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A subscrição de riscos é a atividade desenvolvida pela seguradora que seleciona os riscos que irão compor sua carteira, ou seja, desempenha função estratégica numa seguradora. Na execução desta função são utilizados parâmetros de análise de riscos, destacando-se o Dano Máximo Provável, utilizado, principalmente, na subscrição de riscos patrimoniais de médio e grande porte.

Embora existam variações no conceito e na fixação do Dano Máximo Provável, seu cálculo baseia-se basicamente na simulação das perdas ocasionadas por um evento. Exemplificando, no evento incêndio são consideradas as barreiras físicas de propagação do incêndio e os sistemas de extinção (extintores, hidrantes, sprinklers, dentre outros) que se espera funcionem conforme o projetado.

O parâmetro Dano Máximo Provável vem sendo utilizado desde o século XIX, e sua fixação é fortemente baseada na experiência dos profissionais que executam este trabalho.

Também deve ser considerado outro ponto importante no processo de subscrição de riscos, que é o trade off entre os custos das medidas mitigação de riscos e as condições fixadas no processo de subscrição de riscos.

Nas práticas de mercado atualmente em uso, a análise qualitativa é realizada de maneira satisfatória, mas faltam parâmetros para análise quantitativa.

Particularizando a simulação no evento incêndio, os principais elementos que compõe o cenário são o seu foco de ignição, considerando suas possíveis fontes de calor e o material combustível existente, as barreiras físicas, sistemas protecionais, e a dinâmica da propagação do evento.

O comportamento dos componentes do cenário não é determinístico, apresentando comportamento probabilístico.

Portanto, a situação em análise apresenta vários componentes probabilísticos que se relacionam. Além disso, é necessário algum grau de simplificação dos componentes, para evitar o risco de que a quantidade enorme de relacionamentos dificulte a praticidade da modelagem.

Considerando o objetivo de aumentar o grau de confiança do cálculo do Dano Máximo Provável e as dificuldades expostas no parágrafo anterior, conclui-se pela utilização da solução propiciada pela Rede Bayesiana. Para modelagem preliminar será utilizado, como exemplo, o evento incêndio, executando a simulação no software Nética, e que possibilitara o estudo de vários cenários.

Este instrumento também propiciará outras simulações. Por exemplo, para determinado Dano Máximo Provável fixado, o modelo poderá indicar quais sistemas protecionais serão necessários.

Com o modelo aqui proposto, aferiremos com maior acuidade o DMP – Dano Máximo Provável. Na sequência teremos condições de confrontar a redução do DMP – Dano Máximo Provável com os custos de implantação e manutenção de sistemas protecionais.

The prediction of flammable cloud volumes in industrial sites is of paramount importance in risk analysis as well as in consequence analysis. Most chemical process areas comprise large equipment, and pipes which affect the air entrainment rate, the mixing, and dispersion of the cloud. Other than the influence of equipment on the fluid flow, the wind direction, the wind speed, the leak rate, and the leak direction are also important variables when calculating the cloud volume from accidental releases. These parameters are stochastic, which poses an additional burden on the modeling. In this work, we develop a novel model to calculate the volume of a gas cloud using Monte Carlo simulation. The various stochastic parameters are collapsed into two non-dimensional groups using the Pi Buckingham theorem. We show that the cloud volume increases rapidly at the early stages of the gas leak, and then it decays exponentially. The mathematical model is coded using a pseudorandom number generator (PRNG) algorithm to calculate the most likely cloud considering the wind rose data and the gas leak distribution. Numerical findings are used to generate the cloud exceedance curve, which can be used for gas detector optimization and explosion calculations.

Ergonomia é uma ciência que trata da organização do ambiente laboral visando à segurança e à saúde do ser humano. A avaliação ergonômica dos postos de trabalho é uma área ainda em processo de evolução.

Os conceitos ergonômicos no cenário atual brasileiro abrangem, em sua maioria, aspectos antropométricos e de condições ambientais, sendo ainda incipientes sob a ótica cognitiva, que abrange os processos mentais, como percepção, memória e raciocínio. Segundo a Associação Brasileira de Ergonomia, esse tópico de estudo deve avaliar também a carga mental de trabalho, a tomada de decisão, o desempenho, a interação homem-máquina e o estresse, entre outros fatores.

