Inspecção Baseada no Risco - Válvulas de Segurança de

Equipamentos sob Pressão

Moisés Sebastião Jones

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Mecânica

Júri

Presidente: Prof. Luís Manuel Varejão Oliveira Faria

Orientadora: Prof. Virgínia Isabel Monteiro Nabais Infante

Co-Orientador: Prof. Manuel Correia Alves da Cruz

Vogais: Prof. Eduardo Joaquim Anjos de Matos Almas

Eng. António Correia da Cruz

Outubro de 2009

I

"É muito melhor arriscar coisas grandiosas,

alcançar triunfos e glórias, mesmo expondo-se a derrota,

do que formar fila com os pobres de espírito

que nem gozam muito nem sofrem muito,

porque vivem nessa penumbra cinzenta

que não conhece vitória nem derrota."

Theodore Roosevelt

II

III

À minha mãe

e aos meus irmãos

IV

V

Agradecimentos Primeiramente agradeço a Deus, meu pai do céu, por ter me concedido a vida.

Seguidamente expresso meus sinceros agradecimentos a minha querida orientadora, a professora Dra.

Virgínia Isabel Monteiro Nabais Infante, pela confiança que depositou-me ao tornar disponível este tema

e atribui-lo a mim, agradeço também a paciência, incentivo e competência tanto como professora bem

como orientadora desta dissertação.

Também expresso gratidão ao Professor Manuel Correia Alves da Cruz na qualidade de co-orientador

pela competência e disponibilidade para avaliação e orientação desta tese.

É muito importante para mim também reconhecer e agradecer ao Eng. António Correia da Cruz pela

paciência, e por tornar disponíveis as normas e documentação sem os quais seria difícil trabalhar assim

como por providenciar-me a formação em Weibull administrada no ISQ (Instituto de Soldadura e

qualidade); Assim também agradeço a referida empresa e seu elenco que apoiou-me por receber-me nas

suas instalações e tornou possível a realização deste honrado trabalho. Grato também fico pelo Dr. Rui

Manuel Assis Monteiro pelos seminários sobre a metodologia Weibull ministrados no ISQ e pelos

pertinentes esclarecimentos de dúvidas bem como ao Eng. Ricardo Sanches pelas dicas pertinentes que

deu-me.

Outros agradecimentos vão à TOTAL pelo apoio financeiro enquanto estudante do IST (Instituto Superior

Técnico). Assim como aos seus professores, quadros que moldaram-me baseados no seu leque de

conhecimento e experiencia até o momento da defesa desta dissertação. As minhas queridas irmãs

Luzia e Leonor, vocês sabem que se este trabalho por mim foi feito é graças a vossa humilde

contribuição que foi para mim o maior dos troféus. Ao Sr. Toni, meu sempre querido mestre, que Deus te

dê cem vezes mais conhecimento e sucessos na tua carreira profissional do que aquele que ajudaste-me

a tornar possível obter.

A minha mãe pelo amor e paciência com que educou-me tornando-me no homem que actualmente sou.

A dona Orquídea Mendes, que tem sido como uma mãe para mim desde que cheguei à Portugal.

A todos os meus colegas, pela amizade e encorajamento dado directa ou indirectamente. Finalmente

agradeço a todos aqueles que não pude citar por nome, mas que sou grato do fundo do coração pois não

consigo esquecer-me deles e do bem que fizeram a mim.

VI

VII

Resumo A metodologia da inspecção baseada no risco constitui hoje o ponto crucial no planeamento da

inspecção com vista ao controlo e mitigação do risco que envolve a indústria de processo. O risco é

utilizado como critério prioritário na previsão de intervalos óptimos de inspecção.

Vários métodos de inspecção baseada no risco têm sido desenvolvidos ultimamente, com vista a se

utilizar metodologias adequadas para aplicar a vários componentes da indústria. No entanto, a API

(American Petroleum Institute), como entidade particular, desenvolveu um documento com prácticas

recomendadas para a actividade de inspecção baseada no risco, aplicável a um vasto número de

equipamentos da indústria de processos. A norma, porém, não apresenta uma análise sistemática de

compreensão e aplicação simples e imediata. É por esta razão que é sempre bem-vinda à indústria, toda

iniciativa que indique metodologias simplificadas de avaliação do risco.

Neste trabalho foi feita uma aplicação da metodologia de inspecção baseada no risco a válvulas de

segurança e sistemas de alívio de pressão da indústria de processo. Também foi feita a identificação dos

parâmetros críticos de análise e a sua forma de obtenção.

Foi feita também uma síntese as normas API RP 581 e API RP 580. Abordou-se através da análise de

Weibull a determinação da probabilidade de falha.

Por último, foi aplicada a metodologia a casos práticos, mediante a aplicação de um “software”,

inteiramente baseado na norma API RP 581, de uso bastante simples, para determinação quantitativa da

probabilidade de falha, e dos parâmetros que viabilizaram a sua determinação.

Palavras-chave: Válvulas de segurança e alívio, RBI API, Parâmetros de Weibull, Probabilidade de falha, “software” de RBI

VIII

IX

Abstract Risk-based inspection (RBI) methodology constitutes a fundamental point in the inspection planning in

order to control and mitigate the risk that involves process industry. The risk is used as priority criterion in

the forecast of optimal inspections intervals.

Several methods of RBI have been developed to use appropriate methodologies to apply to various

industry components. However, American Petroleum Institute (API), as an institution has developed a

standard document, as a guide to RBI, applicable to a wide range of equipments inside processes

industry. This document, however, does not present a systematic understanding or simple and immediate

application. The reason why it is always welcome to industry, any initiative that indicates simplified risk

assessment methods for give to operators some tools, to better quantify, assess state of components and

help them in the vast resources of inspection available, for reducing risk.

In this work a survey of current state of art of RBI methodology applied to Pressure Relief Devices (PRDs)

in processes industry was made. It was also developed the identification of critical parameters of analysis

as well as its determination.

It was also made a synthesis of API RP 581, API RP 580 and an approach on the Weibull analysis and

the determination of probability of failure by this method.

Finally, the methodology was applied in practical cases, through application of software, which was

developed based entirely on API RP 581 standard, very easy to use, quantify and determine probability of

failure, and parameters that enabled determination of such probability.

Keywords: Pressure Relief Devices, RBI API, Weibull parameters, Probability of failure, RBI software

X

XI

Índice

Agradecimentos ............................................................................................................................................. V

Resumo ....................................................................................................................................................... VII

Abstract ......................................................................................................................................................... IX

Índice ............................................................................................................................................................ XI

Índice de Figuras ........................................................................................................................................ XV

Índice de Tabelas ..................................................................................................................................... XVII

Simbologia ................................................................................................................................................. XIX

Abreviaturas .............................................................................................................................................. XXI

Capítulo 1: Introdução ................................................................................................................................... 1

1.1 Breves considerações sobre o risco ................................................................................................... 1

1.2 Objectivos ............................................................................................................................................ 2

1.3 Organização da Dissertação ............................................................................................................... 3

1.4 Estado da arte ..................................................................................................................................... 4

Capítulo 2: Fundamentos das PRDs ............................................................................................................. 5

2.1 Projectos das PRDs ............................................................................................................................ 5

2.2 As PRDs na actividade diária .............................................................................................................. 8

2.3 Programas de inspecção e gestão do risco para os PRDs ............................................................... 16

2.3.1 Breve historial sobre as PRDs e seus métodos de inspecção ................................................... 16

2.3.2 Inspecção das PRDs .................................................................................................................. 17

Capítulo 3: Análise da norma da API RP 580 para aplicação as PRDs ..................................................... 19

3.1 Introdução .......................................................................................................................................... 19

3.2 Estado da documentação API RBI .................................................................................................... 20

3.3 Equipamentos abordados e não abordados na análise por RBI ...................................................... 20

3.4 Introdução a Inspecção Baseada no Risco ....................................................................................... 21

3.4.1 Contínuo de Análises ................................................................................................................. 23

3.4.2 Avaliação Quantitativa do Risco (QRA) ..................................................................................... 23

3.4.3 Gestão do Risco através de Inspecção ............................................................................... 24

3.4.4 Utilizando o RBI para Estabelecer Planos e Prioridades de Inspecção .............................. 24

3.5 Aquisição de Dados e Informações para Avaliação por RBI ............................................................ 24

3.5.1 Dados Necessários para o RBI .................................................................................................. 24

3.5.2 Qualidade dos dados .................................................................................................................. 25

3.5.3 Fontes de Dados e Informações Específicas do Local .............................................................. 26

XII

3.6 Identificação dos Mecanismos de Dano e Modos de Falha .............................................................. 27

3.6.1 Falhas e Modos de falha para RBI ............................................................................................. 27

3.7 Avaliação da Probabilidade de Falha ................................................................................................ 28

3.7.1 Determinação da Probabilidade de Falha .................................................................................. 28

3.7.2 Cálculo da Probabilidade de Falha por Tipo de Dano ............................................................... 29

3.8 Avaliação da consequência de falha ................................................................................................. 29

3.9 Preparação e qualificações para a aplicação do RBI ....................................................................... 29

3.10 Documentação em RBI ................................................................................................................... 30

Capítulo 4: Análise do modelo Weibull ........................................................................................................ 31

4.1 Introdução .......................................................................................................................................... 31

4.1.1 Observações relativas ao factor de forma β .............................................................................. 33

4.2 Hipóteses e causas de falhas em PRDs ........................................................................................... 34

4.3 Cálculo de actualização Bayesiana ................................................................................................... 35

4.3.1 Teorema de Bayes ..................................................................................................................... 35

Capítulo 5: Análise da adequação da norma API RP 581 para aplicação as PRDs .................................. 37

5.1 Introdução .......................................................................................................................................... 37

5.2 Visão geral do conteúdo da API 581 ................................................................................................. 37

5.2 Metodologia utilizada na análise da probabilidade de falha .............................................................. 38

5.2.1 Introdução ................................................................................................................................... 38

5.2.2 Gestão de risco .......................................................................................................................... 38

5.2.3 Matriz de risco ............................................................................................................................ 39

5.2.4 Planos de inspecção .................................................................................................................. 40

5.3 Válvulas de segurança de equipamento sob pressão (PRDs) .......................................................... 42

5.3.1 Modos de falha das PRDs .......................................................................................................... 43

5.3.2 Procedimentos de cálculo para os dois modos de falhas principais .......................................... 44

5.3.2.1 Falha ao Abrir (FAIL) ............................................................................................................... 44

5.3.2.2 Fuga (LEAK) ............................................................................................................................ 45

5.4 Cálculo da consequência de falha e do Risco .................................................................................. 47

Capítulo 6: Desenvolvimento do “software” para aplicação as PRDs ........................................................ 49

6.1 Introdução .......................................................................................................................................... 49

6.2 O “Software” de Inspecção baseada no risco da API ....................................................................... 49

6.3 O “software” desenvolvido ................................................................................................................. 50

6.3.1 Algoritmo .................................................................................................................................... 50

6.3.2 Interface gráfica de usuário ........................................................................................................ 51

Capítulo 7: Aplicação da metodologia e do “software” a casos práticos .................................................... 55

XIII

7.1 Introdução .......................................................................................................................................... 55

7.2 Casos práticos estudados ................................................................................................................. 55

7.2.1 Casos de válvulas de segurança estudadas .............................................................................. 55

7.3 Documentação previamente necessária ........................................................................................... 59

7.4 Resultados aplicando o “software” .................................................................................................... 60

7.4.1 Avaliação para a válvula X (de segurança e alívio) ................................................................... 61

7.4.2 Avaliação para a válvula Y (de alívio) ........................................................................................ 64

Capítulo 8: Conclusões e perspectivas de trabalhos para o futuro ............................................................ 67

8.1 Conclusões ........................................................................................................................................ 67

8.2 Perspectivas de trabalho para o futuro ............................................................................................. 67

Referências Bibliográficas ........................................................................................................................... 69

Anexos ......................................................................................................................................................... 71

XIV

XV

Índice de Figuras Figura 1: Classificação das PRDs ................................................................................................................. 5Figura 2: a) Vários tipos de dispositivos de alívio de pressão, b) Sua potencial aplicação, uma refinaria (Equity, 2009) ................................................................................................................................................ 9Figura 3: a) Uma caldeira, b) Tipo de válvula de alívio e segurança que se usa (Watts, ASME, 2006) .... 10Figura 4: Reservatórios de pressão com válvulas de alívio de pressão e discos de ruptura (Flaretec Alloys, 2008) ................................................................................................................................................ 11Figura 5: a) Corte transversal de uma válvula usada num reservatório, b) Discos em ruptura num reservatório em sobrepressão (Mohammad A. Malek, 2006) ..................................................................... 11Figura 6: a) Válvula de alívio de linha principal de vapor com motor eléctrico opcional de recurso, b) Válvula de alívio para proteção de sobrepressão de pressurizador (CCI Nuclear Valve, 2007) ................ 12Figura 7: a) Válvulas de alívio de pressão interna, b) Componente de uma válvula de alívio de pressão externa (Midland Manufacturing, 2006) ....................................................................................................... 13Figura 8: Reservatório numa refinaria no Alaska - USA (alaska-in-pictures.com, 2009) ........................... 15Figura 9: Redução do risco em função do nível da actividade de inspecção ............................................. 19Figura 10: Risco associado à operação de 10 equipamentos numa indústria de processos ..................... 21Figura 11: a)Diferentes abordagens para análise por RBI, b) Paneamento do processo de inspecção baseada no risco ......................................................................................................................................... 23Figura 12: a) Função densidade de probabilidade Weibull para diferentes valores do parâmetro β. Quando β =2 o processo de degradação é linear, b) Função acumulada de probabilidade de Weibull para diferentes valores de β (Rui Assis, 2004) ................................................................................................... 32Figura 13: Matriz de risco segundo a API RP 581 ...................................................................................... 39Figura 14: a) Plano de inspecção quando o risco admissível é excedido b) No momento em que foi realizada a análise RBI o risco admissível já havia sido ultrapassado (API RP 581) C) O risco não atinge o risco admissível na próxima data de inspecção (API RP 581, 2008) ...................................................... 41Figura 15: Diagrama de funcionamento do software .................................................................................. 50Figura 16: Menu inicial do "software" .......................................................................................................... 51Figura 17: a) Janela do “software” para análise do FAIL, b) Janela do “software” para análise do LEAKAGE .................................................................................................................................................... 52Figura 18: Gráfico da evolução da probabilidade de fuga .......................................................................... 63Figura 19: Gráfico da evolução da probabilidade de falha ao abrir ............................................................ 66

XVI

XVII

Índice de Tabelas Tabela 1: Definição das categorias de consequências e probabilidade de falha para a matriz de risco, por área afectada e por custo financeiro. .......................................................................................................... 40Tabela 2: Resultados de inspecção e TR após paragem numa refinaria em 1998 .................................... 56Tabela 3: Resultados de inspecção e TR em válvulas de segurança após paragem em 2000 e 2004, .... 57Tabela 4: Resultados de inspecção e TR em válvulas de segurança após paragem em 2004, ................ 58Tabela 5: Dados básicos necessários numa avaliação RBI API aplicáveis as PRDs (API 581, 2008) ...... 59Tabela 6: Histórico da válvula em estudo mediante a consulta da API RP 581 ......................................... 62Tabela 7: Valores introduzidos no programa e a vida modificada calculada por ele para o LEAKAGE ..... 63Tabela 8: Valores calculados pelo programa para determinação da probabilidade para o LEAKAGE ...... 63Tabela 9: Histórico da válvula em estudo mediante a consulta da API RP 581 ......................................... 65Tabela 10: Valores introduzidos no programa e a vida modificada calculada por ele para o FAIL ............ 65Tabela 11: Valores calculados pelo programa para determinação da probabilidade para o FAIL ............. 66

XVIII

XIX

Simbologia Pr(A ∩ B) Probabilidade de um evento A ocorrer em simultâneo com B

Pr(B|A) Probabilidades a posteriori de B condicional a A

CFfail Factor de confiança caso PRD falhe ao teste ou inspecção

CFpass Factor de confiança caso PRD passe ao teste ou inspecção

Cf,jprd Consequência de falha ao abrir associado ao j-ésimo caso de sobrepressão

Clprd Consequência de fuga associado a um PRD

Df−Total Factor de Dano total

Fc Factor de ajustamento para o caso de falha ao abrir associado ao tipo de PRD

Fenv Factor de ajustamento ambiental

Fop ,j Factor de ajustamento de sobrepressão associado do j-ésimo caso de sobrepressão

Fop Factor de ajustamento de sobrepressão

Fs Factor de ajustamento para o caso de fuga associado ao tipo de PRD

P0 Pressão de sobrepressão

Pf,priorprd Probabilidade de falha a priori

Pf,wgtprd Probabilidade de falha ao abrir ponderada

Pf,jprd Probabilidade de falha ao abrir associado ao j-ésimo caso de solicitação em

sobrepressão Pfail Probabilidade de falha ao abrir

Pl Probabilidade de fuga

Plprd Probabilidade de fuga associado a um PRD

Pp,priorprd Probabilidade de passe a priori associado a um PRD

Riskf,jprd Risco de ocorrer falha ao abrir associado ao j-ésimo caso de solicitação em

sobrepressão associado a um PRD

Riskfprd Risco de ocorrer falha ao abrir associado a um PRD

Risklprd Risco de ocorrer fuga associado a um PRD

Riskprd Risco total associado a um PRD

T� MTTF quando t0 = 0

t0 Parâmetro de localização

tdur ,i Tempo de duração até a próxima inspecção

tinsp Tempo de inspecção

ηdef Vida característica padrão

ηmod Vida característica modificada

ηupd Vida característica actualizada

lnf(x) Logaritmo natural da função f(x)

Γ(n) Função Gama de n

σ Desvio padrão

XX

F(t) Função acumulada de probabilidade de Weibull

Pr(A) Probabilidade de um evento A ocorrer

Pr(B) Probabilidade de um evento B ocorrer

R(t) Fiabilidade em função do tempo

dx Diferencial de x

e Base do logaritmo natural

f(t) Função densidade de probabilidade da distribuição de Weibull

n Número de caso de solicitação em sobrepressão num sistema a que está sujeita

uma PRD ndc Número de cada caso de solicitação em sobrepressão

t Variável tempo na equação de Weibull

β Parâmetro de Weibull (Parâmetro de escala)

η Parâmetro de Weibull (vida característica)

XXI

Abreviaturas AI Inspector autorizado (Autorized Inspector)

AIChE American Institute of Chemical Engineers

API American Petroleum Institute

API RP Prácticas recomendadas do Instituto Americano do Petróleo (API Recommended

Practices)

ASME American Society of Mechanical Engineers

CF Factor de confiança

DIERS Design Institute for Emergency Relief Systems

DRRF Factor de redução da taxa de solicitação do PRD

FAIL Modo de falha ao abrir de uma PRD

ISQ Instituto de Soldadura e Qualidade

IST Instituto Superior Técnico

LEAKAGE

Modo de falha de fuga de uma PRD

MAWP Pressão máxima de trabalho admissível (Maximum Allowed working pressure)

MOC Gestão da mudança (Management of Change for Process Safety)

MTBF Tempo médio entre falhas (Mean time between failure)

MTTF Tempo médio de falha (Mean time to Failure)

NDE Ensaios não destrutivos

OSHA Occupational Safety and Health Administration

PHA Processo de análise de perigos (Process hazard analysis)

PMI Identificação Positiva do Material (Positive Material identification)

PRD Válvulas de Segurança de Equipamentos sob Pressão

PSM Gestão de processos de segurança (Process safety management)

POF Probabilidade de Falha

PRV Válvula de Alívio de Pressão (Pressure Relief Valve)

PWR Reactor de água pressurizada (Pressurized Water Reactor)

QRA Análise quantitativa de risco (Quantitative risk analysis)

RBI Inspecção baseada no Risco

RCM Manutenção centrada na fiabilidade (Reliability-centered maintenance)

TR Testes de recepção

TTFF Tempo da primeira falha (Time To First Failure)

XXII

1

Capítulo 1: Introdução

1.1 Breves considerações sobre o risco Na vida, sempre, desde que nascemos tomamos decisões de risco, seja quando começamos a

frequentar a escola, ou quando decidimos começar a conduzir por tirar a carta de condução ou então

quando queremos comprar uma casa ou mesmo casar. O risco está associado a qualquer evento

adverso (consequência) que pode sobrevir a todos, bem como as possibilidades de ocorrência do

mesmo (Probabilidade de falha). Por exemplo, a pessoa que decide começar a conduzir está consciente

que pode sofrer um acidente que pode resultar em sofrer ferimentos graves ou mesmo a morte, mas a

pessoa aceita correr este risco sabendo que a probabilidade de sofre-lo é muito reduzida (risco

aceitável). Na indústria petroquímica ou petrolífera é imprescindível correr-se risco assim que a

produtividade é tanto maior quanto mais risco a empresa correr. As PRDs constituem os equipamentos

de grande risco nas plataformas industriais, pelo que, a sua inspecção em intervalos óptimos é

fundamental. Os cálculos do risco com a API RBI envolvem a determinação da probabilidade de falha

combinada com a consequência de falha.

A falha de uma PRD é o não cumprimento da sua função, devendo o mesmo ocorrer quando o

equipamento não realiza de maneira nenhuma a sua função ou por executa-lo de forma deficiente não

cumprindo com os objectivos para a qual foi projectado. Neste último caso estamos numa situação duma

perda de contenção devido a pressão na fronteira do equipamento resultando assim em perdas para a

atmosfera ou para um sistema fechado ou então na ruptura do componente pressurizado.

Uma vez que vai-se acumulando o dano sobre um componente pressurizado em serviço, o risco

aumenta em detrimento da probabilidade de falha aumentar. Em determinada altura risco admissível, ou

risco aceitável, será ultrapassado sendo então recomendada uma inspecção de eficácia suficiente para

melhor quantificar os danos e o estado do componente.

Na prática sempre existe a probabilidade de um componente falhar em serviço e esta falha por sua vez

acarreta consequências, por isso dizemos que a inspecção em si não reduz o risco, porém, diminui a

incerteza, permitindo a quantificação dos danos que se verificarão no componente. Na maioria das

situações, uma vez que os riscos forem identificados, soluções alternativas para reduzi-los estão sempre

disponíveis. No entanto, quase todas as grandes perdas comerciais são resultado da incapacidade de

compreender ou gerir os riscos (API RECOMMENDED PRACTICE 581, 2008).

Os estudos resultantes da avaliação de RBI fornecem programas de inspecção. A informação é gerada a

partir de modos de falhas (ou tipos de danos) que possam ser esperados, a partir de técnicas de

inspecção apropriadas a serem utilizadas assim como onde procurar o dano potencial e como

normalmente, as inspecções devem ser realizadas. A RBI é considerada como uma alternativa eficaz

2

para a redução do custo que a inspecção tradicional pode gerar. A RBI é usada no planeamento e

implementação de programas de inspecção e manutenção.

As estatísticas indicam que dos 80% do risco nas plataformas industriais, em geral, 20% estão

relacionados aos equipamentos sob pressão. Para tornar as inspecções e manutenções mais eficientes,

é importante identificar estes 20% de maior risco (http://www.pt.sgs.com, 2006. Último acesso

05/05/2009).

Define-se o risco como a combinação da probabilidade de ocorrência de uma falha durante um intervalo

de tempo com as suas consequências:

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑅𝑅𝑃𝑃𝑅𝑅𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑓𝑓𝑃𝑃𝑃𝑃ℎ𝑃𝑃 𝑥𝑥 𝐶𝐶𝑅𝑅𝐶𝐶𝑅𝑅𝑃𝑃𝐶𝐶𝐶𝐶ê𝐶𝐶𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃 (1.1)

Na equação 1.1, a probabilidade de falha do equipamento é a possibilidade, medida em valores

numéricos, de um determinado equipamento falhar completamente ou não cumprir a função para a qual

foi concebida, ainda que esta falha não implique a paragem do funcionamento do sistema na qual o

equipamento está inserido.

A probabilidade como é sabido é adimensional. A consequência de falha por sua vez é medida em

valores monetários por unidade de tempo (perdas monetárias anuais). Então o risco é quase sempre

medido em €/ano, também pode ser medido em área/ano, isto é, área afectada pelo dano durante um

ano. Mas neste trabalho a unidade de medida considerada é €/ano.

1.2 Objectivos A metodologia da RBI é actualmente a metodologia aprovada, e normalizada da API e constitui o actual

pilar na indústria de processos para o planeamento e definição de intervalos de inspecção com o

objectivo de melhor controlar e mitigar o risco. É especialmente usada na indústria do Petróleo,

Petroquímica Refinaria e na indústria de processos Químicos. O Risco admissível é utilizado como meta

nas operações de inspecção e a probabilidade de falha fornece a base, porque é função do tempo, para

a previsão dos intervalos óptimos de inspecção.

O estudo da RBI tem a sua análise centrada na probabilidade de falha, uma vez que a consequência de

falha de qualquer equipamento pode ser facilmente determinada, seja oriunda de danos ambientais, de

perda de produção, devidos as perdas do fluido no sistema (fugas), devido a paragem para reparação ou

devido a qualquer outra falha que obriga o equipamento a não efectuar o seu normal funcionamento.

Neste trabalho pretende-se consolidar o conhecimento sobre a determinação da probabilidade de falha

das PRDs, isto é, metodologias de análise da probabilidade de falha, parâmetros necessários à análise

da probabilidade de falha e Obtenção dos parâmetros relevantes a sua determinação.

Uma das tarefas levadas a cabo ao longo desta dissertação é a explicitação das normas API RP 580 e

API RP 581 de modos a facilitar a aplicabilidade a casos práticos decorrentes das actividades diárias na

indústria de processos e petroquímica.

3

Nesta dissertação fez-se também um levantamento do actual estado da arte da aplicação da metodologia

da RBI às PRDs na indústria de processos bem como de forma detalhada explicou-se a forma de

obtenção de dados nos locais em que os equipamentos estão inseridos.

Desenvolveu-se um “software” que pode funcionar em qualquer computador que utiliza o sistema

operativo do “Windows” baseado completamente na norma API RP 581 e capaz de calcular os

parâmetros necessário a determinação da probabilidade falha através da função de Weibull, isto é os

parâmetros η e β, que em si não é tão simples a sua determinação quando se trata de válvulas de

segurança de equipamentos sob pressão, também calcula-se com este software a probabilidade de falha

para os diferentes modos de falha para este tipo de equipamento.

Faz-se também uma descrição dos vários tipos de válvulas de segurança de equipamentos sob pressão

e suas aplicações de modos a familiarizar o utilizador/inspector do trabalho bem como dos equipamentos

que irá encontrar na indústria.

1.3 Organização da Dissertação Capítulo 1 – Introdução

Neste capítulo é introduzido breves considerações e os objectivos pretendidos nesta dissertação, bem

como o enquadramento e o estado da arte da metodologia da RBI API aplicado às PRDs

Capítulo 2 – Fundamentos das PRDs

Faz-se uma visão geral do que o mercado e a indústria têm a oferecer no que respeita as válvulas de

segurança de equipamento sob pressão. É fundamental conhecer o funcionamento e a aplicação desses

dispositivos, só assim garante-se um estudo e uma avaliação baseada no risco bastante eficaz e

actualizada. Neste capítulo também apresenta-se que programas de inspecção e gestão do risco estão

disponíveis aos PRDs bem como seu histórico no que respeita ao fabrico e a sua inspecção.

Capítulo 3 – Análise da norma API RP 580 para aplicação as PRDs

Este documento constitui a normalização da metodologia e procedimentos a adoptar para se efectuar

uma avaliação de RBI API para diferentes equipamentos. Portanto torna-se imprescindível que se faça

uma análise ao seu conteúdo, mas considerando a sua aplicação as PRDs. Informações como a forma

de aquisição de dados, tipo de dados, identificação do mecanismo de falhas, assim como informações

que tem a ver com o nível de preparação do inspector são abordadas neste capítulo.

