Nasze serwisy używają informacji zapisanych w plikach cookies. Korzystając z serwisu wyrażasz zgodę na używanie plików cookies zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki, które możesz zmienić w dowolnej chwili. Więcej informacji odnośnie plików cookies.

Obowiązek informacyjny wynikający z Ustawy z dnia 16 listopada 2012 r. o zmianie ustawy – Prawo telekomunikacyjne oraz niektórych innych ustaw.

Wyłącz komunikat

 
 

Logowanie

Logowanie za pomocą Centralnej Usługi Uwierzytelniania PRz. Po zakończeniu pracy nie zapomnij zamknąć przeglądarki.

Budownictwo i Inżynieria Środowiska

Budownictwo i Inżynieria Środowiska
28/15, DOI: 10.7862/rb.2015.28

NIEKONWENCJONALNE METODY ANALIZY RYZYKA AWARII W SYSTEMACH ZBIOROWEGO ZAOPATRZENIA W WODĘ

Barbara TCHÓRZEWSKA-CIEŚLAK, Krzysztof BORYCZKO, Izabela PIEGDOŃ

DOI: 10.7862/rb.2015.28

Streszczenie

System zbiorowego zaopatrzenia w wodę (SZZW) jest jednym z priorytetowych systemów technicznych wchodzących w skład podziemnych infrastruktur miejskich. Podstawową kategorią związaną z możliwością utraty bezpieczeństwa funkcjonowania SZZW jest ryzyko. Według jednej z podstawowych definicji ryzyko jest kombinacją prawdopodobieństwa wystąpienia zagrożenia i negatywnych skutków, które może wywołać. Proces analizy ryzyka na potrzeby analizy bezpieczeństwa konsumentów wody obejmuje najczęściej: określenie liczby mieszkańców korzystających z wodociągu, wyznaczenie reprezentatywnych zdarzeń awaryjnych i określenie dla nich scenariuszy rozwoju w celu oszacowania strat, określenie prawdopodobieństwa (częstotliwości) występowania zdarzeń awaryjnych. Problem w analizach ryzyka pojawia się w przypadku bardzo złożonych systemów, gdy baza danych jest niepewna, a także w tzw. małych wodociągach, gdzie brak jest bazy danych lub jest ona niepełna. W takich sytuacjach uzupełnieniem bazy danych jest wiedza i doświadczenia ekspertów, a także nowoczesne modele oraz metody pozwalające na analizę i symulację ryzyka. Przykładem są metody oparte na tzw. modelach miękkich, w tym sieci baysowskie, modelowanie rozmyte. Innym aspektem jest wykorzystanie nowoczesnych narzędzi informatycznych typu GIS. Badania tego typu wymagają nie tylko odpowiedniej metodologii, ale również szczegółowej i uporządkowanej bazy danych eksploatacyjnych. Warunkuje to prawidłową analizę statystyczną danych oraz zastosowanie odpowiedniego modelu przyczynowo-skutkowego. W pracy przedstawiono niekonwencjonalne metody analizy ryzyka awarii w SZZW, uwzględniające metody symulacyjne, bazy danych, aplikacje GIS, teorię zbiorów rozmytych, modelowanie neuronowo-rozmyte oraz rozmyte drzewa niezdatności.

Pełny tekst (pdf)

Literatura

  1. Abraham A.: Adaptation of fuzzy inference system using neural learning, [in:] Fuzzy Systems Engineering, Macedo Mourelle L., Nedjah N. (eds.). Springer, New York, pp. 53-83.
  2. Bajer J., Iwanejko R.: Eksploatacyjne badania niezawodności podstawowych elementów uzbrojenia pompowni wodociągowych. INSTAL, „Technika instala-cyjna w budownictwie”, nr 10(288), 2008, s. 81-84.
  3. Boryczko K., Tchórzewska-Cieślak B.: Analysis and assessment of the risk of lack of water supply using the EPANET program, [in:] Environmental Engineering IV, Dudzińska M.R., Pawłowski L., Pawłowski A. (eds.). Taylor & Francis Group, London 2013, pp. 63-68.
  4. Boryczko K., Piegdoń I., Eid M.: Collective water supply systems risk analysis model by means of RENO software, [in:] Safety, reliability and risk analysis: Beyond the horizon, Van Gelder P.H.A.J.M., Steenbergen R.D.J.M., Miraglia S., Vrouwenvelder A.C.W.M. (eds.). Taylor & Francis Group, London 2014, pp. 1987-1992.
  5. Christodoulous S., Deligianni A.: A neurofuzzy decision framework for the management of water distribution networks. Water Resource Management, no. 24/2010, s. 1573-1650.
  6. Dubois D., Prade H.: Fuzzy sets and systems: Theory and application. Academic Press, Nowy Jork 1980.
  7. Dzienis L.: Niezawodność wiejskich systemów zaopatrzenia w wodę. Rozprawy Naukowe nr 4. Wydawnictwo Politechniki Białostockiej, Białystok 1991.
  8. Góra W.: Zastosowanie GIS w systemach wodociągowych i kanalizacyjnych. Rynek Instalacyjny, Grupa Medium, nr 5/2008, s. 43-48.
  9. Iwanejko R. Rybicki S.M.: Badania i ocena poziomu niezawodności sieci wodociągowych w wybranych miastach Polski. XX Jubileuszowa Krajowa Konferencja, VIII Międzynarodowa Konferencja „Zaopatrzenie w wodę, jakość i ochrona wód”. PZITS O/Wielkopolski, Poznań-Gniezno 2008, s. 481-492.
  10. Kaplan S., Garrick B.J.: On the quantative definition of risk analysis, no. 1(1)/1981, pp. 11-27.
  11. Klir G.J., Folger T.: Fuzzy sets, uncertainty, and information. Prentice-Hall, New York 1988.
  12. Kluska J.: Analytical methods in fuzzy modelling and control. Springer-Verlag GMbH, Berlin 2009.
  13. Kosko B.: Neural networks and fuzzy systems: A dynamical systems approach to machine intelligence. Prentice Hall, New York 1992.
  14. Kowalski D.: Nowe metody opisu struktur sieci wodociągowych do rozwiązywania problemów ich projektowania i eksploatacji. Komitet Inżynierii Środowiska PAN, Lublin 2011.
  15. Królikowska J.: Niezawodność funkcjonowania i bezpieczeństwa sieci kanaliza-cyjnej. Oficyna Wydawnicza Politechniki Krakowskiej, Kraków 2011.
  16. Kwietniewski M.: GIS w wodociągach i kanalizacji. Wydaw. Naukowe PWN, Warszawa 2008.
  17. Kwietniewski M.: Metodyka badań eksploatacyjnych sieci wodociągowych pod kątem niezawodności dostawy wody do odbiorców. Wydawnictwo Politechniki Warszawskiej, Warszawa 1999.
  18. Kwietniewski M., Rak J.: Niezawodność infrastruktury wodociągowej i kanali-zacyjnej w Polsce. Studia z zakresu inżynierii, nr 67. Polska Akademia Nauk, Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej. Instytut Podstawowych Problemów Techniki, Warszawa 2010.
  19. Kwietniewski M., Miszta-Kruk K., Wróbel K.: Możliwości zastosowania GISw wodociągach na przykładzie wybranego systemu dystrybucji wody. Ochrona Środowiska, nr 29(3), 2008, s. 73-76.
  20. Łęski J.: Systemy neuronowe-rozmyte. Wydawnictwo Nukowo-Techniczne, War-szawa 2008.
  21. Mamdani E.H.: Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic systems. Fuzzy Sets and Systems, no. 26(12), 1977, pp. 1182-1191.
  22. Osowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2000.
  23. Pawełek J., Wojdyna M.: Analiza uszkodzeń przewodów rozdzielczych w dużym systemie wodociągowym. Gaz, Woda i Technika Sanitarna, nr 2/2001, s. 49-54.
  24. PN-EN-1050:1999: Zasady oceny ryzyka.
  25. PN-EN 61025: Analiza drzewa niezdatności (FTA).
  26. Rak J.: Bezpieczeństwo systemów zaopatrzenia w wodę. Badania systemowe. Inżynieria środowiska. Instytut Badań Systemowych PAN, Warszawa 2009.
  27. Rak J.: Wybrane elementy zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwie wodociągo-wym. Ochrona Środowiska, nr 4/2007, s. 61-64.
  28. Rak J., Kucharski B.: Metoda analizy przyczyn i skutków szacowania ryzyka. XIX Krajowa Konferencja, VII Międzynarodowa Konferencja „Zaopatrzenie w wodę, jakość i ochrona wód”, PZITS O/Wielkopolski, Poznań-Zakopane 2006, s. 585-593.
  29. Reliasoft Corporation. Reno Software Traninig Guide. ReliaSoft Corporation, Tuscon 2005.
  30. Rossman L.A.: Epanet 2. Users manual. National Risk Management Research Laboratory. Office Of Research And Development, U.S. Environmental Protection Agency. Cincinnati, Ohio 2000.
  31. Song H., Zhang H.Y., Chan C.W.: Fuzzy fault tree analysis based on T-S model with application to INS/GPS navigation system. Soft Computing, no. 13(1), 2009, pp. 31-40.
  32. Tchórzewska Cieślak B.: Analiza ryzyka awarii sieci wodociągowej z wy-korzystaniem modelowania neuronowo-rozmytego, [w:] Zaopatrzenie w wodę, jakość i ochrona wód, Jeż-Walkowiak J., Dymaczewski Z., Nowak M. (red.). PZITS O/Wielkopolski, Poznań 2014, s. 179-189.
  33. Tchórzewska-Cieślak B.: Metody analizy i oceny ryzyka awarii podsystemu dystrybucji wody. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów 2011.
  34. Tchórzewska-Cieślak B.: Model of risk of water mains failure using fuzzy logic, Journal of Polish Safety and Reliability Association. Polish Safety and Reliability Association, no. 1/2010, pp. 255-264.
  35. Tchórzewska-Cieślak B.: Rozmyty model ryzyka awarii sieci wodociągowej. Ochrona Środowiska, nr 33(1), 2011, s. 35-40.
  36. Tyagi S., Pandey D., Tyagi R.: Fuzzy set theoretic approach to fault tree analysis. International Journal of Engineering. Science and Technology, MultiCraft Ltd., no. 2(5), 2010, pp. 276-283.
  37. Yager R.R.: On the Dempster-Shafer framework and new combination rules. Information Sciences, no. 41(2), 1987, pp. 93-137.
  38. Zimoch I.: Bezpieczeństwo działania systemów zaopatrzenia w wodę w warunkach zmian jakości wody w sieci wodociągowej. Ochrona Środowiska, nr 31(3), 2009,s. 51-55.
  39. Zimoch I.: Zintegrowana metoda analizy niezawodności funkcjonowania i bez-pieczeństwa systemów zaopatrzenia w wodę. Wydawnictwo Politechniki Ślaśkiej, Gliwice 2011.

Podsumowanie

TYTUŁ:
NIEKONWENCJONALNE METODY ANALIZY RYZYKA AWARII W SYSTEMACH ZBIOROWEGO ZAOPATRZENIA W WODĘ

AUTORZY:
Barbara TCHÓRZEWSKA-CIEŚLAK (1)
Krzysztof BORYCZKO (2)
Izabela PIEGDOŃ (3)

AFILIACJE AUTORÓW:
(1) Politechnika Rzeszowska
(2) Politechnika Rzeszowska
(3) Politechnika Rzeszowska

WYDAWNICTWO:
Budownictwo i Inżynieria Środowiska
28/15

SŁOWA KLUCZOWE:
zaopatrzenie w wodę, ryzyko, GIS, zbiory rozmyte

PEŁNY TEKST:
http://doi.prz.edu.pl/pl/pdf/biis/251

DOI:
10.7862/rb.2015.28

URL:
http://dx.doi.org/10.7862/rb.2015.28

DATA WPŁYNIĘCIA DO REDAKCJI:
2015-01-19

PRAWA AUTORSKIE:
Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów

POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. Ignacego Łukasiewicza; al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów
tel.: +48 17 865 11 00, fax.: +48 17 854 12 60
Administrator serwisu: