ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ РИСКОВ СУДОВЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

УДК 62.192.001.1

В.В. Вычужанин, д.т.н., профессор, Одесский национальный морской университет Н.Д. Рудниченко, аспирант, Одесский национальный морской университет 65029, Одесса, ул. Мечникова, 34

Ключевые слова: сложные технические системы, функциональные риски, когнитивно имитационная модель.

Приведены результаты разработки метода оценок функциональных рисков при эксплуатации судовых сложных технических систем. Когнитивно имитационным моделированием получены оценки рисков сложных технических систем на примере судовой энергетической установки.

Эксплуатация судовых сложных технических систем (СТС) осуществляется в условиях поражающих малопредсказуемых внешних и внутренних воздействий. При внешних и внутренних воздействиях на отдельные элементы и межэлементные связи (МС) СТС, достигающих критических значений, уменьшается эффективность функционирования СТС.

Разработка концептуального подхода оценок рисков судовых СТС имеет целью создание методических основ оценок рисков при эксплуатации систем в аварийных сценариях.

Цель разработки метода оценок функциональных рисков - автоматизация принятия решений в аварийных сценариях при эксплуатации судовых СТС.

Задачи исследования метода - оценки функциональных рисков СТС в аварийных сценариях с учетом взаимосвязанности и взаимодействия их элементов и МС.

Последовательность оценок функциональных рисков судовых СТС, а также управление рисками включает этапы:

- определение взаимосвязанности и взаимодействия элементов и МС в иерархии и топологии СТС;

- оценки вероятностей потерь работоспособности элементов и МС СТС;

- оценки функциональных ущербов СТС от пораженных элементов и МС;

- оценки функциональных рисков СТС

- управление рисками - автоматизация принятия решений в аварийных сценариях при эксплуатации судовых СТС.

Комплексный показатель надежности элементов СТС - технический риск - комбинация вероятностей возникновения опасностей определенного класса (Р .) и

ущербов от аварий, нежелательных событий из-за технического несовершенства, нарушения правил эксплуатации технических систем (У^

Функциональные риски оцениваются как произведение вероятности возникновения опасности и ущерба от пораженных элементов и МС

Концепция оценок структурного и функционального рисков судовых СТС в усло-

ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ РИСКОВ СУДОВЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТАНОВОК

я - [(р1,у1),(р2,у2),...,(рк1,ута)]

(1)

виях малопредсказуемых внешних воздействий, внутренних поражающих факторов в аварийных сценариях основывается на объединении разнородных СТС в единую модель. Модель призвана обеспечить оценки рисков СТС с учетом взаимосвязанности и взаимодействия их элементов и МС с точки зрения значимости и критичности для функционирования всей системы в целом, а также масштабирование, выявление функциональных угроз, уязвимых мест в СТС.

Для оценок рисков и математического описания, различных по природе, назначению и принципу функционирования судовых СТС рекомендуется использовать когнитивно имитационные модели (КИМ) в виде ориентированного графа, отражающего взаимодействие элементов и МС. В КИМ приняты тождественными понятия: орграф системы и структура системы; вершина орграфа и элемент системы; ребро орграфа и межэлементная связь.

Для оценки функциональной работоспособности и соответствующего ущерба СТС используется нормирующее воздействие (НВ) на вершины и ребра орграфа КИМ СТС. НВ определяется в соответствии с критерием Бирнбаума [1]. НВ в терминах

оценки функциональной работоспособности системы Е (V) и отдельного ребра (вершины) ч (V) определяется следующим образом

При движении НВ по орграфу КИМ СТС формируется массив значений, каждой

вершине V и каждому ребру а которого присвоено численное значение модуля НВ.

' 3

Изначально все значения модуля НВ принимаются равными 1. При движении НВ по орграфу они изменяются пропорционально весовым значениям элементов и МС. На основании критерия Бирнбаума значение модуля НВ для выбранной вершины (ребра) орграфа КИМ СТС выражается как произведение значения модуля НВ для предшествующей ему вершины (ребра) на весовое значение выбранной вершины (ребра).

