Identifying design criteria for implementing inherent safety in chemical process industries part 2: Design mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inherent safety concepts are common knowledge today, but accidents with similar characteristics do recur. Research on accident causes found that design errors, especially equipment failure, contribute the highest percentage of accidents. The development of inherent safety tools has been increasing at a positive pace, but only a small number of these tools are applicable to equipment design. Ample amounts of inherent safety tools are only suitable to be used at the early design stage. This amplifies the fact that inherent safety tools are still conceptual (e.g., change process routes, change safer materials). This is in contrast to the circumstances, where tools are expected to reinforce the inherent safety of equipment. The objective of this research is to identify design mechanism that can help trigger design thinking for implementation of inherent safety in the chemical process industry. To identify such a design mechanism, 526 cases were collected, and knowledge of the mechanism was extracted from design changes and presented in this research paper. The mechanisms were classified according to equipment and inherent safety keywords. The significant design mechanisms from the overall summation were listed (turbulence, change heat transfer fluid, continuous removal, large surface area, corrosion resistance, seamless joint, thin film, dividing wall, on demand, and double wall).
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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 | 0,006 | 0,003 |
| 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 ».