ГОСТ Р ИСО 17776—2010
- Определение представительного набора опасных событий, который включает события, возникающие
в результате реализации всех опасностей, идентифицированных как существенные, в анализе HAZID. Обычно
для проведенияанализа без излишнего непропорционального объема работ подобныеопасныесобытиягруп
пируют.
- Оценка частоты возникновения представительных опасных событий. Ее обычно вычисляют по соответству
ющим хронологическим данным. Может быть использована информация соответствующих баз данных организа
ции и отрасли в целом, однако особое внимание стоит обратить на обеспечение ее достоверности. В некоторых
ситуациях хронологические данные могут быть не доступны или не надежны, в этом случае, можно использовать
подход, основанный на анализе прогнозируемых изменений физических свойств. В некоторых случаях для опре
деления частоты опасных событий может быть использован количественный анализ дерева неисправностей.
- Оценка непосредственного воздействия опасного события обычно включает в себя анализ дерева собы
тий, в процессе которого исследуют все возможные результаты опасного события и определяют вероятность
появления каяедого конечного события (вершины событий). Этап ORA включает в себя использование математи
ческих моделей для прогнозирования физических явлений, таких как рассеивание газа в атмосфере или
утечка жидкостей, избыточное давление при взрыве, размер и продолжительность пожара, а также для
прогнозирова ния работоспособности оборудования и систем, таких как системы обнаружения газа,
оборудование по сбору нефти из нефтяных пятен и способности конструкции или оборудования выдерживать
нагрузки выше допустимых. Результатом этой стадии оценки является набор «конечных событий» с
соответствующими значениями частоты возникновения, которую обычно выражают в виде количества событий в
год.
- Оценка последствий идентифицированных конечных событий, включая оценку их влияния на риск. На
этом этапе снова могут быть использованы элементы математического моделирования, но чаще применяют
сравнение воздействия, рассчитанного на предыдущем этапе, с информацией о его влиянии на риск. Таким
образом, уровень токсичности конкретного выброса может быть сопоставлен с экологическими данными об уров
не известных несчастных случаев среди персонала со смертельным исходом в подобных ситуациях. Уровни
загрязнения конкретной местности, полученные в результате определенного опасного события, могут быть сопо
ставлены с известными данными для определения экологических последствий этого события для оборудования
и конструкций, характеризующего производственные потери и необходимый ремонт. Для выражения риска в
абсолютных величинах последствия группируют в категории и затем выражают риск через частоту возникновения
опасных событий, имеющих последствия, отнесенные к конкретной категории. Результатом этой стадии оценки
является набор последствий или категорий последствий опасного события вместе с предполагаемой частотой их
возникновения.
- Суммирование риска. Совокупную частоту возникновения каждого из последствий или категорий послед
ствий определяют путем суммирования соответствующих частот возникновения всех возможных конечных собы
тий. Совокупный риск для каждого из рассматриваемых значений риска соотносят с различными частотами воз
никновения последствий в форме матрицы риска. Затем значения риска сопоставляют с отборочными критерия ми
для определения приемлемости риска. Важно, чтобы ограничения, присудив некоторым отборочным крите риям.
таким как количество несчастных случаев со смертельным исходом (FAR1’), средний индивидуальный риск (AIR21) и
снижение безопасности, обязательно были рассмотрены при анализе результатов оценки риска.
Принятые предположения должны отражать реальную практику, в том числе частоту и методы контроля и
технического обслуживания, тренингов, особенности технологических операций и тд.
QRA должна быть использована только как помощь при принятии решений. Результаты ORA следует исполь
зовать осторожно, особенно при их сопоставлении с отборочными критериями.
При принятии решений в ситуации, когда использование QRA оправдано, следует учитывать следующее:
- Результаты анализа так же необходимы, как предположения и данные, используемые в качестве входных
данных. Таким образом, хотя могут быть применены сложные аналитические модели, результаты могут быть
весьма спорными, если входящая информация не будет в достаточной степени точной и достоверной. Важно
оценить точность идостоверность исходных данных. Например, очевидно, что статистические данные, касающи
еся утечки в одном типе фланца, не могут быть достоверными для прогнозирования утечки из технологических
установок, имеющих другой тип фланца, даже при наличии очень точных данных. Кроме того, данные, достовер ные
для конкретного случая, могут быть неточными вдругом случае, поскольку иногда сложно обнаружить и заре
гистрировать небольшие утечки или общее количество различных фланцев, в которых произошли отказы. При
применении QRA очень важно, чтобы точность и достоверность входных данных соответствовала их предназна
ченному использованию. Если результаты QRA используют для сравнения или выбора вариантов, точность вход
ных данных может быть ниже, чем при сравнении с абсолютным значением риска.
- Многие аналитические методы в настоящее время используют сложные компьютерные модели, основан
ные. например, на теории гидрогазодинамики для прогноза воздействия рассеивания таза или воздействия по
жара и взрывов. Хотя полученные результаты достаточно достоверны, важно помнить, что они не являются
абсо лютно точными и неопределенность может значительно изменяться под влиянием различных факторов,
таких
FAR — Fatal Accrdent Rate.
21AIR — Average Individual Risk.
23