Количественная оценка пожарного риска (quantitative risk assessment, QRA) на промышленных объектах — это расчётная процедура, в которой вероятность аварийных сценариев соединяется с тяжестью их последствий для людей. Для проектировщиков и эксплуатирующих организаций такой расчёт служит не академическим упражнением, а инструментом обоснования решений: от компоновки оборудования до состава систем противопожарной защиты.
В России нормативную рамку задаёт методика определения расчётных величин пожарного риска на производственных объектах, утверждённая приказом МЧС России от 26.06.2024 № 533 2, 5. В 2025 году ведомство выпустило пояснения по её применению — письмо МЧС России от 20.10.2025 № 43-6258-19 2, 5. Эти разъяснения уточняют, в частности, допустимые уровни риска и правила работы с вероятностями срабатывания защитных систем.
Параллельно развивается расчётная ветка: исследователи предлагают трёхмерные многопроцессные модели, которые учитывают распространение опасных факторов в замкнутых промышленных помещениях 1. Отдельное направление — извлечение количественных показателей из текстовых описаний происшествий и статистики 3. Вместе эти подходы меняют то, насколько точной может быть оценка риска и насколько надёжно ею можно обосновывать компенсирующие мероприятия.
Нормативные пороги и правила их применения
Ключевой количественный ориентир — величина индивидуального пожарного риска на производственном объекте. По разъяснениям МЧС она не должна превышать одну миллионную в год; если специфика технологических процессов не позволяет достичь этого уровня, допускается увеличение до одной десятитысячной в год 2, 5. При этом отсутствие или исключение предусмотренных нормативными документами систем противопожарной защиты не считается основанием для такого послабления 2, 5.
Отдельно уточняется, как определять вероятность эффективной работы технических средств защиты. Для алгоритмов инициирования, не перечисленных в пункте 45 методики, предлагается использовать метод логических деревьев исходя из условия эффективного срабатывания хотя бы одного технического средства, предусмотренного подпунктами «е»–«з» пункта 41 5. Для противодымной защиты следует рассматривать системы противодымной вентиляции 2, 5.
Есть и частное послабление: при выборе критерия вероятности поражения, равного единице, для факельного горения и пожара пролива в помещении допускается не учитывать критерий, связанный с высотой помещения 5. Такие детали напрямую влияют на результат расчёта, поэтому их важно отслеживать при подготовке обоснований.
Трёхмерное моделирование: от двумерных зон к полям риска
Традиционные инструменты QRA плохо предсказывают сложную трёхмерную эволюцию опасностей в помещениях с интенсивной циркуляцией воздуха 1. Для таких условий предложена интегрированная система трёхмерного анализа риска (integrated QRA system, IQRAS), объединяющая два вычислительных инструмента: fire dynamics simulator (FDS) для моделирования поведения пожара и движения дыма и flame acceleration simulator (FLACS) для расчёта динамики взрыва и избыточного давления 1.
Авторы разработали алгоритм совмещения сеток FDS и FLACS и параллельного объединения данных, что позволяет свести результаты разных расчётов в единое пространство 1. Сценарии включали пожар пролива изопропанола, взрыв водорода и рассеяние аммиака — типичные для полупроводникового производства 1. Для расчёта индивидуального риска создано приложение на языке C#, обрабатывающее данные симуляций 1.
Система оценивает семь ключевых параметров опасности: тепловое излучение от пожара и взрыва, концентрацию монооксида углерода, плотность дыма, избыточное давление, импульс давления и рассеяние токсичного газа 1. Для каждой опасности определяются максимальные физические воздействия и вероятности летального исхода 1. В худшем случае, когда защитные и компенсирующие меры отказывают, оценка индивидуального риска внутри чистого помещения лежит в диапазоне от 1,71 × 10⁻⁹ до 3,21 × 10⁻⁵ случаев в год 1.
Практическая ценность такого подхода — в пространственной детализации: результаты визуализируются изоповерхностями, разрезами и анимацией во времени, а контуры риска выявляют вертикальные различия опасности 1. Для проектирования это означает возможность проверять не только «средний» риск по помещению, но и локальные зоны, где компенсирующие мероприятия дадут наибольший эффект.
Данные из текстов происшествий и статистика
Нормативная методика прямо допускает использование опубликованной статистики по частотам пожароопасных ситуаций с учётом специфики объекта 5. К справочным источникам информации отнесены научные статьи, монографии, справочники, методические рекомендации, учебники, пособия, материалы конференций, диссертации, авторефераты диссертаций, отчёты о научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах 5. В качестве примера приводится статья со статистическими данными по частотам возникновения пожаров на различных производственных и складских объектах в РФ 5. Допускается и применение ранее изданных пособий ФГБУ ВНИИПО МЧС России в части, не противоречащей методике 5.
Другое направление — построение индекса пожарного риска для химической промышленности на основе статистического моделирования текстовых описаний происшествий 3. Такой индекс авторы рассматривают как справочные данные для управления безопасностью и страхования промышленных площадок 3. Внутри предприятия он помогает расставлять приоритеты при планировании превентивных мер, а при страховании — служить количественным ориентиром при оценке специфических условий эксплуатации 3.
Важное методологическое замечание касается исходных текстов: использованные описания готовились профессиональными пожарными офицерами на основе проверенных данных и стандартизированной терминологии, что, по утверждению авторов, обеспечивает высокую внутреннюю валидность при минимальной субъективности 3. Авторы также оговаривают, что методологию можно распространить на другие области — производство, логистику, строительство, жилые и общественные объекты — чтобы проверить её обобщаемость 3.
Ограничения и что важно учитывать
У любой количественной оценки есть границы применимости, и их стоит фиксировать в самом отчёте. Диапазон индивидуального риска 1,71 × 10⁻⁹–3,21 × 10⁻⁵ случаев в год получен для худшего случая с отказом защитных мер и для конкретного замкнутого помещения 1; его нельзя механически переносить на другие объекты без пересчёта сценариев и условий вентиляции. Сам подход опирается на связку FDS и FLACS и требует совмещения расчётных сеток, что предъявляет высокие требования к вычислительным ресурсам и квалификации исполнителей 1.
Нормативные разъяснения задают пороги и правила, но не заменяют инженерного анализа: выбор сценариев, обоснование частот и параметров защитных систем остаётся за расчётчиком 2, 5. При использовании статистических справочников важно проверять, насколько их условия соответствуют конкретному объекту, — методика требует учитывать специфику функционирования 5.
Для индексных моделей на текстовых данных ограничения связаны с качеством и полнотой исходных описаний: авторы прямо называют внешнюю валидность открытым вопросом и предлагают проверять переносимость на других доменах 3. Кроме того, такие индексы отражают скорее ассоциации, чем причинные связи; развитие причинного вывода заявлено как направление будущих работ 3.
Что дальше
Развитие темы идёт в двух направлениях. В расчётной части — дальнейшая интеграция многопроцессных CFD-моделей и повышение пространственного разрешения риска, чтобы решения о компенсирующих мероприятиях опирались на локальные, а не усреднённые оценки 1. В части данных — систематическое отслеживание временных трендов риск-факторов, чтобы выявлять, как меняются распространённость и тяжесть конкретных опасностей, и строить на этом доказательную основу для мониторинга новых рисков и своевременных вмешательств 3.
Для практики это означает, что обоснование безопасности промышленного объекта всё чаще будет сочетать нормативный расчёт с проверкой сценариев в трёхмерной постановке и с прозрачным описанием источников статистики. Такой набор делает оценку риска не формальностью, а рабочим инструментом проектирования.