автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Мониторинг потенциально опасных объектов на основе логико-вероятностного моделирования

АКАДЕМИЯ УПРАВЛЕНИЯ МВД РОССИИ

На правах рукописи

МОСЯГИН Александр Александрович

МОНИТОРИНГ ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ЛОГИКО-ВЕРОЯТНОСТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность 05.13.10 - управление в социальных / и экономических системах (технические науки) / ;

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

003492222

АКАДЕМИЯ УПРАВЛЕНИЯ МВД РОССИИ

на правах рукописи МОСЯГИН Александр Александрович

МОНИТОРИНГ ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ЛОГИКО-ВЕРОЯТНОСТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность: 05.13.10 - управление в социальных и экономических системах (технические науки)

Автореферат диссертационного исследования на соискание ученой степени кандидата технических наук

МОСКВА 2009

Диссертация выполнена на кафедре информационных технологий управления органами внутренних дел Академии управления МВД России

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор

Макаров Валерий Федорович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

Щепкин Александр Васильевич

кандидат технических наук, доцент

Яковлев Олег Владимирович

Ведущая организация:

Всероссийский научно-исследовательский институт противопожарной обороны МЧС России.

Защита состоится «24» декабря 2009 г., в 14.30 часов на заседании диссертационного совета Д 203.002.04 при Академии управления МВД России по адресу: 125171, Москва, ул. 3. и А. Космодемьянских, д. 8, в зале Совета, ауд. 415-417.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии управления МВД России.

Автореферат разослан « > ноября 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 203.002.04 кандидат технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования:

Для успешной реализации политики обеспечения безопасности объектов и эффективного управления рисками необходима достоверная, максимально полная и своевременная информация о наличии и состоянии природных ресурсов, о качестве окружающей среды, а также о причинах и последствиях возникающих опасных ситуаций, приводящих к пожарам и чрезвычайным ситуациям (ЧС). В сложившихся условиях управления мониторинг является средством для получения, обработки, хранения и отображения (передачи) информации, являющейся основой для прогнозов и, в конечном итоге, для выработки безопасных и экономически эффективных решений по предотвращению пожаров и ЧС.

В России организационной основой мониторинга является Концепция федеральной системы мониторинга критически важных объектов и (или) потенциально опасных объектов инфраструктуры РФ и опасных грузов, введенная в действие распоряжением Правительства РФ от 27 августа 2005 г. № 1314-р, закрепившая распределение функций между центральными органами федеральной исполнительной власти - министерствами и ведомствами.

Видовая и аналитическая информация о местах возникновения и параметрах ЧС по каналам связи в оперативном режиме передается в Национальный Центр управления в кризисных ситуациях МЧС России, региональные центры и Управления МЧС субъектов РФ, администрациям субъектов РФ и др. органы управления. В общей системе мер противодействия ЧС приоритет отдается комплексу мероприятий, направленных на снижение риска возникновения ЧС и смягчение их последствий. Мониторинг основан на управлении рисками пожаров и ЧС, которое невозможно без информационной поддержки для подготовки и принятия управленческих решений по предупреждению и ликвидации ЧС.

Анализ показал, что существующая система мониторинга не обладает необходимыми возможностями для наблюдения, оценки и прогноза всего спектра угроз и опасностей, которые характерны для потенциально опасных объектов России. В соответствии с этим в диссертационном исследовании была выполнена разработка процессов моделирования мониторинга техногенного характера потенциально опасных объектов как информационно-аналитической подсистемы МЧС объединяющей усилия функциональных и территориальных подсистем в части прогнозирования возможности возникновения ЧС и их социально-экономических последствий. Создание комплексной мониторинговой системы по прогнозированию ЧС природного и техногенного характера позволит значительно повысить эффект снижения риска за счет точности и своевременности прогнозов. А точность зависит от полноты и адекватности используемых математических моделей расчета оценок риска и прогнозирования развития опасностей и угроз.

Применительно к потенциально опасным объектам мониторинг - это постоянный сбор информации, наблюдение и контроль за объектом, включающий процедуры анализа риска, измерения параметров технологического процесса на объектах, выбросов вредных веществ, состояния окружающей среды на прилегающих к объекту территориях. Данные мониторинга и информация о различных процессах и явлениях служат основой для анализа риска и прогнозирования. Целью прогнозирования ЧС является выявление времени возникновения опасной ситуации, возможного места, масштаба и последствий для населения и окружающей среды.

В настоящей работе, выполненной в соответствии с паспортом специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах (технические науки)» (пункты 4, 5, 11) исследуются методы и алгоритмы включения в контуры управления результатов мониторинга и прогноза, разрабатывается соответствующее информационно-алгоритмическое, математическое обеспечения методов моделирования и прогнозирования, являющихся основой разрабатываемых и внедряемых автоматизированных систем мониторинга объектов регионов, строящихся в рамках системной интеграции при широком использовании новых информационных технологий, общих банков данных, знаний, алгоритмов прогноза, методик анализа информационных потоков, компьютерных моделей и прогнозирующих компьютерных систем.

Степень разработанности темы исследования. Работы по стратегии управления рисками с привлечением новых подходов из области фундаментальных наук были начаты в 1997 г. по инициативе МЧС России. В них принимали участие исследователи из Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Московского физико-технического института, Всероссийского научно-исследовательского института гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России (ВНИИГОЧС), Всероссийского научно-исследовательского института противопожарной обороны МЧС России (ВНИИПО), Академии Государственной противопожарной службы МЧС России (АГПС), Академии управления МВД России и другие ученые.

Крупный вклад в развитие теории и практики управления уровнем безопасности социально-экономических систем внесли труды многих отечественных и зарубежных ученых (Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Новиков Д.А., Махутов H.A., Малинецкий Г.Г., Качанов С.А., J.B. Rundle, D.L. Turcotte, W. Klein, Моисеев H.H., Порфирьев Б.Н., Ларичев О.И., Мечитов А.И., Ребрик С.Б., Хакен Г., Луман Н., Бек У., Найт Ф., Прангишвили И.В., Юдицкий С.А., Бурков В.Н., Трахтенгерц Э.А. и др.).

Формированию концепции приемлемого риска и прогнозирования ЧС в структуре МЧС посвящен ряд работ H.H. Брушлинского, А.К. Микеева, В.И. Козлачкова, В.Л. Семикова, C.B. Соколова, Н.Г., Владимирова В.А., Воробь-

ева Ю.Л., Салова С.С., Шахрамаиьяна М.А., Шойгу С.К., Козлова Е.А. и др.

Работы Рябинина И.А., Можаева А.С., Громова В.Н., Соложенцева Е.Д., Карасева В.В., Поспелова Д.А., Краснова О.В., Черкесова Г.Н. являются основой использования логико-вероятностного подхода при разработке сценариев развития отказов и оценке надежности технических систем.

Однако в настоящее время с учетом ввода в эксплуатацию Национального центра управления в кризисных ситуациях (НЦУКС) и ряда региональных центров управления в кризисных ситуациях, разработка инструментов для эффективного управления риском потенциально опасных объектов, методов ситуационного моделирования, оценки, анализа и прогнозирования развития опасных ситуаций становится весьма актуальным.

Исследования и разработки по теме диссертационного исследования выполнялись в соответствии с Единым тематическим планом НИОКР МЧС России на 2007 г. (п. 1.5.6. части 2) ФГУ ВНИИПО МЧС России совместно с ЗАО «Навигационные системы» и плана научной работы Академии ГПС МЧС России на 2008-2010 годы (п. 6.2.4.42).

Объектом исследования в диссертации являются процессы мониторинга потенциально опасных объектов, предметом исследования - логико-вероятностные методы ситуационного моделирования риска пожаров и чрезвычайных ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

Гипотеза исследования. Использование предложенной модели и методов мониторинга потенциально опасных объектов позволит обеспечить полноту и качество обработки информации о параметрах безопасного функционирования объекта, генерацию сценариев прогнозирования рисков техногенных ситуаций на объектах.

Цель диссертационного исследования - совершенствование процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе логико-вероятностного моделирования.

Задачи исследования:

1. Провести анализ техногенных опасностей потенциально опасных объектов, определить роль и место системы мониторинга при обеспечении их безопасного функционирования с целью формирования требований к системе мониторинга потенциально опасных объектов.

2. Сформировать модель генерации сценариев развития опасных ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

3. Разработать методику прогнозирования возникновения и развития чрезвычайных ситуаций техногенного характера, на основе логико-вероятностного управления риском.

4. Разработать критерий качества сценариев, провести оценку эффективности и адекватности предлагаемых методов на основе практически реализованной системы.

5. Сформировать информационно-алгоритмическое обеспечение моде-

лирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

Методологическая база исследования: системный анализ, теория управления, теория рисков, теория вероятностей, теория графов, алгебра логики, теория случайных процессов, математический аппарат цепей Маркова.

Эмпирическая база исследования основывается на анализе статистических данных об аварийных ситуациях на потенциально опасных объектах, опыте эксплуатации технических систем транспортировки газа.

Научная новизна исследования. Автором впервые обосновано использование логико-вероятностного подхода при моделировании сценариев развития опасных ситуаций на потенциально опасных: объектах. Разработан алгоритм решения задач мониторинга потенциально опасных объектов с использованием аппарата знаковых графов, позволяющего формально строить аттрактивные сценарии развития опасных ситуаций в фазовом пространстве параметров мониторинга, путем аппроксимации траекторий импульсных процессов на знаковых орграфах как цепей Маркова. Разработана и обоснована методика выбора критерия качества мониторинга и сравнительной оценки сценариев развития опасных ситуаций, построены структурная, логическая и вероятностные модели риска возникновения аварийной ситуации для системы газоснабжения объектов жилищно-коммунального хозяйства.

Положения, выносимые на защиту:

• структура информационно-алгоритмического обеспечения системы мониторинга потенциально опасных объектов;

• метод сценарного моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе математического аппарата знаковых графов, который позволяет работать с данными как качественного, так и количественного типа;

• модель обработки параметров безопасного функционирования объектов с использованием аппарата знаковых графов, обеспечивающую генерацию аттрактивных сценариев развития техногенных ситуаций на потенциально опасных объектах на основе цепей Маркова;

• методика моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе логико-вероятностного подхода;

• алгоритм и критерий оценки эффективности процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

Теоретическая и практическая значимость исследования заключается в разработке автором теоретических основ и прикладного аспекта построения информационно-алгоритмического обеспечения процессов мониторинга потенциально опасных объектов. Полученные результаты моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов могут быть использованы при оценке риска пожаров и ЧС, а также оптимизации процессов управления в системах безопасности.

