CC BY
17КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
Оригинальная статья / Original article УДК 681.5.075
DOI: http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2018-3-69-81
РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОБНАРУЖЕНИЯ И АГРЕГИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОПАСНОСТЕЙ, ВОЗДЕЙСТВУЮЩИХ НА ОБЪЕКТЫ ЗАЩИТЫ ПРЕДПРИЯТИЯ И ОКРУЖАЮЩУЮ СРЕДУ
л
© Е.В. Гвоздев1
Академия гражданской защиты МЧС России,
141435, Российская Федерация, Московская область, г. Химки, Новогорск.
ЦЕЛЬ. Представлен инновационный подход к исследованию системы комплексной техносферной безопасности предприятия, показанной в виде множества межотраслевых направлений безопасности, которым регламентированы повышенные требования. Ключевой идеей в создании безопасных условий функционирования критически важных объектов является обнаружение и агрегирование показателей опасностей, воздействующих на объекты защиты предприятия и окружающую природную среду. МЕТОДЫ. Представленный подход рассмотрен на примере предприятия топливно-энергетического комплекса г. Москвы, на основе обработки накопленной статистической и экспертной информации. РЕЗУЛЬТАТЫ. Результат решения задачи на предварительном этапе - определение уровня опасности объектам защиты предприятия и окружающей среде с точки зрения значимости каждой группы показателей направлений безопасности, входящих в систему комплексной техносферной безопасности (СКТБ) предприятия, по отношению к интегральной оценке состояния безопасности на предприятии. Результат решения задачи на основном этапе - разработка конечной сверстки, с помощью которой может проводиться оценка состояния комплексной ТБ предприятия. ВЫВОДЫ. Применение метода агрегирования показателей опасности позволит использовать разработанный материал для поддержания комплексной техносферной безопасности предприятия на требуемом уровне, обоснованно распределять ресурсы предприятия (финансовые, человеческие, временные и т.д.) в условиях существования проблем (ограничений) в ресурсном обеспечении СКТБ.
Ключевые слова: система управления комплексной техносферной безопасностью, рейтинговая значимость показателей опасности, регрессионный анализ, ресурсы предприятия.
Информация о статье. Дата поступления 25 июня 2018 г.; дата принятия к печати 12 августа 2018 г.; дата он-лайн-размещения 28 сентября 2018 г.
Формат цитирования: Гвоздев Е.В. Разработка метода обнаружения и агрегирования показателей опасностей, воздействующих на объекты защиты предприятия и окружающую среду // XXI век. Техносферная безопасность. 2018. Т. 3. № 3. С. 69-81. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-3-69-81
METHOD DEVELOPMENT FOR DETECTION AND AGGREGATION OF RISKS INFLUENCING BUSINESS PROTECTION OBJECTS AND THE ENVIRONMENT
Evgeny V. Gvozdev
Academy of civil protection of EMERCOM of Russia, Novogorsk, Khimki, Moscow region, Russian Federation, 141435
1
Гвоздев Евгений Владимирович, кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры пожарной безопасности, е-mail: [email protected]
Evgeny V. Gvozdev, Candidate of Technical Sciences, Senior Lecturer of the Department of Fire Safety, е-mail: [email protected]
Том 3, № 3 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 3 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
ISNN 2500-1582
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
PURPOSE. The article deals with the innovative approach to the system of complex technosphere safety of the enterprise presented as a set of interindustry safety directions which regulate strict requirements. The key idea in creation of safe operating conditions of crucial objects is detection and aggregation of risks influencing business protection objects and the environment. METHODS. The approach is analyzed on the example of the fuel and energy enterprise of Moscow by processing accumulated statistical and expert data. RESULTS. The result of task solution at the preliminary stage is determination of a danger level for business protection objects and the environment in terms of the importance of each group of safety indicators of the complex technosphere safety system (CTSS) of the enterprise. The result of task solution at the main stage is development of the final form which can be used for assessing the complex technosphere safety of the enterprise. CONCLUSIONS. The method of risk indicators aggregation will help use developed material for ensuring a required level of complex technosphere safety of the enterprise, distribute resources of the enterprise (financial, human, time, etc.) under limited resources for ensuring the CTSS.
