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Enregistrement W3024926839 · doi:10.1071/aj19199

Impact of downward releases on the risk profile in hydrocarbon process plants

2020· article· en· W3024926839 sur OpenAlexaff
Fariba Askari, Colin Crowley, Hojat Kord

Notice bibliographique

RevueThe APPEA Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisk analysis (engineering)Environmental scienceSensitivity (control systems)Process (computing)HazardJet (fluid)Risk assessmentComputer scienceEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative risk assessment (QRA) calculations for major hazard installations often involve consequence analysis calculations for thousands of events, and therefore, some simplifying assumptions are generally required. The simplifications are usually designed to make the analysis reasonably practicable and reduce the cost of the QRA. Nevertheless, the overall methodology and the applied parameters should be chosen conservatively to cover possible uncertainties. One of the key assumptions in many QRAs is the release direction, which is usually assumed to be horizontal. This is generally assumed to provide a conservative representation of all other possible release directions, which may occur vertically (upward or downward) or at an angle. A sensitivity analysis has been performed and presented in this paper to investigate how different release direction assumptions affect the results of consequence analysis, and eventually, QRA outcomes, i.e. individual and societal risk results. A high-pressure hydrocarbon system is considered as a case study and SNC-Lavalin’s (formerly Atkins) in-house QRA software, ‘RiskTool’, has been used to carry out the QRA modelling. The overall conclusion is that the assumption that all releases are horizontal may lead to a significant underprediction of risks for some types of high-pressure release events. This is because an unimpeded horizontal jet may entrain air, and hence, dilute much more rapidly than a jet that impinges on the ground or nearby obstacles.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,291 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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