Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Документ'
Кондратьева С.И. «Лингвострановедческий комплекс как ведущий способ активизации речемыслительной деятельности». Педагогика творчества. Из опыта работ...полностью>>
'Программа дисциплины'
Цель: получение студентами основ теоретических знаний по основным разделам неорганической химии, химии биогенных элементов и приобретение навыков вып...полностью>>
'Учебно-методический комплекс'
Учебный курс по культурологии входит в состав дисциплин общефедеральной компоненты образования и предназначен для студентов I – II курсов РГГУ непрофи...полностью>>
'Закон'
Сегодня правовые проблемы залогов и возможные пути их решения в условиях ужесточения конкуренции на финансовом рынке выходят на первый план в работе п...полностью>>

Теоретические основы менеджмента техногенного риска 05. 26. 03 «Пожарная и промышленная безопасность (по химической технологии)»

Главная > Автореферат диссертации
Сохрани ссылку в одной из сетей:

2.2. МЕТОДОЛОГИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНОГЕННОГО РИСКА

Общая идея прогнозирования техногенного риска на ОПО проиллюстрирована на рис. 2.2.

Рис. 2.2. Логика и последовательность прогнозирования техногеннорго риска

Она включает а) идентификацию источников опасности и сценариев ее проявления (блоки 1-7), б) оценку частоты возможных происшествий – аварийных выбросов (блоки 8-11), оценку ожидаемого от них и иных вредных выбросов среднего ущерба R=M[Y] (блоки 12-17). При этом величина M[Y] в работе оценивалась двумя способами:

1. С точки зрения источника угроз, т.е. исследуемой конкретной ХТУ или ОПО в целом:

, (2.1)

где: a=1...m число типов возможных там техногенных происшествий: авария (a=1), несчастный случай (a=2), катастрофа (a=3) или форм причинения прямого (I) и косвенного (II) ущерба людским, материальным и природным ресурсам; b=1…k – количество наиболее вероятных сценариев его проявления; и – вероятности появления каждого из них за время  и размеры соответствующего прямого (I) и косвенного (II) ущерба; v=1...n число видов систематически выбрасываемых энергии и вредного вещества; вероятности появления каждого такого выброса и размеры вызванного ими прямого и косвенного ущерба.

2. С точки зрения «потенциальных жертв», т.е. тех объектов из состава людских, материальных и природных ресурсов, которые не защищены от подобных вредных выбросов ОПО:

, (2.2)

где – вероятности причинения людским (l=1), материальным (l=2) и природным (l=3) ресурсам конкретного прямого (I) ущерба за время ; – соответственно площади зон их вероятного и достоверного поражения случайными и иными вредными выбросами ОПО; Sl, Fl – средние стоимость и плотность единицы ресурса в каждой зоне; – вероятность случайного выброса и ожидаемый от него косвенный (II) ущерб.

2.2.1. Принципы прогнозирования вероятностей Qab и QII с помощью ДПСС. Выбор этих моделей для графического, а затем аналитического представления условий возникновения техногенных происшествий обусловлен возможностью учета всех существенных факторов, наглядностью, удобством обработки современными математическими и машинными методами. Наиболее часто применяемые в ДПСС символы показаны в таблице.

Формализация ДПСС достигается введением подмножеств: а) U={1,2,...,j,...u} – коды узлов; = ={1, 2,...,u} – соответствующие им переменные; j={1, 2,...} – принимаемые ими значения; F = {f1, f2,...,fu} – плотности вероятности случайных величин или  = {1, 2,...,u} – функции принадлежности лингвистических переменных – для узлов, изображенных в строках 1-7; б) Di={d1, d2,...} – наименования дуг; Aj – дуги-предецессоры (входящие в узел j); Bj – дуги-саксессеры (выходящие из него); Pij – вероятности или меры возможности переходов из i в j; Tij – необходимые для этого затраты – для строк 8, 9.

