МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ АНАЛИЗЕ РИСКОВ ХИМИЧЕСКИХ АВАРИЙ

БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА HUMAN LIFE SAFETY

Оригинальная статья / Original article УДК 658.345.3:681.3.01

DOI: https://doi.org/10.21285/2500-1582-2020-2-173-186

Моделирование при анализе рисков химических аварий

© А.Н. Кузнецова, Е.А. Хамидуллина

Иркутский национальный исследовательский технический университет, г. Иркутск, Россия

Резюме: Настоящее время характеризуется ростом количества каскадных (синергетических) катастроф, в том числе с участием опасных химических веществ. Существуют разные методы оценки риска аварии, прежде всего анализ статистических данных и моделирование. Для статистической оценки динамики и видов химических аварий по России использовали отчеты Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору за период 2011-2017 гг., частично опубликованные на официальном сайте ЗАО НТЦ ПБ. Компьютерное моделирование аварий было выполнено с помощью программы ТОКСИ(модуль Токси 3). Показаны особенности распространения аммиачного и хлорного облаков при их аварийном высвобождении из оборудования в зависимости от метеоусловий. Рассчитаны показатели индивидуальных, коллективных и социальных рисков при авариях на опасных объектах, показано, что указанные риски могут превышать допустимые значения в случае расположения опасного объекта в г. Иркутске вблизи жилой зоны. Моделирование аварийных ситуаций позволяет реально и наглядно понимать масштабы угрозы и заблаговременно продумывать и реализовывать барьеры безопасности как для недопущения возникновения и развития аварий, так и для локализации тяжести последствий.

Ключевые слова: химическая авария, моделирование аварии, токси, риск аварии, безопасность

Информация о статье: Дата поступления 6 апреля 2020 г.; дата принятия к печати 12 мая 2020 г.; дата онлайн-размещения 30 июня 2020 г.

Для цитирования: Кузнецова А.Н., Хамидуллина Е.А. Моделирование при анализе рисков химических аварий. XXI век. Техносферная безопасность. 2020;5(2):173-186. https://doi.org/10.21285/2500-1582-2020-2-173-186

Modeling for chemical accident risk assessment

Anastasia N. Kuznetsova, Elena A. Khamidullina

Irkutsk National Research Technical University, Irkutsk, Russia

Abstract: Currently, there is an increase in the number of cascading (synergetic) disasters, including those involving hazardous chemicals. There are various methods for assessing accident risks, including statistical analysis and modeling. For a statistical assessment of the dynamics and types of chemical accidents, we used the reports by the Federal Service for Ecological, Technological and Nuclear Supervision for 2011-2017. They were published on the official website of STC PB. Computer simulation of accidents was performed in TOXI+RISK (Toxi module 3). Features of the spread of ammonia and chlorine clouds during their emergency release were described. The indicators of individual, collective and social risks at hazardous facilities were calculated. These risks can exceed the permissible values if the hazardous facility is located near residential zones. Simulation of emergencies allows us to identify the threat and develop safety barriers to prevent the occurrence and development of accidents, and minimize severity of the consequences.

Keywords: chemical accident, accident modeling, toxins, accident risk, safety

Information about the article: Received April 6, 2020; accepted for publication May 12, 2020; available online June 30, 2020.

For citation: Kuznetsova AN, Khamidullina EA. Modeling for chemical accident risk assessment. XXI century. Techno-sphere Safety. 2020;5(2):173-186. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/2500-1582-2020-2-173-186

2020;5(2):173-186

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISSN 2500-1582

И

173

Кузнецова А.Н., Хамидуллина Е.А. Моделирование при анализе рисков химических аварий Anastasia N. Kuznetsova, Elena A. Khamidullina Modeling for chemical accident risk assessment

1. Введение

Термин «химическая авария» не соотносится с конкретной отраслью промышленности. Опасность реализации химических аварий присутствует на различных производствах, отличающихся друг от друга кардинально количеством и свойствами опасных веществ, технологическими процессами, а также количеством и качеством оборудования, в котором обращаются опасные химические вещества.

