ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS (ACR)

Criterios para exigir un ACR

Descripción general de la metodología

Identificación de riesgos. Métodos existentes y criterios de selección

Cálculo de frecuencias accidentales

Objetivo y etapas a seguir

Métodos existentes

Criterios de selección

Cálculo de consecuencias

Determinación del riesgo

Mejoras a la Instalación y reducción del riesgo

Recursos necesarios

Ejemplos

4.4.2 Métodos existentes

4.4.2.1 Obtención directa de frecuencias

Las frecuencias de algunos sucesos pueden ser obtenidas directamente. La información puede extraerse por ejemplo de:

	Estadísticas de fallos elaboradas en la propia instalación.
	Datos proporcionados por fabricantes de componentes.
	Bancos de datos genéricos.
	Datos correspondientes a análisis históricos.

A modo de ejemplo se reseñan los datos que proporcionan el informe WASH-1400 de la U.S. Nuclear Regulatory Commision Office of Nuclear Regulatory Research, Probabilistic Analysis Branch, para roturas de tuberías.

	La probabilidad de rotura de una tubería de diámetro inferior o igual a 3" que proporciona la fuente citada es de 10-9 ocasiones por hora de operación y por sección de tubería (considerando una longitud de sección de aproximadamente 10 m).
	El intervalo de dispersión de este dato es de: [3.10-นน/hr sección; 3.10-8/hr].
	El factor de error: 30. Se supone que la dispersión sobre la tasa de fallos se distribuye según una ley de distribución lognormal de mediana 10-9/hr sección. El parámetro característico de esta distribución es el factor que multiplicado o dividido por la mediana da el intervalo de variación.

Del mismo modo, para tuberías de mayor diámetro, la fuente citada proporciona para la rotura:

	Probabilidad de ocurrencia: 10-10 ocurrencia/hr por sección de tubería.
	Intervalo de variación: [3.10-12/hr sección; 3.10-9/hr sección].
	Factor de error: 30.

Según las fuentes, los valores cambian sustancialmente, poniéndose de nuevo de manifiesto la necesidad de un estudio de incertidumbre para acotar los resultados obtenidos en un margen de confianza.

4.4.2.2 Arbol de fallos

Para sucesos más complejos (tanto iniciadores como otros) en los cuales intervienen distintos tipos de elementos: componentes técnicos, operador, etc. se puede recurrir a la técnica del árbol de fallos que consiste en descomponer un suceso de forma sistemática en sucesos intermedios hasta llegar a fallos básicos cuyas probabilidades se pueden encontrar en bancos de datos de fiabilidad.

La técnica del árbol de fallos permite la obtención de resultados cualitativos (los denominados minimal cut sets o conjunciones de fallos que pueden generar el suceso estudiado) y también resultados cuantitativos (probabilidad del suceso estudiado). A través de los análisis de importancia, permite el análisis de los puntos más débiles del sistema.

Mediante técnicas de Montecarlo (nombre genérico de los Métodos de análisis numérico que consisten en utilizar números aleatorios para representar procesos), se puede determinar la incertidumbre que pesa sobre el suceso estudiado con evaluaciones sucesivas del árbol de fallos, dando valores aleatorios, dentro de su intervalo de variación a los fallos básicos.

La técnica se basa sobre la hipótesis de independencia estadística de los sucesos básicos (la ocurrencia del fallo de un componente no condiciona el fallo de otro). Ello implica que deberá completarse con un estudio del fallo de modo común que ponga de manifiesto las dependencias estadísticas entre componentes básicos y reevalúe la frecuencia del suceso estudiado tomándolo en consideración.

Como en el apartado anterior será necesario ser lo más explícito posible en cuanto a las probabilidades utilizadas para los componentes básicos. Se deberá citar la fuente, las consideraciones adoptadas en su cálculo, etc.

4.4.2.3 Arbol de sucesos

Esta técnica inductiva se aplica para describir la evolución de un suceso iniciador. Permite plantear las secuencias accidentales en función de los diferentes factores que pueden condicionar el desarrollo del accidente.

En el caso de una fuga líquida de un producto inflamable se analizaría a través de la técnica, las secuencias que pueden conducir a distintas consecuencias como por ejemplo: explosión no confinada, BLEVE de un equipo próximo según se den unos determinados fenómenos (ignición inmediata, retardada, etc.).

Por último, permite determinar la frecuencia de un accidente en función de:

	La frecuencia del suceso iniciador.
	Las probabilidades de los factores que intervienen en la evolución secuencial del suceso.

Los datos utilizados en el árbol de sucesos serán en general de procedencia variable según el tipo de factor condicionante:

	Resultado de un árbol de fallos específico para sucesos complejos.
	Probabilidad directa.
	Estimación.

También en este caso se procurarán especificar los márgenes de variación del resultado con el fin de acotar el resultado en un intervalo de confianza.