Una safety-walk per il controllo dell’invecchiamento negli stabilimenti a rischio di incidente rilevante

1 INTRODUZIONE

L’invecchiamento delle attrezzature è la causa di numerosi incidenti nell’industria chimica. Evidenze di ciò possono essere trovate nella banca-dati emars, gestita dalla Commissione Europea e che raccoglie informazioni sugli incidenti rilevanti (Wood et al., 2013; OECD, 2017; Gyenes & Wood, 2016). L’invecchiamento di un’apparecchiatura non è definito dall’età anagrafica, ma ne rappresenta le condizioni e come esse evolvono nel corso degli anni per effetto dei meccanismi di deterioramento e della modalità di gestione degli stessi (Wintle et al., 2006; Horrocks et al., 2010). I meccanismi di deterioramento includono corrosione, erosione, fatica e molti altri fenomeni, che alternano le proprietà metallurgiche dei materiali. L’obsolescenza è un ulteriore effetto del tempo sull’attrezzatura, che non dipende da fenomeni fisici e chimici, ma soltanto da leggi, regolamenti, norme tecniche e standard, che la rendono inutilizzabile nel tempo, anche se è ancora in buone condizioni. I metodi e le tecniche, che affrontano la gestione dell’invecchiamento e dell’obsolescenza, sono assolutamente diversi. Questo articolo si concentra solo sulla prima problematica. Il controllo dell’invecchiamento è particolarmente importante per i sistemi di contenimento primario, che includono serbatoi e tubi (pressurizzati e atmosferici), poiché il deterioramento può causare un guasto o una rottura del sistema, che a sua volta può determinare una perdita di sostanze pericolose con gravi conseguenze per i lavoratori e l’ambiente. I sistemi di contenimento sono elementi indispensabili nell’industria di processo e, a differenza di altri elementi (compresi macchinari e sistemi di controllo), non sono facilmente sostituibili a causa dei costi e delle difficoltà tecniche che la sostituzione comporta. In uno stabilimento Seveso è quindi importante che il gestore si focalizzi principalmente sui “sistemi critici”, definiti come quelli i cui fallimenti sono in grado di causare un incidente rilevante, come identificato nella valutazione quantitativa del rischio (QRA).
L’invecchiamento dipende da numerosi fattori (Bragatto & Milazzo, 2016), tra cui i criteri di progettazione iniziale, il controllo di processo, la manutenzione, il programma di ispezione, la gestione delle modifiche e delle riparazioni, la gestione dei documenti tecnici e delle competenze del personale. Prestare attenzione a questi fattori può assicurare la longevità dell’apparecchiatura (Milazzo et al., 2018), dal momento che questi elementi possono influenzare i tassi di guasto e, quindi, prolungare la vita utile residua. In questo contesto, le ispezioni sono il principale modo per conoscere le condizioni effettive delle apparecchiature. Queste includono misurazioni on-line, ispezioni visive, test non distruttivi in loco, campionamenti e test di laboratorio e test invasivi. Purtroppo, solo pochi meccanismi di deterioramento sono facili da rilevare, mentre la maggior parte di essi agisce all’interno del materiale e richiede metodi complessi e difficili per comprendere le condizioni effettive del sistema. Poiché in molti settori, le fermate sono previste ogni 10 anni, in questo intervallo, il gestore dovrà affidarsi a misure indirette, test parziali e modelli matematici. Pertanto, in uno stabilimento Seveso, il gestore sarà costretto ad adottare un approccio molto conservativo, che compensi tali incertezze. Tuttavia, per prendere le giuste decisioni, è necessario conoscere le condizioni reali dell’apparecchiatura. Ciò è anche importante per l’auditor, che deve comprendere le condizioni del sistema e valutare la gestione del fenomeno. Oggi nuovi metodi e tecnologie supportano tali verifiche. Le tecnologie abilitanti includono etichette smart per le apparecchiature e il cloud computing, che devono essere combinati con un modello per la valutazione dell’invecchiamento.
L’obiettivo di questo articolo è discutere in che modo la combinazione di modelli e tecnologie consente di valutare e gestire l’invecchiamento. La sezione 2 discute in dettaglio il metodo e le sue potenzialità per la comprensione delle condizioni reali delle attrezzature industriali; la sezione 3 discute l’identificazione delle apparecchiature e l’organizzazione del database per l’implementazione del prototipo del registro delle apparecchiature. La sezione 4 discute il potenziale della safety-walk, sia per i gestori che per gli ispettori. La sezione 5 presenta alcune conclusioni e prospettive future.

2. METODO E STRUMENTI PER LA VALUTAZIONE E LA GESTIONE DELL’INVECCHIAMENTO

Per comprendere le condizioni reali di un’apparecchiatura rispetto agli effetti dei meccanismi di deterioramento, in questo articolo viene proposta la combinazione dell’Ageing FishBone model per la valutazione dell’invecchiamento (Bragatto & Milazzo, 2016) con alcune tecnologie abilitanti, che includono diversi sistemi IOT (Internet of Things) per l’identificazione smart delle apparecchiature e il cloud computing per archiviare informazioni relative ad esse.

 

2.1. AGEING FISHBONE MODEL

L’Ageing FishBone model è stato sviluppato da un gruppo di lavoro italiano e adottato dall’Autorità Nazionale competente per l’applicazione della Direttiva Seveso (Bragatto et al., 2018) con l’obiettivo di soddisfare i requisiti della direttiva Seveso III, che riguardano il controllo e la gestione dell’invecchiamento delle attrezzature. Esso è un metodo a indice e offre un valido supporto all’auditor, che deve comprendere in brevissimo tempo l’adeguatezza delle attività volte a ritardare gli effetti dei meccanismi di deterioramento. Il metodo definisce lo stato di invecchiamento dell’apparecchiatura in base a fattori acceleranti e ritardanti (Figura 1)

 

 

e consiste nell’assegnare a tali fattori un punteggio, rispettivamente, sotto forma di penalità o compensazione. Ogni punteggio (penalità o compensazione) viene assegnato facendo riferimento a una scala a quattro livelli: 1 = basso; 2 = medio; 3 = medio-alto; 4 = alto. Per la descrizione dettagliata dei fattori e dei criteri di assegnazione dei punteggi si rimanda a Bragatto et al. (2018). Al punteggio verrà assegnato anche un segno, che sarà negativo per le penalità e positivo per le compensazioni. Sommando penalità e compensazioni è possibile valutare lo stato dell’invecchiamento. Se la somma delle compensazioni è maggiore o uguale, in valore assoluto, rispetto alla somma delle penalità, le attività in atto per la gestione dell’invecchiamento sono adeguate.

2.2 ETICHETTATURA DELL’ATTREZZATURA

Per visualizzare lo stato dell’attrezzatura mediante l’Ageing FishBone model o altri modelli prognostici, occorre identificare in modo univoco e automatico l’attrezzatura. L’idea è quella di collegare un tag basato su tecnologie IOT, che comunicano automaticamente con il software per acquisire ed elaborare informazioni sull’apparecchiatura utilizzando un dispositivo mobile fornito all’operatore. In letteratura, sono già state valutate alcune tecnologie (Gnoni et al., 2016) e tra queste la Near Field Technology (NFC) è risultata, allo stato attuale, la più appropriata per consentire una comunicazione di prossimità (Figura 2).

 

Un tag NFC, sebbene caratterizzato da un raggio di comunicazione molto corto, fornisce un’identificazione unica, rispetto a tecnologie BLE, perché consente di eliminare le interferenze dovute ad altre apparecchiature o strutture vicine.

 

2.3 REGISTRO DELLE ATTREZZATURE

Il registro delle attrezzature è un software di gestione, che tiene traccia di una serie di eventi che possono accadere alle apparecchiature in uno stabilimento. La parola “evento” viene utilizzata in modo molto ampio ed include la raccolta di dati, il cambio di informazioni, ecc., non deve essere fraintesa con “incidente” o “guasto”. Il termine “serie di eventi” si riferisce alla serie di informazioni acquisite relative ai fattori legati all’invecchiamento. Vengono considerati due insiemi: il primo include eventi relativi a fattori acceleranti e il secondo contiene eventi associati a fattori rallentanti. Queste due classi di fattori sono opportunamente “annotate” nel registro delle attrezzature e costruiscono la “storia dell’invecchiamento” per ogni apparecchiatura.
La struttura logica del registro delle apparecchiature è mostrata nella Figura 3.

È una struttura ad albero, in cui la radice è lo stabilimento, seguito dalle unità logiche e, infine, dalle apparecchiature critiche. Ogni nodo dell’albero, rappresenta un’entità fisica e un insieme di eventi associati a ciascuna entità. Un evento rappresenta un “contenitore di informazioni” e ognuno è legato alla data.

3. IMPLEMENTAZIONE DEL PROTOTIPO DEL SISTEMA PER UNA PASSEGGIATA DI SICUREZZA

Il sistema per la visualizzazione dei risultati dell’attuale stato di invecchiamento, durante una passeggiata all’interno dell’impianto, è stato implementato in forma di prototipo. Dato che un’enorme quantità di dati, provenienti da sensori, e informazioni relative al sistema di gestione della sicurezza devono essere raccolti, gestiti e presentati in modo efficace durante gli audit interni ed esterni, il registro delle attrezzature è una parte fondamentale del sistema. Mentre il modello prognostico dell’invecchiamento è il cuore che consente di elaborare indici di invecchiamento delle apparecchiature e di aggiornare delle frequenze di guasto, utilizzando un modello che modifica le frequenze generali dalla letteratura basandosi sul giudizio sull’efficacia del sistema di gestione della sicurezza e sull’adozione di misure per la riduzione del rischio (Milazzo et al. 2010). La Figura 4 mostra l’hardware e il software utilizzati per la realizzazione del primo prototipo del registro delle apparecchiature.

 

 

 

Una Raspberry PI funziona come un server in cui è stato installato webService NodeJs con il relativo software di gestione e un database MySql. Il sistema funziona localmente su una LAN dell’impianto, dove qualsiasi utente autorizzato può accedervi tramite un browser.

4. SAFETY-WALK PER IL CONTROLLO DELL’INVECCHIAMENTO

La passeggiata consiste in un’ispezione “avanzata” di una o più apparecchiature, unità logiche o l’intero stabilimento. Per ciascuna apparecchiatura, attraverso i dati contenuti nel registro, l’ispettore determinerà le informazioni sull’invecchiamento, sotto forma di un indice o una probabilità di guasto, nonché altre informazioni relative all’attrezzatura (principalmente dati). Gli “strumenti” utilizzati per la safety-walk sono dispositivi mobili o smartHelmet. Il dispositivo mobile (tablet e/o smartPhone) include un’app Android che, una volta installata, scaricherà i dati di registro in un formato JSON e per ogni apparecchiatura applicherà i modelli prognostici, ottenendo lo stato di invecchiamento che viene mostrato sul display. Esistono due modalità di utilizzo del prototipo per la safety-walk: (i) per raccogliere dati per aggiornare modello Ageing FishBone o altri modelli prognostici; (ii) per la valutazione e l’aggiornamento degli indici di invecchiamento. La seconda modalità è interessante in quanto consente di ricalcolare la vita utile attesa per l’attrezzatura.
Lo scenario implementato per consentire all’ispettore di eseguire la safety-walk, utilizzando il sistema sviluppato, è il seguente. L’operatore cammina all’interno dello stabilimento con il proprio dispositivo mobile o casco: ogni volta che arriva vicino all’apparecchiatura, dove è attaccato il tag IOT, il dispositivo identifica automaticamente l’apparecchiatura tramite un’app Android. Tutte le informazioni sulla “cronologia” di manutenzione sono disponibili per la lettura e l’aggiornamento tramite il dispositivo. L’app potrebbe essere utilizzata in futuro anche da un operatore di manutenzione per aggiornare, direttamente dal luogo di lavoro, le informazioni sulle attività che devono essere riportate nel registro delle apparecchiature (ad es. guasti, azioni di riparazione, ecc.).

5. CONCLUSIONI

Il controllo del rischio di incidenti rilevanti e la gestione dell’integrità delle attrezzature devono essere strettamente collegati per raggiungere l’obiettivo di mantenere lo stesso livello di sicurezza lungo l’intero ciclo di vita di un impianto. Le condizioni per un invecchiamento sicuro devono essere stabilite nella fase iniziale della vita dell’apparecchiatura e mantenute nel corso del tempo. Pertanto, il gestore di uno stabilimento Seveso deve avere una conoscenza continua delle “condizioni di salute” di ciascuna apparecchiatura critica, mentre l’ispettore deve essere in grado di valutare in tempi rapidi l’adeguatezza dei piani di gestione dell’invecchiamento. La soluzione proposta sfrutta il potenziale di alcune tecnologie abilitanti per fornire sicurezza agli operatori, mediante un metodo che fornisce una visione delle condizioni delle apparecchiature, nella misura in cui è rilevante per la prevenzione degli incidenti rilevanti. La soluzione è piuttosto complessa, in quanto integra una profonda conoscenza dei processi di deterioramento e informazione relative alla gestione della sicurezza e dell’integrità. L’interfaccia utente nasconde tutte queste difficoltà agli operatori, che di solito non sono esperti di corrosione. L’applicazione presentata è alla sua prima versione, ma ci sono ragionevoli aspettative per una buona accettazione da parte degli operatori, perché è coerente con le linee guida ufficiali e aggiornata con tecnologie smart.

RINGRAZIAMENTI

Il lavoro è stato finanziato da INAIL nell’ambito del bando BRIC/2016 ID=15, progetto SMARTBENCH.

 

BIBLIOGRAFIA

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Gnoni M.G., Elia V., Bragatto P.A., 2016, An IOT-Based System to Prevent Injuries in Assembly Line Production Systems, IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, 1889-1892.

Gyenes Z., Wood M.H., 2016, Lessons Learned from Major Accidents Relating to Ageing of Chemical Plants, Chemical Engineering Transactions, 48, 733-738.

Horrocks P., Mansfield D., Thomson J., Parkerv K., Winter P., 2010, Plant Ageing Study Phase 1 Report. Health and Safety Executive Report no. RR823. Available on-line: www.hse.gov.uk.

Milazzo, M.F. Bragatto, P.A. Ancione, G. Scionti, G., 2018, Ageing Assessment and Management at Major-Hazard Industries, Chemical Engineering Transactions, 27.
Milazzo, M.F., Maschio, G., Uguccioni, G., 2010, The influence of risk prevention measures on the frequency of failure of piping, International Journal of Performability Engineering, 6(1), 19-33.

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a-Dipartimento di Ingegneria, Università degli Studi di Messina, Messina (Italy)
b - Dipartimento Innovazioni Tecnologiche,

INAIL, Monteporzio Catone (Italy)
mfmilazzo@unime.it

 

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