Обоснованность и достоверность результатов исследования подтвер-

ждается глубоким теоретическим исследованием проблем обеспечения безопасного функционирования потенциально опасных объектов, подробным анализом техногенных опасностей, применением современных математических методов ситуационного моделирования, оценкой сходимости и проверкой достоверности теоретических и экспериментальных данных.

Апробация исследования и внедрение разработанных моделей и алгоритмов проводилось в информационно-алгоритмическом обеспечении реализации программных модулей моделирования автоматизированной геоинформационной системы контроля и оперативного информирования о состоянии стационарных и мобильных потенциально опасных объектов, совместно разработанной ФГУ ВНИИПО МЧС России и ЗАО «Навигационные системы» (г. Омск), прошедшей приемочные испытания в декабре 2007 г., системе радиоканального мониторинга объектов Краснодарского края «Стрелец».

Основные результаты были доложены на семинарах, научно-практических конференциях и совещаниях МЧС России; на научно-практической конференции в командно-инженерном институте г.Минска (2004 г.), Академии ГПС МЧС России (2003-2008 гг.), ФГУ ВНИИПО МЧС России; на Международных научно-практических конференциях «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (ЖГУ РАН, 2004-2008 гг.), международных научных конференциях «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов» Академии управления МВД России (2008-2009 гг.) и др.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 152 страниц, в том числе 26 рисунков, 5 таблиц и список литературы из 117 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации и сформулированы основные научные результаты, выносимые на защиту.

Глава 1. Анализ процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

В первом разделе главы 1 проведен анализ характеристик опасности технических систем.

Проведенный анализ показал, что в России и промышленно развитых странах ущерб от пожаров и ЧС ежегодно наносит огромные убытки предприятиям и экономике в целом. Для потенциально опасных объектов (ПОО) следует выделить такие факторы, как пожар и взрыв, т.е. ЧС, обусловленные техногенными авариями. Потенциальными источниками техногенных катастроф и аварий являются предприятия топливно-энергетического комплекса, металлургической, химической и микробиологической промышленности. Опасность представляют и транспортировка по территории страны легковоспламеняющихся, взрывоопасных и ядовитых грузов, а также крупные га-

зо- и нефтепроводы, пересекающие наиболее развитые промышленные районы.

Опасность есть свойство, внутренне присущее сложной технической системе. Она может реализоваться в виде прямого или косвенного ущерба для объекта воздействия постепенно или внезапно и резко — в результате отказа системы. Проведенный анализ реальных аварийных ситуаций, событий и факторов, человеческой деятельности позволил выделить ряд свойств опасности технических систем: 1. Любая техническая система потенциально опасна. 2. Техногенные опасности существуют, если повседневные потоки вещества, энергии и информации в техносфере превышают пороговые значения. 3. Источниками техногенных опасностей являются элементы техносферы. 4. Техногенные опасности действуют в пространстве и во времени, 5. Техногенные опасности оказывают негативное воздействие на человека, природную среду и элементы техносферы одновременно, б. Техногенные опасности ухудшают здоровье людей, приводят к травмам, материальным потерям и к деградации природной среды. Для реализации опасности необходимо выполнение минимум трех условий: опасность реально действует (присутствует); объект находится в зоне действия опасности; объект не имеет достаточных средств защиты.

Во втором разделе главы 1 выявлено, что обеспечение безопасности функционирования потенциально опасных объектов есть состояние, при котором значения всех рисков, присущих этому объекту, не превышают их допустимых уровней. Рассмотрены подходы к оценке риска при мониторинге потенциально опасных объектов.

Согласно требованиям ГОСТ Р 22.1.12-2005 объекты социально-бытового, жилого и иного назначения следует оборудовать структуирован-ной системой мониторинга и управления инженерными системами (СМИС). СМИС подлежат обязательной установке на ПОО, особо опасных, технически сложных и уникальных объектах. К ПОО относят объекты, на которых используют, производят, перерабатывают, хранят или транспортируют радиоактивные, пожаровзрывоопасные, опасные химические и биологические вещества, создающие реальную угрозу возникновения источника ЧС.

Понятие об аварии, катастрофе и обусловленной ими ЧС в техногенной системе ПОО обычно связано либо с выходом параметров функционирования за пределы удовлетворительного диапазона, либо с утерей контроля (т.е. с невозможностью наблюдения за системой или воздействия на нее). Тогда системным риском становится неуправляемый или недостаточно управляемый системой фактор, способный нарушить или ослабить гомеостаз.

В третьем разделе главы 1 сформулированы задачи мониторинга потенциально опасных объектов.

Оценка существующей структуры системы управления природными и техногенными рисками позволила выявить, что применительно к ПОО, мо-

ниторинг - это постоянный сбор информации, наблюдение и контроль за объектом, включающий процедуры анализа риска, измерения параметров технологического процесса на объектах, выбросов вредных веществ, состояния окружающей среды на прилегающих к объекту территориях.

Основные оперативно-тактические задачи, решаемые системой мониторинга ПОО были разделены на три категории:

a) идентификация ситуации, составление необходимых паспортов безопасности, изучение причин пожаров и ЧС, принятие мер по обеспечению безопасности;

b) прогноз развития ситуаций, приводящих к пожару и ЧС, моделирование динамики их развития и оценка ресурсов для их ликвидации, оценка необходимости эвакуации населения;

c) разработка и анализ стратегии ликвидации пожара и ЧС, разделение территории на участки и зоны обслуживания и закрепление за ними ответственных работников, определение числа необходимых подразделений и их состава, распределение сил и средств по объектам для достижения тактических целей, создание закрытых зон и зон патрулирования, организация эвакуации (сплошной или частичной).

Таким образом, основными функциями системы мониторинга являются: отслеживание с привязкой к объекту и реальному времени работы контроллеров и датчиков, как в событийном режиме, так и в режиме периодического опроса по инициативе центрального контроллера с диспетчерского центра, в том числе и автоматически; фиксация событий, происходящих на контролируемых объектах, с их привязкой к объекту, географическим координатам и реальному времени; аварийная и предупредительная сигнализация о возникновении внештатных ситуаций на контролируемых объектах; автоматизированный анализ событий в виде различных отчетов; отображение в реальном масштабе времени перемещения и состояния объекта на плане города. Расчет прогноза: последствий аварий на объектах использующих активные химически-опасные вещества и при их транспортировке; последствий аварий на взрывоопасных объектах; последствий аварий на нефтепроводах и газопроводах и пр.

В четвертом разделе главы 1 сформированы требования к системе мониторинга потенциально опасных объектов.

Автором выделены два блока, составляющих основу требований к системе мониторинга: 1. Информационный блок: обеспечение сбора и обработки достоверной и сопоставимой информации о состоянии технологических процессов функционирования стационарных и подвижных ПОО; разработка систем кодирования, обработки и представления информации на основе современных информационных технологий; разработка эффективных систем передачи информации на основе компьютерных сетей и средств связи; многоуровневая агрегация информации и представление ее в виде, пригодном

для принятия управленческих решений. 2. Экспертный блок: комплексная и тематическая обработка информации, полученной в ходе наблюдения за объектами; моделирование и прогнозирование сценариев развития опасных ситуаций на объекте; экспертная оценка и выдача рекомендаций по совершенствованию мероприятий по снижению риска ЧС; оценка эффективности принимаемых решений. Сформированы требования к системе мониторинга ПОО.

Определена функциональная схема системы мониторинга, разработана структура контроля функционирования системы мониторинга, позволяющие обеспечить требуемый уровень безопасности объекта на основе результатов анализа, моделирования и прогнозирования развития опасностей, а также разработанных на их основе возможных сценариев развития пожаров и ЧС.

Глава 2. Математическое моделирование процессов мониторинга безопасности потенциально опасных объектов.

В первом разделе главы 2 сформирована концептуальная модель мониторинга потенциально опасных объектов.

При использовании системы мониторинга в критической ситуации мы можем предотвратить развитие опасной ситуации на ПОО или прекратить эксплуатацию объекта. Если считать, что работа такой высокоэффективной системы мониторинга в единицу времени Ог требует затрат Ь, тогда экономический эффект от эксплуатации объекта с системой мониторинга в среднем составит

Ъ'3 = {0-Я{р)-Ь)1тр(т,п), (1)

т=О

где Q - стоимость продукции (объем услуг и т.д.), произведенной за единицу времени на объекте; К(р) - затраты на проведение технической политики (включая меры, направленные на повышение безопасности объекта), обеспечивающей вероятность р; т- момент времени появления аварии; п - состояние безопасности объекта, характеризующееся целым числом.

В современной технологии управления используются именно такие стратегии либо их модификации и комбинации.

Во втором разделе главы 2 формализовано описаны этапы формирование сценариев развития опасных ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

Динамическая модель ПОО в системе мониторинга описывает его моментальные состояния, обстановку, динамику их изменения, задает в каждый момент времени текущие ограничения на «безопасные» состояния, выход за которые неприемлем с точки зрения «физических» условий существования объекта. В модель включены следующие составляющие:

м = {м0{У\ и-, р\ Ме(А МоШ Маю. Мме'Л) (2)

где Мй(У',и\Р) - модель идентификации параметров мониторинга; Ме{Х) -

учета параметров окружающей обстановки; Мо{в) " поведения системы; Ммо " измерения состояний системы; Мме ~ измерения состояния окружающей среды; А - выбора процесса изменения объекта.

Общая схема построения сценария в момент времени наступления события включает несколько этапов: в соответствии с моделями производится оценка текущего состояния ПОО, уточняются параметры событий; фиксируется базовое состояние метанабора, в том числе возможного набора управ-ляемо-контролируемых факторов; производится оценка ситуации, уточняются оценки предыдущих событий с точки зрения текущего состояния модели; формализуется текущая обстановка посредством фиксации оперативной квазиинформационной гипотезы развития ситуации; определяется возможность продолжения формирования сценария в заданном направлении в зависимости от текущего состояния основных его формирующих элементов и состояния внешней среды или необходимости разукрупнения сценария (детализация, выделение фрагментов и т.д.); производится выбор множества стратегий построения сценария в зависимости от сформулированной квазиинформационной гипотезы; уточняется правило построения оценки стратегий для формирования сценария; производится оценивание стратегий для синтеза сценария в зависимости от выбранной лицом, принимающим решения (ЛИР), модели учета неопределенности; уточняется цель и степень детализации сценария; производится выбор очередного события и временного шага сценария в процессе реализации выбранной стратегии его построения.

В основу экспертного описания модели поведения ПОО предлагается ввести понятие экспертно значимого разбиения (ЭЗР) расширенного фазового пространства и экспертно значимых событий (ЭЗС), которые происходят в последовательности, указанной в системе упорядочения. В системе мониторинга ЭЗР будет служить описание объекта с помощью вариантного представления его измеряемых параметров >{г), а также измеряемых компонент окружающей среды х({), сгруппированных в виде орграфа. Достижение траекторией поведения объекта ЭЗР характеризует наступление ЭЗС, совокупность которых определяет сценарий поведения объекта.

При моделировании рассматривалось марковское следование ЭЗС. Считалось, что ЭЗС (т) = (2(1),т) т = + связаны в цепь, если условная вероятность наступления каждого ПРИ всех предшест-

вующих событиях (в любом конечном числе) зависит только от последнего из этих событий; т.е. для каждых и ЗЙКь) системы вероятностных

мер ||1а(2)} и ||ЛР(2)| функционально независимы. Тогда процесс экспертного следования может быть описан в рамках дискретной цепи Маркова. В этом случае система вероятностных мер ц(2) является не более чем счетной. Считая время следования событий дискретным, можно ввести: П^ = -

матрицу начальных вероятностей в момент времени т; = -

матрицу переходных вероятностей за п шагов из 2^ в • Из формулы

полной вероятности следует Ц^^ЦЯфя^ут.е. величина

у

вычисляется как сумма вероятностей следования по всем путям с началом в момент т. Уравнение Колмогорова-Чэпмена задает основное тождество для переходных вероятностей:

Тогда для опорных следований получим = > и безусловные вероятности достижения процессом

следования элементарного разбиения 2^ в момент времени п задаются в виде: = ■ Если предположить, что - вероятность события,

I

при котором первое достижение 2^ процессом следования, начатым в наступит через п моментов времени. Тогда

(з)

У=1

полагая последовательно п = 1,2,..., получаем рекуррентно

М

¡к

Система множеств развития различных событий на объекте {2Щ может

быть представлена в виде «расщепления» на подмножества: =и С*и ^»

к

где Т - множество экспертно невозвратных состояний, Ск ~ непересекающиеся замкнутые множества. Когда процесс следования при «расщеплении» начинается в экспертно невозвратном состоянии, возникают две возможности: либо он попадает в одно из замкнутых множеств С к' и принадлежит ему, либо процесс принадлежит множеству Т. Для экспертно невозвратных состояний вероятность того, что процесс при «расщеплении» с начальным состоянием 2^ 6 Т будет принадлежать этому множеству находится из системы линейных уравнений относительно вектора X = {*,},

Х = М(Г)Х, (4)

где М^ - матрица, составленная из строк и столбцов, соответствующих ЭЗР 2^ £ Т. И вероятности X = тогда будут определяться максимальным решением системы (4). При решении задачи в работе был сформирован критерий возвратности: элементарное разбиение 2^ является экспертно воз-

со

вратным тогда и только тогда, когда система х,- = Е Хч> г £ 1, не допускает решений, удовлетворяющих условию 0 2 < 1, за исключением = 0 при всех г.

А вероятность того, что процесс при «расщеплении» с начальным состоянием поглотится некоторым замкнутым множеством С, ц(С) -сумма столбцов матрицы соответствующих ЭЗР еС, У = [у.} будут определяться минимальным решением системы У = +

Таким образом, в работе показано, что если ЭЗС связаны в однородную марковскую цепь, то вероятность их наступления может быть вычислена в соответствии с указанными формулами.

В третьем разделе главы 2 обосновано использование аппарата знаковых графов при моделировании процессов мониторинга, разработан алгоритм решения задач мониторинга.

Анализ существующих средств моделирования развития техногенных аварий в системе мониторинга ПОО показывает, что для генерации сценариев поведения целесообразно использовать аппарат знаковых графов, который позволяет работать с данными как качественного, так и количественного типа. Аппарат знаковых графов позволяет формально строить синергические сценарии, или гипотетические траектории движения моделируемой системы в фазовом пространстве ее переменных (факторов), на основе информации о ее структуре и желательных результатов функционирования. Предлагаемая методика заключается в аппроксимации тенденций развития состояний на объекте фрагментами траектории импульсных процессов на знаковых орграфах. При этом определяются основные тенденции развития ситуаций без вмешательства извне или при применении задаваемых управляющих воздействий (прямая задача).

При отрицательной качественной оценке характеристик наблюдаемых параметров следует перейти к решению обратной задачи - поиску эффективных с точки зрения ЛИР управлений и их использовании в модели, т.е. перейти к генерации аттрактивных сценариев специального типа. В качестве возможных вариантов в системе мониторинга могут быть использованы статические и динамические типы управления. Первые представляют собой такие управленческие решения, которые изменяют структурные отношения между элементами системы мониторинга, вторые - вносят изменения в динамику процесса функционирования ПОО.

Математическая модель функциональных знаковых орграфов является расширением математической модели орграфов. Кроме орграфа С(Х,Е) в модель включаются следующие компоненты: Множество независимых параметров вершин V = ,1 < г < иД < р< /гкаждой вершине х^ ставится

в соответствие вектор-столбец ее параметров = Параметры

у^р = отражают определенные интегральные характеристики ЭЗР и являются соответствующей сверткой с номером р расширенных фазовых координат формируемой при построении модели. Каждый набор состоит

13

из полей описания и управления контролируемых параметров объекта.

Функционалы преобразования дуг ставящие в соответствие

каждой дуге Для переменных у^ и у^ функционал

= 1 < и <п;1<р< />.

Такая модель представляет собой функциональный векторный орграф. Считая = Р для всех 1 < / < и, расширим матрицы в соотношении так, чтобы были определены р квадратных матриц Р^р\ положив: -м/ ¡л м \ \/%(0,уи)\ 151,]<п^<р<р{']

^(л^иьг;1 < < < (5)

[ 0, если £ Е1 < г, у < и;1 < р < р-'

Таким образом, каждая строка матрицы р^ характеризует величину переноса внешних возмущений с единичной интенсивностью, возникших в вершине с номером г, по каждому направлению (г,у). Нулевые элементы матриц показывают отсутствие соответствующих связей между вершинами для параметра р. Моделирование переноса возмущений проводилось на основе «сальдированной» схемы по направлению (1, у), т.е. считалось, что перенос возмущений происходит только в направлении I -» у. Если в квазиинформационной гипотезе последовательности ЭЗС, получаемые в результате осуществления перехода, считаются марковскими, то для каждого параметра р можно определить оператор перехода который указывает способ преобразования во времени у^— 1) —> ) ПРИ применении управляемо-контролируемого фактора 5 по правилу: V

при

1 < р < Р, где Vp(/)■= (4У(р](4• • • -(0} - вектор-строка.

Импульсом Р = 1,2,...,/'} в вершине в момент

времени / е Д называется мгновенное приращение векторного параметра в этой вершине в момент времени (/) = у(') (?) - (г -1). При этом

значение независимого параметра \/рК0в вершине х: в момент времени г определяется соотношением:

где - матрица переноса импульса в момент времени (-1, полу-

ченная в соответствии с произведенными управляемо-контролируемым фактором -1) изменениями.

Для представления схемы взаимодействия механизмов преобразования импульсов в предложенной модели мониторинга ПОО для вершины х был разработан алгоритм, представленный на рис. 1.

Рис. 1. Алгоритм механизмов взаимодействия графовой модели процессов мониторинга ПОО

Процесс распространения импульса (реализация импульсного процесса) рассматривается как процесс преобразования параметров вершин операторного векторного орграфа для всех 1 < /,/ < п, 1 < р < Р с оператором перехода:

Также используются понятия четного и нечетного цикла. Четный цикл имеет положительное произведение знаков всех входящих в него дуг, нечет-

15

ный - отрицательное. Четный цикл является простейшей моделью структурной неустойчивости, так как любое начальное изменение параметра в любой его вершине приводит к неограниченному росту модуля параметров вершин цикла, в то время как любое изменение параметра любой вершины нечетного цикла приведет лишь к осцилляции параметров вершин.

Резонансом в рассматриваемом математическом аппарате называется явление импульсной неустойчивости знакового орграфа в простых импульсных процессах, возникающее вследствие взаимодействия циклов обратной связи. Резонанс - это единственно возможный случай импульсной неустойчивости в простых импульсных процессах. С помощью этого аппарата можно создавать модели и исследовать сценарии развития ситуации на ПОО.

Совокупность значений контролируемых параметров, характеризующих безопасность потенциально опасных объектов, вершин в модели представленной ф-графом описывает конкретное состояние системы в определенный момент времени. Изменения значения параметров ф-графа можно интерпретировать как переход системы из одного состояния в другое.

Изменения состояния системы могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени. При переходе к численным моделям необходимо осуществить дискретизацию временного пространства. Поэтому в основу методики моделирования задаются следующие ограничения: 1. Динамические процессы происходят в непрерывном временном пространстве Т. 2. В пространстве Т по определенным правилам выделяется последовательность моментов времени для которых определены воздействия на систему и правила изменения ее состояния. Изменение состояния системы происходит мгновенно. 3. Вводится формализованное правило доопределения состояния S(t) системы в момент времени t на внутренних точках интервала iTn'T„J> гДе Т„'ТМ\ ' два последовательных момента времени изменения состояния системы.

При этом понятие времени в модели ф-графа условно, так как фактически рассматривается последовательность изменений состояний без привязки к значению абсолютного времени.

В четвертом разделе главы 2 предложено использовать логико-вероятностное управление риском развития опасных ситуаций на потенциально опасных объектах.

Для исследования сценариев в системе мониторинга ПОО предложено и обосновано использование логико-вероятностного (ЛВ) подхода при управлении риском. Система мониторинга фиксирует параметры функционирования объектов, изменение которых приводит к изменению вероятностей возникновения опасных ситуаций. По результатам мониторинга вычисляется риск аварии и ЧС, принимается решение об управляющем воздействии для предотвращения ситуации.

В ЛВ-методе кратчайший путь успешного функционирования (КПУФ)

\у1 есть конъюнкция тех параметров объекта, ни один из которых нельзя превысить, не нарушив его функционирование.

IV, = л г,, (8)

уел:»,

где Кщ - множество номеров переменных, соответствующих данному пути.

Иначе говоря, КПУФ описывает один из возможных вариантов развития ситуации с помощью минимального набора целевых функций объекта. А минимальное сечение отказов (МСО) Sj системы есть конъюнкция отрицаний тех ее параметров, ни один из которых нельзя изъять, не нарушив условия развития опасности в системе.

