2 resultados para quantitative factor analysis
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Resumo:
La Quantitative Risk Analysis costituisce un valido strumento per la determinazione del rischio associato ad un’installazione industriale e per la successiva attuazione di piani di emergenza. Tuttavia, la sua applicazione nella progettazione di un lay-out richiede la scelta di un criterio in grado di valutare quale sia la disposizione ottimale al fine di minimizzare il rischio. In tal senso, le numerose procedure esistenti, sebbene efficaci, risultano piuttosto faticose e time-consuming. Nel presente lavoro viene dunque proposto un criterio semplice ed oggettivo per comparare i risultati di QRA applicate a differenti designs. Valutando l’area racchiusa nelle curve iso-rischio, vengono confrontate dapprima le metodologie esistenti per lo studio dell’effetto domino, e successivamente, viene applicata al caso di serbatoi in pressione una procedura integrata di Quantitative Risk Domino Assessment. I risultati ottenuti dimostrano chiaramente come sia possibile ridurre notevolmente il rischio di un’attività industriale agendo sulla disposizione delle apparecchiature, con l’obiettivo di limitare gli effetti di possibili scenari accidentali.
Resumo:
L’obiettivo del lavoro di tesi è stato quello di valutare la sensitività dell’analisi quantitativa del rischio (QRA, Quantitative Risk Analysis) alla frequenza di accadimento degli scenari di rilascio delle sostanze pericolose ovvero dei top-events. L’analisi di rischio è stata condotta applicando, ad uno stabilimento a rischio di incidente rilevante della Catalogna, i passaggi procedurali previsti dall’istruzione 14/2008 SIE vigente in quella regione. L’applicazione di questa procedura ha permesso di ottenere le curve isorischio, che collegano i punti attorno allo stabilimento aventi lo stesso valore del rischio locale. Le frequenze base dei top-events sono state prese innanzitutto dalla linea guida BEVI, e successivamente ai fini dell’analisi di sensitività, sono stati considerati sia i valori forniti da altre 3 autorevoli linee guida sia i valori ottenuti considerando incrementi delle frequenze base del 20%, 30%, 50%, 70%, 200%, 300%, 500%, 700%, 1000%, 2000%, 3000%, 4000%, 5000%. L’analisi delle conseguenze è stata condotta tramite i software EFFECTS ed ALOHA, mentre ai fini della ricomposizione del rischio è stato utilizzato il codice RISKCURVES. La sensitività alle frequenze dei top-events è stata valutata in termini di variazione del diametro massimo delle curve isorischio, con particolare attenzione a quella corrispondente a 10-6 ev/anno, che rappresenta il limite di accettabilità del rischio per la pianificazione territoriale nell’intorno dello stabilimento. E’ stato così dimostrato che l’estensione delle curve isorischio dipende in maniera molto forte dalla frequenza dei top-events e che l’utilizzo di dati di frequenza provenienti da linee guida diverse porta a curve isorischio di dimensioni molto differenti. E’ dunque confermato che la scelta delle frequenze degli scenari incidentali rappresenta, nella conduzione dell’analisi di rischio, un passaggio delicato e cruciale.