Het risico van externe veiligheid. - Het gebruik van de QRA - Technische Universiteit Eindhoven

ARU 2007 TEM

(2007.055)

Het risico van externe veiligheid - Het gebruik van de QRA -

Technische Universiteit Eindhoven

Auteur : ID-nummer : Studie: Studierichtin : Technische component :

Hans Raemaekers 0421886 Technische Innovatie wetenschappen (Voorheen Techniek en Maatschappij) Technologie en Beleid Milieutechnologie

niet uitleenbaar Versie : 18/08/2 00 7

TBM

Het risico van externe veiligheid - Het gebruik van de QRA -

Technische Universiteit Eindhoven

2007

Auteur : Hans Raemaekers ID-nummer: 0421886 Studie : Technische Innovatie wetenschappen Studierichting : Technologie en Beleid Technische component : Milieutechnologie

Begeleiders : Mr . W .J.H . Wenselaar TU Eindhoven, faculteit Technologie Management . TU Eindhoven, faculteit Wiskunde en Informatica . Dr . A. Di Bucchianico Dhr. Th .E .J Biekens Frencken Fabrieken B .V. te Weert .

Versie : i8/o8/2oa7

Het risico van externe veiligheid : het gebruik van de kwantitatieve risico analyse (QRA) ter bepaling van de mate van het risico in deze . - Technische Universiteit Eindhoven, J.H. Raemaekers, 2007 De Nederlandse overheid gebruikt bij het vaststellen van het extern veiligheidsbeleid een `kwantitatieve' methodiek om het risico te bepalen, dat een risicovol bedrijf (inrichting) voor z'n directe omgeving in het geval van een onvoorzien ongeluk met zich meebrengt . Deze kwantitatieve risicoanalyse methodiek is een berekening van het risico door middel van het vaststellen van mogelijke gebeurtenissen en hun gevolgen, gekoppeld aan de kansen op deze gebeurtenissen, de kans op overlijden en de kansen op bepaalde standaard weerklassen en windrichtingen . De uitkomsten van de berekeningen zijn kwantitatieve representaties van het risico uitgedrukt in één of meerdere dode(n) per jaren . Tegenwoordig zijn de twee belangrijkste vormen waarin de resultaten van de QRA worden weergegeven ; de ISO-risicocontouren als presentatie van het individueel risico en de FINcurven als maat voor het groepsrisico op ongevallen met meerdere doden . Er werd onderzoek gedaan naar de opbouw van de methodiek (modellen) in kwestie en de totstandkoming van de resultaten uit een QRA . Met behulp van één case (Bhopal tragedie) werd de betekenis van deze cijfers onderzocht middels vergelijk met de werkelijkheid en er werd tevens onderzoek gedaan naar het gebruik van deze cijfers ter vergelijk van vergelijkbare situaties. De resultaten van het onderzoek laten zien dat de cijfers die volgen uit een QRA in vergelijk met de werkelijkheid of ter vergelijk van situaties niet zonder risico te gebruiken zijn . Toch worden deze resultaten door het bevoegde gezag in Nederland als harde cijfers in hun externe veiligheidsbeleid gebruikt . Het uitdrukken van het risico m .b .v een lo-6 per jaar risicocontour is geen garantie dat dit ook de daadwerkelijke externe veiligheid weergeeft . De werkelijkheid kan vele malen ernstiger zijn als deze risicomaat suggereert of doet geloven . Enkele aanbevelingen ter verbetering van de methodiek worden in dit onderzoek gegeven . The risk of external safety : The use of the quantitative risk assessment (QRA) for the determination of the level of risk in this matter . - University of Technology Eindhoven, J.H. Raemaekers, 2007 The Dutch government uses for the establishment of their external safety policy a`quantitative' method to determine the risk, which a risk full company for its surroundings in case of an unforeseen accident brings along. This quantitative risk assessment method is a calculation of the risk, through the determination of possible events and their effects, coupled with the chance of these events, the change of dead and the chances of certain standard weather classes and wind directions . The result of this calculation is a quantitative representation from the risk, expressed in one or more deadly victims per years . At present-day the two most important formats used for the presentation of the results of a QRA, are the ÌSO- risk contour ' as a measure of the individual risk and the F/N-curves as a measure of the risk of a group of peoples (societal risk) caused by accidents with more then one deadly victims .

Investigation where done on the make up of the method (models) in question and the realization of the results from a QRA . With help of a case (Bhopal tragedy) the meaning of the results were investigated by comparing them with the reality and also research was done, on the use of these figures for comparing comparable situations . The results of this investigation show that the results from a QRA in compare to the reality and in compare to a comparable situation, are not usable without any risk . Still the Dutch authorities use these results as solid figures in their external safety policy. The expression of risk with a lo-6 per year risk contour is no guarantee that this represent the actual external safety . The reality can be far more worse then this risk measure suggest or let believe. Some recommendations to improve the method are giving in this investigation .

Versie : i8/o8/2oa7

i Inleiding achtergronden en aanleiding van dit onderzoek Formulering van de vraagstelling . Wetenschappelijke en TIW (Tema) relevantie van het onderzoek . Methode. Probleemstelling . Doelstelling . Projectafbakening. Industriële rampen, ongelukken . Externe veiligheidsbeleid in Nederland Cijfers zeggen niet alles .

Per miljoen jaren, doden als maat voor het risico . Afsluitend .

2

Algemeen : Gebruik van risico-analyse methodieken .

2 .1 Inleiding. 2 .2 Het begrip Risico Analyse . 2 .3 De kwantitatieve risicoanalyse . 2 .4 Instrumenten voor het identificeren van mogelijke ongewenste gebeurtenissen . 2 .5 Mogelijke fysische effecten . 2.6 De bronsterkte (Q) . 2.7 Dispersie . 2.8 Mogelijke schade . 2.9 Probitfuncties . 2 .10 Inleiding uitvoering en presentatie van een kwantitatieve risicoanalyse . 2 .11 Samenvatting: beperkingen en opmerkingen tot zo ver . 2 .12 Casuïstiek van ongevallen . 2 .12 Aanpak onzekerheden in de methodiek in Nederland . 2 .13 Unificatie QRA- softwarepakketten.

2 .14 Afsluitend .

R

Inleiding verspreiding van luchtverontreinigin g

3 .1 Stabiliteit van de atmosfeer. 3 .2 Verticale begrenzing . 3 .3 Oppervlaktestructuur : ruwheidslengte of ruwheid van het terrein. 3 .4 Beschrijving van de dispersie of verspreidingsmodel (Oorspronkelijk model) . 3 .4 .1 De stabiliteit van de atmosfeer . 3 .4 .2 .De emissiehoogte . 3 .4.3 De standaarddeviaties . 3 .4 .4 De windsnelheid . 3 .5 Afsluitend .

4--

Beschrijving van het dispersie of verspreidingsmodellen .

4 .1 4 .1.1 4 .1.2

Op basis van CPR 14E ; 1997• De verticale variatie in de windsnelheid . Berekening van de Monin-Obukhov lengte uit meteorologische gegevens . Menghoogte (hi) Standaard deviaties in de snelheden van de turbulentie . Berekening verticale variatie in de windsnelheid . Laterale dispersie . Verticale dispersie . Dispersie in de windrichting (x) . Passieve of neutrale dispersie . Op basis van PGS 2 ; 2005 . Afsluitend .

4 .1 .3 4 .1 .4. 4 .1 .5 4 .1 .6 4 .1 .7 4 .1 .8 4 .1 .9 4 .2 4•3

Versie : i8/o8/2oa7

5.

Opbouw en presentatie van de resultaten van een kwantitatieve risico analyse )

5.1 Inleiding .

5.2 Het berekenen van het individueel of plaatsgebonden risico in één punt . Het berekenden van het totale individuele risico . 5.3 5 .4 Afsluitend . 6. Onderzoek naar de maximale grondconcentratie en de ISO-risicocontouren . 6 .1 Inleiding . 6 .2 De maximale grondconcentratie . 6 .3 De afleiding van de maximale grondconcentratie op basis van CPR 14E ; 19976 .4 De afleiding van de maximale grondconcentratie op basis van PGS 2 ; 2005 . 6 .5 De Bhopal case. 6 .5.1 Feiten, gegevens en parameters . 6 .5.2 Samenvatting van enkele resultaten uit dit onderzoek . 6 .5.3 Toxicologische data van Methylisocyanaat . 6 .6 . Eindconclusies . 6 .7 Afsluitend.

7 . Samenvatting, conclusies en aanbevelingen 7.1 7.2 .1 7.2 .2

7.2 .3 7.2 .4 7.2 .5 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7

De QRA als Beleidsinstrument . Cijfers in het algemeen . Risicoanalyse .

Probitfunctie . Casuïstiek van ongevallen . Bedenkingen bij het voorgaande . Het Gausiaans dispersiemodel . De opbouw en presentatie van de resultaten van een QRA. De uitgevoerde experimenten .

Standaardisatie van de QRA-methodiek en unificatie QRA- softwarepakketten Aanbevelingen ter verbetering .

8 . Referenties.

BIJLAGEN

BIJLAGE A: Voorbeeld QRA methodiek aan de hand van het voorbeeld uit het `Paarse boek' [3 .]. BIJLAGE B : Beschrijving weerklassen en windrichtingen in een QRA . BIJLAGE BIJLAGE BIJLAGE BIJLAGE BIJLAGE

C : Schema voor het bepalen van de stabiliteitsklasse D : Land-use and roughness classes in LGN3+ E : Vergelijk uitkomsten IR, 5 software pakketten gebruikt in de BRAM-studie . F: Twee verschillende methoden de maximale grondconcentratie te bepalen . . G : Verzamelde gegevens voor het uitvoeren van de `Bhopal Case'

BIJLAGE H : Beschrijving benadering dispersie parameters uit PGS 2 ; 2005 [2 .] . BIJLAGE 0 : Uitwerking van de volledige kwantitatieve risico analyse (QRA), dataset . BIJLAGE P : Afleiding formules ter bepaling het optreden van de maximale grondconcentratie . BIJLAGE Z : Beknopt overzicht rampen . .

Versie : i8/o8/2oa7

Voorwoord Deze scriptie is het resultaat van mijn afstudeeronderzoek op basis van mijn afstudeeropdracht welke ik in het kader van mijn werk (beroep) als KAM-coórdinator heb uitgevoerd . Het onderwerp houdt nauw verband met het geen ik in mijn werkgebied tegenkom en mee te maken heb . Externe veiligheid is een milieu onderwerp waar bedrijven, overheden en burgers direct of indirect, bewust of onbewust mee te maken hebben . Door de jaren heen heb ik veel ervaring op kunnen doen met deze materie middels literatuur studies en door het maken van berekeningen op basis van de onderhavige QRA-methodieken . Over dit onderwerp heb ik ook vaker met mensen uit het bedrijfsleven, van adviesbureaus en van overheden gesprekken gevoerd . De samenvattende bevinding uit deze gesprekken, ervaringen en studies die gedaan zijn, zijn in dit onderzoek opgenomen . Verder is het hier op zijn plaats om enkele mensen te bedanken voor hun hulp bij het totstandkomen van deze scriptie .

Ten eerste bedank mijn algemeen begeleider Mr . Wim Wenselaar die mij tijdens het moeilijke verloop van dit afstudeertraject heeft bijgestaan en die mij ook met betrekking tot de totstandkoming van het onderzoek zeer heeft geholpen . Ten tweede dank aan mijn technische begeleider dr . Alessandro Di Bucchianico, die mij bij het wiskundige stuk en het gebruik van Mathematica software pakket geholpen heeft . Verder ook dank aan dhr . Theo Biekens mijn werkgever, mede door mijn werk bij Frencken Fabrieken te Weert was dit onderzoeksonderwerp mogelijk . Verder dr. Michiel Debruyne van de K .U. te Leuven voor zijn aanwijzingen bij de wiskundige uitwerkingen in het voortraject in deze .

Enkele mensen die mij, bij het lezen van mijn scriptie geholpen hebben zijn : de heren Gerrit Jonkers (VVVF te Den Haag), Jo Lejeune (Enci te Maastricht), Jeroen Klijs, Wim Danhof (Media Business Press - Rotterdam) en Renato Roel (Milieudienst Midden-Holland te Gouda) .

Èn veelen souden wijs worden, so niet sij het al waren - Jacob Cats'

Hans Raemaekers Weert, augustus 200 7

Versie : i8/o8/2007

Het voorwoord Leeswijzer : Beknopte samenvatting met eindconclusies om een totaal beeld te geven over de beantwoording van de vraagstelling van dit onderzoek . : Hoofdstukken • Hoofdstuk 1, behandelt aanleiding, vraag- en doelstelling van dit onderzoek . Het geeft verder een algemene inleiding over enkele onderwerpen die van belang zijn bij het onderwerp van dit onderzoek . Onder andere worden hierin onderwerpen als : het externe veiligheidsbeleid in Nederland, Wet en regelgeving en normering en het uitdrukking van de mate van het risico in doden behandeld . • Hoofdstuk 2, geeft een algemene beschrijving over het begrip risico analyse . Hierbij worden ook de algemeen bekende beperkingen en tekortkoming vermeld . Dit hoofdstuk is met name ook gedacht voor mensen die niet thuis zijn in deze materie . • In hoofdstuk 3, wordt een inleiding gegeven over de verspreiding van luchtverontreiniging . Dit is misschien wel te zien als het belangrijkste onderdeel van een kwantitatieve risico analyse (QRA) . Hierin worden ook de basis modellen (oorspronkelijke model) voor het berekenen van dispersie (concentratieverloop) van stoffen in de omgeving beschreven . Deze modellen zijn ontwikkeld voor het berekenen van concrete situaties . Eventuele beperkingen, tekortkomingen worden ook in deze vermeld . • In hoofdstuk 4, wordt dieper ingegaan op de beschrijving van verspreidings- of wel dispersiemodellen voor het berekenen van de optredende concentraties in de omgevingslucht . Deze zijn beschreven in het zogenaamde Gele boek CPR 14E ; 1997 [i•], welk nu omgezet is in PGS 2 ; 2005 [2 .] . Eventuele beperkingen, tekortkomingen worden ook in deze vermeld . • Hoofdstuk 5, behandeld de verdere opbouw van de kwantitatieve risico analyse (QRA ) en presentatie van de resultaten die hieruit volgen . Hierbij wordt de in Nederland van toepassing zijnde methodiek beschreven, welke opgenomen is in het zogenaamde Paarse boek [CPR 18 E ; 1999 nu PGS 3 ; 2005] . In bijlage A wordt ter verduidelijking een rekenvoorbeeld uitgewerkt, waarbij één punt van de ISOrisicocontour berekend is . Eventuele beperkingen, tekortkomingen worden ook in hoofdstuk 5 vermeld .

• In hoofdstuk 6 worden de uitgevoerde experimenten (met behulp van cases) van het onderzoek beschreven en de resultaten beschreven . Het optreden van de maximale grondconcentratie wordt gedaan op basis van de methodiek(-en) welke in hoofdstuk 4 beschreven zijn . De maximale grondconcentratie kan gezien worden als een `worst case' scenario . De daarbij optredende concentratie wordt vergeleken met toxicologische waarden van de betreffende stof . Ook kan de letaliteit (probitfunctie) berekend worden op de wijze zoals deze beschreven wordt in de methodiek, zie bijvoorbeeld het zogenaamde Groene boek [CPR i6 ; 1989 nu PGS i ; 2005] . Op basis van deze 'worst case' benadering wordt de Bhopal ramp gebruikt als voorbeeld om een QRA-berekening te maken. Aangezien hier veel gegevens bekend van zijn, kan hiermee inzicht verkregen worden over de toepasbaarheid van de modellen, ondanks het feit dat deze ramp zich niet in Nederland afspeelde . • In hoofdstuk 7 worden samenvatting, meer conclusies, opmerkingen ten aanzien van de QRA-methodiek gegeven. In paragraaf 7 .7 worden aanbeveling ter verbetering gegeven .

• Hoofstuk 8 Referenties : Gebruikte literatuur en internet adressen worden in dit hoofdstuk gedeclareerd .

Versie: i8/o8/2oa7

Beknopte weergave samenvatting en conclusies van dit onderzoek . In het eerste deel (vraagstelling i .) van het onderzoek gaat het over het inzichtelijk maken van de opbouw van de methodiek (modellen) van de kwantitatieve risicoanalyse (QRA) . Daarbij moet een uitspraak gedaan over beperkingen en onzekerheden in deze methodiek op basis van deze opbouw en de gepresenteerde risicocijfer in de kans op één dode per miljoen jaren of wel de kans op één dodelijk slachtoffer is 10-6 per jaar naar aanleiding van een ongewenste gebeurtenis . De beantwoording van vraagstelling onder 1 is in detail terug te vinden in de hoofdstukken 2 tot en met 5 . Een rekenvoorbeeld ter verduidelijking is opgenomen in bijlage A . .

De totstandkomingen van de QRA-risicocijfers is gebaseerd op modellen die opgebouwd zijn uit een groot aantal wetmatigheden die of empirisch of theoretisch gevonden zijn, gecombineerd met statistische modellen om zoveel mogelijk de tekortkoming die ontstaat als model en werkelijkheid worden vergeleken op te heffen . Met de gegevens uit dit onderzoek kan aangegeven worden dat de kwantitatieve risico analyse (QRA) is opgebouwd uit drie delen . De beschrijvingen in dit onderzoek hebben betrekking op het vrijkomen van een toxische stoffen in de omgevingslucht en gaan alleen in op het individuele risico (IR) daarbij . 1 . In het eerste deel van het model wordt de kans (of kansen) op één of meerdere gebeurtenis (-sen) ook wel scenario ('s) bepaald en berekend . Eigelijk wordt hier de frequentie van de ongewenste gebeurtenis gegeven . 2 . In het tweede deel van het model worden fysische effecten bepaald en de kans erop berekend . Hierbij wordt op basis van een geschikt dispersiemodel (meestal wordt, zo ook in dit onderzoek, gebruik gemaakt van Gausiaans dispersiemodel) het concentratieverloop in de omgeving berekend . Bij een QRA wordt dit voor verschillende punten in de omgeving rondom de installatie (inrichting) berekend . Voor het weergeven van het individuele of wel plaatsgebonden risico middels de zogenaamde ISOrisicocontouren zullen de concentraties dus op vele punten in de omtrek berekend moeten worden . De concentratie die zich aan de grond voordoet, is ondermeer afhankelijk van de weeromstandigheden (stabiliteit, windsnelheid), de windrichtingen (aangeduid in windsectoren o- 360°), de aanwezigheid van (inversie-)lagen in de atmosfeer (meteorologische omstandigheden) en de invloed van het terrein op de beweging van de gas- of dampdeeltjes . Deze parameters hebben invloed op de dispersiecoëfficiënten (de sigma's), welke toenemen naar mate de gasdeeltjes zich verder van de bron (o,o,h : h is bronhoogte) verplaatsen ten gevolge van de wind en turbulentie . Dispersie in deze, is het verdelen (verspreiden) van de gasdeeltjes in de omgevingslucht . De menghoogte (hi) is de hoogte welke door de vrijkomende damp bereikt wordt alvorens deze door de wind meegevoerd wordt . Deze is afhankelijk van de meteorologische omstandigheden . Hoe hoger deze menghoogte des te verder de effecten merkbaar zullen zijn . De maximale concentratie in dit model wordt dus altijd op de centrumlijn in de windrichting gevonden C(X,o,Z) . De concentratie zal daar waar de wolk het eerst de grond raakt maximaal zijn . Daarbij hebben de sigma's een nog relatief kleine waarden. Tengevolge van verdunning zal in de windrichting (x-as), de concentratie steeds verder afnemen ten gevolge van verdergaande dispersie . De sigma's nemen met de afgelegde afstand (x) toe, waardoor de Gauss-curve steeds breder en vlakker wordt . De concentratie wordt uiteindelijk nul, waarbij de sigma's tot oneindig naderen . Verder is ook de bronsterkte (Q) van invloed op het concentratieverloop in de omgeving . Onderstaand de basisformule voor dit bi-Gaussiaans dispersiemodel :

Versie : i8/o8/2007

3 . In het derde deel van het model wordt op basis van een berekende concentratie in de omgevingslucht, berekend wat de kans is dat iemand die daaraan gedurende een bepaalde tijd is blootgesteld, zal overlijden . De overlijdenskans is het hoogste op de centrumlijn van de wolk en neemt af naarmate iemand zich verder verwijdert uit het hart (dus haaks op deze centrumlijn) of naar mate iemand verder van de plaats waar de maximale grondconcentratie zich voordoet, is verwijdert . De kans op overlijden wordt berekend uit de optredende concentratie en de daarbij behorende probitwaarde (Pr) . Voorbeeld Bhopal-India, Methylisocyanaat : Pr =-i .2 + In (C 0,7 . t), t = 30 min . De probitwaarde overeenkomend met i-% letaliteit (i dode op loo mensen), bedraagt 2,6 7 . De concentratie daarbij is 1,954 mg/m3 . Om nu het individuele risico (IR) in één punt te berekenen wordt het product van de frequentie van de ongewenste gebeurtenissen (fs) x kans op overlijden (Pd) x kans op weerklasse (PM) x kans op windrichting(P(p), berekend . Dit is dus het IR in één punt berekend voor één weerklasse en één windrichting . De standaard QRA maakt over het algemeen gebruik van 6 weerklassen en 8 of 12 windrichtingen (sectoren) . Voor de 6 weerklassen moet telkens opnieuw de optredende concentraties berekend worden aangezien dezes afhankelijk zijn van de meteorologisch omstandigheden . Daaruit wordt dan telkens de kans op overlijden berekend met behulp van de probitfunctie . Het kan zijn dat in elke berekende windrichting de ruwheidslengte (zo) anders is ten gevolge van omgevingsinvloeden . Hiervoor moet dan ook gecorrigeerd worden . Bij 12 windrichtingen kunnen zich dus 12 van deze correctie voordoen . Elk berekend punt (op een ISO-risicocontour) bestaat uit: De berekening van de kans op overlijden (Pd) uit de concentraties voor 6 standaard weerklassen uit de QRAmethodiek . Vervolgens moeten deze met kansen op wind uit 12 windsectoren (richtingen) verrekend worden . Er moeten dus 72 IR-berekeningen gedaan worden, telkens : voor de kans op een weerklasse x kans op een windrichting (PM x P(p) . Daarbij moet ook rekening gehouden worden met de dagen nachtfracties, de kans dat een weerklasse zich overdag of gedurende de nacht kan voordoen . Door deze 72 IR's bij elkaar op te tellen volgt het totale individuele risico in het berekende punt . Dit kan als volgt geschreven worden :

Om tot ISO-risicocontouren te komen, kan een grid van bijvoorbeeld loo bij loo meter -afhankelijk van de schaal waarover gerekend moet worden- over het gebied waarover de IR's berekend moeten worden, aangelegd worden . De gewenste contour kan dan door interpolatie tussen de onder- en bovenliggende IR-waarden gevonden worden . Op deze wijze ontstaan meer of minder cirkelvormige contouren in de omgeving rondom een gevaarlijk object (inrichting) voor het individuele risico : 10-6, 10-7, lo-8 en soms ook nog 10-5 per jaar . Binnen de contour is het risico groter en er buiten kleiner . Enkele opmerkingen die gemaakt kunnen worden, zijn : Het uitdrukken van het risico in één dode per miljoen jaren of de kans op een dodelijk slachtoffer bedraagt 10-6 per jaar, is voor de meeste mensen een zeer vaag en onduidelijk begrip dat niet veel zeggend is . De vraag dient zich aan of het uitdrukken van het risico in één dode per miljoen jaren wel een goede eenheid is aangezien het na een dodelijk incident àl te laat' is . Het lijkt beter om eerst te weten wat de kans is op een ernstig ongeval en daarbij uitdrukking te geven aan de gevolgen ervan . Voor de methodiek gelden vele beperkingen, onzekerheden en moeten aannames gemaakt worden . Voorbeelden hiervan zijn : • • • • • • • •

Aanname constante windsnelheid (geen fluctuaties) ; De windrichting kan ten tijde van een gebeurtenis anders zijn als in de QRA ; Situatie windstil wordt niet meegenomen (m.a.w. het waait altijd!) in een QRA ; De deeltjes gedragen zich `random-walk', waardoor het concentratieverloop, Gausiaans verdeeld is ; De ruwheidslengte kan niet objectief bepaald worden ; Er kan slecht uit een beperkt aantal standaard scenario's gekozen worden voor de berekening ; Bij aanwezigheid van een inversielaag wordt het model vaak onbruikbaar ; De gegevens die nodig voor de berekening zijn vaak geschatte theoretische waarden

Vergelijk is alleen onder bepaalde omstandigheden zoals in gevallen waarin de situaties die vergeleken worden, voor het grootste deel dezelfde onzekerheden bevatten . Hierbij doet zich ook meteen het dilemma voor, dat het bepalen of deze onzekerheden overeenkomen, moeilijk (soms onmogelijk) is en meestal weer leiden tot andere onzekerheden in de berekening . Versie : 18/ 0 8/200 7

Dit willen de instanties (VROM) die zich met de QRA berekeningen bezig houden bereiken door met standaard scenario's te rekenen . Door toepassen van standaard scenario's komen verschillende uitvoerenden sneller tot eenzelfde (objectieve) uitvoer (resultaten) wordt door de experts in deze gesteld . Uit de BRAM-studie die in deze scriptie behandeld wordt, blijkt gezien de resultaten dat het toepassen van standaard scenario's hierin niet tot het gewenste resultaat heeft geleid . Wederom blijft het gevaar bestaan dat de QRA-resultaten niet aansluiten bij de werkelijkheid en ook niet tot vergelijkbare situaties leidt . Veel gebruikte parameters blijven van stochastische aard en deze aanpak kan leiden tot vergelijk van situaties waarbij het gevaar bestaat dat een situatie onderschat wordt ten opzichte van het geen er daadwerkelijk kan gebeuren . In het toepassen van telkens hetzelfde scenario schuilt het gevaar dat de QRAresultaten ook standaard worden, doordat ze daardoor telkens ongeveer dezelfde resultaten gaan opleveren (routine) . De getalsmatige uitkomsten van risicoanalyses worden ondanks de vele bedenkingen in de methodiek, door de overheid als harde cijfers gebruikt, zonder er verder over na te denken hoe deze cijfers totstandkomen en wat de betekenis ervan is.

Beleidsafstemming Zoals in deze scriptie is aangegeven gebruikt de overheid de QRA voor het afstemmen van haar beleid ten aanzien van gebiedsontwikkeling en externe veiligheid . Dit wordt dan middels veilige afstanden ten uitvoer gebracht. In bestaande situatie kan dat leiden tot het eisen van extra risicobeperkende maatregelen die bedrijven dan moeten treffen, om aan de veiligheidsnorm 10-6 per jaar te kunnen voldoen en de veilige afstand in te kunnen houden, zodat de externe veiligheid van de directe omgeving gewaarborgd is . In het ergste geval zou dat kunnen leiden tot een bedrijfssluiting als de te nemen technische maatregelen niet afdoende zijn of het bedrijf in kwestie niet over voldoende middelen beschikt . In deze schuilt een aanzienlijk dilemma, aangezien het moeilijk is om genomen technische veiligheidsmaatregelen te kwantificeren en tot uitdrukking te brengen in de mate waarin deze leiden tot een verlaging van het externe risico . In het geval van een nieuwe situatie -als er nog gebouwd moet worden- doet zich een ander dilemma voor . In het kader van het bestemmingplan kunnen deze risicogetallen gebruikt worden om te bepalen wat in een gebied mag . Het kan goed zijn dat op dat moment een bepaalde gevaarlijke inrichting op de locatie in kwestie gebouwd kan worden . Echter als een maal een dergelijke beslissing genomen is, heeft dit ingrijpende gevolgen voor de verdere gebiedontwikkeling . Gezien het beperkte oppervlakte en de dichtbevolkte gebieden in Nederland is dit een beleidsbeslissing welke de nodige risico's met zich meebrengt en waar de kans op het maken van fouten aanwezig is .

Versie : i8/o8/2007

In het tweede deel (vraagstelling 2) van het onderzoek, gaat over het doen van een uitspraak over de betekenis van de ~-resultaten . Als de QRA-resultaten niet aansluiten bij de werkelijkheid brengt dit het gevaar met zich mee dat situaties onderschat of overschat worden . Daarbij komt ook het daadwerkelijk doel van externe veiligheid in gevaar . Om meer inzicht in `de resultaten uit een QRA' te verschaffen zijn eerst vergelijkinstrumenten ontwikkeld . Om rekenwerk mogelijk te maken werden de gegevens gebruikt van de Bhopal ramp . Over deze daadwerkelijke ramp zijn veel gegevens bekend . Hiervoor is in eerste instantie het model afgeleid voor maximale grondconcentratie . Dit maximum `worst case situatie' wordt gevonden in het punt waar de eerste afgeleide van het Gaussiaans dispersiemodel gelijk is aan nul : dC/dx = o . De maximale concentratie kan vergeleken worden met de toxicologische gegevens van de betreffende stof. Met behulp van deze concentratie kan ook de overlijdingskans (letaliteit) berekend worden . Verder kan de plaats waar de maximale concentratie optreedt ook vergeleken worden met de plaats waar zich de individueel risicocontour, 10-6 per jaar bevindt . Uiteindelijk werden ook de werkelijke concentratie op te standaardcontouren berekend . Deze werden vergeleken met de toxicologische gegevens . Hierbij werd ook de letaliteit van deze concentraties berekend. In bijlage O. is de volledige uitwerking (dataset) te vinden van de Bhopal cases . Deze bestaat uit de volgende onderdelen: 1.

In de eerste case werden op basis van dit model de afstanden versus de concentratie en de daarbij gehorende % letaliteit bepaald, 'Bhopal 2-3 dec. 1984' . 2 . In de tweede case werd dezelfde berekening uitgevoerd alleen dan voor het geval dat de Bhopal site in Nederland (Rotterdam) gevestigd zou zijn, `Bhopal in Nederland' . 3 . In de derde case werd op basis van de meteorologische gegevens van weerstation Rotterdam [3 .] de totale individuele risico's van de 6 standaard QRA weerklassen en de 12 windsectoren berekend . Voor LOC werd gebruik gemaakt van het scenario het falen van een ingeterpte druktank (Tank 6io) uit het `Handboek kanscijfers' [i9 .], deze frequentie bedraagt: fs = 2 . io-6 per jaar, `Bhopal in Nederland (Rotterdam) case' . 4 . In de vierde case wordt de berekening van case 2 nogmaals herhaald met de methodiek zoals deze nu beschreven staat in PGS 2, paragraaf 4 .5 .3 .4 [2•]• Naar aanleiding van de berekeningen uit de cases zijn de eindconclusies als volgt : Als eerste de gegevens behorende bij de zones van de plattegrond uit de afbeelding van het `Bhopal gas leak onderzoek [i8 .] . Deze zijn in onderstaande tabel samengevat met daarbij de concentraties en sterfgevallen op basis van de in eerste instantie* geregistreerde directe geconstateerde dodental . Zone

I II III

IV Buiten deze zones

Concentratie

0

m

1

m

1,

m

<1,0

m

Afstanden

Sterfgevallen*

O erelak

200-750 m 0 -200 0 m 2200-3500 m 2500-450 0 m

126 6 270

1 , km2 1,96 km2 4,6o km2

10 8

0 km2

Sterfte km2

1 39 59 14

i66

De daadwerkelijke gegevens van de Bhopal ramp zijn vergeleken met de berekende waarden uit case 1 . Hieruit volgt dat de berekende waarden overeenkomen met de waarden uit deze plattegrond . De maximale concentratie wordt op circa 26o meter gevonden waarbij de concentratie 175 mg/m3 = 75 ppm Methylisocyanaat bedraagt . De 50 ppm concentratie wordt op circa 500 meter gevonden, wat midden in zone I ligt, gemeten vanaf de bron in de windrichting @ 3ii° (x-as) .

De in case 1 berekende afstanden en concentraties geven een reële beeld in vergelijk met wat de resultaten uit het `Bhopal gas leak onderzoek en de werkelijke feiten weergeven . De resultaten uit case 4 met behulp van de methodiek uit PGS 2[2 .] liggen geheel niet in lijn met de resultaten gevonden met behulp van methodiek uit CPR 14E [i .] .

Versie : 18/ 0 8/200 7

De maximale ISO-risicocontour ( case 3 ) .

De lo-6 per jaar contour loopt op 770 meter afstand van de bron wat overeenkomt met de grens tussen zones I en II . De 10-7 per jaar contour loopt met z'n 4772 meter deels door het zone IV gebied, zie afbeelding plattegrond verderop in deze . In onderstaande tabel worden de berekende QRA-resultaten van de `Bhopal in Nederland' case 3 gecombineerd met case 2 de concentraties, samengevat : Risico Max . grondconcentratie

1

Afstand (x-as) Concentratie 11° mg/m3

300

m

165

l,ooli-od%jaal'

770

til

'81

1 ,ooE-0 7 /Jaar

4772 m Ca . iiooo m*

i,ooE-o8 /jaar

Concentratie m

Letaliteit %

71

78

35

I,

~t

7,5

3,2

8

2,5

1,1

2

Vergelijk bovenstaande cijfers met de LC5o-waarden voor Methylisocyanaat . Deze bedragen respectievelijk 29 mg/m3 (rat) en 14 mg/m3 (muis) . Dit komt overeen met 12 en 6 ppm . Voor het `NO Affect Exposure Level (NOAEL)' wordt 1,4 mg/m3 opgegeven in de literatuur .

Het is van belang om op deze plaats even stil te staan bij de betekenis van de lo-6 per jaar contour, namelijk : één dodelijk slachtoffer per miljoen jaren of de kans op één dode is lo-6 per jaar . Vergelijk deze betekenis met de resultaten uit dit onderzoek, namelijk een berekende concentratie in de betreffende gebieden uit het `Bhopal gas leak' onderzoek [i8 .], zie eerste tabel . Tussen zones I en II (77o m) is de concentratie groter dan 30 ppm . Dit komt overeen met een letaliteit die meer dan 58 % bedraagt . Het daadwerkelijke dodental in dit gebied bedroeg circa iooo mensen (6 72/km2) . Neem daarbij ook nog de tweede tabel met de concentraties die gevonden worden op de ISO-risicocontouren . Vergelijk deze gegevens vervolgens ook nog eens met de toxicologisch waarden van Methylisocyanaat .

Er mag hier wel gesteld worden dat het gebruik van de resultaten uit een QRA niet veel met de werkelijkheid te maken hebben . LET WEL! : In dit geval pakt de werkelijkheid ernstiger uit als de QRA-resultaten doen vermoeden . Afhankelijk van de situatie (condities die zich voordoen, welke bepalend zijn voor de model-parameters) kan natuurlijk ook het omgekeerde het geval zijn . Gezien de resultaten uit dit onderzoek kan zonder meer gesteld worden dat verschuilen achter de 10-6 contour in dit geval leidt tot een zeer bedrieglijke situatie . Het zegt namelijk niets over de daadwerkelijke risico of de veiligheid van de mensen die aldaar aanwezig zijn . De risicomaat io-6 ziet er nu eenmaal onschuldiger uit als een daadwerkelijke dodental van iooo mensen . Of het woord schijnveiligheid hier op zijn plaats wordt overgelaten aan de lezers in deze . De resultaten zien er erg zorgwekkend uit . Of dit in alle gevallen zo zal zijn, is een vraag die alleen beantwoord kan worden als er meer van dergelijk vergelijkende onderzoeken gedaan worden . In elk geval geven de cijfers die volgen uit de concentratieberekeningen met het bi-Gausiaans dispersiemodel en het toepassen van de probittransformatie (overlijdingskans) geen redenen tot bedenkingen . Pas na het vermenigvuldigen van de overlijdingskans met de kansen op weerklassen, windrichtingen en de frequentie dat de betreffende ongewenste gebeurtenis zich voor kan doen, ontstaan bedenkelijke cijfers, namelijk de individuele risico's . Deze liggen niet in lijn met het doel van externe veiligheid, namelijk het waarborgen van de externe veiligheid, zekerheid bieden, voor mensen die zich in de directe omgeving (buiten de lo-6 contour) van het gebeuren bevinden, zodat er geen levensbedreigende situaties kunnen ontstaan .

Versie : i8/o8/2007

Wat dus wel duidelijk is geworden, is dat er zeker wel een risico schuilt in externe veiligheid!

Afbeelding : Plattegrond Bhopal gebied met de daarin de zones I, II, III en IV (eerste tabel) en de berekende maximale ISO-risicocontouren (tweede tabel).

Tot slot worden in hoofdstuk 7 , paragraaf 7.7 . nog negen aanbevelingen ter verbetering gegeven.

Versie : i8/o8/2007

Hoodstuk 1: Inleiding

1.

Pagina 1 van 12

Inleiding achtergronden en aanleiding van dit onderzoek Formulering van de vraagstelling . Wetenschappelijke- en TIW (Tema) relevantie onderzoek . Methode. Probleemstelling. Doelstelling . Projectafbakening. Industriële rampen, ongelukken. Externe veiligheidsbeleid in Nederland . Cijfers zeggen niet alles . Per miljoen jaren, doden als maat voor het risico . Afsluitend .

Versie: 08/08/2007

Hoodstuk 1 :

Inleiding

Pagina

2

van

12

1 . Inleiding achtergronden en aanleiding van dit onderzoek

De meningen over het gebruik van de kwantitatieve risico analyse (QRA) voor het opstellen van een externe veiligheidsrapportage lopen in Nederland nogal uiteen. De mening van het bedrijfsleven over de toepassing van de QRA als objectief instrument voor het bepalen van de externe veiligheid staat vaak haaks op de mening van de overheid . Verder valt op dat bijna niemand meer weet hoe de kwantitatieve risico analyse is opgebouwd. Als gekeken wordt naar de documenten o .a. van de VROM website die hier informatie over moeten verschaffen dan valt ook meteen op dat er weinig over de achterliggende methodieken beschreven wordt. Meestal beperkt zich dit tot een vermelding dat er een kwantitatieve risico analyse uitgevoerd moet worden om tot de resultaten te komen en dat hiervoor speciale QRA-software gebruikt wordt . Bij velen van de betrokkene partijen in uit het bedrijfsleven hebben vaak weinig kans op een ongeval met dodelijke afloop risico is echter niet erg duidelijk, werpt omwonenden .

deze bestaan bedenkingen over de uitkomsten van een QRA . Mensen vertrouwen in de resultaten uit een QRA . Het risico wordt hierbij in per jaren . Deze eenheid voor het uitdrukken van de mate van het vragen op en werkt zelfs verontrustend voor belanghebbenden als

Om de externe veiligheid te verhogen zijn er op Europees niveau en dus ook in Nederland allerlei maatregelen genomen om aan de gestelde normen voor de externe veiligheid te kunnen voldoen . Toch constateren de media een toename in het aantal calamiteiten (rampen) ondanks de toepassingen van QRA en de maatregelen die hieruit voortvloeien om risico's die bepaalde activiteiten met zich meebrengen zo veel als mogelijk te beperken . De vraag die gesteld kan worden is, wat de redenen kunnen zijn van een toename van het aantal ongelukken of rampen .

1.1.1

Formulering van de vraagstelling

De kwantitatieve risico analyse (QRA) is een methodiek (model), waarmee de mate van het risico in het kader van externe veiligheid berekend wordt . De totstandkomingen van deze risicocijfers is gebaseerd op modellen die opgebouwd zijn uit een groot aantal wetmatigheden die of empirisch of theoretisch gevonden zijn, gecombineerd met statistische modellen om zoveel mogelijk de tekortkomingen die ontstaat als model en werkelijkheid worden vergeleken op te heffen . Het is dus een model wat de werkelijkheid op een objectieve manier moet benaderen . Het QRA model bestaat uit een aantal stappen opgebouwd uit een serie formules waarin diverse invloedsfactoren en aspecten zijn opgenomen die in meer of mindere mate invloed hebben op de uitkomsten van de QRA . Deel 1 . van de vraagstelling gaat het over het inzichtelijk van de opbouw van de methodiek (modellen) van de kwantitatieve risico analyse (QRA) . Daarbij moet een uitspraak gedaan worden over beperkingen en onzekerheden in deze methodiek op basis van deze opbouw en de gepresenteerde risicocijfer in de kans op één dode per miljoen jaren of wel de kans op één dodelijk slachtoffer is io-6 per jaar naar aanleiding van een ongewenste gebeurtenis . Achtergrond daarbij is dat het opvallend is dat niemand meer weet hoe de kwantitatieve risico analyse is opgebouwd. De vragen die hierbij gesteld worden zijn: 1.1 Onderzoek of het mogelijk is aan de onderdelen waaruit het QRA-model is opgebouwd een uitspraak te doen over beperkingen en onzekerheden? Achtergrond: Tijdens gesprekken met mensen van overheden werden de uitspraak gedaan : `dat het zeer betwijfeld wordt of het uitvoeren van een QRA zonder gebruik van QRA-software wel mogelijk is?' 1 .2 Is het mogelijke om met behulp van de in Nederland geldende standaarden, die in de zogenaamde `gekleurde boeken [i . t/m . 5 .1 beschreven wordt een QRA handmatig eventueel met gebruik van hulpmiddelen uit te voeren? Alvorens deze vraag beantwoordt kan worden moet dus eerst onderzoek gedaan worden naar de opbouw of samenstelling van de modellen die voor het uitvoeren van een QRA gebruikt worden . 1 .2 .1 . Is het mogelijk om met behulp van de geldende standaarden tot het juiste model voor de QRA methodiek te komen? 1.2 .2 . Welke problemen doen zich hierbij voor? Versie : 08/08/2007

Hoodstuk 1 : Inleiding

Pagina 3 van 12

Deel 2 . van de vraagstelling gaat over de betekenis van de De originele vraagstelling 2 . bij het indien van dit onderzoeksvoorstel was : 2 . Onderzoek of de uitkomst (presentatie) van een QRA tot onduidelijkheid en onrust kan leiden bij bepaalde belanghebbenden in deze? Eigenlijk wordt hierbij gevraagd om een uitspraak te doen over de betekenis van de resultaten uit een QRA . 2 .1 Onderzoek of het mogelijk is om een uitspraak te doen over de betekenis van de QRA-resultaten? 2 .1 .1 . Hoe verhouden deze resultaten zich met werkelijkheid? 2 .1 .2 . Onderzoek of er manieren zijn om dit met behulp van concrete cijfers te onderbouwen? 2 .i .3 . Onderzoek of vergelijk met concrete toxicologisch gegevens in deze mogelijk is om de ernst van de situatie die gepresenteerde QRA-resultaten laten te bepalen? 2 .i .4 . Liggen deze toxicologisch gegevens in lijn met wat de QRA laat zien? 2 .i .5. Is een vergelijk tussen onderling QRA's mogelijk? 2 .1 .6 . Welke problemen doen zich voor bij het verlijken van QRA's van verschillende situaties? 2 .1 . 7 Kan er sprake zijn van onrust op basis van de resultaten of met ander woorden schuilt er werkelijk een risico achter externe veiligheid?

De laatste vraagstelling nummer 3 . ging over onderzoek naar de toename in ongelukken, rampen : 3. 3 .1 3 .2

Onderzoek in hoeverre er een toename waargenomen kan worden in het aantal industriële rampen of ongelukken waarbij gevaarlijke stoffen betrokken kunnen zijn? Wat zijn in onze huidige samenleving voor de handliggende oorzaken die dit tot gevolg kunnen hebben . Onderzoek mogelijke oorzaken in de vorm van hypotheses?

Aangezien de beantwoording van de vragen onder 1 . en 2 . al zeer intensief zijn geweest is geen uitvoerig onderzoek meer gedaan voor de vragen onder 3 . In paragraaf 1 .2 wordt een globale bevinding gegeven naar aanleiding van de ervaringen die op dit gebied door de schrijver van dit verslag zijn opgedaan .

1 .1 .2 Wetenschappelijke en T1W (Tema) relevantie van het onderzoek De wetenschappelijke of theoretische relevantie bestaat in deze bestaat uit het geven van mogelijke verbetering van de QRA-methodiek welke gebaseerd is op modellen die gebaseerd zijn op een aantal wetmatigheden welke empirisch of theoretisch gevonden zijn en gecombineerd worden met statistische modellen, theorieën om de mogelijke tekortkomingen die ontstaan als het QRA-model of de uitvoer (resultaten) ervan, vergeleken wordt met de werkelijkheid zo veel als mogelijk op te heffen . De maatschappelijke relevantie `het risico van externe veiligheid' is niet waarschijnlijk moeilijk in cijfers uit te drukken, wel kan objectief gesteld worden dat het gebruik van de kwantitatieve risico analyse (QRA) als het instrument om de externe veiligheid uit te drukken een zeer grote maatschappelijke relevantie heeft . Daar zijn betrokkene partijen het alle eens over . Aangezien dit het (beleids-)instrument is welke de overheid bij het maken van beleidsbeslissingen inzake externe veiligheid gebruikt dit is ook in het wettelijke kader (Bevi) in Nederland vastgelegd kan de ìmpact' ervan groot zijn voor alle betrokkene partijen . Het heeft dus een bijna bindend karakter op enkele uitzonderingen na . De overheid gebruikt dit instrument bij gebiedsontwikkeling in het kader van het bestemmingsplan uit de Wet op de Ruimtelijke Ordening en bij het beslissen over Wm-vergunningen . Voor de industrie (inrichtingen) heeft dit invloed op het uitvoeren van bepaalde bedrijfsactiviteiten of het moeten treffen van kostenverhogende voorzieningen (maatregelen) om het risico binnen de wettelijk toegestane normen te houden . Dit kan op basis van het wettelijke kader afgedwongen worden . In het ergste geval kan dat zelf leiden tot bedrijfssluiting . Naar de burger toe dienen overheid en industrie er voor in te staan dat de mate van externe veiligheid voldoende gewaarborgd is en dat er op een verantwoorde manier met alles wat hieruit voortvloeit. Bij voorkeur preventief, daarvoor zou het gebruik van de QRA moeten zorgen .

De burger denkt in termen van risico's in de directe woonomgeving, de kans dat er iets kan gebeuren en het gevoel van veiligheid (waarde van de eigenwoning) .

Versie : 08/08/2007

Pagina 4 van 12


Een andere partij in deze zijn de verzekeringsmaatschappijen . Voor het bepalen van mate van risico bij het aangaan van een schadeverzekering kan een risico analyse maatgevend zijn voor het bepalen van de premie . Verzekeringsmaatschappijen maken echter meestal ook gebruik van historische gegevens met betrekking tot calamiteiten die geleid hebben tot schade . Hierbij wordt dus gekeken naar gelijksoortige bedrijven (met de zelfde of soortgelijke activiteiten) . Als uit historische gegevens blijkt dat het bijvoorbeeld relatief vaak

voorkomt dat er in een bedrijfstak (branche) brand uitbreekt (verhoogde kans) dan kan dit een reden zijn de premie aan te passen of om extra maatregelen of voorzieningen te eisen .

