Методика количественной оценки рисков для небольшого склада ГСМ и химреагентов — пошагово, с формулами и результатами, пригодными для плана локализации аварий и тренингов.
1) Подготовительный этап
- Описать объекты (ёмкости, складские зоны, технологические линии), материалы (физико‑хим. свойства), персонал, инфраструктуру и населённые/экологические рецепторы.
- Собрать данные: инциденты, эксплуатационные нагрузки, тех. обслуживания, инструкции.
2) Идентификация и сценарии
- Идентифицировать инициирующие события (утечка, пролив, пожар, паровой выброс, взрыв, коррозия, столкновение ТС).
- Для каждого события сформировать сценарии (инициирующее событие → развитие → последствия). Использовать дерево событий (event tree) и дерево отказов (fault tree).
3) Оценка частоты/вероятности
- При наличии статистики оценить интенсивность как $\lambda =\frac{n}{T}$ (число событий $n$ за период $T$).
- Для редких событий/экспертной оценки применять методы делфи или бета‑распределения; для оценок вероятности наступления хотя бы одного события за время $t$: $$p=1-e^{-\lambda t}.$$ - Для независимых инициаторов суммарную частоту принять как сумму: $$f=\sum _i{f}_i.$$
4) Оценка последствий (количественная)
- Для каждого сценария оценить параметры воздействия на рецепторы: число пострадавших $N_s$, материальный ущерб $C_s$, площадь поражения $A_s$, концентрация/доза $D_s$.
- Использовать подходящие модели: дисперсия газов (AERMOD/SLAB), модель теплового излучения/взрыва (TNT‑эквивалент, сфера/диполи), пробит‑функции для летальности. Примеры агрегированных метрик:
- ожидаемые годовые потери людей: $$E[N]=\sum _s{f}_s\cdot N_s.$$ - ожидаемые годовые экономические потери: $$E[C]=\sum _s{f}_s\cdot C_s.$$ - индивидуальный риск для точки/работника: $$R_i=\sum _s{f}_s\cdot P_{s,i},$$ где $P_{s,i}$ — вероятность гибели/травмы в сценарии $s$.
5) Сравнение с критериальными уровнями (tolerability)
- Ввести уровни допустимости (пример): индивидуально приемлемо $<10^{-6}$ в год, ALARP $10^{-6}$–$10^{-4}$, недопустимо $>10^{-4}$. Заполнить матрицу риска по частоте и тяжести.
- Построить FN‑кривую (социальный риск): $$F(N)=\sum _s{f}_s\cdot I(N_s\ge N),$$ где $I$ — индикатор. Использовать для приоритетов по сценариям.
6) Учет неопределённости и верификация
- Применять чувствительный анализ и/или Монте‑Карло для входных неопределённостей.
- Валидировать модели историей инцидентов и инспекциями.
7) Приоритезация мер и план локализации
- Для каждого сценария рассчитывать эффект мер: снижение частоты ${\eta }_f$ и/или последствий ${\eta }_c$. Например: $$f_{\text{post}}=f_{\text{pre}}\cdot (1-{\eta }_f),C_{\text{post}}=C_{\text{pre}}\cdot (1-{\eta }_c).$$ - Составить реестр рисков с приоритетом по сокращению ожидаемых потерь $E[C]$ и ожидаемым потерям людей $E[N]$.
- Разработать меры: инженерные (ограждения, вентиляция, детекторы, спец. хранилища), организационные (процедуры, контроль, инспекции), аварийные (огнетушащие средства, локализационные бортики, насосы).
8) План тренингов и учений
- Формировать сценарии учений по реальным наиболее рискованным сценариям (по верхним элементам FN‑кривой).
- Ключевые KPI учений: время обнаружения $T_d$, время прибытия сил $T_a$, время локализации/тушения $T_l$. Задавать целевые значения, например $T_l<T_c$ (критическое время до распространения).
- Оценка эффективности: доля корректных действий $\alpha$, снижение частоты ${\eta }_f$ и последствий ${\eta }_c$ после тренинга.
- Регулярность: инструктирование ежегодно, отработка крупного сценария — не реже 1 раза в год, мелкие тренировки — ежеквартально.
9) Отчётность и поддержка
- Итоговые документы: риск‑реестр, карта зон поражения, план локализации аварий (с комплектом материально‑технических средств и контактами), график тренингов.
- Внедрить цикл «оценка → меры → тренинги → переоценка».
Ресурсы/инструменты: ALOHA/PHAST/SLAB/AERMOD для расчёта последствий, Excel/Python для агрегации/Монте‑Карло, экспертиза пожарных/ХимBez специалиста.
Если нужно, могу подготовить шаблон реестра рисков или пример расчёта для конкретных веществ/объёмов (предоставьте данные).