Меню
Главная
УСЛУГИ
Авторизация/Регистрация
Реклама на сайте
Прогнозирование параметров аварийного истечения и распространения...Прогнозирование параметров и оценка обстановки при ЧСАварии с выбросом (угрозой выброса) и распространением облака...ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ДИНАМИКИ В МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХВоздействие на атмосферу
Прогнозирование параметров аварийного истечения и распространения...Прогнозирование параметров и оценка обстановки при ЧСПРОГНОЗИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ДИНАМИКИ В МАРКЕТИНГОВЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ.6. Особенности прогнозирования параметров полей концентрации в...Действия при химической аварии
 
Главная arrow Менеджмент arrow Управление рисками, системный анализ и моделирование
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >

Лекция 15. Прогнозирование параметров превращения и разрушительного воздействия продуктов аварийного выброса

Рассматриваемая в этой главе технология отличается повышенной сложностью прогнозирования параметров привлекаемых моделей, что обусловлено разнообразием способов и форм разрушительного воздействия на различные объекты аварийно высвободившегося энергозапаса и продуктов его физико-химического превращения в виде взрыва или горения. Кроме того, если изучаемые до сих пор истечение и распространение вредных энергетических и материальных выбросов подчинялись объективным закономерностям энергомассообмена, то они не всегда пригодны для исследуемого здесь превращения и разрушительного воздействия. Поэтому наряду с используемыми ранее моделями здесь применяются сценарные методы исследования.

.1. Особенности прогнозирования параметров превращения и поражающего действия аварийного высвободившегося энергозапаса

Уяснение заявленной выше специфики продолжим констатацией следующей черты применяемых моделей: в отличие от известных вероятностно-статистических соотношений, возможность трансформации АХОВ, не говоря уже о ее форме и поражающем эффекте соответствующих факторов, характеризуется уже качественно другой неопределенностью.

Прежде всего это относится к живучести человека и иных биоособей, т.е. к их стойкости по отношению к неблагоприятным воздействиям. Ведь каждая подобная потенциальная жертва уникальна, и существенные в этом смысле параметры разительно отличаются даже в разные периоды ее жизненного цикла. Если же учесть невозможность натурного экспериментирования с опасностью и ограниченность статистических данных о происшествиях с людьми, то можно понять и сложность теоретического прогноза причиняемого им ущерба.

Второй особенностью прогнозирования рассматриваемых здесь параметров трансформации и разрушительного воздействия возникших при этом вторичных поражающих факторов является необходимость учета чрезвычайно большого числа свойств не только их потенциальных жертв, но и источника подобных угроз. Естественно, что не все они могут быть описаны математическими соотношениями, полученными на основе лишь теоретических представлений и пригодных для всех реально возможных на практике ситуаций.

Особенно показательна в этом отношении авария, вызванная разрушением емкости со сжиженным углеводородным газом и сопровождающаяся практически мгновенным испарением соответствующей парогазовой смеси. Однако дальнейшая судьба образовавшегося при этом облака ТВС уже не столь очевидна – оно может: а) постепенно рассеяться, не причинив вреда, б) сгореть в атмосфере после воспламенения, в) взорваться, попав в замкнутый объем. Столь же сложно предсказать, где и в результате чего это произойдет, что или кто окажется вблизи, насколько они защищены и как пострадают из-за поражающего воздействия теплового излучения, воздушной ударной волны и осколков, образовавшихся в результате взрыва.

Из всего вышеизложенного следует нереальность создания какой-либо универсальной модели трансформации и разрушительного воздействия всех возможных выбросов ОПО, а значит, и необходимость опоры на интуитивный метод сценариев. Именно по этому пути пошли авторы известных ныне методик, предназначенных для прогноза параметров превращения продуктов аварийного выброса и причинения ущерба их поражающими (тепловыми, токсичными, фугасными и иными) факторами.

Потребность в сценарном рассмотрении исследуемых здесь этапов причинения ущерба предопределена также и структурой формул (13.3) и (13.4), предложенных выше для априорной оценки величины техногенного риска. Так как общая процедура выявления учитываемых ими сценариев при построении диаграмм типа "дерево событий" уже рассмотрена ранее (см. параграф 13.2), то основное внимание в этой главе будет уделено тем моделям и методам, которые наиболее пригодны для прогноза сценарных параметров, входящих в каждую из только что упомянутых расчетныхформул. В частности, оценку имеющихся там вероятностей и причинения ущерба различным объектам из состава людских, материальных и природных ресурсов ниже предлагается проводить по полуэмпирическим формулам, параметрами которых служат токсические или энергетические дозы вредного воздействия.

