автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Основы построения автоматизированных систем оперативного управления технической безопасностью химических производств

На правах рукописи ф.^

Матвеев Юрий Николаевич

ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ

Специальность 05.13.06 — Автоматизация и управление

технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

1 О НОЯ 2011

4859240

На правах рукописи

Матвеев Юрий Николаевич

ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ХИМИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ

Специальность 05.13.06 — Автоматизация и управление

технологическими процессами и производствами (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Тверской государственный технический университет».

Научный консультант:

доктор технических наук, профессор Палюх Борис Васильевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Савицкая Татьяна Вадимовна

доктор технических наук, профессор Богатиков Валерий Николаевич

доктор технических наук, профессор Калинин Вячеслав Федорович

Ведущая организация: ОАО «Корпорация «Росхимзащита»,

г. Тамбов

Защита состоится " 27 " _ декабря_ 2011 года в часов

на заседании диссертационного совета Д 212.262.04 при Тверском государственном техническом университете по адресу 170026, г. Тверь, наб. А. Никитина, д. 22, ауд. Ц-208.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета. Автореферат разослан 2011 года.

Ученый секретарь диссертационного совета^

доктор технических наук, профессор Н.Н. Филатова

Р?

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. На территории Российской Федерации расположены арсеналы химического оружия, которое является одним из видов оружия массового уничтожения и представляет собой огромную опасность для существования биотической среды. Автоматизация оперативного контроля и управления объектами повышенной опасности, особенно, объектов хранения и уничтожения химического оружия (ОХУХО) является актуальной и сложной проблемой в рамках выполнения подписанной Российской Федерацией в 1993 году международной Конвенции о запрещении разработки, производства, накопления и применения химического оружия и о его уничтожении.

Одной из важнейших компонент оперативного управления процессами хранения и уничтожения химического оружия (ОХУХО) является обеспечение технической безопасности и снижения вероятности возникновения аварийных и чрезвычайных ситуаций. ОХУХО относятся к особо опасным химическим производствам. Аварийная ситуация (АС) определяется как несанкционированное высвобождение массы или энергии, которое способно причинить ущерб реципиенту риска. Для техногенных объектов химической природы, к которым относятся ОХУХО, аварийная ситуация может превратиться в чрезвычайную ситуацию (ЧС), представляющую собой выход за пределы санитарной защитной зоны (СЗЗ) объекта УХО облака зараженного воздуха (ОЗВ) отравляющих веществ (OB) или сильнодействующих ядовитых веществ (СДЯВ) с концентрацией, превышающей предельно допустимые нормы.

Исследованию проблем технической безопасности и надежности опасных химико-технологических производств, поддержки принятия решений по управлению ими посвящено большое количество научных работ. Следует отметить труды российских ученых: Елохина А.Н., Измалкова A.B., Кульбы В.В., В.И. Васильева, И.Ю. Юсупова, Б.В. Палюха, А.Ф. Егорова, В.Н. Богатикова, Т.В. Савицкой, В.М. Колодкина, В.Г. Горского и других. Значительный вклад в теорию принятия решений и исследования операций внесли В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. Э.А. Трахтенгерц, А.Г. Ивахненко, С.А.Саркисян, Ю.П. Зайченко и многие другие. Среди зарубежных ученых в этой научной проблеме выделяются Дж. Клир, X. Taxa, В. Маршалл, Р. Кук, С. Гуаро, Р. Кимбелл, Э. Колл, Б. Инлсон, М. де Гроот, А. Вальд, Ч. Kapp, Т. Саати.

Сложность проблемы уничтожения химического оружия состоит в ее комплексности, требующей анализа и учета множества взаимосвязанных аспектов: социально-экономических, организационных, управленческих, технических, информационных, кадровых и др. Поэтому разработка теоретических основ моделирования поведения сложных систем, а именно, автоматизированных систем управления с элементами искусственного интеллекта для экстремальных объектов, продолжает оставаться одной из актуальных научных проблем. Математическое моделирование, в частности, имитационное моделирование, является единственно возможным методом исследования влияния опасных факторов, возникающих при чрезвычайных ситуациях на ОХУХО, и разработ-

ки эффективных мер по их ликвидации, вследствие того, что чрезвычайную ситуацию невозможно повторить, т.е. она уникальна.

Принятие решений по управлению ликвидацией чрезвычайной ситуации (особенно на начальной стадии развития ЧС) характеризуется неполнотой и недостоверностью информации о количественных значениях входных и выходных характеристик ЧС как объекта управления, которые являются, к тому же, случайными функциями многих переменных. Таким образом, предметом исследований должна являться не только сама чрезвычайная ситуация и ее параметры, как объект управления, но и организация управления по ее ликвидации, основанного на информационной поддержке принятия решений.

Возникает необходимость разработки научно обоснованной методической и программно-математической базы анализа и оценки обстановки на объектах УХО современными автоматизированными средствами управления подразделениями ликвидации последствий аварий (ЛПА), количественного обоснования ресурсов, необходимых для ликвидации последствий ЧС, связи с местными органами государственной власти и привлекаемыми министерствами и ведомствами (МЧС, МВД и др.). Для реализации оперативного управления по ликвидации ЧС необходимо разработать программно-технический комплекс автоматизированной системы поддержки принятия решений (ПТК АС ППР), который представляет собой подсистему системы обеспечения технической безопасности ОХУХО. Функционирование алгоритма поддержки принятия решений (ППР), реализованного на ПТК, должно обеспечивать руководящий состав объекта рекомендациями по оперативному управлению силами и средствами при ликвидации последствий аварий (локализация и ликвидация источника химического заражения), а также ликвидации последствий ЧС.

Таким образом, обеспечение технической безопасности для ОХУХО в значительной мере зависит от решения актуальной научной проблемы, состоящей в дальнейшем развитии теории математического моделирования аварийных и чрезвычайных ситуаций для техногенных объектов, методов оценки состояний процессов с учетом фактора неопределенности параметров, методов и алгоритмов теории статистических решений.

Область исследования — техническая безопасность особо опасных химических производств.

Объект исследования — автоматизированные системы оперативного управления по локализации последствий возможных чрезвычайных ситуаций на объектах хранения и уничтожения химического оружия.

Цель диссертационной работы - получение научно - обоснованных технических решений по обеспечению технической безопасности на химических техногенных объектах путем разработки новых математических методов оценки состояний оборудования с учетом факторов неопределенности параметров процессов, развития методов теории статистических решений на основе имитационного моделирования, обеспечивающих функционирование про-

4

граммно-технических комплексов автоматизированных систем оперативного управления по локализации последствий чрезвычайных ситуаций возможных при хранении и уничтожении химического оружия.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:

1. Анализ возможных сценариев развития аварийных ситуаций, методик оценки последствий аварий на объектах хранения и уничтожения химического оружия. Обоснование и выбор методики моделирования аварийного загрязнения атмосферы. Разработка принципов создания автоматизированной информационно- управляющей системы обеспечения технической безопасности объектов УХО.

2. Разработка метода предварительной диагностики зарождающихся дефектов технологического оборудования для уменьшения вероятности возникновения аварийных ситуаций при уничтожении химического оружия.

3. Разработка алгоритмов для математического моделирования начального источника химического заражения (НИХЗ), процессов образования ОЗВ при взрывном разрушении оболочки емкостей, проливе токсичных химических веществ (ТХВ), при пожаре на объекте УХО, процесса распространения облака ТХВ в атмосфере.

4. Разработка и обоснование алгоритмов оперативного управления для локализации опасной зоны загрязнения (033), образующейся при взрывном разрушении оболочек емкостей с ТХВ.

5. Разработка метода последовательной коррекции оценок параметров опасной зоны загрязнения на основе имитационного моделирования для поддержки принятия решений по оперативному управлению локализацией чрезвычайной ситуации.

6. Разработка научно обоснованных технических решений для создания автоматизированной системы управления производством (УИС - управленческой информационной системы), АСУТП и системы контроля технической безопасности, учитывающих специфику объектов УХО.

Научная новизна работы. В диссертационной работе впервые предложен и теоретически обоснован новый оригинальный метод решения задач принятия решений по управлению техногенными объектами в условиях чрезвычайных ситуаций, имеющий важное научное и прикладное значение для автоматизированных систем управления технологическими процессами и производствами, а именно:

1. Разработан метод предварительной диагностики зарождающихся дефектов технологического оборудования, основанный на поиске закономерностей во временных рядах сигналов датчиков объектов и реализованный в виде алгоритма детектирования аномальных информативных признаков в динамических режимах технологических процессов в реальном времени.

2. Разработан новый метод количественного обоснования вариантов принятия решения по управлению средствами систем чрезвычайного реагирования, основанный на имитационном моделировании, теории статистических решений

5

и последовательном анализе Вальда и учитывающий случайный характер изменения входных переменных математических моделей образования и распространения облака зараженного воздуха (ОЗВ), что является существенным преимуществом перед приближенной экспресс-оценкой возможных последствий аварийных выбросов (проливов) опасных химических или отравляющих веществ, основанной на использовании таблиц, предварительно рассчитанных по наиболее опасным типовым вариантам.

3. Разработан метод последовательной коррекции характеристик (линейные размеры, площадь, длина периметра для оптимистического и пессимистического вариантов образования 033), позволяющий ЛПР оперативно решать задачу оценки и выбора предпочтительного варианта решения по управлению локализацией ЧС.

4. Предложен способ повышения достоверности количественных оценок характеристик 033, основанный на замене их точечной оценки в п-мерном евклидовом пространстве на интервальную оценку, значительно снижающий неопределенность и риск при принятии решений.

5. Разработаны научно-технические решения для синтеза структуры и алгоритмического обеспечения программно-технического комплекса автоматизированной системы поддержки принятия решений (ПТК АС ППР) в системе обеспечения технической безопасности ОХУХО.

Методы исследования

В диссертационной работе использованы методы теории автоматизированной диагностики механизмов и машин, теории атомарного спектрального анализа данных (ввА, «Гусеница»), теории классификации объектов, теории систем и системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, теории оценок, теории статистических решений, общей теории управления, теории алгоритмов, теории объектно-ориентированного анализа, исследования операций и имитационного моделирования.

Достоверность полученных в диссертационной работе результатов обеспечивается обоснованностью использования теоретических положений и методов, корректностью постановки и решения задач исследований, согласованностью теоретических выводов с данными вычислительных экспериментов и их сопоставлением с известными аналогами, а также экспертными оценками специалистов и актами испытаний, выданными организациями, имеющими лицензии на осуществление деятельности по выполнению работ и оказанию услуг по хранению, перевозкам и уничтожению химического оружия, в период с 2005 по 2011г.г.

Практическая ценность работы заключается в снижении риска при принятии решений по управлению локализацией последствий чрезвычайных ситуаций на объектах хранения и уничтожения химического оружия. Научные результаты, полученные в диссертационной работе, могут быть использованы в качестве методологической основы для разработки автоматизированных систем поддержки принятия решений при возникновении чрезвычайных ситуаций на различных техногенных объектах, таких как атомные электростанции, химические предприятия, при лесных и степных пожарах, проливах нефтепродуктов в

водоемах, извержениях вулканов и в других случаях, когда в результате крупных аварий образуются зоны загрязнения опасными веществами.

На защиту выносятся научно обоснованные технические решения:

1. Метод детектирования аномальных информативных признаков в динамических режимах технологических процессов, основанный на аппарате шаблонов.

2. Совокупность имитационных моделей образования и распространения в атмосфере облака зараженного воздуха, образовавшегося в результате взрывного разрушения оболочки емкостей с отравляющих веществ, в виде алгоритмов расчета начальной и конечной точки опасной зоны загрязнения, алгоритма локализации начального источника химического заражения, алгоритма локализации опасной зоны загрязнения.

