автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Системный анализ и управление безопасностью химических производств с использованием новых информационных технологий

На правах рукописи

САВИЦКАЯ ТАТЬЯНА ВАДИМОВНА

Системный анализ и управление безопасностью химических производств с использованием новых информационных

технологий

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (химическая технология, нефтехимия и нефтепереработка, биотехнология)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва -2004

Работа выполнена на кафедре компьютерно-интегрированных систем в химической технологии Российского химико-технологического университета им.Д.И.Менделеева

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Егоров А.Ф.

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Дорохов И.Н.

доктор технических наук, профессор Смирнов В.Н. доктор технических наук, профессор Палюх Б.В.

Ведущая организация: Московский государственный университет

инженерной экологии

Защита состоится "_"_ 2004 года в_часов в аудитории

_на заседании диссертационного совета Д 212.204. 03 в РХТУ им.

Д. И. Менделеева (125190 г. Москва, Миусская пл., д. 9).

С диссертацией можно ознакомиться в Информационно-библиотечном центре РХТУ имени Д.И. Менделеева.

Автореферат диссертации разослан 200

г

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.204.03

Бобров ДА.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Обеспечение промышленной и экологической безопасности является важной проблемой для современных химических производств.

Проведенный анализ динамики аварийности на предприятиях химической промышленности и негативных воздействий, связанных с выбросами организованных постоянно действующих источников в окружающую среду показал, что отрасль является серьезным источником промышленной и экологической опасности. Для обеспечения безопасности химических производств в настоящее время используются три подхода:

- традиционный, базирующийся на основах охраны труда и производственной безопасности, регламентирующий действия промышленно-производственного персонала при авариях на химически опасных объектах;

- технологический, состоящий в разработке экологически безопасных высоконадежных химических производств с использованием интеллектуальных систем автоматизированного проектирования;

- информационно-управляющий, состоящий в разработке автоматизированных систем диагностики неисправностей, прогнозирования аварийных состояний и управления эксплуатационной надежностью.

Указанные подходы не решают проблему создания систем управления безопасностью сложными иерархическими химическими производствами, функционирующими в условиях неопределенности.

Существующий уровень организации систем управления безопасностью химических производств значительно отстает от научно-технических достижений в области создания распределенных систем управления безопасностью в других отраслях промышленности (ядерной энергетике, машиностроении). Функциональные возможности распределенных автоматизированных систем управления технологическими процессами для обеспечения безопасности используются не полностью и ориентируются на автоматические системы блокировки и пожарозащиты. Недостаточно используются возможности новых информационных технологий для анализа производственных опасностей, оценки риска и управления безопасностью химических производств.

Приходится констатировать, что научно обоснованная в конце 80-х годов прошлого века академиком Легасовым ВА необходимость решения проблемы обеспечения безопасности химических производств с позиций системного подхода не получила достаточного развития в химической промышленности.

Вместе с тем, методы кибернетики и методология системного анализа химических процессов и производств, разработанные академиком Кафаровым В.В., позволили его ученикам профессорам Перову В.Л., Мешалкину В.П., Палюху Б.В. предложить теоретические основы повышения надежности и безопасности химических производств. Развитию теоретических основ экологической безопасности и методов оценки аварийного риска на химически опасных объектах большое внимание уделено в работах научной школы профессора Горского В.Г. За рубежом задачи повышения безопасности химических производств рассматривались в работах Маршалла В., Хенли Э., Клетца, относящихся к середине 70-х и 80-м годам прошлого века, однако эти работы имели, главным образом, описательный характер и не содержали системных рекомендаций к решению проблемы химической безопасности.

В этой связи, в диссертационной работе задачи управления безопасностью химических производств решаются с использованием новых информационных технологий на основе системного подхода, развития методологии анализа риска и принципов создания качественно новых интеллектуальных систем - интегрированных автоматизированных систем управления промышленной и экологической безопасностью различных классов химически опасных объектов.

Диссертация выполнялась в рамках следующих

РОС НАЦИОНАЛЬНАЯ I БИБЛИОТЕКА | С.Петср&рг,

оэ »о'

- НИР по фундаментальным исследованиям, выполняемой научно-педагогическим коллективом кафедры компьютерно-интегрированных систем в химической технологии по теме "Развитие теоретических основ и методов системного анализа для управления безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий" (2003 г.г.);

- НИР «Методология и программное обеспечение системы определения риска возникновения аварийных ситуаций на крупнотоннажных химических и нефтехимических производствах с целью повышения устойчивости их работы» федеральной целевой научно-технической программы "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки техники" на 2002-2006 годы блока «Поисково-прикладные исследования и разработки», раздела «Новые материалы и химические продукты», подраздел «Химические процессы» (Минпромнауки РФ);

- гранта по фундаментальным исследованиям в области естественных наук «Разработка теоретических основ и математических методов анализа и оценки экологического риска, вызванного техногенными источниками опасности» (2001-2002г.г.).

Цель работы и задачи исследований. Целью данной работы является развитие теоретических основ и принципов системного подхода к решению проблемы анализа, оценки риска и управления промышленной и экологической безопасностью химических производств с использованием новых информационных технологий и методов искусственного интеллекта.

Для реализации поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

- проведение системного анализа химических производств как источников промышленной и экологической опасности;

- разработка принципов создания качественно новых интегрированных автоматизированных систем управления промышленной и экологической безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий;

- разработка методов, моделей и алгоритмов анализа и оценки риска и управления промышленной безопасностью различных классов химически опасных объектов с использованием методов системного анализа и искусственного интеллекта;

- разработка методического подхода к управлению безопасностью химических производств с использованием интеллектуальных человеко-машинных систем поддержки принятия решений;

- развитие методов искусственного интеллекта на основе аппарата искусственных нейронных сетей и нечетких логических рассуждений для решения задач прогнозирования и идентификации постоянно действующих и аварийных источников выбросов и управления качеством атмосферного воздуха;

- разработка методического подхода к принятию решений по ситуационному управлению экологической безопасностью территорий, попадающих в зону негативных воздействий химических предприятий на основе создания компьютерной системы поддержки принятия решений;

- разработка баз данных, баз знаний и комплексов программных средств интегрированных автоматизированных систем управления безопасностью химических производств и качеством атмосферного воздуха;

- практическое использование разработанных в диссертации принципов, методов, математических моделей и алгоритмов для решения задач обеспечения промышленной и экологической безопасности различных классов химических производств.

Методы исследования. В работе использовались и развиты различные разделы системного анализа, математического моделирования, методов оптимизации, прогнозирования, методологии анализа и оценки риска, теории множеств, распознавания образов, исследования операций, ситуационного управления, искусственного интеллекта, теории принятия решений, химической кибернетики и новых информационных технологий. Научная новизна работы заключается в следующем:

- впервые с использованием принципов системного анализа предложен единый методологический подход к обеспечению промышленной и экологической безопасности химических производств на стадиях функционирования, реконструкции, модернизации и проектирования;

- развиты теоретические основы системного подхода к решению проблемы анализа и оценки риска и управления промышленной и экологической безопасностью химических производств;

- предложен методический подход к созданию качественно новых типов интеллектуальных систем - интегрированных автоматизированных систем управления (ИАСУ) безопасностью, объединяющих на основе распределенных баз данных и локальных вычислительных сетей в единую структуру информационно-моделирующие и управляющие системы и программно-технические средства для решения широкого класса задач управления промышленной и экологической безопасностью химических производств. Разработаны функциональные структуры ИАСУ безопасностью химических производств и ИАСУ качеством атмосферного воздуха и предложены пути функциональной, математической, информационной и программно-алгоритмической интеграции;

- с позиций системного подхода развиты теоретические основы анализа, оценки риска и управления безопасностью различных классов химических производств с учетом их специфических особенностей как источников промышленной опасности, новизна которого заключается в создании обобщенных логико-графических моделей анализа риска, декомпозиции и составлении на их основе логических моделей анализа риска, разработке в соответствии с ними вероятностных моделей оценки риска и логико-графических моделей управления безопасностью;

- предложен принципиально новый подход к созданию многоуровневых систем управления промышленной безопасностью химических производств на всех стадиях возникновения и развития аварии с учетом специфических особенностей различных классов химически опасных объектов, в отличие от традиционных, базирующийся на методологии анализа риска и использовании методов искусственного интеллекта;

- предложен методический подход к оперативному и долгосрочному принятию решений по управлению безопасностью химических производств на стадиях функционирования, реконструкции, проектирования, заключающийся в поиске перспективных решений многокритериальных задач управления безопасностью в дискретных детерминированных условиях и реализации этих решений в системах поддержки принятия решений (СППР) с целью обеспечения безопасности химико-технологических процессов и производств на всех стадиях жизненного цикла;

- предложен новый подход к принятию решений по управлению безопасностью химических производств с использованием методов искусственного интеллекта и разработаны нечеткие логические и продукционные модели представления знаний и логического вывода для систем поддержки принятия решений ИАСУ безопасностью для различных классов химически опасных объектов и задач управления безопасностью;

- предложены принципиально новые нейросетевые модели оперативного управления безопасностью химико-технологических процессов на основе архитектур рекуррентных нейронных сетей, позволяющие в режиме реального времени рассчитывать управляющие воздействия по предотвращению возникновения отказов и аварийных ситуаций с учетом управляющих решений, принятых в предыдущий момент времени;

- развиты теоретические основы решения проблемы обеспечения экологической безопасности территорий, прилегающих к химическим предприятиям, включающей: прогнозирование загрязнения атмосферного воздуха, идентификацию источников выбросов, управление качеством воздушной среды на основе создания ИАСУ качеством атмосферного воздуха, отличающейся от известных: наличием интеллектуального ядра в виде блока нейросетевого моделирования; высокой степенью внутренней и внешней интегра-

ции; наличием системы поддержки принятия решений по управлению качеством воздушной среды;

- разработаны впервые и не имеют аналогов постановки задач идентификации постоянно действующих источников выбросов как задач распознавания образов и предложены постановки задач идентификации аварийных источников выбросов мгновенных точечных и продолжительного времени действия и численные методы их решения;

- предложен принципиально новый подход к решению задач прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха и идентификации источников выбросов с использованием аппарата искусственных нейронных сетей и разработаны нейросетевые модели оперативного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха постоянно действующими источниками на заданное время и расстояние, прогнозирования последствий аварий с выбросами опасных химических веществ (ОХВ) и идентификации источников выбросов всех ТИПОЕ;

- предложен подход к принятию решений по управлению качеством атмосферного воздуха с использованием методов поддержки принятия решений и искусственного интеллекта: нейронных сетей и нечетких логических рассуждений;

- развиты теоретические основы создания ситуационных советующих систем поддержки принятия решений, реализующих нечеткие базы знаний и алгоритмы нечетких логических рассуждений. Разработана гибридная ситуационная экспертная система для анализа экологической обстановки, идентификации источников выбросов и управления качеством атмосферного воздуха.

Практическая ценность и реализация работы в промышленности

Разработано информационное и программно-алгоритмическое обеспечение, базы данных и базы знаний и комплексы программных средств ИАСУ безопасностью химических производств и качеством атмосферного воздуха для решения широкого круга проблемно ориентированных задач экологической и промышленной безопасности.

Комплексы программных средств реализованы в архитектуре клиент-сервер, включающей распределенные базы данных, пакеты прикладных программ, информационно-моделирующие системы и ситуационные советующие системы. Распределенные базы данных информационных подсистем ИАСУ и базы данных вычислительных экспериментов систем поддержки принятия решений ИАСУ реализованы в СУБД Oracle 7.0 и Interbase 5.6. Прикладное программное обеспечение и базы знаний СППР ИАСУ промышленной и экологической безопасностью реализованы в среде Borland Delphi и предназначены для работы в операционной системе Windows.

С использованием разработанного математического и программно-алгоритмического обеспечения проведен анализ промышленных предприятий: Новомосковской акционерной компании "Азот" и Московского нефтеперерабатывающего завода как источников промышленной и экологической опасности; получены результаты оценки экономического, экологического и социальных видов рисков и тяжести последствий аварий; с использованием методов принятия решений проведено ранжирование потенциально опасных объектов по степени их опасности; разработаны правила и нечеткие логические и продукционные модели принятия решений по управлению безопасностью при авариях на технологическом оборудовании с ОХВ и по оперативному управлению безопасностью реакторно-регенераторного блока установки каталитического крекинга.

Комплекс программных средств для анализа экологической обстановки и управления качеством атмосферного воздуха на территориях, прилегающих к химическим предприятиям, передан Государственному инженерному центру комплексной автоматизации и фирме "ЭКОМ" (г.Новомосковск) для использования в автоматизированных системах экологического мониторинга территорий и предприятий, службах ГО и ЧС для поддержки лиц, принимающих решения по управлению экологической безопасностью населения и окружающей среды, попадающих в зоны негативных воздействий химических предприятий.

Разработанные математические методы, модели и комплексы программных средств ИАСУ безопасностью химических производств и качеством атмосферного воздуха используется в учебном процессе при изучении курсов "Использование принципов искусственного интеллекта в системах управления гибкими химическими производствами" и "Компьютерные системы проектирования гибких химических производств" на кафедре компьютерно-интегрированных систем в химической технологии РХТУ им. Д.И. Менделеева и в качестве программно-алгоритмического обеспечения для выполнения лабораторных, курсовых и дипломных работ студентов.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на 26 международных, 2 всероссийских и 4-х межвузовских и научно-технических конференциях и семинарах, в том числе: V Международной научной конференции "Методы кибернетики ХТП" (КХТП-М-99); XI, XII, XIII, XIV, XV, XVI Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» (г.Владимир, 1998, Великий Новгород, 1999; Санкт-Петербург, 2000; Смоленск, 2001; Тамбов, 2002; Ростов/н Д, 2003); XVII Менделеевском съезде по общей и прикладной химии (Казань, 2003), Международных конференциях «Инженерная защита окружающей среды» (Москва, МГУИЭ, 2000, 2002 г.г); VII и VIII Всероссийских научно-практических конференциях "Техносферная безопасность" (Ростов/н Д -Новочеркасск-Туапсе, 2002, 2003г.г.), П научной конференции "Экология и рациональное природопользование" (Санкт-Петербург (СПГГУ, 2002); X Международной конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем" (Москва, ИПУ, 2002); Международной конференции "Химическое образование и развитие общества" (Москва, 2000 г); Международном симпозиуме ISCAPE (Колумбия, 2000 г.), XV Международном конгрессе по химическим и инженерным процессам (CHISA '2002), Чехия; ХП, XIII, XIV, XV Международных конференциях «Process Control», Чехия 2000 , 2002, Словакия, 2001,2003.

Публикации. Результаты, отражающие содержание диссертационой работы, изложены в 70 публикациях.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав и выводов, изложенных на страницах, содержит рисунков, таблиц, список литературы из наименований и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность, научная новизна и практическая ценность результатов диссертационной работы. Сформулированы цели и основные направления исследования.

В первой главе диссертации проведен системный анализ химических производств как источников промышленной и экологической опасности, представлен литературный обзор по проблемам анализа риска и экологической безопасности, на основе которого предложены обобщения подходов и методов анализа и оценки риска и обоснована необходимость создания качественно новых систем управления безопасностью с использованием современных информационных технологий.

Предметом научных исследований в диссертационной работе является развитие научно-методологических основ системного анализа управления промышленной и экологической безопасностью различных классов химически опасных объектов.

В качестве источников промышленной и экологической опасности в работе рассматриваются:

- крупнотоннажные непрерывно действующие установки химических производств;

- периодические химические производства;

- технологическое оборудование с газообразными или сжиженными опасными химическими веществами емкостного и трубопроводного типов, расположенное на территории химических предприятий.

б

Каждый класс химически опасных объектов представляет собой сложные иерархические природно-промышленные комплексы, включающие химико-технологические процессы (XIII) на нижнем уровне иерархии, химико-технологические системы (ХТС) - на среднем уровне и химическое производство (ХП) в целом - на верхнем уровне иерархии, оказывающие систематическое воздействие на человека и окружающую среду на всех этапах жизненного цикла.

В результате системного анализа различных классов химико-технологических процессов периодического и непрерывного действия и химических производств как источников промышленной и экологической опасности выявлены:

- вид и характер опасностей для человека и окружающей среды, связанных со штатным функционированием химических предприятий и в случае возможного возникновения аварийных ситуаций;

- общие закономерности и специфические особенности возникновения и развития неблагоприятных событий - факторов риска в многоуровневой структуре объекта -химического производства;

- особенности анализа и оценки риска и управления безопасностью различных классов химически опасных объектов в режимах нормального функционирования и в результате аварий.

Анализ химических производств как источников промышленной и экологической опасности предложено проводить исходя из методологии приемлемого риска; управление промышленной безопасностью осуществлять на основе нового информационно-управляющего подхода с использованием методов принятия решений и искусственного интеллекта, а экологической безопасностью - на основе ситуационного управления с использованием методов искусственного интеллекта.

В развитие методологии анализа и оценки риска в работе проведен ряд обобщений и классификаций, в соответствии с которыми формулируются все последующие результаты исследований. Предложена классификация техногенных чрезвычайных ситуаций, согласно которой рассматриваемые классы химически опасных объектов (рис.1) отнесены:

- по характеру и виду источников возникновения аварии - к техногенным источникам опасности;

- по виду воздействия (нанесения ущерба) - к промышленным и экологическим источникам опасности.

Согласно выполненной классификации ущербов в результате аварий на промышленных предприятиях масштабы негативных воздействий химических производств как источников промышленной и экологической опасности предложено оценивать по прямым экономическим, экологическим и социальным ущербам и по косвенному экономическому ущербу.

Предложена классификация рисков, в соответствии с которой в работе рассматриваются экономический, экологический и социальные виды техногенного риска в результате нормального функционирования и аварий на химически опасных объектах.

Выполнено обобщение подходов к анализу и оценке риска сложных систем, на основании которого в работе развита методология анализа риска и управления безопасностью и предложена единая схема обеспечения промышленной и экологической безопасности химических производств на всех стадиях жизненного цикла, включающая (рис.1) комплексное решение задач: анализа химических производств как источников промышленной и экологической опасности; оценки их негативных воздействий на человека и окружающую среду в результате нормального функционирования и в случае аварий на них; управления безопасностью химических производств на всех этапах жизненного цикла природно-промышленного комплекса: химическое производство-окружающая среда.

В результате представленного в первой главе диссертации литературного обзора по проблеме анализа и оценки риска и экологической безопасности предложены следующие обобщения.

Проведен анализ моделей количественной оценки риска и определены 3 группы моделей: первая - объектно-независимые от источника опасности для оценки различных видов социального риска (коллективного, индивидуального); вторая - для оценки интегрального риска на рассматриваемой территории (потенциального территориального риска) с учетом всех потенциально опасных объектов; третья - полуэмпирические зависимости оценки последствий аварий на опасных промышленных объектах в виде индивидуального и коллективного риска.

Первые две группы моделей не всегда описывают механизмы развития аварий, а третья является достаточно упрощенной. Поэтому в диссертации предложен качественно новый подход к созданию моделей оценки риска, исходя из природы источника опасности и разработаны модели анализа и оценки риска наиболее полно отражающие реальные механизмы возникновения и развития аварий для различных классов химически опасных объектов на стадиях проектирования и функционирования.

Проведена систематизация методов количественной оценки негативных воздействий опасных техногенных объектов на человека и окружающую среду, в результате которой эти методы классифицированы на: численные, вероятностные, статистические, нечеткие, экс-

пертные и комбинированные. Определены классы задач промышленной и экологической безопасности, при решении которых в работе будут использоваться и развиты перечисленные выше методы. Обоснована необходимость разработки интеллектуальных моделей для формализованного описания задач анализа, оценки и управления безопасностью: нейросете-вых, продукционных, нечетких логических при создании качественно новых систем управления промышленной и экологической безопасностью химических производств.

Проведена систематизация и сравнительный анализ существующих методик оценки негативных воздействий химических производств и последствий аварий на опасных промышленных объектах, в результате которого для решения задач научных исследований, связанных с обеспечением экологической безопасности в работе использованы две методики: "Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий" (ОНД-86) и "Методика оценки последствий химических аварий" (Методика ТОКСИ).

Проведен анализ современного состояния проблемы в области создания информационного обеспечения для решения задач промышленной и экологической безопасности, в результате которого выявлено отсутствие единого подхода к объединению информационных систем и программно-технических средств контроля и управления безопасностью с использованием современных информационных технологий.

В результате проведенного системного анализа химических производств как источников промышленной и экологической опасности и существующих подходов, методов, моделей и методик анализа и оценки риска химических производств на окружающую среду и человека предложен единый методологический подход к созданию систем управления промышленной и экологической безопасностью различных классов химически опасных объектов; обоснована необходимость развития теоретических основ системного подхода и использования новых информационных технологий к обеспечению промышленной и экологической безопасности химических производств.

Вторая глава диссертации посвящена развитию теоретических основ и математических методов решения задач обеспечения промышленной безопасности химических производств на основе новых информационных технологий.

Для обеспечения промышленной и экологической безопасности химических производств с использованием системного подхода предложена иерархическая структура объекта анализа и управления безопасностью: химическое производство -окружающая среда представленная на рис.2.

Задачами обеспечения промышленной безопасности на нижнем уровне иерархии химико-технологических процессов являются: мониторинг состояния технологических процессов, диагностика неисправностей, анализ производственных опасностей и причин их возникновения и управление технологическими процессами с целью предотвращения возникновения отказов и их развития в аварийные ситуации. На среднем уровне иерархии - химико-технологической системы решаются задачи определения факторов риска, анализа и оценки риска, прогнозирования последствий аварий и управления безопасностью с целью локализации аварийной ситуации. На верхнем уровне иерархии - химическое производство рассматривается как объект техногенной опасности для человека и окружающей природной среды. Задачами промышленной безопасности являются: оперативное управление безопасностью по локализации и ликвидации последствий аварий и оценки ущербов для населения и окружающей среды, принятие долгосрочных управляющих решений по повышению безопасности на стадиях реконструкции и проектирования.

Для решения проблемы обеспечения экологической безопасности химических производств на нижнем уровне рассматриваются две группы источников опасности: постоянно действующие как источники систематических негативных воздействий и потенциальные аварийные источники экологической опасности. На среднем уровне иерархии рассматривается химическое производство как объект техногенной и экологической опасности в режимах нормального функционирования, в результате аварий и длительных негативных воздействий. На

верхнем уровне иерархии рассматриваются качественные и количественные изменения в окружающей среде, связанные с негативными воздействиями химических предприятий.

