На основе существующей НМБ в организации, занимающейся управлением промышленно-экологическими рисками, создаются различные планирующие документы, в рамках которых, в том числе, определяются сценарии и риски возникновения и развития ЧС, а также способы борьбы с ЧС.
Структура планирующего документа (например, паспорта безопасности) в большинстве случаев жестко регламентирована ведомственными приказами или подобными нормативными актами.
Для упрощения процедуры разработки документа в рамках созданной системы поддержки принятия решений предусмотрен соответствующий модуль генерации (МГПД), который на основе исходных данных в автоматизированном режиме формирует итоговый вариант, используемый при планировании действий по борьбе с ЧС на опасном производственном объекте.
Документ, созданный в результате работы МГПД, сохраняется в архиве, откуда может быть извлечен пользователем для непосредственной работы с ним, либо может использоваться в качестве исходных данных при создании новых планирующих документов или обновлении существующих.
МГПД состоит из четырех основных блоков: библиотеки шаблонов документов, библиотеки расчетных модулей, библиотеки информационных блоков, собственно модуля генерации (рис. 2).
Рис. 2. Схема работы модуля генерации планирующих документов
Fig. 2. Generation module functioning scheme of the safety planning documents
Для создания конкретного планирующего документа первоначально выбирается соответствующий шаблон. Далее используются заранее созданные информационные блоки, которые вставляются в итоговый вариант. информационный компьютерный безопасность арктический
Для выполнения процедуры оценки рисков ЧС производится обращение к соответствующему расчетному модулю. Таким образом, пользователь указывает, какой вид документа требуется создать; подбирает необходимые информационные блоки; указывает исходные данные для проведения расчетов риска.
Модуль генерации на основе данных, введенных пользователем, формирует итоговый планирующий документ.
Комплекс средств визуализации принимаемых решений. На примере задачи планирования действий сил и средств в условиях ЧС предложен подход [Зуенко и др., 2019; Шемякин и др., 2019], нацеленный на снижение неопределенности при принятии решений.
Требуемую точность воспроизведения обстановки предлагается определять, исходя из оценки риска ЧС. Двумерные план или карта обеспечивают потребности моделирования незначительных (по вероятности и возможному ущербу) событий.
Для крупных аварий следует использовать трехмерные модели (рис. 3).
Рис. 3. Пример моделирования рельефа местности в зоне ЧС
Fig. 3. An example of territory relief modeling within the area of emergency situation
Детализация и приближение к реальности при моделировании промышленноприродных ЧС способствуют повышению точности и обоснованности принимаемых решений. Однако использование сложных моделей требует определенных затрат, которые следует соотносить с возможными выгодами.
Полезным свойством предложенного подхода является также применение единой ГИС-платформы, а не совокупности программ из различных платформ.
Так, в [Павлов и др., 2015; Христодуло и др., 2019] предлагается программная система визуализации зоны ЧС на нефтеперерабатывающем предприятии.
Исходными данными являются 3И-модели производственных объектов и геоданные об их расположении на местности. 3И-модели подготавливаются в пакетах трехмерного моделирования, геоданные - при помощи геоинформационных систем.
В [Сакова, Скрынник, 2015] для визуализации зоны ЧС было разработано веб-приложение, которое использовало геоданные из «Яндекс.Карты». Реализация веб-приложения требовала использования сторонних библиотек.
Отметим, что в настоящее время применяемые в современных системах поддержки принятия решений ситуационных центров региона средства визуального моделирования динамики (анимация) процессов развития аварий и действий сил в условиях техногенноэкологических ЧС недостаточно развиты и требуют совершенствования для повышения контроля исполнения решений по борьбе с этими ЧС.
Отображение различных сценариев и вариантов локализации, развития и ликвидации ЧС представляется весьма эффективным инструментом, стимулирующим творческие и когнитивные способности ЛИР и экспертов в сфере ситуационного управления безопасностью критически важных объектов региона.
Рассмотренный комплекс средств поддержки принятия решений и технология управления промышленно-экологической безопасностью использованы при создании планирующих документов по оценке рисков ЧС для предприятий Мурманской области. Основные результаты практической реализации разработок и области их применения системно отражены на рис. 4.
Рис. 4. Сферы применения и результаты практической реализации разработок Fig. 4. Developments application fields and implementation results
Детализируем основные направления внедрения результатов:
Устойчивость в условиях ЧС. Проведен анализ устойчивости крупного горнохимического предприятия при разнородных ЧС.
Анализ безопасности гидротехнических сооружений. Рассчитан вероятный вред при авариях для хранилищ отходов и гидротехнического комплекса горнодобывающего предприятия.
Системы управления безопасностью. Спроектирована автоматизированная система управления техногенной безопасностью горно-химического предприятия, разработан прототип АРМ-специалиста по управлению промышленной безопасностью.
Разработка деклараций безопасности. Проведен системный анализ безопасности и рисков пожаровзрывоопасных объектов, химически опасных объектов, гидротехнических сооружений.
Разработка паспортов безопасности. Выполнена комплексная оценка рисков аварий и ЧС для промышленных и социальных объектов Кольского полуострова.
Планы борьбы с разливами нефтепродуктов. Разработаны тринадцать планов по предупреждению и ликвидации разливов нефти и нефтепродуктов различных уровней.
Разработка планов защищенности. Созданы планы обеспечения защищенности критически важных объектов региона, в частности, планы антитеррористической защищенности социально-значимых объектов.
Разработка трехмерных моделей объектов и рельефа. Совместно с Горным институтом Кольского научного центра РАН созданы объемные компьютерные модели рельефа промплощадок рудников и модели зданий и сооружений горнодобывающего предприятия.
Разработка планов действий в ЧС, планов гражданской обороны. Выполнено планирование действий по борьбе с промышленно-природными ЧС для разнородных объектов Мурманской области, планирование мероприятий по гражданской обороне.
Упомянем некоторые объекты, на которых внедрены представленные результаты: АО «Апатит» и его подразделения, АО «Мурманская ТЭЦ», АО «Мурманоблгаз», АО «Хладокомбинат», АО «Оленегорский механический завод», ООО «Апатитский молочный комбинат». Все выполненные работы нацелены на повышение безопасности, снижение рисков ЧС для объектов Мурманской области и региона в целом.
Заключение
В ходе проведенного исследования получены следующие результаты:
1. Разработана трехуровневая теоретико-множественная модель, представляющая собой интегрированное формализованное описание предметной области (промышленно-экологической безопасности).
2. Для крупного промышленного предприятия разработаны конструктивный метод формирования и базовая структура программно-алгоритмического комплекса управления техногенно-экологической безопасностью, обеспечивающего интеграцию разнородных моделей и соответствие нормативным регулирующим ограничениям.
3. Предложена унифицированная информационная технология для решения задач превентивного управления техногенными и природными ЧС, характерными для полярных регионов. Отличительной особенностью технологии является реализация подсистемы формирования планирующей документации и согласования принимаемых управленческих решений с актуальными нормативно-правовыми актами.
4. Разработан и апробирован комплекс средств визуализации процесса принятия решений, нацеленный на повышение точности и наглядности результатов управленческой деятельности в сфере обеспечения промышленно-экологической безопасности.
Результаты исследования нашли применение при решении задач информационно-аналитического обеспечения промышленно-экологической безопасности на территории Мурманской области, а также будут использованы при реализации основных направлений государственной политики России в Арктике на период до 2035 г. в части разработки систем поддержки принятия решений для региональных ситуационных центров.
Список литературы
1. Антюхов В.И., Остудин Н.В. 2017. Моделирование процесса интеллектуальной поддержки деятельности должностных лиц центров управления в кризисных ситуациях МЧС России при принятии управленческих решений. Научно-аналитический журнал «Вестник СПбГУ ГПС МЧС России», 2: 78-93.
2. Бурков В.Н., Титаренко Б.П. 2017. Разработка механизмов управления риском чрезвычайных ситуаций. Вестник МГСУ, т. 12, 5 (104): 559-563.
3. Гудин С.В., Хабибулин Р.Ш. 2017. Модель оптимизации мероприятий для управления пожарными рисками на территории нефтегазовых объектов с использованием генетических алгоритмов. Проблемы анализа риска, 1 (14): 40-45.
