6.3. Прогнозирование показателей аварийности и травматизма на производстве

Следующим (после проверки и качественного анализа) эта­пом системного исследования моделируемого здесь процесса слу­жит его количественный анализ. Учитывая необходимость в априор­ной оценке уровня безопасности разрабатываемых производствен­ных объектов, сформулируем основные положения соответствую­щей методики применительно к тому этапу, когда определены технология работ, а также структура и конструктивное исполне­ние используемого в них технологического оборудования.

Предлагаемая ниже методика распространяется на те объекты техносферы, функционирование которых может рассматриваться как совокупность производственных процессов, а каждый такой процесс может быть декомпозирован на отдельные операции, выполняемые на конкретных рабочих местах специально выде­ленными для этого силами и средствами. Оцениваемыми по дан­ной методике показателями являются:

P₆(t) — вероятность выполнения процесса без происшествий в течение времени т;

M_z[ Y] — ожидаемый за этот же период средний ущерб от воз­можных там происшествий;

M\Z\ — ожидаемые по этой же причине средние задержки времени.

Исходными данными, необходимыми для априорной количе­ственной оценки выбранных показателей, являются:

а) параметры, определяющие трудоемкость производственного процесса:

предполагаемая интенсивность со£^р(0 выполнения его к-х опе­раций;

продолжительность времени x_k(t) выполнения каждой такой операции;

количество т технологических операций, образующих иссле­дуемый процесс;

число работающих щ, занятых в процессе их выполнения;

б) параметры, характеризующие безошибочность и своевре­ менность выполнения персоналом возложенных на него фун­ кций:

установленные алгоритмы А/° действий работающих в обыч­ных и особых ситуациях;

заданная (предельно допустимая) длительность их выполне- т_д(0;

продолжительности т_А⁽⁴⁾(/) времени нахождения незащищенных эмпонентов системы «человек—машина» в зоне возможного дей-

вия опасных производственных факторов;

предельно допустимые длительности т_д⁽⁽⁾(/) времени с момента эзникновения ошибки людей (/ = 2) или отказа техники (/ = 3)

появления опасного производственного фактора;

в) параметры, характеризующие безотказность производствен- эго оборудования в процессе его использования по назначению:

структурные схемы безотказности техники в различных режи-|ах функционирования;

количество г и наименования технологических средств обеспе-|ения безопасности, применяемых в к-х технологических опера-*ях;

интенсивности отказов X(t) его элементов или используемых ам средств защиты или обеспечения безопасности;

г) справочные данные о надежности среднестатистического че- эвека и параметрах аварийности и травматизма на аналогичном вхнологическом оборудовании или другой технике универсаль­ ного предназначения:

средние длительности М[т_т] выполнения элементарных дей-

зий на технике (тактов алгоритма А}^!)) и их стандартные откло-|ения ст_т;

вероятности к^ появления ошибок контроля качества правиль­ности подобных элементарных действий, составляющих каждый пчэритм;

вероятности р_т безошибочного выполнения всех его тактов; !> коэффициенты К_эу, характеризующие экстремальность либо ^комфортность условий пребывания людей в нестандартных

собых) ситуациях;

перечни особых ситуаций, возможных при выполнении техно-эгических операций;

количество / типов происшествий (авария, катастрофа, несча-

шй случай с людьми), возможных при выполнении данных абот;

средние задержки Zj времени и средний экономический ущерб г вследствие появления одного происшествия у'-го типа.

Предварительное оценивание показателей безопасности осу­ществляется головным разработчиком и включает такие основ-«ie этапы:

1. Выявление и сбор данных, необходимых для определения сазанных выше характеристик, и проведение дополнительных |елевых исследований.

Перечисленные исходные данные определяются путем изуче-1я проектно-технологической и эксплуатационной документа-

172

173

ции на технологическое оборудование, включая конструкторские расчеты прочности и устойчивости его элементов. При сборе ста­тистических данных могут быть использованы и приведенные в прил. 1, 2 справочные данные, позаимствованные из существую­щей научно-технической литературы по надежности техники и качеству эрготехнических систем.

2. Расчет безотказности технологического оборудования в про­ цессе реализации им каждой из к-х технологических операций.

Вероятности Рц(0, Р₂з(О, Рзз(О ^И Р_т(0 определяются метода­ми расчета показателей надежности техники с помощью струк­турных схем безотказности и приведенных выше рекомендаций.

