Полный текст

Введение Одной из самых актуальных и сложных проблем эксплуатации магистральных трубопроводов является проблема обнаружения несанкционированных врезок и предотвращения хищений нефти из трубопроводов [1]. За последние 5 лет на территории Российской Федерации выявлено почти 5 тысяч несанкционированных врезок - это 70 % всех преступлений, связанных с хищением нефти и продуктов ее переработки. Каждая четвертая из этих врезок обнаружена на территории Самарской области [2]. По сообщению президента «Транснефти», в регионах Российской Федерации в 2014 г. выявлено 320 случаев криминальных врезок в магистральные трубопроводы, в 2015 г. - 385 врезок, за 10 месяцев 2016 г. - 238 несанкционированных врезок [3]. Криминальные вмешательства в работу магистральных трубопроводов представляют наибольшую угрозу для окружающей среды, поскольку они становятся причиной разливов нефти и нефтепродуктов, загрязнения почвы, рек и водоемов. Проблема криминальных врезок и хищений нефти из магистральных нефтепроводов рассматривается экспертами как серьезная многофакторная угроза национальной безопасности России. Согласно данным, полученным автором [4], доля всех происшествий по этой причине составляет 69 % от всех аварий. Анализ ежегодных отчетов о деятельности Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору за 2010-2016 гг. [5] свидетельствует о том, что с течением времени аварийность на магистральных трубопроводах уменьшается (рис. 1). Ежегодный экономический ущерб предприятий от аварий на объектах магистрального трубопроводного транспорта, по официальным данным Ростехнадзора, исчисляется сотнями миллионов рублей [5] (рис. 2). Рис. 1. Динамика аварийности на магистральных трубопроводах России с 2010 по 2016 г. Рис. 2. Экономический ущерб предприятий от аварий на магистральных трубопроводах с 2007 по 2016 г. Авторами [6] проведен анализ публикаций по обеспечению безопасности трубопроводного транспорта и обнаружению несанкционированных работ в охранной зоне объекта мониторинга, который показал, что исследования в основном сконцентрированы на создании системы физической защиты магистральных трубопроводов, реализующей принцип «не пропустить контакта злоумышленника с оболочкой трубы». В статье [6] авторы указывают, что за последние несколько лет в международных базах данных представлено значительное количество публикаций по этой тематике. Так, в базе данных Web of Science более 80 публикаций, в Scopus - более 60. Анализ публикаций базы данных РИНЦ за последние 5 лет (2012-2016) свидетельствует о том, что среди научных работников возобновился интерес к проблеме обеспечения безопасности трубопроводного транспорта и обнаружения несанкционированных врезок - более 90 (рис. 3). Рис. 3. Динамика публикационной активности в базе данных РИНЦ по проблеме обеспечения безопасности трубопроводного транспорта и обнаружению несанкционированных работ в охранной зоне объекта мониторинга с 2012 по 2016 г. Поэтому на современном этапе развития трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов имеет особое значение вопрос обеспечения надежности и безаварийности магистральных трубопроводов. Имеется ряд исследований по решению задачи обнаружения и предотвращения возникновений чрезвычайных ситуаций в охранной зоне по сейсмическим колебаниям [7-9]. Улучшение параметров видеоаналитической системы для обнаружения подозрительных действий субъектов в контролируемой зоне декларируется патентом [10]. Разведку малых утечек перекачиваемого продукта предлагается проводить с использованием тепловизионных систем, установленных на воздушных носителях [11]. В [12, 13] рассмотрена возможность использования тепловизионных систем для обнаружения утечек продукта и замаскированных мест раскопок. Передаточная характеристика тракта передачи виброакустических сигналов, сформированных в оболочке трубопровода, определяется рядом факторов, в том числе состоянием прилегающего к нему грунта. Данное обстоятельство используется для обнаружения утечек продукта и раскопок в зоне контролируемого объекта [14-17]. В отдельных случаях применяются видеоаналитические системы, позволяющие проследить поведение субъекта(ов) в охранной зоне объекта мониторинга [18, 19]. Наибольший интерес проявляется к исследованию волоконно-оптического кабеля для выявления несанкционированных работ в охранной зоне трубопровода [20, 21]. Сейсмические колебания вызывают деформацию кабеля, их интенсивность в любом его месте определяется по отраженным от неоднородностей оптическим сигналам. Главной проблемой волоконно-оптической технологии в текущий период считается подавление сопутствующих шумов. Нестационарные флуктуации сейсмических полей снижают показатели по надежности обнаружения сигналов от объектов. Проблема получения приемлемых оценок по вероятностям идентификации видов событий при анализе регистрируемых с оптического волокна процессов обсуждена в [22]. Однако в работе [23] справедливо отмечается отсутствие достоверных данных об удовлетворительной работе подобных систем на протяжённых (свыше 10 км) объектах. В этой статье приводятся результаты испытаний отечественной системы «Дунай»: была подтверждена ее способность обнаруживать перемещение тяжёлой техники, разработку грунта механизированным способом в зоне чувствительности волоконно-оптического кабеля. Зона обнаружения тяжёлой техники составила 100-150 м, при механизированной разработке грунта - 50-100 м. Чувствительность зависит от ряда факторов: глубины прокладки кабеля, типа кабеля, типа грунта и его состояния (сухой, влажный, мёрзлый), типа события, расстояния до рефлектометра. Оптимальная глубина прокладки кабеля составляет 30-40 см, поскольку при этом до кабеля доходят поверхностные акустические волны. В [24] делается вывод о необходимости проведения НИОКР, а также разработки методики обработки данных с целью дальнейшего совершенствования данной технологии. Характерной чертой проведенных исследований является отсутствие описания с требуемой подробностью условий проведения экспериментов и получаемых оценок по вероятностям ошибок 1-го и 2-го рода, а также информации о работоспособности исследуемых систем при наличии искусственно создаваемых злоумышленниками помех. Нет обоснованных данных по надежности обнаружения вторжений лиц в охранную зону трубопровода и классификаций совершаемых ими действий. Директивные оценки вида «… минимальная наработка на ложное срабатывание … не должна быть менее 170 ч (1 неделя), хорошая помехоустойчивость характеризуется Тлс ≥ 720 ч (1 месяц)» [25] не имеют под собой серьезной доказательной базы (Тлс - длительность интервала появления 1-й ложной тревоги). Постановка задачи В соответствии с системными законами процесс совершенствования технологии решения конкретных задач вначале характеризуется наибольшей скоростью приращения ее параметров. Затем наступают замедление роста и резкое увеличение затрат на обеспечение незначительного прироста этих параметров. Имеет место эволюционный закон развития технологий, описываемый S-образной кривой. Возможности совершенствования методов обнаружения и распознавания образов подчиняются такой же закономерности. После достижения определенных значений вероятностей ошибок 1-го и 2-го рода их дальнейшее незначительное снижение сопряжено со столь масштабным увеличением необходимых ресурсов, что теряется смысл в реализации этого намерения, необходимо использовать новый метод или комбинацию старого с новым. На рис. 4 приведены графики, отражающие потери собственника объекта при его эксплуатации в зависимости от вероятности обнаружения террористических атак Ра [26]. Чем меньше средств вкладывается в обеспечение безопасности созданной инфраструктуры, тем больших потерь следует ожидать при ее эксплуатации. Точка минимума суммарных потерь определяет требуемую вероятность обнаружения атак. Рис. 4. Финансовые показатели противоборства сторон в зависимости от вероятности обнаружения атак Ра: 1 (1') - расходы на защиту при использовании односенсорной (1) и мультисенсорной (1') систем; 2 - ущерб от пропущенных