и формирование сообщений при достижении заданных его концентраций.

Модуль хранения данных. Служит для хранения информации, поступающей от подсистемы сбора информации и внешних информационных систем, хранения картографической информации, хранения и доступа к знаниям в области исследования атмосферных и экологических процессов. Функционирует с использованием одного из SQL-серверов, таких как Oracle, Postgres или Sybase.

Модуль связи с пользователями обеспечивает взаимодействие системы с пользователями: принимает команды управления, получает информацию, выдает результаты. Модуль построен по принципу "тонкого клиента", то есть используется мощный Web-сервер, а на станциях пользователей – Web-браузер.

Модуль управления лидарными системами принимает информацию от модуля моделирования и выдачи прогнозов и производит расчеты параметрических данных для каждой НЛС, обеспечивает связь с НЛС.

На рисунке 7 показана схема работы системы дистанционного мониторинга воздушных аэрозолей в смерче применительно к портовым перегрузочным комплексам (нефтеналивным терминалам) в порту Новороссийск.

Рисунок 7 – Работа станции мониторинга опасных природных явлений у перегрузочных комплексов (терминалов) ОАО «НМТП»

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе изучения методов оценки риска эксплуатации морских перегрузочных комплексов, и наиболее экологически опасных – нефтеналивных терминалов, а также дистанционного мониторинга (замера концентрации) воздушных аэрозолей, являющихся основой массы при возникновении экстремальных природных явлений у перегрузочных комплексов и терминалов, проведенных экспериментальных исследований и вычислительных экспериментов, сделаны выводы и получены следующие научные и практические результаты:

1. Для целей оценки безопасности и анализа риска эксплуатации нефтеналивных терминалов была принята следующая процедура. На первом этапе определяются все опасные ситуации, возникновение которых возможно при эксплуатации технологического оборудования терминала. На втором этапе рассматриваются критерии допустимости риска для определенных на первом этапе опасных ситуаций. На третьем этапе выполняется оценка допустимого риска и его последствий, определяются пути уменьшения риска и финансовые затраты, связанные с мероприятиями по уменьшению риска.

2. Используя логико-лингвистическую модель возникновения происшествия в системе человек-машина-окружающая среда и метод планирования эксперимента получена математическая модель и методика оценки вероятности возникновения происшествий и риска эксплуатации морских нефтеналивных терминалов на основе учета факторов влияния экстремальных природных явлений.

3. С использованием полученной математической модели, а также метода многокритериальной оптимизации показано решение задач повышения безопасности эксплуатации морского нефтеналивного терминала в процессе погрузки танкера при фиксированных средствах, имеющихся для выбора набора мер, внедрение которого максимально снижает величину вероятности аварии и минимизации затрат для снижения вероятности аварии до заданного уровня.

4. Установлено, что с целью уменьшения вероятности возникновения происшествий и достижения ею заданного уровня с минимальными затратами использовать имеющиеся финансовые ресурсы на снижение вероятность возникновения происшествия при эксплуатации терминала следует воздействием на следующие факторы: комфортность по физико-химическим параметрам воздушной среды, качество информационной модели состояния окружающей среды, вероятность возникновения внешних неблагоприятных воздействий.

5. На основе экспериментальных и расчетных исследований определены постоянные аэрозолей, а также оптимальные режимы и параметры работы лазерных систем дистанционного замера концентрации воздушного аэрозоля.

6. Предложена система лазерного дистанционного мониторинга аэрозолей, являющихся основой образующихся в районе расположения морских терминалов экстремальных природных явлений. Для управления и переноса информации в центр управления системой предложено использовать интернетканалы, а также систему управления базами данных на основе MySQL.

Публикации по теме диссертации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, определенных Перечнем ВАК Минобрнауки России 1. Шацкова, Ю.В. Использование лазеров для дистанционного мониторинга экстремальных природных явлений в районе морских нефтяных терминалов / Ю.В. Шацкова, В.А. Туркин // Транспортное дело России. – 2011.– № – 8.

С. 71 – 75 (№ 1860 по перечню ВАК от 22.07.2011 г.).

2. Шацкова, Ю.В. Повышение безопасности морских перегрузочных комплексов использованием системы мониторинга экстремальных природных явлений / Ю.В.Шацкова, В.А. Туркин // Транспортное дело России. – 2011.

№ 10. С. 68 – 72 (№ 1860 по перечню ВАК от 22.07.2011 г.).

3. Шацкова, Ю.В. Моделирование процессов при неблагоприятных метеоусловиях, способных вызвать техногенные катастрофы на нефтеналивных терминалах / Ю.В. Шацкова, В.А. Туркин // Журнал университета водных коммуникаций. – 2012. – Вып. 1 (13). – С. 141 – 145 (№ 808 по перечню ВАК от 22.07.2011 г.).

4. Шацкова, Ю.В. Прогнозирование возникновения смерчей в районе нефтеналивных терминалов // Проблемы эксплуатации водного транспорта и подготовки кадров на юге России: материалы 7-й региональной научнотехнической конференции. – Новороссийск: МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2008.

– С. 59 – 61.

5. Шацкова, Ю.В. Возможность использования радиолокационных станций метеорологического назначения для получения информации об опасных погодных условиях // Молодая наука-2009: материалы IX городской научно-практ. конф.

студентов, аспирантов. – Новороссийск: НПИ КубГТУ, 2009.– С. 130 – 132.

6. Шацкова, Ю.В. К вопросу о мониторинге смерчей в районе Новороссийска // Сборник научных трудов. Выпуск 15. – Новороссийск: МГА им. адм.

Ф.Ф. Ушакова, 2010. – С. 51 – 53.

7. Шацкова, Ю.В. Особенности управления природными рисками в сфере морского транспорта // Новое поколение в науке-2010: сб. тезисов научно-практ.

конф. курсантов. – Новороссийск: МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2010. – С. 136 – 137.

8. Шацкова, Ю.В. Доплеровские радиолокаторы и метеорологические наблюдения // Новое поколение в науке-2009: сб. тезисов научно-практ. конф.

курсантов. – Новороссийск: МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2010.– С. 104 – 105.

9. Шацкова, Ю.В. Мониторинг смерчей в районе Новороссийска // Проблемы эксплуатации водного транспорта и подготовки кадров на юге России:

материалы девятой региональной научно-технической конференции. – Новороссийск: МГА им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2011. – С. 42 – 43.

10. Шацкова, Ю.В. Моделирование процессов при неблагоприятных метеоусловиях, способных вызвать техногенные катастрофы на нефтеналивных терминалах / Ю.В. Шацкова, В.А. Туркин // Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии – 2011: Труды XIX Международной конференции. – Новороссийск: НПИ КубГТУ, 2011. – С. 106 – 107.

11. Шацкова, Ю.В. Анализ гидрометеорологических факторов, влияющих на безопасность эксплуатации морских нефтеналивных терминалов для перевалки нефтепродуктов // Молодая наука – 2011: материалы XI городской научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. – Новороссийск: ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2011. – С. 120 – 122.

12. Шацкова, Ю.В. Анализ рисков катастрофического воздействия экстремальных явлений мелкого масштаба на объекты водного транспорта // Сб. науч.

трудов. Вып. 16. – Новороссийск: ГМУ им. адм. Ф.Ф. Ушакова, 2012. С. 114 – 116.

Отпечатано в редакционно-издательском отделе ФГОУ ВПО «Морская государственная академия имени адмирала Ф.Ф.Ушакова»