С учетом изложенного, все узлы ДПСС и отношения между ними могут быть представлены кортежами <U, , , F, > и <D, A, B, P, T>, а заданный ими процесс – металингвистической формулой:

<ДПСС> :: = <UF|DABPT>. (2.3)

Ниже приводятся оригинальные ДПСС вместе с аналитическими аналогами типа (2.3) и частью результатов их качественного и количественного анализа – выявленными закономерностями появления и предупреждения моделируемых происшествий, оценками их вероятности, вклада отдельных предпосылок и эффективности мероприятий по их предупреждению.

2.2.1а. Прогнозирование вероятностей Qab и QII с помощью графа. Процесс возникновения происшествий на ОПО представлен на рис. 2.3 в форме ДПСС типа «потоковый граф». На его вход поступают требования на выполнение k-х технологических операций, а с выхода – случайные события (возможные выбросы обращающихся там энергии и ВВ), появление каждого из которых может быть вызвано лишь ошибками людей и отказами техники (нерасчетные воздействия на них извне в модели не рассматриваются).

Принятые допущения позволили ограничиться пятью состояниями графа: U={1 – отсутствие упомянутых предпосылок; 2 и 3 – появление соответственно ошибок и отказов; 4 – опасное, связанное с их неустранением; 5 – критическое, т.е. появление в опасной зоне незащищенных объектов} и 13-ю дугами: D={01, 12, 13, 21, 22, 23, 24, 31, 32, 33, 34, 45, 50}, где 0 – внешняя среда. С помощью ДПСС удалось выразить вероятность Q() появления аварийности и травматизма на интервале =t2-t1 через параметр соответствующего потока пр и вероятности Pij(t) просеивания входных событий при переходе из состояний i в состояния j графа и за его пределы:

Q()=1 - exp -[пр(t)]; пр(t) =kпр(t)Qk(t), (2.4)

где kпр – проектная частота требований на проведение k-х технологических операций, а

(2.5)

Анализ подтвердил адекватность (2.4-2.5): рост интенсивности kпр и числа т типов операций, вероятностей возникновения отказов - P13(t) и ошибок - P12(t), снижение эффективности мер безопасности {рост P50(t), P45(t)} увеличивают частоту происшествий, а безошибочность персонала и безотказность оборудования ХТУ (P(t)12,Р(t)13=0), устранение всех возникших предпосылок (P(t)21, P(t)31=1) полностью исключают их появление. Значения Qk(t) и Q() становятся также равными нулю и единице при соответствующих значениях Pij(t) и при нулевых или бесконечно больших значениях  и m соответственно. Это позволило разработать методику прогнозирования Qa=Q(), которая включает: 1) сбор исходных данных (интенсивность технологических операций, их число и длительность выполнения; количество персонала, безошибочность, своевременность, длительность выполнения им заданных алгоритмов действий и продолжительность его пребывания в опасной зоне; структурные схемы надежности, интенсивность отказов технологического оборудования) – изучением проектно-технологической и эксплуатационной документации, научно-технической литературы и статистических данных; 2) расчет безотказности оборудования – стандартными методами теории надежности в технике; 3) оценка своевременности и безошибочности персонала – обобщенным структурным или другими методами теории эрготехнических систем; 4) определение условных вероятностей P45(t) и P50(t) – с учетом конкретных обстоятельств и имеющихся исходных данных; 6) вычисление вероятностей Qk(t) и Q() – по формулам (2.4-25).

Работоспособность методики проверена априорной оценкой безопасности работ по перегрузке АХОВ с помощью автокрана, а точность полученного при этом прогноза Q(t) – расчетом дисперсии оценки этой вероятности и сравнением ее с известной статистикой.

