On-line HAZOP módszertan fejlesztése fuzzy logika és metaheurisztikus optimalizáció alkalmazásával.

Abstract

A HAZOP (Hazard and Operability Study) a folyamatbiztonsági elemzések egyik legszélesebb körben alkalmazott módszere, amely a potenciális veszélyek és üzemviteli rendellenességek feltárását célozza. Hagyományos formájában azonban a módszer statikus jellegű, így nem képes a működés közben zajló folyamatok adaptív értékelésére. A HAZOP tipikusan offline módon, jelentős szakértői közreműködéssel valósul meg, erősen támaszkodva a résztvevők tapasztalatára. Kutatásom egyik alapvető kiindulópontja, hogy a jelenlegi HAZOP-eljárás nem támogatja a valós idejű döntéshozatalt, és nem biztosít kvantitatív, on-line elemzési lehetőséget. Ez a korlát különösen releváns a modern, digitalizált ipari környezetben, ahol a komplex rendszerek biztonsága és megbízhatósága nagymértékben függ a gyors adatfeldolgozástól és az objektív értékeléstől. A dinamikus és kvantitatív elemzési lehetőségek a biztonsági szint csökkenéséhez is hozzájárulhat a nagy kockázatú üzemekben. Az ipari digitalizáció, az IoT-alapú monitoringrendszerek és a mesterséges intelligenciára épülő adatfeldolgozási technológiák új irányt nyitnak a HAZOP továbbfejlesztésére. Ezek integrálásával a módszer kiegészíthető egy dinamikus, adaptív és részben automatizált megközelítéssel, amely alkalmas a gyors és alátámasztott döntéshozatal támogatására. A hidrogéntechnológiák sajátosságai miatt ez a fejlesztési irány kiemelten fontos, mivel az üzemi körülmények gyakran gyorsan és nehezen prognosztizálható módon változnak. Ilyen környezetben elengedhetetlenné válik a valós idejű, adatvezérelt és a szubjektivitást minimalizáló biztonsági értékelés, amely lehetővé teszi a proaktív beavatkozási stratégiák kidolgozását. Célkitűzésem olyan továbbfejlesztett HAZOP-koncepció megalkotása, amely megőrzi a módszertan hagyományos erősségeit, ugyanakkor kiterjeszti azt a tervezési fázisból kiinduló, statikus elemzésről egy dinamikus, folyamatirányító rendszerekhez illeszthető formára. Ennek érdekében bemutatom egy új, intelligens HAZOP alaplogikáját, a fuzzy megközelítések alkalmazhatóságát, a Mamdanitípusú rendszerek korlátait, valamint a TSK-fuzzy modellek optimalizálásának lehetőségeit hangyakolónia-alapú (ACO) eljárással.