К.т.н. Еналеев Р.Ш., д.т.н. Теляков Э.Ш., Чистов Ю.С., Закиров Г.М.

Казанский государственный технологический университет, Россия

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАССОВЫХ ПОТЕРЬ В ЧРЕЗВЫЧАЙНЫХ СИТУАЦИЯХ

Введение

Анализ и прогнозирование чрезвычайных ситуаций (ЧС) с массовым поражением людей и разрушением материальных ценностей является актуальной социально-экономической проблемой. При оценке риска природных и техногенных катастроф в Федеральном законе РФ №123-ФЗ регламентируется использование методик, утвержденных руководством МЧС России. Однако нормируемые показатели предельных состояний поражаемых объектов по этим методикам не в полном объеме согласуются с результатами прогнозирования по стандартным методам, используемых в мире.

В связи с изложенным, научно-техническое обоснование информационно-математических моделей процессов взаимодействия опасных факторов аварийных ситуаций с материальными и биологическими объектами на основе интеграции методов различных областей знаний имеет важное теоретическое и практическое значение. Для реализации поставленной цели авторами предлагается стратегия системного подхода, обоснованная в работах Ляпунова и Кафарова и схематично представленная на рис. 1.

Рис. 1. Обобщенная структура управляющей системы

Компонентами вектора поражающих факторов являются тепловое излучение, ударная волна, токсичные вещества, а нормируемыми параметрами – критическая доза, предел огнестойкости, время зажигания. В качестве функциональных зависимостей между выходами и входами системы используются модели переноса и регрессионные модели. Компоненты вектора управляющих воздействий используются для структурной и параметрической идентификации модельных объектов. Вычислительный процесс идентификации позволяет не только устанавливать адекватность модельных объектов реальным, но и проверять гипотезы о механизмах взаимодействия опасных факторов с поражаемыми объектами. Сочетание компонентов всех векторов управляющей системы реализует практически все возможные реальные аварийные ситуации в техногенных и природных катастрофах.

Пробит-анализ тяжести термических поражений

В данной работе рассматриваются модели массового термического поражения людей в ЧС от воздействия поражающих факторов пожара в техногенных авариях. В соответствии с ФЗ-123 оценка пожарного риска на производственном объекте для различных сценариев развития пожара состоит из нескольких последовательных этапов, основными из которых являются:

построение полей опасных факторов пожара для различных сценариев его развития;

оценка последствий воздействия опасных факторов пожара для различных сценариев его развития.

В медицине катастроф термические поражения дифференцируют по глубине повреждения структурных слоев кожного покрова человека. К глубоким относят ожоги IIIБ, IV степени, к поверхностным – I, II, IIIА степени. В медицинской статистике обосновываются коэффициенты пробит-функций для прогнозирования вероятностей каждой степени термического поражения.

Известны два принципиально различных метода определения степени термического поражения кожи человека. По критериям термического поражения их условно можно назвать клиническим (медицинским) и термодинамическим. При клиническом методе диагностика термического поражения производится индивидуально для каждого пораженного без взаимосвязи с условиями воздействиями термического агента. Термодинамический метод основывается на корреляционной связи между тепловой энергией термического агента, поглощенной структурными слоями кожного покрова, и степенью и вероятностью возникновения термического поражения.

Из качественных критериев диагностики наиболее информативным и достоверным является морфологический метод исследования ожога, однако этот метод требует больших трудо- и времязатарат. Кроме того, его проведение вызывает значительное дополнительное травмирование кожи для гистологического исследования. Визуально-мануальный способ оценки исхода термического поражения дает качественные характеристики внешнего вида и свойств кожи- покраснение, наличие волдырей, некроз тканей. Он более оперативен, чем морфологический метод, но менее достоверен.

Количественные способы диагностики отличаются друг от друга использованием различных физических явлений и их приборным исполнением. Диагностика проводится по внутритканевому давлению, по амплитуде ультразвукового сигнала, по температуре поврежденных участков кожи путем сравнения с не пораженными симметричными участками кожи.

Причинно-следственные методы диагностики, в том числе и термодинамические методы, результатов воздействия поражающих факторов окружающей среды на объекты различной физико-химической природы основываются на теоремах и положениях теории вероятностей и математической статистики для нормального закона распределения случайной величины.

Одной из основных задач математической статистки в медицине является количественная оценка влияния различных факторов на степень тяжести термических поражений. С целью минимизации человеческих потерь в катастрофах в [1] получил дальнейшее развитие метод медицинской сортировки обожженных при массовых поражениях на основе пробит-анализа [2]. В качестве критерия выбрана совокупность двух факторов – площадь поражения и возраст пораженных. Для практического применения метода предлагается координатная сетка ориентировочной вероятности гибели для различных комбинаций возраста и площади, представленная на рис. 2.

