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A gestão de riscos é fundamental para a segurança dos processos e também das pessoas envolvidas. O sistema de gerenciamento de riscos operacionais da Anglo American, denominado ORM (Operational Risk Management) é divido em quatro camadas inter-relacionadas: 1) Identificação dos eventos indesejados prioritários (PUEs) que são obtidos através da análise e avaliação de riscos de toda a unidade; 2) Com foco em um tema específico através da metodologia Bow-tie, que identifica as causas, consequências e os controles associados aos eventos indesejados prioritários identificados; 3) Gerenciamento de risco de tarefas rotineiras ou não rotineiras e; 4) Gerenciamento de riscos individual contínuo.

O foco desse trabalho será na camada 2 da gestão de risco, cujo objetivo é apresentar o projeto desenvolvido para a Gestão Digital de Controles Críticos (GDCC), uma solução web desenvolvida para aprimorar a visualização dos riscos críticos operacionais (PUEs) para as unidades de Níquel e Minério de Ferro. Os riscos críticos são avaliados através da ferramenta de Bow-tie, onde são identificadas as suas causas, as consequências e os controles, dentre eles os controles críticos, esses devem ser monitorados por um responsável e períodos definidos, uma falha de controle crítico tem o potencial de materialização do risco crítico, portanto o seu monitoramento precisar ser eficaz, confiável e visível. Os controles críticos atualmente são monitorados, porém registrados e disponibilizados apenas no final de cada mês e com a necessidade de uma inspeção nos locais demandando uma busca por informações, que estão dispersas em vários locais diferentes. Porém, as situações de risco acontecem ao longo do período, mas dessa forma não são visíveis ao nível executivo. A ferramenta do GDCC fornece subsídio para a tomada de decisão por meio de evidências e históricos que serão referências importantes para o nível executivo, sendo então um suporte para executar ações de mitigação e resolução de problemas. Para isso o GDCC captura as respostas dos monitoramentos diretamente nas fontes das informações de forma automatizada e/ou digitalizada, com leitura direta de sistemas operacionais como o PIMS, MES, SAP, QMS, etc, com um sistema de alerta para os respectivos responsáveis. Em paralelo estão sendo desenvolvidas também soluções para automatização de monitoramentos que ainda não apresentam essa condição, como por exemplo: Check List Digital; GeoInspector; Software de Gestão de Lockout/Tagout; Dispatch; dentre outros. A ferramente padroniza e centraliza informações, aumenta a visibilidade dos riscos em todos os níveis hierárquicos e tem o potencial de antecipar problemas operacionais e incidentes influenciando na tomada de decisão pró-ativa. 

Apesar de ter uma das matrizes energéticas mais limpas do mundo, o setor energético brasileiro ainda é fortemente dependente do petróleo e gás natural, que muitos consideram como elemento fundamental para a transição energética para a economia de baixo carbono. No Brasil, a exploração de petróleo em operações offshore se reveste de vital importância, uma vez que que grande parte do petróleo produzido no país tem origem no mar, sendo que boa parte de camadas muito profundas no pré-sal.

Dada a complexidade e os riscos da fase de produção, é fundamental garantir a segurança do sistema durante sua operação. Partindo do pressuposto de que os métodos tradicionais de análise de segurança podem carecer de uma forma estruturada para abordar o problema à medida que a complexidade dos sistemas e ambientes aumenta, este trabalho apresenta o STAMP (System-Theoretic Accident Model and Process) – e mais especificamente, sua ferramenta de análise de riscos STPA (System Theoretic Process Analysis) – como uma alternativa para conduzir análises de segurança.

Esse trabalho apresenta uma análise STPA de uma Árvore de Natal Molhada, seguindo toda metodologia proposta pelos seus criadores: definição do propósito da análise; modelagem da estrutura hierárquica de controle, identificação das ações de controle não seguras; e identificação dos cenários de perdas. Como poderia ser esperado, pode-se identificar potenciais perigos que não estão relacionados a eventos de falha de componentes, mas à ações de operadores, combinações de eventos não triviais, entre outros. Os resultados encontrados reforçaram a ideia de que o uso do Pensamento Sistêmico na Análise de Segurança poderá ser uma ferramenta de grande auxílio na identificação de perigos importantes e não facilmente identificados por meio das técnicas tradicionais de análise.