Оценка функциональной работоспособности СТС с помощью НВ осуществляется в три этапа. На первом этапе производится оценка работоспособности СТС в исправном состоянии. На втором этапе моделируется последовательный выход из строя отдельных элементов и МС КИМ СТС и определяется оценка частично неисправной системы для каждого СК. На третьем этапе производятся количественные оценки функциональных ущербов элемента и МС.

Количественная оценка функционального ущерба элемента СТС при ¥ (номинальная работоспособность), ¥{ ( работоспособность системы при неисправном 1-м элементе (V.)) определяется

Количественная оценка функционального ущерба МС при ¥]■ - работоспособность системы при неисправной]-й МС (а .)

Для КИМ СТС оценка риска пораженной вершины (ребра) модели определяется произведением значений вероятностей выхода из строя вершины (ребра) КИМ СТС и соответствующих оценок функциональных ущербов пораженных вершин (ребер) орграфа.

(3)

(4)

(5)

Оценка вероятности потери работоспособности элементов и МС СТС, а значит выхода из строя вершины (ребра) КИМ в общем виде определяется на основе Байесовского метода анализа СТС

р(ф) = р(в\с) • р(с), (6)

I р(с)

где р(с) - априорная вероятность гипотезы С выхода из строя вершины (ребра); р(с\п) - вероятность гипотезы С при наступлении события Б (апостериорная вероятность);

Р(£|С) - вероятность наступления события Б при истинности гипотезы С; р(р) - полная вероятность наступления события Б

В качестве примера, для проверки работоспособности разработанного метода оценки функциональных рисков СТС выбрана судовая энергетическая установка (СЭУ). Для оценки функциональных рисков элементов и МС СЭУ определяются вероятности отказов для каждого отдельного элемента и МС СЭУ. Поставленная цель достигается в результате проведения исследований за фиксированное время Т , в результате которых определяется количество выходов элементов и МС из строя (п ). В качестве основы для определения значений вероятностей выходов из строя элементов и МС СЭУ использовались данные из офшорной базы ОКББА [2]. Вероятности выхода из строя элементов и МС определяется

п

Р, (О = (7)

1 Т

Па,

рЛ* ) = — , (8)

' Т

Где п - количество выходов из строя 1-го элемента СЭУ; п - количество выходов из строя ьй МС СЭУ; Т = 106 ч. - период проведения статистических испытаний

Функциональные риски /-го элемента и ]-й МС СЭУ определяются

= ^ • р ) , (9)

кга = ууа. • ра (*) . (10)

У 3 У 3 3

Суммарные значения функциональных рисков всех элементов и МС

N

%=Ё ^ • рV (*), (п)

г

М

% = Е ^ • Ра, (*) . (12)

3

Для ранжирования полученных оценок функциональных рисков СЭУ в аварийных сценариях используется обобщенная функция желательности Харрингтона:

1. 0-0,2 - уровень риска оценивается как минимальный, последствия аварии минимальны, не оказывающие на эксплуатацию СЭУ существенного воздействия;

2. 0,2-0,37 - уровень риска оценивается как допустимый, последствия аварии незначительные, позволяющие эксплуатировать СЭУ без существенного ремонта;

3. 0,37-0,63 - уровень риска оценивается как максимальный, последствия аварии значительные, но позволяющие эксплуатировать СЭУ при выполнении ремонтных работ;

4. 0,63-1 - уровень риска оценивается как критический, последствия аварии катастрофические, не позволяющие эксплуатировать СЭУ.

Исследование результатов воздействий НВ на КИМ СЭУ произведено в разработанном программном комплексе на основе использования кроссплатформенного языка Python 2.6, а для структурного представления СТС в виде орграфа - языка dot. Для ввода исходных данных элементов и МС при моделировании аварийных сценариев в КИМ СТС применен формат JSON. Визуализация графов осуществлена с помощью программного продукта Graphviz (рис. 1). Для анализа результатов исследований использовались MS Office и Open Office.

Рис. 1. Моделирование условий эксплуатации СЭУ в graphviz и gvedit

Вычисление функциональных ущербов элементов СЭУ производилось путем имитации поочередного выхода из строя каждого элемента установки НВ с последующим расчетом общей работоспособности модели. Определение значений функциональных ущербов и функциональных рисков для каждой отдельной вершины орграфа КИМ СЭУ осуществлялось в соответствии (4) и (7). Оценка функциональных рисков элементов СЭУ произведена для двух массивов значений вероятностей выходов из строя.

Процесс моделирования для оценок функциональных рисков элементов и МС СЭУ осуществлялось в соответствии с алгоритмом, приведенным на рис. 2.

JSON data

Python script

CSV data Dot files

MS Office, Open Office Make script

Graphviz ^ЛЛЛЛллллллл/У

EÎÏS

Рис. 2. Алгоритм процесса моделирования условий эксплуатации СЭУ

Согласно (11) был рассчитан общий функциональный риск элементов СЭУ. Зависимости общего функционального риска от общей вероятности выхода из строя элементов системы охлаждения СЭУ приведены на рис. 3.

КГ

0,6

0,5 0,4 0,3 0,2 0,1

0

0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 р

Рис. 3. Зависимость общего функционального риска от вероятности выхода из строя по всем элементам системы охлаждения СЭУ

Оценка функциональных рисков МС СЭУ также проводилась для двух массивов значений вероятностей выходов из строя. Для каждой из основных обслуживающих СЭУ систем с учетом (12) были получены обобщенные значения вероятностей выхода каждой МС СЭУ из строя. Зависимости общего функционального риска от общей вероятности выхода из строя по всем МС системы охлаждения приведены на рис. 4.

Rf 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 P

Рис. 4. Зависимость общего функционального риска от вероятности выхода из строя по всем МС системы охлаждения СЭУ

Из полученных моделированием результатов (рис. 3,4) следует, что для различных выборок вероятностей выхода из строя элементов, МС СЭУ имеет место линейный характер изменений функциональных рисков при увеличении вероятностей выхода из строя элементов, МС СЭУ. Сравнительно невысокие значения общих функциональных рисков обусловлены низкими значениями функциональных ущербов, что свидетельствует об оправданности топологической компоновки элементов и МС, задаваемых на этапах проектирования СЭУ.

Разработанный метод оценок функциональных рисков при потере работоспособности элементов и МС СТС позволяет количественно оценить риски по значениям оценок функциональных ущербов с учетом вероятности потери работоспособности элементов и МС СТС.

Проведенная апробация разработанного метода когнитивно имитационным моделированием СЭУ позволяет определять степень влияния взаимосвязи и взаимодействия элементов и МС на оценки функциональных рисков СТС, а также автоматизировать процессы принятия решений в аварийных сценариях при эксплуатации СТС.

Список литературы:

[1] Birnbraun Z.W. On the importance of different components in a multicomponent system. Multivariate Analyses [Тех^ / Z.W. Birnbraun. - New York: Academic Press, 1969. - Р. 581 - 592.

[2] OREDA. OREDA - Offshore Reliability Data Handbook 2002. - 4th Edition / OREDA 2002 4TII EDITION. - 513 p.

FUNCTIONAL RISK ASSESSMENT OF SHIP POWER PLANTS

V. V. Vychuzhanin, N.D. Rudnichenko

Key words: complex technical systems, functional risks, cognitive simulation model

The article considers the results of developing a method offunctional assessment of risks in the operation of ship complex technical systems. Cognitive simulation modeling estimates of risks of complex technical systems on the example of ship power plant.