9. ДАННЫЕ

9.1 Роль данных в процессе оценки пожарного риска

9.1.1В процессе оценки пожарного риска инженеру может потребоваться проанализировать комментарии

иинформацию, не в полном объеме прошедшие количественную обработку. Такая необходимость возникает скорее при исследовании общепризнанных источников потенциальной неточности, чем при акцентировании внимания на итоговых измерениях относительной точности. Для полевого наблюдения и данных о случаях пожара лучшим доказательством точности является случайная выборка достаточного объема, чтобы снизить расхождение в любых основных итоговых измерениях. Случайность и связанное с ней отсутствие погрешности измерений могут оказаться более важными в плане обеспечения точности, чем объем выборки.

9.1.2Прецизионность – это термин, иногда используемый для данных с низкой вариативностью (разбросом) любого вида. Погрешность измерения относится к наборам данных, в которых среднее значение не является хорошей основой для прогнозирования истинного значения. В редких случаях наборы данных или методы генерации данных (например, лабораторные испытания) охарактеризованы на основе измерений точности.

Точность включает в себя ряд характеристик данных, которые варьируются в зависимости от типа используемых данных. Повторяемость и воспроизводимость являются понятиями, наиболее часто используемыми в отношении лабораторных данных. Они относятся, соответственно, к измерениям вариативности данных, полученных в результате повторных испытаний, проводимых одним и тем же наблюдателем, и измерениями вариативности данных, полученных разными наблюдателями.

9.1.3Адекватность данных может оцениваться на уровне концепции и на уровне применения. Уровень применения концентрируется на условиях и целях, для которых собирались данные. Чем больше среда сбора данных отличается от предполагаемого применения, тем более сомнительным будет этот набор данных для предполагаемого инженером применения.

Например, данные о случаях пожара, данные полевых наблюдений или лабораторные данные, полученные на основе исследования складских помещений или помещений, выглядящих как складские, могут не подходить для применения при анализе риска для жилых домов, ресторанов или здравоохранительных учреждений. Эти же самые данные могут достаточно хорошо подходить для больших производственных помещений или, в случае с некоторыми данными, для больших общественных зданий.

9.1.4Инженеру необходимо проанализировать важные характеристики среды данных, чтобы понять, в достаточной ли степени эти характеристики схожи с предполагаемым применением. В некоторых случаях данные по большим складским помещениям могут быть менее пригодны для применения к небольшому складскому помещению, специализирующемуся на печатной продукции, по сравнению с данными по офисным помещениям, когда размер помещения и топливная нагрузка чрезвычайно важны.

9.1.5На концептуальном уровне необходимо определить, является ли характеристика, отраженная в данных, достаточно близкой к характеристике, прогнозируемой моделью или иным расчетом. Примеры приведены ниже.

9.1.5.1Оценка причины пожара, произведенная представителем пожарного надзора, может оказаться недостаточно близкой к причине, выявленной ведущим специалистом по оценке пожарного риска в качестве основания для вероятности сценария.

9.1.5.2Степень огнестойкости пожарной двери может не обеспечивать достаточного основания для расчета периода времени, в течение которого она будет выполнять роль преграды.

9.1.6Всегда следует предпринимать попытки проанализировать как можно больше потенциальных источников данных настолько, насколько это целесообразно, чтобы найти наилучшие источники для рассматриваемого применения. Если возможно, следует более подробно исследовать методики сбора данных и область их применения в целях определения их адекватности и применимости.

9.2 Типы данных о пожаре

9.2.1Данные о пожарах бывают различных типов, которые могут применяться в процессе оценки пожарного риска. Ниже приведены наиболее распространенные типы данных, применяемые в процессе оценки пожарного риска в целях противопожарного проектирования.

