ГОСТ РИСО 11231—2013
ветствующего отказа (или работоспособного состояния). Дополнительно необходимо зарегистрировать
критерии успешного функционирования (определенные в задаче 2) для основных или главных событий;
b
) для каждого основного события или вершины дерева событий разрабатывают модель отказа,
как комбинацию логических операций с промежуточными отказами, которые могут привести к вершине
дерева событий. В зависимости от функций или особенностей смоделированной системы может
быть определено несколько слоев промежуточных событий:
c) идентификацию основных событий (неисправностей или отказов), а также критерии работоспо
собного состояния для начальных и пограничных условий, связанных с вершиной дерева событий;
d) установление взаимосвязи моделей дерева неисправностей для основного события или вер
шины дерева событий с соответствующей частью модели дерева событий.
6.3.7 Задача 6. Количественная оценка риска
Количественная оценка риска связана с процессом определения оценки частоты реализации со
бытия и величины последствий нежелательных конечных состояний для сценариев опасного события.
Частоту реализации каждого конечного состояния вычисляют, используя дерево неисправностей в виде
логического произведения частоты исходного события на условные вероятности каждого основного
события по всей последовательности событий от исходного события до конечного состояния. Модели
отказов (дерево неисправностей) для основных событий обеспечивают логические комбинации основ
ных событий, необходимые для определения количественной оценки риска основных событий (через
взаимосвязи событий). Величины нежелательных конечных состояний (последствий) для последова
тельностей опасных событий обычно оценивают с помощью детерминированных вычислений, с учетом
физической реакции оцениваемой системы и особенностей функционирования идентифицированных
систем и последствий. Далее все последовательности с одинаковыми конечными состояниями группи
руют. а их вероятности логически суммируют в вероятность конечного состояния.
В задачу 6 включают следующие действия;
a) применение Булевой алгебры к последовательности событий (дерево событий) и моделям от
казов (дерево неисправностей) для каждого исходного события. Этот метод позволяет получить набор
основных событий (минимальный набор вырезок событий), которые при их реализации приводят к не
желательным конечным состояниям. Эти минимальные наборы вырезок событий представляют опас
ные последствия для основных событий;
b
) определение оценки частоты реализации каждого минимального набора вырезок с помощью
логической комбинации частоты исходных событий и вероятностей отказов для соответствующих
основных событий. Обычно источником данных о вероятностях отказов является предыдущая инфор
мация о данной системе (результаты измерений или наблюдений в ходе испытаний, экспериментов или
исследований), данные о других системах или проектах (т. е. экстраполяция из общих баз данных,
аналогичных данных или физических моделях) и экспертная оценка (т. е. оценка вероятностей техниче
скими специалистами в исследуемых областях);
c) определение типа и величины последствий:
d) группировка последовательностей с одинаковыми конечными состояниями и логическое сум
мирование их вероятностей для определения оценки полной вероятности реализации каждого пред
ставительного конечного состояния.
6.3.8 Задача 7. Анализ неопределенности
Одной из целей метода PRA является разработка адекватных моделей, учитывающих неопреде
ленность реализации событий. Поэтому вероятностная модель риска является удобной моделью ана
лиза неопределенности. Необходимо понимать, что анализ неопределенности является главной частью
вероятностной модели риска и обеспечивает основудля надлежащего применения результатов метода
PRA при принятии решений в области менеджмента риска. Обычно выбором способа количественного
определения и представления неопределенности, соответствующей входным данным, моделям и сте
пени незнания, который делает результаты оценки риска понятными и удобными для лиц, принимаю щих
решение, занимаются аналитики метода PRA. Все выводы метода PRAдолжны быть доведены до лиц.
принимающих решение, включая оценку совокупной неопределенности и выявление источников
неопределенности, критически важных для результатов. Для проведения анализа неопределенности
обычно применяют методы моделирования Монте-Карло.
В задачу 7 включают следующие действия:
а)оценку неопределенностиданных при оценке частоты реализации каждого минимального набо
ра вырезок событий. При этом необходимо разработать соответствующие распределения и/или пред
ставления неопределенности для основных событий в минимальных наборах вырезок событий:
12