Conhecendo a importância desses conceitos percebe-se que são fundamentais, principalmente em ambientes laborais complexos e, por isso, o ramo escolhido para o estudo de caso foi o offshore. Trabalhando mais de dez anos em fiscalizações de Saúde e Segurança laboral nos mais diversos ambientes, observa-se que há necessidade de uma abordagem mais específica na análise dos aspectos cognitivos dos trabalhadores da indústria de petróleo e gás. O risco de graves acidentes é inerente e os trabalhadores passam toda a temporada de embarque laborando e vivendo seu tempo de folga sob essas condições de confinamento e isolamento, uma vez que não é possível retornar para casa ao fim da jornada diária.

A intenção da pesquisa é a adaptação de uma ferramenta, no caso, a técnica Bowtie, associada a fatores humanos e aspectos cognitivos, para que possa ser utilizada na análise da tarefa. Assim, através de uma metodologia de baixa complexidade, esta abordagem poderá começar a ser aplicada nos estudos de segurança das plataformas de petróleo e gás, preenchendo uma lacuna que, cada vez mais, precisa ser sanada.

Espera-se que este exemplo impulsione a elaboração, ou adaptação, de novas ferramentas, a serem implementadas na análise de segurança das plataformas petrolíferas, visando maior segurança e conforto na realização das atividades, não sendo mais o trabalhador visto como “problema” dentro da complexidade do sistema, por ser aquele que costuma errar e falhar sempre, o que normalmente se vê nas investigações de acidentes, onde a maioria das causas é atribuída a atos inseguros. E, a médio prazo, que a jornada dos profissionais que atuam nas unidades petrolíferas offshore seja cada vez mais confortável, saudável e segura, como toda vida deve ser.

INTRODUCTION. Probabilistic models have been used to assess risks of extinction in the long-term of important plants or animals (i.e., key-species) being disturbed by human activities. Also, such models are able to quantify the risk reduction implied by conservation measures. They can provide important results such as quantitative risk graphs that show the probability of extinction or decline of a key-species population over time. This kind of probabilistic assessment is known as Quantitative Ecological Risk Assessment (QERA). Turtles are the main components of the biodiversity of the ecosystems they inhabit. Their importance to the environment is enormous. This work focusses on QERA of the Hawksbill Turtle (HT), which is currently labeled as Critically Endangered by the International Union for the Conservation of Nature (IUCN), and is the most common in Porto de Galinhas (PG), Brazil. PG is a spawning region for HT with an average of 170 nests per season. This species is considered to be very important for PG’s ecosystem and economy for many reasons, e.g.: (i) HTs attract thousands of tourists every year to watch their birth; (ii) they selectively feed on some groups of marine sponges and help maintain biodiversity in coral reefs; (iii) transfer the energy and nutrients stored in the feeding areas to spawning beaches in the form of Eggs, providing a concentrated source nutrients to plants and animals on the coast.

METHODOLOGY. Our research followed the QERA methodology that was published this year and consists of six steps: The first step is a planning phase; it is when the purpose and scope of a risk assessment are defined. It requires the engagement of professionals from different areas. Our research has a partnership with the Non-Governmental Organization (NGO) EcoAssociados, which works with data collection and risk management of marine turtles in PG. The second step consists of making a qualitative risk assessment, which aims at identifying all the plausible scenarios (SCNs) for the future. The third step should be carried out for all SCNs selected in the previous stage to a more detailed assessment. For the selected SCNs, their frequency of occurrence should be estimated in the fourth step. In the fifth step, a population or metapopulation model is formulated. It is used the RAMAS software for the modelling, via Monte Carlo method. The sixth step consists of simulating SCNs separately (for isolated risks) and together (for evaluating integrated strategies or cumulated risks).

