任何基于場景的風險分析方法可以用來識別潛在的事故場景以作為LOPA（保護層）分析的起始點。在以相同的團隊為基礎的審核或后續審核中這類方法還能夠被拓展到LOPA分析的其他方面，包括：

對于后果超出后果終點指標或根據其他標準篩選出的場景進行風險評估；

對于每個場景，評估其初始事件發生頻率及后果嚴重程度，并通過最佳預測或基于指定規則的數值在數量級層級上評估獨立保護層的有效性；

應用修正因子和使能條件去評估由場景引起傷害的可能性，前提是他們的應用與企業已建立的風險可接受標準相一致；

將計算出的場景風險與目標風險對比以確定現有風險控制措施的充分性。

按照這種方式進行拓展，場景識別作為風險評估的一部分內容，必須采用適應風險評估的獨立場景方式來執行。為了滿足此要求，包括下列方法在內的風險評估技術趨向于使用表格或數據庫的方式進行記錄歸檔：

故障假設分析；

故障假設／檢查表分析；

危險與可操作性分析(HAZOP)；

失效模式及影響分析(FMEA

按照這種方式執行的HAZOP分析通常被稱作HAZOP/LOPA分析。由于故障假設分析、故障假設／檢查表分析、失效模式及影響分析都屬于歸綱性分析方法，通常以一個假設故障工況或失效模式作為初始原因或者初始事件來進行分析，可直接進行上述所說擴展而無需進行修正。

值得注意的是應用上述擴展時，HAZOP分析必須使用在CCPS(2008)中述的“原因到原因”的方法，而不是“偏差到偏差”的方式。“偏差到偏差”的HAZOP分析沒有把獨立保護層和相關的原因一后果對相互聯系起來。為了應用上述擴展，HAZOP分析也應和LOPA分析一樣，在評估場景風險時必須確定獨立保護層和具體的原因一后果對的對應關系。

與LOPA分析的情況類似，并不是所有擴展的風險評估都會包括使能條件和／或修正因子的使用。無論使能條件和修正因子是否被應用，實施的風險評估方法都必須滿足已建立的風險可接受標準。即使不應用使能條件和修正因子企業也經常會使用或部分使用這些擴展的風險評估方法。例如：使用數量級級別的數值（1次／年，0.1次／年等）來定義初始原因頻率或者未削減風險頻率是行業內容的普遍做法。

另外，如前面討論過的，風險需要在所有層面上被管理而不僅僅是基于獨立的場景。若要識別出一系列完整的異常工藝場景的風險，可對場景風險進行疊加計算，也為企業像管理獨立場景風險一樣來從裝置或工廠級別管理風險提供了可能(Johnson 2010)。但值得注意的是，當HAZOP/LOPA分析中使用的頻率相可靠性取值方式與正常LOPAs分析中一樣時，在匯總成裝置風險可能會相對保守，導致分析出的風險預測值偏高。單個場景級別和裝置級別的風險可接受標準間的區別可參見“開發定量安全風險可接受標準的指南”(CCPS 2009)中的討論及在Chastain (2010)中的延伸討論。與常用的定性風險分析方法相比較，HAZOP/LOPAs和其他基于場景的風險評估擴展方法既有優點也有缺點(Johnson 2011)。其優點包括：

1.LOPA類型的評估通常是由一個全面的風險評估團隊而不是僅僅靠一個LOPA分析者來執行；

2.可以避免再次實施獨立的LOPA分析；

3.可以使用常用的LOPA標準數值，比如初始事件發生頻率和獨立保護層的PFD；

4.可以獲取已歸檔的場景風險評估信息，例如與不使用修正因子的“最壞場景”損失事件的影響相比較；

5.在企業內部通過使用相同的規則和標準數值，對危害評估及LOPA分析程序進行校正；

HAZOP/LOPAs和其他基于場景的風險評估擴展方法的缺點包括：

1.相對于常規的定性風險評估來說需要更多的團隊審核時間，從某種程度上來說甚至超過一次使用風險矩陣的詳細HAZOP分析；

2.分析小組主席需要同時精通風險評估及LOPA分析方法。

在其它方法中的應用

雖然不經常被用到，但是可以把相同數量級LOPA式的場景分析方法，應用到上面提及的其他風險評估方法（故障假設分析、故障假設／檢查表分析、失效模式及影響分析）中。但是對于這些方法來說，重要的是區分這些失效模式或故障假設問題是屬于初始事件還是屬于其他條件（如備用安全系統中的未檢出失效）。

例如評估一個承壓系統的泄壓設施的失效模式及其影響時，泄壓設施提前動作的失效模式可作為一個初始事件來評估其可能性、嚴重性及獨立保護層。但是，同一部件的其他失效模式，如泄壓設施失效卡死無法打開可能是一種非檢出失效。即使泄壓設施出現此種失效也不影響承壓系統的正常操作。

為了使此失效作為場景風險評估的一部分，還需要其他系統失效作為初始事件來致使系統出現壓力高的偏離。也就是說，單獨這種失效模式（泄壓設施失效卡死無法打開）不會作為事故場景來進一步分析。

本文轉載自公眾號:PSM在線，如需了解更多化工行業知識，請在微信內搜索PSM在線

總結

以上是生活随笔為你收集整理的uml识别事件表格_LOPA分析：使能条件和修正因子在场景识别方法中的应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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