Chlorine Safety in Water Treatment: A Study of Causes and Preventive Measures Through Fault Tree and Event Tree Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Accidents in process industries, especially involving hazardous substances like chlorine, pose significant risks to humans, the environment, and property.This paper examines chlorine-related incidents in water treatment plants (WTPs), where chlorine gas is used for disinfection.Typically, WTPs store over 20 chlorine drums, each containing around 930 kg, increasing inherent risks due to chlorine's reactivity and health consequences upon exposure.Incidents such as the Bhopal 2022 case, which hospitalized 15 people, and the Kota Belud 2017 case highlight the importance of safe operation.This study aims to identify the root causes of chlorine-related incidents, assess their impacts, and recommend effective preventive measures to enhance safety.Using Fault Tree Analysis (FTA) to identify root causes and Event Tree Analysis (ETA) to evaluate preventive measures.Major failure causes included equipment damage, corrosion, non-compliance with design specifications, and mishandling.Preventive measures like leak detectors, scrubber systems, and Emergency Shutdown Systems (ESD) significantly reduce risks.If scrubbers fail but ESD works with trained personnel, or if scrubbers work but ESD fails without personnel, the impact remains medium.However, chlorine releases become catastrophic when all measures fail or only leak detectors work without effective mitigation systems.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».