Development of economic and mathematical models of accidents in the oil and gas sector of the Russian Federation

  • Authors: Zinoveva A.A.1
  • Affiliations:
    1. Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева
  • Issue: No 1(20) (2022)
  • Section: Economics and management
  • Published: 19.01.2023
  • URL: https://vmuis.ru/smus/article/view/10261
  • ID: 10261

Cite item

Full Text

Abstract

The article considers the problem of accidents in the oil and gas industry of the Russian Federation. Statistical data on the number of accidents, economic damage, the level of industrial injuries and the amount of costs for ensuring industrial safety are analyzed, on the basis of which the relevance of the research topic under consideration is confirmed. A mathematical model of the accident rate of the oil and gas industry of the Russian Federation by types of fuel produced has been developed, its reliability and significance have been verified. Mathematical formulas for calculating the minimum costs of enterprises of the analyzed industry are also derived, which allow minimizing their monetary costs due to accidents and the need to ensure industrial safety.

Full Text

Предприятия нефтегазовой отрасли несут в себе различные риски, к которым также относится и риск аварийности, сопровождающийся разрушением оборудования и зданий, травматизмом, экономическим ущербом и приостановкой производства, который исследуется как отечественными, так и зарубежными авторами.

Исследованию проблемы управления рисками аварийности посвящены работы отечественных и зарубежных ученых, отражающие различные подходы и методологии.

Универсальным средством для проведения анализа и исследований является применение различного рода диаграмм [1], [2]. Авторами [3] на основе статистической информации строятся диаграммы, на основе которых делаются выводы о причинах возникновения аварий на объектах нефтегазовой отрасли.

Для анализа риска аварийности нефтегазовых объектов применяется системный подход [4], [5], [6], [7], который определяет основные составляющие системы управления рисками для выявления «слабых мест» и составления порядка реагирования на неблагоприятные ситуации.

Для оценки риска аварийности используется дерево событий, в котором из одного неблагоприятного события (аварии) вытекают различные последствия с некоторыми вероятностями возникновения [8], [9]. Также существует метод дерева отказов, с помощью которого выявляются все пути, при реализации которых может произойти одно нежелательное событие [10].

Зарубежные авторы [11] предлагают методологию для определения экономически обоснованных и эффективных мероприятий, позволяющих снизить отрицательные последствия аварий на объектах нефтегазовой промышленности с определением причин инцидентов, участников, сроков решения проблемы.

Авторы в исследованиях [12], [13] применяют метод причинно-следственных связей. В работах выявляются причины аварий, акцентируется внимание на определенных факторах несчастных случаев, которые следует учесть в будущем; определяется примерный ущерб.

Китайские исследователи [14] применяют метод анализа сценариев для разработки на основе ретроспективной информации сценарных путей развития пожаров при хранении и транспортировке нефти и газа. Используя Байесовскую сеть и методы теории вероятностей, авторы рассчитали вероятности реализации конкретного сценария и разработали различные модели предсказаний последствий.

Корреляционный анализ позволяет оценить связь между случайными величинами, характеризующими реальный процесс.  Метод широко используется авторами [15], [16] в исследованиях для выявления статистических зависимостей между различными факторами нефтегазовой отрасли.

Авторами применяется многомерный регрессионный анализ [17] для оценки тенденции и влияния нормативных изменений, реализованных посредством правил безопасности, на основные индикаторы риска (выбросы углеводородов, цены на нефть).

Для разносторонней оценки аварийности нефтегазовой отрасли авторами [18], [19] применяются различными расчетные коэффициенты (экологический риск вследствие разлива нефтепродуктов, частота взрыва резервуара, размер материального ущерба при разрушении резервуара с нефтепродуктами и т.д.).

Исследователи из Великобритании разработали математическую модель оценки вероятности возникновения несчастного случая на объектах нефтегазовой отрасли, которая опирается на некоторый постоянный риск, некоторый переменный риск, общие экономические условия в отрасли, затраты на промышленную безопасность и затраты на труд [20].

Таким образом, из обзора становится ясно, что ведутся активные разносторонние исследования в области аварийности нефтегазового сектора.

Однако вышеуказанные авторы не рассматривают зависимость аварийности от производства различных видов топлива, затрат на промышленную безопасность, что и будет сделано в данной работе.

 

Условия и методы исследования

Рассмотрим статистические данные по аварийности нефтегазового сектора в РФ [21].

Наблюдается отрицательная динамика числа аварий на предприятиях нефтегазового сектора (рис. 1). Число аварий снижается, но, тем не менее, остается на высоком уровне (40 аварий).

Рис. 1. Число аварий в нефтегазовом секторе РФ

Также изучен экономический ущерб вследствие аварийных ситуаций (рис. 2).

Рис. 2. Ущерб от аварий нефтегазовой отрасли РФ

График содержит колебания, пик которых приходится на 2016 год в связи с крупной по ущербу и последствиям аварией в филиале ПАО «АНК «Башнефть» вследствие разгерметизации из-за коррозии и износа оборудования [21].

Аварии сопровождаются производственным травматизмом (рис. 3).

Рис. 3. Число пострадавших сотрудников от аварий нефтегазовой отрасли РФ

Из графика наблюдаем увеличение числа пострадавших сотрудников за последние несколько лет, что указывает на необходимость снижения аварийности, которая влечет за собой увеличение уровня травматизма нефтегазового сектора.

Представлен график денежных средств, направляемых на обеспечение промышленной безопасности (рис. 4).

Рис. 4. Затраты на промышленную безопасность нефтегазовой отрасли РФ

Наблюдается положительная динамика, рост затрат свидетельствует о понимании руководства нефтегазовых компаний о необходимости снижения уровня аварийности и травматизма вследствие этого.

Таким образом, статистические данные подтверждают актуальность проблемы аварийности нефтегазового сектора.

 

Результаты и их обсуждение

Производство каждого вида топлива отличается своей спецификой, соответственно, аварии и несчастные случаи для добычи нефти или газа и т.д. также будут иметь свои характерные особенности.

Рассмотрим математическую модель зависимости аварий нефтегазовой отрасли от различных факторов следующего вида:

где  - число аварий, - объем производства  топлива,  - затраты на промышленную безопасность,  - количество видов производимой продукции, , ,  - числовые коэффициенты[22].

Представлены статистические данные [23] по объемам добычи (табл. 1).

Таблица 1

Объемы производства (добычи) по видам топлива (млн. тонн) РФ

Период

Нефть

Газ

Уголь

Продукты переработки топлива

Горючие побочные энергоресурсы

Электроэнергия

Теплоэнергия

Котельно-печное топливо

2005

672

740

193

346

33

328

213

1053

2006

687

757

201

366

25

343

219

1079

2007

702

752

204

382

24

350

210

1051

2008

695

764

196

393

23

358

202

1059

2009

707

674

202

397

24

342

203

990

2010

723

752

215

425

27

358

204

1107

2011

733

774

225

416

26

363

198

1107

2012

742

756

240

422

14

368

191

1104

2013

746

770

247

438

13

365

185

1102

2014

752

742

252

454

14

367

189

1111

2015

763

731

266

443

15

368

178

1213

2016

783

740

277

425

15

376

183

1214

2017

781

798

294

416

17

377

182

1265

2018

794

838

314

423

17

384

187

1323

2019

802

853

314

423

18

386

182

1337

2020

734

801

287

393

18

375

178

1243

На основе вышеуказанных данных построены графики объемов производства по видам топлива (рис. 5).

Рис. 5. Объемы производства по видам топлива нефтегазовой отрасли РФ

Наибольшие объемы производства наблюдаются по котельно-печному топливу, затем следуют нефть и газ. На последних местах по добыче находятся горючие побочные ресурсы и теплоэнергия.

Представлены данные по авариям и объемам денежных средств на промышленную безопасность [24], [25], [26], [27] за период 2005-2020 годов (табл. 2).

Таблица 2

Статистические данные по аварийности и затратам на промышленную безопасность РФ

Период

Число аварий, шт.

Затраты на промышленную безопасность, млн. руб.

Средний ущерб от аварии, млн.руб./ав.

2005

130

6045

0,54

2006

111

5827

4,90

2007

115

5211

1,84

2008

83

11673

5,24

2009

96

10392

31,42

2010

95

15487

2,89

2011

87

20779

23,35

2012

104

35614

8,04

2013

84

42356

47,96

2014

66

56500

54,56

2015

82

78871

25,64

2016

58

82303

262,76

2017

85

104335

28,68

2018

70

99782

10,95

2019

52

94173

49,07

2020

44

104583

139,12

С помощью табличного процессора Excel разработана математическая модель аварийности нефтегазовой отрасли России в зависимости от производства того или иного вида топлива:

Рассчитан коэффициент детерминации модели, который одинаков для всех видов топлива - , что указывает на ее относительно высокую точность. Расчетный критерий Фишера равен . Табличный критерий при уровне значимости  равен 3,49. Так как , то модель является статистически надежной.

Нефтегазовые предприятия несут большие финансовые затраты, в которые входят убытки вследствие аварий и денежные средства, направленные  на обеспечение промышленной безопасности. Следовательно, математическая модель экономических затрат предприятий нефтегазовой отрасли выглядит следующим образом (формула 1):

,                                        (1)

где  - число аварий,  - средний ущерб от одной аварии.

Минимум функции из формулы 1 выглядит следующим образом (формула 2):

                                                   (2)

Из этого следует, что найдя минимум функции из формулы 2, можно определить минимальные затраты нефтегазовых компаний (табл. 3).

Таблица 3

Математические модели затрат нефтегазовой отрасли РФ

Вид производимого топлива

Математическая модель

Нефть

 

Газ

 

Уголь

 

Продукты переработки топлива

 

Горячие побочные энергоресурсы

 

Электроэнергия

 

Теплоэнергия

 

Котельно-печное топливо

 

 

Заключение

Таким образом, получены математические модели, позволяющие предприятиям нефтегазовой отрасли минимизировать свои денежные затраты на снижение аварийности и ущерб от непредвиденных случаев на производстве.

В ходе исследования выполнено следующее:

  1. Проведен статистический анализ риска аварийности нефтегазового сектора России, выявлена проблема необходимости снижения случаев аварийности.
  2. Разработана математическая модель, описывающая взаимосвязь между производством различных видов топлива, затратами на промышленную безопасность и числом аварий.
  3. Проведена проверка значимости и надежности данной модели.
  4. Разработаны математические модели для минимизации затрат вследствие аварийности и необходимости обеспечения промышленной безопасности для нефтегазовой отрасли.

Полученные математические модели могут применяться предприятиями нефтегазовой отрасли России для анализа аварийности и при необходимости разработки плана предупредительных мероприятий.

×

About the authors

Alena A. Zinoveva

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королева

Author for correspondence.
Email: lyonchik2411@yandex.ru

Институт экономики и управления, первый курс

Russian Federation, 443086, Россия, г. Самара, Московское шоссе, 34

References

  1. Bulavka Yu. A. Risk and safety management at refineries by implementing an automated system of professional selection // Fire safety: problems and prospects. Vol.1. No. 9. 2018. pp. 93-96.
  2. Khairullina L. B. Actual hazards of objects of oil and gas producing enterprises // Life safety of enterprises in industrially developed regions. 2019. pp. 113-1-113-7.
  3. Gontsov N. S. System analysis of technogenic risks in the oil and gas industry // Theoretical and applied issues of complex security. 2021. pp. 41-44.
  4. Voronov E. A. Analysis of accidents of oil and gas complex facilities and solutions for their prevention // Actual problems of fire safety and protection from emergencies. 2021. pp. 186-190
  5. Turenko B. G. Methodological aspects of comparing the use of efficient oil, gas, and oil and gas products transportation systems // Azimut of scientific research: Economics and management. 2020. No.3(32) pp. 389-393.
  6. Novoselova K. A. Research of the risk-c management system

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Proceedings of young scientists and specialists of the Samara University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Proceedings of young scientists and specialists of the Samara University

ISSN 2782-2982 (Online)

Publisher and founder of the online media, journal: Samara National Research University, 34, Moskovskoye shosse, Samara, 443086, Russian Federation.

The online media is registered by the Federal Service for Supervision of Communications, Information Technology and Mass Communications, registration number EL No. FS 77-86495 dated December 29, 2023

Extract from the register of registered media

Regulation of the online media

Editor-in-chief: Andrey B. Prokof'yev, Doctor of Science (Engineering), associate professor,
head of the Department of Aircraft Engine Theory

2 issues a year

0+. Free price. 

Editorial address: building 22a, room 513, Soviet of Young Scientists and Specialists, 1, Academician Pavlov Street, Samara, 443011, Russian Federation.

Address for correspondence: room 513, building 22a, 34, Moskovskoye shosse, Samara, 443086, Russian Federation.

Tel.: (846) 334-54-43

e-mail: smuissu@ssau.ru

Domain name: VMUIS.RU (Domain ownership certificate), Internet email address: https://vmuis.ru/smus.

The previous certificate is a printed media, the journal “Bulletin of Young Scientists and Specialists of Samara University”, registered by the Office of the Federal Service for Supervision of Communications, Information Technologies and Mass Communications in the Samara Region, registration number series PI No. TU63-00921 dated December 27, 2017.

© Samara University

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies