CC BY
125
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №3/2016 ISSN 2410-700Х_
УДК 504
Латкин Матвей Алексеевич
д-р техн. наук, профессор БГТУ им. В.Г. Шухова Васюткина Дарья Игоревна ассистент, БГТУ им. В.Г. Шухова Ветрова Юлия Владимировна
канд. техн. наук, доцент БГТУ им. В.Г. Шухова
г. Белгород, РФ [email protected]
МЕТОДЫ АНАЛИЗА ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ БЕЗОПАСНОСТИ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ
Аннотация
Приведены достоинства и недостатки математических методов анализа технических средств безопасности, таких как детерминированный подход, логико-вероятностное моделирование, имитационное моделирование.
Ключевые слова
Анализ, безопасность, объект, охрана, моделирование, метод.
Рассмотрим следующие методы анализа:
- детерминистический подход;
- логико-вероятностное моделирование;
- имитационное моделирование.
Детерминистический подход
Указанный подход связан с заданием и последующей проверкой требований, содержащихся в нормативно-технической документации, техническом задании на проектирование, в рабочем проекте оборудования объекта средствами безопасности. Проводится категорирование объектов охраны в зависимости от их важности/потенциальной опасности, возможного
и/или допустимого социально-экономического ущерба. Для объектов каждой категории устанавливаются дифференцированные требования по организации охраны и инженерно-технической укрепленности конструктивных элементов объекта. При этом уровень защищенности должен соответствовать значимости объекта, выражаемой через его категорию, в этом состоит основной принцип проектирования эффективной ТСБ. Состояние ТСБ оценивается экспертным путем. Экспертная оценка -средство переработки слабоструктурированных данных, при котором используются суждения экспертов для подготовки обоснованных решений [1, c.185].
Логико-вероятностные методы
Эти методы позволяют получить количественную оценку риска как меры опасности. Они давно применяются в отечественной практике для анализа надежности и безопасности сложных технических систем. В основе их лежат два понятия: степень риска и уровень защищенности. Степень риска Криск(у) -вероятность невыполнения СКБ своей целевой функции. Обратная величина характеризует уровень защищенности [2, c.108].:
Кзащ(у)=1 -Криск(у) (1)
Оценка защищенности - процедура оценки показателей Криск, Кзащ для людей и имущества на охраняемом объекте. Составляется сценарий развития опасности (граф вида «дерево»), представляющий собой логико- вероятностную модель функционирования СКБ. Далее с помощью логико- вероятностных преобразований находится значение вероятностной функции Р, при которой значение функции опасности равно 1 (это означает наступление опасного события), и определяется степень риска, присутствующего в
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №3/2016 ISSN 2410-700Х_
системе: Криск(у). Трудность здесь заключается в обеспечении достоверности исходных данных. Различают объективные и субъективные вероятности. Объективными являются характеристики технических средств охраны, полученные по результатам натурных испытаний. Качественно иную (субъективную) природу имеют результаты анализа уязвимости, отражающие интуитивные представления о возможности и характере реализации угрозы.
Имитационное моделирование
Вероятностный подход к анализу базируется на предположениях о случайности и независимости временных параметров в системе «охрана- нарушитель». Эффективность здесь понимается как вероятность пресечения несанкционированных действий нарушителя [3, с. 65.]:
^прес ^обн • -^нейтр (2)
где: Робн - вероятность обнаружения нарушителя;
Р нейтр - вероятность нейтрализации нарушителя.
Как оценить эти вероятности? Один из методов — имитационное моделирование. Каждая конфликтная ситуация в СКБ просчитывается много раз, по результатам набирается статистика захватов нарушителя. Эффективность СКБ оценивается статистически как отношение числа захватов к общему числу испытаний. Количество опытов определяется исходя из того, что при заданной доверительной вероятности необходимо обеспечить требуемую точность оценки.
Достоинства и недостатки методов
Достоинством детерминистического подхода является то, что в руки проектировщика даются четкие и ясные критерии того, как оборудован объект техническими средствами охраны. Основная проблема — способ получения интегрального показателя. Наиболее распространена «линейная свертка» вида [4, с.46]:
zc = ljkj-yj (3)
Необходимо помнить, что операция осреднения имеет смысл, если частные показатели однотипны, то есть имеют одинаковую «физическую природу». Если это не так, такой интегральный показатель не имеет физического смысла.
