Использование программного комплекса «ТОКСИ+РИСК» для обоснования границ опасной зоны на газораспределительной станции

Abstract

Статья посвящена актуальной проблеме обоснования границ опасных зон газораспределительных станций (ГРС) с применением риск-ориентированного подхода. На примере ГРС «ГРС - 1 Томск» выполнено количественное моделирование последствий аварийных сценариев с использованием программного комплекса «ТОКСИ+РИСК». Проанализированы два наиболее опасных сценария: пожар колонного типа при разгерметизации трубопровода и взрыв газовоздушной смеси. В результате расчетов установлено, что определяющим фактором при установлении границ опасной зоны является тепловое излучение. Наихудший сценарий - пожар колонного типа - формирует зону поражения с радиусом 349,85 м по критерию интенсивности теплового излучения 1,4 кВт/м². На основании этого предложена и научно обоснована граница охранной зоны станции в 350 метров. Доказана эффективность применения ПК «ТОКСИ+РИСК» для перехода от качественных оценок к точному количественному анализу рисков в целях повышения промышленной безопасности

The article addresses the relevant problem of substantiating the boundaries of hazardous zones around gas distribution stations (GDS) using a risk-oriented approach. Using the example of GDS "GRS - 1 Tomsk", a quantitative modeling of accident consequences was performed using the "TOXI + Risk" software package. Two of the most hazardous scenarios were analyzed: a pool fire following pipeline depressurization and an explosion of a gas-air mixture. The calculations established that thermal radiation is the determining factor for establishing the boundaries of the hazardous zone. The worst-case scenario - a pool fire - creates a damage zone with a radius of 349.85 m based on the thermal radiation intensity criterion of 1.4 kW/m². Consequently, a security zone boundary of 350 meters for the station is proposed and scientifically substantiated. The effectiveness of using the "TOXI + Risk" software package for transitioning from qualitative assessments to precise quantitative risk analysis to enhance industrial safety is demonstrated