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Modello Bayesiano classico con analisi delle incertezze: modello di rischio può essere formulato combinando le frequenze

| Categoria: Attualità | Articolo pubblicato in Spazio Aperto
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Un modello di rischio può essere formulato combinando le frequenze di accadimento degli eventi incidentali identificati come sorgenti potenziali di pericolo meccanico-cinetico e di pericolo termo-chimico con le conseguenze attese all’interno del sistema galleria.

Un modello di rischio deve includere l’effetto delleAntonio valente anas incertezze di natura aleatoria ed epistemica connesse alla variabilità intrinseca del sistema galleria ed alle carenze tecnologiche delle misure di sicurezza.Antonio valente anas

Gli scenari critici per i sistemi galleria stradale attengono eventi definiti a bassa probabilità di accadimento ed elevate conseguenze che soddisfano statistiche estremali.

Un modelloBayesiano classico corredato da analisi delle incertezze è adottato per condurre stime quantitative del livello di rischio associato ad una galleria.

I tratti caratteristici del modello di rischio introdotto sono sintetizzati nel successivo schema concettuale.

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Antonio valente anasLa squadra degli analisti incaricata della conduzione dell’analisi probabilistica della sicurezza si concentra sull’analisi delle quantità osservabili associate al sistema galleria.

Le quantità osservabili sono definite come quantità misurabili che riflettono determinati aspetti della dinamica del sistema galleria, sconosciuti all’atto dell’analisi, e che assumeranno dei valori nel futuro diventando quantità note.Antonio valente anasLe quantità osservabili, le variabili casuali caratterizzate in termini di funzioni di distribuzione di probabilità o frequenze (incertezze aleatorie), sono espressione delle prestazioni globali del sistema galleria e delle prestazioni dei sistemi di sicurezza che realizzano le misure di sicurezza.Antonio valente anas

Le variabili osservabili che esprimono le prestazioni del sistema possono essere identificate con l’accadimento di eventi incidentali, i costi connessi agli eventi incidentali, i costi di mancata produzione, le variabili osservabili che esprimono le prestazioni dei sistemi di sicurezza possono essere identificati con l’affidabilità e l’efficienza dei sistemi stessi.

Le quantità osservabili sono soggette a previsioni. La squadra di analisti del rischio, sulla base delle conoscenze inerenti la dinamica del sistema, sviluppano modelli (modelli ad albero degli eventi) al fine di correlare le prestazioni globali delle misure di sicurezza adottate per il sistema con le prestazioni delle misure di sicurezza realizzate mediante Antonio valente anasi sistemi di sicurezza e determinano le incertezze connesse alle prestazioni delle misure di sicurezza (giudizio degli esperti). L’incertezza connessa al valore reale dei parametri statistici introdotti per la quantificazione delle prestazioni dei sistemi di sicurezza (incertezze epistemiche) è espressa mediante una funzione di distribuzione che correla incertezza e conoscenza costantemente aggiornata all’aumentare della quantità di informazione disponibile (dati) mediante l’applicazione del teorema di Bayes.

La funzione di distribuzione predittiva per le prestazioni dei sistemi di sicurezza, ottenuta attraverso la funzione di distribuzione incertezza –conoscenza e contenente informazioni sulle incertezze aleatorie ed epistemiche caratteristiche del sistema galleria, consente di stabilire la funzione di distribuzione predittiva delle prestazioni globali del il sistema galleria. Simulazioni tipo Monte Carlo sono condotte al fine di generare funzioni di distribuzione dell’incertezza a livello di sistema.Antonio valente anas

Il rischio associato agli scenari di esodo è determinato da due parametri:

  • probabilità di accadimento,
  • conseguenze attese.

Il rischio totale associato all’esodo da una specifica galleria è definito come la sommatoria dei rischi associati a tutti gli scenari di esodo probabili:

dove P(Si) è la probabilità di accadimento dell’i-esimo scenario di esodo e Sim Res(Si) sono le conseguenze valutate mediante la simulazione dell’i-esimo scenario, espresse in termini di fatalità.

La successiva figura sintetizza il metodo di analisi di rischio adottato nelle Linee Guida.

 

 

1.1.1.1Eventi critici e probabilità di accadimento

La determinazione del rischio associato ad una galleria richiede siano individuati:

  • gli insiemi di eventi critici rilevanti pertinenti al sistema,
  • le probabilità di accadimento degli eventi critici rilevanti,
  • le conseguenze ascrivibili agli insiemi di eventi critici rilevanti.

