CURS 3

Metodele calitative se refera la problematica evaluarii riscului, pe cand cele cantitative reunesc tehnicile numerice utilizate la evaluarea riscului („Chemical Process Quantitative Risk Analysis” CPQRA, AIChE Risk Guidlines, 2000).

Evaluarea calitativa a riscului

Metodologia de identificare a surselor de pericol (si de risc) trebuie sa asigure o inventariere detaliata a tuturor componentelor sistemului analizat (instalatie, proces), a activitatilor, materialelor si etapelor procesului. Rezultatul analizei calitative il constituie lista de inventariere a pericoleler potentiale din sistemul analizat. Principalele tehnici utilizate sunt: „Listele-de-verificare” („Checklists”), HAZOP („Hazard and Operability”), „CE-ar-fi-daca?” („What-If?”), „Indici de pericol” („Hazard Indices”), FMEA (Moduri de defectare si analiza efectelor, „Failure Mode and Effects Analysis”), MAHI (Identificarea pericolelor de accident major, „Major Accident Hazard Identification”).

„Listele-de-verificare” constau intr-o serie de chestionare cu rolul de identificare a punctelor critice din sistem pe baza experientei evaluatorilor individuali (in proiectarea si operarea instalatiei), fara a ignora aspectele de detaliu. Listele de verificare sunt elaborate pentru fiecare etapa a analizei in parte: proprietati ale materialelor utilizate in proces / instalatie, detalii de proiectare si constructie, detalii ale sistemului de operare, control si management. Analiza se face comparativ in raport cu tipurile de pericole deja cunoscute, cu verificarea respectarii standardelor si procedurilor. Metodologia este simpla si nu necesita o pregatire prealabila a personalului chestionat. In general, listele de verificare identifica acea parte a procesului la care lipsesc informatii detaliate de tip cauza-efect si care necesita investigatii suplimentare. Metoda „Listelor-de-verificare” prezinta un grad mare de relativitate al concluziilor, acestea fiind dependente deexperienta personalului investigat. Desi sunt identificate, de regula, doar pericolele comune/evidente, metoda este simpla, rapida, si constituie o baza informationala importanta in analiza de identificare a surselor de pericol.

Studiile HAZOP, elaborate de o echipa de proiectanti si tehnologi, se bazeaza pe cunoasterea in detaliu a planurilor de executie a instalatiei, incluzand instrumentatia si elementele de control aferente. Studiul include ‚parametrii’ (‚guidewords’) procesului (presiune, temperatura, debit, nivel) precum si ‚atribute’ de deviatie (‚deviation’) fata de valorile nominale (‚mai mare’, ‚mai mic’, ‚absent’/’fara’, ‚invers’). Pentru fiecare combinatie de ‚parametri’ si ‚atribute’ legate de operarea fiecarui utilaj din instalatie, se stabileste daca poate apare un accident (cauza), consecintele acestuia, nivelul de protectie existent, pecum si daca sunt necesare actiuni de crestere a nivelului de protectie. Analiza HAZOP este eficienta doar daca instalatia a fost proiectata suficient de flexibil pentru a permite modificarea parametrilor de operare si implementarea unor masuri de protectie suplimentare. Analiza necesita un timp de investigatie indelungat si implica resurse umane importante si calificate.

Analiza ‚CE-ar-fi-daca?’ se bazeaza pe un chestionar de intrebari ce incep cu ‚ce ar fi daca’ si se aplica tuturor utilajelor si conditiilor de operare posibile (ex. ‚ce ar fi daca pompa X se defecteaza?’). Analiza se aplica de regula in faza de proiectare a instalatiei si necesita o echipa de analiza experimentata si o lista de verificare. Raspunsurile la chestionar identifica sursele de pericol din instalatie ce necesita masuri suplimentare de eliminare a lor sau de protectie. Metoda este simpla, logica, si rapida, desi este mai putin structurata si relevanta comparativ cu analiza HAZOP, depinzand mai mult de experienta echipei de investigare.

Analiza FMEA (’Moduri de defectare si analiza efectelor’) pune in evidenta posibilitatile (prezumtive) de functionare defectuoasa a unei instalatii, cauzele si efectele. In acest scop, se lucreaza cu diagrama sistemului / schita de detaliu a instalatiei, iar rezultatele asigura o proiectare mai sigura a sa. Analiza este laborioasa si orientata, mai degraba, catre componentele sistemului, si priveste mai putin sistemul luat ca un intreg. FMEA este extrem de utila in special pentru proiectarea sistemelor de control ale instalatiei.

Indicii de pericol ai instalatiei furnizeaza o informatie cantitativa privind pericolul potential dintr-o instalatie. Acestia sunt utilizati in special in faza de proiectare a unei instalatii noi, ducand la clasificarea si ierarhizarea componentelor instalatiei / procesului pe baza diverselor categorii de pericol potential (incendiu, explozie, emisii de substante toxice) si amploarea consecintelor unui accident. Exista diverse manuale detaliate ce descriu modul de evaluare al acestor indici plecand de la informatii privind procesul in cauza, echipament, sisteme de control si siguranta, etc. Acesti indici de pericol sunt apoiutilizati pentru evaluarea indicilor de incendiu, explozie si pericol de contaminare. Ceimai utilizati indici sunt:- Indicele DOW de pericol de incendiu sau explozie (Dow FEI, 1994), dezvoltat decompania Dow Chemical (SUA), si care se bazeaza pe o combinatie a efectelor(factori de avarii / stricaciuni) si cauzelor, ducand la evaluarea nivelului avariilorcele mai probabile (Dow's Chemical Index Guide, 1998). Indicii Dow-FEI suntprintre cei mai utilizati indici de pericol si stau la baza masurilor de protectiecorespunzatoare.- Indicele MOND de incendiu, explozie si toxicitate (Mond FETI) reprezinta oextensie a indicilor Dow-FEI si Dow-CEI, dand posibilitatea unei evaluari maicuprinzatoare a riscului potential al instalatiei / procesului.