л х}, (9)

где К - множество номеров переменных, соответствующих данному сечению. Т.е. МСО объекта описывает один из возможных способов развития ситуации с помощью минимального набора опасностей. КПУФ и МСО двойственны по отношению друг к другу. Используя эти понятия, можно по-разному записать логические условия функционирования и развития опасных ситуаций на объекте:

а) либо в виде дизъюнкции всех имеющихся КПУФ

у{х 1.-.ч*я)= v)^F/= V

/=1 м

Л X/ ."'ек,

б) либо через конъюнкцию отрицаний всех МСО

у(х.....>хт) = V £/= V

>1 /=1

V XI

(10)

(П)

Т.е. условия безопасного функционирования объекта можно представить в виде условий безопасного состояния некоторой эквивалентной системы, структура которой представляет параллельное соединение КПУФ, или другой эквивалентной системы, структура которой представляет последовательное соединение МСО. КПУФ и МСО образуют полное вероятностное пространство событий, описываемых дизъюнктивной нормальной формой (ДНФ). Число конъюнкций в ДНФ определяет размерность ДНФ.

Вес события XI на объекте, состоящем из т подсистем, есть отношение веса булевой разности по аргументу х, к числу всех наборов т-мерного логического пространства

2т '

где <5{дд//(х|,---,хт)} есть вес булевой разности функции алгебры логики (ФАЛ) по аргументу х,-> равный числу наборов, на которых булева разность Дд.,./(х1,...,хт) имеет значение 1. Вес булевой разности характеризует роль подсистемы х, в структурной безопасности объекта.

17

Таким образом, для управления риском возникновения пожаров и ЧС на ПОО доказана необходимость применения логико-вероятностного метода, позволяющего количественно оценить риск объекта (как меры его опасности) и произвести ранжирование вклада отдельных параметров мониторинга в опасность системы.

В пятом разделе главы 2 разработан алгоритм прогнозирования развития ЧС на потенциально опасных объектах.

Процесс прогнозирования пожаров и ЧС в системе мониторинга ПОО предлагается рассматривать как непрерывную количественную оценку состояния объекта или технологического процесса, которое через определенный период времени может привести к возникновению на объекте пожара и/или ЧС.

Для системы мониторинга ПОО обоснована целесообразность использования поискового прогноза. Для реализации поискового подхода используются различные статистические методы. Прогнозирование процесса на период упреждения / = 1,т представляется в виде последовательности результатов наблюдений: у,, ? = 1 ,т, а множество непротиворечивых экспертных оценок; ш,1 = 1,Ь\ представимы конъюнкцией: & и'1. В работе рассматри-

/еЛ

вается схема прогнозирования по общей трендовой модели с использованием непротиворечивых экспертных оценок. Задача заключается в отыскании прогнозной последовательности, наиболее согласованной с результатами наблюдений и экспертными оценками. Алгоритм предлагаемой методики математического прогнозирования представлен на рис. 2.

Ввиду того, что продолжительность периода наблюдений недостаточна для получения надежных статистических выводов, и/или процесс может отклониться от стационарного режима, при оценивании параметров модели часто требуют ее соответствия экспертным оценкам, а уже затем - результатам наблюдений. Т.е. этот метод прогнозирования использует субъективные предпочтения экспертов. Соответствие модели результатам наблюдения определяется тем, насколько вычисленные по модели значения временного ряда близки к наблюдаемым.

При этом в качестве меры близости была взята сумма:

т

де) = ЕД(й-(е,Ф(0)),

t=i

где R - некоторая строго выпуклая функция.

Определение параметров варианта решения можно осуществить на основе решения задачи линейного программирования.

Поэтому переходят к задаче минимизации линейной формы:

т

min Т.0] + S,) при соответствующих

ограничениях и

дополнительных условиях:

Рис. 2. Алгоритм методики математического прогнозирования возникновения и развития ЧС техногенного характера

(0,ф(/)) + г, -5, =У,( = 1,7И, > 0,? = 1 ,т. Решая задачу, находят вектор оценок параметров, 0 = (б,,...^), а затем прогнозную последовательность: у, = (0,<р(/)), Г = т + 1,т + п.

Глава 3. Практическая реализация моделей и методов мониторинга потенциально опасных объектов.

В первом разделе главы 3 дано описание разработанной системы информационно-алгоритмической поддержки моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

Эффективная реализация функций системы информационно-алгоритмической поддержки процессов мониторинга ПОО, отвечающей предъявляемым к ней требованиям с ориентацией на решение поставленных задач напрямую зависит от состава и структуры программного обеспечения системы мониторинга. Состав и структура предлагаемой системы информационно-алгоритмической поддержки процессов мониторинга ПОО включает шесть функциональных и управляющих подсистем (рис. 3):

• сбора и обработки экспертных оценок (эксперты);

• АРМов конечных пользователей системы (ЛПР);

• анализа и прогноза процессов функционирования потенциально опасных объектов и расчета характеристик развития опасных ситуаций;

• комплексной оценки мониторинга потенциально опасных объектов;

• формирования оптимального управления предотвращением и ликвидацией пожаров и ЧС;

• управления и администрирования, обеспечивающая в том числе права доступа конечных пользователей и экспертов к тем или иным функциональным подсистемам.

цессов мониторинга ПОО

В работе дано подробное описание функционального назначения каждой из подсистем информационно-алгоритмической поддержки, предложены современные программные пакеты, позволяющие реализовать задачи моделирования процессов мониторинга ПОО.

Во втором разделе главы 3 проведена апробация методики и алгоритмов моделирования процессов мониторинга для системы газоснабжения объектов жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ).

Апробация предложенных методов и алгоритмов процессов мониторинга проводилась на примере типовой системы газоснабжения объектов ЖКХ. Для количественного оценивания и анализа безопасности эксплуатации предложено использовать двухуровневую систему показателей. Вектор вероятностей возникновения опасностей при функционировании технических

средств системы газоснабжения = (б,, где Ь - тип опасно-

сти. Вероятности возникновения причин опасности, которыми могут быть отказы элементов технической системы, ошибки обслуживающего персонала, неудачи при локализации возникшей опасной ситуации и инициирующие события {^...^'Д ^р...,^...,^,1,...,^} являются показателями второго

уровня. Задача оценивания и анализа риска текущей безопасной эксплуатации системы газоснабжения на основе результатов мониторинга решалась как последовательное выполнение этапов разработанного алгоритма (рис. 4).

Рис. 4. Алгоритм оценивания безопасной эксплуатации системы газоснабжения объектов ЖКХ по результатам мониторинга

Формирование сценариев в системе мониторинга объектов газоснабжения заключалось в поиске временной последовательности допустимых экс-пертно значимых событий, которые определяют моменты перехода в качественно новое состояние при указанных условиях устойчивости и безопасности. Вершина-объект в ф-графовой модели системы газоснабжения ЖКХ,

соответствует показателю, значением которого требуется управлять (например, удерживать в заданном диапазоне в течение указанного временного интервала). Вершина-субъект, соответствует показателю, влияя на который осуществляют это опережающее во времени управляемое изменение.

Управление выражается во внесении в вершины-субъекты последовательности внешних импульсов, которые формируют аттрактивный сценарий являющийся сценарием безопасного развития Цель управления при формировании сценария безопасного функционирования заключалась в поиске такой последовательности экспертно значимых событий, которые обеспечивают удержание показателей У! (я е соответствующих вершинам-объектам, в допустимой области у,, (?) е (?) при е [Д*',^] для всех 5 £ £. При линейных ограничениях решение такой задачи сводилось к решению задачи линейного программирования.

В результате была составлена полувербальная семантическая модель описания процесса возникновения техногенной аварии в системе газоснабжения объектов ЖКХ, связанного причинной цепью предпосылок (ошибками людей, отказами техники и/или нерасчетными внешними воздействиями) и импульсная модель с использованием аппарата знаковых графов включающая 15 основных параметров - переходных состояний. Начальный импульс в вершину 15 (гомеостаз) вначале стимулирует устойчивый рост безопасного состояния системы, но затем начинаются резонансные колебания важнейших параметров функционирования.

Сочетание положительного начального импульса внешних факторов развития опасных ситуаций и отрицательного - в пожар и/или ЧС приводит к быстрому резонансу по всем параметрам (рис. 5). Вытекающий отсюда практический вывод заключается в том, что система способна достаточно длительное время функционировать за счет перераспределения своих ресурсов, но для преодоления неблагоприятного внешнего воздействия необходимо мониторинговое управление.

Управление вносится на первых девяти шагах импульсного процесса, чтобы в период с 20-го по 50-й шаг обеспечить замену изношенного технического оборудования для предотвращения ЧС и поддержания гомеостаза. После выхода за пределы периода, на котором достигаются цели мониторинга, система входит в резонанс по всем параметрам, что свидетельствует о необходимости постоянной поддержки и коррекции управляющих воздействий.

Составленный таким образом наиболее вероятный сценарий возможного прорыва газопровода позволил определить функцию опасного состояния системы с помощью кратчайшего пути опасного функционирования, функцию безопасности системы. В результате были выявлены шесть минимальных сечений параметров отказов, оценена структурная надежность элемен-

тов системы газоснабжения объектов ЖКХ путем определения их «веса» с определением наименее надежного элемента при функционировании системы газоснабжения.

11 Сценарии

[ 14. Бездействие 1 L

5. Критическая ситуация | | / чI Uli

------------/V ''Я \ ''//# i //,//

| 9. Отказ техники J 13. Ошибочные действия "V '' >м

iVw'/i Vt'l

J 1. Пожар и/или ЧС |

120 125 ] 6. Технологический процесс j 130 Ша™

'-1 дискретизации

Сценарии .

j 1. Пожар и/или ЧС f-"""" Äfl 1 6. Технологический процесс р // II

____ 13. Ошибочные действия | /

1 14. Бездействие fs' |—-----1 i \

| 9. Отказ техники \ /

5. Критическая ситуация j ^^ ^^^ | --1-f-

дискретизации

Рис. 5. Динамика развития опасных ситуаций в системе газоснабжения Таким образом, предложенный подход к оценке и анализу риска безопасной эксплуатации системы газоснабжения объектов ЖКХ дает возможность количественно оценивать риск безопасной эксплуатации с учетом результатов мониторинга параметров технического состояния объектов системы газоснабжения, определять наиболее пригодные для управления риском параметры и обосновывать методы предотвращения развития пожаров и ЧС в рамках концепции «приемлемого риска».

Третий раздел главы 3 посвящен оценке и выработке рекомендаций по управлению мониторингом потенциально опасных объектов.

