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

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

Supplementary files