9.2.2ДАННЫЕ О СЛУЧАЯХ ПОЖАРА И ЧАСТОТЕ ВОЗГОРАНИЯ

9.2.2.1Данные о случаях пожара могут использоваться для того, чтобы напрямую оценить вероятности и последствия сценариев или косвенно оценить составляющие вероятности, такие как вероятность того, что спринклер сработает, или вероятность того, что пожар разрастется до определенного качественного масштаба. В США лучшая практика по применению национальных данных о случаях пожара включает в себя обращение к Национальной системе отчетности о пожарах Американского пожарного управления (NFIRS) в сочетании с обращением к соответствующей второй базе данных в целях прогнозирования на основе выборки, представленной участниками Национальной системы отчетности о пожарах, итоговых результатов по всей стране. В качестве второй базы данных наиболее часто используется ежегодное исследование ущерба от пожаров, проводимое Национальной ассоциацией по противопожарной защите (NFPA).

9.2.2.2Как в случае с любым набором данных, основанном на выборке, национальные оценки, основанные на данных Национальной системы отчетности о пожарах (NFIRS), вызывают проблемы, связанные с вариативностью (разбросом) данных, если среди рассматриваемых случаев пожара NFIRS превалирует несколько случаев. Например, явление, связанное всего лишь с несколькими пожарами в течение каждого столетия, будет

иметь очень неопределенные значения вероятности даже при использовании имеющихся данных NFIRS за период последних двадцати лет. Один пожар с ущербом, вошедшим в историю (например, 100 смертельных случаев или $1 млрд. прямого ущерба), может привести к искажению оценки, даже если используются данные за двадцатилетний период.

9.2.2.3В целом, вопросы адекватности возникают при любом применении американских национальных оценок, основанных на имеющихся данных NFIRS за предыдущие годы. Спрогнозировать будущее на основе прошлого невозможно.

9.2.2.4Датчики дыма, существовавшие в 1970-х гг., в значительной степени отличаются от их современных аналогов, а мягкая мебель, существовавшая в 1950-х гг. еще в большей степени отличается от современной мягкой мебели. За тридцать с небольшим лет применение дымовой пожарной сигнализации перестало быть редким исключением и стало практически повсеместным. В связи с этим, ожидание, что уровень смертности в результате пожаров будет продолжать падать столь же стремительно без помощи основной технологии пожарной безопасности, по всей вероятности, является крайне оптимистичным.

9.2.2.5Национальные тенденции могут не отражать в точности те тенденции, которые существуют в конкретном штате или сообществе по причине предпочтений в строительной сфере, характеристик населения, климатических условий и т.п. Примером могут служить данные о возгорании из-за систем отопления по оценкам Национальной ассоциации по противопожарной защите (NFPA).

9.2.2.6Более подробные данные можно получить из другой страны, но они могут оказаться неприменимыми к рассматриваемой стране, и наоборот.

9.2.2.7Подробная информация о тепловых источниках, исходном топливе, оборудовании для обнаружения

итушения пожара, типах зданий – перечислено лишь несколько основных элементов – представлена в NFIRS

вограниченном объеме, а особые характеристики применения, необходимого инженеру, могут в значительной степени отличаться от тех, что содержит большая, более разнородная база, представленная неделимыми данными.

9.2.2.8Расчеты частоты возгорания требуют наличия как хороших баз данных по случаям пожара, так и хороших сопоставимых баз данных по воздействию (например, количество зданий или площадь, отведенные под использование рассматриваемого имущества). К источникам данных относятся:

• источники национального правительства;

• основные частные организации (например, Национальная ассоциация по противопожарной защи-

те (NFPA));

• национальные нормы или технические руководства или органы, которые занимаются их составлением (например, Британский институт стандартов (BSI) или Австралийский совет по строительным нормам (ABCB));

• собственные источники (разработанные внутри компании для собственных целей) (например, лаборатория «Фэктори Мьючуэл Глобал Лаборатори» и «Лаборатории андеррайтеров»), которые могут быть доступны или недоступны инженеру.

9.2.3 ДАННЫЕ О СИТУАЦИЯХ, БЛИЗКИХ К АВАРИЙНЫМ, ИЛИ НЕЗАРЕГИСТРИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ

9.2.3.1Следует учитывать данные о ситуациях, близких к аварийным, или незарегистрированные данные о пожарах. Извлекая данные из источника, следует помнить, что эти данные могут иметься в другом формате или в виде отдельного документа.