Промышленная безопасность

•Анализ и оценка последствий аварий со взрывами и пожарами •Оперативное управление безопасностью ХП по локализации и ликвидации последствий аварий

•Долгосрочное управление ХП на стадиях проектирования и реконструкции

•Определение основных факторов риска и возможных сценариев развития аварий

•Анализ и оценка риска

•Определение наиболее опасных сценариев развития аварий •Прогнозирование возможных последствий аварий

•Управление безопасностью ХТС с целью локализации аварийной ситуации

•Мониторинг состояния ХТП, оборудования, АСУ ТП •Диагностика неисправностей •Прогнозирование изменения состояния ХТП •Анализ производственных опасностей, причин их возникновения •Определение вероятностей возникновения аварийных ситуаций •Управление ХТП с целью предотвращения возникновения отказов и их развития в аварийные ситуации

Рис. 2. Иерахическая структура объекта управления безопасностью: химическое производство-окружающая среда.

Для повышения безопасности химических производств в работе развит информационно-управляющий подход и предложены единые общесистемные принципы построения интегрированных автоматизированных систем управления промышленной и экологической безопасностью. Наличие в функциональной структуре ИАСУ подсистемы поддержки приня-

тия решений, включающей совокупность экспертных систем и средств искусственного интеллекта принципиально отличает ИАСУ от традиционных автоматизированных систем управления и позволяет лицу, принимающему решение, в режиме реального времени осуществлять управление химико-технологическими процессами, системами и производством в целом с целью обеспечения их безопасности.

Во второй главе рассмотрены вопросы, связанные с разработкой функциональной структуры ИАСУ промышленной безопасностью химических производств и ее математического обеспечения.

Целью создания ИАСУ безопасностью химических производств является оперативный контроль и управление промышленными источниками опасности в режиме реального времени, мониторинг состояния оборудования, систем управления ХТП с целью предотвращения риска возникновения аварий, а также прогнозирование тенденций изменения состояний ХТП и выработка оперативных решений по управлению безопасностью ХТП, ХТС и ХП и долгосрочных рекомендаций, направленных на повышение безопасности химических производств.

Функциональная структура ИАСУ безопасностью химических производств состоит из подсистемы сбора и хранения данных, подсистемы анализа производственных опасностей и оценки риска, системы поддержки принятия решений. В работе предложены функциональные структуры всех подсистем и разработано их математическое, информационное и программно- алгоритмическое обеспечение.

Подсистема сбора и хранения данных предназначена для хранения и распределенной обработки данных подсистемами ИАСУ и включает совокупность баз данных различного целевого назначения.

Информационно-моделирующая подсистема анализа и оценки производственных опасностей и риска состоит из: блока анализа производственных опасностей, решающего задачи мониторинга производственных опасностей ХТП, оценки состояния процессов, оборудования, систем управления, и блока анализа и оценки риска, основные математические методы и модели которого развиты в настоящей работе. Результаты компьютерного моделирования, проводимого с использованием этой подсистемы используются в информационно-моделирующей подсистеме системы поддержки принятия решений по управлению безопасностью химических производств.

В рамках создания математического обеспечения ИАСУ безопасностью химических производств разработаны четыре группы моделей: для анализа и оценки риска, управления безопасностью и принятия решений по управлению безопасностью с использованием традиционных методов принятия решений и на основе методов искусственного интеллекта. Существенно развита методология анализа и оценки риска химически опасных объектов и получены следующие результаты.

Определены общие и специфические особенности анализа и оценки риска в режимах нормального функционирования и в случае аварий на действующих химических производствах. Предложены основные этапы анализа и оценки риска возникновения аварий на химических предприятиях, включающие: характеристику химически опасного объекта, выявление причин возникновения аварии, идентификацию вида опасности и определение возможных сценариев развития аварийной ситуации, определение экономических, экологических и социальных видов рисков и ущербов, ранжирование ситуаций и возможных сценариев их развития по степени их опасности и принятие решений, направленных на управление безопасностью химических производств.

В результате системного анализа различных классов химически опасных объектов определены специфические особенности анализа и оценки риска и управления безопасностью химических производств на стадиях функционирования и проектирования. Эти особенности связаны с различной природой причин возникновения отказов и аварийных ситуаций, сценариями их развития и возможностью управления безопасностью химических производств. С учетом этих особенностей для всех классов химически опасных объектов

разработаны логико-графические и логические модели анализа риска и вероятностные модели оценки риска.

В развитие методологии анализа и оценки риска в работе под аварийной ситуацией понимается сочетание условий или обстоятельств, появление которых может привести к возникновению факторов риска способных привести к негативному воздействию на различных реципиентов. Фактор риска- это причина, движущая сила какого -либо опасного процесса или явления (то есть сценария развития аварийной ситуации), вызванная источником опасности и характеризуемая физическими, химическими и биологическими действиями, определяемыми соответствующими параметрами. Факторы риска могут развиваться по многоуровневому сценарию и приводить к возникновению одного или нескольких видов риска (Як) в зависимости от характера наносимого ущерба.

Под сценарием развития аварийной ситуации понимается возможное развитие событий, действий, исходным состоянием которого является возникновение аварийной ситуации. Все возможные комбинации (сочетания) возникновения и развития аварийных ситуаций предложено представлять в виде обобщенных логико-графических моделей. Логико-графические модели позволяют установить причинно-следственные взаимосвязи между исходными инициирующими событиями возникновения аварийных ситуаций и их развитием, приводящим к различным видам рисков.

Для определения возможных сценариев развития аварийных ситуаций предложен метод декомпозиции обобщенных логико-графических моделей на более простые, соответствующие одному сценарию. Как правило, исходная обобщенная логико-графическая модель декомпозируется на несколько упрощенных логико-графических моделей, в соответствии с которыми разрабатываются логические модели анализа риска химически опасных объектов. Эти модели представляют собой формализованное описание всех одновременных, последовательных и одновременно- последовательных аварийных событий, протекающих в химико-технологической системе в результате возникновения и развития аварийной ситуации. При разработке логических моделей анализа риска проводится установление причинно-следственных взаимосвязей различных сценариев развития аварийных ситуаций с возникающими от них видами рисков.

В работе предложены логико-графические и логические модели анализа риска для различных классов химически опасных объектов. Пример одной из логико-графических моделей возникновения и развития аварийной ситуации на непрерывно действующей установке (I) крупнотоннажного химического производства представлен на рис.3. К возникновению /-ой аварийной ситуации могут привести различные виды отказов (о = 1,0 ): эксплуатационно-технологических (Р/) и организационно-технических (Р')у проекгно-конструкционных и производственно-изготовительнньк ( Р/ )• Далее аварийная ситуация может привести к одному из факторов риска (/",) и затем развиваться по многоуровневому сценарию = 1,(3) с промежуточными событиями (£,^ ), приводящему к различным видам рисков причем количество уровней для различных сценариев развития аварии

отличается.

На основе системного подхода к анализу различных классов химически опасных объектов как источников риска и промышленной опасности в работе впервые предложены логические модели анализа риска и вероятностные модели оценки риска для непрерывных химико-технологических систем, периодических XIII, технологического оборудования с ОХВ. Эти модели позволяют формализованно описать последовательность стадий возникновения и развития аварий на химически опасных объектах. Пример одной из логических моделей анализа риска для непрерывной ХТС представлен соотношениями (1)- (7).

Рис. 3. Логико-графическая модель анализа риска непрерывных ХТС

Возникновение отказа

Уо: (Р! уРг' vPl') / = !,/„;/' = 1,Г; г = 1,го;о = 1,о' (1)

и*.- р;->(р,1лр1}л......л?^ ,] = Ш,о = ъд'у = ьт (2)

Возникновение аварийной ситуации:

V/: (Р^ \zPj2 V.... \sPjJ , у = 1М, о = 1 ,о' (3)

Возникновение факторов риска:

V/: Sj->(FIVF2V...VF¿, / = = 1,Л/ (4)

Многоуровневое развитие аварии:

И: ^ (Е,„ V.... ^ЕюЛ , 7 = 1, N (5)

V/, 3Г:Е,-,,,, g = ¡То"; 1 = 1,ЛГ (6)

VI, VgЗ'-, (ЕГе,->Е(г+1)г1)-+(1'~1'; Егцг+К' ^(Е.' Л К1 Л X3)) (7)

В соответствии с логическими моделями анализа риска разработаны вероятностные модели оценки риска для всех классов химически опасных объектов, сравнительный анализ которых представлен в таблице 1, и предложены обобщенные вероятностные модели оценки риска А-ГО вида для g-TO сценария развития аварии на нескольких (I) установках химического предприятия:-при последовательном развитии на |'-м уровне:

Таблица 1. Вероятностные модели оценки риска

Стадия анализа и оценки риска Периодические ХТП Непрерывные ХТС Технологическое оборудование с ОХВ

Вероятность возникновения у'-ой аварийной ситуации от отказа (причины) Нет отказов, причин, задается 3 0=1 }а ] - 2,3.5.6

Для ситуаций от внешних причин: где определяется по соотношению (1)

Вероятность того, что /-я ситуация приведет к |'-му фактору риска ЛЧ _ _ ги=1 V Гц =1 , 1*1.1 Еу - задаются, так как факторы не могут возникнуть одновременно от нескольких ситуаций

Вероятность многоуровневого (1-го) развития аварии от /-го фактора в /ой ситуации по £-му сценарию /-1 £„., £,'- задаются /=1,ЛГ Для ¡-/: Еу - задается; Для/42: Р «_ = 1 - = у-1,6;/

Вероятность возникновения к-го вида риска от ]-й ситуации, ¡-го фактора: -непосредственно -через одно промежуточное событие -через несколько промежуточных событий к = Пк = 8е и я К=р. Б , 8 Е..Е..,ЕК О J О ц и' и Не бывает Очень редко Общий случай к к П Ер ; 46 J ^ gl К- 31*8 = Р> Рц Е у, А = 2,3; /'= 1 * = Г= 2; £ = £(?;,/= Пб

где /.-общее количество установок, Ь '-количество установок, вовлеченных в аварию, -при одновременно-последовательном развитии на /-м уровне

< = 1 - 8>! = й5 (9)

В отличие от известных моделей анализа и оценки риска предложенные в работе логические и вероятностные модели предназначены для анализа риска на всех этапах развития аварии, направлены на последующее их использование для управления безопасностью, применимы для любых видов рисков и классов химически опасных объектов и учитывают специфику источника опасности - химически опасного объекта.

Одной из основных задач научных исследований по обеспечению промышленной безопасности химических производств с использованием новых информационных технологий является решение задач управления безопасностью. В работе впервые проведена классификация задач управления безопасностью химических производств и разработаны методы и модели для решения следующих задач:

- оперативного управления безопасностью ХТС и ХП в условиях неопределенности;

- оперативного управления безопасностью непрерывных ХТП и ХТС с целью предотвращения возникновения отказов и аварийных ситуаций с использованием нейросетевых моделей и продукционных моделей из баз данных СППР;

- многокритериального принятия решений по оперативному и долгосрочному управлению безопасностью ХТС и ХП на стадиях функционирования, реконструкции модернизации с использованием системы поддержки принятия решений;

- принятия оперативных и долгосрочных решений, направленных на повышение безопасности технологического оборудования с ОХВ на основе нечетких множеств.

Предложена классификация управляющих воздействий по управлению безопасностью химических производств, согласно которой они могут быть:

- независимыми (например, по устранению различных возможных причин аварии);

- зависимыми - когда одно действие определяет последовательность выполнения других действий;

- однонаправленными - когда одно и то же действие направлено на устранение типовой аварийной ситуации или типового фактора риска, которые могут возникнуть на различном технологическом оборудовании или производственном помещении (для периодических производств);

- комбинированными - когда одни действия могут выполняться независимо от других, но общее управляющее решение должно быть найдено как объединение действий, реализуемых независимо.

Кроме того, управляющие решения имеют долгосрочный (на стадии проектирования, реконструкции), плановый (профилактика оборудования, планово-предупредительные ремонты) и оперативный характер.

Задача оперативного управления безопасностью химико-технологических процессов является типичной задачей в условиях неопределенностей, связанных с причинами приводящими к отказу; с неопределённостью развития отказа в аварийную ситуацию, с неопределённостью к какой аварийной ситуации приведет отказ, и по какому сценарию будет развиваться данная аварийная ситуация.

Управление безопасностью ХГС реализуется на четырех уровнях:

Первый - управляющие решения (и» , оо = 1,(7") направленные на устранение причин, вызвавших данный отказ; второй - управляющие решения («¿,,/0 = 1,./) по предотвращению

развития отказа в аварийную ситуацию, третий - управляющие решения , на-

правленные на предотвращение цепного развития аварийной ситуации, приводящей к воз-

С-1 /•!

никновению факторов риска, четвертый - управляющие решения по предот-

вращению многоуровневого развития аварии, приводящему к какому-либо виду риска.

В работе предложена постановка задачи оперативного управления безопасностью ХТС как задачи поиска оптимальных управляющих решений, направленных на минимизацию всех видов ущербов, которые могут возникнуть в результате аварии на данной установке при обеспечении приемлемых или допустимых значений всех видов рисков.

Проведенный в работе анализ задачи оптимального оперативного управления безопасностью показал, что предложенная задача должна решаться для каждого сценария развития аварийной ситуации. Количество управляющих переменных в таких задачах составляет один-два десятка для каждого аппарата (блока). Поэтому при создании ИАСУ безопасностью химических производств для различных уровней и состояний управления безопасностью доказана нецелесообразность решения множеств задач оптимального оперативного управления безопасностью ХТС большой размерности традиционными методами оптимизации. И в работе предложены новые подходы и методы решения задач оптимального управления безопасностью ХТП, ХТС и ХП с использованием методов принятия решений и искусственного интеллекта.

Для оперативного управления безопасностью ХТП, направленных на предотвращение возможности возникновения отказов и их развития в аварийные ситуации предложено использовать рекуррентные нейронные сети, отличительной особенностью которых является наличие обратных связей между нейронными элементами последующих слоев с нейронными элементами предыдущих слоев. Это позволяет учитывать результаты преобразования нейронной сетью информации на предыдущем этапе для обработки входного вектора на следующем этапе функционирования сети. В работе для управления безопасностью ХТП непрерывных химических производств предложено использовать два типа рекуррентных нейронных сетей. Первый - сеть Джордана (рис.4), в которой выходы нейронных элементов последнего слоя соединены посредством специальных входных нейронов с нейронами скрытого слоя, называемыми контекстными, распределящими выходные нейронные элементы сети на нейронные элементы скрытого слоя. Второй - рекуррентная нейронная сеть Элмана, выходы нейронных элементов скрытого слоя которой соединяются с контекстными нейронами входного слоя. Для управления безопасностью ХТП непрерывно действующих установок химических производств предложены две нейросетевые модели, использующие предложенные архитектуры нейронных сетей. Нейросетевая модель сети Джордана (рис.4) имеет вид:

Ы'). .... Ук(0......у„тТ = .... Х1(0,..., х„0), С,,...Сь.... Ст), к = йт; 1 = \п (10)

где [Х]т=[ Х1((),.... х/(0,....... х„(1), С/,... Сь..., С„] - вектор входных значений нейронной сети,

в качестве которого задаются значения контролируемых и регулируемых технологических параметров процесса (температур, уровней, давлений и т.п.) х/(1) в момент времени I и значения контекстных нейронных элементов С* - управляющих переменных - технологических параметров процессов (расходов и т.п.) в предшествующий момент времени (И); [У]т=[)'/('#, .... ук(0,—.м Ут(0] - вектор выходных значений нейронной сети - управляющих переменных в момент времени 1.

Таким образом, в процессе управления безопасностью ХТП с помощью нейросетевой модели (10) в каждый момент времени 1 на выходе нейронной сети будут рассчитываться управляющие воздействия на объект управления с целью недопущения возникновения отказа и развития его в аварийную ситуацию. Для предложенных нейросетевых моделей проведен анализ числа синаптических связей между нейронными элементами входного, скрытого и выходного слоев и показано, что для обучения предложенных нейронных сетей достаточно иметь выборку на 20% превышающую число синаптических связей в модели.

Таким образом, в ИАСУ безопасностью химических производств рекомендуются настроенные на предотвращение возникновения отказов и аварийных ситуаций в типовом оборудовании химических производств структуры нейронных сетей, обладающие высокими

способностями оперативного управления и содержащее минимальное количество синаптиче-ских связей.

Для оперативного управления безопасностью химических производств предложена функциональная структура системы поддержки принятия решений, представленная на рисунке 5, в которой реализованы интеллектуальные модели и алгоритмы.

Рис. 4. Архитектура рекуррентной нейронной сети с обратными связями от нейронов выходного слоя (г-1 - элемент задержки; Ск - контекстный нейрон, рх (/ -1),..., рк (г -1),..., />„(/-1) ) - преобразованные значения 1,..,к,..,т —го нейронных элементов выходного слоя; [и>Л ] - Й - элемент матрицы весовых коэффициентов между нейронными элементами входного и скрытого слоев, [и^ ] - кг - элемент матрицы весовых коэффициентов между контекстными нейронными элементами и нейронами скрытого слоя; ] - //'-элемент матрицы весовых коэффициентов между нейронными элементами

СППР (рис.5) состоит из информационно-моделирующей и управляющей подсистем. Информационно-моделирующая подсистема включает базы данных вычислительных экспериментов, блоки моделей, методов и алгоритмов принятия решений по управлению безопасностью, блок анализа и сравнения результатов оперативного анализа производственных опасностей и оценки риска с имеющимися в базах данных вычислительных экспериментов и выдачи рекомендаций по принятию решений по управлению безопасностью. Управляющая подсистема включает экспертные системы для управления безопасностью на различных уровнях иерарахии химически опасного объекта и различных стадиях развития аварии.

В работе предложен подход к управлению промышленной безопасностью различных химических производств с использованием системы поддержки принятия решений. Обоснована перспективность использования как традиционных моделей и методов принятия решений в информационно-моделирующей подсистеме, так и необходимость разработки моделей на основе искусственного интеллекта.

Проведена классификация задач, моделей и методов принятия решений по управлению промышленной безопасностью химических производств и решены задачи: многокритериального принятия решений по оперативному управлению безопасностью непрерывных ХТС и ХП и долгосрочному на стадиях реконструкции и проектирования ХТС и ХП, представленные в таблице 2.

скрытого и выходного слоев.

Таблица 2. Задачи принятия решений по управлению безопасностью химических производств

Задача принятия решений Критерии Альтернативы

Многокритериальное принятие решений по оперативному управлению безопасностью: -непрерывных ХТС; - химических производств Риски и ущербы всех видов в результате возникновения у'-ой аварийной ситуации на /-ой установке по сценарию развития: Л) и Л). ] Интегральные риски и ущербы на г -м уровне развития аварии на нескольких установках производства №■/) и Первый этап: сценарий развития аварии = 1,С,0'с в, где С -подмножество наиболее опасных сценариев). Второй этап - управляющие решения К* гда В = ¡Дс-сО ;(«>€ и1 Управляющие решения и г, -»[(Х'^УДУД)'],

Многокритериальное принятие решений по долгосрочному управлению безопасностью на стадии проектирования химических производств Интегральные критерии капитальных затрат: £ X Кз = ^Кз' + Яз* + Кз«^, где Кз"- капитальные /-1 »1 затраты на технологическое оборудование дг-го вида (хранилища, емкости), Аз«юр-затраты на сооружения; Интегральный критерий приведенных затрат: Пз = У Пз1 (С1, Кз'); где С1 = £ С'„ - себестоимость /-1 »-1 выпуска всех продуктов на /-ой установке; Себестоимости видов продукции, при аварии иах-ом хранилище которой, могут произойти ее потери: Ci.iv = йг, х = IX; Риски и ущербы всех видов при авариях по наихудшим сценариям развития на 1-ых установках и х-ом технологическом оборудовании: Первый этап - выбор альтернативы Л' из лучших диКЛХГС:* /=Ц где А' = /(Кз', Пз' з^О Второй этап - формирование нового множества альтернатив по критериям: А\Кз,Пз,С'»,К1^= и выбор лучшей альтернативы: ^{вир^.зир^,}} /=й 2 = П где 2-общее количество альтернатив (А") оценок по дополнительному множеству критериев; А*-предпочтительный вариант проектируемого химического производства с точки зрения безопасности.

В отличие от задачи оперативного управления безопасностью ХТС и ХП в условиях неопределенности многокритериальные задачи принятия решений по оперативному управлению безопасностью ХТС и ХП предложен "ешать как дискретные детерминированные задачи. Каждому управляющему решению (н^ ) по предотвращению развития аварии на установке соответствует свой набор значений критериев рисков (Л^)' и ущербов (табл.2). В результате решения задачи оперативного управления необходимо выбрать наиболее предпочтительные управляющие решения по обеспечению безопасности данной ХТС. Эти задачи относятся к классу задач принятия решений с заданным множеством альтернатив и заданным набором критериев, для решения которых в работе используются экспертные модели принятия решений на основе многокритериальных функций предпочтения и аппроксимационные методы линейного упорядочивания альтернатив, сравнения по предпочтительности и выделения упорядоченных разбиений.

В задачах принятия решений по долгосрочному управлению безопасностью наряду с рисками и ущербами в качестве критериев используются экономические критерии - такие, как эффективность мероприятий, направленных на повышение безопасности, капитальные и приведенные затраты. В результате выбранные перспективные управляющие решения рекомендуются СППР для оперативного управления безопасностью ХТС и ХП, и для выработки -рекомендаций по управлению безопасностью химических предприятий на стадиях реконструкции и проектирования.

В работе развиты теоретические основы создания компьютерных систем поддержки. принятия решений в ИАСУ безопасностью химических производств на основе методов искусственного интеллекта и разработаны нечеткие логические и продукционные модели для двух классов задач.

Первый - задачи составления формализованного описания для оперативного принятия решений по управлению безопасностью непрерывных химико-технологических систем с целью предотвращения возникновения отказов и их развития в аварийные ситуации.

Второй - задачи составления формализованного описания на основе обработки качественной информации для поиска управляющих воздействий в системах поддержки принятия решений по оперативному и долгосрочному управлению безопасностью в результате возникновения аварий на технологическом оборудовании с ОХВ и периодических химических производствах.