3. Метод расчета оптимистической и пессимистической интервальных оценок характеристик опасной зоны загрязнения, основанный на имитационном моделировании и последовательном анализе Вальда.

4. Алгоритм оперативного управления силами и средствами ликвидации чрезвычайных ситуаций на объектах хранения и уничтожения химического оружия, использующий интервальные оценки характеристик опасной зоны загрязнения.

5. Алгоритмы решения задач оценки ситуации, выбора варианта воздействий и принятия решения по оперативному управлению локализацией чрезвычайной ситуации.

6. Системотехнические решения для проектирования структуры и алгоритмического обеспечения программно-технического комплекса поддержки принятия решений для системы обеспечения технической безопасности объектов хранения и уничтожения химического оружия.

Связь работы с научными темами и программами

Основные результаты диссертационной работы получены при проведении НИР в 2001-2010 гг. ОАО «Редкинское опытно-конструкторское бюро автоматики» и ФГУП ГосНИИОХТ в рамках выполнения Федеральной целевой программы «Уничтожение запасов химического оружия в Российской Федерации». Автор диссертационной работы принимал непосредственное участие в выполнении указанных исследований.

Апробация работы

Результаты исследований доложены на: Всероссийской заочной конференции «Перспективы развития Волжского региона», г. Тверь, 1999 г.; Международной конференции «Математика, компьютер, образование», г. Дубна, 1999 г.; II Российско-Украинском симпозиуме «Новые информационные технологии в решении проблем производства, строительства, коммунального хозяйства, экологии, образования, управления и права», г. Пенза, 2002 г.; Международной научно-технической конференции «Компьютерные технологии в управлении, диагностике и образовании (КТУДО), г. Тверь, 2002 г.; научно-практической конференции «Современные технологии документооборота в бизнесе, производстве и управлении», г. Пенза, 2003 г.; IV Международной конференции «Современные сложные системы управления СССУ-НТСБ», г. Тверь, 2004 г.;

7

Всероссийской научно-практической конференции «Совершенствование системы управления организацией в своевременных условиях», г. Пенза, 2004 г.; XIV, XVIII, XXI Международных научно-технических конференциях «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании», г. Пенза, 2004, 2006, 2007 гг.; II Международной научно-технической конференции «Математическое и компьютерное моделирование естественнонаучных и социальных проблем», г. Пенза, 2008.; V-oй Всероссийской научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении и технике», г. Пенза, 2005 г.; 1-У-ой научно-практических конференциях Федерального управления по безопасному хранению и уничтожению химического оружия «Научно-технические аспекты обеспечения безопасности при уничтожении, хранении и транспортировке химического оружия», г. Москва, 2005-2010 гг., ХШ-ой Международной научно-технической конференции «Информационно-вычислительные технологии и их приложения», г. Пенза, 2010 г., XII Международной научно-технической конференции «С&Т 2011»,—Воронеж, 2011.

Внедрение результатов исследований

Результаты исследований, полученные в диссертационной работе, использованы ОАО «Редкинское опытно-конструкторское бюро автоматики» в создании головного образца автоматизированой информационной системы промышленной безопасности объектов уничтожения химического оружия (АИС ПБ УХО), проектно-конструкторским бюро «ООО ПКБ автоматизации производств», г. Тверь, ЗАО «ЭкросИнжиниринг», г. С-Петербург, ООО фирмой «Контакт-М», г. Москва в системах технической безопасности ОХУХО: «Горный», «Камбарка», «Щучье», «Марадыковский», «Почеп», «Леонидовка», «Кизнер».

Публикации. По теме диссертации опубликовано более 50-ти печатных научных работ, в том числе две монографии, а так же два учебных пособия «Теория систем и системный анализ», «Автоматизированные и информационные системы научных исследований» в 2005-2011 гг.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, библиографического списка из 197 наименований, 4 приложений, изложена на 348 страницах машинописного текста, включающего 68 рисунков, 28 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность научной проблемы исследований, определен объект исследования, сформулирована цель диссертационной работы.

В первой главе проведен анализ возможных сценариев развития чрезвычайных ситуаций, как следствие аварий, на объектах хранения и уничтожения химического оружия. Приведена характеристика запасов химического оружия по арсеналам, расположенным на территории Российской Федерации. Осуществлен анализ условий хранения химического оружия, качественного состояния химических боеприпасов ствольной и реактивной артиллерии, авиационных химических боеприпасов, боевых отравляющих веществ, хранящихся в емко-

стях. Приведены физико-химические свойства боевых отравляющих веществ (БОВ), токсилогические характеристики БОВ. В качестве типового выбран объект хранения и уничтожения химического оружия «Горный», который является первым, где отрабатывалась технология транспортировки ОВ в производственные корпуса, технология детоксикации люизита, иприта и их смесей.

Для этих технологических стадий возможно возникновение аварийных ситуаций (АС) вследствие несанкционированного высвобождения ОВ. Дифференциацию возможных аварий на промышленных предприятиях принято представлять в виде схемы, которая получила название «дерева аварий». Результаты анализа сценариев аварийных ситуаций, наиболее значимых по вероятности возникновения для объекта хранения ХО «Горный», представлены в табл.1.

Для стадии детоксикации химического оружия также определены причины и вероятности возникновения аварийных ситуаций. Аналогичные исследования проведены для стадии внутриобъектового транспортирования химического оружия.

Проведенный анализ позволяет сделать вывод о том, что наиболее опасными причинами возникновения аварийных ситуаций на ОХ УХО являются: взрывное разрушение оболочек емкостей в результате диверсий, пожары и проливы ОВ.

Таблица 1

Характеристика аварийных ситуаций на арсенале хранения химического оружия объекта «Горный»

Событие Хранилище, ОВ Вероятность события Количество пролитого ОВ, т Особые условия

Ураган, смерч 1 (люизит) 5.6-10'7 49 Разрушена кровля

б(иприт) 5.6-10"' 115

7(иприт) 5.6-10"' 61

Пожар хранилища 1 (люизит) 9.6-Ю"8 197 Обрушена кровля, пожар

б(иприт) 9.6-10"8 395

7(иприт) 9.6-10"' 210

Диверсия -обстрел 1 (люизит) 10''... 10"' 2 Разлив внутри хранилища

б(иприт) 10-ь...10'7 8,5

7(иприт) 10"°...10"' 4

Диверсия -подрыв 1 (люизит) 10""... Ю"7 3,4 Разлив внутри хранилища; окна и двери выбиты

б(иприт) 10"°... 10"' 160

7(иприт) 10"й...Ю"7 80

Точечная коррозия 1 (люизит) 2.6-10"3 0,4 Разлив внутри хранилища

б(иприт) 3.3-10-" 20

7(иприт) 3.3-104 20

Пробой бочки при регламентных работах 1 (люизит) 4.0-10"6 0,4 Разлив внутри хранилища

Все эти аварийные ситуации могут привести к возможному поступлению токсических химических веществ (ТХВ) в окружающую среду, вызвать химическое заражение местности и создать угрозу смертельного поражения неза-

щищенного населения в течение определенного интервала времени. Масштабы последствий аварий и размеры зон защитных мероприятий зависят, в первую очередь, от массы и объема образовавшегося при аварии и распространяющегося в атмосфере облака зараженного воздуха (ОЗВ).

Характеристики ОЗВ можно получить только методами математического моделирования. Таким образом, было необходимо разработать математические модели процессов формирования начальных источников химического заражения, образующихся при авариях (взрыв, пролив, пожар); процессов перехода ТХВ из начального источника химического заражения в атмосферу (образование ОЗВ); процессов распространения ТХВ в атмосфере.

Анализ математического аппарата, разработанного в 90-е годы XX века для получения оценок параметров аварийной химической обстановки и предназначенного для описания основных процессов поступления ТХВ в атмосферу, позволяет сделать вывод о неравнозначности глубины проработки в нем отдельных вопросов и наличии серьезных допущений при его применении. Как следствие этого, величины площадей возможного загрязнения местности, рассчитанные при одинаковых исходных данных, но по разным методикам, различаются в 5-10 и более раз. Поэтому возникла необходимость в разработке единой методической базы, так как противоречивые оценки расчета обстановки вызывают расхождения по выполняемым задачам и, как следствие, по количеству необходимых сил и средств для локализации аварийных и чрезвычайных ситуаций. В исследовании были использованы теоретические положения, изложенные в методике «Оценка масштабов и последствий аварийных ситуаций на объектах хранения и уничтожения химического оружия. — М.ФГУП Гос-НИИОХТ, 2002. - 97 е.», которая принята Государственной комиссией и утверждена Федеральным агентством по безопасному хранению и уничтожению химического оружия в качестве руководящего документа для выполнения опытно-конструкторских и научно-исследовательских работ по проблеме.

Изложена научная концепция проблемы создания системы технической безопасности объектов хранения и уничтожения химического оружия, решение которой возможно с использованием принципов и методов теории систем, исследования операций, имитационного моделирования, теории принятия решений и современных средств вычислительной техники. Результаты теоретических исследований реализованы при разработке программно-технического комплекса автоматизированной системы поддержки принятия решений (ПТК АС ППР).

В последующих главах диссертационной работы предлагаются и обосновываются новые научные подходы в решении задач, связанных с оперативным управлением локализацией чрезвычайных ситуаций.

Вторая глава посвящена разработке метода предварительной диагностики дефектов оборудования и алгоритмов детектирования аномальных информативных признаков в технологических процессах.

Основная часть отказов в химико-технологических системах повышенной опасности (ХТСПО) носит эксплуатационный характер, так как конструкторская часть и производственная фаза для подобных систем выполняются под

особым контролем. Среди научных методов эксплуатации оборудования одно из важнейших мест занимают методы диагностики зарождающихся дефектов оборудования. Для ХТСПО они играют важнейшую роль, поскольку в них нередко очевидное проявление дефекта приводит к разрушению оборудования и возникновению аварийной ситуации. Однако, системы диагностики состояния оборудования, широко используемые в промышленности, такие как вибродиагностика, требуют предварительного построения некоторого образа исправного агрегата, а их применение в производственных условиях сопряжено со значительными трудностями. Такая диагностика осуществляется только периодически, что обусловлено большой ресурсоемкостью применяемых алгоритмов, с помощью которых возможно получение достаточно информативного результата, но их применение в режиме реального времени практически невозможно. В диссертационной работе предложено ввести в систему мониторинга техногенного объекта функцию элементарной диагностики в режиме реального времени на основе выделения аномальных информативных признаков из генеральной совокупности поступающих данных.

Детектор аномальных признаков не является в полной мере диагностической системой, поскольку результатом его работы будет не идентификация предполагаемого дефекта, а выявление аномальных признаков в работе технологического оборудования. Для идентификации дефектов необходима разработка экспертной системы, позволяющей на основе аномальных признаков осуществить полную диагностику оборудования. Анализ последовательностей - временных или иных рядов чисел и символов затруднен, поскольку используемые основные методы оказались плохо совместимыми друг с другом по базовым посылкам. Для поиска закономерностей в числовых рядах трендов технологических процессов в работе использованы принципы перспективного и развивающегося метода «Гусеница» или, в зарубежном варианте - SSA (Singular Spectrum Analysis), в соответствии с которыми анализу подвергается вре-

| у f

менной ряд ' Ji=1, образованный последовательностью N равноотстоящих значений некоторой (возможно, случайной) функции./^):

*,=/((»"-1)Д0, где I = 1, 2,....W. (1)

Выбирают некоторое число M<N, называемое длиной гусеницы, и первые М значений последовательности / представляют в качестве первой строки матрицы X . В качестве второй строки матрицы берут значения последовательности с х2 по хм+\. Последнюю строку с номером к = N - М + 1 составляют последние М элементов последовательности. Построенную матрицу, элементы которой равны xtj = х,Чу_ь можно рассматривать как М-мерную выборку объема к или Af-мерный временной ряд, которому соответствует М-мерная траектория (ломаная в А/-мерном пространстве из к-\ звена). Матрицу X называют траекторией матрицей ряда. Для ее дальнейшей обработки применяются различные методы математического аппарата многомерного анализа.

Принципы метода «Гусеница» использованы при разработке метода детектирования аномальных признаков в работе технологического оборудования

И

и апробированы на объекте УХО «Камбарка», предназначенного для расснаря-жения, обезвреживания и утилизации химических артиллерийских и авиационных боеприпасов, содержащих отравляющие вещества (ОВ).

Одной из технологических стадий процессов уничтожения ОВ является печь огневого обезвреживания твердых отходов (рис.1), предназначенная для термического обезвреживания корпусов боеприпасов. Печь обогревается горелками, питающимися газовоздушной смесью. В технологическую схему печи входят три продублированных вентилятора, два из которых отвечают за охлаждение необходимых областей, а один регулирует состав газовоздушной смеси.

Воздух на горение природного газа и аварийного дизельного топлива подается в печь прокалки твердых отходов ТХ800 вентилятором В855]12. Предусмотрено регулирование расхода воздуха в соответствии с изменением расхода природного газа (соотношение топливо-воздух). Предусмотрена сигнализация и отключение подачи газа или топлива к каждой горелке к соответствующему запально-защитному устройству при понижении давления воздуха перед горелкой. Для вентилятора В8551|2 предусмотрено автоматическое включение резервного вентилятора при отключении рабочего. На всасывающей линии вентилятора установлена задвижка с электроприводом. Давление воздуха после вентилятора регулируется клапаном на нагнетательной линии.

В802.

1,2

В855, ^

В896,

Подача воздуха для газовоздушной смеси

Тележка с футерованной поверхностью для твердых отходов

V о

Охлаждение пода печи, колесных пар и рельс

ГОРЕЛКИ 900°С - 1000 »С

„ЛИ»».

300 «С - 400 °С

Охлаждение тележки в выходном шлюзе

Л

Рис. 1. Печь огневого обезвреживания твердых отходов ТХ800.

Отказ вентиляторов 6802^2, В896112 и В 855],2 приводит к перегреву печи и ее аварийному останову. Поэтому необходимо было разработать систему детектирования зарождающихся дефектов во вращающихся и циклически движущихся узлах этого оборудования. Детектирование основано на поиске следов биений во временных рядах сигналов уже установленных датчиков, а именно, датчиков напора. Биения выражаются в периодически возникающих пачках

импульсов, являющихся следствием периодических механических возмущений в узлах оборудования. Частотный диапазон таких возмущений может значительно варьироваться по величине и его влияние на спектр частот нормально работающего оборудования почти не поддается определению, поэтому применение классической спектральной вибродиагностики неприемлемо.

Автором диссертационной работы предложен итерационный метод детектирования аномальных признаков согласно которому:

1. Исходный фрагмент генеральной совокупности проходит предварительную обработку. Вначале опционально производится его сглаживание методом скользящего среднего. Затем для каждой точки ряда определяется значение знака первой производной в этой точке: отрицательному знаку ставится в соответствие значение 0, положительному - 1. Таким образом, непосредственные значения амплитуд сигнала исключаются из рассмотрения. Преобразованный в бинарный вид ряд отражает только локальное направление развития процесса.

2. Методом Б8А ряд раскладывается в свою «траекторную» матрицу.

3. Используя бинарную матрицу, исходную задачу можно поставить следующим образом: полагая, что строки представляют собой абстрактные объекты, а столбцы - бинарные признаки этих объектов, требуется обнаружить среди объектов (строк) наиболее схожие между собой в смысле имеющихся признаков, т.е. провести классификацию этих объектов (строк). Общие фрагменты объектов являются искомыми шаблонами.

50

40

30

20

10

-10

-20

Рис. 2. Исходный ряд после воздействия возмущения, его бинарный эквивалент

и включения шаблона На рис. 2 отображен исходный ряд, подвергшийся воздействию возмущения, его бинарный эквивалент и периодически следующие схожие бинарные

Исходный ряд после воздействия возмущений

последовательности, называемые включениями шаблона. Некоторая усредненная последовательность, содержащая возможные незначащие элементы, допускающая искажение, является шаблоном.

Классификация строк заключается в построении матрицы расстояний между объектами-строками. Процедура классификации модифицирована в связи с особенностями обрабатываемых объектов. Переход от реального ряда к его бинарному эквиваленту предоставляет возможность вычисления меры расстояния между двумя строками-объектами траекторной матрицы за несколько тактов работы центрального процессора: мера близости, т.е. расстояние между двумя бинарными объектами определяется как сумма значений разрядов результата их побитового сравнения операцией «Исключающее ИЛИ-НЕ», которое является отношением эквивалентности.

В алгоритмах классификации вычисление расстояний между объектами занимает более половины времени всего анализа. Вследствие кардинального увеличения скорости операции вычисления меры близости, значительно выросло общее быстродействие алгоритма, т.к. при построении матрицы расстояний запоминаются только два ближайших соседа для объекта. При этом существенно сокращаются требования к объему памяти ЭВМ. Выбор двух ближайших соседей определяется тем, что предполагается:

1) объект содержит в себе шаблон;

2) наиболее близкие соседи объекта содержат наиболее чистые включения шаблона;

3) минимальное количество включений шаблона равно трем - сам объект и два его соседа;

4) изначально доступны только три включения шаблона, остальные могут быть определены дополнительным проходом по исходному ряду с целенаправленным поиском текущего шаблона.

Объем необходимой памяти ЭВМ для матрицы расстояний составляет 3 единиц по сравнению с другими алгоритмами, требующими 1<12 единиц памяти. Единица в данном случае составляет объем памяти, который ЭВМ использует для хранения одной меры близости. Как правило, это число с плавающей точкой. При массивах обрабатываемых рядов, исчисляющихся сотнями и тысячами точек, объем требуемой памяти для разработанного алгоритма будет в десятки и сотни раз меньше, чем для аналогичных методов поиска закономерностей. После построения матрицы близостей (расстояний), начинается второй этап работы алгоритма - выявление шаблонов. Принято допущение, что каждая строка траекторной матрицы содержит шаблон, наиболее чистые реализации которого находятся в ее ближайших соседях, и на которые ссылается матрица расстояний. Потенциальный шаблон определяется побитовым сравнением строки-объекта и ее соседей. Совпавшие во всех трех строках элементы переносятся в шаблон, а в случае несовпадения считаются незначащими элементами в шаблоне. Блоки незначащих элементов в начале и конце строки шаблона удаляются. Далее происходит определение параметров шаблона и сравнение их с ключевыми параметрами алгоритма, называемыми настройками детектора, которые критически влияют на эффективность обнаружения шабло-

нов и скорость работы. К настройкам относятся: длина «гусеницы»; минимальный размер шаблона - количество значащих элементов в нем; максимальная длина пропуска в шаблоне - длина последовательности незначащих элементов в шаблоне; минимальное число включений шаблона - число включений шаблона в рассматриваемом интервале генеральной совокупности; максимальная доля шума в шаблоне (используется при поиске включений шаблона) - отношение числа несовпавших значащих элементов к размеру шаблона; максимальная апериодичность включений шаблона.

Если шаблон удовлетворяет всем требованиям, то он допускается на включение в результирующую библиотеку шаблонов, однако включение его в том или ином виде происходит только после проверки решающих правил библиотеки, направленных на очищение информации и поиск наиболее чистых и информативных шаблонов в смысле критериев количества включений (первый приоритет) и размера шаблона (второй приоритет).

Разработана методика применения метода детектирования аномальных признаков в режиме реального времени. Возможна реализация режима так называемого «скользящего анализа», когда по приходу новой точки во входной буфер, незамедлительно происходит анализ содержимого рабочего окна на генеральной совокупности, смещенного на одну точку. Разработана стратегия ведения глобальной библиотеки шаблонов, которая необходима при анализе в реальном времени обработки данных. Разработана стратегия обоснования выбора длины «гусеницы» для начальной адаптации метода, применительно к конкретным условиям.

В третьей главе разработаны математические модели процессов образования и распространения в атмосфере облака зараженного воздуха (ОЗВ) при аварийных ситуациях на ОХУХО, возникающих при взрыве емкостей с ОВ, проливах на подстилающую поверхность ОВ, пожарах приводящих к выбросам и проливам ОВ.

Математическая модель процесса формирования начального источника химического заражения (НИХЗ), образующегося вследствие взрыва емкостей имеет вид:

где Д0- начальная плотность заражения;К62 - массовая доля ОВ, перешедшая в грубодисперсный аэрозоль и аэровзвеси; ЯА - радиус поверхности выседания частиц ОВ.

Характеристикой НИХЗ при проливе ОВ является площадь зеркала пролива 8„р. При полном проливе на подстилающую поверхность (почву) без обва-ловки:

где (ЗпР — количество ТХВ в месте пролива; р - плотность ТХВ; Ьс - толщина слоя ТХВ в проливе (Ьс = 0.01-0.05 м).

В зависимости от вида начального источника химического заражения (НИХЗ) предложены и исследованы математические модели процессов образо-

А

(2)

8пр«1.170пр/РЬс,

(3)

вания облака зараженного, воздуха. Особое внимание уделено математическим моделям процесса образования ОЗВ, возникающего при взрывах емкостей и реакционной аппаратуры.

При оценке химической обстановки концентрация ТХВ в ОЗВ рассчитывается на высоте дыхания человека, т.е. в сечении ОЗВ плоскостью Хз = Х31, = 1.5 м. Это сечение задается неравенством

Са(х„х2,1.54*)>С;, (4)

и получило название пятна загрязнения (ПЗ),

где ПДКНМ (предельно допустимая концентрация ТХВ для населенных мест), 1 - фиксированный момент времени.

Пятно загрязнения имеет форму круга с определенным радиусом. Контурная линия, ограничивающая пятна загрязнения называется изоплетой и задается уравнением:

са(х„х2,1.5,0=с; . (5)

Изоплета представляет собой эллипс в плоскости Х3 = 1.5 м. Динамика перемещения пятна загрязнения и изменения его размеров приведена на рис.3.

Рис.3. Динамика перемещения и изменения размеров пятна загрязнения

Начиная с момента времени до момента радиус ПЗ увеличивается, а затем начинает уменьшаться и в момент времени ^ вырождается в точку.

Каждому моменту времени в интервале ^н,^) соответствует пятно загрязнения. Семейство таких пятен заполняет некоторую область, названную опасной зоной загрязнения (ОЗЗ).

Границы контура огибающей на оси ОХ] показывает наибольшую длину 033. В момент времени ^ах ширина 033 максимальна. Для получения количественных оценок характеристик 033 в работе разработаны алгоритмы вычисления на ЭВМ координат начальной и конечной точек 033 по оси ОХ]. Величина

^ определяет момент времени, когда прекращается воздействия ЧС на население. Протяженность ОЗЗ определяется по формуле:

Ь = Х1К - х1н • (6)

В работе приведен алгоритм расчета максимальной ширины 033, т.е. определение величины второй полуоси эллипса 033. Исследованы вопросы определения размеров 033 с поражающими токсодозами (смертельными и пороговыми). Разработан алгоритм моделирования возникновения и развития чрезвычайной ситуации на объекте «Горный».

Реализация алгоритма позволяет провести анализ возможности перехода аварийной ситуации в чрезвычайную и осуществить в случае возникновения чрезвычайной ситуации оценку ее развития во времени и по площади 033. Алгоритм моделирования возникновения и развития ЧС функционирует следующим образом: при возникновении запроектной аварии — мгновенный выброс ТХВ и разрушение емкости с ТХВ — в программно-технический комплекс объекта вводится соответствующая информация. По этой информации и соответствующей информации об объекте из б азы данных (БД) производятся соответствующие расчеты. При мгновенном выбросе ТХВ производится расчет концентрации ТХВ на границе санитарной защитной зоны (СЗЗ) предприятия

Ссз(ясз,0,хзь ,<;) и сравнительный анализ для определения возможности развития запроектной АС в ЧС. В случае выполнения условия Ссз >ПДКНм производится моделирование развития ЧС во времени и для населенных мест.

При разрушении емкости, в зависимости от характера разрушения — полное разрушение и неполное разрушение- назначается максимальное количество высвобождающегося ТХВ, равное 0,8МЕ или 0.5МЕ соответственно. Процесс эмиссии ТХВ с поверхности пролива характеризуется скоростью испарения с поверхности 8пр. Рассчитанные значения концентрации ТХВ на границе СЗЗ в промежутке времени 0 <«£ ^, 1 = ^ и I > *а поступают в анализатор ЧС (^—директивное время). В случае выполнения условия Ссз >ПДКнм производится оценка развития ЧС во времени и для населенных мест.

В четвертой главе поставлена и решена задача расчета значений управляющих параметров для оперативного управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций на ОХУХО. Алгоритм оперативного управления (ОУ) при ликвидации последствий ЧС состоит из алгоритма анализа развития аварийной ситуации, алгоритма оперативного управления штатными и придаваемыми силами и средствами ОХУХО по предотвращению развития АС в ЧС и локализации аварии и алгоритма формирования мероприятий по ликвидации последствий ЧС.

Данные по аварии поступают для расчета параметров аварии (параметров источника начального химического загрязнения). Рассчитанные параметры аварии используются для расчета по уравнениям концентрационного поля значения максимальной концентрации ТХВ на границе санитарной защитной зоны С™з*0М) при Х]=КСЗ, х2=0 и х3 = хзь = 1,5м. Рассчитанное значение

максимальной концентрации сравнивается с величиной нормативного показателя - стандарта относительной безопасности (СОБ).

Если значение С™* (x,t) не превышает величины ССОБ, т.е.

С£ГМ<ССОБ , (7)

то облако зараженного воздуха (ОЗВ) не выйдет за пределы СЗЗ и чрезвычайной ситуации не возникнет. В этом случае выдаются рекомендации по ликвидации последствий аварий на ОХУХО, в т.ч. по локализации и ликвидации источника загрязнения.

Если рассчитанное значение С™" (x,t) больше величины СС0Б, т.е.

С£3ахМ>ССОБ, (8)

то ОЗВ выйдет за пределы СЗЗ и возникнет чрезвычайная ситуация. В этом случае включается алгоритм оперативного управления силами и средствами ликвидации ЧС и алгоритм формирования мероприятий по ликвидации последствий ЧС. Функционирование общего алгоритма обеспечивает анализ возможности возникновения ЧС при запроектной аварии на ОХУХО, а также обеспечивает поддержку принятия решения должностными лицами по управлению силами и средствами при ликвидации последствий аварии на ОХУХО (локализация и ликвидация источника химического заражения, ликвидация последствий аварии), по управлению силами при ликвидации последствий ЧС.

Поскольку масштабы последствий аварий зависят от размеров опасной зоны загрязнения (033), образующейся при распространении облака зараженного воздуха (ОЗВ), то цель функционирования алгоритма оперативного управления - локализация пространственных границ проявления поражающего действия ТХВ. Такой количественной характеристикой является площадь (линейные размеры) 033, включающая множество всех точек на плоскости x3h = 1,5 м (высота дыхания), в которых концентрация паров ТХВ в течение промежутка времени, содержащегося в интервале (t^, t^ ) больше ПДК.

Таким образом, математическая постановка общей задачи оперативного управления (ОУ) формулируется следующим образом:

определить управляющие воздействия на процесс образования опасной зоны загрязнения U = ui,u2,—>um доставляющие минимум показателю

I = ■ у» = пи/т ■ у» = 7ru,C|a(l.5,C} -» min (9)

Здесь |a(l.5,t^)j — максимальный радиус пятна загрязнения и Н — высота расположения источника загрязнения.

Автором получены расчетные зависимости определения управляющих параметров для локализации 033, образующихся при мгновенном выбросе ТХВ, разработан алгоритм расчета, блок-схема которого представлена на рис.4.

Для локализации 033 необходимо снижение концентрации паров ТХВ в ОЗВ путем постановки водной завесы на пути его распространения. Поэтому водную завесу целесообразно устанавливать на территории объекта УХО вблизи границы СЗЗ, чтобы не допустить выхода 033 за пределы СЗЗ, т.е. опреде-

18

лить время подхода 033 к границе СЗЗ ^ =х1СЗ/и1, которое должно быть больше времени для выдвижения технических средств (ТС) на место установки водной завесы.

Рис. 4. Блок-схема алгоритма локализации 033, образующейся при мгновенном выбросе ТХВ

Для этого производится расчет ^ и ^ (блок 6). Величина 1Ш

сравнивается со временем ^с (блок 7), необходимым для развертывания ТС на месте их установки, рассчитываемым по формуле (блок 8)

(10)

и1

где Исз - радиус СЗЗ; и2 —скорость ветра; (р- нормативное время развертывания ТС постановки водной завесы. Если ^ > («НЕТ»), то водную завесу целесообразно ставить вблизи границы СЗЗ в точке с координатой х1СЗ - точка пересечения линии границы СЗЗ с осью 0х1. Параметры устанавливаемой водной завесы - интенсивность, время начала и продолжительность, а также необходимые технические средства и момент их прибытия - определяются следующим образом. Рассчитывается максимальная концентрация паров ТХВ

С1Ъ0М) на границе СЗЗ (блок 9), по величине которой рассчитывается управляющее воздействие гв(0 (блок 10) и интенсивность водной завесы 1опт (блок 11) при ее продолжительности 1В, рассчитываемой по формуле (блок 12):

^ = (Н)

Момент начала постановки водной завесы: цв = ^ц, момент прекращения: 12в = .

Расчет потребности в транспортных средствах (ТС) для постановки водной завесы (блок 14) производится в зависимости от интенсивности 10ПТ и ширины фронта Шф завесы, рассчитываемой в (блоке 13), исходя из производительности единицы ТС, т.е. т°пт-ШФ

птс =-» (12)

Пр

где птс — число единиц ТС постановки водной завесы; пр — производительность единицы ТС.

Если ^ ^ I(«ДА»), то водная завеса может быть поставлена только

за пределами СЗЗ, координата места установки которой хВ1 рассчитывается по формуле (блок 15):

*в1 = и10н1 + »п + 1р), (13)

где хв1 — расстояние по оси 0x1 от места выброса ТХВ до места установки водной завесы; — время подхода 033 к точке Хць ):п — время перемещения ТС к месту установки водной завесы; 1р — нормативное время развертывания ТС.

Максимальная концентрация паров ТХВ С^х™,,^^ точке установки водной завесы х1в рассчитывается при х^ = ххв, ^ = х1в/их и = 1 (блок 16), по величине которой рассчитывается управляющее воздействие (блок 10) и интенсивность водной завесы 1опт (блок 11). Время начала и конца постановки водной завесы определяется (блок 17), а продолжительность ее постановки (для определения 1опт) рассчитывается (блок 12).

Время прибытия ТС для установки водной завесы в СЗЗ ^с рассчитывается (блок 8), за пределами СЗЗ (населенные места) I— (блок 18)

4ТС1 = хв1/и1- (14)

По рассчитанным птс (блок 14), хв, (блок 15), ^ (блок 8) и (блок 18) определяются следующие выходные данные:

- интенсивность водной завесы 1опт;

- минимальная ширина завесы по фронту 033 Шф;

- координата места установки хв1 (на плане объекта УХО и карте местности);

- количество необходимых технических средств птс;

- момент времени прибытия технических средств 1ТС;

- момент времени начала постановки водной завесы 1Н1;

- продолжительность времени постановки водной завесы .

Сформированное задание и протокол алгоритма (блок 19) выводятся на

монитор и печать.

В данной главе автором разработаны также алгоритмы локализации 033, образующейся от испарения с поверхности осаждения и пролива жидких частиц ТХВ. Необходимо отметить, что в этих алгоритмах использованы приближенные инженерные методы расчета управляющих параметров, принадлежащие другим исследователям.

В пятой главе разработан и исследован метод последовательной коррекции количественных оценок параметров для оперативного управления локализацией чрезвычайных ситуаций на основе имитационного моделирования.

Для оценки уровня опасности техногенного объекта необходимо знать параметры, численные значения которых определяют этот уровень и могут быть применены к различным объектам, а также обосновать критерии безопасности, при которых объекты считаются безопасными для жизнедеятельности человека и окружающей среды.

Согласно концепции «предельного уровня риска» право на существование имеют техногенные объекты, для которых величина риска не превышает некоторого предельного значения. Тогда общий подход к оценке уровня опасности, порождаемой техногенным объектом состоит в нахождении вероятно-

стей и прогнозировании ущерба от аварий, в расчете оценок риска и сопоставлении их с некоторыми критическими значениями.

Для точечного источника опасности выражение для оценки аварийного риска X, характеризующего уровень опасности в некоторой точке (г, ф) (полярная система координат) имеет вид:

^(г,ф)=2Р^1(г,ф), (15)

со

где оценка условного аварийного риска, связанная с оэ-ой аварией, определяется как:

\У*(г,ф)=1>ки£(г,ф), (16)

к

где РЛ — прогнозируемая частота г-ой аварийной ситуации; — прогнозируемый ущерб от г-й аварии; \к- частота (вероятность) проявления к-го набора климатических характеристик окружающей природной среды.

Поле оценок локального аварийного риска, связанного с техногенным объектом, на карте местности изображается в виде изолиний, отвечающих различным уровням равного риска X*. Характеристики области (площадь, линейные размеры), выделенные изолиниями X*, определяются в соответствии с картой района размещения объекта.

Уровень аварийной опасности, связанный с конкретной аварией и отнесённый к некоторой территории, характеризуется интегральной оценкой условного аварийного риска:

\У£(Й) = /\У2(г,ф)<Ш, (17)

п

В частном случае область интегрирования (г,ф) е О может включать всю

область загрязнения.

Интегральная оценка условного аварийного риска характеризует прогнозируемые последствия конкретной аварии на территории £2. Её значение не зависит от распределения реципиентов риска в области загрязнения П, а определяется характеристиками объекта и аварии. Интегральная оценка условного аварийного риска определяет площадь зоны «достоверного» поражения реципиента риска с вероятностью близкой к единице.

Методика оценки масштабов и последствий аварийных ситуаций на ОХУХО ФГУП ГосНИИОХТ, с использованием программно-технического комплекса автоматизированной системы поддержки принятия решений (ПТК АС ГШР), разработанного при непосредственном участии автора в Редкинском ОКБА, позволяет производить расчеты величины площади опасной зоны загрязнения в виде эллипса, ее линейных размеров и длины периметра. На основании этого рассчитывается необходимое количество транспортных средств, землеройной техники, дегазирующих и нейтрализующих материалов, координаты мест постановки водных завес, людских ресурсов, продолжительность проведения каждой технологической операции, которые являются управляющими воздействиями при локализации 033.

Однако использование полученных результатов для принятия решения по оперативному управлению локализацией чрезвычайной ситуации лицом, принимающим решение (ЛПР), представляется не вполне корректным. Это связано с тем, что чрезвычайная ситуация как система является уникальной, а ее математическая модель имеет вероятностный характер, т.к. входные переменные модели являются, в общем случае, случайными функциями с неизвестными законами распределения. Фиксация момента времени для моделирования чрезвычайной ситуации приводит к появлению на входе модели системы случайных величин, законы распределения которых также неизвестны. Применение же экспертных оценок в качестве количественных значений некоторых входных параметров модели позволяет сделать окончательный вывод о высокой степени неопределенности такой системы моделирования.

