ГОСТР ИСО 17776-2012
предусматривает применение математических моделей для прогнозирования физических явлений (распростра
нение газа или утечки жидкостей, избыточное давление при взрыве, размер и продолжительность пожара и т. д.) и
характеристик оборудования (готовность газовой сигнализации, эффективность ликвидации разливов нефти,
способность конструкции выдерживать нагрузки при чрезвычайной ситуации). Результатом этой фазы оценки
является серия конечных событий и их расчетная повторяемость, которая обычно выражается в виде числа со
бытий в год;
- оценку последствий идентифицированных конечных событий - анализ их воздействия на величи
ну риска. На этом этапе снова может быть использовано математическое моделирование, но чаще применяют
сравнение непосредственного результата, рассчитанного на предыдущем этапе, с информацией о его влиянии
на величину риска. Так. уровень токсичности конкретного выброса гложет быть сопоставлен с данными о
летальных исходах в подобных ситуацияхдля определения вероятности гибели персонала. Уровень загрязнения в
конкретной точке в результате определенною выброса может быть сопоставлен с известными экологическими
данными для определения последствий для окружающей среды в результате конечного события. Величину
избыточного дав ления при взрыве можно использовать для расчета повреждений оборудования и конструкций
для установления финансового ущерба вследствие требуемого ремонта и снижениядобычи. Для выражения
риска в абсолютных ве личинах последствия группируют в категории, а затем выражают риск через
повторяемость наступления опасных событий, имеющих последствия, отнесенные к конкретной категории.
Результатом этой стадии оценки является набор последствий (или категорий) опасных событий и их расчетной
повторяемости;
- суммирование риска - общая частота наступления каждого из последствий или их категорий определят
ся как судила значений частот для всех конечных событий. Суммарный риск для каждого из рассматриваемого
массива рисков устанавливается различными частотами последствий, представленными в форме матрицы риска.
Затем значения сопоставляют с отсеивающими критериями для определения допустимости риска. Важно, чтобы
ограничения, присущие некоторым отсеивающим критериям, таким как количество несчастных случаев со смер
тельным исходом, средний индивидуальный риск и снижение безопасности, обязательно учитывались при анализе
результатов оценки риска.
Принятые предположения должны отражать существующую практику, включая частоту и методы проведения
инспекций и технического обслуживания оборудования, периодичность тренировок персонала, рабочие процеду ры
и т. д.
Количественную оценку рисков следует использовать только в качестве вспомогательного средства, но не
как основной механизм при принятии решений. Результаты QRA надо применять осторожно, особенно при их срав
нении с отсеивающими критериями.
Принимая решения с использованием QRA. необходимо обращать внимание на следующие факторы:
- Результаты анализа - не более чем допущения, сделанные на основе определенных входных данных.
Следовательно, какой бы сложной ни была аналитическая модель, результаты будут под вопросом, если входная
информация не являлась точной и применимой. Важно учитывать, что точность и применимость - различные по
нятия. Например, очевидно, что статистические данные, касающиеся 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. И. наоборот, несмотря на то. что статистические данные применимы для конкрет ного
случая, они могут быть неточными, поскольку некоторые утечки не обнаружены и зафиксированы или общее
количество фланцев конкретного типа, где произошли утечки, могло быть неверно оценено или подсчитано. Поэто му
очень важно обеспечить точность и достоверность входных данных при применении QRA. Если ее результа ты
используют для сравнения альтернативных вариантов, точность входных данных может быть ниже, чем при
определении абсолютных значений риска.
- Многие аналитические методы в настоящее время применяют сложные компьютерные модели, основан
ные. например, на теории гидрогазодинамики для прогноза рассеивания газа или воздействий пожара и взрывов.
Хотя достигнутые результаты значительно лучше полученных ранее, они не являются абсолютно точными и
со держат значительные неопределенности, возникающие из-за таких факторов, как порывы ветра и
образование вихрей. Кроме того, на некоторых этапах QRA необходимо выполнение большого числа оценок,
особенно при про гнозировании возможных последствий опасного события, что должно быть учтено при выборе
методов оценки.
- Человеческий фактор является одной из главных причин опасных событий, но в настоящее время его не
учитывают в большинстве методов ORA. Например, трудно с большой точностью прогнозировать частоту утечек
газа на основе обьвма или типа работ, выполняемых на морской установке в конкретное время. Таким образом,
нецелесообразно использовать QRA как единственный метод принятия решения при выборе альтернативных ва
риантов эксплуатации и строительства.
- Имеется возможность применения результатов QRA. полученных за счет манипулирования данными для
достижения соответствия абсолютным критериям риска, в качестве обоснования причины отказа от проведения
мер по его снижению.
QRA может быть использован для оценки риска для персонала, активов, окружающей среды и общества в
целом. В настоящее время этот метод (или специальный «экологический» QRA) применяется только для очень
опасных событий. При разведке и добыче нефти и газа оборудование во многих случаях находится на значитель
ном удалении от населенных территорий, поэтому риск для населения не является преобладающим. В области
нефтегазопереработки он - предмет особого внимания.
23