CC BY
89
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070_
УДК 614
В.В. Шаптала
к.т.н., доцент БГТУ им. В.Г. Шухова Ю.В. Ветрова к.т.н., доцент БГТУ им. В.Г. Шухова Е.Г. Ковалева
к.т.н., ст. предподователь БГТУ им. В.Г. Шухова г. Белгород. Российская Федерация
МОДЕЛИРОВАНИЕ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ
Аннотация
В статье проведен анализ моделирования оперативного управления в условиях чрезвычайных ситуаций на основе когнитивных моделей, системного подхода, экспертных систем, ситуационного метода.
Ключевые слова
Риск, управление, модель, системный подход, эксперт, чрезвычайная ситуация
В настоящее время риск возникновения чрезвычайных ситуаций в учреждениях высшего профессионального образования является высоким, поэтому проблема моделирования развития чрезвычайных ситуаций и процессов управления ее ликвидацией ведется по нескольким направлениям [1, с. 107].
Традиционным является направление, связанное с использованием для описания динамики ЧС нелинейных дифференциальных уравнений.
При наличии достаточно большой априорной базы для описания развивающихся ЧС применяются различные модификации сетей Петри, которые позволяют моделировать различные сценарии развития ЧС, учитывая при этом возможные варианты поведения людей и результаты принимаемых управленческих решений [2, с. 96].
Для обработки больших объемов априорной информации и прогнозирования на этой основе развития ЧС широко используется нейросемантический подход [3, с. 153].
Для анализа и прогноза развития ЧС используются также когнитивные модели (карты). Когнитивные модели строятся на основе знаковых и взвешенных графов, которые позволяют формализовать связи, существующие между подсистемами. При создании когнитивных моделей может быть использована неполная, нечеткая и даже противоречивая информация. Когнитивные карты дают общую качественную картину развития ЧС в результате взаимодействия различных внутренних и внешних факторов. Кроме того, когнитивные карты позволяют дать предварительную качественную оценку последствий принимаемых решений, а также выбрать множество управляющих решений, приводящих объект в благополучную ситуацию.
Широкое применение для моделирования оперативного управления в условиях ЧС получил системный подход и экспертные системы реального времени, которые используются в качестве инструмента интеллектуальной поддержки процесса принятия решений [4, с. 36]. Эти системы путем интерпретации старых знаний могут генерировать новые знания, распознавать ситуацию и формировать соответствующее управленческое решение. Решения вырабатываются на основе продукционных правил, с помощью нечетких множеств, коэффициентов уверенности, интервалов доверия и других приемов.
Для моделирования ЧС и процессов управления в условиях ЧС применяется также ситуационный метод, на основе которого был разработан сценарный подход к прогнозированию развития ЧС. Сущность данного подхода состоит в предварительном расчете социальных и экономических последствий и плана ликвидации наиболее опасных и наиболее вероятных аварий и бедствий [5, с. 18].
Недостатком всех рассмотренных выше подходов является слабое внимание к динамике развития ЧС
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070_
и недостаточный учет особенностей развития ЧС в моделях управления и ликвидации ЧС.
Источниками ЧС являются различные опасные явления. Явления, которые нельзя отнести к управляющим воздействиям образуют обстановку. Совокупность обстановки, принимаемых решений и действий создает ситуацию.
Для эффективной ликвидации ЧС необходима система оперативного управления (СОУ) аварийно-спасательными работами.
Система оперативного управления в ЧС должна обладать следующими свойствами [6, с.170]:
1. Высокая маневренность;
2. Способность быстро и адекватно реагировать на изменение ситуации;
3. Способность к адаптации путем изменения своей организационной структуры, алгоритмов принятия решений;
4. Способность принятия интеллектуальных решений в условиях неопределенности;
5. Способность системы к самосохранению и самозащите;
6. Способность к прогнозированию развития ЧС;
7. Способность быстро обрабатывать большие объемы информации. Чрезвычайная ситуация в ВУЗе может быть формализована следующим образом [7, с. 96]:
S(t) = <X(t),F(t), U(t)> (1)
где X(t) - вектор переменных состояний образовательного учреждения, в котором возникла ЧС; F(t) -вектор внутренних и внешних негативных факторов (угроз), вызвавших ЧС; U(t) - вектор управляющих воздействий, направленных на локализацию ЧС и смягчению ее последствий.
При экстремальных значениях негативных возмущений fj (t) переменные состояния ВУЗа xi(t) принимают недопустимые (запредельные) значения, что приводит к возникновению ЧС и необходимости незамедлительного принятия управленческих воздействий Uk(t). Задача управления в условиях ЧС сводится к отысканию таких управляющих воздействий Uk(t), при которых переменные состояния ВУЗа принимают (или стремятся) только к допустимым значениям
X(t) е Qo (2)
где Qo - область допустимых состояний ВУЗа.
Для создания системы оперативного управления в условиях ЧС необходима разработка математической модели развития чрезвычайной ситуации. Список использованный литературы:
1. 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.
2. Шаптала В.Г., Радоуцкий В.Ю. Моделирование систем комплексной безопасности высших учебных заведений. Белгород, 2013.
3. Радоуцкий В.Ю., Шаптала В.Г., Шаптала В.В.Применение нейронных сетей для прогнозирования количества пострадавших в высших учебных заведениях при чрезвычайных ситуациях техногенного характера // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. 2011. № 3. С. 152-154.
4. Радоуцкий В.Ю. Основы научных исследований. Учебное пособие для студентов специальностей 280103 - Защита в чрезвычайных ситуациях и 280104 - Пожарная безопасность. / В.Ю. Радоуцкий, В.Н. Шульженко, Е.А. Носатова; под ред. В.Ю. Радоуцкого; Федеральное агентство по образованию, Белгородский гос. технологический ун-т им. В.Г. Шухова. Белгород, 2008.
5. Ветрова Ю.В., Васюткина Д.И., Ковалева Е.Г. Экономическая оценка ущерба от чрезвычайных ситуаций в учреждениях высшего профессионального образования // Современный взгляд на будущее науки. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Научный центр «Аэтерна». Уфа, 2014. С. 17-20.
6. Нестерова Н.В., Ковалева Е.Г., Васюткина Д.И. Интеллектуальные управляющие системы, как составная часть системы оперативного управления жизнеобеспечением и комплексной безопасностью образовательных учреждений // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2014. №4. С.168-172.
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №4/2016 ISSN 2410-6070
7. Шаптала В.В., Ветрова Ю.В., Шаптала В.Г., Радоуцкий В.Ю. Оценка риска чрезвычайных ситуаций природного, техногенного характера и пожаров. Учебное пособие. / Белгород, 2011.
© В.В. Шаптала, Ю.В. Ветрова, Е.Г. Ковалева,2016
УДК 614
В.Г. Шаптала
д.т.н., профессор БГТУ им. В.Г. Шухова
М.А. Латкин д.т.н., профессор БГТУ им. В.Г. Шухова
Ю.В. Ветрова к.т.н., доцент БГТУ им. В.Г. Шухова г. Белгород, Российская Федерация
КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКОВ
Аннотация
Проведен аналитический обзор по проблеме анализа и количественной оценки величины рисков природного, техногенного, экологического и террористического характера в системе высшего профессионального образования.
Ключевые слова
Риск, оценка, анализ, методика, население, идентификация, прогнозирование.
После идентификации опасностей, т.е. выявления принципиально-возможных рисков, необходимо оценить их возможность (вероятность), уровень и последствия. Основным методом анализа рисков является вероятностный метод. На его основе в зависимости от имеющейся исходной информации могут применяться следующие методики оценки рисков [1, с.77]:
- статистическая, когда в качестве вероятностей неблагоприятных событий используются их относительные частоты, определяемые по имеющимся статистическим данным;
- теоретико-вероятностная, используемая для оценки рисков от редких событий, по которым статистика практически отсутствует;
- эвристическая, основанная на методе экспертных оценок и применяемая при оценке комплексных рисков, когда отсутствуют не только статистические данные, ни и математические модели.
Методы прогнозирования чрезвычайных ситуаций наиболее развиты применительно к опасным природным явлениям, благодаря функционированию общегосударственной системы мониторинга за предвестниками стихийных бедствий и катастроф. В настоящее время получили развитие следующие подходы к прогнозированию чрезвычайных ситуаций [2, с.39]:
1. Вероятностно-статистический подход, основанный на представлении опасных природных явлений при аварии техногенного характера как пуассоновского потока случайных событий;
2. Вероятностно-детерминированный подход основан на выявлении закономерностей развития природных явлений, в частности, их цикличности, что позволяет использовать подход для целей средне- и долгосрочного прогнозирования;
3. Для краткосрочного прогнозирования неблагоприятных природных явлений или аварий на технических объектах используется детерминировано-вероятностный подход (с учетом предвестников и оперативной информации о развитии природного явления или состоянии технического объекта).
Комплексное применение этих подходов позволяет получить более объективную и точную оценку рисков, что является необходимой предпосылкой принятия обоснованных решений в области безопасности
