Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Edlaine Correia Sinézio da Silva |
| Orientador(a): |
Droguett, Enrique Andrés López |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11845
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Resumo: |
Nas últimas décadas o Gás Natural Liquefeito- GNL tem se destacado enquanto promissora fonte de energia e consequentemente sua utilização vem crescendo consideravelmente. Todavia, devido à natureza inflamável do metano- principal componente do GNL- a ocorrência de acidentes com o seu vazamento nos terminais de transporte e armazenamento podem proporcionar perigo para a sociedade. Dentre os principais perigos associados ao GNL, está transição rápida de fase (RTP), incêndio em poça, incêndio em nuvem e explosões. Neste contexto, a Análise de Camadas de Proteção (LOPA) é uma forma simplificada de avaliação de risco que fornece resultados quantificados de risco com menos tempo e esforço do que a Análise Quantitativa de Riscos (AQR), por exemplo. A LOPA é um método semi-quantitativo que gera uma estimativa numérica da frequência de falha do cenário mitigado. Para o cálculo da frequência de falha do cenário, é necessário obter dados de falha. Contudo, por tratar-se de um terminal de GNL, os dados de falhas de equipamentos são esparsos, não sendo estatisticamente confiáveis por tratar-se de uma indústria recente. Neste caso, a análise Bayesiana é uma ótima ferramenta, pois possibilita utilizar dados específicos da planta em estudo e dados genéricos. Sejam os dados genéricos obtidos nos bancos de dados procedentes de várias indústrias, operando em diferentes condições, faz-se necessário considerar a não-homogeneidade da população. No entanto, na literatura encontra-se aplicações clássica da análise Bayesiana. Sendo assim, esta pesquisa propôs melhorar a metodologia apresentada na literatura utilizando os mesmos dados, porém empregando a Análise Bayesiana em Dois Estágios. O primeiro estágio é uma análise não homogênea, que considera a variabilidade populacional dos dados de falha entre os bancos de dados, e o segundo estágio gera uma distribuição a posteriori atualizada após a introdução dos dados específicos da planta. Finalmente, esta pesquisa comprovou que a metodologia LOPA-Bayesiana em Dois Estágios é mais viável, pois ela apresentou para a frequênca dos cenários mitigados, valores superiores aos encontrados em pesquisa anterior, o que confirma a subestimação do nível de incerteza. |