Gli insiemi di eventi critici rilevanti per la valutazione del livello di sicurezza del sistema galleria stradale sono identificati con eventi caratterizzati da basse probabilità di accadimento ed elevate conseguenze:

  • gli eventi di incendio, Antonio valente anas
  • gli eventi di collisione che degenerano in eventi di incendio,
  • gli eventi di sversamento di combustibili liquidi infiammabili,
  • gli eventi di detonazione e deflagrazione,
  • gli eventi di rilascio di sostanze tossiche e nocive.

Le probabilità di accadimento degli eventi critici rilevanti possono essere determinate utilizzandoapprocci diversi:

  • analisi dei dati storici,
  • tecnica dell’albero degli eventi,
  • giudizio degli esperti.

Le probabilità di accadimento degli insiemi di eventi critici rilevanti sono modellate da specifiche funzioni di distribuzione inferite dall’analisi statistica delle serie storiche di dati disponibili sull’incidentalità in galleria.Antonio valente anasLe probabilità di accadimento di eventi critici rilevanti di magnitudo diverse sono modellate da specifiche funzioni di distribuzione per tipologia di veicoli coinvolti.

Eventi critici rilevanti appartenenti ad un determinato insieme determinano l’instaurarsi di fenomeni termo-chimici e fluidodinamici specifici nell’intensità, nell’estensione, nella durata, negli effetti.

L’evoluzione dei fenomeni di trasporto di massa ed energia e l’entità degli effetti da essi derivanti sulla salute degli utenti e degli addetti al soccorso, condizionate dall’affidabilità e dall’efficacia dei sistemi di protezione e mitigazione adottati, determina il flusso del pericolo nella struttura e le conseguenze sulla popolazione esposta in regioni diverse della galleria .

Gli eventi critici rilevanti devono essere:Antonio valente anas

  • scelti in numero ridotto,
  • caratterizzati da un idoneo indice di pericolosità dipendente dalla tipologia dei veicoli coinvolti,
  • compatibili con le regole di circolazione previste per la struttura,
  • includenti le caratteristiche geometrico-architettoniche essenziali della struttura e le specificità derivanti dalla localizzazione nell’ambiente.

Eventi di incendio da veicoli non-ADR

La successiva tabella sintetizzano gli elementi essenziali nella caratterizzazione degli eventi critici  rilevanti tipo incendio.

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Le successive figure mostrano due ripartizioni possibili del sottoinsieme degli eventi di incendio in una galleria stradale come determinate dall’analisi di serie storiche di dati di incidentalità e rappresentate utilizzando una tecnica albero degli eventi per due categorie di veicoli:

  • veicoli leggeri
  • veicoli pesanti. .

 

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La variabilità dei dati sulla potenza termica generata da un focolaio costituito da un autobus suggerisce di adottare nell’analisi di rischio:

 

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La caratterizzazione energetica del focolaio costituito da un veicolo pesante costituisce un ulteriore esempio dell’attività di selezione di un valore rappresentativo ovvero della definizione di una funzione di distribuzione rappresentativa della potenza termica generata che è necessario svolgere data l’elevata incertezza sui valori proposti in letteratura.

Prove effettuate nel Runehamar- Tunnel (2003) indicano come “valore record” per la potenza termica massima:

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L’intervallo di variazione della potenza termica massima generata da un focolaio costituito da un veicolo pesante, come determinato dai dati reperiti in letteratura risulta essere variabile entro l’intervallo:

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Il tempo stimato come necessario per raggiungere i valori massimi di potenza risulta essere pari a:

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I coefficienti di crescita corrispondenti risultano essere:

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L’energia associata al focolaio di potenza inferiore ed al focolaio di potenza superiore risultano essere:

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Eventi critici da veicoli ADR

La successiva tabella riporta le ripartizioni degli eventi critici relativi al trasporto di merci pericolose.

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Le successive figure mostrano possibili del sottoinsieme degli eventi critici relativi al trasporto di merci pericolose in una galleria stradale come determinate dall’analisi di serie storiche di dati di incidentalità e rappresentate utilizzando una tecnica albero degli eventi.

Le probabilità riportate negli alberi degli eventi derivano dall’elaborazione statistica dei dati contenuti nella banca dati MIDHAS (Major HazardIncident Data Service, OHS_ROM Luglio 2004)

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Le probabilità di accadimento riportate devono essere intese come valori indicativi suscettibili di modifica da parte della commissione permanente per le gallerie.

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