Фрагмент для ознакомления
2
3.3.1. Разработка узлов и причинно-следственных связей
Разработка модели Байесовских сетей (BBN) начинается с идентификации ключевых переменных, которые влияют на анализируемый сценарий. Эти переменные трансформируются в узлы и состояния в рамках структуры BBN. Затем осуществляется формирование причинно-следственных связей между этими узлами, что визуализируется в виде направленного ациклического графа. Создание такого графа критически важно для корректной интерпретации данных связей.
Установление связей между узлами графа, которое требует математической формализации, обычно является самым трудоемким процессом. В ациклическом графе узлы соединяются дугами: узел, откуда выходит дуга, считается родительским, а узел, на котором дуга кончается, — дочерним.
Доступность и качество данных играет фундаментальную роль в эффективности BBN. Данные могут быть получены из научных публикаций, отчетов о несчастных случаях, баз данных и официальных источников. В то время как мнения экспертов также могут служить ценным источником информации, реальные данные предпочтительнее из-за их объективности и точности. Правительства и международные организации регулярно документируют аварии, происходящие в их юрисдикциях, что ведет к созданию обширных баз данных. После каждого инцидента проводится детальное расследование с целью выявления причин и оценки последствий. Такие отчеты становятся важным ресурсом для пополнения базы данных, используемой в байесовской модели.
Тем не менее, отчеты не должны выбираться и использоваться произвольно. Установлены строгие и всесторонние критерии отбора, основанные на экспертных мнениях и анализе существующей литературы, которые помогают определить и ограничить переменные и узлы, релевантные для исследования. В результате, в анализ включаются только те отчеты, которые соответствуют этим требованиям и предоставляют адекватные данные по всем интересующим переменным. Подбор узлов, определение их состояний, выявление причинно-следственных связей и критерии для выбора отчетов производились на основе текущих научных публикаций в данной области. Согласно этим критериям, разрабатывались направленные ациклические графы (DAG), а база данных была организована в формат, соответствующий требованиям программы BayesiaLab. Подходы к выбору узлов, формированию причинно-следственных связей и моделей обсуждались с целым рядом экспертов, активно работающих в данной сфере и в области морской и портовой индустрии. В результате, конечная версия модели была сформирована через процесс обсуждения и модификаций, учитывая одобрение всех заинтересованных сторон.
3.3.2. Расчет вероятностей и таблиц условной вероятности
По завершении процесса выбора и идентификации узлов, установления их взаимосвязей и создания модели следует этап вычисления вероятностей. Количественное определение вероятностей и таблиц условных вероятностей (CPT) можно осуществить на основе экспертных оценок, данных о произошедших авариях или комбинации этих подходов. Для этого используются разнообразные методы, включая теорему Байеса, логистическую регрессию и метод максимального
3.3.3. Анализ чувствительности
Анализ чувствительности выполняется для выявления ключевых факторов, которые влияют на исходы в различных сценариях в рамках модели BBN. Этот процесс позволяет оценить степень влияния взаимной связи между родительскими и дочерними узлами. Важный аспект анализа чувствительности — это определение массива параметров для исследования. Принцип проведения анализа заключается в модификации параметров и изучении их воздействия на другие элементы модели. Этот процесс может быть как упрощенным, с изменением одного параметра, так и комплексным, с учетом множества параметров в таблицах условных вероятностей (ТУВ). Считается, что чем больше параметров и сложнее анализ, тем выше надежность результатов. Это требует глубокого понимания совместного распределения вероятностей и параметров сети. Многофакторный анализ чувствительности, охватывающий несколько ТУВ, признается крайне достоверным и интегрированным. BBN обеспечивает надежное и практичное отображение связей между переменными за счет корректировки выбранных параметров.
В данном исследовании анализ чувствительности проводится с использованием функции "Диаграммы торнадо" программного пакета BayesiaLab. На этих диаграммах графически представляются максимальные и минимальные воздействия всех переменных модели на выбранный узел и состояние, которые определяются как целевые. Результаты на диаграмме торнадо также могут быть переведены в количественные показатели и представлены в таблице.
Для обеспечения консистентности и достоверности результатов, модель BBN подлежит определенным проверкам, признаваемым как валидация модели. Эти проверки включают в себя, например, требование, чтобы изменения в априорных вероятностях родительских узлов приводили к соответствующим изменениям апостериорных вероятностей в дочерних узлах. Кроме того, величина изменения должна быть значительнее для точных данных, чем для других менее значимых факторов модели.
3.3.4. Оценка риска опасных грузов в условиях порта
Хотя в мировой системе безопасности портов достигнуто множество успехов и улучшений, происшествия с опасными грузами в портах продолжают оставаться серьезной проблемой. Нет ни одного порта в мире, который был бы полностью защищен от подобных инцидентов. Аварии с опасными грузами могут возникать на любом этапе и в любой сфере портовой активности. Исторические данные указывают на то, что такие инциденты часто случаются при погрузке или разгрузке, а также при транспортировке грузов внутри порта или за его пределы. Отмечено, что подобные происшествия также происходили в зонах временного хранения портов.
Последствия этих происшествий весьма серьезны и многообразны, включая случайные пожары, катастрофические разливы нефти, химические утечки, которые ведут к загрязнению воды, воздуха и земли, коррозию, взрывы и общее нанесение негативного воздействия на окружающую среду. Эти инциденты приводят к значительному экологическому ущербу, а также к повреждениям товаров, портовой инфраструктуры и проектов, что в свою очередь может вызывать значительные финансовые потери.
3.3.5. Определение узлов и состояний BN
Так же как и разнообразны последствия происшествий с опасными грузами, причины, приводящие к таким инцидентам, многообразны и могут иметь различные источники. Эти причины могут быть связаны с человеческим фактором, организационными проблемами, управленческими решениями, техническими недостатками или факторами природного характера. Человеческий фактор дополнительно разделяется на квалификацию персонала, их опыт и отношение к работе с опасными материалами. Отсутствие у сотрудников должной подготовки для работы с опасными грузами представляет собой значительный риск. Точно так же, полученный опыт работы с такими материалами может существенно повышать уровень безопасности, а его недостаток у сотрудников может стать причиной серьезных угроз. Отношение работников к выполнению своих обязанностей также критически важно для безопасности операций с опасными грузами; оно может быть подорвано из-за личной небрежности, недостатка обучения, излишне долгого рабочего времени, недостаточного оснащения или низкой заработной платы, а также недостаточного понимания ситуации.
Важную роль играет также сама организация работы на портовых складах. Важна компетентная организация хранения опасных грузов, осуществляемая в соответствии с национальными и международными стандартами. Разработка собственных правил безопасности, как на строительных площадках, так и при работе в природной среде, имеет решающее значение для предотвращения аварий. Разработка и внедрение специализированных подразделений и кадров, ответственных за управление, хранение и погрузочно-разгрузочные операции с данными грузами, также способствует уменьшению риска несчастных случаев.
С учетом 348 прошлых отчетов об авариях с 1990 по 2018 год, рассмотренных для данного исследования, обзора литературы и экспертных оценок, это исследование сосредоточено на важных причинных факторах аварий с опасными грузами в портовой среде. Эти факторы были объединены в набор переменных и, следовательно, узлов разработанной модели. Все рассмотренные факторы представлены в таблице 5.
Таблица 5 - Описание переменных, рассмотренных для данного исследования В приведенной выше таблице все переменные определены как двоичные по своей природе, и для них указаны два состояния: «0» и «1», что уточняет их собственное значение. Большинство рассматриваемых переменных не требуют пояснений. Однако, чтобы избежать каких-либо неоднозначность, рассматриваемые переменные уточняются.
3.3.5.1. Человеческий фактор.
Эта переменная включена для определения роли человеческого фактора в провоцировании аварий. Как обсуждалось ранее, человеческий фактор является заметным провокатором аварий, и в данном исследовании рассматриваются три аспекта этой переменной.
3.3.5.1.1.Опыт. Этот субфактор отражает уровень опыта экипажа судна. Он отражает, был ли экипаж достаточно опытным при выполнении своей работы или было указано иное в отчете о происшествии.
3.3.5.1.2.Отношение.Этот аспект отражает степень вовлеченности экипажа или обслуживающего персонала в свою работу. Она включает в себя описание серьезности и ответственности за выполнение работы, соблюдение правил и приказов, а также неукоснительное соблюдение правил и дисциплинированность.
3.3.5.1.3.Квалификация. Этот субфактор указывает, был ли задействованный персонал достаточно квалифицирован для выполнения своей работы.
3.3.5.2. Организационные факторы.
Организационные факторы также считаются основными провокаторами аварий. Это также более широкая область, и, следовательно, различные ее аспекты рассматривались как субфакторы.
Складирование. Узел «Складирование» обозначает эффективное хранение опасных грузов и управление ими на портовых складах.
3.3.5.2.1.Операции. Узел «Операции» обозначает, определили ли портовые власти и разработали ли конкретную команду и организацию для хранения и обращения с опасными грузами, а также выполняют ли они свои обязанности в соответствии с установленными правилами.
3.3.5.2.2.Чрезвычайная ситуация. Узел «Чрезвычайная ситуация» отображает доступность и возможности конкретной группы реагирования на чрезвычайные ситуации, которая могла бы своевременно прибыть на место и управлять ситуацией на месте в случае аварии с опасным грузом.
3.3.5.3. Оборудование.Этот фактор указывает на то, как в отчетах об авариях упоминается роль задействованных объектов в возникновении аварий. Может быть нехватка объектов, их неисправность или плохое состояние.
3.3.5.3.1.Инфраструктура. Узел «инфраструктура» показывает, соответствует ли инфраструктура порта требованиям обращения с опасными грузами. Может быть хорошо, если она соответствует стандартам и нет возражений, или плохо в противном случае.
3.3.5.3.2.Оборудование. В разделе «Оборудование» показано, располагают ли портовые власти всем необходимым оборудованием и механизмами в достаточном количестве, в надлежащем состоянии и для технического обслуживания, чтобы обеспечить бесперебойную обработку опасных грузов.
3.3.5.4. Управление.
Эффективное управление и проведение портовой деятельности, стандартные операционные процедуры и ассортимент играют решающую роль в обеспечении безопасности портовых операций с опасными грузами, что отражено этой переменной. Различные аспекты этой переменной приведены ниже.
3.3.5.4.1.Регистрация. Этот субфактор показывает, был ли весь опасный груз эффективно зарегистрирован и были ли соответствующие данные внесены в доступные записи. Эта переменная указывает, включали ли отчеты об авариях в качестве причин аварии некачественную регистрацию опасных грузов или ее отсутствие
3.3.5.4.2.Протоколы безопасности. Раздел «Протоколы безопасности» относится к разработке и внедрению эффективных и актуальных процедур и руководств по безопасности. Он также обозначает эффективный надзор и управление ситуацией в области охраны труда и техники безопасности, связанной с опасным грузом.
3.3.5.5. Природные факторы.Эта переменная указывает на роль природных явлений в возникновении аварий. Она охватывает воздействие дождей, штормов, ветров, гроз, молний и цунами и т.д.
3.3.5.6. Риск загрязнения окружающей среды.
Риски загрязнения окружающей среды были разделены на две категории. В категории «Нормальное» состояние входят мелкие утечки и несерьезные происшествия ограниченного масштаба, а также случаи, когда сработал один или несколько второстепенных факторов, но значимого инцидента с опасным грузом не произошло. В противоположность этому, категория «Плохое» состояние включает в себя аварии с явными разрушениями, включая загрязнения, возникающие в результате утечек, пожаров и взрывов.
После того как узлы и их состояния были четко определены, также как и данные из отчетов о происшествиях были систематизированы в соответствии с этими параметрами, избранные узлы были интегрированы в байесовскую модель. Эта модель, известная также как направленный ациклический граф (DAG), была разработана на основании существующих научных публикаций и мнений экспертов, где все взаимосвязи между узлами были тщательно проработаны. Модель, разработанная для этого исследования, изображена на рис. 15.
Рисунок 15 - DAG разработанной модели
Все доклады за анализируемый период, соответствующие ключевым условиям наличия данных по всем узлам, были интегрированы в базу данных. Далее, эти данные были ассоциированы с созданной моделью при помощи функции "сопоставление данных" в программе BayesiaLab. После успешного сопоставления данных в файле, все значения вероятностей и таблицы условных вероятностей (CPT) были вычислены с использованием инструмента для оценки параметров, встроенного в данное программное обеспечение.
3.3.6 Результаты и обсуждение
После активации модели в программе BayesiaLab, результаты анализа, представленные на рисунке 16, указывают, что вероятность происшествий с серьезным загрязнением и значительными финансовыми убытками достигла 59.80%. В то же время, вероятность малозначимых инцидентов оказалась на 20% меньше.
Рисунок 16 -Результаты вывода при нормальных условиях
Из анализа причинно-следственных связей на рис.16 ясно, что человеческий элемент имеет значительное влияние, с вероятностью в 76.80, что подтверждает его критическую роль в инцидентах, связанных с морскими перевозками опасных грузов. Особо важной составляющей этого фактора, согласно данных на рисунке, является подход и отношение персонала, задействованного в процессах перевозки, с вероятностью в 70%. Ключевым для предотвращения аварий с опасными грузами является серьезность отношения рабочих, которое должно регулярно оцениваться на предмет их бдительности, заинтересованности и в качественном выполнении обязанностей. Важно разработать удобный график работы, избегать принуждения к сверхурочной работе или работы в условиях, которые могут быть вредными.
