Прогнозирование разливов нефтепродуктов при железнодорожных авариях

УДК 625.1

А. Н. Елизарьев, Т. Р. Юсупов, Е. Н. Елизарьева

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗЛИВОВ НЕФТЕПРОДУКТОВ ПРИ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ АВАРИЯХ

Дата поступления: 29.1 1.2016 Решение о публикации: 19.12.2016

Цель: Научное обоснование и разработка основ прогнозирования последствий чрезвычайных ситуаций на объектах железнодорожного транспорта. Методы: Теоретическое обобщение и анализ современных знаний и представлений о прогнозировании разливов нефтепродуктов, геоинформационные системы. Результаты: Согласно проведенному анализу статистических данных чрезвычайные ситуации при перевозке нефти и нефтепродуктов железнодорожным транспортом связаны в большей мере с механическим повреждением специальных цистерн и поступлением нефтепродуктов в окружающую среду с последующим воспламенением либо с загрязнением территорий или акваторий. Одной из ключевых составляющих обеспечения безопасности при железнодорожных перевозках нефтепродуктов является прогнозирование возможных чрезвычайных ситуаций, моделирование процессов развития пролива нефтепродуктов и оценка риска. На основе анализа существующих методов расчета последствий пролива нефтепродуктов, а также особенностей моделирования процессов истечения с использованием таких современных программных продуктов, как Autodesk Inventor, ArcGIS, Surfer, предложены методические основы прогнозирования последствий чрезвычайных ситуаций на объектах железнодорожного транспорта. Показана возможность определения формы разлива нефтепродукта на основании трехмерной модели рельефа местности в зоне чрезвычайной ситуации, с использованием программ геоинформационного моделирования. Многофакторный учет различных параметров, определяющих количественно и качественно процессы пролива нефтепродуктов, позволит повысить точность прогнозных оценок, а применение современных IT-технологий обеспечит оперативность расчетов. Практическая значимость: Использование предложенного подхода позволит определить качество любой системы поддержки принятия решений, особенно при планировании аварийно-спасательных работ, в том числе при обосновании выбора тех или иных технологий их проведения, а также использования различной аварийно-спасательной техники.

Железнодорожная авария, прогнозирование, разлив нефтепродуктов, пожар пролива.

Alex N. Elizariev, Cand. Sci (Geogr.) assoc. professor, elizariev@mail.ru Timur R. Yusupov, student, (Ufa State Aviation Technical University); Elena N. Elizarieva, Cand. Sci (Eng.), assoc. professor, (Bash State University) OIL SPILLS FORECASTING IN RAIL ACCIDENTS

Objective: To scientifically substantiate and develop forecasting basis of emergency situations consequences on railway transport. Methods: Theoretical generalization and analysis of the current knowledge and understanding of oil spills forecasting, a geographic information system. Results: In accordance with the analysis of statistical data, the emergency situation during the

transportation of oil and oil products by rail are associated more with mechanical damage to special tanks and release of petroleum products into the environment with subsequent ignition, or by contamination of land or water areas. One of the key safety components on rail transport of petroleum products is the prediction of possible emergency situations, modelling of development processes of the strait of petroleum products and risk assessment. Based on the analysis of existing methods of calculation of the consequences strait of petroleum products, as well as features of the simulation of the expiry with use of modern software such as Autodesk Inventor, ArcGIS, Surfer, the proposed methodological framework for prediction of consequences of emergency situations on objects of railway transport. The paper shows the opportunity on the basis of three-dimensional models of the terrain in the zone of emergency, by means of geographic information modeling to determine the shape of the spill of petroleum product of a multifactorial consideration of the different parameters determining the quantitative and qualitative sides of the processes of the strait of oil products will allow to improve the accuracy of predictive assessments, and the use of modern IT-technologies to provide efficiency calculations. Practical importance: Application of the proposed approach will determine the quality of any system of support of decision-making, especially when planning rescue operations, including in the justification of the choice of those or other technologies of their conducting and use of various rescue equipment.