A fim de aprimorar a eficácia e eficiência das análises de risco em segurança de processo, ferramentas vêm sendo desenvolvidas para automatizar os estudos de HAZOP. No entanto, das mais de 30 diferentes abordagens publicadas nos últimos anos, poucas tem sido realmente utilizadas na indústria química, devido à complexidade e ausência de transparência dos códigos, que resultam na dificuldade de compreensão dos profissionais que detêm autoridade para autorização do uso de novas ferramentas. Este trabalho utiliza então as ferramentas de aprendizado de máquina para desenvolver um classificador automático de cenários de risco que possa ser de fato utilizado para facilitar e automatizar estudos HAZOP em uma planta petroquímica.

As ferramentas de aprendizado de máquina se baseiam na busca por padrões. No presente trabalho, foram encontrados padrões em cenários de risco petroquímicos utilizando o Knowledge Discovery from Data (KDD), conjunto de etapas de processamento de dados que levam à descoberta de conhecimento. As etapas do KDD são: seleção de dados; pré-processamento e limpeza de dados; transformação de dados; mineração de dados com algoritmos de aprendizado de máquina; interpretação e avaliação dos resultados, ocorrendo de forma interativa e iterativa.

Os cenários de riscos, previamente analisados pelas equipes multidisciplinares, foram padronizados e organizados em um banco de dados com atributos como: equipamentos, condições operacionais, desvios, causas, consequências e salvaguardas. Em seguida, a busca por padrões foi realizada utilizando algoritmos de seleção de atributos e de classificação para entender a influência dos atributos na classificação de risco e predizê-la, avaliando seu desempenho e complexidade computacional. Devido a sua eficiência, simplicidade e adequação a diferentes tipos de atributos, o algoritmo J48 foi utilizado para construir uma árvore de decisão binária podada. Essa árvore representa de maneira simples os padrões identificados nas classificações de riscos, prevê corretamente 86% dos cenários de risco e tem uma associação quase perfeita entre o modelo e a previsão real.

Com o conhecimento adquirido a partir do aprendizado de máquina, foi desenvolvido um aplicativo customizado de interface com o usuário. Neste aplicativo, os especialistas selecionam os atributos para obter uma classificação de risco sugerida automatizada. Caso a classificação seja feita de forma equivocada pelo modelo, o usuário pode informar a classificação correta, de modo que a máquina continue aprendendo com a definição do novo cenário de risco.

Esta ferramenta está sendo aplicada de forma piloto em uma Indústria Petroquímica, uma vez que contou com a participação dos especialistas de segurança de processo no seu desenvolvimento e permitiu validar estudos HAZOP, avaliando a disciplina dos analistas com alta confiabilidade e pouco esforço. A clareza na apresentação da árvore de decisão e a boa acuracidade do modelo foram fatores preponderantes no sucesso da iniciativa.

Embora não substitua o trabalho humano, o aplicativo pode apoiar engenheiros menos experientes, reduzindo as diferenças nas interpretações, esforço e tempo. Além disso, pode apoiar a equipe de operação da unidade em análises de riscos para liberação de barreiras de segurança de processo e gestões de mudança mais simples, sendo uma excelente ferramenta para análises de risco iniciais.

As manobras de entrada e saída de portos, incluindo a atracação e desatracação, são etapas que impõem riscos importantes para a navegação de navios cargueiros. Nestas etapas, acidentes como encalhes, colisões e abalroamentos podem comprometer a integridade da embarcação, bem como causar danos indesejáveis a pessoas, patrimônio e meio ambiente. No caso de navios petroleiros, que carregam milhares de toneladas de óleo, as consequências ambientais são particularmente críticas, em função da possibilidade de vazamentos de grandes proporções. Por conseguinte, a análise de risco se torna uma ferramenta de suma importância para a identificação de eventos de perigo e proposição de medidas de mitigação e contingência.