Для решения первого класса задач принятия оперативных решений по управлению безопасностью непрерывных ХТС с использованием СППР предложены продукционные правила с использованием лингвистических переменных для первых трех уровней управления безопасностью: по управлению технологическими параметрами процессов, направленными на предотвращение возникновения отказов (««>) или аварийных ситуаций на /ой установке'(1//<>) в результате отклонения данных технологических параметров от нормы и по недопущению развития аварии с выходом за пределы технологического аппарата и блока за счет включения системы аварийного взрывоподавления, останова и блокировки оборудо-ванр(и^). 1имер продукционных правил и моделей для управления безопасностью на первом и втором уровнях представлен в таблице 3.

Второй класс задач принятия решений по оперативному и долгосрочному управлению безопасностью на технологическом оборудовании с ОХВ заключается в анализе и оценке уровня качества управления безопасностью объекта с использованием нечетких логических моделей и расчете управляющих воздействий, направленных на повышение безопасности химически опасного объекта на различных уровнях управления безопасностью.

Для решения задачи управления безопасностью на технологическом оборудовании с ОХВ предложено использовать нечеткие логические модели. Каждому управляющему решению (Д,/), (где и-номер действия, I- номер уровня управления) ставится в соответствие функ-

Таблица 3. Пример продукционных правил и моделей представления знаний по оперативному управлению безопасностью непрерывных ХТС в СППР ИАСУ безопасностью

Правило I Модель

Представление знаний

Выбор управляющих решений по недопущению отклонений значений технологических параметров (*' ) Vs:M, stf-m'«.] 00 = 1,0" (1) или Vs:M, =[х', ->м'„] jo = UJ (2)

Если значение j-ro технологического параметра процесса на /-ой установке х'г -"отклонение от нормы" (N), то значения управляющих переменных - "изменить" ГО. м',2 - [(*: = - JV) -> <и~ = С) V (и, = С)\ (3)

Значение технологического параметра х[ "отклонение от нормы" - "выше" (V) или "ниже" (L) нормы; - отклонение "выше нормы допустимо" (VD) или "выше нормы недопустимо" (VA); отклонение "ниже нормы допустимо" (LD) или "ниже нормы недопустимо" (LA) Mt=[x',=-Jf-+x',=Vs/L] (4) M2=[x',=V->X',=VDWA] (5) М3 = [*! =L->x[ =LDvLA] (6)

Значения вектора управляющих переменных Uoo или Ujo "изменить": "увеличить" (PU) или "уменьшить" (PD): "немного уменьшить" (LPD) или "сильно уменьшить" (MPD); "немного увеличить" (LPU) или "сильно увеличить" (MPU) M4 = [(иж = C) -> (uL = PU v PD) ] (7) Ms = [(й'» = C)—> (u'jo = PU vPD)] (8) M, E l(HL v u„) = PD (uL v u„) = (LPD v MPD)] (9) Mx E[(£ vujo) = PU-*(tLvujo) = (LPUvMPUfli 10)

Логический вывод

Выбор управляющих решений для к-го состояния XIII (гь), обеспечивающих допустимые значения технологических параметров процессов: Vk: Mk= [zk ->• (u'oo v «'„)], (11) z„ =[*»], x , e X'

Если значения одного (12) или нескольких (13) контролируемых или регулируемых технологических параметров процессов -"отклонение от нормы" ((3)-(6)). то к-ое состояние XIII (т*) — "отклонение от нормы". Если к-ое состояние ХТП (а) -"отклонение от нормы", то значения требуемых управляющих переменных -"изменить"((7)- (10)), остальных - поддерживать в заданном диапазоне (не изменять) (И) M-[((if vij v.....vj<0=-Л)->*4 (12) w;1 -[((»(л д4 л .....л =-л) л л ....л j(i3) z, = -л], f « V?; s = 16 S,y 6 S, s с A, i"c k K' M v.-.v^i =qA(!i л...л^)=л)] (14) или

ция принадлежности ¡лк/и) нечеткому подмножеству К) управляющих решений по управлению безопасностью. Управляющие решения /-го уровня управления безопасностью: «V Д,I »IК1 (11)

где К) ={К, К', К",К"'}; К* - множество управляющих решений /-го уровня управления безопасностью, и - универсальное множество управляющих решений. В зависимости от

характера управляющих воздействии нечеткие решения по оценке уровня качества управления безопасностью на /-М уровне управления безопасностью определяются по одному из соотношений (12)-(16):

- для однонаправленных действий:

ßKr{K-vK-) М = min (рк(щ), тах((и,), цк- (и))), и, е U (12)

Мкик-пс) (и) = max (цк(щ). min(ptK- (и,), ftK- (и))), и, ell (13)

- для зависимых действий:

№гк- = min (мкМ, Mk (uJ), и, eU (14)

- для независимых действий:

Мкас ~ max (jjkM, Pk{uJ), u,eU (15)

- для комбинированных действий:

M>c-ijKr(K-LX'»(ul)='nax(/jf;-(ul),M(t:rtK~uK-)(uJ) =max(/jK-{uJ, min (рк(и,).тах(цк- (и,), рк (и))),

и, ell __(16)

Для любого s-ro уровня качества управления безопасностью (s = 1 ,S', где & - количество

рассматриваемых уровней качества управления безопасностью) для нечеткого подмножества действий /-го уровня управления безопасностью (Ху) определяются значения базовых переменных и', которые необходимо изменить для повышения безопасности объекта. В этом случае нечеткие управляющие решения предложено искать по следующему соотношению:

I. .-I. I ~ .. - г.. .1. ~ гУ _ I I __I

(17)

(18)

г дА^вяИ пи»("/')" ь н ы е и максимальные значения функции принадлежности го нечеткого подмножества базовых переменных уровня управления безопасностью различных уровней качества управления безопасностью й';

/¿'г, (и,1)1 - значение функции принадлежности Ху - го нечеткого подмножества базовых переменных и'е 1-ГО уровня управления безопасностью для з-го уровня качества управления безопасностью.

В третьей главе диссертации с позиций системного анализа предложен подход к обеспечению экологической безопасности химических производств, разработаны методы, модели и алгоритмы решения задач прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха, идентификации источников выбросов и управления качеством воздушной среды на основе новых информационных технологий.

Впервые предложена функциональная структура ИАСУ качеством атмосферного воздуха на территориях, прилегающих к промышленным предприятиям, представленная на рис.6, и разработаны функциональные структуры ее подсистем.

Информационно-моделирующая подсистема обладает высокой степенью функциональной и структурной интеграции. Структурные взаимосвязи в ней не являются жесткими и могут перестраиваться в зависимости от комплекса решаемых задач. Основные функциональные составляющие информационно-моделирующей подсистемы ИАСУ качеством атмосферного воздуха (рис.6) могут формироваться в отдельные подсистемы, образуя локальные информационно - моделирующие подсистемы (ИМС).

Первая локальная ИМС для долгосрочного и оперативного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха постоянно действующими источниками выбросов промышленных предприятий включает моделирующий блок для расчётов концентраций загрязняющих веществ в различных условиях прогнозирования и блок анализа и сравнения результатов про-

Во второй локальной ИМС для идентификации постоянно действующих и аварийных источников выбросов используются численные модели и алгоритмы, разработанные в диссертации, и нейросетевые модели, представленные в таблице 4 (с.25).

Третья локальная ИМС для анализа и оценки экологических последствий аварий на химических предприятиях предназначена для прогнозирования качества атмосферного воздуха в результате аварийного выброса на химически опасном объекте во времени после аварии и на расстоянии от источника загрязнения.

В рамках создания математического обеспечения информационно-моделирующей подсистемы ИАСУ качеством атмосферного воздуха в работе предложены численные и статистические модели и методы долгосрочного и оперативного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха и идентификации источников выбросов и предложены принципиально новые модели и методы решения задач оперативного прогнозирования и идентификации на основе аппарата искусственных нейронных сетей.

В работе предложены следующие нейросетевые модели прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха:

- оперативного прогнозирования концентраций загрязняющих веществ на заданное время по выбранному набору предикторов и заданное расстояние;

- прогнозирования концентраций ОХВ в результате аварийных выбросов для различных типов источников при известных метеоусловиях;

- прогнозирования характеристик зоны загрязнения в результате аварийного выброса по замерам концентраций загрязняющих веществ, полученным на разных станциях контроля и метеоусловиям.

В работе предложены методы и модели для оценки экологических и социальных последствий аварий с выбросами ОХВ: для расчёта характеристик мгновенной зоны загрязнения (зоны превышения максимально разовой предельно допустимой концентрации) и интегральной зоны химического заражения территории, подвергшейся воздействию в результате аварийного выброса; для определения фактических эколого-экономических ущербов в результате аварий. В отличие от известных методик расчетов ущербов от приведенных масс годовых валовых выбросов постоянно действующих источников расчеты ведутся на фактические массы ОХВ, поступивших в окружающее пространство в результате аварии. Для оценки социальных последствий аварий с выбросами ОХВ предложена комбинированная методика, базирующаяся на рекомендациях по определению токсодоз и вероятности поражения на основе методики ТОКСИ и разработанной модели оценки риска при авариях на технологическом оборудовании с опасными химическими веществами (табл.1 с. 13). Предложены новые оригинальные постановки задач идентификации постоянно действующих и аварийных источников загрязнения атмосферного воздуха.

Задача идентификации постоянно действующих источников выбросов заключается в том, чтобы по значениям концентрации примеси загрязняющего вещества, полученным на станциях контроля, распознать источники, являющиеся виновниками загрязнения атмосферного воздуха, и рассматривается как типичная задача распознавания образов. Требуется сформировать и сравнить образы проб (OPt) (соотношение (20)) с образами источников (0/л) (соотношение (19)) и отнести источники загрязнения к определённым классам. Образ источника определяется значениями концентраций примесей s-ых загрязняющих веществ (Cj, соответствующих превышению ПДК, и расстояний на которых образуются

эти концентрации от данного источника при известных характеристиках выброса и метеоусловиях:

OIn=ASn.C„'ßiPM wnLPR),[xn\a4;xn'MH],{xnynzn)\n = Ш, s = Hs.m = 07 (19) где Sn — состав примесей от n-го источника, S •• количество примесей; 1„ - геометрические характеристики источника; Wn - валовый выброс; (xKy„z„) - пространственные координаты и-го источника; МР„ — метеопараметры, М- их количество; PR -факторы, влияющие на характер распространения примеси.

Образ пробы формируется из образа ¿-ой станции контроля, определяемого пространственными координатами (**, г*), радиусом действия составом примесей, концентрации которых наблюдаются на станции S*, и предельно допустимыми концентрациями этих примесей ГЩК* набором метеопараметров (МРп), вектором расстояний от к-й станции контроля

до п-ГО источника (££*„), и собственно пробы, характеризуемой значениями концентраций 5-X примесей для к-Й станции контроля (С _):

0Рк=Д(хк,/Л1к,^.ЦД^,МРтЫ\,Сь),к = Гк, з = П8, п=Щ т = Гм (20)

В работе предложен дискриминантный метод решения данной задачи и для идентификации постоянно действующих и аварийных источников выбросов опасных химических веществ предложено использование аппарата искусственных нейронных сетей и нечетких логических рассуждений.

В результате анализа топологии нейронных сетей и алгоритмов их обучения для решения поставленных задач предложено использовать двухслойные и многослойные сети прямого распространения, для обучения сетей - алгоритм обратного распространения ошибки. Разработанные нейросетевые модели для идентификации источников выбросов представлены в таблице 4. Предложены две постановки задач идентификации постоянно действующих источников. Первая ((1П) табл.4) заключается в следующем: по результатам замеров концентраций $-ЫХ загрязняющих веществ, полученным на к-ОЙ станции контроля (образ пробы) (С4,(г))ь случае зафиксированного превышения по одному или нескольким загрязняющим веществам в течение периода наблюдений Т при известной совокупности метеоусловий (МР„(т)) спрогнозировать расстояния от возможных источников выбросов (1,1? "рогн(т)) ((1) табл.4). Полученное с помощью нейронной сети значение (Ы}"раг*(т)), в наименьшей степени отличающееся от заданного расстояния от й-ГО источника для к-0й станции контроля свидетельствует о том, что данный источник является виновником загрязнения (соотношение (2) табл.4).

Вторая задача идентификации постоянно действующих источников ((2П) табл.4) (Л,) решается исходя из предположения, что в качестве возможных источников загрязнения для данной станции контроля (/„) рассматриваются все источники, для которых при какой-либо совокупности метеоусловий (МРт, т=1,М)хотя бы по одному загрязняющему веществу может наблюдаться превышение допустимых значений концентраций на станции контроля.

Решение задачи идентификации постоянно действующих источников выбросов как задачи распознавания образов с использованием искусственных нейронных сетей позволяет идентифицировать любые возможные источники выбросов по любой совокупности концентраций загрязняющих веществ при различных метеоусловиях по замерам одной станции контроля.

Для идентификации аварийных источников выбросов предложены нейросетевые постановки задач по замерам на одной станции контроля ((4)-(6) табл.4) и нескольких станций контроля ((7), (8), (9) табл.4).

В работе сформулированы задачи оперативного и долгосрочного управления качеством атмосферного воздуха, вызванного его загрязнением в результате выбросов постоянно действующих источников и при авариях с выбросами ОХВ. Предложены задачи и методы их решения на основе традиционных подходов и с использованием СППР ИАСУ качеством атмосферного воздуха. Это:

- задачи оптимального управления качеством атмосферного воздуха, формулируемые как задачи поиска оптимальных управляющих решений в детерминированных условиях, направленных на минимизацию ущербов, которые наносятся окружающей среде в результате функционирования постоянно действующих источников выбросов и аварий с выбросами ОХВ;

- задачи управления качеством атмосферного воздуха с использованием СППР:

- в детерминированных условиях с использованием методов принятия решений и продукционных моделей для анализа экологической обстановки и идентификации источников выбросов;

- в условиях неопределенности с использованием теории нечетких множеств, нечетких

Таблица 4. Нейросетевые модели идентификации источников выбросов

Задача | Модель I Число синаптических связей (К»)

Постоянно действующие источники

1П Ы"^) =/(сь(г),МРт{т)\г е Г, *=1, ^т=1,Л/ (1); |/Х*°'-Икпр°™(г}-лтт,т&Т,п=\,Ы ' (2) где Ы- число потенциально возможных источников загрязнения по 5-му загрязняющему веществу, попадающих в радиус действия Л-ой станции контроля, которые при различных метеоусловиях в течение выбранного периода наблюдений Т могут быть идентифицированы ею как источники загрязнения, N„ = Nhid (S+M+l), где S-количество примесей, M-количество метеопараметров, Ntaj -число нейронов в скрытом слое

2П Л=/ГС*УгА МР„(т)), теТ, s = hS. т = \М, п = Щ (3) Nw = Nhid (S+M+N)

Аварийные источники

1А / = f(d"(r), т), теТ, s = 1. S (4), где t = max max{f„(MPJ}, m = \,M, n = \,N, tn(MPJ eD (5) neNmeM где N- общее число потенциальных источников выбросов, расположенных на территории ограниченной областью действия D ^ = N„,1 (2Т'+Ю где Т' - число наблюдений на заданном интервале наблюдений [0, л

1АМ / ~f(d"(r+iAT), Ar, MPJ, i = VT'; АтеТ, s = yS,m = Ü~M, (6) где Ar-шаг по времени, C*Yт+iAi) — значения концентрации загрязняющего вещества, по которому наблюдается аварийный выброс, на автоматизированной станции контроля, в момент времени (т+iAt), / = 1, Т" — количество моментов наблюдения на заданном интервале наблюдений [0, 7], х -время начала фиксации станцией контроля превышения ПДКЧ „ ^ = N(,,1) (Т"+М+Ы+1)

2А /„ =/feVt>. Л). к = 1К, s = lS, i = rr,r1eNp),N = j^f1I>{MPm\'n = :Üä С») где N - общее количество потенциальных источников загрязнения, К- количество станций контроля; Г/ - дискретные моменты наблюдений, Т' - общее число наблюдений на станциях К контроля: Г'= £ Т'к , Т - число наблюдений на Л-ой станции контроля на интервале наблюдений ГО, № М„= (2£Г'*)2 + N »-1 при Ыы = Ищр', к +ЛГ2 при^-Ы^

2АМ /„ г?), к = Гк, s=lS, i=U\ neN, Т=К (9) N. =4К2^ при N^,1 = N„,=2 К. И„ =2К+& при Иы -

сетей Петри и алгоритмов нечетких логических рассуждений. Система поддержки принятия решений ИАСУ качеством атмосферного воздуха (рис.6 с.22) предназначена для хранения и обработки информации и анализа экологической обстановки на территориях прилегающих к химическим предприятиям, и выдачи оперативных и долгосрочных рекомендаций по управлению качеством атмосферного воздуха различным лицам, принимающим решения: технологам производств, экологическим службам предприятий, службам ГО и ЧС.

Функциональная структура СППР ИАСУ качеством атмосферного воздуха включает информационно-моделирующую и управляющую подсистемы и является интеллектуальной компьютерной советующей системой поддержки и принятия решений, направленных на управление качеством атмосферного воздуха в сложившейся ситуации.

Информационно-моделирующая подсистема СППР состоит из баз данных вычислительных экспериментов, блока анализа и сравнения результатов оперативного прогнозирования с результатами прогнозирования из баз данных вычислительных экспериментов, моделирующего блока для анализа экологической обстановки с использованием методов и моделей принятия решений - нейросетевых, продукционных и нечетких логических и выдачи рекомендаций лицам, принимающим решения по управлению качеством воздушной среды. Управляющая подсистема включает экспертные системы:

• по управлению источниками технологических выбросов;

• по локализации и ликвидации последствий аварийных выбросов;

• по организации действий в чрезвычайных ситуациях.

Для анализа экологической обстановки, идентификации источников выбросов и выдачи рекомендаций по управлению качеством воздушной среды в условиях неопределенности с использованием СППР предложено использовать теорию нечетких множеств. При этом используются следующие методы.

Первый - сравнения результатов замеров концентраций загрязняющих веществ на станциях контроля (23) с концентрациями из баз данных вычислительных экспериментов для постоянно действующих (/*V) (21) и аварийных (/'„•) (22) источников выбросов, формализуемых соответствующими функциями принадлежности, с использованием степеней включения нечетких подмножеств (24) и (25).

G-={ma(C(LI}„)/C(LLk„)}, C(LLk„)еА;AeU,n = ïTnп'en; s = ¡7Г. * = йк (21 ) G,:Îan- ^A'={nA(&n')/daK},dan'eA\A,eU; п"=иГ;и"ог, s = Hs"; k = \JC (22) А" = Iцл• (&)/&}, &еА";A"eU; s = k = \JC (23)

\{А",А) = & (мл-(&)->MC,(LLk„)), ri=ÏN'; s=YJ; k = ÎK (24)

&eU _ _ _

и'A",A') = &(fiA-(da)-*HA<da,-)), n"=l,N"; s = l,S k = \,K (25)

ще U- базовое множество концентраций.

Если viA"^)^^, то A"qA - выброс на п'-м постоянно действующем источнике; если у(А"Д') 2Ю,5, то A"qA' - выброс на л "-М аварийном источнике

Второй метод - сравнение нечетких эталонных (26)-(29) ситуаций (П) (концентраций и длительностей наблюдений Т^1) из баз данных информационно-моделирующей подсистемы СППР и реальных наблюдаемых ситуаций (Q') (концентраций и длительностей наблюдений Г) на станциях контроля (30)-(32) с использованием степеней нечеткого включения реальной наблюдаемой ситуации П' в одну из нечетких эталонных ситуаций £1 (33), (34).

Нечеткая эталонная ситуация описывается:

£2 = /<м-/т&1 фв(Саь), Mb (Г.Ь)У(С.Ь, Таь))}, С„ьеЦ Таь еТ (26)

гдеВ={<мв(СяьУСяь>},Спьеи (27)

В • = (<ЦВ (Г?)/ Та* >). Т? еТ (28)

/Ш =Mn(C„h, T.*), yj еУ (29)

где Т- базовое множество длительностей наблюдений, У- множество признаков, элементами которых являются лингвистические значения концентраций и длительностей наблюдения превышения ПД К.

Нечеткая реальная наблюдаемая ситуация описывается: Л' =щ-го={т\п (цл'(С% р0(Г'))/(С?°,Т'))} .А"е11, ГеТ где й = {</л0(Г-)/Г>), ГеТ ИаЫ еУ

Степень нечеткого включения ситуаций определяется: & V(Ца(у), рЫу})

УфяШ МУ)) = & (Цп(у)->кЫ)

XI еГ

Ситуация £2' нечетко включается в ситуацию О, если степень включения у(0', О)^,

где порог включения.

Третий метод - создание ситуационной советующей системы на основе нечетких сетей Петри. В отличие от предложенных нейросетевых моделей для идентификации постоянно действующих и аварийных источников выбросов, настроенных на каждый тип источника и выбранные станции контроля ситуационная советующая система позволяет идентифицировать любые источники выбросов, которые при каких-либо метеоусловиях могут быть зафиксированы существующими средствами наземных измерений. Эта задача является задачей ситуационного управления в условиях неопределенности. Для ее решения разработана база знаний и предложен алгоритм нечеткого логического вывода на основе нечетких сетей Петри.

Для формализованного представления знаний в системе введены следующие функции принадлежности: направлений ветра - <Д,(е)1е>;ееЕ (где ^-базовое множество направлений ветра); концентраций загрязняющих веществ <¡1Г(Сь)/Сь >, Сь е 1} (где и- базовое множество возможных значений концентраций); длительностей наблюдений < рв(Т')1Т'>, Т'е Т (где Т- базовое множество длительностей наблюдений). Формализованные функциями принадлежности описания наблюдаемых на станциях контроля

состояний атмосферного воздуха формируют нечеткую базу знаний ситуационной советующей системы. Блок нечеткого логического вывода формируется из фрагментов сети Петри, представленных на рис.7, соответствующих правилам базы знаний.

Блокдефаззификации моделируется фрагментом сети Петри, представленном на рис.8, выходная позиция которого содержит название идентифицированного источника

определяемого на основе нахождения максимальной среди степеней истинности ць. (/ е {1,2, ...,п}) возможных источников выбросов.