Capítulo 4 – Análise do modelo Weibull

Este modelo estatístico é adoptado pela API para avaliação da vida dos equipamentos por eles

estudados. Neste capítulo, portanto faz-se uma introdução a função densidade de probabilidade de

Weibull assim como a sua adequação ao estudo da probabilidade de falha. Também introduz-se

4

sucintamente o cálculo de actualização bayesiana, pois a actualização dos dados feito neste trabalho

baseia-se no teorema de Bayes.

Capítulo 5 – Análise da adequação da norma API RP 581 para aplicação as PRDs

Esta norma é mais adequada estudo de carácter quantitativo, como se confirmará neste capítulo. Define-

se aqui como se determina os planos de inspecção atendendo o risco admissível. Também aborda-se

sobre a matriz de risco, os tipos de avaliação RBI, quer seja qualitativa, semi-quantitativa ou qualitativa.

Por fim apresenta-se os procedimentos na qual baseou-se para se determinar os parâmetros de estudo e

a probabilidade de falha.

Capítulo 6 – Desenvolvimento do “software” para aplicação as PRDs

Este assim como os capítulos a seguir são os capítulos mais práticos, onde se debruça sobre o

desenvolvimento do “software”, e a sua aplicação a casos práticos.

Capítulo 7 – Aplicação da metodologia e do software a casos práticos

É mostrado neste capítulo dois casos pertinentes de avaliação que conduz a uma avaliação RBI API, não

sendo, apenas, pela ausência de dados para se calcular as consequências. Mas é aqui apresentado aqui

como a norma permite calcular os parâmetros de Weibull e subsequentemente a probabilidade de falha

tanto para um modo de falha de fuga como para um modo de falha ao abrir que são os dois modos de

falha principais para os PRDs. É feita também uma breve justificação dos resultados.

Capítulo 8 – Conclusões e perspectivas de trabalho para o futuro

Capítulo 9 – Referências bibliográficas

1.4 Estado da arte Desde o início do século 20 muitos códigos e práticas de inspecção têm sido publicadas com vistas a

normalizar as actividades de inspecção e garantir a segurança em vários sectores da indústria que

utilizam as PRDs. Assim podemos acompanhar o seu desenvolvimento como se segue:

Em 1911 a ASME criou um comité para caldeiras e reservatórios de pressão, que levou a criar normas

para os mesmos seja para concepção e inspecção.

Em 1955 a API publicou o primeiro documento sobre sistemas de alívio de pressão

Em 1969 novamente a API voltou as publicações com a criação da API RP 521 separada da API RP 520.

Em 1976 a ALChE formou a DIERS, como um instituto de projectos para emergências em sistemas de

alívio de pressão.

Em 2000 a API publicou a primeira edição do código API RBI 581 dele derivando a API RP 580.

Em 2002 a API publicou a primeira edição da API RP 580 que estudaremos mais adiante.

Em 2008 surge a segunda edição da API RP 581

5

Capítulo 2: Fundamentos das PRDs

2.1 Projectos das PRDs As PRDs são dispositivos concebidos para ajudar que a pressão exterior ou vácuo de um recipiente não

ultrapasse valores pré-determinado fazendo isso pela transferência de fluido, para o exterior ou para um

sistema fechado de processamento do mesmo, em situação de emergência ou em condições anormais.

Agindo em condições de emergência ou em condições anormais, a transferência de fluido pode salvar

vidas humanas e propriedades.

Os principais tipos de PRDs estão divididos em três grupos, como se vê na figura 1, a saber:

1. Válvulas de alívio de pressão de fecho automático (Reclosing Pressure Relief Devices)

2. Válvulas de alívio de pressão para pressão de vácuo (Vacuum Pressure Relief Devices)

3. Válvulas de alívio de pressão de fecho manual (Nonreclosing Pressure Relief Device)

Figura 1: Classificação das PRDs

Nota-se mais adiante estes tipos de válvulas bem como a sua função e principais aplicações.

Válvulas de alívio de pressão de fecho automático. Uma PRD de fecho automático são válvulas

destinadas a fechar após a actuação. Existem muitas PRDs deste tipo. Segue-se então a sua

classificação e o nome pelas quais eles são vulgarmente conhecidos.

a) Válvulas de alívio de pressão (pressure relief valve, PRV): consiste num dispositivo de alívio de

pressão destinado a accionar quando actuado uma pressão estática de entrada e fechar depois

das condições normais serem restauradas. E podem ser dos seguintes tipos e ter um ou mais dos

seguintes recursos de projecto:

1) Válvula de curso baixo (Low-lift PRV): uma válvula de alívio de pressão em que a área

de descarga real é a área de cortina (separação).

2) Válvula de curso completo (Full-lift PRV): uma válvula de alívio de pressão em que a

área de descarga real é a área de furo.

3) Válvula de passagem reduzida (Reduced bore PRV): uma válvula de alívio de pressão

em que a área de passagem do fluxo abaixo da base é inferior à área de superfície do

fluxo à entrada da válvula.

6

4) Válvula de passagem completa (Full-bore PRV): Uma válvula de alívio de pressão em

que a área de passagem é igual à área de fluxo de entrada para a válvula e não existe

nenhuma saliência na passagem.

5) Válvula tipo Mola carregada directamente (Direct spring-loaded PRV): Uma válvula de

alívio de pressão na qual o disco é mantido fechado por uma mola.

6) Válvula tipo Piloto Operada (Pilot-operated PRV): uma válvula de alívio de pressão na

qual o disco é mantido fechado pela pressão do sistema e a pressão de operação é

controlada por uma válvula piloto accionada pela pressão do sistema.

7) Válvula tipo convencional (Conventional direct spring-loaded PRV): uma válvula de alívio

de pressão tipo Mola carregada directamente cujas características operacionais são

directamente afectadas por mudanças na pressão de retorno.

8) Válvula tipo balanceada (balanced direct spring-loaded PRV): uma válvula de alívio de

pressão tipo Mola carregada directamente que incorpora os meios de minimizar o efeito

da pressão de retorno sobre as características operacionais (pressão de abertura,

pressão de fecho e capacidade de alívio da pressão)

9) Válvula tipo Mola interna (internal spring PRV): uma válvula de alívio de pressão do tipo

Mola carregada directamente cuja mola e todas ou algumas partes do mecanismo de

funcionamento fica exposta à pressão do sistema quando a válvula está fechada.

10) Válvula de alívio de pressão e temperatura (temperature and pressure relief valve): uma

válvula de alívio de pressão que pode ser accionada por pressão à entrada da válvula ou

temperatura à entrada da válvula.

11) Válvula de accionamento externo (Power-actuated PRV): uma válvula de alívio de

pressão accionada por um dispositivo de controlo externo aparte da válvula.

12) Válvula de alívio (relief valve): uma válvula de alívio de pressão caracterizada por uma

progressiva abertura que é geralmente proporcional ao aumento de pressão. Ele é

normalmente usado para fluidos incompressíveis.

b) Válvula de segurança e alívio (Safety relief valve): uma válvula de alívio de pressão caracterizada

pela rápida abertura ou por uma progressiva abertura que é geralmente proporcional ao aumento

de pressão. Ele pode ser usado para fluidos compressíveis ou incompressíveis.

c) Válvula de segurança (Safety valve): uma válvula de alívio de pressão caracterizada por abertura

rápida e normalmente usado para fluidos compressíveis (ASME PTC, 2009).

Válvulas de alívio de pressão de vácuo. Uma válvula de alívio de pressão de vácuo, é um dispositivo

de alívio automático de vácuo accionado pela pressão de vácuo no equipamento protegido. As válvulas

de alívio de pressão de vácuo geralmente são usadas para proteger os tanques de armazenamento a

pressão atmosférica e baixa pressão contra pressões altas suficiente para danificar tais tanques. As

válvulas de alívio de pressão de vácuo não são usadas para aplicações que exijam uma pressão de

ajuste de mais de 103 kPa (15 lbf/in2).

7

Estas válvulas classificam-se em três categorias: (1) válvula de ajuste de pressão de vácuo, (2) Válvulas

de alívio de pressão, e (3) Válvulas de alívio de vácuo.

(a) Válvula de ajuste de pressão de vácuo (Pressure vacuum vent valves): O projecto das válvulas

de ajuste de pressão de vácuo ou válvula de alívio de pressão de vácuo mantém um anel

retentor apertado até que a pressão do sistema ou vácuo excede a pressão de abertura.

(b) Válvulas de alívio de pressão (Pressure relief valves): O projecto desta válvula de alívio de

pressão promove a protecção contra sobrepressão positiva, impede a entrada de ar e a perda

por evaporação do produto e ajuda a conter os vapores odoríferos e potencialmente perigosos.

(c) Válvulas de alívio de vácuo (Vacuum relief valves): Para estas válvulas também o seu projecto

fornece protecção contra sobrepressão de vácuo, ajuda a evitar perdas por evaporação do

produto e a conter os vapores de odoríferos potencialmente perigosos (Mohammad A. Malek,

2006). Válvulas de alívio de pressão de fecho manual. As válvulas de alívio de pressão de fecho manual são

dispositivos de alívio de pressão que permanece aberto depois da operação. Existem muitos tipos de

dispositivos de alívio de pressão de fecho manual, e podem ser classificados de acordo com os recursos

utilizados no seu projecto

Recursos de projecto:

(a) Dispositivo tipo de baixo curso (Low-lift device): um dispositivo no qual a área de descarga real é

dependente da elevação do disco.

(b) Dispositivo tipo de alto curso (Full-lift device): um dispositivo no qual a área de descarga real é

independente da elevação do disco.

(c) Dispositivo tipo de passagem reduzida (Reduced bore device): um dispositivo no qual a área de

passagem de fluxo abaixo da base é inferior a superfície de passagem de fluxo à entrada do

dispositivo.

(d) Dispositivo tipo de passagem completa (Full-bore device): um dispositivo no qual a área de

passagem de fluxo abaixo da base é igual a área de passagem de fluxo à entrada do dispositivo.

Tipos de projecto:

(a) Discos de ruptura (frangible, bursting and rupture disk device): trata-se de um dispositivo que

contêm um disco que se rompe quando a diferença de pressão estática a montante e a jusante do

disco atinge um valor predeterminado. Um dispositivo de disco de ruptura deve incluir um disco de

ruptura e também pode incluir um suporte para o disco.

(b) Pinos de ruptura (pin device): um dispositivo accionado pela diferença de pressão estática ou

pressão estática de admissão e destinado a funcionar pela activação de uma secção de rolamento

de carga com um pino que suporta o elemento que contém a pressão. Um pino é o elemento de

forma cilíndrica fina que suporta uma pressão até a sua ruptura (o pino funciona como funciona as

molas para as válvulas convencionais). Exemplos destes dispositivos incluem os seguintes:

8

(1) Pino de ruptura (breaking pin device): dispositivo projectado para funcionar pela quebra da

secção de transporte de carga que consiste num cilindro fino que suporta o elemento que contém

a pressão.

(2) Pino de flambagem (buckling pin device): dispositivo projectado para funcionar pela flambagem

da secção de transporte de carga que consiste num cilindro fino que suporta o elemento que

contém a pressão.

(3) Pino de corte (shear pin device): dispositivo projectado para funcionar pelo corte da secção de

transporte de carga que consiste num cilindro fino que suporta o elemento que contém a

pressão.

(d) Dispositivo tipo Mola-Carregada directamente (direct spring-loaded device): um dispositivo

accionado por uma diferença de pressão ou pressão de admissão estática na qual o disco é mantido

fechado por uma mola. Sob actuação tal disco mantém-se aberto através de um mecanismo que o

prende.

(e) Dispositivo tipo Piloto operado (pilot-operated device): um dispositivo no qual o disco é mantido

fechado pela pressão do sistema e a pressão de operação é controlada por um piloto accionado pela

pressão do sistema. O piloto pode consistir em um dos dispositivos listados acima (ASME PTC,

2009).

2.2 As PRDs na actividade diária As PRDs são consideradas como um dos mais importantes dispositivos de segurança a nível industrial

sejam eles instaladas em plataformas da indústria petrolífera em caldeira de pressão ou de qualquer

reservatório de pressão. As PRDs protegem o sistema quando a pressão no interior do sistema ou

recipiente sob pressão aumenta, por qualquer um motivo e esta pressão excessiva ameaça explodir o

reservatório. Estes dispositivos são usados para proteger equipamentos sob pressão, como se pode ver

na figura 2, superior a pressão máxima admissível de trabalho (MAWP). Se ela falha em desempenhar a

função para a qual foi concebida, ocorrerá então uma sobrepressão dentro do reservatório ou caldeira,

resultando em perigosas explosões e incêndios, que poderão por sua vez provocar danos ambientais e

económicos gravíssimos. Estes equipamentos agem como a última linha de defesa, pois são dispositivos

mecânicos que salvam vidas e bens (ASME, 2009).

9

a)

b)

Figura 2: a) Vários tipos de dispositivos de alívio de pressão, b) Sua potencial aplicação, uma refinaria (Equity, 2009)

As PRDs são equipamentos largamente utilizados actualmente na indústria, e a sua aplicação está

intrinsecamente ligada a segurança económica da indústria energética e química. Assim podemos

verificar a sua larga aplicação neste ramo da indústria.

Válvulas de segurança para Caldeiras de potência

Uma caldeira de potência é a caldeira na qual o vapor de água ou outro vapor é gerado a uma pressão

superior a 103,421 kPa (15 psi) para uso externo de si mesmo.

A caldeira de potência é basicamente uma caldeira de alta pressão, e inclui os seguintes tipos:

Caldeira eléctrica - uma caldeira de potência ou uma caldeira de água a alta temperatura em que a fonte

de calor é a electricidade.

Caldeira de água a alta temperatura - destinada ao funcionamento a pressões superiores a 1103,161 kPa

(160 psi) e / ou temperaturas superiores a 250 ° F.

Vaporizador de fluidos orgânicos - um dispositivo semelhante a uma caldeira na qual um fluido orgânico

é vaporizado através da aplicação de calor resultante da combustão de combustíveis (sólido, líquido ou

gasoso).

As válvulas de segurança são utilizadas nas caldeiras de potência que geram vapor. Caldeiras de

potência como as Caldeiras eléctricas, Mini caldeiras, e Vaporizador de fluidos orgânicos geralmente são

equipados com válvulas de segurança. Por outro lado a caldeira de potência como a caldeira de água a

alta temperatura utiliza válvula de alívio e segurança.

10

a)

b)

Figura 3: a) Uma caldeira, b) Tipo de válvula de alívio e segurança que se usa (Watts, ASME, 2006)

As válvulas de segurança e válvulas de alívio e segurança são as mais importantes válvulas numa

caldeira de potência. Acidentes catastróficos podem ocorrer se as válvulas de segurança não conseguem

abrir, no caso, uma explosão da caldeira de potência. Por isso é dada grande importância a inspecção e

reparação de válvulas de segurança.

PRDs para reservatórios de pressão

Os reservatórios de pressão são recipientes fechados projectados para conter altas pressões sejam elas

provenientes do interior ou do exterior, e estes reservatórios são estáticos, no sentido de não serem

transportáveis, ver figura 4. As pressões impostas a estes reservatórios podem ser de fonte externa,

através da aplicação de calor a partir de uma fonte directa ou indirecta, ou por qualquer combinação

destas duas fontes enquanto a pressão interna num reservatório desenvolve-se a partir de processos

que envolvem mudanças de estado, temperatura e condições de pressão e temperatura que são

impostas aos fluidos. A pressão externa sobre um reservatório pode ser imposta por um vácuo interno ou

por uma pressão do fluido entre um invólucro exterior e a parede do reservatório. Se um reservatório de

pressão não conseguir conter as altas pressões internas e externas os componentes do reservatório

podem falhar causando acidentes perigosos.

Os reservatórios de pressão geralmente estão sujeitos a uma pressão interna ou externa de

funcionamento acima de 103 kPa (15 psi).

Os reservatórios de pressão são projectados e construídos com diversas formas as quais podem ser

cilíndrica com cabeças, esféricas, esferoidais, caixas, ou sem uma forma definida. Os tipos mais comuns

destes tipos de reservatórios funcionam como caldeiras, aquecedores de água, tanques de expansão,

aquecedores de água de alimentação, colunas, torres, reactores, permutadores de calor, condensadores,

11

refrigerador de ar, refrigerador de óleo, acumuladores, tanques de ar, cilindros de gás, e sistemas de

refrigeração.

Figura 4: Reservatórios de pressão com válvulas de alívio de pressão e discos de ruptura (Flaretec Alloys, 2008)

Todos os reservatórios sob pressão, tal como definido pela ASME devem, independentemente do

tamanho ou da pressão a que estão sujeitos, ser equipados com PRDs (Figura 5). Tais devem proteger

os reservatórios, evitando que a pressão suba acima de 10% ou seja 20 kPa (3 psi), consoante o valor

mais elevado acima da MAWP (ASME, 2001).

a)

b)

Figura 5: a) Corte transversal de uma válvula usada num reservatório, b) Discos em ruptura num reservatório em sobrepressão (Mohammad A. Malek, 2006)

Também utilizam-se discos de ruptura, veja a figura 5b, em conjunto com as válvulas ou como único

dispositivo de alívio de pressão para os reservatórios de pressão. Estes discos são discos que uma vez

actuados não voltam a posição inicial pois são actuados por uma pressão pré-definida rompendo com o

mesmo.

12

As PRDs para sistemas nucleares

Os Sistemas nucleares são protegidos contra as consequências decorrentes da aplicação de condições

de pressão e temperatura que causariam que tanto as pressões especificadas de projecto ou a de

serviço fossem ultrapassadas. Estes dispositivos são utilizados quando a condição, considerada no

Relatório de protecção contra sobrepressão, causasse que o limite especificado do projecto fosse

ultrapassada. Nos sistemas nucleares existem linhas de vapor chamadas principais linhas de vapor,

estas devem ser protegidas com válvulas de segurança.

Válvulas de segurança para a linha principal de vapor (Figura 6 a). Estas válvulas são necessárias sobre

as principais linhas de vapor para proteger o gerador de vapor (de um sistema ou reactor nuclear) de

sobrepressão. Esta válvula de segurança avançada actua com o princípio da pressurização, isto é, o

fluxo de vapor ou do fluido em causa na área de controlo piloto é limitado e a velocidade é controlada

para se prevenir que haja erosão e fugas.

a)

b)

Figura 6: a) Válvula de alívio de linha principal de vapor com motor eléctrico opcional de recurso, b) Válvula de alívio para proteção de sobrepressão de pressurizador (CCI Nuclear Valve, 2007)

Válvula de segurança de pressurizador (Figura 6 b). O objectivo desta válvula de segurança é proteger o

circuito primário de um PWR (Reactor de água pressurizada) contra sobrepressão. A um determinado

valor de pressão pré-definida (MAWP) a válvula abre e liberta vapor, água ou hidrogénio do

pressurizador para um reservatório. Também são usados discos de ruptura.

As PRDs para reservatórios de pressão transportáveis

Os reservatórios transportáveis são utilizados para o transporte de mercadorias perigosas através de

vias terrestres, férreas, aérea, ou marítima. O reservatório é constituído por um recipiente sob pressão,

equipamentos de serviço e componentes estruturais externos.

13

Todos os reservatórios de pressão transportáveis, independentemente do tamanho e da pressão a que

estão sujeitos, devem estar providos com uma ou mais PRDs para protecção contra sobrepressões. O

proprietário do equipamento deve ser o responsável pela instalação destes dispositivos. O fabricante do

reservatório não tem a obrigação de fornecer as PRDs. As autoridades reguladoras podem especificar as

características operacionais, bem como definir pontos, requisitos de capacidade, etc, para os dispositivos

de alívio de pressão utilizados para várias aplicações (ASME Code requirements Sec. XII, 2004).

Os reservatórios de pressão transportáveis não devem estar submetidos à pressão superior a pressão

máxima permitida como se pode consultar no apêndice do ASME Sec. XII. (Mohammad A. Malek, 2006)

Geralmente, são usados dois tipos de válvulas de alívio de pressão para aplicações em reservatórios de

pressão transportáveis, os internos e os externos.

Válvula de segurança interna. Consiste numa mola que é instalada de tal forma que a maior parte do

corpo da válvula fica dentro do reservatório (Figura 7a). A válvula é accionada quando houver

sobrepressão no interior do reservatório. Não existem disposições para a activação manual da válvula.

a)

b)

Figura 7: a) Válvulas de alívio de pressão interna, b) Componente de uma válvula de alívio de pressão externa (Midland Manufacturing, 2006)

Válvulas de segurança externa. Também funcionam com o princípio da mola, mas ao contrário das

internas estas válvulas são instaladas de tal forma que a maior parte do corpo da válvula permanece no

topo (exterior) do reservatório (Figura 7b). A válvula é accionada por sobrepressão no reservatório. Não

existem disposições para a activação manual da válvula.

Os discos de ruptura para este tipos de reservatórios são discos que uma vez actuados não voltam a

posição inicial pois são actuados por uma pressão pré-definida rompendo com o mesmo. São discos de

ruptura testados pelo fabricante.

14

As PRDs para a indústria do petróleo

Depois de longo tempo de obscurantismo no uso do petróleo que se verificou durante a idade média, ele

ressurgiu nos meados dos anos de 1850s, quando químicos amadores e profissionais da Europa e dos

Estados Unidos começaram a fazer experiencias para refina-lo e obter assim um combustível seguro

para ser usado na iluminação. Assim em 1854 foi patenteado nos Estados unidos o Querosene

(LEONARDO MAUGERI, 2006).

Mas a medida que se explorava este recurso bastante útil foi se verificando debilidades nas técnicas de

extracção, pois obtinha-se o Crude com técnicas e dispositivos amadores. A indústria do petróleo como

tal surgiu em 1859 na Pensilvânia, USA, quando Edwin Drake começou a perfurar o primeiro poço de

petróleo para fins comerciais com uma máquina de perfuração. Dois anos mais tarde abriu-se a primeira

refinaria para se processar então a transformação do crude em Querosene.

A evolução das simples refinarias de destilação aos modernos e sofisticados processos gerou a

necessidade de mais segurança no processo. O processamento do crude em gases e líquidos

inflamáveis, a alta temperatura e pressão, usando reservatórios de pressão, tubagens e outros

equipamentos sujeitos a tensão e corrosão requeria cada vez mais consideráveis níveis de

conhecimento, controle e perícia pois estes reservatórios são especialmente concebidos para resistir ao

ambiente corrosivo dos produtos petrolíferos.

As PRDs devem proteger os reservatórios de pressão, as tubagens e outros equipamentos na indústria

do petróleo por abrirem automaticamente a uma determinada pressão e assim prevenir consequências

destrutivas por excesso de pressão nos sistema e nos reservatórios de armazenagem, prevenindo nos

casos extremos explosões e incêndios o que implica perdas económicas elevadas (Mohammad A. Malek,

2006).

A API há 75 anos tem sido a principal associação comercial representando quase 400 membros no que

tange a todos os aspectos relacionados ao petróleo e gás natural desde a maior empresa do ramo do

petróleo à menor, sejam eles independentes ou não, provenientes de todos os segmentos da indústria.

Entre eles estão empresas exploradoras, produtoras, refinarias, empresas que operam com tubagens e

petroleiros, bem como as empresas fornecedoras de serviço e produtos que suportam todos os

segmentos da indústria. (API, 29 Maio 2009)

Desde um tempo a esta parte a API tem vindo a publicar vários códigos e normas para a indústria

petrolífera e do gás. As seguintes normas são aplicáveis as PRDs:

API 510: Pressure Vessel Inspection Code: Inspection, Rating, Repair, and Alteration

RP 520: Sizing, Selection, and Installation of Pressure Relieving Devices in Refineries

Parte I - Sizing and Selection

15

Parte II - Installation

RP 521: Guide for Pressure-Relieving and Depressuring Systems

Std 526: Flanged Steel Pressure Relief Valves

Std 527: Seat Tightness of Pressure Relief Valves

RP 576: Inspection of Pressure Relieving Devices

Std 620: Design and Construction of Large, Welded, Low-Pressure Storage Tanks

Std 650: Welded Steel Tanks for Oil Storage

Std 2000: Venting Atmospheric and Low-Pressure Storage Tanks

Bull. 2521: Use of Pressure-Vacuum Vent Valves for Atmospheric Pressure Tanks to Reduce Evaporation

Loss

API recommended practice 581 - Risk-Based Inspection Technology

Parte I - inspection planning using API RBI technology

Sobre esta última norma e da norma API RP 580 debruçar-se-á mais adiante pois a análise da

metodologia de inspecção baseada no risco considerada nesta dissertação basear-se-á nelas.

As PRDs são utilizadas na indústria do petróleo tanto na exploração e produção bem como na refinaria,

mas especialmente neste último ramo da indústria do petróleo, a refinaria (Figura 8).

Figura 8: Reservatório numa refinaria no Alaska - USA (alaska-in-pictures.com, 2009)

As PRDs para a protecção dos equipamentos. As indústrias petroquímicas e de petróleo comummente

utilizam as PRDs para protecção dos seus equipamentos.

A maioria dos dispositivos automáticos de alívio de pressão comuns, tais como as válvulas de alívio de

pressão, válvulas de alívio de pressão piloto operada e discos de ruptura, são equipadas em vários tipos

de recipientes sob pressão instalados na indústria do petróleo. As válvulas de alívio de pressão ou os

discos de ruptura podem ser utilizados independentemente ou em combinação entre si de modos a

fornecer a protecção necessária contra a excessiva acumulação de pressão nos reservatórios.

16

Os reservatórios das refinarias exigem uma protecção especial contra sobrepressões. A válvula de alívio

de pressão de vácuo provê protecção contra as sobrepressões de vácuo, impede a entrada de ar no

reservatório, a perda de produtos por evaporação, e ajuda a conter odoríferos perigosos e vapores

potencialmente explosivos.

2.3 Programas de inspecção e gestão do risco para os PRDs

2.3.1 Breve historial sobre as PRDs e seus métodos de inspecção

A válvula de segurança é um dispositivo de alívio de pressão que existe desde 1682, foi inventada pelo

físico francês Denis Papin. O modelo inventado por Papin funcionava com um sistema de contrapeso,

onde um peso ao ser movimentado ao longo de uma alavanca alterava a sua pressão de ajuste1

Em 1848 o inglês Charles Ritchie foi o primeiro a introduzir um meio de aproveitar as forças expansivas

do fluido para aumentar o curso de abertura do disco da válvula. Este consistia num anel simples em

volta da área de vedação do bocal, porém, era fixo. Hoje no lugar desse anel simples existe o anel do

bocal, uma peça roscada usada para variar a força de abertura da válvula.

.

Em 1863 Willian Naylor introduziu mais uma melhoria para aumentar o curso de abertura da válvula,

aumentando a força reactiva. Esta melhoria era um segundo anel em volta do disco, e que hoje em dia é

uma “saia” na face inferior do suporte do disco ou um anel superior roscado. As válvulas modernas

utilizam os princípios de projecto de ambos para aproveitar as forças reactivas e expansivas do fluído de

processo para alcançarem o curso máximo e consequentemente o caudal máxima. A válvula de

contrapeso devido a sua falta de precisão foi responsável por diversas explosões de caldeiras e vasos de

pressão e consequentes perdas de vidas. Por isso é que actualmente O código ASME Secção I não

permite que sejam instaladas válvulas de contrapeso em caldeiras.

Somente a partir de 1869 é que foi inventada a válvula de segurança tipo mola a partir do projecto de

dois americanos, George Richardson e Edward H. Ashcroft.

A ASME (American Society of Mechanical Engineers) foi criada em 1880 como uma Sociedade Técnica e

Educacional de Engenheiros Mecânicos.

Nos Estados Unidos, durante 5 anos entre 1905 e 1911 houve pelo menos 1700 explosões de caldeiras

resultando em 1300 mortes. Em função disto, em 15 de Setembro de 1911, o ASME foi chamado a

elaborar o anteprojecto de um código de projecto e estabelecer as especificações para a construção de

caldeiras e outros recipientes sob pressão. Assim foi formado um Comité de Caldeiras e Vasos de

Pressão e com este surgiu a primeira secção do código ASME para vasos de pressão submetidos a fogo

(Caldeiras). Em 14 de Dezembro de 1914, o Comité de caldeira e o Comité Consultivo iniciaram

1 Pressão de ajuste ou “set pressure” é a pressão pré-definida na qual a válvula actua quando a pressão do sistema atingir este valor.