Key words: integrated technosphere safety control system, rating importance of risk indicators, regression analysis, company resources
Information about the article. Received on June 25, 2018; accepted for publication on August 12, 2018; available online on September 28, 2018.
For citation. Gvozdev E.V. Development of a method of detection and aggregation of the indicators of danger influencing subjects to protection of the enterprise and the environment. XXI vek. Tekhnosfernaya bezopasnost' = XXI century. Technosphere Safety, 2018, vol. 3, no. 3, pp. 69-81. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-3-69-81. (In Russian)
Введение
В современной экономике важное место занимают территориально-распределенные объекты (филиалы производственных предприятий) с сетевой структурой связей - «критически важные объекты», деятельность которых направлена на первоочередное жизнеобеспечение населения водой, теплом, электроэнергией. Они во многом определяют хозяйственную и управленческую структуру страны, региона, большого производственного комплекса; от состояния и качества их функционирования зависит уровень благосостояния обслуживаемого населения крупных городов (мегаполисов). Территориально-производственный принцип распределения составных частей объектов (филиалов) рассматриваемых предприятий, рассредоточенных на значительном удалении друг от друга, делает их весьма уязвимыми: любые аварии, техногенные катастрофы, диверсии, террористические акты могут спровоцировать нарушения функционирования системы, иногда на значительном удалении от источника возникновения опасности.
Важнейшим качеством безопасного функционирования производственных объ-
ектов предприятия является совершенствование и развитие устойчивого управления комплексной техносферной безопасностью (ТБ), состоящей из статического и динамического блоков [1, 2].
Статический блок включает в себя структурное содержание производственного объекта, управление в котором реализуется на основе утвержденных правил взаимодействия между органом управления и управляемыми объектами за счет сформировавшихся связей.
В содержание динамического блока закладываются задачи управления динамикой поведения производственного объекта на основе решений, не сформированных заранее, а принимаемых вследствие поступающей информации в данный момент времени, т.е. принятие решения не зафиксировано и зависит от оперативной информации о системе управления.
Управление системой комплексной техносферной безопасностью (СКТБ) предприятия представляет собой сложный процесс, в котором задействовано функционирование множества отраслевых направлений безопасности. Их качественное содер-
Том 3, № 3 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 3 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
ISNN 2500-1582
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
жание осуществляется профессиональными специалистами и требует значительных финансовых затрат.
Целью исследования является выработка подхода в решении задачи (агрегирования показателей) в СКТБ предприятия, рассматриваемой в аспекте развития в сторону исключения (минимизации) опасностей, воздействующих на объекты защиты предприятия и окружающую природную среду. Применение метода агрегирования показателей опасности объектов защиты предприятия и окружающей среды предполагает научно проработанное, обоснованное распределение ресурсов (финансовых, человеческих, временных) для поддержания СКТБ предприятия на требуемом уровне в условиях существующих проблем, связанных с ограничением ресурсного обеспечения подсистем управления безопасностью предприятия.
На практике в настоящее время управление СКТБ предприятия реализуется на основе интуитивных соображений должностного лица, отвечающего за одно из направлений комплексной ТБ предприятия (рис. 1), что требует адекватной научной проработки, регламентации и административного закрепления [3].
Представленный в данном исследо-
вании подход рассмотрен на примере предприятия топливно-энергетического комплекса г. Москвы, основан на формировании рейтинговой значимости показателей опасностей, входящих в содержание СКТБ предприятия и способных вызывать возмущение в процессе функционирования рассматриваемой системы безопасности.