Для оценки эффективности и управления мониторингом ПОО были построены структурная, логическая и вероятностные модели риска развития пожара и ЧС на основе логико-вероятностного подхода. Введен критерий допустимого риска раЛ, который позволил разделить сценарии на «хорошие» и «плохие»: если Р[>Раа, то сценарий плохой; если Р,<Раа, то сцена-

рий хороший. Получены арифметические оценки качества сценариев как математические ожидания оценок баллов и логические оценки как вероятности их точного прогнозирования и предотвращения. Полученные результаты арифметического и логического сложения инициирующих событий проверялись при моделировании по критерию согласия Романовского и показали хорошую сходимость (2,28 и 2,49 соответственно).

Такой подход позволил проводить оценку программно генерируемых сценариев развития опасных ситуаций, проводить их ранжирование, выявлять наиболее вероятные, значительно упрощая решение задач в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

В заключении подводятся итоги исследования, делаются общие выводы по поставленным задачам.

1. Проведен анализ характеристик потенциальной опасности объектов экономики. При этом были выявлены свойства техногенной опасности систем, обосновано количество признаков, характеризующих опасность для ПОО. Процесс развития опасности описан общим алгоритмом последовательности наступления событий. Сформулированы задачи мониторинга потенциально опасных объектов, решение которых базируется на основе получения, обработки, хранения и отображения (передачи) информации для получения прогнозов и, в конечном итоге, для выработки безопасных и экономически эффективных решений. Сформированы требования к системе мониторинга потенциально опасных объектов, основу которых составляют два блока: информационный и экспертный. Определена функциональная схема системы мониторинга, разработана структура контроля функционирования системы мониторинга, позволяющие обеспечить требуемый уровень безопасности объекта на основе результатов анализа, моделирования и прогнозирования развития опасностей.

2. Предложено и обосновано для решения задач мониторинга ПОО использовать аппарат знаковых графов, позволяющий формально строить прогнозы или траектории движения развития опасных ситуаций в фазовом пространстве ее переменных (факторов) на основе получаемой информации путем аппроксимации их траекториями импульсных процессов на знаковых орграфах. Разработана методика и алгоритм моделирования процессов мониторинга ПОО. Модель генерации сценариев в системе мониторинга представлена с использованием математического аппарата цепей Маркова на вероятностном мультиграфе.

3. Разработана методика математического прогнозирования развития опасных ситуаций в системе мониторинга ПОО. Для управления риском возникновения пожаров и ЧС на ПОО обоснована необходимость применения логико-вероятностного метода, позволяющего количественно оценить риск объекта и произвести ранжирование вклада отдельных параметров мониторинга в опасность объекта.

4. Для оценки эффективности мониторинга системы газоснабжения объектов ЖКХ были построены структурная, логическая и вероятностные модели риска развития пожара и ЧС. Разработана методика выбора критерия качества мониторинга и сравнительной оценки сценариев развития опасных ситуаций. В качестве примера практической реализации была рассмотрена задача мониторинга и предотвращения пожаров и ЧС на объектах жилищно-коммунального хозяйства, связанных с газоснабжением, которая была разбита не две подзадачи: сбора и анализа параметров функционирования системы газоснабжения и моделирования, оценки и прогнозирования развития ситуаций. В результате проведенной систематизации причин возникновения аварий в системе газоснабжения были смоделированы аттрактивные сценарии опасного состояния системы при различных управлениях. С применением логико-вероятностного подхода получены шесть минимальных сечений параметров отказов системы, определены веса влияния возникающих событий на безопасность функционирования системы газоснабжения, оценена структурная надежность отдельных ее элементов. Оценка адекватности полученных результатов проводилась на основе арифметического и логического сложения инициирующих событий в сценариях по критерию согласия Романовского, который составил 2,28 и 2,49 соответственно.

5. В результате практической реализации предложенных методов и моделей мониторинга ПОО разработана система информационно-алгоритмической поддержки, состоящая из шести функциональных и управляющих подсистем, обеспечивающих автоматическую генерацию сценариев развития опасных ситуаций, их анализ и оценку для формирования оптимального управления предотвращением и ликвидацией пожаров и ЧС. Даны практические рекомендации по реализации функциональных элементов системы мониторинга и используемого программного обеспечения.

Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 22 научных статьях общим объемом 8,21 п.л., из них одна в журнале, рекомендованном перечнем ВАК:

научные статьи, опубликованные в журналах, рекомендованных перечнем ВАК:

1. Мосягин A.A., Олейников В.Т. Информационная поддержка мониторинга потенциально опасных объектов. // Научно-технический журнал «Пожарная безопасность» № 3, 2008. - М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2008. -0,57 п.л. (соавторство не разделено).

научные статьи, опубликованные в других научных изданиях:

2. Мосягин A.A., Олейников В.Т. Особенности функционирования системы обработки и анализа статистической информации о пожарах. II Труды XI науч.-техн. конф. «Системы безопасности» - СБ-2002. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2002. - 0,23 п.л. (соавторство не разделено).

3. Мосягин A.A., Гордеев С.Г. Роль баз данных в информационном обеспечении пожарной охраны. // Труды XI науч.-техн. конф. «Системы безопасности» - СБ-2002. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2002. - 0,23 п.л. (соавторство не разделено).

4. Мосягин A.A., Сонечкин В.М., Рачкаускас А., Хорватх А. Метод обеспечения пожаровзрывобезопасности оборудования с горючими пылями. // Труды XII науч.-техн. конф. «Системы безопасности» - СБ-2003. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2003. - 0,23 п.л. (соавторство не разделено).

5. Мосягин A.A. Системно-динамический подход к оценке техногенного риска объектов. // Труды XII межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем» ИПУ РАН. - М.: Издательский центр РГТУ,

2004. - 0,23 п.л,

6. Мосягин A.A., Олейников В. Т. Анализ риска технических систем при обеспечении безопасности объектов экономики. // Труды XII межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем» ИПУ РАН. - М.: Издательский центр РГГУ, 2004. - 0,23 п.л. (соавторство не разделено).

7. Мосягин A.A., Морщинов Е.Д. Нормативные требования к электротехническому оборудованию при обеспечении противопожарной защиты тоннельных сооружений. // Труды XIII науч.-техн. конф. «Системы безопасности» - СБ-2004. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2004,- 0,35 п.л. (соавторство не разделено).

8. Мосягин A.A. Логико-вероятностный анализ риска при мониторинге безопасности объектов. // Труды XIII межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем» ИПУ РАН. - М.: Издательский центр РГГУ,

2005.-0,35 п.л.

9. Мосягин A.A., Олейников В.Т. Возможность прогнозирования опасных ситуаций в субъектах РФ на основе нейронных сетей. // Труды XIV науч.-техн. конф. «Системы безопасности» - СБ-2005. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2005. - 0,30 п.л. (соавторство не разделено).

10. Мосягин A.A., Олейников В.Т. Методы компьютерного анализа обстановки на потенциально опасных объектах. // Труды XIV науч.-техн. конф. «Системы безопасности» - СБ-2005. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2005. - 0,30 п.л. (соавторство не разделено).

11. Мосягин A.A. Логико-вероятностное моделирование событий при мониторинге безопасности объектов. // Труды XIV межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем» ИПУ РАН. - М.: Издательский центр РГГУ, 2006. - 0,23 п.л.

12. Мосягин A.A., Олейников В.Т. Прогнозирование поведения сложных систем безопасности на основе системной динамики. // Труды XI науч.-техн. конф. «Системы безопасности» - СБ-2006. - М.: Академия ГПС МЧС России,

2006. - 0,23 п.л. (соавторство не разделено).

13. Мосягин A.A. Прогнозирование опасных ситуаций в системе мониторинга объектов регионов. // Труды XV межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем» ИПУ РАН. - М.: Издательский центр РГГУ, 2007. - 0,40 п.л.

14. Мосягин A.A. Использование логико-вероятностного подхода при прогнозировании опасных ситуаций в системе мониторинга объектов. // Интернет-журнал «Технологии техносферной безопасности» № 6, 2007. -www.ipb.mos.ru/ttb/2007-6.html -1,1 п.л.

15. Мосягин A.A., Мосягин А.Б. Система информационно-алгоритмической поддержки процесса моделирования мониторинга потенциально опасных объектов. // XVII межд. науч. конф. «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов». - М.: Академия управления МВД России, 2008. - 0,46 п.л. (соавторство не разделено).

16. Мосягин A.A., Олейников В.Т. Графовая модель процессов мониторинга потенциально опасных объектов. // Труды XVII науч.-техн. конф. «Системы безопасности» - СБ-2008. -М.: Академия ГПС МЧС России, 2008. - 0,23 п.л. (соавторство не разделено).

17. Мосягин A.A. Управление мониторингом системы газоснабжения объектов ЖКХ. // Труды XVII науч.-техн. конф. «Системы безопасности» -СБ-2008. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2008. - 0,35 п.л.

18. Мосягин A.A. Сценарное моделирование ситуаций при мониторинге потенциально опасных объектов. // Труды XVII науч.-техн. конф. «Системы безопасности» - СБ-2008. - М.: Академия ГПС МЧС России, 2008. - 0,35 п.л.

19. Мосягин A.A. Мониторинг и предотвращение пожаров и ЧС в системе газоснабжения на объектах жилищно-коммунального хозяйства. // Труды XVI межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем» ИПУ РАН. - М.: РГГУ, 2008. - 0,23 п.л.

20.Мосягин A.A., Олейников В.Т. Логико-вероятностное управление риском при обеспечении безопасности потенциально опасных объектов. // Труды XVI межд. конф. «Проблемы управления безопасностью сложных систем» ИПУ РАН. - М.: РГГУ, 2008. - 0,69 п.л. (соавторство не разделено).

21 .Мосягин A.A., Олейников В.Т. Прогнозирование динамики развития опасных факторов пожара при ЧС в системе мониторинга потенциально опасных объектов. // Тезисы докладов XXI межд. науч.-практ. конф. - Ч. 2. -М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2009. - 0,23 п.л. (соавторство не разделено).

22. Мосягин A.A. Разработка сценариев развития техногенных аварийных ситуаций на потенциально опасных объектах. // XVIII межд. науч. конф. «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов». - М.: Академия управления МВД России, 2009. - 0,69 п.л.

МОСЯГИН Александр Александрович

МОНИТОРИНГ ПОТЕНЦИАЛЬНО ОПАСНЫХ ОБЪЕКТОВ НА ОСНОВЕ ЛОГИКО-ВЕРОЯТНОСТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Подписано в печать 16.11.2009 г. Усл. печ. л. 1,62. Тираж 100 экз. Зак. 585.

Издательство РГАУ - МСХА имени К.А. Тимирязева 127550, Москва, ул. Тимирязевская, 44 Тел.: 977-00-12, 977-26-90

Список сокращений.1.

Введение.

Глава 1. Анализ процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

1.1. Свойства опасности в технических системах.

