Источники и факторы риска. Развитие риска на промышленных объектах. Оценка технического и экономического риска. Практическая работа № 2.. Практическая работа 2. Источники и факторы риска. Развитие риска на промышленных объектах. Оценка технического и экономического риска План
 Скачать 227.5 Kb.
|
|
Практическая работа №2. Источники и факторы риска. Развитие риска на промышленных объектах. Оценка технического и экономического риска План: 1. По приведенной формуле рассчитать величину технического риска. Оценить вероятность аварии или катастрофы при эксплуатации машин, механизмов, реализации технологических процессов. Рассчитывать технический риск эксплуатации системы линейной части (ЛЧ) магистрального газопровода. Решение: По классической теории вероятностей, зная аварийность по годам и процент аварий, приходящийся на дефекты коррозионного растрескивания под напряжением, дефекты общей и местной коррозии, дефектные сварные кольцевые соединения, мы уже можем найти вероятность наступления чрезвычайного события (ЧС), у нас это аварийное разрушение, используя закон биномиального распределения. Биномиальное распределение описывает дискретные события следующего типа. Пусть некоторое испытание повторяется N раз и результаты, полученные в каждом испытании, не зависят один от другого. Пусть в каждом испытании может произойти или не произойти событие A, вероятность осуществления которого в отдельном испытании одна и та же и равна p. Такую последовательность испытаний называют последовательностью независимых испытаний по схеме Бернулли. Будем рассматривать последовательность независимых испытаний как одно сложное испытание, с которым связана случайная величина Х – число появлений события А. Величина Х может принимать только значения 0, 1, 2,…, N. Закон ее распределения, т.е. выражение, которое дает вероятность появления события А точно n раз при N испытаниях P(X = n), следующий:  где: q = (1–p) – вероятность наступления события, противоположного событию А.  Математическое ожидание случайной величины, то есть сумма произведений всех возможных значений случайной величины на вероятности этих значений:  - для дискретной Х биномиального распределения - дисперсия случайной величины ,то есть характеристика рассеивания, разбросанности значений случайной величины около ее математического ожидания  в биномиальном распределении будет  У нас имеется 100 участков, поэтому закон биномиального распределения для № = 100. В результате получаем средние значения вероятности отказа, одинаковые для всех участков системы ЛЧ МГ.  Результаты, показанные на рисунке 1, можно использовать для приближенной оценки рисков безопасной эксплуатации протяженной многониточной системы магистральных газопроводов. Вероятность ЧС для дефектов коррозии и аномальных стыков практически обращается в ноль при 3 ЧС, тогда как вероятность ЧС для дефектов КРН практически обращается в ноль при 5 ЧС. Это означает, что при приближенной оценке рисков вероятность ЧС на газопроводе отлична от нуля для 2 ЧС по стыкам, еще 2 ЧС в плане общей коррозии и 4 ЧС – по КРН. В сумме получаем 8 ЧС на систему из шести параллельных ниток, что грозит большой системной аварией, при которой могут выйти из строя все шесть ниток газопровода. Из этого следует глобальный вывод, что для поддержания целостности системы газопроводов необходимо уже в данный момент принимать комплекс мер по снижению вероятности отказов путем управления рисками. В результате получаем средние значения вероятности отказа, одинаковые для различных участков системы ЛЧ МГ. Данные вероятности ЧС могут показать так называемую среднюю температуру по больнице. Такие вероятности нужны только как своеобразный показатель того, «началась эпидемия или нет» 2. Рассчитать величину экономического риска. Оценить соотношение пользы и вреда, получаемых обществом, от рассматриваемого вида деятельности. Сделать вывод о значениях приемлемого риска. Решение: Оценка риска - это этап анализа риска, имеющий целью определить его количественные характеристики: вероятность наступления неблагоприятных событий и возможный размер ущерба. Можно выделить три основных метода оценки риска для конкретных процессов: анализ статистических данных по неблагоприятным событиям, имевшим место в прошлом; теоретический анализ структуры причинно-следственных связей процессов; экспертный подход.  Рисунок 1. Общая схема процесса количественной оценки риска Статистический метод заключается в изучении статистики потерь и прибылей, имевших место на данном или аналогичном предприятии, с целью определения вероятности события, установления величины риска. Вероятность означает возможность получения определенного результата. Например, вероятность успешного продвижения нового товара на рынке и течение года составляет  , а неуспех -  . Величина риска измеряется двумя показателями: средним ожидаемым значением и изменчивостью возможного результата.Среднее ожидаемое значение связано с неопределенностью ситуации. Оно выражается в виде средневзвешенной величины всех возможных результатов Е (х), где вероятность каждого результата А используется в качестве частоты, или веса, соответствующего значения х. В общем виде это можно записать так:   Допустим, что при продвижении нового товара мероприятие А из 200 случаев давало прибыль 20,0 тыс. руб. с каждой единицы товара в 90 случаях (вероятность  = 0,45), прибыль - 25,0 тыс. руб.- в 60 случаях (вероятность  = 0,30) и прибыль 30,0 тыс. руб. - в 50 случаях (вероятность  = 0,25). Среднее ожидаемое значение прибыли составит: .Осуществление мероприятия Б из 200 случаев давало прибыль 19, 0 тыс. руб. в 85 случаях, прибыль 24, 0 тыс. руб - в 60 случаях, 31,0 тыс. руб.- в 50 случаях. При мероприятии Б средняя ожидаемая прибыль составит:  .Сравнивая величины ожидаемой прибыли при вложении капитала в мероприятия А и Б, можно сделать вывод, что величина получаемой прибыли при мероприятии А колеблется от 20,0 до 30,0 тыс. руб., средняя величина составляет 24,0 тыс. руб.; в мероприятии Б величина получаемой прибыли колеблется от 19,0 до 31,0 тыс. руб. и средняя величина равна 23,8 тыс.руб. Средняя величина представляет собой обобщенную количественную характеристику и не позволяет принять решение в пользу какого-либо варианта вложения капитала. Для окончательного решения необходимо измерить изменчивость показателей, т. е. определить изменчивость возможного результата. Она представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для ее определения обычно вычисляют дисперсию или среднеквадратическое отклонение. Дисперсия представляет собой средневзвешенное из квадратов отклонений действительных результатов от средних ожидаемых:  ,где  - дисперсия;х - ожидаемое значение для каждого случая наблюдения; е - среднее ожидаемое значение; А - частота случаев, или число наблюдений. Коэффициент вариации - это отношение среднеквадратического отклонения к средней арифметической. Он показывает степень отклонения полученных значений.  ,где  - коэффициент вариации, %; - среднее квадратическое отклонение;е - среднее арифметическое значение. Коэффициент вариации позволяет сравнивать колеблемость признаков, имеющих разные единицы измерения. Чем выше коэффициент вариации, тем сильнее колеблемость признака. Установлена следующая оценка коэффициентов вариации: до 10% - слабая колеблемость; 11-25% - умеренная колеблемость; свыше 25% - высокая колеблемость. Коэффициент вариации при вложении капитала в мероприятие А меньше, чем при вложении в мероприятие Б. Следовательно, мероприятие А сопряжено с меньшим риском, а значит, предпочтительнее. Дисперсионный метод успешно применяется и при наличии более двух альтернативных признаков. 3. Определить риск гибели человека на производстве за год, если известно, что ежегодно погибает около 0.5 чел. в год (в среднем 1 чел. в два года), а число работающих на этом предприятии составляет 30 000 чел.? Решение:  .Список литературы: 1. Ушаков, Б.Ф. Кирин, Н.В. Ножкин Охрана труда. – М.: Недра, 1986. 2. Измалков В.И. Техногенная и экологическая безопасность и управление риском. – С-Пб.: «НИЦЭБ РАН», 1998. 3. Кукин П.П., Лапин В.А., Подгорных Е.А. и др. Безопасность жизнедеятельности. Безопасность технологических процессов и производств (охрана труда). – М.: «Высшая школа», 2009. 4. Крюков Н.К. Оценка профессиональных рисков. Справочник специалиста по охране труда №8, 2010. |