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Enregistrement W2469986907 · doi:10.1002/prs.11831

Beyond HAZOP and LOPA: Four different company approaches

2016· article· en· W2469986907 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcess Safety Progress · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazard and operability studyFault tree analysisProcess safetyEngineeringRisk analysis (engineering)Process (computing)Reliability engineeringHazard analysisEvent treeHazardProcess safety managementOperabilityFailure mode and effects analysisRisk assessmentSafety instrumented systemWork in processComputer scienceOperations managementHazardous wasteComputer securityBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For operations where application of standards, regulations, and/or Recognized and Generally Accepted Good Engineering Practices may not be sufficient to address a particular company's risk, several options exist. For qualitative assessment of process hazards, Hazard and Operability Studies (HAZOP) and What‐If reviews are two of the most common petrochemical industry methods used. Up to 80% of a company's process hazard analysis (PHA) may consist of HAZOP and What‐If reviews (Nolan, Application of HAZOP and What‐If Safety Reviews to the Petroleum, Petrochemical and Chemical Industries, William Andrew Publishing/Noyes, 1994, p. 1). After the PHA, Layer of Protection Analysis (LOPA) is commonly used throughout industry to evaluate the required safety integrity level for instrumented protection layers in a semiquantitative manner (Dowell, International Conference and Workshop on Risk Analysis in Process Safety, CCPS/AIChE, 1997). HAZOP, What‐If, and LOPA are all straightforward methods and are relatively easy to perform. However, much like a hammer, they are not always the best or most appropriate tool for a given job. At times, more advanced methodologies such as Fault Tree Analysis, Quantitative Risk Assessment, Event Tree, Failure Mode, and Effects Analysis and Human Reliability Analysis are necessary to properly assess risk. However, these more advanced tools come with a price. They are often more expensive, time consuming, and require a higher level of expertise. The decision to use these higher level methodologies is not taken lightly and different companies use different criteria for determining when to take this next step. This article will present approaches by four companies, BASF, Celanese, The Dow Chemical Company, and Eastman Chemical Company. Each company will outline criteria used to determine when to go beyond HAZOP, What‐If, and LOPA and will present examples where more advanced techniques were used. The intent of this article is to provide readers with real world examples that demonstrate the appropriate application of the “right” tool and to illustrate what criteria can be used to make informed decisions regarding selection of a PHA methodology. © 2016 American Institute of Chemical Engineers Process Saf Prog 36: 38–53, 2017

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle