Ryzyko poważnych awarii rurociągów przesyłowych ... - MANHAZ
Ryzyko poważnych awarii rurociągów przesyłowych ... - MANHAZ
Ryzyko poważnych awarii rurociągów przesyłowych ... - MANHAZ
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Bardzo ważnym zagadnieniem w konstrukcji zarówno drzew zdarzeń jak również drzew<br />
błędów jest modelowanie zdarzeń, błędów zależnych. Zależności są rezultatem oddziaływań<br />
między systemami lub ich elementami, wynikających z zasad konstrukcyjnych obiektu lub<br />
pochodzą z uwarunkowań zewnętrznych dla urządzeń - (obsługa operatorska - środowisko<br />
pracy - produkcja i instalowanie) - tzw. zdarzenia zewnętrzne (powodzie, pożary, itp.).<br />
Nieadekwatność modelowania zdarzeń zależnych może spowodować niedocenianie ryzyka,<br />
sięgające kilku rzędów wielkości.<br />
Oddziaływanie człowiek-maszyna jest również jednym z istotnych czynników określających<br />
niezawodność systemów i bezpieczeństwo obiektu. W okresie rozwoju i "dojrzewania"<br />
metodyk QRA rozwinęło różne techniki modelowania tzw. czynnika ludzkiego (Human<br />
Factor). Istnieje wiele sposobów stosowanych w praktyce do oceny błędów ludzkich i analiz<br />
błędów ludzkich (HRA). Jednym z najbardziej znanych jest THERP (Technique for Human<br />
Error Prediction) opracowany przez A. D. Swaina.<br />
Wynikiem analiz drzew zdarzeń i drzew <strong>awarii</strong> jest:<br />
− pogrupowanie wszystkich możliwych ciągów zdarzeń ze względu na przyjętą klasyfikację<br />
skutków (kategorie uszkodzeń obiektu lub charakterystyki uwolnień substancji<br />
szkodliwych),<br />
− określenie ciągów dominujących w każdej grupie,<br />
− obliczenie prawdopodobieństwa występowania każdej grupy ciągów.<br />
Należy pamiętać, że termin "prawdopodobieństwo uszkodzenia" implikuje dwa pojęcia:<br />
częstość i niepewność. Częstość jest miarą tego jak często określone zdarzenie zachodzi,<br />
podczas gdy niepewność jest odbiciem stopnia ufności w odniesieniu do określonej wartości<br />
tej częstości. Odpowiednie reprezentowanie niepewności jest jednym z głównych zadań<br />
QRA. Stwarza to bowiem możliwość przedstawienia stanu wiedzy na każdym etapie analizy<br />
QRA, ułatwia logiczną i spójną analizę zarówno zdarzeń częstych jak i rzadkich. Oczywiście<br />
liczba danych jakimi dysponujemy określa poziom ufności odnośnie oszacowań<br />
odpowiednich częstości.<br />
68