Пожарный риск для зданий

Обновленный метод [68] значительно упрощен по сравнению как с исходным методом Гретенера [63--65], так и его версией SIA 81 [66, 67], хотя суть его осталась той же. Методика [68] сопровождается пересмотренными таблицами, в которых приведены типичные значения пожарной нагрузки и фак-торов. Вычисленное значение пожарного риска Re сравнивается с приемлемым уровнем риска Ra, для чего вычисляется «коэффициент пожарной безопасности» г = Ra/Re. Пожарная безопасность считается обеспеченной при г ? 1. Документ [68] не дает рекомендаций по определению приемлемого уровня риска Ra, хотя, судя по приведенным примерам использования методики, Ra = 1,0.

Во Франции был создан свой вариант индексного метода оценки пожарного риска ERIC (Evaluation du Risque Incendie par le Calcul) [70], в основе которого лежит формула, аналогичная (3): пожарный риск R = P/M вычисляется как отношение факторов потенциальной пожарной опасности P и защитных мероприятий M. Один из сомножителей, входящих в фактор P, учитывает вероятность загорания.

Важным аспектом метода ERIC по сравнению с [63--68] является то, что отдельно рассматривается пожарная опасность для людей, R1 = P1/M1, и для имущества, R2 = P2/M2. Следует отметить, что, несмотря на схожесть подходов, в методе ERIC для вычисления факторов опасности и защитных мероприятий используются существенно отличающиеся соотношения, таблицы и т. д.

В работе [70] приведены примеры использования метода ERIC для оценки пожарной опасности четырех объектов -- торгового центра, больницы, школы, промышленного здания, при этом для каждого объекта рассмотрено несколько видов защитных мероприятий. Результаты расчетов представлены точками на плоскости (R1, R2), что позволяет наглядно видеть изменение риска для людей и имущества при введении дополнительных мер противопожарной защиты. Так, для торгового центра (площадь 20 000 м2, вместимость 6000 чело-век) при наличии гидранта общественного пользования, обнаружении пожара людьми, ручной подаче пожарной тревоги и при наличии огнетушителей уровни пожарной опасности составляют R1 = 1,31 (для людей) и R2 = 4,52 (для имущества). При установке спринклеров и системы принудительного дымоудаления эти значения снижаются до R1 = 0,45 и R2 = 1,67 соответственно. К сожалению, вопрос о том, какие уровни пожарного риска являются приемлемыми, в [70] не решен. Сказано лишь, что такие уровни должны быть установлены, что позволит находить решения, обеспечивающие необходимую степень защищенности людей и имущества.

Поэтому метод в первую очередь пригоден для получения относительных оценок и сравнения однотипных объектов по степени пожарного риска.

Наконец, рассмотрим метод FRAME (Fire Risk Assessment Method for Engineering), основанный на методе Гретенера и активно развиваемый в Бельгии на протяжении более чем 30 лет [71]. От вариантов метода Гретенера, рассмотренных выше, FRAME выгодно отличается, во-первых, охватом более широкого спектра опасностей, связанных с пожарами.

Именно, пожарный риск оценивается с трех точек зрения -- прямой материальный риск (уничтожение имущества), риск для людей и риск косвенных экономических потерь (остановка производства). Во-вторых, при создании FRAME на основе логических деревьев событий и отказов были проанализированы причинно-следственные связи между событиями, возможными при пожаре, что нашло отражение в используемых расчетных формулах. В-третьих, для оценки самих факторов используются аналитические формулы, избавляющие от «ступенчатости» параметров, характерной при использовании таблиц.

В методе FRAME [71] используются следующие формулы для расчета риска материальных потерь R, риска для людей R1 и риска косвенных потерь R2:

В формулах (5)--(7) P представляет собой потенциальный риск, A -- приемлемый риск, D характеризует защитные мероприятия. Таким образом, в отличие от рассмотренных выше модификаций метода Гретенера, во FRAME рассматривается относительный риск, и значение R = 1 означает, что пожарный риск соответствует приемлемому уровню. Формулы (5)--(7) по сути своей близки к аналогичным формулам в других модификациях метода Гретенера (см. (3), однако состав входящих в них факторов и способ их вычисления во многом отличаются.

Не вдаваясь в подробности, перечислим входящие в (5)--(7) факторы, что даст возможность получить представление об учитываемых явлениях и характеристиках пожара. Итак, q -- фактор полной пожарной нагрузки, i -- фактор распространения пламени, определяемый с учетом среднего размера горючего материала m (отношения объема к площади поверхности), температуры термической деструкции поверхности T и класса горючести M (по классификации стандартов EN 13501-1 и EN 12845). В определенном смысле, фактор i является аналогом фактора горючести c в формуле (4), но включает в себя физически значимые свойства материала.

