ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ТЕХНОГЕННОГО РИСКА

PROBABILISTIC METHODS OF ANALYSIS OF TECHNOGENIC RISKS

Maria Petukhova

master's student, Department of Chemical Technologyand Industrial Ecology, Samara State Technical University,

Russia, Samara

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются вопросы применения вероятностно-статистических и теоретико-вероятностных методов анализа техногенных рисков. Проведен анализ достоинств и недостатков вышеуказанных методов.

Путем анализа статистических данных и предыдущих случаев управления рисками, можно определить вероятность наступления определенных техногенных рисков и принять соответствующие меры по их снижению.

По результатам исследования сделан вывод о целесообразности применения вероятностного метода анализа техногенных рисков в условиях неопределенности.

ABSTRACT

The article deals with the application of probabilistic-statistical and theoretical-probabilistic methods of analyzing man-made risks. The advantages and disadvantages of the above methods are analyzed.

By analyzing statistical data and previous risk management cases, it is possible to determine the likelihood of certain man-made risks and take appropriate measures to reduce them.

Based on the results of the study, it was concluded that it is advisable to use a probabilistic method for analyzing man-made risks in conditions of uncertainty.

Ключевые слова: риск, вероятность, эффективность, статистический.

Keywords: risk, probability, efficiency, statistical.

При выборе методов проведения анализа риска следует учитывать не только этапы функционирования объекта (проектирование, эксплуатация и т.д.), но и цели анализа, критерии приемлемого риска, тип опасного производственного объекта, его характер опасности, наличие необходимых ресурсов для проведения анализа, уровень опыта и квалификации исполнителей, наличие достаточной информации и другие значимые факторы.

Одним из перспективных методов анализа риска является вероятностный метод.

Вероятностные методы анализа риска

Вероятностный метод анализа риска основан на расчете непрерывных и дискретных случайных величин, характеризующих состоявшиеся или предполагаемые чрезвычайные ситуации с применением инструментов математической статистики. Также с помощью этого метода рассматривают возможные последствия этих ситуаций.

В первую очередь, стоит отметить, что вероятностный метод имеет свои слабые стороны, связанные с малым объемом информации о функциях распределения необходимых величин. Это может привести к неточным результатам и неверным выводам при анализе риска.

Одним из ключевых недостатков вероятностного метода является недостаточная статистика по отказам оборудования. Отсутствие достаточного количества данных о прошлых отказах приводит к недостоверным оценкам вероятности отказа в будущем. Это усложняет разработку конкретных мер по снижению риска и повышению безопасности [4].

Кроме того, частое применение упрощенных расчетных схем может привести к снижению достоверности получаемых оценок риска, особенно в случае тяжелых аварий. Недостаточно учитываются различные факторы, что уменьшает эффективность предпринимаемых мер по предотвращению аварийных ситуаций [2].

Одной из разновидностей вероятностного метода анализа рисков являются вероятностно-статистические методы. Они предполагают оценку вероятности наступления различных событий, на основе имеющихся статистических данных. Этот подход особенно полезен в ситуациях, когда у организации, осуществляющей эксплуатацию опасных производственных объектов, есть определенная история событий или доступ к релевантным статистическим данным [3].

Путем анализа статистических данных и предыдущих случаев управления рисками, можно определить вероятность наступления определенных рисков и принять соответствующие меры по их снижению. Например, проведя статистический анализ предыдущих несчастных случаев на производстве, компания может определить наиболее вероятные причины их возникновения и разработать планы по предотвращению таких ситуаций.

Использование вероятностно-статистических методов в анализе рисков обладает рядом преимуществ:

1. Объективность. Решения принимаются на основе фактических данных и статистических выводов, что позволяет избежать субъективных оценок и предвзятости.

2. Надежность. Оценка вероятности рисков на основе статистических данных позволяет прогнозировать результаты с достаточной точностью, что способствует принятию эффективных решений.

3. Повышение эффективности. Благодаря анализу статистических данных компании могут определить наиболее критические области и риски, что помогает им сосредоточиться на наиболее значимых задачах.

Также важно выделить теоретико-вероятностные методы [3].

В контексте оценки рисков, теория вероятностей предоставляет инструменты для анализа вероятностей различных исходов и их влияния

на конечные результаты. В случаях, когда статистика по развитию событий практически отсутствует, теория вероятностей становится ключевым инструментом для прогнозирования и управления рисками.

Существует несколько методов использования теории вероятностей для оценки рисков в отсутствие достаточных данных:

1. Метод максимального правдоподобия. Данный метод позволяет оценить параметры вероятностной модели на основе имеющихся данных. Путем максимизации функции правдоподобия можно определить наиболее вероятные значения параметров и использовать их для предсказания будущих событий [1].

2.  Байесовские методы. Эти методы позволяют учесть априорные вероятности событий в анализе, что особенно полезно при отсутствии достаточных данных. Путем обновления вероятностей на основе новой информации можно уточнить оценку рисков.

3. Симуляция Монте-Карло. Данный метод позволяет моделировать случайные процессы и проводить эксперименты для оценки вероятностей различных исходов. С использованием большого числа итераций можно приближенно определить вероятности рисков.

4. Сети Байеса. Это статистические модели, которые отражают вероятностные зависимости между событиями. С помощью сетей Байеса можно прогнозировать риски и оценивать вероятность различных сценариев развития событий.

В целом, использование теории вероятностей для оценки техногенных рисков в случаях отсутствия статистики требует тщательной формулировки вероятностных моделей, учета доступной информации и проведения адекватных аналитических процедур. Несмотря на ограничения, связанные с недостатком данных, теория вероятностей предоставляет мощные инструменты для принятия обоснованных решений в условиях неопределенности.

Список литературы:

1. Ступников В.П. Экономические и экологические проблемы процессов реновации, [электронный ресурс] ‑ URL: https://studfile.net/preview/1672784/page:18/ (10.05.24 - дата обращения);
2. ГОСТ МЭК 31010‑2021. Национальный стандарт Российской Федерации. Надежность в технике. Методы оценки риска, [электронный ресурс] ‑ URL: https://eecolog.ru/docs/tLusCg5IBeh_RzEcDGyn5/2078?utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2F (10.05.24 - дата обращения);
3. Применение методов анализа опасности и оценки риска аварий на ОПО, [электронный ресурс] ‑ URL: https://smis-expert.com/blog/primenenie-metodov-analiza-opasnosti-i-otsenki-riska-avariy-na-opo/ (10.05.24-дата обращения);
4. Томаков В.И., Томаков М.В. Изучение методики анализа риска опасных производственных объектов [электронный ресурс] – URL: https://swsu.ru/sveden/files/MU_PZ_Nadeghnosty_texnicheskix_sistem_i_texnogennyy_risk.pdf.pdf (10.05.24 - дата обращения).