1 .1 .3

Methode

Voor de totstandkoming van dit onderzoek is gebruik gemaakt van ervaringen welke door de jaren heen zijn opgedaan met dit onderwerp . Deze ervaring is totstandgekomen door : • Gesprekken (survey) met mensen uit bedrijfsleven, van adviesbureaus en van overheden . • Het bekijken van diverse QRA rapporten

• Het volgen van ontwikkelingen op dit gebied . Verder is er een uitgebreide literatuurstudie naar het onderwerp gedaan . Aan de hand van het QRA-model, zijn daarbij bedenkingen gegeven die door toepassing van bepaalde onderdelen van het model in vergelijk met de werkelijkheid zouden kunnen ontstaan : Gevolgen Identificatie mogelijke ongewenste gebeurtenissen Bepaling sische effecten Bepaling mogelijke schade

'Kansen Kans op ongewenste gebeurtenissen Kans o fysische effecten Kans o schade

Kansgedeelte van het risico

Bepaling en presentatie van het risico (IR en GR)

Voor de betekenis van de QRA-resultaten (presentatie) werden experimenten gedaan aan de hand van een case studie . De resultaten werden daarna vergeleken met daadwerkelijke gegevens . Op basis het beeld dat zo ontstaat werden de eindconclusies getrokken en aanbevelingen gedaan .

1 .1 .4 Probleemstelling Uit gesprekken met mensen van overheden*, bedrijfsleven en instanties blijkt dat praktisch niemand meer weet hoe de QRA methodiek is opgebouwd en hoe de resultaten die hieruit volgen totstandkomen . Deze zelfde tendens is ook waar te nemen als publicaties bekeken worden die uitleg geven over de QRA en het gebruik ervan, zie VROM intersite . Veelal worden hierin alleen de presentaties van het eindresultaat gegeven in de vorm van de zogenaamde ISO-risicocontouren en de F/N-curven . Overheden zien de uitkomsten als een hard cijfer (grens) en passen hun veiligheidsbeleid te pas of te onpas hierop aan . Als niet bekend is hoe cijfers totstandkomen is het ook niet mogelijk om te beoordelen of de resultaten wel betrouwbaar genoeg zijn of om zich en duidelijk beeld te vormen over de betekenis ervan . Toch worden er door het bevoegde gezag in deze ingrijpende beslissingen op basis van deze cijfers genomen .

1 .1 .5

Doelstelling

Het hoofddoel van dit onderzoek is het inzichtelijk maken van de QRA-methodiek en het aangeven van de problematiek die ontstaat bij het gebruik van de resultaten uit deze methodiek . Met dit laatste wordt de betekenis van de resultaten bedoeld . Aan de hand van de bevindingen en resultaten uit dit onderzoek worden er opmerkingen gemaakt over knelpunten in de methodiek en suggesties, aanbevelingen gedaan ter verbetering van QRA-methodiek of het omgaan met de resultaten . Dit kan gezien worden als een doelstelling die volgt uit de eerste en tweeledige doelstelling.

Versie : 08/08/2007

Hoodstuk 1 :

Inleiding

Pagina

5

van

12

i .i.6 Projectafbakening In het kader van deze scriptie wordt voor het onderzoek naar de QRA alleen van het passieve ook wel het neutrale gasdispersie model gebruik gemaakt, aangezien er geen studie naar pluimstijging, zwaar gas dispersie en bronnen waarbij het vrijkomende gas met grote snelheid vrijkomt (Jets) gedaan wordt .

Voor dit onderzoek wordt daarbij alleen gebruik gemaakt van de modellen zoals deze standaard in de QRA 14E [1 .] en PGS 2 gebruikt moeten worden, namelijk het Bi-Gaussiaanse dispersiemodel als beschreven in CPR [2 .] . Andere modellen worden buiten beschouwing gelaten omdat deze ook niet gebruikt zijn voor de uitgevoerde experimenten. Effecten als chemische reacties en depositie van vaste deeltjes worden buiten beschouwing gelaten . Er wordt in deze studie alleen gekeken naar het vrijkomen van toxische stoffen (dampen, gassen) als zijnde inert, gasvormig en geen vaste of vloeibare (aerosolen) deeltjes bevatten of vormen in de omgevingslucht . Er wordt in dit onderzoek alleen met het individuele of plaatsgebonden risico gerekend, aangezien het groepsrisico in het verlengde hiervan ligt en voor de presentatie van dit onderzoek het individuele risico tot een meer inzichtelijk beeld leidt wordt alleen met het individueel risico gewerkt . Het onderzoek naar oorzaken van rampen en naar de perceptie van QRA-resultaten beperkt zich tot het geven van inzichtelijke voorbeelden en bevindingen die deels ook gebaseerd zijn op ervaringen, welke de schrijver van deze scriptie door de jaren heen heeft opgedaan.

1 .2 Industriële rampen, ongelukken . Industriële rampen worden gezien als rampen waarvan de oorzaak te wijten is aan industriële producten of processen . Hieronder vallen dus ook de ongelukken die kunnen voorkomen tijdens transport . Industriële rampen zijn massale rampen veroorzaakt door bedrijven (activiteiten), per ongeluk, door onachtzaamheid of door incompetentie . De oorzaken zijn vaak terug te leiden op menselijke fouten of toedoen . Sinds de mens met vuur is gaan spelen is dit een feit . De oorzaken welke tot menselijke fouten leiden zijn echter door de tijd veranderd. Met het begin van de industriële revolutie is met name de toename van nieuwe technologieën een belangrijke oorzaak geweest op falen . Aangezien er aan het begin nog weinig ervaring is met de nieuwe technologie is de kennis en het bewust (onbekendheid) zijn van de gevaren die deze met zich meebrengen nog niet ontwikkeld. Door bijnaongelukken, ongelukken, falen van het systeem wordt ervaring opgedaan met de technologie en kunnen er veiligheidsmaatregelen getroffen worden . In de 2oste eeuw is daar steeds meer het veiligheidsonderzoek vooraf bijgekomen . Alvorens nieuwe technologieën of processen in gebruik genomen kunnen worden, wordt onderzoek naar de mogelijke manieren van falen van het systeem en de veiligheidsaspecten die in acht genomen moeten worden . Dit heeft geleid tot het ontwikkelen van veiligheidsanalyse technieken . De laatste decennia zijn de oorzaken die kunnen leiden tot ongelukken met name ook op bedrijfseconomische aspecten terug te leiden . Ten gevolge van bezuinigingen wordt er gespaard op mankracht (lean production) . Het werk wat vroeger door drie mensen gedaan werd moet nu door twee mensen gedaan worden . Veelal wordt daarbij vertrouwd op automatisering van het proces en de aanname dat er daardoor niets mis kan gaan . Als het systeem dan toch faalt, komt men dat de ontdekking dat er te weinig mensen aanwezig zijn om het proces nog onder controle te kunnen houden . Daarbij komt nog dat door deze zelfde besparingen ook bezuinigd wordt om ondersteunende processen zoals onderhoud . De slechte status van de procesinstallatie ten gevolge van achterstallig onderhoud kan catastrofale gevolgen hebben . Dit laatste is ook een van de oorzaken welke geleid hebben tot de Bhopal tragedie . Ook vele ongelukken in de transportsector zijn terug te leiden naar slecht onderhoud .

In bijlage Z wordt een beknopte opsomming van rampen die zich in de 2oste eeuw hebben voorgedaan . i .3 Externe veiligheidsbeleid in Nederland Bij externe veiligheid gaat het om risico's die omwonenden lopen door vliegverkeer en door de productie, het gebruik, de opslag en het transport van gevaarlijke stoffen . Ongelukken in de horeca, zoals de cafébrand in Volendam, vallen er buiten. De vuurwerkramp in Enschede, met grote schade voor de directe omgeving van de vuurwerkfabriek, heeft weer wel betrekking op externe veiligheid . De overheid voert beleid om de risico's voor de omgeving van een bedrijf of van een transport van gevaarlijke stoffen aan te pakken . In het overheidsbeleid voor externe veiligheid staat dus de omgeving van een bedrijf of van een transport van gevaarlijke stoffen centraal . De veiligheid van mensen die zich binnen een bedrijf bevinden, is onderdeel van het ARBO-beleid (interne veiligheid) . Versie: 08/08/2007


Pagina 6 van 12

Het externe veiligheidsbeleid onderscheidt twee soorten risico's : het plaatsgebonden en het groepsrisico . De kans dat zich op een bepaalde plaats over een periode van één jaar een dodelijk ongeluk voordoet, als direct gevolg van een incident in een bedrijf, indien zich op die plaats iemand zou bevinden (indien deze persoon zich 24 uur per dag en gedurende het gehele jaar, onbeschermd op een bepaalde plaats zou bevinden) kan bepaald (berekend) worden met behulp van hierover ontwikkelde berekeningsmethodieken . Deze worden in de volgende hoofdstukken besproken . Hierbij is het dus niet van belang of op die plaats daadwerkelijk een persoon aanwezig is . We noemen dit risico, berekend voor een denkbeeldige persoon, het plaatsgebonden risico of het individueel risico . Personen die ook effectief op een dergelijke plek verblijven, lopen dat risico . In Nederland heeft de overheid bepaald dat het plaatsgebonden risico in principe nergens groter mag zijn dan 1 op 1 miljoen (ofwel 10-6) . Dus : de kans dat een denkbeeldig persoon, die zich een jaar lang permanent op de betreffende plek bevindt (de plek waarvoor het risico is uitgerekend) dodelijk verongelukt door een bedrijfs- of transportongeval, mag niet groter zijn dan eens in de miljoen jaar . Bron: Artikel 2, Bevi

Nieuwe en bestaande situaties De PR-norm die gehanteerd wordt bedraagt voor woningen en andere kwetsbare objecten in nieuwe situaties één op de miljoen per jaar (lo-6 per jaar) . Voor bestaande situaties wordt ten aanzien van woningen en andere kwetsbare objecten een waarde gehanteerd van één op de honderdduizend per jaar (10-5 per jaar) . Daarbij geldt de doelstelling dat in 201o bestaande situaties zoveel mogelijk moeten voldoen aan de norm voor nieuwe situaties, zie verder externe veiligheidsbeleid. Het plaatsgebonden risico (PR) biedt burgers in hun woonomgeving een minimum beschermingsniveau tegen gevaarlijke stoffen . Deze basisnorm bepaalt dat het risico om te overlijden aan een ongeluk met een gevaarlijke stof voor omwonenden niet hoger mag zijn dan één op de miljoen (10-6) . Dat betekent dat een omwonende van bijvoorbeeld een gevaarlijke fabriek maximaal maar ééns per 1 miljoen jaar mag overlijden door een ongeluk in die fabriek . Het plaatsgebonden risico is de kans dat een persoon die een jaar lang permanent op een plaats aanwezig is, overlijdt als gevolg van een ongeluk . Het duidelijkst wordt deze norm in vergelijking met andere onvrijwillige risico's . De kans dat een burger in Nederland sterft door : • natuurlijke straling is 1 op 50 .00o jaar ; • voedselvergiftiging is 1 op 125 .000 jaar; • verdrinking is 1 op 333•00o jaar ;

• een natuurramp is 1 op 500 .000 jaar; • een dijkdoorbraak is 1 op 1o .ooo .ooo jaar . Meer over het plaatsgebonden risico is te vinden op de website van het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) : http://www.rivm .nl jgezondheidenmilieu.

Concreet zal de overheid zich inspannen om deze tekortkomingen te'repareren' . Dat gebeurt volgens het vierde Nationaal Milieubeleidsplan (NMP4) in drie stappen : 1 . Het registreren van risicovolle activiteiten en het informeren hierover aan burgers en overheden . Dit moet zo spoedig mogelijk van start gaan . 2. Vervolgens wordt gekeken of alle gegevens kloppen, of de vergunningen in orde zijn en worden nageleefd, en of er een adequaat plan is voor rampenbestrijding . 3 . Tot slot moeten dan de tekortkomingen gerepareerd worden . Dat kan op verschillende manieren : met extra maatregelen in het bedrijf of door het afbreken van huizen in de omgeving . Als dat niet kan, dan is volgens het NMP4 "bedrijfsbeëindiging aan de orde" . De te nemen maatregelen in een bedrijf kunnen heel divers zijn . Van betere voorzieningen voor brandbestrijding, opvang van weglekkende vloeistoffen tot het aanpassen van omvang en frequentie van transporten en het verminderen van productie- en opslaghoeveelheden . Bij het groepsrisico gaat het om een berekening van de kans op een ramp waarbij een deel van de aanwezige personen - in plaats van uit te gaan van een denkbeeldig persoon - om het leven komt . Bepaald wordt dan hoe groot de kans is op één, tien of meer slachtoffers tegelijk onder die bevolking . Bij dit risico wordt Versie: 08/08/2007

Hoodstuk 1 :

Inleiding

Pagina

7

van

12

rekening gehouden met de bevolkingsdichtheid rond inrichtingen en de verspreiding van die bevolking rond een bedrijf. De norm die gehanteerd wordt voor inrichtingen bedraagt : • io of ineer doden : kans van éénmaal per honderdduizend jaar (io-5 per jaar) . • ioo of ineer doden : kans van éénmaal per tien miljoen jaar (io-7per jaar) . • iooo of ineer doden : kans van éénmaal per miljard jaar (io-9 per jaar) . Bron : Artikel 12, Bevi [ 7.]

Het groepsrisico wordt weergegeven in een F/N-curve . Ook voor het groepsrisico van omwonenden bij deze risico-bedrijven heeft de overheid de afgelopen tijd meer aandacht gekregen . Dit weegt nu zwaarder tegenover de economische opbrengst van een bedrijf . De norm voor het groepsrisico voor inrichtingen en transport van gevaarlijke stoffen is een oriënterende waarde, die niet wettelijk is verankerd . Het bevoegd gezag mag van de norm, voor inrichtingen, gemotiveerd afwijken . Welke kans nog acceptabel geacht wordt, is afhankelijk van de omvang van de ramp . Een ongeval met loo doden leidt tot meer ontwrichting, leed en emoties, dan een ongeval met tien dodelijke slachtoffers. Aan de kans op een ramp met loo doden wordt dan ook een grens gesteld, die een factor honderd lager ligt dan voor een ramp met tien doden . Voor de meeste activiteiten is er behoefte aan nieuwe schattingen of invulling van ontbrekende gegevens . Daarom zijn diverse analyses in voorbereiding. Het betreft analyses voor transport via buisleidingen, luchtvaart, emplacementen en VR-plichtige* bedrijven . Zo zijn de gegevens voor sommige VR-bedrijven nu nog twaalfjaar oud. Door de invoering van het BRZO ; 1999 moesten deze bedrijven een nieuw veiligheidsrapport indienen . Deze gegevens komen nu geleidelijk aan beschikbaar en zijn al of worden nog verwerkt. *VR-plichtige bedrijven: verplicht om in het kader van de BRZO een Veiligheidsrapport op te stellen .

Soort bedrijven Voorbeelden van soorten bedrijven, die onder het externe veiligheidsbeleid vallen, zijn : luchthavens, spoorwegemplacementen, LPG-tankstations en grote chemische bedrijven . Daarbij gaat het niet alleen om de bedrijfsplekken zelf, maar ook om het vervoer van en naar zulke plaatsen . Bedrijven die een groot risico vormen omdat er grote hoeveelheden gevaarlijke stoffen omgaan of opgeslagen liggen, worden verplicht om veiligheidsrapporten op te stellen . Deze veelal grote chemische bedrijven worden VR-plichtige BRZObedrijven genoemd . In een 'veiligheidsrapport' beschrijft een bedrijf - volgens wettelijke voorschriften onder meer hoe het bedrijf er uitziet en welke maatregelen zijn genomen om de risico's terug te dringen en te beheersen. Elke vijfjaar, of bij grote veranderingen in het bedrijf, moet een dergelijk rapport aan de overheid - provincie of gemeente - worden overlegd . Wat bepaalt nu een risico? Hoe groot een risico is, is van verschillende zaken afhankelijk . Om te beginnen van de omvang van het bedrijf en de aard van de activiteiten die daar plaatsvinden, inclusief het transport van en naar de bedrijfsplek . Zo is het produceren van stoffen meestal risicovoller dan het opslaan ervan . Daarbij speelt de mate waarin de regels worden nageleefd een belangrijke rol (vaak dus het voorzieningen niveau) . Tot slot wordt het risico bepaald door het aantal mensen dat in de omgeving van het bedrijf woont . De vuurwerkramp in Enschede laat goed zien dat alledrie die factoren in het spel waren : de omvang van het bedrijf waar het vuurwerk was opgeslagen (of van de hoeveelheid opgeslagen vuurwerk), de gebrekkige naleving van de regels en het feit dat het bedrijf dicht bij een woonwijk lag . Drempelwaarden BRZO-bedrijven In onderstaande tabellen staan enkele voorbeelden van drempelwaarden uit de BRZO ter bepaling of een bedrijf een BRZO-bedrijf is en aan welke artikelen (vereisten) een dergelijk bedrijf moet voldoen .

Versie: 08/08/2007

Pagina 8 van 12


Deel 1 . Met name genoemde stoffen Gevaarlijke stof

Drempelwaarde in ton voor Drempelwaarde in ton voor de toepassing van de de toepassing van de artikelen 8,9,11,13,14,21 artikelen 4, 5, 6 en 26 en 22 (VR-plicht)

5 . Aardolieproducten : a. benzines en nafta's ; b . petroleum (met inbegrip van kerosines en luchtvaartbrandstoffen), en c. gasolie (met inbegrip van diesel, huisbrandolie en gasolie mengstromen)

2500

25000

150 114 . Formaldehyde (concentratie = 90%) 1 r5-500 115000 17 . Methanol i9 . Methylisocyanaat

110,15

24. Waterstof

Is 50

25. Zeer licht ontvlambare vloeibare gassen (inclusief LPG) en aardgas

1150 200

Deel 2 . Categorieën stoffen, mengsels en preparaten die niet uitdrukkelijk in deel 1 worden genoemd. Gevaarlijke stoffen en preparaten die zijn ingedeeld o.b .v. stoffen en preparaten richtlijnen.

i.

Zeer

2.

giftig

Giftig

Drempelwaarde in ton voor de toepassing van de artikelen 4, 5, 6 en 26 F5-

50

1120 200

5. Ontplofbaar [9], indien de stof, het preparaat of het voorwerp onder een of meer van 10 de ADR-subklassen 1 .1, 1.2,1.3,1-5 en 1 .6 of onder waarschuwingszin R2 of IZ3 valt ~6 .

Ontvlambaa[6]

Drempelwaarde in ton voor de toepassing van de artikelen 8,9,11,13,14, 21 en 22 (VR-plicht)

5000

~ 50

50000

17a. Licht ontvlambaar [7,i° en 7,2°] 50 11200 17b . Licht ontvlambaar [7,3°] 5000 1150000 18.

Zeer

licht

ontvlambaar

[8]

l0

50

9. Gevaarlijk voor het milieu in combinatie met waarschuwingszin : 1 11 ioo 11200 a . R5o : zeer vergiftig voor in het water levende organismen ; b. R5o/53 : vergiftig voor in het water levende organismen ; kan in het aquatisch milieu op lange termijn schadelijke effecten veroorzaken, en

ioo

200

c . R51/53 : vergiftig voor in het water levende organismen ; kan in het aquatisch milieu op lange termijn schadelijke effecten veroorzaken .

200

500

Hoe groot is een risico en voor wie? Het risico dat een bepaald bedrijf veroorzaakt, wordt onder andere berekend aan de hand van informatie over opzet en functioneren van het bedrijf en aan de hand van historische gegevens over aard, aantal en ernst van ongevallen met dodelijke slachtoffers in zulk soort bedrijven . Uit die berekening komen getallen die de kans uitdrukken dat dodelijke ongevallen plaatsvinden .

1 .4 Cijfers zeggen niet alles . Wat zulke cijfers niet zeggen is hoe dergelijke risico's worden beleefd door burgers . Zo is de kans op een verkeersongeluk voor de gemiddelde burger veel groter dan de kans om slachtoffer te worden van een vuurwerkramp . Toch zal dat gegeven maar voor weinig mensen reden zijn om dan maar lichtvaardig te doen over de risico's van een nabijgelegen vuurwerkfabriek . De mate waarin de overheid actie onderneemt tegen een bepaald gevaar of risico is een kwestie van afwegingen in de maatschappij en de politiek . Nog een kanttekening bij gevaren in cijfers : veel risico's zijn nauwelijks te berekenen omdat er simpelweg onvoldoende gegevens over zijn . Dat speelt bij de zogenaamde Domino effecten . Deze worden in de meeste gevallen niet meegenomen in de berekening omdat het heel moeilijk is om dit uit te drukken in een mate van risico of de kans op het voorkomen . Zonder reële cijfers zou dit leiden tot een grotere onnauwkeurigheid van de uitkomst van een QRA . Het is natuurlijk wel van belang in een QRA te constateren of de kans op Domino effecten aanwezig is in de omgeving, dat kan op de bedrijfslocatie zelf zijn maar ook bij gevaren bronnen op de eventuele naastgelegen bedrijfsterreinen . Wat de risico-cijfers ook niet vertellen is hoeveel mensen ziek worden van een ongeluk, er wordt alleen gekeken naar de dodelijke slachtoffers, als direct gevolg van een ongeluk . Wel is het zo dat bij de risico's van kerncentrales gekeken wordt naar het aantal doden op de lange termijn, door de inname van radioactieve stoffen die vrijkomen bij een ongeluk met een kerncentrale . Zulke gevolgen zijn immers vaak pas na vele (tientallen) jaren zichtbaar. Versie : 08/08/2007


Pagina 9 van 12

Opm . : kerncentrales vallen niet onder het externe veiligheidsbeleid. Ontwikkeling Wet- en regelgeving in Nederland In de loop der jaren is het externe veiligheidsbeleid voor inrichtingen vastgelegd in diverse nota's, kamerstukken, brieven en circulaires . Het beleid omvat daarnaast regelgeving in de vorm van arbeidsomstandigheden en milieuwetgeving verbonden Besluiten . Belangrijke documenten hierbij waren zijn onder andere de Integrale Nota LPG (1984), de Nota omgaan met risico's (1989), het Besluit risico's zware ongevallen (1999), het NMP4 en het ontwerp-Besluit vaststelling milieukwaliteitseisen voor externe veiligheid van inrichtingen . Op 27 oktober 2004 is het definitieve Besluit externe veiligheid inrichtingen - op enkele onderdelen na - in werking getreden . Tegelijkertijd met het Besluit treedt een ministeriële regeling in werking waarin onder meer veiligheidsafstanden tot kwetsbare en beperkt kwetsbare objecten zijn opgenomen voor bedrijven met standaardrisico's , zoals LPG-tankstations . Die regeling bevat verder regels die nodig zijn voor een goede werking van het Besluit, zoals rekenregels . Het Besluit externe veiligheid inrichtingen (Bevi) legt dus externe veiligheidsnormen op aan overheden die besluiten nemen over bedrijven die een risico vormen voor personen buiten het bedrijfsterrein . Het gaat daarbij om bijvoorbeeld chemische fabrieken, lpg-tankstations en spoorwegemplacementen waar goederentreinen met gevaarlijke stoffen rangeren . Deze bedrijven verrichten soms risicovolle activiteiten dichtbij huizen, ziekenhuizen, scholen (zogenaamde kwetsbare objecten) of in de buurt van winkels, horecagelegenheden en sporthallen (beperkt kwetsbare objecten) . Daardoor ontstaan risico's voor mensen die in de buurt ervan wonen of werken. Het Besluit wil die risico's beperken . Het Besluit verplicht gemeenten en provincies wettelijk vanaf de inwerkingtreding van het Besluit bij het verlenen van milieuvergunningen en het maken van bestemmingsplannen (WRO) met externe veiligheid rekening te houden . Dit betekent bijvoorbeeld dat woningen op een bepaalde afstand moeten staan van een bedrijf dat werkt met gevaarlijke stoffen . Het Besluit regelt hoe een gemeente of provincie moet omgaan met risico's voor mensen buiten een bedrijf als gevolg van de aanwezigheid van gevaarlijke stoffen in een bedrijf . Daartoe legt het Besluit het plaatsgebonden risico vast en geeft het Besluit een verantwoordingsplicht voor het groepsrisico . Een onderdeel van de verantwoordingsplicht heeft betrekking op de hoogte van het groepsrisico . Daarbij speelt de oriëntatiewaarde voor het groepsrisico een rol . • Het plaatsgebonden risico, afgekort PR, geeft de kans aan dat iemand die zich een jaar lang continu op een plek bevindt, overlijdt door een ongeval met gevaarlijke stoffen . • Het groepsrisico, afgekort met GR, is kans dat een groep personen door een ongeval bij een risicovolle activiteit overlijdt . De oriëntatiewaarde voor het groepsrisico geeft aan wat het Rijk als indicatie geeft van een acceptabel groepsrisico . De waarde geeft dus aan wanneer volgens de rijksoverheid de kans dat bij een ongeval lo, loo of looo doden vallen voldoende klein is . Een gemeente of provincie mag van deze waarde afwijken. Als de gemeente of provincie een verandering van het groepsrisico accepteert, moet zij dit echter motiveren in het Besluit waarom van die waarde wordt afgeweken . Op grond van beide risico's kunnen gemeenten en provincies veiligheidsafstanden rond risicobedrijven bepalen . Wanneer bedrijven te dicht bij bijvoorbeeld woningen staan, zijn maatregelen nodig om toch aan de veiligheidsafstanden te voldoen . Zo kan bijvoorbeeld in het uiterste geval het bedrijf worden verplaatst of de woningen worden afgebroken . Bronnen : httn: //w wv.rivm.nl/eezondheidenmifieu/themas/ExterneveiHgheid/Omvangexterneveiligheidsrisicos/#tcm : .q i-i5o 5o http : //www.vrom. nl/pagina.html?id=2o7og

Recente ontwikkeling ; 1 juni 200 7.

De laatste jaren is daarbij ook vooral het gebruik van stoffen bij gekomen, dit heeft op Europees niveau geleid tot ingrijpende wijziging van het stoffenbeleid . Een begin hiermee werd gemaakt met `White Paper' welke in 2001 geïntroduceerd werd en uiteindelijk zijn operationalisering heeft gevonden in de REACh verordening . Hiermee wordt de keten verantwoordelijkheid bij de fabrikanten, importeurs en gebruikers van stoffen gelegd. De grootste verandering is wel dat stoffen alleen nog worden toegelaten voor een vooraf geïdentificeerd gebruik welk vooraf op veiligheid voor mens en milieu is onderzocht en goed gekeurd middels de onderhavige registratie procedure . Voor zeer bezwaarlijke stoffen geldt dat deze periodiek geautoriseerd moeten worden .

Versie: 08/08/2007

Hoodstuk 1:

Inleiding

Pagina

10 v a n 12

1 .5 Per miljoen jaren, doden als maat voor het risico .

De kans op één dode is lo-6 per jaar of één dode per miljoen jaren als risicomaat . In vele onderzoeken zijn risicovergelijkingen opgesteld zoals in tabel 1 .5 .1 wordt weergegeven (Amerikaanse cijfers) . Uit diverse tabellen uit verschillende onderzoeken blijken er verschillen te bestaan in de mate van het risico voor eenzelfde risicovolle activiteit . Echter daar gaat het in deze paragraaf niet over . Het uitzoeken waarom er zich verschillen in deze getallen voordoen zou een onderzoek op zich zijn . In overzicht 1.5 .2 worden de activiteiten zo uitgedrukt dat de kans op sterfte lo-6 per jaar bedraagt . Dus dezelfde grootte heeft als de norm voor het individuele risico (lo-6 ISO-risico contour) uit de Bevi [7 .] . Echter deze risicomaat zegt niets over de kans dat een daadwerkelijk ongeluk cq . calamiteit zich kan voor doen . Uit de tabel blijkt dat het roken van 1,4 sigaret voldoende is om dit risico te lopen tengevolge van kanker te overlijden. Om ditzelfde risico te lopen om aan kanker te overlijden door binnen een straal van 7,5 km van een atoomreactor te gaan wonen, dan moeten de betreffende persoon daar wel 5o jaren blijven wonen . De leek vaak de omwonende burger kan met deze risicomaat niet veel aanvangen . Het is voor hem een niets zeggend getal . De omwonende burger zal liever willen weten wat de kans is dat er zich een calamiteit bij een fabriek voordoet waarvan hij hinder kan ondervinden . Dit is dus de frequentie dat een ongewenste gebeurtenis (f,), zich voor kan doen . Opmerkingen: Voor veel scenario van ongewenste gebeurtenissen zijn deze vastgesteld het middels statistische technieken of op basis van daadwerkelijke gebeurtenissen . Deze frequentie, kans wordt ook in de QRA-berekening gebruikt . Verzekeringsmaatschappijen maken meestal gebruik van gegevens van daadwerkelijke gebeurtenissen bij het inschatten van risico's van een bepaalde inrichting . Is een premie bepalende factor in deze . Het uitdrukken van het risico in één dode per miljoen jaren is voor de meeste mensen een zeer vaag begrip . Daarbij komt nog dat als het risico tweemaal zo groot zou worden, bijvoorbeeld tengevolge van een wijziging aan een procesinstallatie, dit voor de leek een beangstigende voorstelling is, terwijl eigelijk de kans op overlijden dan bijvoorbeeld 2 x lo-6 per jaar wordt . De vraag dient zich aan of het uitdrukken van het risico in één dode per miljoen jaren wel een goede eenheid is aangezien het na een dodelijk incident àl te laat' is . Het lijkt beter om eerst te weten wat de kans is op een ernstig ongeval en daarbij uitdrukking te geven aan de gevolgen ervan.

Versie : 08/08/2007


Pagina 11 van 12

Tabel 1 .5 .1 . Activiteiten die per individu de kans op sterfte met 1X10-6/jaar verhogen --~--

3,. 1,4 sigaretten roken

Kanker of hartafwijking

0,5 liter wijn drinken

Levercirrose

1 uur in een kolenmijn doorbrengen

Stoflongen (zwarte longziekte)

uren in een kolenmijn doorbrengen

Ongeluk

2 dagen in New York of Boston wonen

Lucht vervuiling

6 minuten kanoën

Ongeluk

15 km fietsen 225 km autorijden

Ongeluk

i5oo km vliegen

Ongeluk

Ongeluk

00o km vliegen

Kanker door kosmische straling

2 maanden in Denver op vakantie vanuit New York

Kanker door kosmische straling

2 maanden in een gemiddeld ( bak)stenen gebouw wonen

Kanker door natuurlijke radioactiviteit

Eén borstfoto laten maken in een goed ziekenhuis

Kanker door radioactiviteit

2 maanden samenwonen met een roker

Kanker of hartafwijking

o theelepeltjes pindakaas eten

Lever kanker door Aflatoxine

1 jaar Miami drinkwater drinken

Kanker door Chloroform

o blikjes (336 gram) light-frisdrank drinken

Kanker door Sacharine

jaar in de omgeving van een nucleaire krachtcentrale wonen

Kanker door straling

iooo * 672 gram frisdrank drinken uit plastieken flessen

Kanker door Acrylonitril monomeer

20 jaar naast een PVC-centrale wonen

Kanker door Vinylchloride

150 jaar, binnen een straal van 3o km, bij een nucleaire krachtcentrale wonen loo steaks van een houtskool barbecue eten


Kans o een ongeluk door 7,5 km van een nucleaire kernreactor te wonen


Kanker door Benz-a-pyreen

Bron : Fischhoff et al., Acceptable Risk, Cambridge University Press, 1981 .

Overzicht i .5 .2 . Vergelijláng van individuele overlijdenskansen door activiteiten : de kans dat een burger in Nederland sterft door: Activiteiten in Nederland -Verdrinking door dijkdoorbraak •Bijeensteek -Door bliksem getroffen •M~%xriaa~ toelaatbaar risico -(MTR ; -Vliegen -Natuurramp -Verdrinking -Voedselvergiftiging -Voetgangers -Natuurlijke straling -Fietsen -Autorijden -Bromfietsen -Motorrijden -Sigaretten roken (pakje/dag)

kans perjaar ixio-7 2x 10-7 5xio-7 voor EV

i.2xio-6 2xio-6 3x1o-6 8xio-6 i.85xio-5 2xio-5 3 .8510-5 1.7510-4 210-4 110-3 510-3

kans i op de . .. . jaren 1 op de lo miljoen 1 op de 5 miljoen 1 op de ,2 mil,joen 1 op de i miljoen 1 op de 814 .000 i op de 500 .000 i op de 333.000 1 op de 125 .000 i op de 54 .000 1 op de 50 .000 i op de 26.000 i op de 5 .700 i op de 5 .000 i op de i .ooo iopde2oo

BRON: Overgenomen uit de nota van de Provincie Zeeland "Kansen, effecten en risico's van industriële ongevallen in Zeeland" en de cijfers van de VROM-website.

Versie: 08/08/2007


1 .6

Pagina 12 van 12

Afsluitend.

In dit hoofdstuk wordt een inleiding gegeven over externe veiligheid en het gebruik van de kwantitatieve risico analyse (QRA) in deze . Hierbij wordt beschreven hoe de vraag naar dit onderzoeksonderwerp tot stand is gekomen en waarop de vraagstelling van dit onderzoek een antwoord moet geven en om welke problemen het hierbij gaat . In het kort worden hierin ook enkele belangrijke onderwerpen als rampen, Besluit risico zware ongevallen (Seveso II richtlijn) en het uitdrukken van het risico in doden per jaren als risicomaat aangehaald . Hoofdstuk 2 gaat in op het begrip risico analyse en is met name bestemd voor de lezer die weinig ervaring met deze materie heeft.

Versie: 08/08/2007

Hoofdstuk 2 : QRA, algemeen

Pagina i van i6

2 . Algemeen : Gebruik van risico-analyse methodieken. 2 .1 Inleiding . 2 .2 Het begrip risicoanalyse . 2 .3 De kwantitatieve risicoanalyse .

2 .4 Instrumenten voor het identificeren van mogelijke ongewenste gebeurtenissen . 2 .5 Mogelijke fysische effecten. 2 .6 De bronsterkte (Q) . 2 .7 Dispersie.

2 .8 Mogelijke schade . 2 .9 Probitfuncties . 2.10 Inleiding uitvoering en presentatie van een kwantitatieve risicoanalyse . 2.11 Samenvatting: beperkingen en opmerkingen tot zo ver . 2.12 Casuïstiek van ongevallen. 2.12 Aanpak onzekerheden in de methodiek in Nederland . 2 .13 Unificatie QRA- softwarepakketten . 2 .14 Afsluitend .

Versie : 14/08/2007


Pagina 2 van 16

2 . Algemeen : Gebruik van risico-analyse methodieken . Inleiding 2 .1 In veel industrieën kan een onvoorziene afwijking of gebeurtenis in de productieprocessen of in de opslag van goederen leiden tot een ongewenste gebeurtenis met meer of minder ernstige gevolgen voor de omgeving . Hierbij wordt opgemerkt dat dit niet alleen in de chemisch industrie voorkomt . Zulke ongelukken met vergaande gevolgen komen ook voor bij transport over land, zee en de lucht en bij opslag van goederen al dan niet als gevaarlijk aangemerkt buiten de chemische industrie. Grote ongelukken leiden in de meeste gevallen tot grote materiële en immateriële schade . Niet alleen dat het kan leiden tot de verwoesting van een fabriek of gedeelte er van maar ook kunnen er slachtoffers vallen onder de mensen die hier werkzaam zijn of die zich in de buurt bevonden ten tijde van het ongeval . Als dan achteraf blijkt dat de oorzaak terug te leiden is aan het ontbreken van veiligheidsvoorzieningen en -maatregelen is ook de naam van het bedrijf in opspraak . Het spreekt voor zich dat elk verantwoordingsbewust bedrijf dergelijke negatieve gevolgen zal proberen te vermijden. De belanghebbende partijen liggen voor de hand : eigen werknemers, derden zoals omwonende bevolking, omliggende bedrijven, afnemers, overheden (bevoegd gezag) en de verzekeringsmaatschappijen . Om met een zo groot mogelijke veiligheid te kunnen werken is inzicht nodig in de zich mogelijker wijs voordoende gevaren . Hiervoor maken industrie, overheid andere belanghebbenden gebruik van een groot aantal aan analyse methodieken . Enkele voorbeelden uit de industrie, hiervan zijn : • Procesveiligheidsanalyse ; waarbij alle gebruikte stoffen en procesomstandigheden vastgelegd worden en geanalyseerd op hun mogelijke gevarenpotentieel ; • Veiligheidsinspecties `safety audits' ; dit is een daadwerkelijke systematische analyse van de gang van zaken in een bedrijf met betrekking tot veiligheid van in gebruik zijnde installaties en procedures ; • Ongevallenbeschrijving ; met als doel een gedetailleerde ongevallenbeschrijving op te stellen, waarmee wordt nagegaan waar de kritische punten in een proces zitten en wat er gedaan kan worden om deze te voorkomen . Met andere woorden er wordt geprobeerd om te leren van de gemaakte fouten . Overheden hebben met name de behoefte om inzicht te krijgen in de mogelijke gevaren die bepaalde industriële activiteiten met zich meebrengen . Hieruit volgt voor een overheid vaak in hoeverre er risicoreducerende maatregelen opgelegd moeten worden . Risicoanalyse is een systematiek die de overheid kan helpen de risico's van een bepaalde technologische activiteit in kaart te brengen . Op basis van de resultaten uit deze analyse kunnen er veiligheidsmaatregelen genomen of voorgeschreven worden .

2 .2 Het begrip risicoanalyse

Uit veel literatuur blijkt dat een risicoanalyse te zijn gedefinieerd als een systematisch onderkennen en kwantitatief evalueren (kwantificeren) van de aan een bepaalde technologische activiteit verbonden gevaren, welke een opsomming is van de kansen op ongewenste gebeurtenissen, gekoppeld aan de aard en de omvang van de schade die hierdoor het gevolg kan zijn . Kenmerkend voor een risicoanalyse is dat geprobeerd wordt, zoveel als kwantitatief mogelijk verband te leggen tussen ongewenste gebeurtenissen en de schade die daarvan het gevolg is . In de in hoofdstuk 1 genoemde rampen (Bijlage Z.) die zich met technologische systemen hebben voorgedaan lag steeds de nadruk op de grootte van de schade, meestal uitgedrukt in het aantal slachtoffer of de materiële schade . Bij een risicoanalyse gaat het om een berekende kans op voorkomen . Meestal is de kans op voorkomen van een calamiteit klein en de gevolgen ervan groot (ook wel afgekort als kkgg) . Het kansaspect speelt een grote rol bij veiligheidsrisicoanalyses, namelijk de kans op een onvoorziene gebeurtenis welke meestal ook ongewenst is . Op deze twee aspecten, onvoorziene en ongewenste gebeurtenis, berusten de verschillen bij de diverse soorten van risicoanalyses . De risico's die gelopen worden bij een verontreiniging van een milieucompartinent ten opzichte van de risico's van de opslag van gevaarlijke stoffen . In het eerste geval is de ongewenste gebeurtenis reeds opgetreden er is een ongewenste situatie ontstaan die gevolgen voor het milieu kan hebben . In het geval van een opslag van gevaarlijke stoffen bestaat er de kans dat er zich een onvoorziene gebeurtenis voor kan doen welke leidt tot het verontreiniging van het milieu of andere gevaren. Er bestaat dus een mogelijkheid dat er zich een ongewenste gebeurtenis voordoet . Deze kans kan alleen met een zekere mate van waarschijnlijkheid of wel probabilistisch worden vastgesteld .

Versie : 14/08/2007

Hoofdstuk 2 :

QRA,

algemeen

Pagina

3

van

16

Een belangrijk onderscheid tussen risicoanalyses wordt gevormd door de aard van de beginsituatie . Er bestaat dus een relatie tussen een gebeurtenis of situatie waarin de gebeurtenis reeds is opgetreden en de schade die deze tot gevolg heeft . Een onvoorziene gebeurtenis kan schade veroorzaken aan de omgeving . De aard van de schade verschilt per gebeurtenis . In deze studie gaat het om externe veiligheid waarbij een systematische analyse van de risico's van technologische activiteiten van industrieën wordt uitgevoerd . De behoefte en de mogelijkheden om deze risico's systematisch vast te stellen verschilt nogal eens . Als het gevolg relatief gering is wordt meestal volstaan met het kwalitatief in beeld brengen van de situatie . Als de gevolgen ernstig kunnen zijn zal een overheid (en verzekeraar) al gauw een kwantitatieve risicoberekening uitvoeren, bijvoorbeeld in het geval dat een bedrijf grote hoeveelheden aan gevaarlijke stoffen opgeslagen heeft welke ontvlambaar zijn. Fiksel en Covello [ii] hebben in 1986 de diverse manieren en vormen van risicoschatting als volgt schematisch samengevat : Nauwkeurigheid Van de analyse , hoog

Deterministische consequentieanalyse

1

Probabilistische risicoanalyse

Consequentieanalyse met betrouwbaarheidsgrenzen

Gevaarbeschrijving

Kwalitatieve risicoscreening

laag gering

matig ~

groot Mate van onzekerheid In de risicoschatting

Op basis van de dimensies onzekerheid en nauwkeurigheid van kwam men op de boven weergegeven vijf vormen van risicoschatting . In onderstaande schema worden deze kort beschreven: Insélïatlin vornx 1 . Gevaarbeschri'vin 2 . Deterministische consequentieanalyse

3 . Consequentie analyse met betrouwbaarheids-grenzen

4 . Probabilistische risicoanalyse

5. Kwalitatieve risico-screening

Bisc ' Globale omschrijving van risico's die bekend zijn, is puur kwalitatief . Berekening van bekende oorzaken en gevolgen op basis van wetmatige relatie die tussen beide bestaan en is kwantitatief van aard . Om een geringe mate van onzekerheid te kunnen behalen zijn wel betrouwbare gegevens nodig om deze berekening uit te kunnen voeren. Als er minder betrouwbare gegevens zijn of bij het deels ontbreken van gegevens kan deze vorm van analyse uitgevoerd worden . Voor deze analyse wordt een schatting gemaakt en vervolgens wordt met een worst case scenario gerekend . De vergelijking tussen beide berekeningen levert deze vorm van analyse Deze analyse wordt toegepast om kwantitatief te kunnen voorspellen welke risico's er bestaan, maar er geen deterministische gegevens beschikbaar zijn voor bepaalde onderdelen van de risicoschatting, een voorbeeld hiervan is de veili heidsrisicoanal e . Op kwalitatieve wijze inschatten van potentiële gevaren . Dit geeft een beeld van de verschillende gevaren (kritische punten), maar geeft geen indicatie van de grootte van het risico. De eerste stap van veiligheidsrisicoanalyse waarbij mogelijke ongewenste gebeurtenissen worden geïdentificeerd is in feite een kwalitatieve risicoscreenin .

Bij de eerste drie vormen is er een geringe mate van onzekerheid in de schatting van het risico . Voor het uitvoeren van deze vormen van analyse is het dus nodig dat de reeks oorzaken en gevolgen zoveel als mogelijk bekend zijn . Met behulp van wetmatige relaties tussen oorzaken en gevolgen kan op deterministische wijze de analyse uitgevoerd worden. Er werd reeds aangegeven dat van sommige technologieën te weinig kennis en gegevens bekend zijn om een deterministische analyse uit te kunnen voeren ; hoe een systeem zich gedraagt en de mogelijke consequenties ervan . Daarnaast kan ook de complexiteit van een systeem een dergelijke analyse onmogelijk maken . Als er van een technisch systeem veel gegevens bekend zijn over het aantal malen dat een ongewenste gebeurtenis (falen van een onderdeel of een bepaald type ongeluk) zich heeft voorgedaan, kan op basis van statistische gegevens de waarschijnlijkheid van de ongewenste gebeurtenis berekend worden . Met veel gegevens wordt hier al gedoeld op de wet van de grote aantallen waarbij variabelen die tot een bepaald ongeval leiden zuiver door toeval bepaald zijn . In de statistiek worden deze stochastische variabelen genoemd . Versie: 14/08/2007

Pagina 4 van 16


Risico's kunnen niet meer deterministisch worden vastgesteld maar worden dan probabilistisch berekend, m .a.w. de waarschijnlijkheid van een gebeurtenis wordt berekend, zie met name 4 . 2 .3 De kwantitatieve risicoanalyse Globaal beschreven is een risicoanalysemodel opgebouwd uit de volgende onderdelen : Inschatten consequentie /gevolgen

Systeem beschrijvin

Gevaren i identificatie

Bepalen Risico Inschatten kans op calamiteit

_ I Vervolg 1 acties

t Criteria

De kwantitatieve risico analyse zoals die in dit hoofdstuk beschreven is, wordt met name gebruikt door de overheid ter ondersteuning van het externe veiligheidsbeleid en door het bedrijfsleven om inschattingen te kunnen doen van de risico's die hun activiteiten met zich meebrengen . Het wettelijk kader dat vanaf 2006 door overheden (VROM-RNM) voor het uitvoeren van de kwantitatieve risicoanalyses (QRA's) wordt gehanteerd, is het Besluit Externe Veiligheid Inrichtingen (BEVI) . De veiligheidsrisicoanalyse heeft sinds 19 75, toen het WASH-140o rapport uitkwam . Een 1o kg wegend document met de publicatie van een `nuclear reactor safety study' in de verenigde staten, welke een PRA of `Probabilistic Risk Assessment (Probabilistische risicoanalyse )'bevat, een grote ontwikkeling doorgemaakt . Na de Seveso-ramp is in Nederland de risicoanalyse voor productie van chemische stoffen, voor opslag en vervoer van gevaarlijke stoffen verder ontwikkeld en toegepast door de overheid ten behoeve van besluitvorming. De methodiek voor de kwantitatieve uitvoering van risicoanalyse is onder auspiciën van de Commissie Preventie Rampen in de loop der jaren gestandaardiseerd . Deze methodieken zijn in Nederland terug te vinden in de zgn . gekleurde boeken, zoals bijvoorbeeld in het `Paarse boek PGS 3' L3•l• De belangrijkste onderdelen van het kwantitatieve risicoanalysemodel worden in het volgende overzicht gegeven: Gevolgen Identificatie mogelijke ongewenste gebeurtenissen Bepaling fysische effecten Bepaling mogelijke schade

KaUsen Kans op ongewenste gebeurtenissen Kans op fysische effecten Kans on schade

~ Bepaling en presentatie van het risico ~ IR en GR L

Uitleg bij dit model : de kwantitatieve risico analyse bestaat uit de volgende onderdelen : 1 . Identificatie van de mogelijke ongewenste gebeurtenissen In een risicoanalyse wordt gewoonlijk uitgegaan van een aantal ongevalsscenario's met mogelijk grote gevolgen als basis voor de risicoanalyse . De kansen op gebeurtenissen uit scenario's kunnen worden berekend met behulp van foutenbomen . Het ontstaan van gebeurtenissen kan onder meer met gebeurtenissenbomen worden geanalyseerd . Een andere manier om gegevens te krijgen over kansen op ongevalsscenario's is het gebruik maken van gegevens uit de casuïstiek . 2. Bepaling van mogelijke fysische effecten In deze stap van de risicoanalyse wordt nagegaan wat er gebeurt zodra een ongewenste gebeurtenis heeft plaatsgevonden . De fysische effecten zijn de fysische uitkomsten van een ongewenste gebeurtenis die tot schade kunnen leiden voor mens, dier en plant, maar onder fysische effecten worden niet de Versie: 14/08/2007

Hoofdstuk 2 :

QRA,

algemeen

Pagina

5

van 16

gezondheidseffecten zelf verstaan . Het berekenen van de fysische effecten gebeurt in een aantal deelstappen : • vaststellen in welke vorm de gevaarlijke stof voorkomt; • vaststellen op welke wijze de stof vrijkomt ; • bepaling van de uitstroomhoeveelheid als functie van de tijd ; • bepaling van de dispersie van het vrijgekomen gas of de gevormde damp in de atmosfeer en/of het vaststellen of er al of niet brand of explosie optreedt . Bij deze laatste deelstap is het nodig gebruik te maken van informatie over de meteorologische situatie ten tijde van de gebeurtenis en van topografische kenmerken van de omgeving waarin de uitstroming plaatsvindt . 3 . Bepaling van de mogelijke schade De schade die aangericht kan worden bij een ongeval met gevaarlijke stoffen is van fysische (bijvoorbeeld bij explosieoverdruk), chemische (verbranding) of toxicologische aard (vergiftiging) . Grote ongevallen veroorzaken schade aan de gezondheid van een of meer individuen van een populatie van mensen, dieren en/ of planten . Daarnaast zal in de overgrote meerderheid van de gevallen schade ontstaan aan goederen . In de kwantitatieve risicoanalyse wordt meestal alleen acute schade meegenomen . Het is gebruikelijk voor wat betreft de toxische effecten alleen te kijken naar effecten op de mens, en de schade voor dieren en planten niet te modelleren . Voor de bepaling van te verwachten schade worden kwetsbaarheidsmodellen gebruikt, waarin een relatie wordt gelegd tussen de fysische effecten en de verdeling van de schadelijke effecten over een blootgestelde populatie . In deze modellen wordt dikwijls gebruik gemaakt van probitfuncties . In de huidige praktijk van de veiligheidsrisicoanalyse wordt vooral acute sterfte van mensen als maat gebruikt voor de schade . 4 . Bepaling en presentatie van het risico Risico's worden gewoonlijk gekwantificeerd door de kans op een ongeluk te vermenigvuldigen met het gevolg ervan in aantallen doden : risico = kans x gevolg (effect) . De kans wordt uitgedrukt in een kans per tijdseenheid dat een ongeval gebeurt en een te verwachten aantal doden bij het betreffende ongeluk . Voor ieder meegenomen scenario wordt een risico berekend . Deze risico's worden vervolgens bij elkaar opgeteld . De resultaten van de kwantitatieve risicoanalyse wordt grafisch weergeven als het plaatsgebonden of individuele risico en het groepsrisico .