К таким производствам относят добычу и использование полезных ископаемых, прежде всего нефти и газа, потому, что наибольшее количество аварий и случаев гибели людей происходит именно там [1]. Сюда относят, конечно, химическую промышленность, обеспечивающую потребности в различных видах продукции, также производство удобрений, металлургическую отрасль, пищевую промышленность и т.д. На рис. 1 показано количественное распределение химически опас-

ных объектов России по видам деятельности. В их число входят: организации, эксплуатирующие химически опасные производственные объекты (1); организации, эксплуатирующие хлорные объекты системы водоподготовки (2); организации, эксплуатирующие целлюлозно-бумажные производства (3); организации, эксплуатирующие аммиачно-холодильные установки (4); организации, эксплуатирующие объекты производства и потребления продуктов разделения воздуха, криогенно-вакуумной техники, обращения углекислоты (5); спиртовые производства (6); маслоэкстракцион-ные производства (7); склады и базы хранения и отгрузки химически опасных и взрывоопасных веществ (8); другие производства, связанные с обращением или хранением токсичных, взрывопожароопас-ных и других веществ, способных образовывать пылевоздушные или парогазовые смеси (9) [2].

800 700 600 500 400 300 200 100 0

757

708

326

24 3

162

682

^^ 43

Рис 1. Диаграмма распределения организаций, эксплуатирующих химически опасные объекты по отраслям промышленности

Fig. 1. The diagram of distribution of companies operating chemically hazardous facilities by industries

И

174

ISSN 2500-1582

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

2020;5(2):173-186

1

2

4

5

6

7

8

9

БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА HUMAN LIFE SAFETY

Существуют разные методы оценки риска аварии. Распространенным методом является анализ статистических данных. Обоснованность применения и достоверность результатов статистического метода зависит от объема выборки и ее однородности. По отношению к авариям это должны быть аварии на однотипных производствах, использующих сходное оборудование, технологии, организацию труда. Другими словами, для статистической оценки риска аварий недостаточно владеть обобщенными данными по «химической» аварийности, необходима специфическая вышеупомянутая информация.

На рис. 2 показана динамика химических аварий в России в период 2011 — 2017 гг., прослеженная по материалам годовых отчетов Ростехнадзора. Как видно на диаграмме, годы увеличения количества аварий и годы их спада чередуются. Данная диаграмма не позволяет сделать вывод о динамике риска, о снижении риска

аварий по факту уменьшения их количества в определенные годы. А неоднородность производств, по которым была сделана выборка - еще один повод усомниться в возможности каких-либо выводов. Периоды относительной безаварийности, как показывает практика, - не признак уменьшения риска, а просто доказательство роли вероятности.

Еще одним методом анализа риска аварий является моделирование. В мире существует несколько моделей, применяемых к авариям с выбросом опасных веществ, и российская методология оценки риска аварий, реализованная в программе ТОКСИ к, гармонизирована с зарубежными подходами.

Литературный поиск показал, что разработаны и обосновываются и другие способы оценки риска аварии, которые здесь будут только упомянуты [3]. В данной работе было использовано моделирование.

12

10

11

. . .

2011

2012

I Взрыв

Разгерметизация

2013 2014 2015 2016

Выброс опасных веществ Пожар ш Аварии всего

2017

Рис. 2. Динамика и виды химических аварий в России Fig. 2. Dynamics and types of chemical accidents in Russia

2020;5(2):173-186

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISSN 2500-1582

8

6

4

2

0

Кузнецова А.Н., Хамидуллина Е.А. Моделирование при анализе рисков химических аварий Anastasia N. Kuznetsova, Elena A. Khamidullina Modeling for chemical accident risk assessment

