28 ноября 2014

Оценка вероятности совершения пожаров на объектах МЧС

Шепитько Г.Е.,
Д-р техн. наук, профессор
аналитик безопасности

Благодаря учёту количества объектов защиты в системе пожарной и вневедомственной охраны МВД РФ, достаточно знания статистики количества пожаров или краж в год для оценки вероятности возникновения пожара или совершения краж на объектах МВД РФ [1].

Отсутствие системы учёта количества объектов охраняемых МЧС приводит, в частности, к необходимости (без привязки к объектам) отнесения количества пожаров к числу населения в стране, регионе, населённом пункте. Справочные сведения в литературе о вероятности пожара на объектах (учреждение, предприятие, жилой дом) являются противоречивыми с разбросом значений на порядок [2]. В тоже время эти сведения являются актуальными исходными данными для оценки эффективности противопожарных мер.

Целью работы является исследование возможности оценки вероятности совершения пожаров на объектах МЧС при отсутствии статистических данных о количестве этих объектов.

В общем случае, на реальном объекте защиты находятся: людские ресурсы, материальные ресурсы (ценности) и информационные ресурсы. Для построения модели защиты введём понятие условного объекта защиты, ёмкость Е_о которого характеризуется количеством единиц ресурсов. После совершения пожара ёмкость условного объекта уменьшается на значение Е_ост единиц пострадавших ресурсов.

Тогда в рамках пуассоновской модели потока редких пожаров [1] можно записать выражение для вероятности Р_п совершения пожара в течение года (т = 1) на условном объекте в виде интенсивности I_п совершения пожаров

Р_п = I_п = к Е_от/ М (1)

где к – частота совершённых пожаров в год на заданной территории (страны, региона, населённого пункта);
М – количество населения на заданной территории.

Отношение М/ Е_о можно трактовать как количество условных объектов.

С другой стороны, для теоретических расчётов может быть использованы соотношения для интенсивности I_п совершения пожаров

I_п = I_ф_п ( 1 - Р_пре ) ( 1 - Р_пз ) = I_пз ( 1 - Р_пз ) (2)

где I_фп - интенсивность потока факторов появления пожара;
I_пз - интенсивность потока загораний;
Р_пре – условная вероятность предотвращения пожара;
Р_пз – условная вероятность противопожарной защиты объекта.

Из условия равенства выражений (1) и (2) вытекают следующие соотношения для оценки интенсивности Р_пп зажиганий на условном объекте и интенсивность I_фп потока факторов появления пожара на объекте

I_пз = к (Е_о /М ( 1 - Р_пз) ) (3)

I_фп = Р_пп / (1- Р_пре ) (4)

Ёмкость условного объекта складывается из суммы единиц ресурсов

Е_о = L_ч + L_м + L_и (5)

где L_ч , L_м и L_и – количество единиц на объекте людских, материальных и информационных ресурсов, соответственно.

Количество людских ресурсов определяется числом человек на объекте в зоне опасности

L_ч = (L_чг + L_чт + L_чс + L_чсс )/к (6)

где L_чг , L_чт , L_чс и L_чсс – количество человек на к пожарах погибших, травмированных, спасённых и самостоятельно спасшихся, соответственно.

Значение параметра L_ч определяется на основе статистических данных с приведением составляющих к одному пожару. При соизмеримых значениях L_чс и L_чсс величина L_ч близка к 1, т.е. чаще всего опасности подвергается в среднем один человек на условном объекте, хотя в конкретном здании могут при этом находиться гораздо больше людей.

Аналогичным образом можно записать выражения для количества пострадавших единиц всех ресурсов Е_ост и, в частности, человеческих ресурсов L_чо

Е_ост = L_чо + L_мо + L_ио (7)

L_чо = (L_чг + L_чт)/к (8)

Значение L_чо на порядок меньше L_ч .

Количество материальных ресурсов определяется относительной стоимостью материальных ценностей на объекте в зоне опасности. Причём, для учёта инфляционных процессов во времени стоимость измеряется в долларах США с последующим дисконтированием этой валюты

L_м = d ((У_щ+ Ц_мс)/С_мб)/к (9)

где d – коэффициент дисконтирования валюты с годовой нормой дисконта 3%;
У_щ – прямой материальный ущерб от пожаров;
Ц_мс – стоимость материальных ценностей спасенных на пожарах;
С_мб – стоимость материальных ценностей на условном объекте в базовом 2002 году (для жилого сектора С_мб = 3000$ на площади 90 м²) [3];

к - количество пожаров.

Значение параметра L_м определяется на основе статистических данных с приведением составляющих к одному пожару. Для объектов жилого сектора величина L_м = 1 – 3.

Аналогичным образом можно записать выражения для количества пострадавших единиц материальных ресурсов

L_мо = d ((У_щ/С_мб)/к (10)

Значение L_мо в 3-5 раз меньше L_м для объектов жилого сектора.

Количество информационных ресурсов определяется относительной стоимостью информационных ресурсов на объекте в зоне опасности. Причём, для учёта инфляционных процессов во времени стоимость измеряется в долларах США с последующим дисконтированием стоимости компьютеров

L_и = L_ч П_к Z_и /d_пк (11)

где L_ч- количество человек на объекте в зоне опасности;
П_к – показатель компьютеризации объекта (отношение количества компьютеров к количеству людей на объекте);
Z_и – относительная стоимость информационных ресурсов на компьютере (отношение стоимости информационных ресурсов к стоимости компьютера);
d_пк – коэффициент дисконтирования стоимости персонального компьютера.

По данным Росстата в частном секторе П_к =0,1 – 0,5 [4];

Стоимость накопленной информации на компьютере зависит от её категории важности и периода её морального устаревания. Для простых объектов информатизации Z_и не превышает 0,3, для особо важных государственных объектов или крупных банков Z_и может достигать значения 4. [5]

С базового 2002 г. до 2013 г. стоимость персонального компьютера в среднем снизилась в два раза, поэтому при расчёте коэффициента дисконтирования d_пк принята годовая ставка 5%.

Тогда для объектов жилого сектора вклад информационных ресурсов очень мал L_и = 0,3 , но для административных зданий может быть больше на порядок.

Аналогичным образом можно записать выражения для количества пострадавших единиц информационных ресурсов

L_ио = L_чо П_к Z_и /d_пк (12)

Значение L_ио в 3-5 раз меньше L_и для объектов жилого сектора.

Для апробации модели условного объекта были использованы статистические данные о пожарах на всех объектах на всей территории РФ. [6]

На рис. 1 представлены зависимости составляющих ёмкости условного объекта от времени.

Рис.1. Зависимости количества ресурсов объекта от времени

Из рассмотрения этих зависимости следует, что определяющим является рост стоимости материальных ресурсов объекта во времени, в том числе, из-за увеличения площади пожаров. В общее количество пожаров основной вклад вносят пожары на объектах жилого сектора, где нет значимой информации, поэтому незначительна доля информационных ресурсов.

На рис. 2 приведены зависимости от времени вероятностей совершения пожаров на объектах МВД (количество пожаров к количеству объектов) [1] и МЧС (количество пожаров к количеству населения РФ) [6]. Первая вероятность существенно снижается благодаря значительным затратам на предупреждение пожаров [1], вторая вероятность внушает оптимизм в части слабой детерминированной тенденции улучшения пожарной обстановки в РФ. Однако третья вероятность в смысле выражения (1) показывает, что пожарная обстановка в РФ в последние годы не улучшается.

Рис. 2. Зависимости вероятностей совершения пожаров от времени

Таким образом, в работе впервые введено и применено понятие условного объекта, показана возможность оценки вероятности совершения пожаров на объектах в условиях отсутствия информации о количестве охраняемых объектов.