Достоинством имитационного моделирования является физически обоснованный критерий эффективности (вероятность). Недостаток - трудность его интерпретации и нормирования. Пусть в результате анализа получено значение Рпрес = 0,9. Неясно, много это или мало, достаточен уровень защиты объекта или нет?
В результате использования логико-вероятностных методов для анализа эффективности СКБ тоже получается число Криск(у). Но смысл здесь не в цифре, а в том, что логико-вероятностное моделирование позволяет построить модель безопасного функционирования СКБ, определить «уязвимые места» системы и оценить «вклад» каждого из них, ранжируя их по степени опасности. В качестве недостатков здесь можно отметить трудоемкость логических преобразований при анализе сложных сценариев (переход от функции опасного состояния к вероятностной функции), а также разнородность исходных данных (объективных, которые можно достоверно оценить; субъективных, отражающих «ожидания угрозы»).
Следует отметить, что с целью избавления от упомянутых недостатков каждого из приведенных методов, необходимо разработать метод оценки эффективности, который по возможности должен комбинировать приведенные.
Список использованной литературы:
1. Радоуцкий В.Ю., Шаптала В.Г. Васюткина Д.И. Математические методы анализа эффективности систем обеспечения комплексной безопасности образовательных учреждений. // «Эволюция современной мысли». Сборник статей Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор: А.А. Сукиасян. Уфа, 2014. С. 185-187.
2. Павленко А.В., Ковалева Е.Г., Радоуцкий В.Ю. Анализ подходов к оценке риска. // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2015. №3. С. 106-109.
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ»
№3/2016
ISSN 2410-700Х
3. Радоуцкий В.Ю., Шаптала В.Г. Методологические основы моделирования систем обеспечения комплексной безопасности ВУЗов. // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2008. №3. С. 64-66.
4. Шаптала В.Г., Радоуцкий В.Ю. Моделирование систем комплексной безопасности высших учебных заведений. Белгород, 2009.
© Латкин М.А., Васюткина Д.И., Ветрова Ю.В., 2016
УДК 796
Латкин Матвей Алексеевич
д-р. техн. наук, профессор БГТУ им. В.Г. Шухова Степанова Мария Николаевна канд. техн. наук, ст. преподаватель БГТУ им. В.Г. Шухова
г. Белгород, Р.Ф. [email protected]
ЭТАПЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ
Аннотация
Для анализа и прогнозирования чрезвычайных ситуаций в высших учебных заведениях все шире применяется математическое моделирование. В статье проведен анализ этапов моделирования чрезвычайных ситуаций различного происхождения и характера.
Ключевые слова Анализ, авария, эксперт, модель, метод, чрезвычайная ситуация.
Характерные особенности чрезвычайных ситуаций, такие как внезапность возникновения, быстрота развития, неполнота и неопределенность исходной информации, разнообразие и цепной характер последствий затрудняют использование для их изучения традиционных эмпирических методов [1, с. 125].
В связи с этим, для анализа и прогнозирования чрезвычайных ситуаций в ВУЗах все шире применяется математическое моделирование, которое является во многих случаях единственно допустимым, как, например, при экспертизе особо опасных природных или техногенных явлений.
Математической моделью чрезвычайной ситуации (ЧС) называется система соотношений, уравнений, неравенств, геометрических понятий и т.д., которые в математической форме отображают, воспроизводят или имитируют наиболее важные особенности и свойства реальных опасных явлений с целью анализа и прогнозирования их возникновения, развития и последствий [2, с. 49].
Особенности математической модели во многом определяются типом моделируемой ЧС. Все ЧС, которые возможны в высших учебных (ВУЗ), можно разделить на природные, техногенные и социально-политические [3, с.213].
К природным ЧС относятся такие стихийные бедствия, как землетрясения, извержения вулканов, цунами, наводнения, ураганы, лавины, оползни, засухи, лесные пожары и др.
Техногенные (технологические) ЧС связаны с авариями на энергетических и промышленных объектах, а также транспортные катастрофы, которые сопровождаются взрывами, пожарами, химическим и радиоактивным заражением территорий.
К социально-политическим ЧС относятся войны, пограничные конфликты, терроризм, диверсии, саботаж [4, ^108].
К комбинированным природно-техногенным и природно-социальным ЧС относятся просадки грунтов, эпидемии, эпизоотии (инфекционные заболевания животных), эпифитотии (инфекционные болезни