Настоящее время характеризуется ростом количества каскадных (синергети-ческих) катастроф и с участием опасных химических веществ прежде всего. Можно привести примеры с самыми значительными подобными катастрофами последних лет - авария на АЭС Фукусима после землетрясения и последующего цунами в 2011 г., катастрофический разрыв трубопровода с нефтепродуктами в Эквадоре в результате схода оползня в акватории бассейна р. Амазонки, с попаданием 1,6 млн л нефти в р. Напо в 2013 г., катастрофическое наводнение в Техасе в 2017 г., обусловленное ураганом Харви, с последующими аварийными разливами нефти [4]. Связывают такой ход событий с увеличением количества и усилением природных катаклизмов и одновременно с увеличением подверженности и уязвимости общества из-за усложнения и повышения опасности промышленного производства. В литературе даже появился термин, обозначающий такого рода аварии - «Natech» как производное от слов «Natural» и «Technological» [5-7].

Иркутская область - развитый индустриальный регион, даже в наихудшие периоды экономической жизни России промышленное производство (включая самые опасные его виды) не прекращалось. При этом здесь также возможны серьезные природные катаклизмы, например, землетрясения, сила которых на большей территории может достигать 8-10 баллов. Поэтому заблаговременное прогнозирование и эффективное использование результатов прогнозирования для создания и совершенствования барьеров противодействия особенно актуально. В настоящей статье выполнено моделирование аварии с высвобождением опасного химического вещества на территории города Иркутска, на объектах, использующих хлор и аммиак.

На территории г. Иркутска несколько

промышленных объектов, использующих указанные химикаты в количествах опасных по последствиям в случае их высвобождения - и попадания в окружающую среду. В силу современной застройки некогда удаленная промышленная зона г. Иркутска оказалась окруженной жилыми районами, т.е. рядом с опасными производственными объектами стали располагаться места массового скопления людей, включая учебные заведения.

2. Методы

Для статистической оценки динамики и видов химических аварий использовали отчеты Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору за период 2011-2017 гг., частично опубликованные на официальном сайте ЗАО НТЦ ПБ http://ib.safety.ru. Компьютерное моделирование аварий было выполнено с помощью программы ТОКСИ+газ< (модуль Токси 3). Были заданы следующие исходные данные: параметры местности (тип местности - центры малых городов); температура поверхности местности -23°С; время экспозиции - 1800 с; материал поверхности пролива - бетон, температура подстилающей поверхности равна температуре окружающей среды, коэффициент величины шероховатости подстилающей поверхности - 0,55; детерминированная модель поражения с критериями по пороговой и смертельной токсодозе (пороговая токсодоза аммиака - 15 мг*мин/л, хлора -0,6 мг*мин/л; смертельная токсодоза аммиака - 150 мг*мин/л, хлора - 6 мг*мин/л); метеоусловия: температура воздуха 23°С, варьировали скорость ветра на высоте 10 м от 1 м/с до 10 м/с, класс устойчивости атмосферы варьировали А-Р (конвекция, изо-термия, инверсия). Моделирование осуществляли для аммиака и хлора, находящихся в оборудовании в сжиженном состоянии, количество газовой фазы принимали 1% от жидкой фазы.

И

176

ISSN 2500-1582

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

2020;5(2):173-186

БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА HUMAN LIFE SAFETY

3. Ход и результаты исследования

Методика Токси 3 основана на мол

дели рассеяния «тяжелого газа»1 и была верифицирована сравнением результатов прогнозирования с реальными экспериментальными данными [8-10]. Хлор и аммиак -абсолютно разные химические вещества, по-разному ведут себя в окружающей среде и обладают разными опасными свойствами. Моделирование выполнялось в разных метеоусловиях с особым вниманием к скорости ветра и вертикальной устойчивости атмосферы.

Вертикальная устойчивость атмосферы - совокупность метеорологических факторов (скорость ветра, облачность, вертикальный тепловой поток), создающих определенные условия рассеяния в атмосфере. Для описания вертикальной устойчивости атмосферы используется 6 классов устойчивости - А, В, С, Р, Е, Р. Первые

три класса А, В и С соответствуют неустойчивой стратификации атмосферы (конвекция), последние два Е и Р - устойчивой (инверсия). Класс Р - соответствует нейтральной стратификации атмосферы (изотермия)1.