Координаты с «0» значением указывают на благоприятный исход, со значением «1» означает гибель пациента. Таблица позволяет выделить пострадавших с благоприятным исходом и бесперспективных для лечения. Создается возможность концентрации сил для оказания помощи пострадавшим с различной вероятностью летального исхода.

Рис. 2. Координатная сетка вероятности гибели в зависимости от возраста и площади

Для прогнозирования числа пострадавших в катастрофах и определения необходимого объема медицинской помощи данный метод имеет ограниченное применение, так как учитывает только клинические критерии оценки ожогов и инструментальные методы анализа. Кроме того, метод «координатной сетки» позволяет оценивать вероятность термических поражений только неблагоприятного исхода.

Оперативное оказание помощи всем пострадавшим с различными степенями поражения возможно на основании уравнения регрессии «доза – эффект», которое связывает термодинамические параметры поражающих факторов с медицинскими (клиническими) критериями диагностики термического поражения. Для нормального распределения данное уравнение получило название «пробит-функции»

,	(1)
,	(2)

где и – постоянные коэффициенты, идентифицируемые в экспериментах по воспроизведению ожогов; – пробит, нормированное отклонение случайной величины с нормальным законом распределения, – индекс облучения. При этом для заданной вероятности индекс облучения сохраняет постоянное значение независимо от скорости нагрева.

Практически важным свойством индекса облучения (2) является инвариантность ко времени воздействия постоянного теплового потока в диапазоне от 1 до 60 сек, т.е. скорости нагрева. Поэтому этот критерий используется в пробит-функциях для прогнозирования вероятностей возникновения термических ожогов

Таким образом, принципиальное различие методов состоит в том, что при массовом термическом поражении людей термодинамический метод априори позволяет по известному сценарию аварийной ситуации рассчитывать:

· распределение тепловой энергии во времени и пространстве вокруг аварийного источника,

· вероятность возникновения каждой степени тяжести поражения кожи во всех пространственных зонах вокруг аварийного источника энергии,

· общее количество пострадавших каждой степени тяжести во всех зонах термического поражения по известной плотности распределения обслуживающего персонала и населения вокруг опасного источника.

В настоящее время в отечественных и международных стандартах применяются пробит-функции, представленные в таблице.

№ п/п	Ст. поражения	Пробит-функция	Источники данных
1	Болевой порог		Stoll and Green [3,4] Еналеев, Теляков, Качалкин, Хайруллин, Закиров [5]
2	I
3	II
4	III		Еналеев, Теляков, Чистов [7]
5	Летальный исход		Eisenberg et al [8]
6			Tsao & Perry [10]
7			Lees [12]

Функции 1-3 получены на основании гармонизации отечественных и зарубежных расчетно-экспериментальных данных и пробит-анализа авторов [5]. Функция 4 построена по импульсу облучения для различных вероятностей ожогов III степени [6] и управлением значением коэффициентов линейной пробит-функции [7]. Функция 5 обоснована Ейзенбергом [8] в результате обработки данных по термическим поражениям от воздействия светового излучения ядерных взрывов и используется в ГОСТе [9]. Функция 6 предложена Тсао и Перри [10] для оценки воздействия теплового излучения пожаров при горении углеводородов и принята в методике МЧС [11]. Функция 7 в отличие от функций 1-6 предложена Лисом [12] для защищенной одеждой кожи. Экспериментально установлено, что для человека одетого в летнюю одежду F=0,5.

Применение пробит-функций 1-7 позволяет прогнозировать массовые термические поражения всех степеней тяжести. Такой подход принципиально отличается от координатной сетке на рис. 1. по возможности прогнозировать объем медицинской помощи не только для пострадавших с вероятностью летального исхода, но и с поверхностным ожогом, лечение которого не требует эвакуации в ожоговые центры.

Авторами с использованием всех известных отечественных и зарубежных пробит-функций разработан автоматизированный алгоритм прогнозирования массовых потерь от воздействия теплового излучения при горении углеводородных топлив при авариях в газовой и нефтехимической отраслях промышленности.

Для количественной оценки границ областей безвозвратных и санитарных потерь авторами предлагается применить принцип теории вероятностей (ТВ) о невозможности маловероятных событий. В инженерной практике этот принцип получил название «правила трех сигм (нормированное отклонение ±3σ)».

Прогнозирование санитарных потерь основывается на теореме ТВ, согласно которой сумма вероятностей несовместных событий, образующих полную группу, равна единице. В качестве полной группы принимаются отсутствие ожогов, болевой порог, ожоги I – III степеней, летальный исход.

Для количественной оценки диапазонов вероятностей безвозвратных и санитарных потерь можно воспользоваться интегральной теоремой Лапласа

,

(3)

Здесь х1 – отклонение в стандартных единицах или пробитах одного несовместного события, х2 – другого. Такая информация необходима для медиков при обосновании объема и тактики лечения пострадавших

Результатом работы прогнозирующей программы является визуальное, графическое или табличное представление сопряженных полей логарифма индекса облучения на различных расстояниях от источника пожара и спектра теплового поражения различной вероятности.

Под спектром поражения понимается распределение вероятностей поражения каждой степени санитарных потерь в зависимости от расстояния от источника облучения. Общее количество потерь рассчитывается суммированием санитарных потерь каждой степени поражения по всем пространственным зонам. Расчет производится на основании теорем теории вероятности для несовместных событий.

На рис. 3 приведен расчетный спектр поражения для практического примера, приводимого в ГОСТ 12.3.047-98 для оценки поражающего воздействия огненного шара при аварийном выбросе пропана массой 254 т.

Летальный
Ожог III степени
Ожог II степени
Ожог I степени
Болевой порог
Без поражения
Расстояние от источника, м	250 500 750 1000 1100
Логарифм индекса	8,85 7,09 5,58 4,34 3,90

Рис. 3. Расчетный спектр теплового поражения.

Вероятности: 0; 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7;

0,8; 0,9; 1.

Например, для 100 человек с равномерной плотностью распределения вокруг опасного источника на расстоянии до 1000 м общие санитарные потери, для которых необходима безотлагательная оперативная помощь, составляют: летальный исход – 9 чел.; ожог III степени – 12 чел.; ожог II степени – 33 чел.; ожог I степени – 27 чел., болевой порог – 11 чел., для остальных (9 человек) без поражения. Если учитывать зону зажигания (ограничена пунктирной линией на рис.3), то количество безвозвратных потерь увеличится. Автоматизированный алгоритм расчета позволяет оценивать санитарные потери для любой плотности распределения обслуживающего персонала и населения вокруг опасного источника.

Выводы

Проведен сравнительный анализ методов прогнозирования массовых потерь в чрезвычайных ситуациях.

Обоснованы пробит-функции для оценки вероятностей возникновения термических ожогов различной степени тяжести.

Предложен автоматизированный программно-вычислительный комплекс для прогнозирования санитарных потерь при пожарах в нефтехимических отраслях промышленности.

Литература:

1. А.В. Матвеенко. Основы медицинской сортировки обожженных при массовых поражениях. Скорая медицинская помощь, 2010, №1, с. 8-13.

2. B.E. Zawacky, S.P. Azen, Sh.H. Imbus, Chang Yuing-Tay C. Multyfactorial probit analysis of mortality in burned patients. Annals of surgery, jan. 1979, Vol.189, №1, pp 1-5.

3. A.M. Stoll, L.C. Greene. Relationship Between Pain and Tissue Damage due to Thermal Radiation. Journal of Applied Physiology. 1959, 14, 3, 373-382.

4. ASTM Standart D 4108.

5. Р. Ш. Еналеев, Э.Ш. Теляков, И.Р. Хайруллин, В.А. Качалкин. Критерии опасности теплового поражения человека. Безопасность жизнедеятельности. 2008, № 8, 40-43.

6. A. F. Roberts, Thermal Radiation Hazards from Releases of LPG from Pressurized Storage, Fire Safety

Journal, 1981-1982, Vol. 4, pp. 197-212,

7. Р. Ш. Еналеев, Э.Ш. Теляков, Г.М. Закиров, Ю.С. Чистов. Прогнозирование санитарных потерь от воздействия теплового излучения в чрезвычайных ситуациях. Безопасность жизнедеятельности. 2011, № 1, 36-41.

8. N.A. Eisenberg et al. Vulnerability Model – A Simulation for Assessing Resulting from Marine Spills. NTIS ADA-105-245. 1975 June.

9. ГОСТ Р 12.3.047-98. Пожарная безопасность технологических процессов. Общие требования. Методы контроля

10. C.K. Tsao and W.W. Perry. Modifications to the vulnerability model: A simulation system for assessing damage resulting from marine spills. ADA 075 231, US Coast Guard NTIS Report No. CG-D-38-79.

11. Приказ МЧС РФ от 10 июля 2009 г. N 404 «Об утверждении методики определения расчетных величин пожарного риска на производственных объектах».

12. F.P. Lees. Prevention in the Process Industries: Hazard Identification, Assessment and Control. Third Edition. Dr. Sam Mannan, PE, CSP, Department of Chemical Engineering. Texas University. 2004.