2.2.1б. Прогнозирование вероятностей QIab,QII и ущерба YIab с помощью "деревьев". Для прогнозирования риска тяжелых аварий на ОПО, следует применять дерево происшествия (ДП) и дерево событий (ДС), понимая, что любая из них является 1) следствием ПЦП к выбросу накопленных там запасов энергии либо ВВ и 2) результатом неконтролируемого истечения, распространения, трансформации и разрушительного воздействия их потоков на оказавшиеся вблизи объекты. Рекомендовано также использовать ДП и ДС совместно, а их построение – сводить к определению а) головного и центрального события – конкретного выброса, б) необходимых для этого ошибок, отказов, нерасчетных внешних воздействий, в) наиболее вероятных исходов нежелательного истечения, распространения, трансформации и воздействия выброса, в) всех логических условий ДП (см. строки 3,4 таблицы) и связей между событиями ДП и ДС, которые способны привести к моделируемой аварии и ее нежелательным исходам.

Конструктивность такого подхода проиллюстрирована с помощью ряда оригинальных моделей, одна из которых показана на рис. 2.4 – применительно к аварийному проливу (Х) криогенного АХОВ, возникшему в результате переполнения заправляемой им емкости, несмотря на предотвращающие это технические средства и организационные мероприятия.

Предпосылки ДП распределены по четырем уровням: 1-й – неотключение насоса из-за невыдачи команды (И) или ее неисполнения (Л); 2-й – отказ автоматики (Д) и ошибка оператора (Е); 3-й – отказы средств передачи (А) и выдачи (Б) команды; ошибки оператора: не среагировал на отказ автоматики (В) и не отключил (Г) насос вручную; 4-й – отказы: цепи датчика дозы (1), усилителей-преобразователей сигнала ее выдачи (4), расходомера (5), датчика уровня АХОВ в емкости (6), хронометра (11), выключателя насоса (12) и цепи управления им (13); ошибки оператора при включении автоматики (3), приеме светового (7) и звукового (8) сигнала о неисправности, снятии показаний хронометра (10) и отключении насоса в заданное время (9); ослабление сигнала датчика дозы вредным внешним воздействием (2).

ДС имеет три возможных (по объему пролива) исхода: Б,С,М – большая, средняя и малая утечки АХОВ – вследствие потери структурной устойчивости емкости, образования трещины в ее обечайке, срабатывания дренажно-предохранительного клапана. При этом большой пролив мог завершиться взрывом (В), пожаром (П) или только испарением (И) с различным ущербом (1-3, 4,5 и 6-8). Другие последствия аварийного выброса учтены ветвями ДС с конечными исходами: (9,10) – для средней и (11-13) – для малой утечек криогенного АХОВ.

При качественном анализе ДП выявлены 27 минимальных пропускных сочетаний исходных событий, появление которых приводит к возникновению головного: 2 синглета – 12 и 13; 20 дуплетов – 1,7;...4,11; 5 триплетов – 5,6,7;...5,6,11 и 3 – минимальных отсечных (гарантирующих обратное при их непоявлении): 1,2,3,4,5,12,13; 1,2,3,4,6,12,13 и 7,8,9,11,12,13. При этом наиболее значимыми для аварийного пролива оказались исходные предпосылки 12 и 13, наименее – 5 и 6, а все остальные – качественно равнозначными.

Количественный анализ ДП с целью прогноза риска (вероятности) выброса АХОВ был проведен тремя способами: а) с помощью полученной на его основе структурной функции:

X=ИЛ=(ВЕ)Л=[(A14Б)(ГД)]Л=[3(12)4(56)][(78)(9Д)]Л=

= [3(12)4(56)][(78)9(1011)](1213), (2.6)

– после ее свертывания по правилам булевой алгебры, замены операторов "" и "" на арифметические действия "+" и "", а кодов исходных предпосылок – на оценки вероятностей Pi их появления; б) путем сведения ДП к одному (головному) событию – последовательной (снизу вверх) заменой его ветвей, образуемых узлами  и , на события с эквивалентной вероятностью появления; в) построением двух ДП, тождественных оригинальному и состоящих только из его минимальных сочетаний одного типа, которые объединены единственным логическим условием:  – для пропускных и  – отсечных. После подобных преобразований для оценки Q(X)=QIab=QII использовались расчетные многочлены следующего типа:

P=P1P2...Pm=Pi; P=1-(1-P1)(1-P2)...(1-Pn)=1-(1-Pi) (2.7)

где P, P – вероятности появления сложных событий модифицированного ДП, которые получены логическим перемножением и сложением n и т простых событий оригинального ДП.

Для уникальных (статистически не воспроизводимых и не обеспеченных достоверными данными) техногенных происшествий, точечные оценки вероятностей Pi следует заменять нечеткими числами, аппроксимированными функцией принадлежности L-R типа:

(2.8)

где i, i – коэффициенты; тi – модальные значения возможности появления i-x предпосылок. При прогнозе (пример приведен в диссертации) оперируют также наименьшим и наибольшим значениями ее оценок для исходных, промежуточных и головного событий ДП.

Что касается прогнозирования ущерба YIab, ожидаемого от приведенной на рис 2.4 аварии, то его величину в работе предложено рассчитывать как сумму произведений условных вероятностей Qrs появления конечных исходов ДС и размеров связанного с ними ущерба Yrs. Порядок оценки этих и других параметров, характеризующих исходы истечения, распространения, трансформации и разрушительного воздействия аварийно высвободившегося АХОВ и показанных у части разветвлений этой модели в скобках при соответствующих кодах, будет рассмотрен ниже (см. разд. 2.2.2).

2.2.1в. Прогнозирование вероятностей QIab, QII с помощью сетей типа GERT и Петри реализовано ниже двумя способами: а) аналитическим и б) имитационным моделированием.

В первом случае оперировали вероятностями Pij реализации дуг с узлами i и j, соответствующими таким переходам затратами tij и условными производящими функциями моментов Mij(S) их распределения. Расчет пропускных способностей Wij(S)=PijMij(s) ветвей и всей сети GERTWЕ(S) (см. рис. 2.5, в прямоугольнике) осуществлен по топологическому уравнению С.Мэсона, после искусственного замыкания ее истока с общим стоком специальной дугой с параметром WА(S) ее проводимости и укрупнения сети по специальным правилам.

Рис. 2.5. Модифицированная сеть GERT

При этом получено такое выражение:

,(2.9)

из которого (при выбранных для примера видах статистических распределений fij с их числовыми характеристиками) рассчитаны параметры моделируемого сетью GERT процесса: Q7 = 0,55; M[T] = 41 мин и D[T] = 194 мин2 (где Q7, M[T], D[T] – вероятность достижения ее общего стока (появления предпосылок к происшествиям), математическое ожидание и дисперсия необходимого для этого времени. Cтруктурная идентичность формул (2.9) и (2.5) подтвердила единую природу соответствующих ДПСС, а иллюстративный расчет – их пригодность для МТР.

Возможность имитационного моделирования реализована в работе с помощью показанной на рис. 2.6 модели, воспроизводящей процесс возникновения ПЦП при функционировании ЧМС (выполнении оператором соответствующих действий с учетом возможных отказов, ошибок и неблагоприятных внешних воздействий). Учитываемые этапы и возможные нестандартные ситуации отмечены там двойным обрамлением, а влияющие на них факторы размещены в основании и на ветвях данной полувербальной семантической модели.

При построении модели считалось, что после совершения человеком предусмотренных технологией действий и сравнения действительной информации с ожидаемой возможны следующие исходы: а) обе информации идентичны и правильно восприняты – состояние ИИП; б) неидентичность информации понята человеком – НИП; в) информации хотя и идентичны, но реальная искажена при декодировании – ИИИ; г) неидентичность информации усугублена искажением одной из них – НИИ. В первом случае ЧМС оставалась в состоянии гомеостазиса (динамического равновесия), и оператор мог приступать к выполнению следующих действий. В трех последних утраченное равновесие могло быть в последующем восстановлено полностью или частично, либо такая возможность совсем исключалась.

