Модель аварии на опо с запасами ахов. качественный и количественный анализ

Модель аварии на опо с запасами ахов. качественный и количественный анализ

Статья посвящена модели «Дерево отказов» и «Дерево событий», количественному анализу причин возникновения аварий на ОПО, а именно аварии на ОПО с запасами горючего вещества, расчетам вероятности возникновения аварийных ситуаций, исходя из которых, удастся выделить причины, оказывающие наибольшее влияние на систему.

Авторы публикации

Рубрика

ПРОЧЕЕ

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 42 (44), Декабрь ‘21

Поделиться

1. Модель аварии на ОПО с запасами АХОВ

Рассмотренное моделирование опасных процессов наглядно продемонстрировано на рисунке 6 с применением «Дерева отказов» (далее ДО) и «Дерева событий» (далее ДС) и его результатов.  Они были выстроены для АС, которая возникла из-за несвоевременного отключения насосов и переполнения емкости с горючим при переливе бензина из подвижного резервуара в стационарный.

В таблице 2 указаны исходные предпосылки, приведшие к исследуемой АС, и вероятности их появления Pi (i =1...13).

 

Рисунок 6 -  Модели ДО и ДС

При исследовании условий, необходимых и достаточных для разгерметизации стационарной емкости, учитывались все основания первичной степени – несвоевременное отключение насосов (И), наличие неисправных устройств или их отсоединения (Л). Любая из них определяется несколькими основаниями – в частности (В, Е) (соответственно, автоматикой и оператором) и 12,13 (выхода из строя отключающего устройства или отрыва цепного управления насосом), которые рассматриваются для выхода из строя (3) как исходные события.

   Таблица 2 – Предпосылки пролива АХОВ

Предпосылки

Вероятность

1.

Обрыв цепей передачи сигнала от датчиков объема дозы выданного горючего

0,0005

2.

Ослабление сигнала выдачи дозы помехами

0,00001

3.

Система автоматической выдачи дозы (САВД) оказалась отключенной

0,0001

4.

Отказ усилителя-преобразователя сигнала выдачи дозы

0,0002

5.

Отказ измерителя потока горючего

0,0003

6.

Отказ датчика уровня в баке горючего

0,0002

7.

Оператор не заметил световой индикации о неисправности САВД (ошибка человека)

0,005

8.

Оператор не услышал сигнализации об отказе САВД (ошибка человека)

0,001

9.

Оператор не знал, что необходимо отключить насос, как закончится заданное время

0,001

10.

Оператор не заметил индикации хронометра об истечении установленного времени заправки

0,004

11.

Отказ датчика хронометра

0,00001

12.

Отказ автоматического выключателя насоса

0,00001

13.

Обрыв цепей управления насосом подачи горючего

0,00001

 

Этот процесс рассмотрения угрожающих ситуаций проведен посредством создания ДС - вероятных исходов анализируемых ситуаций (указано в правой части рисунка 6).  Для АС было проанализировано более 13 заключительных сценариев, которые возникли в результате от условий истечения, изменения, распространения и негативного воздействия высвободившихся вредных веществ.

Для прослеживания АС была учтена степень объемов разлитой горючей жидкости: Б, С, М – большого, среднего и малого, которые вызваны утратой устойчивого состояния стандартной емкости, появлением трещин в ее топливном отсеке и срабатыванием предохранительной части. Затем рассчитывалось, что пролив мог закончиться угрозой взрыва (В), допущением пожара (П) или непосредственным процессом испарения горючего ).

Таким образом, были спрогнозированы опасные риски и последствия каждого сценария. Правая сторона схемы обозначена событиями, которые соответствуют подобным утечкам горючего и методам освобождения энергии:

1) большая: возможность взрыва (1–3); возможность пожара (4) и возможность испарения (6– 8);

2) средняя (9,10);

3) малая (11–13).

Обозначения в скобках на ветвях ДС показывают:

1) возможность возникновения события;

2) объём утечки топлива (1 уровень), размеры поражающих зон, вероятных при взрыве, испарении или пожаре (2 уровень ДС).

 

2. Качественный и количественный анализ

В результате проведения аналитического исследования левой части рисунка 6 было выявлено более 27 наименьших пропускных сочетаний: двое их них содержат по 1 исходной АС (синглеты) – 12 и 13; 20 содержат из двух перспектив (дуплеты) – 3,7...; 4,11; пять содержат всего по 3 исходных АС (триплеты) – 5,6,7; …; 5,6,11.  Более того, в исследуемой схеме сочетаются несколько минимальных отсечных сочетаний (всего их 3): 1,2,3,4,5,12,13; 1,2,3,4,6,12,13 и 7,8,9,10,11,12,13.

Исходя из анализа, можно утверждать о том, что все учитываемые события нижних ветвей максимально важны для возникновения анализируемых событий 12 и 13, самые критичные для их предотвращения – 5 и 6, а все прочие  предпосылки появления рисков являются равными.

Более четкое заключение можно сделать из количественного анализа, который был проведен с применением следующей функции:

X=ИЛ=(ВЕ)Л=[(A14Б)Д)]Л=

=[3(12)4(56)][(78)(9Д)]Л=

=[3(12)4(56)][(78)9(1011)](1213)              (3)

где «» (и), «» (или) - булевы операторы дизъюнкции и конъюнкции.

Прогноз вероятности Q(Х) возникновения головных событий исследуемого «Дерева происшествий» можно осуществить следующими способами:

а) заменой в выражении (3) кодов событий на оценки вероятности их появления, а операторы «» и «» на «+» и «-»;

б) с помощью выявленных выше минимальных сочетаний, если  входящие в них параметры принимают следующие значения: a = 27; m = 2 для i = 1...20; mi = 3 для i = 21...25 и mi = 1 для i = 26, 27; b = 3, nk = 7 - для всех значений k.

Подставив вероятности Рi в формулу (3), получим формулу (4):

 

Q(Х) = 1-[(1-P3P7)(1-P3P8)(1-P3P10)(1-P3P11)(1-P2P7)

(1-P2P8)(1-P2P9)(1-P2P10)(1-P2P11)(1-P1P7)(1-P1P8)

(1-P1P9)(1-P1P10)(1-P1P11)(1-P4P7)(1-P4P8)(1-P4P9)

(1-P4P10)(1-P4P11)(1-P5P6P7)(1-P5P6P8)(1-P5P6P9)

(1-Р5 Р6 Р10)(1-P5P6P11)(1-P12)(1-P13)= 0,0013…0,0967              (4)

Подобный результат был получен и вторым способом (5):

Q(Х) = [1-(1-P3)(1-P2)(1-P1)(1-P4)(1-P5)(1-P12)(1-P13)]

[1-(1-P3)(1-P2)(1-P1)(1-P4)(1-P6)(1-P12)(1-P13)][1-(1-P7)

(1-P8)(1-P9)(1-P10)(1-P11)(1-P12)(1-P13)]=0,0013…0,0967            (5)

где Q(Х) и Pi (i=1…13) - вероятности происшествий и предпосылок к ним.

Найденные значения означают следующее: нижняя граница -  вероятность появления происшествий, верхняя – вероятность несчастного случая. Приближенная оценка полученных вероятностей рассчитывается с помощью функции (6):

   Q(Х)=(P1+P2+P3+P4)(P7+P8+P9+P10+P11)+P12+P13=0,001…0,083     (6)

        Для наглядности работы процессов и проведения расчета экономических результатов исследуемых событий, следует рассмотреть данные, которые приведены в скобочках в правой стороне рисунка 6. Первые обозначения – вероятности, а вторые  –  объем пролитой горючей жидкости  (К), величина площади (П), которая  может быть поражена  взрывом, пожаром или токсичными парами.

Исходя из приведенного анализа, можно утверждать о том, что верхняя часть представленной схемы «дерева» свидетельствует об характерных последствиях наибольшего объема утечки горючей жидкости: более 375 т. топлива образовали ТВС, взрыв которой способствовал разрушениям в большей степени более 6 га.  Средняя степень предполагаемого объёма вытекшей горючей жидкости может оцениваться исходя из прочих уровней «дерева» – как ожидающее действие математического вида случайной величины: М (К) = 0,4 *375+0,3*60+0,3*16 = 172, 8 т.  Причем следует отметить, что при этом средний расчет площади ожидался поражением различными ключевыми факторами: фугасными, термическими и токсичными. Этот расчет средней площади показывает равное значение:

М(П) = 0,3*6+0,1*2+0,1*1 =2,1 га.

Из этого следует, что целесообразно разработать эффективные рекомендации, которые в первую очередь нужны для обеспечения безопасных условий анализируемой ситуации. Как правило, это может быть достигнуто только за счет разработки и введения новых эффективных предложений, которые способны снизить возможности предотвращения аналогичных рисков. От таких мероприятий ожидается эффективность их реализации DPi (i=5, 6, 12, 13), которая оценивается методами теории надежности, а эффект: DPi   Qi (X) Mi [Y] – методами моделирования рисков, рассмотренными в работе.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Аварии на опасных производственных объектах являются одной из важнейших проблем современности в силу быстрого развития технологического прогресса в сфере производства опасных веществ, именно поэтому ей уделяется первостепенное внимание при решении вопросов защиты объектов промышленности и населения. 

В ходе выполнения работы:

  • были построены модели «Дерево отказов» и «Дерево событий», на которых четко видны причинно-следственные связи.  Данные модели можно представить графически, что помогает выполнить качественный или количественный анализ надежности системы. «Дерево отказов» помогает сосредоточиться и рассмотреть отдельные отказы системы поочередно, что обеспечивает глубокое представление о поведении системы;
  • произведен количественный анализ причин возникновения аварий на ОПО, а именно аварии на ОПО с запасами горючего вещества;
  • подсчитаны вероятности возникновения аварийных ситуаций, исходя из которых, удалось выделить причины, оказывающие наибольшее влияние на систему.

Список литературы

  1. Приказ Ростехнадзора от 29.06.2016 № 272 "Об утверждении Руководства по безопасности "Методика оценки риска аварий на опасных производственных объектах нефтегазоперерабатывающей, нефте- и газохимической промышленности".
  2. Руководство по безопасности «Методические основы по проведению анализа опасностей и оценки риска аварий на опасных производственных объектах», утв. приказом Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору от 11.04.2016 № 144.
  3. Антюхов, В.И. Системный анализ и принятие решений / В.И. Антюхов [и др.]; под ред. В.С. Артамонова - СПб.: С.-Петерб. ун-т ГПС МЧС России, 2017. - 389 с.
  4. ГОСТ Р 51901.1-2002. Государственный стандарт Российской Федерации. Менеджмент риска. Анализ риска технологических систем.
  5. Акимов, В.А. Надежность технических систем и техногенный риск: учебное пособие/ общ. ред. М.И. Фалеева– М.: ЗАО ФИД «Деловой экспресс», 2002.
  6. ГОСТ Р 51897-2011. Менеджмент риска. Термины и определения. – М.: Стандартинформ. – 2012.

Предоставляем бесплатную справку о публикации,  препринт статьи — сразу после оплаты.

Прием материалов
c по
Остался последний день
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary