58_1

В работе представлена классификация методов моделирования рисков чрезвычайных происшествий и обсуждаются особенности разработки базы знаний экспертной системы агрегированной оценки состояния системы безопасности производства , основ анной на использовании логико -аксиологического подхода. В основу положено представление, что снижение качества функционирования такой системы , обусловлен ное наличием «НЕ -факторов»: недоработками, неполной/некачественной реал изацией соответствующих мероприятий, отсутствием подходящих условий труда и т.п. , приводит к профессиональному п оражению (профессиональные заболевания, производственный травматизм) работников. Согласно используемому методу их влияние формализуется продукц иями вида АВ. Ключевые слова: агрегированное оценивание, нечеткая логика, присоединенный вывод, экспертная система, производственная безопасность , чрезвычайное происшествие , профессиональному поражение . Введение. Наука о риске, безусловно, является одной из ведущих наук в 21 веке. Хотя теория риска интенсивно развивается, многие ее основополагающие положения остаются дискуссионными: до сих пор нет единого оп ределения самого понятия “риск”. Очень часто термин “ри ск” употребляется как тождественный термину “опасность” или как синоним вероятности [ 8]. По ГОСТ З 51897 -2002 риск – это сочетание вероятности события и его последствий. Риск интерпретируется как вероятностная мера возникновения техногенных и природных чре звычайных ситуаций (ЧС), которые сопровождаются нанесением социального, экономического, экологического и других видов ущерба и вреда. Оценка риска должна быть связана с оценкой ущерба [8]. Чем больше ожидаемый ущерб, тем значительнее риск. Кроме того, риск будет тем больше, чем больше вероятность проявления соответствующей опасности. Для обеспечения безопасности и надежности технологических процессов необходимо разрабатывать и совершенствовать методики расчета рисков чрезвычайных происшествий (ЧП) и ЧС на п редприятиях, так как обнаружение и последующее устранение рисков является приоритетным направлением в области управления развитием промышленных производств. Асламова Е.А., Аршинский Л.В. 40 «Information and mathematical technologies in science and management» 201 7 № 4 (8) 40 Классификация методов моделирования рисков ЧП . Подходы к моделированию рисков ЧП можно классифициро вать по моделям, применяемым для их анализа: • детерминированные, в которых рассматривается анализ этапов развития аварий, начиная от исходного события , через последовательность предполагаемых отказов до установившегося конечного состояния [ 2, 4, 17, 21 ]; • теоретико -вероятностные, используемые при отсутствии статистики для оценки рисков редких событий [ 6, 13]; • вероятностно -эвристические, основанные на использовании субъективных вероятностей, получаемых с помощью экспертного оценивания, предполагающие как оценк у вероятности возникновения аварии, так и расчет относительных вероятностей того или иного пути развития процессов [ 15, 16 ]; • нечеткие, нейросетевые, предназначенные для описания неопределенностей источника риска, связанных с отсутствием или неполнотой инфо рмации о процессах возникновения и развития аварии, ошибками оператора, допущениями применяемых моделей для описания развития аварийного процесса [ 5, 6, 9, 11, 12, 18 ]; • комбинированные, включающие различные комбинации перечисленных выше методов (детерминир ованных и вероятностных; вероятностных и нечетких; детерминированных и статистических) [ 1, 10]. В работе [ 16] предложена методика расчета риска ЧП, основанная на вычислении условных вероятностей предшествующих событий. Рассматривается три фактора риска: человеческий, техногенный, природный. Предполагается, что ЧП может быть вызвано рядом следующих случайных событий, приводящих к отказу технической системы: ошибкой персонала, отказом технической системы и случайным событием в окружающей природной среде . Учитывая, что перечисленные события попарно несовместны, получена формула для оценки риск а ЧП. При практическом использовании формулы возник ают трудности, обусловленные отсутствием методик расчета условных вероятностей предшествующих событий. Известно, что ЧП на производстве: аварии, травмы – результат совокупного действия множества предпосылок. С позиции классическ ого подход а оценка рискового события на предприятии предполагает оценку вероятностей возникновения той или иной причинной цепочки фактор ов, форми рующ их риск , с учетом наносимого событием ущерба. Следует отметить , что вероятность – достаточно строгое понятие, использова ние которого требует статистических обоснований, что не всегда возможно в условиях уникальных производств. Зачастую вместо статистич еской вероятности используется субъективн ая вероятност ь, однако оценки, которые получа ются на этой основе, обладают еще боль шой долей условности. Это фактически уравнивает вероятностный подход с другими подходами, использующими методологию экспертного оцен ивания. На современном этапе развития систем искусственного интеллекта наиболее распространены (до 90%) экспертные системы (ЭС) различных ти пов [6]. ЭС ориентированы на решение неформализуемых задач в диалоговом режиме с пользователями, от которых не треб уется знания программирования. Специалист, который использует ЭС для решения своих задач, может даже превосходить по результатам возможности экспертов высшей квалификации за счет аккумуляции знаний в ЭС. Исследованиям систем нечеткого и лингвистического моделирования посвящены труды ученых А .Н. Аверкина, И.З. Батыршина, Методика агрегированной оценки защищенности работников от профессионального поражения «Информационные и математические технологии в науке и управлении» 201 7 № 4 (8) 41 41 Л.С. Бернштейна, А.Н. Борисова, В.И. Васильева, Д. Дюбуа, Л.А. Заде, А . Коффмана, Н.Г. Малышева, Д.А. Поспелова, А . Прада, А.П. Рыжова, Р.Р. Ягера, А.В. Язенина и многих других. Теория нечетких множеств также достаточно широко применяется при управлении, диагностике неисправностей, распознавании об разов, обработке изображений, анализе надежности, проектировани и систем и т.д. [ 1, 5, 11, 12 ]. Основная трудность, которая мешает прод уктивному использованию теории нечетких множеств при решении практических задач, состоит в том, что функция принадлежности должна быть задана вне самой теории и поэтому ее адекватность нельзя проверять, используя средства теории нечетких мно жеств. Качеств о принимаемых решений зависит от степени адекватности построен ной функции принадлежности, т.е. от того, насколько полно она отражает знания экспертов. Но, как известно, все экспертные методы являются субъективными [ 14]. В работе [ 5] установлены следующие типы неопределенности, которые возникают при оценке и мониторинге техногенно -природных рисков (ТПР): в описании системы; в результате отсутствия учета различных факторов; нечетко го задани я уровней риска; нечетко го описани я критериев риска, т.е. правил, по которым оценивается его зна чимость; нечетко го описани я набора обстоятельств, при которых происходит опасное явление; влияния рисков различных типов друг на друга. Разработан алгоритм оценки и мониторинга рисков на основе построения когнитивной нечетко -логической модели ТПС, включающий этапы построения локальных моделей агрегированного влияния предлагаемых мероприятий по предотвращению или снижению рисков. Формирование агрегированного влияния выполняется на основе свертки значений уровней частных рисков с у четом весовых коэффициентов. В модели принятия решений в задачах нечеткого и лингвистического моделиров ания производительности скважин в нефтедобыче и при выделении контуров изображени я представлены в виде нечетких продукционных правил, задающих модель Мамдани [1]. Формали зация значений лингвистических переменных, определяющих значения входных переменных в правилах , осуществлялась методом Алексеева при прямом групповом экспертном опросе. Функции принадлежности значений лингвистических переменных имели треугольную или трапецеидальную форму. При расчете ущерба принципиальных трудностей не возникает, но возникают проблемы при определении значений вероятностей исходных событий аварий, ЧП и ЧС. Подавляющее число логико -вероятностных методов при расчете безоп асности и риска используют характеристики надежности оборудования в виде вероятности или интенсивности отказов, которые зачастую трудно получить из -за неоднородности и усеченности выборок, различия технологических схем и разнородности элементной базы, малого числа отказов и т.д. [ 4]. Методика логико -аксиологического оценивания функционировани я сложной системы . Рассм отрим подход, который опира ется на методику логико -аксиологического оценивания, предложен ную в [3]. В его основе лежит представление, что полноценное функционирование любой достаточно сложной системы, в том числе системы охраны труда, системы безаварийной эксплуатации предприятия и им подобных требу ют совместного действия всех входящих в нее подсистем и ущерб состояния то й или иной подсистемы влечет за собой ущерб состояния системы в целом. Формально это описывается набором Асламова Е.А., Аршинский Л.В. 42 «Information and mathematical technologies in science and management» 201 7 № 4 (8) 42 нечетких причинно -следственных связей (продукций) вида: «Если Не -А, то Не -В», где В относится к оцениваемому компоненту (система или любая из ее подсис тем), а А – к одному из непосредственно образующих его субкомпонентов (подсистем или функциональных элементов). Состояния каждого из компонентов выражаются числами из интервала [0,1]. При этом 1 означает полноценное функционирование компонента, а 0 – его у трату. Фактически, речь идет о нечеткой истинности суждений «Компонент А функционирует полноценно» и «Компонент В функционирует полноценно». Нечеткость формализует и степень влияния ущерба компонента А на содержащий его компонент В, которая выражается числ ом из интервала [0,1] , то есть речь идет об истинности причинно -следственной связи «Ущерб функционирования А влечет ущерб функционирования В». Истинность этой связи названа ценностью А для В. Система обеспечения безаварийности и охраны труда на предприятии описывается соответствующей системой продукций, пример которой будет представлен ниже. Само оценивание выглядит как нечеткий присоединенный вывод на базе знаний (БЗ), состоящей из этих продукций и реализуется на основе технологии экспертных систем (знание вые технологии). Оценивание выглядит как нечеткий присоединенный вывод на базе знаний (БЗ), состоящей из продукций: А  В. Вывод реализуется на основе технологии экспертных систем. Вывод прямой. Стартовыми фактами выступают оценки состояния исходных функ циональных элементов системы производственной безопасности, а результатом – агрегированная оценка состояния системы в целом. Построение БЗ. На рис унке 1 причинно -следственная связь профессионального повреждения (профессиональные заболевания и производственн ый травматизм ) работников представлена в виде дерева классов факторов , обеспечивающих промышленную безопасность и охрану труда [7, 19, 20 ]. Рис. 1. Причинно -следственная связь профессионального повреждения работников Сформируем всю цепь пр ичин и сгруппируем ее по классам. НЕ безопасность организационного класса определяется следующими НЕ факторами: • отсутствие или некачественное проведение обучения и инструктажа; • отсутствие проекта работ, инструктажей по охране труда; Методика агрегированной оценки защищенности работников от профессионального поражения «Информационные и математические технологии в науке и управлении» 201 7 № 4 (8) 43 43 • неудовлетворительная ор ганизация рабочих мест; • нарушение организации технологического процесса; • нарушение режима труда и отдыха и др. Т. е. дефицит данных видов мероприятий приводит к не безопасности организационного класса. НЕ безопасность технического класса определяется следующими НЕ факторами: • ненадежность и аварийность оборудования, приспособлений, коллективных и индивидуальных средств защиты; • отсутствие механизации и автоматизации технологических процессов; • неэргономичность рабочих мест; • конструктивные недоработки и н есовершенство оборудования; • отсутствие или неисправность ограждающих, предохранительных, блокирующих, сигнализирующих и других устройств; • несовершенство технологического процесса; • несоблюдение сроков планово -предупредительных ремонтов ; • отсутствие адекватн ых средств индивидуальной защиты и др. НЕ безопасность опасных и вредных производственных факторов (ОПФ и ВПФ) определяется следующими НЕ факторами: • неблагоприятные параметры производственного микроклимата; • некачественное освещение; • повышенный шум и вибрац ия; • монотонные условия труда; • высокая концентрация вредных веществ; • аэрозоли преимущественно фиброгенного действия в воздухе рабочей зоны; • электрические и электростатические поля; • тяжесть и напряженность трудового процесса; • электромагнитные, радиоактивные излучения и т.д. НЕ безопасность когнитивного класса определяется следующими НЕ факторами: • незнание и непонимание своей роли в технологической цепи; • незнание технического регламента производства; • незнание нормативно -правовых актов по охране труда и промышленной безопасности; • незнание правил использования средств индивидуальной защиты; • незнание правил поведения в нештатных ситуациях; • незнание и непонимание персоналом причин и последствий несчастных случаев и т.д. НЕ безопасность психофизиологического класса определяется следующими НЕ факторами: • повышенная утомляемость; • повышенная усталость; • низкая концентрация внимательности; • замедленная скорость реакции; • не стрессоустойчивость; • не дисциплинированность, безответственность; • несоответствие психологических особенностей работника условиям выполняемой работы и т.д. НЕ безопасность кадрового класса определяется следующими НЕ факторами: • недостаточная профессиональная подготовленность; Асламова Е.А., Аршинский Л.В. 44 «Information and mathematical technologies in science and management» 201 7 № 4 (8) 44 • малый стаж работы во вредных условиях труда; • несоответствие р аботника занимаемой должности и т.д. НЕ безопасность информационного класса определяется следующими НЕ факторами: • отсутствие предупредительных плакатов • отсутствие знаков безопасности ; • отсутствие разметки; • отсутствие ограждени я опасных зон и т.