1.2. Подходы к оценке риска при мониторинге потенциально опасных объектов.

1.3. Задачи мониторинга потенциально опасных объектов.

1.4. Формирование требований к системе мониторинга потенциально опасных объектов.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Математическое моделирование процессов мониторинга безопасности потенциально опасных объектов.

2.1. Концептуальная модель.

2.2. Формирование сценариев развития опасных ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

2.3. Модель сценариев развития техногенных аварий при мониторинге потенциально опасных объектов.

2.4. Особенности логико-вероятностного управления риском в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

2.5. Алгоритм прогнозирования развития ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Практическая реализация моделей и методов мониторинга потенциально опасных объектов.

3.1. Система информационно-алгоритмической поддержки процесса мониторинга и принятия управленческих решений по предотвращению техногенных ЧС на потенциально опасных объектах.

3.2. Методика моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

3.3. Управление мониторингом потенциально опасных объектов

Выводы по главе 3.

Актуальность темы исследования:

Для успешной реализации политики обеспечения безопасности объектов и эффективного управления рисками необходима достоверная, максимально полная и своевременная информация о наличии и состоянии природных ресурсов, о качестве окружающей среды, а также о причинах и последствиях возникающих опасных ситуаций, приводящих к пожарам и чрезвычайным ситуациям (ЧС). В сложившихся условиях управления мониторинг является средством для получения, обработки, хранения и отображения (передачи) информации, являющейся основой для прогнозов и, в конечном итоге, для выработки безопасных и экономически эффективных решений по предотвращению пожаров и ЧС.

В России организационной основой мониторинга является Концепция федеральной системы мониторинга критически важных объектов и (или) потенциально опасных объектов инфраструктуры РФ и опасных грузов, введенная в действие распоряжением Правительства РФ от 27 августа 2005 г. № 1314-р, закрепившая распределение функций между центральными органами федеральной исполнительной власти - министерствами и ведомствами.

Видовая и аналитическая информация о местах возникновения и параметрах ЧС по каналам связи в оперативном режиме передается в Национальный Центр управления в кризисных ситуациях МЧС России, региональные центры и Управления МЧС субъектов РФ, администрациям субъектов РФ и др. органы управления. В общей системе мер противодействия ЧС приоритет отдается комплексу мероприятий, направленных на снижение риска возникновения ЧС и смягчение их последствий. Мониторинг основан на управлении рисками пожаров и ЧС, которое невозможно без информационной поддержки для подготовки и принятия управленческих решений по предупреждению и ликвидации ЧС.

Анализ показал, что существующая система мониторинга не обладает необходимыми возможностями для наблюдения, оценки и прогноза всего спектра угроз и опасностей, которые характерны для потенциально опасных объектов России. В соответствии с этим в диссертационном исследовании была выполнена разработка процессов моделирования мониторинга техногенного характера потенциально опасных объектов как информационно-аналитической подсистемы МЧС объединяющей усилия функциональных и территориальных подсистем в части прогнозирования возможности возникновения ЧС и их социально-экономических последствий. Создание комплексной мониторинговой системы по прогнозированию ЧС природного и техногенного характера позволит значительно повысить эффект снижения риска за счет точности и своевременности прогнозов. А точность зависит от полноты и адекватности используемых математических моделей расчета оценок риска и прогнозирования развития опасностей и угроз.

Применительно к потенциально опасным объектам мониторинг - это постоянный сбор информации, наблюдение и контроль за объектом; включающий процедуры анализа риска, измерения параметров технологического процесса на объектах, выбросов вредных веществ, состояния окружающей среды на прилегающих к объекту территориях. Данные мониторинга и информация о различных процессах и явлениях служат основой для анализа риска и прогнозирования. Целью прогнозирования ЧС является выявление времени возникновения опасной ситуации, возможного места, масштаба и последствий для населения и окружающей среды.

В настоящей работе, выполненной в соответствии с паспортом специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах» (пункты 4, 5, 11) исследуются методы и алгоритмы включения в контуры управления результатов мониторинга и прогноза, разрабатывается соответствующее информационно-алгоритмическое, математическое обеспечения методов моделирования и прогнозирования, являющихся основой разрабатываемых и внедряемых автоматизированных систем мониторинга объектов регионов, строящихся в рамках системной интеграции при широком использовании новых информационных технологий, общих банков данных, знаний, алгоритмов прогноза, методик анализа информационных потоков, компьютерных моделей и прогнозирующих компьютерных систем.

Степень разработанности темы исследования:

Работы по стратегии управления рисками с привлечением новых подходов из области фундаментальных наук были начаты в 1997 г. по инициативе МЧС России. В них принимали участие исследователи из Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН, Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Московского физико-технического института, Всероссийского научно-исследовательского института гражданской обороны и чрезвычайных ситуаций МЧС России (ВНИИГОЧС), Всероссийского научно-исследовательского института противопожарной обороны МЧС России (ВНИИПО), Академии Государственной противопожарной службы МЧС России (АГПС), Академии управления МВД России и другие ученые.

Крупный вклад в развитие теории и практики управления уровнем безопасности социально-экономических систем внесли труды многих отечественных и зарубежных ученых (Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Новиков Д.А., Махутов Н.А., Малинецкий Г.Г., Кача-нов С.А., J.B. Rundle, D.L. Turcotte, W, Klein, Моисеев H.H., Порфирьев Б.Н., Ларичев О.И., Мечитов А.И., Ребрик С.Б., Хакен Г., Луман Н., Бек У., Найт Ф., Прангишвили И.В., Юдицкий С.А., Бурков В.Н., Трахтенгерц Э.А. и др.).

Формированию концепции приемлемого риска и прогнозирования ЧС в структуре МЧС посвящен ряд работ Н.Н. Брушлинского, А.К. Микеева, В.И. Козлачкова, В.Л. Семикова, С.В. Соколова, Н.Г., Владимирова В.А., Воробьева Ю.Л., Салова С.С., Шахраманьяна М.А., Шойгу С.К., Козлова Е.А. и др.

Работы Рябинина И.А., Можаева А.С., Громова В.Н., Соложенцева Е.Д., Карасева В.В., Поспелова Д.А., Краснова О.В., Черкесова Г.Н. являются основой использования логико-вероятностного подхода при разработке сценариев развития отказов и оценке надежности технических систем.

Однако в настоящее время с учетом ввода в эксплуатацию Национального центра управления в кризисных ситуациях (НЦУКС) и ряда региональных центров управления в кризисных ситуациях, разработка инструментов для эффективного управления риском потенциально опасных объектов, методов ситуационного моделирования, оценки, анализа и прогнозирования развития опасных ситуаций становится весьма актуальным.

Исследования и разработки по теме диссертационной работы выполнялись в соответствии с Единым тематическим планом НИОКР МЧС России на 2007 г. (п. 1.5.6. части 2) ФГУ ВНИИПО МЧС России совместно с ЗАО «Навигационные системы» и плана научной работы Академии ГПС МЧС России на 2008-2010 годы (п. 6.2.4.42).

Объектом исследования в диссертации являются процессы мониторинга потенциально опасных объектов, предметом исследования - логико-вероятностные методы ситуационного моделирования риска пожаров и чрезвычайных ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

Гипотеза исследования. Использование предложенной модели и методов мониторинга потенциально опасных объектов позволит обеспечить полноту и качество обработки информации о параметрах безопасного функционирования объекта, генерацию сценариев прогнозирования рисков техногенных ситуаций на объектах.

Цель диссертационного исследования - совершенствование процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе логико-вероятностного моделирования.

Задачи исследования:

1. Провести анализ техногенных опасностей потенциально опасных объектов, определить роль и место системы мониторинга при обеспечении их безопасного функционирования с целью формирования требований к системе мониторинга потенциально опасных объектов.

2. Сформировать модель генерации сценариев развития опасных ситуаций в системе мониторинга потенциально опасных объектов.

3. Разработать методику прогнозирования возникновения и развития чрезвычайных ситуаций техногенного характера, на основе логико-вероятностного управления риском.

4. Разработать критерий качества сценариев, провести оценку эффективности и адекватности предлагаемых методов на основе практически реализованной системы.

5. Сформировать информационно-алгоритмическое обеспечение моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

Методологическая база исследования: системный анализ, теория управления, теория рисков, теория вероятностей, теория графов, алгебра логики, теория случайных процессов, математический аппарат цепей Маркова.

Эмпирическая база исследования основывается на анализе статистических данных об аварийных ситуациях на потенциально опасных объектах, опыте эксплуатации технических систем транспортировки газа.

Научная новизна исследования. Автором впервые обосновано использование логико-вероятностного подхода при моделировании сценариев развития опасных ситуаций на потенциально опасных объектах. Разработан алгоритм решения задач мониторинга потенциально опасных объектов с использованием аппарата знаковых графов, позволяющего формально строить аттрактивные сценарии развития опасных ситуаций в фазовом пространстве параметров мониторинга, путем аппроксимации траекторий импульсных процессов на знаковых орграфах как цепей Маркова. Разработана и обоснована методика выбора критерия качества мониторинга и сравнительной оценки сценариев развития опасных ситуаций, построены структурная, логическая и вероятностные модели риска возникновения аварийной ситуации для системы газоснабжения объектов жилищно-коммунального хозяйства.

Положения, выносимые на защиту:

• структура информационно-алгоритмического обеспечения системы мониторинга потенциально опасных объектов;

• метод сценарного моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе математического аппарата знаковых графов, который позволяет работать с данными как качественного, так и количественного типа;

• модель обработки параметров безопасного функционирования объектов с использованием аппарата знаковых графов, обеспечивающую генерацию аттрактивных сценариев развития техногенных ситуаций на потенциально опасных объектах на основе цепей Маркова;

• методика моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе логико-вероятностного подхода;

• алгоритм и критерий оценки эффективности процессов мониторинга потенциально опасных объектов.

Теоретическая и практическая значимость исследования заключается в разработке автором теоретических основ и прикладного аспекта построения информационно-алгоритмического обеспечения процессов мониторинга потенциально опасных объектов. Полученные результаты моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов могут быть использованы при оценке риска пожаров и ЧС, а также оптимизации процессов управления в системах безопасности.

Обоснованность и достоверность результатов исследования подтверждается глубоким теоретическим исследованием проблем обеспечения безопасного функционирования потенциально опасных объектов, подробным анализом техногенных опасностей, применением современных математических методов ситуационного моделирования, оценкой сходимости и проверкой достоверности теоретических и экспериментальных данных.

