Модели и механизмы управления риском потенциально опасных объектов противопожарной службой региона

• Автор: Глотов, Тарас Ильич
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 155 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение

1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ ОБЪЕКТОВ

1.1 Пожар как разновидность чрезвычайной ситуации.

1.2 Управление рисками при пожаре.

1.3 Анализ единой государственной системы защиты населения от

чрезвычайных ситуаций.

1.4 Страхование ответственности при эксплуатации потенциально опасных объектов.

1.5 Предупреждение чрезвычайных ситуаций

1.6 Недостатки существующей системы управления рисками потенциально опасных объектов.
1.5 Критерии эффективности при управлении рисками возникновения пожаров и постановка задач исследования.
2 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПОТЕНЦИАЛЫ ОПАСНЫХ ОБЪЕКТОВ.
2.1 Модель взаимодействия I0 и ПСР.
2.2 Модель классификации ПОО.
2.3 Механизм прогнозирования состояний ПОО.
2.4 Механизм анализа состояния ПОО.
2.5 Модель и алгоритм функционирования системы управления рисками потенциально опасного объекта.
3. ВАРИАНТ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ ОБЪЕКТОВ.
3.1. Механизмы формирования
СУРПОО
3.2. Особенности функционирования и задачи системы управления рисками потенциально опасных объектов
3.3 Проверка эффективности СУРПОО.
Заключение
Литература


Необходимо решение следующих задач: разработать и обосновать модель взаимодействия ПОО и ПСР и позволяющую определять риски возникновения пожара в любой момент времени; получить модель классификации ПОО позволяющую на основе методов численной таксономии определять их потенциальный техногенный и экологический ущерб; синтезировать механизм прогнозирования состояний ПОО, который на основе метода имитационного моделирования позволяет планировать предупредительные меры к ПОО, имеющими высокорисковые значения по пожарной опасности; разработать механизм анализа состояния ПОО обеспечивающий адекватную реакцию ПСР на увеличение риска от запланированных показателей за счет использования аппарата искусственного интеллекта; разработать модель и алгоритм функционирования системы управления рисками ПОО со стороны ПСР, позволяющие уменьшить выделяемые для предупреждения и ликвидации пожаров ресурсы за счет использования игровых методов обоснования решений. Во второй главе рассматривается задача разработки математической модели для системы управления рисками потенциально опасного объекта противопожарной службой региона. В первом параграфе описывается модель взаимодействия ПОО и ПСР с целью определения риска возникновения пожара. Для этого воспользуемся аппаратом Марковских цепей. ЧС - реализация факторов риска и действий ПСР по противодействию ЧС; обстановка 1(0 на момент времени / - ситуация 8(0, дополненная информацией об имеющихся в распоряжении ПСР ресурсах, о понесенных потерях, об ожидаемых поступлениях ресурсов и о принятых управленческих решениях; сценарий Я развития ЧС - процесс изменения обстановки в дискретном временном пространстве (Я=К {1(0 |і=0,1,. Н; фрагмент сценария в момент времени /, - набор событий и взаимосвязей между ними, реализуемых от //_/ до Ьу (позволяет отразить процесс развития ЧС за определенный интервал времени, оперативно анализировать ситуации и их взаимосвязи в целях принятия решений для эффективной организации противодействия, а также формировать и планы действий). В общем случае, сценарии развития ЧС можно представить в виде графа событий и взаимосвязей между ними. Вершинам и дугам сценария могут быть приписаны веса, отражающие их вероятностные и временные характеристики. Таким образом, получен помеченный граф для состояний ПОО. Однако, плотности вероятности переходов в ПОО будут завесить от воздействий, которые окажут ПСР. Тогда для определения возможных состояний ГІОО необходимо найти расстояние от вершины S^ до всех других вершин. При этом предполагаем, что в графе отсутствуют контуры с отрицательным весом. Требуется найти кратчайший путь между заданными вершинами ? Л1/, ип= ? Рассмотренная модель позволяет описать взаимодействие ПОО и ПСР через помеченный граф, вероятности переходов которого можно определить через уравнения Колмогорова, а определить наиболее вероятный вектор воздействия возможно с помощью алгоритма Дейкстры. Во втором параграфе рассмотрена модель классификации ПОО по уровням потенциальных и реальных (экологических) рисков объекта. Для проведения классификации необходима следующая информация: статистика об экологических авариях на данном предприятии за последние пять лет (по возможности, с указанием величины убытков, причиненных в результате аварийного загрязнения окружающей среды); данные об опасных веществах, которые производятся, используются, перерабатываются и хранятся на объекте; сведения об уровне применяемой технологии; сведения о состоянии природоохранного оборудования, о существующей на предприятии системе обеспечения безопасности; данные об износе основных фондов; данные о квалификации производственного персонала; информация о плотности населения в зоне возможного воздействия, месторасположении объекта и показателях метеорологической обстановки. Тогда статистическая информация задается в виде матрицы "объект— признак". Пусть X = {X1, Xй} - множество признаков. Каждый признак Х'еХ (i= 1,. Х'={х; х * }. В матрице данных присутствуют ПОО некоторого выделенного класса А и ПОО других классов, которые будем обозначать через А . Экспертная информация задается на множестве dom X' значений каждого признака X' по отношению к выделенному классу А с помощью графа G' экспертных попарных предпочтений. Множеством вершин графа G' является dom X'. ПОО значения х,' большей степени говорит о принадлежности этого ПОО к выделенному классу А чем наличие у этого объекта значения хг '. Необходимо для любого тестируемого ПОО определить, к какому из классов (А или А ) он относится. По этому правилу любой ПОО е, спроектированный на Х,( .