CC BY
23
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ ПО ИСХОДАМ НШС НА ЖЕЛЕЗНОЙ ДОРОГЕ ЗА 1998-2000 ГГ.
НшС
Зыброс с пути
Зозгої
Пожары
ШЖ/АНО шина,
Зыход из строя части до южного полотна
Поломки составов
Кражи
Аварии, связанные со стихийными бедствиями
Терракты
Итого:
Материальные ресурсы, $
Человеческие
©ИМШАНошИна, В.В. Куприянов,
300000
500000
В
00000
[іепсМаЕТОіДИКА ОЦЕНИЛИ) П ОС ЛЕДС5ТВИЙ АВАРИИ
рОЖН ом трАнспорте
100000
1000000
200000
900000
4230000
2002
15
1
4
60
анная задача представляет собой особый интерес для различных техногенных отраслей.
Учитывая вероятностный характер аварий, можно исходить из анализа динамики риска смерти, показывающую определенную стабилизацию уровней риска смерти для основных классов аварий и считать приемлемыми установившиеся уровни риска, т.к. динамика риска смерти отражает стихийно осуществляемые процессы, направленные к установлению равновесных соотношений между затратами и выгодами.
С этой точки зрения на основе обобщения статистических данных по железнодорожным перевозкам РФ установлено, что приемлемый уровень риска аварийности составляет примерно три порядка: от 10"6 1/год до 10" 3 1/год. При этом интервал (10-4 - 10-3) 1/год охватывает аварии, связанные с состоянием дорожного полотна; уровень (10-5 - 106) 1/год определяет такие аварии как пожары, столкновения и аварии, связанные с несоблюдением техники безопасности. Ниже представлена таблица, где показаны статистические данные по материальным затратам и человеческим жертвам.
Поскольку в нашей стране нет законодательно установленных показателей риска для железнодорожной отрасли, то приведенные выше оценки можно принять в качестве ориентировочных, а излагаемый ниже метод будет иметь рекомендательный характер. Очевидно, что оценка последствий крупных аварий связана с оптимизацией процедур принятия реше-
Д
ний и относится к числу плохо формализованных задач. Поэтому процедуры принятия оптимальных (или хотя бы верных) решений обычно плохо реализуемы. Решения обычно принимаются с использованием экспертных оценок, но при этом они носят субъективный характер. Правильному принятию решений способствует использование процедур, основанных на интеллектуализации анализа причинноследственных связей: опасные факторы авария ее последствия.
Опасные факторы являются воздействиями источника опасности и характеризуют возникающие аварийные ситуации. Поэтому они должны учитывать пространственные координаты и временные параметры последних, параметры состояния железнодорожного полотна и климатические параметры. Очевидно, что в процессе оценки аварийных последствий анализируются опасные факторы Х,, i = 1,М - порядковый номер фактора опасности, причем N не задано, а определяется в зависимости от факта достаточности представительности выборки Х,. Формирование последней обычно завершается на ^ом шаге после проверки гипотезы об однородности статистических данных.
Как известно, эффективность систем принятия решений зависит от оптимального выбора признакового пространства, в нашем случае - опасных факторов. Критерием служит минимизация этого пространства при достаточной информативности.
Предположим, что на вход системы принятия решений действуют опасные факторы Х,, а на выходе имеем Уу - портреты экспертных мне-
ний по полю риска от источника аварийности (вероятность аварии и ее последствия), где у = 1,1 - индекс эксперта. Портретом решений Уу является вектор уровней риска, назначаемый у-м экспертом в ответ на вектор опасных факторов Хі. Уровни риска определяются всеми расположенными на железной дороге техническими элементами, а также различными воздействиями. Задача оптимизации включает этап обучения и этап принятия решений.
I. На первом этапе формируется статистическая выборка в виде конечного набора аварийных ситуаций Gm, каждой из которых сопоставляется фиксированное множество параметров опасных факторов Х^т|, т.е.
для каждой аварии имеем отображения Gm —— х =\Хт ’ т = 1,М -
индекс параметров опасного фактора. Тогда портреты решений для каждой аварии описываются функцией отображения ДЦ): X У т\ с нечеткой мерой Ц. Другими словами, для множества известных аварий Gm система формирует множество портретов уровней риска у т .
у у
II. На втором этапе появление
произвольной аварийной ситуации на входе системы, обуславливает неизвестный портрет уровней риска 1 = ихт, отнесение которого к эталонным (известным) осуществляется в рамках Евклидовой метрики. Для этого определяются расстояния гр от значений портретов рисков {1} системы до эталонных решений
У Гр = [(^ -1) '] фр-2$_
Распознавание ведется по правилу: 1
—— 1р, если Гр = тіп гр = тіп [г1, г2,
..., гр] и гр <Ло, иначе 1 —— 0, где
А0 - заранее определенное значение
«порога недоверия», 0 - нераспознанный портрет уровней риска.
Заметим, что распознавание неизвестного портрета рисков может производиться на основе определения оценок предпочтительности и
тождественности альтернативных предпочтений рекомендации по альтернативы, предпочтительный
портретов известных решений. В принятию решений имеют следую- выбор, возможный выбор и отказ от
зависимости от распределения щий характер: однозначный выбор выбора (распознавания).
-------------------------------------------------------------------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Куприянов В.В. Теория и методы построения интегрированных систем автоматизированного обеспечения бехзопасности при авариях на предприятиях горнодобывающих отраслей. Специальность 05.13.06 Диссертация на соискание уч. степени д.т.н. - М.: МГГУ,
1997.
2. Алымов В.Т., Крапчатое В.ІІ.. Тарасова Н.П. Анализ тех риска: Учебное пособие для студентов вузов. - М.: Круглый год,
2000.
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ ------------------------------------------------------------------------
Аношина И.М. — магистр, Московский государственный горный университет.
Куприянов В.В. — профессор, доктор технических наук, Московский государственный горный университет.
3. Гуров В.В. Справка о случаях возгорания дизельных железнодорожных секций за период 1998-2000гг. - М.: депо Подмосковное, 2000.