Апробация исследования и внедрение разработанных моделей и алгоритмов проводилось в информационно-алгоритмическом обеспечении реализации программных модулей моделирования автоматизированной геоинформационной системы контроля и оперативного информирования о состоянии стационарных и мобильных потенциально опасных объектов, совместно разработанной ФГУ ВНИИПО МЧС России и ЗАО «Навигационные системы» (г. Омск), прошедшей приемочные испытания в декабре 2007 г., системе радиоканального мониторинга объектов Краснодарского края «Стрелец».

Основные результаты были доложены на семинарах, научно-практических конференциях и совещаниях МЧС России; на научно-практической конференции в командно-инженерном институте г.Минска (2004 г.), Академии ГПС МЧС России (2003-2008 гг.), ФГУ ВНИИПО МЧС России; на Международных научно-практических конференциях «Проблемы управления безопасностью сложных систем» (ИПУ РАН, 2004-2008 гг.), международных научных конференциях «Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов» Академии управления МВД России (2008-2009 гг.) и др.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 152 страниц, в том числе 26 рисунков, 5 таблиц и список литературы из 117 наименований.

Выводы по главе 3

1. Предложенные в работе методы и модели мониторинга потенциально опасных объектов в системе информационно-алгоритмической поддержки практически реализованы при моделировании функционирования системы мониторинга потенциально опасных объектов, состоящей из шести функциональных и управляющих подсистем:

• сбора и обработки экспертных оценок (АРМы экспертов);

• АРМов конечных пользователей системы (ЛПР);

• анализа и прогноза процессов функционирования потенциально опасных объектов и расчета характеристик развития опасных ситуаций;

• комплексной оценки мониторинга потенциально опасных объектов;

• формирования оптимального управления предотвращением и ликвидацией пожаров и ЧС;

• управления и администрирования, обеспечивающая в том числе права доступа конечных пользователей и экспертов к тем или иным функциональным подсистемам.

2. В состав математического обеспечения системы включены математические модели трех основных типов: анализа характеристик функционирования потенциально опасных объектов; прогнозирования развития опасных факторов техногенных ЧС; формирования оптимальных управленческих решений по предотвращению и ликвидации пожаров и ЧС. А основу информационного обеспечения системы составляет комплексная база данных, которая логически разбивается на несколько частей, в том числе базу данных основных характеристик функционирования потенциально опасных объектов и программ и хранилище экспертной информации.

3. В качестве примера практической реализации моделирования процессов мониторинга потенциально опасных объектов на основе предложенных в диссертации подходов и методики была рассмотрена задача мониторинга и предотвращения пожаров и ЧС на объектах жилищно-коммунального хозяйства (ЖКХ), связанных с использованием природного газа, которая была разбита не две подзадачи: сбора и анализа параметров функционирования системы газоснабжения и моделирования, оценки и прогнозирования развития ситуаций. Для ее решения был разработан соответствующий алгоритм.

4. В результате проведенной систематизации причин возникновения аварий в системе газоснабжения были разработаны сценарии опасного состояния системы, выработаны управляющие воздействия в системе мониторинга для предотвращения пожара и/или ЧС.

5. С применением логико-вероятностного подхода получены шесть минимальных сечений параметров отказов системы, определены веса влияния возникающих событий на безопасность функционирования системы газоснабжения, оценена структурная надежность отдельных ее элементов.

6. Рассмотрены проблемы управления мониторингом потенциально опасных объектов, анализ которых позволил разработать схему функционирования системы мониторинга, обеспечивающую безопасность потенциально опасных объектов.

7. Для оценки эффективности мониторинга системы газоснабжения объектов ЖКХ были построены структурная, логическая и вероятностные модели риска развития пожара и ЧС. Предложена методика выбора критерия качества мониторинга и сравнительной оценки прогноза сценариев развития опасных ситуаций.

Заключение

1. Проведен анализ характеристик потенциальной опасности объектов экономики. При этом были выявлены свойства техногенной опасности систем, обосновано количество признаков, характеризующих опасность для ПОО. Процесс развития опасности описан общим алгоритмом последовательности наступления событий. Сформулированы задачи мониторинга потенциально опасных объектов, решение которых базируется на основе получения, обработки, хранения и отображения (передачи) информации для получения прогнозов и, в конечном итоге, для выработки безопасных и экономически эффективных решений. Сформированы требования к системе мониторинга потенциально опасных объектов, основу которых составляют два блока: информационный и экспертный. Определена функциональная схема системы мониторинга, разработана структура контроля функционирования системы мониторинга, позволяющие обеспечить требуемый уровень безопасности объекта на основе результатов анализа, моделирования и прогнозирования развития опасностей.

2. Предложено и обосновано для решения задач мониторинга ПОО использовать аппарат знаковых графов, позволяющий формально строить прогнозы или траектории движения развития опасных ситуаций в фазовом пространстве ее переменных (факторов) на основе получаемой информации путем аппроксимации их траекториями импульсных процессов на знаковых орграфах. Разработана методика и алгоритм моделирования процессов мониторинга ПОО. Модель генерации сценариев в системе мониторинга представлена с использованием математического аппарата цепей Маркова на вероятностном мультиграфе.

3. Разработана методика математического прогнозирования развития опасных ситуаций в системе мониторинга ПОО. Для управления риском возникновения пожаров и ЧС на ПОО обоснована необходимость применения логико-вероятностного метода, позволяющего количественно оценить риск объекта и произвести ранжирование вклада отдельных параметров мониторинга в опасность объекта.

4. Для оценки эффективности мониторинга системы газоснабжения объектов ЖКХ были построены структурная, логическая и вероятностные модели риска развития пожара и ЧС. Разработана методика выбора критерия качества мониторинга и сравнительной оценки сценариев развития опасных ситуаций. В качестве примера практической реализации была рассмотрена задача мониторинга и предотвращения пожаров и ЧС на объектах жилищно-коммунального хозяйства, связанных с газоснабжением, которая была разбита не две подзадачи: сбора и анализа параметров функционирования системы газоснабжения и моделирования, оценки и прогнозирования развития ситуаций. В результате проведенной систематизации причин возникновения аварий в системе газоснабжения были смоделированы аттрактивные сценарии опасного состояния системы при различных управлениях. С применением логико-вероятностного подхода получены шесть минимальных сечений параметров отказов системы, определены веса влияния возникающих событий на безопасность функционирования системы газоснабжения, оценена структурная надежность отдельных ее элементов. Оценка адекватности полученных результатов проводилась на основе арифметического и логического сложения инициирующих событий в сценариях по критерию согласия Романовского, который составил 4,28 и 4,49 соответственно.

5. В результате практической реализации предложенных методов и моделей мониторинга ПОО разработана система информационно-алгоритмической поддержки, состоящая из шести функциональных и управляющих подсистем, обеспечивающих автоматическую генерацию сценариев развития опасных ситуаций, их анализ и оценку для формирования оптимального управления предотвращением и ликвидацией пожаров и ЧС. Даны практические рекомендации по реализации функциональных элементов системы мониторинга и используемого программного обеспечения.

1.Официальные документы и нормативные акты

2. Конституция Российской Федерации. М.: Проспект, 1999. - 48 с.

3. Федеральный закон Российской Федерации от 21 декабря 1994 г. № 69 «О пожарной безопасности». М.: Российская газета, 1994.

4. Федеральный закон Российской Федерации от 21 декабря 1994 г. № 68-ФЗ «О защите населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера». М.: Российская газета, 2002.

5. Федеральный закон Российской Федерации от 22 июля 2008 г. № 123-ФЭ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности». — М.: Российская газета, 2008.

6. Федеральный закон Российской Федерации от 21 июля 1997 г. № 116-ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов». М.: Российская газета, 1997.

7. Постановление Правительства Российской Федерации от 5 ноября 1995 г. №1113 «О создании Единой Государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций». М.: Российская газета, 1995.

8. Постановление Правительства Российской Федерации от 13 сентября 1996 г. № 1094 «Об утверждении положения о классификации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера». М.: Российская газета, 1996.

9. ГОСТ 22.0.02-94. БЧС. Техногенные чрезвычайные ситуации. Термины и определения основных понятий.

10. ГОСТ 22.0.05-97. БЧС. Техногенные чрезвычайные ситуации. Термины и определения.

11. ГОСТ 22.0.07-97. БЧС. Источники техногенных чрезвычайных ситуаций. Классификация и номенклатура поражающих факторов и их параметров.

12. ГОСТ 22.03-97. БЧС. Паспорт безопасности административно-территориальных единиц. Общие положения.

13. ГОСТ 22.1.01-97.БЧС. Основные положения.

14. ГОСТ 22.1.02-97. БЧС. Мониторинг и прогнозирование. Термины и определения.

15. ГОСТ 22.1.12-2005. БЧС. Структурированная система мониторинга и управления инженерными системами зданий и сооружений.

16. РД 03-409-01. Методика оценки последствий аварийных взрывов топливно-воздушных смесей». М.: ГУП «НТЦ ПБ» Госгортехнадзора России, 2001.-71 с.

17. РД 03-418-01 Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов. М.: ГУП «НТЦ ПБ» Госгортехнадзора России, 2001.-60 с.

18. РД 03-418-01. Методические рекомендации по проведению анализа риска опасных производственных объектов. М.: Госгортехнадзор России, 2001.-53 с.

19. РД 03-607-03. Методические рекомендации по расчету развития гидродинамических аварий на накопителях жидких промышленных отходов». М.: ГУП «НТЦ ПБ» Госгортехнадзора России, 2003. 66 с.

20. РД 52.04.253-90. Методика прогнозирования масштабов заражения сильнодействующими ядовитыми веществами при авариях (разрушениях) на химически опасных объектах и транспорте. М.: Госгортехнадзор России, 1990. -48 с.

21. Методика оценки последствий химических аварий. М.: Госгортехнадзор России, 1998. - 85 с.

22. Годовой отчет о деятельности федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору в 2007 г. М.: Научно-технический центр по безопасности в промышленности, 2008 - 548с.1. Монографии и статьи

23. Бек У. От индустриального общества к обществу риска// THESIS. 1994. №5. С. 161-168.

24. Воробьев Ю.Л. Основные направления государственной стратегии снижения рисков и смягчения последствий чрезвычайных ситуаций в Российской Федерации на период до 2010 г.// Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1997. №4. С. 3-22.

25. Гребешок Е.А., Кузнецов И.В. Применение методов последовательного анализа для прогнозирования резких скачков случайных временных рядов// Автоматика и Телемеханика. 1997. T.l 1. С. 65-75.

26. Дебабо С.А. Основные понятия в области безопасности в чрезвычайных ситуациях // Проблемы безопасности при ЧС. ВИНИТИ, № 8. М.: Произв.-изд. комбинат ВИНИТИ, 1995. - С. 59-105.

