V Международная научная конференция студентов и аспирантов "Охрана окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов", ДонНТУ, 11-13 апреля 2006 года. |
|
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА РИСКОВ НЕСЧАСТНЫХ СЛУЧАЕВ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ДОНЕЦКОЙ ОБЛАСТИ Н.К. Попов, Н.Е. Губенко
Донецкий национальный технический университет
|
|
В постиндустриальном обществе существенно изменилось отношение к сложным производственным процессам. Если в индустриальном обществе ускорение роста технического прогресса и активное использование природных ресурсов рассматривались, безусловно, как положительные тенденции, то в настоящее время, с резким увеличением числа аварий и катастроф, отношение к аварийным и катастрофическим процессам, приводящим к гибели людей на производстве, становится более ответственным. Неуклонный рост материальных убытков от этих факторов вызывает у общества естественное желание активной борьбы с ними [1]. Следовательно, дальнейшее развитие производства невозможно без установления жесткого контроля над потенциально опасными объектами и производствами. Вопросы обеспечения безопасности выходят на первый план. На сегодняшний день ни один проект в промышленности не может быть реализован без проведения строгой экспертизы его промышленной и экологической безопасности, а также экспертизы возможных рисков. Из этих суждений и вытекает необходимость в создании информационной системы анализа рисков. В нашей стране, как и в целом, в мире, вкладывание средств в безопасность происходило по принципу: "Вкладывать туда, где аварийность и травматизм максимальные, а не где максимален риск". В связи с этим и возникает масса нежелательных последствий деятельности предприятия. Понятие риск означает количественную меру опасности, которая, в первую очередь, позволяет специалисту оценить вероятность и возможные последствия нарушения работоспособности объекта или системы, с целью своевременного внесения соответствующих корректив в технологические процессы или ее структуру [2]. Основной трудностью при разработке информационного обеспечения процесса управления риском следует считать то, что одна и та же информация, отображающая процессы развития и возникновения опасных ситуаций, их взаимосвязь с производственными процессами, дает различный результат при рассмотрении с разных точек пространства и времени. Информация динамична и взаимосвязана по уровням и видам производственного процесса. В настоящее время существует тенденция на предприятиях не заниматься анализом рисков, а оставить решение этой проблемы страховой компании, обслуживающей данное предприятие. Сам термин "страховой риск" многозначен. Под ним, во-первых, подразумевается предполагаемое опасное событие, на случай наступления которого производится страхование. Это нечто, что может, но не обязательно должно произойти. Во-вторых, страховым риском называется степень или величина ожидаемой опасности. В-третьих, под страховым риском понимают определенный вид ответственности страховой организации или размер ответственности в одном или нескольких видах страхования [3]. Данная работа посвящена вопросу создания информационной системы анализа рисков ввиду актуальности этой проблемы. Предлагаемый алгоритм системы представлен в виде диаграммы развертывания. Принцип взаимосвязи объектов предполагает управление машиной не всего процесса анализа, а предполагает наличие человеческого фактора в этом процессе. Часть данных получается автоматически, а некоторые критические замечания будут переданы человеком. Программа-аналитик выполнит анализ полученных цифровых данных и предложит минимальное количество верных, взаимоисключающих решений. Метод проведения анализа основывается на принципе нейросетевых технологий. Именно для решения задач с нелинейными данными и применяются нейросетевые методы анализа. Механизм нейронных сетей поможет справиться с трудной задачей выбора оптимального решения из множества вариантов [4]. Рисунок 1 - Диаграмма развертывания информационной системы Проект представляет собой программный продукт, который дает возможность предотвратить, предугадать возможные риски. Ввод данных производится автоматичекси с файла или вручную. Моделирующая часть должна состоять из моделей, схем адаптации этих моделей на основе экспериментальных данных и мощного математического обеспечения, такого как многомерный линейный и нелинейный регрессионный анализ. ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК:>
| |