Identifying design criteria for implementing inherent safety in chemical process industries part 1: Design reasoning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recurrence of similar accidents is evidenced by past accidents, which show that accidents are not decreasing globally. It is recommended to implement the concept of inherent safety design (ISD) in the chemical process industry as a component of accident prevention strategies. This study aims to identify potential indicators of ISD for each inherent safety (IS) keyword, which will be referred to later as design reasoning (DR), based on 529 selected cases that suggest design changes that enhance the safety of processes, materials, or equipment. The cases were collected from accident cases, IS handbooks, chemical engineering journals, new product brochures, and chemical engineering magazines. The cases have to demonstrate that the new design is safer than the previous design. The design changes were evaluated to extract the corrective action and determine the common strategy employed. This information was then interpreted as DR. The collected DR were subsequently categorized and measured in terms of frequency according to IS keywords. From the statistical analysis, the highest percentage of DR is improve mixing (18%) which accounted from 95 out of 529 cases. The second is loose proximity (15.5%) and the third is fewer equipment (14.9%). For the IS keyword ranking, it can be summarized that: moderation (40%) >minimization (27%) >simplification (21%) >substitution (12%). Results showed that moderation inherent safety is a popular strategy used to implement IS. The findings serve as a valuable reference for designers or engineer attempting to implement ISD in their design task.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».