Фактор вентиляции v учитывает возможность накопления горячих продуктов сгорания в помещении, что способствует объемной вспышке и переходу пожара в развитую стадию. Величина v зависит от подвижной пожарной нагрузки Qm, она уменьшается с увеличением высоты помещения h и отношения площади вентиляционных отверстий к площади пола помещения k. Геометрия помещения учитывается факторами этажности e и формы помещения g, используемыми в большинстве модификаций метода Гретенера (см. выше), однако вместо таблиц для них предложены аналитические выражения. Наконец, новой величиной в (5)--(7) является фактор доступности помещения для пожарного расчета z, зависящий от высоты (глубины) помещения и числа направлений, с которых возможен доступ в помещение.

Определение приемлемого риска A в (5)--(7) во многом аналогично исходному методу Гретенера: условное значение A0 = 1,6 определяет базовый уровень допустимого риска, который уменьшается за счет фактора инициации загорания a, фактора времени эвакуации t и фактора окружающей обстановки r, который показывает, насколько быстро распространяется пожар и накапливается дым.

Материальные риски (прямой и косвенный) зависят от того, насколько ценным является содержимое здания, что учитывается введением фактора c, характеризующего трудность восстановления содержимого и его стоимость в денежном выражении.

Наконец, фактор зависимости d оценивает, насколько серьезным является влияние пожара на функционирование здания с точки зрения прерывания производственного процесса.

Фактор огнестойкости F вычисляется по аналитической формуле как функция среднего предела огнестойкости f и фактора специальных защитных мероприятий S. Защитные мероприятия в (5)--(7) включают факторы, характеризующие систему водоснабжения W, нормативные мероприятия N, специальные мероприятия S, мероприятия, способствующие эвакуации U и сохранности имущества Y.

Таким образом, в методе FRAME на основе оценки совокупности определяющих параметров и вычисления факторов потенциальной опасности, допустимого риска и защитных мероприятий, по формулам (5)--(7) определяется три уровня риска: материальный риск R, риск для людей R1 и риск кос-венных материальных потерь R2. Как отмечалось выше, в методе FRAME определяется относительный риск, поэтому пожаробезопасность с каждой из трех точек зрения считается обеспеченной, если соответствующий относительный риск не превышает единицы. В работе [71] указывается, что риск рассматривается в логарифмических единицах и дается следующая связь между величиной R и ожидаемым ущербом: при R < 1 в случае пожара можно ожидать уничтожения не более 10% оцениваемого помещения, при 1,0 < R < 1,3 -- от 10 до 20%, при 1,3 < R < 1,5 -- от 20 до 30%, при 1,5 < R < 1,7 -- от 30 до 50%, при 1,7 < R < 1,9 -- от 50 до 80%, при R > 1,9 -- от 80 до 100%.

Метод FRAME реализован в виде компьютерной программы, позволяющей ввести все необходимые данные и рассчитать риски для базового набора данных (например, характеризующего текущее состояние объекта) и двух альтернативных вариантов, что позволяет в наглядном виде оценить воздействие тех или иных факторов на риск для имущества и людей. Это существенно облегчает его использование по сравнению с заполнением бланков, характерным для методов [63--68].

1.4 Выводы

Выполненный обзор современных методов анализа пожарных рисков однозначно свидетельствует о том, что и вероятностные, и индексные методы являются весьма мощными инструментами, каждый из которых занимает собственное место в спектре возможных подходов к проблеме количественной оценки риска. Вероятностные методы требуют проведения весьма трудоемкого и детального анализа с привлечением соответствующего математического аппарата и программных средств.

Их применение для расчета пожарного риска в зданиях представляет значительные трудности из-за необходимости проводить расчеты развития пожара и эвакуации людей на основе дифференциальных моделей для многих сценариев. Индексные методы, реализующие эвристический подход к оценке риска, наоборот, позволяют оценивать уровень пожарной опасности и риска с минимальными вычислительными затратами, однако успешность их использования кардинальным образом зависит от правильности балльной оценки различных факторов и интерпретации результата. Для максимально эффективного использования различных методов необходимо четко представлять их область применимости, а также сильные и слабые стороны.



2. Расчетная часть

Задача №1. Составьте структурную надежностную схему автомобиля и найдите вероятность его безотказной работы, если вероятность безотказной работы каждого элемента равна P_i (см. табл.). При составлении схемы автомобиля считайте, что в его состав входят: четырехцилиндровый двигатель, трансмиссия, две независимые тормозные системы и система питания. Следовательно, он может быть представлен схемой четырех элементов двигателя (четыре цилиндропоршневые группы), с которыми соединяются два элемента трансмиссии (муфта сцепления и коробка передач). Последовательно с ними включаются два элемента, соответствующие двум различным системам торможения. Последний (9-ый), включенный элемент соответствует системе питания.

Определите затем вероятность безотказной работы, при условии, что для питания используются две системы питания, например, с бензиновым и газовым топливом с той же вероятностью безотказной работы.

Сравните результаты расчётов и сделайте вывод о надёжности двух рассмотренных структурных схемах автомобиля.

Вариант	Значение Pi, i104
23	0,92

Решение:

1) Структурная схема надежности автомобиля с одной системой питания:

Структурная схема надежности автомобиля с двумя системами питания:

a_1,2,3,4 - цилиндропоршневые группы;

b₁ - муфта сцепления;

b₂ - коробка передач;

c_1,2 - тормозные системы;

d₁ - система питания с бензиновым топливом;

d₂ - система питания с газовым топливом.

2) Предположим, что A_i - событие, состоящее в безотказной работе цилиндропоршневой группы (i=1-4);

B₁ - событие, состоящее в безотказной работе муфты сцепления;

B₂ - событие, состоящее в безотказной работе коробки передач;

C_1,2 - событие, состоящее в безотказной работе тормозной системы;

D_j - событие, состоящее в безотказной работе системы питания (j=1 для одной системы питания, j=1,2 для двух систем питания);

E - событие, состоящее в безотказной работе автомобиля.

3) Определим вероятность безотказной работы автомобиля с одной системой питания:

E₁ = A_i•B₁•B₂•C_1,2•D_{1 ;}

P_E1 = P_Ai•P_B1•P_B2•P_C1,2•P_D2

P_Ai = 1-(1-P)⁴ = 1-(1-0,92)⁴ = 1;

P_C1,2 = 1-(1-P)² = 1-(1-0,92)² = 0,994.

Следовательно, P_E1 = 1•0,92•0,92•0,994•0,92 = 0,774.

4) Определим вероятность безотказной работы автомобиля с двумя системами питания:

E₂ = A_i•B₁•B₂•C_1,2•D_1,2;

P_E2 = P_Ai•P_B1•P_B2•P_C1,2•P_D1,2

P_D1,2 = 1-(1-P)² = 1-(1-0,92)² = 0,994

P_E2 = 1•0,92•0,92•0,994•0,994 = 0,836

Вывод: т.к. P_E1< P_E2, то вероятность безотказной работы автомобиля с двумя системами питания выше, чем с одной.

Задача №2. Известно, что в целом по машиностроительной отрасли на N единиц однотипного оборудования повышенной опасности приходится M аварий в год. Какова вероятность того, что на конкретном машиностроительном предприятии, имеющем n единиц аналогичного оборудования, произойдет m аварий в год, если работы по предупреждению аварий проводятся на отраслевом уровне (т.е. для данного предприятия вероятность аварии на оборудовании, такая же, как и в отрасли). Определите также, вероятность m и более аварий в год.

Исходные данные:

Вариант	N	M	n	m
23	1130	12	12	2

Указание. Для решения следует воспользоваться биноминальным законом распределения. Произвольный член биноминального ряда выражается формулой:

,

где n - объем выборки;

m - номер члена ряда;

-вероятность аварии для N единиц однотипного оборудования;

v= 1-- .

Решение:

v = 1-- = 0,989

Вероятность того, что произойдет 2 аварии в год:

Вероятность того, что произойдет 2 и более аварий в год:

P = 1 - (P_0,12 + P_1,12 +P_2,12 ) = 0,005.

Задача №3. Исследовано 10 изделий. Количество дефектов k=0,1,2,3… в каждом изделии дано в табл.

Вариант	Номер изделия
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
	Количество дефектов k
23	5	3	3	1	3	4	3	1	4	3

Исходя из распределения Пуассона, построить график функции вероятности появления k дефектов продукции и график функции вероятности появления k и более дефектов.

Указание. Распределение Пуассона представляется рядом

где а -- среднее количество дефектов в выборке, а каждый член, начиная со второго, указывает вероятность появления ноль дефектов, одного дефекта, двух и т.д.

Расчеты представить на графиках и в таблице

Количество дефектов k	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Формула для вычисления Р
Значение вероятности Р	0,049	0,149	0,224	0,224	0,168	0,101	0,05	0,022	0,008	0,003

График функции вероятности появления дефектов:

Задача №4. В результате измерений отказов n объектов, установлено среднее значение наработки на отказ Т_cp, дисперсия D_x. С какой вероятностью можно утверждать, что истинное среднее значение наработки на отказ не отклонится от найденной величины больше, чем на L?. Исходные данные в табл.

Вари-ант	n	Тcp,ч	Dx,ч2	L,%
25	16	77,46	12	8

Указание. Расчет основывается на формуле 1 для оценки параметра по результатам ограниченного числа испытаний.

где t -- параметр Стьюдента, определяемый из таблицы приложения 3 по значениям и k=n--1 степеней свободы.

- среднее значение случайной величины;

n - число опытов;

- среднее квадратичное отклонение;

- доверительная вероятность.

k=n--1=16-1=15;

Для того чтобы выполнялось равенство:

,

должно выполнятся условие:

.

Из таблицы по значениям k=15 и =7,156 находим доверительную вероятность =0,99. С вероятностью 0,99 можно утверждать, что истинное среднее значение наработки на отказ не отклонится от найденной величины больше, чем на 8%.

Задача №5. Вероятность безотказной работы машины P(t) в период нормальной эксплуатации после t часов работы составляет Р (исходные данные в табл.). Определить интенсивность отказов л. Построить график изменения P(t) и определить графически наработку на отказ.

Вариант	t,час	Р
23	4000	0,91

Указание. Так как рассматривается период нормальной эксплуатации машины, интенсивность отказов можно считать не изменяющейся величиной.

, отсюда = 2,358•10^-5

Т	0	10	102	103	104	105
P(t)	1	0,999	0,998	0,977	0,79	0,095

Наработка на отказ - область, расположенная под линией графика

Задача №6. На испытания были поставлены 200 восстанавливаемых изделий. Статистика отказов приведена в табл. Необходимо построить гистограмму параметра потока отказов , определить среднюю наработку до первого отказа Т₀. Указание: построенную по сглаженной гистограмме кривую аппроксимировать уравнением .

?t·10-3, час	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
n	58	34	22	18	15	13	12	10	9	8	8	6	5	4	4
t·10-3, час	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
·10-5	29	17	11	9	7,5	6,5	6	5	4,5	4	4	3	2,5	2	2

В данном случае эксплуатируется восстанавливаемое изделие, основной характеристикой в условии ремонта является параметр потока отказов

.

·10^-5

t·10^-3, час

Построенную по сглаженной гистограмме кривую аппроксимируем уравнением. Найдем значения коэффициентов a, b и k.

Определим k по точке на графике:

.

k =4,262•10^-4.

В итоге получаем:

.

Средняя наработка до первого отказа:

.

Задача №7. Для технического объекта задана наработка на отказ Т_оз. Требуется оценить безопасность объекта (по величине наработки на опасный отказ Т₀) с доверительной вероятностью , если число отказов n, а суммарная наработка до наступления n отказов равна t_n часов (данные по табл.).

Вариант	tn, ч	Тоз, ч	n	г
23	450	5	12	0,90

Указание. Для решения задачи необходимо оценить надежность с учетом доверительных границ, воспользовавшись формулой 2. После проведённых по исходным данным расчётов, выполните расчёты вновь, принимая, что данные о наработке получены при уменьшении объема выборки (n), вдвое (значения данных о наработке t_n примите такими же). Сделайте вывод о влиянии объёма выборки (числа испытаний) на ширину доверительного интервала.

Или

,

где Т^*_0н -- нижняя, Т^*_0в --верхняя граница доверительного интервала;

Зная , определяют (=1-=0,1), /2 (0,05), 1--/2(0,95) и при k=2n=24 степеней свободы по таблице приложения 4 находят

и

;

25 ? ? 64,98.

С вероятностью 90% наработка на отказ не попадает в данный интервал, следовательно, безопасность объекта не обеспечивается.

Если объем выборки уменьшить вдвое, а данные о наработке оставить без изменения:

и

;

42,9 ? ? 172,1.

Чем меньше размер выборки, тем шире станет доверительный интервал, при условии, что все остальное останется без изменений, а качество полученных данных не будет высоким.

Задача №8. Восстанавливаемая система с показательным распределением времени безотказной работы и времени восстановления имеет коэффициент безопасности K_б (см. табл.). Определить вероятность нахождения системы в безопасном состоянии в момент времени t если наработка на опасный отказ Т_о.

Варианта	Кб	t, чac	То,час
23	0,79	55	450

Показательный закон распределения:

P(t) = e^-лt,

в момент времени t:

= ;

= .

P (55) = K_б +(1- K_б) = 0,79 + (1 - 0,79) = 0,907.

Вероятность нахождения системы в безопасном состоянии в момент времени t = 55 ч составляет 90,7%.

Задача №9. На испытание поставлено N элементов. Число отказов n(?t_i) фиксирова-лось в каждом интервале времени испытаний ?t=500 час. Данные об отказах в табл.

Необходимо определить вероятность безотказной работы , частоту отказов и интенсивность отказов , построить графики этих функций и найти среднюю наработку до первого отказа .

Вари-ант	N	Число отказов n(?ti) на интервале ?t=500 час
23	500	80	67	59	46	40	35	31	27	23	17	16	15	17	27	-	-	-	-

Расчеты представлены в таблице:

n(t)i	80	67	59	46	40	35	31	27	23	17	16	15	17	27
(ti),	0,16	0,294	0,469	0,412	0,584	0,654	0,716	0,77	0,816	0,85	0,882	0,912	0,946	1
(ti),	0,84	0,706	0,531	0,453	0,416	0,346	0,284	0,23	0,184	0,15	0,118	0,088	0,054	0
(ti),	0,32	0,268	0,209	0,236	0,16	0,14	0,124	0,108	0,092	0,068	0,064	0,06	0,068	0,108
(ti),	0,348	0,347	0,365	0,339	0,351	0,367	0,394	0,42	0,44	0,407	0,478	0,583	0,958	4

Задача №10. Для графа изменения состояния функционирования объекта, представленного на рис. 6.2, составить систему дифференциальных уравнений цепи Маркова, решить ее для стационарного процесса и определить наработку на опасный отказ (состояние 2) при заданных значениях интенсивностей _ij, и допустимой вероятности опасного состояния Р₂. Каким должно быть время устранения опасного отказа, чтобы коэффициент опасности К_o принимал значения 0,001 и 0,0006.

Рис. 6.2 Граф изменения состояния функционирования: 1 - безопасное работоспособное состояние; 2 - опасное работоспособное состояние; 3 - безопасное неработоспособное состояние

Вариант	21,ч-1	23,ч-1	31,ч-1	1310-3,ч-1	Р210-4
23	0,5	0,4	0,4	0,1	0,1

Составим систему дифференциальных уравнений:

Т.к. процесс стационарный, то

Сложим (1) и (3):

Следовательно,

.

Подставляем в (1):

P₁ (t) = =0,999

Из (4):

P₃(t) = =0,26•10^-3

Проверка:

P₁(t)+P₂(t)+P₃(t)=0,999+0,03•10^-3+0,26•10^-3 = 1,099?1

;

.

Определим время устранения опасного отказа, чтобы коэффициент опасности К_o принимал значения 0,001 и 0,0006.

Т_у1 = К₀¹ •Т₀ = 0,001•47619 = 111,1 ч.

Т_у2 = К₀² •Т₀ = 0,0006•47619 = 66,67 ч.

Задача №11. При эксплуатации объекта получены значения времени наработки между отказами t_i (см. табл.). Закон распределения времени между отказами нормальный. Определить оценку наработки на отказ Т^*_оп и доверительные границы при доверительной вероятности г.



Вариант	ti, час	г
	t1	t2	t3	t4	t5	t6	t7	t8	t9	t10
23	49	39	217	25	193	39	68	234	-	-	0,80

n - число отказов; - суммарная наработка на отказ.

где t -- параметр Стьюдента, определяемый из таблицы приложения 3 по значениям и k=n--1 степеней свободы.

- среднее значение случайной величины;

n - число опытов;

- среднее квадратичное отклонение;

- доверительная вероятность.

k=n-1=8-1=7;

.

Из таблицы приложения 3 по значениям = 0,80 и k=7, t= 1,415.

Доверительные границы:

.

Задача №12. В результате внезапной разгерметизации ёмкости в пространство, загроможденное подводящими трубопроводами, выброшено М кг горючего газа (табл.). Рядом с загазованным объектом на расстоянии L находится помещение цеха. Концентрация газа в облаке K. Используя [73], определите степень поражения здания цеха и расположенного в нем персонала при взрыве облака топливо-воздушной смеси (ТВС).

Вариант	Вещество	М, кг	L, м	К, г/м3	q·10-7, Дж/кг
23	Пропан	150	90	70	4,64

Примечание: q - удельная теплота сгорания горючего газа.

Определяем эффективный энергозапас горючей смеси E:

При переводе из %об. в кг/м³ получаем: С_ст =0,08 кг/м³.

При С_г < С_ст: (С_г = К = 0,07 кг/м³)

Дж.

Исходя из классификации веществ, определяем, что пропан относится ко 2-му классу опасности (чувствительные вещества).

Геометрические характеристики окружающего пространства относятся к виду 1 (загроможденное пространство).

По экспертной таблице 4 РД 03-409-01 определяем диапазон ожидаемого режима взрывного превращения облака топливно-воздушной смеси - 1 (первый), что соответствует детонации или горению. Диапазон скоростей распространения пламени: более 500 м/с.

В данной задаче ТВС считается газовой.

Для заданного расстояния R = 90 м рассчитываем безразмерное расстояние R_x:

Рассчитываем безразмерное давление Р_x и безразмерный импульс фазы сжатия I_х:

Из найденных безразмерных величин P_x и I_x вычисляем искомые величины избыточного давления и импульса фазы сжатия в воздушной ударной волне на расстоянии 90 м от места аварии при скорости детонации или горения 550 м/с:

Па;

Па·с.

Используя полученные значения P и I, проводим оценку поражающего воздействия:

- вероятность повреждения стен здания (средние разрушения):

;

- вероятность разрушения здания (сильные разрушения):

;

- вероятность длительной потери управляемости у людей:

; (масса человека принималась 80 кг);

- вероятность разрыва барабанных перепонок:

;

- вероятность отброса людей ударной волной:

.

Согласно таблицы 3 Методики это означает, что вероятность повреждения здания - 10%, вероятность разрушения здания - 1%. Вероятности всех остальных критериев поражения близки к нулю.

Задача №13. Для приведенной структурной схемы определите среднюю наработку до опасного отказа Т₀, если поток отказов простейший, а интенсивность отказов для каждого элемента _i (0,9210^-4). Постройте график Р_с (t) от 1 до 0.

Указание. При решении задачи учесть, что ,

где Р_с (t) - вероятность безотказной работы системы.

Р_с (t)=[1-(1-P₁)•(1-P₂)]•[1-(1-P₃)•(1-P₄)]=[1-(1-P_i)²]²=[1-1+2• P_i - P_i²]² =

= (2• P_i - P_i²)² = 4•P_i² - 4•P_i³ + P_i⁴ ;

P_i (t)= e -^лt ;

T₀ = = = ¦¦¦ = = 9963,77 ч.

t	0	10	102	103	104	105
P(t)	1	0,999	0,991	0,91	0,39	0,0001



Библиографический список

1. Федеральный закон Российской Федерации от 22 июля 2008 г. № 123-ФЗ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности». Собрание законодательства Российской Федерации, 2008, № 30 (часть I), ст. 3579.

2. Rasbash D., Ramachandran, G., Kandola, B., Watts, J., Law, M. (2004). Evaluation of Fire Safety. N.Y.: J. Wiley & Sons.

3. Hasofer A. M., Beck, V. R., Bennetts, I. D. (2007). Risk Assessment in Building Fire Safety Engineering. Oxford: Butterworth-Heinemann.

4. Yung D. (2008). Principles of Fire Risk Assessment in Buildings. N.Y.: J. Wiley & Sons.

5. Meacham B. J. (2008). A Risk-Informed Performance-Based Approach to Building Regulation. 7th International Conference on Performance-Based Codes and Fire Safety Design Methods, pp. 1--13.

6. Молчанов В.П., Болодьян И.А., Дешевых Ю.И. и др. (2001). Концепция объектно-ориентированного нормирования промышленных предприятий по пожарной безопасности. -- Пожарная безопасность, № 4, c. 94--106.

7. Hall J. R. (2006). Overview of Standards for Fire Risk Assessment. Fire Science and Technology, 25, pp. 55--62.

8. Hall J. R., Watts J. M. (2008). Fire Risk Analysis. In: Fire Protection Handbook, Cote, A. E. (ed.), NFPA, Ch. 8, pp. 3--135 -- 3--143.

9. NFPA 551. (2007). Guide for the Evaluation of Fire Risk Assessments. National Fire Protection Association.

10. ISO TS 16732. (2005). Fire Safety Engineering -- Guidance on Fire Risk Assessment. International Organization for Standardization, Geneva, Switzerland.

11. PD-7974-7:2003. Application of Fire Safety Engineering Principles to the Design of Buildings -- Part 7: Probabilistic Risk Assessment. British Standards Institution.

12. PAS 79. (2007). Fire risk assessment -- Guidance and a Recommended Methodology. British Standards Institution.

13. SFPE Engineering Guide to Application of Risk Assessment in Fire Protection Design. (2006). Bethesda, MD: Society of Fire Protection Engineers.

14. SFPE Handbook of Fire Protection Engineering. (2002). Section 5, Fire Risk Analysis. Quincy, MA: National Fire Protection Association.

15. International Fire Engineering Guidelines. (2005). Australian Building Codes Board.

16. ГОСТ 12.1.004-91*. ССБТ. Пожарная безопасность. Общие требования.

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

18. Методика определения расчетных величин пожарного риска в зданиях, сооружениях и строениях различных классов функциональной пожарной опасности. (2009). М., МЧС России.

19. ГОСТ Р 51901.1-2002 (МЭК 60300-3-9:1995) Менеджмент риска. Анализ риска технологических систем.

20. ГОСТ Р 51901.4-2005. Менеджмент риска. Руководство по применению при проектировании.

21. ГОСТ Р 51901.13-2005 (МЭК 61025:1990) Менеджмент риска. Анализ дерева неисправностей.

22. Акимов В.А., Лапин В.Л., Попов В.М. и др. (2002). Надежность технических систем и техногенный риск. М.: «Деловой экспресс».

23. Акимов В.А., Лесных В.В., Радаев Н.Н. (2004). Основы анализа и управления риском в природной и техногенной сферах. М.: «Деловой экспресс».

24. Пожарные риски. Вып. 1. Основные понятия (2004). Под ред. Н.Н. Брушлинского. М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России.

