Zintegrowany proces podejmowania decyzji w zakresie bezpieczeństwa instalacji procesowych

Podobne dokumenty
Bezpieczeństwo jądrowe a podejmowanie decyzji

Wsparcie narzędziowe zarządzania ryzykiem w projektach

Metoda generowania typowych scenariuszy awaryjnych w zakładach dużego i zwiększonego ryzyka - ExSysAWZ

Zarządzenie Nr 90/2008 Burmistrza Miasta Czeladź. z dnia

ZARZĄDZENIE Nr 90/09 WÓJTA GMINY MROZY z dnia 16 grudnia 2009 roku

Szkolenie: Zarządzanie cyklem projektu w Jednostkach Samorządu Terytorialnego

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM

Zarządzanie projektami a zarządzanie ryzykiem

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM W SZKOLE PODSTAWOWEJ NR 2 W KROŚNIE ODRZAŃSKIM

Metodyki zarządzania projektami PRINCE2

ZARZĄDZENIE Nr 132/12 BURMISTRZA PASŁĘKA z dnia 28 grudnia 2012 roku

Zarządzanie projektami. Zarządzanie ryzykiem projektu

DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI

Analiza ryzyka nawierzchni szynowej Iwona Karasiewicz

Zarządzanie ryzykiem w rozwiązaniach prawnych. by Antoni Jeżowski, 2014

(Tekst mający znaczenie dla EOG)

Akademia Młodego Ekonomisty

System antyfraudowy w praktyce. marcin zastawa wiceprezes zarządu. Warszawa, października 2006r.

Procedura zarządzania ryzykiem w Urzędzie Gminy Damasławek

Ryzyko i zarządzanie ryzykiem w projektach

Głównym zadaniem tej fazy procesu zarządzania jest oszacowanie wielkości prawdopodobieństwa i skutków zaistnienia zidentyfikowanych uprzednio ryzyk.

Etapy modelowania ekonometrycznego

Ryzyko w świetle nowych norm ISO 9001:2015 i 14001:2015

POVERTY AND SOCIAL IMPACT TACKLING DIFFICULT ISSUES IN POLICY REFORM

Treść zajęć. Wprowadzenie w treść studiów, przedstawienie prowadzącego i zapoznanie się grupy Prezentacja sylabusu modułu, jego celów i

Menedżerskie studia podyplomowe Zarządzanie firmą. Instrumentarium współczesnego menedżera

Praktyczne aspekty stosowania metody punktów funkcyjnych COSMIC. Jarosław Świerczek

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM W SZKOLE PODSTAWOWEJ NR 2 IM. ŚW. WOJCIECHA W KRAKOWIE

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

INFORMACJA POLSKIEGO BANKU SPÓŁDZIELCZEGO W WYSZKOWIE

Zmiany w standardzie ISO dr inż. Ilona Błaszczyk Politechnika Łódzka

Urząd Dozoru Technicznego. RAMS Metoda wyboru najlepszej opcji projektowej. Ryszard Sauk. Departament Certyfikacji i Oceny Zgodności Wyrobów

Kwestia procesu / podziału odpowiedzialności w zakresie odpowiedzialności za księgi pomocnicze

STUDIA PODYPLOMOWE BEZPIECZEŃSTWO I HIGIENA PRACY

DiaSter - system zaawansowanej diagnostyki aparatury technologicznej, urządzeń pomiarowych i wykonawczych. Politechnika Warszawska

Ryzyko w działalności przedsiębiorstw przemysłowych. Grażyna Wieteska Uniwersytet Łódzki Katedra Zarządzania Jakością

Regulamin zarządzania ryzykiem. Założenia ogólne

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Bezpieczeństwo i koszty wdrażania Informatycznych Systemów Zarządzania Hubert Szczepaniuk Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego

PROGRAM WSPÓŁPRACY TRANSGRANICZNEJ POLSKA BIAŁORUŚ UKRAINA

INSTRUKCJA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM W PROJEKTACH I PROGRAMACH STRATEGICZNYCH

REGIONALNY PROGRAM OPERACYJNY WOJEWÓDZTWA KUJAWSKO-POMORSKIEGO NA LATA WYTYCZNE TEMATYCZNE

wykonalności projektu inwestycyjnego

BIM jako techniczna platforma Zintegrowanej Realizacji Przedsięwzięcia (IPD - Integrated Project Delivery)

Bezpieczeństwo maszyn w przestrzeni zagrożonej wybuchem

Process Analytical Technology (PAT),

Serwis rozdzielnic niskich napięć MService Klucz do optymalnej wydajności instalacji

KRZYŻOWA ANALIZA WPŁYWÓW I PROGNOZOWANIE SCENARIUSZY ROZWOJU

Rola i funkcja nowoczesnej firmy ubezpieczeniowej w zapewnieniu bezpieczeństwa w przemyśle

ZARZĄDZENIE Nr 21/11 MARSZAŁKA WOJEWÓDZTWA ZACHODNIOPOMORSKIEGO z dnia 10 marca 2011 r.