9.2.3.2Например, при опросе сотрудников завода о случаях пожара, реальные пожары могут быть зарегистрированы в базе данных, а данные о ситуациях, близких к аварийным, могут быть сохранены только в журналах учета, или о них могут помнить сами сотрудники. Незарегистрированные данные о пожарах также вносят искажения в данные о частоте и вероятности пожаров, и в зависимости от оценки пожарного риска это может привести к заниженным или завышенным расчетам.

9.2.4 ДАННЫЕ О НАДЕЖНОСТИ И О ЧАСТОТЕ ДРУГИХ СОБЫТИЙ

9.2.4.1Следует отметить, что данные могут иметь тенденцию попадать в разные категории. Одна из таких категорий – ретроспективные данные. По сравнению с данными о случаях пожаров ретроспективные данные более применимы в отношении предполагаемых отказов, хотя данные о случаях пожаров также могут быть получены на основе ретроспективных данных.

9.2.4.2В зависимости от оценки пожарного риска есть вероятность наличия данных о случаях, не приведших к пожару, которые могут быть получены из ретроспективных данных, например, отчетные материалы о понесенных потерях, широко распространенные в промышленном секторе. Хотя событие не приводит к пожару, данные, полученные путем отслеживания таких случаев, могут использоваться для определения потенциальных опасностей пожара и взрыва. При выполнении оценки пожарного риска данные о ситуациях, близких к аварийным, могут быть настолько же важны, насколько и данные о реальных событиях пожара/взрыва.

9.2.4.3Функционирование системы противопожарной защиты в целом или отдельных ее компонентов в течение периода времени можно проанализировать с целью определения его возможностей в аварийных условиях. Определенные системы противопожарной защиты являются по сути самоконтролируемыми (например, системы пожарной сигнализации), в то время как для определения исправности других систем требуется проведение проверки и испытаний или сама работа системы (например, водяные спринклерные системы). Однако, в зависимости от конкретной ситуации даже данные о долгосрочной надежности могут оказаться неприменимыми.

9.2.5 ДАННЫЕ НАТУРНЫХ НАБЛЮДЕНИЙ

9.2.5.1Данные натурных наблюдений выводятся из натурных исследований, несвязанных со случаями пожара. Данные могут быть результатом полномасштабного натурного моделирования событий пожара (напри-

мер, эвакуационных учений) или документирования натурных условий (например, проверок или наблюдений за целостностью противопожарных стен или надлежащей работой противопожарных дверей в промышленной среде).

9.2.5.2Как правило, данные натурных наблюдений численные и включают в себя некоторую неопределенность. Например, данные натурных наблюдений по компонентам противопожарной защиты, таким как противопожарные двери и стены, могут давать конкретное число (в процессе испытания 6 из 10 противопожарных дверей функционировали, как положено) или менее определенный интервал (10% стены покрыто отверстиями, которые могут повлиять на ее огнестойкость).

9.2.6 ЛАБОРАТОРНЫЕ ДАННЫЕ

9.2.6.1Лабораторные данные обеспечивают конкретные результаты испытаний, полученные на основе совокупности контролируемых условий. В целях испытания могут вводиться переменные (например, для научного исследования), либо все условия могут оставаться постоянными, учитывая разнообразие выборок (например, испытания в «Лаборатории андеррайтеров» или лаборатории «Фэктори Мьючуэл Глобал Лаборатори»).

Лабораторные данные могут обеспечить понимание теории пожаров, лежащей в основе рассматриваемого явления, или предоставить информацию о конкретном изделии или компоненте, имеющем отношение к пожарам. Это особенно важно при определении свойств конкретного изделия или проведении сравнения аналогичных изделий.

9.2.6.2Лабораторные условия в значительной степени отличаются от полевых. Эту разницу необходимо учитывать при использовании лабораторных данных для полевого применения.

9.2.6.2.1Лабораторные условия обеспечивают контролируемые условия испытаний, где большинство переменных являются контролируемыми и/или измеримыми.