17

preparação de um projecto final. O primeiro código ASME, que consiste em regras de construção de

caldeiras foi adoptado na Primavera de 1915. Esta secção do código tornou-se uma exigência obrigatória

em todos os estados dos E.U.A. que reconheceram a necessidade de um regulamento. Foi publicada

então em 1914 e formalmente adoptada na primavera de 1915 (Mohammad A. Malek, 2006).

Actualmente existem normas e padrões reconhecidos mundialmente que descrevem regras e

procedimentos quanto ao projecto, dimensionamento, inspecção e instalação de válvulas de alívio e/ou

segurança em caldeiras e processos industriais.

2.3.2 Inspecção das PRDs

Começa-se por definir inspecção como toda actividade unitária, ou conjunto organizado de actividades

destinadas a caracterizar e documentar o estado em que se encontra determinado equipamento,

tubagem ou sistema constituído por equipamentos e tubagens. As válvulas de segurança como já vimos

carecem de devidos e eficientes planos de inspecção de modo a minimizar o risco envolto ao seu

funcionamento.

Uma PRD devidamente projectado, construído e instalado é suposto garantir a segurança do pessoal e

proteger o equipamento em circunstâncias anormais. Assim entra em cena o papel da inspecção para os

PRDs, ela deve ser feita para garantir a protecção em caso de situações de emergência. Esta inspecção

deverá incluir factores que possam vir a afectar o desempenho da válvula. São considerados os

seguintes factores:

Variação da temperatura, Factores ambientais e do sistema

Vibração

Resíduo nas partes internas da válvula

Elementos da válvula submetido a tensão

Turbulência no fluido

Dimensionamento e configuração de tubagem de descarga

Dimensionamento e configuração de tubagem de admissão

Diâmetro interno

Os Dispositivos de alívio de pressão, como também podemos chamar as PRDs, devem ser

inspeccionados por um inspector autorizado (Authorized Inspector, AI) que é qualificado pela área de

jurisdição ou a devida entidade jurídica. Dependendo das leis e regras regionais os PRDs são

inspeccionados regularmente por um AI, ele deve ter conhecimento e experiência necessária sobre os

códigos da ASME e os códigos da API. Na ausência de regras e leis jurisdicionais, a inspecção deve ser

conduzida por um engenheiro com experiência na área de tecnologia dos dispositivos de alívio de

pressão (Mohammad A. Malek, 2006).

Alguns riscos já são reconhecidos por não poderem ser geridos somente por inspecção.

Exemplos de situações onde a inspecção pode não ser suficiente na gestão de riscos a níveis aceitáveis

são:

Equipamento próximo do fim da vida.

18

Mecanismos de falhas (tais como fractura frágil e fadiga), onde a prevenção de falha

depende, principalmente, da operação dentro de valores pré-definidos de pressão /

temperatura.

Riscos dominados por consequência.

Como temos vindo a considerar até aqui a inspecção baseada no risco (RBI) constitui o actual estado da

arte na indústria de processo, para o planeamento da inspecção e definição de janelas de operação com

vista ao controlo e mitigação do risco em particular nas indústrias do petróleo e petroquímica. O risco é

utilizado como critério de prioritização das actividades de inspecção e a sua componente da

probabilidade de falha tem sido a base para a previsão dos intervalos óptimos de inspecção. Vejamos

brevemente uma introdução do que consiste a RBI.

De forma mais detalhada e específica dêmos agora um olhar a norma “API RECOMMENDED PRACTICE

580 - RISK-BASED INSPECTION”, assim conheceremos a abrangência dela bem como a sua

adequação a inspecção baseada no risco para as PRDs.

19

Capítulo 3: Análise da norma da API RP 580 para aplicação as PRDs

3.1 Introdução Como já foi referido, a API e ASME dedicam seus esforços em criar códigos e normas para assegurar o

bom funcionamento das válvulas de segurança. Assim, estas duas entidades criaram códigos e normas

para se garantir o projecto adequado à instalação e funcionamento dos PRDs de modo a não se

ultrapassar riscos inaceitáveis que podem advir do funcionamento dos mesmos.

Uma das normas que tem sido bastante usada desde um tempo a esta parte é a norma da API RP 580

PRÁTICAS RECOMENDADAS – INSPECÇÃO BASEADA NO RISCO. Esta tem sido o documento oficial

para práticas de inspecção baseada no risco usado desde então.

Esta norma pode ser usada para se gerir o risco global de uma instalação concentrando esforços de

inspecção nos equipamentos que representam riscos mais elevados.

Os custos relacionados a inspecção pode ser reduzida pela redução dos esforços de inspecção nas

áreas identificadas como tendo menor risco. O Gráfico da Figura 9 mostra como o risco pode ser

reduzido em função do nível da actividade de inspecção.

Figura 9: Redução do risco em função do nível da actividade de inspecção

Como já referimos, o cálculo do risco nas normas da API RBI envolve a determinação da probabilidade

de falha e a consequência de falha do equipamento pressurizado. A falha por sua vez é definida como a

perda de contenção resultando em fuga para a atmosfera ou a ruptura do reservatório. Também, é de

notar que a acumulação de dano ao longo do tempo resulta no aumento do risco.

Assim a inspecção baseada no risco da API desempenha um papel fundamental no que concerne a

melhor quantificação do dano, bem como na redução da incerteza e redução da probabilidade de falhas

inesperadas.

20

3.2 Estado da documentação API RBI A API RBI iniciou-se como um projecto industrial conjunto em 1992, após esta data foram produzidas

duas publicações, a saber, API 580 (primeira edição, Maio de 2002) e API 581 (primeira edição, Maio de

2000). A primeira publicação, API 580, introduz os princípios e apresenta as orientações gerais mínimas

para a prática da RBI. Está previsto o lançamento da segunda edição para o ano de 2009. Já a segunda

publicação, API 581, prevê métodos quantitativos de RBI para planificação da inspecção. Este último

inicialmente era um único documento que era conhecido como um documento básico de recurso para

inspecção baseada no risco. Em Setembro de 2008 surgiu a segunda edição, Tecnologia da API RBI que

foi uma revisão significativa da primeira edição e foi dividida em três partes:

Parte 1: Planos de Inspecção usando a tecnologia da API RBI

Parte 2: Determinação da probabilidade de falha numa avaliação API RBI

Parte 3: Análise da consequência numa avaliação API RBI

Estas normas, e em particular a API 580, não abrangem a infinidade de equipamentos que existem ou

possam vir a existir, embora os seus princípios possam vir a ser úteis na análise de outros

equipamentos. Uma vez que a API é um instituto de petróleo, eles especializaram-se em equipamentos

da indústria de processos e de petróleo. Vejamos os equipamentos abordados na análise API RBI.

3.3 Equipamentos abordados e não abordados na análise por RBI A API RP 580 oferece aos usuários a flexibilidade de aplicar a metodologia RBI dentro do contexto das

práticas de gestão de risco de cada empresa. A API 580 pretende promover consistência e qualidade na

identificação, avaliação e gestão dos riscos que estão ligados a deterioração do material, que pode

conduzir à perda de estanquicidade.

Várias metodologias diferentes de RBI estão a ser aplicadas em toda a indústria. Não se pretende

determinar qual o melhor método para uma aplicação específica de RBI. Pretende-se, apenas, esclarecer

os elementos essenciais para uma análise por RBI.

Portanto, os seguintes tipos de equipamentos pressurizados e seus componentes internos são ou não

abordados na análise por RBI da API:

Equipamentos abordados na análise por RBI

Reservatórios de pressão – todos os componentes submetidos à pressão.

Tubagens – tubagens e componentes das tubagens.

Tanques de armazenamentos – atmosféricos e pressurizados.

Equipamentos rotativos – componentes pressurizados e estáticos.

Caldeiras e aquecedores – componentes pressurizados.

Permutadores de calor – cascos, tampos, carretéis e feixes.

Dispositivos de alívio de pressão.

Equipamentos não abordados na análise por RBI

21

Instrumentação e sistemas de controlo.

Sistemas eléctricos.

Equipamentos rotativos – componentes dinâmicos.

3.4 Introdução a Inspecção Baseada no Risco O objectivo da RBI é determinar que acidentes pode ocorrer (consequência de falha) a partir da falha do

equipamento e quão provável será este acontecimento (probabilidade de falha). As consequências

advêm de fugas ou de falhas ao abrir no caso dos PRDs.

A combinação da probabilidade de um ou mais eventos adversos ocorrerem, associados às suas

consequências, determinarão o risco de operação. Se a combinação entre a probabilidade e

consequência (risco) é alta o suficiente para tornar o nível de risco inaceitável, então uma acção de

mitigação para prevenir ou prever o evento (inspecção) é recomendável. Tradicionalmente, as

organizações focalizavam suas atenções unicamente nas consequências das falhas ou na probabilidade,

sem esforços sistemáticos em relacionar ambos.

Considera-se o exemplo da Figura 10, ela mostra o risco associado à operação de um número de

equipamentos na indústria de processos. Os pontos numerados de 1 a 10 representam o risco associado

ao equipamento. O ordenamento dos riscos produz uma lista dos itens a serem inspeccionados.

Figura 10: Risco associado à operação de 10 equipamentos numa indústria de processos

Desta lista, um plano de inspecção pode ser desenvolvido, com maior atenção nas áreas de maior risco.

Uma linha chamada de iso-linha também é mostrada na Figura 10. Esta linha representa uma curva de

risco constante. Uma vez definido o nível de risco aceitável, o usuário poderia traçar uma iso-linha e

separar a região de risco aceitável da região de risco inaceitável. Frequentemente a curva de risco é

traçada em escala logarítmica para melhor compreensão dos riscos relativos aos itens avaliados.

As técnicas de RBI que podem ser aplicadas, consistem nos níveis qualitativo ou quantitativo ou ainda a

junção de ambos (semi-qualitativo).

A escolha do método apropriado é dependente de múltiplas variáveis, tais como:

Objectivo do estudo.

Número de instalações e equipamentos em estudo.

Recursos disponíveis.

22

Tempo disponível para a realização do estudo.

Complexidade da unidade processual e do processo.

Natureza e qualidade dos dados disponíveis.

Abordagem Qualitativa. São abordagens descritivas baseadas na avaliação e experiência da equipe de

engenharia como fundamento da análise de probabilidade e consequência de falha. Dados de entrada

são comummente dispostos em faixas ao invés de valores discretos. Os resultados são geralmente

fornecidos em termos qualitativos, tais como: alto, médio e baixo.

Os resultados provenientes de uma análise qualitativa dependem do perfil e experiência do analista.

Abordagem Quantitativa. A análise quantitativa de risco abrange, numa metodologia uniforme, todas as

informações relevantes sobre o projecto da planta, práticas operacionais, histórico operacional,

fiabilidade do equipamento, acções humanas, progressão física de acidentes, e potenciais danos à

saúde e ao meio ambiente.

A análise quantitativa do risco utiliza modelos lógicos, representando combinações de eventos que

poderiam resultar em acidentes severos e modelos físicos representando a progressão de acidentes e

transporte de materiais que possam causar danos ao ambiente. Os modelos são avaliados

probabilisticamente, de modo a fornecer visões tanto qualitativas quanto quantitativas sobre o nível de

risco, identificando as características de projecto, operacionais e locais que mais contribuem para o risco.

A análise quantitativa de risco é distinta da análise qualitativa em relação à profundidade da abordagem

e quanto à integração de avaliações detalhadas.

Os modelos lógicos utilizados pela análise quantitativa do risco geralmente consistem no histórico de

eventos e históricos de falhas. Os históricos de eventos delimitam eventos iniciais e combinações de

sucessos e falhas do sistema, enquanto os históricos de falhas seleccionam de que maneiras as falhas

do sistema, representado pelo histórico de eventos, podem ocorrer.

Abordagem Semi-quantitativa. Apresenta aspectos derivados de ambas análises: qualitativa e

quantitativa. Obtém-se maiores vantagens em relação às abordagens previamente mencionadas, sendo

elas: velocidade da qualitativa e rigor da quantitativa. Normalmente, a maioria dos dados utilizados em

uma análise quantitativa é necessária para a análise semi-quantitativa, mas contendo menos detalhes.

Os modelos também não precisam, necessariamente, de ser tão rigorosos quanto os utilizados na

análise quantitativa. Os resultados são geralmente dados através de categorias de consequência e

probabilidade ao invés de valores numéricos de risco, mas os valores numéricos podem ser associados a

cada categoria, permitindo assim, o cálculo do risco e a aplicação de um critério apropriado de risco. Na

prática, um estudo da RBI utiliza aspectos das análises qualitativas, quantitativas e semi-quantitativas.

O método semi-quantitativo foi desenvolvido pelo grupo de estudo coordenado pela API, após ter sido

concluído o projecto-piloto de RBI. Neste método, a análise de risco é feita em uma escala menos

abrangente que a do método quantitativo e por esta razão requer menos informações. Foi concebido

para apresentar os resultados de uma maneira simplificada, através de uma matriz 5 X 5, na qual os

23

valores de probabilidade e consequência são agrupados em categorias, mais adiante ver-se-á mais

detalhes sobre esta matriz.

3.4.1 Contínuo de Análises

Na prática, um estudo da RBI utiliza aspectos das análises qualitativas, quantitativas e semi-

quantitativas.

Estas análises do RBI não são consideradas como competidoras, mas sim como complementares. As

três abordagens são consideradas um contínuo, sendo a análise qualitativa e quantitativa os extremos do

contínuo. Tudo entre os extremos constitui a análise semi-quantitativa.

a)

b)

Figura 11: a)Diferentes abordagens para análise por RBI, b) Paneamento do processo de inspecção baseada no risco

O processo de RBI mostrado num diagrama de blocos simplificado na figura 11b, aponta os elementos

essenciais no panejamento da inspecção baseada na análise de risco. Este diagrama é aplicável a figura

11a), independente da abordagem RBI que for aplicada.

3.4.2 Avaliação Quantitativa do Risco (QRA)

A avaliação quantitativa de risco (QRA) refere-se a metodologia prescritiva que resultou da aplicação de

técnicas de análise de risco em diferentes tipos de instalações, incluindo as de processos químicos e as

de hidrocarbonetos. Uma análise de RBI compartilha muitas das técnicas e necessidades de dados com

a QRA. Se uma QRA foi bem preparada para uma unidade de processo, a análise de consequência do

RBI pode utilizar, extensivamente, dados da avaliação anterior.

Uma QRA tradicional é geralmente composta de 5 etapas:

Identificação de sistemas.

Identificação de risco.

Avaliação de probabilidade.

Análise de consequência.

Resultados de riscos.

A definição do sistema, identificação do risco e análise de consequência estão integralmente

relacionados. A identificação de riscos numa análise de RBI, geralmente, está centrada nos mecanismos

de dano que podem ser identificados no equipamento (causas inspeccionáveis), mas não trata

24

explicitamente com outros cenários de falha possíveis, resultantes de eventos, tais como falta de energia

ou erro humano. Uma QRA trata do risco total e, não somente, do risco associado à deterioração do

equipamento.

A QRA envolve uma avaliação muito mais detalhada do que uma análise de RBI. São analistas de risco

experientes que, geralmente, conduzem uma QRA. Existe a possibilidade de relacionar uma QRA

detalhada com um estudo de RBI (API 580, 2007).

3.4.3 Gestão do Risco através de Inspecção

As inspecções influenciam na incerteza do risco associado ao equipamento de pressão, melhorando o

conhecimento sobre o estado de deterioração e previsibilidade da probabilidade de falha. Mesmo que a

inspecção não reduza o risco directamente, ela representa uma actividade de gestão do risco que pode

levar à sua redução. A inspecção em serviço é inicialmente focalizada na detecção e monitoramento da

deterioração. A probabilidade de falha devido a tal deterioração é função dos seguintes quatro factores:

Mecanismo e tipo de dano.

Taxa de dano.

Probabilidade de detecção e identificação de estados de deterioração futuros através de técnicas

de inspecção.

Tolerância do equipamento (API 580, 2007).

3.4.4 Utilização da RBI para Estabelecer Planos e Prioridades de Inspecção

O objectivo primário da realização duma RBI deve ser um plano de inspecção para cada componente

dos equipamentos avaliados. Para riscos considerados inaceitáveis, o plano deve conter as acções de

inspecção e recuperação recomendadas para reduzir o risco a níveis aceitáveis. Para os componentes

de equipamentos nos quais a inspecção consiste em um meio de gestão de risco eficaz e de bom

resultado na avaliação custo/benefício, os planos devem descrever o tipo, objectivo, e tempo de

inspecção/exame recomendados. Fazendo um “ranking” dos equipamentos por níveis de riscos não

mitigados, é permitido ao usuário apontar prioridades para as diversas tarefas de inspecção/exame. O

nível de risco não mitigado deve ser utilizado na avaliação da urgência da inspecção.

3.5 Aquisição de Dados e Informações para Avaliação por RBI

3.5.1 Dados Necessários para o RBI

Um estudo da RBI pode utilizar uma abordagem qualitativa, semi-quantitativa ou quantitativa, como já foi

referido. A diferença fundamental entre estas abordagens consiste no grau de detalhe dos dados de

entrada, cálculo e resultados.

Para cada análise de RBI é importante que se documente toda a base de estudo e considerações, desde

o início, além da utilização de um conceito consistente. Quaisquer desvios dos procedimentos prescritos

por normas devem ser devidamente documentados. O equipamento deve corresponder a um único grupo

ou localização, tal como uma unidade de processo ou um local específico da planta.

25

Informações necessárias para uma análise de RBI podem incluir, entre outros:

Tipo de equipamento.

Materiais de construção.

Relatórios de inspecção, reparos e trocas.

Composições de fluidos de processo.

Inventário de fluidos.

Condições de operação.

Sistemas de segurança.

Sistemas de detecção de falhas.

Mecanismos de dano, taxas e severidade.

Densidade populacional.

Informações sobre camadas de protecção, isolantes.

Custos de paragens.

Custos de reposição de equipamentos.

Custos de revitalização ambiental.

Portanto considere-se o tipo de dados necessários para cada abordagem utilizada na análise RBI.

RBI Qualitativa. A abordagem qualitativa, geralmente, não demanda todas as informações

mencionadas. Além disso, os itens devem ser caracterizados em grupos amplos ou classificados através

de um ponto de referência. Geralmente, uma análise qualitativa utilizando vastas faixas requer um nível

mais alto de julgamento, habilidade e compreensão do usuário do que uma abordagem quantitativa.

RBI Quantitativa. A análise quantitativa de risco utiliza modelos lógicos representando combinações de

eventos que poderiam resultar em acidentes severos e modelos físicos representando a progressão de

acidentes e o transporte de materiais perigosos para o ambiente. Os modelos são probabilisticamente

avaliados para prover-nos visões tanto qualitativas quanto quantitativas sobre o nível de risco e para

identificar as características de projecto, do local e de operação, que são as mais importantes quanto ao

risco. Por isso, mais informações e dados detalhados são necessários para uma análise quantitativa de

RBI.

RBI Semi-quantitativa. A análise semi-quantitativa, normalmente, requer o mesmo tipo de informação

da análise quantitativa. Mas é, geralmente, menos detalhada. Por exemplo, os volumes de fluido podem

ser estimados. Mesmo que a precisão da análise seja inferior, o tempo necessário para colecta de dados

e análise também será inferior.

3.5.2 Qualidade dos dados

É positivo para a integridade da análise de RBI que os dados estejam actualizados e validados por

pessoal capacitado. Como em inspecções, a validação dos dados é essencial por diversas razões tais

como desenhos e documentos desactualizados, erros de inspecção, erros de digitação e precisão dos

26

equipamentos de medição. Outra fonte potencial de erro na análise consiste em considerações sobre

histórico de equipamentos. Por exemplo, se as inspecções de campo não foram realizadas ou

documentadas, as espessuras nominais serão utilizadas no lugar das espessuras originais.

Durante a etapa de colecta de dados, é necessária uma avaliação sobre quais as normas ou códigos que

estão a ser utilizados, ou foram utilizados quando o equipamento foi projectado. A quantidade de códigos

ou normas utilizadas numa instalação pode causar impactos significativos nos resultados de RBI.

3.5.3 Fontes de Dados e Informações Específicas do Local

As informações necessárias para o RBI podem ser encontradas em muitos locais dentro das instalações.

É importante destacar que a precisão dos dados deve estar adequada à complexidade do método de RBI

utilizado. O indivíduo ou equipa deve compreender a sensibilidade dos dados necessários para o

programa, antes de colectar qualquer informação. Pode ser vantajoso combinar a recolha de dados do

RBI com a recolha de dados de outros tipos de análise de risco/perigo, uma vez que grande parte das

informações se sobrepõe.

Fontes potenciais específicas de informação incluem, entre outros:

Desenhos e Dados de Projecto e Construção:

Desenhos isométricos das tubagens.

Lista de especificações de engenharia.

Lista de materiais.

Informações de construção.

Normas e códigos utilizados.

Sistemas protectores de instrumentação.

Sistemas de detecção e monitoramento de fugas.

Sistemas de isolamento:

Dados de inventário.

Sistemas de emergência, de alívio e despressurização.

Sistemas de segurança.

Sistemas a prova de fogo e contra-incêndio.

Esquema da empresa.

Dados de Inspecção:

Espessura medida e frequência.

Quantidade e tipos de inspecção.

Reparos e alterações.

Dados de PMI2

Resultados de inspecção.

.

2 PMI (Identificação positiva do material) – é um método de análise não destrutiva que utiliza um equipamento que recorre a emissão de raios x ou emissão óptica para a identificação de falhas no equipamento em análise.

27

Dados de Processo:

Análise química da composição do fluido, incluindo contaminantes e vestígios de componentes.

Dados do sistema de controlo.

Procedimentos operacionais.

Procedimentos de arranque e paragem.

Procedimentos de emergência.

Certificados de operação e dados de processo.

Dados ou relatórios de PSM, PHA, RCM, e QRA.

Dados de gestão de mudança (MOC).

Informações e dados externos – se a consequência pode afectar áreas externas.

Dados de falha:

Dados genéricos de falhas frequente – da indústria ou doméstico.

Dados de falha específica da indústria.

Dados de falha específica da planta e dos equipamentos.

Dados de fiabilidade e monitoramentos.

Dados de vazamentos.

Condições do Local:

Dados de condições climatéricas e meteorológicas.

Dados de actividade sísmica.

Custos de reposição de Equipamentos:

Relatórios de custos de projecto.

Banco de dados industriais.

Dados de inspecções baseadas no Risco:

Estudos PSM.

Estudos PHA.

Estudos QRA.

Outros estudos sobre riscos específicos locais.

Investigações de incidências.

3.6 Identificação dos Mecanismos de Dano e Modos de Falha Um especialista em corrosão ou metalurgia deve ser consultado para esta finalidade. Dados utilizados e

considerações feitas devem ser validados e documentados. Condições de processo (normais e

anormais) devem ser consideradas na avaliação. Os mecanismos de falha, taxas e susceptibilidade são

os dados primários de entrada na avaliação da probabilidade de falha.

3.6.1 Falhas e Modos de falha para RBI

A falha é definida como o fim da habilidade de desempenhar certa função requerida.

28

O termo modo de falha pode ser definido como a maneira que a falha ocorre. Modos de falhas podem

incluir um pequeno defeito no componente ou equipamento até a ruptura completa do mesmo.

A RBI pode ser expandido de modo a se incluir outros tipos de falhas, além da perda de estanquicidade.

Exemplos de falhas e modos de falhas para as válvulas de segurança podem ser: a prisão dum

componente da válvula que impede que ela abra, depósito de material à montante ou a jusante, o não

accionamento e fuga.

3.7 Avaliação da Probabilidade de Falha A análise de probabilidade de falha deve levar em conta todos os mecanismos de dano aos quais o

equipamento, objecto de estudo, está susceptível. A análise deve apresentar credibilidade, repetibilidade

e deve ser bem documentada.

A análise de probabilidade num programa de RBI é realizada com o objectivo de estimar a probabilidade

de uma consequência adversa, resultante da perda de estanquicidade, que por sua vez é resultante de

um mecanismo de dano.

Deve-se notar que os mecanismos de dano não são a única causa de perda de estanquicidade. Outras

causas de perda de estanquicidade podem incluir, entre outros:

Actividade sísmica.

Condições climáticas extremas.

Sobrepressão devido à falha de uma válvula de segurança.

Erro de operação.

Substituição de materiais de construção sem aviso prévio.

Erros de projecto.

Sabotagem.

Estas e outras causas de perda de estanquicidade podem exercer impacto na probabilidade de falha e

devem ser incluídas na análise de probabilidade de falhas.

3.7.1 Determinação da Probabilidade de Falha

Independentemente de uma análise qualitativa ou quantitativa ser utilizada, a probabilidade de falha é

determinada por duas considerações:

Mecanismos e taxas de dano relacionados aos materiais de construção do equipamento,

resultados do ambiente de operação (interno e externo).

Eficácia do programa de inspecção para se identificar e monitorar os mecanismos de dano.

Analisando o efeito de ocorrer um dano numa inspecção em serviço na probabilidade de falha, as

seguintes etapas estão envolvidas:

1. Identificação dos mecanismos de dano, plausíveis e activos, que podem ser esperados durante o

intervalo de tempo considerado (considerando condições normais e críticas).

2. Determinação da susceptibilidade e taxa de dano.

29

3. Quantificação da eficiência de inspecções e manutenção passadas e dos programas de

inspecção e manutenção propostos. É geralmente necessário considerar diversas alternativas

para as futuras estratégias de inspecção e manutenção, possivelmente incluindo estratégia de

“não inspecção ou manutenção”.

4. Determinação da probabilidade, considerando as condições actuais dos danos contínuos a uma

taxa esperada/prevista exceder a tolerância ao dano do equipamento, resultando em falha. O

modo de falha (pequeno vazamento, grande vazamento, ruptura de equipamento) também deve

ser determinado baseando-se no mecanismo de dano.

3.7.2 Cálculo da Probabilidade de Falha por Tipo de Dano

Ao se combinar: mecanismo de dano esperado, taxa ou susceptibilidade, dados de inspecção e

eficiência de inspecção, uma probabilidade de falha pode ser então determinada para cada tipo de dano

e modo de falha. A probabilidade de falha pode ser determinada para futuros intervalos de tempo ou

condições, assim como para as actuais. É importante que os usuários avaliem se o método utilizado para

o cálculo do POF é, de fato, minucioso e adequado para a sua necessidade. (API 580, 2007)

A norma API RP 581 parte 1 capítulo 7 trata dos modos de falhas das PRDs bem como do método de

cálculo da probabilidade de falha.

3.8 Avaliação da consequência de falha A análise da consequência num programa de RBI é executada para fornecer discriminação entre itens de

equipamentos baseados numa potencial falha. Em geral, o programa de RBI é controlado por inspectores

ou coordenadores que inspeccionam a instalação e controlam o risco à probabilidade de falha com

planeamento de inspecção e manutenção. Por outro lado, a gestão pode ter interesse em controlar o

lado da consequência na equação de risco. A análise da consequência deve ser uma estimativa

repetitiva e simplificada do que poderá acontecer caso ocorra uma falha no equipamento que está a ser

avaliado.

Métodos mais ou menos complexos e detalhados de análise da consequência podem ser usados,

dependendo da aplicação desejada para a avaliação. O método de análise da consequência escolhido

deve ter a capacidade de fornecer uma relação entre diferentes níveis de consequências para diferentes

equipamentos. A norma API RP 581 parte 1 capítulo 7 trata dos modos de falhas dos PRDs bem como

do seu método de cálculo da sua consequência.

Esta dissertação não abrange o cálculo das consequências de falha uma vez que o objectivo é o cálculo

da probabilidade de falha para os PRDs nos seus modos de falhas característicos.

3.9 Preparação e qualificações para a aplicação do RBI O RBI requer dados obtidos de muitas fontes, análises especializadas e, a partir disso, a tomada de

decisão para a gestão do risco. Normalmente, uma única pessoa não tem condição ou habilidade de

conduzir, sem ajuda, um estudo completo. Em geral, reúne-se uma equipa para conduzir uma avaliação

30

efectiva em RBI. A API RP 580 na secção 14.2 fornece uma lista de uma equipe típica para uma

avaliação em RBI. Dependendo da aplicação, alguns dos tópicos listados podem não ser necessários.

Alguns membros podem trabalhar durante meio período devido à baixa necessidade de alguns dados de

entrada. Também é possível que alguns membros não sejam necessários, caso outros tenham

conhecimentos de várias disciplinas.

3.10 Documentação em RBI É importante que informação suficiente seja recolhida a fim de se documentar inteiramente a avaliação

de RBI. Normalmente, essa documentação deve incluir os seguintes dados:

O tipo de avaliação.

Membros da equipe que executaram a avaliação.

Período de tempo durante o qual a avaliação é válida.

Entradas e recursos utilizados para determinar o risco.

Hipóteses consideradas durante a avaliação.

Resultados da avaliação de risco (incluindo informações sobre probabilidade e consequência).

Estratégia de mitigação, se aplicável, para gestão do risco.

Níveis de risco mitigados (por exemplo, risco residual após a implementação da mitigação).

Referências aos códigos ou aos padrões aplicáveis a jurisdição sobre frequência de inspecção.

É ideal obter e manter uma quantidade suficiente de dados, de tal forma que a avaliação possa ser

alterada ou actualizada mais adiante por outros que não estiveram envolvidos na avaliação original. Para

facilitar isso, é desejável armazenar a informação numa base de dados computadorizada, o que

contribuirá para reforçar a capacidade de análise, recuperação e manuseio. A utilização da base de

dados será particularmente importante na administração das recomendações desenvolvidas a partir da

avaliação por RBI e na gestão global do risco ao longo dos prazos indicados.

No próximo capítulo seguinte, será feita a naálise do modelo de Weibull para determinação da

probabilidade de falha.

31

Capítulo 4: Análise do modelo Weibull O modelo de Weibull consiste numa expressão empírica desenvolvida por Ernest Hjalmar Wallodi

Weibull, físico sueco, que em 1939 apresentou o modelo no planeamento estatístico sobre fadiga de

materiais. Sua utilidade decorre do facto, de permitir:

Representar falhas típicas de partida (mortalidade infantil), falhas aleatórias e falhas devido ao

desgaste.

Obter parâmetros significativos da configuração das falhas.

Representação gráfica simples.

4.1 Introdução A função de Weibull é largamente usada na prática de engenharia, devido à sua versatilidade, sobretudo

na descrição de fenómenos de vida de componentes elementares de sistemas (órgãos) ou componentes

de um sistema, ao longo de todo o seu ciclo de vida. A função de Weibull é, também, adequada para

descrever fenómenos de vida em situações de corrosão, desgaste e fadiga. Por exemplo foi tomada esta

função como modelo para se calcular a probabilidade de falha dos equipamentos sob pressão para os

PRDs. Esta função é especialmente útil para expressar a probabilidade de falha dos equipamentos em

estudo nos seus modos de falha característicos, isto é, falha na abertura e fuga de fluído, o que torna-se

a bases para o planeamento da inspecção baseada no risco.

A função de Weibull é adequada para esta tarefa com a vantagem adicional de que ela pode ser usada

para avaliar grande quantidade de dados em vários pontos que facilitam a determinação da linha de

tendência. Na ausência de grandes conjuntos de dados de falha, as funções são ainda úteis como ponto

de partida uma vez que os parâmetros envolvidos descrevem tanto o modo de falha (β) e o tempo para a

falha (η).

A função densidade de probabilidade da distribuição de Weibull (conhecida por função de Weibull de três

parâmetros, Figura 12a) tem a seguinte forma:

𝑓𝑓(𝑡𝑡) =𝛽𝛽𝜂𝜂∙ �𝑡𝑡 − 𝑡𝑡0

𝜂𝜂�𝛽𝛽−1

∙ 𝑃𝑃−�𝑡𝑡−𝑡𝑡0𝜂𝜂 �

𝛽𝛽

(4.1)

32

a)

b)

Figura 12: a) Função densidade de probabilidade Weibull para diferentes valores do parâmetro β. Quando β =2 o processo de degradação é linear, b) Função acumulada de probabilidade de Weibull para diferentes valores de β (Rui Assis, 2004)

Nesta função, t representa o tempo, ciclos de funcionamento ou qualquer outra medida descritiva de

duração de vida, e representa a base do logaritmo natural (e = 2,7183), β, η e t0 são parâmetros que têm

o seguinte significado:

t0 – Parâmetro de localização: corresponde ao menor valor assumido por t (por exemplo, no caso de

modos de falha que tenham como causa o desgaste ou a fadiga, a falha só poderá ocorrer após algum

tempo de funcionamento).

β – Parâmetro de forma: traduz o mecanismo de degradação – corresponde ao valor característico da

duração do equipamento, indica a forma da curva de probabilidade e a característica das falhas.

η – Parâmetro de escala (ou vida característica): intervalo de tempo entre "t0" e "t" no qual ocorrem

63,2% das falhas, restando portanto, 36,8% de itens sem falhar.

O parâmetro η nasce onde t0 termina. Na maioria das vezes consideram-se apenas os dois parâmetros, β

e η, conhecidos como os parâmetros de Weibull.

Se integrarmos a expressão 4.1 entre t0 e t, obtemos a função acumulada de probabilidade de falhas,

Figura 18:

𝐹𝐹(𝑡𝑡) = 1 − 𝑃𝑃−�𝑡𝑡−𝑡𝑡0𝜂𝜂 �

𝛽𝛽

(4.2)

Na maioria dos casos, de modos de falha, por degradação de um órgão, os tempos entre falhas

apresentam um período t0 sem falhas. Este período pode ser estimado a partir da aplicação específica do

órgão ou pode ser aproximado ao tempo da primeira falha (TTFF), no caso de órgãos reparáveis.

Quando tratamos os dados de modos de falha de um sistema, constatamos frequentemente que a

consideração do limite inferior de vida t0 = 0 constitui uma aproximação bastante aceitável. Nestas

condições, a expressão anterior simplifica-se, passando a conter apenas dois parâmetros, ou seja

considera-se que o equipamento não tenha nenhum tempo de funcionamento, volta ao estado como

novo (t0=0) para a inspecção em questão.

33

𝐹𝐹(𝑡𝑡) = 1 − 𝑃𝑃−�

𝑡𝑡𝜂𝜂�

𝛽𝛽

(4.3)

Esta função é chamada de a função acumulada de probabilidade de falhas, algumas vezes referidas

simplesmente como a não fiabilidade.

Notar que o parâmetro de forma β caracteriza o mecanismo de falha e o parâmetro de escala η as

condições (carga e ambiente) reais de utilização. Logo, a única diferença que poderá existir entre a

fiabilidade intrínseca (informada pelo fabricante) e a extrínseca (resultante da nossa experiência) é

apenas no que se refere ao valor de η. Os valores de β serão (aproximadamente) iguais para um mesmo

mecanismo de falha.

O tempo médio de falhas (MTTF ou MTBF para alguns autores) da função densidade de probabilidade

de Weibull é dado por:

𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝑀𝐹𝐹 = �𝑅𝑅(𝑡𝑡) ∙ 𝑃𝑃𝑡𝑡∞

0

= 𝑡𝑡0 + 𝜂𝜂 ∙ 𝛤𝛤(1 +1𝛽𝛽

) (4.4)

Onde 𝛤𝛤(1 + 1𝛽𝛽

) é a função Gama para um valor de (1 + 1𝛽𝛽

). A função Gama é definida como:

𝛤𝛤(𝐶𝐶) = � 𝑃𝑃−𝑥𝑥 ∙ 𝑥𝑥𝐶𝐶−1 ∙ 𝑃𝑃𝑥𝑥∞

0

(4.5)

Para o caso de se considerar apenas dois parâmetros a equação 4.4 pode se reduzir a:

𝑀𝑀� = 𝜂𝜂 ∙ 𝛤𝛤(1 +1𝛽𝛽

) (4.6)

Observe que alguns profissionais assumem erradamente que η é igual a MTBF ou MTTF. Isso só é

verdade no caso em que β = 1 desde que 𝛤𝛤 �1 + 11� = 𝛤𝛤(2) = 1

O desvio Padrão para a função de Weibull é portanto,

𝜎𝜎 = 𝜂𝜂[𝛤𝛤(1 + 2𝛽𝛽−1) − 𝛤𝛤2(1 + 𝛽𝛽−1)]12� (4.7)

4.1.1 Observações relativas ao factor de forma β

A escolha apropriada de t0, β e η na Distribuição de Weibull podem ser usadas para representar uma

larga faixa de distribuições, incluindo tanto as distribuições aleatórias (exponencial negativa) quanto as

distribuições aproximadamente normal. Embora a experiência tenha mostrado que a distribuição de

Weibull possa ser usada para representar a grande maioria de modelos de falha, é essencial notar que é

uma função empírica, e pode não ser capaz de representar algumas distribuições particulares

encontradas na prática.

34

Com relação ao factor de forma β, temos que:

Quando β < 1 (período de mortalidade infantil) a taxa de falhas decresce repentinamente, logo, a

diminuir a probabilidade de falha;

Quando β = 1 (período de vida útil), a taxa de falhas mantém-se constante, o mesmo

acontecendo com a probabilidade de falha, tornando inútil a substituição preventiva do órgão;

Pode ser uma indicação que modos de falhas múltiplos estão presentes ou que os dados

colectados dos tempos para falhar são suspeitos. Este é frequentemente o caso dos sistemas

que têm diferentes componentes com diferentes idades, e o tempo individual de operação dos

componentes não está disponível. Uma taxa de falhas constante pode também indicar que as

falhas são provocadas por agentes externos, tais como: uso inadequado do equipamento ou

técnicas inadequadas de manutenção.

Quando β > 1 (período de degradação) a taxa de falhas cresce repentinamente, pois estamos a

potenciar o aparecimento de falhas e aumentando a probabilidade de falha. É caracterizado o

modo de falhas por desgaste mas pode ocorrer situações as quais as falhas por desgaste

ocorram depois de um tempo finito livre de falhas, e um valor de β = 1 é obtido. Isto pode ocorrer

quando uma amostragem contém uma proporção de itens imperfeitos, acarretando falhas antes

de um tempo finito livre de falhas. Os parâmetros da Distribuição de Weibull dos modos de falhas

por desgaste podem ser deduzidos se forem eliminados os itens imperfeitos e analisados os

seus dados separadamente.

4.2 Hipóteses e causas de falhas em PRDs

O parâmetro de Weibull η, ou vida característica, é equivalente ao tempo médio entre falhas (Mean Time

Between Failure, MTBF) quando o parâmetro β é igual à 1. Nesta dissertação as discussões são

relacionadas com a adaptação deste parâmetro de Weibull, η. Serão feitos ajustes ao parâmetro para

aumentar ou diminuir a probabilidade de falha do PRD em solicitação e no caso de haver fugas, quer

seja resultado de factores ambientais, do tipo de PRD ou seja resultado de dados de uma inspecção

recente feita a uma determinada PRD. Esses ajustes podem ser vistos como um ajuste para o tempo

médio de falhas (MTTF) no caso da PRD.

A hipótese usada para determinar os parâmetros de Weibull padrão é que as PRDs em serviços

semelhantes terão a mesma probabilidade de falha em solicitação, Pfod, e a mesma probabilidade de

fuga, Pl, também semelhante. Portanto, os dados de taxa de falha da indústria podem ser utilizados como

base para se estabelecer o valor inicial (ou padrão) da probabilidade de falha para um dispositivo

específico.

A probabilidade de Falha em solicitação de um dispositivo específico está relacionada com o processo de

identificação bem como as condições de instalação. Essas condições podem incluir a temperatura do

processo, corrosão, tendência do processo vir a falhar, polimerização ou qualquer outro mecanismo que

bloqueie a entrada do PRD ou impeça o PRD de voltar as condições normais durante a operação.

35

Também associados à falha estão as condições de manuseio durante o transporte e a instalação e a

vibração excessiva da tubagem. O aumento das taxas de solicitação e instalação incorrecta que podem

fazer resultar em trepidação também pode aumentar a probabilidade de Falha em solicitação e de fuga.

A actualização dos valores do parâmetro η de Weibull é feita estatisticamente baseando-se no teorema

de Bayes, ou seja, os valores são actualizados mediante cálculos de actualizações Bayesianas. Assim

sendo veremos a consistência deste teorema.

4.3 Cálculo de actualização Bayesiana A inferência bayesiana é um tipo de ilação estatística que descreve as incertezas sobre quantidades

invisíveis de forma probabilística. As Incertezas são modificadas periodicamente após observações de

novos dados ou resultados. É um procedimento geral para a construção de uma distribuição de

probabilidades posteriores para os objectos de interesse dadas as probabilidades a priori e é realizada

através de cálculos probabilísticos.

A operação que calibra a medida das incertezas é conhecida como operação bayesiana e é baseada na

fórmula de Bayes. A fórmula de Bayes é muitas vezes denominada Teorema de Bayes.

Convém salientar a diferença entre a probabilidade clássica e a probabilidade Bayesiana.

A probabilidade Clássica ou Física é a probabilidade verdadeira ou física de um evento ocorrer. Por

exemplo a probabilidade de ao se lançar uma moeda cair a face cara é de 50%. Enquanto a

probabilidade Bayesiana ou Pessoal é uma propriedade da pessoa que determina a probabilidade,

atribuindo o grau de confiança a um dado evento. Por exemplo o grau de crença de que a moeda vai cair

com a face cara.

De entre as aplicações da Probabilidade Bayesiana estão a navegação terrestre - que utiliza técnicas

para sistemas autónomos de navegação como aeronaves militares e mísseis. A Inferência Bayesiana

prevê um método eficiente pela combinação de amostras e informações a priori (Inferência Bayesiana,

Ádamo Santana, 2007).

4.3.1 Teorema de Bayes

O teorema de Bayes é um corolário do teorema da probabilidade total que permite calcular a seguinte

probabilidade:

𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐴𝐴|𝐵𝐵) =𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐵𝐵|𝐴𝐴) ∙ 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐴𝐴)

𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐵𝐵) (4.8)

Onde:

As probabilidades 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐴𝐴) e 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐵𝐵) são as probabilidades à priori de A e B.

Enquanto as probabilidades 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐵𝐵|𝐴𝐴) e 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐴𝐴|𝐵𝐵) são as probabilidades à posteriori de B condicional a A e

de A condicional a B, respectivamente.

A regra de Bayes mostra como alterar as probabilidades a priori tendo em conta novas evidências de

forma a obter probabilidades a posteriori.

36

Alguns preferem escrever o teorema de Bayes na forma:

𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐴𝐴 ∩ 𝐵𝐵) = 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐵𝐵|𝐴𝐴) ∙ 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐴𝐴) = 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐴𝐴|𝐵𝐵) ∙ 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐵𝐵) (4.9)

Onde 𝑃𝑃𝑃𝑃(𝐴𝐴 ∩ 𝐵𝐵) é a probabilidade dos eventos A e B ocorrerem em simultâneo.

Este teorema de Bayes é portanto uma das bases para a qual actualiza-se os valores dos parâmetros a

determinar-se mediante o procedimento descrito na norma API 581, como se segue. Este procedimento

de cálculo descrito é a base de cálculo do software desenvolvido para inspecção em válvulas de

segurança, uma vez que se calcula as probabilidades de falhas pode-se facilmente associar os custos a

estas probabilidades e assim calcular-se os riscos de ocorrerem determinado modo de falha numa

instalação em que foi aplicada alguma válvula de segurança.

37

Capítulo 5: Análise da adequação da norma API RP 581 para aplicação às PRDs

5.1 Introdução A norma API RP581 como já foi referido constitui a norma da tecnologia de inspecção baseada no risco

pois constitui um documento normalizado dos métodos de cálculos e procedimentos para se estimar a

probabilidade de um equipamento vir a falhar em resultado de um mecanismo de falha. Nesta análise

abordar-se-á inteiramente esta norma, mais precisamente a parte 7 que trata das PRD.

Esta publicação fornece procedimentos quantitativos para estabelecer um programa de inspecção

usando métodos baseados em risco para os equipamentos fixos pressurizados, incluindo o recipiente

sob pressão, tubulações, tanques, dispositivos de alívio de pressão e permutadores de calor. Este

documento é para ser usado em conjunto com a API RP 580, que fornece orientação sobre o

desenvolvimento de um programa de controlo baseado em risco para equipamentos fixos na indústria da

refinaria e petroquímicos e instalações industriais de processo químico. Enquanto o objectivo da API RP

580 é introduzir as linhas gerais mínimas da RBI esta publicação fornece métodos quantitativos de

cálculo para determinar um plano de inspecção usando uma metodologia baseada em risco.

5.2 Visão geral do conteúdo da API RP 581

A metodologia da API RBI apresenta-se nesta publicação num volume de três partes.

Parte 1 – Plano de inspecção usando a tecnologia API RBI

Parte 2 – Probabilidade de falha numa avaliação API RBI

Parte 3 – Consequência de falha com a API RBI

Os métodos usados para obter um plano de inspecção são fornecidos na parte 1 para equipamentos

fixos incluindo reservatórios sob pressão, tubagens, reservatórios sob pressão atmosférica, dispositivos

de alívio de pressões e permutadores de calor. A probabilidade de falha dos referidos equipamentos fixos

é coberta na parte 2. A parte 3 fornece métodos para a computação das consequências de falha. São

fornecidos dois métodos, o primeiro método, ou nível 1, baseia-se em soluções de forma fechada

geradas para um conjunto limitado de fluidos de referência ou grupos de fluidos. O segundo método,

nível 2, é um método geral, mais rigoroso, que pode ser usado para qualquer composição de fluxo de

fluido (API RP 581).

A análise da probabilidade de falha como já referimos conduzirá análise RBI quando se fazer a

incorporação dos seus valores com as consequências. Mas para tal como se viu é necessário a

determinação dos parâmetros de Weibull que acaba por sendo os parâmetros em questão, isto é, que se

pretende determinar segundo a norma para aplicação às PRDs. Vejamos então esta metodologia da

probabilidade de falha.

38

5.2 Metodologia utilizada na análise da probabilidade de falha

5.2.1 Introdução

O cálculo do risco da metodologia de inspecção baseada no risco da API (API RBI) envolve a

determinação de uma probabilidade de falha em combinação com a consequência de falha. A falha,

segundo a RBI API é definida como uma perda de contenção por pressão excessiva, resultando em fuga

para a atmosfera ou ruptura de um componente pressurizado. À medida que o dano se vai acumulando

num componente pressurizado durante a operação o risco vai por sua vez também aumentando, chegará

então o momento em que o risco tolerado será ultrapassado e nessa altura é recomendada uma

inspecção de eficácia suficiente para melhor quantificar o estado do componente quanto ao dano sofrido.

A própria acção de inspecção não reduz o risco; no entanto, reduz a incerteza permitindo assim uma

melhor quantificação dos danos presentes no componente.

5.2.2 Gestão de risco

Na maioria das situações, uma vez identificados os riscos, as oportunidades alternativas estão

disponíveis para reduzi-los. No entanto, quase todas as perdas comerciais importantes são o resultado

de uma falha de compreender ou gerir os riscos.

A RBI API conduz-nos ao primeiro passo para um programa de gestão integrada de risco. No passado, o

foco da avaliação de risco estava relacionada com questões que tinham a ver com a segurança no local

de trabalho. Actualmente, há uma maior consciencialização da necessidade de avaliar os riscos

resultantes de factores como:

Riscos no local para os funcionários,

Riscos para a Comunidade,

Riscos de interrupção do negócio

Riscos por danos ambientais

A abordagem RBI API permite que qualquer combinação desses tipos de riscos seja repartida em

decisões que têm a ver com quando, onde e como inspeccionar o equipamento.

Esta metodologia pode ser usada para gerir o risco geral de uma instalação, concentrando esforços de

controlo sobre os equipamentos de processo com o mais alto risco. A RBI API fornece a base para a

gestão de risco, tomando-se a decisão baseando-se em informações como a frequência de inspecção,

nível de detalhe das informações e tipos de NDE (Ensaios não destrutivos). Na maioria das instalações,

um grande percentual do risco total da unidade está concentrado numa percentagem relativamente

pequena dos equipamentos. Esses componentes com potencial de alto risco podem exigir maior

atenção, talvez através de um plano de inspecção revisto. Os custos do aumento dos esforços de

inspecção às vezes podem ser recompensados reduzindo os esforços de controlo excessivo nas áreas

identificadas como tendo menor risco. Com um programa de RBI API no local, inspecções vão continuar

a ser conduzidas como definidas nos documentos de trabalho existentes, mas as prioridades e as

39

frequências serão guiadas pelo procedimento da RBI API. A RBI API é flexível e pode ser aplicado a

vários níveis. Dentro deste documento, a RBI API é aplicada a equipamentos sob pressão que

contenham fluidos de processo. No entanto, ele pode ser expandido para o nível de sistema e incluir

equipamentos adicionais, tais como instrumentos, sistemas de controlo, distribuição eléctrica e utilitários

essenciais.

5.2.3 Matriz de risco

A apresentação dos resultados numa matriz de risco é uma forma eficaz de mostrar a distribuição de

riscos para as diferentes componentes numa unidade de processo sem valores numéricos. Na matriz de

risco, as categorias de consequência e probabilidade são organizadas de tal modo que os componentes

de risco mais altos estão em direcção ao canto superior direito. A matriz de risco utilizada na RBI API

pode ser visto na figura 13. A matriz de risco pode ser expressa em termos da área da consequência ou

consequência financeira. È a base para apresentação dos resultados do método da análise semi-

quantitativa.

As Categorias de risco (ou seja, alto, médio alto, médio e baixo) são atribuídas para a matriz de risco. Na

RBI API as categorias de risco são assimétricas para indicar que à categoria de consequência é dada

maior ponderação que à categoria de probabilidade. Os equipamentos que se situarem no canto superior

direito da matriz de risco muito provavelmente terão prioridade de inspecção a quando do planeamento

porque esses itens têm maior risco. Da mesma forma, os itens que residem em direcção ao canto inferior

esquerdo da matriz de risco tendem a ter prioridade mais baixa, porque esses itens têm o menor risco.

Após terem sido identificadas todas as parcelas, a matriz de risco pode então ser usada como uma

ferramenta de rastreio durante o processo de prioritização.

Figura 13: Matriz de risco segundo a API RP 581

40

Tabela 1: Definição das categorias de consequências e probabilidade de falha para a matriz de risco, por área afectada e por custo financeiro.

Categoria de

consequência

Área Afectada

Ft2

Categoria de

probabilidade

Módulo do

Sub-factor técnico

A <100 1 <2

B 100 – 1000 2 2 - 20

C 1000 – 3000 3 20 - 100

D 3000 – 10000 4 100 - 1000

E > 10000 5 > 1000

A API RP 581 padronizou a Categoria de Probabilidade de Falha pelo valor do “Módulo do Subfactor Técnico”3

5.2.3.1 Risco admissível

. Esta escolha é razoável, pois este subfactor é o único que varia com o tempo, pois é função

da taxa de acúmulo de dano no equipamento, e pode ser administrado através de planos de inspecção

projectados para as características dos mecanismos de dano actuantes no equipamento. Os demais

subfactores de modificação do equipamento são constantes, não havendo possibilidade de alterá-los,

pois são inerentes das condições de projecto do equipamento.

O limite de risco admissível é definido como o nível de risco aceitável para fins de planeamento da

inspecção. A especificação do risco admissível é da responsabilidade do proprietário ou usuário do

equipamento/instalação. Um risco admissível pode ser desenvolvido com base em directrizes internas do

proprietário ou usuário para tolerância a risco. Muitas empresas têm critérios de risco corporativo nas

quais definem níveis aceitáveis e prudentes da segurança, riscos ambientais e financeiros. Estes critérios

de risco devem ser usados quando tomam decisões baseados na RBI porque em cada empresa pode

ser diferente em termos de níveis de risco aceitável e as decisões de gestão de risco podem variar entre

várias empresas.

5.2.4 Planos de inspecção

No planeamento de inspecções usando a RBI API, uma data planeada de inspecção normalmente é

escolhida com bastante tempo de antecedência, de modo a incluir um período de tempo que abranja um

3 O Módulo de sobfactor técnico é o que também é chamado de factor de dano total, ou seja, é o factor quantitativo que caracteriza o mecanismo de dano, seja ele por diminuição da espessura, dano externo, corrosão, fractura, fadiga e fractura frágil.

41

ou vários ciclos de manutenção futura. Dentro deste período, são possíveis identificar três casos com

base no risco previsível e no risco admissível especificados.

Caso 1 – Quando se excede o risco admissível em algum ponto no futuro antes da próxima data

planeada de inspecção (Figura 14a) – Este é um caso clássico. Neste caso, os resultados de um plano

de inspecção ditarão o número, bem como a eficácia ou ainda o tipo de inspecções necessárias para

reduzir o risco à uma data futura abaixo do risco admissível. A data pretendida é a data em que se

espera atingir o risco admissível e é a data recomendada para a próxima inspecção.

a)

b)

c)

Figura 14: a) Plano de inspecção quando o risco admissível é excedido b) No momento em que foi realizada a análise RBI o risco admissível já havia sido ultrapassado (API RP 581) C) O risco não atinge o risco admissível na próxima data de inspecção (API RP 581, 2008)

42

Caso 2 – No momento em que foi realizada a análise RBI o risco admissível já havia sido ultrapassado

(Figura 14b) – É recomendado um controlo imediato a um nível suficiente, para reduzir o risco abaixo do

risco admissível até à próxima data futura planeada para inspecção.

Caso 3 – O risco não atinge o risco admissível na próxima data de inspecção (Figura 14c) – neste caso

não é recomendada nenhuma actividade de inspecção durante a data planeada. Neste caso, a inspecção

de rotina, isto é, a programada em datas específicas, deve ser ajustada para uma data futura indicando-

se que uma avaliação dos equipamentos para inspecção ou nova análise do risco deve ser realizada no

fim dessa data planeada.

O conceito de como as técnicas de inspecção diferentes, com níveis de eficácia diferentes, podem

reduzir o risco é mostrado na Figura 14a. No exemplo mostrado, uma inspecção de nível B foi

recomendada à data limite. Este nível de inspecção seria suficiente, uma vez que o risco previsto após a

inspecção realizada é inferior ao risco admissível à data planeada de inspecção de rotina. Observe que,

na Figura 14a, uma inspecção de nível D, a data de destino não teria sido suficiente para satisfazer os

critérios de risco admissível. O risco projectado na data planeada de inspecção de rotina iria ultrapassar

o risco admissível.

5.3 Válvulas de segurança de equipamento sob pressão (PRDs)

Estas válvulas são vulgarmente conhecidas simplesmente como dispositivos de alívio de pressão (PRD).

A maior preocupação com os PRDs é que o dispositivo pode falhar ao aliviar eventos de sobrepressão

que podem causar a falha do equipamento protegido pelo dispositivo, levando a uma perda de

contenção, embora existem também consequências associadas a fuga em PRDs.

A intenção não é de verificar ou realizar cálculos relacionados com o projecto ou a capacidade do PRD

pois considera-se que todos os dispositivos foram concebidos e dimensionados de acordo com a norma

da API nomeadamente a API 521, e que foram seleccionados e instalados de acordo com a API 520.

Também assume-se que as práticas mínimas de inspecção nos termos da API 576 estão em vigor e são

cumpridas.

A abordagem fundamental consiste em utilizar uma taxa de solicitação (ou actuação) para o dispositivo

combinado com a sua probabilidade de falha para dados específicos de uma instalação se estiverem

disponíveis, ou partindo de dados padrão. Essas entradas são usadas para gerar uma probabilidade de

falha em função do tempo por meio de uma abordagem estatística de Weibull. As consequências de

falha do dispositivo são determinadas com base nos métodos descritos na parte 3 da API RP 581 mas

são modificadas para incluir os casos de sobrepressão, a quantidade de casos de sobrepressão

esperado após a falha do PRD e as consequências adicionais associadas a fuga do dispositivo. A

combinação da consequência com a probabilidade de falha em função do tempo resulta num valor de

risco que aumenta com o tempo entre ensaios ou inspecções. Isso permite intervalos de teste ou

43

inspecções a ser determinado com base na meta de risco admissível. Na abordagem RBI API, o risco do

PRD está directamente relacionado com o equipamento que está sendo protegido pelo mesmo.

5.3.1 Modos de falha das PRDs

Ao avaliarmos os riscos associados à falha de um PRD podemos verificar que existem vários modos de

falhas significativos. Os modos de falha são agrupados em duas categorias:

a) Falha ao abrir (Fail to Open, FAIL)

1) Presa ou abertura insuficiente (Stuck or fails to open, FTO)

2) Abertura parcial da válvula (Valve partially opens, VPO)

3) Abre-se acima da pressão de ajuste (Opens above set pressure, OASP)

b) Falha de fugas (Leakage Failure, LEAK)

1) Fuga ocorrida na válvula (Leakage past valve, LPV),

2) Abertura artificial ou prematura (Spurious/premature opening, SPO)

3) Válvula presa ao abrir (Valve stuck open, VSO)

O modo de falha “FAIL” é um dos modos de falhas de preocupação primária pois esta falha é a causa

potencial de sobrepressões e perdas de contenção em equipamentos protegidos com PRDs. Incluídos

neste caso está o caso quando a válvula abre parcialmente (VPO), onde as consequências não são tão

graves assim, mas, no entanto os equipamentos podem sofrer sobrepressão. A RBI API

conservadoramente considera quaisquer dados que indique uma válvula parcialmente aberta como um

modo de falha “FAIL”. Dados que indicam uma válvula aberta acima da pressão de ajuste (OASP) está

incluído no modo de falha “FAIL” desde que a curva de probabilidade esteja baseada em bancos de

dados de testes onde a falha é definida como qualquer teste que exija uma pressão superior em 1.3

vezes a pressão de ajuste para que a válvula abra. Não é considerado “FAIL” se num determinado

ensaio a válvula abre a uma pressão acima da pressão de ajustamento mas que seja inferior a 1.3 vezes

a esta pressão, e o teste é considerado um teste bem-sucedido.

Uma preocupação secundária é a falha do PRD em conter o processo enquanto operam em condições

normais. A metodologia da RBI API agrupa os três modos de falha restantes numa única categoria, a

saber, FUGA. Fuga ocorrida na válvula (LPV), abertura artificial ou prematura (SPO) e Válvula presa ao

abrir (VSO) são falhas que não causarão a perda de contenção dos equipamentos protegidos nem

sobrepressão, mas resultarão em potenciais fugas inaceitáveis ao sistema e ao processo. As

consequências da fuga através de um PRD podem variar de um transtorno menor, causando alguma

perda de produto à consequência mais grave, resultando na paragem do processo para se reparar ou

substituir o PRD. Se a descarga do PRD é feita na atmosfera, consequências adicionais podem ser de

impacto ambiental e potencial exposição a incêndios, explosões e tóxicos.

44

5.3.2 Procedimentos de cálculo para os dois modos de falhas principais

O procedimento de cálculo baseado na API 581 apresentado aqui constitui a base para o cálculo da

probabilidade de falha para os dois principais modos de falhas, a saber, Falha ao abrir (FAIL) e fuga

(LEAK). A metodologia aqui apresentada constitui o procedimento completo para a determinação da

probabilidade falha, no entanto, nesta tese apresenta-se apenas os cálculos dos parâmetros de Weibull

que possibilitam o cálculo da probabilidade através da função densidade de probabilidade de Weibull

acima descrito.

É necessário expressar a probabilidade de falha ao abrir e a probabilidade de fuga em função do tempo

para se estabelecer um plano de inspecção baseada no risco ou para se fazer Testes de recepção (TR).

As funções de Weibull são adequadas para realizar esta tarefa com a vantagem adicional que podem ser

usadas para avaliar grandes populações de dados de modo a se procurar as tendências. Na ausência de

grandes quantidades de dados de falha, as funções são ainda úteis como ponto de partida, uma vez que

os parâmetros envolvidos descrevem o modo e o tempo de falha.

5.3.2.1 Falha ao Abrir (FAIL)

O procedimento de cálculo a seguir foi utilizado para determinar-se a probabilidade de um PRD falhar ao

abrir num intervalo de inspecção específico.

a) Passo 1 – seleccionar um intervalo de inspecção, 𝑡𝑡𝑅𝑅𝐶𝐶𝑅𝑅𝑖𝑖 .

b) Passo 2 – Determinar os valores dos parâmetros de Weibull padrão, 𝛽𝛽 e 𝜂𝜂𝑃𝑃𝑃𝑃𝑓𝑓 usando a tabela

7.4 e 7.5 API RBI RP 581 (Ver anexo)

c) Passo 3 – Determinar o factor de ajustamento, 𝐹𝐹𝑅𝑅 , usando as seguintes considerações:

𝐹𝐹𝑅𝑅 = 0.75 Para válvulas convencionais de descarga para um sistema fechado ou não

𝐹𝐹𝑅𝑅 = 1.0 Para todos os outros casos

d) Passo 4 – Para cada cenário de sobrepressão, 𝐹𝐹𝑅𝑅𝑖𝑖 , usando a equação

𝐹𝐹𝑅𝑅𝑖𝑖 = 13.375

∙ � P0𝑀𝑀𝐴𝐴𝑀𝑀𝑃𝑃

− 1.3�. Notar que para realizar este passo é necessário que se faça uma

estimativa da sobrepressão dado a falha do PRD ao abrir sob solicitação. Mais detalhes ver

anexo (paragrafo 7.4.6) da API RP 581

e) Passo 5 – Determinar o factor de ajustamento ambiental, 𝐹𝐹𝑃𝑃𝐶𝐶𝑒𝑒 , usando a tabela 7.6 API RBI RP

581 (ver anexo)

f) Passo 6 – Calcular a vida característica modificada, 𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃 , usando a equação

𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃 = 𝐹𝐹𝑅𝑅 ∙ 𝐹𝐹𝑅𝑅𝑖𝑖 ∙ 𝐹𝐹𝑃𝑃𝐶𝐶𝑒𝑒 ∙ 𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃 e os factores obtidos nos passos 3, 4 e 5.

g) Passo 7 – Reunir o histórico de inspecção do PRD. Classificar cada registo usando a tabela de

eficácia da inspecção, tabela 7.7 API RBI RP 581 (ver anexo). Assentar os resultados de cada

registo de inspecção; “PASS/FAIL” e determinar o factor de confiança, 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑅𝑅4, se aplicável, para

4 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑅𝑅é o factor tabelado, obtido apartir de considerações das probabilidades a posterior condicional a cada caso, “pass” ou “fail”.

45

cada histórico de inspecção baseado nos resultados dos TRs. Determinar a duração, 𝑡𝑡𝑃𝑃𝐶𝐶𝑃𝑃 ,𝑅𝑅 , de

cada ciclo de inspecção.

h) Passo 8 – Começar pelo mais recente registo de inspecção, actualizar a vida característica

modificada, 𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃 , determinado no passo 6 como se segue:

1) Passo 8.1 – Calcular a probabilidade de falha a prior usando a equação

𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = 1 − 𝑃𝑃

−� 𝑡𝑡𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃

� . O valor de tempo a ser usado nesta equação é a duração do

ciclo de inspecção, 𝑡𝑡𝑃𝑃𝐶𝐶𝑃𝑃 ,𝑅𝑅 , determinado no passo 7. Notar que para o primeiro registo de

inspecção, a vida característica modificada, 𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃 , é utilizada. Nos registos de

inspecção subsequentes são usados a vida característica actualizada, 𝜂𝜂𝐶𝐶𝑖𝑖𝑃𝑃 , como ver-

se-á no passo 8.5 mais em frente.

2) Passo 8.2 – Calcular a probabilidade de não falhar à prior, usando a equação

𝑃𝑃𝑖𝑖 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = 1 − 𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃

3) Passo 8.3 – Determinar a probabilidade condicional de falha e a probabilidade

condicional de não falhar usando as equações 𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = (1 − 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅 ) ∙ 𝑃𝑃𝑖𝑖 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 e

𝑃𝑃𝑖𝑖 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅 ∙ 𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅 r

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 + (1 − 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅 ) ∙ 𝑃𝑃𝑖𝑖 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 , respectivamente.

4) Passo 8.4 – Calcular a probabilidade de falha ponderada, 𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑤𝑤𝑤𝑤𝑡𝑡𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 , usando a equação

apropriada da tabela 7.9 API RBI RP 581 (ver anexo).

5) Passo 8.5 – Determinar a vida característica actualizada, 𝜂𝜂𝐶𝐶𝑖𝑖𝑃𝑃 , usando a equação

𝜂𝜂𝐶𝐶𝑖𝑖𝑃𝑃 = 𝑡𝑡

�−𝑃𝑃𝐶𝐶 �1−𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑤𝑤𝑤𝑤𝑡𝑡𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 ��

1𝛽𝛽 e a probabilidade de falha ponderada, 𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑤𝑤𝑤𝑤𝑡𝑡

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 , determinado no

passo 8.4

6) Passo 8.6 – Repetir esses passos todos para cada registo de inspecção disponível

para o PRD até que um valor final da vida característica actualizada, 𝜂𝜂𝐶𝐶𝑖𝑖𝑃𝑃 , seja

determinado.

Segundo a norma considera-se ainda mais 8 passos, até o passo 16 para se determinar completamente

a probabilidade de falha para o modo de falha ao abrir, mas não é objectivo desta dissertação a

determinação da probabilidade de falha, pelo que ficamos pela determinação dos parâmetros, embora já

é possível determinar a probabilidade de falha até esta última actualização da vida característica. Mas os

passos até aqui considerados são suficientes para o trabalho proposto.

5.3.2.2 Fuga (LEAK)

O procedimento de cálculo a seguir foi utilizado para se determinar a probabilidade de um PRD ter uma

fuga num intervalo de inspecção específico.

a) Passo 1 – Seleccionar um intervalo de inspecção, 𝑡𝑡𝑅𝑅𝐶𝐶𝑅𝑅𝑖𝑖 .

46

b) Passo 2 – Determinar os valores dos parâmetros de Weibull padrão, 𝛽𝛽 e 𝜂𝜂𝑃𝑃𝑃𝑃𝑓𝑓 usando a tabela 7.4

e 7.5 API RBI RP 581 (Ver anexo)

c) Passo 3 – Determinar o factor de ajustamento, 𝐹𝐹𝑅𝑅, considerando o seguinte:

𝐹𝐹𝑅𝑅 = 0.75 Para válvulas com projecto do tipo “soft seated”

𝐹𝐹𝑅𝑅 = 1.0 Para todos os outros casos

d) Passo 4 – Determinar o factor de ajustamento ambiental, 𝐹𝐹𝑃𝑃𝐶𝐶𝑒𝑒 , usando a tabela 7.6 da API RBI

RP 581 (ver anexo)

e) Passo 5 – Calcular a vida característica modificada, 𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃 , usando a equação

𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃 = 𝐹𝐹𝑅𝑅 ∙ 𝐹𝐹𝑃𝑃𝐶𝐶𝑒𝑒 ∙ 𝜂𝜂𝑃𝑃𝑃𝑃𝑓𝑓 e os factores obtidos nos passos 3 e 4.

f) Passo 6 – Reunir o histórico de inspecção do PRD. Classificar cada registo usando a tabela de

eficácia da inspecção, tabela 7.7 API RBI RP 581 (ver anexo). Assentar os resultados de cada

registo de inspecção; “NO LEAK/LEAK” e determinar o factor de confiança, 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑅𝑅5, caso for

aplicável, para cada histórico de inspecção baseado nos resultados dos testes. Determinar a

duração, 𝑡𝑡𝑃𝑃𝐶𝐶𝑃𝑃 ,𝑅𝑅 , de cada ciclo de inspecção.

g) Passo 7 – Começar pelo mais recente registo de inspecção, actualizar a vida característica

modificada, 𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃 , determinada no passo 5 como se segue:

1) Passo 7.1 – Calcular a probabilidade de fuga à prior usando a equação

𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = 1 − 𝑃𝑃

−� 𝑡𝑡𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃

�. Notar que para o primeiro registo de inspecção, a vida

característica modificada, 𝜂𝜂𝑚𝑚𝑅𝑅𝑃𝑃 , é utilizada. Nos registos de inspecção subsequentes

são usados a vida característica actualizada, 𝜂𝜂𝐶𝐶𝑖𝑖𝑃𝑃 , como ver-se-á no passo 7.5 mais

em frente.

2) Passo 7.2 – Calcular a probabilidade de não falhar à prior, usando a equação

𝑃𝑃𝑖𝑖 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = 1 − 𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃

3) Passo 7.3 – Determinar a probabilidade condicional de fuga e a probabilidade condicional

de não haver fuga usando as equações 𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = (1 − 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅 ) ∙ 𝑃𝑃𝑖𝑖 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 e

𝑃𝑃𝑖𝑖 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅 ∙ 𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 + (1 − 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑖𝑖𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅 ) ∙ 𝑃𝑃𝑖𝑖 ,p𝑃𝑃𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 , respectivamente.

4) Passo 7.4 – Calcular a probabilidade de falha ponderada, 𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑤𝑤𝑤𝑤𝑡𝑡𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 , usando a equação

apropriada da tabela 7.9 API RBI RP 581 (ver anexo).

5) Passo 7.5 – Determinar a vida característica actualizada, 𝜂𝜂𝐶𝐶𝑖𝑖𝑃𝑃 , usando a equação

𝜂𝜂𝐶𝐶𝑖𝑖𝑃𝑃 = 𝑡𝑡

�−𝑃𝑃𝐶𝐶�1−𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑤𝑤𝑤𝑤𝑡𝑡𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 ��

1𝛽𝛽 e a probabilidade de fuga ponderada determinada no passo 7.4.

6) Passo 7.6 – Repetir estes passos para cada registo de inspecção para o PRD até que

um valor final actualizado para a vida característica, 𝜂𝜂𝐶𝐶𝑖𝑖𝑃𝑃 , seje determinado.

5 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑅𝑅é o factor tabelado, obtido apartir de considerações das probabilidades a posterior condicional a cada caso, “no leak” ou “leak”.

47

Até aqui calcula-se os parâmetros de Weibull actualizados, nomeadamente o parâmetro 𝜂𝜂 actualizado

em função dos dados de inspecção ou testes realizados ao PRD, para os dois métodos de falha em

questão (API RP 581).

5.4 Cálculo da consequência de falha e do Risco Embora não faça parte do objectivo nesta dissertação, o procedimento a seguir apresentado, servirá

como base para o cálculo da consequência de falha e posteriormente do risco. Este análise é uma das

perspectivas para trabalhos futuros.

Tanto para um modo de falha como para outro, isto é, FAIL ou LEAKAGE, cumprir-se-á o mesmo

procedimento de cálculo da consequência de falha. Também é pertinente dizer que basicamente a

consequência de falha é a soma dos custos associados a cada caso adverso, seja ele um dano

ambiental, pessoal, custo de parada da produção, etc. No entanto a API RP 581 na parte 7 faz uma

abordagem em pormenores acerca do cálculo da consequência por FAIL e por LEAKAGE.

O cálculo do risco global para o caso de falha ao abrir de um PRD calcula-se pela soma individual

associada a cada caso de solicitação em sobrepressão, e a sua expressão é a seguinte:

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑓𝑓𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = �𝑃𝑃𝑓𝑓 ,𝑗𝑗

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 ∙ 𝐶𝐶𝑓𝑓 ,𝑗𝑗𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = �𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑓𝑓 ,𝑗𝑗

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝐶𝐶𝑃𝑃𝑅𝑅

𝑅𝑅=1

𝐶𝐶𝑃𝑃𝑅𝑅

𝑗𝑗=1

(4.10)

Onde j representa cada ndc (número de cada caso de solicitação em sobrepressão).

O cálculo do risco associado a fuga do PRD é obtido pela multiplicação da probabilidade de fuga pela

sua consequência de acordo com a equação:

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝑃𝑃𝑃𝑃

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 ∙ 𝐶𝐶𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 (4.11)

O risco total associado a falha do PRD abrir e ter alguma fuga é obtida pela soma dos riscos dos dois

casos considerados, como se segue:

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑓𝑓𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 + 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑃𝑃

𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃 (4.12)

Numa avaliação RBI API é considerada o risco de cada PRD em particular, portanto, a avaliação torna-se

completa após a realização numa plataforma industrial, o que pode incluir vários PRDs. 6

6 Uma fuga de um PRD é uma falha contínua no sistema e pode afectar todo o sistema em si. Mas a falha ao abrir o PRD ocorre apenas em caso de sobrepressão e pode afectar apenas um dentre os vários PRDs instalados no sistema, por isso, a método de cálculo da probabilidade de falha são diferentes para estes dois casos.

48

49

Capítulo 6: Desenvolvimento do “software” para aplicação as PRDs

6.1 Introdução Um dos problemas propostos para esta dissertação é a dificuldade em perceber-se tanto a norma quanto

o software da API RBI de modo a se poder avaliar directamente programas de inspecção para PRDs,

assim surgiu a necessidade de usar-se uma metodologia simplificada similar à proposta no API RP 581.

Em conformidade com as especificações regulamentadas para testes e inspecções, este “software” visa

fornecer uma base para o cálculo específico dos parâmetros de Weibull relativos aos PRDs, não constitui

no entanto um “software” completo para uma avaliação RBI API abarcando toda a regulamentação

normalizada na API 581 para estes equipamentos, mas ousa-se dizer que será um parceiro de extrema

utilidade no acto da actividade de inspecção realizada por qualquer usuário e seguidor da referida norma.

Há portanto diferenças que importa referir pelo menos quanto às características e os seus objectivos

tanto deste aplicativo como do software da API de inspecção baseada no risco.

6.2 O “Software” de Inspecção baseada no risco da API O Documento API RP 581 é, até o momento, a única metodologia publicada em seus detalhes, que

abarca um conjunto de procedimentos de cálculo que permitem a determinação tanto das consequências

quanto da probabilidade de uma falha estrutural, em função das características de projecto, operação e

de inspecção dos equipamentos que temos vindo a estudar até agora.

Porque os procedimentos de cálculo, tanto das consequências quanto da probabilidade de falha, são

trabalhosos e extensos, é importante que haja uma ferramenta informatizada para realizar de forma ágil a

avaliação dos equipamentos. Para tal a API desenvolveu um “software”, o RBI API software baseado

inteiramente no documento referido, para dar suporte à aplicação da sua metodologia.

O uso do “software” possibilita o acompanhamento da variação das consequências sob dois aspectos

muito importantes: (1) o da área afectada pela falha; e (2) os custos financeiros da falha. Estas duas

abordagens são importantes, pois, a probabilidade de falha é função dos mecanismos de dano e da

efectividade dos planos de inspecção actuantes (Bruno Eckstein, Edneu Jatkoski, José Ademar Nucci

Etter, 2002).

Características do “software” de RBI da API:

Analisa Reservatórios de pressão, tubagens, permutadores de calor e dispositivos de alívio de

pressão.

Possui três níveis de análise: qualitativa, semi-quantitativa e quantitativa.

O planeamento de inspecção é automatizado.

50

O valor da consequência é expresso em termos de risco por unidade de área, a unidade de

área por ano e a unidade financeira por ano. As consequências podem estar relacionadas a

dano de equipamentos, custos de inactividade, poluição, explosões, danos ambientais, etc.

Possui a matriz qualitativa para a classificação do risco.

Possibilidade de transferência de dados para acelerar a entrada de informações.

Capacidades de relatar todos os cenários de risco, matrizes, consequência e planos de

inspecção.

Mas este “software” bem como a sua metodologia (descrita na API RP 581) carecem ainda de certos

aspectos de adequação e simplicidade no que respeita a avaliação para os PRDs e permutadores de

calor.

Nesta ordem de ideia a o ISQ sentiu a necessidade da simplificação no entendimento da metodologia e

da existência de “software” que possibilitasse a aplicação simples porém em conformidade com a API

581 e que facilitasse a elaboração do plano de inspecção baseada no risco para as válvulas de

segurança de equipamentos sob pressão.

6.3 O “software” desenvolvido O presente “software” serve para coadjuvar a elaboração de um plano de inspecção baseada no risco

segundo a API (RBI API) para dispositivos de alívio de pressão, sejam eles efectuados nos níveis

quantitativos ou semi-quantitativos. Não se efectuam directamente a partir deste “software” cálculos de

consequências de falhas e portanto também não se efectua o cálculo directo do risco, mas dá-se, no

entanto, os valores necessários ao cálculo da componente fundamental da análise de risco, que é a

probabilidade de falha.

6.3.1 Algoritmo

De modo a facilitar a compreensão do funcionamento do “software”, a figura 15 representa o diagrama do

seu funcionamento.

Figura 15: Diagrama de funcionamento do software

51

6.3.2 Interface gráfica de usuário

O “software”, está dividido em duas partes, a saber, uma para análise e determinação dos parâmetros de

Weibull, nomeadamente a vida característica η, uma vez que o parâmetro β (Parâmetro de forma) traduz

apenas o mecanismo físico de degradação (falha). Está portanto associado a este valor os dois

mecanismos de falha que constitui a base de cálculo do “software”, e está associado a cada modo de

falha, Fuga e Falha ao abrir, os valores de β estão tabelados, foram obtidos pela API RP 581 através de

estudos e longa experiencia do instituto (API) no ramo de inspecção baseada no risco.

A compreensão deste “software” torna-se simples após a leitura dos procedimentos de cálculo abordado

no subcapítulo 5.3 – Válvulas de segurança de equipamentos sob pressão que faz parte do capítulo 5 –

Análise da adequação da norma API 581 (Set. 2008), Tecnologia de (RBI) inspecção baseada no risco

aplicada as (PRDs) válvulas de equipamentos sob pressão.

O “software” possui um menu inicial (Figura 16) onde deixa ao utilizador a possibilidade de escolher para

que modo de falha vai proceder a análise, se é para análise de Falha ao abrir (FAIL) ou análise de Fuga

(LEAKAGE).

Figura 16: Menu inicial do "software"

Este menu dá ao utilizador a possibilidade de escolher para qual dos modos de falha irá efectuar o seu

estudo, ou seja, ele pode-se seleccionar o modo FAIL ou LEAKAGE.

Seguidamente dependendo da escolha do utilizador (inspector) irá aparecer uma janela de cálculo

(Figura 17a), onde se abre a possibilidade do utilizador introduzir valores por ele analisados mediante as

condições da API RP 580 e API RP 581 (capítulo 7).

Para a análise dos parâmetros e probabilidade de falha para o modo de falha ao abrir irá aparecer a

janela da figura 17a:

52

a)

b)

Figura 17: a) Janela do “software” para análise do FAIL, b) Janela do “software” para análise do LEAKAGE

No primeiro painel apenas reconhece-se a entidade para a qual este aplicativo foi desenvolvido bem

como descreve a sua utilidade e finalidade. No painel vertical a esquerda o utilizador introduz valores

previamente estabelecidos mediante análise das tabelas e condições que se podem observar na API RP

581 (Ver em anexo), bem como valores decorrentes da experiencia do inspector para o dispositivo em

análise e registados no histórico de inspecções ou testes realizados ao mesmo. Estes valores são

portanto, o intervalo de inspecção, os parâmetros de Weibull padrão (ou iniciais, podem ser consultados

nas tabelas da API RP 581 que estão em anexo), factor de ajustamento, pressão máxima de trabalho

admissível (MAWP), pressão de sobrepressão, factor de ajustamento ambiental, Factores de confiança

(CF), duração do teste ou tempo de funcionamento do dispositivo sem inspecção e o número de

inspecções ou testes realizados. Também neste painel podemos observar um “pop-up menu” (menu de

escorregamento) que possibilita escolher qual o critério de análise que o dispositivo esteve sujeito, isso

faz-se usando a tabela de eficácia da inspecção, tabela 7.7 da API RP 581 (Ver anexo). Por fim, neste

painel observa-se um valor que é dado através de cálculos internos do programa da vida característica

modificada e o factor de ajustamento de sobrepressão.

Seguidamente vemos à direita três “Pusshbuttom” (botão de clique), calcular, fechar e salvar resultados

como, que dispensam apresentações.

A área do gráfico fornece a probabilidade de falha da análise e do dispositivo em questão, esta

probabilidade de falha que será utilizada para determinação do risco e assim para se poder fazer a

análise de RBI obedecendo às normas API RP 580 e API 581.

53

Para a análise dos parâmetros e probabilidade de falha para o modo de fuga (figura 17b) irá aparecer a

janela da referida figura:

Como na primeira janela o primeiro painel apenas reconhece-se a entidade para a qual este aplicativo foi

desenvolvido bem como descreve a sua utilidade e finalidade. No painel vertical a esquerda o utilizador

introduz valores previamente estabelecidos mediante simples análise das tabelas e condições que

podem observar na API 581, bem como valores decorrentes da experiencia do inspector para o

dispositivo em análise e registados no histórico de inspecção ou teste realizados ao mesmo. Estes

valores são portanto, o intervalo de inspecção, os parâmetros de Weibull padrão (ou iniciais, podem ser

consultados na API 581), factor de ajustamento, factor de ajustamento ambiental, Factores de confiança

(CF), duração do teste ou tempo de funcionamento do dispositivo sem inspecção e o número de

inspecções ou testes realizados. Também neste painel podemos observar um “pop-up menu” que

possibilita escolher qual o critério de análise que o dispositivo esteve sujeito, isso faz-se usando a tabela

de eficácia da inspecção, tabela 7.7 da API 581. Por fim, neste painel observa-se um valor que é dado

através de cálculos internos do programa da vida característica modificada.

Seguidamente vemos à direita três “Pusshbuttoms”, calcular, fechar e salvar resultados como, que

dispensam apresentações.

A área do gráfico fornece a probabilidade de falha da análise e do dispositivo em questão, esta

probabilidade de falha que será utilizada para determinação do risco serve para se poder fazer a análise

de RBI obedecendo as normas API RP 580 e API RP 581.

54

55

Capítulo 7: Aplicação da metodologia e do “software” a casos práticos

7.1 Introdução A metodologia utilizada nesta dissertação é a metodologia conhecida como RBI API (Inspecção baseada

no risco da API), que consiste na metodologia de inspecção baseada no risco do Instituto Americano do

Petróleo. Esta metodologia de inspecção é tão eficiente que foi normalizada, tornando-se a ferramenta

fundamental para análise e previsão de intervalos óptimos de inspecção na indústria de processos,

petroquímica e do petróleo.

O método quantitativo de análise da probabilidade de falha abordado nesta dissertação para as válvulas

de segurança de equipamentos sob pressão frequentemente chamado de PRD constitui a base da

discussão que faremos neste capítulo. Quanto a análise da metodologia deixa-se para consulta nos

capítulos precedentes, nomeadamente, os capítulos 3, 4 e 5.

7.2 Casos práticos estudados É necessária a ratificação e consolidação do estudo da inspecção baseada no risco dos PRDs feita até

agora mediante aplicação à casos práticos, isto é, seguidamente far-se-á o estudo de inspecção de

diferentes equipamentos, PRDs, e proceder-se-á à determinação dos parâmetros de Weibull para

avaliação da probabilidade de falha, quer o modo de falha seja por falha ao abrir, quer o modo seja por

fuga.

Durante a operação, é recomendado, que seja mantida a pressão de operação das PRDs abaixo da

pressão de ajuste em, no mínimo, 10% para válvulas ASME VIII e 7% para válvulas ASME I.

7.2.1 Casos de válvulas de segurança estudadas

A análise dos resultados da inspecção e dos testes de Recepção (TR) das PRDs de unidades de

processamento da indústria de refinaria e petroquímica, realizados após várias operações, mostram que

podem ser grandes as quantidades de ocorrências de falhas ocultas nesses dispositivos.

Um levantamento de dados, efectuado ao longo de vários anos, revela que pode ser significativo a

percentagem de válvulas que, durante a inspecção/teste, abrem fora da pressão de ajuste, que não

abrem, que apresentam-se obstruídas, que têm fuga antes ou após serem abertas e que apresentam

falhas em alguns dos seus componentes.

É indispensável, a adopção de um plano de inspecção e de medidas adequadas para detecção e

tratamento dos problemas de funcionamento destas válvulas, embora, a experiencia mostre que muitas

válvulas não falham ou não apresentam problemas de mau funcionamento porque não são solicitadas

quando estão em operação, gerando a falsa impressão de que estão cumprindo eficazmente a sua

função pretendida.

56

7.2.1.1 Dados provenientes duma unidade de processamento numa refinaria

Inicialmente foi feito um levantamento somente com os dados do TR de 69 válvulas (49 de segurança e

alívio e 20 de alívio) inspeccionadas na paragem de uma unidade de refinação em 1998, após operação

durante 3 anos. Esses dados estão apresentados na tabela 2.

A análise desses dados mostra o que podemos resumir na seguinte tabela: Tabela 2: Resultados de inspecção e TR após paragem numa refinaria em 1998

Circunstância das válvulas De segurança e

alívio

Válvulas de

alívio

Total

Qtde. % Qtde. % Qtde. %

Abriram no intervalo de tolerância e mantiveram

a estanquicidade

19 39 4 20 23 33

Abriram no intervalo de tolerância e não

mantiveram a estanquicidade

15 31 3 15 18 26

Abriram com pressão até 20% acima da pressão

de ajuste 4 8 2 10 6 9

Abriram com pressão entre 20% a 40% acima da

pressão de ajuste 0 0 8 40 8 12

Abriram com pressão superior a 40% da pressão

de ajuste 3 6 2 10 5 7

Abriram com pressão inferior a 95% 2 4 1 5 3 4

Tiveram fuga antes de abrir 6 12 0 0 6 9

Na altura não foram identificadas, pois não se analisou, as causas que levaram ao mau resultado no TR

das referidas válvulas.

Depois, nos anos 2000 e 2004, foi feito, durante paragens e após estarem a trabalhar pelo período de 2 e

4 anos respectivamente, um levantamento mais detalhado dos resultados do TR das válvulas de

segurança e alívio, com o objectivo de se determinar a disponibilidade das válvulas e os intervalos

óptimos de inspecção, porque tinha-se o objectivo de adoptar um intervalo de inspecção de 5 anos para

tal unidade.

Neste caso foram estabelecidas as pressões de abertura para o teste e em conjunto com as pressões de

ajuste estabeleceu-se o que pode ser consultado na tabela 3, a seguir:

57

Tabela 3: Resultados de inspecção e TR em válvulas de segurança após paragem em 2000 e 2004,

Pa – Pressão de ajuste, Pt – Pressão de teste7

Resultado da inspecção

Paragem em 2000 Paragem em 2003

Qtde. % Qtde. %

1.1Pa≤1.1Pt e fecho normal 16 11 - -

1.1Pt<Pa≤1.5Pt e fecho normal 1 1 - -

1.1Pt<Pa≤1.5Pt 5 3 12 11

Pa≤1.1Pt, PRD não fechou 22 15 - -

Pa≤1.1Pt, houve uma fuga directa 6 4 - -

Pa>1.5Pt 5 3 3 3

Pa≤1.1Pt 43 30 38 34

Pa≤1.5Pt 47 32 59 53

Foi garantido que com a metodologia utilizada com estes dados calculou-se a disponibilidade das

válvulas de segurança dessas duas unidades. Foi considerado que as válvulas de segurança e alívio têm

um comportamento diferente das válvulas de alívio, e por isso foi determinada de forma separada a

disponibilidade para cada tipo de válvula. Determinou-se que as válvulas que abriam com pressão entre

10% e 50% acima da pressão de ajuste apresentavam falha, e que as válvulas que abriam com pressão

acima de 50% da pressão de ajuste apresentavam falha crítica. As disponibilidades calculadas foram de

93% para as válvulas de segurança e alívio e de 80% para as válvulas de alívio, que são muito baixas. É

recomendável trabalhar com disponibilidade mínima de 95%, e válvulas mais críticas próximo de 100%.

Foram analisadas, para cada válvula que falhou, as causas das falhas. Concluiu-se que a causa principal

de abertura da válvula acima da pressão de ajuste é devido a presença de produto de corrosão na

entrada da válvula; este problema ocorre também nas linhas de entrada e descarga das válvulas, e em

geral invalida a protecção proporcionada pela válvula.

Após essa análise foi decidido, como regra geral, estabelecer intervalos de inspecção de 2 anos e meio

para as válvulas que apresentaram falha. Para as demais válvulas foi recomendado acompanhar o prazo

de inspecção do equipamento protegido.

7.2.1.2 Dados duma indústria petroquímica

Em 2004, durante uma paragem geral na unidade de processamento de uma petroquímica, num período

de trabalho de 3 anos, 64 PRDs foram submetidas a inspecção e manutenção. Algumas das válvulas

estavam em operação há mais tempo que o tempo inicialmente estabelecido. Do total, apenas 35 foram

aprovadas no TR. Uma análise mais apurada do estado geral destas válvulas e das causas de

reprovação das outras 29 (45,3 %) revelou o seguinte: 7 Pa – Pressão de ajuste, é a pressão fixa para a qual espera que o PRD não actue. Pt – Pressão de teste, é a pressão instantânea de teste.

58

a) 5 Válvulas abriram abaixo da Pressão de Teste (Pt). A causa não foi devidamente esclarecida.

b) 5 Válvulas vazaram devido à falha ou desgaste de componentes

(especialmente mola, fole e sedes de vedação), ou devido a sujidade.

c) Falta de estanquecidade após abertura, causada por falha de componentes ou desgaste nas sedes de

vedação.

d) 2 Válvulas não abriram até 1,5 x Pt, devido a aprisionamento causado por incrustação, corrosão e a

sujidade nas regiões guiadas, devido à obstrução, falha do fole e anéis de vedação.

e) Das 2 válvulas enquadradas no item acima, 1 estava operando em período de tempo maiores do que

as inicialmente recomendadas.

f) Nas válvulas tipo piloto operado era ainda mais evidente a necessidade de inspecção/manutenção.

Mesmo entre as 35 aprovadas foi observado que a maioria já estava a necessitar de inspecção/

manutenção, naquela ocasião, devido ao grau de sujidade, deterioração de componentes não metálicos

(juntas, anéis), e oxidação de roscas de parafusos.

A maioria das que falharam no TR ou que, mesmo sendo aprovadas já apresentavam necessidade de

manutenção/inspecção, representava pequeno risco para a segurança, porém comprometiam a

fiabilidade operacional, apesar de não terem apresentado ocorrências operacionais, ver tabela 4.

Tabela 4: Resultados de inspecção e TR em válvulas de segurança após paragem em 2004,

Pa – Pressão de ajuste, Pt – Pressão de teste

Resultado da

inspecção

Quantidade % Inspecção visual

Quantidade total de

válvulas

64 100

Aprovadas no TR 31 48

Pa≤0.95Pt 3 5

0.95Pt≤Pa≤1.1Pt 12 19

1.1Pt<Pa≤1.5Pt 2 3

Que abriram até 1.5Pa 2 3 2 Válvulas presas

Com fuga directa 5 8

Com peças danificadas

8 12 Os principais componentes

danificados que foram observados

foram: a haste, o disco e o suporte do

disco e da mola

Obstruídas 1 2

59

Mais adiante seleccionaremos algumas válvulas, destes pelas quais foi feita o levantamento, e faremos a

análise da probabilidade de falha mediante a determinação dos parâmetros de Weibull tanto para o modo

de falha FAIL como para o LEAKAGE. Iremos analisar o crescimento da probabilidade de falha e vida

característica para diferentes critérios de eficácia. Não será em si uma avaliação de RBI pois para tal

teríamos que analisar também as consequências das falhas, mas esta avaliação deixa-se como

perspectiva de trabalhos futuros. Contudo após esta avaliação dos parâmetros de Weibull e

probabilidade de falha tem-se os mecanismos fundamentas para a realização duma avaliação RBI API

para as PRDs.

As válvulas estudadas para avaliação RBI API são duas válvulas apenas mas far-se-á um estudo

detalhado desde os dados obtidos até à determinação da probabilidade de falha para diferentes níveis de

eficácia, como já foi referido este é o princípio da avaliação da RBI API, isto é, tornando-se a tarefa

precedente que culmina na referida avaliação bem mais simples, pois consiste apenas na determinação

das consequências de falhas.

7.3 Documentação previamente necessária A recolha de dados previamente é indispensável para se proceder à análise RBI API, assim sendo como

a norma prevê, o inspector deve estar capacitado para proceder à compilação destas informações de

modo a que mediante a API RP 580 e API RP 581 possa reunir todas as condições que facilitem o

acesso a estes e tornem o processo de avaliação exequível.

Para os casos estudados neste ponto vamos precisar saber os seguintes dados segundo a API RP 581:

Tabela 5: Dados básicos necessários numa avaliação RBI API aplicáveis as PRDs (API 581, 2008)

Dados Descrição Fonte de

dados

Tipo de PRD PRV convencional, com carregamento de mola

PRV balanceada

PRV piloto operada

PRV com disco de ruptura

Discos de ruptura

Especificado

pelo usuário

Composição

do fluido

Mistura dos componentes do processo quer seja fracção mássica ou

molar. Limite de 10 componentes na definição da mistura

Previsto na

API RBI

Severidade do

serviço

Severidade do processo. Pode se escolher entre leve, moderado e

severo. A severidade do serviço prevê as bases para a selecção da

probabilidade de falha padrão em solicitação e a probabilidade de

Especificado

pelo usuário

60

fuga.

Leve

FALHA AO ABRIR

Moderado (Padrão)

Severo

Leve

FUGA

Moderado (Padrão)

Severo

Cenário de

sobrepressão Prevê a lista de cenários de sobrepressão aplicável a cada PRD.

Para cada cenário de sobrepressão existem valores iniciais para as

frequências de evento e para o factor de redução da taxa de

solicitações (DRRF) disponíveis na tabela 7.2 da API RP 581. Estes

dois parâmetros quando multiplicados prevêm uma estimativa da taxa

de solicitações do PRD.

Especificado

pelo usuário

Local de descarga do

PRD

Atmosfera

Queima (Padrão)

Processo em sistema fechado

Especificado

pelo usuário

Historial de

inspecção do

PRD

Data do teste

Data de instalação

Tipo de teste

Resultados do teste/inspecção

Revisto? (Sim/Não)

Condição da tubagem

Especificado

pelo usuário

Detalhes do

equipamento

protegido

Condições de trabalho, condições de projecto, dimensões,

mecanismos de dano, frequências de falhas genéricas e factores de

dano

Previsto na

RBI API

7.4 Resultados aplicando o “software” Os cálculos efectuados neste programa, que visa determinar essencialmente os parâmetros de Weibull e

no final a probabilidade de falha por FAIL ou LEAKAGE, são baseados no procedimento de cálculo da

API 581 e dar-nos-á a probabilidade de falha para um intervalo especificado de inspecção (ver secção

5.3.2). Este intervalo de inspecção dado inicialmente, pode ser tomado como o tempo decorrido durante

o tempo em que o PRD estiver sob TR, desde que esse valor seja equiparado na unidade de tempo

anual.

61

Consideremos uma válvula do caso da refinaria já citado. Como expusemos as mesmas PRDs foram

submetidas a três TRs em épocas diferentes, o primeiro em 1998 posteriormente em 2000 e em 2004, é

claro que muitas válvulas foram substituídas e algumas adicionadas de modo a reforçar a segurança, no

entanto, pelo menos a maior parte delas ainda continuou o seu funcionamento normal.

Não iremos considerar nenhum dado proveniente de testes realizados às PRDs em questão, apenas

daremos início a uma avaliação RBI API mediante a determinação quantitativa dos parâmetros de

Weibull bem como a probabilidade de falha para os modos de falha já salientado.

Identificaremos estas duas válvulas pelas letras X e Y; na verdade, as válvulas consideradas são, uma

válvula de alívio e segurança e a outra válvula de alívio, todas elas convencionais.

7.4.1 Avaliação para a válvula X (de segurança e alívio)

1. Adopção um intervalo de inspecção, tinsp, de 5 anos.

2. Valor dos parâmetros de Weibull padrão, β e ηdef, usando a tabela 7.4 e 7.5 da API RP 581.

Segundo se pode observar nestas tabelas para se caracterizar a severidade do serviço do PRD, temos

que obter os seguintes dados:

a) Data de inspecção: 27/09/2009 (Refere-se a inspecçãoque terá início resultante do planeamento

proposto por esta RBI)

b) Fluido do processo: hidrocarboneto

c) Existem partículas resultantes da corrosão, por sua vez do vapor de água presente durante o

processo

d) Modo de falha a analisar: LEAKAGE

e) Percentagem de fluido em fase líquida geralmente não excede a 50%

f) Temperatura de serviço: 177ºC (350ºF)

g) Tipo de PRD: Válvula de segurança e alívio convencional

h) Data de registo da última falha sistema: 1998 (11 anos até a data de inspecção)

i) Caracterização da falha: presença de produto de corrosão que obstruiu a entrada da válvula

j) Classificação da pressão de serviço (Baixa, alta, média): Média

k) A descarga é feita para atmosfera

Conclusão: severidade de serviço é moderado.

Portanto, β = 1,8 e ηdef = 23,9 anos

3. Pelo projecto deste tipo de dispositivo determinamos que o factor de ajustamento, Fs = 1,25

4. Factor de ajustamento ambiental, Fenv, usando a tabela 7.6 da API RBI RP 581

62

É necessário ter em consideração os seguintes pormenores para se determinar tal factor:

a) O PRD foi instalado em equipamento sob frequente trepidação

b) O equipamento é actuado em frequência cíclica

c) Média de solicitação por ano: não menos do que 5 vezes

Conclusão: Fenv = 0,5

5. O histórico de inspecção do PRD. Usando a tabela de eficácia da inspecção, tabela 7.7 API RBI RP

581 (ver anexo). Resultados de cada registo de inspecção; “NO LEAK/LEAK” e determinar o factor de

confiança, 𝐶𝐶𝐹𝐹𝑅𝑅, caso for aplicável, para cada histórico de inspecção baseado nos resultados dos TR.

Determinar a duração, 𝑡𝑡𝑃𝑃𝐶𝐶𝑃𝑃 ,𝑅𝑅 , de cada ciclo de inspecção.

a) Número de testes realizados: 3 (estes testes foram realizados durante as inspecções)

b) Data do último teste/inspecção: 2004

c) Considerou-se que os três testes tiveram eficácia de nível C, isto é, Razoavelmente eficaz

d) A válvula em questão passou no TR realizados em 1998 e em 2000 mas reprovou em 2004 e

verificou-se haver fuga na mesma em 2000 mas foi reparado.

Conclusão:

Tabela 6: Histórico da válvula em estudo mediante a consulta da API RP 581

Factor de confiança

(CFi)

Duração

(Anos)

CFleak CFnoleak Tdur,i

0,50 2

0,50 4

0,70 5

Até aqui estamos em condições de efectuar os cálculos usando o software.

Resultados:

63

Tabela 7: Valores introduzidos no programa e a vida modificada calculada por ele para o LEAKAGE

𝐭𝐭𝐢𝐢𝐢𝐢𝐢𝐢𝐢𝐢

[anos]

𝛃𝛃 𝛈𝛈𝐝𝐝𝐝𝐝𝐝𝐝

[anos]

𝐅𝐅𝐢𝐢 𝐅𝐅𝐝𝐝𝐢𝐢𝐞𝐞 𝛈𝛈𝐦𝐦𝐦𝐦𝐝𝐝

[anos]

5 1,80 23,90 1,25 0,50 14,94

Tabela 8: Valores calculados pelo programa para determinação da probabilidade para o LEAKAGE

𝛈𝛈𝐮𝐮𝐢𝐢𝐝𝐝 [anos] 12,03 11,02 5,45

𝐭𝐭 [anos] 2 6 11

𝐏𝐏𝐥𝐥 0,04 0,28 0,97

Estes resultados só confirmam a o grande valor desta metodologia de análise de inspecção baseada no

risco através da função densidade de probabilidade de Weibull. Era de esperar que a vida característica

diminuísse à medida que os anos passassem e a válvula ia apresentando falhas, no caso, fugas. Notar

que nas primeiras duas inspecções não se verificou haver fugas, o que justifica o facto de que a vida do

componente não diminua significativamente. No entanto na terceira inspecção, como se pode verificar na

tabela 8, já houve um aumento no tempo de funcionamento sem inspecção, o que justifica o facto da vida

do PRD diminuir significativamente de 11 para 5 anos. A figura 18 mostra a tendência da curva de

probabilidade de fuga.

Figura 18: Gráfico da evolução da probabilidade de fuga

00,20,40,60,8

11,2

0 5 10 15

Prob

abili

dade

Tempo [anos]

64

O gráfico da figura 18 dados dá-nos a percepção de como seria a evolução da probabilidade de falha,

para esta válvula a medida que o tempo vai passando, tornando assim necessário o encurtamento dos

intervalos de inspecção.

7.4.2 Avaliação para a válvula Y (de alívio)

Para este caso dispõe-se de mais dados, portanto, será melhorar a percepção da evolução da

probabilidade de falha com o tempo.

Este é o caso de uma das válvulas, da Petroquímica citada, aprovada no TR. Alguns dados aqui foram

ficticiamente adoptados para se avaliara tendência de falha do PRD.

1. Adopção de um intervalo de inspecção de 3 anos.

2. Valor dos parâmetros de Weibull padrão, β e ηdef, usando a tabela 7.4 e 7.5 da API RP 581.

Segundo se pode observar nestas tabelas para se caracterizar a severidade do serviço do PRD, temos

que obter os seguintes dados:

a) Data de inspecção: 27/09/2009 (Refere-se a inspecçãoque terá início resultante do planeamento

proposto por esta RBI)

b) Fluido do processo: hidrocarboneto

c) Existem partículas resultantes da corrosão, e do vapor de água presente durante o processo

d) Modo de falha a analisar: FAIL

e) Percentagem de fluído em fase líquida geralmente não excede a 50%

f) Temperatura de serviço: 177ºC (350ºF)

g) Tipo de PRD: Válvula de segurança e alívio convencional

h) Data de registo da última falha sistema: 2004 (05 anos até a data de inspecção)

i) Caracterização da falha: presença de produto de corrosão que obstruiu a entrada da válvula

j) Classificação da pressão de serviço (Baixa, alta, média): Média

k) A descarga é feita para atmosfera

Conclusão: severidade de serviço moderado.

Portanto, β = 1,8 e ηdef = 23,9 anos

3. O factor de ajustamento é Fc = 0,75 pois trata-se de válvulas convencionais de descarga

4. Agora determina-se o factor de ajustamento de sobrepressão, que será calculado no programa. Mas

para tal é necessário determinar-se o valor de MAWP e de P0, este último valor é determinado tendo em

conta alguns factores que podem ser consultados na tabela 7.3 da API RP 581 (Ver anexo).

65

Pela experiencia qualquer inspector deverá ser capaz de prever e determinar então este valor de P0. Pela

análise das considerações desta tabela chegamos a seguinte conclusão:

Como na maioria dos casos aproximar-se-á P0 a 4xMAWP, ou seja, P0 = 4 × MAWP. Portanto Fop =1

3,375∙ �4×MAWP

MAWP− 1,3� = 0,8; MAWP=1,5 MPa

5. Factor de ajustamento ambiental, Fenv, usando a tabela 7.6 API RBI RP 581 (ver anexo)

É necessário ter em consideração os seguintes pormenores para se determinar tal factor:

a) O PRD foi instalado em equipamento sob frequente trepidação

b) O equipamento é actuado em frequência cíclica

c) Média de solicitação por ano: não menos do que 5 vezes

Conclusão: Fenv = 0,5

6. O histórico de inspecção do PRD. Usando a tabela de eficácia da inspecção, tabela 7.7 API RBI RP

581 (ver anexo). Resultados de cada registo de inspecção; “PASS/FAIL” e determinar o factor de

confiança, CFi, caso seja aplicável, para cada histórico de inspecção baseado nos resultados dos TR.

Determinar a duração, tdur,i, de cada ciclo de inspecção.

Conclusão:

Tabela 9: Histórico da válvula em estudo mediante a consulta da API RP 581

Factor de confiança

(CFi)

CFpass 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50

CFfail 0,70 0,70

Duração (Anos) Tdur,i 3 3 3 3 3 2 2 2 2

Resultados:

Tabela 10: Valores introduzidos no programa e a vida modificada calculada por ele para o FAIL

𝐭𝐭𝐢𝐢𝐢𝐢𝐢𝐢𝐢𝐢

[anos]

𝛃𝛃 𝛈𝛈𝐝𝐝𝐝𝐝𝐝𝐝

[anos]

𝐅𝐅𝐜𝐜 𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐌𝐏𝐏

[kPa]

𝐏𝐏𝟎𝟎

[kPa]

𝐅𝐅𝐦𝐦𝐢𝐢 𝐅𝐅𝐝𝐝𝐢𝐢𝐞𝐞 𝛈𝛈𝐦𝐦𝐦𝐦𝐝𝐝

[anos]

3 1,80 23,90 1,25 1500 6000 0,80 0,50 7,17

66

Tabela 11: Valores calculados pelo programa para determinação da probabilidade para o FAIL

𝛈𝛈𝐮𝐮𝐢𝐢𝐝𝐝 [anos] 6,80 6,40 6,20 5,90 5,80 2,30 4,40 4,20 4,00 2,10

𝐭𝐭 [anos] 3 6 9 12 15 17 19 21 23 25

𝐏𝐏𝐝𝐝𝐟𝐟𝐢𝐢𝐥𝐥 0,58 0,85 0,97 0,99 1 1 1 1 1 1

Figura 19: Gráfico da evolução da probabilidade de falha ao abrir

Este último caso é mais fácil de perceber pois há mais dados para estudo do que o primeiro. Nota-se,

neste caso, que a probabilidade do equipamento vir a falhar cresce mais rapidamente em relação ao

primeiro caso, isto pode ser explicado pelo facto de que existem muitos factores que contribuem para

que o PRD não abra ao ser solicitado, além de que este modo de falha abarca outras falhas ao abrir,

como abertura tardia do dispositivo, válvula presa ou parcialmente aberta (falhas que ocorrem com muita

frequência).

00,20,40,60,8

11,2

0 10 20 30

Prob

abili

dade

de

falh

a

Tempo [anos]

67

Capítulo 8: Conclusões e perspectivas de trabalhos para o futuro

8.1 Conclusões

Ao se efectuar uma avaliação RBI API, recomenda-se que sejam consultadas as tabelas em anexo, da

API RP 581. Elas são de simples percepção. Quanto aos aspectos quantitativos da avaliação o

“software” apresentado neste trabalho ocupa-se de resolve-lo de modo a facilitar o processo de cálculo e

que conduz a referida avaliação.

Foi considerado pormenores acerca das válvulas de segurança e sistemas de alívio de pressões, fez-se

abordagem das práticas e recomendações e uma análise introdutória da inspecção baseada no risco.

O “software” é de aplicação simples, uma vez recolhidas as informações requeridas por ele, pode ser

usado em qualquer sistema operativo, pois foi feito um executável para corre-lo em qualquer

computador. No entanto não se deve entender como sendo um “software” de avaliação RBI API, mas

como um auxílio de grande utilidade.

Os casos práticos mostrados foram casos que generalizam aplicação do software bem como conduz a

percepção do início de uma avaliação RBI API. Muitos mais casos podiam ser estudados, no entanto a

falta de dados na referida companhia bem como a sua dificuldade em obtê-la condicionou a consolidação

deste trabalho. Porém convém salientar que satisfez-se aqui as exigências quanto ao que se pretendia

inicialmente, isto é, a determinação dos parâmetros de Weibull, para posterior análise de RBI API.

A principal dificuldade neste trabalho consistiu na avaliação de dados disponíveis, que mostraram ser

insuficientese inadequados, para determinação da probabilidade de falha e assim a avaliação RBI API.

Espera-se que com este trabalho seja feita uma recolha de dados e informações adequados e em

conformidade com a API RP 580 e API RP 581.

8.2 Perspectivas de trabalho para o futuro Um dos problemas que se pôs no acto da atribuição desta dissertação pela empresa, ISQ, era o pleno

entendimento da normalização da inspecção baseada no risco pela API de modos a aplica-lo

convenientemente. Segundo pesquisas realizadas algumas companhia do ramo petrolífero efectuam

trabalhos que visam esclarecer a aplicação da API 581, trabalho este que tem servido e dado bases para

futuros desenvolvimento de metodologias de análise de inspecção baseada no risco. Nesta dissertação

foi feito muito mais do que um esclarecimento das normas envolvidas, foi objectivo torna-lo exequível e

mediante o desenvolvimento do “software”. Mas ainda se deixa algum trabalho por se fazer, trabalho este

que complementado este servirá para completar uma avaliação RBI API. Este trabalho consiste no

68

cálculo pormenorizado da probabilidade de falha, em caso de falha ao abrir de um dos componentes num

sistema constituído por vários PRDs, bem como o desenvolvimento do software para o cálculo das

consequências de falha e o cálculo do risco.

Adequação, simplificação e determinação, com ajuda de um software, auxiliar das consequências de

falha das PRDs para os dois modos de falha considerados.

A avaliação da RBI API torna-se completa mediante a determinação do risco que cada componente, no

caso PRD, corre. Portanto, futuramente pode-se continuar a determinação quantitativa das

consequências de falha assim como o risco associado a estas consequências. Este software pode ser

desenvolvido mais para posterior análise completa da RBI API para os PRDs.

69

Referências Bibliográficas Ádamo Santana, Inferência Bayesiana, 2006.

American Petroleum Institute, API RECOMMENDED PRACTICE 580 – Risk-Based Inspection,

First edition May 2002, Revision 01 2007.

American Petroleum Institute, API RECOMMENDED PRACTICE 581 - Risk-Based Inspection

Technology, SECOND EDITION, SEPTEMBER 2008.

American Petroleum Institute, API RP 520 PT II - Sizing, Selection, and Installation of Pressure-

Relieving Devices in Refineries Part II – Installation, USA, 1 AGOSTO 2003.

Artur Cardozo Mathias, VÁLVULAS DE SEGURANÇA PARA CALDEIRAS E PROCESSOS

INDUSTRIAIS, 2006.

ASME Code Section XII - DOT Transportation Tank, American Society of Mechanical Engineers,

2004 Edition.

ASME Code Simplified, Power Boiler Design, Inspection, and Repair: Per ASME Boiler and

Pressure, McGraw-Hill Professional, Feb 2005.

ASME PTC 25-2008, (Revision of ASME PTC 25-2001) Pressure Relief Devices Performance

Test Codes, January 13, 2009.

ASME Section VIII-DIV 1, 2001 ASME Boiler and Pressure Vessel Code, Section VIII, Division 1:

Design and Fabrication of Pressure Vessels American Society of Mechanical Engineers / 01-Jul-

2001.

Carlos Bruno Eckstein, Edneu Jatkoski, José Ademar Nucci Etter (PETROBRAS), INSPEÇÃO

BASEADA EM RISCO SEGUNDO API 581 - APLICAÇÃO DO API-RBI SOFTWARE, agosto,

2002.

CCI Nuclear Valve Resource Guide for Power Uprate and Productivity Gains,

(www.ccivalve.com), © 2003.

Chi-Hui Chien, Chun-HungChen, Yuh J. Chao, Reliability Engineering and System Safety - A

strategy for the risk-based inspection of pressure safety valves, September 2008.