Первичное облако газа при аварии образуется в результате мгновенного (1-3 мин) перехода в атмосферу части вещества из емкости при ее разрушении. Вторичное облако образуется в результате испарения разлившегося вещества с подстилающей поверхности.

Была прослежена зависимость между расстоянием, на которое распространяется облако, и классом устойчивости атмосферы по пороговой и смертельной токсо-дозе. На рис. 3 рассматриваемая зависимость представлена для аммиачного облака, на рис. 4 - для хлорного облака.

350

300 -289

250 О 200 к я § 150 О Q

165,8 _191,8 227,7 211

_142,3

£ 100 50 30,1 -36,1 43,2 74,4 48,2 54,5

0

A БОБЕР Класс устойчивости атмосферы Смертельное поражение Пороговое поражение

Рис 3. Зависимость размеров зон распространения аммиачного облака от класса устойчивости атмосферы

Fig. 3. The dependence of the size of ammonia cloud propagation zones on the atmospheric stability class

Руководство по безопасности «Методика моделирования распространения аварийных выбросов опасных веществ», утвержденная приказом Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору от 20 апреля 2015 г. № 158. Изд-во стандартов (актуализация РД-03-26-2007).

2020;5(2):173-186

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISSN 2500-1582

И

177

<и S К

S

H о о eö Рн

Кузнецова А.Н., Хамидуллина Е.А. Моделирование при анализе рисков химических аварий Anastasia N. Kuznetsova, Elena A. Khamidullina Modeling for chemical accident risk assessment

900 800 700 600 500 400 300 200 100 0

506

571,2

827,3

А В С В Е

Класс устойчивости атмосферы Смертельное поражение Пороговое поражение

F

Рис. 4. Зависимость размеров зон распространения хлорного облака от класса устойчивости атмосферы

Fig. 4. The dependence of the size of chlorine cloud propagation zones on the atmospheric stability class

Анализ представленных зависимостей позволяет сделать вывод, что размеры зон смертельного и порогового поражения напрямую зависят от класса устойчивости атмосферы. Чем устойчивее стратификация атмосферы, тем больше зона поражения. Так, при неустойчивой стратификации (А) размер зоны смертельного поражения для аммиака составит 30,1 м, для хлора - 135,2 м, при нейтральной стратификации (й) размер зоны смертельного поражения для аммиака вырастет до 48,2 м, для хлора - до 195 м, в то время как для устойчивой стратификации (Р) эта же зона для аммиака будет равна 74,4 м, а для хлора - 244,4 м. Таким образом, очевидно, что наиболее опасной будет авария, произошедшая в ночное время суток.

Было проведено исследование зависимости протяженности зон поражения от скорости ветра при разной стратификации атмосферы по пороговой и смертельной токсодозам, скорость ветра варьировали от 1 м/с до максимально возможной при заданной стратификации. На рис. 5 представлена рассматриваемая зависимость для аммиака, на рис. 6 - для хлора.

Полученные зависимости позволяют проследить влияние скорости ветра при разной стратификации атмосферы на протяженность зон поражения. Следует отметить, что стратификация атмосферы в большей степени оказывает влияние на размеры зон поражения, чем скорость ветра. Так, наибольшие зоны смертельного и порогового поражения характерны для стратификации атмосферы - инверсия, наименьшие - конвекция при любой скорости ветра, хотя также следует отметить, что зоны поражения уменьшаются с повышением скорости ветра. Таким образом, наиболее опасной будет авария при безветрии, в классе устойчивости атмосферы - инверсия.

В целях визуализации представленной информации на ситуационном плане были указаны размеры зон поражения аммиачного облака в зависимости от скорости ветра при разной стратификации атмосферы на примере Иркутского хладокомбината, с 2015 г. находящегося в стадии консервации, но сохраняющего в холодильной системе опасные количества аммиака (рис. 7).