3. Оценка своевременности и безошибочности действий персо­ нала при выполнении заданных функций на используемом обору­ довании. Определение вероятностей Р₁₂(/), Pi\(t), Рц((), РцО), РцЬ) и P₅(t) проводится в следующей последовательности:

алгоритмы Ар функционирования персонала представляются в виде совокупностей элементарных действий и типовых функцио­нальных структур — на основании эксплуатационных докумен­тов, регламентирующих порядок выполнения конкретных опера­ций, а также с учетом рекомендаций [15];

выбираются показатели быстродействия М [т_т], ст_т и безоши­бочности р_т, к_т выполнения персоналом всех тактов алгоритмов А/° — по таблицам прил. 1 или соответствующим справочни­кам;

рассчитываются параметры безошибочности p^>(j), P${t), Pif(t), P^{t)^и быстродействия М [т^], о,- выполнения людьми воз­ложенных на них алгоритмов Ар — в соответствии с изложенны­ми выше рекомендациями;

при найденных значениях параметров а_т,-, Л/[т^] и (т^ХО опре­деляются вероятности pW(t), P^\t), P\^h^{t) своевременного вы­полнения алгоритмов каждым рабочим — по формулам (6.19) — (6.21);

рассчитываются вероятности P\^h)(t) безошибочных и своевре­менных действий по ликвидации отдельными работающими со­здавшихся критических ситуаций — перемножением вероятнос­тей^^/) _и i>₅<*> {t);

определяются вероятности безошибочных [1 -Pn(t)], [I -.Р₂₂(/)], [1 - P_i2(t)] и своевременных P₂\(t), P₃₁(/) действий по выполне­нию персоналом алгоритмов А/'~>, возложенных на него в i-x тех­нологических операциях — перемножением вероятностей Pf\t), найденных ранее для каждого рабочего.

4. Рассчитываются условные вероятности: P^(t) перерастания опасных ситуаций в критические и Р_пр(/) — критических ситуа­ ций в происшествия — по формулам (6.16) —(6.18).

5. Оцениваются вероятности Q_k{t) возникновения происшествий при выполнении конкретных производственных операций — по

174

^зависимости (6.23) или (6.12) с учетом их особенностей и имею­щихся исходных данных.

6. Определяются вероятности: Q(x) появления аварийности и эавматизма при проведении рассматриваемого процесса в тече­ ние заданного времени и Д(т) отсутствия происшествий в этих

ке условиях — соответственно по формуле (6.25) и как дополне-■ше этой вероятности до единицы.

7. Рассчитываются ожидаемые средние потери (задержки) вре­ мени функционирования создаваемого производственного объек­ та вследствие возможных на нем техногенных происшествий и тредпосылок к ним:

(6.26)

7=1

8. Оценивается величина ожидаемого за конкретный срок сред­него социально-экономического ущерба от аварийности и трав­матизма на рассматриваемом производственном объекте — ана­логичным образом:

M_z[Y] = Q(x)Y_JY_j/l. (6.27)

Апробацию предложенной методики априорной оценки без-эпасности производственных процессов проведем на примере про­тезирования риска погрузочно-разгрузочных работ, выполняе­мых с помощью автомобильного крана типа КС-3572. Так как при работах с данным агрегатом подвижного технологического обору­дования оператор автокрана и такелажник действуют последова-ельно, то расчет вероятности возникновения происшествия за Время одной перегрузки будем делать по формуле (6.23),

1. Изучением проектно-технологической и эксплуатационной документации, установлены такие исходные данные: ю£^р(0 = 360 итераций в год (для примера), т = 1, v_k= 2, x_k(t) = 20 мин, X(t) =

■■ 0,045 отказа за 1 ч работы автокрана, г = 2, x^(f) - 54 с, x⁽^(t) = 60 с и т⁽^(/) = 3 мин.

2. Вероятность возникновения отказов автокрана при выполне- ши одной перегрузки рассчитана по структурной схеме надежно-

I, подготовленной для этой операции [6]. Вычисления прово-тись по формуле (6.22), и оказалось, что Pu(t) = 0,015.

3. На основании технологии перегрузки автокраном и с учетом Приведенных выше рекомендаций оценены вероятности своевре­ менного и безошибочного выполнения действий рабочих в стан-

артных и нестандартных ситуациях: P_n(t) = 0,16; P₂y(t) = 0,849 и Р₃₁(/) = 0,874; P₅₆(t) = 0,978 и P₅(t) = 0,828 [6].