Для анализа экологической обстановки, идентификации источников выбросов и выдачи рекомендаций по управлению качеством воздушной среды с использованием ситуационной советующей системы в работе предложены два алгоритма нечетких логических рассуждений. В алгоритмы заложены предложенные в работе соотношения для генерации функцией принадлежности концентраций и длительностей наблюдений для всех направлений ветра в градусной сетке 360° на основании заданных значений для четырех направлений ветра. С? использованием предложенных алгоритмов проводится анализ экологической обстановки по результатам оперативных наблюдений на всех станциях контроля, определяются истинные источники выбросов и даются рекомендации лицам, принимающим решения, по управлению качеством воздушной среды.

Таким образом, предложенная ситуационная советующая система позволяет решить самую общую задачу анализа экологической обстановки и управления качеством атмосферного воздуха.

(30)

(31) (32;

(33)

(34)

CKl

Ckj

T'

w

Ob и,

Ъ,

Ml,

Рис. 7. Фрагмент блока вывода.

Рис.8. Блок дефаззификации.

Четвертая глава посвящена разработке информационного и программного обеспечения ИАСУ безопасностью химических производств и качеством атмосферного воздуха

В работе проведен анализ сертифицированных программных средств для анализа и оценки риска и тяжести последствий аварий и прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха. Показано, что существующие программные средства имеют узко специфическую направленность, не предназначены для комплексного решения проблемы обеспечения промышленной и экологической безопасности химических производств и не ориентированы на использование современных информационных технологий.

С использованием предложенного в главах 2 и 3 системного подхода к обеспечению промышленной и экологической безопасности химических производств, моделей анализа и оценки риска, управления безопасностью, прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха и идентификации источников выбросов разработаны функциональные структуры комплексов программных средств ИАСУ безопасностью химических производств и качеством атмосферного воздуха.

Основными функциональными составляющими комплексов являются:

• информационное обеспечение - базы данных различного целевого назначения, системы управления базами данных, базы знаний, экспертные системы;

• прикладное программное обеспечение, реализованное в виде проблемно-ориентированных пакетов прикладных программ для решения задач моделирования, прогнозирования, идентификации, управления промышленной и экологической безопасностью;

• стандартные графические средства для визуализации полученных результатов в виде графиков профилей концентраций, построения зон загрязнения, логико-графических моделей анализа риска и управления безопасностью и т. п.

Комплексы программных средств являются многофункциональными и предназначены для использования как автономно, так и в составе ИАСУ безопасностью или ИАСУ качеством атмосферного воздуха. Комплексы построены по модульному принципу. В состав одного программного модуля входит несколько функциональных процедур, каждый программный модуль функционирует как самостоятельное программное приложение, взаимодействие и обмен информацией между модулями осуществляется с использованием распределенных баз данных и архитектуры клиент-сервер

Комплекс программных средств ИАСУ безопасностью химических производств включает:

- Информационную подсистему, состоящую из баз данных реального времени о значениях параметров технологических процессов и распределенной базы данных для анализа производственных опасностей, оценки риска и управления безопасностью, реализованную в СУБД Oracle 7.0. В базе данных содержится информация о предприятиях, установках, описаниях отказов, способах их устранения, описаниях аварийных ситуаций и причинно-следственных связей между ними;

- Комплекс программных средств для анализа производственных опасностей и оценки риска, реализованный в виде пакетов прикладных программ в среде Borland Delphi. В комплексе используется предложенные в работе логико-графические, логические и вероятностные модели анализа и оценки риска и стандартные методики оценки последствий аварий со взрывами и пожарами;

- Комплекс программных средств для управления безопасностью включает: базы данных вычислительных экспериментов по оценке риска и последствий аварий, базы знаний, экспер-тые системы и алгоритмы управления безопасностью ХТП, реализующие нейросетевые и нечеткие логические модели.

Комплекс программных средств ИАСУ качеством атмосферного воздуха строится по функциональному принципу, каждая из подсистем которого предназначена для решения большого класса задач прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха, идентификации источников выбросов и управления качеством воздушной среды.

Функциональная структура комплекса программных средств ИАСУ качеством атмосферного воздуха включает:

- Информационную подсистему, содержащую распределенные базы данных по источникам выбросов, ПДК загрязняющих веществ, станциям контроля, реализованные в СУБД Oracle 7.0 и базы данных реального времени;

- Комплексы программных средств блоков прогнозирования (рис.9) и идентификации, а также информационно-моделирующую систему для анализа и оценки экологических последствий аварий с выбросами ОХВ, реализованные в среде программирования Borland Delphi. В состав одного программного модуля входит несколько функциональных процедур. Для долгосрочного прогнозирования (рис.9) используются процедуры: расчета рассеивания примесей, построения зон загрязнения; для оперативного - процедуры, реализующие регрессионные и нейросетевые модели. В блоке идентификации реализованы процедуры распознавания источников с использованием дискриминантного и нейросетевого подходов и расчетные методы идентификации аварийных источников выбросов.

-1 Подсистема сбора и хранения данных I-

■■■ 1 1 Ьлок подгтхтси дшнш

Расчетного

•Процедура расчета залповых выбросов от мгновенных точечных источников .

■Процедура построения профилей концентрации веществ на расстояние в дискретные моменты времени •Процедура построения зон загрюнения

Регрессионного •Процедура расчета коэффициентов уравнений регрессии •Процедура расчета концентрации вещества дм различных метеоусловий по регрессионным моделям •Процедура расчета концентрации вещества по моделям МГУ А на заданное расстояние и/или время для различных метеоусловий

Рис. 9. Структура КПС прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха

S Блок подготовка данных

ППП долгосрочного прогнозирован •Процедура расчет* рассеивания примесей от точечных постоянно аеВспуюшях источкмсоа •Процедуре построения профилей конце ктрацнп загрязняющих аещеста •Пропсдура построения эом затронет* •Процедура определения границ санипрмо-зашгтных эои •Процедура расчета суммарных концентраций от групп источников одинаковых я рашых размеров •Процедура учета эффекта суммаюш

- Программные средства системы поддержки принятия решений по управлению качеством атмосферного воздуха: базы данных вычислительных экспериментов по долгосрочному, оперативному и прогнозированию последствий аварий с выбросами ОХВ, реализованные в СУБД Oracle 7.0 и базы знаний ситуационной советующей системы для анализа экологической обстановки, идентификации источников выбросов и принятия решений по управлению качеством воздушной среды, реализованные в среде Borland Delphi.

В пятой главе представлены результаты практического использования разработанных в диссертации моделей, методов и комплексов программных средств для анализа Новомосковской акционерной кампании "Азот" как источника промышленной и экологической опасности и разработаны методы, модели и алгоритмы анализа и оценки риска, прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха, идентификации источников выбросов и управления промышленной и экологической безопасностью данного предприятия.

Анализ НАК "Азот" как источника промышленной и экологической опасности показал, что наибольший вклад в загрязнение воздушной среды вносят: источники выбросов аммиака (24%), оксида углерода (19%), оксидов азота (17%). Кроме того, на территории предприятия расположены потенциальные аварийные источники выбросов с аммиаком, хлором и другими ОХВ.

Для анализа и оценки риска в результате возникновения аварии на технологическом оборудовании с аммиаком с использованием логико-графических, логических и вероятностных моделей оценки риска определены 6 возможных аварийных ситуаций: полного разрушения (Sj) и частичной разгерметизации (S^ емкостей и трубопроводов (S3) с газообразным ОХВ и полного (S4) и частичного (S5) разрушения емкостей и трубопроводов (S6) со сжиженным ОХВ. В результате анализа технологического оборудования с ОХВ как источника риска выявлено 80 возможных сценариев развития аварийных ситуаций на двух уровнях: первый - с выбросом ОХВ и нанесением экологического и социального ущербов, второй - с образованием взрыво- и пожароопасных смесей с нанесением всех видов рисков и ущербов. Результаты ранжирования ситуаций по экологическому и социальному видам рисков и ущербов представлены в таблице 5. Наиболее опасной с точки зрения экологического риска на первом уровне развития аварии является ситуация с разрушением трубопровода с газообразным ОХВ (риск 5 j0-4), а на втором - с разрушением емкости со сжиженным ОХВ (риск 1,35 10-4). Эта же ситуация является наиболее опасной по социальному виду риска.

Для определения тяжести экологических и социальных последствий аварий использовались предложенные в работе модели, методики и информационно-моделирующая система. Получено, что наиболее опасным является мгновенное разрушение ёмкости с газообразным аммиаком. При разрушении емкости массой 29т максимальное значение концентраций на 30-й минуте после аварии составляет 51 мг/м3, что в 250 раз превышает ПДК, а площадь зоны загрязнения составляет более 50 км2 через 4 часа после аварии.

Социальные последствия данной аварии таковы: в зону превышения среднепороговых токсодоз попадает производственный персонал и население на расстояниях чуть более 2 км от источника, а при аварии на том же источнике с частичной разгерметизацией на 60-й минуте после аварии на расстоянии до 780 м полученная токсодоза превышает среднесмер-тельную, а до 3 км - среднепороговую.

Таким образом, результаты проведенного ранжирования аварийных ситуаций на технологическом оборудовании с ОХВ по ущербам (табл.5) отличаются от ранжирования ситуаций по рискам. Наибольшую опасность с точки зрения социальных последствий представляет ситуация с частичной разгерметизацией емкости с газообразным веществом (S2), а экологических - с полным разрушением этой емкости (S1). Поэтому решения по управлению безопасностью на таких объектах должны быть направлены на предотвращение возникновения и развития аварий с разрушением и разгерметизацией емкостей с газообразным ОХВ.

Таблица 5. Ранжирование ситуаций по экологическим и социальным рискам и последствиям аварий на технологическом оборудовании с ОХВ._

Экологический риск

ситуация S, s2 Sj , s4 s5 s«

1 уровень 5105 5-10's 5-10"* — — —

2 уровень 4,5- Ю-7 5-Ю-' 5,15-Ю"6 1,35'KT4 1,5-10"® 6,43-10"6

Место ] уровня II-III II-III I — — —

Место 2 уровня rv VI II I V II

Социальный риск

ситуация • S, s2 S3 s* S5 S6

1 уровень 5*10"5 5*10"s 5,15 кг1 5,810"2 1,5-lff5 6,43-10"3

2 уровень 4,5-10"7 5-10'9 5,1510s U5-103 1.5-10"9 6,43-10"5

Место 1 уровня V-VI V-VI III I rv II

Место 2 уровня rv VI II I V III

Последствия (ущербы)

Экологические - S| S2 s3 S4, Sj S5

Социальные s2 S| s3 S4, Se S5

Для оперативного и долгосрочного управления безопасностью технологического оборудования с ОХВ проведена классификация управляющих решений и разработаны трехуровневые логико-графические модели управления безопасностью для типовых аварийных ситуаций. С использованием нечетких логических моделей для управления безопасностью технологического оборудования (11)(I8) на примере аварийной ситуации с частичной разгерметизацией емкости с газообразным веществом проведена оценка уровня качества управления безопасностью объектом и предложены управляющие воздействия, такие как: быстрое обнаружение аварии, ликвидация разгерметизации, локализация источника воспламенения, направленные на повышение уровня качества управления безопасностью.

При анализе НАК "Азот" как источника экологической опасности проведена идентификация постоянно действующих источников выбросов, расположенных на территории предприятия с использованием дискриминатного и нейросетевого подходов и комплекса программных средств ИАСУ качеством атмосферного воздуха. Моделировались ситуации залповых выбросов на 3-х типовых источниках. Получено, что дискриминантный метод во всех случаях превышения концентраций загрязняющих веществ идентифицирует истинный источник выброса по результатам замеров на двух станциях контроля, а с использованием нейросете-вых моделей ((3) табл.4 с. 25) источник выброса идентифицируется по результатам замеров одной станции контроля. В работе получены результаты нейросетевого прогнозирования и идентификации постоянно действующих и аварийных источников выбросов с использованием нейросетевых моделей, разработанных в диссертации (табл. 4 с. 25).

Для анализа экологической обстановки в районе НАК "Азот", идентификации источника выброса и принятия решений по управлению качеством атмосферного воздуха разработана ситуационная советующая система на основе алгоритмов нечетких логических рассуждений, предложенных в главе 3. В качестве примера выбраны по два одинаковых постоянно действующих источника цехов "Карбамид-2" и "Карбамид-3", оказывающие наиболее небла-

гоприятное воздействие на состояние воздушной среды в результате выбросов аммиака и три потенциальных аварийных источника выброса аммиака, расположенные на территории предприятия.

В базу знаний ситуационной советующей системы заложено более 1000 продукционных правил, а с использованием алгоритма нечетких логических рассуждений системой генерируются 100000 правил нечеткого логического вывода, что позволяет проводить оперативный анализ состояния воздушной среды при любых метеоусловиях.

Разработанная ситуационная советующая система является многопользовательской информационно-управляющей системой поддержки принятия решений различными службами обеспечения экологической безопасности территорий, прилегающих к химическим предприятиям. Она позволяет в режиме реального времени проводить оперативный анализ экологической обстановки, прогнозировать тенденции ее изменения и давать рекомендации лицам, принимающим решения по управлению экологической безопасностью: технологам производств, работникам служб экологического мониторинга, службам ГО и ЧС.

В шестой главе представлены результаты практического использования моделей, методов и комплексов программных средств для анализа, оценки риска и управления промышленной безопасностью на примере установки каталитического крекинга и ректификации Московского нефтеперерабатывающего завода и предложены решения по управлению безопасностью установки.

В ходе анализа производственных опасностей установлены причинно-следственные связи: отказы - ситуации -факторы -риски. Установлено, что отказы могут возникнуть от 21 технологических, 7 организационно-технических и 2 производственно — изготовительных причин. Технологическими отказами (нарушениями) являются: плохая отпарка катализатора, нарушение кратности его циркуляции, организационно-техническими отказами являются — нарушение работы насосов и вентиляторов холодильников воздушного охлаждения, произ-водственно-изготовителъными являются отказы контрольно-измерительных приборов и регулирующих устройств. Отказы могут привести к возникновению 5 аварийных ситуаций, которыми являются: повышение температуры в реакторе или регенераторе или колонне с последующей разгерметизацией оборудования, повышение давления в системе газоотделитель

- колонна - реактор и другие.

Аварийные ситуации могут привести к разливу нефтепродуктов, образованию взрывоопасного облака, пожару, взрыву. Для типовых аварийных ситуаций предложены обобщенные логико-графические модели, проведена их декомпозиция и в соответствии с логической моделью анализа риска (1)-(7) определены возможные сценарии их развития: в реакторе

- 9, регенераторе-8, колонне-5, системе газоводоотделитель-колонна-реактор — 11, газоводоотделителе - 4. Большинство из них приводит ко всем видам рисков ( Л* — Л*, Л = 1,3 ), за исключением трех сценариев в реакторе, приводящим к экологическому или экономическому рискам Результаты проведенного с использованием вероятностной модели оценки риска (табл. 1 с. 13) и выполненного на основе методики (табл. 2 с. 18) ранжирования ситуаций по степени их опасности представлены в таблице 6.

Таблица 6. Результаты оценки риска по наихудшим сценариям развития аварийных ситуаций

п эком Пои п эКОН Лои £ЭКОЛ{СОЦ) ^ ЭКОН(ССЦ)

1,5-10° 1,7-10-* 1,71-10"* 1,71-10" 3,56-10 5 1,8910"

Яз""" ^экон(соц) яГя ^ЭКОН ^^экоя Л,"4

1,8910" 1,1-10-' 9,8-10'* 9,810" 9,810,и

Из 40 сценариев развития аварийных ситуаций на установке 5 приводят к неприемлемым значениям рисков. Наибольшую опасность представляет развитие аварии в реакторно-регенераторном блоке по сценариям, связанным с повышением температуры выше 700°С и разгерметизацией оборудования.

Для управления безопасностью объектом предложены логико-графические модели и реализованы нейросетевые и продукционные модели управления безопасностью. Для

управления безопасностью реакторно-регенераторного блока на первом и втором уровне развития аварии необходимо реализовать 8 управляющих воздействий для предотвращения возникновения отказов и их развития в аварийные ситуации в реакторе и 11 - в регенераторе. Эти управляющие воздействия направлены на предотвращение возникновения 5 технологических отказов от 12 причин, которые могут привести к двум аварийным ситуациям (в реакторе и регенераторе соответственно).

С использованием нейросетевых моделей на основе рекуррентных нейронных сетей (10), реализующих архитектуры нейронных сетей Джордана и Элмана, разработаны модели управления безопасностью реакторно-регенераторного блока. На выходе нейронной сети в режиме реального времени рассчитываются значения управляющих воздействий, направленных на предотвращение возникновения отказов, приводящих в повышению температуры в прямоточной зоне и зоне кипящего слоя реактора. Для обучения нейросетевых моделей использовались данные режимных листов работы установки. Полученные ошибки в обучающей и тестовой выборках сопоставимы с допустимыми отклонениями управляющих воздействий и не превышают 7%. Результаты обучения и тестирования предложенных нейронных сетей подтвердили хорошие адаптивные возможности управления безопасностью ХТП в режиме реального времени.

С использованием продукционных правил представления знаний и логического вывода, предложенных в главе 2 (табл.3 с.20) для реакторно-регенераторного блока составлена система правил, включающая формализованное описание 25 значений технологических параметров процессов, отклонения от нормы которых ((3)-(6) табл.3) могут привести к возникновению аварийной ситуации в реакторе, связанной с повышением температуры.

Для формирования системы правил и моделей управления безопасностью в реакторно-регенераторном блоке рассматривались различные состояния управления безопасностью, каждое из которых характеризуется различными комбинациями отклонений технологических параметров процессов и требует принятия соответствующих управляющих решений, направленных на недопущение повышения температуры в различных зонах реактора, приводящего к возникновению аварийной ситуации. Например, управляющими решениями по снижению температуры в прямоточной зоне реактора являются увеличение расхода пара, подаваемого на распыл сырья, и уменьшение перепада давления на шиберной заслонке регенератор-реактор.

Для оперативного управления безопасностью реактора каталитического крекинга с целью предотвращения возникновения аварийной ситуации, связанной с повышением температуры, в СППР предложено 25 правил логического вывода.

Для управления безопасностью реакторно-регенераторного блока на третьем уровне в предаварийном режиме предложена система продукционных правил и моделей логического вывода, реализованная в СППР, пример которых представлен в таблице 7.

Таким образом, в результате проведенных исследований различных классов химически опасных объектов как источников промышленной и экологической опасности сделан вывод, что наибольшую опасность представляют непрерывные химические производства и технологическое оборудование с ОХВ. Для непрерывных химических производств получены неприемлемые значения социальных и экономических рисков и очень высокие значения ущербов при авариях со взрывами и пожарами.

Для технологического оборудования с ОХВ неприемлемые уровни рисков характерны для сценариев с полным разрушением оборудования со сжиженными ОХВ и высокие значения социальных и экологических ущербов - для сценариев с полным разрушением оборудования с газообразным ОХВ.

Таблица 7. Пример продукционных правил и моделей управления безопасностью реак-торно-регенераторного блока в предаварийиом режиме_

Правило

Модель

Если расход вакуумного дистиллята (к/) "ниже нормы недопустимо" (ЬА), то состояние ХГП (г») "отклонение от нормы, недопустимо"; Если состояние XIII "отклонение от нормы, недопустимо" и время с момента обнаружения данной технологической неполадки Г превышает установленное значение (ТА) и автоматическая система противоаварийной защиты не сработала, то необходимо включить систему аварийной защиты (УК); - включить систему аварийной защиты - значит изменить (С) значения управляющих переменных (ы,,) в следующей последовательности: закрыть клапан (Р) НЕ2-181-2 на линии закок-сованного катализатора (и/7); если клапан (ир ) закрыт, то закрыть клапан НЕ2-104-2 на линии регенерированного катализаторами);

если клапан (иц) закрыт, то закрыть клапан НЕ2-8 на линии подачи сырья (м/9); если клапан (и/р) закрыт, то включить аварийную подачу пара "клапан НЕ2-3" (ищ); если клапан (иц) включен, то закрыть отсекате-ли реакторного блока ХУ-60, ХУ-61, ХУ-62 ("*>)•_

М" а [(и, =и)-^г„

Щ = Шк =^Г)л(1>гл)л(и^ =-, УК)

=УК)->(и„ =Р)]

Щ = [(«17 ("и = О]

[(«.»= о(«„=/>)!

[(«19 = С) ~> («и = Р)] Щ = [(«19 =Р)-> («16= УКУ1

Основные результаты работы и выводы В диссертационной работе с позиций системного подхода решена крупная научная проблема развития теоретических основ обеспечения промышленной и экологической безопасности широкого класса химически опасных объектов на основе новых информационных технологий, имеющая важное хозяйственное значение для производств химической и смежных отраслей промышленности.

1. Проведен системный анализ химических производств как источников промышленной и экологической опасности, в результате которого выявлены общие закономерности и специфические особенности анализа и оценки риска различных классов химически опасных объектов в режимах нормального функционирования и в случае аварий и предложен принципиально новый подход к управлению безопасностью многоуровневых химических производств, сочетающий принципы анализа и оценки риска и методы искусственного интеллекта

2. Предложен подход к обеспечению промышленной и экологической безопасности на всех этапах жизненного цикла химических производств как многоуровневых иерархических объектов анализа и управления безопасностью.

3.Проведен анализ и обоснована необходимость использования современных информационных технологий и методов искусственного интеллекта для решения задач управления промышленной и экологической безопасностью химических производств. Предложено создание качественно новых типов интеллектуальных систем - интегрированных автоматизированных систем управления безопасностью химических производств и разработаны функциональные структуры ИАСУ безопасностью Химических производств и ИАСУ качеством атмосферного воздуха.

4.Развиты теоретические основы и математические методы анализа, оценки риска и управления безопасностью различных классов химических производств на всех этапах жизненного цикла. Разработаны логико-графические и логические модели анализа риска и вероятностные модели оценки риска с учетом специфики возникновения и развития аварийных ситуаций различных классов химических производств.

5.Предложен новый подход к созданию многоуровневых систем управления промышленной безопасностью различных классов химически опасных объектов, заключающийся в разработке логико-графических моделей управления безопасностью на всех стадиях возникновения и развития аварии и выборе метода оперативного или долгосрочного управления безопасностью на основе теории принятия решений или искусственного интеллекта. Для различных классов химически опасных объектов и задач управления безопасностью предложены нечеткие логические, продукционные и нейросетевые модели оперативного управления безопасностью химико-технологических процессов и производств.

6.Предложен качественно новый подход к обеспечению экологической безопасности территорий, непосредственно прилегающих к химическим предприятиям, включающий: прогнозирование загрязнения атмосферного воздуха, идентификацию источников выбросов, управление качеством воздушной среды на основе современных информационных технологий и методов искусственного интеллекта.

7.Предложен принципиально новый подход к решению задач прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха и идентификации источников выбросов с использованием аппарата искусственных нейронных сетей и разработаны нейросетевые модели оперативного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха постоянно действующими и аварийными источниками выбросов ОХВ и идентификации различных типов источников выбросов по результатам наблюдений состояния воздушной среды.

8.Предложен принципиально новый подход к принятию решений по управлению качеством атмосферного воздуха с использованием методов поддержки принятия решений и искусственного интеллекта: нейронных сетей, нечетких логических рассуждений и продукционных моделей представления знаний. Для принятия решений по оперативному управлению качеством атмосферного воздуха предложено создание гибридной ситуационной экспертной системы для анализа экологической обстановки, идентификации источников выбросов и управления качеством воздушной среды.

9.Разработано информационное и программно-алгоритмическое обеспечение ИАСУ безопасностью химических производств и ИАСУ качеством атмосферного воздуха: базы данных и базы знаний, комплексы программных средств для анализа и оценки риска и управления промышленной и экологической безопасностью химических производств. Ю.Предложенные в работе модели, методы, алгоритмы и комплексы программных средств ИАСУ безопасностью химических производств и качеством атмосферного воздуха использованы для решения задач анализа, оценки риска и управления промышленной и экологической безопасностью двух промьлпленных предприятий: Новомосковской акционерной компании "Азот" и Московского нефтеперерабатывающего завода.

11. Комплекс программных средств для анализа экологической обстановки и управления качеством атмосферного воздуха на территориях, прилегающих к химическим предприятиям, передан Государственному инженерному центру комплексной автоматизации и фирме "ЭКОМ" (г.Новомосковск) для использования в автоматизированных системах экологического мониторинга территорий и предприятий, службах ГО и ЧС для поддержки лиц, принимающих решения по управлению экологической безопасностью населения и окружающей среды, попадающих в зоны негативных воздействий химических предприятий.

Основные результаты диссертационной работы изложены в 70 публикациях, главными из которых являются следующие:

1 Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Филиппова Г.В. Современное состояние в области анализа, оценки и управления риском при чрезвычайных ситуациях техногенного характера, свя-

занных с авариями на промышленных объектах //Экологическая экспертиза. Обзорная информация ВИНИТИ, 2002.ШД60 с.

2. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Дмитриева О.В., Дударов СП. Современное состояние проблемы прогнозирования и управления качеством атмосферного воздуха.// Проблемы охраны окружающей среды и природных ресурсов, №12, ВИНИТИ, 2000. - с. 2 - 75.

3. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Богатиков В.Н. Система управления безопасностью химических производству/ Проблемы охраны окружающей среды и природных ресурсов, №12, ВИНИТИ, 2000. - с. 96 -110.

4. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В. Системный анализ, оценка риска и управление безопасностью производств химической и смежных отраслей промышленности//Химическая технология, 2002, N10, с.14-22.

5. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Макарова А.С. Разработка моделей оценки риска для предприятий химической промышленности. //Химическая промышленность, 1998, N7, с.55-63.

6. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Вент Д.П., Эделыштейн Ю Д., Дмитриева О.В. Разработка интегрированной автоматизированной системы контроля и управления качеством атмосферного воздуха// Химическая промышленность, N6,1999, с.53-64.

7.Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Барковская Т.Ю. Идентификация источников загрязнения атмосферного воздуха с использованием метода распознавания образов. Ч.1. Математическая постановка и алгоритм решения задачи идентификации постоянно действующих источников загрязнения, //Химическая промышленность, 2001, N9, с.31-39.

8. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Барковская Т.Ю. Идентификация источников загрязнения атмосферного воздуха с использованием метода распознавания образов. 4.2. Результаты идентификации постоянно действующих источников загрязнения атмосферного воздуха Новомосковкой акционерной компании "Азот"// Хим. пром., 2001, N10, с.40-45.

9. А.Ф. Егоров, Т.В. Савицкая, СЛ. Дударов. Методики объединения постоянно действующих источников загрязнения атмосферного воздуха.// Химическая промышленность, №1, 2001.-с. 33-39.

10. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Дмитриева О.В., Эделыптейн Ю.Д. Анализ загрязнения воздушной среды Новомосковска с использованием интегрированной автоматизированной системы контроля и управления качеством атмосферного воздухаУ/ Химическая технология, Ш,2000г.-с.38-48.

11.АФ. Егоров, Т.В. Савицкая, СП. Дударов. Методы идентификации мгновенных аварийных источников загрязнения атмосферного воздуха//Хим. технол., 2002,Ш0, с.41-46.

12. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Дударов СП. Использование искусственных нейронных сетей для прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха промышленными источниками выбросов опасных химических веществ // Химическая технология, 2004, N1, с.35-42.

13.Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Макарова А.С., Сафонова ТА., Богатиков В.Н. Методика оценки риска для предприятий химической и смежных отраслей промышленности. // Сборник Кольского научного центра РАН, Институт информатики и математического моделирования технологических процессов. Управление безопасностью природно-промышленных систем. Выпуск I, Апатиты, 1998 г, с. 13-20.

14.Егоров А.Ф., Гапончук А.Г., Савицкая Т.В., Богатиков В.Н., Лысенко О.В. Прогнозирование загрязнения атмосферного воздуха с использованием математического аппарата нейронных сетей. // Сборник Кольского научного центра РАН, Институт информатики и математического моделирования технологических процессов. Управление безопасностью природно-промышленных систем. Выпуск I, Апатиты, 1998 г, с.26-32.

15.Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Богатиков В.Н. Интегрированные автоматизированные системы контроля и диагностики неисправностей, оценки риска и управления безопасностью химических производств// Сб. трудов научной сессии "Современное состояние и перспективы развития методов кибернетики ХТП и компьютерных информационных систем химической технологии V Международной научной конференции "Методы кибернетики ХТП" (КХТП-М-99), РХТУ им.Д.И.Менделеева, М., 1999,с.174-181.

16.Egorov A., Savitskaya Т., Nojevnikov V. Chemical productions safety management software development// Reprint the 4-th International Scientific - Technical Conference Process Control 2000, University ofPardubice, Kouty nad Desnou, Czech Republic, p.167-179.

17. Egorov A.F., Savitskaya T.V., Filippova G.V. The computer system of support acceptance of solutions for management of safety of chemical productions// 13 International Conference Process ControP'Ol, Strbske Pleso, Slovac Republic, 2001, p.183

18A.F.Egorov, T.V.Savitskaya, S.P.Dudarov. The Computer Intellectual management system of air medium quality in terrains which is adjacent to chemical industries// 13 International Conference Process Control 01, Strbske Pleso, Slovac Republic, 2001, p. 182

19A.F. Egorov, T.V. Savitskaya, S.P. Dudarov, A.S. Makarova. Methods and Algorithms ofAir-Polluting Source Identification //15 th International Congress of Chemical and Process Engineering CHISA-2002, Set 5 - Systems and Technology, P7.13, p.183 - 8p

20. A.F. Egorov, T.V. Savitskaya, A.S. Makarova, G.V. Filippova. Development of models and algorithms for assessment risk of occurrence emergency at the enterprises of a chemical industry 15 th International Congress of Chemical and Process Engineering CHISA-2002, Set 5 - Systems and Technology, P7.148, p.357.

21.A.F. Egorov, T.V. Savitskaja, G.V. Filippova, A.K. Ivantsova. Usage ofmethods ofthe systems analysis and decision making for management of chemical manufactures safety // 5 th International Scientific - Technical Conference Process Control'02, Czech Republic, 2002, p. 186

22.A.F. Egorov, T.V. Savitskaya, S.P. Dudarov. Development ofthe Informational-Modelling System to Analysis and Estimation of Ecological Consequences of Accidents at Chemical Industries // 5 th International Scientific - Technical Conference Process Control 2002, Czech Republic, 2002185 p.

23.A.F. Egorov, T.V. Savitskaja, J.V. Gololobov, PA. Gorochov. Usage of Supervisory Control and Data Acquisition System for management of Chemical Manufactures Safety // 5 th International Scientific - Technical Conference Process Control 2002, Czech Republic, 2002 -187 p.

24.Егоров А.Ф., Савицкая Т.О., Филиппова Г.В., Варнавский Е.В. Анализ, оценка риска и управление безопасностью химических производств.// Труды X Межд. конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем": М., ИПУ, 2002,4.2. с.26-30.

25.Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Дударов СП., Варнавский Е.В. Разработка информационных систем и комплексов программных средств для анализа и оценки последствий на химически опасных объектах. // Труды X Межд.конференции "Проблемы управления безопасностью сложных систем". М., ИПУ, 2002, Ч.2., с.217-219.

26.Савицкая Т.В., Егоров А.Ф. Создание экологически чистых и безопасных химических производств с использованием новых информационных технологийУ В сб. тезисов докладов Международной конференции "Инженерная защита окружающей среды", М.: МГУИЭ, 2000 г.,с.68-70.

27.Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Варнавский Е.В., Филиппова Г.В. Разработка моделей, информационного и программного обеспечения для анализа и оценки производственных опасностей, риска и управления безопасностью химических производств.//Материалы седьмой Всероссийской научно-практической конференции "Техносферная безопасность" (Ростов-на-Дону-Новочеркасск-Туапсе, 2002 г). Ростов/нД: РГСУ, 2002 - 300 с. с. 78-83.

28.Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Дударов СП. Использование нейросетевого подхода для идентификации источников выбросов химических предприятий// "Техносферная безопасность, надежность, качество, энергосбережение": т.38. Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Ростов-н/Д: Ростовский государственный строительный университет, 2003, с.224-229.

29. Егоров А.Ф., Шайкин А.Н., Савицкая Т.В. Создание ситуационной советующей системы по управлению качеством атмосферного воздуха на основе алгоритмов нечетких логических рассуждений // Проблемы управления безопасностью сложных систем: Труды XI международной конференции, ч.2. М.: 2003, с.200-204

1- 57 79

Заказ № 27_Объем 2,25 п.л._Тираж 100экз.

Издательский центр РХТУ имД.И.Менделеева

Часть

Список основных сокращений, принятых в диссертации.

Введение.

Глава 1 Системный анализ химических производств как источников промышленной и экологической опасности. Обзор существующих подходов, методов, моделей и методик анализа и оценки риска опасных техногенных объектов.

1.1. Химическое производство как объект техногенной опасности. Классификация чрезвычайных ситуаций техногенного характера и видов ущербов.

1.2. Использование методологии анализа и оценки риска для обеспечения безопасности химических производств.

1.2.1. Риск: терминология, концепции, классификации.

1.2.2. Подходы к анализу и оценке риска и обеспечению безопасности химических производств.

1.3. Анализ и обзор методов, моделей и методик оценки риска, негативных воздействий и последствий аварий на промышленных объектах.

1.3.1. Краткий обзор методов анализа отказов и рисков.

1.3.2. Классификация, анализ и краткий обзор количественных методов и моделей оценки негативных воздействий опасных промышленных объектов.

1.3.3. Анализ существующих методик оценки негативных воздействий химических производств и последствий аварий на химически опасных объектах.

1.4. Использование автоматизированных информационных систем и новых информационных технологий для управления безопасностью химических производств.

1.5.Выводы по главе 1 и направления научных исследований диссертационной работы.

Глава 2. Развитие теоретических основ, методов и моделей анализа и оценки риска и управления промышленной безопасностью химических производств с использованием новых информационных технологий.

2.1. Задачи промышленной и экологической безопасности объекта анализа и управления: химическое производство-окружающая среда.

2.1.1 Общие закономерности и специфические особенности анализа и оценки риска химических производств.

2.1.2.3адачи анализа риска и управления безопасностью химических производств на всех этапах жизненного цикла.

2.2. Разработка интегрированных автоматизированных систем управления (ИАСУ) безопасностью химических производств и моделей анализа и оценки риска.

2.2.1. Разработка функциональной структуры ИАСУ безопасностью химических производств.

2.2.2. Разработка логико-графических и логических моделей анализа риска и вероятностных моделей оценки риска для различных классов химических производств.

2.3. Классификация и формализованные постановки задач управления промышленной безопасностью химических производств.

2.3.1. Постановки задач оптимального оперативного управления безопасностью химико-технологических систем и химических производств в условиях неопределенности.

2.3.2. Разработка рекуррентных нейросетевых моделей оперативного управления безопасностью химико-технологических процессов.

2.4. Разработка методического подхода к управлению промышленной безопасностью химических производств с использованием системы поддержки принятия решений (СППР).

2.4.1. Анализ существующих моделей, методов и компьютерных СППР

2.4.2. Разработка методического подхода и алгоритмов многокритериального принятия решений по оперативному управлению безопасностью химико-технологических систем и химических производств.

2.4.3. Разработка методов и моделей принятия решений по оценке эффективности мероприятий, направленных на повышение безопасности химических производств на стадии реконструкции и модернизации.

2.4.4. Разработка методического подхода к принятию решений по управлению безопасностью химических производств на стадии проектирования.

2.4.5.Разработка продукционных моделей представления знаний в СППР по оперативному управлению безопасностью непрерывных химико-технологических систем.

2.4.6.Разработка методов и моделей представления знаний на основе нечетких логических описаний в СППР по управлению безопасностью технологического оборудования с опасными химическими веществами и периодических химических производств.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка моделей и алгоритмов обеспечения экологической безопасности химических производств (на примере загрязнения атмосферного воздуха) с использованием новых информационных технологий.

3.1. Разработка функциональной структуры интегрированной автоматизированной системы контроля и управления (ИАСУ) качеством атмосферного воздуха.

3.1.1. Разработка информационно-моделирующей подсистемы ИАСУ качеством атмосферного воздуха.

3.1.2. Разработка функциональной структуры системы поддержки принятия решений по управлению качеством атмосферного воздуха.

3.2.Разработка математического обеспечение для решения задач прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха, идентификации источников выбросов, оценки последствий аварий с выбросами опасных химических веществ.

3.2.1.Формулировки задач долгосрочного и оперативного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха постоянно действующими и аварийными источниками выбросов. Численные и статистические методы их решения.

3.2.2. Разработка методик оценки экологических и социальных последствий аварий с выбросами опасных химических веществ.

3.2.3. Формулировки задач идентификации постоянно действующих и аварийных источников выбросов. Численные и аналитические методы их решения.

3.3. Решение задач прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха и идентификации источников выбросов с использованием аппарата искусственных нейронных сетей.

3.3.1.Разработка нейросетевых моделей прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха постоянно действующими источниками.

3.3.2. Разработка нейросетевых моделей прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха в случае аварийных (залповых) выбросов.

3.3.3.Использование аппарата искусственных нейронных сетей для решения задачи идентификации постоянно действующих и аварийных источников выбросов.

3.4.Разработка математического обеспечения для принятия решений по управлению качеством атмосферного воздуха.

3.4.1. Формализованные постановки задач оптимального оперативного и долгосрочного управления качеством атмосферного воздуха.

3.4.2. Разработка методов и алгоритмов принятия решений по управлению качеством атмосферного воздуха.

3.4.3. Разработка ситуационной советующей системы для анализа экологической обстановки и управления качеством атмосферного воздуха на основе нечетких сетей Петри.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Разработка информационного и программного обеспечения интегрированных автоматизированных систем управления безопасностью химических производств и качеством атмосферного воздуха.

4.1. Сертифицированные программные средства анализа и оценки риска и тяжести последствий аварий на опасных промышленных объектах и прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха.

4.2. Требования к информационному и программному обеспечению комплексов программных средств (КПС) интегрированных автоматизированных систем управления безопасностью.

4.3. Разработка структуры комплекса программных средств интегрированной автоматизированной системы контроля и управления (ИАСУ) качеством атмосферного воздуха.

4.3.1. Структура распределенной базы данных КПС ИАСУ качеством атмосферного воздуха.

4.3.2. Разработка комплексов программных средств информационномоделирующей системы ИАСУ качеством атмосферного воздуха.

4.3.3 Разработка комплекса программных средств системы поддержки принятия решений по управлению качеством атмосферного воздуха

4.4. Разработка структуры КПС ИАСУ безопасностью химических производств.

4.4.1.Создание распределенной базы данных для анализа производственных опасностей, оценки риска и управления безопасностью химических производств.

4.4.2. Разработка программно-алгоритмического обеспечения для анализа производственных опасностей, оценки риска и управления безопасностью химических производств.

4.4.3. Комплекс программных средств для оценки последствий аварий на пожаро-, взрывооопасных промышленных объектах химических и нефтеперерабатывающих производств.

Выводы по главе 4.

ГЛАВА 5. Практическое использование методов, моделей, алгоритмов и комплексов программных средств для обеспечения безопасности химических производств (на примере Новомосковской акционерной компании "Азот").

5.1. Анализ и оценка Новомосковской акционерной компании (НАК) "Азот" как источника промышленной и экологической опасности.

5.2. Идентификация постоянно действующих источников загрязнения атмосферного воздуха НАК "Азот" с использованием дискриминан-тного и нейросетевого подходов.

5.3. Прогнозирование и идентификация аварийных источников выбросов НАК "Азот" с использованием нейросетевых моделей.

5.4. Использование ситуационной советующей системы для анализа экологической обстановки, идентификации источников выбросов и выдачи рекомендаций по управлению качеством воздушной среды на территориях, прилегающих к Новомосковской акционерной компании

Азот".

Выводы по главе 5.

ГЛАВА 6. Практическое использование методов, моделей, алгоритмов и комплексов программных средств для анализа, оценки риска и управления промышленной безопасностью установки каталитического крекинга.

6.1.Анализ ОАО "Московский нефтеперерабатывающий завод" как источника промышленной и экологической опасности.

6.2. Использование комплекса программных средств для анализа производственных опасностей, оценки риска и управления безопасностью установки каталитического крекинга.

6.3. Разработка нейросетевых моделей для управления безопасностью реакторно-регенераторного блока установки каталитического крекинга.

6.4 Разработка продукционных моделей представления знаний в системе поддержки принятия решений по управлению безопасностью установки каталитического крекинга.

Выводы по главе 6.

Обеспечение промышленной и экологической безопасности является важной проблемой для современных химических производств. Проведенный анализ динамики аварийности на предприятиях химической промышленности и негативных воздействий, связанных с выбросами организованных постоянно действующих источников в окружающую среду показал, что отрасль является серьезным источником промышленной и экологической опасности. Для обеспечения безопасности химических производств в настоящее время используются три подхода:

- традиционный, базирующийся на основах охраны труда и производственной безопасности, регламентирующий действия промышленно-производственного персонала при авариях на химически опасных объектах;

- технологический, состоящий в разработке экологически безопасных высоконадежных химических производств с использованием интеллектуальных систем автоматизированного проектирования;

- информационно-управляющий, состоящий в разработке автоматизированных систем диагностики неисправностей, прогнозирования аварийных состояний и управления эксплуатационной надежностью.

Указанные подходы не решают проблему создания систем управления безопасностью сложными иерархическими химическими производствами, функционирующими в условиях неопределенности.

Существующий уровень организации систем управления безопасностью химических производств значительно отстает от научно-технических достижений в области создания распределенных систем управления безопасностью в других отраслях промышленности (ядерной энергетике, машиностроении). Функциональные возможности распределенных автоматизированных систем управления технологическими процессами для обеспечения безопасности используются не полностью и ориентируются на автоматические системы блокировки и пожарозащиты. Недостаточно используются возможности новых информационных технологий для анализа производственных опасностей, оценки риска и управления безопасностью химических производств.

Приходится констатировать, что научно обоснованная в конце 80-х годов прошлого века академиком Легасовым В.А. [1] необходимость решения проблемы обеспечения безопасности химических производств с позиций системного подхода не получила достаточного развития в химической промышленности.

Вместе с тем, методы кибернетики и методология системного анализа химических процессов и производств, разработанные академиком Кафаровым В.В. [2,3,4], позволили его ученикам профессорам Дорохову [3,9], Перову B.JL [6], Мешалкину В.П.[5], Палюху Б.В. [6,7] предложить теоретические основы повышения надежности и безопасности химических производств, а профессору Смирнову В.Н. [8] развить принципы комплексной автоматизации контроля и управления природно-промышленными комплексами: химическое производство-окружающая среда. Развитию теоретических основ экологической безопасности и методов оценки аварийного риска на химически опасных объектах большое внимание уделено в работах научной школы профессора Горского В.Г.

11-16]. За рубежом задачи повышения безопасности химических производств рассматривались в работах Маршалла В. [17], Хенли Э. [18], Клетца Т. [19], относящихся к середине 70-х и 80-м годам прошлого века, однако эти работы имели, главным образом, описательный характер и не содержали системных рекомендаций к решению проблемы химической безопасности.

В этой связи, в диссертационной работе задачи управления безопасностью химических производств решаются с использованием новых информационных технологий, на основе системного подхода, развития методологии анализа риска и принципов создания качественно новых интеллектуальных систем - интегрированных автоматизированных систем управления промышленной и экологической безопасностью широким классом химически опасных объектов.

Цель работы и задачи исследований. Целью данной работы является развитие теоретических основ и принципов системного подхода к решению проблемы анализа, оценки риска и управления промышленной и экологической безопасностью химических производств с использованием новых информационных технологий и методов искусственного интеллекта [9, 10].

Для реализации поставленной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

- проведение системного анализа химических производств как источников промышленной и экологической опасности;

- разработка принципов создания качественно новых интегрированных автоматизированных систем управления промышленной и экологической безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий;

- разработка методов, моделей и алгоритмов анализа и оценки риска и управления промышленной безопасностью различных классов химически опасных объектов с использованием методов системного анализа и искусственного интеллекта;

- разработка методического подхода к управлению безопасностью химических производств с использованием интеллектуальных человеко-машинных систем поддержки принятия решений;

- развитие методов искусственного интеллекта на основе аппарата искусственных нейронных сетей и нечетких логических рассуждений для решения задач прогнозирования и идентификации постоянно действующих и аварийных источников выбросов и управления качеством атмосферного воздуха;

- разработка методического подхода к принятию решений по ситуационному управлению экологической безопасностью территорий, попадающих в зону негативных воздействий химических предприятий на основе создания компьютерной системы поддержки принятия решений;

- разработка баз данных, баз знаний и комплексов программных средств интегрированных автоматизированных систем управления безопасностью химических производств и качеством атмосферного воздуха;

- практическое использование разработанных в диссертации принципов, методов, математических моделей и алгоритмов для решения задач обеспечения промышленной и экологической безопасности различных классов химических производств.

