Development of risk‐based process safety indicators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Process safety performance indicators are applied to monitor and improve the safety of process plants. One of the most important and challenging issues for process safety is the early recognition of deterioration in safety performance caused by operation, maintenance, management, organization, and safety culture factors before actual events and/or mishaps occur. Most existing safety performance indicators are “lagging” indicators meaning that they monitor events after their occurrence. This article presents a risk‐based approach to measure process safety using a set of safety performance indicators. This approach uses a risk metric as a means to classify process safety. Risk provides a common ground to integrate the two main indicator types of leading and lagging indicators. It is important to note that lagging and leading indicators have a relationship, which is often ignored. The proposed methodology is a structured approach, which builds upon UK's Health Safety Executive recommended process safety indicator development framework. At present, work efforts have been made to develop a set of indicators with a common background to measure process safety. This article demonstrates a hierarchical risk aggregation approach which is used to aggregate indictors. This work was carried out with the help of the Loss Prevention Division of Qatargas Operating Company Limited (Qatargas), a Liquefied Natural Gas (LNG) company. Finally, the applicability of the approach is demonstrated by a case study on a liquefied natural gas facility. The result of this study shows a relationship between the leading and lagging indicators which together contribute to the improvement of process safety performance. © 2009 American Institute of Chemical Engineers Process Saf Prog, 2010
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».