4. Условная вероятность P₄s(0 перерастания опасной ситуации i критическую оказалась при принятых исходных данных равной

175

0,15, тогда как условная вероятность перерастания критической ситуации в происшествие была рассчитана по формуле (6.15)-P_np(t) = 1 - 0,998-0,828 = 0,174.

5. Вероятность Q_k(t) появления происшествий за одну перегру­ зочную операцию рассчитана по формуле (6.23) и оказалась рав­ ной 0,0008.

6. Вероятность проведения таких работ без происшествий в те­ чение одного года при допущении об однотипности и принятой интенсивности рассматриваемых операций составила величину, равную Д(т) = 0,749.

7. Ожидаемый от аварийности и травматизма средний ущерб за это время был оценен с помощью имеющихся статистических данных о тяжести (Y = 660) последствий одного происшествия при перегрузочных работах: M_X[Y] = (1 - 0,749)660 = 165 условных единиц.

Проанализируем полученные при иллюстративном расчете ре­зультаты. В предположении экспоненциального распределения вре­мени между происшествиями при проведении погрузочно-разгру-зочных работ найденная оценка Д(т) = 0,749 эквивалентна «сред­ней наработке на происшествие», равной 410 ч функционирова­ния системы, состоящей из автокрана и двух работающих. При выбранной в примере интенсивности их использования это соот­ветствует примерно 3,5 годам календарного времени эксплуата­ции данного оборудования.

Данные результаты могут быть интерпретированы следующим образом. При проведении 8 из 10 тысяч рассматриваемых здесь работ могут возникать различные техногенные происшествия (ка­тастрофы, аварии, поломки и несчастные случаи с людьми). Или иначе — из каждой тысячи эксплуатируемых в течение*3,5 лет автокранов данного типа на четверти из них возможны случаи аварийности и травматизма.

Заметим, однако, что рассмотренная здесь модель аварийнос­ти и травматизма не может быть использована для прогнозирова­ния конкретных происшествий и связанного с ним ущерба*. А вот относительное распределение между ними может быть найдено на основе уже накопленных статистических данных. В частности, если использовать наиболее часто встречающуюся пропорцию между числом несчастных случаев, аварий и поломок, выражае­мую отношением 1:10: 30, то можно утверждать, что на 250 про­исшествий при исследуемых перегрузочных работах будет прихо­диться примерно один несчастный случай, около десятка аварий и приблизительно втрое больше разного рода поломок.

* Напомним, что для этого должны применяться рассмотренные ранее диаг­раммы типа дерево происшествия и дерево событий-исходов, а также излагае­мые ниже (см. гл. 10) специальные модели и методы.

176

Следуя рекомендациям разд. 2.3, определим достоверность тько что сделанной априорной оценки уровня аварийности и эавматизма рассматриваемого технологического процесса. Сде-аем это путем определения дисперсии, т. е. разброса получае­мых по формулам (6.23) — (6.25) оценок соответствующих веро-гностных показателей. Естественно, что подобная проверка точ­ности результатов моделирования связана с необходимостью ис­пользования дополнительных исходных данных и принятия но-|ых допущений.

/у, (6.28)

С целью упрощения расчета дисперсии представим упомяну-ле выше аналитические зависимости в виде линеаризованных функций случайных переменных, а входящие в них параметры — эценками соответствующих нормально распределенных случай- величин. Для только что принятых и не очень сильных допу­щений значение дисперсии оценки вероятности возникновения происшествий при выполнении одной перегрузочной операции 4ожет быть определено, например, по следующей формуле [34]:

(Где (dQ/dPjj)_MQ, — частные производные функции (6.23) по каж­дому параметру-вероятности P/jit), рассчитываемые для оценки ~{_Q математического ожидания данной функции; В[Р₀] и aP_h aPj —

геперсии и стандартные отклонения соответствующих оценок;

— коэффициент корреляции случайных величин / и у.

В предположении о некоррелированности параметров выраже-

*ия (6.23) и возможности их замены оценками математических

эжиданий соответствующих случайных величин можно получить

акие выражения для входящих в формулу (6.28) частных произ­водных:

dQ(t)/dP_l2(t) =

2Р_пР₂₁Р₃₁ -Р_п -

dQ{t)/dPu(f) = Z2-

dQ(t)/dP_2l(t) =

; (6.30) (6.31)

dQ(t)/dP₃₁(t) =

(6.32) 177

(6.34)

^12 + ^13 ~ -ff 2-^13 ~ ^13-^21 .

—7j—б~Б —

(6.33)

Р\2 +

dQ(t)/dP_m=P₄₅

где Ру, Р_пр — математические ожидания значений соответствую-щих вероятностей, являющихся параметрами зависимости (6.23).