Em particular, as Normas da Autoridade Marítima para Obras, Dragagens, Pesquisa e Lavra de Minerais sob, sobre e às Margens das Águas Jurisdicionais Brasileiras (NORMAM-11/DPC) preconizam que novos empreendimentos portuários que envolvem a entrada de novos navios-tipo nos portos e/ou modificam as características das vias de acesso devem apresentar um plano de análise de riscos e das medidas de controle desses riscos para a operação segura dos navios-tipo. Dadas as peculiaridades de cada região e o caráter inovador dos projetos, uma das principais técnicas adotadas para atender estes requisitos é a Análise Preliminar de Perigos (APP). Esta técnica é adequada para o levantamento qualitativo de riscos em novos projetos, quando a experiência provê pouco ou nenhum discernimento em relação aos principais eventos de perigo em termos de frequência e consequência.

A APP conta essencialmente com o conhecimento introduzido pelos especialistas que participam da análise. No âmbito marítimo e portuário, este grupo inclui, por exemplo, oficiais de náutica, práticos, engenheiros e colaboradores dos terminais. A despeito da experiência e contribuição dos participantes, a análise fica sujeita a subjetividades. Caso seja adotada uma postura conservadora, estas subjetividades não comprometem o trabalho do ponto de vista de segurança. Entretanto, a redução destas subjetividades pode auxiliar na otimização da análise e proposição de medidas de controle de risco mais assertivas.

A fim de avançar em relação ao problema exposto, este trabalho tem como objetivo a apresentar técnicas de suporte à elaboração de APPs com foco em manobras de navios petroleiros em águas restritas. Estas técnicas envolvem essencialmente a modelagem de consequências de acidentes típicos (e.g., encalhes) com base em variáveis que geralmente são conhecidas ainda no projeto preliminar de obras portuárias, tais como dimensões do navio-tipo, dimensões das vias navegáveis, e composição do fundo dos canais. Adicionalmente, será apresentada uma aplicação-piloto, com o intuito de ilustrar os benefícios dos resultados obtidos.

Dentro do contexto dos processos de licenciamento e controle, toda instalação nuclear deve possuir um plano de gerenciamento de rejeitos radioativos. Os rejeitos radioativos devem ser segregados de quaisquer outros materiais, e deve-se promover a minimização de sua geração quando da operação da respectiva instalação.

A segregação dos rejeitos deve ser realizada no mesmo local em que estes foram gerados ou em ambiente apropriado, levando em conta diversas características, tais como: estado físico, meia-vida, classificação (compactáveis ou não compactáveis) e propriedades perigosas. Os critérios de gerenciamento de rejeitos adotados para as fábricas do combustível nuclear (FCN) foram baseados no tratamento e confinamento seguro de todos os rejeitos radioativos produzidos durante a vida útil das instalações. Tais critérios visam, principalmente, minimizar as liberações de material radioativo para o meio ambiente, assim como as exposições (doses) provenientes desse tipo de operação. A sala de segregação de rejeitos está localizada no mezanino da FCN – Reconversão e Pastilhas e possui uma estrutura adequada para a monitoração radiológica e segregação de materiais descartados no interior das FCN. Na referida sala serão executadas diversas atividades de monitoração e separação dos rejeitos sólidos gerados durante a operação e manutenção das instalações, para classificação em compactáveis ou não compactáveis.

Com o intuito de viabilizar a operação da referida sala, este estudo tem por objetivo realizar uma análise preliminar de risco da sala de segregação de rejeitos e recomendar medidas de controle para garantir a segurança operacional em qualquer dispersão atmosférica em operação normal, eventos não planejados e possíveis cenários acidentais, em compensação à proposta de não monitoração dos efluentes gasosos liberados pelo sistema de exaustão da sala. A análise foi realizada utilizando parâmetros conservativos e considerando a não atuação de nenhum dos sistemas de segurança propostos no projeto do sistema de ventilação.

