Gestione del Rischio Oil e Gas: Come Domare i Giganti nella Fase di Produzione per Massima Sicurezza

Amici, parliamoci chiaro: i progetti energetici sono il motore pulsante delle nostre società moderne. Danno una spinta incredibile alla crescita economica e al nostro benessere generale. Però, diciamocelo, hanno anche un rovescio della medaglia non da poco: un impatto ambientale che spesso fa discutere. È proprio per questo “doppio volto” che diventa fondamentale, anzi, direi vitale, mettere in campo delle strategie di gestione del rischio che siano davvero efficaci. Non si tratta solo di identificare i pericoli, ma di valutarli con attenzione e, soprattutto, di trovare i modi migliori per mitigarli. L’obiettivo? Minimizzare le botte all’ambiente, certo, ma anche ottimizzare i costi e i tempi dei progetti, magari sfruttando tecniche di valutazione all’avanguardia, metodologie innovative e tecnologie che sembrano uscite da un film di fantascienza.

Oggi voglio portarvi con me in un’analisi specifica: la fase di sfruttamento di un progetto energetico che ho avuto modo di studiare da vicino. Immaginatevi un approccio multi-sfaccettato, quasi da detective. Prima, abbiamo passato al setaccio tutta la letteratura scientifica, ci siamo immersi nei documenti aziendali e abbiamo ascoltato attentamente il parere degli esperti per scovare ogni possibile rischio. Poi, per non perdere tempo con dettagli irrilevanti, abbiamo “filtrato” questi rischi usando un metodo chiamato Fuzzy Delphi, che ci aiuta a capire cosa conta davvero. Una volta identificati i “pesci grossi”, ovvero i rischi ad alta priorità (grazie a una bella matrice probabilità-impatto), siamo passati a pesare e dare la giusta importanza ai criteri per pianificare le risposte al rischio, usando il Fuzzy Best–Worst Method (FBWM). Sembra complicato? Pensatelo come un modo super intelligente per decidere cosa è più importante quando le cose non sono bianche o nere. E per finire, per scegliere le strategie di risposta al rischio più efficaci, soprattutto quando c’è incertezza, ci siamo affidati al metodo Grey Combined Compromise Solution (CoCoSo-G). Lo so, i nomi sono un po’ ostici, ma vi assicuro che i risultati sono illuminanti!

L’Industria Oil e Gas: Un Gigante tra Opportunità e Pericoli

L’industria del petrolio e del gas, non scopriamo l’acqua calda, è uno dei settori più influenti al mondo. Plasma il potere e la reputazione delle nazioni, crea posti di lavoro, è la spina dorsale della stabilità economica. E non finisce qui: si intreccia con un sacco di altri settori, come l’edilizia, e gioca un ruolo chiave nello sviluppo degli ecosistemi industriali e nel benessere di tutti noi. Ogni anno, si investono miliardi di dollari in progetti oil e gas, a sottolineare la loro importanza strategica.

Ma, c’è sempre un “ma”. Questi progetti non sono una passeggiata. Fattori politici, regionali, ambientali sono sempre lì, pronti a influenzare le operazioni, portando con sé rischi significativi che minacciano gli ecosistemi naturali, la salute umana e il successo stesso dei progetti. Se non li affrontiamo a dovere, questi rischi possono far deragliare tutto. Ecco perché una gestione del rischio robusta è essenziale. E oggi, per fortuna, abbiamo strumenti e metodologie innovative come il Building Information Modeling (BIM) e l’Internet of Things (IoT) che ci danno una grossa mano per portare a termine i progetti rispettando budget e tempi.

Considerando la complessità e la scala dei progetti oil e gas, riconoscere e affrontare i rischi è un imperativo. Spesso, in questo settore, ci si concentra molto su salute, sicurezza e igiene, tralasciando un po’ aree come le condizioni delle attrezzature e i rischi operativi. È proprio su questo che ci siamo focalizzati nel nostro studio, analizzando un importante progetto petrolifero nel sud dell’Iran, un classico esempio di come la gestione del rischio durante la fase operativa venga a volte trascurata. I nostri obiettivi erano chiari:

• Identificare e valutare i rischi significativi del progetto.
• Selezionare i piani di risposta al rischio ottimali basati sul giudizio degli esperti e su criteri ben definiti.
• Valutare l’impatto dell’implementazione di questi piani in condizioni di incertezza.