В работах [4, 5] оценку состояния управления системой ТБ предприятия рекомендуется предпочтительнее основывать на совокупности методов системного анализа и прикладной статистики. Применение этих методов предполагает предварительное формализованное описание функционирования объекта на основе обработки накопленной статистической и экспертной информации.
Известно, что проблема оценки деятельности отдельных систем часто сводится к нахождению оптимального решения некоторой конкретной задачи. При этом общая постановка оптимизационной задачи состоит в определении наибольшего (наименьшего) значения целевой функции ¥ (хьх2,...хп) при условиях
С (хь х2,... хп) < Ь, где ¥ и С - заданные вещественные функции, Ь - действительные числа [6-8].
Постановка и решение задачи (1-й этап)
В содержании метода агрегирования показателей опасности СКТБ предприятия потребовалось предусмотреть возможность реализации ряда последовательных этапов; на первом этапе оцениваемые показатели группировались по направлениям, входящим в содержание комплексной техносферной безопасности предприятия (рис. 1).
В рассматриваемом случае возникла необходимость в построении сверстки, используемой для получения интегрированной оценки управления СКТБ предприятия. Такая сверстка стала иметь вид:
К — 2j=i ßjXj,
(1)
где а.] - параметры оцениваемых показателей управления СКТБ предприятия.
Далее для проведения исследования возникла необходимость в наличии статистической информации о возникновении опасностей для каждого направления, на основе которой формировалось общее представление о показателях к. Их значение позволяет сформировать матрицу:
Том 3, № 3 2018 Vol. 3, no. 3 2018
XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
Рис. 1. Направления, входящие в содержание системы комплексной техносферной безопасности Fig. 1. Directions of the complex technosphere safety system
X = РмЦ, i = l , k; j = n ,
(2)
где п - число направлений в содержании СКТБ.
Дальнейшие операции процесса предварительного этапа получения интегрированной оценки (1) реализовались группой экспертов. Их окончательные решения были получены с применением метода анализа иерархии (МАИ) на основе проведения ряда практических, последовательно исполняемых операций [6], связанных:
- с формулированием главной цели, подцелей, задач, мероприятий, получаемых результатов;
- с идентификацией критериев опасностей, влияющих на безопасность персонала, имущества, окружающей среды с точки зрения величины воздействия опасности (совокупности факторов, частоты сценариев, возможных последствий в
случае их возникновения и т.д.);
- с построением иерархии с входящими в ее содержание общих критериев, частных критериев, свойств альтернатив и самих альтернатив;
- с установкой приоритетов первичных критериев относительно их воздействия на общую цель, называемую фокусом;
- с установкой утверждения о вводе суждений о попарных сравнениях и их обратных величинах;
- с вычислением приоритетов путем суммирования элементов каждого столбца и деления каждого элемента на общую сумму столбца; усреднением по строкам результирующей матрицы, получением вектора приоритета;
- с составлением веса в иерархии для получения общих приоритетов, а также составных значений переменных состояния, с применением которых будет опреде-
Том 3, № 3 2018 Vol. 3, no. 3 2018
XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
ISNN 2500-1582
Лл
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
лен общий результат оцениваемых показателей.
Проведение данных операций стало возможным после формирования требуемой численности экспертов и при соблюдении следующих условий:
- в качестве групповой оценки применять среднеарифметическую;
- в качестве меры влияния суждений на общую групповую оценку применять отношение среднеарифметической оценки группы из (п+1)-го эксперта к среднеарифметической оценке с п экспертами [6]. Принципиальная зависимость в получении достоверной экспертной оценки от численности группы экспертов представлена на рис. 2.
Для определения требуемого количества экспертов применялась формула
где п - количество экспертов; Ап - среднеарифметическая оценка п экспертов; Ап+1 - среднеарифметическая оценок из (п + 1)-го эксперта; с - мера влияния суждений одного эксперта на групповую оценку.
При этом было установлено, что показатель с может быть больше или меньше 1, на основе зависимостей соотношений Ап+1 и Ап.
