Introducción del factor humano al análisis de riesgo

Abstract

The frequency of occurrence of an accident is a key aspect in the risk assessment field. Variables such as the human factor, which is a major cause of undesired events in process industries, are usually not considered explicitly, mainly due to the uncertainty related to the lack of knowledge and the complexity associated to it. In this thesis, a frequency modifier has been developed in order to introduce the human factor in the failure frequency estimation. This modifier takes into account variables such as: the organizational factor, the job characteristic factor and the personal characteristic factor. The inclusion of the human factor was done through the application of two methodologies: the fuzzy logic and the Monte Carlo simulation. The first one is based on the operation of the human reason, because of that, the contribution of international experts on the subject area was taken into account through a questionnaire. In the second one, Monte Carlo, the variables are represented by probability functions through a probabilitic treatment. The modifiers were applied to four case studies of real chemical plants: two related to the storage of flammable products and another two dedicated to the toxic and flammable products storage. The new frequency values are considered more realistic and accurate since the human factor is now reflected. In addition, the models were validated with the comparison of the obtained results with a widely international recognized method: the Quantitative Risk Analysis (QRA). Consequently, the final evaluation of the risk is more conservative but in the same line as the results obtained through a QRA.

La frecuencia de los accidentes es un aspecto muy importante en el campo del análisis del riesgo. Variables cómo el factor humano en general no se consideran explícitamente en su evaluación. Esto se debe a la incertidumbre que se genera debido a la falta de información y la complejidad para calcular este factor. No obstante, el factor humano es una de las mayores causas de eventos no deseados en las industrias de proceso. En esta tesis, se desarrolló un modificador de la frecuencia de accidentes con el objetivo de introducir el factor humano en la estimación de riesgo. Este modificador tiene en cuenta variables como: el factor organizacional, el factor de las características del trabajo y el factor de las características personales. La inclusión del factor humano se hizo mediante la aplicación de dos metodologías: La lógica difusa y la simulación de Monte Carlo. La primera de ellas se basa en el funcionamiento del razón humana, por ello fue necesaria la contribución de expertos internacionales en el área de estudio a través de su contribución en un cuestionario. En la segunda, Montecarlo, las variables son representades por funciones de probabilidad a través de un tratamiento probabilístico. Los modificadores fueron aplicados a cuatro casos de estudio de industrias químicas reales: dos relacionados con empresas que almacenan productos inflamables y dos que almancenan productos tóxicos e inflamables. Los nuevos valores de frecuencia, después de aplicar el modificador obtenido, son considerados más realistas debido a que ya incluyen el factor humano. Además, los modelos fueron validados con la comparación de los resultados obtenidos con el método internacionalmente aceptado para la evaluación de riesgo: el Análisis Cuantitativo de Riesgo (ACR). Consecuentemente, la evaluación final de riesgo es más conservadora aunque en la línia de los resultados obtenidos a partir de un ACR.