Propagación de Accidentes en la Industria Química - Consideración del Efecto Dominó en la Evaluación Cuantitativa de Riesgos.

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1 Propagación de Accidentes en la Industria Química - Consideración del Efecto Dominó en la Evaluación Cuantitativa de Riesgos. A. D'alessandro, S. Tonelli* Planta Piloto de Ingeniería Química (Universidad Nacional del Sur - CONICET) Camino La Carrindanga km Bahía Blanca - Argentina Resumen. Cuando un incidente en un equipo de una instalación industrial desencadena una serie de consecuencias más severas que el evento primario, se dice que se ha producido un efecto dominó. La evaluación de los riesgos mediante metodologías cuantitativas como el QRA consideran que los posibles eventos accidentales ocurren en forma independiente. La incorporación de los mecanismos de propagación de accidentes exige modificar la forma en que se calcula el riesgo. Los pasos a seguir incluyen la identificación de los escenarios dominó; la determinación de la frecuencia con la que un escenario primario puede disparar uno o más eventos secundarios y la superposición de las consecuencias generadas por los eventos primarios y secundarios. En este trabajo se presentan las distintas alternativas para el cálculo en cada etapa y un ejemplo donde puede observarse cómo el riesgo resulta subestimado cuando no se incluye la posibilidad de propagación de un accidente a las unidades vecinas. Palabras clave: Efecto Dominó, Análisis Cuantitativo de Riesgos. * A quien debe enviarse toda la correspondencia AAIQ Asociación Argentina de Ingenieros Químicos - CSPQ

2 1. Introducción Cuando en una instalación industrial se produce un incidente en un equipo, otros equipos en los alrededores pueden ser afectados. De esta forma un accidente menor puede desencadenar una serie de eventos de consecuencias más severas, a este fenómeno se le denomina efecto dominó. Desde los años 50 se han producido más de 300 accidentes dominó, con un saldo estimado de 2400 muertos e ingentes pérdidas económicas (Chen, 2012). A pesar de ello el análisis de los mecanismos que conducen a la propagación de accidentes es un área de estudio que sólo recientemente ha comenzado a desarrollarse. Existen distintas interpretaciones en la definición de un accidente dominó, pero la mayoría de los autores coinciden en que deben estar presentes tres factores: Un evento iniciador o evento primario en alguna unidad. La propagación de ese accidente a una o más unidades (eventos secundarios). Una intensificación de las consecuencias, generando un accidente más grave que el primario. Históricamente, la posibilidad de ocurrencia de los accidentes dominó ha sido controlada y reducida mediante el uso de medidas preventivas recomendadas en diferentes normas y estándares técnicos. Así se definen distancias de seguridad entre equipos, aislación térmica en áreas sensibles, dispositivos de emergencia, etc. Las técnicas cuantitativas de evaluación de riesgos, tales como los estudios QRA, no incluyen los efectos dominó porque los eventos son considerados en forma independiente. Los primeros intentos de incorporar este efecto en estos estudios adoptaron una aproximación muy simple: aumentar las consecuencias o la frecuencia de ocurrencia del evento primario. Recién a partir de los trabajos de Cozzani y col. (2005) y Antonioni y col. (2009) se propone una metodología sistemática para realizar estudios QRA incorporando el efecto dominó. Los pasos a seguir son: Identificar los escenarios dominó: evaluar la posibilidad de propagación de un evento primario, identificar los posibles equipos afectados y definir los escenarios secundarios esperados.

3 Determinar la frecuencia con la que un escenario primario puede disparar uno o más eventos secundarios. Calcular las consecuencias de los escenarios dominó superponiendo las consecuencias generadas por los eventos primarios y secundarios. Calcular el riesgo individual y social según las metodologías ya conocidas. En este trabajo se describe en forma detallada cada uno de los pasos anteriores y se presenta su aplicación a un caso de estudio, donde se analizan los niveles de riesgo obtenidos incluyendo o no el efecto dominó. 2. Identificación de los Posibles Escenarios Dominó. La evaluación de posibles escenarios dominó comienza con la identificación de los objetivos secundarios que pueden ser alcanzados por un evento primario. Ello se realiza utilizando los valores límites de ciertas propiedades que pueden dañar a los equipos en el entorno. Estos valores umbrales dependen de dos factores: el vector de escalado y el objetivo que es alcanzado por el evento primario. Se denomina vector de escalado al efecto o variable que produce la propagación de un evento hacia otras unidades. Así los efectos físicos que pueden producir un escalado de las consecuencias son la radiación (W/m 2 ), la sobrepresión (Pa) y el alcance de los proyectiles (m). Casi todas las fuentes bibliográficas proporcionan valores umbrales que se refieren a los vectores propagación exclusivamente sin tener en consideración las características específicas de los distintos escenarios y los objetivos secundarios posibles. Este enfoque es bastante simple, pero la definición de umbrales no específicos da como resultado valores conservativos de los efectos físicos. Para alcanzar una aproximación más realista, Cozzani (2006) presenta valores umbrales en función del mecanismo de propagación y del tipo de objetivo (Tabla 1).