атак; 3 (3') - суммарные потери собственника объекта при использовании односенсорной (3) и мультисенсорной (3') систем c точками а, б Совершенствование односенсорных систем для повышения вероятности Ра на последней стадии «S-образного» развития связано с большими расходами. Есть пределы совершенствования: противодействующая сторона изобретает новые приемы проведения атак. Данное обстоятельство стимулирует разработки мультисенсорных систем (кривые 1' и 3' на рис. 4 отражают их возможности по снижению расходов). Собственнику объекта известны затраты на его защиту и потери от пропущенных атак. По ним можно оценить направление совершенствования системы противодействия для обеспечения оптимального значения Ра. Ограничение описанного подхода - положение и форма представленных на рис. 4 кривых, отражающих расходные статьи, зависят от многих факторов, динамика их изменения превышает реальные возможности по модернизации систем противодействия угрозам. Необходимо располагать прогнозной информацией об интенсивности террористической деятельности и условиях ее проведения в ближайшей перспективе, чтобы учитывать эти данные при разработке технологий рассматриваемого назначения. Подход для получения такой информации развивается в настоящей статье. Теоретический анализ Обобщенную модель, позволяющую решить поставленную задачу, можно представить в виде (1) где N1 - число нападений на защищаемый объект; ВВП - валовой внутренний продукт на душу населения в прошедшем году; Д/Р - отношение среднего дохода от проведенной операции к расходу на ее проведение; НЗ90/НЗt - отношение нравственного здоровья населения страны (региона) соответственно в 90-й и текущий годы; α1, β1 - соответственно уровень квалификации и технической оснащенности нападающей стороны; α2, β2 - соответственно уровень квалификации и технической оснащенности защитников; ЗП - зарплата защитников; γ - коэффициент взаимодействия защитников и нападающих, находящихся в обратной зависимости от размера/протяженности/площади защищаемого объекта; N2 - численность защитников объекта; ЗТ - затраты на защиту объекта, П - суммарные потери от нападений на защищаемый объект. ВВП характеризует бедность общества, функция f1(ВВП = const, Д/Р) - долю населения, готовую пойти на правонарушение в зависимости от ожидаемого дохода и имеющего достаточный уровень знаний для совершения преступления в рассматриваемой сфере деятельности. Очевидно, при (Д/P) ≤ 1 значение функции f1(ВВП = const, Д/Р) = 1 (нет смысла в проведении операции без получения какой-либо прибыли; фактор «мести» во внимание не принимается). Кривая f1(ВВП = = const, Д/Р) имеет область насыщения, когда исчерпывается ресурс членов общества, способных совершить правонарушение заданного вида. Для сообществ, характеризуемых разным соотношением ограничивающих факторов, форма кривой сохраняется, изменяются ее коэффициенты: f1(ВВП = const, Д/Р) = = a1 / (1 + b1 exp (-c1 Д / Р)), где a1 - коэффициент, определяющий часть общества, потенциально готовую перейти в стан правонарушителей из корыстных интересов. Коэффициенты a1, b1, c1 определяются экспертными технологиями с учетом полученного в предшествующем году ВВП. Функция f2 (НЗ90/НЗt) = (НЗ90/НЗt)f1(Д/Р) характеризует законопослушность населения, его культурный уровень и законодательную базу по борьбе с соответствующим видом преступлений. НЗt выступает в роли интегрального показателя, оцениваемого по данным государственной статистики (по показателям, характеризующим социальное напряжение в обществе). Функции f3, f4 являются частными случаями логистических кривых. Очевидно, что затраты на защиту объекта ЗТ будут тем больше, чем больше N2. Суммарные потери от атак П увеличиваются с ростом числа нападений, т.