ACHIEVED RESULTS. As a result of our research, some objectives were achieved, for example: graphs that show the probability of X% increase/decline in the number of HT newborns in the next 100 years for varying scenarios of conservation measures and/or human impact; the probability of newborns extinction or quasi-extinction under relevant scenarios; risk categorization according to the IUCN; number of newborns abundance over the next 100 years, including an uncertainty interval; map with the most critical areas where risk of newborns extinction is high. Several simulations were carried out involving several SCNs. The results are being reported for the risk management team.

Gas leakage is a matter of concern for several industries such as oil and gas, mining, food, and healthcare. Usually, the difference from one to another industry is the type of gas. While oil and gas companies deal with methane, hydrogen sulphide, and other gases; food and beverages companies are concerned about ammonia. In all cases, the gas detector is the main tool used to avoid accidents and disasters, like an explosion. When the industry considers gas detectors, the main questions are: How many detectors are required? Where is the best location to install them? To answer those questions Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are combined to optimisation procedures. It turns out, however, that there are cases where the plume volume obtained from CFD simulation is too small, resulting in a high quantity of detectors. Those scenarios present a high cost of implementation, which makes the project inviable. Cases like this are very challenging. Hence, we proposed a novel solution using TNO Multi-Energy method in conjunction with optimisation procedure and CFD simulations. The TNO Multi-Energy method is used to dimension the smaller size of a plume that causes a significant explosion. These results are used to determine the mesh optimisation to ensure 100% of cover of the area. Transient CFD simulations were used to verify the performance of these methodology and good results are found.

A conversão fotovoltaica tem um alto potencial de produção de energia elétrica devido à alta disponibilidade do recurso primário, a energia solar. Com isso, os projetos fotovoltaicos são desenvolvidos com base em dois fatores: a incidência solar do local de instalação e a potência necessária para atender à geração solicitada. Com esses dados é possível calcular o custo do projeto considerando sua vida útil e custos de manutenção, chegando assim à sua viabilidade econômica de implantação (Hasselbrink et al. 2013)

Muito se fala em energia fotovoltaica, principalmente quando o foco é economia nas faturas de energia elétrica. Há também um senso comum de que as usinas de geração fotovoltaica são relacionadas a baixa ou nula necessidade de assistência durante operação e manutenção, uma vez que o gerador apresenta uma vida útil aproximada de 25 anos (Hasselbrink et al. 2013). Ao contrário, o custo de manutenção é fator decisivo nas viabilidades operacional e econômica de um equipamento ou processo (Corrêa and Dias 2016).

Sendo assim, o objetivo desse trabalho é levantar as taxas de falhas dos componentes do gerador fotovoltaico e, baseando-se nesses indicadores, propor um plano de manutenção preventiva centrado em confiabilidade. Esse plano, além de permitir gestão adequada da manutenção, viabiliza uma análise técnico-econômica adequada do ciclo de vida do equipamento, uma vez que traz consigo os custos de manutenção e as indisponibilidades programadas.

(Gallardo-Saavedra, Hernández-Callejo, and Duque-Pérez 2019) analisaram dados operacionais de 100 geradores entre os anos de 2012 e 2016, registrando taxa de falhas média de (321 ± 72,6%) falhas por ano por gerador fotovoltaico se a capacidade dos geradores não for considerada. O mesmo estudo calculou a quantidade de falhas por quilowatt (potência nominal do gerador) em vez de por gerador fotovoltaico, revelando uma taxa anual de 0,23 falhas/kW.

Estudos realizados mostram que o MTBF do inversor fotovoltaico é de 3,13 anos, ou seja, para uma confiabilidade de 95% precisamos realizar uma manutenção a cada 3,13 anos. Para os módulos fotovoltaicos o MTBF encontrado foi de 2,6 anos, ou seja, para uma confiabilidade de 95% precisamos realizar uma manutenção a cada 2,6 anos.

A partir de indicadores de desempenho de componentes de geradores fotovoltaicos (inversores, módulos fotovoltaicos, e cabos etc.), é proposto um plano de manutenção centrado em confiabilidade onde o investidor pode determinar as periodicidades em função da confiabilidade desejada. Este plano de manutenção é subsídio também para estimativa e otimização do custo do ciclo de vida desses equipamentos.