2 .4 Instrumenten voor het identificeren van mogelijke ongewenste gebeurtenissen . Door kritische probleempunten en mogelijke storingen te identificeren en daaraan maatregelen te koppelen om ongewenste gebeurtenissen uit te sluiten of om de kans erop te verkleinen, kan het risico van een bepaalde activiteit (inrichting) beperkt worden . Technieken die hiervoor gebruikt worden zijn te verdelen in inductieve en deductieve methodieken . Inductieve technieken gaan uit van het falen van in systeem en tonen de oorzaak ervan aan . Deductieve methodieken gaan uit van verschillende faalwijzen van onderdelen van een systeem en analyseren de invloed ervan op het hele systeem . Voorbeelden van deductieve technieken : FMEA: Failure Mode and Effect Analyse waarbij mogelijke bedrijfsstoring en de effecten ervan geanalyseerd worden ; HAZOP : HAZard and OPerability study is een storingsanalyse ; Gerichte Checklijsten om kritische punten systematisch na te lopen. Een voorbeeld van een inductieve methode : FBA: Failure Tree Analyse of wel een foutenboomanalyse . Rode boek .1 [S Als er geen historische gegevens beschikbaar zijn over het zich voordoen van een bepaalde ongewenste gebeurtenis wordt gebruik gemaakt van bovenstaande technieken om toch voorspellingen over de kans op een dergelijk risico te kunnen doen . In het zogenaamde Rode boek [CPR 12E; 1997 nu PGS 4 ; 2005] worden de methoden voor het bepalen en verwerken van deze waarschijnlijkheden zeer uitvoerig behandeld . Het gaat hierin om diverse vormen van kans, waarschijnlijkheids- en betrouwbaarheidstheorieën, statistische methodieken, data-analyse technieken, diverse theorieën voor het identificeren en kwantificeren van fout Versie: 14/08/2007


Pagina 6 van 16

scenario's (ongewenste gebeurtenissen) . Bovengenoemde inductieve en deductieve technieken worden hierin zeer gedetailleerd behandeld .

2.5 Mogelijke fysische effecten. Hierbij gaat het om het nagaan van de fysieke gevolgen als een ongewenste gebeurtenis heeft plaats gevonden . Het gaat hierbij om effecten als er bij een calamiteit een stof ontsnapt het zij vast, vloeibaar of gas . Voor het berekenen van de zich voordoende effecten zijn met name fysische gegevens van de vrijgekomen stoffen noodzakelijk.Voor deze berekeningen zijn modellen beschikbaar of kunnen voor de betreffende situatie opgesteld worden. Bij de berekening van fysische effecten worden de volgende stappen doorlopen : • In welke vorm of vormen komt een stof vrij? ; • Waar komt de stof vrij? ; • Hoeveel stof is er vrij gekomen (bronsterkte)? Hierbij wordt er bij een vloeistof ook gelet of er zich bijvoorbeeld uit de vloeistofplas ook nog een damp-luchtmengsel vormt (verdamping) ; • Hoe vindt de verspreiding plaats van de damp in de lucht (dispersie)? Belangrijk hierbij is het om te weten welk gevaar de vrijgekomen stof met zich meebrengt . Is deze bijvoorbeeld toxisch, ontvlambaar of explosief? : • Bij toxische stoffen bestaat de berekening van de fysische effecten uit de berekening van de concentratie van de gaswolk die zich in de omgeving verspreidt als functie van de afstand en de tijd ; • Bij ontvlambare stoffen moeten de vrijgekomen stralingswarmte en de concentraties aan toxische verbrandingsproducten in de omgeving berekend worden ; • Bij explosies moet de ontstane drukgolf berekend worden .

2 .6 De bronsterkte (Q) Bij een ongeval kunnen leidingen afbreken en gaten ontstaan in een opslagtank . Afhankelijk van de plaats zal er vloeistof en/of damp (gas)ontsnappen . Als leidingen afbreken zal de uitstroom beperkt worden door de leidingdiameter; er treedt dan semi-continue uitstroom op . Bij een groot gat in de tank boven de vloeistofspiegel zal er een uitstroom van damp plaatsvinden . Bij een groot gat onder de vloeistofspiegel zal alle vloeistof direct uit de tank stromen: dit wordt het instantaan vrijkomen van de inhoud genoemd . Fysische omstandigheden kunnen zijn : gas, een tot vloeistof verdicht gas, vloeistof, vaste stof . Deze omstandigheden kunnen specifieke gevaren met zich meebrengen als het gaat om het vormen van toxische producten in de lucht, brandbaarheid en/of het vormen van explosieve atmosferen . Een stof kan bij een ongeval instantaan of semi-continu vrijkomen . Bij een instantane uitstroom komt de gehele inhoud in zeer korte tijd vrij . Bij een semi-continue uitstroming hebben we te maken met een stabiele situatie die gedurende een bepaalde tijd blijft voortgaan . Een dergelijke situatie kan ontstaan als vervolg op een instantane uitstroming . Bijvoorbeeld bij het verdampen van een vloeistofplas . Bij een instantaan vrijkomen wordt de bronsterkte in bijvoorbeeld kg gegeven .

Bij een semi-continue uitstroming is de bronsterkte afhankelijk van de uitstroomtijd en wordt uitgedrukt in bijvoorbeeld kg/sec . Het Gele boek[l . CPR 14E ; 1997 nu 2 . PGS 2 ; 2005] behandelt uitvoerig en gedetailleerd in hoofdstuk 2 hoe stoffen kunnen uitstromen of het vrijkomen onder verhoogde druk, in hoofdstuk 3 worden modellen voor plasverdamping gegeven . In elk geval is het zo dat zich afhankelijk van de condities waaronder een stof zich bevind en de fysische eigenschappen van deze stof zich onderscheidende situaties voorkunnen doen .

Versie: 14/08/2007

Hoofdstuk 2 :

2 .7

QRA,

algemeen

Pagina

7

van

i6

Dispersie

Als een stof een maal vrij is gekomen in de atmosfeer zal deze zich afhankelijk van de omstandigheden verspreiden . Dit wordt dispersie genoemd . Bij het instantaan of semi-continu vrijkomen van een damp zal deze zich onder invloed van de weeromstandigheden en afhankelijk van de invloed van het terrein op een bepaalde manier verspreiden waardoor de concentratie in de wolk, damp verloopt . In hoofdstuk 3 van dit stuk wordt dispersie uitvoerig beschreven . In de CPR 14 [i .] en de PGS 2[2 .] is dit onderwerp beschreven in hoofdstuk 4.

2 .8 Mogelijke schade Bij een kwantitatieve risicoanalyse gaat het vrijwel altijd om situaties waarin mensen gedurende een relatief korte tijd (maximaal een aantal uren) aan de effecten van toxische hoeveelheden stof zijn blootgesteld of blootstaan aan hittestraling of drukbelasting . Lange termijnschade van een dergelijke gebeurtenis is zeer wel denkbaar, zoals in het geval van de ontsnapping van 2,3,7,8-TCDD (dioxine) uit de fabriek in Seveso in Italië in 1976 . Hetzelfde geldt voor ongevallen met kerncentrales zoals die in Tsjernobyl in Ukraine in 1986 waar het in korte tijd vrijgekomen radioactieve stof nog zeer lange tijd schadelijke effecten blijft veroorzaken . Maar in het overgrote deel van de gevallen zal de schade die op lange termijn ontstaat, in het niet vallen bij de schade die in de eerste uren al is ontstaan . De schade die aangericht kan worden bij een ongeval met gevaarlijke stoffen kan van fysische aard zijn, zoals bij explosieoverdruk, of van chemische of toxicologische aard, zoals bij verbranding of vergiftiging . Grote ongevallen zullen schade veroorzaken aan de gezondheid van een of meer individuen van een populatie van mensen, dieren en planten . Daarnaast ontstaat vrijwel altijd schade aan goederen . In een veiligheidsrisicoanalyse wordt meestal geen aandacht geschonken aan lange termijnschade en wordt alleen acute schade meegenomen . Een uitzondering hierop zijn gevallen waarin het om kankerverwekkende stoffen gaat . In veiligheidsrisicoanalyses is het daarnaast gebruikelijk om alleen de toxische effecten voor de mens mee te nemen en de schade aan dieren en planten niet te modelleren . Voor de langetermijneffecten wordt de milieurisicoanalyse (milieueffectrapportage) gebruikt. De stap van de bepaling van mogelijke schade houdt in, dat geprobeerd wordt een verband te leggen tussen de berekende fysische effecten enerzijds en de te verwachten schadelijke gevolgen anderzijds . Hoe de fysische effecten worden uitgedrukt, hangt af van de aard van het schadelijke effect . De fysische effecten van verspreiding van toxische stoffen worden uitgedrukt in de ratio van concentraties op bepaalde plaatsen ten opzichte van de plaats van het vrijkomen van de stof. Van deze concentraties kan ook aangegeven worden hoe lang ze aanwezig kunnen blijven. De fysische effecten van explosies worden weergegeven in door de explosie veroorzaakte overdrukken . De fysische effecten van warmtestraling worden weergegeven in de vorm van de intensiteit van de warmtestraling . Wanneer zich een ongeval voordoet, zal er in de praktijk een zeer ingewikkeld schadepatroon ontstaan . Als het ongeval een gifwolk heeft veroorzaakt, kan deze op bepaalde afstanden tot concentraties leiden die nog een toxisch effect kunnen hebben . Of dit het geval is bij de daar aanwezige mensen, planten en dieren hangt van een aantal factoren af, zoals duur van de blootstelling, het zoeken van bescherming tegen de blootstelling, maar ook de gevoeligheid van het betreffende organisme . Als het een ongeval betreft waarbij zich een explosie voordoet, ontstaan er sterke drukverhogingen die tot schade kunnen leiden . Hoe groot die schade is, hangt niet alleen af van de overdruk, maar ook van andere omstandigheden, zoals de sterkte van constructies, en de mogelijkheid dat er mensen onbeschermd aan de overdruk hebben blootgestaan .

2 .9 Probitfuncties Probitfuncties worden in de veiligheidsrisicoanalyse dikwijls gebruikt omdat deze het mogelijk maken met een relatief geringe hoeveelheid empirische gegevens over schade toch uitspraken te doen over de te verwachten schade in een populatie. De probitfunctie ontstaat door een zodanige transformatie van een dosisresponscurve dat daaruit (onder bepaalde veronderstellingen over de vorm van die curve) een rechte lijn Versie: 14/08/2007

Pagina 8 van 16


ontstaat die kan worden gebruikt om te interpoleren of extrapoleren naar punten waarvoor geen empirische gegevens bestaan .

De dosis aan toxische stoffen wordt veelal niet met een doses maar met concentraties aangeduid en ook hittestraling en drukbelasting worden meestal niet als 'dosis' uitgedrukt . In het hierna volgende zal worden aangegeven hoe dosis-responsrelaties, meestal verlopen, en hoe de probit transformatie voor toxische stoffen werkt; dit geldt in principe ook voor de andere schadelijke effecten . Voor toxische stoffen bepaalt de gevoeligheid van een organisme (in dit geval de mens) of de stof bij een relatief lage dan wel een relatief hoge dosis (of concentratie) tot symptomen van vergiftiging zal leiden . Gewoonlijk neemt het toxische effect toe bij een toename van de mate van blootstelling . Er bestaat dan een bepaalde dosis-effect relatie. Voor de meeste stoffen bestaat een drempeldosis waar beneden geen toxisch effect optreedt . Men gaat bij het opstellen van dosis-effect relaties meestal uit van de respons, dat wil zeggen : het aantal individuen van een blootgestelde populatie waarin een bepaalde werking optreedt (sterfte, ziekte of verwondingen, irritatie) . De dosis-responsrelatie kan dan worden weergegeven in de vorm van een procentuele frequentiecurve : het percentage blootgestelde dat bij een bepaalde blootstellingdosis een bepaald effect vertoont . In de praktijk is gebleken dat, als de respons uitgezet wordt tegen de logaritme van de dosis, de curve die verkregen wordt, niet is te onderscheiden van de cumulatieve Gauss-curve die hoort bij de statistische lognormaal verdeling . De gevoeligheid voor een bepaalde stof blijkt dus in een groep log-normaal verdeeld te zijn. De helling van de logdosis- responsrelatie is een maat voor de variatie van de gevoeligheid. Hoe groter de helling (en dus hoe steiler de grafiek wordt) des te minder variatie is er in gevoeligheid binnen de groep blootgestelden. Als we in het oppervlak onder de Gauss-curve gelijk stellen aan i(ofwel ioo%, standaardisatie), behoort bij iedere waarde van x een vaste waarde voor de oppervlakte A van de curve, links van deze x . A is dan het responspercentage dat hoort bij deze gestandaardiseerde Gauss-verdeling . De probit transformatie houdt in dat A(x) (dus de y-as in de cumulatieve curve) vervangen wordt door de corresponderende waarde van x . Door deze transformatie gaat de cumulatieve curve per definitie over in een rechte lijn . Gevolg hiervan is dat als experimenteel gevonden responspercentages aan het log-normaal model voldoen, deze transformatie een rechte lijn oplevert . In de praktijk wordt niet x genomen maar x + 5 . Deze vermeerderde x-waarden heten probability units of kortweg probits . De enige reden voor deze vermeerdering met 5 is dat de probits dan altijd positief zijn. (De keuze hiervoor dateert uit het precomputertijdperk.) De relatie tussen de probits (x + 5) en de responspercentages A(x) is gegeven in hierna volgende tabel . Tabel 2 .8 : Verband tussen probit en responspercentage PrïDbit 2 .67 3 .35 3.72 3 .96 416 4.33 4 .48 4.62 4 .75 4.87 5 .00 5 .13 5 .25

5.38 5 .52 5•6 8 6 .04 6 .28 6 .65 7.33

R

ns ;'rcen 1

e A(x)

10 i 20

2 30 35 40 45 50 55 6o 65 70 75 80 85 9o 95 9

Tot nu toe is er gesproken over de dosis waaraan een populatie wordt blootgesteld . Effecten van toxische stoffen worden weliswaar veroorzaakt door de dosis waaraan het organisme is blootgesteld, maar het hier vóórgestelde heeft ruimere geldigheid voor responscurves, omdat (afgezien van de numerieke waarden van de

Versie : 14/08/2007

Hoofdstuk 2 :

QRA,

algemeen

Pagina

9

van 16

assen) in feite alleen gebruik is gemaakt van de vorm van de responscurve . Empirisch is gebleken dat deze niet alleen geldt voor de relatie tussen de toegediende dosis en de respons, maar ook voor de relatie tussen : • de blootstellingsconcentratie bij steeds dezelfde blootstellingsduur en de respons . • de blootstellingsduur bij steeds dezelfde blootstellingsconcentratie en de respons . Ook deze grafische relaties corresponderen met analoge algebraïsche vergelijkingen : y = a In (C) + r (t = constant) y = b In (t) + 5 (C = constant)

waarin : C = blootstellingsconcentratie t = blootstellingsduur a, b, r, s = constanten voor een bepaalde stof en een bepaald effect Combinatie van deze twee vergelijkingen beschrijft de respons als functie van concentratie en blootstellingsduur, namelijk: y=aln(C)+bin(t)+w of, anders geschreven : y= w+ b In ( Cn . t) waarin n= a/b. Deze laatste is de vorm van de probitfunctie zoals die in de veiligheidsrisicoanalyse voor toxische stoffen wordt gebruikt . Dit is een lineaire functie waarin concentratie en blootstellingsduur variabelen zijn en waarin slechts een beperkt aantal parameters vastgelegd hoeft te worden . Wanneer voor een stof de parameters van de probitfunctie bekend zijn, is het mogelijk op basis van concentratie en blootstellingsduur het percentage respons te berekenen . Omgekeerd kan bij een gegeven percentage respons en een gegeven blootstellingsduur uitgerekend worden welke concentratie bij deze respons nog te verwachten is. Als een probitfunctie is gegeven, kan bijvoorbeeld uitgerekend worden tot op welke afstand er nog 50% of i% doden te verwachten valt bij de gegeven blootstellingsduur (per definitie 30 minuten) . Conclusie : De probitfunctie geeft dus een mogelijkheid om een berekend fysisch effect, namelijk concentratie op een bepaalde plaats en gedurende een bepaalde tijd, te relateren aan een bepaalde te verwachten schade (in dit geval sterfte : overlijdingskans) . Een aantal concrete probitrelaties wordt hieronder gegeven :

Stoffen:

hi~~~~ a +;'b':~ It1 (C~ »t)

Chloor

Pr = - 6,36 + 0,5 In (C2,75 t)

Ammoniak

Pr = -15,6 + In

Zwaveldioxide

Pr = -19 .2 + ln (C2,4 . t)

(C2,0 .

t)

Meth liso anaat* Pr =-i .2 + In (C0,7 . t) *Bhopal (wordt verderop in de behandeld) .

De concentratie C hierin is in mg/m3 en de blootstellingstijd t in minuten en a, b en n zijn de specifieke stofconstanten. (bron : CPR 18, 2000, Tabel 5 .1) [3 .] . Voor diverse stoffen zijn deze toxicologisch constanten bepaald die nodig zijn om de probit te berekenen met de daarbij behorende overlijdenskans . Het is natuurlijk ook mogelijk de kans op overlijden (P) te kiezen en dan de blootstellingstijd te berekenen . Het gebruik van de probitfunctie wordt ook behandeld in deel 4 van het Groene Boek `Schade door acute (inhalatoire) intoxicatie' (CPR 16 nu PGS i) [4.] . Dat de relatie tussen de Pr en P de kans op overlijden standaard normaal verdeeld is, werd als eerste beschreven door Finney in 1971 .

Versie : 14/08/2007

Hoofdstuk 2: QRA, algemeen

Pagina lo van i6

Beperkingen en opmerkingen : 1 . De probittransformatie geeft een mogelijkheid data over schade in risicoanalyseberekeningen te gebruiken . Voor enkele gevallen zijn gegevens beschikbaar van ongelukken, voorvallen uit het verleden . In veel gevallen zullen dergelijke historische gegevens, gebaseerd op daadwerkelijke ongevallen, schaars, onvolledig en vaak ook onnauwkeurig zijn . 2 . De blootstellingtijd is vaak moeilijker te schatten, omdat aangenomen mag worden dat mensen beschutting zullen zoeken, maar hiermee kan geen rekening gehouden worden in de modellen . De daadwerkelijke blootstelling is niet in te schatten. Er wordt in QRA gerekend met 30 minuten en loo % blootstelling gerekend . Dit is een aanname! De gevolgen van explosies zijn moeilijker in te schatten dan die van brand (De gevolgen van brandstraling zijn redelijk goed bekend) . 3. Het is bekend dat de gevoeligheid voor toxische stoffen van mens tot mens kan verschillen . Daarbij is het verloop van de concentratie met de tijd belangrijk . Experimentele gegevens zijn beperkt en betreffen meestal proefdieren . De praktische situatie kan ook aanmerkelijk variëren . Daarom is het inschatting van de gevolgen van toxische concentraties op mensen problematisch . Zo loopt binnenshuis de concentratie meestal veel langzamer op dan buitenshuis, afhankelijk van het ventilatie veelvoud (de snelheid van luchtverversing), maar ze neemt ook trager af. 4 . In de praktijk van de risicoanalyse wordt vooral sterfte als maat gebruikt voor het schade-effect . Ziekte en milieueffecten worden in de risicoanalyse niet gekwantificeerd. Daarbij moet worden bedacht dat het gaat om acute doden en niet om lange termijn effecten van ongelukken. Nu is het criterium sterven duidelijker dan de andere mogelijke maten voor de omvang van effecten. Er zijn nauwelijks discussies mogelijk over de vraag of er in een bepaald geval al dan niet doden zijn gevallen . Ook al zal het in specifieke situaties (met name bij heel grote ongevallen zoals bij de ramp in Bhopal, India) heel moeilijk zijn het aantal doden precies vast te stellen, daarom lopen de schattingen van het aantal slachtoffers nog al eens uiteen (zeker in het begin) . Toch wordt bij het uitdrukken van de risico's van eventuele ongewenste gebeurtenissen het aantal doden gehanteerd als maatstaf voor vergelijk! Maar daarmee is eigelijk nog niets over de overige zich voordoende gevolgen gezegd . Mogelijke gevolgen, anders dan 'sterven', kunnen heel verschillend van aard zijn en kunnen zich op heel verschillende termijnen afspelen .

2 .io Inleiding uitvoering en presentatie van een kwantitatieve risicoanalyse . In deze paragraaf wordt een inleiding gegeven op de kwantitatieve risicoanalyse welke in de hoofdstukken 4 . en 5 . verder wordt uitgediept . Het is met name gedacht voor mensen die nog niet veel ervaring met dit begrip hebben . De meest gebruikte manier om het risico van een ongeluk te kwantificeren, is door de kans op een ongeluk te vermenigvuldigen met het gevolg ervan in aantallen doden : risico = kans x gevolg (effect) . Daarbij wordt de kans dan uitgedrukt in een kans per tijdseenheid dat een ongeval gebeurt en een te verwachten aantal doden bij het desbetreffende ongeluk . Risicogetallen die uit een risicoanalyse van een bepaalde installatie komen, zijn de som van de risico's die bij verschillende scenario's horen . Voor ieder meegenomen scenario wordt dan een risico berekend . Zoals reeds in hoofdstuk 1 beschreven, is het in Nederland gebruikelijk de resultaten van risicoanalyses in twee maten te uit te drukken, namelijk in een zogeheten individueel risico ook wel plaatsgebonden risico en in het groepsrisico . Dit zijn de twee grootheden die de Nederlandse overheid vraagt als resultaat van de risicoanalysen die bedrijven moeten leveren in het kader van de Wet milieubeheer en externe veiligheid . Deze termen worden als volgt gedefinieerd: Onder het individueel risico op een plaats, welk veroorzaakt wordt door een inrichting (bedrijf), wordt verstaan: de kans per jaar die een persoon die zich op deze plaats bevindt, zou hebben om dodelijk te worden getroffen door enig ongeval binnen de inrichting, als de persoon zich continu, dus 24 uur per etmaal, zonder bescherming tegen de schadelijke gevolgen van het ongeval op die plaats zou bevinden . In deze formele definitie wordt niet gesproken van activiteit, maar van'inrichting' conform de Wet milieubeheer . Onder het groepsrisico van een inrichting (in zijn omgeving) wordt verstaan : als functie van de groepsgrootte N, de cumulatieve kans dat een groep van ten minste deze grootte dodelijk wordt getroffen door enig ongeval binnen de inrichting, waarbij van de feitelijke omgevingssituatie wordt uitgegaan, met inachtneming van de Versie: 14/08/2007


Pagina 11 van 16

gemiddelde bevolkingsdichtheid en met inachtneming van de beschermende factoren die van de feitelijke omgevingssituatie het gevolg zijn .

Het individuele risico zoals dat hier is weergegeven, is een plaatsgebonden risico . Het betreft een risico voor een persoon die op een bepaalde plaats aanwezig is . In de definitie is sprake van een kans per jaar, de dimensie daarvan is dus i/tijd, wat hetzelfde is als de dimensie van een frequentie . Het is echter gebruikelijk om te spreken van 'kans' in plaats ~'frequentie' . De berekening van individueel risico houdt dus in, dat geprobeerd wordt vast te stellen wat de kans per jaar is dat een persoon op een plaats in de omgeving van een activiteit die tot ongevallen kan leiden, door dat ongeval overlijdt . De berekening van het individuele risico wordt begonnen met een berekening van het risico per ongevalscenario . Voor ieder van deze ongevalscenarió s wordt aangegeven c .q. berekend : • de kans op de begingebeurtenis ; • de (samengestelde) kans op de volggebeurtenis ; • de hoeveelheid gevaarlijke stof die vrijkomt ; • de plaats waar deze gevaarlijke stof vrijkomt .

Met het 'volggebeurtenis' wordt bedoeld: iedere combinatie van omstandigheden, gegeven een begin gebeurtenis, die een bepaald schade effect oplevert . De verschillende ongevalscenario's kunnen hun oorsprong hebben op verschillende plaatsen op een industriële locatie. Stel dat een van de in de berekeningen meegenomen scenario's het vrijkomen van chloor uit een opslagtank betreft, en een ander scenario het vrijkomen van etheen en andere explosieve stoffen uit een kraker . Beide scenario's leiden tot een risico op een bepaalde plaats . Voor de berekening van het totale individuele risico wordt een raster over de hele locatie aangelegd, meestal vierkanten van loo bij loo meter . Voor de plaatsen waar de risicoscenario's zich voordoen worden de codrdinaten vastgelegd voor ieder van de rasterpunten (de hoekpunten van de vierkanten) en wordt berekend hoe groot het individuele risico is uit de optelling van de risico's van de verschillende scenario's . Het resultaat van de berekening zijn de risico's op de rasterpunten . De zo verkregen risicowaarden op de plaatsen rond de locatie worden samengesteld tot zogenaamde ISOrisicocontouren, lijnen die plaatsen verbinden waarop het individueel risico gelijk is . Dit individueel risico wordt dan aangegeven, zoals al eerder vermeld, als de kans op overlijden per jaar . Meestal worden de ISOrisicocontouren uitgezet voor een individueel risico van 10-5, lo-6, 10-7 en lo-8 per jaar . In de begintijd van de risicoanalyse werden de resultaten op zeer veel verschillende manieren weergegeven, zoals bijvoorbeeld in de vorm van tabellen met concentraties aan toxische stoffen die maximaal zouden kunnen ontstaan op bepaalde afstanden van een activiteit . Inmiddels ìs' in Nederland een standaardisatie doorgevoerd in de manier waarop de resultaten worden gepresenteerd. Deze zijn erop gericht beknopte informatie te geven over het individuele risico en het groepsrisico . De weergave in ISO-risicocontouren is momenteel de meest gebruikte presentatievorm voor het individuele risico, omdat de wettelijke normstelling daaraan gekoppeld is, zie Bevi [7 .] . De individuele risicogegevens worden met name bruikbaar geacht, omdat individueel risico's voor verschillende risicobronnen kunnen worden opgeteld . Voor het weergeven van groepsrisico wordt vooral gebruik gemaakt van zogenoemde F/N-curves . In een FINcurve wordt aangegeven hoe groot de kans per jaar is dat bij een ongeval N of meer doden vallen (F staat voor frequentie) . Hierbij wordt de cumulatieve frequentie als log F uitgezet tegen het aantal doden als log N . Let wel : er wordt gezegd dat F de kans is waarbij er N of meer doden vallen . Die toevoeging'of meer' berust op het feit dat F een cumulatieve frequentie is . De resultaten van een risicoanalyse worden dus als volgt genresenteerd : • een landkaart waarop het bedrijf in zijn omgeving is afgebeeld en waarin een aantal ISO-risico contouren is getekend; • een F/N-curve voor dat bedrijf. Deze beide resultaten zijn de grondslag voor de beoordeling van de aanvaardbaarheid van de risico's van dat bedrijf. Hetzelfde geldt ook voor activiteiten als het vervoer van gevaarlijke stoffen .

Versie : 14/08/2007

Pagina 12 van 16


2.11 Samenvatting: beperkingen en opmerkingen tot zo ver : Samenvattend kan dus gesteld worden dat ongevallen met gevaarlijke stoffen aanleiding kunnen geven tot sterfte, tot niet-letaal letsel (door toxische stoffen, brandstraling en overdruk) en tot schade aan goederen . In de meeste gevallen is er een samenhang tussen de verschillende soorten schade . Als er bij een ongeval veel doden vallen, zal er dikwijls een veelvoud van dat aantal aan gewonden zijn en aanzienlijke schade aan goederen . De schade aan goederen zal over het algemeen relatief veel groter zijn bij explosies en hittestraling dan bij toxische stoffen. Opmerkingen die bij risicoanalyses gemaakt kunnen worden, zijn :

1. Het is niet eenvoudig al die verschillende effecten in risicoberekeningen mee te nemen en dan ook nog te kwantificeren, al was het maar omdat er over het algemeen maar heel beperkt data aanwezig zijn om schade te modelleren. Om deze twee redenen (de relatie tussen sterfte en andere effecten enerzijds en de beperkt beschikbare gegevens anderzijds) ligt het voor de hand te zoeken naar een beperkt aantal grootheden waarin de schade kan worden uitgedrukt . Het ligt ook voor de hand een relatie te leggen tussen de grootheden die in de effectberekeningen voorkomen (concentraties, piekoverdrukken en warmtestraling) en de mogelijke schade . 2. Een complicerende factor bij de berekening van schadelijke effecten voor de mens is dat mensen een variërende gevoeligheid hebben voor blootstelling aan schadelijke effecten . 3 . Ook kan door toevallige factoren (zoals de richting waarin iemand door een drukgolf wordt geraakt) het schadelijke effect variëren. Het gevolg hiervan is dat een bepaald fysisch effect niet rechtstreeks leidt tot een gegeven schadelijk effect, maar dat er een zekere waarschijnlijkheidsverdeling is dat dit wel zo is . Schade van een bepaald type (sterven, breuk, niet-letale toxische effecten) zal beneden een zekere grens van het fysische effect zeer onwaarschijnlijk zijn en boven een andere grens zeer waarschijnlijk . 4 . Voor de bepaling van te verwachten schade bij mensen door blootstelling aan drukbelasting, hittebelasting of toxische belasting worden kwetsbaarheidsmodellen gebruikt, die zijn opgesteld op basis van dierexperimenten of op basis van daadwerkelijke ongevallen . In deze kwetsbaarheidsmodellen wordt een relatie gelegd tussen de fysische effecten en de verdeling van de schadelijke effecten over een blootgestelde populatie . In kwetsbaarheidsmodellen van veiligheidsrisicoanalysen wordt dikwijls gebruik gemaakt van de zgn . Probitfuncties . Hierin wordt een verband gelegd tussen de belasting door toxische, explosieve en brandbare stoffen en het percentage blootgestelde dat een bepaalde schade oploopt . Deze Probitfuncties zijn dus veelal gebaseerd op experimenten in een laboratorium omgeving . In een daadwerkelijk situatie in een omgeving kan dit dus heel andere effecten opleveren waardoor dit kwetsbaarheidmodel negatief of positief beïnvloed wordt . Uitgaande van het scenario `het vrijkomen van een toxisch gas of een toxische vluchtige vloeistof en terugkijkend op het kansgedeelte van de risicoanalysemodel : Gev4xlgen Identificatie mogelijke ongewenste gebeurtenissen Bepaling fysische effecten Bepaling mogelijke schade

' Kansen Kans op ongewenste gebeurtenissen Kans op fysische effecten Kans op schade

[---›Bepaling en presentatie van het risico .4-~ IRen GR

In het eerste deel wordt de kans (kansen) op één (of meerdere) concrete gebeurtenis(sen) berekend . In het tweede deel wordt berekend, gegeven een bepaalde gebeurtenis, wat de kansen zijn op verschillende concentraties in de buitenlucht op verschillende locaties in de omgeving van de installatie . Deze kansen zijn ondermeer afhankelijk van bekende kansen op windrichtingen en weeromstandigheden . Versie : 14/08/2007

Hoofdstuk 2 :

QRA,

algemeen

Pagina 13 van 16

In het derde deel wordt berekend op basis van een bepaalde concentratie in de lucht, wat de kans is dat iemand die daaraan gedurende een bepaalde tijd is blootgesteld, zal overlijden . Conclusie : In de gehele risicoanalyse zullen dus alle kansen uit deze eerste drie stappen met elkaar vermenigvuldigd moeten worden om uit te kunnen rekenen wat de kans is dat een persoon die zich bevindend op een bepaalde plaats ten opzichte van de installatie, zal overlijden als gevolg van een mogelijke calamiteit . Er zal bovendien gesommeerd moeten worden over alle denkbare gebeurtenissen (uit stap i) om een goed totaal beeld van het risico te krijgen . Om te weten wat een risicoschatting betekent, is naast de getalsmatige uitkomst van de risicoanalyse ook een idee nodig van de onzekerheid in de schatting . F/N-curves en ISO-risicolijnen (kwantitatieve representaties) geven resultaten van risicoanalysen weer, zonder dat daarin zichtbaar is welke mate van onzekerheid aan deze getallen vastzit . Beperking : In de verschillende stappen van de risicoanalyse wordt gebruik gemaakt van gegevens waarvan de exacte getalswaarde niet vaststaat en die alleen maar met een (grotere of kleinere) onzekerheidsmarge bekend kunnen zijn . Dit geldt algemeen voor risicoanalysen, niet alleen voor probabilistische, maar ook voor deterministische analysen. Nu hebben veel variabelen die van invloed zijn op het tot stand komen van de onvoorziene gebeurtenissen in een risicoanalyse een stochastisch karakter. Dat wil zeggen dat de waarde van de gemeten grootheid door toevalsprocessen wordt bepaald en dat de te verwachte waarde door een waarschijnlijkheidsverdeling wordt weergegeven. Beperking: Voor het falen van bekende en veel gebruikte componenten kan de waarschijnlijkheidsverdeling van de faalfrequenties goed bekend zijn . Voor componenten waarmee minder ervaring is, kan de waarschijnlijkheidsverdeling van de faalfrequenties maar bij benadering worden vastgesteld . Zodra het daarbij alleen zou gaan om de breedte van de verdeling hoeft dit voor de risicoanalyse nog geen problemen op te leveren . Het is echter in veel gevallen ook moeilijk om een betrouwbare uitspraak te doen over de meest waarschijnlijke frequentie zelf.

2 .12 Casuïstiek van ongevallen Wanneer de kansen van ongewenste gebeurtenissen in risicoanalysen worden bepaald op grond van faalfrequenties van componenten, is de situatie al ingewikkeld genoeg . Maar in veel gevallen worden de kansen van ongewenste gebeurtenissen in een risicoanalyse berekend op grond van casuïstiek van ongevallen . Daarbij kunnen zich verschillende problemen voordoen . Enerzijds zijn er maar een klein aantal grote ongevallen gebeurd ; de kansen op dit type ongeval zijn klein, waardoor de casuïstiek maar relatief weinig gegevens oplevert . Het gevolg daarvan is dat de geschatte frequenties een grote onzekerheidsmarge hebben . Eén ongeval kan behoorlijk veel invloed hebben op de berekende kansen in de casuïstiek . Voorbeeld: In de publicatie van VROM, Publikatiereeks Milieubeheer, nr .199o/9 getiteld'Individueel en groepsrisico opslag bestrijdingsmiddelen voor verschillende brand bestrijdingssystemen', wordt de kans op brand in zo'n opslag als volgt afgeleid: (Citaat :) 'Uit de casuïstiek in Nederland blijkt dat in een periode van 13 jaar vier branden hebben plaatsgevonden die representatief zijn voor opslagplaatsen met bestrijdingsmiddelen . Van deze ongevallen zijn weinig gedetailleerde gegevens bekend, zodat slechts een algemene frequentie kan worden afgeleid . Uit gegevens van de OGIN volgt dat er in Nederland ca . 350 opslagplaatsen voor bestrijdingsmiddelen zijn . De frequentie van een brand in een bestrijdingsmiddelenopslag bedraagt 4/ (i3 x 350) = 8 .8 . 10-4 per jaar' . Dit getal is de basis voor alle risico analyses van bestrijdingsmiddelen en gevaarlijke stoffen opslagen in Nederland, ook nog in 2007. (Noot : De vier branden deden zich voor in 1975, twee in 1976 en in 1978) . Er doet zich een tweede probleem voor vanwege de aard van de gegevens die de casuïstiek oplevert . Deze gegevens hebben alle betrekking op specifieke ongevallen die zich onder specifieke omstandigheden hebben voorgedaan . Niet altijd zullen deze specifieke omstandigheden corresponderen met de omstandigheden van de situatie waarvoor de risicoanalyse wordt uitgevoerd . Omgekeerd kunnen zich in de situatie waarvoor de risicoanalyse wordt uitgevoerd, risicoverhogende omstandigheden voordoen die in de voorbeelden uit de casuïstiek geen rol speelden . De mate van betrouwbaarheid van onderzoeksresultaten wordt door onderzoekers gewoonlijk weergegeven door een 95% betrouwbaarheidsinterval aan te geven . Dus naast de gevonden waarde van een grootheid een Versie: 14/08/2007


Pagina 14 van 16

uitspraak te doen over de grenzen waarbinnen de werkelijke waarde van de grootheid zich met 95 % waarschijnlijkheid zal bevinden . Op een vergelijkbare manier doen risicoanalisten uitspraken over de mate waarin de onderzoeksresultaten naar hun inschatting betrouwbaar zijn, door aan te geven welke mate van onzekerheid gekoppeld is aan de data die ze presenteren . : Beperkingen 1. In veel gevallen is het inschatting van de betrouwbaarheid van een risicoanalyse intuïtief .

2 . Er zijn diverse studies gedaan naar de onderzekerheden die zich in de verschillende stappen van de risicoanalysen kunnen voordoen . De onzekerheidsmarge in de resultaten van de risicoanalyse die daarbij gevonden zijn variëren tussen een factor 2 maar kunnen oplopen tot een factor iooo schatten [i5 . en 20 .] 3 . Het gevolg van deze grote onzekerheidsmarge is dat de absolute grootte van de risicogetallen die uit een risicoanalyse komen, slechts een beperkte betekenis hebben . Getallen uit heel verschillende risicoanalysen kunnen dan ook moeilijk of geheel niet met elkaar vergeleken worden . 4 . Toch worden deze met elkaar vergeleken waarbij wordt gesteld dat getalsmatige uitkomsten van risicoanalysen onder bepaalde omstandigheden toch wel als zodanig gebruikt worden, zoals in gevallen waarin situaties vergeleken worden waarin een deel van de onzekerheden hetzelfde zijn . 5 . Opmerking welke bij punt 4 . gemaakt kan worden is of het bepalen of de onzekerheden hetzelfde zijn wel goed gedaan kunnen worden? Controle hierop is moeilijk . Voorbeeld : Berekeningen kunnen bijvoorbeeld laten zien dat chloor opslag riskanter is dan de productie van chloor onder bepaalde gespecificeerde omstandigheden . Ze kunnen ook laten zien dat de risico's van een bepaalde route voor het vervoer van gevaarlijke stoffen aanmerkelijk groter zijn dan van een andere . Ook is het mogelijk om met behulp van resultaten van risicoanalysen aan te wijzen welke onderdelen van een productie de grootste bijdrage leveren aan het risico welk omwonenden lopen . Op grond van een dergelijk gegeven kunnen dan eventueel maatregelen worden genomen .

2 .13 Aanpak onzekerheden in de methodiek in Nederland In Nederland heeft men het probleem van de onzekerheden als volgt aangepakt . In de jaren tachtig en begin jaren negentig was het nog zo dat verschillende kwantitatieve risicoanalyse (uitgevoerd met software van verschillende commerciële adviesbureaus) tot grote verschillen konden leiden . Deze verschillen hadden te maken met verschillen in aannamen (interpretatie uitvoerende), verschillen in modellering en programma (software) fouten. Een bedrijf dat een risicoanalyse moest maken of laten maken, kon daarbij dus op zoek gaan naar die berekening die voor het bedrijf de gunstigste resultaten opleverde . Sinds de jaren negentig zijn er pogingen ondernomen om de rekenmodellen (die in de software pakketten gebruikt worden) te standaardiseren . Hiervoor zijn onder andere ook de gekleurde boeken (Gele, Groene, Paarse en Rode) opgesteld. Verder zijn er standaard QRA's opgesteld voor diverse situaties, zoals opslag van gevaarlijke stoffen (PGS 15 voorheen de CPR 15 richtlijnen), waarbij de veilige afstanden gegeven worden op basis van de genomen maatregelen . De achterliggende gedachte is dat hierdoor vergelijkbare situaties met elkaar vergeleken kunnen worden . De uitkomsten op zich blijven natuurlijk wel onzeker omdat deze dezelfde onnauwkeurigheid bevatten en ook omdat het vergelijk van situaties bijna onmogelijk is onvoorziene omstandigheden in de hand te houden, zeker niet ten tijde van een ongeval . Hierdoor kunnen grote verschillen ontstaan. Opmerkingen bij paragraaf 2 .12 gemaakt kunnen worden zijn : 1 . Ondanks alle onzekerheden en onnauwkeurigheden worden in Nederland kwantitatieve risico analyse als harde (nauwkeurige) cijfers beschouwd die bestuurlijke handhaving gebruikt worden om te kunnen bepalen wat in een bestemmingsplannen) of om maatregelen, voorzieningen bij bedrijven af te te beperken.

de uitkomsten van een dan ook zonder pardon bij de gebied mag (ruimtelijke ordening : dwingen om de veilige afstanden

2 . De meeste overheidsgebruikers (handhavers, vergunningverleners, bestuurders, etc .) van dit 'beleids'instrument weten niet hoe de ISO-risicocontouren en F/N grafieken totstandkomen . Het is dan ook moeilijk om een idee te hebben wat het geen waarmee men bezig is nog inhoud. Als een maal een cirkellijn op papier rond om een bedrijf getrokken is dan is dit voor hun een grens die niet overschreden mag worden .

Versie: 14/08/2007

Hoofdstuk 2 :

QRA,

algemeen

Pagina 15 van 16

3 . Tot op heden is er weinig gedaan aan verlijkend onderzoek waarin de QRA toegepast is op een voorval, welk zich daadwerkelijk heeft voorgedaan . Dit is een gemiste kans om dat daarbij echt geleerd kan worden in hoeverre een QRA overeenkomt met de werkelijkheid . Situaties kunnen nog steeds of minder erge gevolgen hebben dan uit de QRA blijkt of de andere kant opgaan en dus tot een veel ergere situatie leiden dan berekend met de QRA-methodiek .

2 .13

Unificatie QRA- softwarepakketten

De eerste modellen en methodieken die gebruikt werden om dispersie berekeningen uit te voeren en later gebruikt werden als basis voor de kwantitatieve risicoanalyse konden nog handmatig uitgerekend worden . Door dat de complexheid van de rekenmethodiek op basis van nieuwe bevindingen die door de tijd zijn verkregen (laatste stand der techniek) en doorgevoerd in de ontwikkeling van de QRA-methodiek werd dit steeds bewerkelijker. De kreet monnikenwerk is hier op z'n plaats .Daarom zijn enkele bedrijven begin jaren go begonnen met het ontwikkelen van software pakketten die de vele berekeningen na het invoeren van de scenario parameter (omstandigheden, condities) verder geheel automatisch uitvoeren . Dit heeft tot het gevolg dat doorzichtigheid van de methodiek weg is, d .w.z. de gebruiker ziet niet meer hoe de resultaten totstandkomen . Er zijn vele onderzoeken geweest naar de bruikbaarheid van deze software pakketten t .b .v. het Nederlandse externe veiligheidsbeleid . Een voorbeeld is het proefschrift van dhr . A. van Ravenzwaaij uit 1994 [i5•]• In deze worden de QRA-pakketten van : Riskcalc (AVIV) ., Safeti (Technica, nu DNV) , Save II (Ingenieursbureau SAVE) en Effects/Riskcurves (TNO) vergeleken . Hierin worden de verschillen getoond tussen de pakketten van Effects, Riscal en Save II welke in het onderzoek van N .H . Groot van de Rijksuniversiteit Utrecht in 1991 zijn aangetoond . Meer recentelijk namelijk in 2001 is er een intergrale studie gedaan naar dit fenomeen . Het rapport hiervan is bekend als de zo genaamde BRAM-studie [20 .], wat staat voor Benchmark risk analysis models . Aan dit onderzoek werkten o .a . AVIV, DNV, TNO/MEP, SAVE en Shell Global Solutions mee . Voor dit onderzoek werd een fictieve plant genomen met procesonderdelen die normaal in Nederland voorkomen, zoals opslag van gevaarlijke stoffen in tanks en een opslag, procesleiding, verlading van gevaarlijke stoffen . De gekozen scenario's die berekend moesten waren vrijkomende ontvlambare en toxische stoffen . De fysische omstandigheden van de stoffen liepen uit een van vloeistoffen, gassen tot en met een tot vloeistof verdichte gassen . De scenario's werden daarbij zoveel als mogelijk afgebakend en ontdaan van onnodige details, die het rekenwerk onnodig zouden bemoeilijken . Elk van de deelnemers moest daarna de individuele risicocontouren en de groepsrisico curven (log F/N-curve) berekenen .