в

ISSN 2500-1582

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

2020;5(2):173-186

БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА HUMAN LIFE SAFETY

Рис. 5. Зависимость протяженности зон поражения (м) от скорости ветра (м/с) при разной стратификации атмосферы для аммиачного облака

Fig. 5. The dependence of affected areas (m) on wind speed (m / s) for different atmospheric stratifications

for the ammonia cloud

Рис. 6. Зависимость протяженности зон поражения (м) от скорости ветра (м/с) при разной стратификации атмосферы для хлорного облака

Fig. 6. The dependence of affected areas (m) on wind speed (m / s) for different atmospheric stratifications

for the chlorine cloud

Рассмотрели влияние времени экспозиции на размеры зон поражения. На рис. 8 показана зависимость размеров об-

лака с пороговой и смертельной токсодо-зами от времени экспозиции для аммиака, на рис. 9 - для хлора.

2020;5(2):173-186

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISSN 2500-1582

Кузнецова А.Н., Хамидуллина Е.А. Моделирование при анализе рисков химических аварий Anastasia N. Kuznetsova, Elena A. Khamidullina Modeling for chemical accident risk assessment

Конвекция

Рис. 7. Зависимость размеров зон порогового поражения аммиачного облака от скорости ветра

при различной стратификации атмосферы

Fig. 7. The dependence of the size of threshold ammonia cloud damage zones on wind speed with different

stratifications of the atmosphere

И 180

ISSN 2500-1582

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

2020;5(2):173-186

БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА HUMAN LIFE SAFETY

Рис.8. Зависимость размеров зон поражения аммиачного облака от времени экспозиции

Fig. 8. The dependence of the size of threshold ammonia cloud damage zones on on the exposure time

35 30 25

S 20

<o S

M 15 g 15

8 10 cd Рч

24,3 26,2 27,9 25 26,5

22,2 19,9 23,3 21,5

17,6 19,7 15 17,6

15,5

10

5 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Время экспозиции, с ^-Смертельное поражение Пороговое поражение

Рис. 9. Зависимости размеров зон поражения хлорного облака от времени экспозиции

Fig. 9. Dependences of the size of chlorine cloud damage zones on the exposure time

2020;5(2):173-186

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISSN 2500-1582

И 181

Кузнецова А.Н., Хамидуллина Е.А. Моделирование при анализе рисков химических аварий Anastasia N. Kuznetsova, Elena A. Khamidullina Modeling for chemical accident risk assessment

Из анализа представленных графиков следует, что зона порогового поражения аммиачного облака появляется в первые секунды воздействия на человека, а смертельная токсодоза набирается спустя 7 с нахождения человека в облаке. В то же время зона порогового и смертельного поражения хлорного облака появляется в первые секунды воздействия, т.е. первые признаки поражения появляются сразу после попадания человека в хлорное облако.

Компьютерное моделирование аварии с помощью ТОКСИ+RISK позволяет оценить количество людей, попадающих в зону риска при реализации аварии, а также количественные показатели риска для этих людей. Для гипотетической аварии на хладокомбинате с разгерметизацией аммиачного оборудования при варьировании размера отверстия разгерметизации и при наихудших условиях рассеяния получили следующие значения индивидуальных и коллективных рисков (табл. 1). Для расчета коллективного риска оценивалось количество населения, попадающего в зону распространения облака. Расчет количества населения осуществлялся из предположе-

ния, что в одной квартире или частном доме в среднем проживает три человека, оценка проводилась по карте местности.

Учитывая, что допустимый индивидуальный риск для Иркутской области2 составляет 2,0510-5, все полученные значения индивидуальных рисков не превышают допустимых значений. Значения коллективного риска определяется максимальным количеством людей, попадающих в опасную зону, что, в свою очередь, зависит от плотности жилой застройки около химически опасных объектов

Социальный риск (зависимость между частотой F гибели не менее N чел. от этого количества чел.) характеризует угрозу воздействия поражающих факторов аварии на группу людей одновременно. В процессе моделирования был рассчитан этот показатель, характеризующий масштаб последствий аварии. На рис. 10 представлена F/N - диаграмма для персонала обсуждаемой аварии, на рис. 11 - для населения, попавшего в опасную зону. По вертикальной оси на обеих диаграммах приведена частота событий Р, при которой погибло не менее N чел.

Таблица 1

Результаты моделирования аварии с разгерметизацией аммиачного оборудования

ГаЫе 1

The results of modeling an accident with depressurization of ammonia equipment

Инициирующее аварию событие Площадь отверстия, м2 Вероятность возникновения сценария, 1/год Коллективный риск, 1/год*чел. Индивидуальный риск, 1/год

1,96*10-5 4,0*10-5 1,68*10-4 6,1*10-8

Разгерметизация оборудования 1,23*10-4 1,0*10-5 4,48*10-4 1,63*10-7

4,91*10-4 6,2*10-6 4,15*10-4 1,51*10-7

1,96*10-3 3,8*10-6 2,76*10-4 1,00*10-7

7,85*10-3 1,7*10-6 5,45*10-5 1,98*10-8

Полное разрушение - 3*10-7 1,22*10-5 4,49*10-9

ГОСТ Р 22.10.02-2016 «Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Менеджмент риска чрезвычайной ситуации. Допустимый риск чрезвычайных ситуаций».

И 182

ISSN 2500-1582

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

2020;5(2):173-186

БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА HUMAN LIFE SAFETY

1,60E-05 1,40E-05 1,20E-05 1,00E-05 8,00E-06 6,00E-06 4,00E-06 2,00E-06 0,00E+00

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Число погибших N и более

Рис. 10. F/N - диаграмма для персонала Иркутского хладокомбината при аварии с выбросом аммиака

Fig. 10. F/N-chart for the staff of Irkutsk refrigeration plant in case of an accident accompanied by ammonia

emission

Ii.

Рис.11. F/N - диаграмма для населения, проживающего вблизи Иркутского хладокомбината,

при аварии с выбросом аммиака

Fig. 11. F/N-chart for the population living near Irkutsk refrigeration plant in case of an accident accompanied

by ammonia emission

Гипотетическая авария с хлорным оборудованием моделировалась на примере железнодорожной цистерны. Полученные показатели риска показаны в табл. 2, для расчета коллективного риска оценивалось количество населения, попадающего в

зону распространения облака.

Аналогично результаты прогнозирования социального риска показаны на рис. 12 и 13 для персонала и населения соответственно.

2020;5(2):173-186

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISSN 2500-1582

Кузнецова А.Н., Хамидуллина Е.А. Моделирование при анализе рисков химических аварий Anastasia N. Kuznetsova, Elena A. Khamidullina Modeling for chemical accident risk assessment

Результаты моделирования аварии с разгерметизацией хлорного оборудования

Таблица 2

Table 2

The resul ts of modeling an accident with depressurization of chlorine equipment

Инициирующее аварию событие Площадь 2 отверстия, м Вероятность возникновения сценария, 1/год Коллективный риск, 1/год*чел. Индивидуальный риск, 1/год

Разгерметизация оборудования 1,96*10-5 4,0*10-5 1,45*10"3 5,04*10"8

1,23*10-4 1,0*10-5 7,14*10"3 5,00*10"'

4,91 *10-4 6,2*10-6 1,46*10"2 7,03*10"'

1,96*10-3 3,8*10-6 1,66*10-2 6,19*10"'

7,85*10-3 1,7*10-6 1,18*10"2 3,02*10"'

Полное разрушение - 3,0*10-7 1,19*10"3 6,11*10"8

1

Mllllli.