Диссертация выполнялась в рамках следующих научно-исследовательских работ:

- НИР по фундаментальным исследованиям, выполняемой научно -педагогическим коллективом кафедры компьютерно-интегрированных систем в химической технологии по теме "Развитие теоретических основ и методов системного анализа для управления безопасностью химических производств на основе новых информационных технологий" (2003 г.г.);

- НИР «Методология и программное обеспечение системы определения риска возникновения аварийных ситуаций на крупнотоннажных химических и нефтехимических производствах с целью повышения устойчивости их работы» федеральной целевой научно-технической программы "Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки техники" на 2002-2006 годы блока «Поисково-прикладные исследования и разработки», раздела «Новые материалы и химические продукты», подраздел «Химические процессы» (Минпромнауки РФ);

- гранта по фундаментальным исследованиям в области естественных наук «Разработка теоретических основ и математических методов анализа и оценки экологического риска, вызванного техногенными источниками опасности» (2001-2002г.г.).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав и выводов, изложенных на 591 страницах, содержит 119 рисунков, 54 таблицы, список литературы из 448 наименований и 9 приложений.

Основные результаты и выводы по работе

В диссертационной работе с позиций системного подхода решена крупная научная проблема развития теоретических основ обеспечения промышленной и экологической безопасности широкого класса химически опасных объектов на основе новых информационных технологий, имеющая важное хозяйственное значение для производств химической и смежных отраслей промышленности.

1. Проведен системный анализ химических производств как источников промышленной и экологической опасности, в результате которого выявлены общие закономерности и специфические особенности анализа и оценки риска различных классов химически опасных объектов в режимах нормального функционирования и в случае аварий и предложен принципиально новый подход к управлению безопасностью многоуровневых химических производств, сочетающий принципы анализа и оценки риска и методы искусственного интеллекта.

2. Предложен подход к обеспечению промышленной и экологической безопасности на всех этапах жизненного цикла химических производств как многоуровневых иерархических объектов анализа и управления безопасностью.

3.Проведен анализ и обоснована необходимость использования современных информационных технологий и методов искусственного интеллекта для решения задач управления промышленной и экологической безопасностью химических производств. Предложено создание качественно новых типов интеллектуальных систем - интегрированных автоматизированных систем управления безопасностью химических производств и разработаны функциональные структуры ИАСУ безопасностью химических производств и ИАСУ качеством атмосферного воздуха.

4.Развиты теоретические основы и математические методы анализа, оценки риска и управления безопасностью различных классов химических производств на всех этапах жизненного цикла. Разработаны логико-графические и логические модели анализа риска и вероятностные модели оценки риска с учетом специфики возникновения и развития аварийных ситуаций различных классов химических предприятиях.

5.Предложен новый подход к созданию многоуровневых систем управления промышленной безопасностью различных классов химически опасных объектов, заключающийся в разработке логико-графических моделей управления безопасностью на всех стадиях возникновения и развития аварии и выборе метода оперативного или долгосрочного управления безопасностью на основе теории принятия решений или искусственного интеллекта. Для различных классов химически опасных объектов и задач управления безопасностью предложены нечеткие логические, продукционные и нейросетевые модели оперативного управления безопасностью химико-технологических процессов и производств.

6.Предложен качественно новый подход к обеспечению экологической безопасности территорий, непосредственно прилегающих к химическим предприятиям, включающий: прогнозирование загрязнения атмосферного воздуха, идентификацию источников выбросов, управление качеством воздушной среды на основе современных информационных технологий и методов искусственного интеллекта.

7.Предложен принципиально новый подход к решению задач прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха и идентификации источников выбросов с использованием аппарата искусственных нейронных сетей и разработаны нейросетевые модели оперативного прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха постоянно действующими и аварийными источниками выбросов ОХВ и идентификации различных типов источников выбросов по результатам наблюдений состояния воздушной среды.

8.Предложен принципиально новый подход к принятию решений по управлению качеством атмосферного воздуха с использованием методов поддержки принятия решений и искусственного интеллекта: нейронных сетей, нечетких логических рассуждений и продукционных моделей представления знаний. Для принятия решений по оперативному управлению качеством атмосферного воздуха предложено создание гибридной ситуационной экспертной системы для анализа экологической обстановки, идентификации источников выбросов и управления качеством воздушной среды.

9.Разработано информационное и программно-алгоритмическое обеспечение ИАСУ безопасностью химических производств и ИАСУ качеством атмосферного воздуха: базы данных и базы знаний, комплексы программных средств для анализа и оценки риска и управления промышленной и экологической безопасностью химических производств.

Ю.Предложенные в работе модели, методы, алгоритмы и комплексы программных средств ИАСУ безопасностью химических производств и качеством атмосферного воздуха использованы для решения задач анализа, оценки риска и управления промышленной и экологической безопасностью двух промышленных предприятий: Новомосковской акционерной кампании "Азот" и Московского нефтеперерабатывающего завода.

11. Комплекс программных средств для анализа экологической обстановки и управления качеством атмосферного воздуха на территориях, прилегающих к химическим предприятиям, передан Государственному инженерному центру комплексной автоматизации и фирме "ЭКОМ" (г.Новомосковск) для использования в автоматизированных системах экологического мониторинга территорий и предприятий, службах ГО и ЧС для поддержки лиц, принимающих решения по управлению экологической безопасностью населения и окружающей среды, попадающих в зоны негативных воздействий химических предприятий.

1. Легасов В.А. Из сегодня в завтра.Мысли вслух.М.:Прогресс, 1996, 226 с.

2. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1985. 468с.

3. Кафаров В.В., Дорохов И.Н. Системный анализ процессов химической технологии. Основы стратегии. "Наука", 1976 500 с.

4. Кафаров В.В., Перов В.Л., Мешалкин В.П. Принципы математического моделирования химико-технологических систем (Введение в системотехнику химических производств). М.: Химия, 1974. 344 с.

5. Кафаров В.В., Мешалкин В.П., Грун Г., Нойман В. Обеспечение и методы оптимизации надежности химических и нефтеперерабатывающих производств.-М.: Химия, 1987.272 с.

6. Палюх Б.В., Притыка Г.М., Перов В.Л., Эделыитейн Ю.Д., Кришнев В.Л. Надежность систем управления химическими производствами.- М.: Химия, 1987.-178 с.

7. Палюх Б.В. Основы построения и разработки автоматизированной системы управления эксплуатационной надежностью химических производств.// дисс.д.т.н., Москва, 1991 г.-ЗЗб с.

8. Смирнов В.Н. Принципы автоматизированного управления природо-про-мышленными комплексами "химическое производство-окружающая среда", М., РХТУ,1998 г., дисс.д.т.н.-377с.

9. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии. Применение метода нечетких множеств. М.: Наука. 1986.-359с.

10. Ю.Мешалкин В.П. Экспе^ые системы в химической технологии. Основы теории, опыт разработки и применения- М.: Химия, 1995.-368с.

11. Горский В.Г., Курочкин В.К., Моткин Г.А., Петрунин В.А., Терещенко Г.Ф., Шаталов А.А., Швецова-Шиловская Т.Н. "Научно-методические аспекты анализа аварийного риска" / М.: Экология и информатика, 2002-260с.

12. Горский В.Г., Швецова-Шиловская Т.Н., Курочкин В.К. К вопросу о моделировании аварийного загрязнения атмосферы, Труды 3~ Всероссийской и Международной конференции: "Теория и практика экологического страхования". М.: ИПР РАН, 1998, с.189-192.

13. Горский В.Г., Швецова-Шиловская Т.Н., Терещенко Г.Ф., Путилов А.В. Методология оценки аварийного риска на опасных химических объектах// Химическая технология, 2002- N10, с.7-13

14. Маршалл В. Основные опасности химических производств: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989.-672 с.

15. Хенли Э. Д., Кумамото X. Надежность технических систем и оценка риска /Пер. с англ.-М.: Машиностроение, 1984, 528 с.

16. Kletz Т. An engineer's wiew of human error. //Institution of Chemical Engeneers, 1991,199 p.p.

17. О состоянии окружающей среды РФ в 1998 г. // Доклад Министерства охраны ОС и природных ресурсов РФ.// http:/www/econom.ru/gosdoklad98/title.htm

18. О состоянии окружающей среды РФ в 1999 г. // Доклад Министерства охраны ОС и природных ресурсов РФ.// http:/www/econom.ru/gosdoklad99/title.htm

19. О состоянии окружающей среды РФ в 2000 г. // Доклад Министерства охраны ОС и природных ресурсов РФ.// http:/www/econom.ru/gosdokladOO/title.htm

20. О состоянии окружающей среды РФ в 2001 г. // Доклад Министерства охраны ОС и природных ресурсов РФ.// http:/www/econom.ru/gosdoklad01/title.htm

21. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях, изд. ВИНИТИ,1998, №2.

22. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях, изд. ВИНИТИ,1999, №3.

23. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях, изд. ВИНИТИ, 1999, №8.

24. Владимиров В.А., Измалков В.И. Катастрофы и экология, М., Центр стратегических исследований МЧС, ООО "Контакт-культура", 2000, -380с.

25. Бурков В.Н., Дзюбко С.И. Задача формирования программы обеспечения региональной безопасности// Проблемы безопасности при ЧС, N9,1996, с. 17-30.

26. Кузьмин И.И., Махутов Н.А., Хетагуров С.В. Безопасность и риск: эколого-экономические аспекты. Изд-во Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. 1997 164 с.

27. Кузьмин И.И. Безопасность и техногенный риск: системно-динамический подход. //Журн. Всесоюзн. хим. общества им. Д.И. Менделеева, 1990, т.35, вып.4, с. 415-420.

28. Федеральный закон РФ "О промышленной безопасности опасных производственных объектов". N 116-ФЗ. 21.07.1997

29. РД 08 120 - 96. Методические указания по проведению анализа риска опасных промышленных объектов // НТЦ "Промышленная безопасность"; М., 1996, 27 с.

30. РД 03-418-01. Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов. Серия 03. Выпуск 10/ Колл. Авт.: Государственное унитарное предприятие "НТЦ по безопасности в промышленности Гос-гортехнадзора России", 2001. 60 с.

31. Федеральный закон РФ "Об охране окружающей среды", 10 января 2002г.

32. Реймерс Н.Ф. Природопользование: словарь справочник. М.: Мысль. 1990 -639 с.

33. Муравых А.И. Системный подход к проблеме экологической безопасности, //в списке статей "Социально-экологический риск: концепция, методология анализа, практика управления". М.: Экономика и информатика -1998 с. 34-57.

34. Сергеев Г.С. Управление риском: роль социальных факторов в возникновении крупных промышленных аварий (на основе материалов о чернобыльский, бхопальской и др. крупных аварий) //Пробл.безоп. при чрезвыч.сит., М.: ВИНИТИ 1993, вып. 10, с. 39-48.

35. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Макарова А.С Разработка моделей оценки риска для предприятий химической промышленности//Химическая промышленность, 1998, №7, с. 55-63.

36. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Словарь терминов и определений. Изд. 2-е, доп. М.: МГФ "Знание", 1999. 368 с.

37. Снакин В.В. Экология и охрана природы. Словарь-справочник. Под редакцией академика А.Л.Яншина M.:Academia, 2000. 384 с.

38. Управление риском в социально-экономических системах: концепция и методы её реализации// Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях (журнал Всероссийского Института Научной и Технической Информации (ВИНИТИ)).-ч.1. 1995.-№11.-ч.2.- 1996.-№2.

39. Kuzmin I. Dangerons and Saferty: Modells // Hypothetical Scenario Essays for the Greenhouse-Glasnost Program Ed. W. Roberts. Colorado: University Corporation for Atmospheric Research. 1989. P. 45-50.

40. Лобанов Ф.И., Шаниро M.M. Экологический риск в промышленности. Оценка и управление// ЖВХО 1990, т.35, вып.1 - с. 125-128.

41. Измалков А.В., Бодриков О.В. Методологические основы управления риском и безопасностью населения и территорий // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Обз. инф. ВИНИТИ, Вып.1, 1997 г., 48-63с.

42. Концепция управления безопасностью. Отчёт по проекту 7.1. ГНТП России "Безопасность". Москва ГКЧС РФ, 1992 г.

43. Потехин Г.С., Прохоров Н.С., Терещенко Г.Ф. Управление риском в химической промышленности 1990 т.35, вып.4— с. 421-425.

44. Гидаспов Б.В., Кузьмин И.И., Ласкин Б.М. Безопасность и устойчивое развитие цивилизации // ЖВХО — 1990,т.35, вып. 4 с. 409-414.

45. Алымов В.Т., Крапчатов В.П., Тарасова Н.П. Анализ техногенного риска: Учебное пособие для студентов вузов. М.:Круглый год, 2000, 160 с.

46. Махутов Н.А., Костин А.А., Костин А.И. "Нормирование степени риска поражения людей при авариях на ХОО" // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Вып.2, 1998 г., 85-92с.

47. ГОСТ Р 12.3.047-98 Пожарная безопасность технологических процессов. Общие требования. Методы контроля.

48. Общие правила взрывобезопасности для взрывопожароопасных химических, нефтехимических и нефтеперерабатывающих производств (ПБ 09-170-97)// В сборнике ГУП "НТЦ "Промышленная безопасность". Серия 09. Выпуск 1.

49. Радиационная безопасность. Рекомендации МКРЗ 1990 г. Публикация 60 МКРЗ. Ч. 2/ Пер. с англ. М:. Энергоатомиздат, 1994. - 208 с.

50. Cost-Benefit Analysis in Optimization of Radiation Protection/ ICRP Publication 37/Intemational Commission on Radiological Protection //Pergamon Press, Oxford, 1984.

51. Б.Н.Порфирьев. Экологическая экспертиза и риск технологий. // Итоги науки и техники. Охрана природы и воспроизводство природных ресурсов. Т. 27 -М.: ВИНИТИ, 1990, с. 122-153,174-192.

52. Волжин А.Н., Сизов Ю.Г. Борьба с самонаводящимися ракетами. М: Воен-издат, 1983.

53. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука. -1987-137 с.

54. Евстафьев И.Б. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. М.: ВИНИТИ-Вып. 3, 1992г.

55. Акопов М.Г. «Оценка потенциального риска экологической опасности аварийных выбросов на предприятиях газовой промышленности»// Проблемы безопасности при ЧС, 1997. Вып.9. - с. 13-20.

56. М. П. Кропоткин. Взаимосвязь рисков различных видов.// Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях.—1997. Вып.8. - с.98-101.

57. Кузьмин И.И., Шапошников Д.А. Концепция безопасности: от риска «нулевого» к «приемлемому» //Вестник Российской Академии Наук, - 1994 - 64, №5 - с. 402-407.

58. Никонорова Е.В., Яковенко О.В. Анализ риска: социально-экологический аспект// В сб. статей "Социально-экологический риск: концепция, методология анализа, практика управления"- М.: Изд-во экономика и информатика, 1998 г с.6-14.

59. Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г., Махутов Н.А. Теория риска и технологии обеспечения безопасности. Подход с позиций нелинейной динамики. // Пробл. безоп. при чрезвыч. сит., М.: ВИНИТИ 1999 вып. 1- с. 18-41.

60. Новое в синергетике. Т. 1,2. 1993. М.: Наука, 1996.

61. Малинецкий Г.Г., Митин Н.А. Нелинейная динамика в проблеме безопасности // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. ВИНИТИ. Вып. 11.—С. 22-44.

62. ГОСТ 27.310-95. Межгосударственный стандарт. Надёжность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения. 1997г.

63. Предупреждение крупных аварий. Практическое руководство. Под ред. Э.В. Петросянца, М.: МП «РАРОГ», 1992, 156 с.

64. Об опасности крупномасштабных аварий при осуществлении производственной деятельности определённого вида., Директива ЕЭС. №82/501. (24.06.1982).

65. Контроль основных опасностей., Практическое руководство, Международное лабораторное отделение, Женева, 1990.

66. Dow Chemical Company. Manual on the Classification of Explosion Hazard Indexes, Midland, Michigan, 1976.

67. Пособие по оценке опасности, связанной с возможными авариями при производстве, хранении, использовании и транспортировке больших количеств пожароопасных, взрывоопасных и токсичных веществ., М., МНИЦ «Информатика риска», 1992.

68. Guide to hazardous industrial activities, TNO, Hague, 1988.

69. Гаврилей B.M., Шевчук A.T., Матюшка A.B., и др. Методы количественной оценки уровня пожаровзрывобезопасности объектов., М., ГИЦ МВД СССР. -1987.-55с.

70. Химмельблау Д. Обнаружение и диагностика неполадок в химических и нефтехимических процессах: Пер. с англ.- Л.: Химия, 1983 352 с.

71. Муромцев Ю.Л. Безаварийность и диагностика нарушений в химических производствах. М.: Химия, 1990. 144 с.83 .Абросимов А.А. Экологические аспекты производства и применения нефтепродуктов. М.:Барс . 1999-732 с.

72. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика.- М.: Наука.-Гл. ред. Физ.-мат. Лит., 1986.-288 с.

73. Методика оценки последствий химических аварий. (Методика ТОКСИ). / М.: НТЦ "Промышленная безопасность", 1996, 27 с.

74. РД 52.04.253 90 Методика прогнозирования масштабов заражения сильнодействующими ядовитыми веществами при авариях (разрушениях) на химически опасных объектах и транспорте / Госгидромет СССР, 1991 г., - с. 23.

75. Методика оценки последствий аварий на пожаро-, взрывоопасных объектах, министерство РФ по делам ГО, ЧС и ликвидации последствий стихийных бедствий, М.: 1994.-43 с.

76. Методика оценки последствий аварийных взрывов топливо-воздушных смесей. НТЦ «Промышленная безопасность». 1996 г. - 22 с.

77. Методики оценки последствий аварий на опасных производственных объектах. Сборник документов. Серия 27. Выпуск 2/ колл. авт.- 2-е изд.,испр. и доп. -М.: "НТЦ по безопасности в промышленности Госгортехнадзора России", 2002-208 с.

78. Hi 1Ь 105-95. Определение категорий помещений и зданий по взрывопожарной и пожарной опасности. М.: ВНИИПО, 1996.- 25 с.

79. Охрана труда и экологическая безопасность в химической промышленности: Учебник для вузов/А.С.Бобков, А.А.Блинов, И.А.Родин, Е.И.Хабарова -М.: Химия, 1997. 400 с.

80. Франк-Каменецкий Д.А. Диффузия и теплопередача в химической кинетике. М.: Наука, 1987

81. Webster, New Collgiate Dictonaiy /Spring field, 1974.

82. Бурдаков H. Я. Диссертация ВНИИ ГО ЧС, 1990.

83. Пчелинцев В.А., Никитин А.Г., Хузиахметов Р.А. Оценка взрывопожаро-опасности производств, связанных с применением легковоспламеняющихся жидкостей в нагретом состоянии. Журнал ВХО им.Д.И.Менделеева, 1985, т.ЗО, №1, с.68-74.

84. Шебеко Ю.Н., Шевчук А.П., Смолин И.М., Колосов В.А. и др. Математическая модель испарения сжиженных углеводородных газов со свободной поверхности." Химическая промышленность, 1992, N7, с.404-408.

85. Костин А.А., Костин А.И. Критерии социального риска при авариях на химически опасных объектах // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. Обзорн. инф. ВИНИТИ. В. 1. - 1997г. - 63-77 с.

86. Попов Н.С., Бодров В.И., Перов B.J1. Основные направления в моделировании загрязнения воздушного бассейна за рубежом.// Химическая промышленность за рубежом, 1982, №6 (234). с. 10-34.

87. Берлянд М. Е. Прогноз и регулирование загрязнения атмосферы.// Лениград, Гидрометеоиздат, 1985.-271 с

88. Допустимые выбросы радиоактивных и химических веществ в атмосферу. -2-е изд., перераб. и доп.-М.: Энергоатомиздат, 1985.-216с.

89. И.Г. Филиппов, Д.В. Потапов, В.Г. Горский, В.А. Чужииов. Моделирование распространения примеси от стационарного источника сложной формы.// Российский химических журнал, 1995, т. 39, №2. с. 106-109.

90. Горский В.Г., Швецова-Шиловская Т.Н., Путилов А.В. Модели переноса поллютантов от распределенных источников в атмосфере.// В сб. трудов XV Международ.науч. конф. В 10-и т.Т.4. Секция 4, Тамбов: Изд-во Тамб. Гос.техн.ун-та, 2002, с.52-55.

91. Ю8.Берлянд М.Е. Современные проблемы атмосферной диффузии и загрязнения атмосферы. JL: Гидрометеоиздат. 448с.

92. Берлянд М.Е., Оникул Р.И. Физические основы расчета рассеивания в атмосфере промышленных выбросов.-Тр. ГТО, 1968, вып. 234,c.3-27.

93. Попов Н.С. Автоматизированное моделирование и оптимизация природоохранных систем// дисс.д.т.н., Москва, 1989, 459 с.

94. Онищенко Г.Г., Новиков С.М., Рахманин Ю.А., Авалиани С.Л., Буштуева К.А. Основы оценки риска для здоровья населения при воздействии химических веществ, загрязняющих окружающую среду/ под. ред. Рахманина Ю.А., Онищенко Г.Г. М.:НИИ ЭЧ и ГОС, 2002-408с.

95. Семенова М.А., Горский В.Г., Полехина О.В. Модификация пробит-функции при моделировании острых токсических эффектов// В сб. трудов XV Международ.науч. конф. В 10-и т.Т.4. Секция 4, Тамбов: Изд-во Тамб. Гос.техн.ун-та, 2002, с.69-72.

96. И.Г. Филиппов, В.Г. Горский, Т.Н. Швецова-Шиловская. Метод расчёта нестационарного переноса примеси в атмосфере.// Химическая промышленность, 1994, №7.-с. 475—479.

