Навигация
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.
По-видимому, при оценке степени риска испытуемые полагаются не на статистические данные, а на свой жизненный опыт и интуицию, которые в значительной степени формируются под влиянием средств массовой информации, освещающих в большей степени катастрофы, связанные с одновременной гибелью большого количества людей, или одиночные экстраординарные события.
Перечислим основные качественные факторы, влияющие на субъективные представления людей о степени риска.
1. Значимость последствий. Большую роль при оценке степени риска играет то, какие потребности индивидуума могут быть удовлетворены в результате благоприятного исхода и какую угрозу ему может представлять неблагоприятный исход. Негативные последствия могут быть ранжированы с точки зрения их значимости для человека. Наиболее значимы последствия, ставящие под угрозу жизнь и здоровье человека, далее идут разнообразные последствия, связанные с угрозой семейному благополучию, карьере и т.д.
2. Распределение угрозы во времени. На восприятие риска оказывает большое влияние характер распределения негативных последствий во времени. Замечено, что люди относятся терпимее к частым, распределенным во времени мелким авариям, чем к более редким катастрофам с большим числом жертв, даже если суммарные потери в первом случае гораздо больше, чем во втором.
3. Контролируемость ситуации. Возможность контроля над развитием событий, использование своих навыков для избежания негативных последствий сильно влияют на оценку приемлемости ситуации. Замечено, что люди готовы идти на больший риск в ситуации, где многое зависит от их личного мастерства.
4. Добровольность, или возможность свободного выбора. Использование большинства современных промышленных технологий носит для людей обязательный характер в отличие от таких технологий, как употребление сигарет, занятие горнолыжным спортом и т.п. Отмечено, что чем больше степень добровольности в использовании той или иной технологии, тем выше уровень риска, на который согласны идти люди.
5. Степень новизны технологии. Общество проявляет сравнительно большую терпимость к старым, хорошо известным технологиям, чем к новым, относительно которых у него мало опыта.
6. Характеристики субъекта, оценивающего риск. Пол, образование, образ жизни, эмоциональный настрой, социальные нормы и обычаи общества, степень доверия к экспертам и другие факторы влияют на поведение человека при оценке уровня риска и безопасности.
Похожие работы
... шанс выбирает исход. Обычно вилку решения графически изображают в виде небольшого квадрата, а вилку шанса - в виде точки. Практической иллюстрацией применения статистической теории принятия решений в условиях неопределенности и риска является задача "обработки" ураганов. В начале 70-х годов Стэнфордский исследовательский институт в США анализировал эту проблему по заказу министерства торговли ...
... в интервале от 10 до 18 процентов» [Гасанов А.З. Разработка управленческих решений: учебное пособие, опубл. на http://az-g.narod.ru/]. Разработка и принятие решения в условиях риска «Одно из главных правил управленческой деятельности гласит: не избегать риска, а предвидеть его, стремясь снизить до возможно более низкого уровня» [Разработка управленческого решения в условиях неопределённости и ...
... î 3+2= 27 Найдем x1 = 8 1/3 x2= 1 Таким образом решение многокритериальной задачи при уступке по максимуму выручки 90% - точка К(8 1/3; 1). Задача 3 (Принятие решений в условиях неопределенности) Магазин лродает скоропортящуюся продукцию по А рублей за ящик, закупая ее у поставщиков по В рублей за ящик. Непроданная в течение дня продукция реализуется в конце дня по С рублей за ящик. ...
... достижения цели, предоставлять необходимую свободу принятия локальных решений. Необходимо постоянно координировать работу исполнителей и стимулировать их выполнять ее более эффективно и качественно. 4. Технологии принятия решений в условиях стохастического риска В случае стохастической неопределенности у ЛПР имеется полная информация о степени возможности тех или иных (Исходов операции для ...
0 комментариев