9.2.6.2.2Переменные, связанные с полевыми условиями, могут быть не настолько воспроизводимыми, контролируемыми или измеримыми, как переменные в лабораторных условиях.

9.2.6.3Распространенным примером являются данные пожарных испытаний, полученные на основе функционального испытания элементов конструкции на огнестойкость. В лабораторных условиях последовательно применяется воспроизводимая кривая пожара к целой серии конструктивных элементов для определения их целостности в условиях пожара. Это не дает возможности непосредственного применения полученных данных

офункционировании конструкции к ее функционированию в полевых условиях, поскольку поведение пожаров не настолько последовательно, как это обычно представлено в лаборатории.

9.2.6.4Данные о свойствах материалов

Данные о свойствах материалов являются очень важными для моделирования пожаров, на котором основаны некоторые оценки риска. Эти данные могут задавать минимальный тепловой поток, необходимый для возгорания, скорости выделения тепла, интенсивность, удельную теплоемкость, теплопроводность или другие характеристики.

9.2.7 ИНЖЕНЕРНАЯ ОЦЕНКА

9.2.7.1Инженерная оценка основывается на предшествующем опыте специалиста, когда другие формы данных не существуют либо отсутствуют. Потенциальный недостаток применения инженерной оценки заключается в субъективности мнений некоторых специалистов в зависимости от имеющегося у них опыта в данной сфере. Применение методов групповой экспертной оценки, таких как метод Дельфи, может свести субъективность оценок к минимуму благодаря учету мнений группы экспертов, а не каждого специалиста в отдельности.

При инженерной оценке численные данные играют наименьшую роль, поскольку мнения обычно формулируются относительно друг друга (т.е. событие A представляет больший риск, чем событие B, где ни один из рисков не имеет количественного выражения), относительно контрольных статистических данных (т.е. событие A представляет двойной риск по сравнению с событием B, чей риск количественно измерим) или относительно параметров, по которым нет данных. В случае, когда данные отсутствуют, эксперты работают совместно над определением исходных величин, и затем в процессе оценки используются средние величины.

9.2.7.2Ниже перечислены некоторые сложности, с которыми можно столкнуться при применении инженерной оценки для определения вероятностей:

• Отдельные специалисты могут недооценивать низкие вероятности и переоценивать большие вероятности, т.е. очень низкие вероятности могут быть приравнены к нулю, а очень большие вероятности могут быть приравнены к единице или близкому к единице значению.

• Отдельные специалисты могут неверно оценить исключительные события или события с высокой степенью опасности, посчитав их невозможными (нулевая вероятность), если они никогда не происходили, или более вероятными, чем есть в действительности, если подобные события происходили, особенно, если это случилось недавно.

• Отдельные специалисты могут принимать условия, которые не являются независимыми, за независимые, что означает обращаться с условными вероятностями так, как если бы они были безусловными.

• В отличие от мнения некоторых специалистов, избыточные системы могут не повышать надежность в значительной степени. Например, даже при наличии нескольких спринклерных систем, недостаточная подача воды или неудовлетворительное техническое обслуживание могут подорвать работу всех систем. Надежность систем может быть комплексной функцией надежности компонентов, и специалисты могут не быть в равной степени опытными в оценке надежности, связанной с ошибками персонала, и механической надежности.

9.2.7.3Поскольку ошибки такого типа широко распространены, их невозможно сократить только посредством применения групповой экспертной оценки или действий, предпринятых из лучших побуждений инжене-

ром, которому известно о потенциальных проблемах, хотя оба эти способа могут сократить возникновение других ошибок при проведении оценки.

9.2.7.4 Для повышения качества оценки могут использоваться следующие методы.

9.2.7.4.1Выбор диапазона – широко распространенный подход, заключающийся в том, чтобы эксперты установили наиболее подходящее оценочное значение или положение, а затем установили верхний и нижний пределы. Несмотря на то, что это наиболее распространенный подход, пределы, установленные с помощью данного метода, часто дают неполный прогноз действительности. (Описанный далее метод является более совершенным.)