Например, численное значение массы ОВ, перешедшей в паро-аэрозольную фазу шЕ, которую представляет эксперт по результатам обследования разрушенной взрывом емкости с ОВ на самом деле является одной из реализаций тЕ(0 случайной функции МЕ(<). Сама же реализация тЕ(1) для фиксированного I = 1фИКС. превратится в одну из вариант гаЕ выборки случайной величины МЕ . Общепризнанно, что ошибка эксперта при оценке какого-либо параметра составляет ±5% от вероятностного значения этого параметра.

Таким образом, использование для расчета площади 033 случайной величины шЕ входит в противоречие с законами математической статистики. Определяемая в результате расчета площадь 033 является точечной оценкой, а по законам математической статистики она должна быть интервальной оценкой с определенной доверительной вероятностью (надежностью). Более того, получение единственного варианта количественного обоснования принимаемого решения отстраняет ЛПР от принятия решений, т.к. других вариантов просто нет.

Известно, что понятие «управление при неполной информации об объекте» не вполне корректно. Его применяют в случаях, когда размер выборок статистических данных для определения вероятностных характеристик входов и выходов объекта недостаточен. В отличие от классических методов проверки статистических гипотез, в которых размер выборки наблюдений заранее фиксирован, последовательный анализ Вальда характеризуется тем, что момент прекращения наблюдений за изменением параметра является случайным числом и определяется в процессе проверки статистической зависимости. Это позволяет значительно сократить объем выборки, необходимой для принятия решений.

Учитывая крайне сложные условия получения экспертной оценки (разрушения, отсутствие освещения, высокая концентрация ОВ, противохимическая экипировка эксперта, неразбериха, отсутствие четкого представления о произошедшем и т.д.) следует принять ошибку эксперта равной ± 0,1т Е.

Для обеспечения большей статистической независимости наблюдений Ме автором предложено:

1. Поскольку тяжесть последствий возможной аварии существенно зависит от массы ТХВ, перешедшего в паро-аэрозольное облако, то необходимо

принять 0,9 т Е величиной, характеризующей оптимистический вариант образования 033, тогда величина 1,1 тЕ характеризует пессимистический вариант образования ОЗЗ.

2. Исследовать поведение имитационной модели, подавая на ее вход случайные величины тЕ для оптимистического и пессимистического случаев аварийной ситуации.

3. Для получения последовательностей случайных величин, распределенных по нормальному закону со средним значением X = 0 и СКО = sigma , использовать GNU Scientific Library (GSL) — библиотеку научно-инженерных расчетов, для языков С и С++. Применяется преобразование z = ц. + х, для получения распределения со средним ц. Задание величины математического ожидания E[ffig] и среднеквадратичного отклонения cr[fn ^ ] предлагается осуществить, используя известное правило «трех сигм».

4. Генерируя случайные величины тЕ с применением процедуры последовательного анализа Вальда и определением сценария, к которому следует отнести это конкретное численное значение варианты тЕ, определяются

mE = in™Tили in r = т£есс. По имитационной модели с использованием Ш£ПТ или т"сс рассчитываются выборки случайных величин SonT,äonT, Ьопт для оптимистического и Snecc,anecc, Ьпесс для пессимистического сценария выброса ТХВ, размером п = 30 каждая.

5. Проводится статистическая проверка гипотезы о том, что законы распределения случайных величин S033 > a,b нормальные, используя критерий со-

•у

гласия % (хи — квадрат К.Пирсона).

6. Если гипотеза о нормальности закона распределения случайных величин S0Jii a,b подтверждается, то рассчитываются математические ожидания

Е[§опт], Е[аопт], Е[Ь0ПТ], Е[§песс], Е[апесс], Е[Ьпесс] и соответствующие

среднеквадратические отклонения: cr[Sonx], a[aonT], 5[Ь0ПТ], o[Snecc],

°laneccl> с[Ьпесс1-

7. Если гипотеза о нормальности закона распределения случайных величин S, a, b для пессимистического и оптимистического варианта не подтверждается, то размер выборки случайной величины в п. 4 увеличивается в два раза (п = 60) и вновь генерируются последовательности случайных чисел.

8. Проводится проверка гипотезы об однородности дисперсий, используя критерий Кочрена для одинаковых по объему выборок случайных величин S, 5,Ь.

9. Величина Е[8, Ч = Е[§

опт| соответствуют величине г ] и величина ст[8песс] = ах

О, величина а[80ПТ] = ох, (по критерию Кочрена

величина °[§опт] = с[8песс])

10. Производится еще один статистический эксперимент, т.е. на вход имитационной модели подается еще одна варианта случайной величины тЕ.

11. Осуществляется процедура последовательного анализа Вальда, которая позволяет либо принять гипотезу Н0 (20), либо альтернативу Н1 (21), либо требует продолжения статистического эксперимента, увеличивая счетчик прогонов модели N на единицу и возвращаясь к п.4,

На рис.5 представлена иллюстрация предлагаемой процедуры получения вариантов решения задачи получения варианта 8033.

1

1288 1372

Рис. 5. Определение величины площади опасной зоны загрязнения (8033)

~ * ~ *

12. Проводится уточнение экспертной оценки Ш£. Это число подается на вход имитационной модели, производится расчет выходных параметров и принимается либо гипотеза Но, либо альтернатива Щ.

Если Н0 или Н) не принимаются, количественное значение новой экспертной оценки назначается новой точкой отсчета т ^ и определяются новые

области принятия гипотезы и альтернативы.

Варианты, рассчитанных площадей 033, могут отличаться конфигурацией эллипсов. При локализации последствий чрезвычайных ситуаций это обстоятельство вносит дополнительный элемент неопределенности при принятии решения. Для уменьшения риска лицу, принимаемому решение, предлагается оценивать величины

СЗт = е[§о„Т]+4§О„т]; 08)

(19)

- *Фпесс ]+ а[§пт, ]

Представляется целесообразным предложить ЛПР третий вариант возможного решения, а именно: 8033 = Б*, при условии, что на вход модели подана

величина экспертной оценки массы ТХВ, перешедшей в паро-аэрозольное облако Ш£. ЛПР имеет возможность визуального оценивания этих трех вариантов. Применительно к рассматриваемой ситуации, по критерию Вальда, необходимо принять решение, что 033 должна быть представлена эллипсом с осями, равными

]+За[а„есс]

(20)

и Ь;ах=Е[ьпесс]+3(т[ьпесс]

Площадь эллипса, равная площади 033 будет рассчитываться по формуле:

8<т = ^атах ' ^тах (21)

Величина 8033 является наиболее достоверной оценкой зоны поражения, согласно правилу «трёх сигм». Вне этой зоны вероятность поражения реципиентов риска минимальна для каждой конкретной чрезвычайной ситуации.

В качестве рекомендации можно предложить ЛПР при выборе оптимальной стратегии использовать критерий Вальда (критерий осторожного наблюдателя). Предполагается, что при принятии решения ЛПР учтет в своей эвристической модели и другие факторы, которые не используются в имитационной модели.

Результаты проведенных расчетов химической обстановки при условном взрыве стационарной емкости с ипритом на объекте «Горный» по имитационной модели, разработанной автором, при экспертной оценке массы ОВ, равной 480 кг иприта и перешедшей в ОЗВ, являются для ЛПР обоснованием при решения задачи выбора варианта управления, с использованием критерия оптимистического и пессимистического сценариев образования 033 в отличие от единственного варианта, полученного по методике ФГУП ГосНИИОХТ.

Результаты имитационного моделирования и расчета площади 033 по методике ФГУП ГосНИИОХТ (заштрихованный эллипс) представлены на рис. 6.

Значения отклонений параметров 033, рассчитанных для оптимистического и пессимистического сценариев чрезвычайной ситуации в сравнении с вариантом, рассчитанным по методике ФГУП ГосНИИОХТ в рассматриваемом примере приведены в табл. 2.

Таблица 2

Значения отклонений параметров 033

Сценарий Отклонение, %

По массе ОВ По площади 033 По длине полуоси а По длине полуоси Ь По длине изоплеты Ь

Опт. -4,7 -8,0 +15,0 -20,0 +10,0

Песс. +5,1 +44,7 +23,0 +17,4 +22,4

Численные значения параметров оценки 033, полученные для данного конкретного примера, свидетельствуют о том, что ЛПР неизбежно должно ис-

пользовать интуитивно-эвристические процедуры при принятии окончательного решения по оперативному управлению локализацией ЧС.

Проведенная в работе серия статистических экспериментов для различных предполагаемых масс (экспертных оценок) выброшенного при взрыве емкостей ОВ показала, что в алгоритме расчета площади 033 в качестве входных переменных модели используются и другие случайные факторы (скорость ветра, шероховатость подстилающей поверхности, температура воздуха и т.п.)> поэтому разработанный метод коррекции параметров 033 должен применяться для каждой конкретной аварийной ситуации. Использование современной вычислительной техники позволяет надежно и быстро решать подобные задачи.

В шестой главе изложены научно-обоснованные предложения по созданию систем технической безопасности объектов хранения и уничтожения химического оружия как подсистем интегрированных автоматизированных систем управления предприятием (АСУП). Согласно разработанной концепции АСУП должна состоять из двух функционально и информационно связанных систем - управленческой информационной системы (УИС) и автоматизированной системы управления технологическими процессами (АСУТП).

Управленческая информационная система (УИС) предназначена для обеспечения административно-управленческого персонала ОХУХО оперативной и достоверной информацией о состоянии систем обеспечения безопасности хранения и уничтожения химического оружия, по поддержке принятия реше-

ний для управления предприятием, в том числе, для управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций, для эффективного взаимодействия штатного и придаваемого персонала в решении задач обеспечения безопасности и регламентов хранения и уничтожения химического оружия.

АСУТП предназначена для автоматизированного управления технологическими процессами основных и вспомогательных производств объекта уничтожения химического оружия. АСУТП является частью интегрированной системы управления, которая обеспечивает непосредственное управление процессом уничтожения ОВ и контроля состояния окружающей среды. В процессе своего функционирования АСУТП взаимодействует с автоматизированной системой административно-хозяйственного управления объекта АСУП, организацией по запрещению химического оружия (ОЗХО) и с вышестоящими контролирующими системами. Связь между АСУТП и АСУП осуществляется по общезаводской промышленной сети через канал связи Ethernet. Связь с контролирующими органами осуществляется через сеть INTERNET по телефонным каналам посредством модемов. Информация, передаваемая в смежные системы, включает отчетные данные о. количестве уничтоженного химического оружия по номенклатуре и объему, технико-экономические показатели работы, сведения о санитарном состоянии объекта и состоянии окружающей среды. Обмен информацией между системами осуществляется в реальном режиме времени в соответствии с ходом процесса уничтожения ОВ и поступлением запросов от смежных и вышестоящих систем через соответствующие серверы. Особенностью АСУТП для ОХУХО является то, что информация для вышестоящих и смежных систем поставляется в «режиме только чтение». Изменение любых параметров распределённой системы управления (РСУ), программируемых логических контроллеров (ПЛК) или запись данных из вышестоящих и смежных систем в АСУТП запрещены. Оператор вышестоящих и смежных систем не имеет возможности вмешиваться в выполнение каких-либо функций АСУТП.

Для каждого уровня АСУТП предусматриваются соответствующие посты управления с постоянным пребыванием оперативного персонала.

Информационно-программный комплекс «Контроль технической безопасности уничтожения химического оружия на объектах хранения и уничтожения химического оружия» (ИПК ТБ УХО) функционирует:

- на средствах автоматизации информационно-аналитического центра объекта хранения и уничтожения химического оружия (ИАЦ ОХУХО);

- на средствах автоматизации информационно-аналитического центра Федерального управления (ИАЦ ФУ);

- на средствах комплекса автоматизации предприятия- головного разработчика технологий уничтожения химического оружия (КСА ГРТУХО).

