Dynamic vulnerability assessment of process plants with respect to vapor cloud explosions
Notice bibliographique
Résumé
Vapor cloud explosion (VCE) accidents in recent years such as the Buncefield accident in 2005 indicate that VCEs in process plants may lead to unpredicted overpressures, resulting in catastrophic disasters. Although a lot of attempts have been done to assess VCEs in process plants, little attention has been paid to the spatial-temporal evolution of VCEs. This study, therefore, aims to develop a dynamic methodology based on discrete dynamic event tree to assess the likelihood of VCEs and the vulnerability of installations. The developed methodology consists of six steps: (i) identification of hazardous installations and potential loss of containment (LOC), (ii) analysis of vapor cloud dispersion, (iii) identification and characterization of ignition sources, (iv) explosion frequency and delayed time assessment using the dynamic event tree, (v) overpressure calculation by the Multi-Energy method and (vi) damage assessment based on probit models. This methodology considers the time dependencies in vapor cloud dispersion and in the uncertainty of delayed ignitions. Application of the methodology to a case study shows that the methodology can reflect the characteristics of large VCEs and avoid underestimating the consequences. Besides, this study indicates that ignition control may be regarded as a delay measure, effective emergency actions are needed for preventing VCEs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».