9.2.7.4.2Заключение в скобки. Часто бывает сложно выбрать наилучшее и наиболее показательное значение. Некоторые специалисты обнаружили, что проще рассчитать предельные значения (большее и меньшее). После того, как будут определены эти предельные значения, выбор наиболее показательного значения становится более простым и обоснованным.

9.2.7.4.3Деление на части. Когда трудно установить значение напрямую, деление задачи на части позволяет сделать ее более легко поддающейся обработке. Этот подход широко применяется при определении частоты событий (например, деревья событий). Тщательный выбор частей обычно позволяет сделать анализ более обоснованным.

9.2.7.4.4Итерация. Для некоторых задач численный ответ менее важен, чем заключение, относящееся к допустимому риску. В таких случаях приближенные решения могут подтвердить оценку. Эти приближенные решения показывают отсутствие необходимости в точных решениях, поскольку они демонстрируют допустимость заданной совокупности контрольных условий со значительным запасом надежности.

9.3 Преимущества и недостатки данных

9.3.1В зависимости от применяемого метода оценки пожарного риска каждому типу данных будут присущи как сильные, так и слабые стороны. Например, в отличие от количественных методов качественные методы оценки пожарного риска могут не требовать применения численных данных. Специалисты в сфере проектирования, осуществляющие оценку пожарного риска, должны проанализировать все имеющиеся данные для того, чтобы определить, какие из них наиболее применимы для конкретной оценки пожарного риска. При наличии нескольких источников данных следует установить иерархию, отдав предпочтение наиболее подходящим и применимым источникам данных.

9.3.2Многие базы данных с большим количеством подробной информации не являются полными и показательными в плане лежащей в основе генеральной совокупности событий, которую они должны отражать. Для вычисления вероятностей полнота базы данных не является обязательной или особо значимой ее характеристикой, в отличие от показательности, которая очень важна. База данных, не учитывающая небольшие пожары, пожары, по которым не были зарегистрированы запрашиваемые подробности, или пожары на объектах, где не было возможности заполнить соответствующую документацию, предположительно не может считаться показательной.

9.3.3Погрешности в базе данных (например, неверное определение причины) сами по себе не могут послужить причиной отказа от использования базы данных, если в них нет систематической ошибки, и объема базы данных достаточно для того, чтобы нейтрализовать погрешности.

9.3.4В процессе принятия решений о применении данных должны быть учтены источники данных. Применимость данных для оценки пожарного риска должна быть подтверждена специалистом по проектированию. База данных о случаях пожара в жилых зданиях не должна использоваться при оценке пожарного риска в промышленном секторе. Эта же самая база данных может в некоторой степени найти применение в оценке пожарного риска учреждений гостиничного типа или учреждений закрытого типа, использование которых имеет схожие характеристики (например, помещения временного пребывания на посуточной основе).

9.3.5Наиболее важным аспектом при выборе данных является обеспечение их применимости и адекватности. Что касается адекватности, важно учитывать источник данных. Если используется внешний источник, следует рассмотреть, каким образом были получены данные, и каково их конечное назначение. База данных по надежности спринклерных систем может не подходить, если она получена от ассоциации производителей пассивной противопожарной защиты (отрицательная погрешность) или ассоциации производителей спринклерных систем (положительная погрешность), но нужно соблюдать осторожность даже при работе с непредвзятыми источниками. Всегда следует анализировать методы сбора данных, чтобы определить, подходит ли источник для выполнения оценки пожарного риска, даже если он предоставлен беспристрастной стороной.

9.4 Представление данных

Представление источников данных в оценке пожарного риска является очень важным для обеспечения ясного понимания содержания оценки пожарного риска и подтверждения ее обстоятельности и применимости для эксперта, осуществляющего проверку. Наряду со всеми применяемыми данными должно быть указано правильное определение источников данных, область применения и ограничения каждого из них. При выявлении противоречий между источниками данных, должны быть предприняты попытки по разрешению противоречий путем анализа методологии и области применения.