Е. В. Гвоздев. Методика оценки рисков в системе комплексной безопасности, предназначенной для предупреждения аварий и пожаров на взрывопожароопасных предприятиях

Источник: Пожаровзрывобезопасность / Fire and Explosion Safety, 2025, 34(1):59–69; DOI: 10.22227/0869-7493.2025.34.01.59-69

URL: https://www.fire-smi.ru/jour/article/view/1475

PDF: https://www.fire-smi.ru/jour/article/download/1475/829

Авторские права на публикацию принадлежат авторам и редакции журнала «Пожаровзрывобезопасность»; полный текст приведён со ссылкой на первоисточник.

БЕЗОПАСНОСТЬ ЗДАНИЙ, СООРУЖЕНИЙ, ОБЪЕКТОВ

НАУЧНАЯ СТАТЬЯ/RESEARCH PAPER

УДК 614.842.8

https://doi.org/10.22227/0869-7493.2025.34.01.59-69

Методика оценки рисков в системе комплексной безопасности, предназначенной для предупреждения аварий и пожаров на взрывопожароопасных предприятиях

Евгений Владимирович Гвоздев

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, г. Москва, Россия

АННОТАЦИЯ

Введение. Представлено обоснование и сформировано направление для проведения научного исследования, связанного с изучением новых свойств управляемой системы, в которой осуществляется сложный процесс по влиянию персонала отдельных видов безопасности и персонала производственных структурных подразделений на общее состояние системы комплексной безопасности.

Цель и задачи. Основная цель состоит в разработке методики оценки рисков, предназначенной для совершенствования системы комплексной безопасности на взрывопожароопасных предприятиях. Для решения трех научных задач по оценке рисков, оказывающих влияние на общее состояние системы комплексной безопасности, определены следующие направления:

• для решения первой задачи требуется получение результатов оценки рисков при влиянии персонала, работающего на предприятиях, на общее состояние системы;

• для решения второй задачи требуется получение результатов оценки рисков при влиянии невыполненных мероприятий на общее состояние системы;

• для решения третьей задачи требуется представление обоснованности для результатов, полученных при решении первой и второй научных задач.

Методы. Для решения задач обосновано использование экспертных методов, которые позволят преобразовать качественные характеристики в количественную меру. Обосновано использование метода расстановки приоритетов, используемого совместно с функционалом вероятностного распределения Гаусса.

Предложено использовать пятиразрядную пропорционально убывающую матрицу для оценки рисков при невыполнении требований нормативных правовых актов (НПА) и нормативных документов (НД).

Выводы. 1. Представлено обоснование по применению группы экспертных методов, использование которых позволяет получить показатели влияния персонала, работающего на предприятиях, на общее состо­ яние системы комплексной безопасности. 2. Продемонстрирован пример, позволяющий доказать адекватность использования группы экспертных методов, их возможности в использовании на практике для оценки рисков.

Ключевые слова: методика оценки; состояние системы; качество влияния; информационная модель;

эмерджентность

Для цитирования: Гвоздев Е.В. Методика оценки рисков в системе комплексной безопасности, предназначенной для предупреждения аварий и пожаров на взрывопожароопасных предприятиях // Пожаровзрывобез­ опасность/Fire and Explosion Safety. 2025. Т. 34. № 1. С. 59–69. DOI: 10.22227/0869-7493.2025.34.01.59-69

Гвоздев Евгений Владимирович, e-mail: evgvozdev@mail.ru

Methodology of risk assessment in the system of integrated safety designed to prevent accidents and fires at explosion and fire hazardous enterprises

Evgeniy V. Gvozdev

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University), Moscow, Russian Federation

ABSTRACT

Introduction. Substantiation is presented and the direction for scientific research related to the study of new properties of the controlled system, in which a complex process of influence of the personnel of separate types of security and personnel of production structural units on the general state of the system of complex security is carried out.

SAFETY OF BUILDINGS, STRUCTURES, OBJECTS

Aim and objectives. The main objective is to develop a risk assessment methodology designed to improve the system of integrated safety at explosion and fire hazardous enterprises. To solve the three scientific tasks on the assessment of risks influencing the general condition of the system of complex safety, the following directions are defined:

• to solve the first task requires obtaining the results of risk assessment in the influence of personnel working at the enterprises on the general state of the system;

• to solve the second task requires the results of risk assessment of the impact of unimplemented measures on the overall state of the system;

• to solve the third task requires the presentation of validity for the results obtained by solving the first and second scientific tasks.

Methods. For the decision of problems use of expert methods which will allow to transform qualitative characte­ristics in a quantitative measure is grounded. The use of the method of prioritization used together with the Gauss probability

distribution functional is justified. It is suggested to use a five-digit proportionally decreasing matrix for risk assessment in case of non-compliance with the requirements of normative legal acts (NLA) and normative documents (ND).

Conclusions. 1. The justification for the application of a group of expert methods, the use of which allows

to obtain indicators of the impact of personnel working at enterprises on the overall state of the system of integrated security is presented. 2. The example, allowing to prove adequacy of use of group of expert methods, their possibilities in use in practice for an estimation of risks is demonstrated.

Keywords: evaluation methodology; system state; quality of influence; information model; emergent nature

For citation: Gvozdev E.V. Methodology of risk assessment in the system of integrated safety designed to prevent accidents and fires at explosion and fire hazardous enterprises. Pozharovzryvobezopasnost/Fire and Explosion

Safety. 2025; 34(1):59-69. DOI: 10.22227/0869-7493.2025.34.01.59-69 (rus).

Evgeniy Vladimirovich Gvozdev, e-mail: evgvozdev@mail.ru

Введение благоприятные условия для возникновения аварий

Ущербы от аварий и пожаров, которые ежегодно воз- и пожаров на ВПО предприятиях.

никают на взрывопожароопасных (ВПО) предприя­ В статье представлено обоснование целесо­ тиях, требуют пристального внимания при оценке образности создания на ВПО предприятиях СКБ, в содержании которой рассматривается связь между рисков в системе комплексной безопасности (СКБ), взаимодействующими отдельными видами деятелькоторую целесообразно создавать на всех производности (ВД), осуществляющими контроль, такими ственных предприятиях. Результатом проводимых как пожарная безопасность (ПБ); промышленная комиссионных расследований аварий1 и пожаров2 без­опасность (ПрБ); охрана труда (ОТ) [1]. В струкна ВПО предприятиях является сформулированное турном содержании СКБ в качестве главного конэкспертами качественное представление в отчетах тингента деятельности по предупреждению аварий причинно-следственных факторов, которые оказали и пожаров рассматривается персонал производственрезультирующее влияние на исход реализации итого­ ных структурных подразделений (ПСП), так как он вого опасного события (ОС) аварии или пожара.

выполняет трудовые обязанности на ВПО предпри-

Например, в отчетах об авариях на предприя­тиях ятиях (рис. 1).

(уроки, извлеченные из аварий) представляется

Для безопасного функционирования ВПО прединформационная справка с кратким описанием приятий осуществляется контроль за исполнением аварии, ее последствий, причин ее возникновения.

требований, утвержденных и изложенных в норма-

В последнем блоке выделены два направления: техтивных правовых актах (НПА) и нормативных докунические и организационные причины. Новые научментах (НД) для отдельных ВД (ПрБ; ПБ; ОТ), котоные результаты с описанием рисков, относящихся рые исполняются персоналом ПСП. Все мероприятия к техническим причинам, представляются в монопо контролю, проводимые отдельными ВД (ПрБ; ПБ;

графических сборниках «Безопасность России»,

ОТ), направлены для снижения рисков нанесения которые издаются ежегодно при содействии РАН.

ущербов от ОС (аварий и пожаров).

Для представления научной новизны в статье сосре-

В статье сосредоточено внимание на интенсивдоточено внимание на рисках, относящихся к органости влияния λВл потоками управления для менеднизационным причинам, проявление которых создает жеров отдельных ВД (ПрБ; ПБ; ОТ) и ПСП, когда

Об утверждении Порядка проведения технического расследо- необходим прямой контроль со стороны менеджеров

вания причин аварий, инцидентов и случаев утраты взрывчатых СКБ. Разработана модель влияния персонала отдельматериалов промышленного назначения : Приказ Ростехнадзора ных ВД (ПрБ; ПБ; ОТ) на деятельность персонала от 8 декабря 2020 г. № 503.

ПСП в составе СКБ, функционирующей на ВПО

Об утверждении Регламента работы в информационной системе предприя­тиях (рис. 2).

«Автоматизированная аналитическая система поддержки и управления контрольно-надзорными органами МЧС России» : Приказ В содержании представленной модели (рис. 2)

МЧС России от 2 ноября 2023 г. № 1148. при отсутствии органа управления (ОУ) СКБ все

60 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2025 VOL. 34 NO. 1

БЕЗОПАСНОСТЬ ЗДАНИЙ, СООРУЖЕНИЙ, ОБЪЕКТОВ

ния на ВПО предприятиях СКБ, благодаря которой

Охрана труда

Labor protection образуется ОУ верхнего уровня, который будет порождать эмерджентные свойства — Si, такие как качество влияния персонала отдельных ВД (ПрБ;

Система комплексной ПБ; ОТ) и персонала ПСП на общее состояние СКБ.

Промышленная безопасность безопасности Пожарная безопасность

Под рисками нанесения ущерба от аварий

Integrated

Industrial safety security

Fire safety и пожаров применительно к персоналу всех направsystem лений безопасности (НБ) (ПрБ; ПБ; ОТ; ПСП) будем понимать его неправильные действия (недо­работки),

Персонал рассматриваемые как инициирующие события, структурных подразделений которые при благоприятных условиях могут приве-

Staff of structural divisions сти к возникновению ОС (аварий и пожаров).

Сформировано новое научное направление, в котором предприняты попытки исследовать новые

Рис. 1. Многоуровневая СКБ, объединяющая направления безопасности (ПБ; ПрБ; ОТ; ПСП) свойства, которыми наделена СКБ, т.е. изучить

Fig. 1. A multi-level ISS that combines security areas (FS; IS; сложный процесс по влиянию персонала отдельных

LP; PSU) ВД (ПБ; ПрБ; ОТ) и персонала ПСП на ее (СКБ) общее состояние.

мероприятия:

по контролю отдельными ВД (ПрБ; ПБ; ОТ) Цель и задачи исследования по отношению к персоналу ПСП будут реализовываться автономно, т.е. в каждом ВД будет существо- Цель представляемой статьи состоит в разработке вать высокая вероятность возникновения рисков методики оценки рисков в СКБ, предназначенной для

и их проявления в конечное опасное событие (ава- предупреждения аварий и пожаров на ВПО предприятиях (далее — методика). В качестве объекта исслерию и пожар). В результате недоработки в одном дования рассматривается СКБ, функцио­нирующая

ВД (ПрБ или ПБ) могут быть нанесены ущербы на ВПО предприятиях, в содержание которой входит другим ВД (ПрБ; ПБ; ОТ), а также персоналу ПСП.

персонал ПСП, а также персонал, задействованный

При создании ОУ СКБ, в котором будут выявлены в системе управления промышленной без­опасностью

все неблагоприятные риски нанесения ущербов (СУПБ); в системе обеспечения пожарной безопасот аварий и пожаров, соответственно, в этом ОУ ности (СОПБ); системе управления охраной труда верхнего уровня будет осуществляться координа- (СУОТ) (рис. 3).

ция управляющего влияния, это позволит перевести В качестве предмета исследования рассматри-

СКБ на новый уровень устойчивого функциониро- вается процесс в получении результатов оценки вания и развития. На рис. 2 наглядно обосновыва- рисков, проявляемых в ОС (аварии и пожары), ется целесообразность создания и функционирова- с использованием методики.

СКБ / ISS

ПСП / PSU

ОТ³ / LP³

ПрБ² / IS²

ПБ' / FS'

Рис. 2. Многоуровневая СКБ, объединяющая направления безопасности (ПБ; ПрБ; ОТ; ПСП)

Fig. 2. A multi-level ISS that combines security areas (FS; IS; LP; PSU)

SAFETY OF BUILDINGS, STRUCTURES, OBJECTS

Система комплексной безопасности на ВПО предприятиях

(СКБ)

Integrated safety system at explosion-and firehazardous enterprises (ISS)

Система обеспечения пожарной безопасности (СОПБ)

Fire safety system (FSS)

Система управления промышленной Система предотвращения безопасностью пожара (СПП) Система управления

(СУПБ) Fire prevention system (FSS) охраной труда

Industrial safety Occupational health and

Система противопожарной management System safety management защиты (СПП)

(ISMS) Fire protection system (FPS) system

Комплекс организационнотехнических мероприятий (КОТМ)

A set of organizational and technical measures (SOTM)

Рис. 3. Содержание структурных компонентов, входящих в СКБ

Fig. 3. The content of the structural components included in the ISS

Первая задача связана с оценкой рисков при                           ния сформулированной цели лицом, принимающим
влиянии персонала отдельных ВД (ПрБ; ПБ; ОТ)                             решение (ЛПР), возникает сложность оценки состоя­
и персонала (ПСП) на общее состояние СКБ. В ходе                         ния СКБ по нескольким частным критериям, учета
решения второй задачи требуется продемонстри-                            корректности этих оценок. Смыслом намеченной
ровать последовательность проведения мероприя­                           сформулированной цели будет являться содержание
тий по оценке рисков влияния невыполненных                               частных критериев, адекватная оценка для которых
мероприятий на общее состояние СКБ. Проверить                            будет получена с учетом важности, весомости и ценна адекватность результаты оценки рисков с точки                         ности значений при их совместном рассмотрении
зрения вероятности и закономерности их проявле-                          и обобщении.
ния. Представить информацию по достоверности                                В исследованиях по принятию решений, в основи чувствительности при обработке входных данных                          ном при наличии множества альтернатив для перспекдля оценки рисков.                                                       тивных действий, считается целесообразным исполь-
Очевидно, что статистика возникновения ОС                            зовать обоснованные методы, с помощью которых
(аварий и пожаров) пополняется не персоналом, осу-                       будут получены (наилучшие, оптимальные) резульществляющим контроль в отдельных ВД (ПрБ; ПБ;                            таты. В начале выбор методов определения коэффи-
ОТ), а в основном персоналом ПСП. Анализирова-                           циента важности оценки частных критериев осущестлись аварии и пожары на предприятиях нефтегазо-                          вляется на основе классификации [2] (табл. 1).
вого комплекса (НГК) России (период 2014–2022 гг.)3                         Для выбора предпочтительных методов целебыли выявлены очевидные недостатки (недоработки)                         сообразно использовать инструменты системного
как в отношении персонала отдельных ВД (ПрБ; ПБ;                         анализа, а на его основе осуществлять выбор мето-
ОТ), так и в отношении персонала ПСП.                                    дов экспертного оценивания [3]. Многовариантная
сложная задача по управлению СКБ на предприятии
Решение научной задачи № 1                                    будет решена в том случае, когда появится возможность разработать план, реализуемый в перспек-
Эффективность решений, принимаемых ОУ СКБ
тиве [4], и когда решение ОУ СКБ будет базиропо отношению к поставленной задаче, базируется
ваться на практическом использовании расчетных
на знаниях о методах оценки рисков, которые исполь-                      инструментов, разработанных на основе постановки
зуются как в отдельных ВД (ПрБ; ПБ; ОТ), так                             и решения научных задач [5, 6]. Элементы, методы
и в области эффективного управления СКБ. При                             (приемы) системного анализа даны на рис. 4 [7].
выборе наилучшего средства и способа для достиже-                           По мнению авторов научного исследования [8],
URL: https://www.gosnadzor.ru/industrial/oil/lessons/ (дата обра-       экспертные методы в настоящее время приобретают
щения: 12.02.2025).                                                      общепризнанную популярность в дискретном алго-

62 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2025 VOL. 34 NO. 1

БЕЗОПАСНОСТЬ ЗДАНИЙ, СООРУЖЕНИЙ, ОБЪЕКТОВ

Таблица 1. Определение коэффициентов важности с учетом n

иерархической классификации методов                                                            λi = 1.                  (1)
i 1
Table 1. Determination of importance coefficients based
on the hierarchical classification of methods                      Результаты попарного сравнения критериев опи-
Классы / Classes                        сываются отношениями их весов, т.е. представимы
в виде матрицы A[12], где               — матрицы
1-й класс —         1-й класс (а) —      1-й класс (б) —
Саати, для которой справедливым будет следующее
первичные             попарные         точечные оценки
измерения             сравнения            на шкале         равенство:
Class 1 —           Class 1 (a) —        Class 1 (b) —                  −    −               −
Aλ = nλ , или (A – nI)λ = 0,        (2)
primary               pairwise           point marks
measurements          comparisons          on the scale                                      −
где I — единичная матрица, а λ — вектор весов.
2-й класс —                              2-й класс (б) —         Поскольку ранг матрицы равен 1, то n един-
2-й класс (а) —
производные
функции
частоты         ственное собственное число этой матрицы (2) имеет
измерения                                предпочтений       ненулевое решение, которое обладает свойством:
ценности
Class 2 —                                Class 2 (b) —
Class 2 (a) —                                                     n
derived                                  preference                                       λi = 1 .
value functions
measurements                               frequencies                                i 1

Это решение и есть искомый вектор относительритмическом пространстве машинного обучения                    ных весов критериев — вектор Саати [13], а метод
с возможностью демонстрации по преобразова-                    разработал известный американский ученый
нию качественного описания риска в количествен-                Т. Саати, которому дано название — метод анализа
ную меру, оказывающую влияние на достигаемую                   иерархий (МАИ).
цель (рис. 5). Авторы научного исследования [9]                    При оценке рисков в СКБ на ВПО предприятиях
предполагают в любой экспертной системе оце-                   существенным моментом в процессе выработки
нивать не только результаты функционирования                   и принятия решения ЛПР является формирование
отдельных элементов, входящих в ее содержание,                 совокупности важных критериев и выявление отноно и учитывать их взаимодействующие связи, функ-               шений между ними [13].
циональность, самоорганизацию и развитие [10].                     В основном с помощью методов, используемых
Для оценки организационных рисков (ОР) в СКБ                для преобразования качественной информации
на ВПО предприятиях из представленного множе-                  в количественный вид, например метода мозгового
ства различных экспертных методов было сформи-                 штурма (ММШ) [14], метода экспертного опроса
ровано обоснование [11] целесообразности исполь-               (МЭО) [15] или других подобных методов [16, 17],
зования метода собственных векторов Саати. Его                 решаются задачи на основе бинарных соотношений
применение для оценки рисков заключается в фор-                с предпочтением одного сравниваемого объекта
мировании выборки с n-критериями, описываемыми                 оценки с качественным описанием по отношению
относительными векторами их весов λn причем:                   к другому. Такая приоритетная зависимость может

Системный анализ

System analysis

Логико-структурный                    Ведомственный (отраслевой)
анализ                                                                             Социальнофункциональный анализ
Logical and structural                                                              экономический анализ
Departmental (industry)
analysis                                                                      Socio-economic analysis
functional analysis

Группы методов

Groups of methods

1. Декомпозиция системы / Decomposition of the system.

2. Диагностика системы / System diagnostics.

3. Математическое моделирование системы / Mathematical modeling of the system.

4. Экономический анализ / Economic analysis.

5. Экспертные методы (качественная и количественная оценка) / Expert methods (qualitative and quantitative assessment).

Рис. 4. Основные методы в структуре системного анализа

Fig. 4. The main methods in the structure of system analysis

SAFETY OF BUILDINGS, STRUCTURES, OBJECTS

Возможности в случае привлечения экспертов для оценки состояния СКБ на предприятиях

Opportunities in case of involvement of experts to assess the state of SCS in enterprises

Проанализировать сложную систему, описываемую в основном в виде качественного неформализуемого процесса функционирования

To analyze a complex system described mainly in the form of a qualitative non-formalized process of functioning

Проранжировать требуемые элементы по заданному критерию наиболее существенных факторов

To rank the required elements according to a given criterion of the most significant factors

Повысить надежность количественной оценки целевых функций за счет усреднения мнений экспертов

To increase the reliability of the quantitative assessment of target functions by averaging the opinions of experts

Использовать для полученных количественных значений другие методы, позволяющие обосновать допустимость погрешностей

Use other methods for the obtained quantitative values to justify the tolerance of errors

Получить количественное задание начальных условий для их оперативной корректировки с использованием других обоснованных методов

To obtain a quantitative assignment of the initial conditions for their operational adjustment using other reasonable methods

Рис. 5. Возможности при использовании экспертов для оценки состояния СКБ на предприятиях

Fig. 5. The possibilities of using experts to assess the state of ISS in enterprises

быть представлена субъективным экспертным сооб- На рис. 6 в каждой из графовых вершин имеется

ражением при выражении мнения в принятом реше- связь с предпочтением одного или нескольких обънии на основе равной важности; незначительного, ектов оценки в отношении другого (других). Решить

существенного, значительного и абсолютного пре- такую задачу непросто, так как появляются трудновосходства, с использованием шкалы соотношений. сти при сравнении предпочтительности между вер-

А сам новый результат, который получен на основе шинами графа (X1, X2, X4, X5). Тут целесообразно бинарного сравнения, представляет собой общий строить матрицу [20] A = ||aij||.

результат, опирающийся на субъективное предпо- Если привести численные результаты показачтение каждого эксперта. Экспертам в самом начале телей критерия с использованием переменных X

нецелесообразно задавать множество ограничений для отчетов, принадлежащих группе, а y для прии сужать рамки для использования всех условий чин возникновения ОС (аварий и пожаров) (табл. 2), для качественного проведения оценки [18]. Многие то появляется возможность получить аргументы для задачи по преобразованию качественной информакаждого показателя критерия n.

ции в количественную (экспертные задачи) реша-

Полные средние значения для двух переменных ются описанием результатов с множеством предxПС, yПС будут найдены по формуле4:

почтений одного сравниваемого объекта оценки по отношению к нескольким, с отображением связей в виде направленных векторов [19] (рис. 6).

Потребовалось использовать поправочный коэф­ фициент ущерба q величина которого зависит от двух составляющих: потерь (погибших и пострадавших)

(чел.) и потерь экономических (руб.):

(3)

где U — общий ущерб от возникновения ОС (аварий и пожаров); (Д, П, Х, Т, Пр) — разные виды функционирования технологического процесса

Справочник проектировщика промышленных, жилых и обще-

Рис. 6. Граф результата оценки n-объектов ственных зданий и сооружений (расчетно-теоретический). М.,

Fig. 6. Graph of the n-object evaluation result Стройиздат, 1972. 600 с.

64 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2025 VOL. 34 NO. 1

БЕЗОПАСНОСТЬ ЗДАНИЙ, СООРУЖЕНИЙ, ОБЪЕКТОВ

Таблица 2. Матричное построение результатов показателей лась выборка только тех отчетов, в которых представкритерия с использованием переменных лена информация с возникшими авариями и пожарами

Table 2. Matrix construction of criterion indicator results using на предприятиях. Экспертам потребовалось опредеvariables лить конкретное НБ из четверки (ПрБ; ПБ; ОТ; ПСП), в котором в результате недостаточных действий (недоx1 x2 . . . xi . . . xk n работок) возник риск, проявленный в ОС (аварию и

Y пожар). Потребовалось выделить из четверки (ПрБ;

ПБ; ОТ; ПСП) то НБ, которое:

y1 n11 n21 ... ni1 . . . nk1 n(y1) ● имеет непосредственное отношение;

y2 n12 n22 ... ni2 . . . nk2 n(y2)

● имеет опосредованное отношение;

... ... ... ... ... ... ... ...

● имеет косвенное отношение.

yj n1j n2j ... nij . . . nkj n(yj)

Учитывая то, что экспертам будет выдаваться ин­­

... ... ... ... ... ... ... ...

фор­­­мация с качественным описанием (отчеты об аваyI n1I n2I ... niI . . . nkI n(yI) риях), потребовалось разработать шкалу отношений y n(x1) n(x2) ... n(xi) . . . n(xk) n для получения результатов с количественными значениями (табл. 3) [22].

производства на предприятиях НГК России Расчетное значение для определения коэффици-

(Д — добыча; П — переработка; Х — хранение; ента воздействия — kв = (ПрБ; ПБ; ОТ; ПСП) пред-

Т — транспортировка; Пр — прочие). ставлено уравнением:

В случае, когда матрица А неразложима, то по тео-

реме Перрона – Фробениуса [21] рассмотрение приво- kв  ПрБ ; ПБ ; ОТ ; ПСП

1

 kн  ПрБ; ПБ ; ОТ ; ПСП

, дит к получению максимального собственного оценоч-

ного значения, представляющего число λ  lim λ  k где kн — величина в виде коэффициента недостаточk матрицы A собственным вектором: ных действий (недоработок) в НБ (ПрБ; ПБ; ОТ;

P lim P k . ПСП), имеющая (непосредственное, опосредоk ванное или косвенное) отношение к возникнове-

Продемонстрированное выше матричное отобра- нию ОР.

жение исходных данных, используемых для итератив- Потребовалось рассматривать общий показаной процедуры расчета, относится к методу расста- тель работы НБ (ПрБ; ПБ; ОТ; ПСП) за выбранный

новки приоритетов (МРП) [7]. Предложенный метод период — t, как правило месяц, год. Учитывались осопозволяет обрабатывать исходную нетранзитивную бенности возникновения ОС (аварий и пожаров), котоинформацию, соответственно, он обладает возможностью расширения границ его применения для полу- Таблица 3. Соотношение результатов оценок измерений чения результатов, представленных в количественном из вербальной шкалы в шкалу порядка

Table 3. The ratio of measurement evaluation results from виде. МРП усилен использованием вместе с ним вероthe verbal scale to the scale of order ятностного распределения Гаусса для преобразования результатов оценки из вербальной шкалы в шкалу Вербальная шкала принадлеж- Шкала порядка на основе порядка. Оригинальным является получение коэффи- ности НБ (ПрБ; ПБ; ОТ; ПСП) вероятностного циента негативного воздействия персонала, получа­е­ к возникновению ОС распределения Гаусса

(авария и пожар) при условии 100 % = 1 мого в количественном значении для персонала каж- The verbal scale of belonging An order scale based дого ВД (ПрБ; ПБ; ОТ) и персонала ПСП. of the SD (IS; FS; LP; PSU) on a Gaussian probability to the occurrence of the DE distribution, assuming

(accident and fire) 100 % = 1

Решение научной задачи № 2

Для решения задачи № 2 требуется привлекать экс-

Имеет непосредственное пертов, имеющих практический опыт работы на ВПО отношение 68,2 % = 0,682 предприятиях. Суть привлечения экспертной группы Directly related для получения групповой оценки заключается в сравнении независимых суждений с использованием гра-

Имеет опосредованное ниц интервалов. Рассматривались с одной стороны отношение 27,2 % = 0,272 отчеты об авариях5, с другой стороны — НБ (ПрБ; ПБ; Indirectly related

ОТ; ПСП), входящие в структуру СКБ. Осуществля-

Имеет косвенное отношение

4,6 % = 0,046

Уроки, извлеченные из аварий. URL: https://www.gosnadzor.ru/ Indirectly related industrial/oil/lessons/ (дата обращения: 12.02.2025).

SAFETY OF BUILDINGS, STRUCTURES, OBJECTS

А                                    A                                           A                                        A
0,94                                 0,93                                        0,95                                     0,95
B                              D             B                           D             B                            D             B               D
0,84            2014           0,31          0,92    2015                0,30          0,83       2016              0,25          0,96     2017   0,22
C                                    C                                           C                                        C
0,90                                 0,85                                        0,97                                     0,86

A                                         A                                          A
0,97                                      0,99                                       1,00
B                           D            B                             D             B                           D
0,91       2018             0,14         0,90           2019           0,16          0,94          2020          0,06

C                                         C                                          C
0,98                                      0,95                                       1,00
A                                              A
1,00                                           1,00
B                                 D            B                           D
0,91         2021                 0,09         0,93          2022          0,07
C                                              C
1,00                                           1,00

Рис. 7. Результаты обработки информации с решением экспертов

Fig. 7. Results of information processing with the decision of experts

рые привязывались к видам технологического про-                                     является их проверка на достоверность и чувцесса производства (Д — добыча; П — пере­работка;                                   ствительность. Под достоверностью будем пони-
Х — хранение; Т — транспортировка; Пр — прочие).                                    мать степень соответствия данных тому, что есть
Итоговое расчетное значение, представляющее                                     на самом деле, с учетом наличия погрешностей
собой результат работы персонала отдельных ВД                                       (ошибок). Достоверность подтверждается кор-
(ПрБ; ПБ; ОТ) и персонала (ПСП), описывается                                        ректностью использования в информационной
в уравнении:                                                                        модели (экспертно-­р асчетной) — функционала

ПрБ ; ПБ ; ОТ ; ПСП t   n k нормального распределения Гаусса. В информа-

K Вл  Д; Т; П; Х; Пр

1 в , ционной модели (иерархической) — разработанn ной пятиранговой, пропорционально-убывающей где n — пронумерованный крайний показатель, приматрицы, в которой доказан показатель отношения надлежащий выборке.

Информация, рассматриваемая в отношении согласованности экспертов, который равен 0,05.

данных статистики аварий на предприятиях НГК В информационной модели (графовой) обосновы-

России для вида технологического процесса произ- вается получение результатов апостериорной вероводства Д, обработана с использованием результа- ятности наступления событий, с учетом гипотезы тов экспертных решений (рис. 7). исследования, построенной на основе априорной

Важнейшим требованием, предъявляемым к но­­­­­­ вероятности. Чувствительность обеспечивается

вым результатам, полученным в виде данных оценки использованием параметрических подходов с устарисков нанесения ущербов от аварий и пожаров, новлением среднего значения и его среднеквадра-

Таблица 4. Математический аппарат, обосновывающий достоверность и чувствительность при обработке данных

Table 4. A mathematical apparatus that substantiates the reliability and sensitivity of data processing

Достоверность / Reliability

Информационная − x – σ, − x + σ, для выборки, включающей ≈ 68,2 %, т.е. с присвоением показателя для оцемодель ниваемого мероприятия ≈ 0,682

(экспертно-расчетная) − x – σ, − x + σ, for a specimen of ≈ 68.2 %, i.e., with an assignment of an indicator for the evalu-

Information model ated event of ≈ 0.682;

(expert-calculated) (x – 2σ, x + 2σ), для выборки, включающей ≈ 27,2 %, т.е. с присвоением показателя для оцениваемого мероприятия ≈ 0,272

(x – 2σ, x + 2σ), for a specimen of ≈ 27.2 %, i.e., with an assignment of an indicator for the evalua­ted event of ≈ 0.272;

(x – 3σ, x + 3σ), для выборки, включающей ≈ 4,2 %, т.е. с присвоением показателя для оцениваемого мероприятия ≈ 0,042

(x – 3σ, x + 3σ), for a specimen of ≈ 4.2 %, i.e., with an assignment of an indicator for the evaluated event of ≈ 0.042

66 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2025 VOL. 34 NO. 1

БЕЗОПАСНОСТЬ ЗДАНИЙ, СООРУЖЕНИЙ, ОБЪЕКТОВ

Окончание табл. 4 / End of the Table 4
Достоверность / Reliability
Информационная
модель                                    A1          A2            An
(иерархическая)                          w1          w1            w1                                  A1  0, 51;
Information model                     A1    w1          w2            wn           w1
A2  0, 26;
(hierarchical)                        A2 w1          w2            w2              w2
A                                            n                        A3  0,13;
w2            w2            wn
A4  0, 06;
An                                           wn
A5  0, 03
wn        wn            wn
w1        w2            wn

Информационная модель (графовая)

Information model

(graph model) где P(A) — априорная вероятность гипотезы / a priori probability of the hypothesis;

P(A|B) — априорная вероятность гипотезы A при наступлении события B (апостериорная) вероятность / a priori probability of hypothesis A at the occurrence of event B (a posteriori) probability;

P(B) — вероятность наступления события B / probability of occurrence of event B

Анализ чувствительности / Sensitivity analysis

где − x a — показатель среднего значения для выборки данных / an indicator of the average value for a specimen of data;

n — перечень рисков по объекту выборки / list of risks for the specimen object;

xS — показатель риска в середине интервалов (S) интервального ряда / the risk indicator in the middle of the intervals (S) of the interval series;

mS — показатель вероятности проявления риска (частоты, повторяемости) совокупности признаков для интервального ряда / an indicator of the probability of risk manifestation (frequency, repeatability) of a set of signs for an interval series;

σ — показатель дисперсии для выборки данных / the variance indicator for the data specimen

тичного отклонения в виде показателя дисперсии                      демонстрирована разработка методики оценки
для выборки данных (табл. 4).                                       состояния СКБ, предназначенной для получения выходных данных с рисковыми значениями.
Заключение                                     Использование разработанной методики на прак-
Создаваемая на ВПО предприятиях СКБ уси-                         тике позволит откорректировать ранжированный
ливается в своем предназначении и обретает цен-                     перечень невыполненных НПА и НД по уровню
ность. Представлено новое научное направление,                      рисков, сформировать требуемый запас для их
требу­ющее детального изучения и развития. Цель                     управления, а значит эффективно спланировать
статьи, состоящая в разработке методики оценки                      мероприятия на период развития СКБ. Продемонрисков в СКБ, предназначенной для предупреж-                        стрирован пример, позволяющий доказать адекдения аварий и пожаров на ВПО предприятиях,                         ватность использования методики для оценки
достигнута.                                                         состояния СКБ на ВПО предприятиях.
Представлено решение НЗ № 1, в котором                              Решение задач, направленных на повышение
обос­н овано использование метода (МРП), кото-                      состояния СКБ, позволяет решать проблему по снирый усилен функционалом вероятностного рас-                         жению показателей ущербов здоровью и жизни перпределения Гаусса для преобразования результа-                      сонала и третьим лицам (чел.), а также показателей
тов оценки из вербальной шкалы в шкалу порядка                      экономических ущербов (млрд руб.) на ВПО предс представлением количественных данных.                             приятиях, что имеет важное социально-экономиче-
Представлено решение НЗ № 2, в котором про-                         ское значение для России.

SAFETY OF BUILDINGS, STRUCTURES, OBJECTS

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Гвоздев Е.В. Обоснование по выбору экспертного метода для проведения оценки состояния системы комп­ лексной безопасности на производственных предприятиях // Пожаровзрывобезопасность/Fire and Explosion

Safety. 2024. Т. 33. № 3. С. 87–96. DOI: 10.22227/0869-7493.2024.33.03.87-96. EDN JTFBBF.

2. Гвоздев Е.В. Разработка модели оценки влияния персонала на состояние системы комплексной безопасности, созданной на производственных предприятиях // Безопасность труда в промышленности. 2024. № 2. С. 7–15.

DOI: 10.24000/0409‑2961‑2024‑2‑7‑15. EDN SJOLEO.

3. Ghosh S., Zaboli A., Hong J., Kwon J. An Integrated Approach of Threat Analysis for Autonomous Vehicles Perception

System // IEEE Access. 2023. Vol. 11. Рр. 14752–14777. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3243906. EDN UPQVKP.

4. Angermeier D., Wester H., Beilke K., Hansch G., Eichler J. Security Risk Assessments: Modeling and Risk Level

Propagation. ACM Transactions on Cyber-Physical Systems, 2023. No. 7 (1). DOI: 10.1145/3569458

5. Stroykov G.A., Babyr N.V., Ilin I.V., Marchenko R.S. System of comprehensive assessment of project risks in energy industry // International Journal of Engineering. 2021. No. 34 (7). DOI: 10.5829/IJE.2021.34.07A.22

6. Блюмберг В.А., Глущенко В.Ф. Какое решение лучше? Метод расстановки приоритетов. Л. : Лениздат, 1982. 160 с.

7. Hernández-Orozco S., Zenil H., Riedel J., Uccello A., Kiani N.A., Tegnér J. Algorithmic Probability-Guided Machine

Learning on Non-Differentiable Spaces // Frontiers in Artificial Intelligence. 2021. No. 3. DOI: 10.3389/frai.2020.567356

8. Rekovets L., Kuzmenko L. Species as a system within a system // Novitates Theriologicae. 2021. No. 12 (12). Рр. 97–104.

DOI: 10.53452/nt1218

9. Podolchak N., Tsygylyk N., Dziurakh Y. Building an effective personnel risks management system of the organization //

Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2022. Vol. 4. No. 13–118. Pp. 44–52. DOI: 10.15587/1729-

4061.2022.262547. EDN AAOUFS.

10. Ramalho F.D., Silva I.S., Ekel P.Y., Martins C.A.P. da S., Bernardes P., Libório M.P. Multimethod to prioritize projects evaluated in different formats // MethodsX. 2021. Vol. 8. No. 4. P. 101371. DOI: 10.1016/j.mex.2021.101371

11. Matrosova E., Tikhomirova A., Matrosov N., Dmitriy K. Visualization of T. Saati Hierarchy Analysis Method // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021. DOI: 10.1007/978‑3‑030‑65596‑9_32

12. Alamdari A.M., Jabarzadeh Y., Adams B., Samson D., Khanmohammadi S. An analytic network process model to prioritize supply chain risks in green residential megaprojects // Operations Management Research. 2022. No. 16 (9). Рр. 1–23.

DOI: 10.1007/s12063‑022‑00288‑2

13. Анохин А.М., Глотов В.А., Павельев В.В., Черкашин А.М. Методы определения коэффициентов важности критериев // Автоматика и телемеханика. 1997. № 8. С. 3–35.

14. Gvozdev E. Development of an integrated safety sistem for production facilities: the problem statement and the proposed solution // Reliability: Theory & Applications. 2024. Vol. 19. No. 1 (77). Pр. 474–487. DOI: 10.24412/1932‑2321‑2024‑

177‑474‑487. EDN HWMWCS.

15. Srikrishnan V., Lafferty D.C., Wong T.E., Lamontagne J.R., Quinn J.D., Sharma S. et al. Uncertainty Analysis in Multi-

Sector Systems: Considerations for Risk Analysis, Projection, and Planning for Complex Systems // Earth’s Future. 2022.

Vol. 10. Issue 8. DOI: 10.1029/2021EF002644

16. Niazi M.A. Introduction to the modeling and analysis of complex systems : a review // Complex Adaptive Systems

Modeling. 2016. No. 4 (1). DOI: 10.1186/s40294‑016‑0015-x

17. Bjerga T., Aven T., Zio E. Uncertainty treatment in risk analysis of complex systems: The cases of STAMP and FRAM //

Reliability Engineering and System Safety. 2016. No. 156 (1). DOI: 10.1016/j.ress.2016.08.004

18. Гвоздев Е.В. Межсистемное взаимодействие и связи в системе комплексной безопасности, предназначенной для предупреждения аварий и пожаров на взрывопожароопасных предприятиях // Безопасность труда в промышленности. 2024. № 12. С. 40–46. DOI: 10.24000/0409‑2961‑2024‑12‑40‑46. EDN DBGRSC.

19. Mbuli N., Mathonsi M., Seitshiro M., Pretorius J.H.C. Decomposition forecasting methods : a review of applications in power systems // Energy Reports. 2020. No. 6. Pр. 298–306. DOI: 10.1016/j.egyr.2020.11.238

20. Bapat R.B. A max version of the Perron-Frobenius theorem. Linear Algebra and Its Applications. 1998. No. 275–276.

Pр. 3–18. DOI: 10.1016/S0024-3795(97)10057-X

21. Dvulit P., Savchuk S., Sosonka I. Accuracy estimation of site coordinates derived from GNSS-observations by nonclassical error theory of measurements // Geodesy and Geodynamics. 2021. No. 12 (3). DOI: 10.1016/j.geog.2021.07.005

22. Gvozdev E.V. Assessment of the state of integrated security system at the enterprise using the priority setting method //

Real Estate: Economics, Management. 2024. No. 2. Pр. 33–36. EDN HEAOJB.

REFERENCES

1. Gvozdev E.V. Justification for choosing an expert method for assessing the state of the integrated safety system at industrial enterprises. Pozharovzryvobezopasnost’/Fire and explosion safety. 2024; 33(3):87-96. DOI: 10.22227/0869-

7493.2024.33.03.87-96. EDN JTFBBF. (rus).

2. Gvozdev E.V. Development of a model for assessing the impact of personnel on the state of the integrated safety system created at industrial enterprises. Occupational safety in industry. 2024; 2:7-15. DOI: 10.24000/0409‑2961‑2024‑

2‑7‑15. EDN SJOLEO. (rus).

68 POZHAROVZRYVOBEZOPASNOST/FIRE AND EXPLOSION SAFETY 2025 VOL. 34 NO. 1

БЕЗОПАСНОСТЬ ЗДАНИЙ, СООРУЖЕНИЙ, ОБЪЕКТОВ

3. Ghosh S., Zaboli A., Hong J., Kwon J. An Integrated Approach of Threat Analysis for Autonomous Vehicles Perception

System. IEEE Access. 2023; 11:14752-14777. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3243906. EDN UPQVKP.

4. Angermeier D., Wester H., Beilke K., Hansch G., Eichler J. Security Risk Assessments: Modeling and Risk Level

Propagation. ACM Transactions on Cyber-Physical Systems. 2023; 7(1). DOI: 10.1145/3569458

5. Stroykov G.A., Babyr N.V., Ilin I.V., Marchenko R.S. System of comprehensive assessment of project risks in energy industry. International Journal of Engineering. 2021; 34(7). DOI: 10.5829/IJE.2021.34.07A.22

6. Blumberg V.A., Glushchenko V.F. Which solution is better? The method of prioritization. Leningrad, Lenizdat, 1982.

160 p. (rus).

7. Hernández-Orozco S., Zenil H., Riedel J., Uccello A., Kiani N.A., Tegnér J. Algorithmic Probability-Guided Machine

Learning on Non-Differentiable Spaces. Frontiers in Artificial Intelligence. 2021; 3. DOI: 10.3389/frai.2020.567356

8. Rekovets L., Kuzmenko L. Species as a system within a system. Novitates Theriologicae. 2021; 12(12):97-104.

DOI: 10.53452/nt1218 (ukr).

9. Podolchak N., Tsygylyk N., Dziurakh Y. Building an effective personnel risks management system of the organization. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2022; 4(13-118):44-52. DOI: 10.15587/1729-

4061.2022.262547. EDN AAOUFS.

10. Ramalho F.D., Silva I.S., Ekel P.Y., Martins C.A.P. da S., Bernardes P., Libório M.P. Multimethod to prioritize projects evaluated in different formats. MethodsX. 2021; 8(4):101371. DOI: 10.1016/j.mex.2021.101371

11. Matrosova E., Tikhomirova A., Matrosov N., Dmitriy K. Visualization of T. Saati Hierarchy Analysis Method. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021. DOI: 10.1007/978‑3‑030‑65596‑9_32

12. Alamdari A.M., Jabarzadeh Y., Adams B., Samson D., Khanmohammadi S. An analytic network process model to prioritize supply chain risks in green residential megaprojects. Operations Management Research. 2022; 16(9):1-23.

DOI: 10.1007/s12063‑022‑00288‑2

13. Anokhin A.M., Glotov V.A., Pavelyev V.V., Cherkashin A.M. Methods for determining coefficients of criteria importance. Automation and Telemechanics. 1997; 8:3-35. (rus).

14. Gvozdev E. Development of an integrated safety sistem for production facilities: the problem statement and the proposed solution. Reliability: Theory & Applications. 2024; 19:1(77):474-487. DOI: 10.24412/1932‑2321‑2024‑177‑474‑487.

EDN HWMWCS.

15. Srikrishnan V., Lafferty D.C., Wong T.E., Lamontagne J.R., Quinn J.D., Sharma S. et al. Uncertainty Analysis in Multi-Sector Systems: Considerations for Risk Analysis, Projection, and Planning for Complex Systems. Earth’s

Future. 2022; 10(8). DOI: 10.1029/2021EF002644

16. Niazi M.A. Introduction to the modeling and analysis of complex systems : a review. Complex Adaptive Systems Modeling.

2016; 4(1). DOI: 10.1186/s40294‑016‑0015-x

17. Bjerga T., Aven T., Zio E. Uncertainty treatment in risk analysis of complex systems: The cases of STAMP and FRAM.

Reliability Engineering and System Safety. 2016; 156(1). DOI: 10.1016/j.ress.2016.08.004

18. Gvozdev E.V. Intersystem interaction and communications in an integrated safety system designed to prevent accidents and fires at explosive and fire-hazardous enterprises. Occupational safety in industry. 2024; 12:40-46. DOI: 10.

24000/0409‑2961‑2024‑12‑40‑46. EDN DBGRSC. (rus).

19. Mbuli N., Mathonsi M., Seitshiro M., Pretorius J.H.C. Decomposition forecasting methods : a review of applications in power systems. Energy Reports. 2020; 6:298-306. DOI: 10.1016/j.egyr.2020.11.238

20. Bapat R.B. A max version of the Perron-Frobenius theorem. Linear Algebra and Its Applications. 1998; 275-276:3-18.

DOI: 10.1016/S0024-3795(97)10057-X

21. Dvulit P., Savchuk S., Sosonka I. Accuracy estimation of site coordinates derived from GNSS-observations by non-­ classical error theory of measurements. Geodesy and Geodynamics. 2021; 12(3). DOI: 10.1016/j.geog.2021.07.005

22. Gvozdev E.V. Assessment of the state of integrated security system at the enterprise using the priority setting method.

Real Estate: Economics, Management. 2024; 2:33-36. EDN HEAOJB.

Поступила 07.12.2024, после доработки 14.02.2025;

принята к публикации 18.02.2025

Received December 07, 2024; Received in revised form February 14, 2025;

Accepted February 18, 2025

Информация об авторе                                          Information about the autor
ГВОЗДЕВ Евгений Владимирович, к.т.н., доцент кафедры           Yevgeniy V. GVOZDEV, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor
механизации, автоматизации и роботизации строитель-            of the Department of Mechanization, Automation and Robotizaства, Национальный исследовательский Московский госу-          tion of Construction, Moscow State University of Civil Engiдарственный строительный университет, Россия, 129337,          neering (National Research University), Yaroslavskoe Shosse,
г. Москва, Ярославское шоссе, 26; РИНЦ ID: 296055; ORCID:      26, Moscow, 129337, Russian Federation; ID RSCI: 296055;
0000‑0002‑3679‑1065; e-mail: evgvozdev@mail.ru                 ORCID: 0000‑0002‑3679‑1065; e-mail: evgvozdev@mail.ru