Railway accident, forecasting, oil spill, fire strait.

Перевозка нефтепродуктов железнодорожным транспортом

Социально-экономическое развитие территории, особенно мегаполисов, невозможно без транспортной системы, своевременно обеспечивающей большие объемы перевозок. Железнодорожный транспорт, получивший развитие в мире в ХУШ-Х1Х вв., и на сегодняшний день остается в числе лидеров по объему грузовых и пассажирских перевозок. Так, по данным международной Организации сотрудничества железных дорог (ОСЖД), уровень перевозок пассажиров и грузов на железных дорогах 27 стран - членов ОСЖД достиг в 2012 г. 4 млрд человек и свыше 6 млрд т соответственно.

В Российской Федерации главным игроком в сфере железнодорожных перевозок является холдинг ОАО «РЖД». На долю железнодорожного транспорта в РФ приходится 43 % всего грузооборота, и для большинства грузовладельцев базовых отраслей экономики данный вид транспорта является безальтернативным. Грузооборот РФ составляет 2128 млрд т-км и уступает лишь грузообороту Китая и США (2764 и 2469 млрд т-км соответственно). Из всех перевозимых грузов около 50 % составляют грузы нефтяной промышленности, такие как сырая нефть, мазут, бензин и сжиженные углеводородные газы, транспортировка которых ввиду пожарной, токсической и экологической опасности осуществляется в специальных вагонах-цистернах [11].

Мировая статистика происшествий при перевозке нефти и нефтепродуктов железнодорожным транспортом свидетельствует, что чрезвычайные ситуации (ЧС) связаны чаще всего с механическим повреждением специальных цистерн и выходом нефтепродуктов в окружающую среду с после-

дующим воспламенением либо загрязнением территорий или акваторий. Согласно статистическим данным Министерства транспорта США коэффициент аварийности железнодорожного транспорта при перевозке нефтепродуктов за один год составляет 3,35 млрд т-км. Так, 6 июля 2013 г. в городе Ляк-Межантик (Канада) из-за неисправности ручного тормоза потерпел крушение поезд, перевозивший 73 цистерны с нефтью, в результате чего произошло возгорание с последующим взрывом цистерн и пожаром в близлежащих домах. Число подтвержденных жертв катастрофы составило 42 человека, восемь из которых числились пропавшими без вести. 9 мая 2013 г. в городе Белая Калитва (РФ, Ростовская область) в результате схода с рельс 50 цистерн с нефтепродуктами произошло возгорание семи цистерн и взрыв (эвакуировано 2,7 тыс. человек и госпитализировано 18 человек) [11].

Обеспечение безопасности при железнодорожных перевозках

Одной из ключевых составляющих обеспечения безопасности при железнодорожных перевозках нефтепродуктов является прогнозирование возможных ЧС, моделирование процессов развития пролива нефтепродуктов и оценка риска [12, 13, 15]. Точность таких прогнозов и моделей определяется многофакторным анализом условий ЧС с учетом:

• особенностей территории (подстилающая поверхность, тип грунтов, параметры состояния почвы и водных объектов, климатические особенности и т. п.);

• особенностей железнодорожной аварии (объем разлившихся нефтепродуктов, особенности разгерметизации и др.). Существующая методическая база не позволяет качественно и количественно определить либо смоделировать процессы развития ЧС и только фрагментарно учитывает возможные последствия ЧС. Так, одним из инструментов анализа сценариев развития ЧС с учетом вероятности является метод построения дерева событий на основе стандарта ГОСТ 54145-2010 [4].

На рис. 1. приведен пример дерева событий при локальной разгерметизации цистерны с бензином в результате схода грузового состава с рельс.

На рис. 1 видно, что качественную и количественную оценку степени опасности ЧС в полной мере провести невозможно, поскольку в дереве событий не анализируются процессы взаимодействия разлива нефтепродуктов с окружающей средой, которые определяются множеством неучтенных факторов. Так, при образовании пролива возможно попадание нефтепродуктов в водные объекты, впитывание в почву и просачивание в грунтовые воды в зависимости от объема и времени истечения нефтепродуктов, температуры окружающей среды, а также типов подстилающих грунтов.

