ГОСТ РИСО 11231—2013
b) логическую комбинацию распределения неопределенности исходного события с распределе ниями
неопределенности вероятностей отказов, соответствующих основным событиям. Существующие
методы подобных вычислений включают аналитические методы и метод моделирования Монте-Карло;
c) определение неопределенности, соответствующей параметрам нежелательных конечных со
стояний (последствий);
d) определение вклада неопределенности отдельных основных событий в неопределенность об
щих результатов;
e) регистрацию полученных результатов с границами их неопределенности, включая источники
неопределенности, критически важные для результатов.
6.3.9 Задача 8. Анализ чувствительности
Анализ чувствительности — это тип анализа неопределенности, направленный на оценку влияния
на результаты изменений (вследствие неопределенности в предположениях) при моделировании физи
ческих параметров и основных опасных событий. Данное исследование часто выполняют в методе
PRA для выявления исходных факторов или элементов, изменения которых вызывают наибольшие
измене ния конечной оценки риска. Анализ чувствительности также используют для оценки
чувствительности результатов PRA в зависимости от искажения основных событий.
В задачу 8 включают следующие действия;
a) составление перечня предположений, относящихся к основной задаче системы, ее конструк
ции, критериям работоспособного состояния компонентов, моделированию и физическим параметрам
основной задачи системы. Кроме того, должны быть идентифицированы структуры, системы и
компо ненты, относящиеся к единичным неблагоприятным последствиям (минимальные наборы
вырезок со бытий) с общим свойством зависимости от зависимых отказов;
b
) систематическое или независимое изменение критериев успешного выполнения основной за
дачи. параметров функционирования и моделой. и изменение моделей и данных метода PRA путем
внесения изменений в последовательность событий (дерево событий) и модели отказов (дерево неис
правностей). Повторное выполнение полной модели PRA для изменения последствий опасных собы
тий. ранжирования и количественной оценки рисха;
c) комбинация зависимых структур, систем и компонентов, входящих в минимальный набор вы
резок событий в одно основное событие и присваивание ему наиболее высокой вероятности среди
объединенных событий. Проведение повторной независимой оценки общей модели PRA для измене
ний. которые появились в последовательностях опасных событий, ранжировании и результатах количе
ственной оценки риска для минимального набора вырезок событий.
6.3.10 Задача 9. Ранжированио
В некоторых случаях применения PRA могут быть использованы специальные методы иденти
фикации доминирующих вкладов 8 риск в последовательностях или сценариях опасных событий. Ран
жирование этих доминирующих вкладов в порядке убывания от наиболее важных к наименее важным
называют ранжированием по значимости. Процесс ранжирования обычно выполняют с применением
последовательности событий (дерева событий) и моделей отказов (дерева неисправностей). Суще
ствует несколько количественных мер значимости, которые обычно помогают определить изменения
количественной оценки риска (вероятности), вызванные изменением вероятности основного события
или изменением вклада основного события в совокупный риск. Примерами оценки значимости событий
являются методы Фассела- Весела (F-V)1). значимости снижения риска (RRW)2’, значимости достиже ния
риска (RAW)3) и Бирнбаума4).
В задачу 9 включают следующие действия:
a) идентификацию основных вкладов в риск;
b
)оценку на основе модели совокупного риска для нескольких значений значимости и ранжирова
ние отдельных сценариев опасного события и основных событий:
c) определение вкладов в совокупный риск и неопределенности для этих последовательностей
опасных и основных событий.
1>Fusselt-Vesely (F-V).
2>Risk reduction worth (RRW).
3>Risk achievement worth (RAW).
41
Birnbaum.
13