В состав автоматизированных рабочих мест, организуемых на основе ИПК ТБ УХО, входят (на объекте хранения и уничтожения химического оружия): АРМ Главного инженера, АРМ технологического отдела. Дополнительно для решения оперативных задач возможна организация АРМ производственно-диспетчерского отдела, АРМ ГСС (газоспасательной службы).

Разработанный программно-технический комплекс оценки химической обстановки при возникновении аварий обеспечивает автоматизированное выполнение следующих функций: ввод данных о запроектиой аварии; оценка возникновения ЧС; оценка последствий ЧС; формирование отчетов; отображение 033 на карте.

Приведено подробное описание интерфейса пользователя ПТК, решение задачи оценки химической обстановки для условной аварии (подрыв емкости с ипритом) на объекте «Горный».

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертационной работе сформулирована и решена актуальная научно-техническая проблема по обеспечению оперативного управления на техногенных объектах. Получены научно обоснованные технические решения по локализации последствий чрезвычайных ситуаций, возможных на объектах хранения и уничтожения химического оружия, что позволило значительно уменьшить фактор неопределенности при оценке аварийной химической обстановки. Внесен определенный вклад в дальнейшее развитие теории математического моделирования аварийных и чрезвычайных ситуаций для техногенных объектов, методов оценки состояний процессов с учетом вероятностных характеристик параметров объектов, методов и алгоритмов теории статистических решений. Получены следующие научно обоснованные технические решения, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие экономики страны:

1. Новый метод определения зарождающихся дефектов технологического оборудования, которые могут вызвать возникновение аварийных ситуаций при уничтожении химического оружия, основанный на поиске закономерностей в трендах величин параметров технологических процессов в режиме реального времени.

2. Алгоритм детектирования аномальных информативных признаков в установившихся и динамических режимах технологических процессов, использующий принципы метода "Гусеница" и реализующий особый режим обработки данных - "режим скользящего анализа".

3. Стратегия ведения глобальной библиотеки шаблонов, обеспечивающая компромисс между оперативностью детектирования признаков (шаблонов) и вероятностью ложного срабатывания детектора аномальных признаков, а также стратегия обоснования и выбора длины "гусеницы" для адаптации разработанного метода в конкретных условиях его применения.

4. Новый оригинальный метод получения количественно обоснованных вариантов принятия решений по оперативному управлению локализацией чрезвычайных ситуаций на объектах хранения и уничтожения химического оружия, учитывающий случайный характер изменения входных переменных математических моделей процессов образования и распространения в атмосфере облака зараженного воздуха и основанный на имитационном моделировании, теории статистических решений и последовательном анализе Вальда.

5. Метод последовательной коррекции численных значений характеристик опасной зоны загрязнения местности, предоставляющий лицу, принимающему решение, необходимую информацию для оперативного управления по пессимистическому и оптимистическому варианту чрезвычайной ситуации.

6. Способ повышения достоверности количественных оценок характеристик опасной зоны загрязнения, основанный на замене точечных оценок в 11-мерном евклидовом пространстве на интервальные оценки, позволяющий значительно уменьшить фактор неопределенности при принятии решений в условиях чрезвычайных ситуаций на объектах хранения и уничтожения химического оружия.

7. Научно-технические решения для создания автоматизированной системы контроля технической безопасности уничтожения химического оружия, основанные на использовании математических моделей процессов образования и распространения облака зараженного воздуха, методов теории информационных систем, теории принятия решений и средств вычислительной техники.

8. Научные положения метода определения зарождающихся дефектов технологического оборудования и метода последовательной коррекции численных значений характеристик опасной зоны заражения включены как типовые проектные решения в математическое, алгоритмическое и программное обеспечение программно-технического комплекса автоматизированной системы поддержки принятия решений при локализации чрезвычайных ситуаций и внедрены на объектах хранения и уничтожения химического оружия: «Горный», «Камбарка», «Кизнер», «Марадыковский», «Щучье», «Леонидовка», «Почеп».

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОПУБЛИКОВАНЫ: в изданиях, рекомендованных в перечнях бюллетеней ВАК РФ (БВАК)

1. Матвеев Ю.Н., Долженко А.Б. Структура системы технической безопасности при уничтожении химического оружия/Ю.Н.Матвеев// Вестник Воронежского ГТУ.- 2011,- Том 7, №7.- С. 164-167.

2.Матвеев Ю.Н.Программный комплекс оценки химической обстановки при возникновении чрезвычайных ситуаций/ Матвеев Ю.Н.// Программные продукты и системы. -2011.—№3С. 159-162.

3.Матвеев Ю.Н., Долженко А.Б. Получение случайных последовательностей на основе анализа ВальдаЛО.Н.Матвеев.// Программные продукты и системы. - 2011.- №3 - С.106-109.

4.Матвеев Ю.Н.Имитационное моделирование процесса образования опасной зоны загрязнения/Ю.Н.Матвеев// Вестник Воронежского ГТУ -2011-Том 7, № 7 - С. 173—178.

5.Матвеев Ю.Н., Палюх Б.В. Автоматизация поддержки принятия решений в аварийных ситуациях при уничтожении химического оружия/10..Н.Матвеев/УВестник Тамбовского ГТУ,- 2011,- Том 17, №3-С.701-708.

6. Матвеев Ю.Н. Техническая реализация функций и задач АСУ ТП на объекте уничтожения химического оружия / Ю.Н. Матвеев // Промышленные АСУ и контролеры - 2011-№2.-С. 1-4.

7. Матвеев, Ю.Н. Алгоритм поддержки принятия решения при ликвидации чрезвычайных ситуаций / Матвеев Ю.Н. // Программные продукты и системы. - 20Ю.-№4,- С. 131— 133.

8. Матвеев, Ю.Н. Алгоритм оперативного управления ликвидацией чрезвычайной ситуации на объектах уничтожения химического оружия / Ю.Н. Матвеев, Б.В. Палюх // Программные продукты и системы. -2010. - №3 - С.131-136.

9. Матвеев, Ю.Н. Вероятностная модель медицинской диагностики

/ Ю.Н. Матвеев, Г.А. Айисси // Программные продукты и системы. - 2009,- №2.- С. 168-170.

10. Матвеев, Ю.Н. Оцетса проектов менеджеров на торговых предприятиях малого и среднего бизнеса / Ю.Н. Матвеев, И.А. Киреев, JI.B. Азарова // Системы управления и информационные технологии,- 2007 - № 3.2.- С.258-263.

11. Матвеев, Ю.Н. Основные подходы к построению моделей сложных систем / Ю.Н. Матвеев, Д. О. Крутиков // Программные продукты и системы,- 2007 - №2,- С. 64-65.

12. Матвеев, Ю.Н. Детектирование аномальных информативных признаков в стационарных технологических процессах / Ю.Н. Матвеев, П.Г. Гаганов, JI.B. Азарова // Программные продукты и системы. — 2004. — № 1.- С.38^41.

13. Матвеев, Ю.Н. Об одном подходе к моделированию и анализу сложных дискретных систем / Ю.Н. Матвеев, A.A. Веселов // Известия Тульского гос. университета- 2005-Вып. 1.-С. 51-59.

14. Матвеев, Ю.Н. Детектирование аномальных информативных признаков в сигналах для преддиагностики дефектов оборудования / Ю.Н. Матвеев, П.Г. Гаганов, JI.B. Азарова // Программные продукты и системы. - 2006. - № 1.- С. 46-48.

15. Матвеев, Ю.Н. Система управления технологическими процессами СКАТ-Х / Ю.Н. Матвеев, A.B. Барулин, В.М. Замятин // Приборы и системы управления,- 1994 - №1- С. 1217.

в монографиях

16. Качество, надежность и безопасность средств и систем автоматизации уничтожения химического оружия: монография / Ю.Н. Матвеев [и др.].-Тверь: Альфа-Пресс,2009. - 180 с: ил.

17. Каиашин, В.П. Минимизация ущерба от аварий на техногенных объектах: монография / В.П, Капашин, В.У. Мухидов, Ю.Н. Матвеев,- Тверь: Полипресс, 2010.- 218с.: ил.

в авторских свидетельствах

18. Матвеев, Ю.Н. A.c. № 1313498 СССР МКИ-3 Ви01иГи 19/00,0 05иДи27/00. Способ автоматического управления периодическим процессом гидрирования / Ю.Н. Матвеев, М.А. Плешивцев, Е.П. Лебедев.; Бюл. изобретений №20 - 1987.

в программах для ЭВМ

19. Матвеев, Ю.Н. Псевдографический редактор (ПГР): программа для ЭВМ/ Ю.Н. Матвеев, В.М. Замятин, A.B. Барулин Per. № ОФАП 049.9100.316.-1993.

20. Матвеев, Ю.Н. Программно-технический комплекс для создания систем автоматизированного управления технологическими процессами СКАТ-Х : программа для ЭВМ I Ю.Н. Матвеев, В.М. Замятин, A.B. Барулин,- Per. № ОФАП 049.5000.381- 1994.

публикации в других изданиях, сборниках трудов, материалах конференций

21. Матвеев Ю.Н.Актуальные задачи технологической подготовки производства в отраслях машиностроения и возможные пути их решения/Ю.Н.Матвеев, А.Н.Козулин// Сборник Трудов 5-ой Международной конференции «Автоматизация конструирования и проектирования технологических процессов в машиностроении».- Пловдив, Болгария.-1988-С.185-188

22. Матвеев, Ю.Н. О разработке пользовательских интерфейсов в компьютерных системах / Ю.Н. Матвеев, Т.В. Наумович // Математика. Компьютер. Образование: сб. трудов VII Международной конференции-Дубна, 1999.-С. 131-132.

23. Матвеев, Ю.Н. О способах регулирования скорости дозирования в двухшнековых пластицирующих экструдерах / Ю.Н. Матвеев, П.В. Быков // Проектирование технических и медико-биологических систем: сб. науч. трудов / ТГТУ.- Тверь, 2000 - С. 101-103.

24. Матвеев, Ю.Н. Направление применения и рекомендации по применению CASE-средств / Ю.Н. Матвеев, А.Ю. Плющев // Проектирование технических и медико-биологических систем: сб. науч. трудов.- Тверь, ТГТУ, 2000,- С.85-88,

25. Матвеев, Ю.Н. О применении функций полезности при разработке интерфейса руководителя / Ю.Н. Матвеев // Теоретические проблемы управления производством и капиталом: сб. науч.трудов/МинобразованиеРФ,МГУ ЭСИ-Тверь,2001 -С. 152-156.

26. Матвеев, Ю.Н. Технология хранения и анализа данных для поддержки принятия решений / Ю.Н. Матвеев, А.Ю. Плющев // Новые информационные технологии в решении проблем производства, строительства, коммунального хозяйства, экологии, образования, управления и права: сб. материалов 2-го Российско-Украинского симпозиума.- Пенза, 2002,-С. 26-30.

27. Матвеев, Ю.Н. Построение прогнозов в системах организационного типа / Ю.Н. Матвеев, А.Ю. Плющев // Современные технологии документооборота в бизнесе, производстве и управлении: материалы науч.-практ. Конференции - Пенза, 2003 - С. 161-164.

28. Матвеев, Ю.Н. Математическая постановка задачи принятия оптимальных управленческих решений / Ю.Н. Матвеев, П.В. Дроздов // Материалы научно-практической конференции,- Пенза, 2003.- С. 171-174.

29. Матвеев, Ю.Н. Адаптивные методы прогнозирования в экономических исследованиях / Ю.Н. Матвеев, А.Ю. Плющев // Современные сложные системы управления СССУ-HTCS: материалы IV Международной конференции,- Тверь, ТГТУ, 2004 - С. 262-265.