Иначе говоря, в зависимости от подготовленности человека-оператора, уровня оцененной им опасности, надежности оборудования и средств защиты, ЧМС затем либо вернется в равновесие (события 44,64,78), либо попадет в опасную, критическую ситуации и – в происшествие (одно из событий 79а,б,в). Возможность продолжения или прекращения операции вследствие адаптации или выхода из строя одних компонентов системы по причине повреждения других изображена в модели связями, идущими от ее верхних событий к нижним.

Основанный на данной модели механизм имитационного моделирования (см. рис. 2.7) представляет каждое учитываемое свойство ЧМС генераторами случайных чисел (левая верхняя часть рисунка), аппроксимирующими качество этих факторов равномерно или треугольно распределенными функциями (К) принадлежности соответствующих лингвистических переменных (заштрихованные снизу области). Степень влияния свойств учитывалась индексами Ij потенциальной опасности, зависящими от оценок К качества соответствующих компонентов ЧМС на универсальной шкале (нижняя часть рисунка).

Поскольку все генераторы связывались логическими узлами так, как это показано в семантической модели, то их опрос в ходе проведения эксперимента на ЭВМ позволил имитировать предрасположенность конкретной ЧМС как к образованию ПЦП, так и к ее «обрыву» (исчезновению). Ведь после обработки ими значений Ij суммарный индекс опасности I мог увеличиваться или «обнуляться», что соответственно указывало на возможность появления опасных и критических ситуаций либо на адаптацию к ним ЧМС. В первом случае низкое качество ее компонентов способствовало формированию ПЦП, а во втором – ее обрыву; например, если после узла логического перемножения I оказывался равным нулю из-за того, что хотя бы одно из условий его реализации не выполнялось, т.е. входящий туда индекс Ij=0.

Рис. 2.6. Модель развития происшествий при функционировании ЧМС

С помощью машинных экспериментов в соответствующей экспертной системе удалось подтвердить возможность не только имитационного прогнозирования вероятности появления происшествий, но и количественно оценить вклад в ее величину конкретных свойств ЧМС. В частности, было установлено, что основными факторами аварийности и травматизма при эксплуатации ОПО являются те их свойства, которые определяют обученность людей к действиям в нестандартных ситуациях и надежность используемой ими техники.

Вместе с тем, была выявлена сравнительно низкая значимость качественного приема и декодирования информации о состоянии исправно работающей техники, что связано со спецификой исследуемых ХТУ, характеризуемых автоматическим контролем работоспособности их агрегатов и блокировкой ошибочных действий персонала. При моделировании это учитывалось низкими значениями индексов Ij опасности тех свойств оператора, которые проявляются на ранних этапах выполнения алгоритма, и играют роль лишь инициаторов ПЦП, т.е. необходимых, но недостаточных условий для возникновения там происшествий.

Рис. 2.7. Механизм имитационного моделирования происшествий с помощью GERT

В целом же, предложенные способы априорной оценки риска появления происшествий с помощью ДПСС рекомендовано использовать комплексно, с учетом их особенностей, цели его прогнозирования и имеющихся исходных данных: точные количественные методы пригодны лишь для простых ХТУ, а приближенные – для сложных или разрабатываемых ОПО. Что касается МТР на ОПО, то приоритет следует отдать моделям типа GERT, ДП и ДС.

2.2.2. Общие принципы прогнозирования ущерба YIab и Yv от вредных выбросов. Универсальный подход к прогнозированию ущерба декомпозицией процесса его причинения на четыре этапа и к расчету соответствующих параметров проиллюстрирован на рис. 2.8.

Имеющиеся в нем аналитические выражения поясняют как порядок необходимых там вычислений средних а) количества M[K] высвободившегося из ХТУ энергозапаса, б) площади M[П] возможной зоны поражения и в) ожидаемого при этом ущерба M[Y], так и необходимость их упрощения с помощью уже знакомых выражений типа (2.1) и (2.2).

Учитывая невозможность предугадать на ОПО все i,j,k={1,2,…,l…,m…,n} и сочетания Сnk последствий воздействия вредных выбросов, а также спрогнозировать параметры их: 1) истечения – Рi и Кi, 2) распространения и трансформации – Рj и Пj, 3) разрушительного воздействия – Qk, Р=Рk и Y=Yk, в работе предложено учитывать лишь ограниченное число l, m и n наиболее вероятных и тяжелых сценариев. Помимо рассмотренных выше ДПСС, для априорной оценки перечисленных параметров рекомендовалось также использовать а) параметрические формулы расчета расхода газа или жидкости, интенсивности теплового потока, перепада давлений на фронте ударной волны и полей концентрации с(t) вредных веществ; б) системы алгебраических и обыкновенных дифференциальных уравнений, решаемые с учетом интегральных балансов массы и энергии; в) более совершенные системы дифференциальных уравнений в частных производных с оригинальными параметрами состояния.

Более того, при определении техногенного ущерба YIab, Yv применялись частные модели: а) источника вредного выброса; б) истечения газообразных, жидких или двухфазных ВВ; в) растекания и межсредного переноса таких веществ или распространения энергии и массы в несущей среде; г) вскипания сжиженного газа или перегретой жидкости; д) физико-химического превращения АХОВ с интенсивным образованием поражающих факторов; е) объектов воздействия этих факторов и процесса причинения им конкретного ущерба.

2.2.2а. Прогнозирование параметров истечения и распространения АХОВ. Для иллюстрации конструктивности универсального подхода к прогнозированию количества вредных выбросов и площади поражаемых ими пространств, в работе рассматривались как наиболее простые сценарии с участием механической, тепловой и электрической энергии, так – и с инертными и меняющими агрегатное состояние веществами. При этом использовались новейшие модели, исходными данными которых были координаты r(x,y,z), геометрия, термодинамические параметры и режим работы источника вредных выбросов, а также скорость U, вертикальная устойчивость несущей среды и шероховатость подстилающей поверхности, в совокупности определяющие коэффициенты дисперсионного i и турбулентного Кi обмена.

Приоритет был отдан гауссовым моделям 1) диффузионного и 2) дисперсионного типа, учитывающим изменение S(r,t) концентрации с(r,t) за счет подпитки ВВ и его трансформации П(c) в несущей среде (для реакций первого порядка – она пропорциональна k), ее геометрию. Каждая из них получалась решением следующего дифференциального уравнения:

. (2.11)

1. Так, для =t-t0 от начала залпового выброса М=1 [M] АХОВ из точки r расположения ОПО в ничем не ограниченную атмосферу (при t0=0, с(=0)=0; Ki,ui=const; П(с)=kc и S(r,t)=()(x-x`)(y-y`)(z-z`), где  – дельта-функция Дирака) диффузионная модель имеет следующий вид:

(2.12)

2. Вторая (дисперсионная) модель была получена из (2.11-2.12) с учетом соотношения между коэффициентами турбулентного и дисперсионно обмена: 2i=2Kit (при Ki=const). В частности, для мгновенного выброса М [M] АХОВ в ограниченную земной поверхностью атмосферу из точечного источника с координатами r`(x,y=0,z=z0), и при совпадении направления ветра с осью х прямоугольной системы координат, она такова:

f(t)foc(t); (2.13)

, (2.14)

где f(t), fос(t) – функции, учитывающие трансформацию облака АХОВ за счет химических превращений в атмосфере и его оседания на землю.

