A risk engineering approach to the job safety analysis : the Arkema use case

The “Documento di Valutazione dei Rischi” (DVR) represents the results of the risk analysis concerning the health and safety of workers and is a legislative obligation pursuant to Legislative Decree 81/2008. The aim of this work is to apply in this context the HoRAM methodology (Holistic Risk Analysis and Modeling) which, unlike traditional techniques, aimed mainly at qualitative / quantitative results often through the use of index analysis, exploits a Bayesian algorithm that allows to create a set of scenarios that cover the totality of possible alternatives. The task of the analyst using the HoRAM method is to reconstruct through binary response questions the phenomenological sequence of the process, carefully choosing the variables to be inserted, assigning to each of them a probability of occurrence and inserting damage values at the variables that can generate consequences. Also, the way in which risks are then prioritized is innovative: the algorithm searches for the components that most contribute to the total risk and their relative weight on the risk, giving the decision maker a list of intervention priorities. The method was applied at the Arkema plant in Rho where both daily activities with high human involvement and emergencies response at the occurrence of a Top Event were analyzed, also testing some improvements. For the analysis of one of the Top Events, a dynamic process simulation was performed with the aim of obtaining some parameters useful for the system modelling, attesting the advantages of an integrated approach in risk analysis. Finally, to reconstruct a document that follows the logic of a DVR, the values of probability and magnitude obtained from the simulations have been discretized into three different granularities and returned to an index display, thus creating a risk matrix whose added value and robustness is significantly increased, as the result of a solid mathematical and quantitative modeling.

Il “Documento di Valutazione dei Rischi” (DVR) rappresenta i risultati dell’analisi di rischio riguardo la salute e sicurezza dei lavoratori ed è un obbligo legislativo ai sensi del Decreto Legislativo 81/2008. L’obiettivo di questo lavoro è applicare in questo contesto la metodologia HoRAM, (Holistic Risk Analysis and Modelling) che a differenza delle tecniche tradizionali, volte principalmente a risultati qualitativi/quantitativi spesso tramite l’utilizzo di analisi a indici, sfrutta un algoritmo di calcolo a base bayesiana che permette di creare un set di scenari che coprono la totalità delle possibili alternative. Il compito dell’analista che utilizza il metodo HoRAM è quello di ricostruire attraverso domande a risposta binaria la sequenza fenomenologica del processo, scegliendo con cura le variabili da inserire, assegnando ad ognuna di esse una probabilità di accadimento e inserendo valori di danno in corrispondenza delle variabili che possono generarlo. Anche il modo in cui i rischi vengono poi elencati per priorità è innovativo: l’algoritmo effettua la ricerca dei componenti che maggiormente contribuiscono al rischio totale e il loro peso relativo sul rischio, conferendo al decisore un elenco di priorità di intervento. Il metodo è stato applicato nello stabilimento Arkema di Rho dove sono state analizzate sia attività giornaliere ad elevato coinvolgimento umano sia attività emergenziali al verificarsi di un Top Event, testando anche alcune proposte migliorative. Per l’analisi di uno dei Top Events è stata fatta una simulazione dinamica di processo con lo scopo di ottenere alcuni parametri utili per la modellazione del sistema, attestando i vantaggi di un approccio integrato al rischio. Infine, per ricostruire un documento che segua le logiche di un DVR, i valori di probabilità e magnitudo ottenuti dalle simulazioni sono stati discretizzati in tre granularità differenti e riportati utilizzando una visualizzazione a indici, arrivando a creare una matrice di rischio la cui valenza e robustezza è senza dubbio aumentata sensibilmente, in quanto frutto di una solida modellazione matematica e quantitativa.