30. Матвеев, Ю.Н. Элементарная автоматическая идентификация и классификация нештатных ситуаций на промышленных объектах / Ю.Н. Матвеев, П.Г. Гаганов // Совершенствование системы управления организацией в современных условиях: материалы Всероссийской научно-практической конференции - Пенза, 2004,- С. 31-34.

31. Матвеев, Ю.Н. Модернизация автоматических систем управления и мониторинга путем введения элементов предварительной диагностики дефектов оборудования / Ю.Н. Матвеев, П.Г. Гаганов // Вестник Тверского государственного технического университета-Вып. 6,-Тверь, 2005-С. 63-65.

32. Матвеев, Ю.Н. Системы распознавания образов / Матвеев Ю.Н., Абу-Абед Ф.Н. // Математические методы и информационные технологии в экономике, науке и образовании: сборник трудов XVIII Международной научно-практической конференции,- Пенза, 2006. -С. 141-146.

33. Матвеев, Ю.Н. Этапы разработки экспертных систем / Матвеев Ю.Н., Абу-Абед Ф.Н. // Региональная система профессионального технического образования: материалы юбилейной научно-практической конференции-Тверь, ТГТУ, 2001 - С. 136-138.

34. Матвеев, Ю.Н. Автоматизированная система управления технологическими процессами уничтожения химического оружия / Ю.Н. Матвеев, H.A. Стукалова // Информационно-вычислительные технологии и их приложения: сб. статей XIV Международной научно-технической конференции,-Пенза: МНИЦГСХА, 2010,- С. 88-91.

35. Матвеев, Ю.Н. Модели для построения АСУТП объекта уничтожения химического оружия/Ю.Н. Матвеев, О.Л.Ахремчик//Кибернетика и высокие технологии 21 века: сб. докладов 12 Международной научно-технической конференции «С&Т 2011».—Воронеж: НПФ «Саквоее» ООО», 2011.- С. 283-289.

Составители: Ю.Н. Матвеев

Технический редактор А.Н. Безрукова_

Подписано в печать 10.10.11 Тираж 100 экз.

Печ.л. 2,0_Усл.печ.л. 1,86

РИД ТвГТУ

Заказ № 64 Уч.-изд.л. 1,74

ВВЕДЕНИЕ.б

1. АНАЛИЗ ВОЗМОЖНЫХ СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОБЪЕКТАХ ХРАНЕНИЯ И УНИЧТОЖЕНИЯ ХИМИЧЕСКОГО ОРУЖИЯ.

1.1 Анализ исходных данных для оценки возможных сценариев развития аварийных ситуаций на объекта?: хранения и уничтожения химического оружия (ОХУХО).

1.1.1 Характеристика запасов химического ОруЖКЕ.

1.1.2 Характеристикаусловийхранения химического оружия.

1.2 Качественное состояние хюшческого оружия.

1.2.1 Качествекное состояние хиззетеских боеприпасов сгвсльнсй к реактивней артиллерии.

1.2.2 Качествекнее состояние авканионных хи?.;ичееккх боеприпасов.

1.2.3 Качественное состояние отр аз лягстпжх веществ. хранящихся в емкостях.Р

1.3 Социально -географическая оценка регион ое хранения химического оружия.

2.3.1 Физике-химические свойства ОВ.

1.3.2 Гсксикологические характеристики ОВ.

1.4 Ан ализ в о зз.з ожн ых ав арий, прив одяших к в оз никн ое ению чрезвычайных сиг/аций.

I А. I Характеристики возможных аварийных ситуаций на объекте хранение ХО « Горный".2"?

1.5 Характеристики возможных аварийных ситуаций на объекте уничтожения ХО « Горный>■.

1.5.2 Ав арки при е ну три ооъ ектов транспортиров ании X О.

1.5.2 Первал очередь объекта.

1.5.3 Вторая очередь объекта.

1.5.4 Внутрио£-ъ ектов ое транспортирование ОВ в железнодорожных пи стерках.

1.6. Аварии при уничтожении ОБ.

1.6.1. Уничтожение ыфито-лгсшитных смесей.

1.7 Выбор и обоснование методики моделирования аварийного загрязнения атмосферы.

I ."М Сравнительный анализ методик спеша-: по следствий аварий на химически опасных объектах.

1.8 Концепция создания автоматизированной информационно-управляющей ш стемы техническо й без о п асн о сш хр ан гния и уничтожения химического оружия (АИУС ТБ).

1.9 Постановка задачи исследования.

2. СИСТЕМА ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ ОБЪЕКТОВ УХО.

2.1. Особенности проблемы надежности для химико-технологических систем повышенной опасности (ХТСПО).

2.2. Агрегат огневого обезвреживания твердых отходов.

2.3. Методы поиска дефектов оборудования и проблемы их реализации.

2.4. Детектирование аномальных информативных признаков в стационарных технологических процессах.

2.5. Алгоритм детектирования аномальных информативных признаков в динамических технологических процессах.

2.5.1 Предпосылки создания метода.

2.5.2. Понятие шаблона. О ошвы м етод об . б ззирлющих ск на Б Б А. .%

2.5.3. Изложение сущно сш разр аботанного м етод г. .10!

2.6. Реализация режима реального времени.

2.7. Стратегия скользящего анализа.

2.8. Ведение глобальной библиотеки шаблонов.

2.9 Обоснование выбора длины «гусеницы».

3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ОБРАЗОВАНИЯ И РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОБЛАКА ЗАРАЖЕННОГО ВОЗДУХА.

3.1 Математические модели процесса формирования начального источника химического заражения.

3.2 Математические модели процессов образования облака зараженного воздуха.

3.3 Математические модели процессов распространения ОЗВ.

3.1.1 Математическая модель процесса распространения ОЗВ при мгновенном выбросе играв ТХВ

3.3.2 Математическая модель пронессз распространений ОЗВ при непрерывно?,5 поступлении пароЕ ТХВ в атмосферу

3.4 Моделирование возникновения чрезвычайной ситуации.

3.4.1 Исследование возникновения чрезвычайной ситуации при мгновенном выбросе паров ТХВ

3.4.2 Исследование возникновения чрезвычайной ситуации при испарении с поверхно сти пролива на открытой местности

3.5 Моделирование развития чрезвычайной ситуации во времени.

3.5.1 Определение характеристик развитая чрезвычайной апл-ашш во времени

3.5.2 Последов ание развития чрезвычайной ситуации для к асел еннык. м ест

3.6 Алгоритм моделирования возникновения и развития чрезвычайной ситуации.

4. АЛГОРИТМЫ РАСЧЕТА ЗНАЧЕНИЙ УПРАВЛЯЮЩИХ ПАРАМЕТРОВ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ НА ОХ УХО.

4.1. Задание исходных данных для моделирования последствий аварии.

4.2. Разработка и обоснование алгоритма оперативного управления.

4.2.1. Процесс образования 033 при взрывном разрушении ободочки как объект управления

4.2.2. Задача локатизашш 033 при мгновенном выбросе паров ТХВ в атмос® ер\г

4.2.3. Задача локализации 033 при испарении ТХВ с поверхности осаждения

4.2.3. Задача локализации 033 при испарении ТХВ с поверхности пролива

4.3. Алгоритм расчета управляющих воздействий при взрывном разрушении оболочки.

4.3.1. Алгоритм локализации 033. образующейся при мгновенном выбросе ТХВ

4.4. Алгоритм локализации 033: образующейся от испарения с поверхности осаждения жидких частиц и капель ТХВ ;.

4.5. Алгоритм локализации 033: образующейся от испарения ТХВ с поверхности пролива ^

4.6. Алгоритм расчета управл~ющнх воздействий для локалнзацни результирующей ОЗЗ .22S

5 МЕТОД ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОЙ КОРРЕКЦИИ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ОЦЕНОК ПАРАМЕТР ОВ ДЛЯ ОПЕРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ

ЛОКАЛИЗАЦИЕЙ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЙ.

5.1 Опасности порождаемая техногенным объектом.

5.2. Модель прогноза аварийного риска.

5.2.1 Точечный источник опасности.

5.3 Оперативное управление локализацией чрезвычайной ситуации на объектах хранения и уничтожения химического оружия. 24S

5 4 Методика поддержки принятия решений при авариях на ОХ УХО.

5.5 Имитационное моделирование процесса образования 033.

5.6. Пример расчета химической обстановки по методике ГосНИИОХТ 273 6. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ ХРАНЕНИЯ И УНИЧТОЖЕНИЯ ХИМИЧЕСКОГО ОРУЖИЯ.

6.1. Управленческая ин формаци онн ая си стем а.

6.!. 1. Основные требов ания к УИС.

6.1.2. Функциональная часть управленческой информационной системы (УИС).

6.1.3. Обеспечив гющэя часть з^правленческой информационной системы (УИС).

6.2. Автоматизированная система управления техн о логическим! процессами (АСУТП) объектов уничтожения химического оружия.

6.2.i Цель создания АСУТП.".".2S

6.2.2. Структурой функции АСУТП.2S

6.2.3. Взаимосвязь с другими системами.2SS

6.2.4. Технические средства АСУTlvin.

6.3. Автоматизация процесса контроля технической безопасности уничтожения химического оружия.

6.4. Автоматизация функций контроля технической безопасности уничтожения химического оружия.

6.5. Автоматизированные рабочие места для контроля технической безопасности уничтожения химического оружия.

6.5.1. С о став sbtom ашз иров анных р абочкх м е ст.

6.5.2. Назначение автоматизированных рабочих мест на объекте УХО.

6.5 3. Перечень должностных лип ОХ и УХО и выполняемых ими фзтакпий.

6.6. Программный комплекс прогнозирования химической обстановки при в озннкн ов енин ав арий.

За последние десятилетия объем оружия массового поражения на планете, в том числе и химического, достиг колоссальной величины, чему способствовали и период «холодной войны», и локальные военные конфликты в различных частях планеты. Но особенности сегодняшней политической ситуации таковы, что перед государствами встает проблема уничтожения накопленных запасов химического оружия массового поражения.

Сложность данной проблемы заключается в ее многогранности, так как требует рассмотрения в комплексе различных аспектов: социально-экономических, организационных, технических, управленческих, информационных, кадровых, психологических и т.д. Попытки взаимосвязанного рассмотрения этих аспектов требуют в свою очередь разработки новых подходов с использованием современных возможностей науки и техники. Разработка теоретических основ организации управляемых сложных систем, в частности, автоматизированных систем с элементами искусственного интеллекта, в экстремальных ситуациях является одной из актуальных научных проблем.

Исследованию проблем технической безопасности, надежности опасных химико-технологических процессов и автоматизированного управления ими посвящено множество научных работ.

Следует отметить исследования российских ученых: А.Н. Елохина,

A.B. Измалкова, В.В. Кульбы, В.И. Васильева, И.Ю. Юсупова, Б.В. Палюха,

B.Н. Богатикова, В.М. Колодкина, В.Г. Горского, А.Ф. Егорова и других.

Значительный вклад в теорию обоснования и принятия решений внесли В.Н. Бурков, Д.А. Новиков, Э.А. Трахтенгерц, А.Г. Ивахненко, С.А. Саркисян, Ю.П. Зайченко и многие другие.

Среди зарубежных публикаций по данной проблематике можно выделить исследования, которыми занимались Дж. Клир, X. Taxa, В. Маршалл, Р. Кук, С. Гуаро, Р. Кимбелл, Э. Колл, Б. Инмон, М. де Грот, А. Вальд, Ч. Kapp, Т. Саати.

Автоматизация работы объектов повышенной опасности, в частности, опасных химических производственных комплексов и технологических процессов, является сегодня неотъемлемой частью повышения их безопасности и снижения вероятности возникновения аварийных ситуаций. Цена аварии на подобных объектах, как правило, имеет катастрофический масштаб, поскольку последствия возникновения подобных ситуаций затрагивают не только и не столько сам объект, но и сопрягаемые с ним территории, превосходящие его в сотни и тысячи раз. Большинство веществ, которые обрабатываются или синтезируются на объектах этого класса, связаны с опасностью для жизни человека.