При разложении выражения Ап+1 через Ап и Ь было получено выражение
А
п+1
п+1
С =
(З)
где Ь - показатель оценки дополнительного (п +1)-го эксперта.
Тогда, подставив выражение в формулу (1), была получена следующая формула:
с = пАп+ь (4)
(п + 1)Ап' К '
Рис. 2. Зависимость достоверности экспертной оценки от численности группы экспертов Fig. 2. Dependence of expert assessment reliability on the number of the group of experts
Том 3, № 3 2018 Vol. 3, no. 3 2018
XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
nAn+b
A
n+1
A
n
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
Из формулы (2) стало ясно, что
с = 1 при Ап = Ь; с > 1 при Ап < Ь; с < 1 при Ап > Ь.
На основе преобразования формулы (2) была получена формула, с помощью которой был получен требуемый состав экспертов:
Ыт = ^^. (5)
Т Ап (1-е) 4 '
Задача экспертов сводилась к определению индексного множества пар показателей опасности, входящих в содержание направлений СКТБ, что формально представлялось в виде индексного множества пар:
А — i (il,ïl), (h,Í2),-(if,]f)],
(6)
для которых К1р > К^, р = 1,/.
Проводилось сравнение результатов полученных показателей, с точки зрения степени опасности воздействия на объекты защиты предприятия. На основе применения формулы (6), был построен первый блок матрицы, включающий множество показателей опасности А. Однако в ходе формирования множества А показателей опасности возникли вопросы, связанные с взаимодействием направлений, входящих в содержание СКТБ предприятия: воздействие опасности по некоторым показателям было примерно одинаковым и эксперт затруднялся определить предпочтительность одного показателя другому.
В данном случае принято решение считать рассматриваемые показатели равноценными, т.е. взаимно не доминируемыми, что позволило сформировать блок:
Е = {(а1,Ь1),(а2,Ь2),...(а1,Ь1)}, (7)
для которых Ка° = КЬс, с = На основе показателей Е был сформирован второй блок матрицы ограничений.
Далее матрица X преобразовывалась в матрицу I1 = \\ZhW, где й = 1, 1 = 1, к, по правилу:
ldl Jdí¡
(8)
и в матрицу I2 = \\ZdiW, где й = 1,1,1 = 1,к, по правилу:
Zäl — хан1 ХЬ
(9)
Далее процесс реализации научного исследования строился с применением алгоритмической схемы предпочтений согласно формулам (6) и (7) и представленных совместными по отношению к сверстке формулы (1). Было принято решение - для решения предстоящей задачи в дальнейшем использовать размерность ([ + к + г)*к :
l1=lüiZllt >0,d — 1 ; f ; l1=laiZ2dr — 0,d — 1Tt;
ai>Sí, i — 1,k ;
'ZJd=l2t=luibdt
^ vk a¡Zl ^ max.
(10.1) (10.2)
(10.3)
(10.4)
В блоке формул (10) показатель е1 относится к малым величинам, зависящим от масштаба частных показателей.
Функционал при решении задачи с помощью формул (10.1 )-(10.3) позволил максимизировать разрешающую способность линейной свертки (1) по отношению к ограничениям (8), определяющим систему предпочтений (6). При возникновении случаев, когда система предпочтений (6) и (7) оказывалась не совместной по отношению к свертке (1), было принято экспертное решение выполнять задачу в размерности
Том 3, № 3 2018 Vol. 3, no. 3 2018
XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
(f + t + k)x(f + 2t + k)\
HlHiZl + Ua > 0,d = TTf ; (11.1) ZhaiZ2d+vd-td = 0,d = 1t; (11.2)
at>£¿ ,i = 1,k ;
(11.3)
задачи оптимальный результат.