Использование подобных формул и параметров, а также дефицит критериев типа "пороговая доза" следует считать еще одной особенностью прогнозирования параметров рассматриваемых здесь конечных стадий причинения техногенного ущерба. Дело в том, что этот инструментарий применим лишь для прогноза вероятности причинения: а) ущерба определенной степени тяжести; б) вполне конкретному объекту; в) четко оговоренным опасным или вредным фактором. Иначе говоря, каждый прогнозируемый исход разрушительного воздействия, оцениваемый с помощью данных вероятностей, характеризуется сугубо специфичным набором свойств угрозы и его потенциальной жертвы.

Среди способов определения и представления только что упомянутых полуэмпирических зависимостей и входящих в них параметров можно выделить и экспериментальные, и теоретические. Первые базируются на статистической обработке эмпирических данных, накопленных изучением последствий реальных происшествий в техносфере либо опытов над животными. В большинстве случаев именно они и использованы при составлении и оценке параметров так называемых пробит-функций [13], порядок практического применения которых подробно рассматривается несколько ниже (см. параграф 15.2).

Вторые же связаны с моделированием потенциальной жертвы как реципиента (адсорбера, ингалятора) опасных и вредных техногенных факторов. Например, при оценке последствий разрушительного воздействия электротока моделью человека будет служить сосуд, образованный его кожным покровом, плохо проводящим ток, и внутренними тканями, пропитанными жидкостью с ничтожно малым электрическим сопротивлением. Если же моделируется процесс токсического воздействия на живые организмы, то их органы уже могут быть представлены в виде совокупности камер, которые вначале постепенно впитывают в себя вредное вещество, а затем и разрушаются по этой причине.

Что касается прогноза результатов поражающего воздействия рассматриваемых здесь опасных и вредных выбросов на конкретные объекты, то при его проведении будем пользоваться зависимостями между вероятностями их вывода из строя либо повреждения конкретной тяжести и поглощенной ими дозой соответствующих факторов (DP). Графики подобных зависимостей R(DP), иногда называемые функциями "доза – эффект" (где под R подразумевается риск, измеряемый одной из только что перечисленных вероятностей причинения конкретного ущерба), изображены на рис. 15.1, а.

Как ясно из этой части данного рисунка, функции "доза – эффект" могут иметь как сравнительно простой вид (прямая 1), так и более сложный (кривая 2) характер. При этом во втором случае можно выделить четыре различных эффекта: а) при значениях дозы, принадлежащих отрезку [0; DP1], имеет место так называемый гормезис (благотворное влияние малых доз вредного фактора на рассматриваемый объект); б) диапазон [ОР;; DP2] соответствует уже области безразличия или нейтральной реакции реципиента; в) при значениях поглощенной дозы [DP2; DP3] наблюдается нелинейное, монотонное возрастание разрушительного эффекта; г) превышение же дозой величины DP., приводит уже к гибели всех объектов, подвергшихся столь интенсивному воздействию какого-либо поражающего фактора.

На рис. 15.1, б показано уже зеркальное отображение того отрезка кривой 2, который соответствует диапазону [DP2; DP3] изменения ее аргумента. Этот график является зависимостью между риском (вероятностью QIab или QI1) причинения конкретного ущерба – Р и удаленностью поражаемого объекта от источника аварийного выброса энергии или вредного вещества –X. Например, для взрыва облака углеводородного газа массой 32 т эта зависимость имеет место на интервале между радиусом смертельного поражения людей (Х3 < 140 м) и радиусом их безопасного удаления 2 > 250 м).

Можно привести и другие сведения, подтверждающие правомерность подобного подхода к прогнозу рассматриваемых здесь мер возможности причинения техногенного ущерба. Вот почему в большинстве случаев обычно рекомендуется руководствоваться как нелинейным характером функций R(DP) и R(X), так и строго определенным содержанием их аргументов. При этом для значений доз поражающего фактора, меньших DP2 и больших DP3, можно исходить из предположения о полной безвредности и абсолютной губительности соответствующих вредных воздействий на определенный объект, тогда как внутри образуемого этими дозами интервала – подразумевать вероятностный характер причинения ему вполне конкретного ущерба.

Проиллюстрируем данный способ прогнозирования на примере тех параметров вредного термического и барического воздействия, которые способны причинять ущерб различной степени тяжести незащищенным от них людям и производственным сооружениям. Для этого воспользуемся известными моделями изменения агрегатного состояния (испарение, кипение) АХОВ и их физико-химического превращения с интенсивным энерговыделением (горение, взрыв), имея в виду, что они являются параметрическими формулами.

Графики параметрических законов поражения

Рис. 15.1. Графики параметрических законов поражения:

а – функции "доза – эффект"; б – зависимость между риском причинения конкретного ущерба и удаленностью поражаемого объекта от источника аварийного выброса энергии или вредного вещества

Например, интенсивность ди испарения пролитого на площадь П, м2, жидкого углеводородного топлива можно оценивать по полуэмпирической формуле

(15.1)

где – молярная масса вещества, кг/моль; Рнс – давление насыщенных паров вещества, Па; U – скорость ветра в приземном слое, м/с (заметим, что данная модель не учитывает уменьшения температуры пролива вследствие испарения, что дает завышенные значения величины qH).

Рассматривая горение пролитого топлива с малой (до 1 м/с) скоростью распространения фронта пламени, отметим, что образующийся при этом тепловой поток qT рекомендуется рассчитывать по аналогичным формулам. Их параметрами (см., например, выражения (14.6)) будут площадь и суммарная теплоизлучающая поверхность пожара, температура внешней части факела и степень его черноты, массовая скорость, теплота сгорания горючего вещества и коэффициенты, характеризующие его специфику. Аналогичные формулы используются и для оценки параметров так называемого огненного шара.

Что касается последствий теплового воздействия, например на человека, то они зависят главным образом от его возраста и размеров пораженной площади кожного покрова: здоровые взрослые люди и подростки выживают, если ожоги 2-й и 3-й степени не превышают 20% поверхности тела, тогда как их спасение становится проблематичным после поражения половины кожного покрова. Более детальные сведения о вероятности летального исхода термического поражения среднестатистического человека для различных периодов его жизни и площади кожного покрова приведены в табл. 15.1.

Таблица 15.1. Вероятность смерти людей от термических ожогов кожи [6]

Площадь поражения кожного покрова, %

Возраст человека, лет

5-9

15-19

25-29

35-39

45-49

55-59

65-69

Более 93

1

1

1

1

1

1

1

83–87

0,9

0,9

0,9

1

1

1

1

73-77

0,7

0,8

0,8

0,9

1

1

1

63–67

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1

53–57

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,9

1

43–47

0,2

0,2

0,3

0,4

0,5

0,7

1

33–37

0,1

0,1

0,1

0,2

0,3

0,5

0,8

23–27

0

0

0

0,1

0,2

0,3

0,6

13–17

0

0

0

0

0,1

0,1

0,3

3–7

0

0

0

0

0

0

0,1

Анализ приведенных данных свидетельствует не только о большом разбросе вероятности летального исхода в тех случаях, когда площадь термического поражения занимает примерно половину кожного покрова человека, но и заметном росте значений этой вероятности по мере увеличения его возраста.

Для оценки меры возможности и особенностей физико-химической трансформации паров горючих веществ, образовавшихся в результате аварии, рекомендуется более сложная процедура. С этой целью все горючие вещества в настоящее время принято делить на четыре группы (табл. 15.2): 1 – особо чувствительные к интенсивному превращению, 2 – чувствительные, 3 – умеренно чувствительные и 4 – слабо чувствительные. Аналогично классифицируются и заполненные подобной ТВС пространства, среди которых рекомендуется различать также четыре класса: 1 – сильно загроможденные, с замкнутыми полостями, 2 – загроможденные, с полузамкнутыми объемами, 3 – частично загроможденные отдельными предметами и 4 – слабо загроможденные.

Введенные выше классы чувствительности горючего вещества и загроможденности объема пространства, заполняемого его парами, используются для прогнозирования наиболее вероятного режима возможной физико-химической трансформации образовавшейся при этом ТВС. Учитываемые при этом шесть режимов ее наиболее вероятного интенсивного преобразования приведены в табл. 15.3. При этом цифры режимов означают следующее:

1 – детонация (взрыв, при скорости распространения волны более 500 м/с);

2 – дефлаграция (горение ТВС) при скорости 300–500 м/с;

3 – дефлаграция при скорости 200–300 м/с;

4 – дефлаграция при скорости 100–200 м/с;

Таблица 15.2. Вещества и коэффициенты удельного энерговыделения (р)

Группа 1

Группа 2

Группа 3

Группа 4

Вещество

β

Вещество

β

Вещество

β

Вещество

β

Ацетилен

1,04

Бутан

1,04

Ацетон

0,56

Аммиак

0,42

Винилацетилен

1,03

Бутилен

1,0

Бензин

1,0

Дизтопливо

1,0

Водород

2,73

Бутадиен

1,0

Гексан

1,0

Керосин

1,0

Гидразин

0,44

Пропан

1,05

Метиламин

0,7

Метан

1,0

Изопропилнитрат

0,4

Пропилен

1,04

Метилацетат

0,5

Метилбензол

1,0

Метилацетилен

1,05

Этан

1,08

Октан

1,0

Оксид

углерода

0,2

Нитрометан

0,25

Этилен

1,07

Сероводород

0,3

Хлорбензол

0,5

Оксид этилена

0,62

Эфиры

0,7

Спирт этил

0,62

Фенол

0,92

Этилнитрат

0,3

ШФЛУ

1,0

СУГ

1,0

Этилбензол

1,0

Примечания. Коэффициент р уточняет теплоемкость вещества относительно метана. ШФЛУ – широкая фракция легких углеводородов. СУГ – сжиженные углеводородные газы.

5 – дефлаграция при скорости, равной 40•М1/6 м/с (М – масса облака, т);

6 – медленная дефлаграция при скорости 21•М1/6 м/с.

Что касается разрушительного эффекта избыточного давления на фронте воздушной ударной волны, то статистические сведения о нем приведены в табл. 15.4. В ее левой колонке даны пороговые значения такого давления, а в остальных – характер причиненного им ущерба зданиям, применительно к четырем диапазонам его деления, и оказавшимся в них людям, с учетом доли и степени их травмирования.

На этом завершим краткое знакомство с особенностями прогнозирования форм проявления техногенного ущерба и параметров, влияющих на них на рассматриваемом здесь этапе исследования процесса его причинения.

Таблица 15.3. Режимы взрывного горения топливовоздушных смесей

Подгруппа

вещества

Класс загроможденности пространства

1

2

3

4

1

Режим 1

Режим 1

Режим 2

Режим 3

2

Режим 1

Режим 2

Режим 3

Режим 4

3

Режим 2

Режим 3

Режим 4

Режим 5

4

Режим 3

Режим 4

Режим 5

Режим 6

Таблица 15.4. Последствия разрушительного эффекта воздушной ударной волны

Избыточное

давление,

кПа

Характер

разрушений

здания

Доля людей, получивших травмы,

%

Ущерб зданию, % от стоимости

крайне

тяжелые

тяжелые

средней

тяжести

1–3

Слабые

0,1–0,3

3–7

5–10

3–6

Средние

0,1–0,3

0,5–1,5

5–15

10–20

6–9

Сильные

0,5–1,5

3–7

15–25

40–60

30–60

Полное

5–10

15–20

40–60

100–1504

* Из-за дополнительных затрат на разборку и удаление поврежденных конструкций.

В целом же можно утверждать, что накопленный ныне опыт позволяет не только судить о характере возможной трансформации и разрушительного воздействия нежелательных выбросов ОТУ, но и оценивать наиболее вероятные параметры сопутствующих им поражающих факторов. Имея же такие оценки и сравнивая их с пороговыми значениями, можно найти и входящие в правую часть формулы (13.4) площади , а зная среднюю плотность F, и стоимость S, единицы оказавшегося там ресурса, – прогнозировать размеры соответствующего ущерба, что и будет предметом следующего параграфа.

Однако до того, как перейти к изложению соответствующей процедуры, приведем статистические данные о наиболее вероятных последствиях трансформации аварийных выбросов сжиженного углеводородного газа. Ныне считается, что в 35% случаев такой его пролив завершается взрывом возникшей при этом ТВС; в 35% – воспламенением ее облака с образованием огненного шара, в 10% – сравнительно медленным выгоранием пролива, а в оставшихся 20% случаев – постепенным рассеянием образовавшейся ТВС.

 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика