Методы проектирования математического обеспечения систем прогнозирования техногенных и экологических рисков

• Автор: Кузнецова, Светлана Николаевна
• Шифр специальности: 05.13.12
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 116 с.

Содержание

Список сокращений

Введение.
Глава 1. Анализ состоянии вопроса и основные задачи автоматизированного анализа и моделирования техногенных и экологических рисков

1.1 Техногенные риски.

1.2 Методы анализа и моделирования техногенных и экологических рисков.

1.3 Проблемы применения методов прогнозирования в условиях риска

1.4 Системный анализ в задачах проектирования математического и информационного обеспечения.

1.4.1 Системы бинарного типа с отношением эквивалентности и их свойства

1.4.2 Состояния Псистемы и их классификация.

1.4.3 Информационные показатели синтеза 7систем

Глава 2. Математические модели и методы оценки прогнозирования природных и техногенных рисков
2.1 Математические модели техногенных рисков
2.1.1 Математическая модель интегрированного риска.
2.1.2 Математическая модель социального ущерба.
2.2 Методика расчета потенциального риска токсического поражения
2.2.1 Выбор параметров регрессионной модели
2.2.2 Последовательность построения регрессионной модели.
2.3 Анализ распределений функций, характеризующих рисковые ситуации.
2.4 Расчет функции распределения случайной величины, характеризующей
рисковые ситуации
Глава 3. Математические модели количественной оценки рисков
3.1 Обоснование подхода к решению задачи.
3.2 Модель на основе процессов Кокса.
3.3 Методы анализа риска на базе масштабных смесей нормальных законов
3.3.1 Распределение вероятностей масштабных смесей нормальных законов
3.3.2 Островершинность масштабных смесей нормальных законов
3.3.3 Масштабные нормальные смеси как сверточные симметризации вероятностных распределений
3.3.4 Масштабные нормальные смеси как рандомизационные симметризации вероятностных распределений
3.4 Анализ случайных рисков с помощью центральных и промежуточных порядковых статистик.
3.4.1 Асимптотическое распределение выборочных квантилей, построенных по выборке случайного объема
3.4.2 Предельные теоремы для промежуточных порядковых статистик, построенных по выборкам случайного объема
Глава 4. Математические модели и методы прогноза экологических рисков на базе информационных характеристик 7систем
4.1 Синтез Ясистем
4.2 Метод оценки степени однородности и изотропности распределения элементов
4.3.Статистический метод количественной оценки интенсивности негативного события на примере провала.
4.4 Применение полученных результатов при прогнозировании техногенной миграции Цезия7.
4.5 Прогнозирование риска аварий или экологических интервенций в окружающую среду на автозаправочной станции.
Заключение
Литература


Как известно, сооружение и функционирование энергонасыщенных и химически опасных промышленных объектов всегда сопряжено с риском разрушительного высвобождения собственного энергозапаса или неконтролируемого выброса химически опасных веществ, что может привести к потерям материальных ценностей, гибели людей и окружающей природной среды. Достаточно назвать аварии на АЭС ТриМайлАйленд США, в Чернобыле Украина, в Хамме Германия, на химических предприятиях в Фликсборо Великобритания. Ссвсзо Италия. Мехико Мексика. Бхопале Индия и Базеле Швейцария, на взрывопожароопасных объектах в Тулузе Франция, в Энсхеде Нидерланды, крупные транспортнопромышленные катастрофы в Арзамасе. Свердловске, под Уфой Россия. Практически все области Российской федерации подвержены природным и техногенным катастрофам. В России в году зарегистрировано 0 крупных катастроф. Экономический ущерб превысил млрд. Общая сумма страховых выплат со стороны страховых компаний составила 7,5 млрд. По данным МЧС России материальных потерь приносят наводнения, обвалы, оползни и лавины, ураганы и смерчи, 3 сели. По оценкам Российской академии наук, с каждым годом число жертв катастроф в стране возрастает примерно на . По расчетам специалистов, на территории России размещено свыше 4,5 тыс. К тому же в России имеется сейсмоопасных территорий и более территорий, относящихся к зоне вечной мерзлоты. В среднем по России ежедневно отмечаются две серьезные аварии на трубопроводах, раз в неделю на транспорте, ежемесячно в промышленности. В течение последних лет в России во всех видах аварий и катастроф ежегодно гибнет более тыс. В нефтеперерабатывающей промышленности ежегодно происходит около катастроф, уносящих жизни человек и наносящих ущерб до 3х миллиардов рублей. При этом ущерб от возможных аварий может быть выше финансовых возможностей предприятия и носит случайный характер. Именно в этих условиях возникает необходимость количественной оценки, анализа и управления техногенными рисками аварий на потенциально опасных объектах техносферы. В связи с этим на протяжении последних лет в нашей стране и за рубежом активно ведутся исследования природных, техногенных и экологических опасностей. Но данные исследования можно проводить только лишь при наличии специализированных систем. Отсюда следует, что задача разработки математического обеспечения МО и ИО для систем, осуществляющих сбор и обработку данных, связанных с прогнозированием природных, техногенных и экологических рисков, является актуальной, поскольку любые знания о наступления природной или техногенной катастрофы имеют огромное экономическое, социальное, экологическое и научное значение. Большой вклад в решение этой задачи внесли такие отечественные и зарубежные ученые, как Л. П.Альгип, И. Т.Балабанов, У. Бек, Н. Луман, М. Лапуста, А. Мур, С. М.Мягков, а также В. Ю.Воробьев, В. В.Болотин, В. И.Осипов, А. Л.Рогозин, В. А. Коляревский, В. И., Ларионов, С. П.Сущев, Л. А.Миэринь, А. Е.Шейдеггер, М. П.Шерман, С. Окамото и другие. Цель диссертационной работы заключается в разработке МО для САПР систем прогнозирования природных, техногенных и экологических рисков. Для решения поставленных задач использованы теория и методы автоматизированного проектирования, системного анализа, построения САПР, организации баз данных БД, систем бинарного типа с отношением эквивалентности, линейной алгебры, принятия решений, математического моделирования. Разработкой ММ и методов прогнозирования техногенных и экологических рисков на основе теории систем бинарного типа с отношением эквивалентности. Разработкой статистических методов оценки параметров построенных моделей. Разработкой МО прогнозирования техногенных и экологических опасностей на основе предложенных моделей и методов. Новыми методическими положениями для разработки МО САПР систем прогнозирования техногенных и экологических рисков. Математические модели техногенных рисков. Методы оценки рисков природных, техногенных и экологических опасностей. Математическое обеспечение САПР систем прогнозирования природных, техногенных и экологических рисков. Автоматизированная методика оценки степени однородности и изотропности распределения элементов в пространстве по полутоновым изображениям, как характеристики степени риска экологической катастрофы интервенции, т.