A Method of Quantitative Risk Assessment for Transmission Pipeline Carrying Natural Gas
محل انتشار: اولین کنفرانس لوله و صنایع وابسته
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,616
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IPPC01_128
تاریخ نمایه سازی: 20 آبان 1385
چکیده مقاله:
Regulatory authorities in many countries are moving away from prescriptive approaches for keeping natural gas pipelines safe. As an alternative, risk management based on a quantitative assessment is being considered to improve the level of safety. This paper focuses on the development of a simplified method for the quantitative risk assessment for natural gas pipelines and introduces parameters of fatal length and cumulative fatal length. The fatal length is defined as the integrated fatality along the pipeline associated with hypothetical accidents. The cumulative fatal length is defined as the section of pipeline in which an accident leads to N or more fatalities. These parameters can be estimated easily by using the information of pipeline geometry and population density of a Geographic Information Systems (GIS). With currently acceptable criteria taken into account for individual risk, the minimum proximity of the pipeline to occupied buildings is approximately proportional to the square root of the operating pressure of the pipeline. The proposed method of quantitative risk assessment may be useful for risk management during the planning and building stages of a new pipeline, and modification of a buried pipeline.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Majid Sadeqzadeh
Safety & Technical Inspection./ Petroleum University of Technology
Masoud Amirkhosro
Safety & Technical Inspection./ Petroleum University of Technology
Majid Hazrati
Safety & Technical Inspection./ Petroleum University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :