Анализ деятельности наиболее опытных операторов показал, что принятие решений в процессе управления СТС (технологическая установка и обслуживающие ее люди) происходит в условиях неопределенности, проявляющейся в виде отсутствия полных и точных данных таких параметров технологического процесса, как, к примеру, активность катализатора в реакторах, скопление шлама в сетках гидрозатворов котлов утилизаторов, активность адсорбента и т. д. Неопределенность сопровождает все ступени жизненного цикла СТС и определяется следующими факторами:
• невозможность точно и оперативно измерять качественные показатели сырья;
• сложность количественного и качественного описания психофизических и сенсомоторных характеристик человека-оператора;
• проблема описания других слабоформализуемых факторов, влияющих на процесс.
Повысить качество решений, принимаемых в указанных условиях, возможно с помощью применения моделей, учитывающих имеющиеся неопределенности.
Предлагается выделить факторы риска, построить комплексный показатель риска возникновения аварийной ситуации на основе агрегирования данных со всех уровней иерархии факторов риска, а также на основе качественных данных об уровнях факторов и их взаимоотношениях на одном уровне иерархии.
Представим значение комплексного показателя риска в виде среднего арифметического взвешенного из произведения множества значений рискообразующих составляющих и их удельных весов [1]: ( ) N R Rw, 0 1 = × Σ iii = где: Ri — значение рискообразующей составляющей; wi — ее удельный вес, причем Σwi = 1.
Далее необходимо ввести так называемое «дерево иерархии» факторов риска F [2] и сгруппировать их в базовые показатели Fi, предварительно обозначив искомый комплексный риск-фактор F0 (рис. 1). Рассмотрим предлагаемую методику на примере технологического процесса получения элементарной серы методом Клауса (рис. 2).
Необходимо впоследствии наложить на эту иерархию систему весов S.
При возможности выделить более и менее значимые факторы, эксперты производят ранжирование составляющих базовых факторов в порядке убывания значения их влияния, и таким образом «вес» i-го фактора можно определить по правилу Фишберна [3]: