ный вариант оценки Ad или Vd может быть получен посредством соответствующего распределения вероятностей (см. главу 6).

5.3 Древовидные логические схемы

5.3.1 Общие положения Для решения большинства практических проблем, касающихся противопожарной защиты, достаточно бу-

дет провести вероятностную оценку пожарного риска, основанную на древовидных логических схемах. Они предлагают простой метод оценки вероятности наступления нежелательного события (событий), известного как результат. Такие события включают в себя стадию возгорания (начала пожара), распространения огня за пределы очага и дым, вызывающий затемнение видимости на пути эвакуации. При таком подходе элементы события, ведущие к результату, определяются и располагаются в визуальном последовательном порядке. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет определено основное событие (или ряд основных событий), как правило, воспламенение, и не будут оценены вероятности, основанные на статистических данных. Далее, вероятности, ассоциированные с элементами событий, идут в логической последовательности, чтобы вывести вероятность наступления рассматриваемого результата. Расчет облегчается использованием логических диаграмм или дерева, которые представляют графический образец последовательности элементов событий.

Обычно различают два типа логических деревьев, используемых в вероятностной оценке пожарного риска: дерево событий и дерево отказов.

5.3.2 Анализ дерева событий Деревья событий являются наиболее полезными инструментами при недостаточном объеме информации о

частоте результатов, которые не являются часто встречающимися, напр. многочисленные смерти от огня. Деревья событий могут быть использованы для прогнозирования частоты редких событий посредством логической связи ряда более частых мелких событий, информация о которых у нас есть.

Деревья событий строятся от исходного события (напр. возгорания) и, чтобы охватить все возможные результаты, определяются события, образующие ветви дерева, и линии развития, идущие от второстепенных (или ключевых событий). Некоторые результаты могут представлять слишком низкий уровень риска, некоторые – слишком высокий.

Построение дерева событий начинается с определения исходного события, ведущего к итоговому результату, посредством прохождения через ряд ветвей, представляющих собой возможные исходы различных серий событий. Рис. 5 представляет общее строение дерева событий, представляющего ряд результатов, идущих от исходного и через два ключевых события. Нужно учитывать, что дерево событий отражает фактический порядок событий в реальных пожарах и учитывают все ключевые события.

Частота, ассоциированная с каждой веткой дерева (результатом), представлена умножением исходного события F на произведение относительной условной вероятности положительного или отрицательного исходов (Ps и PF соответственно). Например:

F2 = F PS1 PS 2

Рис. 6 показывает, как дерево событий может быть применено на ранних стадиях пожара.

Рис. 5. Общее строение дерева событий

ТР 5049 Оценка пожарного риска. Обзор зарубежных источников

Стр 61

Рис. 6. Дерево событий на ранних стадиях развития пожара

Исходное событие – возгорание. Два ключевых события «ограничен ли пожар лишь очагом возгорания?» и «обнаружен ли огонь менее чем за 5 минут после возгорания?» Следующие результаты в порядке убывания:

а) пожар есть лишь там, где произошло возгорание, но он не распространяется за пределы объекта возгорания;

б) пожар, который распространяется за пределы объекта возгорания, но который обнаружен менее чем за 5 минут после возгорания;

в) пожар, который распространяется за пределы объекта возгорания и который не обнаружен менее чем за 5 минут после возгорания.

Частоты результатов могут быть подсчитаны, как описано выше и обозначают что, если даже подобное возгорание может произойти лишь раз в 4 года, то частота случаев распространения и не обнаружения огня может составлять один раз в 20 лет. Данные выводы могут быть использованы для оценки преимущества материалов, замедляющих распространение огня и малораспространенных источников возгорания. Данное дерево событий также может быть использовано для того, чтобы показать, что альтернативная методика обнаружения огня равна нормативному решению. Нужно учитывать гарантию того, что условная вероятность первого ключевого события не включает события, которые могут следовать за вторым ключевым событием например тушение пожара первичными средствами.

5.3.3 Пример вероятностной оценки пожарного риска с использованием дерева событий 5.3.3.1 Общие положения

Данная под-глава показывает, как анализ дерева событий может быть использован как часть вероятностной оценки пожарного риска. Оценка пожарного риска может быть использована для определения стоимостной/рисковой составляющей противопожарных мероприятий для защиты имущества. Следующий пример является оценкой риска, проведенной для крупной компании автобусного перевозчика.

