Используемых при анализе риска
| Метод | Описание и применение |
| Классификация групп риска по категориям | Классификация видов риска по категориям в порядке приоритетности групп риска |
| Ведомость проверок | Сопоставление перечней типовых опасных веществ и/или источников потенциальных аварий, которые нуждаются в рассмотрении. С их помощью можно оценивать соответствие законам и стандартам |
| Общий анализ отказов | Метод, предназначенный для определения того, возможен ли случайный отказ (авария) ряда различных частей или компонентов в рамках системы и оценки его вероятного суммарного эффекта |
| Модели описания последствий | Оценка воздействия события на людей, имущество или окружающую среду. Используются как упрощенные аналитические подходы, так и сложные компьютерные модели |
| Метод Делфи | Способ комбинирования экспертных оценок, которые могут обеспечить проведение анализа частоты, моделирования последствий и/или оценивания риска |
| Индексы опасностей | Совокупность приемов по идентификации/ оценке опасности, которые могут быть использованы для ранжирования различных вариантов системы определения менее опасных вариантов |
| Метод Монте-Карло и другие методы моделирования | Совокупность приемов анализа частоты, в которых используется модель системы для оценки вариаций в исходных условиях и допущениях |
| Парные сопоставления | Способ оценки и ранжирование совокупности рисков путем по парного сравнения |
| Обзор данных по эксплуатации | Совокупность приемов, которые могут быть использованы для выявления потенциально проблемных областей, а также для анализа частоты, основанного на данных об авариях, данных о надежности и прочее |
| Анализ скрытых процессов | Метод выявления скрытых процессов и путей, которые могли бы привести к наступлению непредвиденных событий |
С целью усовершенствования идентификации опасности (и возможностей оценки риска) применительно к определенным проблемам могут использоваться другие приемы. Например: анализ скрытых отказов, метод Делфи и анализ влияния человеческого фактора.
Независимо от применяемых приемов важно, чтобы в общем процессе идентификации опасности должное внимание было уделено тому, что человеческие и организационные ошибки являются существенными факторами во многих авариях. Отсюда следует, что сценарии аварий, предусматривающие человеческую и организационную ошибку, также должны быть включены в процесс идентификации опасности, который не должен быть направлен исключительно на технические аспекты.
Качественная оценка риска
На практике идентификация опасности, исходящей от конкретной системы, оборудования или деятельности, может давать в качестве результата очень большое число сценариев потенциальных аварий. Детализированный количественный анализ частот и последствий не всегда осуществим. В таких ситуациях может оказаться целесообразным качественное ранжирование сценариев, помещение их в матрицы риска, указывающие различные уровни риска. Количественное определение концентрируется в таком случае на сценариях, дающие более высокие уровни риска.
На рис. 3.5. представлен пример матрицы риска. Применение матрицы риска могло бы иметь своим результатом сценарии, считающиеся источником низких или незначительных рисков, снижающихся при более глубоком рассмотрении, поскольку в собирательном значении они не могли бы стать источником значительного уровня риска.
| Качественная характеристика частоты событий | Частота событий в год | Серьезность последствия | |||
| Катастро-фическое | Значительное | Серьезное | Незначи-тельное | ||
| Частое | > 1 | В | В | В | С |
| Вероятное | 1 – 10–1 | В | В | С | М |
| Случайное | 10–1 – 10-2 | В | В | М | М |
| Маловероятное | 10-2 – 10-4 | В | В | М | М |
| Неправдоподобное | 10-4 - 10-6 | В | С | Н | М |
| Невероятное | < 10-6 | С | С | Н |
В матрице использована следующая классификация риска:
В – высокая величина риска
С – средняя величина риска
М – малая величина риска
Н – незначимая величина риска
Применительно к данному примеру серьезность последствия определяется следующим образом:
Катастрофическое - практически полная потеря промышленного
объекта или системы. Много смертельных исходов
Значительное - крупный ущерб промышленному объекту или
системе. Несколько смертельных исходов
Серьезное - тяжелое ранение, серьезное профессиональное
заболевание, серьезный ущерб промышленному
объекту или системе
Незначительное - легкое ранение, профессиональное заболевание
легкой формы или незначительное повреждение
системы.
