Análise Bayesiana Hierárquica para uma Modelagem de Risco via Bowtie Dinâmico: um estudo em poços submarinos de petróleo

O processo de gerenciamento de risco é uma estratégia utilizada por algumas organizações a fim de controlar a segurança do seu ambiente operacional, assim como identificar os cenários de possível perigo, priorizá-los, para assim produzir um plano de emergência com ações adequadas. Esse gerenciamento pode seguir uma análise quantitativa, em que com o estudo da confiabilidade dos sistemas pode-se construir um planejamento de manutenção para aumentar a disponibilidade dos equipamentos e concomitantemente a operacionalidade. Isso possibilita que haja um controle do risco e redução da probabilidade de falha dos sistemas que são geradores de consequências de magnitude negativa, como vazamentos, explosões, danos ao meio ambiente, shutdown entre outros. Portanto, o estudo da confiabilidade torna-se gerador de valor para a organização ao colaborar no embasamento das decisões estratégicas. Uma técnica utilizada para estudo de confiabilidade é a rede bayesiana que por possuir algumas vantagens de aplicação é favorável em alguns cenários de risco, sendo uma delas a propagação de incerteza. Uma análise completa de um cenário de risco com a identificação das causas e das consequências de um evento indesejado pode ser feita com auxílio do modelo de bowtie. Após uma pesquisa bibliográfica foi identificado uma lacuna na literatura referente a um modelo de bowtie dinâmico em que é possível estimar a probabilidade de ocorrência considerando a opinião de especialista, dados de alto nível e dados de fontes não homogêneas. Para construir esse modelo, visto as vantagens da rede bayesiana, foi identificado que esse modelo de bowtie dinâmico poderia ser combinado a rede bayesiana para alcançar essa finalidade de forma dinâmica. Portanto, a metodologia proposta consiste em estruturar um modelo de bowtie dinâmico com a combinação de rede bayesiana dinâmica e modelagem bayesiana hierárquica para se obter os valores de probabilidade de ocorrência das consequências considerando um cenário de escassez de dados e propagação de incerteza. A aplicação dessa modelagem proposta foi realizada em um cenário de alto impacto do setor de óleo e gás, conhecido como evento de quebra de riser. Os resultados obtidos nessa pesquisa são as probabilidades dos ocorrência do evento indesejado, das barreiras e suas consequências ao longo do tempo, de forma a ajudar na atualização das informações, no planejamento de atividades de controle e mitigação dos riscos. Após a modelagem e aplicação, foi identificado que as probabilidades resultantes com esse modelo são mais conservadoras quando comparado com os resultados em que a incerteza não é propagada, o que colabora na tomada de decisões para obter um ambiente mais seguro e reduz a probabilidade de ocorrência de consequências negativas.

Palavras-Chave: Confiabilidade, Rede bayesiana Dinâmica, Modelagem Bayesiana Hierárquica, Evento quebra de riser, Gerenciamento de Riscos, Bowtie