MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7116532685 · doi:10.18280/ijsse.150918

Quantitative Assessment of Thermal Runaway Risk in a Chemical Reactor: Hybrid Approach

2025· article· W7116532685 sur OpenAlexvenueno aff
Badrtamam Benamrane, Nouara Ouazraoui, Brahim Lakehal, Noureddine Bourmada

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal and Kinetic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative assessmentThermal runawayRisk assessmentQuantitative analysis (chemistry)Thermal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal runaway of a chemical process is a dangerous phenomenon that threatens human life, equipment, installations, and the environment.The aim of our work is to propose a methodology for analyzing and quantitatively assessing the risk of thermal runaway in a polymerization reactor.Firstly, HAZard and OPerability analysis (HAZOP) is used to determine the most critical deviations likely to occur in the polymerization reactor under study and leading to the thermal runaway phenomenon.The various accident sequences are determined and evaluated using event tree analysis (ETA).The causes of the failure of safety barriers implemented in the reactor to prevent the runaway phenomenon are determined using fault tree analysis (FTA).Finally, an economic analysis is carried out to show the economic impact of safety failure barriers on the company.Application results of the proposed methodology show its relevance as a decision-making tool for good industrial risk management.The novelty of this hybrid approach lies in its systematic workflow.Qualitative identification (HAZOP) directly informs quantitative frequency estimation (ETA), which in turn relies on detailed reliability analysis (FTA) to assess safety barrier performance.This integrated methodology not only provides a quantitative risk frequency but also identifies the most critical safety barriers and offers an economic rationale for investment decisions through cost-benefit analysis (CBA), thereby bridging the gap between technical risk assessment and managerial decision-making

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Safety and Security EngineeringMême sujetThermal and Kinetic AnalysisTravaux en français237 207