A differenza di studi precedenti che si fermavano all’identificazione dei rischi o alla selezione dei piani di risposta, noi abbiamo voluto integrare queste fasi con la valutazione dell’efficacia dei piani stessi. E per farlo, abbiamo tirato fuori l’artiglieria pesante: tecniche avanzate di decisione multi-criterio (MCDM), come il Best–Worst Method (BWM) per pesare i criteri e l’approccio Combined Compromise Solution (CoCoSo-G) per classificare e selezionare le strategie di risposta. Usando numeri grigi e triangolari fuzzy, abbiamo affrontato di petto l’incertezza intrinseca della valutazione del rischio in questi progetti. La vera novità, se volete, sta proprio in questo approccio olistico e nell’applicazione di metodologie all’avanguardia.

Capire il Rischio: Non Solo un Problema, Ma un’Opportunità di Miglioramento

Nella letteratura scientifica, il rischio è spesso definito come una circostanza non identificata che riguarda un futuro sconosciuto e che complica la previsione dei risultati di un progetto. L’incertezza, insomma, è il suo pane quotidiano. Evitare attivamente e risolvere i rischi di un progetto è vitale per la sua continuità. Tutti i progetti hanno dei rischi associati, che possono influenzare pesantemente la redditività, i costi, i tempi, la qualità finale e la soddisfazione di chi ne beneficia. Di conseguenza, la gestione del rischio deve essere una compagna fedele durante tutte le fasi del ciclo di vita di un progetto.

Il fondamento della gestione del rischio sta nell’usare un approccio sistematico per affrontare rischi e incertezze, con l’obiettivo di migliorare la qualità della preparazione e della valutazione del progetto. Gioca un ruolo cruciale nel raggiungere gli obiettivi organizzativi, migliorando efficienza, efficacia, competenza organizzativa e sostenibilità. Permette alle organizzazioni di rispondere efficacemente alle opportunità e alle minacce emergenti. L’analisi del rischio ci dà una visione completa delle prestazioni del sistema in condizioni incerte, previene conflitti, minimizza perdite di tempo e costi dovute a imprevisti, protegge gli azionisti e può trasformare un fallimento annunciato in un successo.

La risposta al rischio è quel meccanismo diretto per modificare i rischi, ridurne l’impatto durante le fasi di azione e ottimizzare le prestazioni del progetto. Si tratta di prendere decisioni che richiedono una profonda comprensione dei rischi e implementare i passi necessari per minimizzarne l’occorrenza e gli effetti. L’obiettivo primario è formulare, selezionare e implementare strategie per affrontare i rischi che minacciano la traiettoria e l’esistenza stessa del progetto, eliminandoli o trasferendoli. Non sottovalutate questo passaggio: il piano di gestione del rischio è efficace solo se il piano di risposta al rischio viene attuato in tutte le componenti del progetto.

La crescita della popolazione, lo sviluppo economico, l’importanza globale dell’energia (anche quella nucleare, con tutte le sue implicazioni) e il degrado ambientale esacerbano i rischi legati alle risorse. Inoltre, la crescente domanda di soddisfare standard di sicurezza sempre più elevati, a fronte di un aumento dei rischi di incidenti gravi, sottolinea l’urgenza di una gestione del rischio efficace e di risposte tempestive a livello mondiale. Proteggere la salute dei lavoratori e massimizzare il loro benessere fisico, mentale e sociale richiede sforzi coordinati.

Metodologie Avanzate per Decisioni Solide

Quando si parla di valutazione del rischio e pianificazione delle risposte nei progetti oil e gas, l’incertezza è un fattore critico. L’integrazione della logica fuzzy nei metodi di analisi del rischio, come il Fuzzy Delphi Method (FDM) e il Fuzzy Best–Worst Method (FBWM), ci offre un approccio strutturato per gestire questa incertezza, incorporando le opinioni degli esperti e variabili linguistiche. Immaginate di poter tradurre “altamente significativo” o “poco significativo” in numeri che una macchina può capire, ma che mantengono quella sfumatura di giudizio umano.

La prima fase è identificare i rischi potenziali. Data la complessità, ci affidiamo al giudizio degli esperti attraverso il Fuzzy Delphi. L’incertezza nelle loro opinioni viene catturata usando numeri fuzzy triangolari. Una volta identificati, i rischi vengono prioritizzati in base alla loro probabilità e impatto usando una matrice probabilità-impatto fuzzy. Anche qui, la logica fuzzy ci aiuta a convertire giudizi qualitativi in valori quantitativi, evitando scossoni nelle priorità.

