La complejidad alta y las crecientes interdependencias de las instalaciones químicas y de procesos las han vuelto cada vez más vulnerables a los efectos dominó. Los efectos dominó, especialmente los incendios en cadena, son fenómenos espacio-temporales donde no solo importa la ubicación de las unidades involucradas, sino también su implicación temporal en la cadena de accidentes. Las dependencias espacio-temporales y las incertidumbres predominantes durante los efectos dominó, que surgen principalmente de posibles efectos sinérgicos y de la aleatoriedad de eventos potenciales, restringen el uso de técnicas convencionales de evaluación de riesgos como el árbol de fallas y el árbol de eventos. Las redes bayesianas, un tipo de red probabilística para el razonamiento bajo incertidumbre, han demostrado ser una técnica confiable y robusta para la modelización y evaluación de riesgos de los efectos dominó. En el estudio actual, se ha demostrado la aplicación de redes bayesianas para la modelización y evaluación de la seguridad de los efectos dominó en terminales de tanques de petróleo a través de algunos ejemplos. El tutorial comienza ilustrando la ineficacia del análisis de árbol de eventos en la modelización de efectos dominó y luego discute las capacidades de la red bayesiana y sus derivados, como la red bayesiana dinámica y el diagrama de influencia. También se discute cómo el OR ruidoso puede ser utilizado para reducir significativamente la complejidad y el número de probabilidades condicionales requeridas para el establecimiento del modelo.