10. ЧАСТОТНЫЙ АНАЛИЗ

10.1 Общие положения

10.1.1Основное отличие оценки пожарного риска от традиционных оценок при противопожарном проектировании состоит в том, что оценка пожарного риска не ограничена детерминированным анализом. Неопределенности, связанные с тем, возникнет ли пожар, будут ли работать системы и т.п., рассматриваются подробно и непосредственным образом.

10.1.2Выходные данные частотного анализа должны быть в такой форме, которая может быть использована в качестве входных данных для расчетов риска. Чтобы выполнить анализ риска, частотный анализ и анализ последствий должны проводиться на общей структуре сценариев с совместимыми величинами (например, количество пожаров в год и количество смертельных случаев за пожар).

10.1.3В соответствии с подробным описанием в главах 7 и 8 при оценке пожарного риска используется структура сценариев, в которой кластеры сценариев совместно представляют все возможные сценарии (или, по меньшей мере, все сценарии, способные повлиять на расчет риска) и являются основой, на которой рассчитываются частоты. Каждый кластер сценариев включает в себя показательный сценарий, являющийся основой для расчета последствий (и частью оценки, которая приближенно равняется всей традиционной инженерной оценке).

10.1.4Каждый кластер сценариев, используемый в оценке, имеет приписываемую ему расчетную частоту, т.е. подсчет количества случаев за единицу времени (например, количество пожаров в год), которые произойдут и будут иметь характеристики, типичные для этого кластера сценариев.

10.1.5Частота кластеров сценариев обычно рассчитывается как результат частоты возгораний и последовательность условных вероятностей, при этом каждая условная вероятность соответствует событию в дереве событий или дереве отказов (более подробную информацию о форматах деревьев для анализа см. в главе 8). Событие может быть этапом на стадии роста пожара или активации или действия системы или элемента системы противопожарной защиты.

10.2 Вероятность по сравнению с частотой

10.2.1Вероятность легко учитывается как определенная попытка или возможность возникновения или отсутствия конкретного события. Например, происходит возгорание или нет; спринклер или пожарный извещатель срабатывает или нет; противопожарная дверь или стена разрушается или нет. Каждое из этих явлений представляет собой отдельное событие, и для большинства из них по сути нет возможности возникновения нескольких событий.

10.2.2Когда существует реальная возможность возникновения нескольких однотипных событий, как в случае с возгораниями в течение года, вероятность не является подходящей формой для выражения информации

онеопределенных событиях. Поскольку оценки пожарного риска обычно структурированы с учетом ежегодных затрат и потерь на период в несколько десятилетий, в качестве основного показателя возможности возникновения сценария больше подходят не вероятности, а частоты.

10.2.3Иногда практикующие специалисты используют термины «вероятность» и «частота» как взаимозаменяемые при обращении к низким частотам за единицу времени, например, частоте 0,001 пожаров в год или вероятности за единицу времени, равной одному случаю на тысячу, что пожар произойдет в течение года.

10.2.4Существуют частотные и субъективные подходы к вероятностям. При частотном подходе вероятность рассматривается в виде скрытого или явного расчета некоего коэффициента соответствующих событий к общему количеству событий (например, какое количество пожаров начинается с сигареты в качестве теплового источника). Субъективный подход рассматривает вероятность как выражение степени убежденности специалиста, осуществляющего анализ (например, по вашему мнению, какова вероятность того, что следующий пожар начнется с сигареты в качестве теплового источника?).

10.2.5В данном руководстве рекомендуется, чтобы частоты и вероятности были основаны, в максимально возможной степени, на надежных, релевантных данных (см. главу 9). Однако, это не означает, что частоты и вероятности должны быть исключительно или преимущественно основаны на соответствующих данных о прошлом ущербе. С практической точки зрения, частоты, основанные на ретроспективных данных, могут не обеспечить надежного подсчета вероятностей при текущих условиях, не говоря о вероятностях, проистекающих из совокупности проектных, эксплуатационных и других решений.

10.3 Расчет вероятностей

10.3.1Часто искомую вероятность невозможно напрямую получить из данных, но можно вычислить, используя формулу, объединяющую условные вероятности, при этом каждая условная вероятность сама по себе должна быть основана на хорошо подходящей базе данных. В «Руководстве SFPE по противопожарному проектированию» описаны элементы условных вероятностей и показано, как использовать такие методы для моделирования роста пожара.

10.3.2Расчет с использованием условных вероятностей полезен не только потому, что прямой расчет зачастую невозможен, но и потому, что он дает более точную картину того, как искомая вероятность выстраивается из двух или более очень разных ситуаций, лежащих в основе.

10.3.3Кроме того, вероятности можно определять и вычислять как функции. Например, вместо того, чтобы вычислять общую вероятность срабатывания пожарных извещателей, более полезным может оказаться

использование вероятностной функции, обозначающей активацию пожарных извещателей как функцию продолжительности пожара. И более полезным может оказаться составить эту функцию, используя функции условных вероятностей, которые отражают разные места расположения огня относительно мест расположения пожарных извещателей, и разные скорости развития пожара, например: тление в сравнении с пламенным горением.