Данной компанией было проявлено внимание к бизнес-риску, связанному с пожарами в автобусных гаражах. В особенности, компанию интересовало, нужно ли устанавливать систему спринклеров в их существующих гаражах или нужно ли вообще принимать какие-то меры. Проект стоил бы немалых денег, поэтому компания заказала анализ оценки выгод исходя из интересов защиты собственности.

Оценка риска включает (см. рис. 2):

а) определение событий, ведущих к исследуемому результату; б) оценку частоты появления событий; в) оценку серьезности последствий результата; и г) оценку последствий уровня риска.

5.3.3.2 Определение событий Рассматриваемые события – это пожары, причиняющий значительный вред транспортным средствам и

имуществу в автобусных гаражах. Исходя из опыта работы, натурных огневых испытаний и противопожарной оценки эти события были сведены к одному «самому тяжкому событию»: пожар на пассажирском месте в двухэтажном автобусе, припаркованном среди других автобусов.

Выбранный для анализа параметр риска представлял стоимостные убытки от пожаров за календарный год. Это позволяло автобусным перевозчикам поставить этот риск в контекст рисков предыдущих лет.

5.3.3.3 Оценка частоты появления события Для оценки частоты пожаров, были собраны данные о пожарах на автобусах прошлых лет. По причине то-

го, что такие пожары случаются не слишком часто, то наблюдалась нехватка информации. Поэтому было создано дерево событий, чтобы воссоздать недостающую информацию.

Дерево событий – это логическая диаграмма, которая прогнозирует возможные результаты исходного события (см. рис. 7). Например, исходное событие «пожар на пассажирском сидении в нижнем салоне двухэтажного автобуса» может иметь последствия «ущерб менее 200 000 фунтов стерлингов» и «ущерб более 500 000 фунтов стерлингов». Вероятность каждого результата зависит от таких других факторов, как «Обна-

ТР 5049 Оценка пожарного риска. Обзор зарубежных источников

Стр 62

ружен ли пожар на его начальной стадии?», «Распространяется ли огонь на соседние автобусы?» или «Ликвидируется ли огонь с помощью огнетушителей?».

Условная вероятность каждого из этих факторов оценивается с использованием данных прошлых лет и экспертной оценки. Поэтому, используя вероятность исходного события и других факторов, оценка может включать частоту встречаемости события. Типичные данные могут быть найдены в таблице А.17.

5.3.3.4 Оценка серьезности последствий результата Существует несколько путей оценки серьезности последствий результата: исходя из информации преды-

дущих периодов, используя простые аналитические методы, используя компьютерные модели и/или используя всесторонние тесты. Каждый подход имеет свои плюсы и минусы. Информация предыдущих периодов описывает, каковыми были результаты в прошлом, но не отражает полную картину. Простые аналитические методы могут прогнозировать серьезность последствий исходя из стоимости ущерба, но ответ будет лишь в рамках предположений. Компьютерные модели могут спрогнозировать серьезность результатов более четко, но они более дорогие и их применение занимает больше времени. Пожалуй, наиболее точную оценку серьезности последствий дают всесторонние тесты, но они еще более затратные по времени и средствам.

В этом случае, серьезность результата (напр. потерь из-за сгоревшего автобуса/гаража) в большей степени зависела от распространения огня на другие автобусы и от эффективной плотности распыления струи разных спринклерных систем. Поэтому для прогноза роста/распространения огня и эффективности спринклеров была использована комбинация полных тестов и компьютерной модели.

ТР 5049 Оценка пожарного риска. Обзор зарубежных источников

Стр 63

Рис. 7. Упрощенное дерево событий пожара в автобусном гараже

5.3.3.5 Результаты Оценка риска показала, что при данном событии, для предотвращения распространения огня на соседние

автобусы необходима более чем обычная плотность распыления струи спринклеров. Частоты пожаров в автобусных гаражах составляли 0,1 в год. Далее был подсчитан риск пожара для гаражей с/без спринклеров. Разница между двумя цифрами – это показатель выгоды сокращения потери имущества при установке спринклеров. Он составил 2 000 фунтов стерлингов в год (но варьировался от размера гаража).

Данные о происшествиях прошлых лет показывают, что прогнозируемый риск повреждения пессимистичен: было найдено совсем немного данных о повреждениях при подобных пожарах. Подсчитав выгоду уменьшения риска для автобусных гаражей со спринклерами, с помощью анализа затрат и результатов можно определять целесообразность данного вложения в пожарную безопасность.

5.3.3.6 Сравнительный анализ затрат и результатов

ТР 5049 Оценка пожарного риска. Обзор зарубежных источников

Стр 64

Первый шаг был направлен на определение совокупных расходов на спринклерную установку, что включает в себя не только затраты на фактическую установку, но и годовые эксплуатационные расходы. Следующий список, хотя необязательно конечный, включает в себя основные затраты, составляющие эти расчеты:

−гонорар за проектирование;

−установка/встройка;

−ввод в эксплуатацию/обучение персонала;

−техническое обслуживание/эксплуатационные расходы и т.д.

Капитальные затраты на установку спринклерной системы составили 25 000 фунтов стерлингов со стоимостью годового технического обслуживания в 100 фунтов стерлингов. Прибыль от новой установки включает:

−снижение ущерба имуществу;

−снижение косвенных убытков;

−снижение страховых выплат;

−улучшение безопасности жизни, и т.д.

Размер прибыли из вычисленной оценки риска пожара были прибавлены к разнице в страховых выплатах, что дало суммарный размер прибыли в 2 500 фунтов стерлингов из расчета на один гараж в год.

Эта цифра используется в оценке капиталовложений. Следующая таблица показывает дисконтированные денежные потоки за 30 летний период. Используемый дисконтирующий множитель 10 % – это норма для торговых помещений и длится в течение 30 летнего эксплуатационного срока службы спринклерной системы. Финансовые показатели в таблице 3 не предоставлены каким-либо определенным гаражом или оператором, но могут быть типичными для некоторых.

Таблица 3. Дисконтированные денежные потоки автобусного гаража после установки спринклерной системы

	Год	Капи-	Годо-	Итого-	Экономия	Чистая стои-	Дисконти		Чистый дис-	Совокуп-
		тальные	вые	вые		мость/Экономи	рующий		кантирован-	ный чис-
		затраты	затра-	затраты	£/год	я	множител		ный доход	тый дис-
		£	ты	£/год		£/год	ь (10 %)		за-	кантиро-
			£/год						трат/Экономия	ванный
									£	доход
	0	25000	100	25000	0	25000	1		25000	25000
	1		100	100	–2500	–2400	0.909	1	–2182	22818
	2		100	100	–2500	–2400	0.826	5	–1983	20835
	3		100	100	–2500	–2400	0.751	3	–1803	19032
	4		100	100	–2500	–2400	0.683	0	–1639	17392
	5		100	100	–2500	–2400	0.620	9	–1490	15902
	……	……	……	……	……	……	……		……	……
	26		100	100	–2500	–2400	0.083	9	–201	3014
	27		100	100	–2500	–2400	0.076	3	–183	2831
	28		100	100	–2500	–2400	0.069	3	–166	2664
	29		100	100	–2500	–2400	0.063	0	–151	2513
	30		100	100	–2500	–2400	0.057	3	–138	2375
Все-				28000	– 75000	– 47000			2375
го
	Год	Капи-	Годо-	Итого-	Экономия	Чистая стои-	Дисконти		Чистый дис-	Совокуп-
		тальные	вые	вые		мость/Экономи	рующий		контирован-	ный чис-
		затраты	затра-	затраты	£/год	я	множител		ный доход	тый дис-
		£	ты	£/год		£/год	ь (10 %)		за-	контиро-
			£/год						трат/Экономия	ванный
									£	доход
	0	25000	100	25000	0	25000	1		25000	25000
	1		100	100	–2500	–2400	0.909	1	–2182	22818
	2		100	100	–2500	–2400	0.826	5	–1983	20835
	3		100	100	–2500	–2400	0.751	3	–1803	19032
	4		100	100	–2500	–2400	0.683	0	–1639	17392
	5		100	100	–2500	–2400	0.620	9	–1490	15902
	……	……	……	……	……	……	……		……	……
	26		100	100	–2500	–2400	0.083	9	–201	3014
	27		100	100	–2500	–2400	0.076	3	–183	2831
	28		100	100	–2500	–2400	0.069	3	–166	2664
	29		100	100	–2500	–2400	0.063	0	–151	2513
	30		100	100	–2500	–2400	0.057	3	–138	2375
Сум-				28000	– 75000	– 47000			2375
ма

Сравнительный технико-экономический анализ показал небольшой положительный чистый дискантиро-

ТР 5049 Оценка пожарного риска. Обзор зарубежных источников Стр 65

ванный доход по истечении 30 лет. Положительная цифра указывает на то, что установка в автобусном гараже спринклерной системы не представляет собой хорошее вложение. Однако небольшой размер величины показывает, что это минимальный экономически эффективный пример.

В процессе оценки степени риска владелец автобусного парка решил, что у них достаточный избыток и разнообразие авторесурса за счет долевого владения (в некоторых гаражах), лизинга, закупок и страхования, и установка спринклеров в гараже не требовалась. Однако оценка риска обозначила некоторые другие области, требующие внимания, такие как внедрение управления пожарной безопасностью и необходимость отделения информационного центра, что являлось более экономически эффективным и было применено.

5.3.3.7 Выводы Оценка прибыльности установки спринклерной системы в автобусном гараже показала владельцу выгод-

ность непрерывности коммерческой деятельности и защиты имущества. Однако технико-экономический анализ и план действий в чрезвычайных ситуациях установили отсутствие возможности выгодных затрат или последствий установки спринклеров в гаражах. Исходя из оценки риска, владелец установил другие системы обеспечения безопасности и меры по предупреждению пожара.

5.3.4 Анализ дерева отказов Дерево отказов ищет причины, лежащие в основе имеющегося итогового события, путем логичного воз-

вращения к исходным событиям. Дерево отказов – это графическое изображение логических отношений между нежелательным конечным событием и событиями первичной причины.

Создание дерева отказов начинается с определения конечного события, выявленного на стадии идентификации опасности. Дерево строится методом расстановки различных причин в правильном последовательном порядке. Обычно это осуществляется путем движения назад от конечного события к событиям, их причинам возникновения, условиям и сбоям (отказам), которые могли привести к данному конечному событию, в процессе движения назад эти события становятся фактически вторичными конечными событиями и так далее. Этот процесс продолжается и завершается тогда, когда финальное множество базовых (или основных) событий, отказов или условий будут составлять ветви дерева. Вероятности входят в группу основных событий.

События в дереве ошибок соединены логическими элементами, которые показывают, какая комбинация его составляющих может вызвать определенное конечное событие. В основном это И элементы, в которых должны произойти все составляющие события, а также ИЛИ элементы, в которых только одному из составляющих событий необходимо произойти, чтобы послужить возникновению определенного конечного события. Вероятность возникновения конечного события вычисляется с помощью булевой алгебры. Простые дерева отказов могут быть вычислены напрямую булевой алгеброй. Более сложные деревья отказов требуют установления «минимальных прерывающих совокупностей» или «путевых совокупностей» методами булевой редукции. Рис. 8 показывает простое дерево ошибок и использование логических элементов И и ИЛИ. Для ускоренного использования сложного дерева ошибок используется компьютерное программное обеспечение.

Пример простого дерева отказов, применимый в обнаружении пожара, дан на рис. 9. В нем конечным событием является «отказ обнаружения огня в течение 5 минут с момента возгорания». Причины этого конечного события прослеживаются через четыре основных причины, для которых собираются данные.

Элементы ИЛИ обычно вычисляются разностью суммы основных вероятностей и произведения основных вероятностей.

POR = (PA + PB ) − PA PB

Элементы И вычисляются произведением основных вероятностей. Конечные события дерева отказов очень часто могут обеспечивать условные вероятности для дерева событий.

PAND = PA PB

ТР 5049 Оценка пожарного риска. Обзор зарубежных источников

Стр 66

Рис. 8. Общий вид дерева отказов

ТР 5049 Оценка пожарного риска. Обзор зарубежных источников

Стр 67

Рис. 9. Дерево отказов для анализа ситуации, когда пожар не обнаружен в течение 5 минут с момента возгорания

ТР 5049 Оценка пожарного риска. Обзор зарубежных источников

Стр 68