17
Вероятное | 1 – 1-1 | В | В | С | М |
Случайное | 1-1 - 1-2 | В | В | М | М |
Маловероятное | 1-2 - 1-4 | В | В | М | М |
Неправдоподобное | 1-4 - 1-6 | В | С | Н | Н |
Невероятное | <10-6 | С | С |
| Н |
В матрице использована следующая классификация риска:
В - высокая величина риска;
С - средняя величина риска;
М - малая величина риска;
Н - незначимая величина риска.
Применительно к данному примеру серьезность последствия определяется следующим образом:
Катастрофическое | - практически полная потеря промышленного объекта или системы. Много смертельных исходов; |
Значительное | - крупный ущерб промышленному объекту или системе. Несколько смертельных исходов; |
Серьезное | - тяжелое ранение, серьезное профессиональное заболевание, серьезный ущерб промышленному объекту или системе; |
Незначительное | - легкое ранение, профессиональное заболевание легкой формы или незначительное повреждение системы. |
Примечание - Матрица риска приведена только в качестве примера.
Рисунок 4 - Матрица риска
Имеется много матриц риска, но наиболее подходящая для конкретного анализа матрица зависит от особенностей конкретного случая. Форма используемой матрицы должна фиксироваться в отчете вместе с оцениваемыми позициями всех рассматриваемых сценариев аварий независимо от того, подвергаются ли они в дальнейшем подробному количественному анализу.
Количественный анализ риска, как правило, требует оценок как частоты (или вероятности) нежелательного события, так и ассоциирующегося с ним последствия с целью установления меры риска. Тем не менее, в некоторых случаях, когда расчеты показывают, что последствия должны быть незначительными или частота должна быть чрезвычайно низкой, может быть достаточно оценки единственного параметра.
6.3.2.1 Анализ частот
Целью анализа частот является определение частоты каждого из нежелательных событий или сценариев аварий, идентифицированных на стадии идентификации опасности. Обычно используются три основных подхода:
а) использование соответствующих данных эксплуатации с целью определения частоты, с которой данные события происходили в прошлом, и, исходя из этого, определение оценок частоты, с которой они произойдут в будущем. Используемые данные должны соответствовать типу системы, оборудования или деятельности, подлежащих рассмотрению;
б) прогнозирование частот событий с использованием таких технических приемов, как анализ диаграммы всех возможных последствий несрабатывания или аварии системы («дерева неисправностей») и анализ диаграммы возможных последствий данного события («дерева событий»). В том случае, когда статистические данные недоступны или не соответствуют требованиям, необходимо получить частоты событий посредством анализа системы и ее аварийных состояний. Числовые данные для соответствующих событий, в том числе данные о неисправности оборудования и ошибке человека, взятые из опыта эксплуатации или опубликованных данных, используются для определения