27. Кононов Д.А. Эффективные стратегии формирования сценариев в АСУ ЧС. // А и Т, № 2. М.: ИПУ РАН, 2001. - С. 170-181.

28. Луман Н. Понятие риска// THESIS. 1994. №5. С. 135-160.

29. Малинецкий Г.Г. Теория риска и безопасности с точки зрения нелинейной динамики и системного анализа // Глобальные проблемы как источник чрезвычайных ситуаций. М.:УРСС, 1998. С. 216-241.

30. Можаев А.С. Программный комплекс автоматизированного структурно-логического моделирования сложных систем // Труды межд. науч. школы «Моделирование и анализ безопасности и риска в сложных системах», 2002. — СПб.: Бизнес-пресса, 2002.

31. Найт Ф. Понятие риска и неопределенности// THESIS. 1994. №5. С.12.28.

32. Радаев Н.Н. Структура системы управления безопасностью потенциально опасных объектов // Известия вузов. Ядерная энергетика, 1998, № 2.

33. Соложенцев Е.Д. Сценарное управление риском неуспеха доводки сложных объектов // Проблемы машиностроения и надежности машин, 2003. № 6.

34. Соложенцев Е.Д., Карасев В.В. Идентификация логико-вероятностных моделей риска структурно-сложных систем с группами несовместных событий // А и Т, 2002. № 3. С. 97-113.

35. Соложенцев Е.Д., Карасев В.В. Логико-вероятностные модели риска в бизнесе с группами несовместных событий // Экономика и математические методы, 2003. № 1. С. 90-105.

36. I Учебники, учебные пособия, лекции, диссертации, авторефераты

37. Акимов В.А., Лапин B.JL, Попов В.М., Пучков В.А., Томаков В.И., Фалеев М.И. Надежность технических систем и техногенный риск. М.: Деловой экспресс, 2002. — 368 с.

38. Акимов В.А., Лесных В.В., Радаев Н.Н. Основы анализа и управления риском в природной и техногенной сферах. М.: Деловой экспресс, 2004. -352 с.

39. Акимов В.А., Новиков В.Д., Радаев Н.Н. Природные и техногенные чрезвычайные ситуации: опасности, угрозы, риски. М.: Деловой экспресс, 2001.

40. Арнольд В.И. Теория катастроф.-М.: Наука, 1990.

41. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайных ситуациях. -М.ТРРУ, 1998.-317с.

42. Беленький А.Г., Федосеева И.Н. Прогнозирование состояния динамических сложных систем в условиях неопределенности. -М.: ВЦ РАН, 1999.

43. Белов П.Г. Методологические аспекты национальной безопасности России. М.: ФЦНТП Безопасность, 2002.

44. Бурков В.Н., Буркова И.В., Горгидзе И.А., Джавахадзе Г.С., Хуродзе Р.А., Щепкин А.В. Задачи управления в социальных и экономических системах. М.: СИНТЕГ, 2005. - 256 с.

45. Бурков В.Н., Грацианский Е.В., Дзюбко С.И., Щепкин А.В. Модели и механизмы управления безопасностью. М.: СИНТЕГ, 2001. - 160с.

46. Владимиров В.А., Воробьев Ю.Л., Салов С.С. Управление риском. -М.: Наука, 2000.

47. Владимиров В.А., Измалков В.И., Измалков А.В. Оценка риска и управление техногенной безопасностью. М.: Деловой экспресс, 2002.

48. Воробьев Ю.Л. Основы формирования и реализации государственной политики в области снижения рисков чрезвычайных ситуаций: Монография. М.: ФИД «Деловой экспресс», 2000. - 248 с.

49. Галиев Р. Ф. Совершенствование систем управления строительных организаций с использованием механизма логико-вероятностного моделирования процессов управления: дисс. . к. э. н. — М, 2007 — 192 с.

50. Галкина В.А. Дискретная математика: комбинаторная оптимизация на графах. М.: Гелиос АРВ, 2003. - 232 с.

51. Головенко В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск, 1999.

52. Демин А.В. Логико-вероятностный метод извлечения знаний и его применение в задачах прогнозирования и управления: автореферат дис. . к. ф.-м. п. Новосибирск, 2008 - 18 с.

53. Дубров A.M. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 2000. - 176 с.

54. Елохин А.Н. Анализ и управление риском: Теория и практика. М.: Лукойл, 2000.- 185 с.

55. Емеличев В.А., Мельников О.И., Сарванов В.И., Тышкевич Р.И. Лекции по теории графов. М.: Наука, 1990. - 384 с.

56. Защита населения и территорий от чрезвычайных ситуаций / Под ред. М.И. Фалеева. Калуга: Облиздат, 2001. - 480 с.

57. Золотарев В.М. Одномерные устойчивые распределения. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1983. - 304 с.

58. Иванищев В.В., Марлей В.Е. Введение в теорию алгоритмических сетей. СПб.: СПбГТУ, 2000.

59. Катастрофы и человек. Книга 1. Российский опыт противодействия чрезвычайным ситуациям. Под ред. Ю.Л. Воробьева. М.: Издательство АСТ-ЛТД, 1997.

60. Качанов С.А., Тетерин И.М., Топольский Н.Г. Информационные технологии предупреждения и ликвидации ЧС: Учебное пособие. М.: Академия ГПС МЧС России, 2006. - 212 с.

61. Ковалевский С.С., Кульба В.В. Создание систем мониторинга реализации Федеральных целевых программ. М.: СИНТЕГ, 2006. - 148 с.

62. Колмогоров А.Н., Драгалин А.Г. Введение в математическую логику.-М.: МГУ, 1982.

63. Кононов Д.А., Косяченко С.А., Кульба В.В. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем. М.: ТЕИС, 2001. - С. 753.

64. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Синтез формализованных сценариев и структурная устойчивость сложных систем (синергетика и аттрактивное поведение). Препринт. М.: ИПУ РАН, 1998.

65. Кононов Д.А., Кульба В.В., Ковалевский С.С., Косяченко С.А. Формирование сценарных пространств и анализ динамики поведения социально-экономических систем. Препринт. М.: ИПУ РАН, 1999. - 110 с.

66. Краснов О.В. Безопасность эксплуатации сложных технических систем. СПб.: ВИКУ им. А.Ф. Можайского, 2002.

67. Краснощеков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. -М.: ФАЗИС, ВЦ РАН, 2000. 400 с.

68. Кульба В.В., Ковалевский С.С., Кононов Д.А., Чернов И.В., Шелков А.Б. Проблемы обеспечения экономической безопасности сложных социально-экономических систем. М.: Научное издание, ИПУ РАН, 2000. - 126 с.

69. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Ребрик С.Б. Анализ риска и проблемы безопасности. Препринт М.: ВНИИСИ, 1990. - 60 с.

70. Лем С. Сумма технологии. -М.: Текст, 1996.

71. Малых С.В. Информационная система мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера субъекта Российской Федерации (на примере Архангельской области): дисс. . к.т.н. -СПб.,2005 234 с.

72. Можаев А.С., Громов В.Н. Теоретические основы общего логико-вероятностного метода автоматизированного моделирования систем. СПб.: БИТУ, 2000.

73. Моисеев Н.Н. Алгоритмы развития. М.: Наука, 1987.

74. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.

75. Моисеев Н.Н. Модели экологии и эволюции. М.: Знание, 1983.

76. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. -М.: Московский психолого-социальный институт, 2005. 583 с.

77. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Активный прогноз. М.: ИПУ РАН, 2002.- 101 с.

78. Пожарные риски. Динамика, управление, прогнозирование / Под ред. Н.Н. Брушлинского и Ю.Н. Шебеко. М.: ФГУ ВНИИПО, 2007. - 370 с.

79. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. -М.: Энергоатомиздат, 1976.

80. Прангишвили И.В. Системный подход и повышение эффективности управления. М.: Наука, 2005. - 422 с.

81. Предупреждение и ликвидация чрезвычайных ситуаций. / Под общей редакцией Ю.Л. Воробьева. М.: КРУК-Престиж, 2002.

82. Прохорович В.Е. Прогнозные состояния сложных технических комплексов. СПб.: Наука, 1999.

83. Путилин А.Б. Континуальные системы обработки информации. -М.: Изд-во «Квадрат-С», 2005. 159 с.

84. Радаев Н.Н. Элементы теории риска эксплуатации потенциально опасных объектов. М.: РВСН, 2000. - 323 с.

85. Рябинин И.А. Ленинградская научная школа логико-вероятностных методов исследования надежности и безопасности структурно-сложных систем. Наука Санкт-Петербурга и морская мощь России. Т. 2. СПб.: Наука, 2003.

86. Рябинин И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем. СПб.: Политехника, 2000.

87. Рябинин И.А., Черкесов Г.Н. Логико-вероятностный метод исследования надежности структурно-сложных систем. М.: Радио и связь, 1981.

88. Сафонов B.C., Одишария Г.Э., Швыряев А.А. Теория и практика анализа риска в газовой промышленности. М.: НУМЦ Минприроды РФ, 1996. -208 с.

89. Селянин А.О. Информационно-аналитическая система мониторинга, анализа и прогнозирования социально-экономического развития субъектов Российской Федерации: дисс. . к.э.н. Пермь, 2004 - 204 с.

90. Соложенцев Е.Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике. СПб.: Издательский дом «Бизнес-пресса», 2004. -432 с.

91. Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем / Учебник, под ред. В.П. Соколова. М.: Логос, 2001.

92. Ступина Т.А. Построение логико-вероятностной модели прогнозирования системы разнотипных переменных: дисс. . к. ф.-м. н. Новосибирск, 2006-156 с.

93. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. -М.: СИНТЕГ, 2002.-316 с.

94. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий. М.: СИНТЕГ, 2005. - 224 с.

95. Трахтенгерц Э.А., Степин Ю.П., Андреев А.Ф. Компьютерные методы поддержки принятия управленческих решений в нефтегазовой промышленности. М.: СИНТЕГ, 2005. - 592 с.

96. Управление риском: Риск. Устойчивое развитие. Синергетика // серия Кибернетика: неограниченные возможности и возможные ограничения. — М.: Наука, 2000.-431 с.

97. Фадин С. И. Автоматизированный мониторинг физических опасных и вредных производственных факторов: дисс. . к. т. н. СПб, 2004 - 230 с.

98. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. Т. 2. -М.: Мир, 1967.-752 с.

99. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1980.

100. Юб.Юдицкий С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем. ML: СИНТЕГ, 2001. - 112 с.3107.Дьяконов В., Круглов В. MATLAB. Анализ, идентификация и моделирование систем. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2002. - 448 с.