Прогнозирование техногенных катастроф: применение фазохронометрического метода.

 

В асимптотическом анализе часто выделяют «медленные» и «быстрые» переменные. В теории управления риском также можно выделить управляющие воздействия, которые могут быть реализованы на «медленных» по сравнению со временем катастрофы временах (месяцы, годы, а иногда десятилетия) и «быстрые», которые предпринимаются непосредственно перед чрезвычайной ситуацией (или в ходе таковой).Именно на «медленных временах» есть возможность провести моделирование, оптимизировать системы защиты, устранить или скомпенсировать недостатки проекта, если таковые обнаружатся. Типичный пример – авария на станции «Фукусима-1» – одной из 25 крупнейших электростанций в мире. Этот объект строился с 1966 по 1971 год в сейсмоопасной прибрежной зоне, в которой происходят землетрясения примерно раз в 30 лет. В истории региона за последние 100 лет цунами минимум трижды достигал высоты 10 метров, а 1 сентября 1923 года превысил 20 метров. Специалисты знали о конструктивных недостатках проекта, предупреждали о них и предлагали конкретные меры по защите объекта. Для станции характерны недостаточная толщина стен и слишком низкое расположение генераторов по отношению к высоте волн цунами в этих местах, (проект был рассчитан на высоту волн цунами до 6 метров). Стоимость мер по защите станции не превышала 10% от стоимости всего объекта. Однако за 40 лет голоса инженеров и экспертов не были услышаны руководителями эксплуатирующей компании и государственными чиновниками, отвечающими за эту сферу жизнедеятельности. При этом модели, появившиеся примерно за 20 лет до аварии, детально и весьма точно описывали сценарии аварии [2]. При наличии эффективной системы управления рисками в данной сфере подобная авария была бы невозможна. В большинстве современных алгоритмов управления рисками широко используются концепции, модели и алгоритмы теории самоорганизации или синергетики [4]. В основе этого подхода лежит представление о параметрах порядка – ведущих переменных, которые определяют поведение всех остальных характеристик открытой, нелинейной, далекой от равновесия системы. Эти параметры выделяются в ходе эволюции и «подчиняют» все остальные степени свободы системы – «принцип подчинения», выдвинутый одним из основоположников синергетики Г.Хакеном [5]. Такое поведение дает возможность выявлять универсальные типы поведения в системах различной природы. С одной стороны, это позволяет описывать многие важнейшие, с точки зрения рисков, процессы в рамках одних и тех же универсальных нелинейных моделей, отражающих динамику параметров порядка [6].

С другой стороны, явление самоорганизации помогает выявить универсальные сценарии развития неустойчивостей и опасных процессов, приводящих к чрезвычайным ситуациям и катастрофам различной природы. Пример этого дает теория режимов с обострением, развитая в научной школе С.П.Курдюмова, сложившейся в ИПМ им. М.В.Келдыша РАН, работы которой получили мировое признание. Теория режимов, при которых одна или несколько характеристик системы неограниченно возрастают за ограниченное время, дает универсальное асимптотическое описание динамики большого класса процессов в системах с сильной положительной обратной связью [7].

Кроме того, универсальность динамики, даже понимаемой на качественном уровне, позволяет предлагать универсальные алгоритмы прогноза чрезвычайных ситуаций и катастрофических событий на основе анализа временных рядов – множества измерений состояния системы в последовательные моменты времени, выбранные с шагом Δ t. Это особенно важно в случае мониторинга, диагностики и управления сложными системами, для которых нет динамических моделей вида

, (3)

где – характеризует её состояние, – динамику, – управление, которые давали бы количественное описание управляемого объекта и позволили бы предсказывать момент и масштаб катастрофических процессов. Стратегия действий в этом случае будет примерно такой, как при прогнозе землетрясений [3].

1) Высокоточное измерение состояния отдельных элементов объекта. Принципиальные улучшения возможны уже на этом этапе. На кафедре метрологии и взаимозаменяемости МГТУ им Н.Э.Баумана был разработан так называемый фазохронометрический метод, позволяющий с высокой точностью измерять неравномерность вращения валов турбин, других ответственных элементов машин и механизмов. Если традиционные методы вибродиагностики и другие подходы дают относительную погрешность измерения 10^-2-10^-3, то фазохронометрические методы, пришедшие из авиационной и космической техники, дают точность 10^-6-10^-8. Наличие подобных систем позволяет оценивать реальное состояние агрегатов и в соответствии с ним организовывать ремонтные и профилактические работы. Однако ещё более важно, что системы, имеющие подобные датчики, могут использоваться «в быстром времени», в автоматическом режиме. Такие системы могут отключать двигатели, турбины, агрегаты за определенное время перед катастрофой, что позволяет сохранить технику и жизни людей. Если бы предложения по установке таких систем на гидростанции России 5 лет назад было принято, и были созданы соответствующие приборы, то аварии, подобные Саяно-Шушенской катастрофе, в российской гидроэнергетике были бы исключены. И вновь пример сейсмологии показывает, что «механического» увеличения величины сети и объемов информации, начиная с какого-то уровня, оказывается недостаточно. Нужны и алгоритмы агрегации, и методы прогноза, и системы управления, которые могли бы использовать прогноз.

2) При наличии высокоточной информации в ряде случаев нужно оценивать не отдельные элементы объекта, а состояние системы в целом (параметры порядка). Как правило, это связано с вычислением функционалов по результатам измерений. Типичный вид функционала –

. (4)

Иными словами, определенным образом производится усреднение результатов измерений по времени и пространству, чтобы оценить текущее состояние объекта. Простая аналогия такого подхода. У нас нет хороших математических моделей, позволяющих прогнозировать болезни организма или наступление непогоды. Однако поставив градусник и измерив температуру, либо взглянув на показания барометра, мы можем оценить серьезность недомогания или приближения бури. Именно поэтому и в медицине, и в метеорологии сейчас делается акцент на краткосрочном прогнозе, анализируются кардиограммы и энцефалограммы, дается прогноз погоды на 2 – 3 дня. Проблемы возникают со среднесрочным прогнозом критических явлений (например, засухи или аномальных погодных периодов). В сейсмологии такой подход оказался наиболее успешным при среднесрочном прогнозировании землетрясений. Функционалы, усредняющие определенным образом по времени и пространству данные, позволяют решить эту задачу (см. рис.1, 2). В наиболее известном и успешном алгоритме М8 [2,8] осреднение результатов измерений проводится в круге, диаметр которого зависит от прогнозируемой магнитуды. На этой основе формируется 8 функционалов, динамика которых постоянно оценивается. Когда 7 из них превышают критическое значение, на определенный срок объявляется тревога. Пороги, при достижении которых объявляется тревога, подбирается на основе знания о предыдущих авариях и катастрофах и наличии временных рядов, характеризующих состояние системы. Таким образом, наличие базы знаний и базы данных, позволяющих выявлять опасные, предкатастрофические состояния, становится и ключевым результатом мониторинга и условием успешного управления. Отметим, что в последние годы были разработаны новые алгоритмы анализа временных рядов для систем с меняющимися параметрами, что особенно важно для управления объектами, в которых возможны кризисы и катастрофы [8, 10]. Как правило, у сильных событий есть предвестники – либо «затишье» – уменьшение числа и интенсивности более мелких событий подобного типа – либо «активизация». Развитие теории самоорганизованной критичности – одного из разделов синергетики – позволило объяснить, в каких случаях имеет первый, а в каких второй сценарий предкатастрофического поведения, построить соответствующие модели и алгоритмы прогноза [12].

 

 

1.2)Вопросы по теме «Прогнозирование техногенных катастроф: применение фазохронометрического метода»

 

1) Современная стратегия управления рисками была обоснована(место,год):

«а)» Иокагаме в 1994 году

б) США в 1991 году

в) Германия 1996 год

г)Чехославакия 1968 год

2) Для предупреждения катастроф должен быть замкнут круг:

а) прогноз → планирование → принятие мер → предупреждение → анализ результатов → мониторинг → прогноз

б) прогноз → мониторинг → принятие мер → предупреждение → анализ результатов → планирование → прогноз

в) прогноз → мониторинг → предупреждение → принятие мер → анализ результатов → планирование → прогноз

«г)» мониторинг → прогноз → предупреждение → принятие мер → анализ результатов → планирование → мониторинг

3) В большинстве современных алгоритмов управления рисками широко используются:

а) время аварии на объекте экономики с ХОО

«б)» концепции, модели и алгоритмы теории самоорганизации или

синергетики

в) оптимальные способы применения спасательных формирований при проведении аварийно – спасательных работ

г)скорости и направлению ветра у земной поверхности и по высотам в районе аварии