Пожарная опасность и риск

При вероятностном подходе риск какого-либо события R определяется как 

  R = P · U, (1)

где P — вероятность реализации данного  события,

U — ожидаемый ущерб от этого  события. Если ущерб может возникать в результате N различных событий, то совокупный риск определяется суммированием по всем возможным событиям:

 .

Таким образом, количественная оценка риска сводится к выявлению возможных сценариев развития опасной ситуации и определению последствий каждого сценария. Методы количественного анализа риска с успехом применяются для оценки опасностей в таких отраслях техники, как машиностроение, аэрокосмическая отрасль, ядерная энергетика [22, 29—31]. К настоящему времени разработан и с успехом применяется формальный аппарат анализа риска, включающий построение логических деревьев (дерево неисправностей, позволяющее анализировать совокупность событий, приведших к наступлению заданного результата; дерево событий, позволяющее анализировать последствия данного инициирующего события), оценка неопределенности, анализ чувствительности и т. д. [19—21].

Например, дерево неисправностей может  быть использовано для оценки вероятности возникновения аварийной ситуации, а дерево событий — при анализе различных путей развития аварийной ситуации и определении ее последствий. При оценке вероятностей отдельных событий  Pi используются статистические данные, а вероятный ущерб при каждом сценарии Ui может определяться методами математического моделирования.

Применительно к проблемам пожаровзрывобезопасности вероятностные методы наиболее широкое применение нашли для оценки рисков техногенных аварий на производственных объектах, связанных с хранением и переработкой опасных веществ, в том числе наружных технологических установок (взрывы резервуаров высокого давления и трубопроводов, выбросы токсичных веществ, пожары разлитий и т. п.) [32—34]. Можно сказать, что дерево событий, описывающее возможные сценарии развития аварии после разгерметизации резервуара высокого давления, включающее такие явления, как пожар разлития, огненный шар, пожар-вспышка, факельное горение, является классическим примером, который приводится во многих литературных источниках [2, 8, 33—37]. На рис. 1 приведен пример дерева событий для аварии на установке первичной переработки нефти [36]. Для определения риска определенного ущерба (например, поражения персонала тепловым излучением) каждый сценарий (ветвь дерева событий) должен быть детализирован с точки зрения вероятностей реализации в точках ветвления, а также количественной оценки последствий. Отметим, что на рис. 1 представлены условные вероятности развития аварии при реализации инициирующего события, для нахождения абсолютных вероятностей реализации за определенный промежуток времени их следует умножить на вероятность (частоту реализации) выбросов нефти.

Рис. 1. Дерево событий аварий на установке первичной переработки нефти

1.2.2 Особенности вероятностного анализа пожарного риска для зданий

Методика анализа риска на основе логических деревьев применима и для анализа риска при пожарах в зданиях и сооружениях. В зависимости от интересующего типа опасности возможно построение нескольких деревьев событий. Так, при оценке риска для жизни людей наиболее адекватным является дерево событий, в которое включены характер развития пожара, срабатывание или отказ системы пожарной сигнализации и оповещения, работа систем автоматического пожаротушения и противодымной защиты, напрямую влияющие на распространение дыма по зданию и возможность своевременной эвакуации людей. Если же оценивается материальный риск, целесообразно строить дерево событий с учетом огнестойкости преград и возможности распространения пожара на соседние помещения.

Возможный пример дерева событий при  пожаре в помещении приведен на рис. 2 (по материалам [19]), где в качестве инициирующего события рассматривается  взрыв пыли, однако аналогичные деревья  событий могут быть построены  и для других источников загорания. Важно, что каждая ветвь дерева дает сценарий, который имеет существенные особенности с точки зрения динамики нарастания опасностей пожара и реакции людей, поэтому возможность своевременной эвакуации должна оцениваться для каждого сценария отдельно. Лишь определив в каждом случае риск невозможности безопасной эвакуации, можно определить суммарный индивидуальный риск в заданном сооружении.

Рис.2. Пример дерева событий для пожара, вызванного взрывом пыли

Несомненным достоинством вероятностного подхода к количественной оценке риска в задачах пожаровзрывобезопасности является формализованная процедура системного анализа на основе логических деревьев, которые в наглядном виде позволяют представить возможные события и взаимосвязь между ними. Однако проведение анализа с высокой детализацией рассматриваемых процессов кроет в себе и основной недостаток метода — его высокую трудоемкость [8]. Для объектов сложной структуры логические деревья быстро становятся столь разветвленными, что для их  эффективного анализа необходимо применение соответствующих программных средств. Определение условных вероятностей в узлах дерева зачастую вызывает значительные трудности, поскольку соответствующая статистика может отсутствовать, равно как и данные для расчета этих вероятностей с использованием дерева отказов.

Другую проблему представляет расчет последствий каждого сценария. Успешное применение вероятностных методов в задачах промышленной пожаровзрывобезопасности во многом связано с тем, что для аварий такого типа область воздействия поражающих факторов (ударной волны, теплового излучения, токсического облака) удается описать относительно простыми аналитическими моделями и эмпирическими корреляциями, которые легко использовать в контексте вычисления риска отдельных сценариев и определения суммарного риска [17, 33—35, 38—40]. Для оценки индивидуального риска, связанного с поражающими факторами аварии, широкое применение нашел аппарат пробит-функций, позволяющий связать условную вероятность поражения различного типа (гибель людей, ожоги различной степени тяжести и т. п.) с интенсивностью и продолжительностью воздействия определенного поражающего фактора. Результаты анализа риска, как правило, представляются в виде одномерных профилей риска либо двумерных карт риска, показывающих распределение величины риска от опасного объекта по окружающей территории [36—42].

Для пожаров в помещениях, где  существенную роль в развитии пожара и распространении дыма играет взаимодействие с ограждающими конструкциями, простые  аналитические модели, как правило, отсутствуют. Кроме того, специфической особенностью является необходимость учета действия или отказа систем противопожарной защиты и расчета времени эвакуации с учетом поведенческих особенностей людей (задержка начала эвакуации в зависимости от контингента, типа системы оповещения, возможность возникновения паники и т. п.) [43].

На начальной стадии пожара, наиболее важной с точки зрения эвакуации людей, необходим учет образования и опускания дымового слоя, что ограничивает применимость простых интегральных моделей для среднеобъемных характеристик и требует использования зонных моделей (что возможно только в помещениях простой формы) или моделей, основанных на методах вычислительной гидродинамики (CFD), с соответствующими вычислительными затратами.

Поэтому в полном объеме вероятностная оценка риска может проводиться лишь как специальное исследование для индивидуальных объектов при условии наличия соответствующего программного обеспечения и кадров, обладающих высокой квалификацией и опытом проведения расчетов.

Для того чтобы приблизить вероятностные методы к требованиям практики, возможны два приема. Первый из них состоит в уменьшении числа рассматриваемых сценариев: на основе предварительного анализа близкие по характеристикам сценарии объединяются в кластеры сценариев, и затем из каждого кластера выбирается один представительный сценарий, для которого и производится вероятностный анализ и анализ последствий. Эта процедура не может быть формализована, хотя ее общие принципы разработаны достаточно детально [13].

В частности, указывается, что сценарии с малой вероятностью и тяжелыми последствиями могут давать вклад  в общий риск, сравнимый с часто реализуемыми, но незначительными по последствиям сценариями. На этапе предварительного анализа необходимо не допустить как отбрасывания сценариев первого типа, так и чрезмерной детализации сценариев второго типа.

Другим возможным приемом является рассмотрение большого числа сценариев, но использование максимально упрощенных моделей пожара. В частности, вместо зонных моделей могут использоваться корреляции, обобщающие их результаты в виде простых соотношений [3]. Тем самым предполагается, что случайный характер входных параметров более важен, чем точность расчета каждого конкретного случая. В определенном смысле данный подход аналогичен разыгрыванию большого числа реализаций в методе Монте-Карло.

В настоящее время нет ясности, какой из указанных приемов предпочтительней для количественного анализа риска. Однако очевидно, что ни один из них не может быть реализован без применения соответствующих программных средств. На данный момент в мире имеется ряд программных пакетов для анализа риска, например, CRISP2 [44] (Великобритания), FRAMEworks [45] (США), Probabilistic Fire Simulator [46] (Финляндия), Fire Risk Evaluator [47] (Швеция), CESARE-RISK [3, 48] (Австралия), FIERA-System [49] и FiRECAM [4, 50] (Канада).

По-видимому, наиболее подробной в части детализации факторов, определяющих пожарный риск для зданий, на сегодняшний день является программа FiRECAM, разрабатываемая в Канаде в течение более десяти лет в сотрудничестве с австралийскими учеными [4]. Эта программа будет рассмотрена далее как пример реализации вероятностного метода анализа пожарного риска для зданий.

1.2.3 Программа FiRECAM

Программа FiRECAM позволяет оценивать два основных вида риска — риск для жизни находящихся в здании людей и ожидаемые материальные потери от пожара (тем самым удается избежать необходимости использовать стоимостное выражение человеческой жизни). На рис. 3 представлена совокупность включенных в FiRECAM моделей и взаимосвязи между ними [50, 51].

Рис.3. Структура программы FiRECAM

Концепция, заложенная в FiRECAM, состоит в расчете возможных сценариев развития пожара, оценки опасности каждого сценария и оценки общего риска суммированием рисков отдельных сценариев (т. е. в точности по формуле (2)). Для определения вероятностей сценариев используются статистические данные, а при их отсутствии — экспертные оценки. Последствия каждого сценария описываются совокупностью детерминистских моделей: 1) развития пожара, 2) распространения дыма, 3) эвакуации людей из здания, 4) реагирования пожарных подразделений, 5) оценки числа погибших, 6) оценки материального ущерба. В левой колонке на рис. 3 представлены модели, расчет по которым производится однократно для заданного объекта (оценка характеристик здания, огнестойкости преград, времени реагирования пожарных подразделений, экономические аспекты для оценки возможных материальных потерь). В правой колонке на рис. 3 представлена совокупность моделей, расчеты по которым проводятся для каждого сценария пожара, т. е. многократно для заданного объекта (обведены штриховой линией).

Рассматриваемые сценарии включают три возможных вида пожара в помещении, где произошло загорание: 1) тлеющий пожар, 2) пожар, не приводящий к объемной вспышке, 3) пожар, сопровождающийся объемной вспышкой. Для каждого вида пожара рассматривается возможность того, что дверь из помещения будет открыта или закрыта, так что в совокупности это дает шесть видов рассчитываемых пожаров, вероятность реализации каждого из которых оценивается из статистики. Так, в работе [50] приводятся данные о том, что для Канады, согласно статистическим исследованиям, для пожаров в офисных зданиях доля тлеющих пожаров составляет 22%, объемная вспышка про-исходит в 24% случаев, тогда как в 54% случаев пожар происходит в режиме пламенного горения без объемной вспышки. Для каждого вида пожара модель развития позволяет определить зависимость от времени скорости тепловыделения, температуру в помещении и скорость образования токсичных компонент дыма (CO и CO2), а также основные времена, характеризующие появление первых признаков пожара, срабатывание системы сигнализации или активации спринклеров, время наступления объемной вспышки и время полного выгорания пожарной нагрузки. Эти данные являются входными для моделей распространения дыма и эвакуации, а также для модели распространения пожара.

Таким образом, в программе FiRECAM рассчитывается нестационарное развитие опасной ситуации, включающее развитие пожара и его опасностей, поведение людей, активную роль пожарных подразделений и т. д. Большое количество используемых взаимосвязанных моделей (см. рис. 3) приводит к тому, что верификация каждой из них приобретает первостепенное значение. Эта задача является весьма сложной, особенно при использовании натурных испытаний [52], требующих значительных ресурсов. Поэтому процесс превращения исследовательской программы в практический инструмент является длительным. Неслучайно в статье [53] прямо говорится о том, что до полной верификации всех моделей программа FiRECAM позволяет рассчитывать лишь относительный риск, т. е. сравнивать риск какого-либо проектного решения с базовым вариантом. Примеры таких расчетов [53] включают сравнение риска для жизни людей в здании в случае установки спринклерной системы и системы пожарной сигнализации при различных показателях надежности этих систем. В то же время авторы в 2000 г. считали, что она еще не может быть использована для оценки абсолютного риска [53], и до настоящего времени во всех публикациях по программе FiRECAM приведены лишь относительные риски [4].

Данный пример наглядно иллюстрирует, насколько трудной в практическом исполнении является задача количественной оценки пожарного риска с учетом современного состояния пожарной науки  не только у нас в стране, но и в мире. Расчеты абсолютных рисков на основе вероятностного анализа, вследствие своей трудоемкости, возможны лишь для отдельных зданий и сооружений, и надежность получаемых результатов на данном этапе не всегда может быть адекватно оценена.

1.3 Эвристический подход к анализу риска

1.3.1 Основные положения

Индексирование  пожарного риска

В условиях, когда строгий количественный анализ риска на основе вероятностных  методов оказывается затруднительным или невозможным вследствие недостаточности статистических данных, отсутствия или неудовлетворительной точности математических моделей, большое значение приобретают методы, реализующие эвристический подход. В данном подходе существенную роль играет экспертное оценивание, при помощи которого определяются субъективные вероятности событий и формируется набор факторов, определяющих пожарную опасность объекта и степень его защиты [23]. Выбранные факторы оцениваются в некоторых внутренних единицах (баллах) с последующим выведением итоговой оценки (индекса пожарной опасности) и ее интерпретацией с точки зрения достаточности пожарной безопасности объекта. Ниже рассматриваются общие черты и примеры конкретных методов индексации пожарного риска, реализующих эвристический подход.