4 Tabla 1. Valores Umbrales de los Vectores de Escalado para cada Objetivo. Vector de escalado Valor umbral Equipo objetivo Fuente Radiación (kw/m 2 ) Sobrepresión (kpa) Proyectiles (m) 12.5 Todos Ministerial Decree, Italy, Todos Bagster, Todos BS 5908, Atmosféricos Bottelberghs, Presurizados Gledhill, Todos Khan, Todos Ministerial Decree, Italy, Todos Health and Safety Executive, 1978 La determinación de valores umbrales confiables es clave para la selección de escenarios de propagación creíbles, los que resultan imprescindibles para cuantificar y evaluar accidentes considerando una serie de eventos sucesivos. Si el daño generado por un evento primario supera un cierto valor umbral, el efecto dominó es posible. Para cuantificar la probabilidad de propagación o escalada se utilizan funciones basadas en modelos probabilísticos (curvas PROBIT). Estos modelos son específicos para cada vector de escalado y para cada objetivo analizado. Así, por ejemplo, la probabilidad de daño debido a la radiación es diferente a la debida a sobrepresión. También será diferente si el objetivo alcanzado por el accidente es un tanque atmosférico o un tanque presurizado. En la literatura se pueden encontrar numerosos modelos de probabilidad (Cozzani y Salzano, 2004; Gubinelli, 2004; Cozzani, 2005; Cozzani, 2006; Antonioni, 2009; Kadri, 2012; Liu y Wu, 2012). 3. Estimación de la Frecuencia de los Escenarios Dominó Frecuencia de un Evento de Escalado Simple.

5 Una vez identificados los posibles escenarios dominó es necesario calcular la frecuencia de los mismos. Cuando un evento primario provoca solamente un escenario accidental secundario se produce un sólo evento de propagación y por lo tanto, la frecuencia esperada puede ser calculada como: (1) donde f de es la frecuencia esperada del evento dominó (eventos/año), f pe es la frecuencia esperada del evento primario (eventos/año) y P d es la probabilidad de escalado para un evento primario dado. La frecuencia f pe puede estar disponible en el informe de seguridad o puede ser calculada a través de árboles de falla (Schüller, 1997). La probabilidad P d se evalúa a partir de modelos específicos de propagación (PROBIT) que dependen del efecto físico y del objetivo secundario, como se explicó en la sección anterior Frecuencia de Escenarios Dominó. Por lo general, un simple evento primario puede ser capaz de activar más de un evento secundario, por lo tanto, el cálculo de la frecuencia global del efecto dominó debe tener en cuenta todos los eventos secundarios provocados por el mismo evento primario. Desde el punto de vista probabilístico los sucesos de propagación pueden considerarse como independientes, entonces, si N eventos secundarios son posibles, la probabilidad de un escenario secundario dada una combinación genérica m de eventos secundarios k (k N) es la siguiente:, 1,, 2, 1 (2) donde, es la probabilidad de escalado para el i-ésimo evento secundario, 1, k es un vector cuyos elementos son los índices de la m-ésima combinación de eventos secundarios k, y la función, se define de la siguiente forma:, 1, 0, (3)