Выше уровня налива с послед. ВЬЕУЕ соседних цистерн

загрязнением атмосферы 0,01 ВЬЕУЕ цистерны

Частичное разрушение цистерны с бензином 0,15 Мгновенное воспламенение

1,00 с образ, пожара пролива 0,01

Ниже уровня налива 0,04 Воздействие на людей, объекты и сооружения

с образованием пролива 0,02

0,85 Загрязнение окруж. среды

Без мгновенного воспламенения 0,46

0,81 Образ-е пожара пролива при послед, восплам.

0,35

Рис. 1. Пример дерева событий при локальной разгерметизации

цистерны с бензином

Анализ сценариев развития ЧС может быть проведен на основе методик расчета объема пролива, его площади и последствий ЧС (пожара пролива, «огненного шара», эффекта ВЬЕУЕ) [4-8], а также на основе ряда методик определения экологических последствий. Одним из основных элементов расчета во всех существующих методиках является площадь пролива, определяемая по объему вылившихся нефтепродуктов. При этом следует учитывать, что часть нефтепродуктов впитывается в грунт, а при наличии рядом с проливом водного объекта частично попадает в воду.

Моделирование процессов истечения нефтепродуктов

Для повышения точности прогноза ЧС и моделирования процессов истечения нефтепродуктов необходимо определить время истечения, объем вылившихся нефтепродуктов и площадь пролива с учетом впитывания в грунт, испарения и загрязнения водного объекта [9, 10].

В связи с этим необходим интегрированный подход к моделированию процессов пролива нефтепродуктов при перевозке железнодорожным транспортом с применением современных 1Т-технологий, особенно при оценке напряженных состояний оборудования или определении критических сроков эксплуатации [1, 3]. Наибольшая эффективность достигается сочетанием геоинформационных систем ^18-технологии) при учете особенностей территории и программных продуктов для 3D-моделирования при расчете аварийного пролива [14].

На основе анализа существующих методов расчета последствий пролива нефтепродуктов [4-8], а также особенностей моделирования процессов истечения с использованием таких современных программных продуктов, как Autodesk Inventor, ArcGIS, Surfer, предложены методические основы прогнозирования последствий ЧС на объектах железнодорожного транспорта. Представление факторов, учитываемых для определения количества нефтепродукта, истекающего со временем из железнодорожной цистерны, показано на рис. 2.

15 г» 25 зо 35 « 45 и 55 Время истечения t, мин.

Рис. 2. Зависимость массы истекающего через отверстие нефтепродукта от времени

Расчет пожароопасных и экологических последствий ЧС при разливе нефтепродуктов основан на определении площади пролива. Для определения площади пролива существует целый ряд методик [4-8]. По методикам была рассчитана площадь пролива бензина (м 2), при разгерметизации цистерны модели 15-1672 объемом 85,6 м 3. Результаты приведены в таблице.

Площадь пролива бензина по различным методикам

Методика [4, 7] [8] [5] [6]

Площадь, м2 1459 437 1455 364 364

Одним из важных параметров для определения интенсивности теплового излучения, оказываемого на здания и сооружения при пожаре пролива, является форма пятна разлива бензина. На рис. 3 показана возможность определения формы пятна разлива нефтепродукта на основании трехмерной модели рельефа местности в зоне ЧС, с использованием программ ГИС-моделирования.

] - площадь разлива бензина до начала горения

I | - конечная площадь разлива бензина (горение нефтепродукта) Рис. 3. Форма пятна разлива бензина с учетом рельефа местности

Заключение

Таким образом, многофакторный учет различных параметров, определяющих количественные и качественные характеристики процессов пролива нефтепродуктов позволит повысить точность прогнозных оценок, а применение современных 1Т-технологий обеспечит оперативность расчетов. Такой подход позволит определить эффективность любой системы поддержки принятия решений, особенно при планировании аварийно-спасательных работ [2], в том числе при обосновании выбора технологий их проведения, а также использования различной аварийно-спасательной техники.

Библиографический список

1. Ахтямов Р. Г. Подходы к оценке критического срока эксплуатации технологического оборудования на опасных производственных объектах / Р. Г. Ахтямов, А. Н. Елиза-

рьев, Н. С. Сенюшкин, В. А. Доценко // Современные проблемы науки и образования. -

2012. - № 5. - URL : http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=7199 (дата обращения 15.11.2016).

2. Ахтямов Р. Г. Использование сетей Петри при планировании мероприятий аварийно-спасательных и других неотложных работ / Р. Г. Ахтямов // Наука и безопасность. -

2013. - № 4 (9). - С. 23-25.

3. Ахтямов Р. Г. Моделирование напряженного состояния технологического оборудования / Р. Г. Ахтямов // Сб. материалов IV Международной научно-практической конференции «Техносферная и экологическая безопасность на транспорте (ТЭБТРАНС-2014)». -

2014.- С. 16-19.

4. ГОСТ 54145-2010. Менеджмент рисков. Руководство по применению организационных мер безопасности и оценки рисков. Общая методология.

5. ГОСТ Р 12.3.047-98. Пожарная безопасность технологических процессов общие требования. Методы контроля.

6. Приказ МЧС РФ от 10 июля 2009 г. № 404 «Об утверждении методики определения расчетных величин пожарного риска на производственных объектах».

7. Руководство по определению зон воздействия опасных факторов аварий с сжиженными газами, горючими жидкостями и аварийно-химически опасными веществами на объектах железнодорожного транспорта. - М. : МПС РФ, 1997.

8. Руководство по тушению нефти и нефтепродуктов в резервуарах и резервуарных парках / И. Ф. Безродный, В. А. Меркулов, А. В. Мариков. - М. : ВНИИГОЧС, 1999. - 40 с.

9. Титова Т. С. Разработка методических основ определения и оценки состояния потенциально-опасных объектов / Т. С. Титова, Р. Г. Ахтямов, Г. А. Бухарбаева // Современные проблемы науки и образования. - 2015. - № 1-1. - URL : www.science-education. ru/121-19074 (дата обращения 13.09.2016).

10. Титова Т. С. Совершенствование подходов к оценке последствий разгерметизации подводных переходов магистральных нефтепроводов / Т. С. Титова, Р. Г. Ахтямов, Г. А. Бухарбаева // Безопасность труда в промышленности. - 2016. - № 3. - С. 47-51.

11. Юсупов Т. Р. Статистический анализ причин аварийности на железнодорожном транспорте / Т. Р. Юсупов, Р. Р. Шайдуллин, А. Н. Елизарьев // Фундаментальные и прикладные исследования в современном мире. - 2015. - № 12-1. - С. 189-192.

12. Baruque B. A forecasting solution to the oil spill problem based on a hybrid intelligent system / B. Baruque, E. Corchado, A. Mata, J. M. Corchado // Information Sciences. - 2010. -№ 10 (180). - Pp. 2029-2043.

13. Fabiano B. Dangerous good transportation by road: from risk analysis to emergency planning / B. Fabiano, F. Curro, A. P. Reverberi, R. Pastorino // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. - 2005. - № 4-6 (18). - Pp. 403-413.

14. REN Hong-xiang. 3D Visualization of Oil Spill in Marine Simulator / REN Hong-xiang, JIN Yi-cheng, YIN Yong // Journal of System Simulation. - 2009. - № 1.

15. Zhenliang Liaoa. Integration of multi-technology on oil spill emergency preparedness / Zhenliang Liaoa, Phillip M. Hannamb, Xiaowei Xia, Tingting Zhao // Marine Pollution Bulletin. -2012. - № 10 (64). - Pp. 2117-2128.

References

1. Akhtyamov R. G., Elizariev A. N., Senjushkin N. S. & Docenko V. A. Sovremennyie problemyi nauki i obrazovaniya - Modern problems of science and education, 2012, no. 5, availaible at: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=7199 (cited 15.11.2016).

2. Akhtyamov R. G. Science and safety, 2013, no. 4 (9), pp. 23-25.

3. Akhtyamov R. G. Modelirovanie naprjazhennogo sostojanija tehnologicheskogo obo-rudovanija [Modeling of stress state of technological equipment]: sbornik materialov IV Mezh-dunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii "Tehnosfernaja i jekologicheskaja bezopasnost' na transporte (TJeBTRANS-2014)". 2014. Pp. 16-19.

4. GOST 54145-2010. Menedzhment riskov. Rukovodstvo po primeneniju organiza-cionnyh mer bezopasnosti i ocenki riskov. Obshhaja metodologija [Risk management. Guidance on the application of organizational security measures and risk assessment. A common methodology].

5. GOST R 12.3.047-98. Pozharnaja bezopasnost' tehnologicheskih processov obshhie trebovanija. Metody kontrolja [Fire safety of technological processes General requirements. Methods of control].

6. Prikaz MChS RF ot 10 ijulja 2009 g. № 404 "Ob utverzhdenii metodiki opredelenija raschetnyh velichin pozharnogo riska na proizvodstvennyh ob'ektah" [On approval of the methodology for determining the estimated values of fire risk at industrial facilities].

7. Rukovodstvo po opredeleniju zon vozdejstvija opasnyh faktorov avarij s szhizhennymi gazami, gorjuchimi zhidkostjami i avarijno-himicheski opasnymi veshhestvami na ob'ektah zheleznodorozhnogo transporta [A guide to identify the hazards of accidents involving liquefied gases, flammable liquids and hazardous chemical substances on objects of railway transport]. Moscow, 1997.

8. Rukovodstvo po tusheniju nefti i nefteproduktov v rezervuarah i rezervuarnyh parkah [Manual extinguishing of oil and oil products in tanks and tank farms]. Moscow, 1999. 40 p.

9. Titova T. S., Akhtyamov R. G. & Buharbaeva G. A. Sovremennyie problemyi nau-ki i obrazovaniya - Modern problems of science and education, 2015, no. 1-1, availaible at: www.science-education.ru/121-19074 (cited 13.09.2016).

10. Titova T. S., Akhtyamov R. G. & Buharbaeva G.A. Bezopasnost truda vpromyishlen-nosti - Work safety in industry, 2016, no. 3, pp. 47-51.

11. Jusupov T. R., Shajdullin R. R. & Elizariev A. N. Fundamentalnyie iprikladnyie issle-dovaniya v sovremennom mire - Fundamental and applied studies in the modern world, 2015, no. 12-1, pp. 189-192.

12. Baruque B., Corchado E., Mata A. & Corchado J. M. Information Sciences, 2010, no. 10 (180), pp. 2029-2043.

13. Fabiano B., Curro F., Reverberi A. P. & Pastorino R. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2005, no. 4-6 (18), pp. 403-413.

14. REN Hong-xiang, JIN Yi-cheng & YIN Yong. Journal of System Simulation, 2009,

no. 1.

15. Zhenliang Liaoa, Phillip M. Hannamb, Xiaowei Xia & Tingting Zhao. Marine Pollution Bulletin, 2012, no.10 (64), pp. 2117-2128.

ЕЛИЗАРЬЕВ Алексей Николаевич - канд. геогр. наук, доцент, elizariev@mail.ru; ЮСУПОВ Тимур Раисович - студент (ФГБОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет); ЕЛИЗАРЬЕВА Елена Николаевна - канд. техн. наук, доцент (ФГБОУ ВПО Башкирский государственный университет).

© Елизарьев А.Н., Юсупов Т.Р., Елизарьева Е.Н., 2016