Poi, determiniamo l’importanza relativa dei diversi criteri di risposta al rischio con il FBWM. I decisori scelgono il criterio migliore e peggiore, e i confronti a coppie vengono fatti usando termini linguistici fuzzy. Questo assicura che le variazioni nel giudizio degli esperti siano incorporate nel processo di ponderazione. Le strategie di risposta al rischio vengono poi valutate usando il metodo Combined Compromise Solution with Grey Systems (CoCoSo-G), che integra logica fuzzy e numeri grigi per affrontare le imperfezioni dei dati. Infine, l’efficacia delle risposte selezionate viene valutata in condizioni di incertezza, simulandole in vari scenari operativi. Questo ci permette di capire la resilienza di ogni piano di risposta.

Nel nostro caso studio, situato nelle aree petrolifere del Karun occidentale, con riserve di petrolio leggero e pesante, operativo da circa cinque anni, abbiamo identificato ben 137 rischi tra studi precedenti, documenti aziendali ed interviste con esperti sul campo. Di questi, 133 erano rischi negativi e 4 positivi. Utilizzando il metodo Fuzzy Delphi, abbiamo confermato 23 di questi rischi come prioritari, quelli cioè che influenzano direttamente la produzione giornaliera di petrolio.

Dal Rischio alla Risposta: Il Caso Pratico

Una volta classificati e prioritizzati i rischi (perdite di gas dalle condotte, perdite di petrolio, problemi a turbine, compressori, generatori), l’obiettivo primario è diventato ridurre la loro dannosità. Abbiamo quindi sviluppato un piano di risposta al rischio. Gli esperti hanno definito le risposte con priorità più alta. Alcune di queste, come l’installazione e la manutenzione di specifici strumenti di controllo (PSVS, ESDVS, sistemi di rilevamento FeG, sensori di processo PT, TT, LT, FM), derivano da standard e linee guida del settore. Altre, invece, nascono dall’esperienza e dagli insegnamenti appresi in progetti simili.

Per scegliere la risposta migliore, abbiamo esteso i criteri principali con sotto-criteri, basandoci su ricerche precedenti e riferimenti letterari. Questo ci ha permesso una comprensione più accurata e ha aumentato la precisione della selezione. Utilizzando il FBWM, abbiamo pesato questi criteri. Sapete qual è risultato il sotto-criterio con il peso maggiore? La “protezione del personale” (C42). Al secondo posto, il “tempo di esecuzione della risposta al rischio” (C2). Questo la dice lunga sulle priorità in contesti così delicati.

Con i pesi finali dei criteri e le risposte al rischio definite, abbiamo usato il metodo CoCoSo-G per definire la scelta migliore. Per il rischio di perdita di petrolio da condotte, serbatoi e strumenti, la risposta A1 – che comprende l’installazione e la manutenzione dei sistemi di controllo menzionati prima – è emersa come la migliore alternativa. Per le superfici calde di compressori, motori di turbine a gas, sistemi di soffiaggio e generatori elettrici, gli scambiatori di calore ad aria e ad olio sono risultati la risposta ottimale, data la loro importanza per le condizioni climatiche del sistema.

L’Impatto Economico e Ambientale: Prevenire è Meglio che Curare

Parliamo di soldoni e ambiente. Il costo per riparare i danni da perdite di petrolio e gas è astronomico, perché queste risorse sono vitali e non rinnovabili. Nel contratto EPCC (Engineering, Procurement, Construction, and Commissioning) del nostro caso studio, l’obiettivo è trasferire tutti i rischi e le responsabilità all’appaltatore. Se c’è una perdita, l’appaltatore è responsabile dei costi di riparazione, del risarcimento per il petrolio perso, delle multe contrattuali, dei danni ambientali (pensate alle leggi sulla protezione delle zone umide e del suolo) e delle richieste di terzi.

Gli esperti hanno proposto soluzioni per prevenire queste perdite. La migliore? Installare e manutenere gli strumenti di controllo (PSVS, ESDVS, sistemi FeG, sensori PT, TT, LT, FM). E qui viene il bello: il costo di acquisto, installazione e manutenzione di questi strumenti rappresenta solo il 6,8% del budget totale destinato a ingegneria, acquisto ed esecuzione del piano. Una cifra irrisoria se confrontata con i costi derivanti dai risarcimenti per la dissipazione del petrolio, il danno d’immagine per gli appaltatori, e le perdite di profitto.

Prendiamo l’inquinamento del suolo. Se una perdita contamina 500 metri quadrati, il costo di bonifica può variare da 10 a 9.750 dollari al metro quadrato. Nel peggiore dei casi, parliamo di 4.875.000 dollari. Il costo di installazione delle attrezzature di controllo necessarie? Circa 1.005.128 dollari. Capite bene che l’investimento iniziale, seppur consistente, è un affare rispetto ai potenziali disastri economici e ambientali. Questi strumenti di controllo sono cruciali: prevengono e gestiscono le perdite, monitorano pressione, temperatura, condizioni superficiali e permettono di isolare sezioni per manutenzione. Certo, l’installazione di attrezzature di controllo innovative è costosa e richiede tempo durante la costruzione, ma i benefici a lungo termine nella riduzione dei rischi sono enormi.

Un’altra chicca del progetto è l’unità di processo mobile. Rispetto alle unità fisse, offre vantaggi ambientali (usa un sistema di riscaldamento a vapore, meno inquinante), una separazione anticipata di alcuni sali, il riutilizzo dei residui e, non da ultimo, è più rapida da costruire e mettere in funzione. Per capire meglio il design e i processi, abbiamo utilizzato un modello 3D BIM, che aiuta a visualizzare le soluzioni e fornisce dati affidabili.

Risultati Concreti e Affidabilità del Metodo

Dopo aver implementato le strategie di risposta al rischio, la severità del rischio di perdite di petrolio e gas da condotte, serbatoi e strumenti è scesa significativamente, passando da un livello alto (40, in zona rossa) a un’intensità di rischio media (20). Anche il rischio associato alle superfici calde ha mostrato una riduzione. Questi risultati sottolineano la necessità critica di implementare piani di risposta efficaci. Non possiamo azzerare la probabilità di tutti i rischi, ma possiamo diminuire drasticamente l’impatto degli incidenti.

Ma quanto è affidabile il nostro approccio? Lo abbiamo confrontato con standard di settore come ISO 31000, API RP 754 e il COSO ERM Framework. Mentre questi standard forniscono linee guida essenziali, il nostro framework, integrando logica fuzzy avanzata e tecniche MCDM, migliora la precisione della valutazione del rischio e tiene conto delle incertezze qualitative e quantitative in modo più dinamico. Lo abbiamo anche messo a confronto con modelli convenzionali come le simulazioni Monte Carlo e le Reti Bayesiane. Il nostro approccio si è dimostrato più flessibile nel gestire incertezze qualitative dove i dati storici scarseggiano, mantenendo una precisione competitiva e riducendo la complessità computazionale.

Le recenti innovazioni, come le applicazioni di machine learning (ML) e la tecnologia dei digital twin (gemelli digitali), stanno rivoluzionando la gestione del rischio. L’ML analizza grandi dataset per identificare pattern che i metodi tradizionali potrebbero ignorare. I digital twin creano repliche virtuali di asset fisici, permettendo monitoraggio continuo, simulazioni e manutenzione predittiva. Il nostro studio si allinea con queste tendenze, integrando logica fuzzy e MCDM per migliorare il processo decisionale in condizioni di incertezza.

Sfide e Lezioni Apprese sul Campo

Implementare queste strategie nel mondo reale non è stato privo di sfide: vincoli di budget, incertezza dei dati, coordinamento tra stakeholder, necessità di formazione per le nuove tecnologie e conformità normativa. Ma da queste sfide abbiamo imparato lezioni preziose:

• Un’implementazione graduale porta a risultati migliori.
• L’integrazione di tecnologie digitali aumenta l’efficienza.
• Il giudizio degli esperti necessita di validazione continua.
• Formazione e gestione del cambiamento sono essenziali.
• Un coinvolgimento proattivo con le autorità regolatorie facilita la conformità.

Anche se la fase di produzione può sembrare più stabile, i materiali coinvolti possono comunque comportare rischi significativi in caso di perdite, causando gravi danni ambientali e umani. Il trasporto di petrolio e gas comporta rischi intrinseci che, se trascurati, possono portare a danni irreparabili. Ecco perché ci siamo concentrati proprio su questa fase.

Guardando al Futuro: Prossimi Passi

Certo, il nostro studio ha delle limitazioni: la dimensione del campione di esperti, la specificità del caso studio, le sfide nella disponibilità dei dati. Per il futuro, sarebbe interessante esplorare l’uso dei numeri Z nel metodo CoCoSo, sviluppare ulteriormente applicazioni BIM e integrare l’IoT nella costruzione di progetti oil e gas, oltre ad analizzare i rischi residui e secondari.

In conclusione, amici, la gestione del rischio nella fase di produzione dei progetti oil e gas è un’arte complessa ma fondamentale. Con gli strumenti giusti, come quelli che abbiamo esplorato, e un approccio che abbraccia l’incertezza invece di temerla, possiamo davvero “domare i giganti”, garantendo operazioni più sicure, riducendo i danni e proteggendo il nostro prezioso ambiente. E questo, credetemi, è un risultato che vale ogni sforzo.

Fonte: Springer