Traffic light policies for low penetration rate of monitoring devices

La gestione del traffico è una delle principali problematiche delle città moderne, e porta alla definizione di nuove sfide per quanto riguarda l’ottimizzazione del flusso veicolare. Il controllo semaforico è uno degli elementi fondamentali per ottimizzare la gestione del traffico. Attualmente la rilevazione del traffico viene effettuata tramite sensori, tra i quali vengono maggiormente utilizzate le spire magnetiche, la cui installazione e gestione implica costi elevati. In questo contesto, il progetto europeo COLOMBO si pone come obiettivo l’ideazione di nuovi sistemi di regolazione semaforica in grado di rilevare il traffico veicolare mediante sensori più economici da installare e mantenere, e capaci, sulla base di tali rilevazioni, di auto organizzarsi, traendo ispirazione dal campo dell’intelligenza artificiale noto come swarm intelligence. Alla base di questa auto organizzazione semaforica di COLOMBO vi sono due diversi livelli di politiche: macroscopico e microscopico. Nel primo caso le politiche macroscopiche, utilizzando il feromone come astrazione dell’attuale livello del traffico, scelgono la politica di gestione in base alla quantità di feromone presente nelle corsie di entrata e di uscita. Per quanto riguarda invece le politiche microscopiche, il loro compito è quello di deci- dere la durata dei periodi di rosso o verde modificando una sequenza di fasi, chiamata in COLOMBO catena. Le catene possono essere scelte dal sistema in base al valore corrente della soglia di desiderabilità e ad ogni catena corrisponde una soglia di desiderabilità. Lo scopo di questo elaborato è quello di suggerire metodi alternativi all’attuale conteggio di questa soglia di desiderabilità in scenari di bassa presenza di dispositivi per la rilevazione dei veicoli. Ogni algoritmo complesso ha bisogno di essere ottimizzato per migliorarne le performance. Anche in questo caso, gli algoritmi proposti hanno subito un processo di parameter tuning per ottimizzarne le prestazioni in scenari di bassa presenza di dispositivi per la rilevazione dei veicoli. Sulla base del lavoro di parameter tuning, infine, sono state eseguite delle simulazioni per valutare quale degli approcci suggeriti sia il migliore.

La linea guida api - risk based inspection: Definizione delle frequenze di rilascio e ottimazione delle visite ispettive

La stima della frequenza di accadimento di eventi incidentali di tipo random da linee e apparecchiature è in generale effettuata sulla base delle informazioni presenti in banche dati specializzate. I dati presenti in tali banche contengono informazioni relative ad eventi incidentali avvenuti in varie tipologie di installazioni, che spaziano dagli impianti chimici a quelli petrolchimici. Alcune di queste banche dati risultano anche piuttosto datate, poiché fanno riferimento ad incidenti verificatisi ormai molto addietro negli anni. Ne segue che i valori relativi alle frequenze di perdita forniti dalle banche dati risultano molto conservativi. Per ovviare a tale limite e tenere in conto il progresso tecnico, la linea guida API Recommended Pratice 581, pubblicata nel 2000 e successivamente aggiornata nel 2008, ha introdotto un criterio per determinare frequenze di perdita specializzate alla realtà propria impiantistica, mediante l’ausilio di coefficienti correttivi che considerano il meccanismo di guasto del componente, il sistema di gestione della sicurezza e l’efficacia dell’attività ispettiva. Il presente lavoro di tesi ha lo scopo di mettere in evidenza l’evoluzione dell’approccio di valutazione delle frequenze di perdita da tubazione. Esso è articolato come descritto nel seguito. Il Capitolo 1 ha carattere introduttivo. Nel Capitolo 2 è affrontato lo studio delle frequenze di perdita reperibili nelle banche dati generaliste. Nel Capitolo 3 sono illustrati due approcci, uno qualitativo ed uno quantitativo, che permettono di determinare le linee che presentano priorità più alta per essere sottoposte all’attività ispettiva. Il Capitolo 4 è dedicato alla descrizione della guida API Recomended Practice 581. L’applicazione ad un caso di studio dei criteri di selezione delle linee illustrati nel Capitolo 3 e la definizione delle caratteristiche dell’attività ispettiva secondo la linea guida API Recomended Practice 581 sono illustrati nel Capitolo 5. Infine nel Capitolo 6 sono rese esplicite le considerazioni conclusive dello studio effettuato.