6 El número total de escenarios dominó en el que un evento primario desencadena k eventos secundarios se calcula como un coeficiente binomial,!!!! (4) Entonces, el número total de escenarios dominó diferentes que pueden ser desencadenados por eventos primario se define como la sumatoria de los coeficientes binomiales, 2 1 (5) donde ν es la cantidad total de escenarios secundarios que necesitan ser tenidos en cuenta en el análisis cuantitativo del efecto dominó. La frecuencia esperada de una combinación genérica m de k eventos se expresa matemáticamente como:,, (6) En la aplicación del procedimiento, la combinación (k, m) puede ser despreciada si el valor de la frecuencia cae por debajo de cierto valor. 4. Cálculo de las Consecuencias en Escenarios Superpuestos. La evaluación de las consecuencias requiere: (i) la evaluación de las consecuencias del escenario principal y de cada uno de los eventos secundarios de forma convencional (Van den Bosch 1997), (ii) el cálculo del "mapa de daños" para cada uno de los escenarios de interés como una función de la posición con respecto a la fuente del evento, (iii) la combinación de los eventos involucrados para producir las consecuencias globales del escenario dominó de interés. Para analizar las consecuencias globales se requiere una combinación de los eventos a partir del "mapa de daño" generado. El problema de este enfoque es que los diferentes eventos pueden dar como resultado diferentes efectos físicos y no es posible combinar, por ejemplo, un "mapa de daños " de sobrepresión con el de radiación. En un QRA convencional, los índices de riesgo individuales y sociales se calculan a partir de la probabilidad de muerte (Green Book 1992). La vulnerabilidad, de un

7 individuo expuesto, se calcula a partir de los efectos físicos y del tiempo estimado de exposición utilizando modelos PROBIT específicos. De esta forma se generan mapas de vulnerabilidad donde se indica la probabilidad de muerte debido al evento como una función de la posición con respecto a la fuente. Las consecuencias de un escenario de dominó, donde se involucran múltiples eventos simultáneos, pueden calcularse por una combinación de mapas de vulnerabilidad:,,,,, (7) donde D pe es la dosis (producto del efecto físico por el tiempo de exposición) provocada por un evento primario que desencadena un escenario dominó y D d,i son las dosis de los escenarios secundarios. Una definición rigurosa de la función φ debería tener en cuenta la combinación de los efectos físicos de los escenarios y los efectos sinérgicos. En el presente enfoque, los efectos sinérgicos debidos a la exposición simultánea a diferentes tipos de efectos físicos (por ejemplo, radiación y concentración tóxica) se han despreciado y la vulnerabilidad, V de, se calculó como una combinación de las vulnerabilidades debidas a los escenarios individuales. Para ello se pueden utilizar cuatro métodos: a. La vulnerabilidad total se supone como la suma de probabilidades de muerte debido a todos los escenarios involucrados en el evento, con un límite superior de 1: min,,1 (8) b. Se supone que los escenarios múltiples son eventos independientes con respecto a la evaluación de la vulnerabilidad, por lo que la vulnerabilidad general tiene la siguiente expresión: 11 1, (9) c. Se calcula una dosis total superponiendo los efectos físicos de los escenarios primarios y secundarios, (10)

8 donde E i es el efecto físico total durante el intervalo de tiempo t i, α es el coeficiente usado en el cálculo de la dosis (dependiendo del modelo de vulnerabilidad en consideración) y la suma de intervalos de tiempo t i representa la duración del evento dominó. La vulnerabilidad total se calcula a partir de la dosis total, D de, aplicando el modelo de vulnerabilidad correspondiente. El inconveniente de este método es que puede ser aplicado solamente a escenarios donde los efectos físicos sean los mismos (radiación, sobrepresión, o concentración tóxica de la misma substancia). d. Se calcula una dosis total aproximada con la superposición de los efectos físicos de los escenarios primarios y secundarios, despreciando la secuencia de tiempo del evento dominó:,, (11) donde E es el valor del efecto físico y t el tiempo de exposición asumido para los escenarios en cuestión.igual que en el caso anterior, la vulnerabilidad es calculada con una dosis total partir de un modelo propio de vulnerabilidad. Por lo tanto, la aplicación de este método también se limita a escenarios múltiples que den como resultado el mismo efecto físico. Con respecto a los diferentes métodos propuestos, el método 2 es el más preciso desde el punto de vista probabilístico. Sin embargo, el método 2 no tiene en cuenta la no linealidad de la dosis, dado que el coeficiente α en el cálculo de la dosis es por lo general mayor que 1. En ese caso, si se producen múltiples escenarios resultantes del mismo efecto físico se subestima la vulnerabilidad general. El método 1 representa una simplificación del método 2, que reduce en gran medida el esfuerzo computacional requerido para la evaluación y compensa parcialmente la subestimación de la vulnerabilidad en escenarios que tienen los mismos efectos físicos. Por otro lado, el método 3 es el más indicado para ser utilizado en el caso de que los escenarios resultantes sean de los mismos efectos físicos. Sin embargo, la aplicación de este método requiere conocer la secuencia de tiempo preciso de los escenarios que participan

