Еще одной важной особенностью анализа риска является высокая степень неопределенности. Во-первых, большинство оценок имеет вероятностный характер. Во-вторых, во многих случаях отсутствует какая-либо статистика. В-третьих, неопре­деленность присуща практически всем элементам задачи. На­пример, необходимо проанализировать риск влияния новой технологии на здоровье людей. При этом отсутствует достовер­ная информация о надежности самой технологии (если она но­вая), о ее влиянии на здоровье, об отношении общественности к этим проблемам и т.п.

Например, обычный способ изучения влияния на человече­ский организм малых доз токсических веществ или новых ле­карств заключается, как правило, в том, что их действие в больших дозах (для ускорения экспериментов) проверяется на различных животных, а затем полученные результаты экстра­полируются на организм человека. Однако возможности и пределы, а следовательно, адекватность такой экстраполяции до конца неясны. Различия в соответствующих экспертных оценках достигают нескольких порядков. Кроме того, практи­чески не поддаются изучению возможности потенциальных эф­фектов от применения комбинаций химических веществ. Все это обусловливает большую степень неопределенности при оценке такого рода воздействий.

Очевидно, что соответствующие проблемы характерны не только для медицинских или экологических задач, но и для технических проблем, где оценка нового оборудования возмож­на лишь путем экстраполяции оценок безопасности уже апро­бированных систем. Таким образом, часто приходится иметь дело с большой неопределенностью относительно оценок риска, что значительно затрудняет процесс принятия решений.

1. Характеристика задачи в курсовой работе

Исследования в области анализа рисков

В настоящее время над проблемами анализа риска работают группы специалистов, объединяющие психологов, математиков, инженеров, специалистов по инфор­матике, технологов различных профилей. Можно выделить три основных направления исследований в этой области:

1. Измерение риска, способы его количественного определения. Рассматриваются вопросы создания банков данных по поломкам и авариям; расчета надежности систем; построения математических моделей аварий; восприятия риска населением и т.д.

2.            Повышение безопасности крупномасштабных технологических систем. Рассматриваются вопросы определения допустимого уровня риска (установление стандартов); выбора места расположения новых систем; взаимодействия человек-машина; разработки более безопасных технологий; определения экономически оп­равданного уровня затрат на безопасность.

3.             Аварии и их анализ. Рассматриваются причины возник­новения и процесс развития аварий; организационно-управлен­ческие вопросы подготовки к возможным авариям; управление в чрезвычайной обстановке; анализ последствий аварий.

Все эти направления связаны друг с другом. И измерение риска, и анализ аварий необходимы в конечном счете для по­вышения безопасности технологий. Посмотрим, какие резуль­таты получены в каждом из этих направлений.

1. Выбор метода в курсовой работе

Анализ подходов к измерению рисков

Под измерением риска понимают определение опасности от той или иной технологии для индивидуума или группы. Разли­чают риск коллективный и индивидуальный. В измерениях рис­ка можно выделить четыре основных направления.

4.1. Инженерный подход

Инженерный подход применяется при оценке риска в про­мышленных технологиях. При оценке надежности технологии исследователь может столкнуться с двумя полярными ситуа­циями. В первой он имеет дело со старой или традиционной технологией. В этом случае он может воспользоваться стати­стическими данными о работоспособности технологии, о веро­ятностях ее отказов, аварий и т.п. Имея статистические данные о нескольких отдельных элементах технологии, инженер может использовать вероятностный анализ риска для оценки веро­ятности аварий при данной технологии.

Когда же рассматривается безопасность новой технологии, то строятся так называемые деревья отказов и деревья событий.

Построение дерева отказов (fault tree) начинается с определе­ния некоторого конечного (аварийного) состояния системы. Далее перечисляются все подсистемы и связанные с ними события, ко­торые могут привести к аварии системы. Для каждой подсистемы эта процедура повторяется, т.е. определяются те события, которые могут привести к ее аварии. Окончание этой процедуры определя­ется или требуемой степенью детализации, или невозможностью дальнейшего «расщепления» рассматриваемой системы. Таким об­разом строится дерево отказов.

Отдельные элементы этого дерева могут находиться между собой в одной из двух логических зависимостей. Первая заклю­чается в том, что событие (авария) произойдет только при од­новременном осуществлении нескольких других событий (И), т.е. событие А может произойти, лишь если одновременно произойдут события В, С, D. Вторая ситуация имеет место то­гда, когда, для того чтобы произошло событие А, достаточно, чтобы произошло хотя бы одно из событий В, С, D (ИЛИ). Со­бытия или подсистемы, не подлежащие дальнейшей детализа­ции, называются базисными.

Далее это дерево может использоваться для качественного и количественного анализа исходной системы. Качественный анализ состоит в нахождении всех возможных комбинаций ба­зисных или элементарных событий, которые могут обусловить наступление исследуемого конечного события. Количественный анализ дерева заключается в определении вероятности насту­пления конечного события (аварии) на основе данных о вероят­ностях наступления базисных событий.

Деревья событий или деревья решений пред­назначены для решения в определенном смысле обратной задачи. С их помощью пытаются воссоздать возможные последствия того или иного начального решения, действия, события. При анализе риска таким начальным событием являются авария или отказ некоторой системы. Построение дерева заключается в последова­тельном нахождении всех возможных состояний других систем, деятельность которых связана с рассматриваемой и отказы ко­торых могут повлиять на характер развития аварии, инициируе­мой отказом в исследуемой системе.

Таким образом, использование деревьев определяется тем, за какими причинно-следственными связями необходимо про­следить. Если требуется выяснить, к каким последствиям мо­жет привести авария системы, строится дерево событий. Если требуется понять, что может стать причиной аварии системы, строится дерево отказов.

Заметим, что деревья отказов и деревья событий являют­ся взаимодополняющими методами исследования надежности сложных систем. Действительно, если построить гипотетический граф всех возможных событий и их взаимосвязей, имею­щих отношение к безопасности объекта, то деревья отказов и деревья событий будут представлять собой фактически разные фрагменты этого графа. Вероятностные оценки, полученные на основе одного дерева, могут использоваться для получения аналогичных оценок в другом дереве событий.

4.2. Модельный подход

Второе направление в измерении риска можно назвать мо­дельным. В нем разрабатываются модели процессов, приводя­щих к нежелательным событиям. К нему относятся работы, в которых пытаются найти статистически значимую зависимость между действием опасных веществ на человека и увеличением числа тех или иных заболеваний. Разрабатываются модели воз­действия различных веществ на население непосредственно и через продукты питания. Существуют модели воздействия опасных веществ на окружающую среду, позволяющие оценить уровень ее загрязнения и даже предсказать моменты экологиче­ских катастроф. Так, для оценки вредного влияния сброса про­мышленных отходов в реку строится модель распространенно­сти загрязнения с потоком воды, оцениваются концентрации опасных веществ на различных расстояниях от места сброса.

Для снабжения городов водой активно используются подзем­ные воды влагосодержащих пластов. При этом становится акту­альным уменьшение загрязнения подземных пластов вредными примесями. Одним из способов достижения такой цели является установка специальных скважин, накачивающих чистую воду в пласт и создающих принудительное течение грунтовых вод, пре­пятствующее распространению вредных примесей.

4.3 Экспертный подход и восприятие риска

Как правило, риск, связанный с какой-либо активностью человека, компенсируется личной или социальной выгодой. Риск, представленный только своими негативными последст­виями, лишен смысла. Казалось бы, степень приемлемого рис­ка должна находиться в прямой зависимости от получаемой при этом выгоды. В работе В.Старра, в которой анализиру­ются исторически сложившиеся в различных областях челове­ческой деятельности соотношения между риском и выгодой, показано, что это далеко не так. Отмечено, что в случае добро­вольного участия в какой-либо деятельности человек склонен принимать большую степень риска, чем в случае его вовлечения в эту деятельность силой обстоятельств. Так, при одном и том же уровне выгоды в первом случае люди допускают риск в 1000 раз больший, чем во втором.

Одной из первых работ, в которой была предпринята по­пытка экспериментальным путем выделить критерии, которые применяют люди при оценке риска при использовании различ­ных видов технологий, является работа П.Словика, В.Фиш-хофа и С. Лихтенштейн, которая так и называлась «Ранжи­рование риска». В качестве испытуемых были взяты представи­тели различных социальных групп (студенты, бизнесмены, члены женского клуба, эксперты), по 30-40 человек в каждой. Испытуемым предлагалось проранжировать 31 различную тех­нологию, расположив их по порядку — от менее опасной к бо­лее  опасной.

В ранжировках первых трех групп испытуемых наблюда­ется много общего. Опасность технологий с низкой смертно­стью была переоценена, а технологий с высокой смертностью недооценена. Ранжировки экспертов значительно отличались и показали довольно сильную корреляцию со статистическими данными о смертности при использовании той или иной технологии. Это позволило заключить, что для экспертов понятие риска технологии связано с понятием смертности. Однако воз­можно, что испытуемые первых трех групп при ранжировке опирались на собственные неверные представления о смертно­сти. Для проверки данного предположения на следующем этапе этих же испытуемых попросили оценить общее количество смертных случаев, происшедших, по их мнению, в США в ре­зультате использования той или иной технологии. Но и эти оценки испытуемых показали слабую корреляцию с результа­тами ранжирования технологий по степени опасности. Наиболее ярко это проявилось при оценке опасности от использования ядерной энергетики. Так, в ранжировках испытуемых она за­нимала первое место, как одна из самых опасных, хотя оценка смертности от ее использования занимала одно из последних мест. Был сделан вывод, что при ранжировании технологий по степени связанного с ними риска люди используют не показа­тель смертности, а какие-то другие критерии, соответствующие их субъективным представлениям о риске. В соответствии с этой точкой зрения риск от использования технологий может определяться рядом факторов субъективного и объективного характера, а смертность от технологии является только лишь одним из них.

Страницы: 1, 2, 3, 4