Diseño de un índice para pronosticar el impacto económico de accidentes y su efecto dominó usando técnicas de inteligencia artificial en un área de almacenamiento de hidrocarburos.

Abstract

Esta investigación se desarrolla con el objetivo de pronosticar el impacto económico de accidentes y su efecto dominó en un área de almacenamiento de hidrocarburos para lo cual se confecciona una metodología de diez etapas fundamentales. Primeramente se aplica el Índice de Incendio y Explosión de DOW y mediante una crítica del mismo se definen los nuevos indicadores para la creación del índice Fire and Explosion Economic Losses Index (FEEL-Index). Posteriormente, se obtiene el alcance de cada escenario, se cuantifica la probabilidad de cada uno y su escalado a partir de técnicas convencionales de riesgo. Luego se desarrollan las redes Petri y Bayesianas para cuantificar la probabilidad de accidentes y la de efecto dominó respectivamente. Mediante el criterio de expertos y la lógica Fuzzy se determinan los nuevos indicadores, y se valida el nuevo índice en base a la comparación del mismo con los resultados del índice DOW. Las redes Bayesianas evidencian que el tanque 17 es la unidad más propensa a detonar la cadena de eventos dominó con una probabilidad conjunta de 76,74 % para el escenario de incendio y de 100% para el de explosión. Las pérdidas totales cuantificadas con el índice FEEL oscilan entre 297 000 y 367 000 USD incrementándose entre 1,2 y 1,4 veces para cada unidad de proceso con respecto a las del índice DOW, lo que evidencia un impacto económico más real al contemplar valores más certeros de ocurrencia de los accidentes y su efecto dominó y las pérdidas de prestigio.