В основе модели лежат генетические алгоритмы для подбора последовательности действий по снижению риска возникновения ЧС на объектах. В работе [Smirnov, et. al., 2011] для определения действий сил борьбы с ЧС предлагается создание самоорганизующейся «умной» среды, основанной на использовании ролевых профилей участников.
Предложенное решение включает в себя выработку плана и визуализацию исполнения и ориентировано на оперативное управление в сложившейся ситуации.
Однако современные тенденции предупреждения ЧС усиливают значение заблаговременного планирования, когда заранее составляется укрупненный план действий в преддверии той или иной угрозы, а оперативная часть уточняется в конкретных условиях обстановки.
Отметим, что управление в ЧС регламентируется различными нормативными актами, количество которых может насчитывать сотни и даже тысячи единиц, причем они курируются различными ведомствами, и сводится, в итоге, к процессу формирования того или иного планирующего документа. Так как структура различных документов примерно подобна, то открывается возможность автоматизации этого процесса.
Такие разработки существуют, в частности, можно отметить программный комплекс [Маслов и др., 2014], позволяющий автоматизировать процесс составления паспортов безопасности. Помимо составления и печати документа, реализованы учет средств защиты и регистрация опасных событий на предприятии. Также можно отметить приложение [Степанян и др., 2014], позволяющее автоматизировать процесс составления инструкций по охране труда. Автоматизация достигается за счет заполнения шаблонов, содержащих информацию из межотраслевых и отраслевых нормативов.
В работе [Антюхов, Остудин, 2017] предлагается интеллектуальная поддержка деятельности должностных лиц для решения задач повседневной деятельности и в условиях ЧС путем автоматизации работы с нормативными и планирующими документами.
В рамках этого исследования была разработана информационная система, позволяющая анализировать наполненность паспортов безопасности и выдавать соответствующие рекомендации по их доработке.
Таким образом, сегодня существуют хорошо развитые средства моделирования и визуализации развития ЧС; ведутся исследования, направленные на автоматизацию планирования действий сил и средств в ходе борьбы с ЧС; разработаны программные средства, позволяющие автоматизировать процесс работы с планирующей документацией, как одного из ключевых элементов управления промышленно-экологическими рисками.
Однако известные решения носят «разрозненный» характер и не интегрированы в единую информационную среду, в связи с чем представляется целесообразной разработка базовой унифицированной технологии, которая осуществляла бы комплексное информационно-аналитическое сопровождение процесса предупреждения, локализации и ликвидации ЧС, связанных с деятельностью человека в АЗ РФ.
Далее будут рассмотрены теоретические и прикладные разработки авторов настоящей статьи в этом направлении исследований.
2. Методические основы разработок
Степень формализации знаний о социально-экономическом развитии АЗ РФ как для федерального, так и для нижестоящих уровней явно недостаточна для эффективного решения поставленных задач в рамках многообразия государственных программ развития арктических регионов. Для целей систематизации и структуризации проблем развития АЗ РФ, как междисциплинарной предметной области, определим классы по таким основным признакам:
• выделение в рамках АЗ РФ районов S = {S,} по разнородным направлениям: добыча полезных ископаемых, промышленные комплексы, морская инфраструктура, охраняемые природные зоны, транспортные и энергетические коммуникации и т. п.;
• министерства, ведомства, организации C = {СД, функционирующие в АЗ РФ, отличающиеся направлениями деятельности, формами собственности и т. п.;
• цели и задачи T = {Tn}, поставленные и решаемые в АЗ РФ, различного уровня и характера;
• программы и проекты P = {Pk}, реализуемые в АЗ РФ.
Выделенные классы обладают собственным внутренним строением. Элементы этих структур, в зависимости от поставленной задачи, могут образовывать новые комплексы - классы объединены совокупностью возможных отношений, связей R = {Rm}. Таким образом, концептуальная модель Ма развития АЗ РФ представляет собой совокупность Ма = (S, С, Р, Т, R). Отметим, что каждая из составляющих модели может зависеть от времени t, тогда следует рассматривать модель как динамическую систему Ма = Ма(1).
В проблематике промышленно-экологической безопасности полярного региона, в свою очередь, выделим следующие классы:
• источники и объекты воздействия опасностей G = {Gl};
• опасные технологические и природные процессы D = {Dq};
• ведомства и организации O = {Ox};
• возможные ЧС различных уровней E = {ЕД.
Эти классы также могут быть объединены в структуры совокупностью отношений, связей F = {Fz}.
Концептуальная модель Мб техногенно-экологической безопасности арктического региона представляет собой совокупность Мб = (G, D, O, Е, F), либо Мб = Мб(ґ). Пара Ма и Мб представляет собой формальное описание процесса управления безопасностью АЗ РФ и типового полярного региона.
Перейдем к уровню крупного промышленно-природного кластера (ПИК) в составе полярного региона.
Такой комплекс (например, горно-химическое или горнометаллургическое предприятие) может включать в себя разнообразные опасные объекты, безопасность которых регулируется совокупностью многочисленных критериев.
Нормативноправовая база управления промышленно-природными рисками в Российской Федерации представляет собой разветвленную иерархическую систему документов, начиная от международных актов и соглашений, и вплоть до приказов и распоряжений руководителя организации.
Вместе с тем отметим важную роль природно-климатических характеристик АЗ РФ, например, состояния многолетней мерзлоты. Эти и другие особенности учтены при разработке структуры программно-алгоритмического комплекса управления промышленноэкологической безопасностью арктического региона.
