Научная статья на тему 'Концепция создания автоматизированного центра поддержки принятия решений для анализа рисков техногенных чрезвычайных ситуаций'

Концепция создания автоматизированного центра поддержки принятия решений для анализа рисков техногенных чрезвычайных ситуаций Текст научной статьи по специальности «Энергетика и рациональное природопользование»

CC BY
236
57
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ / АНАЛИЗ РИСКОВ / ИНТЕГРАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ / DECISION SUPPORT / REGIONAL RISK ANALYSIS / INTEGRATION OF INFORMATION RESOURCES

Аннотация научной статьи по энергетике и рациональному природопользованию, автор научной работы — Ничепорчук Валерий Васильевич, Антамошкина Ольга Александровна, Трофимова Наталья Васильевна, Медведев Олег Анатольевич, Михеева Елена Владимировна

Представлены основные положения создания автоматизированного центра поддержки принятия решений при техногенных ЧС Уральского федерального округа, его функционирования при обеспечения задач анализа и управления рисками ЧС на объектах техносферы. Предложен алгоритм оценки рисков, включающий анализ данных об опасности, уязвимости и защищенности объектов и территорий. Описаны требования к составу и структуре информационных ресурсов для проведения оценок рисков ЧС, порядок их создания и обновления.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по энергетике и рациональному природопользованию , автор научной работы — Ничепорчук Валерий Васильевич, Антамошкина Ольга Александровна, Трофимова Наталья Васильевна, Медведев Олег Анатольевич, Михеева Елена Владимировна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Concept of an Automated Decision Support Center for Risk Analysis of Technogenic Emergencies

The main ideas the automated decision support center on technogenic emergency situations of Ural region are described. The function center for the tasks of analysis and risk management is presented. The territorial risk represented as a function of the hazard, vulnerability and protectability of the area. The requirements for the composition and structure of information resources for disaster risk assessments, the order of creation and update are described.

Текст научной работы на тему «Концепция создания автоматизированного центра поддержки принятия решений для анализа рисков техногенных чрезвычайных ситуаций»

УДК 614.8.01

Концепция создания автоматизированного центра поддержки принятия решений для анализа рисков техногенных чрезвычайных ситуаций

ISSN 1996-8493

© Технологии гражданской безопасности, 2014

В.В. Ничепорчук, О.А. Антамошкина, Н.В. Трофимова, О.А. Медведев, Е.В. Михеева

Аннотация

Представлены основные положения создания автоматизированного центра поддержки принятия решений при техногенных ЧС Уральского федерального округа, его функционирования при обеспечения задач анализа и управления рисками ЧС на объектах техносферы. Предложен алгоритм оценки рисков, включающий анализ данных об опасности, уязвимости и защищенности объектов и территорий. Описаны требования к составу и структуре информационных ресурсов для проведения оценок рисков ЧС, порядок их создания и обновления.

Ключевые слова: поддержка принятия решений; анализ рисков; интеграция информационных ресурсов.

Concept of an Automated Decision Support Center for Risk Analysis of Technogenic Emergencies

ISSN 1996-8493

© Civil Security Technology, 2014

V. Nicheporchuk, O. Antamoshkina, N. Trofimova, O. Medvedev, E. Mikheeva

Abstract

The main ideas the automated decision support center on technogenic emergency situations of Ural region are described. The function center for the tasks of analysis and risk management is presented. The territorial risk represented as a function of the hazard, vulnerability and protectability of the area. The requirements for the composition and structure of information resources for disaster risk assessments, the order of creation and update are described.

Key words: decision support; regional risk analysis; integration of information resources.

Промышленный потенциал Уральского федерального округа — один из самых больших в России. По объему производимой продукции округ занимает второе место после Центрального региона. Ведущими отраслями специализации являются черная и цветная металлургия, машиностроение и горнорудная промышленность. В регионе находятся основные мощности по добыче углеводородов. Всего на Урале расположено около 1200 потенциально опасных объектов. Почти 5 миллионов чел. находятся в зонах возможных ЧС.

Для нормального функционирования и устойчивого развития экономики и социальной сферы региона необходимо комплексное обеспечение безопасности территории. Важным этапом обеспечения региональной безопасности является создание автоматизированного центра поддержки принятия решений при техногенных ЧС (АЦ ППР). В рамках Плана научно-технической деятельности МЧС России на 2011— 2013 годы специалистами 7 НИЦ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), Уральского и Сибирского филиалов Института выполнена НИР «Разработка научно-методических основ создания АЦ ППР по предупреждению и ликвидации ЧС техногенного характера в Уральском федеральном округе».

