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Quantitative Assessment of Safety and Health Risks in HAZMAT Road Transport Using a Hybrid Approach: A Case Study in Tehran
ACS Chemical Health & Safety ( IF 2.9 ) Pub Date : 2020-05-01 , DOI: 10.1021/acs.chas.0c00018 Iraj Mohammadfam 1 , Omid Kalatpour 1 , Kamran Gholamizadeh 1
ACS Chemical Health & Safety ( IF 2.9 ) Pub Date : 2020-05-01 , DOI: 10.1021/acs.chas.0c00018 Iraj Mohammadfam 1 , Omid Kalatpour 1 , Kamran Gholamizadeh 1
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Given the catastrophic consequences of hazardous materials’ leakage from trucks, it has become necessary to adopt a coherent approach for quantitative risk assessment in this process. Therefore, this study aimed at assessing the quantitative risk in the road transport of hazardous materials using a Bayesian network and the fuzzy inference system. Using a bowtie analysis in a Bayesian network, this study conducted a cause–consequence analysis of material leakage from trucks. Accordingly, hybrid equations and a fuzzy inference system were used to evaluate the severity of health and safety consequences and determine the severity correction factor of the studied nodes. Finally, the quantitative risk was calculated. Based on the results, it was found that the probability of chemical leakage from trucks carrying hazardous materials was 3.7512 × 10–1. In addition, the probabilities (in years) of health damage, BLEVE explosion, and fire were 2.47 × 10–1, 5.775 × 10–2, and 8.25 × 10–2, respectively. The safe distance at the time of BLEVE of gasoline and dispersion of chlorine gas was 49.3 and 187 m, respectively. The results of this study showed that the combination of the Bayesian network (BN) and the fuzzy inference system (FIS) could be used as a precise tool for assessing the quantitative risk of hazardous chemicals’ transport.
中文翻译：
基于混合方法的HAZMAT道路运输安全与健康风险定量评估：以德黑兰为例
考虑到危险材料从卡车泄漏的灾难性后果，在此过程中必须采用一种连贯的方法进行定量风险评估。因此，本研究旨在使用贝叶斯网络和模糊推理系统评估危险品道路运输中的定量风险。这项研究使用贝叶斯网络中的领结分析，对卡车的物料泄漏进行了因果分析。因此，使用混合方程和模糊推理系统评估健康和安全后果的严重性，并确定研究节点的严重性校正因子。最后，计算了定量风险。根据结果，发现载运危险材料的卡车发生化学泄漏的可能性为3.7512×10–1。此外，健康的损害，BLEVE爆炸和火灾的概率（年）分别为2.47×10 -1，5.775×10 -2和8.25×10 -2分别。汽油BLEVE和氯气扩散时的安全距离分别为49.3和187 m。这项研究的结果表明，贝叶斯网络（BN）和模糊推理系统（FIS）的组合可以用作评估危险化学品运输定量风险的精确工具。
更新日期：2020-05-01
中文翻译：
基于混合方法的HAZMAT道路运输安全与健康风险定量评估：以德黑兰为例
考虑到危险材料从卡车泄漏的灾难性后果，在此过程中必须采用一种连贯的方法进行定量风险评估。因此，本研究旨在使用贝叶斯网络和模糊推理系统评估危险品道路运输中的定量风险。这项研究使用贝叶斯网络中的领结分析，对卡车的物料泄漏进行了因果分析。因此，使用混合方程和模糊推理系统评估健康和安全后果的严重性，并确定研究节点的严重性校正因子。最后，计算了定量风险。根据结果，发现载运危险材料的卡车发生化学泄漏的可能性为3.7512×10–1。此外，健康的损害，BLEVE爆炸和火灾的概率（年）分别为2.47×10 -1，5.775×10 -2和8.25×10 -2分别。汽油BLEVE和氯气扩散时的安全距离分别为49.3和187 m。这项研究的结果表明，贝叶斯网络（BN）和模糊推理系统（FIS）的组合可以用作评估危险化学品运输定量风险的精确工具。
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