В работе проиллюстрирована возможность получения из общей модели (2.12-2.14) ее частных решений для конкретных условий эксплуатации ОПО и даны способы определения необходимых для этого исходных данных. Их работоспособность подтверждена оценкой параметров опасных факторов (тепловой поток, избыточное давление, концентрация ВВ), действующих в разных точках зоны поражения, и прогнозированием изоповерхностей, границы которых определялись заданным уровнем причинения токсического ущерба персоналу ХТУ.

Например, для контура пятна заражения, показанного на рис. 2.9 и обеспечивающего 50% поражение людей без средств защиты, уравнение изоплеты имеет вид:

Рис. 2.9. Механизм зарождения и гибели пятна загрязнения

, (2.15)

где Iр) – компоненты стандартного отклонения частиц ВВ; DPкр– поглощенная персоналом критическая его доза; Ф[*] – стандартная функция Лапласа.

2.2.2б. Прогнозирование параметров трансформации и причиненного ущерба. Для априорной оценки вероятностей: Qk,Pj,P – физико-химических превращений с появлением вторичных поражающих факторов (тепловой поток, избыточное давление…) и QIab,QIl – причинения ими ущерба Yj различным объектам, в работе использовались современные модели типа: а) «доза-эффект», б) «пробит» – Pr и в) «эрфик функции» – Prob. При этом для нужд МТР две последние из них было рекомендовано интерпретировать следующими формулами:

; Pr(DP)=+lnD(r)+ln=a+bln[DP(r,)]; , (2.16)

где ,, и a,b – коэффициенты, характеризующие уязвимость разных объектов конкретным поражающим фактором; DP – поглощенная ими доза, которая для ингаляции вредного вещества рассчитывается по правой формуле, при известной его концентрация с(r,t) в точке r.

Рис. 2.10. Графики законов поражения типа «доза (удаление)-эффект»


Модели типа (а) изображены на рис. 2.10 в форме графиков R(DР) и R(X) (где R риск, измеряемый одной из вероятностей QIab, QIl причинения конкретного ущерба объекту, а Х его удаленность от источника поражающего фактора). Отрезок [0,DР1[ кривой 2 соответствует гормезису, [DР1,DР2[ нейтральной реакции, [DР2,DР3[ нелинейно монотонному росту ущерба, а DР3 и более выводу из строя объекта. Правая часть рис. 2.10 относится к отрезку ]DР2,DР3] этой кривой, представляя как бы его зеркальное отображение.

При этом возможность воспламенения или взрыва образовавшихся на ОПО топливовоздушных смесей и параметры вызванных этим поражающих факторов предлагалось оценивать с применением известной классификации горючих веществ и заполняемых ими объемов пространства, т.е. как это предписано новейшими официальными методиками. Расчет Pr рекомендовано проводить по приведенным там соотношениям и коэффициентам, а исходными данными для DP должны служить результаты моделирования предыдущих этапов.



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Отдел по делам молодежи администрации г. Магнитогорска учебная база г. Магнитогорска

    Документ
    Риторика; теория и практика лексикографии; литературная критика и редактирование; теория и история художественной культуры; теория языкознания; зарубежная филология; прикладное языкознание
  2. Факультет горных технологий и транспорта

    Документ
    Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова»
  3. Физико-метематические науки Шифр специальности

    Документ
    Специальность "Математическая физика" – область математики, посвященная исследованию математическими методами математических проблем, возникающих в механике, теоретической физике и др.
  4. Основы теории и организации (2)

    Учебник
    Учебник впервые дает всестороннее и обстоятельное изложение современных представлений о науке, искусстве и практике государственного управления на основе комплексного междисциплинарного подхода.
  5. Курс лекций материал подготовлен с использованием правовых актов по состоянию на 20 октября 2009 года А. В. Мелехин мелехин Александр Владимирович, доктор юридических наук, профессор

    Курс лекций
    Курс лекций содержит все основные положения и темы, предусматриваемые действующей программой по административному праву Российской Федерации. Устоявшиеся точки зрения и взгляды на проблемы государственного управления рассматриваются

Другие похожие документы..