Ondanks de standaardisatie middels de gekleurde boeken (met het paarse boek ; 200o als de leidraad [3 .]) van eind jaren 9o zijn de verschillen in de uitkomsten aanzienlijk. De gebruikte rekenmodellen zouden dus bij alle pakketten mits deze 1 op 1 overgenomen werden, hetzelfde moeten zijn .Om dit kwantitatief te onderbouwen zijn in bijlage E . diverse grafieken opgenomen die de minimale en maximale afstanden van het individuele risico van de 5 software pakketten laten zien voor de stoffen en situaties (scenario's) die berekend werden. De verschillen in de BRAM waren voor VROM niet acceptabel . Dat heeft er uiteindelijk toegeleid dat VROM een unificatietraject gestart is . Naar aanleiding van de bevindingen uit dit traject is gekozen voor een standaard pakket. Dit is het QRA-pakket Safeti-NL, welk speciaal aangepast is voor de in Nederland geldende omstandigheden . Deze NL-versie is dus alleen bruikbaar voor het uitvoeren van QRA's voor inrichtingen in Nederland in het kader van de Bevi [2i .] . De andere QRA-bedrijven moeten hun berekeningspakketten zodanig aanpassen dat deze dezelfde uitkomsten genereren bij een zelfde invoer als de gekozen standaard . Vandaar dat er gesproken wordt over Ùnificatie' . De resultaten van het Safeti-QRA-pakket zijn tevens opgenomen in de bewuste plaatjes in bijlage E . Let wel dit is nog niet de NL-versie . Enkele conclusies welke uit de BRAM-studie getrokken kunnen worden zijn : • Het pakket van Safeti geeft qua uitkomsten voor de totale procesinstallatie die hier fictief samengesteld werd de maximale veiligheidsafstanden . • Blijkbaar weegt de risicoanalyse van de laad- en losplaatsen bij de Safeti software zo zwaar door dat het bepalend is voor het resultaat van de totale bedrijfslocatie . Het gevolg van het gebruik van Safeti-pakket, is dat bij het opnieuw uitvoeren van bestaande QRA's het in vele gevallen zal leiden tot grotere veiligheidsafstanden, afhankelijk van het oorspronkelijke softwarepakket welk gebruikt werd voor de analyse . Dus in vele gevallen ongunstiger voor het bedrijf in kwestie .

Versie: 14/08/2007


Pagina 16 van i6

Bedenking bij de BRAM-studie :

• Uit het BRAM rapport blijkt niet of er onderzoek gedaan is naar de werkelijke oorzaken waardoor bijvoorbeeld het Safeti-pakket hogere cijfers geeft voor het individuele risico van de totale bedrijfslocatie terwijl het voor de meeste onderdelen van de totale procesinstallatie, waarden onder de berekende maxima van de ander pakketten geeft . Er worden elke globale conclusie getrokken naar mogelijke oorzaken . De oorzaken waardoor de verschillen ontstaan zijn nu net weer interessant om tot mogelijke verbetering over de hele linie van QRA-pakketten te komen .

2 .14 Afsluitend . In hoofdstuk 2 werd ingegaan op het begrip risico analyse en algemeen toegelicht waaruit deze is opgebouwd en hoe deze gebruikt wordt . Verder werd hierbij ook ingegaan op de beperkingen en onzekerheden van het standaard instrument en het model in het algemeen welk hiervoor o .a . in Nederland gebruikt wordt . In de hierna volgende hoofdstukken wordt het onderwerp verder uitgediept . In hoofdstuk 3 . wordt als eerste verder in gegaan op verspreiding van luchtverontreiniging en modelbeschrijving ervan .

Versie: 14/08/2007

Hoofdstuk 3:

Verspreiding-dispersie

Pagina

i

van

12

3 . Inleiding verspreiding van luchtverontreiniging 3 .1 3 .2 3•3 3 .4 3 .4 .1 3 .4 .2 . 3 .4 .3 3•4•4 3 .5

Stabiliteit van de atmosfeer . Verticale begrenzing .

Oppervlaktestructuur: ruwheidslengte of ruwheid van het terrein . Beschrijving van de dispersie of verspreidingsmodel (Oorspronkelijk model) . De stabiliteit van de atmosfeer . De emissiehoogte . De standaarddeviaties . De windsnelheid . Afsluitend.

3 3 4 5 9 10 11 12 12

Versie: 15/08/2007

Pagina 2 van 12

Hoofdstuk 3: Verspreiding-dispersie

3 . Inleiding verspreiding van luchtverontreiniging [i6 .] en [i 7.] Op het moment dat stoffen in de lucht geëmitteerde worden, vindt er menging met de atmosferische lucht waarin deze terecht komen plaats . Tijdens en na de verspreiding kunnen de vrijgekomen stoffen in meer of mindere mate voor problemen in de omgeving zorgen . Hierbij kan het gaan om directe effecten of om effecten die zich pas op langere termijn (milieu) uiten .

Figuur 3 .: Verspreiding van luchtverontreiniging Bron : Informatie horende bij de ' Richtlijnenboeken voor het opstellen en beoordelen van milieu-effectenrapportages" van 1997, Figuur 5 .1 . van het m .e.r.-richtlijnenboek : deel 8 discipline lucht; http :/hounw .mervlaanderen .be/uploads/b68 .ydf

In eerste instantie treedt opname op in de door de wind aangevoerde lucht en vervolgens treedt verdere verdunning op door verticale en horizontale turbulente diffusie . De volgende soorten emissies zijn te onderscheiden : puntbron, lijnbron en oppervlakte bron of diffuse bron . Elk van deze typen bronnen kan continu of discontinu zijn . Verder is de emissiehoogte in de atmosfeer hierbij een karakteristiek gegeven . Een voorbeeld van een hoge continue puntbron is de bekende vorm van emissie vanuit een schoorsteen. Een drukke autoweg is een voorbeeld van continue lage lijnbron en een vliegtuig van een hoge discontinue lijnbron . Een gasontsnapping is een lage discontinue puntbron ; een stad is een continue lage oppervlakte bron, evenals een olieraffinaderij, hoewel deze meestal ook puntbronnen omvat . Tijdens het transport van luchtverontreiniging treedt immissie op, dat wil zeggen blootstelling van mens, dier, vegetatie en materialen aan een verontreinigende al of niet schadelijke concentratie . Door chemische reacties kunnen stoffen in de verontreinigde lucht verdwijnen onder vorming van nieuwe componenten en soms worden door reacties stoffen gevormd, die op zich weinig relatie hebben met de emissie . Behalve door verdunning en reacties kunnen de concentraties veranderen door depositie, dit is de afzetting op het grondoppervlak . Hierbij te onderscheiden zijn natte en droge depositie , respektievelijk tijdens regenval en zonder regenval . Luchtverontreiniging kan in de druppels van wolken worden opgenomen, door eventuele reacties omgezet worden in andere stoffen en door verdamping weer in de lucht terugkomen in de oorspronkelijke en/of een gemodificeerde vorm . De manier en snelheid, waarop een emissie in de lucht verdund wordt, is vanzelfsprekend afhankelijk van de meteorologische condities, in het bij zonder de windsnelheid en de stabiliteit van de atmosfeer . Dit leidt tot herkenbare verdunningspatronen voor de meest bekende emissiebron : de continue hoge puntbron ofwel de schoorsteen.

Versie : 15/08/2007

Hoofdstuk 3 :

3 .1


Pagina

3

van

12

Stabiliteit van de atmosfeer [i6 .] en [i7.]

De stabiliteit van de atmosfeer is zeer bepalend voor het concentratieverloop van een geëmitteerde stof. In de atmosfeer neemt de druk met de hoogte af . Wanneer een pakketje lucht opstijgt, zal het volume van dit pakketje toenemen . De energie die daarvoor nodig is zal aan de warmte van het pakketje worden onttrokken . De temperatuur van de lucht in het pakketje zal dalen . In een droge atmosfeer bedraagt deze temperatuurdaling ongeveer o,oi °C.m-i, dit wordt de droog-adiabatische temperatuurgradiënt genoemd . In een vochtige atmosfeer zal een gedeelte van de energie aan de condensatiewarmte van waterdamp kunnen worden onttrokken . De temperatuurdaling zal daardoor kleiner zijn : de nat-adiabatische temperatuurgradiënt bedraagt 0,004-0,007 °C .m-r, deze is afhankelijk van de luchtvochtigheid en de temperatuur. Wanneer de temperatuuropbouw van de atmosfeer zodanig is, dat het opstijgende pakketje lucht kouder, dus zwaarder, is dan de omringende lucht, zal het afgeremd worden : de atmosfeer is stabiel . Wanneer het pakketje warmer, dus lichter, is dan de omringende lucht, zal het doorstijgen : de atmosfeer is instabiel . Wanneer de temperatuur van het luchtpakketje in de atmosfeer gelijk is aan de adiabatische temperatuurgradiënt, is de atmosfeer neutraal . In een instabiele atmosfeer vertoont een rookpluim grote wervelingen (enkele tientallen tot honderden meters) . In een stabiele atmosfeer vertoont de pluim zich als een nauwe kegel, in het neutrale geval als een wat bredere kegel . De dispersiecoëfficiënten (sigma's) zullen dan ook groter zijn in een instabiele atmosfeer dan in een neutrale, en deze weer groter dan die in een stabiele atmosfeer . M .a.w . Verspreiding (dispersie)

Het instantaan of semi-continu vrijkomende gas cq . damp, verspreidt zich onder invloed van de weersomstandigheden in de omgeving . Hierbij is het van belang of het om een gas gaat met een soortelijke massa gelijk aan of lager dan die van de omgevingslucht of een gas dat veel zwaarder is dan lucht . In het eerste geval wordt gesproken over neutrale gasdispersie, in het tweede over zware gasdispersie . In het neutraal gasdispersiemodel wordt geen rekening gehouden met het verschil in dichtheid tussen lucht en het gas . Uitgaande van een Gaussiaanse dispersiemodel wordt de verspreiding over de omgeving berekend (zie figuur 3 .4 .2 ) . Hierbij wordt rekening gehouden met de atmosferische omstandigheden (windrichting en weerklasse) . Dit model gaat in principe alleen op voor relatief open terreinen .

Een gas welk een grotere dichtheid heeft dan lucht zal zich veel meer in een radiale richting verspreiden en de verspreiding zal veel minder beïnvloed worden door de wind. De verspreiding kan dan zelfs in zekere mate tegen de windrichting in plaatsvinden . Hierdoor ontstaat er een soort van 'gas plas' met een bepaalde diameter en hoogte . Voorbeeld `concentratiekans' : Het vrijkomen van een toxisch gas of een toxische vluchtige vloeistof uit een installatie, bijvoorbeeld bij het instantaan vrijkomen van lo ton Chloor uit een tank . Dan wordt concentratie van chloorgas op een bepaalde plaats buiten het bedrijfsterrein, gekoppeld aan de kans op die concentratie . Op dezelfde plaats kunnen zich ook andere concentraties voordoen, elk met een eigen kans . Deze concentratieverdeling met bijbehorende kansen moet voor alle denkbare plaatsen rond het bedrijfsterrein worden berekend . In de praktijk wordt de berekening voor een aantal rasterpunten op de plattegrond van het bedrijfsterrein en zijn omgeving

uitgevoerd . De kansen op een bepaalde concentratie worden niet alleen bepaald door de gebeurtenissen en de gekozen plaats, maar onder andere ook door de kansen op bepaalde windrichtingen en -snelheden en de kansen op bepaalde weerklassen . Let wel : een instantane gebeurtenis kan ten delen aanleiding geven tot een (semi-)continue bron . Als bijvoorbeeld een tank met zwaveldioxide instantaan faalt, dan komt weliswaar alle zwaveldioxide direct vrij, maar alles hoeft nog niet instantaan als gas buiten het bedrijfsterrein te komen . Eerst vormt een substantieel deel van het zwaveldioxide een plas op de grond . Die verdampende plas is dan weer te beschouwen als een (semi-) continue bron van gasvormig zwaveldioxide . 3 .2 Verticale begrenzing [8 .], [i6 .] en [i7 .] De lucht (ruimte) waarin deze menging plaats vindt is niet onbegrensd . De verticale dispersie wordt aan de onderzijde beperkt door het grondoppervlak. Maar ook aan de bovenzijde kan de dispersie worden beperkt . De atmosfeer heeft in het algemeen geen constante temperatuurgradiënt. Instabiele en stabiele lagen zullen elkaar afwisselen . Daardoor krijgt de atmosfeer een gelaagde opbouw. Een vrij vaak voorkomende situatie is

Versie: 15/08/2007

Hoofdstuk 3 :


Pagina

4

van 12

dat de onderste laag van de atmosfeer instabiel is en aan de bovenzijde wordt afgesloten door een zogenaamde inversielaag, een stabiele laag waarin de temperatuur met de hoogte toeneemt . Verontreinigde lucht uit de onderste zogenaamde menglaag kan niet snel in de inversielaag (deksel) doordringen . De hoogte van de inversie zal daardoor het volume waarin de verontreiniging verdund kan worden, beperken . Verontreinigingen die zich boven de inversie bevinden zullen niet naar het aardoppervlak kunnen worden getransporteerd . Wanneer de hoogte van de inversie in de loop van de tijd toeneemt, zal deze verontreiniging op een zeker moment wel in de menglaag worden ingemengd, waardoor de concentratie aan het aardoppervlak snel zal kunnen toenemen. Dit verschijnsel wordt fumigatie (fumigation) genoemd.

In het hier verderop beschreven Gaussiaanse dispersiemodel worden deze verticale beperkingen beschreven door een reflectie van de pluim aan beide zijden, waarbij aan de bovenzijde gedeeltelijke penetratie van warme pluimen in de inversielaag mogelijk is . 3 .3 Oppervlaktestructuur : ruwheidslengte of ruwheid van het terrein [S .], [i6.] en [i 7.] Naast de atmosferische stabiliteit speelt ook de mechanische wrijving aan het grondoppervlak een rol bij de intensiteit van de turbulentie . Deze invloed wordt in de modellen in rekening gebracht door de dispersieparameters ook afhankelijk te maken van een schaalparameter : de oppervlakte-ruwheidsparameter zo . Deze parameter, met de dimensie meter, geeft de afhankelijkheid van het windsnelheidsprofiel met de hoogte door bijvoorbeeld de aanwezigheid van vegetatie, gebouwen en andere structuren (omgevingsinvloed) . Als een gaswolk zich vanaf een bepaalde bron met de windrichting mee verspreidt, speelt de ruwheid van het oppervlak een rol in de dispersie . Is de ruwheid groot, bijvoorbeeld als er veel hoge gebouwen in de omgeving zijn, dan zal er door turbulentie meer verticale menging met de hoger gelegen luchtlagen plaatsvinden dan wanneer de ruwheid klein is, zoals bijvoorbeeld bij vlak grasland. De verticale menging heeft invloed op de afstand die een bepaald concentratieprofiel op het grondniveau kan bereiken . Via de ruwheidslengte kan dus de invloed van bebouwing en begroeiing van de omgeving op de dispersie in de berekening tot uitdrukking worden gebracht, zie tabel terreinclassificatie in termen van ruwheidslengte door Wieringa (Holtslag,1987) in paragraaf 4 .4 .i. . Figuur 3 .2 . geeft de pluimvormen die behoren bij een instabiele, een neutrale en een stabiele atmosfeer (resp . `looping, coning en fanning') . De vormen `fumigatie, lofting en trapping' hangen samen met de aanwezigheid van inversie lagen in de atmosfeer (getekend als stippellijnen) .

Instabiele atmosfeer Neutrale atmosfeer Stabiele atmosfeer Fanning ~_

Corung

Looping

stabiele atmosfeer neutrale atmosfeer

instalHele atmosfeer

`Looping'

`Coning'

`Fanning'

Instabiele atmosfeer Neutrale atmosfeer Stabiele atmosfeer inversielaag

inversielaag ~ /

inversielaag

Fumigation

Trapping

Lofting

'Fumigatie'

`Lofting'

`Trapping'

Figuur 3 .3 .1 : Pluimvormen en atmosferische condities. Versie : 15/08/2007

Hoofdstuk 3 : Verspreiding-dispersie

Pagina 5 van 12

Afbeelding 3.3 .2: Trapping', stabiel atmosfeer; meerdere koeltorens in de buurt van Neuss-Holzheim (D)

3 .4 Beschrijving van de dispersie of verspreidingsmodel (Oorspronkelijk model) Vanzelfsprekend is het van groot belang het transport van luchtverontreiniging en de verdunning voorspelbaar te maken door middel van een rekenmodel . De basisdifferentiaalvergelijking volgt eenvoudig uit een massabalans voor een volume element atmosfeer met lengte dX, breedte dY en hoogte dZ, dat luchtverontreiniging bevat in een concentratie c :

dc - du~ + ~ •dc/dx) d(u~•c) + 1kz•d~y1- ~ + d(k, .dc dz dt dx dx dy dy dz dz

Hierin zijn u., uY en uZ de windsnelheden in respectievelijk de x-, y- en z-richting ; c is de concentratie en kX, kY en kz zijn de transportconstanten die samenhangen met turbulente diffusie in de atmosfeer . Aanname hierbij is, dat geen vorming en verdwijning (transformatie) van de betreffende component optreedt door chemische reacties ; anders zou tevens een bronterm toegevoegd moeten worden . Deze basisvergelijking is sterk te vereenvoudigen door aan te nemen :

• dat gemiddeld over langere tijd, bijvoorbeeld een uur, de windsnelheid en de windrichting constant zijn . Als dan x de windrichting is, dan is u = uX, uY = o en uy = o . • dat het een continue bron betreft . In dat geval geldt de stationaire toestand dc/dt= o . • dat kX veel minder bijdraagt aan het transport in x-richting dan u, d .w.z . d/dx(kX .dc/dx) mag verwaarloosd worden (turbulente diffusie in de windrichting) . • dat de diffusieconstanten ky en kz onafhankelijk zijn van y en z en alleen afhankelijk van x . De vergelijking wordt dan :

Versie : 15/08/2007

Pagina 6 van 12


In principe kan hiermee de ruimtelijke variatie van de concentratie berekend worden . Wanneer de oorsprong van het coërdinatenstelsel gelegd wordt op de plaats van de emissie, de x-richting de gemiddelde windrichting is, de y-richting loodrecht op de windrichting staat evenwijdig aan het grondoppervlak en de z-richting loodrecht op de windrichting en het grondoppervlak is de oplossing van de differentiaalvergelijking de volgende bi-Gaussiaanse vergelijking:

Waarin :

d6~2 = ~ dx u

en d6, 2 = 2 . L dx u

Let op : in deze formules is II het getal pi.

De standaarddeviaties aY en aZ zijn afhankelijk van x en van de stabiliteit van de atmosfeer (weersgesteldheid) . Deze vormen de standaarddeviaties van respectievelijk een horizontaal en verticaal normaal verdeelde concentratie (diffusie) en worden dispersiecoëfficiënten genoemd . Deze verdeling is gemiddeld over langere tijd waarneembaar, hoewel momentaan bij instabiele atmosfeer (zie pluimvormen) de afwijking van een normaal verdeelde concentratie groot kan zijn . Aan de normaalverdeling ontleent het model zijn naam .

Het ontstaan van de normaal verdeelde concentratie in beide richtingen (bi-Gaussiaans) kan als het resultaat van een statistisch (stochastisch) proces met gelijke kans gezien worden (Random-walk theorie), dat een beweging respectievelijk naar links of naar rechts of naar boven of beneden plaatsvindt .

Afbeelding 3.4.i . : pluimstijging bij een brand .

Versie : 15/08/2007


Pagina 7 van 12

Intermezzo Gausiaans distributiemodel :

_pZ

Het is gebruikelijk om de oorsprong niet op de plaats van de emissie te nemen, maar hiervoor de voet van de schoorsteen of emissiebron (µy = o) . De emissie vindt dan plaats op de gemiddelde waarde van z : µZ = h ; h is de emissiehoogte. Bij een schoorsteen kan de emissiehoogte afwijken van de bouwhoogte van de schoorsteen . Hetzelfde geldt voor andere emissiebronnen waarbij eerst pluimstijging plaatsvindt alvorens de wind het vrijgekomen gas meeneemt .

Q is de debiet of de hoeveelheid per tijdseenheid waarmee een emissie vrijkomt, bijvoorbeeld in kg/s en u is de gemiddelde windsnelheid waarmee de emissie meegenomen of afgevoerd wordt in m/s .

De vergelijking wordt nu :

Opmerking : [ (-(z - h)2 )= (h- z)2 ] Figuur 3 .4.2 . illustreert de ontstane pluim- of wolkvorm van een vrijkomend gas cq . damp . Een moeilijkheid treedt op, wanneer de wolk/pluim gestoord wordt door een ondoordringbaar oppervlak . Dit kan zijn aan de onderzijde, door het grondoppervlak en aan de bovenzijde het plafond gevormd door de menglaag (inversie laag) op respectievelijke hoogtes z = o en op z = L, zie in figuur 3 .3 .i het plaatje voor fumigatie . Als dit het geval is moet de reflectie van de emissie (verontreiniging) meegenomen worden in het model en dient de berekeningsformule te worden uitgebreid met de zich voordoende reflectietermen, dit wordt weergegeven met symbool n in onderstaande formule .

Versie : 15/08/2007


Pagina 8 van 12

Zie figuur 3 .4 .3 . : Invloed grondoppervlak op Gaussiaans dispersie model

Figuur 3.4 .2 . : Coórdinatenstelsel voor het Gaussiaanse dispersiemodel

Het is echter gebruikelijk de toepasbaarheid van de pluimformule niet groter te achten dan een, eenmalige grondreflectie . Het model wordt dan als volgt :

In de formules is Q de emissie (bronsterkte/debiet) uitgedrukt in kg/sec ; u is de gemiddelde windsnelheid in m/sec ; ay en aZ zijn de dispersiecoëfficiënten uitgedrukt in meter, y is de horizontale afstand tot de pluimas, z is de hoogte boven de grond en h is de emissiehoogte . Hierbij hebben y, z en h allen de dimensie meter .

Versie : 15/08/2007


Pagina 9 van 12

De basisformule voor de grondconcentratie ( z = o) is :

Deze formule kan ook als volgt geschreven worden :

C[a1MICENTRATIE YE R,L EIII P (Z VS . G) CIP AFSTAND X .

---- ------ --- ------- ------- -A

M

w

0 M

.1 11 KM

.1 5 K14,

~ Figuur 3-4 .3. : Invloed grondoppervlak op Gaussiaans dispersie model

3 .4 .1 De stabiliteit van de atmosfeer [8.]

De stabiliteit van de atmosfeer is sterk bepalend voor de pluimvorm . Instabiliteit geeft een sterk verbredende pluim, dus hoge waardes voor de standaarddeviaties (sigma's) in de y en z richting . In principe moet de stabiliteit van de atmosfeer volgen uit een meting van de verticale temperatuurgradiënt . Meestal is dit niet eenvoudig en wordt geprobeerd de stabiliteit af te leiden uit secundaire grootheden en wel uit de volgende variabelen : datum, tijd van de dag, windsnelheid en bedekkingsgraad van de wolken . Het KNMI onderscheidt op basis hiervan zes stabiliteitsklassen (Pasquill klassen), die aangegeven worden met Versie : 15/08/2007

Hoofdstuk 3 :


Pagina lo van 12

een letter A tot en met F variërend van zeer instabiel tot stabiel weer, zie bijlage B met een schema voor het bepalen van de stabiliteitsklasse .

Ook de menghoogte, is een grootheid, die zou moeten volgen uit de verticale temperatuurgradiënt .

Afbeelding 3 .4.5. : Pluimstijging en dispersie met de windrichting mee (naar rechts) .

Vereenvoudiging is mogelijk door een menghoogte bij de diverse stabiliteitsklassen te benaderen . Voor Nederland zijn onderstaande redelijke getallen [8 .] : Stabiliteitsklasse

Menghoogte (meter)

A

C

1500 1500 1000

D

500

B

E

200 200 F Voor uitleg betreffende stabiliteitsklassen, zie schema's in bijlage C .

3 .4 .2 De emissiehoogte [8 . en r7.] Gewoonlijk is de emissiehoogte h ongelijk aan de bouwhoogte hs van een schoorsteen, omdat de uitgestoten gassen warmer zijn dan de lucht en daardoor een zekere stijgkracht bezitten . Dit leidt tot de pluimstijging (dh), zodat : h = hs + dh . De getalswaarde van de pluimstijging is afhankelijk van de warmte inhoud van de gassen Q h en de mate waarmee deze gassen afkoelen door opname in atmosferische lucht . Deze laatste factor wordt bepaald door de windsnelheid : hoe groter de windsnelheid, des te groter is de mengverhouding lucht/emissiegas en des te kleiner de pluimstijging . Experimentele bepaling van de pluimstii>;in~ is o .a. uitgevoerd door Briggs . Het door hem hieruit afgeleide relatie ziet er als volgt uit : k2 dh = kl .~ u

; waarin kl en k2 constanten zijn .

Er zijn andere formules voor de pluimstijging in gebruik, waar een extra term wordt toegevoegd in verband met de snelheid, waarmee de gassen de schoorsteen verlaten (voor een stookinstallatie is 30 tot 5o m/sec gebruikelijk) . Versie: 15/08/2007


Pagina 11 van 12

In het Nederlandse pluimmodel wordt de pluimstijging berekend op basis van de windsnelheid u (m/s) en het thermische vermogen van de geëmitteerde gassen Q h . Wanneer Q h < 6 MW geldt dh = 109 . (Q h3/4 )/u en daarboven geldt dh = 143 . (Q h 3/ 5)/U, tenzij dh = 115(Q h/u)1/3 een lagere waarde oplevert .

3 .4 .3 De standaarddeviaties [8 .]

De standaarddeviatie 6Z is afhankelijk van de afstand tot de bron en van de stabiliteit van de atmosfeer . Naarmate de instabiliteit en de afstand toenemen, neemt ook aZ toe volgens de formule: 6Z = a . xb, waarin a en b constanten zijn, die toenemen in getalswaarde met toenemende instabiliteit . Een derde grootheid, die invloed heeft is de instabiliteit veroorzaakt door de oppervlakteruwheid . De waarden voor a en b voor emissies op hoogte van loo meter en hoger zijn : stabiliteitsklasse

o .907

C + D

a o .411 o .326

D + E

o .233

0 .776

F

o .062

0 .709

A + B

b 0 .859

D 1 is klasse D met een windsnelheid < 5,5 m/sec . Bij D2 is de windsnelheid groter dan 5,5 m/sec . Voor lage bronnen is de oppervlakteruwheid van de omgeving van invloed en wordt de volgende formule toegepast : 6Z = C zo . a.x b, waarin : C zo = (10 * Zo )o .rjgx-o .22

Onder lage bronnen wordt verstaan een emissiehoogte van lo meter of lager . Waarbij de volgende waarden van a en b worden toegepast : stabiliteitsklasse A B C

a

0 .22

b 0 .90 0 .85 0 .80

D

0 .20

0.76

E

0.15

0.73

F

0 .12

0.67

0 .28 0 .23

Voor emissiehoogten tussen lo en loo meter wordt een waarde bepaald voor aZ door lineaire interpolatie van de waarden voor hoge en lage emissiehoogtes . De standaarddeviatie 6Y is niet alleen afhankelijk van de stabiliteit, maar ook van de stabiliteit van de windrichting . De variabiliteit van de windrichting neemt toe met toenemende middelingstijd en daarom moet deze in rekening worden gebracht . Voor een middelingstijd van t1=1 uur geldt voor respectievelijk hoge en lage bronnen het volgende verband : ay = p . xq, waarin de constanten p en q afhankelijk zijn van de bronhoogte en de weerklasse .

Bronhoogte > loo m . A B C Dl D2 E F

o .40 o .40 o .36 0 .36 0 .32 o .32 o .3 1

0 .91 o .9 1 0 .86 0 .86 0 .78 0 .78 o.7 1

Bronhoo e < lo, meter 1 .94 1 .36 0 .768 0 .470 0 .470 0 .359 o .238

0 .865 0 .866 0 .897 0 .907 0 .907 0 .902 0 .902

De 6Y waarden voor lage bronnen wordt als volgt berekend : 6y = Z 0 •2 . p . xq .

Versie: 15/08/2007

Hoofdstuk 3 :


Pagina 12 van 12

Tussen 10 en loo meter bronhoogte wordt weer lineair geïnterpoleerd.

Voor een andere middelingstijd (t) dient 6Y vermenigvuldigd te worden met de factor (t/t1)0 .2 . Voor zeer hoge emissiebronnen met een emissiehoogte boven 40o meter zijn deze standaarddeviaties niet erg betrouwbaar .

3•4•4 De windsnelheid [8 . en 17.1

Door wrijvingskracht is de windsnelheid aan het aardoppervlak kleiner dan de geostrofische windsnelheid ; dit is de windsnelheid op een hoogte waar de wrijving geen rol meer speelt . De windsnelheidsgradiënt wordt beschreven met een functie, die bekend staat als de Machtwet:

z = de hoogte in de atmosfeer ; m is de stabiliteitsafhankelijke constante en ulo is de windsnelheid op lo meter hoogte en dit is de officiële meteorologische meethoogte van de windkracht . Gangbare waarden voor m zijn : stabiliteitsklasse A+B C+D E+F

_

m 0 .10 o .i6 0 .30

De windsnelheid in de atmosfeer neemt met de hoogte toe via de Machtwet . Het snelheidsprofiel is afhankelijk van de stabiliteit .

Let o

De geostrofische windsnelheid hier aangeduid als ulo is hetzelfde als u in deze scriptie . En uZ = u* de vrijwingssnelheid, zie hoofdstuk 4 en verder .

3 .5 Afsluitend. In dit hoofdstuk wordt de beschrijving van dispersie van luchtverontreiniging middels het Gaussiaans dispersiemodel besproken en de invloedsfactoren (parameters) en beperkingen van het model . In het volgende hoofdstuk wordt ingegaan op de ontwikkeling tot het huidige model welk ook gebruikt wordt in het uitvoeren van een kwantitatieve risicoanalyse waarbij toxische en/of schadelijke stoffen in de omgevingslucht vrijkomen. Hierbij zal het de aandachtige lezer opvallen dat het basismodel hetzelfde is gebleven .

Versie: 15/08/2007

Hoofdstuk 4 : Dispersie of verspreidingsmodellen

Pagina i van ii

4 . Beschrijving van het dispersie of verspreidingsmodellen . 4 .1 4 .1 .1 4 .1 .2

4 .1 .3 4 .1 .4. 4 .1 .5 4 .1 .6 4.1 .7 4.1.8 4.1 .9 4 .2 4 .3

Op basis van CPR 14E ;1997• De verticale variatie in de windsnelheid . Berekening van de Monin-Obukhov lengte uit meteorologische gegevens . Menghoogte (hi). Standaard deviaties in de snelheden van de turbulentie . Berekening verticale variatie in de windsnelheid . Laterale dispersie. Verticale dispersie . Dispersie in de windrichting (x). Passieve of neutrale dispersie . Op basis van PGS 2 ; 2005. Afsluitend .

Versie: 15/08/2007

Hoofdstuk 4: Dispersie of verspreidingsmodellen Pagina 2 van 11 4 . Beschrijving van het dispersie of verspreidingsmodellen .

Globaal gezien kunnen de bestaande modellen voor het berekenen van dispersie in twee groepen ingedeeld worden, namelijk de : • Analytische modellen, zoals het Gausiaans dispersiemodel ; en • Numerieke modellen, zoals het `Grenslaag model' en het `Langrangian deeltjes model' . Voor dit onderzoek wordt gebruik gemaakt van de standaard modelvarianten zoals deze in een QRA gebruikt 14E [1 .] en in PGS 2[2 .] . worden, namelijk het Gausiaans dispersiemodel zoals beschreven in CPR

4.1

Op basis van CPR 14 E ; 1997

In het voorgaande hoofdstuk is het oorspronkelijke Gausiaans pluim- of wolkmodel welk in de jaren zestig door G.A . Briggs is opgezet, behandeld . Dit model is in principe onveranderd gebleven . Wel zijn er diverse andere methoden ontwikkeld om de dispersiecoëfficiënten in te schatten of te kwantificeren indien er geen gemeten waarden voorhanden zijn . Hoofdstuk 4, sectie 4 .5 bevat beschrijvingen van dispersiemodellen die gedreven worden door positieve, neutrale en negatieve opwaartse krachten van de vrijkomende dampen, afhankelijk van de soortelijke massa van de vrijkomende damp t .o .v. lucht . Verder vindt in dit hoofdstuk een besschrijving plaats van de ontwikkelingen op het gebied van methoden om dispersiecoëfficiënten te kunnen kwantificeren . Maar dit houdt daarmee niet op want sinds de uitgifte in 1997 van deze editie van het gele boek, zijn de ontwikkelingen verder gegaan. Dispersie is het mengen en verspreiden van gassen in de lucht is, die er voorzorgen dat een wolk kan aangroeien . De dispersiecoëfficiënt is de standaarddeviatie van een concentratieprofiel in een wolk (damp) in een bepaalde richting : `met de windrichting mee (x)', lateraal of zijdelings op de windrichting (y)' en `verticaal op de windrichting (z)' .

4 .1 .1 De verticale variatie in de windsnelheid Voor de berekening van de verticale variatie in de windsnelheid (par . 4 .5 .2 .1) zijn nodig: • Windsnelheid op gegeven hoogte (z) • Ruwheidslengte (zo) • De geschatte waarde voor de Monin-Obukhov lengte (L) De ruwheidslengte moet een representatie zijn van de omgeving waarvoor de dispersie berekening wordt uitgevoerd . Hierbij kan voor de diverse windrichtingen voor verschillende zo gekozen worden om voor de zich voordoende omgevingsinvloeden te corrigeren . Tabel terreinclassificatie in termen van ruwheidslengte door Wieringa (Holtslag, 1987) [i.]

Klasse 1 2 3 4 5 6 7 8

Omschrijving terrein*

zo (rn)

Open wateroppervlak lengte met de wind moet minstens 5 km zijn Vlak zand terrein (sneeuw), geen obstakels, geen begroeiing Open terrein met gras enkele ver uit elkaar liggende obstakels Lage begroeiing enkele grote obstakels x h> 20 Hoge begroeiing met her en der obstakels 15< x h< 20 Struiken, parken met veel obstakels x h< 15 Bebouwde omgeving, bosland, regelmatige en grote obstakels Stads midden met hoge en veel gebouwen achter elkaar

0 .0001 0 .005 0 .03 0 .10

0.25 0 .50 1 .0 3

Opmerking * : x is met de windrichting mee .

Beperking/tekortkoming Het bepalen van de ruwheidslengte is een keuze die niet geheel objectief gedaan kan worden . Deze keuze is afhankelijk van de inschatting van de uitvoerende . Dispersie over een relatief vlak terrein met een homogene verdeling van obstakels waarvan de individuele ruwheidelementen kleiner zijn dan de hoogte van de wolk is nog redelijk te overzien . De stroming en dispersie Versie: 15/08/2007


Pagina 3 van 11

om individuele objecten of een rij objecten is veel moeilijker te beschrijven en te kwantificeren . In de bovenstaande tabel zijn voor enkele specifieke situaties benaderingen gegeven . Een stelregel voor het bepalen of een obstakel invloed heeft is dat de hoogte en breedte (haaks op de windrichting) groter is als 0,5 tot 1 maal de locale wolkhoogte . Achter objecten bevindt zich de zogenaamde recirculatie zone . Deze zone trekt zich uit tot circa lo maal de objecthoogte [i . Duijm en Webber, i993]• Door het toenemen van turbulentie in het kielzog van het obstakel, wordt de maximale grondconcentratie (met de wind mee ) van de recirculatie, lager dan zonder het obstakel : een verlaging tot zelfs een factor twee is waargenomen [i .] . Dicht bij het object is zo een trend niet waargenomen.

Figuur 4.1 .l . : Invloed objecten op dispersie in omgeving (ruwheidslengte zo)

Verbetermogelijkheid: Bepalen van ruwheidslengte zo op basis van dwarsdoorsnede van het terrein in x richting. Als er een dwarsdoorsnede (vb . middels grafische technieken) van terrein genomen wordt kan voor elk plaatje wat zo ontstaat, bepaald worden welk deel van het plaatje vrij is en welk deel bedekt wordt door een dichte of minder dichte objecten . Er kunnen meerdere van deze dwarsdoorsneden van het landschap gemaakt worden over de hele afstand waarover de verspreiding zich voordoet . Hieruit kan het gemiddelde en met behulp van de standaardafwijking het betrouwbaarheidsinterval voor de ruwheidslengte zo vastgesteld worden . Naar de haalbaarheid van deze methode zal wel onderzoek gedaan worden en deze zal ook verder ontwikkeld en gestandaardiseerd moeten worden .

4.1 .2 Berekening van de Monin-Obukhov lengte uit meteorologische gegevens .

De Monin-Obukhov lengte kan iteratief berekend worden met formule 4 .35 uit de CPR 14E. Voor de QRA wordt echter meestal gebruik gemaakt van de bepaling van L m .b .v . de Pasquill stabiliteit weersklassen . Golder heeft in 1972 een diagram ontwikkeld om voor de verschillende weersklassen in combinatie met de ruwheidslengte de Monin-Obukhov lengte te bepalen .

Versie: 15/08/2007

Pagina 4 van u


Pasquill stabiliteit

Omschrijving wee e

A B C D E F

Zeer onstabiel Onstabiel Matig onstabiel Neutral Stabiel Zeer stabiel

Mc.nin-Obukhov lengte ` (L)

-loo m < L < o L_< -loo m naar -io5 m<_ L IL > io5 m lo, m<_ L<_ los m o < L < lo m

Klein, negatief negatief Groot, negatief Zeer groot, pos . of n Groot, positief I(lein, positief

Hiervoor wordt de volgende formule gebruikt : 1/L = 1/1. log (z ./z .J in m-', voor o .001 <_ zo <_ 0,5 m zijn Ls en zs constanten die alleen afhankelijk zijn van de Pasquill stabiliteitsklassen, zie onderstaande tabel :

Páá quill stabiliteit

zs (m)

A B C

1117 11.46 1 .324

33 .162 32 .258 51 .787

D

00

n .v.t.

E F

-48.330 -31 .325

1 .262 19 .36

Voor zo > 0,5 m kan voor de berekening van de Monin-Obukhov lengte zo = 0,5 m gebruikt worden . Voor het weertype D leidt de formule tot 1/L = o=> L = o0 De grafiek van Golder [1972] wordt verkregen door zo logaritmisch uit te zetten tegen 1/L, zie paragraaf 4 .5 .2 .3 . [PGS 2] . Hierin wordt ook de relatie tussen weertype, zo als functie van 1/L gegeven .

4.1 .3 Menghoogte (h ;) De menghoogte in afhankelijkheid van de stabiliteit van de atmosfeer, kan als volgt berekend worden : Pasui-1l

>o

F,E,D

0,4 . J [(u*/f ) . L]

o

D

De kleinste waarde van 0,2 . u*/f of 500 m .

C

1000

B A

1500 1500

:

~`

Mezt

óo te hi in'ïn„

i L

De f is de zgn . Coriolis parameter ; f = 2 . SL . sin cp . Hierin is a de rotatie van de aarde (7,27 .1o-5 1/s) en cp is de latitude van de positie op aarde . Voor Nederland is cp ongeveer 51°. Voor Bhopal in India bedraagt deze 24° . f Nederland = 2 . 7,2^J.1o-5 . sin (51°) = 11,27 .10-5 f Bhopal = 2 . ^fj,2^J .1o-5 . Sin (2[}°) = 5,9 .10-5

Met behulp van de wrijvingssnelheid u* en de Monin-Obukhov lengte L kan de menghoogte berekend worden voor het betreffende gebied en de atmosferische omstandigheden . Deze formules gelden alleen als er geen inversielagen aanwezig zijn . Een inversielaag hindert een wolk bij het opstijgen . De wolk wordt tegengehouden of kan als deze genoeg opwaartse kracht (t .g .v . genoeg warmte inhoud) bezit door de inversielaag heen breken .

Versie: 15/08/2007

Hoofdstuk 4 :

Dispersie

of

verspreidingsmodellen

Pagina

5

van 11

De vergelijking voor het berekenen van de menghoogte onder neutrale omstandigheden werden bepaald door Panofsky en Dutton [i984] en voor stabiele omstandigheden door Pasquill en Smith [i983], Panofsky en Dutton [i9841• Voor onstabiele omstandigheden is nog steeds geen stationaire oplossing gevonden . De menghoogte op een bepaald tijdstip van de dag kan berekend worden uit de verticale temperatuurgradiënt bij zonsopgang en de integrale tijd van de warmtestroming vanaf zonsopgang.

De menghoogte is dus afhankelijk van : • Hoogte van de inversie lagen ; • Oppervlakte weerstand snelheid; • Monin-Obukhov lengte; • Latitude positie op de aarde .

4 .1 .4 Standaard deviaties in de snelheden van de turbulentie . Bij enkele van de berekeningen van de dispersie parameter in het Gaussiaans model zijn de standaard deviaties van de turbulentie snelheden in de verticale richting (oW ) en haaks op de windrichting (ov ) noodzakelijk . De voorkeur gaat uit naar gemeten waarden. Als deze niet voorhanden zijn, kunnen de volgende vergelijkingen gebruikt worden om een inschatting van deze waarden te kunnen maken, zie CPR 14 : vergelijking 4 .49 .

De wrijvingssnelheid u* volgt uit de stabiliteit en de windsnelheid, zie paragraaf 4 .i .5, de minimale waarde van u* moet o,6 / In (1o/zo) bedragen om turbulentie bij lage windsnelheden te houden . h is de hoogte welke de damp of gas bereikt (punt van waaraf de verspreiding plaats vindt) en hi weer de menghoogte . Deze vergelijkingen geven uurgemiddelde waarden voor 6v .

Voor oW,[CPR 14 : verg . 4 .50] :

In deze formules is x is de Von Karman constante (K = 0,4)

Versie: 15/08/2007

Hoofdstuk 4 : Dispersie of verspreidingsmodellen Pagina 6 van 11 4 .1 .5 Berekening verticale variatie in de windsnelheid (paragraaf 4 .5 .2 .1 [1 .]) .

De verticale variatie van de windsnelheid wordt vaak benaderd m .b.v. de zogenaamde Machtwet, zie paragraaf 3•4•4• in voorgaand hoofdstuk . Als alternatief kan de windsnelheid ga ook beschreven worden met functies die volgen uit de gelijkheidstheorie in de oppervlakte laag : pa =( µ» / x ) . f(z/zo, z/L) in m/s

f(z/zo, z/L) zijn empirisch vastgestelde functies, µ» is de wrijvings(weerstand)snelheid en ic de constante van Karman . De wrijvingssnelheid is per definitie de wortel van de negatieve waarde van de `shear stress' aan het oppervlak . De `shear stress' is de spanning (weerstand) die onder invloed van de wind aan het grondoppervlak ontstaat ten gevolge van frictie . Met `shear' wordt de verticale snelheidsgradiënt bedoeld . De Karman constante is de gelijkblijvende relatie tussen de snelheidsgradiënt en de `shear stress' (t .g .v. weerstand aan het grondoppervlak) voor een turbulente stroming aan een ruw oppervlak. De hier bovenstaande formule geldt voor hoogtes tot circa loo meter, daarboven is de verticale variatie van de windsnelheid verwaarloosbaar . Om de verticale variatie van de windsnelheid te kunnen berekenen zijn de volgende gegevens noodzakelijk : • Windsnelheid op aangegeven hoogte z (meestal op lo meter hoogte) : • Ruwheidslengte zo : • Geschatte waarde van de Monin-Obukhov lengte L . De ruwheidslengte moet representatief zijn voor het hele gebied waarover de dispersie berekening uitgevoerd wordt . Natuurlijk kunnen er verschillende zo waarden voor de verschillende windrichtingen gebruikt worden . Opgemerkt wordt dat het gebied tegen de wind in een invloed heeft op de turbulentie karakteristiek van de atmosfeer. De oppervlakte vrijwingssnelheid u* kan als volgt berekend worden uit de windsnelheid ua (z) bij een gespecificeerde hoogte z (als z> loo meter ; gebruik dan z = loo meter) :

De functie f (z/zo, L) is als volgt gedefinieerd :

Versie : 15/08/2007

Hoofdstuk 4:

Dispersie

of

verspreidingsmodellen

Pagina

7

van 11

4.i .6 Laterale dispersie (paragraaf 4 .5 .3 .1) .

Bij de uitdrukking voor FY (x,y) die de laterale ofwel tegenwind dispersie genoemd wordt, worden twee situatie beschreven : 1 . De laterale dimensies van de bron is gelijk aan nul, formule 4.53a, CPR 14E [i .] :

2 . De laterale breedte van de bron is 2 boy > o, zie formule 4 .53b, CPR 14E [i .] : 6Y (x) is 6y als functie van x (in de windrichting) en boy is de brongrootte op halve hoogte van de tegenwind richting (o tot y) . De foutenfunctie erf (x) is een numerieke functie, die benaderd kan worden door oplossingen die in [1 . Press et al. 19861 gegeven worden of die analytisch benaderd kan worden met de formule die voor erf (x) op pagina 4 .69 [1 .] gegeven wordt. De laterale dispersie coëfficiënt ay (x) kan berekend worden met formule 4 .54 11 .1 :

ay = (7,- -x-.

De ti is een typische tijdschaal die de volgende vaste waarden heeft afhankelijk van de bronhoogte versus de menghoogte voor h/hi < o,i is deze 300 s . en voor h/hi z o,1 bedraagt deze iooo s . In deze is av de standaard deviatie van de horizontale turbulentie (lateraal) snelheden . Zoals al in het hoofdstuk over av opgemerkt hebben gemeten waarden van a,v de voorkeur . In elk geval moet de middelingstijd voor het berekenen van ay hetzelfde zijn als voor av . De vergelijking in het voorgaande geeft de uurgemiddelde waarde weer voor a, . Voor het berekenen moet dus eerst de middelingstijd bepaald worden . Dit is afhankelijk van de toepassing . Voor ontvlambare stoffen, instantane wolkbreedte moet (ta, z o) gebruikt worden . De waarde van a, kan omgerekend worden voor de betreffende middelingstijd, met de volgende benadering :

Er zijn echter beperkingen voor kleine middelingstijden van a,y dan is deze gelijk of groter dan het samengestelde gemiddelde van de instantane wolkbreedte, die als volgt berekend kan worden :

Hierin is a,, het uurgemiddelde van de standaard deviatie van de horizontale turbulentie snelheid .

Versie : 15/08/2007

Pagina 8 van ii


4.i .7 Verticale dispersie . Voor de functie van FZ (x,z) welke de verticale dispersie berekent doen zich 4 condities voor die bepalend zijn voor het toe te passen rekenmodel, welke afhankelijk zijn van de verticale dimensie (z) van de bron en van de grootte van de verticale dispersie coëfficiënt 6Z (x) . Deze vier modellen worden in paragraaf 4 .5 .3 .2 van CPR 14E gegeven . Als de verticale dimensies van de bron gelijk aan nul zijn en als oz (x) s o,6 . h; « i - h/hi) is dan ziet deze functie er als volgt uit (model 1) :

Voor de verticale dispersie coëfficiënt oZ (x) wordt onderscheidt gemaakt tussen vrijkomen op en boven de oppervlakte laag . Voor de verticale dispersie coëfficiënt aZ (x) wordt een verschil gemaakt tussen het vrijkomen in of boven de oppervlakte laag . Voor h < o .i h ; geldt:

De functies fZl (zo L) en fZ2 (L) worden hier gegeven als functie van zo en L . Veel beschreven methodieken werken ook met tabellen, waarbij deze getalswaarde gegeven worden als functie zo en de weerklasse in Pasquill . L is de z .g.n. Monin-Obukhow lengte welke indirect samenhangt met de Pasquill stabiliteit en de oppervlakte ruwheidslengte (zo), in paragraaf 4•5•2•3• wordt deze relatie behandeld . Voor h>_ o .i h ; geldt:

Als er geen meetwaarden voor de standaard deviaties (6, en 6W) van de turbulentie snelheden aanwezig zijn, worden deze berekend met de vergelijkingen uit paragraaf 4 .5 .2.6 . van het Gele Boek [i .] . De menghoogte (h ;) is afhankelijk van de stabiliteit van de atmosfeer, zie paragraaf 4•5•2•5• In de vergelijking voor het berekenen van a, en 6r, komt u* voor, de wrijvingsweerstand snelheid . De invloed op de windsnelheid ua door de bodem van het terrein (zo) neemt af, als de hoogte (z) toeneemt . In paragraaf 4 .5 .2 .1 . wordt u* berekende als functie van z, ua, zo en L . fZ2 (L) f

0

fZx (zo, L) = 0,0053 { arctan (Cl(i/L-C2)) + 1,81} * (C3/L+o,i3)-1,1176 * (zo/C4 + 0,057)0,285 fZ2 (L) = 0,249 arctan (C5(i/L+C6)) + 1,041 fZl (zo, L) en fZ2 ( L) zijn functies van de ruwheidslengte zo en de Monin-Obukhov lengte L De dimensie constanten in deze functies zijn : C1= 534 m, C2 = o,ooi6 m-1, C3 = 1 m, C4 = O,10 m, C5 =-2i4 m en C6 = 0,00077 m-1 . Versie : 15/08/2007

Hoofdstuk 4 : Dispersie of verspreidingsmodellen Pagina 9 van 11 Zie ook beperkingen zie gegeven worden voor de toepasbaarheid van deze functies in [CPR i4E] .

LET OP! : De arctan functie moet in radialen uitgedrukt worden! Voor h>_ o,i * hi geldt formule 4 .58d; PGS 2

6Z

-

6-W . x.

Ua

1

1+0,9 V(X/ U, . ti)

Hierin is :

ti = integrale tijdschaal van de dispersion, zie tabel 4-9, paragraaf 4•5•3•2 [1•] : Voor 1/L <_ 0, ti = 500 s en voor r/L > o, ti = loo s ; aW = uurgemiddelde standaard deviatie van de verticale turbulentie snelheden ; Hierbij hebben daadwerkelijk gemeten waarden van oW de voorkeur . Als deze er niet zijn kunnen deze berekend (benadering) worden met de formule 4 .50 uit paragraaf 4 .5.2 .6 . [1 .] . In paragraaf 4 .5.2 .6 . [1 .] worden de formules gegeven voor het berekenen van 6v en oW , respectievelijk de standaard deviatie van de turbulentie snelheden in tegenwind (v) en in verticale (w) richting . Voor sommige situaties zijn deze parameters in het gaussiaans pluimmodel nodig voor dispersieberekening . Arbitraire waarden verdienen echter de voorkeur. De formules zijn voor twee situaties waarbij 1/L (Monin-Obukhov lengte) <_ o of > o gegeven en bevatten de parameters p*, h en hi en de constante van Karman (K) . µ* : frictie weerstand in m/s ; h : bronhoogte in m ; hi : menghoogte in m . De frictie weerstand is afhankelijk van de stabiliteitklasse en de windsnelheid, zie paragraaf 4 .5 .2 .1 . [CPR 14El met een minimum waarde van µ* waarde gelijk aan o,6/ In (1o/zo ) om turbulentie bij lage windsnelheden tot uitdrukking te brengen . Bijvoorbeeld zo = 0,1 m, µ* groter of gelijk aan 0,13 m/s zijn . 4 .1 .8 Dispersie in de windrichting (x) .

Voor het instantaan vrijkomen op t = o moet de dispersie in de windrichting (x) meegenomen worden, de Fx term in totale vergelijking. Deze Fx-term heeft ook invloed bij lage windsnelheden < 0,5 m/s . Als de longitude dimensies van de bron nul zijn dan is deze :

In paragraaf 4•5•3•3 [1•] worden deze modellen beschreven . In paragrafen 4•5•3•4 t/m 4.5.3 .7 worden verder speciale gevallen m.b .t . de dimensies van de bron en het tijd afhankelijk vrijkomen van de wolk, gas, damp, verbrandingsproducten etc. (semi-continu) besproken .

Versie : 15/08/2007

Hoofdstuk 4 : Dispersie of verspreidingsmodellen Pagina lo van 11 4 .1 .9 Passieve of neutrale dispersie .

Samenvattend is het model voor passieve of neutrale dispersie gebruikmakende van het Gausiaans pluim- of wolkmodel als onderstaand samengesteld : Het Gausiaans pluim- of wolkmodel is geldig voor dispersie berekeningen boven relatief vlakke en uniforme terreinen. Het model kan toegepast worden vanaf een korte afstand van de bron (in wezen de plaats waar maximale grondconcentratie optreedt) tot over een afstand van circa 3 uren reistijd, wat overeenkomt met 10 .80o x windsnelheid (ua) . Beperking Het model is alleen instaat om de dispersie te beschrijven voor stationaire atmosferische :_ condities . Het model is dus niet in staat om veranderingen in de weeromstandig heden als windrichting, windsnelheden, optredende atmosferische storingen te beschrijven . Omdat deze meteorologische omstandigheden continu veranderen is dit model alleen maar toe te passen tot een maximum van 3 uren reistijd van de wolk . Daarna wordt het model te onbetrouwbaar en kan beter gebruik gemaakt worden van lange afstandsmodellen . In geval van de Bhopal case in hoofdstuk 6 kan het model dus toegepast worden over een afstand van io .8oo seconden x 3 meter/seconde is dus tot maximaal 32,4 km . De algemene uitdrukking voor een (semi-)continue bron is :

Hierin is q de debiet of de hoeveelheid welke per tijdseenheid vrijkomt, Ua is de windsnelheid op wolkhoogte h (als de wolkhoogte kleiner dan lo meter is, wordt standaard gerekend met de windsnelheid op lo meter hoogte) . De algemene uitdrukking voor een instantane bron of het vrijkomen in een kort tijdsbestek, is :

De functies FY en FZ deze 2 uitdrukkingen zijn hetzelfde, alleen de middelingstijd voor FY zal in beiden verschillen .

Beperking : Bij passieve dispersie wordt de dispersie van de wolk, damp van het vrijgekomen materiaal alleen bepaald door atmosferische turbulentie . De conditie van de atmosfeer verandert daarbij niet door de aanwezigheid van het materiaal . Aanname hierbij is de homogene verdeling van de turbulentie en de windsnelheid, d.w.z. dat de turbulentie en windsnelheid op alle locaties in de lucht ( omringende atmosfeer) aan elkaar gelijk zijn . Hieruit wordt dan de afleiding opgesteld waarbij het concentratieverloop (verdeling) in een wolk cq . damp volgens Gaussiaans verband beschreven wordt . Al eerder werd opgemerkt dat dit in de werkelijkheid niet exact volgens dit Gaussiaanse verband zal verlopen . De vele factoren die van invloed zijn op het totstandkomen van de concentratieverdeling zullen er voor zorgen dat er nooit een loo % zuivere Gaussiaanse verdeling ontstaan, doorvoor zouden de aanwezige gasmoleculen (deeltjes) zich exact random walk moeten gedragen . Theoretisch is dit een goed te bevatten model omdat het met de relatief eenvoudige Gaussiaanse verdeling te beschrijven is . Het Gaussiaans beschrijven moet dan ook gezien worden als een benadering (een model), welk afhankelijk van de omstandigheden van geval tot geval meer of minder goed en benadering van de werkelijkheid weergeeft .

Versie : 15/08/2007

Hoofdstuk 4: Dispersie of verspreidingsmodellen Pagina ii van ii

Intermezzo praktijkvoorbeeld ter verduidelijláng van beperlángen : Stel er treed een lek op in een procesinstallatie op een hoogte van lo meter . De vrijkomende wolk wordt met de wind met een gemiddelde snelheid (fluctuatie in de windsnelheid) van 5 m/s meegevoerd overeen tijdsduur van 3 minuten . Na 3 minuten valt de wind praktisch stil ca . o,i m/s . Het wolk front heeft zich theoretisch dus 90o meter in die 3 minuten voortgeplant . Over deze lengte is de concentratie aan stoffen in de wolk tengevolge van dispersie in de y- en z-richting verdund . Op het moment dat het windstil wordt zal over de hele lengte van 90o meter ook dispersie in de x-richting mee gaan doen . Het model welk deze situatie beschrijft bestaat uit drie Gausiaanse verdelingen om het concentratieverloop te beschrijven . Als na 1 minuut de wind weer aantrekt ontstaat er weer een andere situatie, die ook weer met een specifiek eigen model beschreven moet worden . Dit scenario kan zo doorgaan . Bij elke nieuwe start van de wind moet uitgegaan worden van een nieuwe uitgangssituatie. Uit deze simpele voorstelling blijkt dat de werkelijke beschrijving van situatie in de praktijk onmogelijk is . Wederom kan gesteld worden dat de algemene uitdrukking voor een (semi-)continue bron, niet meer dan een benadering is die de werkelijkheid maar deels weer kan geven .

Opmerking ten bate van projectafbakening hoofdstuk 1 : In het kader van deze scriptie is alleen het passieve dispersiemodel behandeld . Er wordt geen studie naar pluimstijging, zwaar gas dispersie en bronnen waarbij het vrijkomende gas met grote snelheid vrijkomt (Jets) gedaan . Ook effecten als chemische reacties en depositie van vaste deeltjes kunnen buiten beschouwing gelaten worden . Dit omdat deze effecten niet relevant zijn voor het verdere onderzoek in deze .

Er wordt in deze studie alleen gekeken naar het vrijkomen van toxische stoffen (dampen, gassen) als zijnde inert, gasvormig en geen vaste of vloeibare (aerosolen) deeltjes bevatten of vormen in de omgevingslucht .

4.2 Op basis van PGS 2 ; 2005 Formules voor het benadering van de dispersiecoëfHciënten a, en 6Z (de sigma's) .

Paragraaf 4 .5 .3 .4 van PGS 2[2 .] behandeld de methodiek, deze is tevens als kopij opgenomen in bijlage H . 4•3 Afsluitend. In hoofdstuk 4 worden de twee varianten van het Gaussiaanse dispersie model uit het gele boek op basis van CPR 14E ; 1997 [1•] en van z'n opvolger PGS 2 ; 2005 [2 .] beschreven, welke gebruikt worden of zijn voor het uitvoeren van een kwantitatieve risico analyse . In hoofdstuk 5 . wordt behandeld hoe uit de berekende concentratie cijfers de resultaten van de QRA en de presentatie ervan totstandkomen .

Versie: 15/08/2007

Hoofstuk 5: Presentatie QRA

Pagina 1 van 6

Oubouw en uresentatie van de resultaten van een kwantitatieve risico analvse Inleiding . 2 5 .1 5 .2 Het berekenen van het individueel of plaatsgebonden risico in één punt. 3 Het berekenden van het totale individuele risico . 4 5 .3 6 5 .4 Afsluitend.

Versie: 12/08/2007

Hoofstuk 5 : Presentatie QRA

Pagina 2 van 6

~ Opbouw en presentatie van de resultaten van een kwantitatieve risico analyse (QRA In de voorgaande hoofdstukken is te lezen dat het plaatsgebonden of individuele risico, afgekort PR respectievelijk IR, de kans geeft dat iemand die zich een jaar lang continu op een plek bevindt, overlijdt door een ongeval (bijv . met gevaarlijke stoffen) . Dit wordt cijfermatig uitgedrukt in één dode op de honderdduizend, miljoen, lo miljoen, loo miljoen per jaar (lo-5,10-6, 10-7 of lo-8 per jaar) . Het groepsrisico, afgekort met GR, is kans dat een groep personen door een ongeval bij een risicovolle activiteit overlijdt . Op het GR wordt in deze scriptie niet verder ingegaan .

5.1 Inleiding Het plaatsgebonden risico wordt grafisch weergeven in de omgeving van de inrichting (risicovol object) met de zogenaamde ISO-risicocontouren . Precies op deze contour bedraagt het risico als aangegeven. Op de 10-6 ISO-risicocontour bedraagt de kans op één dode dus een op de miljoen per jaar of anders geschreven 1 dode per miljoen jaren . Binnen de contour, dus dichter bij het risico object wordt deze kans groter, zie als

voorbeeld de contouren in de onderstaande figuur .

Figuur ,5.i . Weergave van het plaatsgebonden (PR) of individuele Risico (IR). Bron figuur 5.i . : Inleiding externe veiligheid-deel 1-kenmerken en kernbegrippen, ir . Robert Geerts en ir. Jan Heitink, Raagevende ingenieurs voor de externe veiligheid, Enschede[AVIV ; 20051 .

Als de kans uniform over of in de omgeving verdeeld zou zijn, dan zouden deze contouren als cirkels om een inrichting of risicovol object te zien zijn . De windrichting, weerklasse, dus omgevings- of atmosferische omstandigheden en de invloed van de omgeving het terrein en de eventueel aanwezige obstakels zorgen er voor dat de contouren nooit precies rond zijn en meestal ook een grillige contour vertonen . Zoals eerder aangeven, wordt de invloed van het terrein tot uitdrukking gebracht door de ruwheidslengte (zo) . Bij het berekenen moet in alle richtingen de verschillen in de ruwheid van het oppervlak van het terrein meegenomen worden, aangezien dit invloed heeft op de dispersie in de bewegingsrichting van de vrijgekomen gasdeeltjes . Dispersie over een vlak en open terrein kan omgehinderd plaatsvinden . Bevinden er zich objecten zoals begroeiing of gebouwen in de bewegingsrichting van de `gas-'deeltjes (wolk), dan worden deze deeltjes ter plaatse van het obstakel afgeremd cq . gehinderd . Doordat de snelheid van de deeltjes in de totale stroom deels (aan het oppervlak) afgeremd wordt, treden er wervelingen op, waardoor er zich een concentratiepiek kan Versie : 12/08/2007

Hoofstuk 5 : Presentatie QRA

Pagina 3 van 6

voordoen en waardoor de afstand tot het optreden van de maximale grondconcentratie kleiner wordt dan zonder deze ruimtelijke hindering. Achter het obstakel zal hierdoor de concentratie laag zijn en ten gevolge van de wervelingen zal er achter het obstakel verdere verdunning optreden . In een QRA worden deze risicocontouren alleen maar vanuit één inrichting berekend . Meerdere objecten (inrichtingen) tegelijk het zij ten gevolge van domino effecten of op zich staande gebeurtenissen worden niet bekeken in een QRA . Deze worden gebeurtenissen worden niet meegenomen in de berekening omdat het heel moeilijk is om dit uit te drukken in de kans op het voorkomen ervan . Zonder reële cijfers zou dit leiden tot een grotere onnauwkeurigheid van de uitkomst van een QRA. Het is natuurlijk wel van belang in een QRA te constateren of de kans op Domino effecten aanwezig is in de omgeving, dat kan op de bedrijfslocatie zelf zijn maar ook bij gevaren bronnen op de eventuele naastgelegen bedrijfsterreinen. Plaatsgebonden risico bij een of bij meerdere objecten.

® = Inrichting of risico object

Opm. *= fictief, kans op domino effect II of U en III t.g.v . calamiteit met I is veel kleiner als de hier aangegeven kansen . Maar voor de beeldvorming is het hiernaast staande model wel te gebruiken .

Figuur 5.2. Model voor de beeldvorming PR rondom een of meerdere inrichtingen Uitgaande van figuur 5 .1 : Hoe is een ISO-risicocontour opgebouwd of hoe komt elk punt op de contour tot stand?

Om tot het punt op de contour te komen is het voor de handliggend dat er teruggerekend wordt . Met andere woorden bereken de afstand vanaf de bron waarbij het individuele risico (IR) gelijk is aan de contourwaarden . Dit is ook een voor de handliggende methodiek waarop de QRA-softwarepakketten zouden kunnen werken . De in de literatuur beschreven methodiek berust op het indelen van het verspreidingsgebied in uniforme raster punten, zie pagina 5 in dit hoofdstuk . 5.2 Het berekenen van het individueel of plaatsgebonden risico in één punt Als de contouren in figuur 5 .i bekeken worden, is te zien dat de afstand tot het optreden van dit risico t .o .v. het object in alle windrichtingen varieert . Elk PR- of IR-punt op de contour is opgebouwd uit het product van verschillende kansen . De berekening van de bijdrage van het individuele risico AIR (S, M, (p, i ), in een punt ziet er als volgt uit [3 .] :

Versie : 12/08/2007

Pagina 4 van 6


Het individuele risico op een punt (van de contour) van een bepaalde ongewenste gebeurtenis op is het product van de frequentie van deze ongewenste gebeurtenis `S' = fs (bijvoorbeeld een LOC = Lost of containment), de kans op weerklasse `M', de kans op windrichting `cP' en ontstekingsscenario ì' . Als zich geen ontsteking voordoet dan vervalt deze kansterm .

Pd is de kans op overlijden in het betreffende punt . De overlijdenskans is het hoogste op de centrumlijn (x-as) van de wolk en neemt af naarmate iemand verder verwijdert is van deze centrumlijn of verder verwijdert is van de plaats op de x-as waar de grondconcentratie zijn maximum heeft . De kans op overlijden (letaliteit) wordt berekend uit de optredende concentratie en de daarbij behorende probitwaarde . Deze concentratie wordt zoals beschreven in hoofdstukken 2, 3 en 4 veelal berekend met het Gausiaans dispersiemodel :

Als referentie hoogte (z) voor de berekening van effecten wordt standaard 1 meter aangehouden. Uit de probitwaarde volgt de letaliteit op basis van de in hoofdstuk 2 beschreven relatie tussen deze parameters (Finney 1971) .

Waarin a, b en n specifieke stofconstanten zijn, C de concentratie en t de blootstellingstijd . Hieronder nogmaals de voorbeelden uit hoofdstuk 2 . Stof:

~

a

b

n

Meth liso anaat

-1,2

i

Stikstofdioxide

-18,6 -6,35

1

3,7

Chloor

0,5

Koolmonoxide

-7,4

1

2 , 75 1

0,7

De relatie tussen de Pr en Pd de kans op overlijden is standaard normaal verdeeld . Pd = i% voor een Prwaarde van 2,67 . De blootstellingtijd (t) bedraagt maximaal 30 minuten, gerekend vanaf het moment dat de wolk arriveert . Dit moment kan gedefinieerd worden als het moment waarop de overlijdenskans hoger is dan i%(i dode per loo mensen) . Zowel het individueel als het groepsrisico worden met behulp van de probitfunctie van de betreffende stof berekend. Hierbij wordt de overlijdingskans van een persoon respectievelijk personen bij een bepaalde blootstelling ( effect) berekend. Voorbeeld Bhopal met Methvlisocyanaat : Pr =-i .2 + In (C0,7 . t), t = 30 min. De Probitwaarde overeenkomend met i-% letaliteit, bedraagt 2,67 . Uit deze gegevens kan de concentratie berekend worden waarbij de kans op overlijden 1 op de loo of wel 1 % bedraagt . De zo berekende concentratie is 1,954 mg/m3 . Deze berekende concentratie zou weer ingevuld kunnen worden in het Gausiaans dispersiemodel om de plaats te bepalen waar deze concentratie zich voordoet .

Versie : 12/08/2007


Pagina 5 van 6

5•3 Het berekenden van het totale individuele risico . Het berekenen van het individueel risico voor 1 windrichting en 1 weerklasse voor de ongewenste gebeurtenis s`vrijkomen van een toxisch gas' gebeurd als volgt : AIR fs, As, m» = fs x PNr x P„, x Pd De totale bijdrage van de ongewenste gebeurtenis aan het individueel risico AIR, in het punt op de contour is de som van alle 12 windrichtingen en alle 6 weerklassen, zie ook bijlage B . waarin beschreven wordt hoe 12 windrichtingen in een QRA vaak ook geconverteerd worden naar 8 windrichtingen waarmee gerekend wordt . Iedere waarde op de contour (vb . 10-6 y -1 ) is de som van de in de bijlage B aangegeven 6 weerklassen (M) en de 8 of 12 standaard windrichtingen (cp), waarbij telkens de dagen nachtfractie voor het optreden van (M) berekend wordt . Dit is de kans dat een van de 6 weerklassen (weertypes) overdag of 's nachts voorkomt . Het individuele risico op de 10-6 ISO-risicocontour voor de ongewenste gebeurtenis (S) wordt dan als volgt geschreven [3 .] :

Aangezien de dispersiecoëfficiënten, ay en oz afhankelijk zijn van de weersomstandigheden en de oppervlakte ruwheidslengte (zo) en de afgelegde afstand, zullen deze getalswaarden wijzigingen indien deze berekend zijn met de benaderingsformules voor ay en 6Z uit het gele boek die gebruikt worden als er geen gemeten waarden voor deze sigma's zijn . Hierbij wordt opgemerkt dat er ook een verschil ontstaat in de sigma's als deze berekend worden op basis van de methodiek beschreven in CPR 14E [i .] of de methodiek die hiervoor nu in de PGS 2[2 .] opgenomen is, zie met betrekking tot dit probleem hoofdstuk . De ruwheidslengte kan zoals eerder opgemerkt in de diverse richtingen over een terrein anders zijn . In het geval van de 12 standaard windrichtingen kunnen er dus 12 verschillende waarden voor de ruwheidslengte (zo) van toepassing zijn .

Belangrijk gegeven is dat tengevolge van de 6 weerklassen (stabiliteit van het weer) die standaard in het model voor een QRA zijn opgenomen, de sigma's vy en vZ voor elke weerklasse opnieuw berekend moeten worden . Een punt op een contour bestaat bij het rekenen met 12 windrichtingen, dus uit 6 x 12 is 72 Pd berekeningen, met de daarbij behorende waarden voor PM en P „ . De frequentie van de ongewenste gebeurtenis S : fs, is bij elke berekening hetzelfde, namelijk die van het gekozen scenario . De kans op een bepaalde weertype PM varieert tussen o en i ; De kans op windrichting Pp varieert tussen 0 en i ; PM en Pp kunnen uit de weerstatistieken van een gebied, regio of zelfs een land gehaald worden . Wereldwijd worden deze bijgehouden . Voor Nederland bijvoorbeeld door het KNMI ; Koninklijk Nederlands Meteorologisch Instituut .

Uit deze weerstatistieken per regio kunnen de kansen op windrichting en weerklasse gemiddeld over een langere periode (10, 20, 30 jaren) bepaald worden . Deze kunnen als representatie voor het betreffende gebied gebruikt worden . Opmerking: Voor Nederland en de rest van wereld is dit echter gezien het afwijkende weerpatroon (Globale warming effect) de afgelopen jaren een extra onzekerheidsfactor bij gekomen, bij het gebruik van deze historische gegevens t .b .v . de berekeningen in een QRA. Als de bijdrage van een windrichting nul is dan heeft het verder geen zin om hier de bijbehorende overlijdenskans te berekenen . Uit het voorgaande blijkt al dat het uitrekenen van de totale IR in een punt (op de contour) monnikenwerk is, vandaar ook het gebruik van software voor deze berekeningen . Versie : 12/08/2007

Hoofstuk 5 :

Presentatie

QRA

Pagina

6

van

6

De methodiek als meest beschreven voor het bepalen van de ISO-risicocontouren .

In de literatuur wordt meestal de methodiek beschreven waarbij een raster met punten over het gebied waar de wolk zich verspreid rondom de bron waar de stof (het gas) vrijkomt, zie ook hoofdstuk . . . . Het raster wordt afhankelijk van de grootte van het gebied gekozen, bijvoorbeeld een raster van loo bij loo meter . Er ontstaat zo een raster met punten op een afstand van loo meter van elkaar . In elk van deze punten wordt het individuele risico berekend . De gewenste risicocontouren kunnen dan tussen deze punten geïnterpoleerd worden. Opmerking: in BIJLAGE A . wordt aan de hand van het gecorrigeerde rekenvoorbeeld uit het paarse boek [3 .] de QRA-methodiek met behulp van cijfers inzichtelijk gemaakt .

5•4 Afsluitend In dit hoofdstuk wordt behandeld hoe na het verkrijgen van concentratieberekeningen (hoofdstuk 4), verder gerekend moet worden om tot de uiteindelijke QRA - resultaten te komen . In dit hoofdstuk wordt getracht om te voldoen aan de doelstelling het inzichtelijk maken van de opbouw van de QRA-methodiek en het totstandkomen van de resultaten of cijfers hieruit . De resultaten of cijfers van het individuele risico worden, zoals meerdere malen in deze scriptie vermeld, tegenwoordig weergegeven, gepresenteerd middels de ISO-risicocontouren . Door de relevante theorieën uit het gele boek, zie hoofdstuk 4 en het paarse boek, hoofdstuk 5 samen te voegen is het mogelijk de opbouw meer inzichtelijk te maken . Om tot de juiste opbouw te komen moest wel enig onderzoek verricht worden en moesten berekeningen uitgevoerd worden om de juistheid van de modellen te testen. Daarbij werd ook geconstateerd dat de berekende waarde voor sigma z in het rekenvoorbeeld van het paarse boek niet correct is . Voor de betekenis van de resultaten zullen er experimenten gedaan worden die in hoofdstuk 6 beschreven zijn . Daarbij wordt getracht om te voldoen aan de doelstelling om de materie uit dit hoofdstuk en voorgaande hoofdstukken nog verder te verduidelijken en meer inzicht te geven in de werking en de betekenis van de resultaten van een QRA .

Versie : 12/08/2007

Hoofdstuk 6 :

Onderzoek

Pagina

i

van 16

6 . Onderzoek naar de maximale grondconcentratie en de ISO-risicocontouren . 6 .1 Inleiding. 2 6 .2 De maximale grondconcentratie . 3 6 .3 De afleiding van de maximale grondconcentratie op basis van CPR 14E ; 19974 6 6 .4 De afleiding van de maximale grondconcentratie op basis van PGS 2 ; 2005 . 6 .5 De Bhopal case . 7 6 .5 .i Feiten, gegevens en parameters . 7 10 6 .5 .2 Samenvatting van enkele resultaten uit dit onderzoek . 6 .5 .3 Toxicologische data van Methylisocyanaat . 11 6 .6 . Eindconclusies vergelijk van de concentratiegebieden uit de plattegrond het berekende . 15 16 6.7 Afsluitend.

Versie: r7/o8/2007

Hoofdstuk 6:

Onderzoek

Pagina

2

van 16

6 . Onderzoek naar de maximale grondconcentratie en de ISO-risicocontouren .

In dit hoofdstuk zijn de achtergronden, uitvoering, resultaten en conclusies van de uitgevoerde experimenten gegeven . De bijbehorende dataset met de volledige resultaten zijn opgenomen in bijlage 0 . .

6 .1 Inleiding

De totstandkomingen van de risicocontouren is gebaseerd op modellen die opgebouwd zijn uit een groot aantal wetmatigheden die of empirisch of theoretisch gevonden zijn, gecombineerd met statistische modellen om zoveel mogelijk de tekortkoming die ontstaat als model en werkelijkheid worden vergeleken op te heffen . Zie voorgaande hoofdstukken in deze . In hoofdstuk 4. en 5 . werd de opbouw en samenhang van de QRA-methodiek als uitgewerkt . Een probleem daarbij is dat het niet eenvoudig is om met behulp van de geldende standaarden CPR 10 [i .] welke in 2005 omgezet is in PGS 2 [2 .] en het Paarse boek CPR i8 vanaf 2005 PGS 3[3.] de samenhang en opbouw te doorgronden . Daarmee kon een antwoord gegeven worden op deel i van de vraagstelling van in dit onderzoek . Een ander probleem wat ontstaan is naar aanleiding van de PGS 2 . Bij de omzetting van CPR 14E ; 1997 [i•] naar de PGS 2 ; 2005 [2 .], zijn de paragrafen welke de benadering van de dispersie-coëfficiënten sigma y en sigma z middels berekeningen geven, gewijzigd . In de PGS 2 is weer de veel oudere methodiek opgenomen . Merkwaardig is dat deze wijziging niet gedeclareerd wordt, zoals dat normaal gebruikelijk . De formules voor de sigma v en sigma w welke alleen van betekenis zijn voor het berekenen van sigma y en z op basis van de methodiek beschreven in CPR 14E zijn in PGS 2 blijven staan, zie paragraaf 4 .5 .2 .6 . Het gaat hierbij om formule 4.54 voor sigma y in paragraaf 4•5•3•1• uit de CPR 14 en om formule 4 .58d voor sigma z uit paragraaf 4•5•3•2•• In paragraaf 4•5•3•4 van PGS 2, wordt wederom de oude methodiek voor het berekenen van de dispersie parameters (sigma' s) gegeven.

Verder is het rekenvoorbeeld in het paarse boek voorheen CPR 18 en nu PGS i[3 .] nog steeds op basis van de CPR 14E methode inclusief de hierin fout berekende sigma z (zie bijlage A voor de correctie) . De vraag werd 22 mei j .l . bij InfoMil voorgelegd en daar geregistreerd als vraag 0705-3420 . Aangezien InfoMil de vraag niet kon beantwoorden is deze vraag doorgestuurd aan de instantie die hiervoor in Nederland verantwoordelijk is en als expert op dit gebied geldt . Ondanks meerdere contacten die er zijn geweest heeft dit tot op heden niet geleid tot een antwoord . Het is daardoor op dit moment niet mogelijk om met zekerheid vast te stellen welke variant van het model gebruikt wordt in de softwarepakketten . Noodgedwongen worden beiden varianten meegenomen en tevens met elkaar vergeleken in dit onderzoek. In dit hoofdstuk wordt ook antwoord gegeven op deel 2 van de vraagstelling daarvoor is eerst gezocht naar manieren om de betekenis van de resultaten van een QRA vast te kunnen stellen en inzichtelijk duidelijk te maken . Daarna is aan de hand van diverse cases waarbij de ramp in Bhopal ( India) gebruikt werd om dit met concrete cijfers te onderbouwen . Voor de lezers die niet bekend zijn met deze ramp in paragraaf 6 .5 en in bijlagen G. en Z . worden verder details hierover gegeven.

Versie : 17/0 8/2007

Hoofdstuk 6: Onderzoek

Pagina 3 van 16

6 .2 De maximale grondconcentratie In plaats van het risico uit te drukken in een kans op een dode per miljoen jaren kan ook gebruik gemaakt worden van een meer tot de verbeelding sprekende grootheid, namelijk de maximale concentratie aan de grond die op afstand x in de windrichting van de bron (o,o,o) gevonden wordt . Deze grootheid kan immers vergeleken worden met de toxicologische gegevens van de betreffende stof (vb . LDSo, LD1, LC5o, LCi, etc .) om de ernst van de optredende concentratie te kunnen inschatten . Met behulp van deze concentratie kan ook de overlijdingskans (letaliteit) van een persoon berekend worden .

Deze overlijdingskans kan bijvoorbeeld weer berekend worden met de probitfunctie. Zoals in voorgaande hoofdstukken reeds aangegeven is, wordt de probit (Pr) berekend uit de concentratie en de blootstellingstijd . Voor diverse stoffen zijn de toxicologisch constanten bepaald die nodig zijn om de probit te berekenen met de daarbij behorende overlijdens kans . Het is ook mogelijk de kans op overlijden (Pd) te kiezen en dan de blootstellingstijd te berekenen . Een ander nuttig vergelijk is de plaats waar de maximale concentratie optreedt ten opzichte van de plaats waar het individueel risico lo-6 is op de x-as is . Bij het dispersiemodel met alleen horizontale (y) en verticale (z) dispersie, wordt deze af- en toename volgens een dubbel Gaussiaans distributiemodel (standaard normale of Gauss-verdeling) beschreven . Belangrijk ge geven is dat : de hoogste grondconcentraties zal zich in het Gaussiaans model altijd op een punt van wolkas (midden, x-as) voordoen . Op dit punt doet zich dus ook de worst case situatie voor. Buiten de wolkas zal ten gevolge van horizontale (Y) en verticale (Z) dispersie de concentratie lager zijn . De basisformule voor de grondconcentratie (z = o) is :

Deze formule is de basisvorm voor het berekenen van de concentratie in de zich verspreidende wolk in de windrichting voor continue emissiebron . In hoofdstuk 4 is te lezen dat dit model continu verder ontwikkelt wordt, dat geldt met name voor het berekenen van de dispersiecoëfficiënten (cry en a .) . Voor de berekeningen in deze paragraaf worden de benaderingsmodellen uit het Gele Boek [i .] gebruikt. De laterale dispersie (cry) is in paragraaf 4 .5 .3 .1 beschreven, zie formule 4 .54 en de verticale dispersie (6Z) wordt in paragraaf 4 .5 .3 .2 beschreven . Later is hieraan ook nog de berekening op basis van de methodiek uit PGS 2 [2 .] aantoegevoegd. Omdat het acceptorpunt zich in lijn bevindt met de bron en de windrichting of wel y = o wordt de horizontale dispersieterm gelijk aan eo = 1 . De basisformule wordt dan :

2

Versie : r7/o8/2007

Hoofdstuk 6 :

Onderzoek

Pagina

4

van 16

Belangrijke eigenschappen die hier gebruikt worden zijn :

. Afhankelijk van de weersomstandigheden treed deze maximale concentratie op tussen de bron, x=o en x = ao (max. 3 uren reistijd) . . Het tussenliggende maximum `worst case situatie' kan voor bovenstaand model gevonden worden door de eerste afgeleide naar x gelijk te stellen aan nul : dC/dx = 0 . Om uit de bovenstaande vergelijking de eerste afgeleide te kunnen bepalen moeten eerst alle functies waarin x als variabele voorkomt ingevuld worden. De grootheden Q, u, II en h zijn constanten . Aan de hand van de vergelijking die nodig zijn a,, en aZ te berekenen wordt onderzocht of hierin x als variabele voorkomt of wel zijn deze afhankelijk van x . In deze formules is u = ua : windsnelheid in m/s . In bijlage F. wordt een alternatieve aanpak gegeven .

6 .3 De afleiding van de maximale grondconcentratie op basis van CPR 14 E ; 1997• De volledige uitwerking voor dit instrument wordt in bijlage P gegeven .

De laterale dispersie coëfficiënt 6 y(x) wordt als volgt berekend, zie Gele Boek :

Voor de verticale dispersie coëfficiënt 6Z (x) wordt een verschil gemaakt tussen het vrijkomen onder of boven de oppervlakte laag. Voor h < o,i h ; geldt :

G

m (3)

De functies fzl (zo L) en fz2 (L) worden hier gegeven als functie van zo en L . Veel beschreven methodieken werken ook met tabellen, waarbij deze getalswaarde gegeven worden als functie zo en het weerklasse in Pasquill . L is de z .g.n . Monin-Obukhow lengte welke indirect samenhangt met de Pasquill stabiliteit en de oppervlakte ruwheidslengte (zo), in paragraaf 4•5•2•3• is deze relatie reeds behandeld . Voor h>_ o .i h ; geldt:

m (4)

Als er geen meetwaarden voor de standaard deviaties (6 , en aW) van de turbulentie snelheden aanwezig zijn, worden deze berekend met de vergelijkingen uit paragraaf 4 .5 .2 .6 . van het Gele Boek . De menghoogte (h ;) is afhankelijk van de stabiliteit van de atmosfeer, zie paragraaf 4 .5.2 .5 . In de vergelijking voor het berekenen van a, en aW komt u* voor, de wrijvingsweerstand snelheid . De invloed op de windsnelheid ua door de bodem van het terrein (zo) neemt af, als de hoogte (z) toeneemt . In paragraaf 4•5•2•i• wordt u* berekende als functie van z, ua, za en L . Om de eerste afgeleide dC(X, o, z) /dx te kunnen bepalen moeten eerst de functies van ay (x) en aZ (x) ingevuld worden in de vergelijking voor C( ., ., z) . Daarna kan deze vergelijk gedifferentieerd worden . Onderstaand ingevuld voor h < o .i h ; ,(2) en (3) invullen in (i) . Productregel toepassen levert de volgende vergelijking voor dC(x,o,z)/dx = o . De vergelijking van de eerste afgeleide voor h < o .i h ; wordt dan : Versie: i7/o8/2oa7

Hoofdstuk 6 : Onderzoek

Pagina 5 van 16

(-i- U

fcz) (-h2 /26z2)

+

dCqx. ° . z)

X

2 /2 (7t-)

.-2 .f~ . h2 • i/2.fz,-2

II .

Constante A

1 ( 11~ /z6--) t;)'/2

L . (-i/2-f=) x

e

~

(-1/2-

+

x

f~)

ae

~

(-h

~_

(7)

II .a.. f~ Constante B

In het bovenstaande kader is een vergelijking voor x gevonden waarbij zich de maximale grondconcentratie voordoet ( xm.) . Om een vergelijking voor Cn,aX te vinden wordt de vergelijking voor x .X ingevuld in de vergelijking voor de grondconcentratie (bijlage P ., vergelijking 5 .) .

Onderstaand ingevuld voor h>_ o,i h ; ,(2) en (4) invullen in (i) . De vergelijking van de eerste afgeleide voor h >_ o,i h i wordt dan: f(x)

g(x)

f(x) .

(-h2

2x-s ] .

i-1,ó/ :( Ua . ti) . \-

+

X'2

1 . . . -h2 . us2 /2 .6wv2 . [ -2x-3 oyRl/(lla.ti ) . X'2 ]

-

e

/2622)

+

.

~

u . Q [o,81/( ua . t ;) .

2 , 7/J(ua - ti)- X-Z' .

Samenvatting en conclusie 6 . 3 : Verdere analytische uitwerking van deze formules is niet mogelijk gebleken . Het oplossen van veeltermen met hogere machtsvergelijkingen is een klassiek probleem uit de wiskunde . Gebruik van het programma Mathematica (V. 5 .2) laat hetzelfde beeld zien . Het is wel mogelijk om deze formules numeriek uit te werken en het nulpunt iteratief te benaderen . Hiervoor werden enkele experimenten uitgevoerd met behulp van een opzet in het spreadsheet programma Èxcel' en ter vergelijk met het programma wiskundige analyse programma `Mathematica'.

Versie: i7/o8/2007

Pagina 6 van 16


6 .4 Afleiding van de maximale grondconcentratie op basis van PGS 2 ; 2005 methodiek. Ten tijde van dit onderzoek is niet bekend welke variant tegenwoordig gebruikt wordt bij de QRA in de diverse softwarepakketten, zie verder opmerkingen hierover in bijlage H . Om deze reden wordt in deze scriptie ter vergelijk ook de PGS 2-methodiekvariant meegenomen . Basisformule voor het berekenen van de maximale grondconcentratie .

h

De volledige uitwerking van de onderstaande afleidingen worden gegeven in bijlage P . Formules voor het benadering van de disversiecoefficienten. a, en cr ..

Hierin zijn 6Y (x) en aZ (x) dus functies van x of wel de afgelegde afstand in de windrichting . De parameters a, b, c en d zijn opgenomen in tabel 4 .8 van paragraaf 4•5•3•4• van PGS 2 . Door 6,. (x) en 6z (x) in te vullen in formule (i), de Quotiëntregel toepassen en de vergelijking voor dC/dx gelijk te stellen aan o volgt:

/(2d)

_

_.1/(2d)

Door vergelijking x m . invullen in basisvergelijking volgt een vergelijk voor C. :

C(max) =

Samenvatting en conclusies 6 .4 Op basis van de vergelijkingen uit PGS 2 ; 2005 [2.] kan wel een afleidingen voor de maximale grondconcentratie en de bijbehorende afstand gevonden worden, die hierboven gegeven wordt. Verder vereenvoudiging van de Cmax formule is wel mogelijk maar bij gebruik van handige rekeninstrumenten als een spreadsheet programma niet direct noodzakelijk .

Versie : i7/o8/2007


Pagina 7 van i6

6.5 De Bhopal case In Bijlage G . zijn feiten, parameters en relevante gegevens van het Bhopal ramp met de daarbij behorende bronvermelding verzameld . Een beknopte beschrijving van deze tot op heden meest ernstige ramp ten gevolge van industriële activiteiten is in bijlage Z opgenomen . Hieronder zijn in elk van de kaders de belangrijkste feiten en gegevens op een rij gezet, in verband met het gebruik van deze gegevens en parameters bij het berekenen van de Bhopal cases .

6 .5 .1

Feiten, gegevens en parameters

Datum : 2-3 december 1 (1 84 Procesonderdeel : Tank 610 Inhoud : Tank 6io contained more than ii .29o gal = 42 .737 liter = 41 .028 kg = 41 ton L 4o ton). At 12 :15 a.m . the operator checked the tank pressure again. It was 30 psig and rising rapidly. Seconds later, the reading was off the scale . The rupture disk/safety valve system is designed to give way at 40 psig, and when it did, the contents of tank 6io rushed through the lines at a least 720 Is per minute . At the height of the reaction, the pressure in the tank was probably above 200 psig, the temperature above 2000 C. The escaping gas went first to the vent gas scrubber . It is not yet clear whether the scrubber functioned on the night of the release . But if the figures released by Union Carbide are correct, the gas escaped at rate of 400-800 lbs/ minute, at a pressure and temperature approaching 200 psig and 200 °C . • •

400-800 lbs/ minute = 181-3,64 kg/min. = 10 .90A-21 .818 kg/uur 200 psig = i3i8 bar

The reaction produced enormous heat and pressure and 40 tonnes of a deadly cocktail of MIC, hydrogen cyanide, mono methylamine, carbon monoxide and possibly 20 other chemicals spewed forth in the form of dense clouds . A cold and gentle northerly wind carried the clouds over half a million sleeping people . The poison cloud moved like a wall 20 to 30 feet high hugging the ground . By one in the morning an entire city had been turned in to gas cham ber. •

a wall 20 to 30 feet = 6 tot g meter hoge wolk .

About 40 tons of MIC poured out of the tank for the next two hours , creating a deadly cloud that spread eight kilometers downwind, over the sleeping city of Bhopal, killing 2,500 people and injuring 200,000 more .

Around 2 :15, the gas leak stopped. . . On the day of the incident there was an increase in temperature in one of the tanks to 380 °C (close to the boiling point, table 14) . The increased pressure exceeded the design value of the tank causing it to rupture a relief valve . Approximatel~4o/4i tonnes of MIC vapours escaped through a 3,3 m high atmospheric vent-line [18 .1 . The release continued for about Ao minutes into the cool, da stable atmosphere of Bhopal [i8 .1 .

Versie: 17/ 08/2007

Hoofdstuk 6: Onderzoek

Pagina 8 van 16

MIC has a molecular weight of 57 .05 with a density twice that of air (at 200 °C) . Therefore it would have been expected that the plume would slump, engulfing the factory and surroundings . In fact the evidence suggests that the worst affected area was approximatel y 5 oo m downwind from the site . Of the ioo workers present at the time, only one was affected . Chemical scorching effects observed on the vegetati on were not present in the first several hundred metres .

Afbeelding 6.5 .1 . Bebouwing in Bhopal slechts op enkele loo meter van deprocesinstallatie .

"About 40 t of MIC escaped into the atmosphere in Ao min . The area involved was about 50 sqkm and nearly 200,000 people were affected due to the gas leak ." Initialized by a single 3 m s-i geostrophic wind, the PBL model produced a low wind speed stable surface layer capped by a 250 m high nocturnal inversion [i8 .] . In de hierna volgende tabel 6 .5 .1 . zijn op basis van de verzamelde gegevens, de parameters die voor de berekeningen gebruikt zijn opgenomen .

Enkele conclusies o p basis van deze gegevens 1 . De aanwezigheid van een inversielaag op 250 meter hoogte en de weerklasse F (nacht) verklaard ook de waarnemingen van ooggetuigen dat wolk 6 to lo meter hoog zich laag aan de grond verspreidde en dat de `worst case area' zich op zo'n 500 meter afstand van de bron voordeed .

2 . Uit de berekende menghoogte, zie tabel 6 .5 .i . blijkt dat deze ver beneden de inversielaag ligt, zodat het gasluchtmengsel zich onder de inversielaag verder kon verspreidden in de omgeving . De inversielaag heeft hier naar alle waarschijnlijkheid, als een soort deksel gewerkt . 3 . Als deze ramp zich overdag, bijvoorbeeld bij een weerklasse D, had afgespeeld, was het goed mogelijk geweest dat deze ramp zich niet of in veel mindere mate had voorgedaan, aangezien de menghoogte dan veel hoger ligt, boven de inversielaag als deze dan al aanwezig was geweest .

Versie : 1 7/ 08/200 7


Pagina 9 van i6

Tabel 6 .5 .1 . Model invoerparameters [18 .]

Parameters : Latitude f

Surface roughness (zo) Albedo Geostro bic wind speed* Geostro hie wind direction* Geostro hic shear*

Berekende parameters : i /L L

Weertype o .b.v. L f(z zo, L) U* h hi Sigma Sigma z ti sigma

Bhopal 23 .i6 °

51 ° [i.]

5 ,72 X 10-5

11,27 x 10-5

lo cm 0 .25

3 .0 m s 311 ° 0 .0s-1

* * * * *

0,073 13,6998

*

F 2,6311 0,4561m /s m 132 m

0,75049 m /s 0,4778 m /s 1000S

ti (sigma z)

loos

in s

5,5555 s

0

Nederland

* * * * 94m o,698i m /s 0,4287 m /s

*

* = idem.

De laterale dispersie coëfficiënt a y(x) is met i/L > o :

De verticale dispersie coëfficiënt 6z (x) voor h>_ o,i h ; ; ~, :

Voor beide locaties (Bhopal en Nederland) parameters uit tabel 6 .3 .1 . invullen . Daarna invullen in de basisformule voor het berekenen van de maximale grondconcentratie op de x-as (windrichting) .

Versie : i7/o8/2007

Pagina lo van 16


In bijlage O . is de volledige uitwerking (dataset) te vinden van de Bhopal cases . Deze bestaat uit de volgende onderdelen : 1.

In de eerste case werden op basis van dit model de afstanden versus de concentratie en de daarbij gehorende % letaliteit bepaald, zie tabellen en grafieken `Bhopal 2-3 dec . 1984' . Tevens via Mathematica de maximale concentratie berekend ter controle van de berekening in Excel .

2 . In de tweede case werd dezelfde berekening uitgevoerd alleen dan voor het geval dat de Bhopal site in Nederland (Rotterdam) gevestigd zou zijn, zie tabellen en grafieken `Bhopal in Nederland' . 3 . In de derde case werd op basis van de meteorologische gegevens van weerstation Rotterdam [3 .] de totale individuele risico's van de 6 standaard QRA weerklassen en de 12 windsectoren berekend . Voor LOC werd gebruik gemaakt van het scenario het falen van een ingeterpte druktank (Tank 6io) uit het `Handboek kanscijfers' [i9 .], deze frequentie bedraagt : fs = 2 . lo-6 per jaar, zie verder tabellen en grafieken `Bhopal (Rotterdam) case' . 4•

In de vierde case wordt de berekening van cases 1 en 2 nogmaals herhaald met de methodiek zoals deze nu beschreven staat in PGS 2, paragraaf 4 .5 .3 .4 [2•], zie ook bijlage H voor de reden hiervoor .

6.5 .2 Samenvatting van enkele resultaten uit dit onderzoek . In de eerste case 'Bhopal 2-3 dec . 1984', wordt de maximale concentratie op ca . 26o meter gevonden. De concentratie bedraagt 175 mg/m3 = 75 ppm MIC . De 50 ppm (gebied I) wordt gevonden op ca . 500 meter.

Mathematica : De berekende maximale concentratie bedraagt 174,118 mg/m3 en de afstand waarbij dit maximum zich voordoet is 258,815 meter. In de tweede case `Bhopal in Nederland', wordt de maximale concentratie op ca . 300 meter gevonden . De concentratie bedraagt 165 mg/m3 = 7 i ppm MIC . De 50 ppm (gebied I) wordt gevonden op ca . 550 meter In de derde case `Bhopal (Rotterdam)', wordt een volledige QRA uitgevoerd, de volledige dataset met tabellen en grafische weergave is op genomen in Bijlage O .

Zeer kort samengevat worden op basis van de gebruikt parameters voor de Bhopal case in Nederland de volgende afstanden op de centrumlijn in de windrichting (x-as) gevonden : Afstand (x-as)

ISO-risico

7^~o m 4772 m Ca. 11000 m*

1,00E-o6 'aar 1 00E-0 'aar 1 ooE-o8 'aar

*In het geval van deze case mag het Gaussiaans dispersiemodel dus toegepast worden over een afstand van io .8oo seconden x 3 meter/seconde is dus tot maximaal 32,4 km .

Tenslotte case vier, de PGS 2 methodiek : De maximale grondconcentratie en de afstand kan berekend worden met de in paragraaf 6 .2 afgeleide formules : x. wordt dan 2314 meter en C(x,o,z) = 120,4 mg/m3-

: Versie

r7/o8/2007


Pagina 11 van 16

6 .5 .3 Toxicologische data van Methylisocyanaat

Bron: http ://www.epa.gov/ttn/atw/hlthef/methylis .html Defintie LC5o (Lethal Concentrations .) : --A calculated concentration of a chemical in air to which exposure for a specific length of time is expected to cause death in 50% of a defined experimental animal population .

Met name de LC 5o waarden zijn interessant om te vergelijken met de berekende concentratie in bijlage O .

Grafiek 6 .5.3 Toxicologische gegevens Methyl-Iso-Cyanaat

Op basis van de probitfunctie kan de Pr en de bijbehorende kans op overlijden berekend worden . Methylisocyanaat : Pr =-i .2 + In (C0,7 . t), uitgaande van t = 30 min . blootstellingstijd. De probitwaarde overeenkomend met i-% letaliteit (i dode per loo mensen), bedraagt 2,67 . De concentratie uit dit voorbeeld is dan 1,954 mg/m3 = 0,84 ppm . De probitwaarde overeenkomend met 50-% letaliteit (5o doden per loo mensen), bedraagt 5,00 . De concentratie bij een Pr = 5,o is dan 54,6 mg/m3 = 23,3 ppm MIC . In de bovenstaand zijn enkele LC5o-waarden, namelijk die voor rat en muis gegeven . Deze bedragen respectievelijk 29 mg/m3 en 14 mg/m3, dit komt overeen met 12 en 6 ppm .

Voor het `NO Affect Exposure Level (NOAEL)' wordt hierin op 1,4 mg/m3 gegeven . De overige waarden worden verder niet gebruikt in deze . Versie : i7/o8/2oa7

Pagina 12 van 16


Vergelijk deze met de gevonden waarden op in bijlage O . en de waarden uit de [i8 .] `Bhopal gas leak' studie . Afbeelding 6 .5.3.1 . Enkele foto's van de procesinstallatie te Bhopal zoals deze er nu bii liqt .

Tank 610 .

33 meter hoge ventilatiepijp van de 'gasserubber'.

Zijaanzicht van een deel van de Bhopal procesinstallatie waarop ook de 4ventgasscrubber' te zien is.

Versie : i7/o8/2oa7


Pagina 13 van 16

In [18 .] `Bhopal gas leak' studie wordt een platte grond gegeven van Bhopal en de omgeving rond om de Ùnion Carbide'- site, zie afbeelding 6 .5 .3 .2 . De gemiddelde windrichting op 2-3 december 1984 was 311% wat overeenkomt met een wind uit NW-richting (Noord-westelijk) .

Afbeelding 6 .5.3.2 . Plattegrond van Bhopal 2-3 december 1984.

In deze plattegrond worden de gebieden die door de gas-dampwolk bestrekken werden, met behulp van vier zones aangegeven . Deze zones zijn gebaseerd op het aantal doden in de betreffende zone en de concentratie aan Methylisocyanaat in de omgevingslucht ten tijde van de ramp voordeed .

Versie : i7/o8/2oa7

Pagina 14 van 16


Tabel 6 .5 .3 . Gegevens behorende bij de plattegrond uit afbeelding 6 .5 .3 .2 [i8 .] . Zone

Afstand

Sterfgevallen*

Oppervlak

m

200- 75 0 m

m

750-2000 m 2200-3500 m 2500-4500 m

126 76 270

1 ,331an2 1,96 km2

Concentratie

I II

0 1

III

1 ,5 m

IV

<1, 0

Buiten deze zones

m

,6o km2

108

i66

o km2

1

Sterfte kzn2 . 951 393 59 14

1:1

* Achteraf in 1985 bleek dat het totaal aantal slachtoffer direct na de ramp (3 .000-3 .500) veel hoger te zijn als aanvankelijk (hier) gerapporteerd .

A,fbeelding 6.5•3•3• Plattegrond waarMj de uerspreiding van het gas over de stad Bhopal is ingetekend .

Versie : 17/ 0 8/200 7

Hoofdstuk 6 :

Onderzoek

Pagina 15 van 16

6 .6 . Eindconclusies vergelijk van de concentratiegebieden uit de plattegrond [i8 .] en de berekende waarden . Vergelijking van de gegevens uit paragraaf 6 .5 .i . en de berekende waarden uit bijlage 0 (samengevat in paragraaf 6 .5.2), laten zien dat de berekende waarden samen vallen met de waarden uit deze plattegrond . De maximale concentratie wordt op ca . 26o meter gevonden waarbij de concentratie 175 mg/m3 = 75 ppm Methylisocyanaat bedraagt . De 5o ppm concentratie wordt gevonden op ca . 500 meter gevonden wat midden in zone I ligt, gemeten vanaf de bron in windrichting @ 3ii° (x-as) .

De in deze case berekende afstanden en concentraties geven dus zeer reële resultaten in vergelijk met wat er in werkelijkheid gebeurd is, vergelijk deze maar met de gegevens uit tabel 6 .5 .3 . [1$•l• De resultaten gevonden met de methode in PGS 2 (case 4) liggen geheel niet in lijn met de resultaten gevonden met behulp van methodiek uit CPR 14 . De maximale concentratie wordt hierbij pas bij 2314 meter (concentratie hierbij 120,4 mg/m3 = 51 ppm) gevonden in vergelijk met de 300 meter uit case 2 (Bhopal in Nederland) is het verschil wel erg groot . In vergelijk met de werkelijk waarden levert deze methodiek geen reële waarden. De methodiek uit de PGS 2 is vergelijkbaar met van de eerste dispersiemodellen die hun oorsprong in de jaren 6o en 70 vinden . Deze methodiek werd ook al beschreven in de eerste edities van de CPR 14-richtlijn. De maximale ISO-risicocontour ( case 3) . De lo-6 /jaar contour loopt op 77o meter afstand van de bron wat overeenkomt met de grens tussen zone I en II . De 10-7 /jaar contour loopt met z'n 4772 meter deel door het zone N gebied, zie ook plaatje met ingetekende contouren opgenomen in bijlage 0 . . Tabel 6 .6 . Enkele van de berekende QRA-resultaten van de `Bhopal in Nederland' cases samengevat : Risico

Afstand (x-as) 3ii°

Concentratie Concentratie mg/m3 m

Letaliteit %

liti\ . ~rundr~,nc~ ~,oo E o6!ja : ~ r

; ~ oiu

gi

5 -

1 ,ooE-07 /jaar i,ooE-o8 /jaar


- ~

61

3

-

7,5

3,2

8

2,5

1,1

2

Vergelijk bovenstaande cijfers met de LC5o-waarden voor Methylisocyanaat uit paragraaf 6 .5 .3 . Deze bedragen respectievelijk 29 mg/m3 (rat) en 14 mg/m3 (muis), dit komt overeen met 12 en 6 ppm. Voor het `NO Affect Exposure Level (NOAEL)' wordt 1,4 mg/m3 opgegeven in de literatuur .

Het is van belang om op deze plaats even stil te staan bij de betekenis van de lo-6 per jaar contour, namelijk : één dodelijk slachtoffer per miljoen jaren of de kans op één dode is lo-6 per jaar . Vergelijk deze betekenis met de resultaten uit dit onderzoek, namelijk een berekende concentratie in de betreffende gebieden uit het `Bhopal gas leak' onderzoek [i8 .], zie tabel 6 .5 .3 . . Tussen zone I en II (7 7o m) is de concentratie groter dan 30 ppm . Dit komt overeen met een letaliteit die meer dan 58 % bedraagt . Het daadwerkelijke dodental in dit gebied bedroeg ca . iooo mensen (6 72/km2) . Neem daarbij ook nog tabel 6 .6 . en de concentraties die gevonden worden op de ISO-risicocontouren . Vergelijk deze gegevens vervolgens ook nog eens met de toxicologisch waarden van Methylisocyanaat .

Dan mag er wel gesteld worden dat het gebruik van de resultaten uit een QRA niet veel met de werkelijkheid te maken hebben . LET WEL! : In dit geval pakt de werkelijkheid ernstiger uit als de QRA-resultaten doen vermoeden . Afhankelijk van de situatie (condities die zich voordoen, welke bepalend zijn voor de model-parameters) kan het natuurlijk ook andersom het geval zijn . Gezien de resultaten uit dit onderzoek kan zonder meer gesteld worden dat verschuilen achter de lo-6 contour in dit geval leidt tot een zeer bedrieglijke situatie . Het zegt namelijk niets over de daadwerkelijke risico of de veiligheid van de mensen die aldaar aanwezig zijn . lo-6 ziet er nu eenmaal onschuldiger uit als een daadwerkelijke dodental van iooo mensen . Versie : i7/o8/2007

Pagina 16 van i6


Of het woord schijnveiligheid hier op zijn plaats wordt overgelaten aan de lezers in deze . De resultaten zien er erg zorgwekkend uit . Of dit in alle gevallen zo zal zijn, is een vraag die alleen beantwoord kan worden als er meer van dergelijk vergelijkende onderzoeken gedaan worden . In elk geval geven de cijfers die volgen uit de concentratieberekeningen met het bi-Gausiaans dispersiemodel en het toepassen van de probittransformatie (overlijdingskans) geen redenen tot bedenkingen . Pas na het vermenigvuldigen van de overlijdingskans met de kansen op weerklassen, windrichtingen en de frequentie dat de betreffende ongewenste gebeurtenis zich voor kan doen, ontstaan bedenkelijke cijfers, namelijk de individuele risico's . Deze liggen niet in lijn met het doel van externe veiligheid, namelijk het waarborgen van de veiligheid, zekerheid bieden, voor mensen die zich in de directe omgeving (buiten de lo-6 contour) van het gebeuren bevinden, zodat er geen levensbedreigende situaties kunnen ontstaan .

Wat dus wel duidelijk is geworden is dat er zeker wel een risico schuilt in externe veiligheid!

Afbeelding 6.6 . Avondschemering boven Bhopal .

6.5 Afsluitend In hoofdstuk 6 zijn de uitgevoerde experimenten en de daaruit volgende resultaten besproken . In bijlage O . is de plattegrond (afb . 6 .5 .3 .2 .) met de vier zones opgenomen met daarin de lo-6 en de 10-7 ISOrisicocontouren (gebaseerd op de maximale waarde) ingetekend .

In paragraaf 6 .6. vindt de eindbeschouwing van de onderzoeksresultaten plaats, waarmee ook aan deel 2 van de vraagstelling voldaan wordt . Hoofdstuk 7. wordt gebruikt om een samenvatting te geven en de belangrijkste conclusies op een rij te zetten, tevens zijn hierin de aanbevelingen ter verbetering opgenomen .

Versie : 17/0 8/2007

Hoofdstuk 7: Samenvatting en conclusies

Pagina 1 van 12

7 . Samenvatting, conclusies en aanbevelingen 7.1 7.2 .1 7.2 .2

7.2 .3 7.2 .4 7.2 .5 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7

De QRA als Beleidsinstrument . Cijfers in het algemeen . Risicoanalyse . Probitfunctie . Casuïstiek van ongevallen . Bedenkingen bij het voorgaande. Het Gausiaans dispersiemodel (Gausiaans pluim- of wolkmodel) . De opbouw en presentatie van de resultaten van een QRA . De uitgevoerde experimenten . Standaardisatie van de QRA-methodiek en unificatie QRA- softwarepakketten . Aanbevelingen ter verbetering.

Versie: 17/08/2007

Hoofdstuk 7 : Samenvatting en conclusies

7•

Pagina 2 van 12

Samenvatting, conclusies en aanbevelingen .

Hieronder volgt een beknopte samenvatting van de hoofdstukken 1 tot en met 6 . Enkele van de hierin gemaakte opmerkingen, beperkingen en andere relevante zaken worden in nogmaals naar voren gehaald . Als laatste worden de aanbevelingen ter verbetering en eventuele suggesties hierbij gegeven .

7 .i De QRA als Beleidsinstrument De QRA is het instrument wat de overheid gebruikt voor het maken van beleidsbeslissingen inzake externe veiligheid . Het Besluit externe veiligheid inrichtingen (Bevi) is de wettelijke basis waarin het gebruik van de QRA als instrument is geregeld . Het Besluit externe veiligheid inrichtingen (Bevi) legt externe veiligheidsnormen op aan overheden die besluiten nemen over bedrijven die een risico vormen voor personen buiten het bedrijfsterrein . Het besluit regelt hoe een gemeente of provincie moet omgaan met risico's voor mensen buiten een bedrijf als gevolg van de aanwezigheid van gevaarlijke stoffen in een bedrijf . Daartoe legt het besluit het plaatsgebonden risico vast en geeft het besluit een verantwoordingsplicht voor het groepsrisico . Dit wordt dan middels veilige afstanden ten uitvoer gebracht . In bestaande situatie kan dat leiden tot het eisen van extra maatregelen die bedrijven moeten treffen om aan de veiligheidsnorm lo-6 /jaar te kunnen voldoen en de veilige afstand in te kunnen houden, zodat de veiligheid in de directe omgeving gewaarborgd is . In het ergste geval zou dat kunnen leiden tot een bedrijfssluiting als de te nemen technische maatregelen niet afdoende zijn of het bedrijf in kwestie niet over voldoende middelen beschikt . In deze schuilt een aanzienlijk dilemma, aangezien het moeilijk is om genomen technische veiligheidsmaatregelen te kwantificeren en tot uitdrukking te brengen in de mate waarin deze leiden tot een verlaging van het externe risico . In het geval van nieuwe situatie als er dus nog gebouwd moet worden doet zich een ander dilemma voor . In het kader van het bestemmingplan kunnen worden deze risicogetallen gebruikt om te kunnen bepalen wat in een gebied mag . Het kan goed zijn dat op dat moment een bepaalde gevaarlijke inrichting op de locatie in kwestie gebouwd kan worden . Echter als een maal een dergelijke beslissing genomen is, heeft dit ingrijpende gevolgen voor de verdere gebiedontwikkeling. Gezien het beperkte oppervlakte en de dichtbevolkte gebieden in Nederland is dit een beleidsbeslissing welke de nodige risico's met zich meebrengt en waar de kans op het maken van fouten groot is .

7.2 .1 Cijfers in het algemeen Wat de QRA-resultaten niet weergeven is hoe dergelijke risico's worden beleefd door burgers . Het uitdrukken van het risico in dode per miljoen jaren is voor de meeste mensen een vaag en niets zeggend begrip . Daarbij komt nog dat als het risico tweemaal zo groot wordt, bijvoorbeeld door een verandering aan een installatie, dit voor de leek een beangstigende voorstelling is, terwijl dit eigelijk niet meer als een kans op overlijden van 2 x lo-6 per jaar . De vraag dient zich aan of het uitdrukken van het risico in één dode per miljoen jaren wel een goede eenheid is aangezien het na een dodelijk incident àl te laat' is . Het lijkt beter om eerst te weten wat de kans is op een ernstig ongeval en om pas daarna uitdrukking te geven aan de gevolgen ervan . Wat de risicocijfers ook niet vertellen is hoeveel mensen ziek worden van een ongeluk, er wordt alleen gekeken naar de dodelijke slachtoffers, als direct gevolg van een ongeluk . Veel risico's zijn bovendien nauwelijks te berekenen omdat er simpelweg onvoldoende gegevens over beschikbaar zijn. Een voorbeeld hiervan zijn de zogenaamde Domino-effecten . Deze worden vaak niet meegenomen in de berekening omdat het heel moeilijk is om dit uit te drukken in een mate van risico of de kans op het voorkomen . Zonder reële cijfers zou dit leiden tot een grotere onnauwkeurigheid van de uitkomst van een QRA . Het is natuurlijk wel van belang in een QRA te constateren of de kans op Domino-effecten in de omgeving aanwezig is . Dergelijke effecten kunnen mogelijk zijn als gevolg van de bedrijfslocatie zelf, maar ook door de aanwezigheid van gevarenbronnen op de eventuele naastgelegen bedrijfsterreinen. Versie : 17/08/2007


Pagina 3 van 12

7 .2 .2 Risicoanalyse Samenvattend kan gesteld worden dat ongevallen met gevaarlijke stoffen aanleiding kunnen geven tot sterfte, tot niet-letaal letsel (door toxische stoffen, brandstraling en overdruk) en tot schade aan goederen . In de meeste gevallen is er een samenhang tussen de verschillende soorten schade. Als er bij een ongeval veel doden vallen, zal er dikwijls een veelvoud van dat aantal aan gewonden zijn en aanzienlijke schade aan goederen . De schade aan goederen zal over het algemeen relatief veel groter zijn bij explosies en hittestraling dan bij toxische stoffen. Uitgaande van het scenario `het vrijkomen van een toxisch gas of een toxische vluchtige vloeistof is het risicoanalysemodel opgebouwd uit drie onderdelen, namelijk : In het eerste deel wordt de kans (kansen) op één (of meerdere) concrete gebeurtenis(-sen) berekend . In het tweede deel wordt gegeven een bepaalde gebeurtenis, berekend, wat de kansen zijn op verschillende concentraties in de buitenlucht op verschillende locaties in de omgeving van de installatie . Deze kansen zijn ondermeer afhankelijk van bekende kansen op windrichtingen en weeromstandigheden . In het derde deel wordt berekend op basis van een bepaalde concentratie in de lucht, wat de kans is dat iemand die daaraan gedurende een bepaalde tijd is blootgesteld, zal overlijden . Zie de navolgende schematische voorstelling van het model van de kwantitatieve risico analyse (QRA) :

Kansen Kans op ongewenste gebeurtenissen

Bepaling fysische effecten Bepaling mogelijke schade

Kans OD schade

~~eepaling en presentatie van het risicQ4--J IR (PR) en GR

Opmerkingen die bij risicoanalyses gemaakt kunnen worden, zijn : 1. Het is niet eenvoudig al die verschillende effecten in risicoberekeningen mee te nemen en dan ook nog te kwantificeren, al was het maar omdat er over het algemeen maar heel beperkt data aanwezig zijn om schade te modelleren . Het ligt voor de hand een relatie te leggen tussen de grootheden die in de effectberekeningen voorkomen (concentraties, piekoverdrukken en warmtestraling) en de mogelijke schade . 2 . Ook kan door toevallige factoren (zoals de richting waarin iemand door een drukgolf wordt geraakt) het schadelijke effect variëren . Het gevolg hiervan is dat een bepaald fysisch effect niet rechtstreeks leidt tot een gegeven schadelijk effect, maar dat er een zekere waarschijnlijkheidsverdeling met betrekking tot die schadelijke effecten is . Schade van een bepaald type (sterven, breuk, niet-letale toxische effecten) zal beneden een zekere grens van het fysische effect zeer onwaarschijnlijk zijn en boven een andere grens zeer waarschijnlijk. Om te weten wat een risicoschatting betekent, is naast de getalsmatige uitkomst van de risicoanalyse ook een idee nodig van de onzekerheid in de schatting . F/N-curves en ISO-risicolijnen (kwantitatieve representaties) geven resultaten van risicoanalysen weer, zonder dat daarin zichtbaar is welke mate van onzekerheid aan deze getallen vastzit . 3 . In de verschillende stappen van de risicoanalyse wordt gebruik gemaakt van gegevens waarvan de exacte getalswaarde niet vaststaat en die alleen maar met een (grotere of kleinere) onzekerheidsmarge bekend kunnen zijn . Veel variabelen die van invloed zijn op het tot stand komen van de onvoorziene gebeurtenissen in een risicoanalyse hebben een stochastisch karakter . Dat wil zeggen dat de waarde van de gemeten grootheid door toevalsprocessen wordt bepaald en dat de te verwachten waarde door een waarschijnlijkheidsverdeling wordt weergegeven . Versie : 17/08/2007

Hoofdstuk 7:

Samenvatting

en

conclusies

Pagina

4

van 12

4 . Voor het falen van bekende en veel gebruikte componenten kan de waarschijnlijkheidsverdeling van de faalfrequenties goed bekend zijn . Voor componenten waarmee minder ervaring is, kan de waarschijnlijkheidsverdeling van de faalfrequenties maar bij benadering worden vastgesteld . Zodra het daarbij alleen zou gaan om de breedte van de verdeling hoeft dit voor de risicoanalyse nog geen problemen op te leveren . Het is echter in veel gevallen ook moeilijk om een betrouwbare uitspraak te doen over de meest waarschijnlijke frequentie zelf.

7 .2 .3 Probitfunctie Voor de bepaling van te verwachten schade bij mensen door blootstelling aan drukbelasting, hittebelasting of toxische belasting worden kwetsbaarheidsmodellen gebruikt, die zijn opgesteld op basis van dierexperimenten of op basis van daadwerkelijke ongevallen . In deze kwetsbaarheidsmodellen wordt een relatie gelegd tussen de fysische effecten en de verdeling van de schadelijke effecten over een blootgestelde populatie . In kwetsbaarheidsmodellen van risicoanalysen wordt dikwijls gebruik gemaakt van de zgn . probitfuncties . Hierin wordt een verband gelegd tussen de belasting door toxische, explosieve en brandbare stoffen en het percentage blootgestelden dat een bepaalde schade oploopt . De probitfuncties zijn dus veelal gebaseerd op experimenten in een laboratorium omgeving . In een daadwerkelijk situatie in een omgeving kan dit dus heel andere effecten opleveren waardoor dit kwetsbaarheidmodel negatief of positief beïnvloed wordt . Het is bekend dat de gevoeligheid voor toxische stoffen van mens tot mens kan verschillen (variërende gevoeligheid) . Daarbij is het verloop van de concentratie met de tijd van belang, evenals de blootstellingstijd, omdat dit bepalend is voor de mate van de blootstelling . Zoals hier reeds opgemerkt zijn de experimentele gegevens beperkt en betreft het meestal proefdieren . De werkelijke situatie kan dan ook aanzienlijk variëren . Gegeven deze factoren is de inschatting van de gevolgen van toxische concentraties op mensen problematisch.

7.2 .4 Casuïstiek van ongevallen Wanneer de kansen van ongewenste gebeurtenissen in risicoanalysen worden bepaald op grond van faalfrequenties van componenten, is de situatie al ingewikkeld genoeg . Maar in veel gevallen worden de kansen van ongewenste gebeurtenissen in een risicoanalyse berekend op grond van casuïstiek van ongevallen . Daarbij kunnen zich verschillende problemen voordoen . Enerzijds zijn er maar een klein aantal grote ongevallen gebeurd ; de kansen op dit type ongeval zijn klein, waardoor de casuïstiek maar relatief weinig gegevens oplevert . Het gevolg daarvan is dat de geschatte frequenties een grote onzekerheidsmarge hebben . Eén ongeval kan behoorlijk veel invloed hebben op de berekende kansen in de casuïstiek . Voorbeeld: de frequentie van een brand in een bestrijdingsmiddelenopslag bedraagt 4/ (i3 x 350) = 8.8 . 10-4 per jaar' . Dit getal is de basis voor alle risicoanalyses van bestrijdingsmiddelen en gevaarlijke stoffen die zijn opslagen in Nederland, ook nog in 2007 . (Nota bene : De vier branden deden zich voor in 1975, twee in 1976 en in 1978) . Er doet zich een tweede probleem voor vanwege de aard van de gegevens die de casuïstiek oplevert . Deze gegevens hebben alle betrekking op specifieke ongevallen die zich onder specifieke omstandigheden hebben voorgedaan . Niet altijd zullen deze specifieke omstandigheden corresponderen met de omstandigheden van de situatie waarvoor de risicoanalyse wordt uitgevoerd . Omgekeerd kunnen zich in de situatie waarvoor de risicoanalyse wordt uitgevoerd, risicoverhogende omstandigheden voordoen die in de voorbeelden uit de casuïstiek geen rol speelden . Beperkingen : 1 . In veel gevallen is de inschatting van de betrouwbaarheid van een risicoanalyse intuïtief . 2 . Er zijn diverse studies gedaan naar de onderzekerheden die zich in de verschillende stappen van de risicoanalysen kunnen voordoen . . De onzekerheidsmarge in de resultaten van de risicoanalyse die daarbij gevonden is, varieert tussen een factor 2 en een geschatte factor iooo [i5 . en 20 .] Versie: 17/08/2007

Hoofdstuk 7:

Samenvatting

en

conclusies

Pagina

5

van

12

3 . Het gevolg van deze grote onzekerheidsmarge is dat de absolute grootte van de risicogetallen die uit een risicoanalyse komen, slechts een beperkte betekenis hebben . Getallen uit heel verschillende risicoanalysen kunnen dan ook moeilijk of geheel niet met elkaar vergeleken worden . 4 . Toch worden deze in de praktijk wel degelijk met elkaar vergeleken. Daarbij wordt gesteld dat getalsmatige uitkomsten van risicoanalysen onder bepaalde omstandigheden toch wel als zodanig gebruikt kunnen worden, zoals in gevallen waarin situaties vergeleken worden waarin een deel van de onzekerheden hetzelfde zijn . 5. Een opmerking die bij punt 4 gemaakt kan worden is de vraag of wel goed kan worden bepaald of de onzekerheden hetzelfde zijn . Controle hierop is moeilijk .

7 .2 .5 Bedenkingen bij het voorgaande : 1 . Ondanks alle onzekerheden en onnauwkeurigheden worden in Nederland de uitkomsten van een kwantitatieve risico analyse als harde (nauwkeurige) cijfers beschouwd die dan ook zonder pardon bij de bestuurlijke handhaving gebruikt worden om te kunnen bepalen wat in een gebied mag (ruimtelijke ordening : bestemmingsplannen) of om maatregelen en/of voorzieningen bij bedrijven af te dwingen om de veilige afstanden te beperken. 2 . De meeste overheidsgebruikers (handhavers, vergunningverleners, bestuurders, etc .) van dit 'beleids'instrument weten niet hoe de ISO-risicocontouren en FIN grafieken tot stand komen . Het is dan moeilijk om een idee te hebben over de inhoud van datgene waarmee men bezig is . Als eenmaal een contour op papier rondom een bedrijf is getrokken, dan is dit voor deze overheidsgebruikers een grens die niet mag worden overschreden . 3 . Tot op heden is er weinig gedaan aan vergelijkend onderzoek waarin de QRA toegepast is op een voorval dat zich daadwerkelijk heeft voorgedaan . Dit is een gemiste kans omdat daarbij echt geleerd kan worden in hoeverre een QRA overeenkomt met de werkelijkheid . Situaties kunnen nog steeds minder erge gevolgen hebben dan uit de QRA blijkt, of juist leiden tot een veel ergere situatie dan berekend met de QRA-methodiek .

7.3 Het Gausiaans dispersiemodel (Gausiaans pluim- of wolkmodel) . Zie hoofdstuk 3 en 4 . Door wrijvingskracht is de windsnelheid aan het aardoppervlak kleiner dan de geostrofische windsnelheid ; dit is de windsnelheid op een hoogte waar de wrijving geen rol meer speelt . Het gevolg hiervan is de verticale variatie van de windsnelheid (g» = wrijvingssnelheid) . De benaderingsmethoden voor het bepalen van deze brengt beperkingen en onnauwkeurigheden met zich mee . Het optreden van een inversielaag kan het gebruik van de modellen beperken of geheel aan banden liggen, waardoor het model dan niet meer opgaat . Chemische reacties van de vrijkomende stoffen in de verontreinigde lucht (vb : incident van Bhopal, India) en depositie (dit is de afzetting op het grondoppervlak ten gevolge van natte en droge depositie, bijvoorbeeld tijdens regenval) zouden het model nog complexer maken . Deze facetten worden daarom niet meegenomen in een QRA.

Het bepalen van de ruwheidslengte (zo) is een keuze die niet geheel objectief gedaan kan worden . Deze keuze is afhankelijk van de inschatting van de uitvoerende . De ruwheidslengte moet een representatie zijn van de omgeving waarvoor de dispersieberekening wordt uitgevoerd ; deze grootheid brengt de invloed van het terrein op de dispersie van een stof over de lengte van het terrein tot uitdrukking . Suggesties voor het ontwikkelen van objectief instrument om de ruwheidlengte van een terrein kwantitatief te bepalen worden door de schrijver van onderhavig stuk in hoofdstuk 7. gegeven . De standaarddeviaties cry en 6z zijn afhankelijk van de afgelegde afstand (x) de ruwheidslengte (zo) en van de stabiliteit van de atmosfeer (weerklassen) . Deze vormen de standaarddeviaties van respectievelijk een horizontaal en verticaal standaard normaal verdeelde concentratieverloop en worden dispersiecoëfficiënten genoemd . Het ontstaan van de normaal verdeelde concentratie in beide richtingen (y en z : bi-gaussiaans) kan als het resultaat van een statistisch (stochastisch) proces met gelijke kans gezien worden (Random-walk Versie: 17/08/2007

Pagina 6 van 12


theorie), waarbij de gasdeeltjes zich in een vlak, respectievelijk naar links of naar rechts (y-richting) of naar boven of beneden (z-richting) bewegen . In de werkelijkheid is de kans dat dergelijke situaties zich voordoen klein . De gasdeeltjes zouden zich zuiver Random-walk moeten gedragen . Afhankelijk van de omstandigheden zal er een afwijkend patroon in het concentratieverloop onstaan welk per geval anders zal zijn. De voorkeur bij alle dispersieparameters (sigma's) gaat uit naar gemeten waarden . Deze zijn er bij het uitvoeren van een QRA nooit, omdat deze puur afhankelijk zijn van de zich voordoende situatie, dus gevalspecifiek zijn . Het model is alleen maar instaat om de dispersie te beschrijven voor stationaire atmosferische condities . Het is dus niet in staat om veranderingen in de weeromstandigheden als windrichting, windsnelheden en optredende atmosferische storingen te beschrijven . Omdat deze meteorologische omstandigheden continu veranderen is dit model alleen maar toe te passen tot een maximum van 3 uren reistijd van de wolk . Daarna wordt het model te onbetrouwbaar en kan beter gebruik gemaakt worden van lange afstandsmodellen .

7 .4 De opbouw en presentatie van de resultaten van een QRA .

In hoofdstuk 5. staat dat de berekening van de bijdrage van het individuele risico AIR (S, M, (p) in één punt voor het scenario `het vrijkomen van een toxische stof er als volgt uitziet :

AIR (s, m, w, i )

PM X 2.

P4P x .

3 ., .

• Pd 4

Het individuele risico op een punt (van de contour) van een bepaalde ongewenste gebeurtenis is het product van: de frequentie van deze ongewenste gebeurtenis `S' = fs ( bijvoorbeeld een LOC = Lost of containment), de kans op weerklasse 'M', de kans op windrichting'(p' . Voor het vrijkomen van een toxische stof (Bhopal) is de QRA opgebouwd uit het product van : • frequentie betreffende ongewenste gebeurtenis • de kans op weerklasse • de kans op windrichting • de kans op overlijden . Pd is de kans op overlijden in het betreffende punt . De kans op overlijden wordt berekend uit de optredende concentratie (uit het Gausiaans dispersiemodel) en de daarbij behorende probitwaarde . De QRA maakt over het algemeen gebruik van 6 weerklassen en 8 of 12 windrichtingen voor het berekenen van het risico in een bepaald punt in het gebied waarover dispersie optreedt . Elk punt bestaat weer uit de kans van optreden overdag en nacht. Hieruit volgt dat elk berekend punt van een ISO-risicocontour bestaat uit 6 x 8 of 6 x 12 berekeningen . De weerklassen waarmee gerekend wordt zijn : Klasse B : 3,0 m/s ; 1. 2 . Klasse D : 1,5 m/s; 3 . Klasse D : 5,o m/s ; 4 . Klasse D : 9,o m/s ; 5. Klasse E : 3,0 m/s ; 6 . Klasse F : 1,5 m/s . In de QRA-s wordt overwegend gerekend met het model voor een (semi-)continue bron. In dat geval geldt de stationaire toestand dQ/dt= constant . Samenvattend: de totstandkomingen van de QRA-resultaten (risicocontouren) is gebaseerd op modellen die opgebouwd zijn uit een groot aantal wetmatigheden die of empirisch of theoretisch gevonden zijn en die gecombineerd met statistische modellen om zoveel mogelijk de tekortkoming op te heffen, die ontstaat als model en werkelijkheid worden vergeleken .

Versie : 17/08/2007


Pagina 7 van 12

Het meest voorkomende weertype en windrichting wegen ook het zwaarste door in de risicoanalyse . Dit is te zien aan de ISO-risicocontouren. Deze dijen uit in de richting van de meest voorkomende windrichting van het betreffende gebied . Als ten tijde van de calamiteit de wind toch in de omgekeerde richting staat dan zullen de mate van de effecten aan die zijde van de risicocontour te buiten gaan, met alle gevolgen van dien . De situatie windstil wordt in een QRA niet in beschouwing genomen en er wordt uitgegaan van een constante windsnelheid in deze modellen . Het basismodel is bij windstille situaties en bij zeer lage windsnelheden niet toepasbaar, aangezien dan ook de beweging van de vrijgekomen deeltjes in de x-richting meegaan doen in de totale dispersie . Uit deze weerstatistieken kunnen de kansen aangaande de windrichting, weerklasse gemiddeld over een langere periode (10, 20, 30 jaren) gehaald worden . Deze kunnen als representatie voor het betreffende gebied gebruikt worden . Echter, door het afwijkende weerpatroon in de afgelopen jaren (Globale warming effect) is er een extra onzekerheidsfactor bijgekomen, inzake het gebruik van deze historische gegevens in een QRA. Het verspreidingsmodel o .b .v . Gaussiaanse verdeling is oorspronkelijk opgesteld als een absoluut model om bij de zich voordoende situatie [concrete gebeurtenis] een kwantitatieve berekening te kunnen doen om de daarbij optredende concentraties en/of effecten te kunnen berekenen . Om tot een QRA te komen wordt echter met standaard scenario's gewerkt die een mogelijke gebeurtenis representeren . Er kunnen zich naast dit standaardscenario uiteraard vele andere scenario's (situaties) voordoen . Het gevolg hiervan is dat telkens dezelfde scenario's gebruikt worden, waardoor er geen verschillen meer zijn en dat het de vraag is of de zich voordoende situaties hiermee nog nauwkeurig worden beschreven . Voorbeeld van scenario's uit 13 . en 9. 1 voor een bovengrondse tank welke onder druk staat . De scenario's die in de QRA meegenomen moeten worden zijn :

Instantaan vrijkomen van de hele inhoud Vrijkomen van de gehele inhoud in lo min . in een continue en constante stroom Continu vrijkomen van de inhoud uit een gat met een effectieve diameter van lo mm .

Scenario's :

Fre 5x 5x lx

. 'aar 10- 7 10- 7 10-5

Eerder werd al aangegeven dat de ~-resultaten worden gebruikt in situaties waarbij een deel van de onzekerheden hetzelfde zijn . Door toepassing van standaardscenario's komen de verschillende uitvoerenden sneller tot eenzelfde uitvoer (resultaat) . De kans is maar klein dat deze scenario's de werkelijkheid benaderen, aangezien er zich veel afwijkende scenario's kunnen voordoen die tot verschillende resultaten kunnen leiden . In het toepassen van telkens hetzelfde scenario schuilt het gevaar dat ook de QRA-resultaten standaard worden en telkens dezelfde resultaten opleveren . Als dat de bedoeling van de QRA is, is het ook niet meer nodig om dure QRA's te laten uitvoeren, maar kunnen er standaard ISO-risicocontouren en F/N-curves worden getekend op basis van hoeveelheden gevaarlijke stof die aanwezig zijn in een installatie .

Versie : 17/08/2007

Pagina 8 van 12


7.5 De uitgevoerde experimenten .

Als de QRA-resultaten niet aansluiten bij de werkelijkheid brengt dit het gevaar met zich mee dat situaties onderschat of overschat worden . De daadwerkelijk externe veiligheid komt dan in gevaar . Als bijvoorbeeld een lo-6 ISO-risicocontour zijn absolute betekenis verliest, wordt het doel van externe veiligheid gemist . De 10-6 contour moet namelijk de omwonende voldoende veiligheid bieden, zodat er geen levensbedreigende situaties kunnen ontstaan . Om hier inzicht in te verschaffen werd in hoofdstuk 6 eerst gekeken of vergelijkbare instrumenten kunnen worden ontwikkeld . Hiervoor werd in eerste instantie het model afgeleid voor maximale grondconcentratie die zich op afstand x in de windrichting van de bron (o,o,o) bevindt . Deze grootheid kan immers worden vergeleken met de toxicologische gegevens van de betreffende stof (vb . LD50, LD1, LC5o, LCi, etc .) Met behulp van deze concentratie kan ook de kans op overlijden (letaliteit) van een persoon berekend worden . Verder kan de plaats waar de maximale concentratie optreedt ook vergeleken worden met de plaats waar het individueel risico lo-6 is op de x-as is . Uiteindelijk werden ook de daadwerkelijke concentraties op de standaardcontouren berekend . Deze werden vergeleken met de toxicologische gegevens, waarbij ook de letaliteit van deze concentraties werd berekend . Dit maximum `worst case situatie' wordt gevonden op het punt waar de eerste afgeleide van het Gaussiaans dispersiemodel naar de afstand (x) gelijk is aan nul: dC/dx = o . Als case in deze werd de Bhopal-tragedie genomen, aangezien hier veel gegevens van bekend zijn en deze alle zijn gebaseerd op wat er zich daadwerkelijk heeft voorgedaan . In bijlage O . is de volledige uitwerking (dataset) te vinden van de Bhopal cases . Deze bestaat uit de volgende onderdelen: 1. 2. 3.

4.

In de eerste case werden op basis van dit model de afstanden versus de concentratie en de daarbij gehorende letaliteit bepaald . Zie tabellen en grafieken `Bhopal 2-3 dec . 1984'In de tweede case werd dezelfde berekening uitgevoerd alleen dan voor het geval dat de Bhopal site in Nederland (Rotterdam) gevestigd zou zijn . Zie tabellen en grafieken `Bhopal in Nederland' . In de derde case werden op basis van de meteorologische gegevens van weerstation Rotterdam [3 .] de totale individuele risico's van de 6 standaard QRA weerklassen en de 12 windsectoren berekend . Voor LOC werd gebruik gemaakt van het scenario het falen van een ingeterpte druktank (Tank 6io) uit het `Handboek kanscijfers' [i9 .], deze frequentie bedraagt: fs = 2 .1o-6 per jaar. Zie verder tabellen en grafieken `Bhopal (Rotterdam) case' . In de vierde case wordt de berekening van case 2 herhaald met de methodiek zoals deze nu beschreven staat in PGS 2, paragraaf 4•5•3•4 [2•]•

Naar aanleiding van de berekeningen uit de cases zijn de eindconclusies uit paragraaf 6 .6 zijn als volgt: In hoofdstuk 6 worden in tabel 6 .5 .3 de gegevens behorende bij de zones van de plattegrond uit afbeelding 6 .5 .3 .2 [18 .] samengevat met daarbij de concentratie en sterfte op basis van het in eerste instantie ingeschatte directe dodental (*later bleken deze aantallen hoger te zijn) . Zone I II III IV Buiten deze zones

Concentratie

Afstanden

0 m 15 PPM i, m
200-750 m

i26

750-2000 M 2200-3500 m 2500-450 0 m

767 270 io8 i66

Sterfgevallen ~

Oppervlak

Sterfte lan2

i km2

i

,6o km2

393 59 i4

7,50 lrni2

Vergelijking van de gegevens uit paragraaf 6 .5 .1 . en de berekende waarden uit bijlage O . (samengevat in paragraaf 6 .5 .2), laten zien dat de berekende waarden samen vallen met de waarden uit deze plattegrond . De maximale concentratie wordt op ca . 26o meter gevonden waarbij de concentratie 175 mg/m3 = 75 ppm Methylisocyanaat bedraagt. De 50 ppm concentratie wordt gevonden op ca . 500 meter gevonden wat midden in zone I ligt, gemeten vanaf de bron in windrichting @ 3ii° (x-as) . Versie : 17/08/2007


Pagina 9 van 12

De in deze case berekende afstanden en concentraties geven dus zeer reële resultaten in vergelijk met wat er in werkelijkheid gebeurd is, vergelijk deze maar met de gegevens uit tabel 6 .5 .3 . [i8 .] . De resultaten gevonden met de methode in PGS 2 (case 4) liggen geheel niet in lijn met de resultaten gevonden met behulp van methodiek uit CPR 14 . De maximale concentratie wordt hierbij pas bij 2314 meter (concentratie hierbij 120,4 mg/m3 = 51 ppm) gevonden in vergelijk met de 300 meter uit case 2 (Bhopal in Nederland) is het verschil wel erg groot . In vergelijk met de werkelijk waarden levert deze methodiek geen reële waarden . De methodiek uit de PGS 2 is vergelijkbaar met van de eerste dispersiemodellen die hun oorsprong in de jaren 6o en 70 vinden . Deze methodiek werd ook al beschreven in de eerste edities van de CPR i4-richtlijn . De maximale ISO-risicocontour (case 3) . De 1o-6 /jaar contour loopt op 770 meter afstand van de bron wat overeenkomt met de grens tussen zone I en II . De 10-7 /jaar contour loopt met z'n 4772 meter deel door het zone IV gebied, zie ook plaatje met ingetekende contouren opgenomen in bijlage 0 . . Tabel 6 .6 . Enkele van de berekende QRA-resultaten van de `Bhopal in Nederland'-cases samengevat : Risico •

11

11

Max . grondc~,nceiitr,itie

30o m

i,ooE-o6 Jaar

770 In

1,ooE-07 /jaar


i,ooE-o8 /jaar

Concentratie mg/M3

Afstand (x-as) 3ii° 1

i65

Concentratie 1 m

Letaliteit °

?t

~8

81

35

61

7,5 2,5

3,2

8 2

1,1

Vergelijk bovenstaande cijfers met de LC5o-waarden voor Methylisocyanaat uit paragraaf 6 .5 .3. Deze bedragen respectievelijk 29 mg/m3 (rat) en 14 mg/m3 (muis) . Dit komt overeen met 12 en 6 ppm . Voor het `NO Affect Exposure Level (NOAEL)' wordt 1,4 mg/m3 opgegeven in de literatuur . Het is van belang om op deze plaats even stil te staan bij de betekenis van de io-6 per jaar contour, . Het gaat hier om de kans op één dodelijk slachtoffer per miljoen jaren of om de kans op één dode gelijk is aan io-6 per jaar . Vergelijk deze betekenis met de resultaten uit dit onderzoek, namelijk een berekende concentratie in de betreffende gebieden uit het `Bhopal gas leak' onderzoek [i8 .], zie tabel 6 .5 .3 . . Tussen zone I en II (7 7o m) is de concentratie groter dan 30 ppm . Dit komt overeen met een letaliteit die meer dan 58 % bedraagt . Het daadwerkelijke dodental in dit gebied bedroeg ca . iooo mensen (6 72/km2) . Neem daarbij ook nog tabel 6 .6. en de concentraties die gevonden worden op de ISO-risicocontouren . Vergelijk deze gegevens vervolgens ook nog eens met de toxicologisch waarden van Methylisocyanaat .

Dan mag er wel gesteld worden dat het gebruik van de resultaten uit een QRA niet veel met de werkelijkheid te maken hebben. Uit dit laatste kan de onderzoeksdoelstelling worden gedestilleerd om een uitspraak te doen over de betekenis van de resultaten van een QRA . LET WEL! : In dit geval pakt de werkelijkheid ernstiger uit dan de QRA-resultaten doen vermoeden . Afhankelijk van de situatie (condities die zich voordoen, welke bepalend zijn voor de model-parameters) kan natuurlijk ook het omgekeerde het geval zijn . Gezien de resultaten uit dit onderzoek kan zonder meer gesteld worden dat verschuilen achter de io-6 contour in dit geval leidt tot een zeer bedrieglijke situatie . Het zegt namelijk niets over de daadwerkelijke risico of de veiligheid van de mensen die aldaar aanwezig zijn. De risicomaat lo-6/jaar ziet er nu eenmaal onschuldiger uit als een daadwerkelijke dodental van iooo mensen . Of het woord schijnveiligheid hier op zijn plaats wordt overgelaten aan de lezers in deze . De resultaten zien er erg zorgwekkend uit. Of dit in alle gevallen zo zal zijn, is een vraag die alleen beantwoord kan worden als er meer van dergelijk vergelijkende onderzoeken gedaan worden . In elk geval geven de cijfers Versie : 17/08/2007


Pagina lo van 12

die volgen uit de concentratieberekeningen met het bi-Gausiaans dispersiemodel en het toepassen van de probittransformatie (overlijdingskans) geen redenen tot bedenkingen . Pas na het vermenigvuldigen van de overlijdingskans met de kansen op weerklassen, windrichtingen en de frequentie dat de betreffende ongewenste gebeurtenis zich voor kan doen, ontstaan bedenkelijke cijfers, namelijk de individuele risico's . Deze liggen niet in lijn met het doel van externe veiligheid, namelijk het waarborgen van de veiligheid, zekerheid bieden, voor mensen die zich in de directe omgeving (buiten de lo-6 contour) van het gebeuren bevinden, zodat er geen levensbedreigende situaties kunnen ontstaan .