Identificarea pericolelor de accident-major reprezinta o latura importanta a analizei calitative de risc si include trecerea in revista a urmatoarelor categorii de pericol:- emisii de compusi/material inflamabil ce duce la incendiu;- explozie;- contaminarea mediului dintr-o sursa majora;- escaladarea reactiilor chimice;- emisii de substante toxice.

Identificarea pericolelor este intotdeauna urmata de o trecerea in revista a pericolelor de accident major, cu indicarea frecventei de aparitie si a categoriei de pericol. Analiza se bazeaza pe evaluari anterioare ale riscului (daca acestea exista) si pe arhiva cu date privind incidentele din instalatie (inclusiv date privind situatii de operare aflate la limita de aparitie a unui accident). In final se aplica o matrice de risc, bazata pe indici calitativi si categorii, pentru determinarea nivelului semi-cantitativ de risc de accident major.

Cele mai utilizate instrumente de analiza sunt urmatoarele:

- Categorii de frecventa a accidentelor, se refera la frecventa pericolului dinpunctul de vedere al ansamblului instalatiei (si nu al unei anumite activitati sauetape a procesului), si utilizeaza date privind incidente anterioare in instalatia (R,L,I,H)

- Categorii de severitate a consecintelor unui accident, cuantifica consecintele intermeni de mortalitate potentiala, raniri, deteriorarea starii de sanatate a indivizilor, pagube si consecinte negative asupra mediului (N,M,S,C)

- Categoriile de risc asociat fiecarui pericol se bazeaza pe relatia dintre frecventaaccidentelor si consecinte, si se stabileste pe baza unei matrici de risc.Principalele categorii de risc sunt urmatoarele:o Categoria 1 : pericol de accident majoro Categoria 2 : pericol de accident cu risc intermediar (mediu)o Categoria 3 : pericol de accident cu risc mic

- Identificarea pericolului de accident major porneste de la selectia initiala atipurilor de pericol, urmata de gruparea accidentelor din Categoria 1 (accidente majore) in functie de tipul accidentului (emisii toxice, emisii de substante inflamabile, etc.). Pentru fiecare grup de accident major este apoi selectat un caz reprezentativ, respectiv cel mai catastrofic (”cel mai rau credibil caz”), in vederea unei analize ulterioare si de incadrare a proprietatilor substantelor toxice / inflamabile. In continuare, se trece la accidentele din Categoria 2, cu consecinte catastrofice, dar cu grad de probabilitate mic. Printr-o procedura similara se selecteaza cazul cel mai rau pentru fiecare grup de accidente din Categoria 2, si apoi se selecteaza ”cel mai rau posibil caz” in vederea alcatuirii ”Planurilor de Urgenta”. In final se trece la accidentele dinCategoria 3 (frecventa mare, consecinte mici), care se grupeaza pe tipuri de accidente si se selecteaza apoi, pentru fiecare grup in parte, cazul cel mai rau, respectiv ”cel mai rau probabil caz”.

Nivelul de risc pentru sanatate si securitate la locul de munca. O metoda moderna deevaluare a nivelului de risc pentru sanatate si securitate la locul de munca este propusarecent, denumita metoda MERA. Spre deosebire de definitia riscului de accident pentru un proces chimic, data de metoda cantitativa CPQRA, in cazul determinarii riscului pentru sanatate functia de probabilitate depinde de frecventa de aparitie a accidentului (f), iar consecintele probabile sunt detaliate in forma produsului dintre gradul de expunere (E) si gravitate (G):Risc pentru sanatate = F( f ,G,E ) .

Scara probabilitatii (P) include sase categorii:FF= foarte frecvent ( f > 1pe luna ) / probabilitate mare ( P > 10−2 / h );F= frecvent (1 la 2 ani < f < 1pe luna ) / posibil (10−2 / h < P <10−3 / h );PF= putin frecvent (1 la 5 ani < f < 1la 2 ani ) / incidental (10−3 / h < P <10−4 / h );R= rar (1 la 20 ani < f < 1 la 5 ani ) / putin probabil (10−4 / h < P < 10−5 / h );FR= foarte rar ( f < 1 la 20 ani ) / improbabil (10−5 / h < P < 10−7 / h );ER= extrem rar / aproape imposibil ( P < 10−7 / h ).

Nivelul de expunere (E) este clasificat in cinci clase:1=ER= extrem de rar (sub 1h/luna);2=R= rar (sub 1h/saptamana);3=AC= accidental (sub 1h/zi);4=T= temporar (sub 1-4h/zi);5=P= permanent (peste 4h/zi).Scara gravitatii efectelor (G) accidentului include patru nivele:1= fara urmari;2= usoara / mica (rani superficiale, iritatii ale pielii/ochilor, discomfort respiratoriu,vindecare dupa tratament de scurta durata 0-3 zile);3= medie / critica (ulceratii, arsuri superficiale, fracturi minore, acnee, dermatite, astm,boli de scurta durata cu spitalizare 3-180 zile);4= grave / fatala (amputatii, fracturi majore, otraviri, cancer, boli cronice, consecinteireversibile, invaliditate, deces).Nivelul de risc este ierarhizat folosind cinci clase:I= risc minor;II= risc tolerabil;III= risc moderat;IV= risc substantial;V= risc intolerabil.

Nomograma de apreciere a nivelului de risc pentru sanatate

Evaluarea probabilitatii de aparitie si frecventei unui accident. Inventarierea

bazei de date.

Analiza de frecventa a accidentelor este o analiza calitativ-cantitativa a gradului de verosimilitate (”likelihood”) de aparitie a unui accident, al carui rezultat trebuie interpretat pentru fiecare instalatie in parte din punctul de vedere al conditiilor si consecintelor potentiale. Analiza de frecventa nu da un raspuns la intrebarea privind gradul de acceptabilitate al riscului, dar poate demonstra (in special in varianta ”Fault- Tree-Analysis”) cum este posibila o reducere a riscului prin implementarea unor masuri suplimentare preventive si/sau control. Este de notat ca metodele de evaluare a verosimilatatii si consecintelor posibile ale unui accident sunt tehnici ce implica un grad mare de incertitudine datorat ipotezelor, factorilor de apreciere calitativa, informatiei cantitative reduse, experientei echipei de analiza, etc. Prin urmare, evaluarea riscului la nivel calitativ si al frecventei trebuie considerata ca atare, cu un grad de precizie dat de „ordinul de marime” al indicatorului. Principalele tipuri de incertitudine in analiza de frecventa sunt: i)relevanta mica a datelor statistice folosite in modelele probabilistice (respectiv folosirea de date generale ale instalatiei); ii) relevanta mica a metodei statistice utilizate. In ce priveste incertitudinea in evaluarea consecintelor, aceasta este legata de: i) natura impredictibila a unor fenomene (ca de exemplu conditiile meteorologice); ii) lipsa informatiei complete si bazarea analizei pe date empirice.

Analiza de frecventa determina verosimilitatea sau probabilitatea de aparitie a unui accident, bazat pe trei elemente:- Inventarierea arhivei (datelor istorice) de functionare a instalatiei (”historical records”)- Determinarea probabilitatii de accident prin metodele:o Analiza arborelui de defecte (”Fault-Tree-Analysis” FTA, determinarea frecventei incidentelor)o Analiza arborelui de evenimente (”Event-Tree-Analysis” ETA, determinarea repartitiei incidentelor)- Determinarea cauzelor ce au condus la accidente, incluzand erorile umane de operare dar si evenimente externe.

Analiza de frecventa bazata pe inventarierea datelor existente (arhivate) privindoperarea instalatiei si incidentele / accidentele din trecut comporta urmatoarele etape:

- Definirea contextului, respectiv contine o specificatie clara a tipurilor de incidente / accidente investigate pentru o instalatie definita in termeni clari. Preliminar acestei etape, este necesara o descriere detaliata a sistemului investigat (echipament, proces, activitati).

- Trecerea in revista (inventarierea) datelor istorice priveste atat lista incidentelor produse in trecut, in cursul functionarii instalatiei, dar si alte date ale companiei, ale platformei industriale, sau date guvernamentale de profil. Perioada de timp considerata trebuie sa fie suficient de mare pentru a creste semnificatia concluziilor statistice.

- Gradul de aplicabilitate al datelor disponibile (peste 5 ani) pentru o instalatie existenta se verifica in raport cu schimbarile de scala, constructive, si tehnologice suferite in cursul timpului.

- Calculul Verosimilitatii si Probabilitatii de aparitie a unui accident / incident in instalatie se face prin impartirea numarului de incidente la ’esantionul’ dat (”populatie expusa”). De exemplu, daca s-au inregistrat 5 scapari de gaz dintr-un rezervor de amoniac, iar in total s-au considerat in analiza 2500 rezervoare × ore, atunci frecventa scaparilor este 5/2500 = 2 × 10-3 (1/ rezervoare × ore). Daca in calcul se iau mai multe cauze ale defectiunilor, frecventa rezultanta este sumafrecventelor incidentelor pentru fiecare cauza in parte. De exemplu, in cazul pomparii prin conducte lungi, daca se considera ca factorul extern este sub-evaluat, frecventa asociata este multiplicata cu 2, iar daca influenta factorului natural este supra-evaluata, frecventa acestuia se imparte la 2. In acest caz modificat, frecventa totala a scaparilor din conducte devine 0.66 scapari/1000 km conducta × an. Daca datele disponibile nu sunt consistente, se recomanda utilizarea metodei alternative FTA pentru determinarea frecventei de accident / incident.

- Validarea rezultatului (frecventa / probabilitatea de accident) se face prin compararea sa cu frecventa de incidente calculata la utilaje asemanatoare din aceeasi instalatie sau cea raportata la intreaga instalatie (si neluate in calculul initial).

Baza de date privind analizele calitative – cantitative de risc.

Datele disponibile includ un numar mare de echipamente monitorizate, dar si proprietati ale sistemului / procesului de interes. Aceste date se pot incadra in mai multe categorii (dupa AIChE Risk Guidlines, 2000).

Date privind instalatia.- procese chimice- proprietati fizico-chimice materiale- interactii intre materialele de constructie si substantele vehiculate- diagrama de operatii (incluzand parametrii de operare)- baza de proiectare a instalatiei (incluzand conditii externe)- utilitati din proces (racire, incalzire, electricitate, aer instrumental, etc.)- sisteme de tratare a deseurilor / reziduurilor- specificatii ale echipamentelor (inclusiv modificari, desene de ansamblu)- planul traseelor de conducte si diagrama cu instrumente de masura- planul de amplasare al gurilor de incendiu, si al canalelor de scurgere- proprietati materiale vehiculate (incluzand intermediarii din proces)- diagramele de control si buclele de reglare din instalatie- instructiuni de operare- conceptia planurilor de operare (nivele de stocare intermediari, planificareoperatii, staff-ul utilizat, proceduri de pornire si oprire)- elemente de siguranta ale instalatiei (anti-incendiu, alarmare si evacuare, oprirede avarie, relief zona)- istoricul incidentelor si inregistrari privind intretinerea instalatiei- programul de intretinere, verificari si reparatii periodice

Date privind sursele de incendiu.Aceste date privesc sursele posibile de incendiu, respectiv sursa de material inflamabilsi sursa de caldura (deschisa, sau indirecta, ex. suprafata fierbinte corpuri, frictiunemecanica, scanteie eectrica). Cuantificarea se face printr-un factor de probabilitate ca osursa sa fie activa in timpul de contact cu o substanta inflamabila (”strength factor”,cuprins intre 0 si 1). Valori orientative pentru principalele echipamente si cladiri suntprezentate in literatura (AIChE Risk Guidlines, 2000).

