Aplicación De La Teoría Bayesiana Al análisis De Riesgo En El Proceso De Producción De Biodiesel, Para La Estimación De Las Probabilidades De Ocurrencia De Eventos Accidentales

El creciente consumo de petróleo en el territorio Latinoamericano (del 2002 al 2012 aumentó en promedio un 3% anual sobre 5004 miles BLS/día en el 2002) ha provocado una búsqueda de diferentes alternativas para suplir esta demanda, sobresaliendo la producción de biocombustibles en particular el uso de biodiesel y bioetanol en países como Brasil, Argentina y Colombia. Brasil es uno de los pocos países que ha mostrado un crecimiento histórico en el suministro (y en el uso) de biocombustibles, teniendo en cuenta que la producción y el consumo brasilero de bioetanol a partir de la caña de azúcar se ha convertido en un medio de combustible viable desde hace 30 años, implementando un 55% para su producción. Argentina se destaca por desarrollar mercados de exportación considerables, partiendo de su producción de aceite de soya gracias a que es el tercer mayor productor de soya, después de Estados Unidos y Brasil (en el 2008 exportó 725.000 toneladas, mientras que en el 2009 exportó más de 1 millón). En Colombia, el sector de biocombustibles tiene una tendencia positiva, la producción de biodiesel debe aumentar para suplir el crecimiento que se presentará en su demanda principalmente por el Decreto 2629 del 2007, el cual “ordena que a partir de enero de 2010 la concentración de biodiesel aumente a 10% (B10), y que a partir del año 2012 los nuevos vehículos a diesel pueden funcionar con una mezcla al 20% (B20)”. Sin embargo, a causa de este tipo de plantas han ocurrido diferentes accidentes como los reportados Bakersfield (2006), Dayton (2007), Maryland (2008), Chicago (2009) y St Joseph (2013), siendo las causas más comunes las fugas y derrames, posibles consecuencias de diversos factores tales como la falta de mantenimiento de las tuberías, la inexistencia de alarmas de control en el sistema, entre otros.

Este trabajo propone el uso del modelo cuantitativo de redes bayesianas, una técnica de inferencia gráfica acíclica compuesta por nodos que representan las variables y arcos que hacen referencia a las relaciones causales directas entre los nodos vinculados. Mediante este método se determinó la probabilidad de liberación de material, para su posterior cuantificación del riesgo asociado a la producción de biodiesel a partir de aceite de palma. Se tomó como caso de estudio un trabajo anterior que planteaba el uso de árboles de fallas y seguridad inherente para cuantificar el riesgo asociado. Luego de realizar un análisis económico en Aspen Process Economic Analyzer™, se desarrolló la red bayesiana en Hugin Expert™ partiendo de un árbol de fallas de liberación de material en una planta de proceso, creando un nodo para cada evento del árbol de fallas, estableciendo que el evento en la cima del árbol de fallas corresponde al nodo base de la red bayesiana y que cada nodo tiene dos estados: falso o verdadero.

Como resultado de la red bayesiana para el caso de estudio, se obtuvo que el escenario más probable fuera la generación de un VCE, dada por una liberación de metanol. Además, con la red bayesiana se obtuvo una disminución del 88% de la probabilidad de liberación de material, con respecto al trabajo anterior, obteniendo una probabilidad más cercana a la realidad (7.63e-02). Los resultados del análisis de riesgo obtenido a partir de la red bayesiana son de gran utilidad para la determinación de variables que mayor aportan al riesgo del proceso, por tal motivo se propone su uso para cuantificar el riesgo no sólo para este tipo de plantas de proceso, sino para cualquiera proceso específico de una planta productora (escogiendo las tasas de fallas adecuadas al conocer con detalle las características de los componentes del sistema como válvulas, sensores, etc.), con el ánimo de obtener una probabilidad de liberación de material más precisa la cual puede ser usada para análisis cuantitativos de tipo preventivos.