Необходимость применения автоматических систем управления и мониторинга на химических объектах повышенной опасности обусловлено следующими причинами: статистически обосновано, что более 50% возникающих аварийных ситуаций обусловлены человеческим фактором, поэтому любое управляющее воздействие, которое может быть автоматизировано, передается АСУ ТП; подавляющее число функционирующих химико-технологических процессов требует их полной изоляции от человека; для адекватной оценки величин параметров многих технологических процессов времени реакции человека совершенно недостаточно.

Таким образом, безопасность объектов повышенной опасности зависит, в значительной мере, от уровня развития автоматических систем управления, оперативности и точности систем мониторинга технологического оборудования, от эффективности и быстродействия используемых систем принятия решений [1].

Техногенные объекты могут быть различной природы - химической, биологической, радиоизотопной и др. В общем случае, авария для таких объектов определяется как несанкционированное высвобождение (выброс во внешнюю среду) массы или энергии, которое причиняет или способно причинить ущерб реципиенту риска. При этом масса или энергия выступает в качестве источника аварийной опасности. Исследование особенностей вредоносных факторов и разработка эффективных мер по их ослаблению или ликвидации возможно только на основе использования математического моделирования таких объектов. Это объясняется тем, что аварийную ситуацию невозможно организовать или повторить. Математическая модель должна адекватно описывать возникновение и развитие источника опасности. Исследование модели позволяет определить условия, при которых эмиссия опасной субстанции возможна, и рассчитать параметры процесса эмиссии.

Количественная оценка уровня опасности, каковым является ущерб, традиционно представляется относительно конкретного реципиента риска и относительно конкретной меры ущерба. В качестве реципиента риска выступают представители животного мира или биотическая среда в целом. При прогнозе последствий антропогенных катастроф в качестве реципиента риска обычно выступает или человек вообще, или группа людей, выделенных в различные группы риска. Если в качестве реципиента риска выступает человек, то ущерб характеризует реакцию человека на внешнее воздействие.

Мера ущерба отражает изменения состояния здоровья человека в результате аварийного воздействия. Выбор меры ущерба, определяемый в первую очередь требованиями, предъявляемыми к прогнозированию, зависит от типа воздействия (токсическое, тепловое, механическое и т.д.) на реципиента риска при аварии или катастрофе. В качестве меры ущерба здоровью и жизнедеятельности человека может быть принят, например, определённый уровень поражения зрения, уровень заболевания органов дыхания, уровень потери трудоспособности среди выделенных групп населения и т. д. Часто в качестве меры ущерба выбирается летальный исход (этическая сторона выбора меры ущерба здесь не рассматривается). В практике прогнозирования выбор меры ущерба ограничен имеющимся статистическим материалом по связи между уровнем воздействия и реакцией реципиента риска на воздействие [2,3].

Некоторые характеристики ущерба, которые используются при прогнозировании последствий химических аварий, приведены в работе [4].

Анализ уровня аварийной опасности техногенного объекта принято проводить в следующих ситуациях: при размещении (строительстве) техногенных объектов на определенной территории; при выборе принципиальных схем и основных технологий, обеспечивающих приемлемый уровень безопасности жизнедеятельности человека и окружающей природной среды; при подготовке планов обеспечения безопасности жизнедеятельности человека и защиты окружающей природной среды в штатном режиме функционирования, и в случае возникновения аварийных и чрезвычайных ситуаций (АС и ЧС) на объекте.

Сценарии возникновения и развития аварийных ситуаций представляют собой последовательность возможных характерных событий, ведущих к утечке токсичных, пожаро- и взрывоопасных веществ. Среди них можно выделить две основных группы инициаторов аварийных ситуаций - внутренние события и внешние. К внутренним относятся такие события, источником которых служат технологические операции и технологическое оборудование, например,скрытые дефекты оборудования, разрыв трубопровода, разрушение емкостей с химически опасными веществами, ошибки операторов и т.д. К внешним относятся события, первопричина которых находятся вне самого химико-технологического процесса, например, падение самолёта на объект при авиационной катастрофе.

Кроме этого, весь спектр возможных аварий можно разделить на две группы, которые принято называть «проектными» и «запроектными».

К «проектным авариям» относятся такие ситуации, которые в случае их возникновения не приводят к аварии т.к. заранее запланированы дополнительные организационные и технические мероприятия по их нейтрализации. Как правило, это аварийные ситуации, причиной которых являются различного рода отказы оборудования (внутренние события). Для снижения вероятности и возможных масштабов таких аварий в типовую проектную и технологическую документацию вносят определённые дополнения, предусматривается установка различного рода блокирующих, сигнальных и других систем.

К «запроектным» относятся аварии, не вошедшие в первую группу. Причинами таких аварий служат в основном внешние непредсказуемые заранее события - различного рода стихийные бедствия (землетрясение, тайфуны, ураганы и т.д.) или непрогнозируемые последствия человеческой деятельности (взрывы, крупные пожары и пр.). Возможность снижения вероятности их возникновения учитывается в основном за счёт таких организационных мероприятий, как выбор площадки для размещения объекта (например, в сейсмически неактивной зоне). В проектной и технологической документации возможность возникновения таких аварий не находит своего отражения, поэтому такие аварии принято называть «запроектными».

Вероятность возникновения проектных аварий гораздо выше, чем аварий запроектных. Однако масштабы запроектных аварий в случае их возникновения гораздо больше, чем масштабы проектных, так как при малой частоте их появления они обладают гораздо большей разрушительной силой. Причём, по упомянутым выше причинам, на техногенных объектах не предусматривается введение элементов и систем, предназначенных для противостояния или ограничения этой разрушительной силы.

Анализ возможных сценариев аварийных ситуаций на техногенных объектах химических производств, приводящих к выбросам токсичных химических веществ (ТХВ) в атмосферу с образованием облака зараженного воздуха (ОЗВ) (запроектные аварии), показывает, что основными вариантами сценариев могут быть [5]: высокотемпературные выбросы ТХВ, которые по времени протекания могут быть кратковременными и продолжительными (взрывы, пожары); пролив больших количеств ТХВ на различные поверхности с последующим испарением.

Чрезвычайные ситуации сопровождаются не только материальными, но и людскими потерями, поэтому в этих условиях очень важно быстро и правильно принять решение по минимизации их последствий. При этом процесс принятия решений по локализации ЧС (особенно на первоначальной стадии развития) характеризуется неполнотой и недостоверностью информации, малым резервом времени, имеющимся для принятия решений.

Таким образом, объектами научных исследований должны быть не только сама чрезвычайная ситуация, ее характеристики и свойства как объекта управления, но и процесс организации управления в условиях ЧС, и обеспечения информационной поддержки принятия решений [6].

Для принятия решений в условиях чрезвычайных ситуаций необходимо исследовать сам объект как сложный динамический объект, его характеристики и свойства как объекта управления, процесс организации управления в условиях чрезвычайных ситуаций, а также разработать основы создания систем информационной поддержки при принятии решений в условиях чрезвычайных ситуаций на основе математического моделирования.

Целью настоящего исследования является решение актуальной научно-технической проблемы, заключающейся в разработке научно обоснованных технических решений для поддержки принятия оперативных управленческих решений в условиях чрезвычайных ситуаций и применение полученных результатов для решения практических задач, связанных с локализацией последствий чрезвычайных ситуаций, возможных на объектах хранения и уничтожения химического оружия (ОХУХО).

В основу решения проблемы минимизации последствий от аварий на таких техногенных объектах положены результаты работ ОАО «Редкинское опытно-конструкторское бюро автоматики» и ФГУП ГосНИИОХТ при выполнении Федеральной целевой программы «Уничтожение запасов химического оружия в Российской Федерации», утвержденной постановлением правительства РФ №510 от 5 июля 2001 г. Автор диссертационный работы принимал непосредственное участие в выполнении указанных исследований.

3. Выводы:

3.1. Рекомендовать результаты исследований для выполнения ОКР по разработке автоматизированного рабочего места поддержки принятия решения (АРМ ППР) организации ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций на объектах хранения и уничтожения химического оружия «Марадыковский», «Камбарка», «Кизнер», «Почеп», «Леонидовка», «Щучье».

3.2. Анализ сигналов датчиков объекта мониторинга на наличие аномалий, свидетельствующих о потенциальном присутствии зарождающихся и развивающихся дефектов технологического оборудования, содержащего движущиеся узлы, проводить без использования дополнительного оборудования.

3.3. Адаптировать с минимальными временными и материальными затратами алгоритм детектирования аномальных признаков для применения на разнотипном технологическом оборудовании.

Председатель комиссии:

Главный инженер - Рыбак Н.М.

Члены Комиссии:

Заместитель генерального директора - Рознов В.И.

Начальник участка - Квасов Ю.Н. Старший производитель работ - Болсанов Ю.И,

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе сформулирована и решена актуальная научно-техническая проблема, состоящая в дальнейшем развитии теории математического моделирования аварийных и чрезвычайных ситуаций для техногенных объектов, методов оценки состояний процессов с учетом фактора неопределенности параметров, методов и алгоритмов теории статистических решений и позволяющая осуществить интеллектуализацию ряда функций АСУТП и АСУП объектов уничтожения химического оружия. Получены научно обоснованные технические решения, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие экономики страны, а именно:

1. Новый метод определения зарождающихся дефектов технологического оборудования, которые могут вызвать возникновение аварийных ситуаций при уничтожении химического оружия, основанный на поиске закономерностей в трендах величин параметров технологических процессов в режиме реального времени.

2. Алгоритм детектирования аномальных информативных признаков в установившихся и динамических режимах технологических процессов, использующий принципы метода "Гусеница" и реализующий особый режим обработки данных - "режим скользящего анализа".

3. Стратегия ведения глобальной библиотеки шаблонов, обеспечивающая компромисс между оперативностью детектирования признаков (шаблонов) и вероятностью ложного срабатывания детектора аномальных признаков, а также стратегия обоснования и выбора длины "гусеницы" для адаптации разработанного метода в конкретных условиях его применения.

4. Новый оригинальный метод получения количественно обоснованных вариантов принятия решений по оперативному управлению локализацией чрезвычайных ситуаций на объектах хранения и уничтожения химического оружия, учитывающий случайный характер изменения входных переменных математических моделей процессов образования и распространения в атмосфере облака зараженного воздуха и основанный на имитационном моделировании, теории статистических решений и последовательном анализе Вальда.

5. Метод последовательной коррекции численных значений характеристик опасной зоны загрязнения местности, предоставляющий лицу, принимающему решение, необходимую информацию для оперативного управления по пессимистическому и оптимистическому варианту чрезвычайной ситуации.

6. Способ повышения достоверности количественных оценок характеристик опасной зоны загрязнения, основанный на замене точечных оценок в п-мерном евклидовом пространстве на интервальные оценки, позволяющий значительно уменьшить фактор неопределенности при принятии решений в условиях чрезвычайных ситуаций на объектах хранения и уничтожения химического оружия.

7. Научно-технические решения для создания автоматизированной системы контроля технической безопасности уничтожения химического оружия, основанные на использовании математических моделей процессов образования и распространения облака зараженного воздуха, методов теории информационных систем, теории принятия решений и средств вычислительной техники.

8. Научные положения метода определения зарождающихся дефектов технологического оборудования и метода последовательной коррекции численных значений характеристик опасной зоны заражения включены как типовые проектные решения в математическое, алгоритмическое и программное обеспечение программно-технического комплекса автоматизированной системы поддержки принятия решений при локализации чрезвычайных ситуаций и внедрены на объектах хранения и уничтожения химического оружия «Горный», «Камбарка», «Кизнер», «Марадыковский», «Щучье», «Леонидовка», «Почеп».