MODULO I (6 CFU)
Il corso ha lo scopo di fornire metodi quantitativi per l'analisi della sicurezza dei sistemi complessi, con riferimento anche alle disposizioni di legge vigenti.
Finalità specifiche:
• Concetti teorici per una teoria del rischio di supporto alla definizione degli obiettivi di Sicurezza e relativi criteri di verifica dell’“accettabilità” e della “compliance”;
• Ruolo dei dati geo‐storico‐statistici dell’incidentalità condizionata:
− per definire gli obiettivi di sicurezza;
− per misurare la rappresentatività delle ipotesi e dei parametri dei modelli e degli scenari incidentali;
− per valutare l’efficacia dei sistemi, sottosistemi e dispositivi;
• Ruolo dei modelli in tutte le fasi della metodologia quantitativa probabilizzata di Analisi di Rischio;
• Elementi costitutivi ed organizzativi dei sistemi complessi;
• Tipologie di sistema e fattori di rischio:
− Analisi statistico–interpretativa dei dati di incidenti ed infortuni;
− Calcolo di valori empirici di tassi, tassi condizionati ed indicatori empirici di danno;
− Modelli probabilizzati causa‐effetto (FTA) rappresentativi delle relazioni tra cause primarie ed eventi incidentali per tipologie rappresentative;
− Modelli probabilizzati dell’evoluzione della pericolosità dall’evento iniziatore di innesco fino alle condizioni di pericolosità residua stazionaria.
− Modelli di funzioni probabilizzate di danno;
− Definizione di obiettivi di sicurezza globale di comparto;
− “Policy‐price” con analisi di strategie di incentivazione/disincentivazione ex post ed ex ante.
MODULO II (3 CFU)
Il corso ha lo scopo di presentare ed applicare metodi geostatistici e modelli di interpolazione spaziale finalizzata alla definizione di variabili regionalizzate.
La fase di campionamento (acquisizione dati) prevede:
Analisi statistica (explanatory data analysis): Analisi delle proprietà spaziali e statistiche dei dati esame distribuzione, identificazione ed eliminazione trend, identificazione anisotropie, ecc.
Interpolazione Calcolo superficie statistica di predizione e Carta degli errori. La predizione dei valori incogniti avviene attraverso il modello del variogramma, la configurazione spaziale dei dati e il valore dei punti misurati.
Stima del variogramma sperimentale e scelta del modello da utilizzare.
Diagnostica: qualifica la predizione dei valori incogniti. Analisi di errore: cross validation, validation points, ecc.
La fase di elaborazione dei dati comporta:
Kriging (procedure geostatistiche che assumono la presenza di una correlazione spaziale tra i valori misurati).
Variogrammi.