е. с ростом N1. Один из возможных вариантов функции f3(ЗТ, П, N1, N2), учитывающий ее логистический характер: где a3, b3, c3 - коэффициенты формы кривой. По регистрируемому dN1(t)/dt, текущим расходам на защиту объекта и потерям от нападений на него, значению Д/P, определяемому по опросу населения прилегающих к объекту территорий, и отслеживаемому отношению НЗ90/НЗt дается оценка состояния защиты и отличие ее от оптимальной (равенство расходов на защиту и потерь от атак на объект). По этой оценке определяются требования к вероятностям обнаружения атак и ложной тревоги, которые должна обеспечивать служба безопасности объекта. Частный случай, вытекающий из модели (1) и отражающий взаимодействие в системе «террорист - система защиты магистрального продуктопровода - полиция», можно представить в виде системы четырех уравнений [27]: (2) где NП(t) - количество терактов в момент времени t; NВ - количество атак на объект; Nз - число элементов защиты трубопровода; NM - численность сотрудников полиции, привлеченных к расследованию преступной деятельности на магистральных трубопроводах; rП0 - коэффициент распространения информации между членами социума («вирусный» фактор) [28]; NПт - емкость среды, в которой будет распространяться «идея хищения продукта» [29]; αП - среднее число выходов группы террористов на объект атаки в единицу времени; Pа - вероятность обнаружения атаки; mП - вероятность задержания террористов; PМ - вероятность вынесения обвинительного приговора задержанным террористам; rП2 - коэффициент прироста числа приверженцев идеи хищения продукта; gП - средний размер группы террористов; rs0, rs1 - коэффициенты прироста и снижения затрат на защиту объекта; ks0, ks1 - коэффициенты стратегии защиты, определяющие предельные значения вероятностей пропуска атак и ложных решений используемой системы защиты объекта; DВ - потери от атаки в момент времени ts; Ds - расходы на защиту объекта; bВ - потери доли доходов от эксплуатации объекта в результате атаки; bs - отношение потерь от атак к затратам на защиту объекта; tM - время задержки реагирования структур полиции на зарегистрированную атаку; rM0, rM1 - соответственно коэффициент прироста и сокращения числа сотрудников полиции, привлеченных к расследованию фактов атак на защищаемый объект; rM2 - коэффициент прироста сотрудников полиции при изменении активности в сбыте похищенного продукта. Вычислительный эксперимент Вычислительный эксперимент проведен на примере Самарской области в связи с наличием опубликованных данных, охватывающих сравнительно протяженный период времени. По территории Самарской области проходят 24 магистральных нефтепровода и 4 нефтепродуктопровода протяженностью около 4 тыс. км, эксплуатирующихся организациями системы «Транснефть» («Приволжснефтепровод» - 1,837 тыс. км, ОАО «Северо-Западные МН» - 965 км, нефтепровод «Дружба» - 538 км, 2 дочерних общества «Транснефтепродукта» - «Юго-Запад транснефтепродукт» - 366 км и «Уралтранснефтепродукт» - 228 км). В среднем за год по территории Самарской области перекачивается свыше 310 млн т нефти и нефтепродуктов. Хищения нефти в Самарской области приняли значительный масштаб. По словам сотрудника охраны нефтепровода, в начале 2000-х на карте нефтепровода по Самарской области, где красными точками обозначались врезки в трубу, не было пустого места. Только за 1 год было похищено около 1 млн т нефти. В 2010 г. было зафиксировано 44 врезки. Затем после того, как «Транснефть» установила системы контроля, масштабы воровства нефти сократились [30], и в 2011 г. зафиксировано 23 врезки. К 2012 г. резко возросло число сообщений в СМИ о врезках в нефтепроводы. Наибольшее число сообщений приходилось на Иркутскую, Ленинградскую, Самарскую области. В 2012 г. Самарская область стала общероссийским лидером по числу криминальных врезок в магистральные трубопроводы. В 2012 г., по данным «Транснефти», в Самарской области было зафиксировано 34 криминальных посягательства на магистральные трубопроводы. Во всех регионах в это время число врезок сократилось, а в Самарской области выросло на 67,4 %. С начала 2013 г. в Самарской области было выявлено 55 незаконных врезок в нефтепроводы и 26 - в магистральные трубопроводы. По итогам 2013 г. Самарская область заняла первое место в России по объемам хищения нефти из магистралей. С 