D. N. PRABHAKAR MURTHY, MIN XIE, RENYAN JIANG, Weibull Models, A JOHN WILEY &

SONS, INC. PUBLICATION, 2004.

Farris Engineering, Division of Curtiss-Wright Flow Control Corporation, Series 2700 – Pressure

relief Valves, 2006.

Helio S. Migon, Introdução a inferência Bayesiana, 2006.

http://www.flaretec.com, último acesso: 05/08/2009.

http://www.pt.sgs.com, último acesso: 05/05/2009.

http://www.whirlpoolwaterheaters.com, último acesso: 05/08/2009.

ITOPF, OIL TANKER SPILL STATISTICS, 2008.

70

Juvêncio Vieira Santos, Edneu Jatkoski, Glaydston Emmerick Evangelista, Fernando Teixeira

Gazini (PETROBRAS e TBG), FALHAS EM VÁLVULAS DE SEGURANÇA: LEVANTAMENTO

ESTATÍSTICO DURANTE PARADAS DE MANUTENÇÃO, Agosto 2002.

LEONARDO MAUGERI, THE AGE OF OIL - The Mythology, History, and Future of the World’s

Most Controversial Resource, PRAEGER, USA, 2006.

Lynne Kaley, P.E., RBI: A Quantitative Solution Made Practical, E2G – The Equity Engineering

Group

Lynne Kaley, RBI: Risk-Based Inspection Reassessment, 2009.

Mario Pezzi Filho, Aplicação de RBI, Inspecção Baseada em Risco a Oleodutos segundo o API

581 BRD Verificação de Consistência com as Práticas Usuais da Indústria para Avaliação de

Risco – Dissertação de Mestrado, Rio de Janeiro Maio 2003.

MIDLAND, Pressure Relief Valves - Instructions for EXTERNAL-STYLE Valves - Installation,

Operation, Inspection, Maintenance. Doc. No. A-1400/A-15000 Rev. 2.7 3/05.

Mohammad A. Malek, Heating Boiler Operator’s Manual: Maintenance, Operation, and Repair,1ª

edition, JAN-07.

Mohammad A. Malek, Ph.D, Pressure Relief Devices ASME and API Code Simplified - P.E. 2006.

P. C. Gregory, Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences, A Comparative

Approach with MathematicaTM Support, Department of Physics and Astronomy, University of

British Columbia, Cambridge University Press 2005.

Panos Topalis, Ghassab F. Alajmi, Yong Seng Teo, Ijaz Ul Karim Rao, IMPLEMENTATION OF

AN INTEGRATED RISK BASED INSPECTION (RBI) SYSTEM IN AN ONSHORE

INSTALLATION, 2006

QUALyTEK QUALIDADE, TECNOLOGIA E SISTEMAS LTDA, http://www.qualytek.com.br, último

acesso: 02/09/2009.

Ramesh J. Patel, Risk Based Inspection - Qatargas Operating Company Limited, 27-30 Nov 2005

ReliaSoft Corporation, http://www.weibull.com, último acesso: 02/09/2009.

Richard Akinretoye (SIEMENS), Pressure Relief System Design Practices, May, 2008.

Rui Assis, Apoio à Decisão em Gestão da Manutenção, Fiabilidade e Manutenibilidade, Lidel

2004.

TWI and Royal & Sun Alliance Engineering, Best practice for risk based inspection as a part of

plant integrity management, Prepared for the Health and Safety Executive. CONTRACT

RESEARCH REPORT. 363/2001.

www.midlandmfg.net, último acesso: 10/08/2009

71

Anexos

Listagem do código em Matlab Listagem do código sem código de interface gráfica:

clear all, clc, disp('====================================================') disp(' INSTITUTO DE SOLDADURA E QUALIDADE ') disp(' INSTITUTO SUPERIOR TÉCNICO ') disp(' DISSERTAÇÃO DE MESTRADO ') disp(' ') disp(' ') disp(' MOISÉS JONES, 2009 ') disp(' ===================================================') disp('DETERMINAÇÃO DOS PARÂMETROS DE WEIBULL PARA A ') disp('PROBABILIDADE DE FALHA POR FALHA AO ABRIR ') disp('DAS VÁLVULAS DE EQUIPAMENTO SOB PRESSÃO ') format short % Calculation procedure and code to be used to determine the probability % of a PRD failure to open at a specified inspection interval. disp(' ') disp(' CASO DE UMA FALHA AO ABRIR (FAIL TO OPEN) ') % STEP 1 – Select an inspection interval, t_insp. disp('Seleciona um intervalo de inspecção em anos') t_insp=input('t_insp='); % STEP 2 – Determine the default values for the Weibull parameters, %beta and eta_def using Tables 7.4 and 7.5. disp('Introduza os valores dos parâmetros de Weibull padrão, veja as tabelas 7.4 e 7.5') beta_def=input('beta='); eta_def=input('eta_def='); % STEP 3 – Determine the adjustment factor, F_c, using Equation (1.16). disp('Introduza o factor de ajustamento, F_c, veja equação 1.16 ') F_c=input('F_c='); % STEP 4 – For each overpressure scenario, determine the adjustment factor, %F_opj, using Equation (1.18) Note that to perform this step, an estimate %of the overpressure given a failure of the PRD to open upon demand is %required. This is covered in more detail in STEP 2 of paragraph 7.4.6. disp('Introduza o "maximum allowed working pressure", MAWP em kPa') MAWP=input('MAWP=')

72

P_o=input('P_o=') disp('Factor de ajustamento de sobrepressão para o "Overpressure Demand case considerado"') F_op=1/(3.375)*(P_o/MAWP-1.3) % STEP 5 – Determine the environmental adjustment factor, envF, using %Table 7.6 disp('Introduza o factor de ajustamento ambiental, ver tabela 7.6') F_env=input('F_env='); %STEP 6 – Calculate the modified characteristic life, eta_mod, using %Equation (1.14) and the factors obtained from STEPs 3, 4,and 5. %Vida característica modificada, eta_mod_ eta_mod_=F_c*F_op*F_env*eta_def % STEP 7 – Assemble the PRD’s inspection history. Grade each record using %the inspection effectiveness table, Table 7.7. Record the results of each %inspection record; PASS/FAIL and NO LEAK/LEAK and determine the confidence %factors, CF_i, as applicable, for each inspection history based on the %results of the test. Determine the time duration, ,t_duri, of each %inspection cycle. %(Aqui eu quero que o programa seja capaz de importar dados do excel %automáticamente não importa onde eles estejam guardado) disp(' A importar dados por favor aguarde ...') importfile('dados_historicos.xls'); % STEP 8 – Starting at the earliest inspection record, update the modified %characteristic life, eta_mod, determined in STEP 6 as follows: % STEP 8.1 – Calculate the prior probability of failure using Pprd_fprior, %Equation (1.19). The time period for use in Equation (1.19). is the time %duration of the inspection cycle, t_duri, as determined in STEP 6. %Note that for the first inspection record, the modified characteristic %life, eta_mod, is used. Subsequent inspection records will use the updated %characteristic life, eta_upd, from STEP 8.5 below. disp(' ') %Factor de confiança CF_pass; CF_fail; disp('Duração de cada cíclo de inspecção ou duração de cada cíclo de teste') t_duri disp('Qual o número de inspecções ou testes que foram realizados') N_limite=input('N_limite='); disp(' ') disp('CONSIDERAR-SE-Á OS VÁRIOS CASOS COMO SE SEGUE:')

73

disp(' ') disp('Caso A - Highly Effective, pass') disp(' ') eta_mod_Ap(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite %Probabilidade de falha a prior Pprd_fprior_A(j,:)=1-exp(-(t_duri(j,:)./eta_mod_Ap(j,:)).^beta_def); % STEP 8.2 – Calculate the prior probability of passing using Equation (1.20). %disp('Probabilidade de não falhar a prior') Pprd_pprior_A(j,:)=1-Pprd_fprior_A(j,:); % STEP 8.3 – Determine the conditional probability of failure and the %conditional probability of pass using Equations (1.21) and (1.22), %respectively. %Probabilidade de não falhar (passar na inspecção) condicional Pprd_pcond_A(j,:)=(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_A(j,:); %Probabilidade de falhar (reprovar na inspecção) condicional Pprd_fcond_A(j,:)=CF_fail(j,:).*Pprd_fprior_A(j,:)+(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_A(j,:); % STEP 8.4 – Calculate the weighted probability of failure, Pprd_fwgt, %using the appropriate equation from Table 7.9. %Caso A - Highly Effective, pass Pprd_fwgt_Ap(j,:)=Pprd_fprior_A(j,:)-0.2*Pprd_fprior_A(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Ap(j,:))+0.2*Pprd_fcond_A(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Ap(j,:)); %STEP 8.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 8.4 eta_mod_Ap(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_fwgt_Ap(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Ap(j+1,:)=eta_mod_Ap(j,:); end end eta_upd_Ap=eta_mod_Ap; Pprd_fwgt_Ap eta_upd_Ap disp('Caso A - Highly Effective, fail') Pprd_fcond_A; eta_mod_Af(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite Pprd_fwgt_Af(j,:)=Pprd_fcond_A(j,:); %STEP 8.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 8.4 eta_mod_Af(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_fwgt_Af(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Af(j+1,:)=eta_mod_Af(j,:); end end

74

eta_upd_Af=eta_mod_Af; Pprd_fwgt_Af eta_upd_Af disp('Caso B - Usually Effective, pass') disp(' ') eta_mod_Bp(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite %Probabilidade de falha a prior Pprd_fprior_B(j,:)=1-exp(-(t_duri(j,:)./eta_mod_Bp(j,:)).^beta_def); % STEP 8.2 – Calculate the prior probability of passing using Equation (1.20). %disp('Probabilidade de não falhar a prior') Pprd_pprior_B(j,:)=1-Pprd_fprior_B(j,:); % STEP 8.3 – Determine the conditional probability of failure and the %conditional probability of pass using Equations (1.21) and (1.22), %respectively. %Probabilidade de não falhar (passar na inspecção) condicional Pprd_pcond_B(j,:)=(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_B(j,:); %Probabilidade de falhar (reprovar na inspecção) condicional Pprd_fcond_B(j,:)=CF_fail(j,:).*Pprd_fprior_B(j,:)+(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_B(j,:); % STEP 8.4 – Calculate the weighted probability of failure, Pprd_fwgt, %using the appropriate equation from Table 7.9. %Caso A - Highly Effective, pass Pprd_fwgt_Bp(j,:)=Pprd_fprior_B(j,:)-0.2*Pprd_fprior_B(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Bp(j,:))+0.2*Pprd_fcond_B(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Bp(j,:)); %STEP 8.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 8.4 eta_mod_Bp(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_fwgt_Bp(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Bp(j+1,: )=eta_mod_Bp(j,:); end end eta_upd_Bp=eta_mod_Bp; Pprd_fwgt_Bp eta_upd_Bp disp('Caso B - Usually Effective, fail') Pprd_fcond_B; eta_mod_Bf(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite Pprd_fwgt_Bf(j,:)=Pprd_fcond_B(j,:); %STEP 8.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 8.4 eta_mod_Bf(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_fwgt_Bf(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite)

75

eta_mod_Bf(j+1,: )=eta_mod_Bf(j,:); end end eta_upd_Bf=eta_mod_Bf; Pprd_fwgt_Bf eta_upd_Bf disp('Caso C - Fairly Effective, pass') disp(' ') eta_mod_Cp(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite %Probabilidade de falha a prior Pprd_fprior_C(j,:)=1-exp(-(t_duri(j,:)./eta_mod_Cp(j,:)).^beta_def); % STEP 8.2 – Calculate the prior probability of passing using Equation (1.20). %disp('Probabilidade de não falhar a prior') Pprd_pprior_C(j,:)=1-Pprd_fprior_C(j,:); % STEP 8.3 – Determine the conditional probability of failure and the %conditional probability of pass using Equations (1.21) and (1.22), %respectively. %Probabilidade de não falhar (passar na inspecção) condicional Pprd_pcond_C(j,:)=(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_C(j,:); %Probabilidade de falhar (reprovar na inspecção) condicional Pprd_fcond_C(j,:)=CF_fail(j,:).*Pprd_fprior_C(j,:)+(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_C(j,:); % STEP 8.4 – Calculate the weighted probability of failure, Pprd_fwgt, %using the appropriate equation from Table 7.9. %Caso A - Highly Effective, pass Pprd_fwgt_Cp(j,:)=Pprd_fprior_C(j,:)-0.2*Pprd_fprior_C(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Cp(j,:))+0.2*Pprd_fcond_C(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Cp(j,:)); %STEP 8.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 8.4 eta_mod_Cp(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_fwgt_Cp(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Cp(j+1,: )=eta_mod_Cp(j,:); end end eta_upd_Cp=eta_mod_Cp; Pprd_fwgt_Cp eta_upd_Cp disp('Caso C - Fairly Effective, fail') eta_mod_Cf(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite Pprd_fwgt_Cf(j,:)=0.5*Pprd_fprior_C(j,:)+0.5*Pprd_fcond_C(j,:); %STEP 8.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 8.4

76

eta_mod_Cf(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_fwgt_Cf(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Cf(j+1,: )=eta_mod_Cf(j,:); end end eta_upd_Cf=eta_mod_Cf; Pprd_fwgt_Cf eta_upd_Cf disp('Caso D - Inefective') disp('Não se efectuam cálculos para este caso')

clear all, clc, disp('====================================================') disp(' INSTITUTO DE SOLDADURA E QUALIDADE ') disp(' INSTITUTO SUPERIOR TÉCNICO ') disp(' DISSERTAÇÃO DE MESTRADO ') disp(' ') disp(' ') disp(' MOISÉS JONES, 2009 ') disp(' ===================================================') disp('DETERMINAÇÃO DOS PARÂMETROS DE WEIBULL PARA A ') disp('PROBABILIDADE DE FALHA POR FUGA ') disp('DAS VÁLVULAS DE SEGURANÇA DE EQUIPAMENTO SOB PRESSÃO') format long % Calculation procedure and code to be used to determine % the Weibull parameters of a PRD leakage disp(' ') disp(' CASO DE UMA FALHA POR FUGA (LEAKAGE) ') % STEP 1 – Select an inspection interval, t_insp disp('Seleciona um intervalo de inspecção em anos') t_insp=input('t_insp='); % STEP 2 – Determine the default values for the Weibull parameters, beta % and eta_def using Tables 7.4 and 7.6 disp('Introduza os valores dos parâmetros de Weibull padrão, veja as tabelas 7.4 e 7.5') beta_def=input('beta='); eta_def=input('eta_def='); % STEP 3 – Determine the adjustment factor, F_s, using Equation (1.37) disp('Introduza o factor de ajustamento, F_s, veja equação 1.37') F_s=input('F_s=');

77

% STEP 4 – Determine the environmental adjustment factor, F_env, using Table 7.6 disp('Introduza o factor de ajustamento ambiental, ver tabela 7.6') F_env=input('F_env='); % STEP 5 – Calculate the modified characteristic life, eta_mod, using % equation(1.35) and the factors obtained in STEPS 3 and 4. %Vida característica modificada, eta_mod_ eta_mod_=F_s*F_env*eta_def % STEP 6 – Assemble the PRD’s inspection history. Grade each record using % the inspection effectiveness table, Table 7.7. Record the results of each % inspection record; NO LEAK/LEAK and determine the confidence factors, CF_i, % as applicable, for each inspection history based on the results of the test. %Determine the time duration, ,t_duri, of each inspection cycle %(Aqui eu quero que o programa seja capaz de importar dados do excel %automáticamente não importa onde eles estejam guardado) disp(' A importar dados por favor aguarde ...') importfile('dados_historicos.xls'); % STEP 7 – Starting at the earliest inspection record, update the modified % characteristic life, eta_mod, determined in STEP 5 as follows: % 1)STEP 7.1 – Calculate the prior probability of leakage using Equation(1.19). % Note that for the first inspection record, the modified % characteristic life, eta_mod, is used. Subsequent inspection records % will use the updated characteristic from STEP 7.5 below. %========================================================================== disp(' ') %Factor de confiança CF_pass; CF_fail; disp('Duração de cada cíclo de inspecção ou duração de cada cíclo de teste') t_duri; disp('Qual o número de inspecções ou testes que foram realizados') N_limite=input('N_limite='); disp(' ') disp('CONSIDERAR-SE-Á OS VÁRIOS CASOS COMO SE SEGUE:') disp(' ') disp('Caso A - Highly Effective, pass') disp(' ') eta_mod_Ap(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite

78

%Probabilidade de falha a prior Pprd_fprior_A(j,:)=1-exp(-(t_duri(j,:)./eta_mod_Ap(j,:)).^beta_def); % STEP 7.2 – Calculate the prior probability of passing using Equation (1.20). %disp('Probabilidade de não falhar a prior') Pprd_pprior_A(j,:)=1-Pprd_fprior_A(j,:); % STEP 7.3 – Determine the conditional probability of failure and the %conditional probability of pass using Equations (1.21) and (1.22), %respectively. %Probabilidade de não falhar (passar na inspecção) condicional Pprd_pcond_A(j,:)=(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_A(j,:); %Probabilidade de falhar (reprovar na inspecção) condicional Pprd_fcond_A(j,:)=CF_fail(j,:).*Pprd_fprior_A(j,:)+(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_A(j,:); % STEP 7.4 – Calculate the weighted probability of failure, Pprd_fwgt, %using the appropriate equation from Table 7.9. %Caso A - Highly Effective, pass Pprd_lwgt_Ap(j,:)=Pprd_fprior_A(j,:)-0.2*Pprd_fprior_A(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Ap(j,:))+0.2*Pprd_fcond_A(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Ap(j,:)); %STEP 7.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 7.4 eta_mod_Ap(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_lwgt_Ap(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Ap(j+1,: )=eta_mod_Ap(j,:); end end eta_upd_Ap=eta_mod_Ap; Pprd_lwgt_Ap eta_upd_Ap disp('Caso A - Highly Effective, fail') Pprd_fcond_A; eta_mod_Af(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite Pprd_lwgt_Af(j,:)=Pprd_fcond_A(j,:); %STEP 7.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 7.4 eta_mod_Af(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_lwgt_Af(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Af(j+1,: )=eta_mod_Af(j,:); end end eta_upd_Af=eta_mod_Af; Pprd_lwgt_Af eta_upd_Af disp('Caso B - Usually Effective, pass') disp(' ')

79

eta_mod_Bp(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite %Probabilidade de falha a prior Pprd_fprior_B(j,:)=1-exp(-(t_duri(j,:)./eta_mod_Bp(j,:)).^beta_def); % STEP 7.2 – Calculate the prior probability of passing using Equation (1.20). %disp('Probabilidade de não falhar a prior') Pprd_pprior_B(j,:)=1-Pprd_fprior_B(j,:); % STEP 7.3 – Determine the conditional probability of failure and the %conditional probability of pass using Equations (1.21) and (1.22), %respectively. %Probabilidade de não falhar (passar na inspecção) condicional Pprd_pcond_B(j,:)=(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_B(j,:); %Probabilidade de falhar (reprovar na inspecção) condicional Pprd_fcond_B(j,:)=CF_fail(j,:).*Pprd_fprior_B(j,:)+(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_B(j,:); % STEP 7.4 – Calculate the weighted probability of failure, Pprd_fwgt, %using the appropriate equation from Table 7.9. %Caso A - Highly Effective, pass Pprd_lwgt_Bp(j,:)=Pprd_fprior_B(j,:)-0.2*Pprd_fprior_B(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Bp(j,:))+0.2*Pprd_fcond_B(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Bp(j,:)); %STEP 7.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 7.4 eta_mod_Bp(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_lwgt_Bp(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Bp(j+1,: )=eta_mod_Bp(j,:); end end eta_upd_Bp=eta_mod_Bp; Pprd_lwgt_Bp eta_upd_Bp disp('Caso B - Usually Effective, fail') Pprd_fcond_B; eta_mod_Bf(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite Pprd_lwgt_Bf(j,:)=Pprd_fcond_B(j,:); %STEP 7.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 7.4 eta_mod_Bf(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_lwgt_Bf(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Bf(j+1,: )=eta_mod_Bf(j,:); end end eta_upd_Bf=eta_mod_Bf; Pprd_lwgt_Bf eta_upd_Bf

80

disp('Caso C - Fairly Effective, pass') disp(' ') eta_mod_Cp(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite %Probabilidade de falha a prior Pprd_fprior_C(j,:)=1-exp(-(t_duri(j,:)./eta_mod_Cp(j,:)).^beta_def); % STEP 7.2 – Calculate the prior probability of passing using Equation (1.20). %disp('Probabilidade de não falhar a prior') Pprd_pprior_C(j,:)=1-Pprd_fprior_C(j,:); % STEP 7.3 – Determine the conditional probability of failure and the %conditional probability of pass using Equations (1.21) and (1.22), %respectively. %Probabilidade de não falhar (passar na inspecção) condicional Pprd_pcond_C(j,:)=(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_C(j,:); %Probabilidade de falhar (reprovar na inspecção) condicional Pprd_fcond_C(j,:)=CF_fail(j,:).*Pprd_fprior_C(j,:)+(1-CF_pass(j,:)).*Pprd_pprior_C(j,:); % STEP 7.4 – Calculate the weighted probability of failure, Pprd_fwgt, %using the appropriate equation from Table 7.9. %Caso A - Highly Effective, pass Pprd_lwgt_Cp(j,:)=Pprd_fprior_C(j,:)-0.2*Pprd_fprior_C(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Cp(j,:))+0.2*Pprd_fcond_C(j,:).*(t_duri(j,:)./eta_mod_Cp(j,:)); %STEP 7.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 7.4 eta_mod_Cp(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_lwgt_Cp(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Cp(j+1,: )=eta_mod_Cp(j,:); end end eta_upd_Cp=eta_mod_Cp; Pprd_lwgt_Cp eta_upd_Cp disp('Caso C - Fairly Effective, fail') eta_mod_Cf(1,:)=eta_mod_; for j=1:N_limite Pprd_lwgt_Cf(j,:)=0.5*Pprd_fprior_C(j,:)+0.5*Pprd_fcond_C(j,:); %STEP 7.5 – Determine the updated characteristic life, eta_upd, using Equation (1.23) % and the weighted probability of leakage,Pprd_lwgt, established in STEP 7.4 eta_mod_Cf(j,:)=t_duri(j,:)./(-log(1-Pprd_lwgt_Cf(j,:))).^(1/beta_def); if(j~=N_limite) eta_mod_Cf(j+1,: )=eta_mod_Cf(j,:); end end eta_upd_Cf=eta_mod_Cf;

81

Pprd_lwgt_Cf eta_upd_Cf disp('Caso D - Ineffective') disp('Não se efectuam cálculos para este caso') %========================================================================== % 6)STEP 7.6 – Repeat these steps for each of the inspection records available for the % PRD until a final updated value for the characteristic life, eta_upd, is determined. % h)STEP 8 - Calculate the probability of leakage for the specific PRD in % accordance with Equation (1.36). (IS NOT NECESSARY FOR THIS DISSERTATION BUT I'LL CALCULATE FOR THIS CASE) disp('Cálculo da probabilidade de fuga Para o caso A:') TTI=cumsum(t_duri); TTI Pprd_l=1-exp(-(TTI(j,:)./eta_upd_Ap).^beta_def); Pprd_l plot(TTI,Pprd_l)

82

83

Tabelas da norma API 581 usadas nesta dissertação

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

4.6 Tables

Table 4.1 – Numerical Values Associated with Probability and Area-Based Consequence Categories in API RBI

Probability Category (1) Consequence Category (2) Category Range Category Range (ft2)

1 2f totalD � � A 100CA�

2 2 2f totalD �� � 0 B 100 1000CA� �

3 20 100f totalD �� � C 1000 3000CA� �

4 100 1000f totalD �� � D 3000 10000CA� �

5 1000f totalD � � E 10000CA �

Notes: 1. In terms of the total damage factor, see Part 2, paragraph 4.4.2. 2. In terms of consequence area, see Part 3, paragraphs 5.11.4.

Table 4.1M – Numerical Values Associated with Probability and Area-Based Consequence Categories in API RBI

Probability Category (1) Consequence Category (2) Category Range Category Range (m2)

1 2f totalD � � A 9.29CA�

2 2 2f totalD �� � 0 B 9.29 92.9CA� �

3 20 100f totalD �� � C 92.9 279CA� �

4 100 1000f totalD �� � D 279 929CA� �

5 1000f totalD � � E 929CA �

Notes: 1. In terms of the total damage factor, see Part 2, paragraph 4.4.2. 2. In terms of consequence area, see Part 3, paragraphs 5.11.4.

1-19

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

Table 4.2 – Numerical Values Associated with Probability and Financial-Based Consequence Categories in API RBI

Probability Category (1) Consequence Category (2) Category Range Category Range ($)

1 2f totalD � � A 10,000FC �

2 2 2f totalD �� � 0 B 10,000 100,000FC� �

3 20 100f totalD �� � C 100,000 1,000,000FC� �

4 100 1000f totalD �� � D 1,000,000 10,000,000FC� �

5 100 1000f totalD �� � E 10,000,000FC �

Notes: 1. In terms of the total damage factor, see, Part 2, paragraph 4.4.2. 2. In terms of financial consequence, see Part 3, paragraph 5.12.

1-20

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

7.9 Tables

Table 7.1 – Basic Data Needed for the PRD Module

Data Description Data Source

PRD Type

Type of Pressure Relief Device, (Drop Down Menu). � Conventional Spring Loaded PRV (Default) � Balanced Bellows PRV � Pilot-Operated PRV � PRV with Rupture Disk � Rupture Disk only

User Specified

Fluid Composition Process fluid mixture components, either mass or mole fraction. Limit of 10 components in mixture definition API RBI Fixed Equipment

Service Severity

Severity of process fluid. Choices are Mild, Moderate and Severe. The service severity provides the basis for the selection of the default probability of failure on demand and probability of leakage curves.

User Specified

FAIL TO OPEN � Mild � Moderate (Default) � Severe

LEAKAGE � Mild � Moderate (Default) � Severe

Overpressure Scenarios

Provide a listing of the applicable overpressure scenarios for each PRD. For each overpressure scenario, default values for the initiating event frequency and the PRD demand rate reduction factor (DRRF) are provided in Table 7.2. These two parameters when multiplied together provide an estimate of the demand rate on the PRD installation.

User Specified

PRD Discharge Location

� Atmosphere � Flare (Default) � Closed Process

User Specified

PRD Inspection History � Date of Testing � Install Date � Type of Test (Effectiveness)

� Results of Test/Inspection � Overhauled ? (Yes/No) � Piping Condition

User Specified

Protected Equipment Details

Operating conditions, Design conditions, dimensions, damage mechanisms, generic failure frequency and damage factors RBI Fixed Equipment

Fluid Inventory Fluid inventory associated with the protected equipment, (lbm) May be less than the RBI calculated inventory due to shut-in conditions, e.g. reactor discharge valve fails closed

RBI Fixed Equipment

Injury Costs Cost of serious injury, $ RBI Fixed Equipment

Environmental Costs Environmental fines and costs associated with PRD leakage or loss of equipment containment, $/event RBI Fixed Equipment

Production Costs Cost of Lost Production, $ RBI Fixed Equipment

Unit Costs Cost to replace unit, $/ft2 RBI Fixed Equipment

1-55

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

1-56

Table 7.2 – Default Initiating Event Frequencies

Overpressure Demand Case Event Frequency

jEF (events/year)

fDRRF (See notes

2 and 3) Reference

Fire 1 per 250 years 0.004 0.1 [6] Blocked Discharge with Administrative Controls in Place (see Note 1) 1 per 100 Years 0.01 1.0 [16]

Blocked Discharge without Administrative Controls (see Note 1) 1 per 10 years 0.1 1.0 [16]

Loss of Cooling Water Utility 1 per 10 years 0.1 1.0 [6]

Thermal Relief with Administrative Controls in Place(see Note 1) 1 per 100 Years 0.01 1.0

Assumed same as Blocked Discharge

Thermal Relief without Administrative Controls (see Note 1) 1 per 10 years 0.1 1.0

Assumed same as Blocked Discharge

Electrical Power Supply failure 1 per 12.5 years 0.08 1.0 [6] Control Valve Failure, Initiating event is same direction as CV normal fail position (i.e. Fail safe)

1 per 10 years 0.1 1.0 [17]

Control Valve Failure, Initiating event is opposite direction as CV normal fail position (i.e. Fail opposite)

1 per 50 years 0.02 1.0 [17]

Tower P/A or Reflux Pump Failures 1 per 5 years 0.2 1.0 Runaway Chemical Reaction 1 per year 1.0 1.0 Liquid Overfilling with Administrative Controls in Place (see Note 1) 1 per 100 years 0.01 0.1 [6]

Liquid Overfilling without Administrative Controls (see Note 1) 1 per 10 years 0.01 0.1 [6]

Heat Exchanger Tube Rupture 1 per 1000 years 0.001 1.0 [18] Notes: 1. Administrative Controls for isolation valves are procedures intended to ensure that personnel actions do not comprise

the overpressure protection of the equipment. 2. The DRRF recognizes the fact that demand rate on the PRD is often less than the initiating event frequency. As an

example, PRDs rarely lift during a fire since the time to overpressure may be quite long and fire fighting efforts are usually taken to minimize overpressure.

3. The DRRF can also be used to take credit for other layers of overpressure protection such as control and trip systems that reduce the likelihood of reaching PRD set pressure

API

RP

581

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lace

men

t pu

mps

w

ill

cont

inue

to

in

crea

se

pres

sure

. A

ssum

ptio

n is

mad

e th

at ru

ptur

e w

ill o

ccur

.

1.0

Dow

nstre

am o

f S

team

Tur

bine

s

Ste

am S

uppl

y P

ress

ure

or

Bub

ble

Poi

nt p

ress

ure

of th

e fe

ed s

tream

at s

team

sup

ply

tem

pera

ture

(for

cas

es w

here

th

e eq

uipm

ent h

as in

tern

al o

r ex

tern

al h

eat s

ourc

es),

whi

chev

er is

gre

ates

t

1.0

Dow

nstre

am o

f P

roce

ss U

nits

or

vess

els

1.1

X M

AW

P o

f Ups

tream

V

esse

l S

ourc

e P

ress

ure

Pro

cess

Tow

er w

ith

Fire

d H

eate

r he

at

sour

ce

1.0

Con

side

r LO

PA

or r

isk

redu

ctio

n an

alys

is

asso

ciat

ed w

ith lo

ss o

f flo

w c

ontro

ls o

n th

e fir

ed h

eate

r

Hea

t Sou

rce

to

tow

er is

a fi

red

heat

er

4.0

X M

AW

P (R

uptu

re)

Ass

umpt

ion

is m

ade

that

rup

ture

occ

urs.

Th

is

appl

ies

to t

he b

lock

ed v

apor

out

let

line

only

, se

e Li

quid

Ove

rfilli

ng C

ase

for

bloc

ked

liqui

d/bo

ttom

s ou

tlet

Pro

cess

To

wer

, al

l ot

her h

eat s

ourc

es

1.0

No

Ups

tream

Fire

d H

eate

r

Bub

ble

Poi

nt p

ress

ure

of th

e fe

ed s

tream

at h

eat s

ourc

e te

mpe

ratu

re

This

app

lies

to t

he b

lock

ed v

apor

out

let

line

only

, se

e Li

quid

O

verfi

lling

C

ase

for

bloc

ked

liqui

d/bo

ttom

s ou

tlet

Hea

ters

1.

0

4.0

X M

AW

P (R

uptu

re)

Add

ed

incr

ease

in

po

tent

ial

over

pres

sure

w

ith

fired

/radi

ant

heat

tra

nsfe

r. A

ssum

ptio

n is

mad

e th

at ru

ptur

e oc

curs

.

1-57

Po

API

RP

581

RIS

K-B

ASE

D IN

SPEC

TIO

N T

ECH

NO

LOG

Y

Tabl

e 7.

3 –

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io L

ogic

Initi

atin

g Ev

ent

Freq

uenc

y Eq

uipm

ent

Type

PR

D D

eman

d R

ate

Red

uctio

n Fa

ctor

Q

ualif

ier

Ove

rpre

ssur

e Po

tent

ial

Bac

kgro

und

and

Com

men

ts

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io –

Con

trol

Val

ve F

ail C

lose

at O

utle

t

1 pe

r 10

year

s [1

7]

for f

ail-c

lose

d C

ontro

l Val

ves

1 pe

r 50

year

s fo

r fa

il-op

en C

ontro

l V

alve

s M

ultip

ly E

vent

Fr

eque

ncy

times

the

# of

app

licab

le

cont

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s lo

cate

d in

pro

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w p

ath.

Exc

hang

ers,

Fi

n Fa

ns,

Rea

ctor

s,

Pip

ing

or D

rum

s or

R

otat

ing

Equ

ipm

ent

1.0

Dow

nstre

am o

f ro

tatin

g eq

uipm

ent

othe

r tha

n po

sitiv

e di

spla

cem

ent t

ype

Dea

dhea

d P

ress

ure

or 1

.3 ti

mes

th

e no

rmal

dis

char

ge p

ress

ure

or B

ubbl

e P

oint

pre

ssur

e of

the

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stre

am a

t hea

t sou

rce

tem

pera

ture

(for

cas

es w

here

th

e eq

uipm

ent h

as in

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al o

r ex

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al h

eat s

ourc

es),

whi

chev

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gre

ates

t

Mos

t ce

ntrif

ugal

rot

atin

g eq

uipm

ent

will

dea

dhea

d at

30%

abo

ve th

e no

rmal

ope

ratin

g po

int.

Initi

atin

g ev

ent

frequ

ency

sh

ould

be

ad

just

ed

if th

e pr

otec

ted

equi

pmen

t is

rem

oved

fro

m s

ervi

ce f

or

mai

nten

ance

or

op

erat

iona

l ne

eds

(filte

r re

plac

emen

t or

cy

clic

pr

oces

s op

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ion)

at

a

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ency

gr

eate

r th

an

the

unit

turn

arou

nd

frequ

ency

. E

quip

men

t w

ith i

nter

nal

or e

xter

nal

heat

sou

rces

may

hav

e a

sign

ifica

nt p

oten

tial

for

over

pres

sure

as

a re

sult

of v

apor

izat

ion

of t

he

cont

aine

d flu

id s

tream

.

1.0

Dow

nstre

am o

f po

sitiv

e di

spla

cem

ent t

ype

rota

ting

equi

pmen

t

4.0

X M

AW

P (R

uptu

re)

Dis

char

ge

pres

sure

fro

m

posi

tive

disp

lace

men

t pu

mps

w

ill

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inue

to

in

crea

se

pres

sure

. A

ssum

ptio

n is

mad

e th

at ru

ptur

e w

ill o

ccur

.

1.0

Dow

nstre

am o

f S

team

Tur

bine

s

Ste

am S

uppl

y P

ress

ure

or

Bub

ble

Poi

nt p

ress

ure

of th

e fe

ed s

tream

at s

team

sup

ply

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pera

ture

(for

cas

es w

here

th

e eq

uipm

ent h

as in

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al o

r ex

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al h

eat s

ourc

es),

whi

chev

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gre

ates

t

Pro

cess

Tow

er w

ith

Fire

d H

eate

r he

at

sour

ce

1.0

Dow

nstre

am o

f P

roce

ss U

nits

or

vess

els

1.1

X M

AW

P o

f Ups

tream

V

esse

l S

ourc

e P

ress

ure

1.0

Con

side

r LO

PA

or r

isk

redu

ctio

n an

alys

is

asso

ciat

ed w

ith lo

ss o

f flo

w c

ontro

ls o

n th

e fir

ed h

eate

r

Hea

t Sou

rce

to

tow

er is

a fi

red

heat

er

4.0

X M

AW

P (R

uptu

re)

Ass

umpt

ion

is m

ade

that

rup

ture

occ

urs.

Th

is

appl

ies

to t

he b

lock

ed v

apor

out

let

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only

, se

e Li

quid

Ove

rfilli

ng C

ase

for

bloc

ked

liqui

d/bo

ttom

s ou

tlet

Pro

cess

To

wer

, al

l ot

her h

eat s

ourc

es

1.0

B

ubbl

e P

oint

pre

ssur

e of

the

feed

stre

am a

t hea

t sou

rce

tem

pera

ture

This

app

lies

to t

he b

lock

ed v

apor

out

let

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only

, se

e Li

quid

O

verfi

lling

C

ase

for

bloc

ked

liqui

d/bo

ttom

s ou

tlet

Hea

ters

1.

0

4.0

X M

AW

P (R

uptu

re)

Add

ed

incr

ease

in

po

tent

ial

over

pres

sure

w

ith

fired

/radi

ant

heat

tra

nsfe

r. A

ssum

ptio

n is

mad

e th

at ru

ptur

e oc

curs

.

1-58

API

RP

581

RIS

K-B

ASE

D IN

SPEC

TIO

N T

ECH

NO

LOG

Y

Tabl

e 7.

3 –

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io L

ogic

Initi

atin

g Ev

ent

Freq

uenc

y Eq

uipm

ent

Type

PR

D D

eman

d R

ate

Red

uctio

n Fa

ctor

Q

ualif

ier

Ove

rpre

ssur

e Po

tent

ial

Bac

kgro

und

and

Com

men

ts

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

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Con

trol

Val

ve F

ail O

pen

at In

let,

incl

udin

g th

e H

P/LP

Gas

Bre

akth

roug

h C

ase

1 pe

r 10

year

s [1

7]

for f

ail-c

lose

d C

ontro

l Val

ves

1

per 5

0 ye

ars

for

fail-

open

Con

trol

Val

ves

M

ultip

ly E

vent

Fr

eque

ncy

times

the

# of

app

licab

le

cont

rol v

alve

s lo

cate

d in

pro

cess

flo

w p

ath.

All

Equ

ipm

ent

Type

s 1.

0 N

/A

Use

the

upst

ream

sou

rce

pres

sure

O

verp

ress

ure

Pot

entia

l is

a

func

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of

the

pres

sure

ratio

acr

oss

the

cont

rol v

alve

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io –

Fire

1

per 2

50 y

ears

See

Lee

s [1

6] p

age

A7-

7, s

tate

s m

ajor

fir

e at

pla

nt 1

eve

ry

10 y

ears

All

Equ

ipm

ent

Type

s

0.1

Indu

stry

exp

erie

nce

just

ifies

this

val

ue

N/A

4.

0 X

MA

WP

(Rup

ture

)

Mod

ified

by

indu

stry

dat

a w

hich

indi

cate

s de

man

d ra

tes

on th

e or

der o

f 1 p

er 4

00 y

ears

Th

e D

RR

F fa

ctor

of

0.1

reco

gniz

es t

he i

ndus

try

expe

rienc

e th

at re

lativ

ely

few

ves

sels

exp

osed

to a

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e w

ill e

xper

ienc

e a

PR

D o

peni

ng.

Ass

umpt

ion

is

mad

e th

at

in

thos

e ra

re

case

s w

here

a P

RD

wou

ld o

pen

durin

g a

fire,

rupt

ure

will

oc

cur i

f the

PR

D fa

iled

to o

pen

upon

dem

and

1-59

API

RP

581

RIS

K-B

ASE

D IN

SPEC

TIO

N T

ECH

NO

LOG

Y

Tabl

e 7.

3 –

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io L

ogic

Initi

atin

g Ev

ent

Freq

uenc

y Eq

uipm

ent

Type

PR

D D

eman

d R

ate

Red

uctio

n Fa

ctor

Q

ualif

ier

Ove

rpre

ssur

e Po

tent

ial

Bac

kgro

und

and

Com

men

ts

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io –

The

rmal

/Hyd

raul

ic E

xpan

sion

Rel

ief

1 pe

r 100

yea

rs

(man

ual v

alve

w

/adm

in c

ontro

ls)

1

per 1

0 ye

ars

(man

ual v

alve

w/o

ad

min

con

trols

or

cont

rol v

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Mul

tiply

initi

atin

g ev

ent f

requ

ency

tim

es th

e nu

mbe

r of

appl

icab

le b

lock

va

lves

loca

ted

in

proc

ess

flow

pat

h.

Pip

ing

or o

ther

liqu

id

fille

d eq

uipm

ent

1.0

N/A

O

pera

ting

Pre

ssur

e or

Bub

ble

Poi

nt p

ress

ure

of c

onta

ined

flui

d at

140

o F, w

hich

ever

is la

rger

Ass

umpt

ion

is m

ade

that

the

prob

abili

ty o

f a le

ak is

1.

0 (fl

ange

leak

s), m

odel

ed a

s a

¼ in

ch h

ole.

The

pr

obab

ility

of

rupt

ure

is a

ssum

ed t

o be

0.0

. F

or

fluid

s th

at

will

no

t bo

il,

sinc

e th

e pr

essu

re

is

relie

ved

imm

edia

tely

upo

n le

akag

e, t

he p

ress

ure

for

the

cons

eque

nce

calc

ulat

ion

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be

the

norm

al

oper

atin

g pr

essu

re o

f the

pip

ing.

N

ot li

kely

to re

sult

in r

uptu

re, l

ikel

y to

cau

se fl

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le

aks/

smal

l lea

ks, h

eate

d on

ly

If th

e flu

id

can

boil

due

to

sola

r en

ergy

, th

e co

nseq

uenc

e pr

essu

re c

ould

be

mai

ntai

ned

at th

e bu

bble

poi

nt p

ress

ure

of th

e co

ntai

ned

fluid

. Le

ak

and

rupt

ure

prob

abili

ties

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be

calc

ulat

ed a

s a

func

tion

of th

e bu

bble

poi

nt p

ress

ure.

Col

d si

de o

f Hea

t E

xcha

nger

s 1.

0 N

/A

Ope

ratin

g P

ress

ure

or B

ubbl

e P

oint

pre

ssur

e of

con

tain

ed fl

uid

at th

e ho

t sid

e flu

id in

let

tem

pera

ture

, whi

chev

er is

larg

er

Add

ed

incr

ease

in

po

tent

ial

over

pres

sure

w

ith

addi

tiona

l hea

t tra

nsfe

r fro

m h

ot s

ide.

Fo

r liq

uids

that

do

not b

oil,

the

assu

mpt

ion

is m

ade

that

the

pro

babi

lity

of l

eak

is 1

.0 (

flang

e le

aks)

, m

odel

ed a

s a

¼ in

ch h

ole,

and

the

pro

babi

lity

of

rupt

ure

is 0

.0.

If th

e co

ld s

ide

fluid

can

boi

l, th

e co

nseq

uenc

e pr

essu

re c

ould

rea

ch th

e bu

bble

poi

nt p

ress

ure

of

the

stor

ed

fluid

at

th

e ho

t si

de

fluid

in

let

tem

pera

ture

. Le

ak a

nd ru

ptur

e pr

obab

ilitie

s w

ill b

e ca

lcul

ated

as

a

func

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of

the

bubb

le

poin

t pr

essu

re.

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io –

Los

s of

Coo

ling

1 pe

r 10

year

s

Pro

cess

Tow

er w

ith

Fire

d H

eate

r hea

t so

urce

1.0

Con

side

r LO

PA

or r

isk

redu

ctio

n an

alys

is

asso

ciat

ed w

ith lo

ss o

f flo

w c

ontro

ls o

n th

e fir

ed h

eate

r

Hea

t Sou

rce

to

tow

er is

a fi

red

heat

er

4.0

X M

AW

P (R

uptu

re)

Ass

umpt

ion

is m

ade

that

rupt

ure

occu

rs.

All

Oth

er E

quip

men

t w

ith in

tern

al o

r ex

tern

al h

eat

sour

ces

1.0

Bub

ble

Poi

nt p

ress

ure

of th

e fe

ed s

tream

at h

eat s

ourc

e te

mpe

ratu

re

1-60

API

RP

581

RIS

K-B

ASE

D IN

SPEC

TIO

N T

ECH

NO

LOG

Y

Tabl

e 7.

3 –

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io L

ogic

Initi

atin

g Ev

ent

Freq

uenc

y Eq

uipm

ent

Type

PR

D D

eman

d R

ate

Red

uctio

n Fa

ctor

Q

ualif

ier

Ove

rpre

ssur

e Po

tent

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Bac

kgro

und

and

Com

men

ts

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io –

Tow

er P

/A o

r Ref

lux

Pum

p Fa

ilure

1 pe

r 5 y

ears

Pro

cess

Tow

er w

ith

Fire

d H

eate

r hea

t so

urce

1.0

Con

side

r LO

PA

or r

isk

redu

ctio

n an

alys

is

asso

ciat

ed w

ith lo

ss o

f flo

w c

ontro

ls o

n th

e fir

ed h

eate

r

Hea

t Sou

rce

to

tow

er is

a fi

red

heat

er

4.0

X M

AW

P (R

uptu

re)

Ass

umpt

ion

is m

ade

that

rupt

ure

occu

rs.

All

Oth

er P

roce

ss

Tow

ers

1.0

Bub

ble

Poi

nt p

ress

ure

of th

e fe

ed s

tream

at h

eat s

ourc

e te

mpe

ratu

re

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io –

Ele

ctric

al P

ower

Fai

lure

0.08

per

yea

r (1

per

12.5

yea

rs) p

ower

su

pply

failu

re p

er

Tabl

e on

pag

e 9/

30

of [1

6]

Pro

cess

Tow

er w

ith

Fire

d H

eate

r hea

t so

urce

1.0

Con

side

r LO

PA

or r

isk

redu

ctio

n an

alys

is

asso

ciat

ed w

ith lo

ss o

f flo

w c

ontro

ls o

n th

e fir

ed h

eate

r

Hea

t Sou

rce

to

tow

er is

a fi

red

heat

er

4.0

X M

AW

P (R

uptu

re)

Ass

umpt

ion

is m

ade

that

rupt

ure

occu

rs.

Pro

cess

Tow

er a

nd

Oth

er E

quip

men

t w

ith in

tern

al o

r ex

tern

al (n

on-fi

red)

he

at s

ourc

es

1.0

Bub

ble

Poi

nt p

ress

ure

of th

e fe

ed s

tream

at h

eat s

ourc

e te

mpe

ratu

re

Ove

rpre

ssur

e Sc

enar

io –

Run

away

Che

mic

al R

eact

ion

1 pe

r yea

r A

ll E

quip

men

t 1.

0

4.0

X M

AW

P (R

uptu

re)

This

ove

rpre

ssur

e sc

enar

io s

houl

d be

bas

ed o

n a

thor

ough

rev

iew

of

the

wid

e va

riety

of

pote

ntia

l in

itiat

ing

even

ts

and

miti

gatio

n m

easu

res

asso

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API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

Table 7.4 – Categories of PRD Service Severity (Fail to Open Case Only)

Service Description

Mild

Clean hydrocarbon products at moderate temperature. No aqueous phase present. Low in sulfur and chlorides. Failure is characterized by a long (25 years) MTTF . Failure is strongly characterized as a “wear out” type of failure, in which the failure occurs due to an accumulation of damage over a long period of time. Examples include, product hydrocarbon streams (including lubricating oils), LPG, BFW, low pressure steam and clean gasses such as nitrogen and air.

Moderate

Hydrocarbons that may contain some particulate matter. A separate aqueous phase may be present, but is a minor component; however, clean, filtered and treated water may be included in this category. Some sulfur or chlorides may be present. Temperatures of up to 500oF may exist. Failure occurs at an average (15 years) MTTF . Failure is weakly characterized as a “wear out” type of failure, in which the failure occurs due to an accumulation of damage. Examples include, intermediate hydrocarbon streams, in-service lube and seal oils, process water (not cooling water or BFW) and medium to high pressure steam.

Severe

Hydrocarbons that are processed at temperatures above 500oF with significant tendency to foul. Sulfur and chloride concentrations may be high. Monomers processed at any temperature that can polymerize are in this group as well. Sometimes included are aqueous solutions of process water, including cooling water. Failure is characterized as a relatively short (7 years) MTTF . Failure is characterized as a “random” type of failure, in which the failure can occur due to a variety of mechanisms such as corrosion or plugging. Examples include; Heavy hydrocarbon streams such as crude, amine services, cooling water, corrosive liquids and vapors, and streams containing H2S.

1-63

p q p yclean, filtered and treated water may bep

included in this category.

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

Table 7.5 – Default Weibull Parameters for Probability of Failure on Demand

Fluid Severity

Conventional and Balanced Bellows PRVs 1 Pilot-Operated PRVs 2 Rupture Disks 3

� � � � � �

Mild 1.8 50.5 1.8 33.7 1.8 50.5

Moderate 1.8 23.9 1.8 8.0 1.8 50.5

Severe 1.8 17.6 1.8 3.5 1.8 50.5

Notes: 1. The � parameter values for conventional PRVs are reduced by 25% if the discharge is to a closed system or to

flare. 2. The � parameter values for pilot-operated valves are currently based on the conventional PRV data; however,

reduced by a factor of 1.5, 3, and 5 for Mild, Moderate and Severe services, respectively. 3. Without any failure rate data for rupture disks, the conventional PRV values for Mild services were used. This

assumes that the RD material has been selected appropriately for the fluid service.

Table 7.6 – Environmental Adjustment Factors to Weibull � Parameter

Environment Modifier Adjustment to POFOD �

Parameter Adjustment to POL �

Parameter

Operating Temperature 200<T<500oF 1.0 0.8

Operating Temperature > 500oF 1.0 0.6

Operating Ratio >90% for spring-loaded PRVs or >95% for pilot-operated PRVs 1.0 0.51

Installed Piping Vibration 1.0 0.8

Pulsating or Cyclical service, such as Downstream of Positive Displacement Rotating Equipment

1.0 0.8

History of Excessive Actuation in Service (greater than 5 times per year) 0.5 0.52

History of Chatter 0.5 0.5

Notes: 1. Some Pilot-operated PRVs operate extremely well with operating ratios approaching 98%. In these cases, the

environmental factor should not be applied. 2. This factor will not be applied if the environmental factor for operating ratio is already applied.

1-64

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

Table 7.7 – Inspection and Testing Effectiveness

Inspection Effectiveness Component Type Description of Inspection

Highly Effective

A

Pressure Relief Device

A bench test has been performed on the PRV in the as-received condition from the unit and the initial leak pressure, opening pressure and the reseat pressure has been documented on the test form. The inlet and outlet piping has been examined for signs of excessive plugging or fouling.

Rupture Disk None Available.

Usually Effective

B

Pressure Relief Device

� A bench test has been performed, however, the PRD was cleaned or steamed out prior to the bench test. Additionally, a visual inspection has been performed where detailed documentation of the condition of the PRD internal components was made.

� An in-situ test has been performed using the actual process fluid to pressurize the system.

Rupture Disk The rupture disk is removed and visually inspected for damage or deformations.

Fairly Effective

C

Pressure Relief Device

� A visual inspection has been performed without a pop test, where detailed documentation of the condition of the PRD internal components was made.

� A trevitest or in-situ test has been performed where the actual process fluid was not used to pressurize the system.

Rupture Disk The space between the disk and the PRV is monitored for leakage in accordance with the ASME Code and API RP 520 Part 2.

Ineffective

D

Pressure Relief Device No pop test was conducted.

Rupture Disk No details of the internal component were documented.

1-65

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

Table 7.8 – Level of Inspection Confidence Factors

Inspection Result Confidence Factor That Inspection Result Determines the True Damage State, CFIneffective Fairly Effective Usually Effective Highly Effective

Pass, passCF No credit 0.5 0.70 0.9

Fail, failCF No Credit 0.70 0.95 0.95

No Leak, noleakCF No Credit 0.5 0.70 0.9

Leak, leakCF No Credit 0.70 0.95 0.95

Table 7.9 - Inspection Updating Equations

Inspection Effectiveness and Result Equation for Weighted Probability of Failure on Demand

Highly Effective Pass , ,, ,0.2 0.2f prior f prior

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1-66

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

Table 7.10 – Damage Factor Classes for Protected Equipment

Damage Factor Class

Damage Factor Description

None 1 New vessel or inspection shows little if any damage.

Minimal 20 Equipment has been in service for a reasonable amount of time and inspection shows evidence of minor damage.

Minor 200

One or more damage mechanisms have been identified, limited inspection data available and fairly moderate evidence of damage.

Single damage mechanism identified, recent inspection indicates moderate evidence of damage.

Moderate 750 Moderate damage found during recent inspection.

Low susceptible to one or more damage mechanisms, and limited inspection exists.

Severe 2000 One or more active damage mechanisms present without any recent inspection history.

Limited inspection indicating high damage susceptibility.

Table 7.11 – Categories of PRD Service Severity (LEAK Case Only)

Service Description

Mild Many heavy liquid streams such as crude oil tend not to leak through a PRV. Cooling water and amine services are some examples of a corrosive/fouling fluids that do not leak. Additionally, clean fluids such as LPG, air, and nitrogen are MILD leakage services.

Moderate Most of the intermediate and product HC streams, most HC vapors, lube, seal and cycle oils and process water (not cooling water or BFW).

Severe BFW/Condensate, Steam and corrosive liquids such as caustic and acids.

1-67

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

Table 7.12 – Default Weibull Parameters for Probability of Leakage (POL)

Fluid Severity

Conventional PRVs 1 Balanced Bellows PRVs 1 Pilot-Operated PRVs 2 Rupture Disks 3

� � � � � � � �

Mild 1.6 17.5 1.6 16.0 1.6 17.5 1.6 17.5

Moderate 1.6 15.5 1.6 14.0 1.6 15.5 1.6 17.5

Severe 1.6 13.1 1.6 11.5 1.6 13.1 1.6 17.5

Notes: 1. The � parameter values are increased by 25% for Conventional and Balanced PRVs that have soft seats. 2. The � parameter values for pilot-operated valves are currently based on the conventional PRV data, since there is

currently no failure rate data to support otherwise. 3. Without any failure rate data for rupture disks, the conventional PRV values for Mild service were used.

Table 7.13 – Potential Consequences of Pressure Vessel Overpressure

Accumulation (% over MAWP) Significance Potential Consequence

10% ASME code allowable accumulation for process upset cases (non-fire) protected by a single relief device

No expected consequence at this accumulation level.

16% ASME code allowable accumulation for process upset cases protected by multiple relief devices

No expected consequence at this accumulation level.

21% ASME code allowable accumulation for external fire relief cases regardless of the number of relief devices

No expected consequence at this accumulation level.

50% ASME standard hydrostatic test pressure (may be 30% on new designs)

Possible leaks in associated instrumentation, etc. Medium consequence.

90% Minimum yield strength (dependent on materials of construction)

Catastrophic vessel rupture, remote possibility. Significant leaks probable. Failure of damaged vessel areas (corrosion, cracks, blisters, etc. likely. High consequence.

300% Ultimate tensile strength (dependent on materials of construction)

Catastrophic vessel rupture predicted. Highest consequence.

1-68

API RP 581 RISK-BASED INSPECTION TECHNOLOGY

Table 7.14 – Estimated Leakage Duration from PRDs

PRD Inlet Size (inches)

Leak Duration Discharge to Flare or Closed System, leakD

(days)

Leak Duration Discharge to Atmosphere, leakD

(days)

� 3/4 inch 60 8

3/4 < inlet size � 1-1/2 30 4

1-1/2 < inlet size � 3 15 2

3 < inlet size � 6 7 1

Greater than 6 2 0.33

Table 7.15 – Estimated Leakage Rate from PRVs

Bench Test Leak Description Leak Categorization

Percent of PRVs

Leaking on Bench

Percent of All Leaks

Assumed Leakage (Percent of Capacity)

Leaked between 70 and 90% of set pressure, PRV opened at set pressure

Minor 8.4 50 1

Leakage below 70% of set pressure, PRV opened at set pressure

Moderate 6.6 40 10

Immediate Leakage or PRV leaked too much to open Spurious Open 2.4 10 25

1-69