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Estudio de sensibilidad paramétrica en el modelo cuantitativo para RBI propuesto por API RP 581 ED 2016 AD 2020

By: Language: Español Description: 12 pOnline resources: In: Summary: La metodología de inspección basada en riesgo permite, a través de un análisis estructurado, el estudio de los activos estáticos y sus amenazas con el objetivo de un plan de acción para garantizar la aptitud para cumplir su cometido. Como parte de la metodología, la etapa de análisis de riesgo brinda las herramientas necesarias a los profesionales de la integridad para definir estrategias y formas de abordar el volumen de tareas que resulta del estudio. Definir estrategias para trazar un plan de acción implica interpretar y comprender las variables del modelo de riesgo y su sensibilidad paramétrica. Particularmente, luego de varios años de interacción con el último modelo de riesgo cuantitativo propuesto por API RP 581 Ed. 2016 Ad. 2020, algunos resultados llevaron al equipo de analistas a profundizar la revisión del proceso de cálculo con el objetivo de ganar un mejor entendimiento de los resultados y su implicancia en la necesidad de contar con inputs de calidad en el análisis. Uno de los cambios más sustanciales entre la versión 2008 y la 2016 del modelo de riesgo semicuantitativo – cuantitativo planteado por API RP 581 fue el pasaje de un modelo discreto a uno continuo para el análisis del adelgazamiento (cualquiera sea su concepción: interno, externo, bajo aislación o recubrimientos internos). Con el objetivo de comprender mejor aún ese cambio, se tomaron algunas variables de entrada al modelo y se evaluó la respuesta del mismo ante el cambio. El análisis de los resultados frente a la variación de los datos de entrada permitió comprender la naturaleza de las inconsistencias entre expectativas y realidad. La evaluación de sensibilidad paramétrica se llevó adelante con datos reales de activos, realizando proyecciones sobre los mismos y comparándolos con el mismo tratamiento sobre otros equipos cuyos datos de diseño diferían. De este modo, se logró visualizar la respuesta de la variación individual y la afectación de condiciones de diseño sobre el resultado.
Item type: Congresos (trabajos presentados)
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Current library Status Barcode
Colección Digital IAPG Not for loan 200069152

La metodología de inspección basada en riesgo permite, a través de un análisis estructurado, el estudio de los activos estáticos y sus amenazas con el objetivo de un plan de acción para garantizar la aptitud para cumplir su cometido. Como parte de la metodología, la etapa de análisis de riesgo brinda las herramientas necesarias a los profesionales de la integridad para definir estrategias y formas de abordar el volumen de tareas que resulta del estudio. Definir estrategias para trazar un plan de acción implica interpretar y comprender las variables del modelo de riesgo y su sensibilidad paramétrica. Particularmente, luego de varios años de interacción con el último modelo de riesgo cuantitativo propuesto por API RP 581 Ed. 2016 Ad. 2020, algunos resultados llevaron al equipo de analistas a profundizar la revisión del proceso de cálculo con el objetivo de ganar un mejor entendimiento de los resultados y su implicancia en la necesidad de contar con inputs de calidad en el análisis. Uno de los cambios más sustanciales entre la versión 2008 y la 2016 del modelo de riesgo semicuantitativo – cuantitativo planteado por API RP 581 fue el pasaje de un modelo discreto a uno continuo para el análisis del adelgazamiento (cualquiera sea su concepción: interno, externo, bajo aislación o recubrimientos internos). Con el objetivo de comprender mejor aún ese cambio, se tomaron algunas variables de entrada al modelo y se evaluó la respuesta del mismo ante el cambio. El análisis de los resultados frente a la variación de los datos de entrada permitió comprender la naturaleza de las inconsistencias entre expectativas y realidad. La evaluación de sensibilidad paramétrica se llevó adelante con datos reales de activos, realizando proyecciones sobre los mismos y comparándolos con el mismo tratamiento sobre otros equipos cuyos datos de diseño diferían. De este modo, se logró visualizar la respuesta de la variación individual y la afectación de condiciones de diseño sobre el resultado.



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