Date chimice.Aceste informatii sunt incluse in bancile de date dedicate calcului de risc in instalatiichimice (vezi review AIChE Risk Guidlines, 2000; Perry, 1997). In principal ele includcaracteristici ale substantelor vehiculate:

- date termodinamice (presiune de vapori, punct de topire si de fierbere, temperatura si presiunea critica, entalpia de formare si de combustie, entropia de formare, calduri latente de topire si vaporizare, caldura specifica)

- inflamabilitatea:o punct de aprindere si punct de explozieo limitele inferioare (LFL) si superioare (UFL) de aprindereo temperatura de auto-aprindereo continutul maxim de oxigen permis de o operare in sigurantao energia minima de aprindereo indicele de deflagratie pentru gaze (Kg)o viteza de propagare a arderii- date de explozie pentru amestecuri gaz-prafuri:o indicele de deflagratie pentru prafuri (KST)o viteza maxima de crestere a presiunii in spatiu deschiso viteza maxima de crestere a presiunii intr-un balon test (sfera 20 L)o temperatura de aprindereo temperatura norului la explozie si energia de explozieo concentratia minima de praf (solid) necesar aprinderii- date privind toxicitatea substantelor si igiena munciio date de toxicitate la expunere scurta (LD50, LC50, LC10, IDHL, ERPG, etc.)o echipament de protectie necesar- date privind amestecurile periculoase- date privind reactivitatea chimica si interactiuni intre compusi:o senzitivitatea termica la socurio date cinetice si termodinamice din masuratori calorimetrice (de ex. DSC„dual scanning calorimetry”, Maria & Heinzle, 1998)o date calorimetrice (de ex. ARC „accelerating rate calorimetry”)o date privind ventilatia (aerisirea)o modele cinetice si termodinamice privind reactiile chimice (inclusivcombustia)

Date de mediu.- date privind populatia din zona afectata (numar de locuitori, densitate, distributie in teren)- date meteorologice (stabilitatea atmosferica, temperatura, presiunea, caracteristici vant, etc, - date geografice (harti locale si zonale)-date topografice (dispunere obstacole, rugozitate teren,)- date privind evenimente catastrofice externe, cauzate de oameni (ex. prabusireavioane), sau cauzate natural (ex. seisme, inundatii)

Date privind siguranta echipamentului.- Indicele / functia de siguranta (R(t))- indicele / functia de defectare (F(t))- probabilitatea si rata de defectare (instantanee) a echipamentului (λ(t))- timpul total de functionare (t)- timpul mort mediu al defectiunii (timpul de reparare si repunere in functiune, τ(t))- modele de defectare

In ce priveste analiza sigurantei echipamentului, aceasta se bazeaza pe probabilitatea de defectare, respectiv functia de densitate de probabilitate a ”mortalitatii” echipamentuluiPe baze analitice (modele matematice-statistice) sau experimentale (bazate pe esantioane de masuratori) se stabilesc principalii indicatori de siguranta ai echipamentului, definiti ca functii de siguranta (R), de nesiguranta (U=F, functia de defectare), precum si prin rata de defectare a echipamentului (λ), astfel:

Determinarea frecventei accidentelor prin metoda ”Analiza arborelui de defecte”(”Fault-Tree-Analysis” FTA).

Metoda consta in descrierea, sub forma unei organigrame logice, a cailor credibile ce pot duce la

aparitia unui incident / accident. Folosind o metodologie deductiva (feedback), metoda FTA se

concentreaza asupra ”evenimentelor” nedorite privite din punctul de vedere al cauzelor si

consecintelor. Cauzele sunt determinate de combinatii (paralele si succesive) ale defectiunilor

premergatoare evenimentului specificat, incluzand erorile umane sau defectiuni ale

echipamentului. Arborele defectiunilor include astfel evenimentele de baza, pe cele intermediare,

erorile umane si defectiuni dependente de alte evenimente. Rezultatul analizei indica modalitatile

de defectare (aparitie incident) intr-o instalatie, sub raportul modului de operare sau al

componentelor, respectiv evenimentul rezultant de interes (”top event”). Metoda a fost prima

oara introdusa in 1961 de Bell Telephone Labs (USA).

Din punct de vedere logic, cele mai importante elemente sunt ”portile” logice (”logic gates”)

si ”evenimentele”. Portile reflecta relatiile dintre evenimente (’Intrari’) care duc la un alt

eveniment (’Iesire’) permitand ca procesul de deductie sa parcurga ”ramurile arborelui”

de defectare. Cele mai importante ”porti” logice sunt AND (‚si’) si OR (‚sau’). Poarta

AND reprezinta evenimente care se petrec impreuna, simultan, in scopul producerii unui

eveniment rezultant. Poarta OR reprezinta evenimente care se petrec impreuna, unul

singur fiind suficient pentru a determina aparitia unui eveniment rezultant.

Atunci cand arborele rezultat este foarte mare, este necesara utilizarea unui algoritm de reducere

a sa la sub-setul minim necesar (CSA ”cut-set analysis”, review AIChE Risk Guidlines, 2000).