4. Зуенко А.А., Яковлев С.Ю., Шемякин А.С., Олейник Ю.А. 2019. Применение технологии программирования в ограничениях для планирования действий в чрезвычайных ситуациях. Информационные технологии и вычислительные системы, 1: 26-37.
5. Колесников Е.Ю. 2013. Количественное оценивание неопределенности техногенного риска (Часть 1). Проблемы анализа риска, т. 10, 2: 48-71.
6. Маслобоев А.В., Путилов В.А. 2016. Информационное измерение региональной безопасности в Арктике. Апатиты, КНЦ РАН, 222.
7. Павлов С.В., Христодуло О.И., Гизатуллин А.Р., Соколова А.В. 2015. Обработка двумерной пространственной информации в составе 3D модели промышленного объекта. Нефтегазовое дело, (13)1: 152-158.
8. Попов Е.В., Пантелеев В.А., Сегаль М.Д., Гаврилов С.Л., Седнев В.А., Лысенко И.А. 2019. Анализ информационно-моделирующих систем поддержки принятия решений при реагировании на чрезвычайные ситуации радиационного характера. Технологии техносферной безопасности, 2 (84): 119-131.
9. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» 2017. (Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017г. №1632-р). [Электронный ресурс] URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf.
10. Сакова Н.В., Скрынник А.А. 2015. Моделирование химической аварии на предприятии г. Рыбинска. Вестник Рыбинской государственной авиационной технологической академии им. П.А. Соловьева, 2 (33): 145-149.
11. Сборник работ лауреатов. 2018. Международный конкурс научных, научно-технических и инновационных разработок, направленных на развитие и освоение Арктики и континентального шельфа. М., ООО «Технологии развития», 224.
12. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2013661875. Программный комплекс «Паспорт безопасности» / О.М. Маслов, И.А. Гайченя, Н.А. Стебенев, Д.А. Морозов; заявл. 18.12.2013; опубл. 20.01.14.
13. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2014614143. Разработка инструкций по охране труда / А.Р. Степанян, О.В. Вересов, С.В. Чемоданов, А.М. Карасев; заявл. 17.04.2014; опубл. 20.05.2014.
14. Титаренко Б.П., Бурков В.Н. 2017. Оценка эффективности механизмов управления риском чрезвычайных ситуаций, Вестник МГСУ. т. 12, 5 (104): 581-585.
15. Топольский Н.Г., Семиков В.Л., Прус Ю.В., Яковлев О.В., Береснев Д.С. 2016. Информационно-аналитическое обеспечение поддержки управления поисково-спасательными работами. Системы управления и информационные технологии, 4-1 (66): 194-196.
16. Христодуло О.И., Павлов С.В., Соколова А.В. 2019. Информационная поддержка принятия решений по предупреждению и ликвидации чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах на основе технологий трехмерного геоинформационного моделирования. Auditorium. Электронный научный журнал Курского государственного университета, 1 (21): 24-34.
17. Шемякин А.С., Яковлев С.Ю., Маслобоев А.В. 2019. Компьютерная визуализация в задачах информационной поддержки принятия решений. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика, т. 46, 3: 540-552.
18. Шемякин А.С., Яковлев С.Ю., Олейник Ю.А., Маслобоев А.В. 2016. Автоматизация разработки планирующей документации по снижению промышленно-экологических рисков. Вестник Иркутского государственного технического университета, т. 20, 9: 74-85.
19. Nasstrom J.S., Sugiyama G., Baskett R.L., Larsen Sh.C., Bradley M.M. 2005. The National Atmospheric Release Advisory Center (NARAC) Modeling and Decision Support System for Radiological and Nuclear Emergency Preparedness and Response. [Электронный ресурс] URL: https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc882611/m1/7/
20. Smirnov A., Levashova T., Shilov N. 2011. Ubiquitous computing in emergency: Role-based situation response based on self-organizing resource network. Proceedings of IEEE International MultiDisciplinary Conference on Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support (CogSIMA): 94-101.