REFERÊNCIAS

Corrêa, Rodrigo Fernandes, and Acires Dias. 2016. “Modelagem Matemática Para Otimização de Periodicidade Nos Planos de Manutenção Preventiva.” Gestao e Producao 23 (2): 267–78.

Gallardo-Saavedra, Sara, Luis Hernández-Callejo, and O. Duque-Pérez. 2019. “Quantitative Failure Rates and Modes Analysis in Photovoltaic Plants.” Energy 183 (September): 825–36.

Hasselbrink, Ernest, Mike Anderson, Zoe Defreitas, Mark Mikofski, Yu Chen Shen, Sander Caldwell, Akira Terao, David Kavulak, Zach Campeau, and David Degraaff. 2013. “Validation of the PVLife Model Using 3 Million Module-Years of Live Site Data.” In Conference Record of the IEEE Photovoltaic Specialists Conference, 7–12.

Bowtie approaches are powerful tools in risk analysis. From the semi-quantitative perspective, logic gates might be used in system modeling to obtain the consequence frequencies and risk information. However, the model results are affected by the uncertainty that can emerge from subjective evaluation, data variation, or lack of data. Fuzzy logic helps to deal with system uncertainty and apply intuitively specialist elicitation. Few papers, most of them related to fuzzy fault trees, only use fuzzy sets and fuzzy mathematical relations to deal with uncertainty and still obtain equations that resemble those that originated from a traditional quantitative method. This work develops an application in Python language using fuzzy sets and Takagi-Sugeno inference system, aiming to deal with the uncertainty and facilitate the assimilation of the specialist knowledge about the system. The model outputs top event and outcomes frequencies. A comparison with an arithmetic fuzzy bowtie study is accomplished to validate the results.

Brazilian Air Force (FAB) data from 2010 to 2019 revealed that 19.98% of accidents (first place on the list) and 13.86% (third place on the list) of incidents occurred during takeoff. In this critical phase of any flight, the pilot decides between rejecting or proceeding with takeoff after a critical failure. The cockpit of an airplane with two pilots and automation may be considered as a complex system, and human decision-making may be analyzed considering the degrees of freedom that each element has to generate alternatives and perform actions, mainly after failure events. The challenge is to identify, classify and mitigate hazards for better decision making. This article provides a structure to classify human errors related to the causes of an accident and to identify safety requirements. For this, the integration of two System Safety methods is used. First STPA is used to identify hazards and accidents, to develop a control structure, and to identify unsafe control actions and causal scenarios. Then, Rasmussen's SRK (Skill, Rule, and Knowledge) model is used to analyze the decision-making involved. This process is presented using the accident of the NOAR Flight 4896 as a case study. The result is a deeper understanding of the causes of the accident, which leads to better safety measures to prevent similar accidents.

A razão de ser de um submarino de propulsão nuclear é a dissuasão, o que torna a sua simples existência capaz de assegurá-la, porém torna-se fundamental a garantia de elevada confiabilidade operacional e segurança em suas operações para cumprir a sua missão, visto que falhas nestes sistemas podem acarretar problemas à segurança operacional, como perda de propulsão e a consequente exposição ao inimigo, além do risco de vazamento de materiais radioativos. A idéia básica da segurança de reatores é manter a integridade das barreiras múltiplas contra a liberação de produtos de fissão. Essa integridade é sustentada por uma abordagem de defesa em profundidade em três níveis: prevenção, proteção e mitigação. Técnicas inovadoras de inspeção que minimizem a probabilidade de ocorrência das falhas e aumentem a confiabilidade devem ser aplicadas. Por isso, neste trabalho foi feito um estudo da oxidação e corrosão, que é um dos principais mecanismos de falha em elementos combustíveis e proposta uma técnica de controle da oxidação neles com base no Ensaio por Correntes Parasitas ou Eddy Current Test. O trabalho revela que técnicas avançadas de inspeção e manutenção podem contribuir para o aumento da confiabilidade e segurança da instalação como um todo, pois ela está diretamente ligada à integridade das paredes das varetas destes elementos combustíveis.