3,00E-05 2,50E-05 2,00E-05 1,50E-05 1,00E-05 5,00E-06 0,00E+00

39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 Число погибших N и более

Рис. 12. F/N - диаграмма для персонала Ж/Д станции «Иркутск-Сортировочный»

при аварии с хлорной цистерной Fig. 12. F/N-chart for the staff of the railway station "Irkutsk-Sortirovochny" in case of damage

to the chlorine tank

Рис. 13. F/N - диаграмма для населения, проживающего около Ж/Д станции «Иркутск-Сортировочный»,

при аварии с хлорной цистерной Fig. 13. F/N-chart for the population living near the railway station "Irkutsk-Sortirovochny" in case of damage

to the chlorine tank

И

184

ISSN 2500-1582

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

2020;5(2):173-186

БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА HUMAN LIFE SAFETY

На сегодняшний день принятый в Российской Федерации допустимый уровень социального риска для населения - 10-5 для случая гибели не менее 10 чел. Допустимый уровень социального риска для персонала законодательно не регламентируется. Согласно представленным Р^-диаграммам уровень социального риска для населения, проживающего вблизи Иркутского хладокомбината, превышает установленные значения допустимого социального риска на интервале до 55 чел. Значения социального риска для населения, проживающего вблизи железнодорожной станции «Иркутск-Сортировочный», превышает установленные допустимые значения в интервале свыше 59 чел. В случае аварии с железнодорожной цистерной на железнодорожной станции «Иркутск-Сортировочный» зоны смертельно-

го и порогового поражения простираются на жилую застройку и социальные объекты, включая общеобразовательную школу, и определяют уровень риска на этой территории от 2,910 до 5,610-5 1/год.

4. Заключение

Моделирование аварийных ситуаций позволяет реально и наглядно понимать масштабы угрозы и заблаговременно продумывать и реализовывать барьеры безопасности как для недопущения возникновения и развития аварий, так и для локализации тяжести последствий. Следует отметить, что рассмотренные сценарии аварии не предполагали никаких действий персонала, направленных на локализацию и ликвидацию аварий.

Библиографический список

1. Wood M.H., Fabbri L Challenges and opportunities for assessing global progress in reducingchemical accident risks // Progress in Disaster Science. 2019. 4. 100044. URL:

https://doi.org/10.1016/j. pdisas.2019.100044 (07.07.2019).

2. Информационный сайт «Архив информационных бюллетеней» [Электронный ресурс] URL: https://ib.safety.ru/ (30.04.2020).

3. Shin S, Byeon S-H, Sohn J-R and Moon KW. Development and Verification of a Risk Index for Evaluating the Chemical Accident Risk of Korean Chemical Enterprises // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2019. № 16. 4409

4. Krausmann E, Girgin S, Necci A. Natural hazard impacts on industry and critical infrastructure: Natech risk drivers and risk management performance indicators // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2019. 40. 101-163. URL:

https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101163 (10.03.2020).

5. Girgin S, Necci A., Krausmann E. Dealing with cascading multi-hazard risks in national risk assessment: The case of Natech accidents // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2019. 35 101072. URL:

https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101072 (13.04.2020).

6. Poljansek K., Casajus Valles A., Marin Ferrer M., De Jager A., Dottori F., Galbusera L [et al]. Recommendations for National Risk Assessment for Disaster Risk Management in EU, EUR 29557 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2019. URL: https://doi:10.2760/084707, JRC114650 (07.04.2020).

7. Fabbri L, Wood M.H. Accident Damage Analysis Module (ADAM): Novel European Commission tool for consequence assessment - Scientific evaluation of performance // Process Safety and Environmental Protection 2019. № 129. S. 249-263. URL: https://doi.org/10.1016/j.psep (04.04.2020).

8. Лисанов М.В., Пчельников А.В., Сумской С.И. Моделирование рассеяния выбросов опасных веществ в атмосфере // Российский химический журнал. 2005. XLIX. C. 18-28.

9. Захарова А.Ю., Савицкая Т.В. Верификация моделей рассеивания газа в программных комплексах ТОКСИ+RISK и FLACS// Успехи в химии и химической технологии. 2015. XXIX. № 4. С. 102-104.

10. Агапов А.А., Агапова Е.А. Сертификация и верификация программных средств // Безопасность труда в промышленности. 2015. № 4. С.58-60.

