Il Progetto

La web application ontoAgeingFishBone è stata ideata nell’ambito dei progetti di ricerca co-finanziati da INAIL, DYN-RISK (BRIC/2019 ID = 02) e DRIVERS (BRIC/2021 ID = 03).

Tale applicazione mira a supportare la verifica dell’adeguatezza della gestione dell’invecchiamento delle apparecchiature critiche degli stabilimenti a rischio di incidente rilevante e l’aggiornamento dinamico dell’indice di adeguatezza complessivo. Con il termine “critica” si intende qualsiasi apparecchiatura la cui rottura può dar luogo a un rischio di incidente rilevante.

Essa è la combinazione di:
modello Ageing FishBone (MASE 2021);
zmodello ontologico dei meccanismi di deterioramento di Bragatto et al. (2020) rivisitato da Ancione et al. (2024) per includere anche l’ontologia dello stabilimento.

La combinazione di questi modelli, grazie alle connessioni logiche dell’ontologia, supporta il calcolo dell’indice di adeguatezza della gestione dell’invecchiamento delle singole apparecchiature/unità e dell’intero stabilimento.

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Modello Ageing FishBone

Il modello Ageing FishBone premette di valutare l’adeguatezza dei programmi di gestione dell’invecchiamento in modo semplice ed efficace sulla base di un set di fattori che contribuiscono all’invecchiamento.

I fattori sono organizzati in categorie ampie per coprire cause umane, tecniche e organizzative (ISO 31010). Essi sono discriminati in fattori che accelerano e rallentano; la maggior parte di essi sono definiti a livello dell’apparecchiatura e alcuni a livello dell’unità o dello stabilimento.

I fattori acceleranti includono: età/tempo in servizio, fermate, guasti, incidenti/quasi incidenti, difetti/danneggiamenti e meccanismi di deterioramento.
I fattori rallentanti includono: il sistema di gestione dell’integrità, audit dell’SMS (Sistema di Gestione della Sicurezza), risultati delle ispezioni, controllo dell’adeguatezza, controllo dei processi e protezioni fisiche.

È possibile assegnare un punteggio a ciascun fattore o ai sub-fattori indicati nella linea del MASE. I punteggi hanno pesi negativi per i fattori che accelerano e pesi positivi per i fattori che rallentano. Essi vanno da 1 a 4 e vengono valutati in base a parametri oggettivi definiti da un panel di esperti. Il punteggio per un fattore di livello più alto viene ottenuto facendo la media dei punteggi dei suoi sub-fattori.

Alla fine, il metodo Ageing FishBone fornisce un indice finale, chiamato indice complessivo di adeguatezza o Ageing FishBone index (o semplicemente indice), che rappresenta la media algebrica ponderata dei fattori e può variare da -3 a +3.

Per considerare la gestione dell’invecchiamento adeguata, l’indice deve essere positivo. Più alto è il valore dell’indice, migliore è la gestione dell’invecchiamento. Il metodo Ageing FishBone è popolare in Italia perché è stato sviluppato con il consenso degli organi di controllo e delle associazioni industriali ed è stato adottato dal Ministero dell’Ambiente (MASE) dal 2018 come pratica consigliata per la valutazione dell’invecchiamento secondo la Direttiva Seveso. Una seconda edizione del metodo è stata pubblicata nel 2021 nella quale non è stato modificato il quadro generale ma sono stati migliorati alcuni punti ed esteso il campo di applicazione a macchine dinamiche.

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Ontologia dei Meccanismi di Deterioramento e dello Stabilimento

L’ontologia dei meccanismi di deterioramento, descritta da Bragatto et al. (2020), permette di gestire i meccanismi di deterioramento e le tecniche di ispezione delle singole apparecchiature statiche, al fine di facilitare l’applicazione del metodo ad indici chiamato Ageing FishBone. La sua rivisitazione (Ancione et al. 2024) amplia il focus integrando la gestione dell’invecchiamento dell’intero stabilimento all’interno del modello ontologico, comprendendo sia i sistemi statici che dinamici, in accordo all’ultimo aggiornamento della linea guida ministeriale.

L’ontologia ha la capacità di organizzare e rappresentare la conoscenza su un determinato argomento, significa avere un glossario e una sintassi comune e un modo di organizzare la conoscenza. Nella we-application, l’organizzazione e la rappresentazione della conoscenza seguono la logica del modello Ageing FishBone e la sua struttura consente la facile integrazione di informazioni derivanti dalla ricerca scientifica sui materiali, sui meccanismi di danneggiamento e sulle tecnologie di misura.

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Uno sguardo al futuro imparando dal passato

All’inizio degli anni 2000 la maggior parte delle raffinerie aveva già trenta o quaranta anni, la loro sostituzione con nuovi impianti non era sostenibile e, quindi, era necessario trovare soluzioni per allungarne la vita utile delle apparecchiature ottimizzando le risorse dedicate alla manutenzione. La risposta è arrivata con la pianificazione delle ispezioni basata sul rischio (RBI); infatti nel 2002 l’American Petroleum Institute ha pubblicato la prima edizione dei due documenti fondamentali per la RBI, ovvero API RP 580 e API RP 581. Il primo, più qualitativo, tratta i fondamenti della tecnica RBI, mentre il secondo è il vero e proprio contenitore di tutte le conoscenze scientifiche e tecniche che consentono l’implementazione della RBI nel settore petrolifero. In questo contesto, è stato inserito un ulteriore documento, API RP 571, che approfondisce le basi scientifiche dei diversi meccanismi di deterioramento.

In Europa la questione è stata affrontata a livello legislativo dalla Direttiva Seveso III, grazie alla quale è stata avviata la discussione su come il gestore dello stabilimento possa dimostrare l’adeguatezza dei piani di gestione dell’invecchiamento delle apparecchiature critiche.

Al giorno d’oggi, è importante non limitare le considerazioni sulla gestione di questo fenomeno principalmente al settore petrolifero, poiché, sebbene la transizione energetica promuova nuove tecnologie per la produzione e l’uso di combustibili più ecologici e una digitalizzazione sempre più avanzata, il problema dell’invecchiamento delle apparecchiature rimane attuale. Le tecnologie verdi introducono nuovi prodotti e nuove attrezzature realizzate con materiali innovativi per i quali non esiste ancora sufficiente conoscenza dei meccanismi di deterioramento. È anche necessario prendere in considerazione le nuove tecnologie per rilevare tali meccanismi e misurarli in anticipo. Inoltre, l’invecchiamento continuerà a rappresentare un problema per le industrie in cui i vecchi impianti rimarranno ancora in servizio.

È importante quindi non disperdere il patrimonio di conoscenze derivato dalla ricerca sviluppata sull’argomento per molti anni e l’esperienza accumulata nel tempo. Inoltre, è importante poter aggiornare la conoscenza con le nuove scoperte legate alle transizioni energetiche e digitali.

La web application sviluppata risponde alla domanda su come sia possibile condividere questa conoscenza tra gli attori che operano all’interno degli stabilimenti in esercizio e trasferirla anche ai nuovi.