Prin acest algoritm arborele este re-aranjat in asa fel incat evenimentele de baza care apar in

diverse parti nu sunt luate in calcul de doua sau mai multe ori. Rezultatul este un arbore FTA de

dimensiune mai mica, dar echivalent cu cel original. Metoda foloseste elemente de algebra

Booleana, in care ramurile FTA sunt exprimate sub forma unor ecuatii Booleene (cu variabile

discrete binare). Principalele relatii folosite sunt: comutativitate (AB = BA; A+B = B+A);

asociativitate [A(BC) = (AB)C; A+(B+C) = (A+B)+C]; distributivitate [A(B+C) = AB+BC; A+

(BC) = (A+B)(A+C)]; identitate (AA=A; A+A = A); absorbtie [A(A+B) = A; A+AB = A].

Simboluri standard in metoda FTA.

In ceea ce priveste calculul frecventei evenimentelor rezultante, acesta se face folosind

parametrii de risc (frecvente de incident) pentru fiecare eveniment in parte. Calculul se bazeaza

pe indicatorii de siguranta ai echipamentelor (R) si pe frecventa de incidente raportata din date

istorice sau alte date disponibile (companie, instalatii similare, etc).

Ipotezele pe care se bazeaza constructia FTA sunt urmatoarele: i) evenimentele ce conduc la

defectarea instalatiei sunt independente; ii) nici un eveniment de baza (incident) nu apare la t<0;

iii) logica FTA este coerenta, operand in termeni de defectiune si reparatie; iv) variabila ce

defineste defectiunea este una binara; v) este cunoscut numarul minim de sub-seturi ale FTA

(obtinut cu metoda CSA); vi) repararea componentelor face ca acestea sa fie la fel de bune ca si

inainte de defectare; vii) FTA nu trateaza degradarea sistemului ci doar defectiunile instantanee;

viii) setul minim FTA reprezinta cea mai mica dimensiune a arborelui FTA care include

evenimentele (defectari echipament, erori umane, etc.) ce conduc, prin contributia fiecaruia, la

defectiunea de capat (”top event”).

Rezultatul TFA este urmatorul:i) estimarea frecventelor de aparitie a defectiunilor (incidentelor, accidentelor);ii) determinarea combinatiilor de defectiuni ale echipamentelor, modurilor siconditiilor de operare, conditiilor de mediu, erorilor umane ce contribuie la accidentul rezultant;iii) identificarea masurilor de remediere pentru imbunatatirea sigurantei in functionare a instalatiei si determinarea impactului lor.

Pasi de analiza FTA sunt urmatorii (AIChE Risk Guidlines, 2000):

1. Descrierea sistemului si alegerea limitelor (introducerea restrictiilor).2. Identificarea surselor de pericol si selectarea tipurilor de accidente rezultante (”top events”).3. Constructia arborelui FTA. Acest pas se solutioneaza folosind fie metoda contructieimanuale, fie algoritmi specializati de constructie a arborelui FTA, fie algoritmi desinteza. Algoritmii manuali de constructie se bazeaza pe experienta si indemanareaanalistului. 4. Examinarea calitativa a structurii arborelui FTA. Aceasta etapa are ca scop intelegerea

mecanismului de producere a evenimentelor nedorite, a modurilor de defectare (combinatii de evenimente), a importantei diferitelor evenimente, etc.

5. Evaluarea cantitativa a frecventelor de defectare pe ramurile arborelui FTA. Pe baza frecventelor de defectare asociate fiecarui eveniment de baza (sau intermediar) se poate calcula, pentru fiecare ramura, frecventa rezultanta a „Top event”-ului. Cum calculul se bazeaza pe algoritmul ”din-poarta-in-poarta” (”gate-to-gate”), calculul probabilitatii (P) si al frecventei (F, 1/timp) se face folosind regulile de calcul cu variabile aleatoare

Determinarea repartitiei incidentelor prin metoda ”Analiza arborelui de evenimente”

(”Event-Tree-Analysis” ETA).

Metoda ETA se utilizeaza pentru analiza repartitiei incidentelor, respectiv a probabilitatii de aparitie a unor consecinte (negative) identificate printr-o analiza de risc / siguranta a instalatiei. Plecand de la un eveniment ce initiaza secventa de accident, se analizeaza functionarea sistemului si a sistemelor de siguranta pe baza unei proceduri logice inductive (forward). Rezultatul este o structura arborescenta ce se ramifica de la stanga spre dreapta. Prin atribuirea unei verosimilitati fiecarei ramuri, este posibil ca, in final, sa se evalueze probabilitatea de aparitie a evenimentului de capat (de la sfarsitul unei ramuri). Procedura asigura o analiza detaliata a modului de propagare a unui incident prin modul de functionare al instalatiei, incluzand sistemele de siguranta si control, si interventiile operatorului. In cazul emisiei de contaminanti, in analiza suntincluse si consecintele posibile, directe (incendiu, explozie, etc.), sau indirecte (prin efectul de ”domino”, respectiv de propagare din aproape in aproape la instalatiile vecine).Tehnica de elaborare a arborilor ETA foloseste o procedura secventiala. Sunt elaborati mai intai arborii ETA pre-accident cat si post-accident, pentru fiecare tip de defectiune anterior identificata in instalatie (printr-o analiza calitativa).