Далее, в целях стабилизации полученных результатов, потребовалось выполнить процедуру их нормирования по отношению к некоторому показателю масштаба А. При этом возникла необходимость в модифицировании задачи по следующей схеме:
1а=1иа+1а=1(^а+са)^т]п. (11.4)
Представленный блоком формул (11) выбор функционала позволил минимизировать суммарное нарушение ограничений, задаваемых системами предпочтений (6) и (7) одновременно.
Таким образом, процесс комбинирования двух представленных к рассмотрению блоков формул (10) и (11) позволил составу экспертов получить при решении
lUatâ+щ >s,d = 1;f; (12.1)
^ + vd-cd = 0,
i=l _
d = 1-,t; (12.2)
Zï^atx?1™ = А, щ > £i,i = ÎTk ; (12.3)
2a=i^d + ld=i(vd + cd) ^ min. (12.4) Постановка и решение задачи (2-й этап)
После получения наиболее значимых показателей опасности в направлениях безопасности, входящих в содержание СКТБ (рис. 1), потребовалось решить задачу, связанную с формированием перечня наиболее значимых показателей, входящих в содержание направлений СКТБ. Для реализации процесса решения было определено следующее условие задачи:
- пусть имеется та показателей опасности, входящих в состав групп направлений безопасности;
- пусть для каждой группы на основе обработки информации, полученной от экспертов в ходе реализации предварительного этапа, построена сверстка показателей. Сверстка показателей будет иметь следующий вид:
где уа - значение показателей опасности для d-го направления безопасности;
значение показателя опасности; а{ - вектор значений сверстки для направлений.
Далее для объединения показателей опасности, входящих в различные направления СКТБ предприятия, потребовалось выделить базовый показатель х[й для каждого из уа групп показателей направлений безопасности, которые были объединены в сверстку:
Y = ß;X; + ßi?Xi? + - +ß,
md <-md
,. (14)
У l =
m1
1П2
= ^ aixi ; У2 = ^ aixi ';
ïd
i=1
_
i=m1+1
i=md-1+1
d¡Xi,
(13)
Оценка показателей опасности по направлениям (рис. 1) проводилась аналогично решению задачи на 1 -м этапе проводимого исследования.
Процесс реализации 2-го этапа был построен на основе агрегирования множества показателей опасности, аналогичных множеству показателей опасности А и Е (6) и (7).
Том 3, № 3 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 3 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
к
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
Затем производился перерасчет значений показателей опасности, входящих в содержание направлений безопасности, с учетом следующих правил:
a.
aißjs ßh
т.
s-l
+ 1,ms
s — 2, d,
(15)
где Р]., ] = т5- 1 + 1 ,т3 - значение базового коэффициента, принимаемого экспертом по умолчанию; б = 2, й - значение коэффициента, рассчитанного в период реализа-
ции 2-го этапа; а^^ = 1, к - значение коэффициента, рассчитанного в период реализации 1-го этапа; а^,] = 1, к - значение пересчитанного коэффициента.
Конечным итогом проводимых операций на 1 -м и 2-м этапах реализации итерационного процесса явилось построение агрегированной сверстки, включающей все -показатели, входящие в СКТБ предприятия:
К — Я
1 = 1 (Х[ Xi.
(16)
Пример практической реализации исследования
Процесс формирования показателей опасности подробно изложен в работе [8]. Практическая реализация представленного исследования была апробирована по направлению «пожарная безопасность», входящему в содержание СКТБ предприятия. Для реализации подхода разрабаты-
валась таблица показателей опасности, включающая данные Y (множество структурных подразделений предприятия ТЭК) и нормированных показателей переменных X (результатов показателей опасности) (рис. 3).
i
5
9
13
«хзззхзт*41
X2X3X3X
17xix3
Х5
Х7
х9Х1х
0,8-1
0,6-0,8
0,4-0,6
0,2-0,4
0-0,2
Рис. 3. Результаты оценочных показателей факторов пожарной безопасности Fig. 3. Results of estimated indicators of fire safety factors
Том 3, № 3 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 3 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
H
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
Для проведения анализа имеющихся данных использовался программный продукт «БТАИБТЮА» (далее программа), позволяющий провести выбор вида уравнения регрессии и отобрать значимые факторы.
Для этой цели потребовалось охарактеризовать тесноту линейной корреляционной связи между зависимой переменной Y и набором факторов Х на основе применения множественного коэффициента корреляции R, а также определить отклонения расчетных значений зависимой переменной Y от реальных (фактических). Учитывая наличие множества исходных данных для проведения регрессионного анализа с точки зрения упрощения, нами была использована линейная модель множественной регрессии вида:
У = ко + к^ + к2Х2 +••• +к48Х48,
где к^ - коэффициенты, которые потребовалось определить.
Следующий шаг - проведение отбора факторов с применением программы, где были отброшены х^ х5; х12; х17, т.к.
при всех у переменные не меняются и равны 1.
Следующая исследовательская операция была направлена на построение регрессии с использованием меньшего числа факторов х¡, при этом возникла необходимость в оценке статистической взаимосвязи каждого фактора x с зависимой переменной у, с целью исключения тех переменных, взаимосвязь между которыми наименьшая.
Статистическая взаимосвязь каждого фактора x с зависимой переменной у на основе применения программы представлена на гистограмме коэффициентов корреляции (рис. 4).
Анализ представленных на рис. 4 коэффициентов корреляции показал серьезные отклонения. В целях минимизации переменных Х, нами были выбраны коэффициенты со значениями > 0,2, что позволило получить 17 значений, по которым аналогичным образом строилась регрессия.
В результате были получены значения качества модели (табл. 1).
Рис. 4. Гистограмма коэффициентов корреляции Fig. 4. Histogram of correlation coefficients
H
Том 3, № 3 2018 Vol. 3, no. 3 2018
XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
ISNN 2500-1582
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
Таблица 1 Определение значения качества модели
Table 1
Determination of model quality values
Качество модели
Зависимая переменная Множественный R
Y 0,994163904
Результаты расчетов (табл. 1) указывают на незначительное падение качества модели.
С целью дальнейшего сокращения количества факторов Х, используемых в модели, возникла необходимость в проверке их значимости, для этого с помощью программы для каждого фактора Х рассчитывался стандартизированный бета-коэффициент Ь*, показывающий, какая из независимых переменных (факторов) Х оказывает больший эффект на независимую переменную У на основе применения уравнения множественной регрессии
, * _ соу(х*,у) = 0(¥) '
где сор(Х1,У) - ковариация; О(У) - дисперсия; X? - стандартизированный фактор (приведенный к такому виду, чтобы его дисперсия = 1); У - зависимая переменная.
Значимые переменные программа выделяет красным цветом, но из представленных данных на гистограмме не выделено ни одной переменной как значимой (рис. 5).
Результаты обработки данных, представленных на рис. 5, позволили определить фактические и рассчитанные отклонения переменных, со средним отклонением = 0,086967. Результаты фактических и рассчитанных отклонений представлены на графике (рис. 6).
Дальнейшая обработка данных, представленных на рис. 6, позволила получить регрессию с множественным коэффициентом корреляции близким к 0,9 (табл. 2).
Рис. 5. Гистограмма значимости переменных факторов Fig. 5. Histogram of the importance of variable factors
Том 3, № 3 2018 Vol. 3, no. 3 2018
XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
Рис. 6. График результатов фактических и рассчитанных отклонений Fig. 6. The schedule of results of actual and calculated deviations
Таблица 2 Определение значения качества модели
Table 2
Determination of model quality values
Качество модели
Зависимая переменная Множественный R
Y 0,889368927
Результаты проводимых расчетов позволили определить значимые элементы, которые программа выделила красным цветом (табл. 3), и разработать мероприятия по направлению «Пожарная безопасность» (табл. 4).
Таблица 3 Определение значимости для зависимой переменной Y
Table 3
Determination of the importance for a dependent variable Y
Отметим, что коэффициент, определяющий значимость (стандартизированный бета-коэффициент Ь*), для большинства Х очень мал. Отбросив Х из рассматриваемой таблицы с Ь* < 0,5, аналогичным предыдущему образом построим еще одну линейную регрессию, выраженную формулой
у = - 1,3337796 + 270446364х40 + +2,10168140х30 + 2,42296480х31 + +0,226083718х39 + 3,3 5 9 1 89 46х11.
Значимость для зависимой переменной Y
Переменная b*
Х11 0,64913
Х40 0,55679
Х31 0,53142
Х30 0,36462
Х39 0,04061
Том 3, № 3 2018 Vol. 3, no. 3 2018
XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
Мероприятия по направлению «Пожарная безопасность» Measures "Fire Safety direction"
Таблица 4 Table 4
Значимые факторы
Переменная Мероприятия по ПБ для исполнения
Х11 Разработать план-конспекты для проведения инструктажей по пожарной безопасности
Х40 Произвести ремонт путей эвакуации, отделанных горючими материалами
Х31 Установить таблички ВЫХОД в соответствие требованиям НД
Х30 Привести в соответствие требованиям НД систему автоматической пожарной сигнализации (АПС)
Х39 Установить пожарные шкафы из негорючего материала
Выводы
Из 48 независимых переменных (факторов) Х для построения регрессии с множественным коэффициентом корреляции R = 1 оказалось достаточно определить 17 факторов Х. Количество Х было уменьшено до 5 факторов Х, из которых 3 фактора программа выделила красным цветом как наиболее значимые и требующие первоочередного исполнения.
Все разработанные мероприятия конкретны и содержательны, их реализация должна быть спланирована для приведения подсистемы «Пожарная безопасность» предприятия в требуемое состояние. Из представленных мероприятий, тре-
бующих первоочередного исполнения, только одно относится к организационным, остальные четыре - к мероприятиям технического характера, требующих финансовых затрат, которые должны быть предусмотрены в перспективных программах финансирования предприятия в разделе «Организационно-технические мероприятия пожарной безопасности».
Практическое применение предложенного метода обнаружения и агрегирования показателей опасности позволит в перспективе разработать программный комплекс для ПЭВМ.
Библиографический список
1. Козлов М.В., Малашенко Ю.Е., Назарова И.А., Новикова Н.М. Управление топливно-энергетической системой при крупномасштабных повреждениях. Сетевая модель и программная реализация // Известия РАН. Теория и системы управления. 2017. № 6. 23 с.
йСН: 10.7868/80002338817060051
2. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Кононов Д.А.,
Чернов И.В., Шелко А.Б. Проблемы обеспечения экономической безопасности сложных социально-экономических систем. М.: ИПУ РАН, 2008. 428 с.
3. Гвоздев Е.В. Обоснование централизованного управления комплексной безопасностью объектов защиты техносферы // XXI век. Техносферная безопасность. 2017. Т. 2. № 4. С. 97-107.
4. Гвоздев Е.В., Бутузов С.Ю., Рыженко А.А. Моде-
Том 3, № 3 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 3 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
ISNN 2500-1582
КОНТРОЛЬ И МОНИТОРИНГ ОПАСНОСТЕЙ HARARD MANAGEMENT AND MONITORING
лирование системы оценки и планирования мероприятий пожарной безопасности для территориально распределенных крупных организаций. Химки: АГЗ МЧС России, 2017. 162 с.
5. Гвоздев Е.В. Инновационный подход к оценке уровня обеспечения безопасности на предприятии жилищно-коммунального типа // XXI век. Техносферная безопасность. 2017. Т. 2. № 1. С. 119-125.
6. Саати Т. Принятие решений: метод анализа
иерархий. М.: Радио и связь, 1995. 315 с.
7. Блюмберг В.А., Глущенко В.Ф. Какое решение лучше? Метод расстановки приоритетов. Л.: Лениз-дат, 1982. 160 с.
