Нефтегазовый комплекс (далее – НГК) объединяет предприятия по разведке и добыче нефти и газа, а также переработке, транспортировке и продаже эти и сопутствующих продуктов. Отрасль играет важнейшую роль в современной экономике как Российской Федерации, так и мира в целом. В России топливно-энергетический комплекс, одной из самых важных составляющих которого является НГК, обеспечивает четверть производства ВВП, треть объема промышленного производства и доходов федерального бюджета, экспорта и валютных поступлений [1].

Однако объекты НГК являются потенциально опасными объектами, аварии и чрезвычайные ситуации (далее – ЧС) на которых могут привести к поражению людей и большим материальным потерям.

В соответствии с Федеральным законом от 21.07.1997 № 116-ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» объекты НГК относятся к потенциально опасным, поскольку здесь добываются, используются, перерабатываются, хранятся или транспортируются пожаровзрывоопасные вещества.

Опасность и риск ЧС в нефтегазовой отрасли связаны также с использованием изношенного оборудования или нарушения норм и правил его эксплуатации, неблагоприятными климатическими условиями и резкими изменениями погоды. По данным МЧС России только за 2017 г. в рассматриваемой области произошло 148 аварий и 36 случаев смертельного травматизма [2].

Одним из приоритетных направлений государственный политики в области защиты от чрезвычайных ситуаций на сегодняшний день является повышение уровня защищенности критически важных и потенциально опасных объектов [3].

Для решения поставленной задачи необходимо создание действенной системы мониторинга, прогнозирования и ликвидации аварий на опасных производственных объектах с учетом их состояния либо совершенствование уже существующих методик предупреждения и оценки безопасности сложных технических систем.

Основой для оценок и прогнозов ЧС служат данные мониторинга, системная информация об опасных техногенных и социальных явлениях, данные анализа риска, без учета которых нельзя планировать развитие территорий, принимать решения на строительство промышленных и социальных объектов. От эффективности и качества проведения мониторинга и прогнозирования во многом зависит результативность разрабатываемых программ, планов по предупреждению ЧС.

Для создания таких методических подходов к прогнозированию необходимо оптимизировать сочетание основных параметров прогноза: точности и горизонта, т.е. максимально возможного временного интервала.

С целью принятия управленческих решений по предупреждению ЧС и реагированию на них целесообразно получение следующих прогнозов:

1) долгосрочного (на 5 – 20 лет) – временного интервала, в течении которого состояние элементов технической системы изменяется по нелинейному закону.

Эта ситуация реализуется в случаях, когда в течение рассматриваемого интервала времени на техническом объекте имелся переход на новые технологии, произведено значительное расширение производства, длительный период не обновлялись основные фонды, поэтому в системе начались необратимые деградационные процессы, низкий уровень профессионализма персонала и т.д.

Состояние параметров технической системы $\overrightarrow{\mathrm{Y}}$ описывается выражением:

$\overrightarrow{\mathrm{Y}}=\overrightarrow{\mathrm{B}}+\overrightarrow{\mathrm{\psi }}(\overrightarrow{\mathrm{B}}, \mathrm{T})$ ,

где $\overrightarrow{\mathrm{Y}}$ – вектор-столбец параметров характеризующих состояние элементов технической системы на прогнозный момент времени Т;

  $\overrightarrow{\mathrm{B}}$ – вектор-столбец параметров характеризующих состояние элементов технической системы на текущий момент времени;

  $\overrightarrow{\mathrm{\psi }}(\overrightarrow{\mathrm{B}}, \mathrm{T})$ – вектор-столбец, характеризующий нелинейное изменение параметров характеризующих состояние элементов технической системы на момент времени Т.

Прогноз рисков в данном временном интервале имеет значительную неопределенность и представляет интерес с точки зрения интегральных характеристик для стратегического развития государства в целом или отдельной отрасли.

2) среднесрочного прогноза – временного интервала, в течении которого состояние элементов технической системы изменяется по закону близкому к линейному (от года до 5 лет).

Эта ситуация реализуется в тех случаях, когда в течение рассматриваемого интервала времени на техническом объекте нет перехода на новые технологии, отсутствует значительное расширение производства.

Состояние параметров технической системы $\overrightarrow{\mathrm{Y}}$ описывается выражением:

$\overrightarrow{\mathrm{Y}}=\overrightarrow{\mathrm{K}}\bullet \mathrm{T}+\overrightarrow{\mathrm{B}}$ ,

где $\overrightarrow{\mathrm{K}}$ – вектор-столбец коэффициентов параметров, характеризующих состояние элементов технической системы;

  T – время.

Среднесрочный прогноз представляет наибольший практический интерес в повседневной жизни, эффективен для формирования социально-экономических прогнозов, финансовых и материальных резервов на предупреждение и ликвидацию ЧС, поскольку при достаточно глубоком горизонте прогноза сохраняется его точность, имеется значительная информационная база по интегральным и дифференциальным показателям риска.

3)  оперативного прогноза – временного интервала, в течении которого состояние элементов технической системы практически не изменяется, остается квазистабильным.

Состояние параметров технической системы описывается выражением:

$\overrightarrow{\mathrm{B}}=const$

Для составления любого прогноза, для представления его полной картины необходим систематизированный сбор статистических данных и информации о произошедших аварий и уже существующих методиках прогнозирования.

К настоящему времени имеется база данных о ЧС и источниках их возникновения, которые изложены в ежегодных Государственных докладах МЧС России о состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера, а также данных о состоянии факторов, влияющих на вероятность их возникновения, которые изложены в ежегодной государственной статистической отчетности.