Notiunea de incident initial in analiza FTA si ETA are o semnificatie diferita: in analiza FTA un eveniment de capat provine din mai multe evenimente initiale, pe cand in analiza ETA, un singur eveniment initial duce la mai multe evenimente de capat. Forma arborilor este de asemenea diferita: arborele FTA se ramifica de la dreapta la stanga, iar arborele ETA se ramifica de la stanga la dreapta

Elaborarea unui arbore ETA se face prin parcurgerea mai multor pasi:1. Identificarea evenimentului initial. Aceasta se face prin una din metodele calitative descrise anterior.2. Identificarea factorilor care promoveaza consecintele precum si a elementelor de siguranta-control-reglare din instalatie. In acest pas se urmareste identificarea elementelor si functiunilor de control si reglare din instalatie care asigura functionarea sa in conditii de siguranta.3. Constructia arborelui ETA. Acest pas se realizeaza prin includerea progresiva a incidentelor, in ordinea lor cronologica, de la stanga la dreapta (intr-o reprezentare orizontala).4. Clasificarea iesirilor ETA (evenimentelor de capat). In acest pas se trec in revista toate evenimentele de capat per ramura, si se stabilesc evenimentele cu final de accident ce necesita o analiza detaliata.5. Estimarea probabilitatilor (conditionate) de incident pe fiecare ramura ETA. Principiul de constructie se bazeaza pe aceea ca probabilitatea totala a iesirilor dintrun nod al arborelui ETA trebuie sa fie intotdeauna 1.6. Cuantificarea iesirilor ETA (evenimentelor de capat). Frecventa fiecarui astfel de eveniment poate fi determinata prin multiplicarea frecventei evenimentului initial cu probabilitatile conditionate dealungul fiecarei ramuri in parte.7. Testarea rezultatelor. In vederea identificarii rezultatelor ETA imprecise (datorita datelor initiale) sau incorecte (datorita omiterii unor ramuri), se face o testare a lor in raport cu date istorice sau provenite din instalatii similare, de catre un expert independent.

Evaluarea cantativa a riscului (metode de sampling si metode analitice).Generalitati CPQRA.

Analiza cantitativa a riscului proceselor chimice CPQRA (”Chemical Process Quantitative Risk Analysis”, AIChE Risk Guidlines, 2000) reprezinta o metodologie elaborata cu scopul de a furniza un instrument de apreciere a riscului unui proces / instalatii precum si de a furniza suficiente elemente ce conduc la masuri preventive, de siguranta si protectie (ex. intructiuni de operare, liste de verificare, sisteme de management a riscului si interventie, etc.). Metodologia CPQRA are la baza calculul probabilistic si proceduri NUREG (Probabilistic Risk Analysis Procedure Guide, 1983; Probabilistic Safety Analysis Procedure Guide, 1985)Desi multe din sursele de pericol pot fi identificate si eliminate doar cu ajutorul analizelor calitative, atunci cand acestea nu ofera o explicatie suficienta asupra mecanismului de producere precum si date complete privind consecintele unui accident, se recomanda utilizarea metodelor de analiza cantitative a riscului, cu includerea modelelor proceselor investigate. Scopul final al CPQRA este acela de a conduce la elaborarea diverselor strategii de reducere a riscului intr-un sistem industrial dat. In acest scop, CPQRA identifica diversele scenarii plauzibile de accident si evalueaza riscul prin definirea unei probabilitati de defectare (‚cadere’ / avarie) a instalatiei, a unei probabilitati de aparitie a diverselor consecinte, precum si a impactului potential alacestor consecinte asupra mediului si comunitatii umane. In analiza CPQRA, riscul este definit ca o functie de probabilitate ce depinde de frecventa de aparitie a accidentului (f), scenariul de accident (s), si consecintele acestuia (c ), adica:Risc = F( f ,s,c )Functia de probabilitate (F) este, de regula, foarte complexa. Acelasi set de variabile (f,s,c) poate genera mai multi indicatori de risc in functie de ipotezele si simplificarile adoptate.

Etapele CPQRA sunt urmatoarele:Analiza de risc:1. Definirea secventei potentiale de evenimente si incidente bazat pe analiza calitativa a pericolului, prin inventarierea tuturor incidentelor posibile, din toate sursele.2. Evaluarea rezultantelor si consecintelor incidentelor (ex. modele de dispersie acontaminantilor, modele privind efectele incendiilor sau exploziilor).3. Estimarea frecventei de aparitie a incidentelor potentiale utilizand metoda FTA sibazele de date. Metoda ETA poate fi utilizata pentru evaluarea masurilor de interventie si a evenimentelor post-incident.4. Estimarea impactului incidentului asupra oamenilor, mediului, structurilor economice.5. Estimarea riscului prin combinarea consecintelor potentiale ale fiecarui eveniment cu frecventa de aparitie a evenimentului, si sumarea apoi dupa toate evenimentele.Evaluarea riscului.6. Evaluarea riscului, a surselor majore de risc, si a masurilor de reducere a sa (modificari necostisitoare a instalatiei sau a operarii procesului) in raport cu normele legale in vigoare.7. Identificarea si prioritizarea masurilor de reducere a riscului potential.

Aplicarea practica a CPQRA se poate face utilizand metodologia de calcul prezentata in literatura de specialitate (de ex. AIChE Risk Guidlines, 2000; Barton & Rogers, 1997; Banerjee, 2003), parcurgand mai multi pasi ai secventei logice de calcul, dupa cum urmeaza.