В повседневном режиме функционирования Автоматизированный центр обеспечивает комплексный мониторинг обстановки, оценку рисков ЧС и информационную поддержку мероприятий по их снижению. Для этого в концепции создания Центра предусмотрено внедрение программно-аппаратных комплексов сбора, обработки и отображения данных, интегрированных с методиками оценки, прогнозирования и управления рисками, а также методами оперативной поддержки принятия решений. В режиме ЧС АЦ ППР обеспечивает контроль и управление силами и средствами, координацию деятельности органов управления МЧС России с другими ведомствами и службами.

В работе описаны положения создания и функционирования Центра при решении задач обеспечения информационной поддержки управления территориальной безопасностью.

1. Подходы к оценке территориальных рисков ЧС

Математический аппарат оценки риска ЧС основан на использовании статистических данных по аварийности, проявлению опасных природных явлений, а также числовых значений последствий ЧС (материальных ущерб в денежном выражении, количество погибших, пострадавших и людей с нарушением условий нормальной жизнедеятельности).

Вероятность реализации угроз техногенных ЧС записывается в виде [1]:

Ps = Fps{PN, Pт, Po}, (1)

где PN — вероятность появления неблагоприятного события, обусловленная человеческим фактором;

Pт — вероятность, обусловленная внутренним состоянием объектов техносферы;

PО — вероятность, обусловленная воздействием внешней (окружающей) среды. Вид функционала (1) остается таким же и для вероятностей реализации интегральных, дифференцированных и объектовых рисков [2].

На основе этих данных можно записать территориальный показатель риска ЧС:

ОД = P(S). U(S), (2)

где S — событие,

P(S) — вероятность события,

U(S) — ущербы.

Приведенный математический аппарат может использоваться для ранжирования территории по степени риска ЧС, разработки картограмм на уровне федерального округа или отдельной территории. Однако данный метод обладает следующими недостатками:

необходимость использования длинных рядов статистических измерений, что затруднительно для уникальных событий;

необходимость «очистки данных» — приведения событий к единой системе критериев — и нормирование ущербов с учетом инфляции;

«чувствительность» метода к событиям большого масштаба, когда редкое событие с большими потерями повышает значение риска ЧС для территории в целом.

Кроме того, на основании рассчитанных значений территориального риска ЧС затруднительно

определить направления снижения рисков — перечень превентивных мероприятий для предотвращения ЧС и уменьшения последствий их проявления. Для этого используют другой способ [3]. Он состоит в представлении как функции опасности, уязвимости и защищенности территорий:

= Опасность х Уязвимость х Защищенность (3)

При этом принимается, что опасность — это явления, процессы, действия или условия, характеризующиеся наличием некоторого потенциала (вещество, энергия или информация), который может нанести вред здоровью людей, привести к их гибели, нанести ущерб окружающей среде, привести к потере сохранности объектов [4]. Данные о проявлениях опасностей получают на основе анализа данных мониторинга и обследований территорий.

Уязвимость территории характеризуется чувствительностью объекта или территории к воздей-

ствию одного риск-фактора или группы факторов. При разработке планов ликвидации ЧС на промышленных предприятиях особое внимание уделяется повышению устойчивости их функционирования с учетом воздействия на них поражающих факторов ЧС [5].

Защищенность характеризуется обеспеченностью системы ресурсами для противодействия внешним и внутренним риск-факторам, а также для локализации и ликвидации ущербов и потерь. Она выражается через показатель готовности сил и средств предупреждения и ликвидации ЧС, объем проведенных мероприятий и используемых резервов.

Оценка опасности, уязвимости и защищенности территорий представляет собой нетривиальную задачу, требующую комплексного подхода и глубокого анализа. В настоящее время указанные индексы получают на основе обобщенных экспертных оценок.

Одним из путей формализации задачи оценки составляющих рисков ЧС является разработка комплекса показателей состояния территорий, природной среды и объектов техносферы, которые можно измерить и однозначно интерпретировать. В концепции создания АЦ ППР в ЧС группы показателей называются оперативными обстановками. Кроме показателей, описывающих техногенные риски, важно учитывать воздействие экстремальных параметров окружающей среды на объекты техносферы. Накопление данных по повторяемости риск-факторов является основой для оценки вероятности ЧС и возможных ущербов.

2. Технологии сбора данных

Параметрические значения риск-факторов могут использоваться при повышенных режимах функционирования АЦ ППР ЧС, когда необходима экспресс-оценка риска возникновения техногенных ЧС и последствий реализации аварий и катастроф. В повседневном режиме функционирования Автоматизированного центра для оценок рисков используются среднемноголетние параметры показателей функционирования объектов техносферы, а также частоты проявления экстремальных событий. Экстремальные события могут характеризовать как негативные процессы, происходящие на объектах техносферы, так и параметры внешних воздействий. Поэтому одной из наиболее важных задач функционирования АЦ ППР ЧС является комплексный оперативный мониторинг обстановки, основанный на технологиях распределенного сбора, хранения, анализа и представления данных. В концепции создания Центра описаны принципы консолидации мониторинговых данных с использованием технологий хранилищ данных и распределенного сбора данных [6, 7]. Основные источники данных мониторинга объектов техносферы и параметров окружающей среды:

ведомственные сети мониторинга;

датчики автоматического контроля обстановки, устанавливаемые на промышленных предприятиях, объектах с массовым пребыванием людей, транспортных сооружениях и т.п.;

донесения территориальных органов управления МЧС России и межведомственный информационный обмен (рис. 1).