Através da experiência adquirida ao longo da execução das atividades de segregação dos rejeitos gerados nas FCN, consideram-se os filtros finos e absolutos retirados dos dutos de exaustão das FCN, classificados como sólidos compactáveis, como os principais termos-fonte de dispersão de aerossóis que serão manipulados no interior da futura sala de segregação, tendo em vista a grande massa de material radioativo retida em seu interior. Para a presente análise foram desenvolvidos três cenários para avaliação dos riscos, dos quais dois são provenientes de ocorrências acidentais (cenário 1 e 2) e um de atividades de rotina (cenário 3). Conforme resultados mensurados, mesmo que superdimensionadas, as doses calculadas para os IOE e para os indivíduos do público, nos três cenários avaliados, ficaram abaixo dos níveis estabelecidos na norma CNEN NN 3.01, demonstrando que o sistema de ventilação proposto para a sala de segregação de rejeitos, aliado às medidas de controle recomendadas neste estudo, é capaz de garantir a segurança operacional em qualquer dispersão atmosférica em operação normal, eventos não planejados e possíveis cenários acidentais, e que não haverá liberação acima dos limites permitidos nas bases de projeto da instalação nos cenários avaliados.

As árvores de falha constituem uma ferramenta muito versátil da análise de risco, que permitem escrutinar as causas de falha de sistemas complexos por meio da aplicação de relações lógicas simples, numa abordagem do topo para a base. No contexto da análise probabilística de risco, é comum utilizar modelos de árvores de falhas em combinação com árvores de eventos. Estas últimas constituem uma ferramenta indutiva que apresenta os possíveis desdobramentos de um cenário de perigo considerando a ocorrência sequencial de eventos a partir de um evento iniciador. A combinação entre ambas as técnicas de modelagem constituem, portanto, uma alternativa interessante para a modelagem de relações de causa e consequência.

               Um problema particularmente complexo ocorre quando os eventos de uma árvore de eventos são eventos-topo uma árvore de falhas. Nesse tipo de problema, é comum que se avalie as probabilidades dos eventos de forma independente, desprezando os possíveis componentes que são comuns a mais de uma árvore de falha, cada qual modelando diferentes eventos na árvore de eventos. Dessa forma, obtêm-se resultados aproximados, tendo em vista a hipótese de independência adotada.

               O trabalho em questão, apresenta uma formulação para analisar uma árvore de eventos considerando as dependências entre seus eventos, provenientes de eventos básicos em comum entre as diferentes árvores de falha. Adicionalmente, serão apresentados estudos de caso comparando os resultados obtidos pelo método aproximado com os resultados obtidos pelo software desenvolvido.

               Para o desenvolvimento da rotina computacional de cálculo em questão, empregou-se a metodologia de programação orientada a objetos. Sendo assim, os eventos básicos, os eventos da árvore de eventos, e até mesmo as árvores em si, são objetos de classe. Isso permite uma versatilidade muito grande do código desenvolvido, deixando um grande potencial para etapas futuras e aplicações diversificadas.

               Nos estudos de caso realizados, foram obtidos resultados dentro do esperado, com probabilidades que divergem das obtidas pelo método tradicional, e quanto maior o número de dependências entre os eventos, maior é a divergência nos resultados encontrados.

Em 2020, a Agência Internacional de Energia Atômica (AIEA) realizou uma reunião virtual intitulada “Technical Meeting on Further Enhancement of Methods, Approaches and Tools for Development and Application of PSA”, entre os dias 29 de setembro e 2 de outubro de 2020. O objetivo da reunião técnica foi apresentar e discutir o estado atual das abordagens e aplicações de APS. Ou seja, apresentar uma visão geral do estado atual das práticas dos Estados Membros em relação às abordagens em APS, métodos e aplicações. Na indústria nuclear, a APS é parte fundamental de um processo de licenciamento, consistindo em uma análise qualitativa e quantitativa da probabilidade, progressão e consequências de condições transientes e de acidentes. Existem diversas ferramentas utilizadas nos diferentes países para a abordagem da Análise Probabilística de Segurança de nível 2 (APS nível 2). O trabalho tem como objetivo apresentar algumas das ferramentas utilizadas no desenvolvimento e aplicação da APS nível 2 em plantas nucleares diante da experiência adquirida por diferentes países membros da AIEA.