Accident modeling and risk assessment framework for safety critical decision-making: application to deepwater drilling operation
Notice bibliographique
Résumé
Rising global energy demand is encouraging oil companies to invest in deepwater drilling. However, there are numerous engineering and safety challenges involved in this activity. The BP Deepwater Horizon accident (Macondo well blowout) has raised serious concerns about the safety of deepwater drilling. The major reasons for such a catastrophic blowout event are the lack of continuous assessment of risk and the lack of risk-based decision making to take timely and adequate preventive actions. The present work proposes an accident modeling and risk assessment framework based on accident precursors (early warnings). This framework uses the system hazard identification, prediction and prevention methodology to model the unwanted situation. The proposed risk assessment framework generates results that can be used to: (1) analyze the dynamic performance of safety barriers, (2) analyze the probability of occurrence of different severity levels, (3) analyze the dynamic risk profile of different severity levels and the aggregated risk profile, and (4) help to make safety-critical decisions based on aggregated risk profile. The present work provides an assessment of offshore deepwater drilling risk assessment and a basis to make timely and precise safety critical decisions. The risk assessment methodology is demonstrated on the Macondo well blowout accident. This case study highlighted the applicability and advantages of using the proposed method in drilling operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».