Комплекс интегрирует разнородные модели: управления безопасностью региона, окружающей среды (территория и инфраструктура), организации сил и средств борьбы с ЧС, а также обеспечивает согласование управленческих решений и синтез моделей функционирования организационных структур безопасности в единой региональной информационной среде в соответствии с существующей нормативной базой регулирования безопасности.
Изложим алгоритм формирования комплекса.
1. Составление начального списка элементов (объектов, цехов, участков) ПИК.
В качестве информационных источников для такого списка выступают:
• реестры, кадастровые планы районов, городов и поселков, часть территории которых отведена объектам Ш1К;
• собственные реестры Ш1К или иных организаций;
• картографическая информация;
• проектная документация;
• данные дистанционного зондирования и визуального обследования.
При этом, особенно для крупных давно функционирующих ПИК (например, для горнодобывающих предприятий), следует иметь в виду, что:
• в различных документах один и тот же физический объект может иметь разные идентификаторы;
• некоторые действующие объекты могут быть не отражены в документах;
• некоторые объекты по документам могут быть проведены как действующие, а фактически не используются или даже снесены.
В результате на первом шаге составляется интегрированный перечень всех наличных элементов ППК. При этом может возникнуть необходимость введения новой унифицированной идентификации объектов.
2. Составление списка потенциально опасных или критически важных элементов ПИК, для которых законодательно необходим контроль безопасности, и формирование массива данных по ним. В качестве информационного источника выступают результаты первого шага, а также совокупность релевантных нормативных актов. Для всех таких объектов формируется набор данных, характеризующих промышленно-экологическую безопасность.
3. Составление списка обязательных и рекомендуемых положений законов и нормативов. Для каждого элемента ППК и каждого вида опасности составляется перечень требований по промышленно-экологической безопасности. Заметим, что при этом для аналогичных объектов могут получиться более или менее отличающиеся наборы положений. Это может произойти из-за особенностей в технологических процессах, в оборудовании, в опасных веществах, в природно-климатических условиях и т. п.
4. Сопоставление требований и фактических характеристик, констатация различий, составление списка элементов ППК, для которых по нормативам должна быть выполнена оценка риска. Этот шаг также реализуется, исходя из результатов предыдущего этапа, с учетом положений о критериях необходимости оценки риска. Следовательно, по итогам этого шага множество опасных элементов ППК подразделяется на объекты, для которых необходима дальнейшая количественная оценка риска, и объекты, для которых эта процедура не требуется, но регулярный мониторинг безопасности все равно проводится.
5. Составление итогового планирующего документа (декларация, паспорт, план). По итогам предыдущего шага для одних объектов производится расчет риска, для других формируется документ в виде перечня выполненных требований.
3. ИТ поддержки управления промышленно-экологической безопасностью
Ключевой особенностью разработанной информационной технологии поддержки управления рисками промышленно-природных ЧС, характерных для АЗ РФ, является интеграция различных функций управления в условиях ЧС: от мониторинга и анализа ситуации - до планирования и координации действий с учетом оперативного контекста обстановки и контроля их исполнения.
Технология включает в себя следующие основные этапы: согласование выбираемых управляющих воздействий с нормативно-методической базой, запросы в архивных материалах, построение математической модели, проведение расчетов для количественной оценки риска ЧС, создание (сборка) итоговых планирующих документов. Алгоритмическая структура этих этапов и информационные потоки между ними подробно изложены в работе [Шемякин и др., 2016].
На рис. 1 представлена обобщенная схема взаимодействия компонентов системы поддержки принятия решений по управлению техногенно-экологической безопасностью, реализованной на базе созданной технологии. Стрелками на рис. 1 обозначены каналы обмена информацией между компонентами системы.
В зависимости от текущей задачи пользователь (ЛИР или эксперт по безопасности) может осуществить следующие действия:
1. Обратиться к нормативно-методической базе с целью поиска требуемого нормативного акта или регламента.
2. Обратиться к архиву планирующей документации, например, для получения справочной информации относительно того или иного промышленного объекта.
3. Обратиться к модулю генерации планирующей документации.
4. Обратиться к модулю планирования действий в условиях возникновения ЧС.
5. Обратиться к модулю геовизуализации для получения справочной информации о рельефе местности в районе расположения промышленного объекта или ЧС.
Рис. 1. Концептуальная схема взаимодействия компонентов системы поддержки принятия решений по управлению промышленно-экологической безопасностью региона
Fig. 1. Component interaction conceptual model of decision support system for industrial and environmental safety management of the region
Технология предусматривает «сквозной» обмен данными между всеми элементами системы в процессе управления ЧС. Например, при работе с модулем планирования действий в ходе оперативного реагирования на аварийную ситуацию может возникнуть необходимость загрузить из модуля геовизуализации сведения о зданиях и сооружениях, расположенных в зоне ЧС.
Отличительными функциональными особенностями системы поддержки принятия решений по управлению промышленно-экологической безопасностью региона являются использование подсистемы формирования планирующей документации, а также средств визуализации принимаемых управленческих решений в условиях ЧС. Рассмотрим далее реализацию этих системных компонентов более подробно.
Подсистема разработки планирующих документов. Нормативное регулирование разветвленной хозяйственной деятельности требует оперативного манипулирования сложной системой документации и разработки на этой основе взаимосвязанных планов и программ управления риск-устойчивым региональным развитием.
Основой планирования действий по локализации и ликвидации ЧС является существующая нормативно-методическая база (НМБ), доступ к которой предоставляется в рамках разработанной системы поддержки принятия решений.