Охарактеризовать каждый из перечисленных источников информации можно следующим образом.

Многофункциональные системы безопасности промышленных объектов и транспортной инфраструктуры, существующие или планируемые к реализации, должны быть объединены в территориальных центрах мониторинга, являющихся неотъемлемой частью АЦ ППР в ЧС. В настоящее время системы обеспечения безопасности специализированных служб, предприятий, как правило, не имеют централизованного управления, слабо взаимодействуют друг с другом. Вследствие разобщенности структур, решающих задачи безопасности жизнедеятельности, в настоящее время функционируют изолированные системы, слабо увязанные по задачам и протоколам информационного взаимодействия и не оправдывающие затрат на их разработку, внедрение и содержание.

Консолидация мониторинговой информации в централизованном хранилище данных АЦ ППР позволит более эффективно использовать ресурсы и технический потенциал объектовых и территориальных систем обеспечения безопасности, повысить оперативность реагирования на угрозу или возникновения ЧС. Накопление и аналитическая обработка больших массивов данных позволит увеличить достоверность оценок рисков ЧС, выявить уязвимые места, разработать мероприятия по повышению защищенности объектов техносферы.

Ведомственные сети мониторинга обстановки, перечисленные в концепции, должны включать метеорологические, сейсмологические, радиационные, инженерно-технические и другие виды мониторинга. Возможно использование данных, публикуемых в сети Интернет (например, метеоинформация) или подключение к ведомственным базам данных на основе двусторонних договоров. Для этого необходима доработка существующей нормативно-правовой базы, регламентирующей вопросы межведомственного информационного обмена.

Органы управления МЧС России (муниципальные и объектовые звенья ТП РСЧС) являются главным источником мониторинговой информации для анализа рисков ЧС. Сбор данных, являющихся показателями уязвимости и защищенности территорий, может быть осуществлен только с помощью системы распределенного сбора данных. Использование формализованных форм сбора донесений, web-технологий позволяет в оперативном режиме собрать

Рис. 1. Технология сбора и обработки данных для анализа рисков в АЦ ППР ЧС

и обработать данные о запасах опасных веществ и материалов, готовности аварийно-спасательных формирований, резервам материально-технических и финансовых средств на ликвидацию ЧС и множество другой информации.

3. Информационные ресурсы АЦ ППРЧС

Для комплексного решения задач оценки и управления рисками техногенных ЧС необходимо использование трех типов информационных ресурсов: семантических и пространственных данных, а также баз знаний, представляющих собой формализованные сценарии реализации рисков, динамики распространения поражающих факторов, способов ликвидации ЧС, и используемых для поддержки принятия решений по управлению рисками. Кроме перечисленных, к ин-

формационным ресурсам можно также отнести аналитические и математические модели, используемые для обработки и представления данных.

Как показал опыт разработок систем оперативной поддержки принятия решений [6], семантические базы данных состоят из большого числа сущностей (таблиц). По оценкам экспертов для полного описания одного типа ЧС, необходимо от 10 до 50 справочников и информационных таблиц. В концепции создания АЦ ППР ЧС семантические данные распределены на пять основных классов, определен перечень задач, для решения которых нужен данный информационный ресурс.

Для формирования базы знаний по методам управления в ЧС с конкретными условиями (сценариями) предложено использовать оболочку экспертной системы, основанной на продукционно-фреймовом подходе с возможностью фиксации действий пользователя.

Рис. 2. Технология получения и использования информационных ресурсов АЦППР ЧС

Приведенные в Концепции создания АЦ ППР алгоритмы позволяют формализовать Декларации промышленной безопасности потенциально опасных объектов, Планы действий по ликвидации ЧС, ПЛАРНы и другие документы, описывающие сценарии ЧС и действия по их ликвидации. При возникновении реальной ЧС система поддержки принятия решений формирует наиболее подходящие данные из трех источников: базы прецедентов (реальных ЧС, имевших место в прошлом); базы сценариев, смоделированных экспертом; on-line моделирования на основе логического вывода, управляемого пользователем. Редактор баз знаний позволяет обновлять сценарии ЧС при изменении состава сил и средств (характеристик, мест дислокации и пр.), материальных ресурсов и других моделируемых параметров.