1. Definirea obiectivului analizei CPQRA si a gradului de detaliere a calcului de risc, in functie de scopul studiului, a resurselor si informatiilor disponibile.2. Descrierea sistemului, prin compilarea datelor privind procesul si instalatia industriala analizata3. Identificarea tuturor surselor de pericol pe baza experientei de operare a instalatiei, analizei procedurilor de operare, a datelor de arhiva privind defectarile, analizei calitative de risc4. Enumerarea incidentelor si tabelarea lor cu specificarea importantei si a evenimentului de initiere.5. Selectarea incidentelor semnificative, a consecintelor lor si a rezultantelor fiecarui incident.6. Constructia modelelor CPQRA, respectiv selectia celor mai potrivite modele de estimare a verosimilitatii de accident, a indicatorilor de risc, si a modelelor de evaluare a consecintelor accidentelor.7. Estimarea consecintelor prin utilizarea modelelor adecvate ce determina impactul negativ asupra mediului.8. Estimarea verosimilitatii se face prin utilizarea metodelor de determinare a frecventei sau probabilitatii de aparitie a incidentului.9. Estimarea riscului prin metode ce combina estimarea frecventei de aparitie a accidentelor si cea a consecintelor lor, pentru toate incidentele posibile.10.Analiza de risc este utilizata la fundamentarea deciziilor

O aplicare completa a procedurilor 1-10 prezentate anterior in cazul unei instalatii mari implica un volum de analiza si calcul considerabil. Astfel, numarul de situatii posibile de analizat in cazul unor accidente ce provin din mai multe surse, se poate determina cu formula:

(in care: n= numarul de factori considerati; X= numarul de parametri ai fiecarui factor in parte, vezi Tabelul 3.8). Numarul mare de factori si parametrii fac ca studiul complet al riscului, cu considerearea tuturor incidentelor posibile (de ordinul 106-107), sa fie practiv imposibil de realizat in practica. De regula, doar o mica parte a acestora (ca. 5- 30/1000) sunt analizate in detaliu, celelalte constituind doar o baza virtuala de cazuri posibile.

Masuri si indicatori de riscDin categoria indicatorilor de risc cei mai utilizati sunt cei ce privesc echipamentul, procesul si modul de operare al instalatiei, precum si cei ce privesc comunitatea umana (risc pentru societate).Indicatori de risc ai echipamentului.Analiza sigurantei echipamentului se bazeaza pe evaluarea probabilitatii de defectare, respectiv a functiei de densitate de probabilitate a ”mortalitatii” echipamentului f(t). Prin urmare, functia de siguranta a echipamentului este (AIChE Risk Guidlines, 2000):

Rata de defectare a echipamentului (λ) este si ea o variabila aleatoare, putand fi definita ca raportul dintre numarul de defectiuni in unitatea de timp si numarul de echipamente de acelasi fel (expuse uzurii) considerate in analiza. In termeni matematici, aceasta este legata de functia de siguranta (R) si de nesiguranta (U=F, functia de defectare), prin relatiile:

(in care: Φ= functia de repartitie a λ(t)). Dintre modelele matematice ce descriu variatiaindicatorului de siguranta al echipamentului se remarca cele in care rata de defectare (λ) este constanta. Pentru acestea se poate calcula probabilitatea de defectare aechipamentului ( Pf , ”failure probability”) in intervalul de timp [0,t] cu formula:

Metodele de evaluare a riscului unei instalatii se bazeaza pe determinarea probabilitatii de defectare ( Pf ), si calcularea produsului dintre Pf si consecintele posibile in viitor ale incidentului. In general, ‚riscul’ este definit ca o masura cuantificabila a ‚sigurantei’ unui sistem dat. Deoarece riscul se refera la un evenimet posibil din viitor, exprimarea sa se face intotdeauna in termeni probabilistici, ingloband incertitudinea inerenta unei astfel de proiectii. Siguranta sistemului / instalatiei chimice (R) se poate exprima in mod asemanator cu siguranta echipamentului, respectiv R ≤ 1 − Pf (Ayyub & McCuen, 1997; Su, 2001; Anghel, 2004). Siguranta instalatieireprezinta probabilitatea ca ‚stressul’ ce actioneaza asupra sistemului (si care induce defectarea sa) sa nu depaseasca capacitatea de ‚rezistenta’ la stress a sistemului. Metodele de evaluare a riscului unei instalatii chimice sunt de doua tipuri: metode probabilistice de esantionare (’sampling’, bazate pe tehnici de analiza a probelor experimentale; Helton & Davis, 2001), si metode probabilistice analitice (’analytical’, bazate pe modele matematice ale procesului; Ayyub & McCuen, 1997; Chamis et al., 1998; Wu et al., 2004; Su, 2001; Anghel, 2004; Robinson, 1998; VeroSolve, 2001). Ambele metode se bazeaza pe definirea unor variabile ale procesului (u) de care depind siguranta si riscul sistemului.Metodele de esantionare inlocuiesc variabila continua de incertitudine (u) printr-o variabila aproximativa discreta, utilizand un esantion statistic de observatii sau de rezultate simulate cu ajutorul unui model matematic al procesului. Volumul de calcul necesar obtinerii unei increderi statistice suficiente este de regula foarte mare, in special in cazul variantelor mai vechi ale metodei: metoda esantionarii aleatoare (Monte-Carlo); metoda esantionarii stratificate (utilizand Hypercuburile Latine); metoda esantionarii adaptive in functie de importanta factorului, etc.

Metodele analitice de analiza a riscului sunt, in principal, de doua tipuri: metode de ordin unu FORM, si metode de ordin doi SORM. Acestea utilizeaza momentele de ordin unu, si respectiv doi, ale repartitiei variabilei aleatoare de risc (u), in scopul evaluarii, cu ajutorul unui model matematic al procesului, a functiilor limita de stare (LSF) si aprobabilitatii de defectare ( Pf ) a sistemului in conditii de incertitudine definite. Analiza probabilistica structurala a sistemului, bazata pe intelegerea si reprezentarea procesului, necesita un model matematic adecvat, fie unul mecanistic / determinist, fie unul empiric aproximativ (ex. retele neurale, interpolare adaptiva).

Metodele analitice pornesc de la identificarea unor variabile aleatoare n-dimensionale (u) (variabile de risc) de care depinde performanta si siguranta instalatiei analizate. Ca exemple de variabile de risc se pot enumera: temperatura / debitul agentului de racire dintr-un reactor; compozitia alimentarii unui reactor; debitul de poluant introdus intr-o statie de tratare a apelor uzate; concentratia de gaze reziduale eliberate prin cosul de evacuare al unei instalatii, etc. Aceste variabile sunt direct responsabile de aparitia unui incident in instalatie, respectiv de depasirea unor limite admisibile ale parametrilor de operare, sau de compozitia produselor secundare evacuate in mediu. De regula se considera o repartitie normala a variabilei u, cu media μui si abaterea standard σ ui , adica ( , ) u ∼ N μui σ ui , cu parametrii determinati pe baza datelor statistice / de arhiva privind incidentele provocate de variatii mari ale variabilei de risc.

Urmatorul pas in aplicarea metodelor analitice de evaluare a riscului consta in definirea unui set de m-functii multivariabile g( u ) , astfel incat violarea unor restrictii definite ale sistemului (tehnologice, ale variabilelor de operare, ale variabilelor de iesire, etc.) de tipul g( u ) < 0 , sa duca la defectarea si oprirea (’caderea’) sistemului. Daca se iau in calcul multiplele surse de pericol / defectare ale unei instalatii, atunci indicele de siguranta poate fi relationat cu cele m-evenimente ( F1 ,…, Fm) ce produc defectarea sistemului. Astfel, probabilitatea de defectare ( Pf ) se poate defini ca fiind probabilitatea cumulata ca cele g-restrictii sa fie incalcate datorita unei variatii aleatoare a variabilelor de risc u, adica:

(in care: f(u)= functia cumulata de densitate de probabilitate a variabilei multidimenionaleu). In cazul in care se considera ca evenimentele sunt independente sau slab inter-corelate, o formula aproximativa de evaluare a lui Pf este (Wu et al., 2004): Pf = Σi Pi (in care: Pi = probabilitatea de aparitie a evenimentului i). Daca se considera un esantion (obtinut prin simulare) de N-cazuri distincte de functionare a sistemului, din care in Nf dintre cazuri rezultatul este defectarea sistemului, atunci Pf = N f / N .

De multe ori, functiile de restrictie g(u) se definesc in mod explicit ca fiind abaterea variabilelor aleatoare de iesire din sistem (c) fata de limite impuse (limite tehnologice, concentratii periculoase / doza de risc). In acest caz, abaterile se definesc sub forma unor asa-numite ’functii limita de stare’ (LSF), respectiv (Du & Chen, 2000):

Una dintre metodele analitice cele mai utilizate de evaluare a Pf este metoda de ordinul doi a lui Hasofer & Lind (Su, 2001; Zhoul et al., 2003), denumita si „metoda Punctului de Defectare cel mai Probabil’ (‘Most Probable Failure Point’ MPP). Metoda MPP se bazeaza pe calculul unui indicator de siguranta β > 0, definit ca distanta cea mai mica dintre origina reprezentarii functiilor de risc g(u) in sistemul de coordonate redus (avand pe axe variabilele de risc reduse u'i ) si suprafata de risc definita de fiecare functie de restrictie in parte g(u) =0:

(unde: α I * = cosinusul directiei i in sistemul de coordonate redus; Φ= functia normala

cumulata de repartitie a variabilelor).

Indicele de siguranta β astfel definit reprezinta in fapt o masura a ‚sigurantei structurale’, depinzand de raspunsul neliniar al sistemului la variatia aleatoare a variabilelor independente de risc u. Evaluarea numerica a indicelui β se poate face prin solutionarea ecuatiei implicite:

Evaluarea functiilor de restrictie g( u ) si solutionarea ecuatiilor precedente se face utilizand modelul matematic al procesului (instalatiei). O cale convenabila de aplicare a modelului este aceea de a considera, intr-o prima etapa, procesul guvernat de variabile deterministe, cu valori medii ale acestora μu . Apoi, dupa generarea functiilor de restrictie, se substituie in model valorile medii ale variabilelor cu variabile repartizate statistic, in forma: ui = μ ui − α *

i σ ui β. In acest fel sunt obtinute functiile LSF aleatoare, oferindu-se astfel posibilitatea evaluarii indicelui de siguranta β

Ierarhizarea importantei diversilor factori asupra indicilor LSF de siguranta ai sistemului se face pe baza coeficientului normalizat de senzitivitate (γ i ), evaluat in jurul punctului nominal de functionare (indice ”*”, Su, 2001):

Coeficientii de senzitivitate ai indicelui de siguranta β se calculeaza cu relatiile:

Reprezentarea functiilor de restrictie g(u) ale sistemului analizat si a

semnificatiei indicelui de risc (β) in sistemul de coordonate redus u’.

Analiza structurala de risc a unui sistem (instalatie chimica) are ca scop si identificarea regimurilor de operare (vectorul u) in care siguranta in exploatare este maxima. In termeni matematici, acest obiectiv se poate traduce printr-o functie scop de optimizare de forma (Su, 2001):

(in care: C= functie de cost a procesului). Calculul indicatorului de risc Pf ( u ) in diversevariante de operare se face utilizand o metoda analitica bazata pe simularea numerica aprocesului. Aceste doua criterii sunt caracteristice pentru doua clase de metode de optimizare ale unui proces industrial, respectiv metode bazate pe optimizarea indicelui de performanta a procesului (‚Performance Measure Approach’, PMA), si metode bazate pe optimizarea indicelui de siguranta al procesului (‚Reliability Index Approach’, RIA). Exista si metode hibride de analiza si optimizare a procesului ce imbina ambele obiective (review Youn et al., 2003).