Что касается других параметров, входящих в эту же зависи­мость, то отметим следующее. Согласно принятому выше допу­щению, коэффициент корреляции г» равен нулю, а дисперсии оценок вероятностей P_tj могут быть найдены аналогичным обра­зом. Однако определение D[P^ здесь проводить не будем, считая эти дисперсии исходными данными решаемой задачи.

Расчет же величин всех частных производных, осуществлен­ный путем замены в выражениях (6.29) —(6.34) параметров P_np(t), Pjj(f) на числовые значения и их подстановки в первое слагаемое формулы (6.28) — с учетом принятого ранее допущения об их некоррелированности, дает следующее выражение:

D[Q_k] = 0,057Z)[P_I2(/)] + 0, + 0,00002/) [Р₂Ш + + 0,0000002Z»[P_np(/)] + 0,00003Я[Р₄₅0)], (6.35)

где D[Pjj{t)\, D[P_np(t)] — дисперсии оценок параметров, входящих в зависимость (6.23) и являющихся исходными данными решае­мой задачи.

Кратко проанализируем последнюю формулу с целью оценки достоверности тех прогнозов, которые могут быть полу«ены мо­делированием аварийности и травматизма с помощью рассмот­ренного выше графа. Не приводя количественных расчетов по фор­муле (6.35), обратим внимание лишь на то обстоятельство, что найденная с ее помощью дисперсия оценивается величиной на два порядка меньшей, чем сумма дисперсий входящих в нее веро­ятностей. Это свидетельствует о приемлемости прогнозов техно­генного риска, сделанных на основе данной модели.

Попутно заметим, что как последняя, так и все остальные, ранее выведенные формулы (6.29) —(6.34) потребуются ниже для иллюстрации возможности использования полученных выше оце­нок безопасности и в целях повышения достоверности статисти­ческого контроля ее уровня. Это особенно актуально при дефици­те эмпирических данных о техногенных происшествиях и невоз­можности отложить принятие основанных на этой информации ответственных решений.

Как и было обещано в самом начале данной главы, второй иллюстративный пример моделирования и системного анализа

178

эцессов в техносфере будет касаться исследования транспорт-jx происшествий. Вот почему ниже исследуется процесс воз-«кновения крушения при движении поезда по железнодорож-эму пути. Выбор происшествия данного типа обусловлен акту-ьностью обеспечения безопасности движения железнодорож-эго транспорта, а также дефицитом теоретических исследова-1Й этой проблемы.

На сей раз, т. е. при моделировании железнодорожных проис­шествий, будем исходить из необходимости учета не только оши-ж персонала и отказов транспортных средств, но и нерасчетных Ьздействий на них со стороны рабочей среды. Ведь последняя руппа предпосылок является там причинами 91 % железнодорож-

крушений и 72 % аварий.

Другими соображениями, предопределившими выбор иссле-уемого объекта, стали тяжелые последствия рассматриваемых происшествий, а также ограниченные возможности маневра этих ранспортных средств — единственная степень свободы (стоп-эан локомотива) и колоссальная инертность поезда. Все эти факторы и были непосредственно учтены в исследуемой ниже |истеме «машинист—поезд—железнодорожный путь» при пост-гнии граф-модели железнодорожного крушения, изображен­ной на рис. 6.4.

Рис. 6.4. Модель возникновения железнодорожного крушения

Анализ путей возможного прохождения сигнала от начального эстояния приведенного здесь графа к конечным, а также пред-авленных в табл. 6.2 параметров учитываемых в нем факторов бвидетельствует о возможности оценки вероятности происшествия Довольно простым методом. Действительно, нетрудно убедиться в тедующих двух особенностях рассматриваемого потокового гра-г. а) все его дуги не образуют замкнутых циклов; б) а такие е узлы, как 4 и 5, не могут одновременно получать сигнал |о каждой из двух входящих в них дуг.

