A holistic approach for assessing occupational health risk due to fugitive emissions in petrochemical processes: Leak hazard index ( <scp>LHI</scp> )
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fugitive emissions (FE) are unintentional and undesirable leaks of hazardous gases that come from petrochemical piping components such as valves, flanges, and pumps. Fugitive emissions represent a serious threat to the health of petrochemical workers. Based on the source, pathway, receptor (SPR) model, the occupational health (OH) risk due to fugitive emissions is a combination of the health hazards that originate from the source (i.e., process materials, conditions, and design), the leak hazard that represents the pathway, and the exposure hazard that takes place at the receptor. These three hazards bear a resemblance to the severity, probability of leakage, and probability of exposure, respectively. The severity was covered in a previous article related to this study. This paper concentrates on the probability of leakage. The exposure will be covered in a subsequent work to be published later. The OH risk is usually evaluated based on FE amount estimations made based on emission factors developed for different process piping components. This type of evaluation, however, does not consider maintenance that is put in place to control leaks from process piping components. This paper attempts to address and reduce this gap through the development of an index‐based method named the leak hazard index (LHI). The LHI is meant to determine the probability of leakages, taking into consideration the effectiveness of maintenance programs that are regularly executed to reduce or prevent leaks from process piping components. The demonstration of the LHI reveals a reliable and realistic evaluation of the probability of leakage.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».