Wat dus wel duidelijk is geworden is dat er zeker wel een risico schuilt in externe veiligheid!

7 .6 Standaardisatie van de QRA-methodiek en unificatie QRA- softwarepakketten Ondanks de standaardisatie middels de gekleurde boeken (met het paarse boek ; 200o als de leidraad) van eind jaren 9o zijn de verschillen in de uitkomsten nog steeds aanzienlijk . Onderzoek heeft uitgewezen dat veel van deze verschillen te wijten zijn aan afwijkende rekenmethodieken (modellen) in deze pakketten, maar door verschil in interpretatie van de gegevens die door de uitvoerenden ingevoerd worden bij de QRA berekening . Uit de BRAM studie blijkt niet of er onderzoek is gedaan naar de werkelijke oorzaken waardoor bijvoorbeeld het Safeti-pakket hogere cijfers geeft voor het individuele risico van de totale bedrijfslocatie terwijl het voor de meeste onderdelen van de totale procesinstallatie, waarden onder de berekende maxima van de ander pakketten geeft . Er worden elke globale conclusie getrokken naar mogelijke oorzaken . De oorzaken waardoor de verschillen ontstaan, zijn echter zeer interessant om te komen tot een integrale verbetering van QRA-pakketten . De resultaten uit de BRAM-studie in 2ooi en het unificatietraject van VROM in 2005/2006 hebben ertoe geleid dat er voor een QRA-softwarepakket als standaard is gekozen (Safeti-NL) . De andere pakketten moeten ervoor zorgen dat ze dezelfde resultaten generen bij eenzelfde invoer, de zogenoemde unificatie . Verder is een handleiding risicoberekeningen [g .] opgesteld op basis van de gegevens uit de CPR i8 paarse boek en het kanscijferboek die de Belgische overheid gebruikt . Deze moet het invoeren van gegevens objectiever en uitvoerbaarder maken. Echter leidt dit ook tot beperkingen, aangezien er keuzes gemaakt moeten worden voor de beschreven standaardsituaties . Hierdoor worden de uitkomsten standaard en laten ze dus geen verschillen meer zien . Zoals hierboven reeds aangegeven is het doel van het werken met standaardscenario's te komen tot een onderling vergelijk. Het gaat dan niet om het absolute getal maar om het maken van een vergelijk met vergelijkbare situaties. Het gaat er dan niet meer om de werkelijkheid weer te geven . Ook bij deze zienswijze of strategie blijft de vraag bestaan of het gekozen standaard scenario voldoet om tot vergelijkbare resultaten te komen . De standaard scenario's die gekozen kunnen worden zijn zeer beperkt in vergelijk met de mogelijke oorzaken die zich in de chemische industrie kunnen voordoen en tot rampen, ongelukken, calamiteiten etc . kunnen leiden . Daarbij kunnen zich ten tijde van een ramp condities voordoen die ingrijpende gevolgen hebben op de uitkomst of de ernst van de ramp (meer of minder schade, slachtoffers) . Deze aanpak kan tot routinematige interpretaties leiden : òp basis eerdere ervaring worden deze ervaringen gekopieerd voor een inrichting die hetzelfde lijkt o .b .v . de aard en de activiteiten' . In deze interpretatie schuilt nog een groter gevaar, namelijk dat het doel van externe veiligheid gemist wordt, want een ieder zich buiten de lo-6 contour bevindt verwacht toch dat het daar relatief veilig is en dat er geen levensbedreigende situaties kunnen voordoen . De werkelijk externe veiligheid van de omwonenden staat op het spel, als deze lo-6 contour zijn absolute betekenis verliest .

Versie : 17/08/2007


7.7

Pagina 11 van 12

Aanbevelingen ter verbetering

Hieronder volgen enkele aanbevelingen die gebruikt zouden kunnen worden door experts in deze om verder onderzoek uit te voeren en om tot verbeteringen te komen . 1 . Het dient zeer ter aanbeveling om bij de standaard presentatie in de vorm van ISO-risicocontouren en F/Ncurves ook de kwantitatieve representaties in de vorm van de daadwerkelijk berekende concentraties te geven die zich onder andere op de ISO-risicocontouren voordoen en ook de hierbij horende letaliteit te geven . Zie onderstaand kader als voorbeeld : Risico

Afstand (x-as) °

Concentratie

Concentrahe

Letaliteit

IL1- 'tll`

) )m

ïó

Max . grondconcentratie i,ooE-o6 'aar i ooE-o aar

maximale maximale

i,ooE o8 / jaar

maximale

Verder zouden hierbij ook weer toxicologische gegevens betrokken kunnen worden om aan te kunnen geven hoe ernstig (levensbedreigend) de zich voordoende situatie is, bij het gekozen scenario of de scenario's . 2 . Er zou meer onderzoek naar het gebruik en betekenis van QRA resultaten gedaan moeten worden waarbij de QRA-methodiek wordt toegepast op reeds gebeurde ongelukken waar veel gegevens van bekend zijn. Door concrete gegevens kunnen de modelparameters nauwkeurige ingevuld worden en wordt het mogelijk de QRAresultaten te vergeleken met de werkelijk afloop van de gebeurtenis . Met name wordt daarbij ook kennis opgedaan over het feit of de daadwerkelijke afloop altijd erger is als de QRA-cijfers laten vermoeden, zoals in de case van dit onderzoek naar voren kwam . Deze kennis is met name van belang voor belanghebbende die een interpretatie op basis van deze resultaten moeten geven en diegene die QRA-s uitvoeren . Deze kennis zou wel kunnen betekenen dat het aanpak van het externe veiligheid beleid bijgesteld moet worden. 3 . Gebruik de `Worst case' benadering : voer QRA-s alleen nog maar uit voor worst case situaties, dus neem bij het rekenen alleen die parameters (denk bijvoorbeeld aan weerklasse, windrichting) die leiden tot het maximale risico. Dit zijn dus alle parameters die bepalend zijn voor het ontstaan van de hoogst mogelijke concentratie aan de grond. 4 . Als er gesproken wordt over vergelijkbare situaties in het kader van een QRA dan is het van belang om ook aan te geven hoe dit vergelijk tot stand is gekomen . Om dit te kunnen doen zal er meer onderzoek gedaan moeten worden naar de onzekerheden van de methode . Bij vergelijk van vergelijkbare situaties moet niet alleen de methode naar ook de onzekerheden hetzelfde of vergelijkbaar zijn . Het bepalen van de vergelijkbaarheid vergt meer kennis over met name de onzekerheden die aanwezig zijn . In een QRA-rapportage moet dan ook een beschouwing opgenomen over de vergelijkbaarheid met andere situaties . Dit als wetenschappelijke onderbouwing van de validiteit van het onderzoek . 5 . Er moet onderzoek naar de oorzaken (het waarom) van de verschillen tussen de diverse QRA-pakketten onderling . Dat is immers in onderzoeken zoals de BRAM-studie nooit echt goed gedaan . 6 . Er moet betere voorlichting en communicatie komen over de betekenis van de QRA en de cijfers die hieruit volgen. Deze voorlichting moet gericht zijn op de gebruikers ervan, met name diegenen deze cijfers gebruiken in de uitvoering van het externe veiligheidsbeleid . Dit geldt dus ook voor voorlichting door middel van infodocumenten, zoals deze bijvoorbeeld via de VROM-website wordt gegeven . 7 . Er moet een analytisch instrument worden ontwikkelen voor het objectief bepalen van de ruwheidslengte, zie suggestie in hoofdstuk 4 . . Een verbetering wordt ook al door de meer gedetailleerde cijfers van het KNMI gegeven, zie bijlage D . .

Versie: 17/08/2007

Hoofdstuk 7 :

Samenvatting

en

conclusies

Pagina 12 van 12

8 . Een nuttige aanvulling zou verder kunnen zijn het rapporteren in een QRA-rapportage wat de kans is op de ongewenste gebeurtenis . Deze kans - die eigenlijk een frequentie is dat het gekozen scenario optreedt - wordt ook al gebruikt in de berekening . Hierbij is het van belang te weten waarop deze frequentie is gebaseerd . Is deze bepaald met behulp van statistische inschattingen of gebaseerd op historisch gegevens? Zijn er betrouwbaarheidgrenzen voor de gebruikte frequentie bekend?

Met name bij het gebruik van frequentie waar de betrouwbaarheid laag of niet bekend is kan er misschien beter gerekend worden met marge en minimale een maximale waarde waar tussen deze frequentie zich met een bepaalde waarschijnlijkheid bevind . Aangezien bekend is dat de frequenties die voor de diverse standaard scenario's gegeven worden niet met de werkelijkheid overeen hoeven te komen. Ook corresponderen specifieke omstandigheden niet altijd met de omstandigheden van de situatie waarvoor de risicoanalyse wordt uitgevoerd . Derhalve is het wellicht ook beter deze te standaardiseren bijvoorbeeld : lo-8, 10-7, lo-6, lo-S, 10-4 . De QRA zou dan met meerdere van deze frequenties uitgevoerd kunnen worden waardoor . Zo ontstaat een range ontstaat waartussen het risicogetallen zich bewegen . 9. Er moet onderzoek gedaan naar de werkelijke oorzaken waardoor door er verschillen tussen de diverse QRA-softwarepakketten ontstaan . Er zijn geen openbare onderzoeken bekend waarbij dit al is gedaan . De oorzaken waardoor de verschillen ontstaan, zijn nu net weer interessant om tot een verbetering te komen over de hele linie van commerciële QRA-pakketten .

Versie : 17/08/2007

Hoofdstuk 8 :

Referenties

Pagina

1

van

2

8.

Referenties.

1.

CPR 14E : Methods for the calculation of physical effects (yellow book), Committee for the Prevention of Disasters, Chapter 4 Vapour cloud dispersion by E .A. Bakkum and N .J . Duijm, Third edition first print, Sdu Uitgevers, Den Haag, 1997 . ;

2 . PGS 2 : Methods for the calculation of physical effects (yellow book) ; Chapter 4 Vapour cloud dispersion by E .A. Bakkum and N .J . Duijm, Third edition second revised print, Den Haag, 2005 ;

3 . CPR i8/PGS 3 : Guidelines for quantitative risk assessment (Paarse boek), Commissie Preventie van Rampen door Gevaarlijke Stoffen, eerste druk (vertaling van CPR 18E -1999), Sdu Uitgevers Den Haag, 2000/2005 ; 4-

CPR 16/PGS 1 : Methoden voor het bepalen van mogelijke schade (Groene boek), Commissie Preventie van Rampen door Gevaarlijke Stoffen, herziene uitgave van 1989, VROM, Den Haag, 2005 ;

5.

CPR 12E/PGS 4 : Methods for determining and processing probabilities (red book) Committee for the Prevention of Disasters, Second edition, Sdu Uitgevers, Den Haag, i997 ./2005 ;

6 . CPR 19/PGS 5 : Stoffendatabase Serida ;

[Via de website van het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM)] Opmerking : Bovenstaande documenten 2 . tot en met 6 . zijn inmiddels gratis te downloaden van VROM website : http ://www .vrom .nl/pagina .html?id=2o725 7.

Besluit externe veiligheid inrichtingen (Bevi) : Besluit van 27 mei 2004, houdende milieukwaliteitseisen voor externe veiligheid van inrichtingen milieubeheer (Besluit externe veiligheid inrichtingen), Staatsblad 250, jaargang 2004 ; Bron : http ://www.vrom .nl/pa gina .html?id=2o 7 og

8 . Ir. H . Zeedijk, Dictaat : Atmosfeer & Luchtverontreiniging, hoofdstukken 8 . t/m i6., Technische Universiteit Eindhoven, Faculteit Scheikundige Technologie, 1995 ;

9.

L . Gooijer, P .A.M . Uijt de Haag e.a. . Handleiding risico berekening (n .a.v . project unificatie), Centrum voor externe veiligheid-RIVM, Bilthoven, januari 2006 ;

lo . NMP 4, Nationaal Milieubeleidsplan 4, uitgegeven door het ministerie van VROM op 13 juni 2001 . ii .

J. Fiksel en V.T . Covello . Biotechnologische risk assessment, issues and methods for enviromental introductions, Pergamon Press, i• 8c 8 6

12 .

Patrick Lagadec: Major Technological Risk, Pergamon Press, i• 8c 8 2

13 .

Neil Schlager : When Technology Fails, Significant technological disasters, accidents and failures of the twentieth century, Gale Research Inc., Detroit, 1Q94

15 .

Ardaan van Ravenzwaaij, Risico-informatie in het veiliheidsbeleid, Een analyse van de bruikbaarheid van kwantitatieve risico-informatie in het Nederlandse externe veiligheidsbeleid (proefschrift), Universiteit Utrecht, februari 1994

i6 . Ir . H . Zeedijk, Dictaat cursus atmosfeer en luchtveronteiniging, hoofdstuk 4 . Stabiliteit van de atmosfeer, Heerlen, Najaar 1992 17.

Aantekeningen J .H . Raemaekers, atmosfeer en luchtveronteiniging, Hogeschool Heerlen, 1992 en Technische Universiteit Eindhoven, 1996

Hoofdstuk 8 :

Referenties

Pagina

2

van

2

i8 . M . Sharan*, R .T. McNider, S .G . Gopalakrishnan and M .P . Singh*, Bhopal gas leak : A numerical simulation of episodic dispersion, *Centre for Atmospheric Sciences, Indian Institute of Technology, Hauz Khas, New Della iiooi6 ; and Department of Mathematics, Univ . of Alabama, Huntsville, Alabama, U.S .A ., First received 13 January 1993 and in final form 12 December 1994)

Bron : http•//eprint iitd ac in/dspace lhandle l2oZq./igo?mode=full 19 .

Handboek Kanscijfers, gecoordineerde versie 2 .0, Ministerie van de Vlaamnse Gemeenschap, ANIMAL - Afdeling Algemeen Milieu- en Natuurbeleid - Cel Veiligheidsraportering, pagina 14, 01-10-2005

20 . B .J.M . Ale, c .s . . Benchmark risc analysis models (BRAM), RIVM Report 61oo66oi5/2ooi, Bilthoven, 2001

21. M . Pikaar, Unificatie van methodiek risicoberekening, Vakblad `Gevaarlijke Lading', augustes 2006.

Gebruikte internet adressen : i . Beschrijvingen rampen en ongelukken : Bron : httu ://www.zero-meridean .nl/

2 . Thema'Externe Veiligheid' : httn•//www rivm nl/¢ewndheidenmilieu/themas/Fxterneveiligheid/Omvangexterneveiligheidsrisicos/#tcm : .q i-it;gSo http_: //www vrom nl,(paeina .html?id=2a7og

Tevens is hier veel informatie te vinden over het veiligheidsbeleid bij bedrijven met veel gevaarlijke stoffen in het kader van de Seveso II-richtlijn en de harmonisering ervan in het Besluit risico's zware ongevallen 1999 [BRZO : 1999] . 3 . Door het KNMI verbeterde ruwheidslengten voor verschillende soorten van land gebruik : httD://www.knnii..nl/samenw/hydra/roughness mau/classes.htm

4 . Informatie horende bij de "Richtlijnenboeken voor het opstellen en beoordelen van milieueffectenrapportages" van 1997, figuur 5 .1, m.e.r .-richtlijnenboek : deel 8 discipline lucht; hiLyis//www mervlaanderen be/uvloads/b68 pdf

BIJLAGEN BIJLAGE A : Voorbeeld QRA methodiek aan de hand van het voorbeeld uit het `Paarse boek' [3 .] . BIJLAGE B : Beschrijving weerklassen en windrichtingen in een QRA . BIJLAGE C : Schema voor het bepalen van de stabiliteitsklasse BIJLAGE D : Land-use and roughness classes in LGN3+ BIJLAGE E : Vergelijk uitkomsten IR, 5 software pakketten gebruikt in de BRAM-studie . BIJLAGE F : Twee verschillende methoden de maximale grondconcentratie te bepalen . . BIJLAGE G: Verzamelde gegevens voor het uitvoeren van de `Bhopal Case' BIJLAGE H : Beschrijving benadering dispersie parameters uit PGS 2 ; 2005 [2 .] .

BIJLAGE 0 : Uitwerking van de volledige kwantitatieve risico analyse (QRA), dataset .

BIJLAGE P : Afleiding formules ter bepaling het optreden van de maximale grondconcentratie . BIJLAGE Z : Beknopt overzicht rampen . .

BIJLAGE A : Voorbeeld QRA methodiek

Aan de hand van het voorbeeld vanaf pagina 6 .21 uit het `Paarse' boek [PGS 3 : ex-CPR 18] . In afwijking met het voorbeeld uit het paarse boek u wden hier weide goede rekenwaarden gepresenteerd. In het paarse boek is een rekenfout ontstaan omdat hierin de dispersiecoëfficiënt aZ, verkeerd is berekend dit moet niet 10,3 m . zijn maar 23,66 meter.

Individuele risico berekening Het individuele of plaatsgebonden risico wordt berekend voor elk apart roosterpunt De frequentie dat een individu overlijd wordt voor elk roosterpunt voor elke onvoorziene gebeurtenis (LOC : Loss of Containment)*, elke weerklasse, elke ontstekingsgebeurtenis i (voor ontvlambare stoffen) en voor elke windrichting apart berekend. Als volgt worden het individuele risico bepaald door het optellen van alle bijdrages *Opmerking : scenariobeschrijving van het ongeluk, calamiteit onvoorziene gebeurtenis bijvoorbeeld LOC : Loss of Containment waarbij de inhoud van iets vrijkomt .

Appendix 6 .B Sample calculation of the Individual Risk at a grid point 1 . Selecteer de LOC, S . De faal frequentie van de LOC wordt gegeven door fs (in y-1). S is een leidingbreuk bij de bron resulteert in een continue uitstroming van 10o kg/s aan Koolmonoxide (CO) . De frequentie van een pijpbreuk (LOC `leidingbreuk' = fs) bedraagt 5 x 10-7 per jaar . De uitstroming vindt plaats op een hoogte van 1 m (h) en de omgeving heeft een ruwheidlengte van z° = 0 .1 m . De bijdrage van deze LOC van het Individueel risico in het gridpunt (200, 300) wordt berekend gebruikmakende van de weeromstandigheden date van het Weerstation Rotterdam . 2 . Selecteer een weerklasse, M met een waarschijnlijkheid PM (-) . Selecteer een windrichting cp, met conditionele waarschijnlijkheid P p E:] (-) . De conditionele waarschijnlijkheid P p, is de waarschijnlijkheid dat de windrichting cp , voor de gegeven weerklasse M zich voordoet . Vaak wordt hiervoor het product Pn•r x P p Elgebruikt, welke de waarschijnlijkheid van de weerklasse M en bijbehorende windrichting cp tot uitdrukking brengt .

De berekening wordt alleen uitgevoerd voor weerklasse D 5,o m/s . De relevante windsector is the sector i96° - 225°. De kans dat van weerklasse D 5.0 m/s en deze windsector zich voordoen is 0,0376 overdag en 0,0362 gedurende de nacht . De dag en nachtfractie voor de betreffende weerklassen bedragen respectievelijk 0,44 en 0,56 voor de hele dag . De kans op weerklasse PM x P p , is daarom : 0 .44 x 0 .0376 + 0 .56 x 0 .0362 = 0.0368 .

3 . In het geval van het vrijkomen van ontvlambare stoffen moet ook een ontstekingsscenario (gebeurtenis) i geselecteerd worden met de conditionele waarschijnlijkheid Pi (-) . 4 . Bereken de kans op overlijden in het roosterpunt, Pd, voor de gegeven LOC, S, de weerklasse, M, de windrichting, (p El en het eventuele ontstekingsscenario, i .

De berekening van de kans op overlijden Pd, in het punt (loo, 200) . De afstand tussen het roosterpunt (200, 300) en de bron (0,0) is 361 m . De concentratie op het middenas wordt berekend m .b .v . de basis vergelijking voor het Gausiaans pluimmodel voor een continue uitstroming .

-yE

2

2 .II . u . c„ . 6z

De berekening wordt hieronder gegeven : C(x=36im,y=om,z=im)=9,3i4g/m3 4.3 The toxische constanten voor CO zijn : a=-7.4, b = 1 en n = 1 als de concentratie, C, wordt opgegeven mg/m3 en de expositie tijd, t, in minuten . Gebruik makende van de concentratie op de middenas, C = 9314,103 mg/m3 en de maximale expositie tijd, t = 30 min, wordt de probit waarde dan Pr = 5,14 . De kans op overlijden op de middenas (centrum lijn) van de wolk is dan, P d = 0 .5559 , conform tabel 5 .1 . [PGS 31 Of berekend o.b .v. de standaard normale verdeling tussen Pr en Pa .

4.4 De concentratie buiten het centrum van de wolk is te berekenen met :

2

(361 m, y, z=i)

9314 •

2

(mg/m3

De kans op overlijden, P(y), wordt afgeleid van de concentratie, C(x = 361 m, y, z=i m), de expositie tijd, t= 30 min en de Probit functie van CO . 5 . De PI wordt gegeven door :

Figuur 1 geeft de functie P(y) en de effectieve wolkbreedte . In de berekening worden de grenzen van de integraal vervangen door de afstand die overeenkomt met i% letaliteit .

P(v= overlijden) als functie van v .

1

~ á

I

r 'n 1

~ -100 -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 y in meter

Figuur i : De kans op overlijden, P(y), als functie van de afstand y loodrecht op de windrichting en de effectieve wolkbreedte . Een recht toe aan berekening van het oppervlak tussen -34,83 tot 34,83 meter (rode stippellijn) geeft een PI van 69,66 m . De effectieve wolkbreedte, ECW, wordt dan als volgt berekend :

5.1 De kans dat het roosterpunt (200, 300) bedekt wordt door de wolk, Pei, is dan :

n ws x ECW = 12 x 125,31 m . 2 . I1 .R 2 .rI .36im .

= 0,6629

Zie pagina 6 .18 [PGS 3] .

5 .2 De kans op overlijden op het roosterpunt, Pd, is gelijk aan : Pd = 13 Pel x Pc i = 0,5559 x o,6629 = 6 . Bereken de bijdrage van, AIR (S, M, T E], i) aan de LOC, S, de weerklasse, M, de wind richting, cp E] en ontstekingsscenario, i, voor het Individuele risico op het roosterpunt :

6 . De bijdrage, AIR leidingbreuk, M, (p EI, aan de LOC `leidingbreuk', met weerklasse D 5 .o m/s en windrichting in sector i96° 0- 225°, voor het Individuele Risico in roosterpunt (200, 300) is dan :

OIR leidingbreuk, M, cp = f leidingbreuk x PM x Pcp x El E] Pd = 6, 7804 x io-9 y-1

7 . De totale bijdrage van de LOC `leidingbreuk' aan het Individueel Risico, AIR leidingbreuk, in het roosterpunt (200, 300) is det som van alle 12 windrichtingen en alle 6 weerklassen, zie verder ook bijlage B .

De bijdrage van de andere windrichtingen is nul . De bijdrage van de andere weerklasse kan als voorgaand berekend worden . Berekening van de concentratie bij neutrale dispersie . De concentratie op de centrumlijn wordt berekend m .b .v. de basis vergelijking voor het Gausiaans pluimmodel voor een continue bron (vergelijkingen 4 .51, 4 .53a en 4 .57a uit PGS 2) met de aanname dat totale reflectie aan het grondoppervlak optreedt .

De parameters zijn : x is de coórdinaat in de richting van de pluim as, is gelijk aan 361 m . y is de codrdinaat loodrecht op de pluim as . Omdat de concentratie op de pluim as wordt berekend is y = o m . z is de hoogte waar de concentratie berekend wordt, gelijk aan 1 m . q is de uitstroomdebiet, welke gelijk is aan loo kg/s . h is de hoogte van het uitstromen, gelijk aan 1 m . u is de wind snelheid . Als de hoogte van het vrijkomen kleiner als lo m is dan is de windsnelheid van de pluim gelijk aan de windsnelheid op lo m, of wel 5 m/s . De dispersiecoëfficiënten, 6y en vz , worden berekend met u*, wat de volgende resultaten opleverd : i/L = o m-i (Tabel 4.i, `stability: neutral') [PGS-2, pagina 4•23l u* = 0 .434 m s-i (Vergelijking 4 .31, met z = lo m, zo = o .i m en ua = 5 m/s) hi = 500 m(Tabel 4 .7, met 0 .2 x u* / f=Elca . 770 m) h= 1 m(de hoogte van het vrijkoming) o, = 0 .823 m s` (Vergelijking 4 .49) ay (ih) = 41 .2 m(Vergelijking 4 .54, middelingstijd = 1 h, met ti = 300 s, ua = 5 m/s en x = 361 m) oy (iom) = 28 .8 m(Vergelijking 4•55, met middelingstijd lo min . De waarde is groter dan de minimale waarde welke gegeven wordt in vergelijking 4 .56) 6z = 23,66 m (Vergelijking 4 .58a) Het invullen van de parameter waarde levert : C (x = 361 m, y = o m, z = 1 m) = 9,314 g/m3 .

BIJLAGE B : Beschrijving weerklassen en windrichtingen in een QRA . In de QRA wordt overwegend gerekend met het model voor een (semi-)continue bron, aangezien er uitgegaan wordt van weerkarakteristieken geldig voor het weerstation nabij de inrichting waar de calamiteit het vrijkomen van een toxische stof zich kan voordoen . Alleen in het geval dat er zich een situatie voordoet in windstille omstandigheden kan hier expliciet rekening mee gehouden worden . De QRA maakt over het algemeen gebruik van 6 weerklassen en 8 of 12 windrichtingen voor het berekenen van het risico in een bepaald punt in het gebied waarover dispersie optreedt . Elk punt bestaat weer uit de kans van optreden overdag en nacht . Bij de QRA wordt er rekening gehouden met een luchttemperatuur van 20 °C en een grondtemperatuur van 15 °C .

Hieruit volgt dat elk berekend punt van een ISO-risicocontour bestaat uit concentratieberekeningen en daaruit de kans en op overlijden (Pd) voor de volgende 6 weerklassen : 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Klasse Klasse Klasse Klasse Klasse Klasse

B : 3,0 m/s; D : 1,5 m/s ; D : 5,o m/s ; D : q,o m/s ; E : 3,0 m/s ; F : 1,5 m/s .

De kans op een weerklasse M uit windrichting cp gedurende de dag en de nacht, rekeninghoudende met de dag en nacht fractie levert de kans op weerklasse [PM x Pcp], bij 8 windrichtingen 8 x 6 = 48 waarden voor [PM x Pcp], en bij 12 windrichtingen 12 x 6 = 7 2 waarden voor [PM x . PT]

Afhankelijk van het aantal windrichtingen 8 of 12 bestaat elk berekend punt dus uit de som van maximaal 48 of 72 berekende individuele of plaatsgebonden risico's . In hoofdstuk 5 van dit verslag wordt de berekening van de bijdrage van het individuele risico AIR (S, M, (p, i), in één punt gegeven :

Het individuele risico op een punt (van de contour) van een bepaalde ongewenste gebeurtenis is het product van : de frequentie van op deze ongewenste gebeurtenis `S' = fs ( bijvoorbeeld een LOC = Lost of containment), de kans op weerklasse `M' , de kans op windrichting'
Door deze IR's bij elkaar op te tellen volgt de totale IR in het berekende punt . Voor het punt waar de som van de afzonderlijke IR's, 10-6 per jaar bedraagt kan dat als volgt geschreven worden :

Voor dit punt is dus 48 of 72 maal een afzonderlijke IR berekend, waarbij per weerklasse (6x) de kans op overlijden uit de concentratie berekend moet worden . ORA-sofware De QRA software pakketten rekenen waarschijnlijk iteratief? In het punt Y, IR (totaal) = io-6 per jaar moeten de 6 afzonderlijke concentraties overeenkomen met een letaliteitswaarde (Pd) . Het ligt voor de hand dat de QRA software op basis van deze gegevens voor elke windrichting (8 of 12) terugrekenend waar dit punt zich op de hartlijn van de betreffende windrichting (sector) bevind . Op deze wijze ontstaat een cirkelvormige contour in de omgeving rondom een gevaarlijk object (inrichting) waarbij op deze contour het individuele risico uitgedrukt als de kans op i dode, io-6 per jaar . Binnen de contour welke wordt deze kans groter en er buiten kleiner .

Aangezien de weerstations de meteorologische gegevens (waarschijnlijkheid optreden van een weerklasse met een windsnelheid) voor 12 windrichtingen gegeven moeten deze geconverteerd worden naar de betreffende 8 windrichtingen, zie onderstaande tabel : Windrichting in °

Berekening fractie

8 windrichtingen

346-oi5 oi6-o45 046-075

i/2 f(346-oi5) + f(oi6-o45) f(o46-o75) + 1/2 f(o76-io5)

Noord - Noordoost Noordoost - Oost

1/2 f(o76-io5) + f(106-135) f(i36-i65) + 1/2 f(166-195)

Oost - Zuidoost Zuidoost - Zuid

196-225

1/2 f(166-195) + f(196-225)

Zuid - Zuidwest

226-255 256-285

f (226-255) + i/2 f(256-285)

Zuidwest - West

286-315 3i6-345 346-oi5

1/2 f(256-285) + f(286-315) f (316-345) + 1/2 f(346-oi5)

West - Noordwest Noordwest - Noord

076-105 io6-135 136-165 166-195

Voor het berekenen van 1 punt van op een risicocontour wordt in de QRA standaard gerekend met de volgende weerklasse en windsnelheden . De in onderstaande tabel opgenomen kansen zijn gemiddelde waarden die alleen voor Nederland geldig zijn .

Weerklasse PasquiHJklasse : wi ndsn elheid

B : o D : i,5 D : 5,0 D : 9,0 E : 5,0 F : 15

Kans

dag

~ Kans nacht

_---~ 0,220

0,000

0,i22 0,299 0,359 0,000 0,000

0,149 0,262 0,26i 0,1i2 0,2i6

BIJLAGE C: Schema voor het bepalen van de stabiliteitsklasse De onderstaande figuren laten zien, hoe de stabiliteitsklasse van de atmosfeer bepaald wordt afhankelijk van de genoemde variabelen . In deze Figuur is de windsnelheid (v) gegeven in de eenheid knopen . Een knoop komt bij benadering overeen met 0,5 m/sec . De bedekkingsgraad wordt uitgedrukt in achtstes . Dus o=0/8 is onbewolkt, 4= 4/8 is half bewolkt en 8= 8/8 is zwaar bewolkt .

Winter, dag. ~...._... ~ .._ . .tr

Zomer, dag.

Lente, dag. - ~. ., . .~ N *

Herfst,

dag.

Uren in GMT

Winter

December Januari Februari Maart

Lente

Zomer

Herfst

April Mei Juni Juli Augustus Se September

Da 9-15 9-16 9-16 8-17 7-18

6-19 5-20

6-18 6-18 7-17

Oktober

8-16

november

9-15

Nacht 16-8 17-8 17-8 18-7 19-6 20-5 21-4 19-5 118-6 17-7 16-8

V is de windsnelheid in knopen . i knoop z 0,5 m/s. N° is bedekkingsgraad van de hemel in achsten (x/8) . GMT is Greenwich MeanTime = CET - i(dus 11 uur GMT is 12 uur CET plaatselijke tijd in Nederland .

Alle seizoenen, nacht . Let erop, dat door instraling van zonlicht en uitstraling van aardwarmte de stabiliteitsverdeling tussen dag en nacht precies omkeert . Dit maakt het zeer moeilijk een stabiliteit te definiëren in de schemer-uren en is het dus onduidelijk, hoe de berekening uitgevoerd moet worden in de periodes tussen dag en nacht

BIJLAGE D : Land-use and roughness classes in LGN3+ Bron: www.knmi.nl/samenw/hydra/roughness_map/roughness_map .htm This base roughness map of the Netherlands is computed from the data base LGN3+ LLandG_ebruik Nederland). Referentie : Agterberg, R, and J . Wieringa, 1989 : Mesoscale terrain roughness of the Netherlands. Technical Report TR-n5, Royal Netherlands Meteorological Institute.

ID zo (m) Class names 0 1 2

0 .03 no data grass 0 .03 maize 0 .17 3 0 .0 7 potatoes 4 0 .0 7 beets 5 o .i6 cereals 6 other agricultural crops 0.07 foreign land 7 0 .15 8 0 .1 greenhouses orchards 9 0 .39 10 0 .07 bulb cultivation 11 0 .75 deciduous forest 12 0 .75 coniferous forest 16 0 .001 fresh water salt water 17 0 .001 18 1 .6 continuous urban area 19 0 .5 built-up in rural area 20 1 .1 deciduous forest in urban area 21 1 .1 coniferous forest in urban area 22 2 built-up area with dense forest 23 0.03 grass in built-up area 0 .001 bare soil in built-up area 24 0.1 main roads and railways 25 26 0 .5 builtings in rural area 27 0 .0003 runways 28 0 .1 parking lots 30 0 .0002 salt marshes beaches and dunes 31 0 .0003 32 0 .02 sparsely vegetated dunes 33 o .o6 vegetated dunes 34 0 .04 heathlands in dune areas 35 0.0003 shifting sands 36 0 .03 heathlands 37 0 .04 heathlands with minor grass influence 38 0 .06 heathlands with major grass influence 39 o .o6 raised bogs 40 0 . 75 forest in raised bogs miscellaneous swamp vegetation 41 0 .03 42 0 .1 reed swamp . 5 forest in swamp areas 43 07 .0 44 0 7 swampy pastures in peat areas 45 0 .03 herbaceous vegetation 46 0 .001 bare soil in natural areas

BIJLAGE E : Vergelijk uitkomsten IR, 5 software pakketten gebruikt in de BRAM-studie . -gelijk IR Mininale en Maximal* afstand ISO-risicocontour

Vergelijk IR Mlnimale en maxlmale afstand I80-rlalcoeontour

Berekend voor ACN tank .

Berekend voor Butaan tank

1400

1 z0o

a

12 -

~ 1000

: a e : soo

800

~

~ 600 i •

400

~

200 0 1,0OE-08

1,00E-01

1,00E-06

1,o0E-0e

1,00E-05

1

00E-07

1

fMax

OOE-0e

1

00E-05

IR in Ver oer

IR In per jaar

~~Mn

~~Safet~

Safe : maximaal

—T1ar

--

Safe : midden

Vergelijk IR . Minimale e aximale afstand I80-risicocontour

Vergelijk IR

Berekend voor Chloor tank.

Minimale en maxlmele afstand ISO•rlalcocentour .

Berekendvoor Ethyleenoxldetank .

3500

600

3000

500

/ 2500 ; d00

s

~ 3000

3go

: 1 soo

~ zoo : loo

~ 1000 so0

•

o

0

1,00E-OS

1,00E-0]

1,UOE-OB

1

UOE-05

1b00

-OB

1

00

-07

IR In per Iaer

-~Max

Safe Vergelijk

~%r~5afeu

-1~ mi .

: midden

IR MInimete en maximale afatantl I50•risicoeontour .

0

-06

--~/---Mex ~-Safati

Vergelllk IR Mlnlmale e maxlmale efatantl 1a0-rlslcocontour

Berekend voor een Pestictde opslag .

+ eoo

eso

1800

900

; 1900

15

350

1300

~ 1000 j 800

~ a

300

~

250

~ 200 150

` 800 •

1

: minimaal Safety

Berekend voor Waterstofsulfide leiding .

a

1,00 -06

IR in per jaar

1

900

• 100

200

50 0

0 1,OUE-08

1,00E-01

1,00E-06

1,00E-US

1,0UE-08

1,00E-0]

IR In per jear

~~Mrn

Safe

~Max

1,UOE-U6

1,00E-06

IR In per jear

~~Safetl

fMin

: midden

-FMex

-~-Saleti

: net onder maximaal Safety

Vergelijk IR : Minimale en maxlmale afstand ISO-rlslcocontour

vergelijk IR

Berekend voor P r opaan tank .

Minimale en maximale afstand 130-,1,1„„nt„,

Ber ekend voor Zwavel d1 oxi de tank .

1600

1200

1000 j l s 1

~ ~

800

;

~;

600

~

~ y

400

j

• 200

0 1,0OE-0S

1,00E-01

1,00E-OB

1,00E-06

1,00E-08

1,00E-0]

IR In per jasr

fMin

-W- ax ~e11

fMln

Safe

: midden

1,00E-06

IR In per jear

Safe

. f-Mex Sa-

: bijna maximaal

1,00E-05

Vergelij k IR . Minimate en maximale afstand 150 -rlslcocontour

Ver9elijk IR• Mini male en maximale afstand ISO-rlsicoconteur

'Berekend voor de totale locatie'

Ber ekend voor de leed- en losplaatsen

4500

ennn 3500

0000

/ 3000

~ 3500

~

s1a 3000

2500

~ zooo

i ~ zooo

i 1 so0 .

~ 1500

• 1 000

1000

500

500 0

0 1,U0E-OB

1,00E-0]

1,00E-00

1,00E-05

1,00E -00

IR 1 . per jear

-~-Min

1,00E-0]

1,00E-OB

1

00E-05

IR In per jaar

fMa. ~l-Safetl

Safe : maximaal

: maximaal Safety

Conclusie : Verschillen tussen de minimale en maximale uitkomsten van de diverse software pakketten lopen uit een tot wel 1500 meter. Procentueel bedraagt het grootste verschil tussen de minimale en maximale afstanden 100 % en het kleinste verschil 17,9 % . De resultaten van het Safeti pakket t .o .v . de minimale en maximale waarden zijn in de onderstaande tabel samengevat : :„,, Scenario i. ACN tank

2 . Butaan tank 3 . Chloor tank 4 . Eth leenoxide tank 5 . H2S leiding 6 . Pesticide opslag 7 . Propaan tank 8 . Zwaveldioxide tank 9 . Laad- en losplaatsen ~,IR totaal locatië~," ~~~1, ~r

Uitkomst Saféti softwárë ` maximaal

midden midden minimaal midden onder maximum midden bijna maximaal maximaal maximaal

BIJLAGE F: Twee verschillende methoden de maximale grondconcentratie te bepalen uit de basisformule van het Gausiaans dispersiemodel ; dC/dx = o .

Let wel hierin is II het getal Pi .

i° De basisvergelijking ( i ) direct afleiden naar x en gelijk stellen aan o . Dit is via twee wegen uit te voeren met behulp van de producten quotientregel uit te voeren . In beiden gevallen levert dit de volgende vergelijking op :

( »

(Gs_ X

-

_

«6y (x» - ( 6z (x»

+

. . . . l6

, (_X) j . (6z (x) .

Hierin is ( . . .)' de eerste afgeleide van de functies ay (x) en aZ (x) .

2° De basisvergelijking (i) schrijven van een In-functie . dan partieel differentieren naar x en gelijk stellen aan o.

n C = ln t 2

-

In u - In II -1n ay (X) -In az (x) - i/2 .1 l " C7,.

Dan d(ln C) / dx = o bepalen gebruikmakende van (In a(x))' =(a (x))' / a(x) (kettingregel) .

Hierin is ( . . .)' de eerste afgeleide van de functies 6y (x) en aZ (x) .

Vermenigvuldigen met 6y (x) en 6z (x) levert dan wederom de vergelijking :

~,. (x) . (6z (x)) ~ _

(x»,-

(az(x)) + (a (x) ) . ( V

'7

(~)

BIJLAGE G : Verzamelde gegevens voor het uitvoeren van de `Bhopal Case' .

Bron : http://www.studentsforbhopal .org/WhatHanpened.htm#Endnotes On December 3rd, 1984, thousands of people in Bhopal, India, were gassed to death after a catastrophic chemical leak at a Union Carbide pesticide plant . More than 150,000 people (1) were left severely disabled - of whom 22,000 (2) have since died of their injuries - in a disaster now widely acknowledged as the world's worst-ever industrial disaster . More than 2 7 tons W of methyl-isocyanate and other deadly gases turned Bhopal into a gas chamber . None of the six safety systems at the plant were functional, L41 and Union Carbide's own documents prove the company designed the plant with "unproven" and "untested" technolo~v and cut corners on safety and maintenance in order to save money . Today, twenty years after the Bhopal disaster, at least 50,000 people f_~d are too sick to work for a living, and a recent study in the Journal of the American Medical Association confirmed that the children of gas-affected parents are themselves afflicted by Carbide's poison . Carbide is still killing in Bhopal . The chemicals that Carbide abandoned in and around their Bhopal factory have contaminated the drinking water of 20,000 people f6). Testing published in a 2002 report revealed poisons such as 1,3,5 trichlorobenzene, dichloromethane, chloroform, lead and mercury in the breast milk of nursing women living near the factory . THAT NIGHT Death came out of a clear sky . Midnight, a cold wind blowing, the stars brilliant as they are in central India, even through the thin pall of cooking-fire smoke that hung above the city. Here and there, braziers were burning to warm those who were obliged to be out late . From the factory which so many had learned to fear, a thin plume of white vapor began streaming from a high structure . Caught by the wind, it became a haze and blew downward to mix with smokes coming from somewhere nearer to the ground . A dense fog formed . Nudged by the wind, it rolled across the road and into the alleys on the other side . Here the houses were packed close, ill-built, with badly-fitting doors and windows . Those within were roused in darkness to the sound of screams with the gases already in their eyes, noses and throats . It burned terribly, it felt like fire . The Vent gas scrubber, the chief safety system, was designed to take a feed rate of i9o pounds per hour at 35 degrees C, with a maximum working pressure of 15 psig . At the time of the disaster, MIC poured through it at 40,000 pounds per hour and at over 20o degrees C, with an average pressure of i8o psig . Bron : hM: //www.bhopal .net/oldsite/documentlibrary/unionreporti98.r, .htm1 The Bhopal plaint's MIC production unit was shut down for maintenance and to reduce inventories in mid -October 1984, with more then 185,000 Ibs . (23,125 gal .) of MIC stored in the underground tanks . Some of the MIC in the second storage tank, tank 611, was converted to Carbaryl after November 24, Ordinarily, the MIC in tank 6io Would have been used first, but the operators had been unable to pressurize the tank with nitrogen, which is used to transfer MIC to the Sevin unit . As a result, tank 6io contained more than 11,290 gal, of MIC on the night of December 2 . 11,290 gal = 42 . 73 7 liter = 41-028 kg = 41 ton At 12 :15 a.m . the operator checked the tank pressure again . It was 30 psig and rising rapidly. Seconds later, the reading was off the scale . The rupture disk/safety valve system is designed to give way at 40 psig, and when it did, the contents of tank 61o rushed through the lines at a least 720 lbs per minute . At the height of the reaction, the pressure in the tank was probably above 200 psig, the temperature above 200 C .

The escaping gas went first to the vent gas scrubber . It is not yet clear whether the scrubber functioned on the night of the release . The pump had been shut off, and the instrument panel in the control room indicated that they could not be restarted . On the other hand, the caustic soda in the scrubber was found to be hot the next morning, indicating that some reaction had taken place . In any event, from the information published in the Bhopal operating manual and press reports after the accident, it appears that the scrubber did not have the capacity to handle the massive release . From the scrubber, the gas should have gone to the flare tower, but the unit was out of service . The pipe leading to it had been removed for maintenance weeks earlier . So the gas was vented directly to the atmosphere . Several workers made a last ditch effort to spray the escaping gas with water to neutralize it . Wearing full face respirators and rapidly running out of air, they struggled with poorly maintained valves to turn on the water spray, only to find that the pressure was not sufficient to reach the gas . One worker kept trying even after he had run out of air . choking from the gas, he finally tried to escape over the wall, but passed out, falling to the ground where he was rescued by others . One supervisor tried to climb the MIC structure to plug the gas leak, although that would have been stupid . By i :oo a .m . on December 3, a lethal cloud was drifting over the unsuspecting neighbourhoods of Bhopal, where it would kill at least 2,500 people and injure more than 200,000 . There is some controversy over whether the vent gas scrubber operated at the time of the accident . But if the figures released by Union Carbide are correct, the gas escaped at rate of 400-800 lbs/ minute, at a pressure and temperature approaching goo psig and 2ooC . 400-800 lbs/ minute = i8i-3 64 kg/min . = io .9o9-21 .8i8 kg/uur 200 psig = 13,8 bar Union Carbide's 1978 Bhopal operating Manual gives the "maximum allowable working pressure" of the VGS as 15 psig at 120 C, and the "nominal feed rate" as 3 .21bs/minute. Indeed the manual lists "high pressure in the vent scrubber" as a process "upset", for which the remedy is check for the source of release and rectify . "Similarly, "toxic gas release to the atmosphere" from the VGS is also considered as an"upset", caused by "high release of the toxic streams from the process," for which the remedy is "check the source of the release and normalize ." In short, the VGs was never designed to handle the kind of release which occurred reduced the severity of the accident, even if it had operated .

Plant Siting The Bhopal plant was located in a heavily populated area . Some of the residential growth in the immediate vicinity, including the establishment of the J .P .Nager shanty town directly across the street, took place after the plant was first opened in 1967. These settlement were not originally authorized, but in 1984 the government gave the squatters ownership rights to the land to avoid forcing them out of their homes . However, even in the absence of the recent settlements, the plant was built dangerously close to the core of the city and was only a mile (less than two Kilometers ) upwind from the Bhopal train station where hundreds of people slept at the time of the accident . Some of the neighbourhoods most effected by the gas had been inhabited for more than ioo years . The problem was not that people decided to live near the plant . but that the company built the plant near pre-existing residential areas . The 1975 Bhopal Development plan, a kind of municipal zoning ordinance, specifically called for the siting of obnoxious and hazardous facilities at the far end of the city, Where prevailing

winds would disperse releases away from dense population zones . But the plan was ignored in the case of Union Carbide . If the 19 75 plan had been followed, it is likely that the impact of the accident would have been significantly reduced . Bron : http :J/www .bhopal .net/oldsite/oldwebsite/factsheet .html December 2-3 1984 At about 10.3o pm during routine maintenance operations in the methyl isocyanate (MIC) plant of Union Carbide Corporation in Bhopal, a large quantity of water entered one of the storage tanks through leaking valves and corroded pipes triggering a runaway reaction in tank no. E-6io containing 6o tonnes of MIC - a lethal chemical with a TLV of o .o2ppm . The reaction produced enormous heat and pressure and 40 tonnes of a deadly cocktail of MIC, hydrogen cyanide, mono methylamine, carbon monoxide and possibly 20 other chemicals spewed forth in the form of dense clouds . Safety systems (that, in the first place, were grossly under-designed to take care of a runaway reaction) were either switched off, malfunctioning or under repair . A cold and gentle northerly wind carried the clouds over half a million sleeping people. The poison cloud moved like a wall 20 to 30 feet high hugging the ground. By one in the morning an entire city had been turned in to gas chamber . Bron : www.bsk. nc.j,p/ - kaminoyamalab/rinri/Case%2oStudy%2oi%2o-%2oBhopal .pdf On the night of December 2, 1984, a runaway chemical reaction occurred in the Union Carbide factory when goo liters of water inadvertently entered a methyl-isocyanate (MIC) storage tank . The release of MIC was first detected by workers at about ii :3o p .m . when their eyes began to tear and burn . About 40 tons of MIC poured out of the tank for the next two hours, creating a deadly cloud that spread eight kilometers downwind, over the sleeping city of Bhopal~ killing 2,500 people and injuring 200,000 more .