Литература

Шепитько Г.Е. Характеристики противопожарной защиты объектов МВД. Портал Sec.ru от 17.10.2014. [Электронный ресурс]. URL: http://daily.sec.ru/2014/10/17/Harakteristiki-protivoposharnoy-zashiti-obektov-MVD.html
Зубков В. Вероятность возникновения пожара. Обзор российских источников данных о статистике пожаров в зданиях различного назначения. Сайт Fire-consult.ru от 27.06.2012. [Электронный ресурс]. URL: http://fire-consult.ru/risk/veroyatnost-vozniknoveniya-pozhara-obzor-rossijskix-istochnikov-dannyx-o-statistike-pozharov-v-zdaniyax-razlichnogo-naznacheniya.html
Сулименко В.А. Экологические последствия пожаров в жилой застройке городов. Канд. диссерт. – М.: АГПС МЧС России, 2004. - 214 с.
Сайт Федеральной службы государственной статистики от 09.08.2013. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/housing/
Шепитько Г.Е. Экономика защиты информации: учебное пособие. – М.: МФЮУ, 2011. – 64 с.
Пожары и пожарная безопасность в 2011 году: Статистический сборник. Под общей редакцией В.И. Климкина. - М.: ВНИИПО, 2012. - 137 с.

Просмотров: 1345

Мнения экспертов

Рогожкин О.Ю.
ООО "Межрегиональная Информационно-техническая Фирма"
исполнительный директор

Отсутствует привязка к практическому применению. Вывод? Что на объектах жилого фонда не нужно применять системы безопасности. Отсутствует критерий «ценности», качественная составляющая информации сводится к стоимости компьютеров? (или что-то просмотрел?)

Лебедев Р.В.
ОАО "Информационные спутниковые системы"
начальник сектора защиты инфорации

В статье рассмотрен подход к решению задачи оценки вероятности событий в условиях отсутствия статистических данных об объектах предметной области, такой как множество объектов защиты, охраняемых МЧС. Автор предлагает использовать для этой задачи количественные показатели человеческих, материальных и информационных ресурсов реальных объектов, рассматривая их совокупность как основную характеристику – емкость – некоторого условного объекта защиты. Ожидаемое событие – пожар – приводит к уменьшению емкости объекта на величину, характеризующую количество пострадавших ресурсов. Так определяется «реакция» системы на исследуемое событие. Вероятность события при этом рассматривается как функция от емкости объекта. Приводя аналогии с классическими задачами тервера, можно представить лучника, стреляющего по мишени. Размер мишени и есть емкость условного объекта. Основная часть статьи посвящена описанию метода оценки исходных и пострадавших ресурсов и их количественному соотношению. Такой инструмент дает возможность, опираясь на статистические данные о пожарах и нанесенном им ущербе, оценить исходную емкость объекта. Условно говоря, из знания кучности стрельбы лучника и числа попаданий можно прикинуть размер мишени и, как следствие, вычислить вероятность попадания. Фактически этот подход и описан в статье. В целом, статья написана в научном стиле. Материал изложен кратко и сухо, без лирических отступлений и художественных оборотов (как и подобает научному труду). Однако, при этом утеряна лаконичность мысли, а рассуждения не всегда логически связаны и последовательны. Для понимания смысла некоторые фрагменты приходится перечитывать, какие-то – даже конспектировать. Многие важные вопросы освещены поверхностно. Так, например, неясными остаются единицы измерения ресурсов, составляющих емкость объекта. Очевидно, что они должны измеряться по одной шкале (т.к. емкость объекта – есть их прямая сумма), однако, эта шкала не определена, а формулы не дают однозначного ответа. Соотношения между пострадавшими и исходными ресурсами не обоснованы, автору приходится верить «на слово». Приведенные результаты апробации не позволяют судить о состоятельности метода. Описанный подход интересен идейно, при должной доработке он вполне может найти практическое применение в своих областях.

28 ноября 2014

Оценка вероятности совершения пожаров на объектах МЧС

Мнения экспертов

Ваши комментарии:

Автор

В этой же рубрике

Информация

Отраслевые СМИ