Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 22.12.2025 по 28.12.2025
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р 51901.1-2002; Страница 16

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 51901-2002 Управление надежностью. Анализ риска технологических систем. Настоящий стандарт гармонизирован с международным стандартом МЭК 60300-3-9:1995 «Dependability Management - Part 3: Application guide - section 9: Risk analysis of technological systems» - «Управление надежностью. Часть. 3. Руководство по применению. Раздел 9. Анализ риска технологических систем» ГОСТ Р 51901.13-2005 Менеджмент риска. Анализ дерева неисправностей ГОСТ Р 51901.13-2005 Менеджмент риска. Анализ дерева неисправностей Risk management. Fault tree analysis (Настоящий стандарт устанавливает метод анализа дерева неисправностей и содержит руководство по его применению) ГОСТ Р 51901.14-2005 Менеджмент риска. Метод структурной схемы надежности ГОСТ Р 51901.14-2005 Менеджмент риска. Метод структурной схемы надежности Risk management. Reliability block diagram method (Настоящий стандарт устанавливает процедуры моделирования надежности технической и технологической систем и использования этой модели для оценки характеристик безотказности и работоспособности систем)
Страница 16
16

Ведомости проверок

Составление перечней типовых опасных веществ и/или   источников потенциальных аварий, которые нуждаются в рассмотрении. С их помощью можно оценивать соответствие законам и стандартам

Общий анализ отказов

Метод, предназначенный для определения того, возможен ли случайный отказ (авария) ряда различных частей или компонентов в рамках системы, и оценки его вероятного суммарного эффекта

Модели описания последствий

Оценка воздействия события на людей, имущество или окружающую среду. Используются как упрощенные аналитические подходы, так и сложные компьютерные модели

Метод Делфи

Способ комбинирования экспертных оценок, которые могут обеспечить проведение анализа частоты, моделирования последствий и/или оценивания риска

Индексы опасности

Совокупность приемов по идентификации/оценке опасности, которые могут быть использованы для ранжирования различных вариантов системы и определения менее опасных вариантов

Метод Монте-Карло и другие методы моделирования

Совокупность приемов анализа частоты, в которых используется модель системы для оценки вариаций в исходных условиях и допущениях

Парные сопоставления

Способ оценки и ранжирования совокупности рисков путем попарного сравнения

Обзор данных по эксплуатации

Совокупность приемов, которые могут быть использованы для выявления потенциально проблемных областей, а также для анализа частоты, основанного на данных об авариях, данных о надежности и прочее

Анализ скрытых процессов

Метод выявления скрытых процессов и путей, которые могли бы привести к наступлению непредвиденных событий

в) способы индуктивного подхода, такие как логические диаграммы возможных последствий данного события (логические диаграммы «дерева событий»).

С целью усовершенствования идентификации опасности (и возможностей оценки риска) применительно к определенным проблемам могут использоваться другие приемы. Например: анализ скрытых отказов, метод Делфи и анализ влияния человеческого фактора.

Независимо от применяемых приемов важно, чтобы в общем процессе идентификации опасности должное внимание было уделено тому, что человеческие и организационные ошибки являются существенными факторами во многих авариях. Отсюда следует, что сценарии аварий, предусматривающие человеческую и организационную ошибку, также должны быть включены в процесс идентификации опасности, который не должен быть направлен исключительно на технические аспекты.

6.3.2 Оценивание риска

На практике идентификация опасности, исходящей от конкретной системы, оборудования или деятельности, может давать в качестве результата очень большое число сценариев потенциальных аварий. Детализированный количественный анализ частот и последствий не всегда осуществим. В таких ситуациях может оказаться целесообразным качественное ранжирование сценариев, помещение их в матрицы риска, указывающие различные уровни риска. Количественное определение концентрируется в таком случае на сценариях, дающих более высокие уровни риска.

На рисунке 4 представлен пример матрицы риска. Применение матрицы риска могло бы иметь своим результатом сценарии, считающиеся источником низких или незначительных рисков, снижающихся при более глубоком рассмотрении, поскольку в собирательном значении они не могли бы стать источником значительного уровня риска.

Качественная характеристика частоты события

Частота события в год

Серьезность последствия

Катастрофическое

Значительное

Серьезное

Незначительное

Частое

>1

В

В

В

С