|
52 за методом деревьев ошибок. Обычно трудно представить взаимоотношения между состояниями событий, так как для каждого инициирующего события требуется отдельное дерево, и поэтому взаимоотношения между ними следует рассматривать очень тщательно. Логические зависимости, устанавливающие связь между опасными событиями и их составляющими, удобно представляются в виде дерева ошибок или дерева отказов. Для каждого "верхнего" анализируемого события (например, аварии), строится дерево отказов; на каждой стадии определяются причинные события, связанные с первоначальной стадией. Величина частоты "верхнего" события оценивается с помощью метода Монте-Карло. Метод деревьев ошибок, наиболее известный и широко применяемый для выявления ошибок и отказов, основан на отборе нежелательного самого главного события (например, крупной аварии), прослеживаемого до причин, которые могли его вызвать (сложные ошибки, погрешности персонала и др.). Для многих опасных событий дерево является тривиальным из-за того, что преобладающий вклад в их частоту' вносится простыми случаями, или (при наличии статистических данных) финальное событие определяется частотой самого опасного события. Например, поломка трубопровода в общем является более вероятной из-за отказа конструкций, чем из-за неправильного функционирования. В таких случаях построение дерева ошибок представляется малоинформативным. С другой стороны, большие резервуары-хранилища сохраняют свою целостность не только при высоком качестве их конструкции, но также при надежности систем контроля давления и защитных устройств. В последних случаях метод дерева ошибок может быть полезным и уместным. Обычно для анализа дерева ошибок выбираются события, при которых могут произойти крупные выбросы (например, значительные потери содержимого из резервуара с опасным веществом). Остальные события (поломки трубопроводов и т.д.) оцениваются на основе рассмотрения приемлемых данных по коэффициентам отказов. Во многих случаях адекватных данных по последним не существует. Вероятность аварии тогда рассчитывается или оценивается обращением к наиболее подходящим классам компонентов, для которых известны данные по коэффициентам отказов. При недостатке необходимых данных по коэффициентам отказов оборудования возможно использование (с определенной точностью) известных данных по |
39 4 инженерных решений с обратной Функционирование вующих объектов поддерживалось введением оправдавших себя практических мероприятии, а также специальной подготовкой по технике безопасности под надзором соответствующих компетентных организаций. Это соответствовало концепции абсолютной безопасности, то есть обеспечению нулевого риска. Однако опыт эксплуатации промышленных объектов показал, что существующий подход не только не обеспечивает их полную безопасность и безопасность населения, но и не позволяет определить и сравнить те области (объекты), где необходимы меры по снижению риска. Современные подходы к обеспечению промышленной безопасности базируются на концепции "оптимального риска". Оценка риска включает оценку вероятности опасного события в сочетании с анализом последствий и позволяет представить количественное выражение опасности через величину риска. При оценке риска важным этапом является определение моделируемых событий. Для оценки их * вероятностей существуют следующие основные подходы [76]: использование имеющихся сведений об авариях на заводах или отказах систем (анализ аварийности); анализ протекания аварии с целью синтеза необходимой вероятности. подходы являются подгруппами количественного подхода предусматривающего расчленение основного сооытия на составляющие его элементы. Обычно риск определяется как функция вероятностей возможных событий* и связанных с ними последствий. Оценку вероятностей событий можно провести с использованием информации или синтезированием. Если основным событием является утечка содержимого, последующие события (такие, как воспламенение горючих веществ) можно моделировать. Важнейшими частями метода оценки вероятностей опасных событий являются методы деревьев событий и деревьев ошибок. Обычно для анализа дерева ошибок выбираются события, при которых могут произойти крупные выбросы (например, значительные потери содержимого из резервуара с опасным веществом). Остальные события (поломки трубопроводов и т.д.) оцениваются на основе рассмотрения приемлемых данных по коэффициентам отказов. Во многих случаях адекватных данных по последним не существует. Вероятность аварии тогда рассчитывается или оценивается обращением к наиболее подходящим классам компонентов, для которых известны данные по коэффициентам отказов. 40 t4 При недостатке необходимых данных по коэффициентам отказов оборудования возможно использование (с определенной точностью) известных данных по идентичным авариям для "верхних" событий в дереве отказов. Включаются также оценки человеческого фактора, вносящего значительный вклад в "верхнее" событие. При этом такие ошибки рассматриваются индивидуально и распределяются по классам, например, ошибки, упущения проверок в наблюдении за сигналом тревоги и т.д. Значения коэффициентов отказов для типовых элементов оборудования и аппаратов, используемых в нефтепереработке, приведены в табл. 1.9 1.11 [76-80]. Интенсивность отказов узлов и элементов технологического оборудования Таблица 1.9 Узлы и элементы Интенсивность отказов год 1 Среднее значение Интервал значений 1 2 3 Диафрагмы 0,315 0,09 0,79 Клапаны: давления 4,09 0,098 28,47 импульсные 6,04 2,53 8,55 контрольные 1,66 0,21 1,93 о бходные 1,96 0,14-7,12 переключающие 5,69 0,098 8,94 Перепускные 0,44 0,23-2, 51 разгрузочные 4,99 2,98713,41 разгрузочные давления 3,44 0,196-28,47 разгрузочные термические 7,36 4,91 10,77 ручные переключающие 5,69 0,098 8,94 ручные скользящие 0,98 0,491 1,997 Коробки передач: • с о едините льные 0,175 0,0960,315 скоростные 1,91 0,076 3,767 Корпуса 0,96 0,026-2,19 Манометры 1,14 0,11813,14 Муфты: скольжения 0,263 0,06 0,823 сцепления 0,053 0,035 0,96 Насосы с машинным приводом 7,66 0,98 27,42 Приборы постоянной скорости пневматические 2,45 0,263 5,43 Приборы сервомеханизмов 10,95 0,753 29,43 Подшипники: роликовые 0,44 0,016 0,876 соединительных муфт 0,184 0,007 0,37 |