8. Гвоздев Е.В., Рыбаков А.В. О методике оценки состояния пожарной безопасности на предприятии ОАО «Мосводоканал» // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2014. Выпуск 3 (22). 13 с.
References
1. Kozlov M.V., Malashenko Yu.E., Nazarova I.A., Novikova N.M. Upravlenie toplivno-ehnergeticheskoj sistemoj pri krupnomasshtabnyh povrezhdeniyah. Setevaya model' i programmnaya realizaciya [Management of fuel and energy system at large-scale damages. Network model and program realization]. Izvesti-ya RAN. Teoriya i sistemy upravleniya [News of the Russian Academy of Sciences. Theory and control systems]. 2017, no. 6, 23 p.
DOI: 10.7868IS0002338817060051 (In Russian)
2. Kul'ba V.V., Kovalevskij S.S., Kononov D.A., Chernov I.V., Shelko A.B. Problemy obespecheniya ehko-nomicheskoj bezopasnosti slozhnyh social'no-ehkonomicheskih system [Problems of ensuring economic security of difficult social and economic systems]. Moscow, IPU RAN Publ., 2008, 428 p. (In Russian)
3. Gvozdev E.V. Obosnovanie centralizovannogo upravleniya kompleksnoj bezopasnost'yu ob"ektov zash-chity tekhnosfery [Validation of a centralized complex safety management method for technosphere safety objects]. XXI vek. Tekhnosfernaya bezopasnost' [XXI century. Technosphere Safety]. 2017, vol. 2, no. 4, pp. 97-107. (In Russian)
4. Gvozdev E.V., Butuzov S.Yu., Ryzhenko A.A. Mod-elirovanie sistemy ocenki i planirovaniya meropriyatij pozharnoj bezopasnosti dlya territorial'no raspredelen-nyh krupnyh organizacij [Modeling of system of as-
Критерий авторства
Гвоздев Е.В. имеет на статью авторские права и несет ответственность за плагиат.
Конфликт интересов
Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов в этой работе.
sessment and planning of actions of fire safety for territorially distributed large organizations]. Himki, AGZ MCHS Rossii Publ., 2017, 162 p. (In Russian)
5. Gvozdev E.V. Innovacionnyj podhod k ocenke urov-nya obespecheniya bezopasnosti na predpriyatii zhilishchno-kommuna'nogo tipa [Innovative approach to assessing the level of fire safety at housing and utility enterprises]. XXI vek. Tekhnosfernaya bezopasnost' [XXI century. Technosphere Safety]. 2017, vol. 2, no. 1, pp. 119-125. (In Russian)
6. Saati T. Prinyatie reshenij: metod analiza ierarhij [Decision-making: method of the analysis of hierarchies]. Moscow, Radio i svyaz' Publ., 1995, 315 p. (In Russian)
7. Blyumberg V.A., Glushchenko V.F. Kakoe reshenie luchshe? Metod rasstanovki prioritetov [What decision is better? Method of arrangement of priorities]. Leningrad, Lenizdat Publ., 1982, 160 p. (In Russian)
8. Gvozdev E.V., Rybakov A.V. O metodike ocenki sos-toyaniya pozharnoj bezopasnosti na predpriyatii OAO ««Mosvodokanal» [About a technique of assessment of a condition of fire safety at the JSC Mosvodokanal enterprise]. Nauchnye i obrazovatel'nye problemy gra-zhdanskoj zashchity [Scientific and educational problems of civil protection]. 2014, vol. 3, no. 22, 13 p. (In Russian)
Contribution
Gvozdev E.V. has author's rights and bears responsibility for plagiarism.
Conflict of interests
The author declares no conflict of interests regarding the publication of this article.
Том 3, № 3 2018 XXI ВЕК. ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ Vol. 3, no. 3 2018 XXI CENTURY. TECHNOSPHERE SAFETY
ISNN 2500-1582
