У результаті дисертаційного дослідження вирішено актуальне наукове завдання - розробка методу оперативної динамічної імовірнісної оцінки ризиків (DPRA) у системах динамічного позиціонування суден.
Сучасні морські операції характеризуються високим рівнем автоматизації, складністю взаємодії технічних та програмних компонентів, а також значною залежністю від рішень оператора системи (DPO). Втрата позиції внаслідок технічної відмови, зовнішніх збурень або людської помилки може призвести до критичних наслідків. У зв’язку з цим зростає потреба в інтелектуальних системах оцінки ризиків у режимі реального часу.
Існуючі підходи до ризик-менеджменту (зокрема PRA, FTA) ґрунтуються на статичних моделях, які не враховують змінність навігаційного контексту, еволюцію стану системи та реакції DPO. Це створює передумови для розробки нової методології - DPRA (Динамічна імовірнісна оцінка ризиків), що дозволяє формувати адаптивні оцінки ризику на основі сенсорних даних, журналів операторських дій, тренажерних сценаріїв і дерев подій.
Метою дисертаційного дослідження є підвищення рівня безпеки судноплавства шляхом розробки методу оперативної оцінки ризиків у системах динамічого позіціонування із врахуванням комплексного впливу технічних, організаційних та людських чинників у реальному часі.
Об’єкт дослідження - процес оцінки ризиків у системах динамічного позиціонування суден.
Предмет дослідження - методи та моделі імовірнісної оцінки ризиків у процесі взаємодії технічних систем і людини в умовах кризових ситуацій динамічного позиціонування суден.
У ході проведеного дослідження було ідентифіковано комплекс ключових факторів, що визначають динаміку розвитку аварійних ситуацій у системах динамічного позиціонування (DP). До таких факторів віднесено: зовнішні збурення (вітрові, хвильові, течійні впливи), втрати або спотворення сигналів позиціонування (насамперед PRS), порушення в електроживленні, а також людський фактор, зокрема затримки або помилки в реакції оператора (DPO). На основі цього аналізу сформовано узагальнену архітектуру сучасної DP-системи, що включає типові джерела вхідної інформації такі як сенсорні блоки, інтерфейс людина-машина (HMI), системи управління тягами, та передбачає наявність динамічної бази знань для накопичення й адаптації сценарного досвіду.
Розроблена структурно-функціональна схема потоків даних дозволила описати взаємодію між компонентами системи у процесі оцінки ризику, а також побудувати формальний опис критичних ситуацій у вигляді математичних моделей: дерева подій (Event Tree), дерева відмов (Fault Tree) та мультигілкових сценаріїв із часовими мітками ключових фаз реагування. У рамках сценарного моделювання впроваджено DPRA-модель (Dynamic Probabilistic Risk Assessment), яка поєднує логіку сценарного аналізу з динамічними байєсовими мережами, що дозволяє моделювати зміну ймовірностей ризику в реальному часі залежно від змін у технічному стані системи, навігаційному контексті та поведінці DPO. Такий підхід забезпечує адаптивність оцінки ризиків і можливість проактивного прогнозування інцидентів.
З метою підвищення точності прогнозування та оптимізації енергоспоживання в умовах реальних зовнішніх впливів, у роботі також запропоновано застосування параболічного регулятора з нечутливою зоною. Такий підхід забезпечує стійке утримання позиції судна в DP-режимі навіть за дії комбінованих збурень - вітру, хвиль та течій, із одночасним зниженням витрат енергії на стабілізацію. Проведене чисельне моделювання дозволило оцінити вплив відмов у компонентах системи, збоїв у подачі сигналів та дій оператора на поведінку судна в динаміці. Особливу увагу приділено аналізу сценаріїв втрати позиції мобільної бурової установки (MODU) як одного з критичних кейсів.
Для практичної перевірки та калібрування DPRA-моделі створено спеціалізовану тренажерну платформу, що використовує шаблони операторської поведінки, отримані з даних реального або симульованого моніторингу DPO. На її основі також реалізовано функціональну структуру системи підтримки прийняття рішень (DSS), яка здатна формувати контекстно-залежні підказки оператору в межах критичних часових інтервалів, з урахуванням очікуваної реакції людини. Інтерфейс DSS адаптований для сприйняття ймовірнісних оцінок і пропонує варіанти дій із відповідними рівнями ризику.
Проведено верифікацію розробленої DPRA-моделі на основі практичних сценаріїв з тренажерних експериментів і історичних даних. Порівняльний аналіз показав її перевагу над класичними підходами до оцінювання ризику в контексті точності прогнозування, здатності до адаптації в режимі реального часу та сумісності з елементами автономних навігаційних систем.
Загалом результати дослідження мають значний практичний потенціал: вони можуть бути використані для інтеграції моделей DPRA у системи динамічного позиціонування нового покоління, адаптивні DSS-модулі для автономного флоту, тренажерні комплекси з оцінкою поведінки DPO, а також для формування цифрових політик безпеки морських операцій.
