ISSN 2304-6600 (Online)
ISSN 1997-0935 (Print)



Статистическая оценка риска причинения вреда при несоответствии качества лакокрасочных покрытий

  • Логанина Валентина Ивановна - Пензенский государственный университет архитектуры и строительства (ПГУАС)
  • Учаева Татьяна Владимировна - Пензенский государственный университет архитектуры и строительства (ПГУАС)
DOI: 10.22227/1997-0935.2019.11.1449-1455
Страницы: 1449-1455
Введение. В связи с увеличением удельного веса красочных составов в отделке зданий, актуализацией вопросов качества отделки строительных изделий и конструкций возникает необходимость определения степени риска причинения вреда при несоответствии качества лакокрасочных материалов и покрытий при проведении малярных работ. Материалы и методы. Для оценки риска в работе применяли в качестве красочных составов поливинилацетатцементную ПВАЦ, масляную МА-15, алкидную ПФ-115, вододисперсионную акриловую АК-111, кремнийорганическую КО-168 и полимеризвестковую ПИ краски. Риск рассматривали как вероятность наступления события, имеющего неблагоприятные последствия для лакокрасочного покрытия. Кроме того, был проведен расчет риска R как ожидаемого ущерба Y в результате разрушения покрытия. Результаты. Установлено, что для ряда покрытий характерна более низкая однородность значений прочности сцепления, чем это требуется, исходя из соотношения фактического и нормативного коэффициентов вариации. Значения риска r свидетельствуют о том, что вероятность адгезионного разрушения минимальна. Расчет риска R как ожидаемого ущерба Y в результате разрушения покрытия вследствие нарушения адгезии показал, что значения риска R составляют от 0,068–11,18 руб. на 1 м2. Выводы. Выявлено, что вероятность адгезионного разрушения лакокрасочных покрытий минимальна. Значения риска как ожидаемого ущерба в результате адгезионного разрушения покрытий минимальны и составляют 0,068–11,18 руб. на 1 м2 в зависимости от вида покрытия. При принятии управленческого решения о производстве вида красок руководство должно будет оценить риск экономического ущерба.
  • риск;
  • причиненный ущерб;
  • лакокрасочные покрытия;
  • вероятность разрушения;
  • прочность сцепления;
Литература
  1. Quinlivan L., Steeg S., Elvidge J., Nowland R., Davies L., Hawton K. et al. Risk assessment scales to predict risk of hospital treated repeat self-harm: A cost-effectiveness modelling analysis // Journal of Affective Disorders. 2019. Vol. 249. Pp. 208–215. DOI: 10.1016/j.jad.2019.02.036
  2. Zulaiha Z., Ali M.I., Ramli N.I. AHP-based analysis of the risk assessment delay case study of public road construction project: an empirical study // Journal of Engineering Science and Technology. 2019. Vol. 14. Issue 2. Pp. 875–891.
  3. Lara-Cabrera R., Gonzalez-Pardo A., Camacho D. Statistical analysis of risk assessment factors and metrics to evaluate radicalisation in Twitter // Future Generation Computer Systems. 2019. Vol. 93. Pp. 971–978. DOI: 10.1016/j.future.2017.10.046
  4. Учаева Т.В., Иванова Д.С., Духанина Е.В. Формирование системы риск-менеджмента на предприятиях инвестиционно-строительного комплекса // Региональная архитектура и строительство. 2018. № 1 (36). C. 190–193.
  5. Мебадури З.А., Учаева Т.В., Луничкина Е.В. Формирование механизмов управления рисками на строительном предприятии // Вестник БГТУ им. Шухова. 2018. № 7. C. 131–135. DOI: 10.12737/article_5b4f02c4dabc18.49431446
  6. Cantos W.P., Juran I. Infrastructure aging risk assessment for water distribution systems // Water Supply. 2019. Vol. 19. Issue 3. Pp. 899–907. DOI: 10.2166/ws.2018.139
  7. Adimalla N., Qian H., Wang H.K. Assessment of heavy metal (HM) contamination in agricultural soil lands in northern Telangana, India: an approach of spatial distribution and multivariate statistical analysis // Environmental Monitoring and Assessment. 2019. Vol. 191. Issue 4. DOI: 10.1007/s10661-019-7408-1
  8. Hrustalev B.B., Moses A., Uchaeva T.V. Risk and uncertainty in economic modelling of complex building systems // MATEC Web of Conferences. 2018. Vol. 193. P. 05028. DOI: 10.1051/matecconf/201819305028
  9. Busby J.S. The co-evolution of competition and parasitism in the resource-based view: A risk model of product counterfeiting // European Journal of Operational Research. 2019. Vol. 276. Issue 1. Pp. 300–313. DOI: 10.1016/j.ejor.2018.12.039
  10. Loganina V.I. Increasing the Durability of Paint and Varnish Coatings in Building Products and Construction. Woodhead Publishing, 2019. 202 p. URL: https://www.elsevier.com/books/increasing-the-durability-of-paint-and-varnish-coatings-in-building-products-and-construction/ivanovna/978-0-12-817046-5
  11. Loganina V. Crack Resistance of Paint Coatings, Cement Concretes // Coatings and Thin-Film Technologies, 2019. DOI: 10.5772/intechopen.78537 URL: https://www.intechopen.com/books/coatings-and-thin-film-technologies/crack-resistance-of-paint-coatings-cement-concretes
  12. Аронов И.З., Гельгор В.И., Ковальчук О.В. Методы оценки риска причинения вреда при потреблении пищевых продуктов // Методы оценки соответствия. 2006. № 9. С. 38–43.
  13. Аронов И.З. Общая методология оценки риска причинения вреда и основные модели анализа риска // Сертификация. 2008. № 2. С. 5–10.
  14. Uchaeva T.V., Loganina V.I. Analysis of the Risk at the Finishing of the Building Products and Construction of Paint Compositions // Case Studies in Construction Materials. 2018. Vol. 8. Pp. 213–216. DOI: 10.1016/j.cscm.2018.01.001
  15. Александровская Л.Н., Аронов И.З., Елизаров А.И. и др. Статистические методы анализа безопасности сложных технических систем. М. : Логос, 2001. 230 с.
  16. Кислицына Л.В. Оценка потенциального риска причинения вреда здоровью вследствие употребления населением пищевых продуктов по Приморскому краю // Здоровье. Медицинская экология. Наука. 2016. № 3 (66). С. 188–192. DOI: 10.18411/hmes.d-2016-139
  17. Culhane F., Teixeira H., Nogueira A.J.A., Borgwardt F., Trauner D., Lillebo A. et al. Risk to the supply of ecosystem services across aquatic ecosystems // Science of the Total Environment. 2019. Vol. 660. Pp. 611–621. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.12.346
  18. Mohandes S.R., . // . 2019. Vol. 115. Pp. 294–309. DOI: 10.1016/j.ssci.2019.02.018
  19. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика : уч. пос. для вузов. М. : Высшая школа, 2003. 479 с.
  20. Yang Z., Li X., Chen C., Zhao H., Yang D., Guo J. et al. Reliability assessment of the spindle systems with a competing risk model // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability. 2019. Vol. 233. Issue 2. Pp. 226–234. DOI: 10.1177/1748006x18770343
СКАЧАТЬ (RUS)