Примечание – матрица риска приведена только в качестве примера.
Рис. 3.5. Матрица риска
Имеется много матриц риска, но наиболее подходящая для конкретного анализа матриц зависит от особенностей конкретного случая. Форма используемой матрицы должна фиксироваться в отчете вместе с оцениваемыми позициями всех рассматриваемых сценариев аварий независимо от того, подвергаются ли они в дальнейшем подобному количественному анализу.
Количественный анализ риска, как правило, требует оценок как частоты (или вероятности нежелательного события), так и ассоциирующегося с ним последствия с целью установления меры риска. Тем не менее, в некоторых случаях, когда расчеты показывают, что последствия должны быть незначительными или частота должна быть чрезвычайно низкой, может быть достаточно оценки единственного параметра.
Анализ частот
Целью анализа частот является определение частоты каждого из нежелательных событий или сценариев аварий, идентифицированных на стадии идентификации опасности. Обычно используются три основных подхода:
а) использование соответствующих данных эксплуатации с целью определения
частоты, с которой данные события происходили в прошлом, и, исходя из это-
го, определение оценок частоты, с которой они произойдут в будущем. Испо-
льзуемые данные должны соответствовать типу системы, оборудования или
деятельности, подлежащих рассмотрение;
б) прогнозирование частот событий с использованием таких технических прие-
мов, как анализ диаграммы всех возможных последствий несрабатывания или
аварии системы («дерева неисправностей») и анализ диаграммы возможных
последствий данного события («дерева событий»). В том случае, когда статис-
тические данные не доступны или не соответствуют требованиям, необходимо
получить частоты событий посредством анализа системы и ее аварийных
состояний.
Числовые данные для соответствующих событий, в том числе данные о неисп-
равности оборудования и ошибке человека, взятые из опыта эксплуатации или
опубликованных данных, используются для определения оценки частоты неже-
лательных событий. При использовании методов прогнозирования важно обес-
печить уверенность в том, что при анализе была учтена возможность наруше-
ний режима работы системы, а также ее частей или компонентов, которые
должны функционировать в случае возникновения отказов системы. При прове-
дении анализа частот могут использоваться методы имитационного моделиро-
вания отказов оборудования и разрушений конструкции вследствие старения, а
также других деградационных процессов;
в) использование мнения экспертов. Существует ряд методов для составления
экспертного мнения, которые исключают двусмысленность оценок, помогают в
постановке соответствующих вопросов. Экспертные оценки должны учитывать
всю имеющуюся информацию, в том числе статистическую, эксперименталь-
ную, конструктивную и т.д. Имеющиеся в наличии методы предусматривают
метод Делфи, парных сопоставлений, классификации групп риска и др.
Анализ диаграммы возможных отказов или аварий системы («дерева неисправностей») и анализ диаграммы возможных последствий отказов («дерева событий») изложены в приложении А. В МЭК 61025 [2] детально рассматривается анализ «дерева неисправностей».
Анализ последствий
Анализ последствий предусматривает определение результатов воздействия на людей, имущество или окружающую среду в случае наступления нежелательного события. Для расчетов рисков, касающихся безопасности (работающих или неработающих людей), анализ последствий представляет собой приблизительное определение количества людей, которые могут быть убиты, раненые или иметь серьезные поражения в том случае, если произойдет нежелательное событие.
Нежелательные события обычно состоят из таких ситуаций, как выброс токсичных материалов, пожары, взрывы, излучение частиц из разрушающегося оборудования и т.д. Модели последствий требуются для прогнозирования размера аварий, катастроф и других явлений. Значение механизма высвобождения энергии или материала и происходящих с ними последующих процессов дает возможность прогнозировать соответствующие физические процессы заранее.
Существует множество методов оценки такого рода явлений, диапазон которых простирается от упрощенных аналитических подходов до очень сложных компьютерных моделей. При использовании методов моделирования необходимо обеспечить соответствие той проблеме, которая подлежит рассмотрению.