Количественная оценка профессиональных рисков при работе на стреловых самоходных кранах и обоснование эффективности контрольных мер

• ПАВЛОВ Валерий Владимировичстарший преподаватель кафедры «Техносферная безопасность» ФГБОУ ВО «УрГУПС»mail@law-books.ru
• ПОПОВА Нина Павловнадоцент кафедры «Техносферная безопасность» ФГБОУ ВО «УрГУПС»mail@law-books.ru
• КУЛИКОВ Владимир Викторовичдоцент кафедры «Техносферная безопасность» ФГБОУ ВО «УрГУПС»mail@law-books.ru

Цель исследования – проведение количественной оценки профессиональных рисков для машиниста стрелового самоходного крана и определение наиболее эффективных с экономической и профилактической точки зрения контрольных мер. Актуальность работы обусловлена высоким уровнем травматизма при выполнении погрузочно-разгрузочных работ и необходимостью перехода от качественных к количественным методам управления рисками. В работе использован метод матричного анализа рисков с последующим детальным расчетом вероятности реализации опасных событий на основе статистических данных за 2018–2023 гг. и метода «дерева отказов» (Fault Tree Analysis) для сценария «Падение груза». Рассчитан исходный и остаточный уровень риска после внедрения трех вариантов контрольных мер: 1) установка системы ограничения грузового момента (СОГМ), 2) внедрение программы поведенческого аудита безопасности (ПАБ), 3) комплекс мер (СОГМ + ПАБ + ежедневный контроль давления в шинах). Проведен анализ «затраты-эффективность» для каждого варианта. Результаты показывают, что исходный риск сценария «Падение груза» оценивается как «недопустимый» (24 балла). Наиболее эффективной с точки зрения снижения уровня риска является комплекс мер (остаточный риск – 4 балла, «приемлемый»). Наиболее экономически эффективной мерой с наилучшим соотношением «затраты/снижение балла риска» является установка СОГМ. Научная новизна заключается в применении комбинированной методики FTA и матричного анализа для конкретного технологического процесса, а также в экономическом обосновании выбора мер. Практическая значимость: разработанная модель позволяет службам охраны труда промышленных предприятий принимать обоснованные решения по инвестициям в безопасность.

Ключевые слова: количественная оценка рисков, профессиональный риск, стреловой самоходный кран, дерево отказов, система ограничения грузового момента, анализ «затраты-эффективность», охрана труда

Введение

Работа на стреловых самоходных кранах (ССК) относится к категории работ повышенной опасности. По данным Роструда, на погрузочно-разгрузочные работы с использованием грузоподъемных машин в 2022 году пришлось около 18% всех тяжелых несчастных случаев в строительстве и промышленности [1]. Действующая нормативная база (Федеральные нормы и правила в области промышленной безопасности, Правила безопасности опасных производственных объектов) предписывает идентификацию и оценку опасностей, однако методы такой оценки часто носят качественный, экспертный характер, что затрудняет объективное ранжирование рисков и выбор оптимальных корректирующих действий [2]. В этой связи внедрение методов количественной и полуколичественной оценки профессиональных рисков является актуальной научной и практической задачей. Целью данной работы является разработка и апробация комбинированной методики количественной оценки риска для машиниста ССК на основе анализа статистики и метода «дерева отказов» (FTA) с последующим экономическим обоснованием выбора контрольных мер. Для достижения цели были поставлены задачи:

1) выявить основные опасные события (сценарии риска); 2) провести их полуколичественную оценку по матрице рисков; 3) для ключевого сценария «Падение груза» построить FTA и рассчитать вероятность его реализации; 4) оценить эффективность и экономическую целесообразность различных контрольных мер. Материалы и методы Объектом исследования выступила рабочая зона машиниста стрелового самоходного крана Liebherr LTM 1050-3.1 на площадке монтажа металлоконструкций. Исследование проводилось в три этапа.

На первом этапе методом экспертного опроса (в опросе участвовали 5 инженеров по ОТ, 3 машиниста кранов высшей категории, 2 специалиста по надежности) и анализа карт происшествий предприятия за 5 лет были выявлены 4 ключевых сценария риска: 1) Падение груза; 2) Опрокидывание крана; 3) Поражение электрическим током (при работе в охранной зоне ЛЭП); 4) Падение с высоты при переходе в кабину/обслуживании.

На втором этапе проведена полуколичественная оценка по 5x5 матрице риска, где вероятность (P) оценивалась по шкале от 1 (маловероятно) до 5 (очень вероятно), а тяжесть последствий (S) – от 1 (легкие травмы) до 5 (катастрофа – несколько погибших). Уровень риска R = P * S. Градации: 1-3 – приемлемый (зеленый), 4-8 – допустимый (желтый), 9-25 – недопустимый (красный).

На третьем этапе для сценария с наивысшим баллом («Падение груза») проведен углубленный количественный анализ методом FTA.

Верхнее событие (ВС) – «Падение груза на людей или оборудование». Вероятности базовых событий определялись на основе: а) статистики предприятия; б) данных отраслевого отчета Ассоциации «Стройбезопасность» [3]; в) паспортных данных надежности компонентов. Для расчета вероятности ВС использована булева алгебра для логического вентиля «ИЛИ»: P(ВС) = 1 - ∏(1 - P_i), где P_i – вероятность i-го минимального набора отказов.

На четвертом этапе для трех предлагаемых пакетов контрольных мер была рассчитана остаточная вероятность сценария после их внедрения и произведен анализ «затраты-эффективность» (Cost-Effectiveness Analysis, CEA). Эффективность меры (E) рассчитывалась как снижение балла риска (ΔR). Показатель CE = Затраты (руб.) / ΔR. Меры с меньшим значением CE считаются более экономически эффективными.

Результаты и их обсуждение

Результаты полуколичественной оценки представлены в Таблице 1.

Таблица 1. Полуколичественная оценка профессиональных рисков № Сценарий риска Вероятность (P) Тяжесть (S) Уровень риска (R) Оценка 1 Падение груза 4 6 24 Недопустимый 2 Опрокидывание крана 2 6 12 Недопустимый 3 Поражение эл. током 2 5 10 Недопустимый 4 Падение с высоты 3 4 12 Недопустимый Примечание: Для тяжести (S) использована расширенная шкала до 6 баллов (катастрофа). Как видно из таблицы, все ключевые сценарии получили оценку «недопустимый риск», причем сценарий «Падение груза» имеет наивысший балл (R=24) в основном за счет высокой вероятности, подтвержденной статистикой (в среднем 1 инцидент с падением/срывом груза на предприятии в год на 5 кранов).

Для данного сценария было построено «дерево отказов» (Рисунок 1). Анализ выявил 3 минимальных набора отказов (МНО), ведущих к реализации ВС: 1) Отказ стропов/оснастки (разрыв, соскальзывание); 2) Ошибка машиниста (превышение грузоподъемности, резкий подъем/ поворот); 3) Отказ техники (выход из строя гидросистемы подъема, отказ предохранительного клапана).

Расчетные вероятности базовых событий:

–P(Отказ стропа) = 8.5*10⁻³ (на основе данных о ежегодной частоте разрыва строп на предприятии).

–P(Ошибка машиниста) = 5.2*10⁻² (рассчитана по методу THERP на основе данных поведенческих аудитов).

–P(Отказ гидросистемы) = 3.1*10⁻⁴ (по данным производителя крана на наработку на отказ).

Используя формулу для вентиля «ИЛИ», общая вероятность ВС (P_ВС_исх) составила приблизительно 6.1*10⁻², что соответствует примерно 6 событиям на 100 крано-лет и подтверждает высокую оценку вероятности (P=4) в матрице.

Далее проведена оценка эффективности трех пакетов мер:

1. Мера А: Установка современной системы ограничения грузового момента (СОГМ), блокирующей опасные движения. Стоимость: 1 800 000 руб. Эффективность: снижает вероятность ошибки машиниста и отказа системы в 10 раз (P_ошибки = 5.2*10⁻³, P_отказа_гидро = 3.1*10⁻⁵). Новая P_ВС_А = 1.4*10⁻².

2. Мера Б: Внедрение регулярной программы поведенческого аудита безопасности (ППАБ) с коучингом. Годовые затраты: 350 000 руб. (тренинг, работа координатора).

Эффективность: снижает вероятность ошибки машиниста в 5 раз (P_ошибки = 1.04*10⁻²). Новая P_ВС_Б = 2.9*10⁻².

3. Мера В: Комплекс: СОГМ + ППАБ + обязательный ежедневный контроль давления в шинах (устраняет фактор риска опрокидывания, косвенно влияющий на стабильность). Суммарные затраты: 1 800 000 + 350 000 + 50 000 (датчики) = 2 200 000 руб. Эффективность: комбинированное влияние, P_ВС_В = 2.7*10⁻³.

Для перевода в баллы матрицы использовалась обратная шкала: P 10⁻² = 4. Тяжесть оставалась неизменной (S=6). Результаты расчета остаточного риска и анализа «затраты-эффективность» представлены в Таблице 2.

Таблица 2. Сравнительная эффективность контрольных мер для сценария «Падение груза» Мера Затраты, тыс. руб. Исходный R Остаточный R ΔR (снижение) CE (Затраты/ΔR), тыс. руб./балл Исходно 0 24 24 0 – А 1 800 24 12 12 150.0 Б 350 24 18 6 58.3 В 2 200 24 4 20 110.0 Примечание: Остаточный риск R = P_новое * S (с учетом пересчитанной P). Анализ данных Таблицы 2 позволяет сделать следующие выводы:

1. Все меры снижают риск до допустимых или приемлемых границ.

2. Мера В (комплекс) демонстрирует максимальную профилактическую эффективность (ΔR=20, остаточный риск 4 балла – «приемлемый»).

3. Мера Б (ППАБ) является самой экономически эффективной (CE=58.3), обеспечивая значительное снижение риска при относительно низких затратах, но оставляет риск на границе «недопустимого».

4. Мера А (СОГМ) представляет собой сбалансированный вариант, существенно снижая риск (до «допустимого») с хорошим показателем CE (150.0), особенно если рассматривать разовые капитальные затраты против ежегодных у Меры Б.

Таким образом, для стратегического долгосрочного управления риском оптимальным является внедрение Мера В. В условиях ограниченного бюджета или в качестве первоочередного шага рекомендуется Мера Б с последующим переходом к Мере А.

Заключение

В результате проведенного исследования была успешно апробирована комбинированная методика количественной оценки профессионального риска, сочетающая матричный анализ и метод «дерева отказов». На примере сценария «Падение груза» для машиниста стрелового самоходного крана получены конкретные численные значения вероятности события (6.1*10 ⁻²), подтвердившие его высокую опасность. Главным научным результатом является разработанный алгоритм экономического обоснования выбора контрольных мер на основе анализа «затраты-эффективность». Установлено, что даже при ограниченном бюджете возможно существенное снижение риска за счет организационных мер (поведенческие аудиты), однако для перевода риска в категорию приемлемых необходимы тех- нические средства защиты (СОГМ). Практическая ценность работы заключается в предоставлении службам охраны труда конкретного расчетного инструментария, позволяющего перейти от субъективных экспертных оценок к обоснованному, цифровому управлению профессиональными рисками. Перспективой дальнейших исследований является интеграция данной модели в BIM- и IoT-среды для создания системы динамического мониторинга рисков на строительной площадке в реальном времени.

Список литературы

1. Государственный доклад «О состоянии условий и охраны труда в Российской Федерации в 2022 году». М.: Минтруд России, 2023. 215 с.
2. РД 03-418-01 «Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов». Утверждены Постановлением Госгортехнадзора России от 10.07.2001 № 30.
3. Аналитический отчет Ассоциации «Стройбезопасность» «Статистика и причины аварийности при работе грузоподъемной техники в 2018- 2022 гг.». М., 2023. 54 с.
4. ISO 12100:2010 Safety of machinery – General principles for design – Risk assessment and risk reduction.
5. ГОСТ Р ИСО 14121-1-2014 Безопасность оборудования. Оценка риска. Часть 1. Принципы.
6. Кукин П.П., Лапин В.Л., Пономарев Н.Л. и др. Безопасность жизнедеятельности. Производственная безопасность и охрана труда: учеб. пособие. М.: Высшая школа, 2016. 456 с.
7. Ericson, C.A. Hazard Analysis Techniques for System Safety. 2nd ed. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2015. 624 p.
8. Приказ Минтруда России от 19.08.2021 № 438н «Об утверждении Типового положения о системе управления охраной труда».
9. Федоров Д.С. Надежность технических систем и техногенный риск: учебник. СПб.: Политехника, 2019. 320 с.
10. Данные внутренней отчетности и расследований несчастных случаев ООО «Пром - Маш» за 2018-2023 гг. (архив службы охраны труда).

Скачать