Реферат ''Магистральные газопроводы''. Магистральные газопроводы
 Скачать 2.73 Mb.
|
|
3.3 Оценка риска: анализ частоты аварий Оценка риска - это процесс, используемый для определения степени риска анализируемой опасности для здоровья человека, имущества или окружающей среды. Понятие "степень риска" идентично понятию "риск". Под приемлемым уровнем риска понимается риск, уровень которого допустим и обоснован, исходя из экономических и социальных факторов. Риск эксплуатации потенциально опасного объекта будет являться приемлемым в том случае, если его величина настолько незначительна, что ради выгоды, получаемой от эксплуатации объекта, общество готово пойти на этот риск. Оценка риска включает в себя анализ частоты и анализ последствий. Для оценки риска возникновения аварии на магистральном газопроводе, заключающейся в потере герметичности стенок трубы и сварных соединений, используется метод построения и анализа дерева неполадок и дерева событий. Графическая форма дерева неполадок, используемого для анализа причин разгерметизации магистрального газопровода, представлена в приложении. Вершиной данного дерева является нежелательное событие - разгерметизация газопровода. Последовательность событий, которые приводят к нежелательному событию в вершине, образуют ветви дерева: дефекты газопровода, ошибки проведения технической диагностики, механизмы и нагружения. Промежуточные события обозначены прямоугольниками, постулируемые исходные события-предпосылки показаны кругами с цифрами (их наименования и нумерация приведены в табл.2.2). Для придания дереву неполадок большей информативности определяются вероятности появления различных событий. Для связи между событиями в "узлах" деревьев используются знаки "И" и "ИЛИ". Логический знак "И" означает, что вышестоящее событие возникает при одновременном наступлении нижестоящих событий (соответствует перемножению вероятностей для оценки вероятности вышестоящего события). Знак "ИЛИ" означает, что вышестоящее событие может произойти вследствие возникновения одного из нижестоящих событий. Например, нарушение свойств металла труб и сваршвов может произойти вследствие либо механического, либо технологического нарушения. По результатам численного анализа дерева неполадок могут быть выработаны различные рекомендации вариантов решений, на основе которых осуществляется управление процессом. Дерево неполадок дает ясное представление о взаимосвязях внутри системы и о том, каким образом и по каким причинам возникают различные нежелательные события, которые могут повлиять на потерю герметичности магистрального газопровода. Таблица 2.2 - Исходные события "Дерева отказов" [12]
На рисунке 2.4 представлено дерево событий для ситуации "выброс газа".  Рисунок 2.4 - Дерево событий для ситуации "выброс газа" Конструирование дерева событий происходит аналогично конструированию дерева неполадок. Оно начинается с определения инициирующего события. Каждая ветвь дерева событий представляет собой отдельный результат последовательности событий. Частота каждого сценария развития аварийной ситуации рассчитывается путем умножения частоты основного события на вероятность последующего. При этом сумма вероятностей событий, следующих из каждой точки разветвления дерева событий, равна единице (что, по существу, означает полноту описания возможных сценариев развития аварийной ситуации). Оценку вероятности событий проводят с использованием статистических данных или расчетными методами. При отсутствии статистических данных для вероятности мгновенного воспламенения истекающего продукта допускается принимать значение 0,05. Статистические вероятности различных сценариев развития аварий с выбросом горючего вещества приведены в таблице 2.3 Таблица 2.3 - Статистические вероятности сценариев развития аварий
Также по статистике степень аварийности трубопроводного транспорта  . В 90% случаев происходит выброс содержимого через отверстие 1 дм в стенке трубопровода до тех пор, пока утечка не будет остановлена, в 10% случаев - полный разрыв трубопровода [8].3.4 Оценка риска: анализ возможных последствий аварий Анализ последствий включает оценку воздействий опасных факторов на людей, имущество или окружающую среду. Так как авария на опасных промышленных объектах может быть отнесена к случайным явлениям, то мера опасности может быть оценена при анализе случайных величин ущербов от аварии. Так, при рассмотрении события "отказ технического устройства" в теории надежности оперируют в основном дискретной характеристической случайной величиной X, которая равна 1, если за определенное время отказ происходит, и равна 0, если не происходит. События, связанные с крупными нежелательными последствиями в сложных системах, анализируют, рассматривая случайную величину потерь (ущербов) от аварии при эксплуатации опасных промышленных объектов - Y  0. Количественные показатели риска аварии (индивидуальный, коллективный и социальный риски, ожидаемый ущерб) представляют собой характеристики случайной величины аварийных потерь Y. Определение "потенциальный территориальный риск" характеризует случайное событие - возникновение в определенной точке территории факторов аварии, достаточных для смертельного поражения человека. Этот риск определяется дискретной характеристической величиной D, равной 1, если за определенное время такое событие происходит, или равной 0, если не происходит.Потери Y разделяют на материальные G (непрерывная случайная величина) и людские N (дискретная случайная величина). В практике анализа риска аварии чаще оперируют не с вероятностями, а со средними интенсивностями (частотами) нежелательных событий за определенное время. Если рассматривать происходящие аварии как стационарный пуассоновский поток событий, то связь между вероятностью события А за время t и его интенсивностью  такова: .Рассмотрим дискретную случайную величину людских потерь N при аварии на магистральном газопроводе с возможными значениями  . Каждое из этих значений N может принять с некоторой вероятностью  . Описание дискретной случайной величины N считается полным с точки зрения теории вероятностей, если установлен закон распределения случайной величины, который представляется в виде ряда распределения.Таблица 2.4 - Ряд распределения дискретной случайной величины N
Причем  ,  - вероятность безаварийной эксплуатации опасного промышленного объекта. Чтобы придать ряду распределения более наглядный вид прибегают к его графическому изображению - строят многоугольник распределения. Для непрерывной случайной величины ряд распределения построить нельзя, поэтому воспользуемся другой характеристикой случайной величины потерь:  .Ее называют F/N-кривой (диаграммой) или F/G-кривой. Это классическая функция распределения потерь, построенная в координатах  , так как  .Вероятность попадания случайной величины на заданный участок  :  . В частном случае, значение функции F/N при n=1 чел. Равно вероятности несчастного случая со смертельным исходом, связанного с аварией на магистральном газопроводе. Одна из основных целей оценки риска аварии - получение достоверных количественных показателей, пригодных для эффективного управления процессом обеспечения промышленной безопасности на опасных промышленных объектах. Оперирование неоднозначными исходными данными дает такие же неоднозначные практические рекомендации и результаты управления. Для более удобного построения F/N-кривых выражение представим в развернутом виде: Для непрерывной случайной величины материальных потерь при аварии G может быть определена функция плотности распределения:  .Математическое ожидание дискретной случайной величины N (коллективный риск) определяется:  .Если ввести в рассмотрение случайную величину числа рискующих попасть в аварию U, то общее выражение для среднего по группе рискующих индивидуального риска  : ,где  - корреляционный момент случайных величин N и 1/U. В частном случае при U=const ,где u - общее число рискующих людей. Математическое ожидание непрерывной случайной величины G (ожидаемый ущерб) определяется:  .В терминах теории вероятностей основные показатели, используемые при анализе риска аварии на опасном промышленном объекте представлены в таблице 2.5. Таблица 2.5
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
- вероятность того, что X=1
) 
) 
при 
