Нечетко-множественный подход в управлении рисками и безопасностью на промышленных предприятиях

- повышения надежности энергоустановки АО системы за счет модульной конструкции, так как выход из строя одного модуля не приводит к остановке всей системы;

- сниженного до 40-45 % массогабаритного показателя по сравнению с энергоустановки АО на базе ДВС и СГ на основе электрической машины вращения;

- динамического изменения режимов сгорания топлива и регулирования мощности энергоустановки АО путем изменения параметров электронной системы управления;

- возможности автоматической оптимальной адаптации энергоустановки АО к типу топлива по мощностному критерию или критерию экономичности.

Проведенный анализ показывает, что на сегодняшний день существуют технические возможности разработки перспективной СЭС АО на базе СПДВС с ЛЭГ. Использование предложенной энергоустановки АО позволит повысить надежность и экономичность СЭС АО. Процесс создания энергоустановки АО на базе СПДВС с ЛЭГ требует решения следующих научно-технических задач - это:

- разработка математической и имитационной модели энергоустановки АО на базе СПДВС с ЛЭГ для получения информации о параметрах и отработки алгоритмов управления энергоустановки АО на базе СПДВС с ЛЭГ;

- разработка облика энергоустановки АО на базе СПДВС с ЛЭГ.

Список использованной литературы

1. Иванов-Смоленский А.В. Электрические машины/ Учеб. для вузов. М.: Энергия, 1980. - 928 с.

2. Балагуров В.А., Галтеев Ф.Ф. Электрические генераторы с постоянными магнитами. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 279 с.

3. Хитерер М.Я., Овчинников И.Е. «Синхронные электрические машины возвратно-поступательного движения», Санкт-Петербург, Корона принт, 2008.

4. Boldea I. Synchronous generators. The Electric Generators Handbook. Taylor & Francis Group, 2006.

5. Boldea I. Variable speed generators. The Electric Generators Handbook. Taylor & Francis Group, 2006.

НЕЧЕТКО-МНОЖЕСТВЕННЫЙ ПОДХОД В УПРАВЛЕНИИ РИСКАМИ И БЕЗОПАСНОСТЬЮ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Ю.А. Булавка, доцент, к.т.н., Полоцкий государственный университет, г. Новополоцк, Республика Беларусь

Неотъемлемой частью промышленной безопасности и охраны труда является анализ и прогнозирование опасностей и рисков для человека в

производственном процессе. На современном этапе ученые фокусируют свое внимание на развитии научных основ ранжирования и прогнозирования техногенных опасностей, внедряя современные научные методы анализа и информационные технологии.

Управление рисками и безопасностью в техносфере традиционными методами на основе теории вероятности в условиях неопределенности и наличия «человеческого фактора» не всегда позволяет однозначно и количественно точно оценить уровень опасности для человека, в связи с этим, актуальны исследования в области ранжирование опасностей на основе теории нечетких множеств.

Вопросами применения теории нечетких множеств и нечеткой логики с целью повышения безопасности жизнедеятельности занимаются как зарубежные, так и российские исследователи: Nishiwaki Y., Mital A., Karwowski W., Mistra K.B., Weber G.G., Переездчиков И. В., Глухов С. В., Козлитин П.А., Оськин А.А., Юмагузин У.Ф., Байбурин Р.А., Ястребова Н.Н., Номоконова О.В., Белешева М.В., Коптева Н.А. и др. [1].

Переездчиковым И.В. разработана общая концепция, качественные и количественные методы анализа опасностей промышленных систем типа «человек-машина-среда» на базе четких и нечетких множеств.

Глуховым С.В. предложен метод оценки рисков аварий на Оренбургском газоперерабатывающем заводе с использованием нечеткой экспертной системы оценки, статистической информации об аварийных ситуациях и байесовского подхода.

Оськиным А.А. обоснованы и разработаны новые математические модели оценки индивидуального пожарного риска вертикальных резервуаров для хранения нефти и нефтепродуктов на основе теории нечетких множеств, позволяющий производить оценку риска в условиях многофакторности и неопределенности.

Байбурин Р.А. разработал методический подход к интегральной оценке уровня риска аварий (отказов) резервуаров нефтебаз и АЗС в сложной системы «человек-машина-среда», используя методы экспертных оценок и теории нечетких множеств.

Козлитин П.А. предложил математические модели и аналитические методы анализа уровня опасности мазутного хозяйства тепловых электростанций на основе риска с использованием технологий нечеткой логики.

Номоконова О.В. показала, что в прогнозировании показателей производственного травматизма от воздействия электрического тока следует использовать нечеткие вероятности структурных элементов логической модели электропоражения, отражающие ошибочные действия персонала, потому как при отсутствии соответствующих статистических данных, это позволяет наиболее полно учитывать наличие расхождений в экспертных оценках.

Белешевой М.В. показана возможность формализации процесса управления профессиональным риском повреждения здоровья путем задания правил нечетких продукций, используемых в процессе нечеткого вывода; обоснована и разработана методика прогнозирования величины снижения уровня

профессионального риска повреждения здоровья в результате снижения класса вредности условий труда на примере персонала магистральных электрических сетей.

Ястребовой Н.Н. построена математическая модель экологической безопасности горнодобывающего производства на основе иерархического нечеткого вывода по Сугено с нечетко заданными факторами.

Юмагузин У.Ф. для повышения безопасности технологических процессов предприятий нефтегазовой отрасли разработал метод оценки технического состояния машинных агрегатов на основе анализа параметров гармонических составляющих токов и напряжений, генерируемых двигателем электропривода, с использованием теории нечетких множеств и вероятностной нейронный сети.

Целью данной работы является разработка модели системы управления профессиональными рисками в условиях неопределенности воздействия производственных факторов на основе теории нечетких множеств и процедур нечеткого вывода.

В качестве нечеткой модели приняты три системы нечеткого вывода СНВЬ СНВ2 и СНВ3 (рис. 1) с различными входными переменными и базами правил, содержащими нечеткие высказывания в форме «если - то» и функциями принадлежности для соответствующих лингвистических термов [2]. Входными переменными первой системы нечеткого вывода являются составляющие риска для /-й опасности: вероятность (частота) проявления опасности (Рг) с учетом давности происшествий (К), серьезность (тяжесть) последствий воздействия опасности (5/) и длительность воздействия опасности (Д) Коэффициент давности происшествий (К) учитывается при определении вероятности (частоты) проявления опасности, увеличением его величины от 10 до 40 %. В качестве выходной переменной первой системы нечеткого вывода используется уровень профессионального риска воздействия опасного производственного фактора (ОПФ) по /-й опасности (ЯОПФ), который является основой для принятия решения о необходимости мер по управлению риском.

Рис. 1. Системы нечеткого вывода в модели оценки профессиональным риском: X/, Yj - значения лингвистических переменных

Для второй системы нечеткого вывода приняты две переменные: класс условий труда - КУТ по ¡-й опасности, полученный в результате аттестации рабочих мест по условиям труда и характеризующий меру вероятности вреда для здоровья при воздействии вредного производственного фактора (ВПФ) и относительный риск (ОР/ для / - го класса болезней, получаемый в результате анализа заболеваемости с временной утратой трудоспособности (ЗВУТ) и выступающий в качестве критерия тяжести. Результатом нечеткого вывода второй системы является лингвистическая переменная - «профессиональный риск воздействия ВПФ» по ¡-й опасности (ЯВПФ{), с помощью которой принимается решение о необходимости разработки эффективных превентивных управленческих решений.

Первой переменной третьей системы нечеткого вывода является индекс вредности (ИВк) для к-й профессии (должности) либо общий показатель для структурного подразделения (установки, цеха, производства), рассчитываемый в соответствии с методикой [2] и характеризующий комплексное воздействие факторов производственной среды, определяемых в результате аттестации рабочих мест по условиям труда и выступающий в роли вероятности воздействия ВПФ, второй переменной СНВ3 принят показатель характеризующий тяжесть вреда для всех систем организма - число случаев временной нетрудоспособности по всем болезням, на 100 работающих (ЗВУТк) для к-й профессии (должности). Выходной лингвистической переменной третей системы нечеткого вывода является «профессиональный риск комплексного воздействия ВПФ» по ¡-й опасности (ЯВПФк), которая характеризует опасность производственной среды для профессий (должностей) либо всего структурного подразделения (цеха, производства).

Предлагаемый алгоритм управления профессиональными рисками в условиях неопределенности воздействия производственных факторов на работающих представлен на рисунке 2.

В соответствии с которым для оценки уровня профессионального риска от воздействия ¡-й опасности (для к-й профессии) на работающих предусмотрены следующие последовательные этапы:

1) определить общепризнанными экспертно-статистическими методами входные параметры СНВ1-3: уровни критериев опасного (Рг-, К Д) и вредного (КУТ, ИВк воздействия условий труда и медико-статистических показателей состояния здоровья работающих (ОР/, ЗВУТк);

2) выполнить фаззификацию входных параметров нахождением значений на соответствующих графиках функции принадлежности термов (Ху - Х7/) на основе полученных значений количественных либо качественных критериев на этапе 1;

3) определить степень истинности условий по каждому из 125 правил СНВ1 и по каждому из 25 правил СНВ2 и СНВ3;

4) построить результирующие функции принадлежности для выходных параметров (ЯопФи КвпФи ЯВПФи) с учетом степени истинности всех продукционных правил;

5) вычислить результирующее (четкое) значение выходных параметров

(ЯопФи ЯВПФи ЯВПФк) путем дефаззификации с использованием метода центра тяжести;

6) принять решение относительно приемлемости и необходимости разработки превентивных управленческих воздействий по установленному на этапе 5 уровню профессионального риска от воздействия /-й опасности (для к-й профессии). Предложена шкала оценки уровня приемлемости рисков по нечеткому 01-классификатору, в соответствии с которой в диапазоне 0 < Я < 0,6 риски назначаются приемлемыми, при Я > 0,6 - условно-допустимыми, требующими разработки мер по управлению ими, а при Я > 0,8 риски назначаются недопустимыми, подлежащими реализации срочных мероприятий по снижению уровня опасности или её устранению.

Начало

Рь К, Si, Di

KYTi, ИВк OPf, ЗВУТк

Фаззификация входных параметров

Агрегирование

Активизация подусловий в

нечетких правилах продукций и аккумуляция заключений

Нет

Риск недопустимый требует разработки срочных мер

Риск условно-допустимый требует разработки мер по управлению им

Реализация превентивных мер _по снижению риска_

Расчет остаточного риска

Риск приемлемый

Конец

Определить общепризнанными экспертно-статистическими методами входные параметры СНВи

Найти значение функции принадлежности термов (Ху - Ху,) на основе известного количественного значения измеримого признака

Определить степени истинности условий по каждому из правил СНВьз

Построить результирующие функции принадлежности для выходных параметров с учетом степени истинности всех продукционных правил

Найти четкое значение для выходных переменных методом центра тяжести

Рис. 2. Алгоритм управления профессиональными рисками в условиях неопределенности

воздействия производственных факторов

Предложенный алгоритм с целью упрощения и повышения качества оценки уровня профессионального риска автоматизирован в виде программного обеспечения на языке программирования C# в среде разработки Microsoft Visual Studio 2010 Express Edition.

Автоматизация процесса управления рисками и безопасностью на промышленных предприятиях на базе нечетких множеств позволит предопределять адекватные управленческие решения по устранению либо ограничению воздействия опасности в условиях неопределенности воздействия производственных факторов, обосновано определять приоритетность

превентивных мер по сокращению производственного травматизма и профзаболеваний и как следствие повысить качество функционирования систем управления охраной труда и промышленной безопасности в организациях.

Список использованной литературы

1. Булавка Ю.А. Теория нечетких множеств в управлении рисками и безопасностью в техносфере /Ю.А. Булавка //Пожарная безопасность: проблемы и перспективы: Сб. ст. по матер. VI Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. уч. 2324 сент. 2015 г.: В 2-х ч. Ч. 1 / Воронежский институт ГПС МЧС России. -Воронеж, 2015. - С. 223-226

2. Булавка Ю.А. Нечеткая модель экспертной оценки профессиональных рисков на примере условий труда работников нефтеперерабатывающих предприятий / Булавка Ю.А.// Матер. IV междунар. науч.-практ. конф. молодых ученых и специалистов «Проблемы техносферной безопасности - 2015». - М.: Академия ГПС МЧС России, 2015. - С. 259-263.

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ НЕФТЕХИМИИ

И.Ф. Хафизов, доцент, к.т.н., А.А. Шарафутдинов, старший преподаватель, А.Ю. Устюжанина, студентка, А.М. Галимов, студент магистратуры, Уфимский государственный нефтяной технический университет,

г. Уфа

Предприятия нефтепереработки и нефтехимии относятся к категории опасных производственных объектов. Аварии на таких предприятиях способны нанести ущерб не только нефтяной компании, но и превратить регион в зону экономического и экологического бедствия [1]. Резервуары хранения нефти и нефтепродуктов на предприятиях нефтехимии и нефтепереработки являются наиболее опасными объектами, потому что чаще всего располагаются группами, и в них сосредоточенно большое количество опасного вещества, на достаточно маленькой площади [2].

Анализ статистических данных, сделанный на основании докладов ЦНИИПСК за последние 30 лет показал, что наиболее распространенными чрезвычайными ситуациями на резервуарах является хрупкое разрушение (63,1 %).Взрывы и пожары менее распространены (12,4 %). Поэтому для исследования практический интерес представляет вопрос изучения чрезвычайных ситуаций и их последствий от хрупких разрушений резервуара (рис. 1) [4].

Прогнозирование таких ЧС осуществляется вручную, прямыми расчетами с помощью известных методик построения «Дерева отказа» и «Дерева событий».