9 en el efecto dominó, que es un dato incierto y difícil de determinar. El último método expuesto es una simplificación del método 3, que evita la necesidad de asumir una secuencia de tiempo arbitrario para la evolución del escenario. Una limitación importante de los métodos 3 y 4 es que pueden ser utilizados sólo para efectos físicos del mismo tipo. Por lo tanto, los métodos 3 y 4 siempre deben ser usados en combinación con el método 1 o 2 cuando deben tenerse en cuenta los efectos físicos de diferente tipo. 5. Análisis Cuantitativo de Riesgo Considerando Sucesiones de Eventos: Ejemplo de aplicación. En un Análisis Cuantitativo de Riesgos (QRA) convencional se consideran a los eventos de forma independiente, sumando en cada punto de la cuadrícula el riesgo individual de cada evento para obtener así el riesgo total en cada ubicación (TNO, 1999). Este enfoque no es conservador, por el hecho de que no se tiene en cuenta los efectos de eventos que pueden ocurrir sucesivamente (efecto dominó). Al no estimarse la sucesión de eventos, se subestiman las consecuencias y, por ende, el riesgo total calculado en cada punto. Para tener una noción cuantitativa del efecto dominó, se presenta un ejemplo donde se calcula el riesgo con la metodología QRA incluyendo el efecto dominó y sin incluirlo. Con el fin de realizar la comparación de ambos análisis se realizaron las siguientes simplificaciones: Se considera el mismo punto de la grilla para ambos análisis. Es decir, los cálculos se realizan en un sólo lugar y no en toda la grilla. Los cálculos de consecuencias se realizaron para una ruptura catastrófica en todos los casos. En los casos de los tanques que contienen sustancias inflamables sólo se consideraron los efectos físicos debido a la radiación producida por una BLEVE. En el esquema de la Fig. 1 se observan los tanques considerados y el punto donde se realizó en análisis cuantitativo de riesgo (Posición 5). La ubicación relativa de las

10 distintas posiciones y las especificaciones de cada tanque se resumen en las Tablas 2 y 3 respectivamente. Figura 1. Esquema de la Ubicación de los Equipos y el Punto en Consideración. Tabla 2. Posición de las Referencias con Respecto al Tanque 1. Referencia Posición (m) 2 (600,60) 3 (500,0) 4 (400,-60) 5 (750,0) Tabla 3. Especificaciones de los Tanques. Equipo Dimensiones Material Presión Temperatura Cantidad almacenada 1 Esfera D=16.5 m LPG 15 bar 15 C 1059 ton 2 Esfera, D=8 m LPG 15 bar 15 C 121 ton 3 Tq Horizontal d=1.29 m, l=3.83m Cloro 8.5 bar 15 C 6.3 ton 4 Esfera, d=8 m LPG 15 bar 15 C 121 ton

11 Los cálculos de consecuencias se realizaron con el software ALOHA (EPA, 2012). En la Tabla 4 se muestran los niveles de radiación alcanzados en las posiciones en las que se encuentran los equipos 2, 3 y 4. En la Tabla 5 se resumen los niveles de radiación y concentración tóxica en la posición 5 considerando que se produce una propagación del accidente. Tabla 4. Radiación procedente del Equipo1. Equipo Radiación (W/m2) Tabla 5. Consecuencias sobre la posición 5. Fuente del Evento Radiación (W/m 2 ) Concentración (ppm) Para determinar si existe, o no, la posibilidad de escalada a partir de los valores umbrales, se calcula la radiación que llega a los equipos 2, 3 y 4 procedente del tanque 1. En base a los resultados obtenidos y a los valores umbrales (mostrados en secciones anteriores) se puede concluir que los equipos 2, 3 y 4 producirán un escalado del evento primario (BLEVE en el tanque 1). En la Tabla 6 y 7 se resumen los valores de riesgo individual total (muertes/año) obtenidos en el punto 5, sin considerar escalada y considerando los escenarios dominó respectivamente. Como se puede observar, el riesgo resulta subestimado cuando no se incluye la posibilidad de propagación del accidente.

