Análise de Sensibilidade da Taxa de Acidente de uma Planta Industrial por Cadeias de Markov e Teoria de Perturbação Generalizada (GPT)

Eduardo de Lima, Danielle Teixeira, Paulo Fernando Frutuoso e Melo, Fernando da Silva

Resumo


A GPT (Teoria da Perturbação Generalizada) é aplicada à análise de confiabilidade de um sistema com 3 canais de proteção iguais de uma planta industrial. Verifica-se a influência da taxa de demanda (ν) e da fração de falhas de causa comum sobre a frequência de acidente. A análise direta de sensibilidade já foi usada para estudar a influência destes parâmetros, em que se resolve o sistema de equações diferenciais oriundo da abordagem por Cadeias de Markov. Obtém-se a frequência de acidentes em função da taxa de demanda e da fração de falhas de causa comum. Com a GPT, a obtenção destas curvas torna-se mais simples. Para o intervalo ν < 1000/ano, cálculos de GPT com aproximações de 3a e 5a ordens foram melhores que os com a aproximação de 1a ordem. Para ν > 1000/ano a
aproximação de 1a ordem teve um comportamento melhor que as de 3a e 5a ordens.


Palavras-chave


Canais de proteção, Frequência de acidentes, Cadeias de Markov, Confiabilidade, GPT.

Texto completo:

PDF


DOI: https://doi.org/10.5540/03.2017.005.01.0190

Apontamentos

  • Não há apontamentos.


SBMAC - Sociedade de Matemática Aplicada e Computacional
Edifício Medical Center - Rua Maestro João Seppe, nº. 900, 16º. andar - Sala 163 | São Carlos/SP - CEP: 13561-120
 


Normas para publicação | Contato