¿Predecir El Pasado? Análisis De Consecuencias Durante La Investigación De Incidentes

Muchas instalaciones industriales manejan y producen materiales inflamables, combustibles, y reactivos conllevando un riesgo inherente de la ocurrencia de incidentes de procesos durante sus operaciones. Esto es evidente al observar eventos catastróficos en las noticias como Flixborough, Bhopal o Piper Alpha. Sin embargo, no todos los incidentes son catastróficos, por lo que es importante la realización adecuada de una investigación de incidente como medio de prevenir dichos eventos. De acuerdo a la guía de investigación de incidentes de procesos del centro de seguridad química de los procesos (CCPS) el rol de una investigación de incidente incluye:

1. Prevenir eventos catastróficos a través de la evaluación de eventos menor severidad como eventos casi-accidentes (Near-Miss).
2. Prevenir desastres a través de la evaluación de eventos más serios y aprender de los mismos.

Existen diversas metodologías y herramientas usadas durante estas investigaciones. Una de las herramientas más usadas es el análisis de consecuencias como medio de entender en mayor detalle el evento. Estas herramientas permiten evaluar la magnitud de los eventos potenciales permitiendo una evaluación más detallada del evento. Sin embargo, estos modelos fueron desarrollados para ser utilizados en actividades de análisis de riesgo, por lo que su uso dentro de la investigación debe seguir una estrategia diferente.

En primer lugar, hay que entender que estos modelos tienden a poseer un carácter empírico, por lo que poseen una incertidumbre asociada. Por tal motivo, estos suelen tener un factor de seguridad asociados de forma que proporcionen valores relativamente conservadores respecto a un evento dado. Esta característica es totalmente aceptada dentro de un contexto de análisis de riesgo, pero genera un desafío importante durante la investigación de incidentes. De tal forma, para poder utilizar las herramientas de análisis de consecuencias efectivamente durante una investigación se debe entender y gestionar las incertidumbres presentes en estos modelos. Este entendimiento permitirá relacionar la predicción del modelo con el comportamiento de los materiales en el evento ocurrido.

Debido a estas incertidumbres, se debe identificar y categorizar adecuadamente la data relevante. Por un lado, se tiene la data observada el día del evento y por otro lado se tiene data empírica relacionados a las observaciones experimentales usadas para desarrollar las correlaciones. Durante el análisis se debe balancear adecuadamente estos datos con el fin de implementar adecuadamente el modelo que simule el evento ocurrido.

Finalmente, debido a la variabilidad de datos y la incertidumbre asociada con el uso de estos modelos, la implementación del análisis busca la presentar un rango de valores. Esta característica diverge del uso común de los modelos durante las actividades de evaluación de riesgo donde se tiene un valor determinado. De tal forma, que durante una investigación se implementa un análisis de sensibilidad ubicado alrededor del valor real generado por el evento.

Esta presentación y articulo describe la estrategia a seguir para adecuadamente usar los estudios de análisis de consecuencias durante una investigación de incidentes. Este trabajo mostrará inicialmente una explicación del concepto de análisis de consecuencias, describirá sus incertidumbres y la importancia de verificación y validación de estos, seguidamente mostrará la estrategia de implementación durante la investigación de incidentes y culminará con un caso de estudio donde se implementa un análisis de consecuencias durante una investigación de incidentes.