Заключение

На основе разработанной концепции создания АЦ ППР ЧС планируется разработка техно-рабочих проектов, детализирующих структуру используемых данных, способы их актуализации и анализа с учетом развития информационных технологий. Создание АЦ ППР будет являться важным шагом реализации единого информационного пространства органов управления МЧС России.

Литература

1. Безопасность России. Анализ риска и проблем безопасности // Ч. I. Основы анализа и регулирования безопасности. М.: Знание, 2006. 639 с.

2. Shokin Yu.I., Moskvichev V.V., Nicheporchuk V.V. Method of Assessment of Human-Induced Area Risks and Creation of Risk Map Using Geoinformation Systems // Journal of American Society of Civil Engineers "Vulnerability, Uncertainty, and Risk Analysis, Modeling, and Management". 2011. ASCE Conf. Proc. doi:10.1061/41170(400)54.

3. Лепихин А.М., Москвичев В.В., Ничепорчук В.В., Тридвор-нов А.В. Оценка и районирование риска чрезвычайных ситуаций для территории Красноярского края // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2007. №5. С. 124—133.

4. Махутов Н.А., Ахметханов Р.С. Системный подход к оценке и управлению рисками // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2012. № 4. С. 56—69.

5. Саулова Т.А., Ничепорчук В.В. Оценка устойчивости пожаров-зрывоопасных объектов в ЧС: Метод. пособ. для студ. специ-альн. 280101 «Безоп. жизнед. в техносф.». Красноярск: СибГТУ,

2011. 84 с.

6. Ноженкова Л.Ф., Ничепорчук В.В., Бадмаева К.В. и др. Система консолидации и анализа данных мониторинга ЧС в Красноярском крае // Проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях.

2012. № 4. С. 63—73.

7. Ноженкова Л.Ф. Ничепорчук В.В., Ноженков А.И. Система распределенного сбора и анализа данных мониторинга чрезвычайных ситуаций // Информатизация и связь. 2012. № 5. С. 45—50.

Сведения об авторах

Ничепорчук Валерий Васильевич: к. т. н., Сибирский

филиал ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), с. н. с.

660017, Красноярск, ул. Ленина, 123а.

Тел.: (391) 22-77-193.

E-mail: [email protected]

Трофимова Наталья Васильевна: Сибирский филиал

ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), нач. филиала.

660017, Красноярск, ул. Ленина, 123а.

Тел.: (391) 22-77-193.

E-mail: [email protected]

Антамошкина Ольга Александровна: Сибирский филиал ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), зам. нач. филиала. 660017, Красноярск, ул. Ленина, 123а. Тел.: (391) 22-77-193. E-mail: [email protected]

Медведев Олег Анатольевич: Уральский филиал ФГБУ

ВНИИ ГОЧС (ФЦ), нач. филиала.

620100, Екатеринбург, ул. Большакова, 11а.

Тел.: (343) 262-48-52, 229-13-55.

E-mail: [email protected]

Михеева Елена Владимировна: к. б. н., Уральский филиал ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), вед. н. с. 620100, Екатеринбург, ул. Большакова, 11а. Тел.: (343) 262-48-52, 229-13-55. E-mail: [email protected]

TexHo^oruu rpaxgaHCKOM 6e3onacHoc™, tom 11, 2014, № 3 (41)

/93

Information about authors

Nicheporchuk Valery V.: candidate of technical sciences, Siberian Branch of the Federal Government Budget Institution "All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science and high technology), senior researcher. 660017, Krasnoyarsk, str. Lenin, 123a. Tel.: (391) 22-77-193. E-mail: [email protected]

Trofimova Natalia V.: Siberian Branch of the Federal

Government Budget Institution "All-Russian Research Institute

for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science

and high technology), head of the branch.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

660017, Krasnoyarsk, str. Lenin, 123a.

Tel.: (391) 22-77-193.

E-mail: [email protected]

Antamoshkina Olga A.: Siberian Branch of the Federal

Government Budget Institution "All-Russian Research Institute

for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science

and high technology), deputy head of the branch.

660017, Krasnoyarsk, str. Lenin, 123a.

Tel.: (391) 22-77-193.

E-mail: [email protected]

Medvedev Oleg A.: Ural Branch of the Federal Government Budget Institution "All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science and high technology), head of the branch. 620100, Yekaterinburg, ul. Bolshakov, 11a. Tel.: (343) 262-48-52, 229-13-55. E-mail: [email protected]

Mikheeva Elena V.: candidate of biological sciences, Ural Branch of the Federal Government Budget Institution "All-Russian Research Institute for Civil Defense and Emergencies" (Federal Center of Science and high technology), leading researcher.

620100, Yekaterinburg, ul. Bolshakov, 11a. Tel.: (343) 262-48-52, 229-13-55. E-mail: [email protected]

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.