Вернуться в началоСодержаниеСловарьПомощь

СодержаниеКонтактыПомощь

Предисловие
§ 1. Природа и характеристика опасностей в техносфере
§ 2. Основные положения теории риска
§ 3. Роль внешних факторов, воздействующих на формирование отказов технических систем
§ 4. Основы теории расчета надежности технических систем
§ 5. Методика исследования надежности технических систем
§ 6. Инженерные методы исследования безопасности технических систем
§ 7. Оценка надежности человека как звена сложной технической системы
7.1. Причины совершения ошибок
7.2. Методология прогнозирования ошибок
7.3. Принципы формирования баз об ошибках человека
§ 8. Организация и проведение экспертизы технических систем
§ 9. Мероприятия, методы и средства обеспечения надежности и безопасности технических систем
§ 10. Технические системы безопасности
§ 11. Правовые аспекты анализа риска и управления промышленной безопасностью
§ 12. Принципы оценки экономического ущерба от промышленных аварий
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Приложение 4
Приложение 5
Библиографический список


Техносфера - часть биосферы, коренным образом преобразованная человеком в технические и техногенные объекты (механизмы, здания, сооружения, горные выработки, дороги и т.д.) с помощью прямого или косвенного воздействия технических средств в целях наилучшего соответствия социально-экономическим потребностям человека.

НАДЕЖНОСТЬ - свойство объекта выполнять заданные функции в заданном объеме при определенных условиях функционирования. Надежность - комплексное свойство, которое в зависимости от назначения объекта и условий его эксплуатации может включать ряд свойств (в отдельности или в определенном сочетании), основными из которых являются следующие: безотказность, долговечность, ремонтопригодность, сохраняемость, устойчивоспособность, режимная управляемость и живучесть.

ПРИНЦИПЫ ФОРМИРОВАНИЯ БАЗ ОБ ОШИБКАХ ЧЕЛОВЕКА



Базы данных об ошибках человека необходимы для анализа и прогнозирования безопасности рассматриваемой системы, предупреждения опасных ситуаций. Их можно разделить на следующие три категории.

Базы экспериментальных данных: содержат результаты лабораторных экспериментов и заслуживают большего доверия, чем базы данных иного типа, поскольку в меньшей степени подвержены влиянию субъективных оценок, способных приводить к ошибкам. Однако необходимо иметь в виду, что с какой бы тщательностью ни формировались подобные базы данных, в них всегда присутствует значительный элемент субъективности.

Базы эксплуатационных данных: являются более реальными, чем базы экспериментальных данных, однако сформировать такие базы довольно трудно, поскольку для этого требуется тщательная регистрация действий в реальных условиях эксплуатации. Подобные базы данных дают более удовлетворительные результаты, чем лабораторные исследования, поскольку в лабораторных условиях часто ставятся надуманные задачи. 

Известны [69] крупные базы эксплуатационных данных о параметрах эксплуатации оборудования. Одной из них является "Система регистрации и оценок данных о качестве работы (OPREDS)", позволяющая автоматически следить за всеми действиями оператора. Однако она приемлема только в некоторых ситуациях (например, в системах коммутации). Другим примером является "Банк данных о частоте ошибок по вине человека (SHERB)", созданный фирмой Sandy. Ниже, в качестве примера, приведены оценки ошибок операторов из документа WASH-1400 [69].

1. Выбор не простого переключателя, а управляемого с помощью ключа (это значение не учитывает ошибки принятия решения в случае, когда оператор неправильно воспринимает ситуацию и полагает, что данный ключ выбран правильно) - частота ошибок 10-5.

2. Выбор переключателя (или двух переключателей), не похожего по форме или по расположению на нужный переключатель при условии отсутствия ошибки в принятии решения; например, оператор включает переключатель с большой рукояткой вместо малого переключателя - частота ошибок 10-4.
3. Обычная ошибка человека при выполнении операции (например, неправильное считывание таблички и в результате выбор ошибочного переключателя) - частота ошибок 3(10-3.

4. Обычная ошибка (упущение) человека, если в зале управления отсутствует сигнализация о состоянии параметра, упущенного оператором (например, отказ, связанный с невозвращением испытательного клапана с ручным переключением в исходное положение после завершения технического обслуживания) - частота ошибок 10-2.

5. Простые арифметические ошибки при проведении самопроверки, но без выполнения повторных вычислений - частота ошибок 3(10-2.

6. Частота ошибок 1/Х - при условии, что оператор дотягивается до неправильного переключателя (или пары переключателей) и выбирает похожий переключатель (или пару переключателей). Здесь Х - число неправильных переключателей (или пар переключателей), расположенных рядом с нужным переключателем. Формула 1/Х применима, если имеется до пяти или шести переключателей. При большем числе переключателей частота ошибок уменьшается, так как оператор тратит в этом случае больше времени, отыскивая нужный вариант. При числе переключателей до пяти или шести оператор не думает об ошибке, и поэтому более вероятно, что он не ведет тщательный поиск. 

7. Персонал другой рабочей смены не проверяет оборудование, если только не дается письменной директивы или специального перечня для проверки - частота ошибок 10-1.

8. Обычная частота ошибок при условии напряженной работы оператора, при которых очень быстро происходят опасные действия, - частота ошибок 0,2-0,3.

Базы субъективных данных: составляются на основе экспертных оценок. Создание таких баз обходится сравнительно дешево и не вызывает особых трудностей, поскольку большой объем информации может быть получен от небольшого числа опрошенных экспертов.

Чтобы базы субъективных данных можно было использовать при анализе надежности работы человека, необходимо:
- обеспечить требуемую точность данных; для баз субъективных данных характерны определенные погрешности, поэтому нужно иметь в виду, что их точность всегда меньше, чем точность баз экспериментальных данных;
- гарантировать представительность экспертных оценок.

Субъективные данные должны поступать только от тех лиц, которые считаются высококвалифицированными специалистами, способными справиться с этой работой и которые, кроме этого, могли бы наблюдать за выполнением подобных заданий другими экспертами. Например, лучше получать данные от операторов, чем от специалистов по инженерной психологии; учитывать конкретный характер работы. Необходимо очень тщательно выбирать используемый метод оценки с учетом характера оцениваемой работы; правильно установить уровень экспертного оценивания. Факторы, определяющие качество оцениваемой работы, должны выявляться на начальном этапе оценочной деятельности. Кроме того, необходимо четко определить типы ошибок, характерных для рассматриваемого процесса выполнения задания; четко определить процедуру оценивания. Для получения субъективных оценок необходимо четко описать применяемую процедуру; например, это может быть метод парного сравнения.

Основное преимущество базы субъективных данных состоит в широком охвате всех параметров, по которым требуется иметь данные об ошибках.

Warning: require_once(/var/www/obzh/data/www/obzh.ru/nad) [function.require-once]: failed to open stream: No such file or directory in /var/www/obzh/data/www/obzh.ru/sape_include_books.php on line 5

Fatal error: require_once() [function.require]: Failed opening required '' (include_path='.:/usr/share/pear:/usr/share/php') in /var/www/obzh/data/www/obzh.ru/sape_include_books.php on line 5