Un sistema è sicuro se resiste alle perturbazioni. L’identificazione e la valutazione dei rischi sono un prerequisito essenziale per la sicurezza. In questo contesto, l’analisi quantitativa del rischio (QRA) è stata sempre usata a supporto della progettazione di nuovi impianti, ma anche come strumento di verifica e gestione della conduzione sicura dei processi. Il progredire della ricerca e l’emanazione di normative più stringenti le hanno conferito un ruolo sempre più rilevante in tutte le fasi del ciclo di vita di un impianto. Un valido approccio oggi deve liberarsi dal suo carattere statico, rendendo possibile l’acquisizione e l’integrazione di tutte le informazioni, la cui variabilità influenza gli output.
Gli stabilimenti industriali sono sistemi complessi, caratterizzati da una combinazione interagente di diversi (sub)sistemi, dove molti incidenti si verificano per la mancata comprensione delle interazioni o l’incapacità di gestirle. L’industria chimica e petrolifera merita una particolare attenzione. In Europa, essa è soggetta a una legislazione molto rigorosa, tuttavia, stanno emergendo altri fattori, quali l’invecchiamento, l’obsolescenza, condizioni operative estreme, l’elevato “job hopping”.
I sistemi di gestione sono progettati per risolvere un problema alla volta. La gestione della sicurezza diventa quindi una sfida importante alla quale contribuiscono simultaneamente fattori sociali, tecnici, umani e organizzativi, ma anche quelli emergenti.
L’obiettivo del progetto “Analisi di rischio dinamiche integrate con dati provenienti da tecnologie abilitanti per la gestione di eventi critici derivanti da fattori emergenti (DYN-RISK)” è la realizzazione di uno modello per l’esecuzione di analisi del rischio dinamiche, intese come analisi dell’ultimo minuto, integranti dati acquisiti su campo e varie tipologie di fattori influenti sul livello di rischio.
VALORE AGGIUNTO DEL PROGETTO RISPETTO ALLE CONOSCENZE DISPONIBILI
La letteratura riporta diversi approcci di analisi di rischio dinamico, tra cui si menzionano vari usi degli alberi dei guasti e degli eventi, integrati con la dipendenza dal tempo, oppure con approcci Markoviani per la system dynamic reliability e Bayesiani per l’aggiornamento del meccanismo di guasto. Altri metodi includono concetti di progettazione e decisionmaking basati su analisi costi-benefici. Il principale limite delle metodologie proposte è la mancanza inclusione dell’influenza dei fattori emergenti, discussi nella sezione precedente. L’integrazione che viene proposta nella presente attività di ricerca è invece alla base di una visione sistemica dell’insieme, costituito da stabilimento, persone e ambiente, e della sua associazione al concetto di resilienza. Quest’ultima, intesa come la capacità intrinseca del sistema di regolare il suo funzionamento prima, durante o dopo il manifestarsi di un disturbo, ha come aspetti chiave la diagnosi precoce (il riconoscimento di segnali precursori di uno o più eventi indesiderati), la progettazione tollerante agli errori, la plasticità (transizione da uno stato normale a uno anomalo riducendo l’incertezza) e la recuperabilità (velocità di ripresa delle condizioni normali).
L’idea di base del progetto DYN-RISK è di integrare le informazioni acquisite, relative alla gestione di tali fattori, all’interno di un modello di analisi di rischio dinamico. Esso intende sfruttare la raccolta dati di anomalie e near-miss, tramite l’uso di tecnologie abilitanti, che negli ultimi anni stanno rendendo disponibili informazioni caratterizzate da una numerosità e frequenza considerevole. L’acquisizione di queste informazioni consentirà aggiornamenti dell’ultimo minuto, utili in situazioni critiche e associate a cambiamenti dell’ambiente di lavoro per presenza di cantieri, manutenzioni con impiego di gru, uso di modalità diverse di carico/scarico di sostanze pericolose, etc. Il progetto si propone anche di rendere fruibili i risultati dell’analisi del rischio per il gestore/operatore/ente attraverso lo sviluppo di smart devices.