д. Еще од на система предпосылок к возникновению аварийной и травмоопасной обстановки представлена в табл. 1 [7]. Таблица 1. Факторы аварийности и травматизма на производстве Группа Факторы аварийности и травматизма % По группе Технологии выполнения работ Неудобство технологии подготовки и проведения работ 3,8 7,8 Неудобство ремонта и технического обслуживания 2 Сложность алгоритма действий человека 1,2 Необходимость нахождения в потенциально опасной зоне 0,8 Работающие (человек) Слабые навыки действий персонала в сложной ситуации 12,7 50,1 Неумение оценить информацию о состоянии процесса 12,3 Слабые знания сущности происходящих процессов 7,3 Технологическая недисциплинированность 8 Отсутствие самообладания в условиях стресса 5,6 Другие недостатки работающих 4,2 Условия среды Дискомфорт среды по физико -химическим параметрам 2,8 16,6 Низкое качество информационной модели состояния среды 4,8 Возможность опасных воздействий на человека и машину 9 Оборудование (техника) Низкое качество конструкции рабочих мест 6 18,1 Неучет особенностей работоспособности человека 1,5 Высокая энергоемкость источника энергии 0,7 Возможность возникновения опасных отказов 8 Другие факторы оборудования (техники) 1,9 Прочее Прочие факторы 7,4 7,4 Итого 100 100 Легко видеть, что и в том и в другом случае возникновение и развитие неблагоприятной ситуации обусловлено «НЕ -факторами»: недоработками, неполной/некачественной реализацией соответствующих мероприятий, низкой Методика агрегированной оценки защищенности работников от профессионального поражения «Информационные и математические технологии в науке и управлении» 201 7 № 4 (8) 45 45 подготовленностью персонала, отсутствием подходящих условий труда и т.п., которые естественным образом формализуются в рамках предлагаемого подхода. При этом понятие ценности позволяет учесть значимость каждого фактора для соответствующей подсистемы, а сам подход – объявлять некоторые факторы ключевыми, способными обесценить всю систему в целом. Беря любое из этих представлений за основу, получаем следующую систему оцениваемых фактов и продукций (воспользуемся первым подходом на основе классов факторов ). База знаний ( БЗ) представляет собой следующую систему оцениваемых факторов и продукций . Причины повреждения здоровья работников – это недоработки в каких -либо мероприятий по обеспечению безопасности труда. Перечисленные ниже мероприятия позволяют обеспечить безопасность труда. Организационный класс факторов : • требования по охране труда и промышленной безопасности выполняются; • обучение и инструктаж персонала проводятся своевременно и качественно; • имеется проект работ, инструктажей по охране труда; • удовлетвор ительная организация рабочих мест ; • режим труда и отдыха соблюдается. Технический класс факторов : • оборудование и приспособления исправны; • отсутствуют конструктивные недоработки и несовершенство оборудования; • имеются средства механизации, автоматизации; • имеются и исправны ограждающие, предохранительные, блокирующие и другие устройства; • технологический процесс с необходимой степенью совершенен; • соблюдаются сроки планово -предупредительных ремонтов и др.; • эргономика рабочих мест удовлетворительна; • технологич еский процесс соблюдается; • имеются и правильно используются средства индивидуальной защиты; • техническое состояние оборудования удовлетворительное. Класс ОПФ и ВПФ : • благоприятные параметры производственного микроклимата; • освещение качественное, соответств ует нормам; • шум и вибрация в норме; • отсутствие монотонных условий труда; • концентрация вредных веществ в норме; • напряженность и тяжесть трудового процесса в норме; • напряженность электрических и электромагнитных полей в норме; • вредные излучения отсутствуют. Психофизиологический класс факторов : • утомляемость работников в норме; • внимательность в норме; • психологические особенности работников соответствуют условиям выполняемой работы; • скорость реакции в норме; • стрессоустойчивость в норме; • дисциплинированное и ответственное отношение к выполняемым обязанностям. Кадровый класс факторов : • дисциплина труда высокая; Асламова Е.А., Аршинский Л.В. 46 «Information and mathematical technologies in science and management» 201 7 № 4 (8) 46 • работники профессионально подготовлены; • необходимый стаж работы во вредных условиях труда; • соответствие работника занимаемой должности и др. Когнитивный класс факторов : • знание и понимание своей роли в технологической цепи; • знание технического регламента производства; • знание нормативно -правовых актов по охране труда и промышленной безопасности; • знание правил использования средств индивидуальной защиты; • знание правил поведения в нештатных ситуациях; • знание и понимание персоналом причин и последствий несчастных случаев и т.д. Информационный класс факторов : • наличие предупредительных плакатов • наличие знаков безопасности ; • наличие разметки • наличие ограждение о пасных зон и т .д. Утверждения о состоянии классов факторов, определяющих безопасность труда (промежуточные агрегирующие факты ): • организационные мероприятия обеспечены; • технические условия в норме; • ОПФ и ВПФ в норме; • психофизиологическое состояние работников в норме; • профессиональная подготовленность работников в норме; • работники владеют необходимыми знаниями по охране труда и промышленной безопасности; • информационные обозначения опасностей имеются. Итоговый агрегирующий вывод : промышленная безопасн ость и охрана труда на предприятии обеспечены и система защиты работников от опасных факторов и травм в норме . Используя перечисленные факты , скомпонуем их в соответствующие продукции. Продукция – это конструкция вида: Если А  В. НЕ доработка базового фактора, влечет за собой НЕ доработку соответствующего класса факторов. Приведем лишь несколько продукций по базовым факторам организационного класса : • НЕ(верно, что) -«обучение и инструктаж персонала проводятся своевременно и качестве нно»  Не(верно, что) -«организационные мероприятия обеспечены»; • НЕ-«имеется проект работ, инструктажей по охране труда»  Не-«организационные мероприятия обеспечены»; • НЕ-«рабочие места организованы удовлетворительно»  Не-«организационные мероприятия обесп ечены»; • НЕ-«технологический процесс соблюдается»  Не-«организационные мероприятия обеспечены»; • НЕ-«дисциплина труда высокая»  Не-«организационные мероприятия обеспечены»; • НЕ-«режим труда и отдыха соблюдается»  Не-«организационные мероприятия обеспечены» ; • НЕ-«имеются и правильно используются средства индивидуальной защиты»  Не-«организационные мероприятия обеспечены». Методика агрегированной оценки защищенности работников от профессионального поражения «Информационные и математические технологии в науке и управлении» 201 7 № 4 (8) 47 47 По остальным группам факто ров продукции строятся аналогично. Кроме того , необходимы агрегирующие продукции: • НЕ-«организационные мероприяти я обеспечены»  Не-«промышленная безопасность и охрана труда обеспечены »; • НЕ-«технические условия в норме»  Не-«промышленная безопасность и охрана труда обеспечены »; • НЕ-«ОПФ и ВПФ в норме»  Не-«промышленная безопасность и охрана труда обеспечены »; • НЕ-«психофизиологическое состояние работников в норме»  Не-«промышленная безопасность и охрана труда обеспечены ». • НЕ-«профессиональная подготовленность работников в норме»  Не-«промышленная безопасность и охрана труда обеспечены »; • НЕ-«работники владеют необ ходимыми знаниями по охране труда и промышленной безопасности»  Не-«промышленная безопасность и охрана труда обеспечены »; • НЕ-«информационные обозначения опасностей имеются»  Не-«промышленная безопасность и охрана труда обеспечены »; Логический вывод – расчет агрегата . Истинность исходных фактов оценивается по шкале [0,1], или, что более удобно, по целочисленной шкале 0 100. Истинность промежуточных (здесь это агрегирующие факты) – по правилу modus ponens с учетом расчета истинности заключения на основе истинности посылок: А, АВ├ В: ||В||=||А||||АВ||. Здесь символ ├ отделяет посылки от заключения; после двоеточи я указан способ расчета истинности заключения; || А|| – истинность отрицания факта A, || АВ|| – истинность импликации «Если НЕ -…, то НЕ-…» (ценность А для В). Агрегирование выполняется с помощью правила объединения свидетельств, которое, с учетом вероятностно характера событий, целесообразно брать в виде: ||В||=||В||1 + ||В||2  ||В||1||В||2; ||В||1 и ||В||2 – значения истиннос ти отрицания В, полученные по разным цепочкам вывода. Искомое агрегированное значение: ||В|| = 1  ||В||. Риск, только это будет уже не «вероятностный», а своего рода «нечеткий» риск, может быть рассчитан как произведение итоговой агрегированной оценки с истемы на ущерб от возникновения соответствующего события. Рассмотрим построение логического вывода на примере. Пусть факт А1 = «организационные мероприятия обеспечены». Оценка аудитора степени влияния организационн ого класса факторов на безопасность и охрану труда – «хорошо» (0,8) . А2 = «технические условия в норме» , оценка аудитора степени влияния технического класса факторов на безопасность и охрану труда – «отлично» (0,9) . В = «промышленная безопасность и охрана труда обеспечены ». По экспертным оценкам ц енность А1 для В = 0,4; ценность А2 для В = 0,5. Шаг вывода 1: А1, А1 В ├ В: ||В|| = 0,20,4 = 0,08 . Шаг вывода 2: А2, А2 В ├ В: ||В|| = 0,10,5 = 0,05 . Шаг вывода 3 : Результирующая степень уверенности, что произойд ет событие В: ||В|| = 0,08+0,05 -0,08*0,05 = 0,09. Дефицит обеспеченности всех мероприятий по промышленной безопасности 9 % . Шаг вывода 4: «промышленная безопасность и охрана труда обеспечены , система защиты работников от профессионального повреждения » = 1 – 0,09 = 0,91 «отлично». Асламова Е.А., Аршинский Л.В. 48 «Information and mathematical technologies in science and management» 201 7 № 4 (8) 48 Заключение . Методика логико -аксиологического оценивания позволяет строить агрегированные оценки состояния системы безопасности и предупреждения травматизма на предприятиях. Методика реализуется на основе технологии ЭС и опира ется на НЕ -факторы, как причину возникновения рисковой ситуации , выражающейся в повреждении здоровья работников . В дальнейшем необходимо провести анкетирование специалистов -экспертов с целью определения необходимых ценностей факторов и провести аудиторску ю оценку обеспеченности классов факторов. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Аджели Мохамед Али. Методы. Алгоритмы и модели базовых модулей статистического и нечеткого моделирования сложных систем: автореф. дис. …канд. техн. наук. Казань. 2001. 20 с. 2. Арсланов Р.Н. Разработка экономического механизма стратегического управления профессиональными рисками химического предприятия: автореф. дис. …канд. экон. наук. М. 2005. 19 с. 3. Аршинский Л.В. Логико -аксиологический подход к оценке состояния систем // Соврем енные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2013. № 3(39). С.140 -146. 4. Асламова Е.А. Некоторые подходы к оценке риска // Транспортная инфраструктура Сибирского региона: материалы Шестой международной научно -практической конференции, посвященной 40 -летию со дня образования Иркутского государственного университета путейсообщения, в 2 т., Т. 1. Иркутск: ИрГУПС. 2015. С. 111 -115. 5. Балабаев М.А. Когнитивные нечетко -логические модели и комплекс программ оценки техногенно -природных рисков: автореф. дис. …кан д. техн. наук. М. 2007. 22 с. 6. Балдин К.В. Риск -менеджмент: учебное пособие. М.: Эксмо. 2006. 368 с. 7. Белов П. Г. Управление рисками, системный анализ и моделирование. В 2 т. Т 1: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры. М.: Изд -во Юрайт. 2014. 4 60 с. 8. Ваганов П.А., Им. Ман -Сунг. Экологические риски: учебное пособие. Изд -е 2-е. СПб.: Изд-во С. -Петерб. ун -та. 2001. 152 с. 9. Григорьева С.В. Оценка риска стратегической устойчивости предприятия с использованием нечетких множеств // Вестник Казанского ГА У. 2014. № 1(31). С. 11 -15. 10. Ел-Марсафави Т.О.М.Д. Вероятностный подход к построению функции принадлежности нечеткого множества по результатам наблюдений в системах принятия решений: автореф. дис. …канд. техн. наук. Владимир. 2005. 16 с. 11. Зайцева Ж.В. Мето дические основы нечетко -когнитивного управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленности в условиях неопределенности: автореф. дис. …канд. экон. наук. М. 2008. 24 с. 12. Корчунов А.Г. Методология управления показателями качества продукции в технологиях метизного производства на основе моделей с нечеткой логикой: автореф. дис. …докт. техн. наук. Магнитогорск. 2010. 37 с. 13. Кузнецова С.Н. Методы проектирования математического обеспечения систем прогнозирования природных, техногенных и экологическ их рисков: автореф. дис. …канд. техн. наук. Санкт -Петербург, 2009. 20 с. 14. Мазеин С.А. Оценка профессиональных рисков (задачи, этапы, подходы, возможные решения). Режим доступа: http://www.icgrp.ru/docs/list/article/?action=showproduct&id=89 (дата обращения 2.09.2015). 15. Методика анализа и оценки профессиональных рисков для работников ОАО "РЖД". Утверждена Распоряжением ОАО "РЖД" от 11.02.2016 № 252р. Методика агрегированной оценки защищенности работников от профессионального поражения «Информационные и математические технологии в науке и управлении» 201 7 № 4 (8) 49 49 16. Нестеров В.Л., Радченко В.И., Русакова Е.А. Определение рисков чрезвычайных происшествий на предприятиях железнодорожного транспорта // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2009. № 4. С. 22 -30. 17. Ригер Т.В., Сапрыкина Н.В., Демин В.И., Истошина Н.Ю. Разработка системы управле ния охраной труда на малых предприятиях пищевого профиля // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. 2016. № 1 (349). С. 113 -117. 18. Саяпин В.В. Логико -лингвистические модели, алгоритмы и комплексы программ прогнозирования выбросов крупнотонн ажных химических производств : автореф. дис. … канд. техн. наук. М., 2002. 16 с. 19. Ульянов В.А. Повышение безопасности труда на железнодорожном транспорте на основе снижения негативных воздействий человеческого фактора: дис. …канд. техн. наук. М. 2013. 143 с. 20. Филиппов А.А, Пачурин Г.В., Щенников Н.И., Курагина Т.И. Производственный травматизм и направления его профилактики // Современные наукоемкие технологии. 2016. № 1. С. 45 -50. 21. Хрупачев А.Г. Концепция эколого -профессионального риска, генерируемого производственными объектами, и его количественная оценка: автореф. дис. …докт. техн. наук. Тула, 2003. 43 с. UDK 665.6 + 621.515+ 331.461 METHODOLOGY OF AGGREGATED ASSESSMENT OF THE PROTECTION OF EMPLOYEESFROM PROFESSIONAL DAMAGEBASED ON KNOWLEDGE TECHNOLOGIES Elizaveta A. Aslamova Postgraduate student, e -mail: liza.Ocean@mail.ru Leonid V. Arshinsky Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Head of the Department "Information Systems and information protection», e-mail: larsh@mail.ru Irkutsk State Transport University, 15 Chernyshevsky avenue, Irkutsk, 664074, Russia Abstract . The paper presents a classification of methods for modeling the risks of emergencies and discusses the features of developing the knowledge base of the expert system of the aggregate assessment of the state of the production safety system based on the use of the logico -axiological approach. The idea is based on the idea that a decrease in the quality of the functioning of such a system, due to the presence of "NE -factors": shortcomings, incomplete / poor -quality implementation of appropriate measures, lack of suitable working conditions, etc., leads to occupational injury (occupational diseases, occupational traumatism) Workers. According to the method used, their influence is formalized by products of the type АВ. Keywords : Aggregated estimation, fuzzy logic, attached output, expert system, operational safety, emergency, professional defeat. Асламова Е.А., Аршинский Л.В. 50 «Information and mathematical technologies in science and management» 201 7 № 4 (8) 50 References 1. Adhli Mohamed Ali. Методы. Методы. Алгоритмы и модели базовых модулей статистического и нечеткого моделирования сложных систем. Автореферат дис. … канд . техн . наук [Methods. Algorithms and models of basic modules of statistical and fuzzy modeling of complex systems. Abstract of the dis ... cand. tech. sciences]. Kazan, 2001. 20 p. (in Russian) 2. Arslanov R.N. Разработка экономического механизма стратегичес кого управления профессиональными рисками химического предприятия. Автореферат дис. …канд . экон . наук [Development of an economic mechanism for the strategic management of the professional risks of a chemical enterprise. Abstract of the dis ... econ. cand. sciences]. Moscow. 2005. 19 p. (in Russian) 3. Arshinsky L.V. Логико -аксиологический подход к оценке состояния систем [Logic -axiological approach to assessing the state of systems] // Современные технологии . Системный анализ . Моделирование . = Modern technolo gies. System analysis. Modeling. 2013. No. 3 (39). P р.140-146. (in Russian) 4. Aslamova E.A. Некоторые подходы к оценке риска [ Some approaches to risk assessment ] // Транспортная инфраструктура Сибирского региона: материалы Шестой международной научно -практической конференции, посвященной 40 -летию со дня образования Иркутского государственного университета путей сообщения, 30 сентября – 03 октября 2015 г. Иркутск: в 2 т., Т. 1. = Transport infrastructure of the Siberian region: materials of the Sixth International Scientific and Practical Conference dedicated to the 40th anniversary of the foundation of the Irkutsk State University of Railway Traffic, September 30 - October 03, 2015 Irkutsk: 2 tons. , T. 1. Irkutsk: IrGUPS. 2015. P р. 111 -115. (in Russian) 5. Balabaev M.A. Когнитивные нечетко -логические модели и комплекс программ оценки техногенно -природных рисков. Автореферат дис. …канд . техн . наук . [Cognitive fuzzy logic models and a complex of programs for assessing man -caused natural hazards. Abst ract of the dis. ... cand. tech. science]. Moscow. 2007. 22 p. (in Russian) 6. Baldin K.V. Риск -менеджмент : Учебное пособие [Risk management: Textbook]. Moscow. Eksmo Publ. 2006. 368 p. (in Russian) 7. Belov P.G. Управление рисками , системный анализ и моделирова ние [Risk management, system analysis and modeling: a training manual]. Moscow: Publishing House Yurayt, 2014. 460 p. (in Russian) 8. Vaganov PA, Im. Man -Sung. Экологические риски: учебное пособие [ Ecological risks . Textbook]. St. Petersburg: Publishing house S.-Petersburg University. 2001. 152 p. (in Russian) 9. Grigorieva S.V. Оценка риска стратегической устойчивости предприятия с использованием нечетких множеств [Assessment of the risk of strategic stability of an enterprise using fuzzy sets] // Вестник Казанс кого ГАУ . = Bulletin of the Kazan State Automobile Inspection. 2014. No. 1 (31). Pp. 11 -15. (in Russian) 10. El-Marsafavi T.M.D. Вероятностный подход к построению функции принадлежности нечеткого множества по результатам наблюдений в системах принятия решений. Автореф . дис. …канд . техн . наук [A probabilistic approach to constructing the membership function of a fuzzy set from the results of observations in decision -making systems. Abstract of the dis. ... cand. tech. science]. Vladimir. 2005. 16 p. (in Russian) 11. Zaitseva Zh.V. Методические основы нечетко -когнитивного управления коммерческими рисками предприятий пищевой промышленнос ти в условиях неопределенности. Автореф . дис. …канд . экон . наук [Methodical bases of fuzzy -cognitive management of Методика агрегированной оценки защищенности работников от профессионального поражения «Информационные и математические технологии в науке и управлении» 201 7 № 4 (8) 51 51 commercial risks of food industry enterprises in conditions of uncertainty. The author's abstract. Dis. ... cand. Econ. Sciences]. Moscow. 20 08. 24 p. (in Russian) 12. Korchunov A.G. Методология управления показателями качества продукции в технологиях метизного производства на основе моделей с нечеткой логикой. Автореферат дис. …докт . техн . наук [The methodology of managing the quality indicators of products in the technology of hardware production on the basis of models with fuzzy logic. Abstract of the dis ... doct. tech. sciences]. Magnitogorsk. 2010. 37 p. (in Russian) 13. Kuznetsova S.N. Методы проектирования математического обеспечения систем прогнозирования природных, техногенных и экологических рисков. Автореферат дис. …канд . техн . наук [Methods of designing the mathematical support of systems for forecasting natural, technogenic and environme ntal risks. Abstract of the dis. ... cand. tech. science]. St. Petersburg, 2009. 20 p. (in Russian) 14. Masеin S.A. Оценка профессиональных рисков (задачи , этапы , подходы , возможные решения ) [Assessment of professional risks (tasks, stages, approaches, possible solutions)]. Access mode: http://www.icgrp.ru/docs/list/article/?action=showproduct&id=89 (circulation date 2.09.2015). 15. Методика анализа и оценки профессиональных рисков для работников ОАО "РЖД". Утверждена Распоряжением ОАО "РЖД " от 11.02.2016 № 252р [Methodology for the analysis and assessment of occupational risks for employees of JSC Russian Railways. It is approved by the Order of JSC Russian Railways of 11.02.2016 No. 252r]. 16. Nesterov V.L., Radchenko V.I., Rusakova E.A. Определение рисков чрезвычайных происшествий на предприятиях железнодорожного транспорта [Identification of the risks of emergency incidents at railroad enterprises] // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций = Problems of safety and emergency situations. 2009. № 4. Рр. 22-30. (in Russian) 17. Riger T.V., Saprykina N.V., Demin V.I., Istoshina N.Yu. Разработка системы управления охраной труда на малых предприятиях пищевого профиля [ Development of a labor protection management system for small food enterprises ] // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология = Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Food technology. 2016. No. 1 (349). Pp. 113 -117. (in Russian) 18. Sayapin V.V. Логико -лингвистические модели, алгоритмы и комплексы программ прогнозирования выбросов крупнот оннажных химических производств. Автореферат дис. … канд . техн . наук [Logico -linguistic models, algorithms and complexes of programs for projecting emissions of large -tonnage chemical productions. Abstract of the dis. ... cand. tech. science]. Moscow. 200 2. 16 p. 19. Ulyanov V.A. Повышение безопасности труда на железнодорожном транспорте на основе снижения негативных воздействий человеческого фактора. Дис . … канд . техн . наук [Increase of labor safety in rail transport on the basis of reducing the negative impa cts of the human factor. Dis. ... cand. tech. science]. Moscow. 2013. 143 p. (in Russian) 20. Filippov A.A., Pachurin G.V., Shchennikov N.I., Kuragina T.I. Производственный травматизм и направления его профилактики [Industrial injuries and the direction of its prevention] // Современные наукоемкие технологии = Modern science -intensive technologies. 2016. № 1. P р. 45-50. (in Russian) 21. Khrpachev A.G. Концепция эколого -профессионального риска, генерируемого произ водственными объектами, и его количественная оценка. Автореферат дис. …докт . техн . наук [The concept of environmental and occupational risk generated by production facilities, and its quantitative assessment. Abstract of the dis. ... doct. tech. science]. Tula, 2003. 43 p. (in Russian) Опарин Г.А., Богданова В.Г., Пашинин А.А. 52 «Information and mathematical technologies in science and management» 201 7 № 4 (8) 52 УДК 004.421+004.4’2+004.771 СЕРВИС -ОРИЕНТИРОВАННЫЕ СРЕДСТВА РАСПРЕДЕЛЕННОГО РЕШЕНИЯ ДЕКОМПОЗИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ Опарин Геннадий Анатольевич Д.т.н., проф. , зам. дир. , e-mail: oparin @icc.ru Богданова Вера Геннадьевна К.т.н., доцент, с.н.с., e -mail: bvg@icc.ru Пашинин Антон Алексеевич М.н.с., e-mail: apcrol @gmail .com Институт динамики систем и теории управления имени В.М. Матросова Сибирского отделения Российской академии наук (ИДСТУ СО РАН), 664033 г. Иркутск ул. Лермонтова, 134 Аннотация . Актуальность применения параллельных технологий в высокопроизводительных вычислениях обусл овливает цель исследования, состоящую в разработке инструментальны х средств автоматизации создания и поддержки функционирования научных сервис -ориентированных приложений , предназначенных для параллельного решения ресурсоемких вычислительных задач, декомпозируемых на слабосвязанные подзадачи, в распределенной вычислительной среде. Рассматривается пример применения разработанных средств для решения задачи параметрического синтеза стабилизирующей обратной связи для линейного объекта.