A statikus HAZOP-tól az intelligensig, avagy a fuzzyn keresztül az ACS-FORCE keretrendszerig.

Abstract

A HAZOP (Hazard and Operability Study) a folyamatbiztonsági elemzések egyik legelterjedtebb és legmegbízhatóbb eszköze, amely a potenciális veszélyforrások és üzemviteli anomáliák azonosítását szolgálja. Hagyományos, statikus megközelítése azonban nem teszi lehetővé a rendszerek működés közbeni, adaptív értékelését. A módszer jellemzően offline módon kerül alkalmazásra, és jelentős humán erőforrást igényel, mivel nagymértékben épít a szakértői csoportok tapasztalatára és szubjektív megítélésére. Kutatásom központi kérdése, hogy a jelenlegi HAZOP-eljárás nem támogatja az on-line, valós idejű döntéshozatalt, és nem biztosít kvantitatív értékelési lehetőséget. Ez a korlátozás különösen problematikus a mai, digitalizált ipari környezetben, ahol a komplex rendszerek megbízhatósága egyre inkább a gyors adatfeldolgozáson és az objektív értékelésen múlik. A valós idejű, kvantitatív megközelítések hiánya nem csupán hatékonyságvesztést okozhat, hanem a biztonsági szint csökkenéséhez is vezethet a nagy kockázatú, összetett üzemekben. Az ipari digitalizáció, az IoT-alapú monitoringrendszerek, valamint a mesterséges intelligencián alapuló elemzési technológiák új lehetőséget kínálnak a HAZOP továbbfejlesztésére. Ezen eszközök integrálása révén a módszer dinamikus, adaptív és részben automatizált formában is alkalmazhatóvá válhat, elősegítve a gyors és megalapozott döntéshozatalt. A hidrogéntechnológiák területén ez különösen lényeges, hiszen az üzemi feltételek gyakran gyorsan és nehezen előrejelezhető módon változnak. Ilyen környezetben elengedhetetlen a valós idejű, adatvezérelt és szubjektivitást minimalizáló biztonsági értékelés, amely támogatja a proaktív beavatkozási stratégiákat. Célom, hogy a HAZOP módszertan alapvető erősségeit megőrizve olyan továbbfejlesztett koncepciót dolgozzak ki, amely a hagyományos, tervezési fázisban alkalmazott statikus elemzést dinamikus, on-line folyamatirányító rendszerekbe integrálható formában bővíti ki. Ennek demonstrálására egy mintapélda segítségével bemutatom a HAZOP működését, a fuzzy logika alkalmazási lehetőségeit, a Mamdani-fuzzy megközelítés korlátait, valamint a TSK-fuzzy rendszerek optimalizálását hangyakolónia-alapú (ACO) módszerrel.