Риски в экологии (стр. 4 из 9)
Как следует из рис. 3, сначала осуществляется сравнение результатов оценки риска для рассматриваемой ситуации и соответствующих критериев. После этого сравнения находятся варианты снижения риска, каждый из которых оценивается с учетом затрат на его реализацию. Оценка вариантов является итеративной операцией, она повторяется до тех пор, пока не будет выбрано оптимальное решение.
Прогнозирование и моделирование чрезвычайных ситуаций с целью управления рисками
Существенным этапом процесса поиска вариантов снижения риска (см. рис. 3) является прогнозирование изменения параметров имеющейся ситуации и моделирование поведения рассматриваемого объекта. Под научным прогнозом понимают высказывание в виде вероятностного утверждения о зависящем от неопределенных или неизвестных факторов поведении некоторой системы в будущем, сделанное на основании изучения и обобщения опыта прошлого с использованием интуитивных представлений о развитии данной системы в будущем. Научные прогнозы делаются экспертами — специалистами в рассматриваемой области. В основе прогнозных экспертиз лежит особая научная дисциплина — прогностика. Часто вместо термина “научный прогноз” употребляют термин “экспертные оценки”.
Сущность метода экспертных оценок заключается в том, что специалистам предлагают ответить на вопросы о будущем поведении объектов или систем, характеризующихся неопределенными параметрами или неизученными свойствами. Экспертные оценки оформляются в виде качественных характеристик или количественных значений вероятностей рассматриваемых событий или процессов, отнесенных к определенному отрезку времени. Важное значение при этом придается формированию оценочной шкалы, используемой экспертами. Установлено, что оптимальная оценочная шкала должна иметь сравнительно небольшое число градаций (от 3 до 8), каждой градации приписывается определенный вероятностный интервал или некоторое значение вероятности. Кроме того, каждая градация должна сопровождаться краткой качественной характеристикой (вербальным или лингвистическим пояснением).
Методы экспертных оценок с использованием вероятностей составляют часть вероятностного анализа безопасности технологических объектов с труднопредсказуемым поведением, обусловленным неизвестными значениями определяющих это поведение факторов. Вероятностный анализ безопасности может охватывать десятки и сотни различных сценариев (например, при использовании метода деревьев), но может и быть ограничен рассмотрением единичных событий или процессов.
В настоящее время известно несколько десятков методов экспертных оценок, наиболее известный из них — коллективное обсуждение и согласование по методу Дельфи. Можно сказать, что создателями метода экспертных оценок были дельфийские оракулы, то есть жрецы храма Аполлона у подножия горы Парнас в Греции. Их предсказание о том или ином событии в античной Греции сообщалось народу только после того, как все члены совета мудрецов ознакомились со всеми обстоятельствами дела и обсудили их со всех сторон.
Принятие экспертных решений по методу Дельфи проводится в следующем порядке:
1. Формирование группы экспертов — крупных специалистов в той области, в которой находится данная проблема.
2. Первичное заполнение экспертами подготовленных опросных листов, сопровождаемое предоставлением им всей име-ющейся информации по проблеме (первый тур);
3. Обработка опросных листов и письменное изложение ее основных результатов.
4. ознакомление экспертов с результатами обработки опросных листов и вторичное заполнение ими аналогичных листов (второй тур) с указанием о том, что на те же вопросы должны быть даны новые ответы с учетом результатов первого тура. Таких туров может быть два или больше, в зависимости от степени согласованности ответов.
Метод Дельфи применялся, в частности, при анализе возможных нарушений целостности емкостей в хранилище радиоактивных отходов в ядерном центре Хэнфорд США. Каждый из многочисленных сценариев возникновения аварийной ситуации в течение заданного интервала времени эксперты характеризовали одной из трех градаций оценочной шкалы с соответствующими интервальными значениями вероятности осуществления данной ситуации:
1. “Представляется возможным, может считаться предвидимым в разумных пределах” (reasonably foreseeable): вероятность P > 10–2.
2. “Очень неправдоподобен” (very unlikely): 10–4 < P < 10–2.
3. “В высшей степени неправдоподобен” (extremely unlikely): P < 10–4.
Более детализированной является оценочная шкала, предложенная Хантером и представленная в табл.1.