12 Tabla 6. QRA sin Considerar el Efecto Dominó. Equipo Frecuencia Probabilidad de muerte Riesgo por accidente E E E E E E E Riesgo total 1.40E E-006 Tabla 7. QRA Considerando el Efecto Dominó. Equipo Frecuencia Probabilidad de muerte Riesgo por accidente E E E E E E E E-004 Riesgo total 2.32E-004 Reconocimientos Los autores agradecen el financiamiento recibido por el CONICET y la UNS para la realización de este trabajo. Referencias Abdolhamidzadeh, B., Abbasi,T., Rashtchian,D., Abbasi, S.A. "Domino effect in process-industry accidents - An inventory of past events and identification of some patterns." Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2011: Abdolhamidzadeh, B., Che Hassan, C.R., Hamid, M.D., FarrokhMehr, S., Badri, N., Rashtchian, D.,. "Anatomy of a domino accident: Roots, triggers and lessons learnt." Process Safety and environmental Protection, 2012: Antonioni, G., Spadoni, G., Cozzani, V.,. "Application of domino effect quantitative risk assessment to an extended industrial area." Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2009:

13 Bagster, D.F., Pitblado, R.M.,. "The estimation of domino incident frequencies: an approach." Process Safety Environment, 1991: 196. Bottelberghs, P.H., Ale,B.J.M.,. "Consideration of domino effects in the implementation of the Seveso II Directive in the Netherlands." European Seminar on Domino Effects. Leuven, Brambilla, S., Manca, D.,. "The Viareggio LPG railway accident: Event reconstruction and modeling." Journal of Hazardous Materials, 2010: BS 5908, Code of Practice for Fire Precautions in Chemical Plant CHEN Yintinga, ZHANG Mingguanga, GUO Peijieb, JIANG Junchenga. "Investigation and analysis of historical Domino effects statistic." 2012 International Symposium on Safety Science and Technology. Nanjing: Procedia Engineering, Cozzani V, Gubinelli, G., Salzano, E.,. "Escalation thresholds in the assessment of domino accidental events." Journal of Hazardous Materials, 2006: Cozzani V., Salzano, E.,. "Threshold values for domino effects caused by blast wave interaction with process equipment." Journal of Loss Prevention in the process industries, 2004: Cozzani, V., and E. Salzano. "The quantitative assessment of domino effect caused by overpressure Part II. Case studies." Journal of Hazardous Materials, 2004: Cozzani, V., Antonioni, G., Spadoni, G.,. "Quantitative assessment of domino scenarios by a GIS-based software tool." Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2006: Cozzani, V., G. Gubinelli, G. Anotonioni, G. Spadoni, and S., Zanelli. "The assessment of risk caused by domino effect in quantitative area risk analysis." Journal of Hazardous Materials, 2005: Darbra, R.M.,Palacios, A.,Casal,J. "Domino effect in chemical accidents:main features and accident sequences." Journal of Hazardous Materials, 2010: Giacomo Antonioni, Gigliola Spadoni, Valerio Cozzani*. "Application of domino effect quantitative risk assessment to an extended industrial area." Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2009: Gledhill, J., Lines, I.,. Methods to Asses the Significance of Domino Effects from Major Hazard Sites. Health and Safety Executive, 1998.

14 Green Book. Methods for determination of possible damage. GEVAARLIJKE STOFFEN, Gubinelli, G., Zanelli, S., Cozzani, V.,. "A simpliefied model for the assessment of the impact probability of fragments." Journal of Hazardous Materials, 2004: Italy. "Decreto Ministeriale n.151." Official Journal of Italian, Kadri, F., Chatelet, E., Chen, G.,. "Method for quantitative assessment of the domino effect in industrial sites." Process Safety and Environmental Protection, Khan, F.I., Abbasi, S.A.,. Models for domino effect analysis in chemical process industries. Process Safety Progress, Less, P., Frank. Loss prevention in the process indutries. Oxford: Butterworth Heinemann, LIU, A., and C. WU. "Research on area risk assessment for chemical park based on domino effect model." Procedia Engineering, 2012: Ministry of Ecology, Sustainable Development, Transport and Housing. Rail accidents in urban areas. France: Ministry of Ecology, Sustainable Development, Transport and Housing, Schüller, J.C.H., Brinkman, J.L., Van Gestel, P.J., Van Otterloo, R.W.,. Methods for determining and processing probabilities. GEVAARLIJKE STOFFEN, TNO. Guidlines for Quantitative Risk Assessment. GEVAARLIJKE STOFFEN, Van den Bosch, C.J.H., Weterings, R.A.P.M,. Methods for the calculation of physical effects. GEVAARLIJKE STOFFEN, 1997.

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