Одной из целей метода PRA является разработка адекватных моделей, учитывающих неопределенность реализации событий. Поэтому вероятностная модель риска является удобной моделью анализа неопределенности. Необходимо понимать, что анализ неопределенности является главной частью вероятностной модели риска и обеспечивает основу для надлежащего применения результатов метода PRA при принятии решений в области менеджмента риска. Обычно выбором способа количественного определения и представления неопределенности, соответствующей входным данным, моделям и степени незнания, который делает результаты оценки риска понятными и удобными для лиц, принимающих решение, занимаются аналитики метода PRA. Все выводы метода PRA должны быть доведены до лиц, принимающих решение, включая оценку совокупной неопределенности и выявление источников неопределенности, критически важных для результатов. Для проведения анализа неопределенности обычно применяют методы моделирования Монте-Карло.
В задачу 7 включают следующие действия:
а) оценку неопределенности данных при оценке частоты реализации каждого минимального набора вырезок событий. При этом необходимо разработать соответствующие распределения и/или представления неопределенности для основных событий в минимальных наборах вырезок событий;
b) логическую комбинацию распределения неопределенности исходного события с распределениями неопределенности вероятностей отказов, соответствующих основным событиям. Существующие методы подобных вычислений включают аналитические методы и метод моделирования Монте-Карло;
c) определение неопределенности, соответствующей параметрам нежелательных конечных состояний (последствий);
d) определение вклада неопределенности отдельных основных событий в неопределенность общих результатов;
c) регистрацию полученных результатов с границами их неопределенности, включая источники неопределенности, критически важные для результатов.
Задача 8. Анализ чувствительности
Анализ чувствительности - это тип анализа неопределенности, направленный на оценку влияния на результаты изменений (вследствие неопределенности в предположениях) при моделировании физических параметров и основных опасных событий. Данное исследование часто выполняют в методе PRA для выявления исходных факторов или элементов, изменения которых вызывают наибольшие изменения конечной оценки риска. Анализ чувствительности также используют для оценки чувствительности результатов PRA в зависимости от искажения основных событий.
В задачу 8 включают следующие действия:
a) составление перечня предположений, относящихся к основной задаче системы, ее конструкции, критериям работоспособного состояния компонентов, моделированию и физическим параметрам основной задачи системы. Кроме того, должны быть идентифицированы структуры, системы и компоненты, относящиеся к единичным неблагоприятным последствиям (минимальные наборы вырезок событий) с общим свойством зависимости от зависимых отказов;
b) систематическое или независимое изменение критериев успешного выполнения основной задачи, параметров функционирования и моделей, и изменение моделей и данных метода PRA путем внесения изменений в последовательность событий (дерево событий) и модели отказов (дерево неисправностей). Повторное выполнение полной модели PRA для изменения последствий опасных событий, ранжирования и количественной оценки риска;
c) комбинация зависимых структур, систем и компонентов, входящих в минимальный набор вырезок событий в одно основное событие и присваивание ему наиболее высокой вероятности среди объединенных событий. Проведение повторной независимой оценки общей модели PRA для изменений, которые появились в последовательностях опасных событий, ранжировании и результатах количественной оценки риска для минимального набора вырезок событий.
Задача 9. Ранжирование
В некоторых случаях применения PRA могут быть использованы специальные методы идентификации доминирующих вкладов в риск в последовательностях или сценариях опасных событий. Ранжирование этих доминирующих вкладов в порядке убывания от наиболее важных к наименее важным называют ранжированием по значимости. Процесс ранжирования обычно выполняют с применением последовательности событий (дерева событий) и моделей отказов (дерева неисправностей). Существует несколько количественных мер значимости, которые обычно помогают определить изменения количественной оценки риска (вероятности), вызванные изменением вероятности основного события или изменением вклада основного события в совокупный риск. Примерами оценки значимости событий являются методы Фассела-Весела (F-V). значимости снижения риска (RRW), значимости достижения риска (RAW) и Бирнбаума.
________________
Fussell-Vesely (F-V).
Risk reduction worth (RRW).
Risk achievement worth (RAW).
Birnbaum.
В задачу 9 включают следующие действия:
a) идентификацию основных вкладов в риск;
b) оценку на основе модели совокупного риска для нескольких значений значимости и ранжирование отдельных сценариев опасного события и основных событий;
c) определение вкладов в совокупный риск и неопределенности для этих последовательностей опасных и основных событий.