NaTech triggered by lightning: Novel insights from past events in the process industry
Notice bibliographique
Résumé
Lightning strikes, a prominent meteorological event, pose a significant risk of triggering technological disruptions within the process industry. To better understand this phenomenon, an analysis focused on past lightning-triggered events was carried out, examining open-source industrial-accident databases to compile a new NaTech-driven dataset of 689 records. First, an overall quantitative analysis revealed that over 80 % of these events involved incidents or loss of containment. Notably, 83.3 % of them occurred during the spring and summer, indicating a seasonal pattern. Based on the frequency of functional attributes, the chemical and petrochemical macro-sector was the most vulnerable, followed by storage and warehousing. About 40 % of all classifiable events happened on storage equipment, while 21 % happened on electric and electronic devices. Given the lack of valuable information for the principal source of data (NRC), the technological scenarios triggered were characterized using a refined subset of 127 observations, obtained considering the "other sources" of data. Fire scenarios predominated at 56 %; coincidentally, roughly 70 % of all scenarios involved hazardous substances classified as physical hazards. Estimated losses for the available information underscored the adverse consequences of lightning-triggered NaTech events, highlighting their major impact on both safety and the environment. An analysis of the event tree showed the logical path from the lightning strike to the final ignition scenarios (considering a subset of 107 records). This path accounted for 36 % of the classifiable records that directly affected the structure, while more than 50 % of them did not. Bayesian network structures made it possible to get conditional probabilities from the event tree and improved the model by adding attributes for vulnerable equipment and macro-sectors. In order to deal with the uncertain data, algorithms were used to generalize the models that were obtained from smaller subsets of data with more accurate information to the whole dataset. It provides an important additional view of unclassifiable data that otherwise remained in the dark. This novel insight contributes to increase the vulnerability awareness of industrial assets against lightning strikes.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».