2003 по 2013 г. в регионе обнаружена почти четверть криминальных врезок в трубопроводную систему от общего числа врезок, выявленных на территории России, а именно 1651 несанкционированная врезка. А вот в 2014 г. количество несанкционированных врезок в магистральные нефтепроводы снизилось до 17. По данным [31], в 2015 г. было выявлено 32 несанкционированных врезки в магистральные трубопроводы, а к октябрю 2016 г. - 24 случая врезок в нефтепроводы. Адекватность модели (2) проверена сопоставлением результатов моделирования процесса «врезного терроризма» в Самарской области с реальными данными, представленными в опубликованных материалах за период с 2010 по 2016 г. Долгосрочные прогнозы, основанные на применении рассматриваемой модели, предсказывают новый цикл значительного роста террористических атак на магистральные трубопроводы с последующим спадом к концу третьего десятилетия (рис. 5). Рис. 5. Прогноз финансовых показателей противоборства сторон до 2029 г. при сохранении текущего уровня вероятности обнаружения атак системами защиты: 1 - годовые суммарные затраты, млрд руб.; 2 - годовой ущерб от врезок, млрд руб.; 3 - годовые расходы на защиту, млрд руб. Информация о фактических затратах на защиту и о размерах потерь от врезок носит закрытый характер. Поэтому данные на рис. 5 отражают тенденции расходов на защиту и ущерб от хищений продукта при условно взятых цифрах в начальный момент времени (2000 г.). Другие показатели модели соответствуют установленным по Самарской области на тот же момент времени. Обсуждение результатов. Выводы Модель (2) позволяет оценить требуемое значение вероятности обнаружения атак Ра. Результаты моделирования одного из сценариев противодействия террористическим атакам (см. рис. 5) позволяют сделать заключение, что в 2013 г. наблюдался наиболее благоприятный момент в организации защиты трубопроводного транспорта. Начиная с этого момента следовало бы увеличить расходы на защиту объектов, чтобы предотвратить рост суммарных затрат в ближайшей перспективе. Эффективность предложенного подхода по определению требований к системам защиты объектов от террористических угроз продемонстрирована на примере Самарской области. Выбор региона определился наличием опубликованных данных, охватывающих сравнительно протяженный период времени, необходимых для постановки вычислительного эксперимента. Представляет интерес получать прогнозные оценки в этом сегменте экономики для страны в целом. Наличие такой информации позволит сформировать политику по обнаружению террористических атак и определиться с требованиями к системе физической защиты, которые необходимо обеспечить в текущий период и в ближайшей перспективе. На сегодняшний день не просматривается возможность эффективного противодействия подготовленным нарушителям по достижению поставленных ими целей с помощью любых из известных односенсорных систем. Следует определиться с составом многосенсорных систем. Комбинация виброакустической и сейсмоаналитической подсистем позволяет компенсировать наиболее значимые недостатки каждой из них.

Об авторах

Владимир Александрович Комаров

Автор, ответственный за переписку.
Email: reallkom@gmail.com
644046, Россия, г. Омск, пр. Маркса, 35

аспирант кафедры информационной безопасности

Зинаида Васильевна Семенова

Email: zvs111@gmail.com
644080, Россия, г. Омск, пр. Мира, 5

доктор педагогических наук, профессор, заведующая кафедрой информационной безопасности

Евгений Михайлович Михайлов

Email: emm100@mail.ru
644080, Россия, г. Омск, пр. Мира, 5

кандидат технических наук, доцент кафедры информационной безопасности

Алексей Андреевич Нигрей

Email: nigrey.n@mail.ru
644046, Россия, г. Омск, пр. Маркса, 35

аспирант кафедры информационной безопасности

Дмитрий Алексеевич Бронников

Email: dmi-bronnikov@yandex.ru
644046, Россия, г. Омск, пр. Маркса, 35

аспирант кафедры информационной безопасности

Список литературы

Статистика

Просмотры

Аннотация - 266

PDF (Russian) - 47

PDF (English) - 60

Ссылки

• Ссылки не определены.