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Un análisis crítico del modelo de nube estequiométrica equivalente Q9 en la modelización de explosiones de gases

Autores: Tam, Vincent H. Y.; Tan, Felicia; Savvides, Chris

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un análisis crítico del modelo de nube estequiométrica equivalente Q9 en la modelización de explosiones de gases


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería General

Palabras clave

Ampliamente utilizado
Industrias
Evaluación del riesgo de explosión
Problema de eficacia
Diseño de ingeniería
Gestión de riesgos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 48

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Q9 se utiliza ampliamente en industrias que manejan fluidos inflamables y es fundamental para la evaluación del riesgo de explosión (ERA). Q9 transforma nubes inflamables complejas de liberaciones presurizadas en cuboides simples con concentración estequiométrica uniforme, reduciendo drásticamente el tiempo y los recursos necesarios por las ERAs. Q9 comúnmente se cree en la industria que es conservador, pero dos estudios sobre Q9 arrojaron conclusiones conflictivas. Este problema de eficacia es importante ya que los impactos de Q9 tienen consecuencias en la vida real, como diseño de ingeniería inadecuado y gestión de riesgos, subestimación del riesgo, etc. Este documento revisa datos publicados y describe una evaluación adicional sobre Q9 utilizando el conjunto de datos experimentales a gran escala del proyecto de la industria conjunta de Blast and Fire for Topside Structure (BFTSS) Fase 3B, que fue diseñado para abordar este tipo de escenario. Los resultados de este documento mostraron que Q9 subestima sistemáticamente este conjunto de datos. Siguiendo el protocolo reconocido de evaluación de modelos se habría evitado la confusión y la interpretación errónea en estudios anteriores. Se recomienda que el concepto de modelado de Nube Estequiométrica Equivalente detrás de Q9 se coloque en una base científica sólida. Mientras tanto, Q9 debe usarse con precaución; los usuarios deben tener en cuenta completamente su sesgo y varianza.

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