위험 및 운영 (HAZOP) 분석은 공정에서 잠재적 위험 파악에 사용되는 체계적인 방법입니다. 위험의 likelihood를 계산하는 것은 위험 평가 및 안전 측정을 수행하는 중요한 단계입니다. 이 문서는 HAZOP 연구 내에서 위험 예측 프로세스를 설명합니다.

위험성 평가

위험이 발생하면 위험이 발생할 수 있는 확률이 높아집니다. 위험이 우선적으로 위험이 높고 필요한 통제를 결정하는 데 도움이 됩니다. 그러한 장점은 일반적으로 품질이 높은 (예를 들어, 드문, 가능, 가능성이) 또는 양이 적습니다 (예를 들어, 연당 확률).

Factors Influencing 같은

몇몇 요인은 위험을 포함하여의 likelihood에 영향을 미칩니다:

  • Process 조건: 작동 파라미터 및 안정성.
  • 효율적인 자료: 과거 사건과 실패율.
  • 장비의 효율성: 유지 보수 및 연령.
  • 인간 요인: 연산자 오류 및 훈련.
  • 환경 조건: 날씨와 같은 외부 영향.

같은 것을 계산하는 방법

위험 likelihood를 계산하면 quantitative data로 품질 평가를 결합할 수 있습니다. 일반적인 접근법은 다음과 같습니다.

  • Expert 판단: 컨설팅 경험 인력은 예상 확률을 계산합니다.
  • 효율적인 데이터 분석: derive frequency 추정에 대한 사건 기록 사용.
  • 실패 모드 및 효과 분석 (FMEA): 구성 요소의 오류 확률을 분석합니다.
  • Fault Tree Analysis (FTA): 실패 경로의 양적 모델링.

같은 수준 할당은 종종 다음과 같은 등급의 스케일을 포함한다 :

  • 레어: 10년 이내.
  • Posssible: 1-10년마다 한 번씩.
  • Likely: 매년 또는 더 자주.