97. И.Г. Филиппов, В.Г. Горский, Т.Н. Швецова-Шиловская. О рассеянии примеси в приземном слое атмосферы.// Теоретические основы химической технологии, 1995, т. 29, №5. с. 517-521.

98. И8.Марчук Г.И.Математическое моделирование в проблеме окружающей сре-ды.-М.:Наука, Гл.ред.физ.-мат.лит., 1982.-320с.

99. Марчук Г.И. Численное решение задач динамики атмосферы и океана. JL: Гидрометеоиздат, 1974.-303 с.

100. Viskanta R., Johnson R.Q., Bergstrem R. V. Modeling of temperature and pollutant concentration Distribution in urban atmosperes. Trans. Asmec, 1976, v. 90, № 4, pp. 662-669.

101. Пененко В.В. Математические модели для задач планирования и управления качеством атмосферы //Оптика атмосферы и океана,N6, 1997, с.572-580.

102. Пененко В.В., Короткое М.Г. Моделирование мезоклиматов и загрязнения атмосферы индустриальных регионов (на примере г.Томска)// Оптика атмосферы и океана,N6, 1997, с.590-594.

103. Ивахненко А.Г., Й.А.Мюллер. Самоогранизация прогнозирующих моделей. Совместное издание К.: Техника, 1985; Берлин:ФЕБ Ферлаг Техник, 1984.-223.

104. ГОСТ 17.2.1.04-77. Источники и метеорологические факторы загрязнения, промышленные выбросы. Термины и определения: Изд. стандартов, 1984. -14 с.

105. Крапчатов В.П., Аверкиев А.В. Риск техногенных аварий.// Экология и промышленность России., М., 1997г.

106. Горский В.Г., Швецова-Шиловская Т.Н.Дурочкин В.К. Математические модели переноса поллютантов. Сб. н. трудов ВНИИГАЗа " Перспективы развития экологического страхования в газовой промышленности. М.: ВНИИГАЗ, 1998, с. 173-201.

107. Печеркин А.С.,Сидоров В.И. и др. Декларация безопасности промышленного объекта РФ//Проблемы безопасности при ЧС. -1996. -Вып.8. -с.5-37.

108. Декларирование промышленной безопасности опасных производственных объектов/ Сборник документов: серия 27, выпуск 3 / Колл. Авт. 2 е изд. Испр. и доп. - М.: ГУП "НТЦ по безопасности в промышленности Госгортехнадзора России", 2002-264 с.

109. Развитие основ анализа риска и управления безопасностью /Быков А.А., Дёмин В.Ф., Шевелёв Я.В.//Сборник ученых трудов ИАЭ им. И.В. Курчатова. -М.: Изд-во ИАЭ. 1989. - с. 11-15.

110. Соболь И.М. Метод Монте-Карло. М.: Наука, 1972. - 64 с.

111. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Наука, 1980. - 208 с.

112. Morita Т. et al. Use of GMDH for Estimation of regional air quality. Env. Syst. Plan., Design and Contr. Pergamon. Press, IF AC, 1977, pp. 197 - 204, 381 - 388.

113. Ивахненко А. Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными объектами. К.: Технша, 1975. - 312 с.

114. Tamura Н., Kondo Т. Large-Spateal Pattern Identification of Air Pollution by a combined Model of source Receptor Matrix and Revised CMDH. Env. Syst. Plan., Design and Contr., IF AC, Pergamon Press, 1979, pp. 373-380.

115. Ю.А. Израэль. Экология и контроль природной среды.// Москва, Гидроме-теоиздат, 1984 560с.

116. Комплексный глобальный мониторинг загрязнения окружающей природной среды. Труды II Международного симпозиума- Л.: Гидрометеоиздат, 1982-392.143 .Региональные экологические информационно-моделирующие системы. Новосибирск. Наука, 1993.—133с.

117. ГОСТ Р 22.1.01-95. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Основные положения.// http://www.strovbirja.ru.

118. ГОСТ P 22.1.02-95. Безопасность в чрезвычайных ситуациях. Мониторинг и прогнозирование. Термины и определения.// http://www.strovbiria.ru.

119. Проблемы экологии Москвы. Сеть наземных измерений. Под ред Е.И. Пу-пырева. М .-Московское отделение Гидрометеоиздата, 1992.-198 с.

120. Герасимов И.Л. Научные основы современного мониторинга окружающей среды. -Изв.АН СССР. Сер. Геогр., 1975,N3,c.l3-25.

121. Примак А.В., Кафаров В.В., Качиашвили К.И. Системный анализ контроля и управления качеством воздуха и воды. Киев: Наукова думка, 1991. - 390с.

122. Сташенко А.Г., Захаров В.Ю., Зубцовский Н.Е. Контроль окружающей среды: концепция и принципы построения мониторинговых систем реального времени// Экология и промышленность России, N3, 1997, с.45- 47.

123. Новоселова О.А. Основы концепции и стратегия развития единой государственной системы экологического мониторинга // Экологические системы и приборы. N4, 2000, с.2-8.

124. Горелик Д. О., Конопелько Л. А. Мониторинг загрязнения атмосферы и источников выбросов.// Аэроаналитические измерения. М.: Изд. - во. Стандартов, 1992.-432 с.

125. Soeda Т. ARIMA forecasts and GDMN Forecasts of air quality. In: Workshop on Math. Models for Planning and control of Air Guality. IIASA, Laxenburg, 1979.

126. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов . Прогноз и управление. Tl. -М.: Мир, 1974.

127. Szepesi D.J. Multiple- sourse model for air pollution forecasting. Air Pollution Forecasting . In : Pap. WMO RA-VI Meeting, 1984.

128. Bolzen P., Fronza G., Runca E., Uberhuber C. Statistical analysis of winter sulphur dioxide concentration data in Vienna. Atm. Env., v. 16, N 8, 1982.

129. Ивахненко А.Г., Лапа В.Г. Предсказание случайных процессов. Киев: Наукова думка, 1971. - 416 с.

130. Tiao G. С., Hillmer S. С. Statistical models for amlient concentrations of carbon monoxide, lead and sulfate. Env. Sci. And Tehn., 1978, № 6.

131. Комаров В.И. и др. Модифицированный метод группового учёта аргументов как эффективный метод статистического оценивания характеристик свободной атмосферы в условиях информационной неопределённости.// Оптика атмосферы и океана, №2, 1994. с. 231 - 236.

132. Методические указания по прогнозу загрязнения воздуха в городах / Под ред. М.Е. Берлянда Л.: Гидрометеоиздат, 1979.

133. Сонькин Л.Р. Вопросы прогнозирования фонового загрязнения воздуха в городах. Тр. ГТО, вып.314, 1974.

134. Schmidt F.H., Velds С. On the trelations between changing meteorological circumstances and the decrease of the SO concentrations around Rotterdam- Atm. Env., v.3,1969.

135. Van Dop H. , Kruizinga S. The decrease of sulphur dioxide concentrations near Rotterdam. Atm. Env., v.l0, N1, 1976.

136. Пономаренко И. H. Метеорологический прогноз высокой общей загрязнённости атмосферного воздуха в Киеве. Тр. УкрНИГМИ, 1976, вып. 134, с. 92-100

137. Runca Е., Melli P., Spirito A. Real time forecast of sulphur dioxide concentrations in the Venetian lagoon region . p.l. Advection diffusion model. IIASA, Laxen-berg, 1979.

138. Melli P., Fronza G. AN application of pollution episode prediction derived from a K- theory model. -In: Air pollution Modeling and its Application. I. Ed. C.D. Wis-pelaere. N. Y, 1981.

139. Sladek S. Vzstany mezi rezinum znecisteny ovzdusi a pocasim v severozapadni ch cechaeh-Met. Zpvy, v.28, №4,1975.

140. Benarie M. Emploi des regressions multiples pour la dedefinition du niveau du fond de la pollution urbaine et pour la prevision a court terme-Vert-le Petit, 1971.

141. Chandler T.J., Elson D.M. Meteorological controls upon ground level concentration of smoke and sulphur dioxide in two urban areas in the United Kingdom. At-mos. Envi., v.12, N 6-7, 1978.

142. Cocquyt G. Air pollution prediction via third order shaping filter modeling. In: Proc. IF AC Symp, Kyoto. V. 1, Oxford.

143. Kalman R.E. A new approach to linear filtering and prediction theory Trans. ASME. Ser. D. S. Basic Engin ., v.82, 1960.

144. Эделынтейн Ю.Д., Елисеев C.B., Кочии O.E. Оценка влияния достоверности данных наблюдений АСК "Атмосфера// В Вестнике РАДСИ: Информатика, экология, экономика, т.2/ РАДСИ, М., 1998 с. 148-151

145. Сонькин JI.P. Некоторые возможности прогноза содержания примесей в городском воздухе. Тр. ГГО, вып. 254, 1971.

146. Finzi G., Zannetti P., Fronza G.,Rinaldi S. Real time prediction of SO2 concentration in the Venetian lagoon area. Atm. Env., v. 13, N9, 1979.

147. Попов H.C. и др. Оперативный прогноз загрязнения воздуха на основе авторегрессионной модели.// Проблемы контроля и защиты атмосферы от загрязнения, №11, 1985.-с. 33-41.

148. Берлянд М.Е., Генихович E.JL, Оникул Р.И., Чичерин С.С. О расчете интегральных характеристик загрязнения воздуха на территории города Тр. ГГО, 1979, вып. 436,с. 17-29.

149. Берлянд М.Е., Генихович E.JL, Ложкина В.П., Оникул Р.И. Численное исследование атмосферной диффузии при нормальных аномальных условиях стратификации. -Тр. ГГО, вып. 158,1964.

150. Lukas D. The atmosperic pollution of cities. Int. J. Air Water Poll., 1,1958.

151. Hanna S. A simple method of calculating dispersion from urban area soures. J. Air Poll. Contr. Ass.,v.21, №12, 1971.

152. Haugen D., ed. Lecture on air pollution and enviromental impact analysis-Boston: AMS, 1975.

153. Mahoney J.R., Egan B.A. A mesascale numerical model of atmospherical transport phenomene in urban areas In: Proc.2nd. Int. Air Pollut. Conf. Washington, 1972.

154. Gifford F., Hanna S. Modeling urban air pollution. Atm. Env. № 1,1973.

155. Вавилова Н.Г., Генихович Е.Л., Сонькин Л.P. Статистический анализ данных о загрязнении воздуха в городах с помощью естественных функций. Тр. ГГО, вып. 238, 1969.

156. Иванова Е. И., Сонькин Л. Р. Прогнозирование загрязнения воздуха в Ленинграде. Метеорология и гидрология, 1975, №12, с. 21 - 23.

157. Ту Дж., Гонсалес Р.К., Принципы распознавания образов. -М., Мир. 1978-411с.

158. Горелик A.JI., Гуревич И.Б., Скрипкии В.Д. Современное состояние проблемы распознавания. М.: Радио и связь, 1985. - 160 с.

159. Генихович Е.Л., Гущин В.А., Сонькин Л.Р. О возможности прогноза загрязнения городского воздуха методом распознавания образов. Тр. ГГО, вып. 293.

160. Бутусов О.Б.// География и природные ресурсы. 1994.№ .4. С. 134.

161. Бутусов О.Б., Першин С.М., Бухарин А.В., Баранов А.А.// Препринт ИКИ РАН. ПР-1911. М.:ИКИ РАН 1995.

162. Butusov О.В., Pershin S.M., Bukcharin A.V., Baranov А.А. Turbulent diffusion investigations for accidental plume spreading prediction in a case of city buildings or complex terrain. M.: IKI RAN. 1994.

163. Butusov O.B. Industrial Sourses air Polluted Zones in City, Pollution in Large Cities. PadovaFiere, Padova, Proceedings of Symposium. 1995. P. 241.

164. Meshalkin V., Butusov O.B.// Pollution in Large Cities, PadovaFiere, Padova, Proceedings of Symposium. 1995. P. 283.

165. Бутусов О.Б., Мешалкин В.П., Пийгянер Л., Сельский Б.Е. Методология эколого-экономической оптимизации химических предприятий и лесных массивов//Хим. пром. 1995. №10. С.622.

166. Бутусов О.Б., Степанов A.M.// Известия РАН. Серия географическая. 1995. №6. С.63.

167. Стеклогоров Е.Б. Автоматизация оценки качества воздушной среды предприятий и городов, диссертация к.т.н., 1985.

168. В. А. Акимов. Методы сравнительной оценки опасности регионов России с учетом катастрофических чрезвычайных ситуаций.// Проблемы безопасности при ЧС, 1999. Вып. 1. - с.41-46.

169. Зубова А.Ф. Надежность машин и аппаратов химических производств. Л.: Машиностроение, 1978.-215 с.202.0стрейковский В.А., Сальников Н.Л. Вероятностное прогнозирование работоспособности элементов ЯЭУ. — М.: Энергоатомиздат, 1990. — 416 с.

170. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Надёжность оборудования и технологических схем химических и нефтехимических производств. М., 1979. - 130 с. -(Итоги науки и техники/АН СССР, ВИНИТИ. Процессы и аппараты химической технологии; ИССН 0202-8018, т. 7).

171. Беляев С.Г., Ларичев О.И., Кузьмин И.И. и др. Риск как точная наука //Наука и жизнь. 1991. - №3. - С. 2-6.

172. Костин А.И. Зонирование территории по степени риска поражения людей при авариях на химически опасных объектах//Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. 1995. - №12. - С. 32-42.

173. Аварии и катастрофы. Предупреждение и ликвидация последствий. Книга 2. М.: Ассоциации строительных ВУЗов, 1996. - 383 с.

174. Пугачев B.C. Теория вероятности и математическая статистика. М.: Наука, 1979.

175. Акимов В.А., Потапов Б.П., Радаев Н.Н. Сравнительная оценка безопасности регионов по статистическим данным // Проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях. — 1998.

176. Сафонов B.C., Одишария Г.Э., Швыряев А.А. Теория и практика анализа риска в газовой промышленности. — М.: Минприроды, 1996. — 207 с.

177. Briges J/W/ The Assessment of Toxic Hazards, Institution of Chemical En-gineres, Symposium Series. 1985. - №93. - p. 413-428.

178. В.Г. Прокошев и др. Оценка ущерба от аварии на нефтепродуктопроводе и её экологические последствия (на базе аппарата нечётких чисел).// Экология и промышленность России, 1998, №7. с. 32-37.

179. Эделынтейн Ю.Д., Мягкова Г.И. Модель прогноза загрязнения атмосферы по городу в целом с использованием нечетких множеств// В сб. трудов XV Международ.науч. конф. В 10-и т.Т.5. Секция 5,6. Тамбов: Изд-во Тамб. Гос.техн.ун-та, 2002, с. 119-121.

180. Богатиков В.Н. Диагностика состояний и управление технологической безопасностью непрерывных химико-технологических процессов на основе дискретных моделей/ Дисс.д.т.н., Апатиты, 2002г.-337с.

181. Гохман О.Г. Экспертное оценивание. — Воронеж: Изд-во Воронежского ун-та, 1991 . — 152 с.

182. Мелихов А.Н., Бернштейн JI.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. — М.: Наука, 1990. — 272 с.

183. Saaty T.L. A Scaling Method for priorities in hierarchical structures// Journ. Math, psychology. — 1977 .— 15.

184. Методика расчета концентраций в атмосферном воздухе вредных веществ, содержащихся в выбросах предприятий, ОНД-86: Гидрометеоиздат, 1987.-93 с.

185. Pasqill F. Atmospheric diffusion. Van Nostr. Co. Ltd. L., 1962

186. Pasquill F. Atmospheric Diffusion. N.-Y., John Wiley and Sons, 1974.

187. Air Pollution. Ed. A.C. Stern. N.-Y., Academic Press, 1976.226.0rlanski I. A Rational Subdivision of Scales for Atmospheric Processes. BAMS, 56, 527-530, 1975.

188. Envir. Sci. and Tech., N7, 774 (1978).

189. Ковальчук П.И., Лахно E.C. Прогнозирование и оптимизация санитарного состояния окружающей среды. Киев: Выща школа. Головное изд., 1988. 187 с

190. А.Н. Тихонов, А.А. Самарский. Уравнения математической физики. М.: Наука, 1972. - 735 с.

191. Анохин Ю.А., Остромогильский А.Х. Математическое моделирование и мониторинг окружающей среды. ВНИИГМИ-МДД. Обнинск, 1978.

192. Sienfeld S.H. et. al. Simulation of Urban Air Pollution. Photochem.Smog and Ozone React. Two Symp.Los Angeles, California, 1971, Washington, D.C., pp. 58-100.

193. Харлоу Ф. Численный метод частиц в ячейках для задач гидродинамики.// Вычислительные методы в гидродинамике. М., "Мир", 1967.

194. Jonson W.B. et. al. The European Regional Model of Air Pollution and its Application to Transfrontier Air Pollution. Proc.4th Int.Clean Air Congr. Tokyo, 1977, pp.292-298.

195. Socio-Econ. Plan. Sci., 1,N11,23 (1968).

196. Ragland K.W. et. al. Boundary-layer Model for Transport of Urban Air Pollutants. AIChE Symp. Ser., 73 N165(1977).

197. Берлянд M. E., Безуглая Э. Ю., Генихович E. Л. и др. О методах определения фонового загрязнения атмосферы в городах. Тр. ГТО им. А. И. Воейкова, 1984, №479, с. 17-30.

198. ОНД-90. Руководство по контролю источников загрязнения атмосферы, С-Пб.1992.-92с.

199. Мбанжубухоро Эммануэль. Оптимизация сети контроля загрязнений атмосферы и идентификация источников выбросов. Автореферат дисс. к.т.н., 1994.- 23 с.

200. В.В. Клемин, Э. Мбанжубухоро. Оптимизация сети контроля загрязнения атмосферы и идентификация источников выбросов.// Метеорология и гидрология, 1994(1995).

201. А.И. Бородулин, Б.М. Десятков, С.Р. Сарманаев, Н.А. Лаптева. Определение мощностей ансамбля точечных стационарных источников атмосферных примесей методом максимального правдоподобия.// Оптика атмосферы и океана, 2000, №6-7. с. 667-671.

202. В.А. Владимиров, B.C. Исаев. Аварийно химически опасные вещества. Методика прогнозирования и оценки химической обстановки. М.: Военные знания, 2000. 56 с.

203. A.F. Egorov, T.V. Savitskaya, S.P. Dudarov, A.S. Makarova. Methods and Algorithms of Air-Polluting Source Identification.// 15 International Congress of Chemical and Process Engineering CHISA-2002, Praha, Czech Republic. 8 pp.

204. А.Ф. Егоров, Т.В. Савицкая, С.П. Дударов. Методы идентификации мгновенных аварийных источников загрязнения атмосферного воздуха.// Химическая технология, 2002, №10. с. 41^46.

205. Губин С.А., Лыков С.М., Маклашова И.В., Печеркин А.С., Сидоров В.И., Сумской С.И. Верификация методик для оценки последствий химических аварий// Химическая промышленность, 1999, N10 с.58-66.

206. Горский В.Г., Курочкин В.К., Дюмаев К.М., Новосельцев В.Н., Браун Д.Л. Анализ риска -методологическая основа обеспечения безопасности химико-технологических объектов. Рос. Хим. Журн., 1994.-N2.- с.54-61.

207. Гражданкин А.И. Разработка системы оценки техногенного риска и оптимизации мер безопасности на опасных производственных объектах// Дис. К.т.н., Москва, 2001 208 с.580i

208. Измалков A.B. Управление рискам^ в целях предотвращения и ликвидации чрезвычайных ситуаций. // Proc. Of Int. Conf. "Risk Sciences: Employment and Training", Moscow, 1996. AP/CAT (97) 3-Strasbourg, 1997. - p. 14-23.

209. Каталог основных понятий Российской системы предупреждения и действий в чрезвычайных ситуациях. М.: ВНИИ ГО ЧС, 1993.

210. Акимов В.А., Воронин В.А., Нехорошев С.Н. Система развития АИУС РСЧС. 1998. Вып. 1. -с.51-56.

211. Шахманский Г.В., Александров Г.В., Бойко В.П. Разработки по созданию основы информатизации управления безопасностью в природной и техносферах// Экологические системы и приборы, N1, 2000, с.43-45.

212. Серов Г.П. Экологическая безопасность населения и территорий Российской Федерации. (Правовые основы, экологические страхование и экологический аудит). Учебное пособие.- М.: Издательский центр "Анкил", 1998 -207с.

213. В.Л. Бирюков, В.В. Довгуша, М.Н. Тихонов. Технология интегрированного информационно-программного и инструментального обеспечения региональной экологической службы.// Экология промышленного производства, 1996, №3.

214. Беляев В.И., Худошина М.Ю. Основы логико-информационного моделирования сложных геосистем Киев: Наук.думка, 1989-160с

215. Колыбанов К.Ю. Разработка интегрированной управляющей системы экологического мониторинга предприятия химического профиля. //Автореферат дисс.к.т.н., МГА ТХТ им.М.В.Ломоносова, 1997.

216. В.Г. Дмитриев, Ю.М. Костин, O.K. Суворова. Методология построения интерфейса информационно-аналитической системы «Экологическая и радиационная безопасность».// Экология и промышленность России, 1997, №6. с. 4245; №7.-с. 40-42.

217. Б.Д. Белан и др. Информационные потоки в системе оперативного контроля загрязнений воздушного бассейна промышленных центров.// Оптика атмосферы и океана, 1998, №10. с. 1099-1103.

218. Иванов Б.С. Информационное обеспечение как резерв улучшения охраны окружающей природной среды. //Экология и промышленность Pocchh,N4,1998, с.36-39.

219. Галанский Б.Л.,Поляков В.И. Информационные системы. -Томск: Изд-во ТГУ, 1989.-155с.

220. Макарова А.С., Кузнецов Д.О., Егоров А.Ф., Макаров С.В. Идентификация, оценка и управление рисками при обращении с потенциально опасными веществами и материалами.// Экологическая экспертиза. Обзорная информация ВИНИТИ, выпуск 3, М., 2001 г., 106 с.

221. Абросимов А.А. Экология переработки углеводородных систем. М.:"Химия", 2002-608с.

222. Руководство по эксплуатации АСК "Атмосфера" г.Новомосковска. ПУ1.550.101РЭ/ЮОО "ЭКОМ', 1999.-101с.

223. Анзимиров Л.В. Трейс Моуд: современное состояние и перспективы развития // Промышленные АСУ и контроллеры, 2001, №5.

224. Навацкий А.А. Производственная и пожарная автоматика. Часть 1. М.: РИО ВИПТН МВД СССР, 1985.

225. Кузьмин И.И., Пантелеев В.А. Оценка риска от техногенных атмосферных выбросов и задача управления риском в регионе//ВИНИТИ. Итоги науки и техники. Сер. Проблемы безопасности при ЧС. -1993. -№4,с. 38-44.

226. Бурдаков Н.И., Кульба В.В., Назаретов В.М. Концепция стратегического управления техногенным и природным риском в регионе. М. ВИНИТИ "Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях". 1992. Вып.2. С. 1-18.

227. Архипова Н.И., Кульба В.В. Управление в чрезвычайной ситуации-М.,РГГУ, 1998.-316с.

228. Порфирьев Б.Н. Управление в чрезвычайных ситуациях: проблемы теории и практики. ИНТ. Сер. Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. ВИНИТИ, 1991, т.1.-204с.

229. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем.-М.:Наука,1978.-400с.

230. Miller М., Holzworth G. An atmospheric diffusion model for metropolitan areas. J. Air Poll. Contr.Ass., № 1, 1967.

231. Терещенко Г.Ф. России необходима программа химической безопасности.// Химическая технология, 2002- N10, с. 2-6.

232. ГОСТ Р ИСО 14001-98. Системы управления окружающей средой. Требования и руководство по применению.

233. ГОСТ 17.0.0.04-90. Охрана природы. Экологический паспорт промышленного предприятия. М.: Издательство стандартов. Дата введения 15.10.90. 22 с. 286 .С.В. Белов. Охрана окружающей среды. М.: Высшая школа. 1991. 319 с.

234. Справочник по экологической экспертизе проектов. Киев. «Урожай». 1986. -191с.

235. Справочное пособие по экологической оценке. Т. 1. 1991. Всемирный банк. Вашингтон. 305 с.28 9. Положение об оценке воздействия на окружающую среду в Российской Федерации от 18. 07. 94 № 222.

236. Абросимов А.А. Управление промышленной безопасностью, М.:КМК Лтд, 2000, 320 с.

237. РД03-496-02. Методические рекомендации по оценке ущерба от аварий на опасных производственных объектах. Серия 03.Выпуск 19/Колл. Авт.-М.: ГУЛ "НТЦ по безопасности в промышленности Госгортехнадзора России, -2002 40с.

238. ISO-9004-1. Административное управление качеством и элементы системы качества.

239. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Богатиков В.Н. Система управления безопасностью химических производств// Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. Обзорная информация, ВИНИТИ, N12, 2000 г., с.96-110.

240. Родионов А.И., Клушин В.Н., Торочешников Н.С. Техника защиты окружающей среды. М.: Химия, 1989 -512с.

241. Систер В.Г., Дильман В.В., Полянин А.Д., Вязьмин В.А. Комбинированные методы химической технологии и экологии.- Калуга. Изд-во Н.Бочкаревой, 1999.-335 с.

242. Горский В.Г, Швецова-Шиловская Т.Н., Гросова Т.В., Швыряев Б,В., Кирсанов В.В., Петрунин В.А. Применение принципов естественной безопасности на химико-технологических объектах//"Химическая технология", N11, 2002 -40-43с.

243. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В. Системный анализ, оценка риска и управление безопасностью производств химической и смежных отраслей промышленности// "Химическая технология", N10, 2002,с. 14-23.

244. Половко А.П. Основы теории надежности. М.: Наука, 1964.448с.

245. Голинкевич Т.А. Прикладная теория надежности. М.: Высшая школа, 1977.159с

246. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника, М.,Мир, 1992. 237с.

247. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе М.МИФИ, 1998-224с.

248. Адаптивные нейросетевые алгоритмы решения задач линейной алгебры./ Галушкин А.И., Судариков В.А. //Нейрокомпьютер 2,1992.с.21-28.

249. Короткий С. Нейронные сети : алгоритм обратного распространения./ http://www.91.ru/edu/books/neural%20Net/Korotld/N2/N2.htm/

250. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. / Научная серия "Нейрокомпьютеры и их применение", Кн.4: Учеб. Пособие для вузов/ общая ред. А.И.Галушкина. М.: ИПРЖР, 2001.-256 с.

251. Галушкин А.И. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России// Открытые системы СУБД. №4, 1997, стр. 25-29.

252. Абовский Н. Р., Максимова О. М. Системный подход к нейросетевому моделированию //Нейрокомпьютер: разработка, применение 2001.- №9, с.9-12

253. Анил К. Джейн, Жианчанг Мао, К М. Моиуддин. Введение в искусственные нейронные сети.//Открытые системы СУБД. №4,1997, стр. 16-25.

254. Дубровин В. И., Субботин С.А. Нейросетевая подсистема диагностического программного комплекса // Нейрокомпьютер: разработка, применение -2001.-№2, с.55-63

255. Kroese,B., An introduction to Neural Networks.- Amsterdam: University of Amsterdam, 1996.

256. Тэнк Д., Хопфилд Д. Коллективные вычисления в нейроподобных электронных схемах// В мире науки, 1988, N2, с.45-53.

257. Jordan М., Attractor dynamics and parallelism in a connectionist sequential machine// Proceedings of the Eighth Annual Conference of the cognitive Science Society. Hillsdale:Erbaum, 1986, pp.531-546.

258. Elman J., Finding structure in time// Cognitive Science, 1990, V14, pp.179-211.

259. Трахтенгерц Э.А.Субъективность в компьютерной поддержке управленческих решений. Серия " Системы и проблемы управления". М.:СИНТЕГ, 2001 - 256 с.

260. Ларичев О.И. Наука и искусство принятия решений.- М:Наука, 1979 -200с.

261. Панченко И.В. Методы принятия решений. Киев, 1986 г.

262. Т.Саати. Приятие решений. Метод анализа иерархий. Москва. 1993.-320с.

263. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в Волшебных странах: Учебник.- М.: 2002.-296 с.

264. Разработка САПР, под под. ред. Петрова А.В., кн.2. Системо-технические задачи создания САПР, М.,"Высшая школа", 1990 144 с.

265. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н.Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения) М.: Машиностроение, 1998 - 476 с.

266. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений./ А.Н.Борисов, А.В.Алексеев, Г.В.Меркурьева и др. -М.:Радио и связь, 1989. -304с.

267. Белкин А.Р., Левин М.И. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М: Наука. Гл.ред. физ-мат. Лит. -1990 г.-Теория и методы системного анализа.-160с.

268. Вилкас Э.И., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. -М.;Радио и связь, 1982. -328с.

269. Черноморов Г.А. Теория принятия решений/ Изд.2-е перераб.и доп., учебное пособия. Юж.-Рос. Гос.техн.ун-т, Новочеркасск, ред. Журн. "Изв. Вузов. Электромеханика, 2002, 310с.

270. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. -М.: Наука, 1970. -707 с.

271. Кини Р.Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения. -М.: Радио и связь, 1981. -560с.331 .Фишберн П.К. Теория полезности для принятия решений.-М.:Наука,1978. -352с.

272. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной /А.Н. Борисов, А.В. Алексеев и др. -Рига:3инатне, 1982. -256с.

273. Ларичев О.И. Анализ процессов принятия человеком решений при альтернативах, имеющих оценки по многим критериям: Обзор // Автоматика и телемеханика. -1981. -№8. -С.131-141.

274. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. Научно-практической издание. Серия "Информатизация России на пороге ХХ1в."-М.,СИНТЕГ, 1998-376 с.

275. Ларичев О.И.,Мошкович Е.М. Качественныеметоды принятия решений: Вербальный анализ решений.М:Наука:Физматлит,1996 г-208 с.

276. Трахтенгерц Э.А. Неопределенность в математических моделях компьютерной оценки решений: Препринт М., 1998 - 69 с.

277. Абовский Н.П. Творчество. Системный подход. Законы развития принятия решений.- М.; СИНТЕГ, 1998,294 с.

278. Белкин А.Р. Желательные свойства оптимальных линейных упорядочений //Изв.АН СССР .Техническая кибернетика .-1987-N2-C-3-21.

279. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Комбинаторно-графовые модели обработки информации при принятии решений. -Препринт/ НСК АН СССР. -М.,1985. -52с.

280. Белкин А.Р. Комбинаторные модели структурной аппроксимации./ / Проблемы бионики. -Харьков. -1987. -Вып.38. -с 92 -9 9 .

281. Еремеев А.П. Экспертные модели и методы принятия решений. -Учебное пособие, Москва, Издательство МЭИ, 1995г.- 110 с.

282. Батыршин И.З. Модели размытых предпочтений в задачах выбора.//Труды МЭИ. -М.:1981. -вып.535. -с57 -62 .

283. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта./Под ред. Д.А.Поспелова. -М. Наука, 1986. -312с.

284. Модели и методы векторной оптимизации/С.В.Емельянов, В.И.Борисов и др./Техническая кибернетика: 1971. -М.:ВИНИТИ,1973. -Т5. -с386-448 .

285. Подиновский В.В.,Гаврилов В.М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. -М.:Сов.радио, 1975-192с.

286. French S. The role of sensitizing analysis in decision analysis. In Executive Information Systems and Decision Making. Chapman Hall, London, 1991.

287. Walson S.R., Buede D. Decision Synthesis: the Principles and Practice of Decision Analysis Cambridge University Press, Cambridge, 1987.

288. French S., Smith J.Q. Bayesain analysis. В кн.ТЬе practice of Bayesian analy-sis.S.French, J.Q.Smith ed.London, Arnold, 1997.

289. Chen S.J., Hwang C.L. Fuzzy multiple attribute decision making. Springer Ver-lag. Berlin. 1992.

290. Borzenko V.I. Approximational approach multicriteria problems// Lectures Notes in Economics and Mathematical Systems. Springes Verlag, 1989, v.337.

291. Бурков B.H., Новиков В.А. Введение в теорию активных систем.М., ИПУ. 1996.

292. Белкин А.Р., Гвоздик А.А. Потоковая модель упорядочения объектов.// Вопросы кибернетики.-М.: НСК АН СССР, 1989. -вып.151-стр.109-117 .

293. Зинченко A.M. Система для извлечения логических зависимостей.// Прикладные системы искусственного интеллекта . под ред.Поспелова Д.А. Ки-шенев: Штиинца, 1991, вып 123,135с.

294. Емельянов С.В., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия ре-шения.-М. .'Знание, 1985. -32с.

295. Руа Б. Классификации выбор при наличии нескольких критериев (метод Электра) //Вопросы анализа и процедура принятия решений.-М.:Мир,1976. -с 80-107.

296. Теория выбора и принятие решений /И.М.Макарова, Т.М.Виноградская, В.Б.Соколов. -М.: Наука, 1982-327с.

297. Микони С.В. Методы и алгоритмы принятия решений., Учебное пособие. С-П, 1995г.-55с.

298. Прангишвили И.В. Принятие решения при управлении сложными объектами: системы, методы, алгоритмы. Сборник трудов. М.: Институт проблем управления, №4,1997 г. 124 с.

299. Третьяк В.И. Методы принятия управленческих решений. Киев,УкрНИИНТИ, 1978 г, 32 с.

300. Чумаченко Н.Г., Заботина Р.И. Теория управленческих решений. Учебноепособие для вузов-Киев : Вища школа, 1981 г.-247с.

301. Ауиапу Ф.Ф. Научные методы принятия решений в управлении производством. М.: Экономика, 1974 г.

302. Микони С.В. Методы и алгоритмы принятия решений. Учебное пособие. Санкт-Петербург.Часть 2.1996 г. 53 с.

303. НПБ 107-97. Определение категорий наружных установок по пожарной безопасности// ГУГПС, ВНИИПО, 1997г.

304. Калькуляция себестоимости продукции в промышленности: Учебное пособие / В.А.Белобородова, А.П.Чечета, В.Т. Слабинский и др.-М.: Финансы и статистика, 1989.-279 с.

305. Заде J1.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенного решения. М.: Мир, 1976. 165 с.

306. Нечеткие множества и теория возможностей/ Под ред.Ягера P.P. Перевод с англ., М., Радио и связь, 1986.-395 с.

307. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. 352с.

308. Эльтерман В.М. Вентиляция химических производств 3-е изд., перераб. -М., Химия, 1980-288с.

309. Егоров А.Ф., Савицкая Т.В., Вент Д.П., Эдельштейн Ю.Д., Дмитриева О.В. Разработка интегрированной автоматизированной системы контроля и управления качеством атмосферного воздуха// Химическая промышленность, N6, 1999, с.53-64.

310. Примак А.В., Щербань А.Н. Методы и средства контроля загрязнения атмосферы. Киев: Наукова думка, 1980.

311. Дмитриева О.В. "Разработка моделей и алгоритмов прогнозирования загрязнения атмосферного воздуха"// Дисс. к.т.н., Москва, 2000 247 с.

312. А.Ф. Егоров, Т.В. Савицкая, С.П. Дударов. Методики объединения постоянно действующих источников загрязнения атмосферного воздуха.// Химическая промышленность, 2001, №1. с. 33-39.

313. Дударов С.П. Разработка информационно-моделирующей системы для анализа и оценки экологических последствий аварий на химических предприятиях. // дисс.к.т.н., Москва, 2002 233с.

314. Горский В.Г. Химическое загрязнение опасность для будущего России. Химия в интересах устойчивого развития. 2000 г., т.8, с.507-514.

315. Turner В. Relation ship between 24 hour mean-air quality mesurements and meteorological factors in Nashvill, Tennesee. J. Air Poll. Contr. Assoc., 1961, v. 11,N 10.

316. ГОСТ 17.2.3.01- 86 Охрана природы. Атмосфера. Правила контроля качества воздуха населенных пунктов: Изд. стандартов, 1986. - 5с.

317. Временная типовая методика определения экономической эффективности осуществления природоохранных мероприятий и оценки экономического ущерба, причиняемого народному хозяйству загрязнением окружающей среды. М: "Экономика", 1986- 93 с.

318. Методика определения нормированных уровней выбросов загрязняющих веществ в атмосферу (МРН-83).

319. Безуглая Э.Ю. Мониторинг состояния загрязнения атмосферы в городах.-Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 200 с.

320. Руководство по контролю загрязнения атмосферы. РД 52.04.186-89. Нормативный документ. Л: Гидрометеоиздат, 1991.

321. Захарченко М.П.с соавт. Гигиеническая экспресс-диагностика токсичности дезинфектантов питьевой воды с помощью биотестирования. Гигиена и санитария, N9,1994.

322. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров.//М.: «Наука», 1973, с. 831.

323. Minsky М., Papert S.Perceptions: An introduction to Computational Geometry. The MIT Press, 1969

324. Hinton, G., McClelland J., Learning Representation by Recirculation // Proceedings of IEEE Conference on Neural Information Processing Systems, 1989.

325. Golovko V., Dunets A., Savitsky Y. The Training of Feedforward Neural Networks// Proceeding of International Conference of Networks and Artificial Intelligence ICNNA'99, Published by Brest Polytechnic Institute, 199, pp.36-39.

326. Hopfield,J, Tank, D. Neural computation of decision in optimization problems// Biological Cybernetics, 1985, vol.52.pp.l41-152.

327. Kohonen T. Self-organised formation of topologically correct feature maps//Biological Cybernetics, 1982, N43, pp.2554-2558

328. Kohonen T. Self-organization and Associative Memory. Berlin: Springer Verlag, 1984.

329. Kohonen Т., Self-Organization Maps. Heidelberg: Springer Verlag, 1995.

330. Grossberg S. Adaptive pattern classification and universal recoding // Biological Cybernetics, 1976, no 23, pp. 121 -134.

331. Hetch Nielsen R., Counterpropagation Networks// Proceedings og the IEEE First International Conference on Neural Networks - IEEE Press, 1987, pp.19-32.

332. Moody J., Darken C. Fast Leaning in networks locally-tuned processing // Neural Computation, 1989, no 1, pp.281-294.

333. Шайкин A.H. Моделирование и управление химико-технологическими процессами с использованием нечетких сетей Петри/дисс. к.т.н. М.: РХТУ, 2002,167 с.

334. Егоров А.Ф., Шайкин А.Н. Логическое моделирование в условиях неопределенности на базе нечетких интервальных сетей Петри//Известия РАН. Теория и системы управления , N2,2002, с. 134-139.

335. Компьютерные программы для Экологов. Каталог программных средств. Hi 111 «ЛОГУ С» Электронный ресурс.: Режим доступа: http://www.logus.ru/catalog/catalog.htm. Загл. с экрана.

336. Методика расчета нормативов допустимых выбросов загрязняющих веществ в атмосферу для групп источников загрязнения.МРН-87 (редакция 1995 г.). 1995.-25с.

337. ИНФАРС Системный центр автоматизации, проектирования и управления: Программный комплекс "Модульный ЭКО-расчет" Электронный ресурс.: Режим доступа: http://www.infars.ru. ЗаГл. с экрана.

338. RISK*ASSISTANT для Window's. Руководство пользователя. 270 с. Русская версия, 1996. Тарасова Н.П., Малков А.В., Крапчатов В.П. и др./ РХТУ им.Д.И.Менделеева, Москва. The Hamphire Research Institute, Alexandria.

339. Whelan G., Buck J.W., Strenge D.L., Droppo G.J. Overview of the Multimedia Environmental Pollutant. Assessment Systems (МЕРAS)/ Hazardous Waste and Hazardous Materials.-1992.-9,№2-pl91 -208.

340. Fedra K., Weigkricht E. and Winkelbauer L. A Hybrid Approach to Information and Decision Support Systems: Hazardous Substances and Industrial Risk Management. RR-87.

341. Литвин В.А. Многокритериальная авоматизированная региональная система моделирования эффективных атмосфероохранных стратегий. -М. :Гидромет, 1988. -184 с.

342. Фирма "Интеграл". Программное обеспечение природоохранной деятельности Электронный ресурс.: Режим доступа: http://www.ecolog.spb.ru/. Загл. с экрана.

343. НТЦ "Промышленная безопасность" Электронный ресурс.: Режим доступа: http://www.safety.ru. Загл. с экрана.

344. Макарова А.С. Разработка метода оценки и управления рисками, возникающими при обращении с опасными веществами и материалами. Дис.к.т.н., 2002-169 с.

345. Р. Баас, М. Фервай. Delphi 4: полное руководство: пер. с нем. Киев: Издательская группа BHV, 1999. - 800 с.

346. Лаборатория BaseGroup Электронный ресурс.: Информационный портал, посвященный технологиям анализа данных Рязань, 2000 - Режим доступа: http://www.basegroup.ru, свободный. Загл. с экрана.

347. Введение в теорию нейронных сетей и программная реализация их основных конфигураций. PC Noon, 2004. - Режим доступа: http://www.orc.ru/~stasson/neurox.htmK свободный. Загл. с экрана.

348. Российско-американская группа высокотехнологичных компаний НейрОК. 2004. - Режим доступа: http://www.neurok.ru, свободный. Загл. с экрана.

349. Домашняя страница HyperLogic Corporation. США, 2004. - Режим доступа: www.hyperlogic.com, свободный. Загл. с экрана.

350. Ежегодник состояния загрязнения атмосферы г. Новомосковска за 1995 г. -Курск: ЦМС, 1996. 52 с.

351. Тищенко Н.Ф. Охрана атмосферного воздуха. Расчёт содержания вредных веществ и их распространения в воздухе. Справочник, ч. 1. -М.: Химия, 1991. -368 с.

352. J. Zhang, J. Hodgson, E. Erkut. Using GIS to Assess the Risk of Hazardous Materials Transport in Networks.// European Journal of Operational Research, 2000, 121, pp. 316-329.

353. Ерохин Ю.Ю. Разработка и внедрение системы экологического мониторинга воздушного бассейна нефтеперерабатывающего производства. Диссертация к.т.н. М.,-1999,122 с.

354. Моряков B.C., Губайдуллин М.М., Снижение загрязнения воздуха на предприятиях нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности, М., ЦНИИТЭнефтехим, 1983, №3, 66с. (Тем. обзор).

355. Cadrecha М., Power Engineering J., 1980, v.84, p. 54-56.

356. Абрахимов Ю.Р., Ахмадуллина А.Г., Смирнов И.Н., Обезвреживание и использование сернисто-щелочных отходов нефтепереработки и нефтехимии, М., ЦНИИТЭнефтехим, 1990, №4, 49с. (Тем. обзор).

357. Михайловер М.В., Ладыжанская Т.Е., Сокращение выбросов оксидов азота нефтеперерабатывающей промышленности США и Японии, НТИС «Нефтепереработка и нефтехимия», М., ЦНИИТЭнефтехим, 1988, №2, с. 11-14.

358. Катин В.Д., Киселев И.Г., Эйсмонт А.Р., Экологическая эффективность трубчатых печей, М., ЦНИИТЭнефтехим, 1993, №3, 57с. (Тем. обзор).

359. Устинов Б.М., Опыт работы Московского НПЗ в области охраны водного и воздушного бассейнов, М., ЦНИИТЭнефтехим, 1986, 35с. (Тем. обзор).

360. Хабибуллин P.P., Малышев Н.А., Пути решения экологической проблемы производства синтез-газа в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности, М., ЦНИИТЭнефтехим, 1989, №2, 43с. (Тем. обзор).

361. Майстренко В.Н., Хамитов Р.З., Будников Г.К., Эколого-аналитический мониторинг супертоксикантов, М., Химия, 1996, 319с.

362. Кузовлев Г.Ф., Шабалина Л.Н., Гульдин Г.Л. и др., Факельная установка повышенной экологической безопасности, М., Химия и технология топлив и масел, 1998, №2, с.19-20.

363. Паюса П., Обзор аналогов системы мониторинга Москвы, сборник «Проблемы экологии Москвы», Гидрометеоиздат, Москва, 1992, с. 53-62.

364. Смидович Е.В. Технология переработки нефти и газа, ч.2-я. Крекинг нефтяного сырья и переработка углеводородных газов, 3-е изд., пер. и доп.- М.: Химия, 1980-328с.

365. Российский химико-технологическии университетим. Д. И. Менделеева

366. Савицкая Татьяна Вадимовна

367. Научный консультант: Доктор технических наук, ту профессор А.Ф.Егоровj '--- .J Ci ^L1. ЪмкНЛХШШХ1. Москва 2004 г.1. ОГЛАВЛЕНИЕ