Понятие техносферных систем

Важным  условием успешного завершения теоретического системного анализа опасных техносферных процессов является выявление объективных закономерностей возникновения техногенных происшествий и априорная оценка соответствующего риска. Подобный прогноз предполагает разработку моделей, пригодных для количественной оценки.

Перед тем как более подробно обосновать особенности формализации и моделирования исследуемых в техносфере категорий, рассмотрим один из способов представления информации, основанный на применении нечетких множеств и теории возможностей, покажем их связь с более привычными нам понятиями. Предметом соответствующей теории служат объекты с плохо определенными (нечеткими, размытыми) границами, а важными категориями лингвистически переменные, другие нечеткие величины и функции их принадлежности.

Уточним, что лингвистические, т. е. вербальные или словесные, вербальные используются для характеристики таких предметов  или и их свойств, для которых переход от принадлежности к какому-то классу к непринадлежности наблюдается не скачкообразно, а непрерывно.

Функции же принадлежности лингвистических  переменных представляют собой множества, количественно выражающие степень  субъективного доверия к приведенным  выше и другим им подобным высказываниям  или совместимость их с более  точными (количественными) признаками.

Можно показать определенную связь между  отдельными понятиями теории возможностей и теории вероятностей, а также  провести некоторые аналогии между  ними. Так, понятие возможность обычно указывает на меру субъективной уверенности  и рассматривается иногда как  согласованное распределение уверенности - по Т. Байесу. Напротив, категория вероятность  считающийся объективной мерой появления случайных событий, а ее значение могут быть статистически или экспериментально подтверждены.

Однако  некоторые различия между понятиями  теории возможностей и теории вероятностей не исключают выбора таких функций  принадлежности, при которых маловероятное имеет и малую степень возможности появления. Это связано с тем, что функция принадлежности, например, может интерпретироваться в отдельных случаях как плотность вероятности случайной величины.

Просматривается определенная аналогия между некоторыми числовыми характеристиками рассмотренных  распределений, например, между наибольшим значением лингвистической переменной или модальным значением нечеткого  числа и модой случайной величины. Приведенные и другие числовые характеристики могут иногда рассматриваться как  квантили тех их значений, которые  соответствуют наиболее возможной  и наиболее вероятной величинам  рассматриваемых переменных.

Нетрудно  видеть плодотворность использования  указанного выше подхода к представлению  данных при решении ряда практически  важных задач системного анализа  и синтеза безопасности для формализации нечетко определенных свойств человекомашинных систем, более корректного описания самих категорий опасность, безопасность и определения их количественных характеристик.

Под формализацией  подразумевается упорядоченное  и специальным образом организованное представление исследуемых человеко-машинных систем, их компонентов и процессов  в техносфере. Под моделированием понимают использование созданных в результате формализации искусственных образований (моделей), имеющих идентичные оригиналу характеристики, в целях получения новых данных или знаний о нем. При этом такие сведения могут быть найдены в процессе качественного и количественного анализа исследованных моделей.

Выбор необходимых способов формализации и моделирования конкретных категорий  определяется обычно природой объекта  или процесса, целью их изучения и вытекающими из этого специфическими требованиями к языкам представления  данных и описанию моделей. Учитывая разнообразие известных ныне методов  формализации и моделирования, обоснуем требования к их выбору и укажем на особенности реализации таких  методов для системного исследования интересующих процессов в техносфере.

Основная  особенность формализации и моделирования  процесса возникновения происшествий в техносфере вообще и в человекомашинных системах в частности состоит в представлении первого в виде событий и активностей (работ), а вторых - в виде совокупности элементов и связей между ними. В свою очередь, состояние каждой такой моделируемой категории описывается путем введения соответствующих переменных параметров, а также образуемых ими векторов и пространств, а процесс взаимодействия (функционирования) - изменением траектории в пространстве соответствующих состояний или изображением логически связанных наборов событий и активностей.

При формализации и моделировании обычно придерживаются ряда правил, главные из которых  состоят в обеспечении необходимой  информационной достаточности и  рационального использования фазового пространства.

Из последних  утверждений вытекает область применения формализации и моделирования. Эти  методы невозможны или малоэффективны при отсутствии некоторого минимума существенной информации об исследуемых  категориях и мало перспективны - в условиях ее полной определенности или возможности экспериментального получения.

При прогнозировании  уровня потенциальной опасности  техносферы наиболее часто формализуются и моделируются процессы возникновения и предупреждения аварийности и травматизма.

Однако, помимо данных процессов, иногда используется формализованное изображение самих  человекомашинных систем, условий обеспечения безопасности их функционирования или решения других стоящих перед ними задач. Считается, что формальная модель объекта исследования задана, если определены цель и процедура его анализа, показатели и механизм коррекции функционирования, ограничения и взаимосвязи с окружением.

Опыт  исследования свидетельствует, что  моделирование и формализация процессов  в техносфере должны сопровождаться некоторым упрощением соответствующих объектов (человекомашинных систем) за счет их отделения от других объектов и окружающей среды, а также исключения несущественных, по мнению исследователя, связей.

При формализации и моделировании техногенных  происшествий, необходимо также руководствоваться  определенными требованиями, основная идея которых заключается в стремлении к оптимальной структуре используемых моделей, обеспечивающей их проблемно-ориентированную  полноту, приемлемую точность, удобство и гибкость применения.

Основными из встречающихся при формализации и моделировании недостатками как  раз и являются те, которые обусловлены  неудачно выбранной (излишне усложненной  или слишком упрощенной) структурой используемых моделей.

Очень подробная детализация исследуемого техносферного процесса или объекта может проявиться в громоздкости модели и связанной с этим возможности «не увидеть за деревьями леса», а также в необеспеченности ее исходными данными и большой трудоемкости работ по подготовке и использованию подобной модели.

В то же время слишком упрощенное представление  формальной модели процесса возникновения  происшествия будет сопровождаться потерей требуемой точности его  описания и анализа. Другие трудности  при формализации и моделировании  аварийности и травматизма в  техносфере могут быть вызваны отсутствием необходимых исходных данных либо неудачным выбором самого метода моделирования.

Среди известных к данному времени  методов формализации и моделирования  наиболее оправданным для системного исследования опасных процессов  в техносфере является применение не материальных (физических или аналоговых) моделей, а идеальных - смысловых, знаковых и интуитивных.

Первые  попытки моделирования в этой области были связаны с применением  экспертных оценок, полученных на основе различных интуитивных моделей - мысленных экспериментов и сценариев. После обнаружения несостоятельности  использования одних лишь моделей  этого типа и разработки методов  математического и машинного  моделирования широкое распространение  получили семантические и семиотические  модели логико-вероятностные, графоаналитические и алгоритмические.

Что касается общей последовательности особенностей реализации перечисленных методов, то можно рекомендовать следующее.

Прежде  всего, при исследовании процесса возникновения  техногенных происшествий следует  одновременно использовать все перечисленные  выше идеальные модели. При этом начинать целесообразно с разработки концептуальных моделей, в которых  на интуитивном уровне определять метасистему - в нашем случае всю техносферу или конкретный производственный объект, а затем уже вычленять из них конкретную человекомашинную систему или систему обеспечения безопасности ее функционирования.

В последующем  выбранная метасистема должна использоваться как внешнее дополнение к рассматриваемому объекту, делающее его формализуемым и открытым для естественного взаимодействия с выбранным окружением. После определения на самом общем (концептуальном) уровне контуров предполагаемого объекта исследования, его инфраструктуры, ближнего окружения и характера их взаимодействия можно перейти к следующему, более детальному уровню формализации и моделирования конкретной человекомашинной системы. При этом рекомендуется пользоваться общесистемными принципами.

Вначале следует руководствоваться имеющимися представлениями или гипотезами о поведении, функциях и свойствах  этой системы, на основе которых определять ее организацию и состав.

Впоследствии, по мере уточнения структуры и  порядка функционирования исследуемого объекта, эти сведения можно использовать для корректировки представлений  о его реальных свойствах, функциях и поведении. На практике такая последовательность должна повторяться многократно, но с обязательным соблюдением рекомендуемой  очередности: сверху - вниз, от обобщенного  уровня - к детальному и обратно.

При системном  исследовании конкретных фрагментов техносферы наибольшую перспективность имеют не модели условий обеспечения их безопасности вообще или в конкретных обстоятельствах, а модели возникновения там происшествий, изображающие данный процесс как последовательность случайных событий, которые приводят к возникновению и развитию их прими иной цепи.

Выбор метода обычно определяется в каждом конкретном случае, исходя из их достоинств и недостатков, цели исследования и  природы рассматриваемого объекта (процесса), а также с учетом имеющихся  исходных данных.

Рассмотренная только что общая последовательность формализации и моделирования опасных  процессов в техносфере должна завершаться проверкой полученных при этом результатов на правдоподобность. При этом рекомендуется тщательно проверять не только конечные и промежуточные результаты, но и используемые исходные данные.

Всякие  отклонения от привычных представлений  и здравого смысла должны многократно  перепроверяться с помощью других способов моделирования и, если возможно, путем сравнения с достоверными статистическими данными.

В заключение данного параграфа предостережем  от иллюзий о получении путем  моделирования точных количественных прогнозов таких интегральных показателей  техносферных процессов, как, например, уровень их безопасности, и о хорошем совпадении найденных при этом результатов со статистикой или опытом.

Это объясняется  не только несовершенством известных  в настоящее время моделей  и методов, но и чрезвычайной сложностью исследуемых здесь объектов (человекомашинных систем), делающей принципиально невозможным точные априорные количественные опенки их интегральных параметров.

Однако  даже приближенное количественное определение  базовых показателей безопасности и риска проведения техносферных процессов, необходимое для ориентировочной оценки и сравнения различных альтернативных проектов, безусловно, оправданно. Одним из самых подходящих для этого классов семантических моделей являются рассматриваемые ниже диаграммы причинно-следственных связей, называемые диаграммы влияния.

Как следует  из предыдущих рассуждений, основные требования к моделированию опасных процессов  в человекомашинных системах заключаются в необходимости учета их особенностей и цели исследования. Применительно к изучению условий появления техногенных происшествий они должны состоять:

а) из учета  лишь наиболее существенных факторов аварийности и травматизма;

б) сочетания  возможностей их описания и оценивания количественных характеристик;

в) использования  таких языков и алгоритмов, которые  не велики по алфавиту, достаточны для  семантического представления исследуемых  категорий и пригодны для средств  электронной вычислительной техники.