Разработаны различные методики прогнозирования рисков аварий и их последствий, которые находят широкое применение в повседневной жизни [4 – 6].

Однако представленные выше методики рассматривают динамические риски с точки зрения внешних факторов и не учитывают состояние производственных объектах на момент аварии или ЧС.

Поэтому необходимо разработать на основе статистических данных, которые на сегодняшний день доступны, научно-методического обеспечения для мониторинга и прогнозирования рисков ЧС от угроз техногенного, природного характера и террористических актов с учетом состояния объектов.

Для каждой сложной технической системы между показателями $X_i\left(t\right)$ параметров технической системы, характеризующими изменения состояния объектов нефтегазового комплекса: объем производства (млн. тонн), коэффициент обновления основных фондов, степень износа основных фондов, численность промышленно-производственного персонала, тыс. человек $\stackrel{-}{Y}=\left.X_1\left(t\right),X_2\left(t\right),\dots X_n\left(t\right)\right\}$ , вероятностью возникновения источника техногенной ЧС P_E1 и вероятностью возникновения ситуации P_E имеется цепочка причинно-следственных связей:

$\stackrel{-}{Y}=\left.X_1\left(t\right),X_2\left(t\right),\dots X_n\left(t\right)\right\}\to P_{E1}\to \mathrm{ }{P}_E,$

где $P_{E1}=F\left.X_1\left(t\right),X_2\left(t\right),\dots X_n\left(t\right)\right\}$ и $P_E=P_{E1}{P}_{E/E1}$ – функциональные зависимости;

$P_{E/E1}$ – вероятность совмещения источника ЧС (аварии) и инициирующего фактора.

Аналогичные рассуждения можно провести для параметров, характеризующих интегральные значения рисков.

Для нефтегазовой отрасли между осредненными показателями $\stackrel{-}{X_i}\left(t\right)$ ее состояния $\stackrel{-}{Z}=\left.{\stackrel{-}{X}}_1\left(t\right),{\stackrel{-}{X}}_2\left(t\right),\dots {\stackrel{-}{X}}_n\left(t\right)\right\}$ , математическим ожиданием числа источников техногенной ЧС МP_E1 и их математическим ожиданием МP_E имеется также цепочка причинно-следственных связей:

$\stackrel{-}{Z}=\left.{\stackrel{-}{X}}_1\left(t\right),{\stackrel{-}{X}}_2\left(t\right),\dots {\stackrel{-}{X}}_n\left(t\right)\right\}\to M{P}_{E1}\to \mathrm{ }M{P}_E,$

где ${MP}_{E1}=\mathrm{\Psi }\left.{\stackrel{-}{X}}_1\left(t\right),{\stackrel{-}{X}}_2\left(t\right),\dots {\stackrel{-}{X}}_n\left(t\right)\right\}$ и МР_Е=(МР_Е1, КР_ЕЕ1) – функциональные зависимости;

КР_ЕЕ1 – эффективность мероприятий по предупреждению ЧС в рассматриваемой отрасли.

В рассматриваемой отрасли за несколько (m) лет имеется статистика динамики аварий (МР_Е1(t)), чрезвычайных ситуаций (МР_Е(t)), ущербов от них (МSjY(t)) и обобщенных параметров $\stackrel{-}{Z}=\left.{\stackrel{-}{X}}_1\left(t\right),{\stackrel{-}{X}}_2\left(t\right),\dots {\stackrel{-}{X}}_n\left(t\right)\right\}$ .

Поскольку ${MP}_{E1}=\mathrm{\Psi }\left.{\stackrel{-}{X}}_1\left(t\right),{\stackrel{-}{X}}_2\left(t\right),\dots {\stackrel{-}{X}}_n\left(t\right)\right\}$ – линейная функция, то зная вид функциональной зависимости количества ЧС от времени и начальные условия в момент времени t_m, можно определить их прогнозное количество в момент времени t_m+1 (рисунок 1).

Рисунок 1 – Схематическая зависимость числа чрезвычайных ситуаций в отрасли от времени и их прогноза

На сегодняшний день осуществляется разработка методики оценки динамических рисков на основе представленного подхода, которая позволит с высокой эффективностью прогнозировать аварии и ЧС на потенциально опасных объектах, включая объекты НГК.

Литература

1.  Хаустов А.П. Редина М.М. Чрезвычайные ситуации и профессиональная безопасность в нефтегазовом комплексе/- М.: Изд-во ГЕОС, 2009
2.  Государственный доклад «О состоянии защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера в 2017 году».
3.  Указ Президента РФ от 11 января 2018 г. № 12 «Об утверждении Основ государственной политики Российской Федерации в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций на период до 2030 года»
4.  Методика оценки последствий химических аварий (Методика "Токси". Редакция 2.2 // Методики оценки последствий аварий на опасных производственных объектах: Сб. док-тов / ГУП "НТЦ "Промышленная безопасность". Сер. 27, Декларирование промышленной безопасности и оценка риска. - 2001. - Вып. 2. - С. 121- 204.
5.  Александров А.А., Ларионов В.И., Новиков П.А. «Динамический анализ риска техногенных опасностей»// «Вестник», МГТУ 2014 г.
6.  Методика комплексной оценки индивидуального риска чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера / В.И. Ларионов, Г.М. Нигметов, C.П. Сущев, А.Н. Угаров и др. // Сб. методических документов, применяемых для независимой оценки рисков в области пожарной безопасности, гражданской обороны и защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций. В 2 ч. Ч. 1. М.: ООО "Типография Полимаг", 2008. С. 146-167.