Experiencia en desarrollo interno para realizar estudios QRA
Language: Español Description: 5 pOnline resources: In: Summary: El avance y desarrollo urbano, así como los proyectos de infraestructura en cercanía de los ductos se ha incrementado, y en muchos casos, invadiendo las franjas de seguridad. Ello representa para los operadores una preocupación en la seguridad de las instalaciones y la comunidad. Adicionalmente, la puesta en vigencia de la NAG 100 Adenda 2 – Año 2016, que aborda estos casos, exige a las operadoras la ejecución de análisis de riesgo cuantitativos (QRA) para evaluar el impacto y la necesidad de acciones de mitigación. Dichos estudios representan transacciones y procesamiento de grandes volúmenes de datos, tiempo de cálculo y emisión de reportes, usualmente servicios contratados a especialistas externos, representando todo el proceso periodos de tiempos extensos. Fue así que tgs, contando con bases de datos estructuradas, el conocimiento técnico en riesgo y ciencia de datos, desarrollo una aplicación para realizar los QRA, estructurando la toma de datos desde un GIS, automatizando el proceso de alimentación de datos y cálculos, así como la generación de reportes. La solución consistió, por un lado, en desarrollar un modelo automático en ArcGIS que, para cada tramo de tubería bajo análisis, busca, filtra, procesa y estructura los datos que luego se usan en el cálculo de riesgo. Y, por otro lado, el desarrollo de una aplicación web interactiva en lenguaje de programación R junto con el framework Shiny Server para proporcionar una interfaz fácil de usar que permite a los usuarios, tomas los datos exportados del GIS y llevar a cabo evaluaciones detalladas de riesgos de manera eficiente. La aplicación web ofrece una plataforma flexible y fácil de usar que puede adaptarse a diferentes contextos y requisitos específicos de los usuarios. Entre las funcionalidades clave de la aplicación se incluyen: ; Automatización del procesamiento de datos: permitiendo estructurar y preparación de datos para cálculo de riesgo directamente desde una base de datos GIS corporativa. ; Visualización de datos: La herramienta permite a los usuarios explorar y visualizar los datos del gasoducto mediante gráficos interactivos y tablas descriptivas. ; Análisis de riesgos: Los usuarios pueden realizar análisis de riesgos detallados utilizando modelos probabilísticos para evaluar la probabilidad de eventos como fugas, rupturas o explosiones, así como las posibles consecuencias asociadas. ; Evaluación de medidas de mitigación: La aplicación también permite a los usuarios simular el impacto de diferentes medidas de mitigación de riesgos para identificar las estrategias más efectivas para mejorar la seguridad y la integridad del gasoducto. ; Up-grade interna: aprendiendo de su utilización, las mejoras son incorporadas sin necesitar de asistencia externa y con rapidez. Compartiremos la experiencia en esta solución, la cual optimizo los tiempos de realización de los QRA, implementar una plataforma propia y evolucionable aprovechando el know-how interno.| Current library | Status | Barcode | |
|---|---|---|---|
| Colección Digital IAPG | Not for loan | 200069154 |
El avance y desarrollo urbano, así como los proyectos de infraestructura en cercanía de los ductos se ha incrementado, y en muchos casos, invadiendo las franjas de seguridad. Ello representa para los operadores una preocupación en la seguridad de las instalaciones y la comunidad. Adicionalmente, la puesta en vigencia de la NAG 100 Adenda 2 – Año 2016, que aborda estos casos, exige a las operadoras la ejecución de análisis de riesgo cuantitativos (QRA) para evaluar el impacto y la necesidad de acciones de mitigación. Dichos estudios representan transacciones y procesamiento de grandes volúmenes de datos, tiempo de cálculo y emisión de reportes, usualmente servicios contratados a especialistas externos, representando todo el proceso periodos de tiempos extensos. Fue así que tgs, contando con bases de datos estructuradas, el conocimiento técnico en riesgo y ciencia de datos, desarrollo una aplicación para realizar los QRA, estructurando la toma de datos desde un GIS, automatizando el proceso de alimentación de datos y cálculos, así como la generación de reportes. La solución consistió, por un lado, en desarrollar un modelo automático en ArcGIS que, para cada tramo de tubería bajo análisis, busca, filtra, procesa y estructura los datos que luego se usan en el cálculo de riesgo. Y, por otro lado, el desarrollo de una aplicación web interactiva en lenguaje de programación R junto con el framework Shiny Server para proporcionar una interfaz fácil de usar que permite a los usuarios, tomas los datos exportados del GIS y llevar a cabo evaluaciones detalladas de riesgos de manera eficiente. La aplicación web ofrece una plataforma flexible y fácil de usar que puede adaptarse a diferentes contextos y requisitos específicos de los usuarios. Entre las funcionalidades clave de la aplicación se incluyen: ; Automatización del procesamiento de datos: permitiendo estructurar y preparación de datos para cálculo de riesgo directamente desde una base de datos GIS corporativa. ; Visualización de datos: La herramienta permite a los usuarios explorar y visualizar los datos del gasoducto mediante gráficos interactivos y tablas descriptivas. ; Análisis de riesgos: Los usuarios pueden realizar análisis de riesgos detallados utilizando modelos probabilísticos para evaluar la probabilidad de eventos como fugas, rupturas o explosiones, así como las posibles consecuencias asociadas. ; Evaluación de medidas de mitigación: La aplicación también permite a los usuarios simular el impacto de diferentes medidas de mitigación de riesgos para identificar las estrategias más efectivas para mejorar la seguridad y la integridad del gasoducto. ; Up-grade interna: aprendiendo de su utilización, las mejoras son incorporadas sin necesitar de asistencia externa y con rapidez. Compartiremos la experiencia en esta solución, la cual optimizo los tiempos de realización de los QRA, implementar una plataforma propia y evolucionable aprovechando el know-how interno.



