Програмна реалізація методики оцінювання техногенного ризику промислового об’єкту із використанням методу Монте-Карло

Автор(и)

  • Tetyana Bojko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Україна https://orcid.org/0000-0002-9710-8055
  • Alla Abramova Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Україна https://orcid.org/0000-0003-3475-8584
  • Denys Skladannyy Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Україна https://orcid.org/0000-0003-3624-5336
  • Petro Vavulin Іноземне підприємство «І-АР-СІ», вул. М. Вовчка, 18А, м. Київ, Україна, 04073, Україна https://orcid.org/0000-0001-7299-2262

DOI:

https://doi.org/10.15587/2312-8372.2020.200384

Ключові слова:

техногенний ризик, метод Монте-Карло, теорія надійності, програмний комплекс, надійність системи.

Анотація

Об’єктом дослідження є техногенний ризик промислового об’єкта. Одним із найбільш проблемних місць є невизначеність вихідної інформації щодо об’єкту дослідження та відсутність універсальної методики, що дозволяла би проводити оцінювання техногенних ризиків на усіх стадіях функціонування промислового об’єкта. Особливо така гостра проблема стосується потенційно-небезпечних виробництв.

Проведено аналіз існуючих методів та підходів до оцінювання техногенних ризиків промислових об’єктів на різних стадіях їх функціонування. Встановлено, що одним із найкращих методів є метод Монте-Карло, який дозволяє кількісно оцінювати невизначеність рішень. Обґрунтовано використання методу Монте-Карло при проведенні кількісного аналізу небезпек з метою визначення ймовірності аварій та нещасних випадків, величини ризику, величини можливих наслідків.

В ході дослідження використано елементи теорії надійності для кількісного оцінювання ризиків. Кількісний аналіз небезпек у відповідності до теорії надійності дає змогу визначити ймовірність аварій та нещасних випадків, величину ризику, величину можливих наслідків. Методи розрахунку ймовірностей та статистичний аналіз є складовими частинами кількісного аналізу небезпек та техногенного ризику.

Розроблено алгоритм визначення техногенного ризику промислового об’єкта із використанням теорії надійності. Розроблено програмний комплекс на основі теорії надійності із поєднанням моделювання роботи системи методом Монте-Карло. Розроблений програмний комплекс дозволяє проаналізувати рівні техногенного ризику при використанні тих чи інших способів з’єднання елементів системи, а також оцінити зміни надійності системи при використанні інших складових елементів. Роботу програми представлено на прикладі системи, складовими елементами якої є підігрівачі ПВТ1-7 (Україна) в технологічній системі ТЕЦ (теплова електростанція). Досліджувана система знаходиться на границі неприйнятного та умовно-прийнятного рівнів небезпеки, що дає підстави для необхідності вжиття заходів по збільшенню надійності системи шляхом збільшення кількості резервних елементів системи, або поліпшення їх якості.

Біографії авторів

Tetyana Bojko, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів

Alla Abramova, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів

Denys Skladannyy, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра кібернетики хіміко-технологічних процесів

Petro Vavulin, Іноземне підприємство «І-АР-СІ», вул. М. Вовчка, 18А, м. Київ, Україна, 04073

Консультант з інформаційно-телекомунікаційних технологій

Посилання

  1. Metodyka vyznachennia ryzykiv ta yikh pryiniatnykh rivniv dlia deklaruvannia bezpeky obiektiv pidvyshchenoi nebezpeky (2002). Ministerstvo pratsi ta sotsialnoi polityky Ukrainy No. 637. 04.12.2002. Available at: https://zakononline.com.ua/documents/show/34982___34982
  2. Normatyvy porohovykh mas nebezpechnykh rechovyn dlia identyfikatsii obiektiv pidvyshchenoi nebezpeky (2002). DNAOP 0.00-3.07-02. Kabinet Ministriv Ukrain No. 956. 11.07.2002. Available at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/956-2002-%D0%BF
  3. Vorobev, Iu. L. (2000). Natsionalnaia bezopasnost i upravlenie strategicheskimi riskami v Rossii. Problemy bezopasnosti pri chrezvychainykh situatsiiakh, 5, 6–15.
  4. Kuhta, A. I. (2019). Integrated method of occupational risk degree assessment at the enterprise. Safety of technogenic and natural systems, 1, 18–27. doi: https://doi.org/10.23947/2541-9129-2019-1-18-27
  5. Raj Pradeesh, T., Venkumar, P., Saravanamani, M. (2019). Hazard Identification using Risk Assesment for A Tyre Manufacturing Process. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, 9 (2S2), 353–356. doi: http://doi.org/10.35940/ijitee.b1054.1292s219
  6. Fedosov, A. V., Badrtdinova, I. I., Abdrakhmanova, K. N., Velekzhanin, D. Y. (2019). Quantitative assessment of uncertainty of technogenic accidents risk analysis. Oil and Gas Business, 3, 46–66. doi: http://doi.org/10.17122/ogbus-2019-3-46-66
  7. Quin, S., Widera, G. E. O. (1996). Uncertainty Analysis in Quantitative Risk Assessment. Journal of Pressure Vessel Technology, 118 (1), 121–124. doi: http://doi.org/10.1115/1.2842154
  8. Grigorev, V. S. i dr. (1990). Nekotorye aspekty lokalizatsii i likvidatsii avariinykh vybrosov toksichnikh veshchestv. Vesnik vsesoiuznogo khimicheskogo obshchestvava im. D. I. Mendeleeva, 4 (35), 463−468.
  9. Beati, J.,Caira, M. (2004). Benchmarkon Dynamic Reliability An Approach based on Dynamic Event Tree Analysis. University of Rome “La Sapienza”.
  10. Smolich, S.V. Smolich, K.S. (2004). Reshenie gorno-geologicheskikh zadach metodom Monte-Karlo. Chita: ChiTGU, 103.
  11. Alymov, V. T., Tarasova, N. P. (2006). Tekhnogennyi risk: Analiz i otsenka. Moscow: Akademkniga, IKTS, 118.
  12. Boiko, T. V., Vavulin, P. A. (2014). Calculation and analysis of predictable technological risk value of industrial objects in stationary operating conditions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (10 (71)), 42–47. doi: http://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.27981
  13. Boiko, T. V., Abramova, A. O., Vavulіn, P. A. (2018). A. s. No. 75863 UA. Programnii kompleks RISK 1.2. published: 12.01.2018.
  14. Publichne aktsionerne tovarystvo «Kharkivska TETs-5».Available at: http://www.tec5.kharkov.ua/
  15. Vavulin, P. A., Boiko, T. V. (2016). Analysis of algorithm for estimating distribution functions of random variables for the prediction of technogenic risk. Technology Audit and Production Reserves, 2 (3 (28)), 17–23. doi: http://doi.org/10.15587/2312-8372.2016.66754
  16. Boiko, T. V., Baturynska, I. R. (2013). Definition man-caused risks based on the monte-carlo method. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2 (11 (62)), 4–7. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/11721
  17. Bendiuh, V. I. (2005). Systema otsinky tekhnohennoi bezpeky promyslovykh pidpryiemstv: metodolohiia ta alhorytm rozrakhunku. Kyiv, 193.

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-03-05

Як цитувати

Bojko, T., Abramova, A., Skladannyy, D., & Vavulin, P. (2020). Програмна реалізація методики оцінювання техногенного ризику промислового об’єкту із використанням методу Монте-Карло. Technology Audit and Production Reserves, 2(2(52), 4–10. https://doi.org/10.15587/2312-8372.2020.200384

Номер

Розділ

Інформаційні технології: Оригінальне дослідження