Таблица 1. Связь между количественными характеристиками
возможности события и значениями соответствующей вероятности (шкала Хантера)
| Качественная характеристика возможности события | Вероятность |
| Событие является достоверным или гипотезу о нем можно считать весьма правдоподобной Событие не может считаться достоверным, но гипотеза о нем представляется правдоподобной Гипотеза о событии представляется неправдоподобной, однако ее нельзя исключить Событие, вероятно, не произойдет — судя по имеющимся данным, его надо считать невероятным, однако эти данные вызывают сомнение Данные о событии являются надежными, но гипотеза о том, что оно произойдет, весьма неправдоподобна Гипотеза о событии в высшей степени неправдоподобна Событие физически возможно, но оно почти наверняка не произойдет C учетом всех имеющихся данных, событие надо считать физически невозможным | 1 10–1 10–2 10–3 10–4 10–5 10–6 0 |
Таким образом, метод экспертных оценок применяется для решения задач, связанных с управлением риском (например, по планированию систем обеспечения технологической, экологической и социальной безопасности некоторого объекта) в тех случаях, когда строгий расчет невозможен из-за наличия принципиальных неопределенностей. Ниже рассматриваются примеры его конкретного использования в сочетании с другим методом, называемым методом деревьев. Этот метод широко используется при принятии связанных с риском решений. К числу его достоинств относятся удобство и наглядность графического представления, а также существенное облегчение расчетов на компьютерах. Метод деревьев особенно эффективен в тех случаях, когда сложная проблема может быть расчленена на то или иное количество сравнительно простых задач, каждая из которых решается отдельно, после чего производится своеобразный синтез сложного решения. В процессе прогнозирования чрезвычайных ситуаций и их моделирования использование метода деревьев позволяет рассчитать вероятность реализации определенного сценария, включающего несколько событий. Структура дерева основывается на основных теоремах теории вероятности - теоремы сложения и теоремы умножения.
Первый пример связан с моделированием аварии на магистральном газопроводе (МГП), которая может привести к конкретной чрезвычайной ситуации (ЧС) - выбросу газа в атмосферу и его последствиям. Сотрудниками Института ВНИИГАЗ была разработана вероятностная модель такой аварии, которая представляет собой дерево сценариев развития ЧС с учетом ее возможных последствий (см. рис. 4.). Группа экспертов оценивала вероятность отдельных событий, формирующих рассматриваемое дерево. Вероятность возникновения моделируемой ЧС условно принята равной единице. Экспертное оценивание вероятностей последствий производилось путем попарного рассмотрения каждого разветвления на дереве. Для каждой пары совокупностей событий (процессов) определялась условная вероятность, причем каждая такая пара рассматривалась как полная группа событий, поэтому сумма соответствующих условных вероятностей равнялась единице. Так, разветвление на “одностороннее истечение” и “двустороннее истечение” было охарактеризовано условными вероятностями, равными соответственно 0,78 и 0,22. Вероятность осуществления цепи событий определяется путем перемножения вероятностей событий, составляющих эту цепь. Так, вероятность того, что выброс газа будет характеризоваться односторонним истечением, и при этом произойдут возгорание и взрыв, определяется произведением 0,78×0,40×0,66 и равна 0,21.
Рис. 4. Дерево сценариев развития чрезвычайной ситуации (ЧС) — разрыва магистрального газопровода (МГП) с выбросом газа и вызываемыми последствиями (вероятностная модель)
Роль человеческого фактора в оценках риска и в управлении им
В процессе количественного оценивания риска и управления им значительные трудности вызываются наличием неопределенностей в характеристиках надежности персонала, занятого на потенциально опасных объектах. Такие техногенные катастрофы, как взрыв ядерного реактора на Чернобыльской АЭС или утечка токсичных газов на заводе по производству пестицидов в Бхопале (Индия), показали, что с помощью чисто инженерных, технологических или организационных методов решить проблему снижения риска не удается. В значительной степени это связано с тем, что в подобных чрезвычайных ситуациях возникают не предусмотренные сценарии развития событий, в которых реакция персонала является неадекватной, вследствие чего выполняются ошибочные действия. Проведенный в США анализ около 30 тысяч инцидентов на объектах ядерной энергетики показал, что примерно в половине из них складывалась уникальная комбинация технологических отказов и человеческих ошибок. Расширение сферы применения автоматизированных средств приводит к новым проблемам, поскольку при этом появляются новые типы отказов и ошибок. Компьютеризация приводит к опасным ошибкам, связанным с программным обеспечением. Кроме того, в этих условиях непредсказуемым образом меняется весь комплекс отношений между человеком, с одной стороны, и машиной или компьютером, с другой. Исследования, выполненные в экономически развитых странах, свидетельствуют о необходимости всестороннего изучения роли человеческого фактора в сопряженных с риском технологиях и на потенциально опасных объектах.