Akademia Audytora III AUDYTY SPECJALISTYCZNE agenda szkolenia

Z R A Z R Ą Z D Ą Z D A Z N A I N E E CE C L E A L M A I M I P L P A L N A O N W O A W N A I N E E W W OR O G R A G N A I N ZA Z C A J C I

Procedura zarządzania ryzykiem w Państwowej WyŜszej Szkole Zawodowej w Elblągu

ZARZĄDZANIE RYZYKIEM W LABORATORIUM BADAWCZYM W ASPEKCIE NOWELIZACJI NORMY PN-EN ISO/ IEC 17025:

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

W ramach zarządzania jednostką można wyróżnić następujące rodzaje audytu:

Zarządzenie nr 116/2012 Burmistrza Karczewa z dnia 21 sierpnia 2012 roku

PROCEDURY SZACOWANIA KAPITAŁU WEWNĘTRZNEGO W DOMU MAKLERSKIM CAPITAL PARTNERS S.A.

OD JAKOŚCI DO TRWAŁOŚCI REZULTATÓW W PROJEKTACH ERASMUS+

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki

Kryteria oceny Systemu Kontroli Zarządczej

AL 1302 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI W OPARCIU O METODYKĘ PRINCE2

Spis treści Wstęp 1. Wprowadzenie 2. Zarządzanie ryzykiem systemów informacyjnych

INFORMACJA POLSKIEGO BANKU SPÓŁDZIELCZEGO W WYSZKOWIE

Proces tworzenia wartości w łańcuchu logistycznym. prof. PŁ dr hab. inż. Andrzej Szymonik 2014/2015

ROLA DORADCY. Proces realizacji przedsięwzięć Partnerstwa Publiczno-Prywatnego

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM W MIEJSKO-GMINNYM OŚRODKU KULTURY SPORTU I REKREACJI W GNIEWKOWIE

ISO 9000/9001. Jarosław Kuchta Jakość Oprogramowania

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

Zarządzanie ryzykiem teoria i praktyka. Ewa Szczepańska Centrum Projektów Informatycznych Warszawa, dnia 31 stycznia 2012 r.

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM ROZDZIAŁ I. Postanowienia ogólne

Zarządzanie jakością w logistyce ćw. Artur Olejniczak

Akademia Audytora III AUDYTY SPECJALISTYCZNE agenda szkolenia

MEAT i BVP Stan prawny w Polsce

INFORMACJA POLSKIEGO BANKU SPÓŁDZIELCZEGO W WYSZKOWIE

ISO 9001:2015 przegląd wymagań

Opis przedmiotu zamówienia

POD O EJŚ J CIE I P ROC O ESOW

Opis znaczenia kryterium. Lp. Nazwa kryterium Opis kryterium

Standardy kontroli zarządczej

Systemowe zarządzanie jakością. Koncepcja systemu, ocena systemu, wspomaganie decyzji. Piotr Miller

Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11

Warsztaty praktyk unijnych

Doskonalenie przedsiębiorstw : kryzys drogą do sukcesu / Maciej Kulig. Warszawa, cop Spis treści

W poprzedniej prezentacji: Przewodnik po biznesplanie

Spis treści Przedmowa

2.1. DYREKTYWA 2008/96/WE PARLAMENTU EUROPEJSKIEGO I RADY. Kurs Audytu bezpieczeństwa ruchu drogowego Politechnika Gdańska 2013 r.

Strategia identyfikacji, pomiaru, monitorowania i kontroli ryzyka w Domu Maklerskim Capital Partners SA

Wnioskowanie bayesowskie

INFORMACJA BANKU SPÓŁDZIELCZEGO KRASNOSIELCU Z SIEDZIBĄ W MAKOWIE MAZOWIECKIM

Ewaluacja ex ante programu sektorowego INNOMED

PROGRAM WSPÓŁPRACY TRANSGRANICZNEJ POLSKA BIAŁORUŚ UKRAINA

Przedszkole Nr 30 - Śródmieście

SYSTEM ZARZĄDZANIA RYZYKIEM W DZIAŁALNOŚCI POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ FILII w PŁOCKU

Mapa ryzyk w realizacji e-projektu - metody zapobiegania i scenariusze działań w przypadku wystąpienia ryzyka

Małopolska Agencja Rozwoju Regionalnego S.A.

ROLA KADRY ZARZĄDZAJĄCEJ W KSZTAŁTOWANIU BEZPIECZEŃSTWA PRACY. dr inż. Zofia Pawłowska

Inżynieria oprogramowania. Część 8: Metoda szacowania ryzyka - PERT

Dobre praktyki w zakresie monitoringu i ewaluacji w Polsce: BAROMETR INNOWACYJNOŚCI

Zarządzanie ryzykiem w projektach informatycznych. Marcin Krysiński marcin@krysinski.eu

Transkrypt:

Zintegrowany proces podejmowania decyzji w zakresie bezpieczeństwa instalacji procesowych M. Borysiewicz, K. Kowal, S. Potempski Narodowe Centrum Badań Jądrowych, Otwock-Świerk XI Konferencja Naukowo-Techniczna Bezpieczeństwo Techniczne w Przemyśle Łódź, 19.09.2012

Plan prezentacji Elementy oceny bezpieczeństwa Zintegrowana ocena ryzyka (IRIDM) Analizy deterministyczne (DSA) Analizy probabilistyczne (PSA) Integracja podejścia DSA i PSA Problemy niepewności

Elementy oceny bezpieczeństwa źródło: IAEA: Safety Guards

Elementy oceny bezpieczeństwa źródło: IAEA: Safety Guards

IRIDM Integrated Risk Informed Decision Making Zwiększone zainteresowanie w stworzeniu strukturalnej platformy wspomagającej podejmowania optymalnych decyzji Narzędzia PSA/QRA są coraz bardziej dojrzałe i częściej używane. Jest to więc dobry moment do ustanowienia dobrych praktyk opartych na spójnym wykorzystaniu podejścia deterministycznego oraz probabilistycznego Cel: zintegrowanie procesu podejmowania decyzji dla instalacji technologicznych Przykład: MAEA zachęca do stosowania takiego podejścia w dziedzinie bezpieczeństwa reaktorów Podejście zintegrowane może być zastosowane do podejmowania decyzji dotyczących bezpieczeństwa instalacji technologicznych w fazie projektowej oraz eksploatacyjnej

Analizy deterministyczne (DSA) Cechy podejścia DSA Metodologia DSA Projektowanie z tolerancją błędów Marginesy bezpieczeństwa Oparte na filozofii głębokiej obrony Nacisk na prewencję Łagodzenie skutków awarii Analizy projektowe Cel podejścia DSA Określenie i zastosowanie konserwatywnych założeń i wymogów do projektu a także funkcjonowania instalacji oraz planowanych i wykonywanych działań. Oczekuje się, że poziom ryzyka dla pracowników i populacji, związany z daną instalacją będzie akceptowalnie mały. Jest to osiągane poprzez wprowadzenie dużego marginesu bezpieczeństwa co kompensuje niepewności związane ze sprzętem i zachowaniem się personelu. Analizy deterministyczne stosują przyjęte założenia inżynieryjne odnośnie rozwiązań technicznych i organizacyjnych dla przewidywania przebiegu zdarzeń i ich skutków.

Analizy deterministyczne (DSA) Minimalne marginesy do kryteriów akceptacji określane są dla każdej grupy postulowanych zdarzeń inicjujących i sekwencji

Analizy probabilistyczne (PSA/QRA) Informacje z diagramów logicznych mogą pokazać słabości i brak zrównoważonego podejścia w danym projekcie lub operacji technologicznej, lub zbyt silna zależność od szczególnej funkcji, urządzeń czy działań operatora Używane są do identyfikacji wagi możliwych słabych punktów rozwiązań inżynieryjnych i procedur eksploatacji instalacji Mogą być używane do analizowania zdarzeń wymagających szczegółowych analiz deterministycznych Pozwalają na określenie marginesów bezpieczeństwa i wskazania sposobów redukcji ryzyka poważnych awarii

Analizy PSA Poziom 1

Analizy PSA Drzewa zdarzeń/uszkodzeń

Analizy PSA Drzewa zdarzeń oraz uszkodzeń

Analizy PSA Poziom 2

Analizy PSA Poziom 3

Zintegrowane podejście oparte na ryzyku (IRIDM) Typowe elementy IRIDM Urządzenia instalacji i spec. techniczna Ograniczenia i warunki eksploatacji Okresowe kontrole jakości, audyty etc. Dopuszczalne stany instalacji Operacyjne procedury awaryjne Środki zarządzania stanami awaryjnymi Korzyści ze stosowania IRIDM Transparentność poprzez ustalenie wag elementów oraz poziomu szczegółowości Zrównoważoność gdy wagi elementów są określone właściwie Logika poprzez działanie strukturalne Konsystentność jeśli metodyka określania wag jest odpowiednio opracowana Weryfikowalność jeśli proces jest dobrze udokumentowany i może być zrekonstruowany

Podstawy i kluczowe elementy IRIDM źródło: IAEA: A Framework for an Integrated Risk Informed Decision Making Process, INSAG-25, Vienna (2011)

Integracja podejścia deterministycznego i PSA źródło: IAEA: A Framework for an Integrated Risk Informed Decision Making Process, INSAG-25, Vienna (2011)

Integracja podejścia DSA i PSA a problemy niepewności Podejście zintegrowane Ma jasną strukturę logiczną i uwzględnia doświadczenie ekspertów Uwzględnia negatywne efekty również poza rozważanym systemem Posiada przejrzyste zasady przypisywania wag poszczególnym elementom Jest weryfikowalne na podst. dokument. Możliwość łączenia różnych form danych wejściowych dla różnych elementów Problemy niepewności Wszystkie testy oparte na obliczeniach numerycznych mają szereg ograniczeń związanych z różnymi czynnikami Analizy niepewności zwiększają trafność oraz słuszność decyzji Wyniki numerycznych obliczeń powinny być rozważane nie jak wartości punktowe, lecz jako rozkłady prawdopodobieństw Z elementami jakościowymi również związane są niepewności

Typy niepewności w PSA (wymagające oddzielnej oceny) Stochastyczne (przypadkowość) Nie mogą być wyeliminowane ze względu na losowy charakter zdarzeń inicjujących oraz uszkodzeń komponentów instalacji Redukowane ze wzrostem doświadczenia eksploatacyjnego instalacji PSA jest bezpośrednim modelem procesów losowych, a więc modelem niepewności związanych ze statystyką Ocena na podstawie klasycznej analizy danych przy wyznaczaniu prawdopodobieństwa awarii Epistemologiczne (brak wiedzy) Powstają gdy stosuje się wnioskowanie statystyczne na podstawie danych lub wskutek niekompletnego opisu stanów instalacji technologicznych w modelu PSA Redukowane z postępem badań nauk. Określają stopień reprezentatywności oraz zasadność modelu PSA tzn.: jak dobrze model PSA odzwierciedla projekt i funkcje instalacji oraz jak dobrze prognozuje on odpowiedź instalacji lub systemu na awarie Wymagają wiedzy i oceny eksperckiej

Niepewności epistemologiczne w PSA (fundament IRIDM) Trzy typy epistemologiczne Niepewność wartości szacowanych parametrów Niepewność modelu szacowania prawdopodobieństwa zdarzeń Niepewność kompletności modelu Identyfikacja, zrozumienie oraz uwzględnienie niepewności epistemologicznych stanowi fundament IRIDM Niepewność parametrów Niepewność parametrów jest związana z niepewnością ich wartości przy założeniu, że opis matematyczny modelu został uznany za prawidłowy Obecnie praktyką jest charakteryzowanie niepewności parametrów za pomocą rozkładów prawdopodobieństwa ich wartości Większość praktycznych projektów PSA jest ukierunkowana na oszacowanie niepewności parametrów

Niepewność modelu Przyczyny Brak konsensusu co do wyboru podejścia dla danej kwestii technologicznej Braku wiedzy jak zachowa się system w różnych warunkach awaryjnych Proces nie dostatecznie poznany Dane zbierane i stos. w innych warunkach Natura uszkodzeń jest niezrozumiała lub nieznana np. cyfrowy sprzęt kontrolny Uwagi Kiedy nie ma jasności który model powinien być użyty należy traktować to jako niepewność modelu Niepewność modelu nie dotyczy założeń, przybliżeń oraz aproksymacji. ponieważ zawsze można rozszerzyć model PSA w tym kierunku Brak zupełności modelu nie jest sam w sobie niepewnością, ale określeniem ograniczeń jego stosowania. Jednakże ma to wpływ na niepewność wyników, dlatego może być traktowane jako niepewność modelu

Niepewność kompletności Niepewność kompletności reprezentuje typ niepewności, który nie może być ujęty ilościowo, oraz te aspekty, które nie są uwzględnione w modelu, odzwierciedla te elementy niepewności, które są trudne lub niemożliwe do oszacowania Niekompletność modelu powstaje w dwóch sytuacjach: Pewne efekty nie zostały świadomie wzięte pod uwagę z różnych powodów jak choćby fakt, że metody analizy dla tych efektów nie zostały opracowane (np. wpływ efektywności organizacyjnej na bezpieczeństwo instalacji nie może być wyznaczony explicite) lub też zasoby potrzebne do opracowania modelu kompletnego są niewystarczające, co prowadzi do pominięcia niektórych elementów Pewne procesy/zjawiska lub mechanizmy uszkodzeń mogą być pominięte gdyż ich potencjalne istnienie nie zostało w ogóle zidentyfikowane

Dziękuję za uwagę