XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

Цель: Научное обоснование и разработка основ прогнозирования последствий чрезвычайных ситуаций на объектах железнодорожного транспорта.

Железнодорожная авария, прогнозирование, разлив нефтепродуктов, пожар пролива.

Социально-экономическое развитие территории, особенно мегаполи-сов, невозможно без транспортной системы, своевременно обеспечивающей большие объемы перевозок. Железнодорожный транспорт, получивший развитие в мире в XVIII–XIX вв., и на сегодняшний день остается в числе лидеров по объему грузовых и пассажирских перевозок.

Российской Федерации главным игроком в сфере железнодорожных перевозок является холдинг ОАО «РЖД».

Мировая статистика происшествий при перевозке нефти и нефтепро-дуктов железнодорожным транспортом свидетельствует, что чрезвычайные ситуации (ЧС) связаны чаще всего с механическим повреждением специальных цистерн и выходом нефтепродуктов в окружающую среду с последующим воспламенением либо загрязнением территорий или акваторий. Согласно статистическим данным Министерства транспорта США коэффициент аварийности железнодорожного транспорта при перевозке нефтепродуктов за один год составляет 3,35 млрд т-км.

Одной из ключевых составляющих обеспечения безопасности при железнодорожных перевозках нефтепродуктов является прогнозирование возможных ЧС, моделирование процессов развития пролива нефтепродуктов и оценка риска [1,2,3]. Точность таких прогнозов и моделей определяется многофакторным анализом условий ЧС с учетом:

особенностей территории (подстилающая поверхность, тип грунтов, параметры состояния почвы и водных объектов, климатические особенности

т. п.);

особенностей железнодорожной аварии (объем разлившихся нефте-продуктов, особенности разгерметизации и др.). Существующая методическая база не позволяет качественно и количественно определить либо смоделировать процессы развития ЧС и только фрагментарно учитывает возможные последствия ЧС. Так, одним из инструментов анализа сценариев развития ЧС с учетом вероятности является метод построения дерева событий на основе стандарта ГОСТ 54145-2010 [4].

На рис. 1. приведен пример дерева событий при локальной разгерме-тизации цистерны с бензином в результате схода грузового состава с рельс.

На рис. 1 видно, что качественную и количественную оценку степени опасности ЧС в полной мере провести невозможно, поскольку в дереве событий не анализируются процессы взаимодействия разлива нефтепродуктов с окружающей средой, которые определяются множеством неучтенных факторов. Так, при образовании пролива возможно попадание нефтепродуктов в водные объекты, впитывание в почву и просачивание в грунтовые воды в зависимости от объема и времени истечения нефтепродуктов, температуры окружающей среды, а также типов подстилающих грунтов

Рис. 1. Пример дерева событий при локальной разгерметизации

цистерны с бензином

Анализ сценариев развития ЧС может быть проведен на основе мето-дик расчета объема пролива, его площади и последствий ЧС (пожара пролива, «огненного шара», эффекта BLEVE) [4], а также на основе ряда методик определения экологических последствий. Одним из основных элементов расчета во всех существующих методиках является площадь пролива, определяемая по объему вылившихся нефтепродуктов. При этом следует учитывать, что часть нефтепродуктов впитывается в грунт, а при наличии рядом с проливом водного объекта частично попадает в воду.

Для повышения точности прогноза ЧС и моделирования процессов истечения нефтепродуктов необходимо определить время истечения, объ-ем вылившихся нефтепродуктов и площадь пролива с учетом впитывания грунт, испарения и загрязнения водного объекта [5, 6].

связи с этим необходим интегрированный подход к моделированию процессов пролива нефтепродуктов при перевозке железнодорожным транспортом с применением современных IT-технологий, особенно при оценке напряженных состояний оборудования или определении критических сроков эксплуатации [7,8]. Наибольшая эффективность достигается сочетанием геоинформационных систем (GIS-технологии) при учете особенностей территории и программных продуктов для 3D-моделирования при расчете аварийного пролива [9].

Таким образом, многофакторный учет различных параметров, определяющих количественные и качественные характеристики процессов пролива нефтепродуктов позволит повысить точность прогнозных оценок, а применение современных IT-технологий обеспечит оперативность расчетов. Такой подход позволит определить эффективность любой системы поддержки принятия решений, особенно при планировании аварийно-спасательных работ, в том числе при обосновании выбора технологий их проведения, а также использования различной аварийно-спасательной техники

Библиографический список

Baruque B. A forecasting solution to the oil spill problem based on a hybrid intelligent system / B. Baruque, E. Corchado, A. Mata, J. M. Corchado // Information Sciences. – 2010. – № 10 (180). – Pp. 2029–2043.

Fabiano B. Dangerous good transportation by road: from risk analysis to emergency planning / B. Fabiano, F. Currò, A. P. Reverberi, R. Pastorino // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. – 2005. – № 4–6 (18). – Pp. 403–413.

Zhenliang Liaoa. Integration of multi-technology on oil spill emergency preparedness / Zhenliang Liaoa, Phillip M. Hannamb, Xiaowei Xia, Tingting Zhao // Marine Pollution Bulletin. – 2012. – № 10 (64). – Pp. 2117–2128

ГОСТ 54145-2010. Менеджмент рисков. Руководство по применению организационных мер безопасности и оценки рисков. Общая методология.

Титова Т. С. Разработка методических основ определения и оценки состояния потенциально-опасных объектов / Т. С. Титова, Р. Г. Ахтямов, Г. А. Бухарбаева // Совре-менные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1-1. – URL : www.science-education. ru/121-19074 (дата обращения 21.09.2018).

Титова Т. С. Совершенствование подходов к оценке последствий разгерметизации подводных переходов магистральных нефтепроводов / Т. С. Титова, Р. Г. Ахтямов,

Аxтямов Р. Г. Подходы к оценке критического срока эксплуатации технологического оборудования на опасных производственных объектах / Р. Г. Аxтямов, А. Н. Елизарьев, Н. С. Сенюшкин, В. А. Доценко // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 5. – URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=7199 (дата обращения 15.11.20187).

Ахтямов Р. Г. Моделирование напряженного состояния технологического оборудования / Р. Г. Аxтямов // Сб. материалов IV Международной научно-практической конференции «Техносферная и экологическая безопасность на транспорте (ТЭБТРАНС-2014)». – 2014. – С. 16–19.

REN Hong-xiang. 3D Visualization of Oil Spill in Marine Simulator / REN Hong-xiang, JIN Yi-cheng, YIN Yong // Journal of System Simulation. – 2009. – № 1.

Код для цитирования: Скопировать