10.4 Характерные типы вероятностей

10.4.1Очевидно, что для оценки пожарного риска наиболее необходимым типом вероятности является вероятность возгорания. Обычно ее проще рассчитать в два шага: первый - оценка общей вероятности, что пожар произойдет, и второй – специфичные для конкретного кластера сценариев расчеты вероятности того, что пожар, если он произойдет, будет определенного типа.

10.4.2Некоторые наиболее важные сценарии включают в себя очень низкие вероятности, но очень тяжелые последствия. Даже база данных за многолетний период может свидетельствовать о нулевой оценке вероятности подобных сценариев, но эти данные могут быть обманчивыми. Сценарий пожара, способного привести к 1 000 смертельных случаев или $1 млрд. ущерба имущества, вызывает опасения, даже если его вероятность составляет лишь 1 случай на 1 миллион пожаров в год, но база данных, в которой зарегистрировано 10 000 пожаров за 50 лет не в состоянии оценить вероятность, составляющую меньше, чем 2 случая на миллион.

10.4.3Помимо вероятностей возгорания, необходимо, чтобы оценка пожарного риска включала в себя вероятности условий, значимых для функционирования ряда расчетных и нерасчетных факторов. Какова вероятность того, что спринклерный клапан окажется закрытым в момент возникновения пожара? Какова вероятность того, что противопожарная дверь окажется открытой? Какова вероятность того, что помещение полностью заполнено людьми? Структура сценариев, описанная в главах 7 и 8, указывает, какие переменные будут иметь свои собственные требования к вероятностям.

10.5 Вероятностная оценка

10.5.1Для определения вероятностей событий можно использовать три метода, как по отдельности, так и

всочетании друг с другом: ретроспективные данные, инженерную оценку или модели.

10.5.2РЕТРОСПЕКТИВНЫЕ ДАННЫЕ

Ретроспективные данные должны быть исходной точкой для частотного анализа, поскольку они отражают все аспекты действительности, включая те, которые еще недостаточно признаны, чтобы быть явно включенными в модели или влиять на инженерную оценку. Тем не менее, ретроспективные данные могут не отражать текущую действительность, и могут быть получены на основе свойств, мест расположения и культур, которые во многом отличаются от тех, что представляют интерес в данный момент. Более того, они не обеспечивают четкой основы для внесения корректировок с целью урегулирования несоответствий между действительностью, которую они отражают, и действительностью, представляющей интерес в текущий момент. Более подробную информацию по применению ретроспективных данных смотрите в главе 9.

10.5.3 ИНЖЕНЕРНАЯ ОЦЕНКА Преимущество использования инженерной оценки — будь то оценки, сделанной одним инженером или

группой инженеров, в свободной форме или с использованием некоего систематизированного подхода, например, метода Дельфи — заключается в том, что оценка может быть дана любой необходимой вероятности. Недостаток ее использования состоит в том, что даже у очень опытных инженеров или других специалистов по пожарной безопасности (например, пожарных) обычно не хватает навыков эффективного преобразования собственного опыта в оценку вероятности.

10.5.4ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ

10.5.4.1Вероятностное моделирование в целях оценки вероятности главным образом является отображением рассматриваемой вероятности в виде последовательности условных вероятностей, в которой эти условные вероятности легче оценить на основе имеющихся данных или проще для инженеров провести эффективную инженерную оценку. В этом смысле моделирование не является полностью независимым третьим источником, поскольку зависит от параметров, которые сами по себе должны быть оценены на основе данных или инженерной оценки.

10.5.4.2Методы Монте-Карло (методы статистических испытаний) – численные методы для решения сложных вероятностных вычислений. При применении методов Монте-Карло специалист, осуществляющий оценку, использует генератор случайных чисел для выбора образцов сочетаний значений параметров, при этом сочетания неявно определены лежащими в основе вероятностями, предоставленными пользователем. Например, предположим, что вероятность срабатывания спринклерной системы составляет 90%. В этом случае специалист применяет генератор случайных чисел и может сказать, что 0 соответствует отказу спринклерной системы, а любое значение от 1 до 9 соответствует ее срабатыванию.

10.5.4.3Важно понимать, что метод Монте-Карло не является методом оценки основных вероятностей; для применения этого метода требуется, чтобы основные вероятности были предоставлены пользователем. Если пользователь не предоставил вероятности, в методе Монте-Карло будет использоваться распределение по умолчанию, например, равномерное распределение или нормальное распределение, и предположение о том, что такие значения по умолчанию разумны, небезопасно. Кроме того, до тех пор, пока не будет создана большая выборка сценариев, влияние событий с низкой вероятностью и высокой тяжестью последствий может непреднамеренно оказаться неучтенным.

10.6 Надежность систем

10.6.1Систем противопожарной защиты (и, более того, других инженерных систем), имеющих 100%-ую надежность, не существует. При проведении оценки пожарного риска следует учитывать надежность и характеры отказов систем противопожарной защиты и других связанных с ними систем, таких как системы энергоснабжения, подачи воды и т.п.

10.6.2Надежность системы противопожарной защиты зависит от надежности ее компонентов, взаимодействия между компонентами и другими системами и степени избыточности. Хотя данных о надежности отдельных компонентов в настоящее время мало, и с ними необходимо обращаться, используя завышенные допущения и анализ чувствительности, методология оценки надежности взаимодействия систем, а также систем с различными формами избыточности, хорошо проработана.