25. Анализ риска и проблемы безопасности. Ч. 1. Основы анализа и регулирования безопасности (2006). Под ред. К.В. Фролова. М.: МГФ «Знание».

26. Meacham B.J. (2004). Understanding Risk: Quantification, Perceptions, and Characterization. Journal of Fire Protection Engineering, 14, pp. 199--227.

27. Hurley M. J., Bukowski R. W. (2008). Fire Hazard Analysis Techniques. In: Fire Protection Handbook. Cote, A. E. (ed.). NFPA, Ch. 7, pp. 3--121 -- 3--134.

28. Микеев А.К. (1994). Пожар. Социальные, экономические, экологические проблемы. М.: Пожнаука.

29. Ковалевич О.М. (2006). Риск в техногенной сфере. М.: Изд. дом МЭИ.

30. Хентли Э.Дж., Кумамото Х. (1984). Надежность технических систем и оценка риска. М.: Машиностроение.

31. Kumamoto H. (2007). Satisfying Safety Goals by Probabilistic Risk Assessment. Berlin, Springer.

32. Маршалл В. (1989). Основные опасности химических производств. М.: Мир.

33. AIChE/CCPS. (1989). Guidelines for Chemical Process Quantitative Risk Assessment. New York: Amer. Inst. Chem. Engineers.

34. AIChE/CCPS. (1995). Guidelines for Evaluating the Characteristics of Vapor Cloud Explosions, Flash Fires, and BLEVEs. New York: Amer. Inst. Chem. Engineers.

35. TNO. (1992). Methods for the Calculation of Physical Effects Resulting from Releases of Hazardous Materials (Liquids and Gases) -- TNO «Yellow Book». 2nd Ed. Voorburg, TNO.

36. РД 03-418-01. (2001). Методические указания по про-ведению анализа риска опасных производственных объектов. Госгортехнадзор России.

37. Брушлинский Н.Н., Есин В.М., Слуев В.И. и др. (2006). Пожарные риски. Вып. 4. Управление пожарными рисками. Под ред. Н.Н. Брушлинского и Ю.Н. Шебеко. М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России.

38. Шебеко Ю.Н., Малкин В.Л., Смолин И.М. и др. (1999). Методы оценки поражающих факторов крупных пожаров и взрывов на наружных технологических установках. Пожаровзрывобезопасность, Т. 8, № 4, c. 18--28.

39. Болодьян И.А., Шебеко Ю.Н., Карпов В.Л. и др. (2006). Руководство по оценке пожарного риска для промышленных предприятий. M.: ВНИИПО МЧС России.

40. Акимов В.А., Быков А.А., Востоков В.Ю. и др. (2007). Методические рекомендации по определению количества пострадавших при чрезвычайных ситуациях техногенного характера. Проблемы анализа риска. Т. 4, № 4, с. 347--367.

41. Шебеко Ю.Н., Гордиенко Д.М., Малкин В.Л. и др. (1999). Оценка индивидуального и социального риска пожаров и взрывов для многотопливной автозаправочной станции. Пожаровзрывобезопасность. Т. 8, № 6, с. 42--47.

42. Гордиенко Д.М. (2004). Исследование индивидуального риска пожаров и взрывов для традиционной автозаправочной станции. Пожарная безопасность, № 1, с. 107--112.

43. Холщевников В.В., Самошин Д.А. (2009). Эвакуация и поведение людей при пожарах. М.: Академия ГПС МЧС России.

44. Fraser-Mitchell, J. N. (1994). Object-Oriented Simulation (Crisp II) for Fire Risk Assessment. In: Fire Safety Science -- Proceedings of the Fourth International Symposium, IAFSS, pp. 793--804.

45. Clarke F.B., Bukowski R.W., Stiefel S.W., Hall J.R., Steele S.A. (1990). FRAMEworks. Fire Risk Assessment Method: Final Report. Nat. Fire Protection Research Foundation.

46. Hostikka S., Keski-Rahkonen O., Korhonen T. (2003). Probabilistic Fire Simulator. Theory and User's Manual for Version 1.2. VTT Building and Transport, Espoo. VTT Publications 503.

47. Johansson H. (2004). Fire Risk Evaluator. Ett datorprogram fцr vдrdering av investeringar i brandskydd. Rapport 3130, Lund.

48. Zhao L., Beck V. (1997). The definition of scenarios for the CESARE-RISK model. In: Fire Safety Science -- Pro-ceedings of the Fifth International Symposium, IAFSS, pp. 655--666.

49. Beмnichou N., Kashef A.H., Reid I., Hadjisophocleous G.V., Torvi D.A., Morinville G. (2005). FIERAsystem: a fire risk assessment tool to evaluate fire safety in industrial build-ings and large spaces. Journal of Fire Protection Engineer-ing, 15, pp. 145--172.

50. Yung D., Hadjisophocleous G.V., Proulx G. (1999). A description of the probabilistic and deterministic modelling used in FiRECAM™. International Journal on Engineering Performance-Based Fire Codes, 1, pp. 18--26.

51. Benichou N., Kashef A.H. (2004). How to Use Fire Risk Assessment Tools to Evaluate Performance--Based De-signs. CIB 2004 World Building Congress, pp. 1--11.

52. Beck V.R., Yung D., He Y., Sumathipala K. (1996). Experimental validation of a fire growth model. Proc. 7th Intl. Fire Conf., INTERFLAM'96, Franks, C. (ed.), Interscience Communications Ltd, London, pp. 653--662.

53. Yung D., Beмnichou N. (2000). Consideration of reliability and performance of fire protection systems in FiRECAM™. Proc. InFIRE Conference, Ottawa, pp. 1--11.

54. Watts J. M. (2002). Fire Risk Indexing. In: SFPE Handbook of Fire Protection Engineering, Ch. 10. Section 5, Fire Risk Analysis, pp. 5--125 -- 5--142. -- Quincy, MA: National Fire Protection Association.

55. Гаврилей В.М., Шевчук А.П., Матюшин А.В. и др. (1987). Методы количественной оценки уровня пожаровзрывоопасности объектов. М.: Главный информационный центр МВД СССР. Обзорная информация, вып. 2/87.

56. Шевчук А.П., Присадков В.И. (1997). Количественная оценка пожарного риска. Юбилейный сборник трудов Всероссийского научно-исследовательского института противопожарной обороны. М.: ВНИИПО МВД России, c. 259--269.

57. Корольченко А.Я., Золотарев А.О. (2008). Принципы расчета пожарного риска. Сб. трудов 7-й межд. спец. выставки «Пожарная безопасность XXI века». М.: Эксподизайн-ПожКнига, c. 121--122.

58. Dow's Fire and Explosion Index Hazard Classification Guide. 7th ed. (1994). -- New York: Dow Chemical Company, American Institute of Chemical Engineers.

59. NFPA 101A, Alternative Approaches to Life Safety. (2001). Quincy, MA: National Fire Protection Association.

60. NFPA 101, Life Safety Code. (2001). Quincy, MA: National Fire Protection Association.

61. Hultquist H., Karlsson B. (2000). Evaluation of a Fire Risk Index Method for Multistorey Apartment Buildings. Lund University, Sweden, Report No. 3088.

62. Karlsson B. (2002). Fire Risk Index Method -- Multi Storey Apartment Buildings. FRIM-MAB. Version 2.0. Trдtek, Rapport 0212053.

63. Gretener, M. (1968). Versuch zur rechnerischen Bestimmung der Brandgefдhrdung von Industrie- und Objekten. Internationales Brandschutzseminar; 3 [Kongress] (Attempt to calculate the fire risk of industrial and other objects. Third Inter-national Fire Protection Symposium.) Eindhoven, p. 34--38.

64. Evaluation of Fire Hazard and Determining Protective Measures (According to Method M. Gretener). (1973). Ed. by: Association of Cantonal Institutions for Fire Insurance, Fire Prevention Service for Industry and Trade. Edition 1973.

65. Обухов Ф.В. (1975). Пожарная безопасность. М.: Недра.

66. Fontana, M. (1984). Swiss Rapid Risk Assessment Method. Institute of Structural Engineering, SIA 81. Zurich, Switzerland, ETH.

67. Осипова М.Н. (1998). Методическое пособие по оценке пожароопасности помещений различного назначения методом Гретенера. M.: НОУ ТАКИР.

68. Evaluation en Vue de la Determination de la Grandeur des Compartiments Coupe-Feu. Note Explicative de Protection Incendie. (2007). VKF/AEAI, doc. 115--03f.

69. Kaizer J. (1979/80). Experiences of the Gretener Method. Fire Safety Journal, 2, pp. 213--222.

70. Cluzel D., Sarrat P. (1979). Methode ERIC. Evaluation du Risque Incendie par le Calcul. In: Proc. CIB Symposium on Systems Approach to Fire Safety in Buildings, Vol. I, p. II/37 -- II/58.

71. De Smed, E. (2008). FRAME 2008. Theoretical basis and technical reference guide. http://www.framemethod.net.

72. Хашковский А.В. Надежность технических систем и техногенный риск: учебное пособие по курсовой работе/ А.В. Хашковский. Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2001. 40 с.

73. РД 03-409-01. Методика оценки последствий аварийных взрывов топливно-воздушных смесей (с изменениями и дополнениями). Постановление Госгортехнадзора России от 26.06.2001 № 25. Сборник документов. Серия 27. Декларирование промышленной безопасности и оценка риска. Выпуск 2. М.: ФГУП «НТЦ «Промышленная безопасность», 2005. 16 с.

Размещено на Allbest.ru