References

1. Wood MH, Fabbri L. Challenges and opportunities for assessing global progress in reducingchemical accident risks. Progress in Disaster Science. 2019;4:100044. Available from:

https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2019.100044 [Accessed 30th April 2020].

2. Informacionnyj sajt «Arhiv informacionnyh byulletenej Information site» = Archive of newsletters/ Available

2020;5(2):173-186

XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY

ISSN 2500-1582

Ш

Кузнецова А.Н., Хамидуллина Е.А. Моделирование при анализе рисков химических аварий Anastasia N. Kuznetsova, Elena A. KhamidullinaModeling for chemical accident risk assessment

from: https://ib.safety.ru/ (In Russ.) [Accessed 30 April 2020].

3. Shin S, Byeon S-H, Sohn J-R and Moon KW. Development and Verification of a Risk Index for Evaluating the Chemical Accident Risk of Korean Chemical Enterprises. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2019;16:4409.

4. Krausmann E, Girgin S, Necci A. Natural hazard impacts on industry and critical infrastructure: Natech risk drivers and risk management performance indicators. International Journal of Disaster Risk Reduction. 2019;40:101163. Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101163 (In Russ.) [Accessed 30th April 2020].

5. Girgin S, Necci A, Krausmann E. Dealing with cascading mult. International Journal of Disaster Risk Reduction. 2019;35:101072. Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2019.101072 [Accessed13 April 2020].

6. Poljansek K, Casajus Valles, A, Marin Ferrer M, De Jager, A, Dottori, F, Galbusera, L. [et al.]. Recommendations for National Risk Assessment for Disaster

Risk Management in EU, EUR 29557 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2019. Available from: https://doi.org/10.2760/084707, JRC114650. [Accessed 7th April 2020].

7. Fabbri L, Wood M H Accident Damage Analysis Module (ADAM): Novel European Commission tool for consequence assessment - Scientific evaluation of performance. Process Safety and Environmental Protection 2019;129:249-263. Available from: https://doi.org/10.1016/j.psep. [Accessed 7th April 2020].

8. Lisanov M.V., Pchel'nikov A.V., Sumskoy S.I. Modelirovanie rasseyaniya vybrosov opasnykh vesh-chestv v atmosfere. Rossiyskiy khimicheskiy zhurnal. 2005;XLIX:18-28.

9. Zakharova AYu, Savitskaya TV. Verification of gas dispersion models in TOXI+RISK and FLACS software packages. Uspekhi v khimii i khimicheskoy tekhnologii = Advances in chemistry and chemical technology. 2015;XXIX;4:102-104.

10. Agapov AA, Agapova EA. Sertifikatsiya i verifikatsi-ya programmnykh sredstv. Bezopasnost' truda v promyshlennosti. 2015;4:58-60.

Критерии авторства

Кузнецова А.Н., Хамидуллина Е.А. имеют равные авторские права и несут равную ответственность за плагиат.

Contribution

Kuznetsova A.N., Khamidullina E.A. have equal copyrights and bear equal responsibility for plagiarism

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Сведения об авторах Кузнецова Анастасия Николаевна,

магистр,

Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, Россия, e-mail: Elena.irk.mail@lis.ru

Conflict of interests

The authors declare no conflict of interests regarding the publication of this article.

The final manuscript has been read and approved by all the co-authors.

Information about the authors Anastasia N. Kuznetsova,

master degree student,

Irkutsk National Research Technical University, 664074, Irkutsk, 83 Lermontov st., Russia, e-mail: Elena.irk.mail@lis.ru

Хамидуллина Елена Альбертовна,

кандидат химических наук, доцент кафедры промышленной экологии и безопасности жизнедеятельности,

Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, Россия, И e-mail: Elena.irk.mail@lis.ru

Elena A. Khamidullina,

Cand. Sci. (Chemistry),

Associate Professor of Industrial Ecology and Life Safey Deparment,

Irkutsk National Research Technical University, 664074, Irkutsk, 83 Lermontov st., Russia, S e-mail: Elena.irk.mail@lis.ru