179

Таблица 6.2 Основные параметры модели возникновения происшествия

Номер ветви	Семантическое значение переменной	Вероят­ность
1-2	Поезд вышел на железнодорожный перегон с неисправной колеей	1/год
2-3	Указатель занятости железнодорожного перегона у диспетчера не работает	од
2-4	Указатель занятости работоспособен	0,9
3-5	Индикатор исправности колеи железнодорожного перегона не работает	0,1
3-4	Индикатор исправности колеи сигнализирует диспетчеру о неисправности пути	0,9
4-5	Диспетчер не замечает сигнала о появлении повреждения железнодорожного пути	0,0001
4-6	Диспетчер принимает сигнал повреждения и информирует машиниста об опасности	0,9999
6-7	Тормоза движущегося поезда не срабатывают	1 • Ю-8
7-11	Движущийся поезд на полной скорости въезжает на поврежденную железнодорожную колею	1,0
5-8	Машинист не замечает повреждения железнодорожной колеи	0,1
8-11	Движущийся поезд на полной скорости въезжает на поврежденную железнодорожную колею	1,0
5-9	Машинист обнаруживает повреждение пути	з 0,9
9-10	Поезд преодолевает расстояние, минимально необходимое для начала экстренной остановки	1,0
10-11	Движущийся поезд въезжает на поврежденную железнодорожную колею	1,0

Эти особенности позволяют выявить несколько независимых путей прохождения сигнала к завершающему событию графа и оценить вероятность осуществления каждого из них. Каждый та­кой путь может интерпретироваться как минимальное пропуск­ное сочетание дерева происшествия, вероятность реализации ко­торого равна произведению вероятностей образующих его пред­посылок (см. табл. 6.2). Следовательно, общее выражение для при­ближенной (завышенной) оценки вероятности моделируемого про­исшествия будет иметь такой вид:

180

(6.36)

ЕЙ

Ы у=1

! а — количество путей прохождения сигнала от истока графа до 1) обобщенного стока; d_t — число дут, соединяющих исток и ок графа в /-м пути; Р_ц — вероятности реализации j-x дут графа

i-м пути.

Для расчета вероятности появления происшествий по формуле 6.36) вначале установим все учитываемые ею пути к истоку дан-го графа. Из рис. 6.4 видно, что таких путей всего восемь: -2-3-5-9-10>, <1-2-3-5-8>, <1-2-3-4-5-9-10>, <1 • 2•3■4-5•8>, 1 • 2 • 4 • 5 • 9 • 10>, <1-2-4-5-8>,<1-2-3-4-6-7>и<1-2-4-6-7>, i количество дут (с вероятностями Ру< 1 пропуска сигнала) в каж-эм из них соответствует одномерному массиву: d*= {d} = {5, 4, 6,

5, 4, 5, 4}.

t Подстановка в формулу (6.36) вероятностей Рц дает следующее [Приближенное выражение для верхней оценки искомой вероят­ности:

+

10

Q =

9 10 + ^12^23^34^45 ^58 + ^12^24^45^59^9-10 +

(6.37)

^12^23^34^46^67 +

+ PnPuP^sPsi "4^12^23^34^46^67 Замена же параметров этой формулы на их количественные тачения (см. табл. 6.3) позволяет оценить вероятность железнодо-ожного крушения поезда за год его эксплуатации — величиной, превышающей 0,00Г.

В завершение данного параграфа продемонстрируем также воз-

Кожность облегчения прогноза безопасности техносферы и эф-

юктивности мер по снижению сопутствующего риска за счет ав-

|Оматизации соответствующих расчетов. С этой целью может быть

Использована компьютерная программа вычислений по форму-

ам (6.12) —(6.14), (6.37) и (6.27) соответствующих вероятностей

[ значений ущерба, а также тех их изменений, которые ожидают-

■Я от внедряемых мероприятий. Фрагмент отчета с учитываемыми

i программе исходными данными приведен в табл. 6.3 и 6.4.

В качестве исходных данных, как это видно из таблицы, со­держащей сведения по моделированию железнодорожного кру­шения, применяются значения вероятностей P^t) — начальные I альтернативные для соответствующих мероприятий (они пред­ставлены строками внизу таблицы исходных данных), а также

С результатами строгого количественного анализа рассмотренной модели, «ержащего промежуточные преобразования формулы (6.37), можно ознако-иться в журнале «Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях» (1999, »9. С. 14-27).

181

Таблица 6.3 Фрагмент отчета с исходными данными модели (6.37)

			Задача 3
			Оценка эффективности мероприятия по предупреждению аварийности и травматизма (априорно с помощью модели типа «граф»)
		Исходные данные Тип рассматриваемого оборудования_— ж/д состав Предполагаемый средний ущерб Y— 180000 Число Ч железнодорожных составов — 1 Количество альтернативных оргтехмероприятий — 6
№	Рп	Аз	Р»	А4	А5	А5	Лб	Р»	As	А, ю	Ра	ч
0	1	0,1	0,9	0,9	0,1	0,0001	0,9999	0,9	од	1,0	0,00000001	1
1	2	0,2	0,8	0,9	0,2	0,0003	0,9997	0,8	0,2	0,99950	0,00000003	1
2	3	0,1	09	07	03	0 0005	0,9995	0,7	0,4	0,99900	0,00000002	1
3	5	0,1	09	09	0 1	0 0007	0,9993	0,6	0,4	0,99800	0,00000007	1
4	7	0,2	0,8	0,8	0,2	0,0009	0,9991	0,5	0,5	0,99000	0,00000012	1
5	9	0,2	0,8	0,9	0,1	0,0007	0,9993	0,4	0,6	0,98000	0,00000016	1
6	4	0,2	0,8	0,7	0,3	0,0005	0,9995	0,3	0,7	0,99955	0,00000006	3

средний ущерб от одного происшествия Y и количество учиты­ ваемых поездов Ч. . _t ■

Табл. 6.4 в отличие от табл. 6.3 содержит уже большее число тех параметров, которые необходимы для прогноза вероятности по­явления происшествий на производстве. А вот результаты расче­тов, полученных с помощью машинной программы, в этих двух таблицах не приведены, поскольку они аналогичны использован­ным ранее (см. комментарий к табл. 2.3). Как и прежде, к ним относятся ожидаемое от реализации альтернативных мер сниже­ние вероятности и ущерба от аварийности и травматизма — A Y_h a также относительная эффективность каждого мероприятия Sj/A Y_r

Предложенная машинная программа позволяет ускорить про­ведение предварительных расчетов параметров моделируемого тех­ногенного происшествия и применить их результаты для повыше­ния эффективности системы обеспечения безопасности в технос­фере. Конкретные способы решения данной проблемы, позволя­ющие оптимизировать принимаемые решения, экономно расхо­довать имеющиеся ресурсы и повышать эффективность их исполь­зования, будут рассмотрены ниже (см. разд. 15.3).

182

Таблица 6.4 Фрагмент отчета с исходными данными модели (6.12) — (6.14)

%, Г \ л	Задача 3 Оценка эффективности мероприятий по предупреждению аварийности и травматизма (априорно с помощью модели типа «граф») Исходные данные Тип рассматриваемого оборудования — КС3572 Предполагаемый средний ущерб Y — 12 000 Число технологических операций т — 1 Количество альтернативных ОТМБ — 13
$	Рп	Р22	Рп	Аз	Рп	Ai	Аз	Рп	А5	Р г пр	ш	т
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13	0,016 0,012 0,018 0,024 0,012 0,012 0,012 0,021 0,021 0,021 0,021 0,021 0,021 0,005	0,849 0,849 0,849 0,849 0,800 0,600 0,200 0,203 0,203 0,203 0,603 0,603 0,603 0,849	0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 одюо 0,000 0,002 0,002 0,002 0,002 0,010 0,050 0,001	0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001	0,015 0,080 0,080 0,080 0,060 0,060 0,060 0,018 0,018 0,018 0,018 0,018 0,018 0,005	0,874 0,645 0,645 0,645 0,645 0,645 0,645 0,201 0,201 0,201 0,642 0,642 0,642 0,874	0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001 0,001	0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,004 0,004 0,004 0,004 0,004 0,004 0,001	0,150 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500 0,500 0,007 0,007 0,007 0,007 0,007 0,007 0,150	0,174 0,075 0,075 0,075 0,075 0,075 0,075 0,005 0,005 0,005 0,005 0,005 0,005 0,174	36 26 26 26 52 52 52 104 104 104 208 208 208 36	10 10 10 10 10 10 10 7 5 3 3 3 3 10

Таким образом, рассмотренный в данной главе метод модели-рвания и системного анализа опасных процессов с помощью по-аковых графов позволил решить следующие важные задачи: \ а) уточнить известные ныне представления о закономерностях Эзникновения происшествий и обеспечении безопасности про­ход ственных процессов и оборудования; б) указать основанные на моделировании способы априорной тичественной оценки безопасности разрабатываемых в технос-гре опасных процессов;

183

в) научиться оценивать эффективность необходимых для сниже­ния техногенного риска организационно-технических мероприятий.

Применение же изложенного и других способов системного исследования аварийности и травматизма может способствовать также и синтезу более совершенной системы обеспечения безо­пасности техносферы. О том, как это делать с помощью еще од­ного, достаточно перспективного и хорошо разработанного мето­да системного анализа и моделирования конкретных происше­ствий в промышленности и других отраслях народного хозяйства, рассказывается в разд. 3.4.