Bron : http•//www studentsforbhopal .org/BhopalStories .htm Mohan Lal Varma M.L. Varma, the worker believed to be Carbide's sabotage suspect, tells his story of the night of the gas disaster and of the factory's internal politics . Source : by M.L.Varma, from T.R. Chouhan, et al., Bhopal : The Inside Story, New York : The Apex Press and Mapusa, Goa: The Other India Press, 1994, revised edition, 2004 . He refused saying it would serve no purpose, but we insisted until he switched it on again . Around 2 :i5 , the gas leak stopped so we returned to the MIC unit and discovered that the MIC production assistant was missing . Bron :http://64 2~~ 183 io4/search?q=cache•ON6hB7J ni8J :www.hpa .org .uk/chemicals/r_e ports/cir22 oct2ooi pdf+Bhopal+4o+ton+MIC+2+hour&h1=nl&ct=clnk&cd=.qi&g1=nl On the day of the incident there was an increase in temperature in one of the tanks to 38oC (close to the boiling point, table 14) . The increased pressure exceeded the design value of the tank causing it to rupture a relief valve . Auuroximatel Y 4o/ai tonnes of MIC vapours escaped through a 33 m high atmospheric vent-line j2 7.1 . The sodium hydroxide scrubber designed to neutralise MIC was not in operation at the time . When it was eventually switched on the scrubber was unable to cope with the volume of MIC released [26 .] . The release continued for about go minutes into the cool, dry stable atmosphere of Bhopal f 2a.1 . MIC has a molecular weight of 57 .05 with a density twice that of air (at 200C)29 . Therefore it would have been expected that the plume would slump, engulfing the factory and surroundings In fact the evidence s=ests that the worst affected area was auproximatelY 5oom downwind from the site [29 .1 . Of the loo workers present at the time, only one was affected [26 .] . Chemical scorching effects observed on the vegetation were not present in the first several hundred metres [25 .] . Bron: http•//eprint.iitd.ac .in/dspace/handle/2o74/igo?mode=full [27 .] Sharan M., Gopalakrishnan S .G ., McNider R.T., Singh M .P . A numerical investigation of urban influences on local meteorological conditions during the Bhopal gas incident . Atmospheric Environment ( 2000) . Vol . 34, pp 539-552 . Abstract--A mesoscale meteorological model coupled with a Lagrangian particle dispersion (LPD) model was used to simulate the Bhopal methyl-isocyanate (MIC) gas leak . A simple two layer K-closure version of the Pielke primitive equation meteorological model was used to produce the wind and turbulence fields in the planetary boundary layer (PBL) . Initialized by a single 3 m s-i geostrophic wind, the PBL model produced a low wind speed stable surface layer capped by a 250 m high nocturnal inversion. The results compared well with limited meteorological observations. However, the LPD model failed to produce enough vertical and horizontal mixing to match the extent of the affected area which was derived from the mortality statistics . Recommendations to improve the model physics to accommodate enhanced mixing in urban areas and to treat MIC thermodynamics and chemistry are suggested .

"The count down for the disaster started around 0030 IST when untreated vapors of methyl isocyanate (MIC) were seen escaping through a nozzle of 33 m high

atmospheric vent-line , from the Union Carbide (UC) plant located at Bhopal (India), in the early hours of Monday 3 December 1984" . "About 40 t of MIC escaped into the atmosphere in go min. The area involved was about 50 sqkm and nearly 200,000 people were affected due to the gas leak ."

BIJLAGE H : Paragraaf 4•5•3•4• Beschrijving benadering dispersie parameters uit PGS 2 ; 2005 [2•]• Bij de experimenten in dit onderzoek werd gebruikt gemaakt van de methodieken zoals beschreven in de zogenaamde gekleurde boeken . In 2005 is de commissie preventie van rampen (CPR) opgeheven en zijn alle CPR-richtlijnen omgezet door de Adviesraad van Gevaarlijke stoffen (AGS ) in de nieuwe PGSrichtlijnen . Bij sommige is dat 1 op 1 gedaan en bij sommige zijn ingrijpende wijzingen doorgevoerd . Het Gele boek voorheen CPR 14 E ; 1997 [i•]werd in 2005 omgezet in de PGS 2 ; 2005 [2 .] . Bij deze omzetting zijn de paragrafen welke de benadering van de dispersie-coëfficiënten o .a . sigma y en sigma z benadering middels berekening gewijzigd . In de PGS 2 is weer de veel oudere methodiek opgenomen . Merkwaardig is dat deze wijziging niet gedeclareerd wordt, zoals dat normaal gebruikelijk is en dat de berekeningen van de sigma v en sigma w welke alleen van betekenis zijn voor het berekenen van sigma y en z op basis van de methodiek beschreven in CPR 14E in PGS 2 zijn blijven staan, zie paragraaf 4 .5 .2 .6 . Het gaat hierbij om formule 4 .54 voor sigma y in paragraaf 4•5•3•1• uit de CPR 14 en om formule 4 .58d voor sigma z uit paragraaf 4•5•3•2•• In paragraaf 4 .5 .3 .4 van PGS 2, wordt wederom de oude methodiek voor het berekenen van de dispersie parameters (sigma' s) gegeven Verder is het rekenvoorbeeld in het paarse boek voorheen CPR 18 en nu PGS i[3 .] nog steeds op basis van de CPR 14E methode inclusief de hierin fout berekende sigma z (zie bijlage A voor de correctie) . De vraag werd 22 mei j .l . bij InfoMil voorgelegd en daar geregistreerd als vraag 0705-3420 . Aangezien InfoMil de vraag niet kon beantwoorden is deze vraag doorgestuurd aan de instantie die hiervoor in Nederland verantwoordelijk is en als expert op dit gebied geldt . Ondanks meerdere contacten die er zijn geweest heeft dit tot op heden niet geleid tot een antwoord. Om toch een uitspraak te kunnen doen over het gebruik van de PGS 2 (oude) methodiek werden dezelfde experimenten als in case 2, zie bijlage O . Uit de resultaten volgt dat het model dan tot grote verschillen leidt die geheel niet in lijn liggen met werkelijkheid uit de Bhopal case . De maximale grondconcentratie doet zich hierbij [PGS 2] voor op 2314 meter terwijl deze met de CPR 14E methodiek bij 300 meter gevonden wordt . Dit laatste is ook wat overeenkomt met daadwerkelijke Bhopal gebeurtenis . In dit geval is de (oude) PGS 2 methodiek dus niet bruikbaar omdat het resultaten niet in lijn liggen met de werkelijkheid en de resultaten uit case 2 op basis van de CPR 14E methodiek .

De volgende pagina's zijn de kopieën van paragraaf 4 .5 .3 .4 .

Fort ~t tr : X -

FX(x,t) = 1 erf

u' (t

2 Uatr

- tr )

-

JL uX(Uat)

X-Uat erf

(m'1) (4 .60b) (72 QX(Uat)

}

4 .5 .3 .4 Dispersion parameters

Continuous source 1 . Practical formulae for ay and or. For practical calculations cry and csZ are approximated as follows [Commissie TNO, 19761 : oY(x) =

a • xb

aZ(x) = c xd (adjusted for 100 to 104 m) For a,b,c and d the values according to Table 4 .8 are applicable : Table 4 .8 Parameters for the calculation of ay and or, adjusted according to ref. 1,2,3. ,-r -r--1--a b c d _- - -- - ~Very unstable (A) 0 .527 0 .865 0 .28 0 .90 Unstable

(B)

0 .371

0.866

0.23

0.85

Slightly unstable

( C)

0 .209

0.897

0.22

0.80

Neutral

( D)

0 .128

0 .905

0.20

0.76

Stable

( E)

0 .098

0 .902

0 .15

0 .73

Very stable

( F)

0 .065

0 .902

0 .12

0 .67

Notes : 1 . ay to be taken as 10-minutes average 2. or, forzp=0 .1 mandh<20m 3.

x, ay, aZ in meters

Nb : If it is necessary to consider distances smaller than 100 meters in the calculation, it is best to interpolate linearly between 0 and the value of a at 100 meters .

4.72

CPR 14E Chapter 4 of the 'Yellow Book'

2 . Correction for the roughness length zo Reference [Pasquill and Smith, 1983] gives a method for taking into account the roughness of the earth's surface and, in particular, the effect of it on the dispersion in the z-direction . The roughness also includes overgrowth, cultivations and building . In Table 4 .9 ; Oz is given for zo = 0 .1 m . For other roughness lengths a correction factor according to ref. [Pasquill and Smith, 1983] is used . However, the calculation is made with the aid of a formula according to ref . [Commissie TNO, 1976] : CZ0 = (10 . ZO)0.53

. x-022

6Z(X) = CZ '0 c ' Xd

Table 4 .9 gives some representative values for zo .

Flat land

(f.i . polder land with few trees)

zo = ca . 0 .03 m

Farm land

(f.i . airfield, aqricultural land, polder with many trees)

zo = ca . 0.10 m

Cultivated land

(f.i . glass-house land, open area with much overgrowth, scattered houses)

zo = ca . 0 .30 m

Residential land

(f.i . area with densely located but low buildings, wooded area, industrial area with obstacles which are not to high)

zo = ca . 1 .0 m

(f .i . a big city with high buildings, industrial area with

zo = ca. 3 .0 m

Urban land

high obstacles)

Since CZp depends on x, it will be easier and even necessary, for most applications, to calculate, for a given value of zo, new values for c and d, so that with equation : az (x) = c . xd one can immediately obtain the corrected values of csZ (see Table 4 .9) . Table 4.9

Values of c' and d'for various values of zo .

ZO

-0,d3m

, C, (

-

zo = 0.1 m

I

d,

c

d'

ZO ~1 Fn

ZO ~03m _

zo =3r1 I

-

c , d'

.

,I c,

d

C,

d

Very unstable

(A)

0 .193

0.932

0 .28

0.90

0.383

0 .873

0 .550

0 .842

0.760

0.814

Unstable

(B)

0 .160

0.881

0.23

0.85

0.317

0 .822

0 .455

0 .792

0.631

0.763

Slightly unstable

(C)

0.155

0 .830

0.22

0 .80

0 .308

0 .771

0 .441

0.740

0.612

0 .712

0.701

0.548

0 .673

0.671

0.411

0 .643

0.611

0.327

0 .583

Neutral

(D)

0.139

0 .791

0.20

0 .76

0 .276

0 .732

Stable

( E)

0.104

0 .761

0 .15

0 .73

0 .207

0 .702

0.395 0.296

Very stable

( F)

0.083

0 .701

0 .12

0 .67

0 .164

0 .642

0.236

Nb : All of the values can be approximated by the use of the two equations below : log(1o • ZO)

c' = c•1 .98 d' = d-0 .059•log(10•zo)

4 .73

The new values of c and d will be then called c' and d' in the text, whereby the following applies to csZ : oZ(x) = c' ' xd

3 . Correction for the mean time of a measurement If we take a snap shot of a smoke plume we see a band winding erratically (as the hatched part in Figure 4 .13) . If, however, we were to take an exposure lasting, let us say, 10 minutes, much of the effort of the winding (the 'meandering') would be "averaged out" and we would see a much broader and more regular plume .

Figure 4 .13 Schematic representation of a plume . The hatched part is a snap-shot, the wider contour an average over 10 minutes .

This effort influences measurements and the quantity which a person breathes-in . If a short-duration measurement is taken in an instantaneous position of the plume, a high concentration is registered . If, however, an average value is determined at the same location over a period of, for instance, 10 minutes or an hour, the concentration will be substantially lower. This can be approximately brought into the calculation by introducing a correction factor Ct, as follows : 2

Ctt =) ((t' 0in , seconds) 600 6y(x) = Ct, • a - xn Nb : This correction is consequently only applicable to oy . oy cannot, however, be smaller than the value for an instantaneous source (see next section) . The factor Cy has a minimum value of about 0 .5 .

4.74

CPR 14E Chapter 4 of the `Yellow Book'

Instantaneous source 4 . Practical formulae for.1,a ay, and aZI 6xI, cry, and aZI are described by the equations : cjxI(X) = el ' X fi bi aI'x dl CI' X

The data in the literature for these variables are clearly scarcer than those for continuous sources . Values for axl, determined partly theoretically, partly experimentally, are given in the references [Beals, 1971], [Drivas and Shair, 1974], [Saffman, 1962], [Tyldesley and Wallington, 1965] and [Chatwin, 1968] . In view of the limited nature of the data, it is all put together by taking the same axI for all stability classes (= 0 .13 .x) . The values of cry, are in the initial stage based on reference [Slade, 19681, with a small adjustment in order to avoid discrepancies with the value for ay in case of an continuous source . The value of oZI is chosen equal to the one of a continuous source, since the correction for the average-time hardly plays a role in this case and because of the fact that close to the ground the vertical "meandering" is repressed by the presence of the ground surface . In reference [Hanna, Briggs and Hosker, 1982] a comparison is made between continuous and instantaneous sources . There it is found that the standard radial deviation of the concentration (a) of an instantaneous cloud is proportional to the age of the cloud increased by the power of 3/2 . For large times a(instantaneous) approaches the value of a(continuous) , so that the values of the sigmas previously described and practical to apply can be used . Consequently, we arrive at the following values for the constants : el =0 .13

fI=

al=a/2 cl=c

1

bl=b

dI=

1

The correction factor Ct, is obviously hereby not applicable . The correction factor Cz0 for aZ is applicable . The values obtained with the help of the above constants are applicable at ground level . For cjxl, in particular, it must be considered that axI is strongly dependent on the height of the source since it is primarily influenced by the increase of the wind with the height . Also hereby it is more practical, in most cases, for the zo from which we want to initiate our calculations, to determine first the corrected values of cl and dj .

4 .75

Bijlage 0 : Uitwerking van de volledige kwantitatieve risico analyse (QRA), gebruik makende van de gegevens van de Bhopal ramp . Deze dataset bestaat uit vier delen:

1 . In de eerste case werden op basis van dit model de afstanden versus de concentratie en de daarbij gehorende % letaliteit bepaald, zie tabellen en grafieken 'Bhopal 2-3 dec . 1984' . Numerieke resultaten van case 1 m .b .v . Mathematica : FindRoot[D[ConcBhopal[x],{x}]\[Equal]0,{x,200}] {x ->258 .815 meter} 10^6*ConcBhopal[x] / .FindRoot[D[ConcBhopal[x],{x}]\[Equal]0,{x,200}] Cmax= 174 .118 mg/m3

Formule voor het berekenen van Cmax =

-3. :i . î

l.^" 11 31

~?`~i~ .. .. .." .f . . ..1`."•. . . _ ....,.. .---- ------ ° -

.. .

2 . In de tweede case werd dezelfde berekening uitgevoerd alleen dan voor het geval dat de Bhopal site in Nederland gevestigd zou zijn, zie tabellen en grafieken 'Bhopal in Nederland' . 3 . In de derde case werd op basis van de meteorologische gegevens van weerstation Rotterdam [3 .] de totale individuele risico's van de 6 standaard QRA weerklassen en de 12 windsectoren berekend . Voor LOC werd gebruik gemaakt van het scenario het falen van een ingeterpte druktank (Tank 610) uit het'Handboek kanscijfers' [19 .], deze frequentie bedraagt: fs = 2 .10-6 per jaar, zie verder tabellen en grafieken 'Bhopal (Rotterdam) case' . 4 . In de vierde case wordt de berekening van cases 1 en 2 nogmaals herhaald met de methodiek zoals deze nu beschreven staat in PGS 2, paragraaf 4 .5 .3 .4 [2 .), zij bijlage H .

Aanwijzing bij tabellen 6 weerklassen: In de tabellen worden de berekende kansen van del2 windrichtingen (sectoren) gegeven beginnend bij windsector 346-015° tot met 316-345° .

.

.

.

.

-

`

.

. .

Maximale ISO-risicocontouren Bhopal omgeving,,

Bijlage O . de formules ingevuld voor de numerieke berekening van Bhopal case (Pasguill stabiliteitsklasse F) . De basisformule :

-1f

Qx> p , 2)

1

=

3,0

2* tJJ2l

(7 L2

e

(1)

pi .Q.' aa

De laterale dispersie coëfficiënt a y(x) wordt als volgt berekend, zie Gele Boek :

0,7505 ' x 3,0

1 + o , 9 4 X A 3,o . 1 o 0o)

0,47?9 * x 3,0

i i + 0,9 4 x /(3ro .1oo)

1

meter (2)

Voor h>_ o,1 h ; geldt :

Invullen in basisformule (1) : Voor de laterale dispersie coëfficiënt 6 y(x), geldt formule (2) Voor de verticale dispersie coëfficiënt 6 Z(x), geldt formule (4) Condities :

h _ o,1h ;

L>o

Bepalen dC/dx = o Bereken x in meter (afstand waar C maximaal is ; Xmax) . Bereken C(„, ., z) is in kg/m3 .

meter (4)

Bhopal 2-3 dec . 19984: Afstand ( x-as), maximale koncentratie en lethaliteit.

.-.

Pagina 1 van 2

x

~igma v

Siïma z

C(x,0, 7 )

C(x,0,~,)

[m]

[1n]

[fn]

[kf'i m ']

[ing/ITm3]

[PPnl]

50

11,206

5,824823271

9,681E-10

0,00

60

13,315

6,815

5,261E-08

0,05

70

15,395

7,772

5,995E-07

80

17,449

8,700

2,919E-06

C

Pr

1_cUialitcit

0,00

-2,657

0,00

0,02

0,140

0,00

0,60

0,26

1,843

2,92

1,25

2,951

0,08 2,02

90

19,479

9,603

8,594E-06

8,59

3,67

3,707

9,80

100

21,486

10,483

1,845E-05

18,45

7,88

4,242

22,41

110

23,473

11,342

3,213E-05

32,13

13,73

4,630

35,57

120

25,441

12,182

4,849E-05

48,49

20,72

4,918

46,74

130

27,390

13,004

6,614E-05

66,14

28,26

5,135

55,39

140

29,322

13,811

8,380E-05

83,80

35,81

5,301

61,83

141

29,515

13,891

8,552E-05

85,52

36,55

5,315

62,38

142

29,707

13,970

8,724E-05

87,24

37,28

5,329 '

62,90

143

29,899

14,050

8,895E-05

88,95

38,01

5,343

63,41

144

30,091

14,129

9,064E-05

90,64

38,74

5,356

63,91

145

30,282

14,208

9,232E-05

92,32

39,45

5,369

64,39

146

30,474

14,287

9,399E-05

93,99

40,17

5,381

64,86

147

30,665

14,366

9,565E-05

95,65

40,87

5,394

65,31

148

30,856

14,445

9,729E-05

97,29

41,58

5,406

65,75

149

31,048

14,524

9,891E-05

98,91

42,27

5,417

66,17

150

31,238

14,602

100,52

42,96

5,428

66,58

151

31,429

14,681

1,005E-04 1,021E-04

102,12

43,64

5,439

66,99

152

31,620

14,759

1,037E-04

103,70

44,32

5,450

67,37

153

31,810

14,837

1,053E-04

105,26

44,98

5,461

67,75

154

32,000

14,915

1,068E-04

106,81

45,64

5,471

68,12

155

32,191

14,993

1,083E-04

108,34

68,47

32,380

15,070

1,098E-04

109,85

46,30 46,94

5,481

156 157

5,491

68,81

32,570

15,148

1,113E-04

111,34

47,58

5,500

69,15

158

32,760

15,225

1,128E-04

112,82

48,21

5,509

69,47

159

32,950

15,302

1,143E-04

114,27

48,83

5,518

69,78

160

33,139

15,380

1,157E-04

115,71

49,45

5,527

70,09

170

35,025

16,144

1,290E-04

129,03

55,14

5,603

72,68

180

36,896

16,896

1,404E-04

140,37

59,99

5,662

74,61

190

38,754

17,636

1,498E-04

149,75

64,00

5,707

76,04

200

40,599

18,365

1,573E-04

157,31

67,23

5,742

:

.

.

,. .. ,a .

.

,

.

. .

.. L

:

. ~

:d

.

z ..

77,09 ::

..

:

.

-7 ...

50

66,971

28,272

,575E-04

157,51

7,31

,743

~ 77,12

400

75,315

31,247

1,434E-04

143,39

61,28

5,677

75,08

450

83,477

34,099

1,296E-04

129,64

55,40

5,607

72,79

550

99,319

39,491

1,060E-04

105,99

45,29

5,466

67,92

600

107,024

42,054

9,625E-05

96,25

41,13

5,398

65,47

650

114,599

44,540

8,776E-05

87,76

37,50

5,333

63,06

700

122,055

46,956

8,034E-05

80,34

34,33

5,272

60,70

750

129,397

49,308

7,384E-05

73,84

31,56

5,213

58,42

800

136,632

51,602

6,814E-05

68,14

29,12

5,156

56,21

850

143,768

53,841

6,311E-05

5,103

54,08

150,809

56,029

5,865E-05

63,11 58,65

26,97

900

25,06

5,051

52,04

950

157,760

58,171

5,468E-05

54,68

23,37

5,002

50,09

1000

164,625

60,269

5,114E-05

51,14

21,85

4,955

48,22

1050

171,409

62,325

4,796E-05

47,96

20,49

4,910

46,43

Pagina 2 van 2

Bhopal 2-3 dec . 19984: Afstand (x-as), maximale koncentratie en lethaliteit.

x

Sigma v

Sigma z

C(x,U,r)

C(x,0,r,)

C(x,0,r)

Pr

Lethalitcit

[in]

[Til]

[n i]

[kg / m3]

[mf; l m3l

[PPn l ]

[-l

[~,l

1100

178,115

64,343

4,509E-05

45,09

19,27

4,867

44,72

1150

184,746

66,325

4,250E-05

42,50

18,16

4,826

43,09

40,15

17,16

4,786

41,53

1200

191,306

68,271

4,015E-05

1250

197,798

70,186

3,801E-05

38,01

16,25

4,748

40,04

1300

204,224

72,069

3,606E-05

36,06

15,41

4,711

38,62

1350

210,586

73,923

3,427E-05

34,27

14,65

4,675

37,27

13,94

4,641

35,97

1400

216,887

75,748

3,263E-05

32,63

1450

223,130

77,547

3,111E-05

31,11

13,30

4,608 ,

34,74

1500

229,315

79,321

2,972E-05

29,72

12,70

4,575

33,56

2,009E-05

20,09

8,59

4,301

24,24

1,484E-05

14,84

6,34

18,12

2000

288,402

2500

343,337

95,854 110,684

3000

395,000

124,257

1,159E-05

11,59

4,95

4,089 3,916

3500

443,983

136,853

9,423E-06

9,42

4,03

3,771

10,96

7,883E-06

7,88

3,37

3,647

8,79

13,93

4000

490,708

148,658

4500

535,492

159,808

6,742E-06

6,74

2,88

3,537

7,17

5000

578,582

170,402

5,867E-06

5,87

2,51

3,440

5,94

5500

620,172

180,517

5,178E-06

5,18

2,21

3,352

4,97

1,98

3,273

4,21

6000

660,421

190,212

4,622E-06

4,62

6500

699,462

199,537

4,166E-06

4,17

1,78

3,200

3,59

7000

737,404

208,531

3,785E-06

3,79

1,62

3,133

3,09

774,342

217,227

3,464E-06

3,46

1,48

3,071

2,69 2,35

7500 8000

810,357

225,654

3,189E-06

3,19

1,36

3,013

9000

879,889

241,791

2,745E-06

2,74

1,17

2,908

1,82

10000

946,465

257,095 381,627

2,402E-06

2,40

1,03

2,815

1,44

1,022E-06

1,02

0,44

2,217

0,27

20000

1505,310

£].U/2]U UI

'JUOx

'T 00 Lr) e-~

~

~

'/m O

// O j~/ O Ó rl~ O Ó C\

O

Ó

44 00

/ ~ O

n

i*{' O

fl

R

~

O O

~

O O

O O Ó

1ta}IIpipa7 - %

O O N

O O Ó

I O O O \0 Is

O O O Ln e-~

O O O e-1

O O O m r

O O O N e-i O Ó ~--~ e-1

O O Ó H

Ó ~

O O W

n

O O 0 0

K

®

O 0 Ó

O O

9

O O 0 0

0

C >O O

0

O

O

O

eX~

O

O

O

°

0

t %

O

N

O O

N

O O

N

O O N

7

M

O ID O O M

I~-6

O O

O O

O O

O O

N

O O

H

~ ~ M

00 M m M

N

W n

N .0

M N H O

Bhopal in Nederland: Afstand (x-as), maximale koncentratie en lethaliteit .

x

Sig~;ina \

Signa Y

Pagina 1 van 2

C(x,l?,r)

C(x,0,v)

C(x,0,z)

Pr

I t,Lhalitcit

[n]

[ni]

[n1]

[PPm]

[-]

[%]

50

10,424

5,225155339

[kt, ~ 1113] 2,360E-11

[~ng~ 111 3] 0,00

0,00

-5,257

0,00

60

12,386

6,113402827

3,664E-09

0,00

0,00

- 1,725

0,00

70

14,320

6,971988597

8,059E-08

0,08

0,03

0,438

0,00

80

16,231

7,804702202

6,104E-07

0,61

0,26

1,856

0,08

90

18,119

8,614486353

2,457E-06

2,46

1,05

2,831

1,50

100

19,986

9,403696148

6,641E-06

6,64

2,84

3,526

7,03

110

21,834

10,17426107

1,378E-05

13,78

5,89

4,038

16,79

120

23,664

10,92779184

2,385E-05

23,85

10,19

4,422

28,15

130 140

25,478 27,275

11,66565386

3,628E-05

36,28

12,38901958

5,023E-05

50,23

15,50 21,46

4,715 4,943

38,79 47,72

141

27,454

12,46059921

5,167E-05

51,67

22,08

4,963

48,51

142

27,633

12,5320451

5,312E-05

53,12

22,70

4,982

49,28

143

27,811

12,60335819

5,458E-05

54,58

23,32

5,001

50,04

144

27,990

12,67453938

5,603E-05

56,03

23,95

5,019

50,77

145

28,168

12,74558959

5,749E-05

57,49

24,57

5,037

51,49

146

28,346

12,8165097

5,896E-05

58,96

25,20

5,055

52,19

147

28,524

12,88730061

6,042E-05

60,42

25,82

5,072

52,88

148

28,702

12,95796319

6,189E-05

61,89

26,45

5,089

53,54

149

28,880

13,02849829

6,336E-05

63,36

27,08

5,105

54,19

150

29,057

13,09890677

6,482E-05

64,82

27,70

5,121

54,83

151

29,235

13,16918947

6,629E-05

66,29

28,33

5,137

55,45

152

29,412

13,23934722

6,775E-05

67,75

28,95

5,152

56,05

153

29,589

13,30938084

6,921E-05

69,21

29,58

5,167

56,64

154

29,766

13,37929113

7,067E-05

70,67

30,20

5,182

57,21

155

29,943

13,4490789

7,212E-05

72,12

30,82

5,196

57,77

156

30,120

13,51874495

7,357E-05

73,57

31,44

5,210

58,32

157

30,296

13,58829004

7,501E-05

75,01

32,06

5,224

58,85

158

30,473

13,65771495

7,645E-05

76,45

32,67

5,237

59,36

77,89

159

30,649

13,72702044

7,789E-05

33,28

5,250

59,87

160

30,825

13,79620728

7,931E-05

79,31

33,89

5,263

60,36

170

32,579

14,48170897

9,313E-05

93,13

39,80

5,375

64,62

180

34,320

15,15611289

1,059E-04

105,88

45,25

5,465

67,90

190

36,048

15,82004679

1,173E-04

117,34

50,15

5,537

70,43

200

37,764

16,47407597

1,274E-04

127,41

54,45

5,594

72,39

250

46,178

19,61205369

1,580E-04

158,00

67,52

5,745

77,19

400

70,057

28,0301812

1,501E-04

150,09

64,14

5,709

76,09

450

77,649

30,58835842

1,387E-04

138,67

59,26

5,654

74,33

127,32

54,41

5,594

72,37

9~

~#

500

85,087

33,04970865

1,273E-04

550

92,384

35,42540157

1,167E-04

116,70

49,87

5,533

70,30

600

99,551

37,72452218

1,070E-04

107,05

45,75

5,472

68,17

650

106,598

39,95459101

9,839E-05

98,39

42,05

5,413

66,04

700

113,533

42,12192588

9,068E-05

90,68

38,75

5,356

63,92

750

120,362

44,23190117

8,381E-05

83,81

35,82

5,301

61,84

800

127,093

46,28913831

7,771E-05

77,71

33,21

5,248

59,80

850

133,730

48,29764873

7,226E-05

72,26

30,88

5,197

57,82

900

140,279

50,2609433

6,739E-05

67,39

28,80

5,149

55,90

950

146,745

52,18211739

6,302E-05

63,02

26,93

5,102

54,05

1000

153,131

54,06391788

5,909E-05

59,09

25,25

5,057

52,26

Pagina 2 van 2

Bhopal in Nederland: Afstand (x-as), maximale koncentratie en lethaliteit.

Pr

Lethaliteit

[PPn i ]

[-]

[°v]

52,34

22,37

4,972

48,87

49,43

21,12

4,932

47,27

4,677E-05

46,77

19,99

4,893

45,74

62,96003325

4,435E-05

44,35

18,95

4,856

44,26

189,965

64,6493958

4,213E-05

42,13

18,00

4,820

42,85

195,883

66,31231103

4,009E-05

40,09

17,13

4,785

41,49

16,33

4,751

40,18

x

Sigma Y

Sigma r.

C(x,D,z)

C.(x,D,z)

[p]

[n]

[m]

[kg / m3]

[ Inf~Int3]

1100

165,679

57,71895468

5,234E-05

1150

171,847

59,49637573

4,943E-05

1200

177,949

61,24285714

1250

183,988

1300 1350 1400

201,744

67,95003426

3,821E-05

38,21

1450

207,551

69,56372225

3,648E-05

36,48

15,59

4,719

38,93

1500

213,304

71,15444389

3,487E-05

34,87

14,90

4,687

37,73

2000

268,266

85,98617823

2,374E-05

23,74

10,14

4,418

28,03

2500

319,365

99,28916983

1,759E-05

17,59

7,52

21,43

3000

367,421

111,4650126

1,377E-05

13,77

5,89

4,208 4,037

3500

412,984

122,7637548

1,121E-05

11,21

4,79

3,893

13,42

4000

456,447

133,3540085

9,391E-06

9,39

4,01

3,769

10,92

4500

498,104

143,3560311

8,038E-06

8,04

3,44

3,660

9,01

5000

538,185

152,8592505

7,000E-06

7,00

2,99

3,563

7,54

5500

576,871

161,9323584

6,180E-06

6,18

2,64

3,476

6,38

6000

614,310

170,629502

5,519E-06

5,52

2,36

3,397

5,45

6500

650,625

178,9942785

4,976E-06

4,98

2,13

3,324

4,69

7000

685,918

187,0624161

4,523E-06

4,52

1,93

3,258

4,07

7500

720,277

194,8636364

4,140E-06

4,14

1,77

3,196

3,56

8000

753,778

202,4229842

3,812E-06

3,81

1,63

3,138 3,033

3,13

2,940 2,343

1,97

9000

818,455

216,8984477

3,282E-06

3,28

1,40

10000

880,383

230,6269928

2,873E-06

2,87

1,23

20000

1400,209

342,3382086

1,224E-06

1,22

0,52

16,78

2,46 0,39

• O O

UT 'JUOx

Ó 00

/2UI

O O

£UI

Ó O P-1

•

•

• • •

O O Ó

O

S N O O O

O

£u/21u ui .:) uox

l .To4?Ipu+a'I - %

O O O O O O lf) Ó tf) eM di m

O O Ó

O O Ó

ó n

CD ~

n

ó

n

ó

~

ó

b

ó

~

ó

~

ó

~

ó

~

ó

ó

N

ó ~1

~

ó

N

0 0

0 0 0 0 0 0 0 0

~

0 0

M

0 0

M

0 0

~

0 0

M

0 0

M

0 0

~

0 0

N

ó

• ;taltit"Ra7 - %

ó N

N

N

N ó

ó

r-1

CD

cN-1

0 0

„f í~-1

ó ~

ó

0 0 Ó

0 0

0 0

•ry zn

~~ ~ ~ .~

V2

~

GT

~

1

~ ~

~

~

~

x t~.

_

O~

eV

M

M M Ó

ul

V

M

N

M

V^

M

C5

M O N

MI

V

M

<1

O Q Ó

~

~

~

Ó

V1

n^

",E'

l~

O O M M

7

O

C ~

O O M M

M O

P,

~

~

O O M M

~

N

j

W

7 N

N

~O

N

N

11

d Ó

M M

N N

M

O O M M

M ~

~0

~

~ h .-.

00 "e

0 O M M

~

N

O O

O Ó

N

~

N O O O Ó

N O O O Ó

O O O O

Ó

0

Ó O

Ó

0

~

Ó O

O

Ó

O

Ó O

O

ó

M 00 Ó

.7 O d

N N Ó _ ~ en ~D N

M

C, N

n

01

á; ~

7

~

~

M ~

N

ó

Ó

O

N N

V 00

w

^ M

N M

~

ó

O

O

~ l-

v1 O

~

w

C~

7 O

O O O Ó

O 0

C M

O O O Ó

O Ó en OO M 10

h vl

~0 O ~O ~ O

v

vi

~ 0

V~i

N

Ó r vl ~O 00 O ~o N O M N

u

~O "

~O N Ó 10 N O M N

l~ N

00

2

ó

~

N

ó

M

~ ~ ~

q

~

~o N O M N

o n

~ M 00 O CD O

~

0 rn

M

M ~O

~

o v

~

ó

O 0 v~

O

O

0

v

O 0 v,

o ri

C> o O

Q~ O O

OO

"0 ~

N N

-

~

O

M D

Ó

ó

rpp l~ ~ h

q

dn b

N N M

U

00

M M

a~

q

~

el]

ó

~1

~

y,{

~

k4L

f+%+Lt

~ ~

I

Dataset case 3 : individueel risico (IR) totaal als functie van afstand (x-as) ; ISO-risicocontouren . r

l3 11 .0 in-s

LT 1 .~ m~s

1) . 5_(1 rn'_

I)9 .O 111/ti

f-.~ .0 mr's

I-I .~ 111's

[rn1

x i's

50

2,231E-09

O,O00E+00

O,O00E+00

O,O00E+00

2,514E-11

60 70

5,550E-08 1,185E-07 1,490E-07

O,O00E+00 O,O00E+00

O,O00E+00 O,O00E+00 O,O00E+00 5,623E-22 5,489E-16

3,586E-09 2,183E-08 4,614E-08

1,617E-07 1,662E-07

O,O00E+00 5,966E-22 5,078E-16

O,O00E+00 O,O00E+00 O,O00E+00

110 120 130

1,668E-07 1,651E-07 1,621E-07

1,029E-12 8,611E-11 1,239E-09

1,268E-12 1,173E-10 1,824E-09

4,201E-22 4,189E-16 1,012E-12

140 150 160

1,581E-07 1,535E-07 1,486E-07

6,493E-09 1,871E-08 3,747E-08

1,015E-08 3,065E-08 6,366E-08

170 180

1,433E-07 1,379E-07 1,324E-07

5,979E-08 8,248E-08

1,045E-07 1,475E-07 1,884E-07

9,394E-08 1,336E-07 1,717E-07

80 90 100

190 200 250

op x rncter

1,268E-07 1,005E-07

1,035E-07 1,218E-07 1,761E-07

2,249E-07 3,376E-07

300 350 400

7,822E-08 6,045E-08 4,668E-08

1,955E-07 2,016E-07 2,019E-07

3,791E-07 3,914E-07 3,909E-07

450 500

3,615E-08 2,812E-08 1,731E-08

1,994E-07 1,953E-07 1,847E-07

3,840E-07 3,734E-07 3,473E-07

600

IK Lolaal

O,O00E+00 O,O00E+00

2,256E-09

O,O00E+00 3,239E-23

5,908E-08 1,403E-07 1,952E-07

6,531E-08 7,802E-08 8,610E-08

2,877E-17 8,258E-14 1,021E-11

2,270E-07 2,443E-07 2,529E-07

9,683E-11 1,545E-09 8,776E-09

9,125E-08 9,455E-08 9,668E-08

2,120E-10 1,530E-09 5,760E-09

2,569E-07 2,628E-07 2,860E-07

2,693E-08 5,665E-08

9,802E-08 9,883E-08 9,926E-08

1,435E-08 2,733E-08 4,346E-08

3,422E-07 4,325E-07

9,941E-08 9,935E-08

6,111E-08 7,887E-08

5,443E-07 6,620E-07 7,741E-07

2,060E-07 3,132E-07 3,530E-07

9,912E-08 9,652E-08 9,265E-08

9,576E-08 1,573E-07 1,878E-07

8,744E-07 1,181E-06 1,286E-06

3,646E-07 3,636E-07 3,562E-07

8,828E-08 8,374E-08 7,922E-08

2,026E-07 2,097E-07 2,127E-07

1,309E-06 1,297E-06 1,268E-06

3,454E-07 3,189E-07

7,482E-08 6,658E-08

2,134E-07 2,110E-07

1,230E-06 1,146E-06

4,707E-08 4,213E-08

1,936E-07 1,869E-07

8,942E-07

3,782E-08 3,406E-08

1,802E-07 1,736E-07 1,672E-07

,

.

900

4,657E-09

1,486E-07

2,639E-07

2,363E-07

1000 1100 1200

3,140E-09 2,158E-09 1,508E-09

1,373E-07 1,267E-07 1,169E-07

2,392E-07 2,166E-07 1,961E-07

2,123E-07 1,907E-07 1,712E-07

1300 1400

1,070E-09 7,708E-10

1,079E-07 9,960E-08

1500 1600 1700

5,622E-10 4,151E-10 3,098E-10

9,201E-08 8,506E-08 7,871E-08

1,776E-07 1,611E-07 1,462E-07

1,539E-07 1,384E-07 1,247E-07

3,076E-08 2,787E-08 2,532E-08

1,329E-07 1,210E-07

1800 1900 2000

2,336E-10 1,778E-10 1,366E-10

7,291E-08 6,761E-08 6,276E-08

1,103E-07 1,007E-07 9,203E-08

1,125E-07 1,016E-07 9,196E-08 8,336E-08 7,570E-08

2100 2200

1,057E-10 8,249E-11

5,832E-08 5,426E-08

2300 2400

6,482E-11 5,128E-11

5,053E-08 4,712E-08

8,427E-08 7,728E-08 7,097E-08

Pa~.

. .. ..

. i

6,527E-08

5,232E-08

1,611E-07 1,551E-07

6,384E-07 5,888E-07 5,439E-07

2,307E-08 2,107E-08 1,930E-08

1,495E-07 1,440E-07 1,389E-07

5,034E-07 4,667E-07 4,335E-07

1,771E-08 1,630E-08 1,502E-08

1,339E-07 1,292E-07 1,247E-07

4,034E-07 3,761E-07

1,388E-08 1,285E-08

1,204E-07 1,163E-07

3,513E-07 3,286E-07 3,080E-07

1,124E-07

2,891E-07

1,192E-08

.. .

„

.. . .

.,'

_.

Y~• '

'. ' ..n.

6000 7000 8000

6,885E-08 6,273E-08 5,724E-08

8,210E-07 7,541E-07 6,934E-07

..

:r . ,

.

.. . .

. ......

.. .«.

. ,.

. .

.

..

w

e;

1,442E-13 4,608E-14 1,656E-14

6,537E-09 4,292E-09 2,921E-09

6,417E-09 3,946E-09 2,533E-09

,376E-09 2,606E-09 1,626E-09

.

'

_ E

1,710E-09 1,166E-09 8,271E-10

4,238E-08 3,437E-08 2,838E-08

6,142E-08 4,638E-08 3,628E-08

.

.iesf aad ai jee;o; III

0

O w

N n

O n

W b

10 b 7 b N b

O 10

10 ~

h

N

O h

00 Ir

7 7 N 7

~ ~ cn

7 M

N M

.0 N

N

N

N N

O N

00

2 7

N

O

m

10 7

N

0

nuf aad ut injoj -dl

r 0 W 0 0 ~ ~

t0

W 0 0 0

~ V"

r~

0 v ~ ~ v 0

~ ~ 0 ~ ~ v 0 ~ a ~ ~

~ ~ ~

~ ~

~

.r,

~

t,e

~

~

~I I

~

0

r~

lI ~

~

n ,~ r,

r-

~

0 1*

sesCaad ui im ;oi ~H

~ 0 W 0 0 0 ~

1

--L

N

N O N

N

O 00

ó ~

C,

.0

r,

10

a O M

O N

Dataset: Kans op (weerklasse x windsector) - Rotterdam . 13 3,~ iuÍ , ; 346-015 016-045 046-075 076-105 106-135 136-165

Naalti 'l' ~,w ~ta~sst _ _ 2,17 0 0,009548 1,97 0 0,008668 2,86 0 0,012584 2,91 0 0,012804 1,58 0 0,006952 1,31 0 0,005764 1,66 0 0,007304

166-195 196-225 226-255

1,64 0 0,007216 2,04 0 0,008976

256-285 286-315

2,75 0 0,0121 2,4 0 0,01056

316-345

1,22 0 0,005368

D : 1 ;? t1 346-015 016-045 046-075 076-105 106-135 136-165 166-195 196-225 226-255 256-285 286-315 316-345

0,84 1,19 0,01036 0,84 0,85

1,2 0,010416 1,17 0,010292

0,85 0,52

1,22 0,010572 0,79 0,006712 1,19 0,010536

0,88 1,19 1,08 1,31 1,36 0,87 0,61

1,55 0,013916 1,49 0,013096 1,93 0,016572 1,66 0,01528 0,94 0,009092 0,86 0,0075

I)-± .1) llv~, 1'"~5'oet'klaSSt liag ._ N', c. 346-015 2,26 1,13 0,016272 016-045 1,62 1,3 0,014408 046-075 2,13 2,26 076-105 2,02 1,83 106-135 1,4 1,3

0,022028

136-165 1,61 2,08 166-195 3,26 3,75

0,018732 0,035344 0,036816

196-225 3,76 3,62 226-255 3,86 3,81 256-285 4,09 2,26 286-315 2,74 1,51 316-345 2,01 1,23

0,019136

0,01344

0,03832 0,030652 0,020512 0,015732

Dataset : Kans op (weerklasse x windsector) - Rotterdam. . . .i','.

l) ; 9,tta~tiis 346-015 016-045 046-075 076-105 106-135 136-165 166-195 196-225 226-255 256-285 286-315 316-345

:.

?h}

1,88

0,46

1,42 2,23

0,61 1,67 1,01

1,89 0,93 0,81 2,44

0,010848 0,009664 0,019164 0,013972

0,53 0,83 2,37

0,00706 0,008212 0,024008

4,86 7,11

4,79 4,76

4,38 2,88

1,96 1,78 1,13

0,048208 0,05794 0,030248

2,72

~fl~ ~ clít

0,02264 0,018296

t ~e~taa . ,~

346-015

0,54 0,003024

016-045 046-075 076-105

0,77 0,004312 1,52 0,008512

106-135 136-165 166-195 196-225 226-255 256-285

1,2 0,00672 0,71 0,003976 0,74 0,004144 1,15 0,00644 1,26 0,007056 1,15 0,00644

286-315 316-345

0,88 0,004928 0,53 0,002968 0,41 0,002296

i 346-015

0 2,44 0,013664

016-045 046-075 076-105 106-135 136-165 166-195 196-225 226-255 256-285 286-315 316-345

1\C~n1~,~~~~Sv

0 2,66 0,014896 0 2,96 0,016576 0 2,26 0,012656 0 1,42 0,007952 0 1,5 0,0084 0 2,1 0,01176 0 2,5 0,014 0 3,3 0,01848 0 2,24 0,012544 0 1,45 0,00812 0 1,22 0,006832

Pagina 1 van 2

Case 4: Bhopal in Nederland : Afstand (x-as), PGS 2-methodiek .

x

Sigina ~

Sihma z

~'(x,0,r)

C(- :,0,rj

[n i]

[-l

[Til]

[kt~/m3]

[in t ;~ n i :,]

50

2,215

1,650

2,247E-88

0,00

60

2,611

1,864

1,131E-69

0,00

70

3,000

2,067

4,409E-57

80

3,385

2,261

90

3,764

2,446

100

4,139

110

1'r

Lethalitrit

0,00

-129,401

0,00

0,00

-99,256

0,00

0,00

0,00

- 78,963

0,00

4,157E-48

0,00

0,00

- 64,497

0,00

1,967E-41

0,00

0,00

-53,739

0,00

2,625

2,657E-36

0,00

0,00

-45,469

0,00

4,511

2,798

2,971E-32

0,00

0,00

- 38,944

0,00

120

4,879

2,966

5,455E-29

0,00

0,00

- 33,683

0,00

130

5,244

3,130

2,602E-26

0,00

0,00

- 29,366

0,00

140

5,607

3,289

4,433E-24

0,00

0,00

-25,769

0,00

141

5,643

3,305

7,069E-24

0,00

0,00

-25,442

0,00

142

5,679

3,321

1,118E-23

0,00

0,00

- 25,121

0,00

143

5,715

3,336

1,756E-23

0,00

0,00

- 24,805

0,00

144

5,751

3,352

2,737E-23

0,00

0,00

-24,495

0,00

145

5,787

3,367

4,234E-23

0,00

0,00

-24,189

0,00

146

5,823

3,383

6,505E-23

0,00

0,00

-23,889

0,00

147

5,859

3,398

9,925E-23

0,00

0,00

-23,593

0,00

148

5,895

3,414

1,504E-22

0,00

0,00

-23,302

0,00

149

5,931

3,429

2,264E-22

0,00

0,00

-23,016

0,00

150

5,967

3,445

3,387E-22

0,00

0,00

-22,734

0,00

151

6,003

3,460

5,034E-22

0,00

0,00

-22,456

0,00

152

6,039

3,475

7,436E-22

0,00

0,00

-22,183

0,00

153

6,074

3,491

1,092E-21

0,00

0,00

-21,915

0,00

154

6,110

3,506

1,593E-21

0,00

0,00

-21,650

0,00

155

6,146

3,521

2,312E-21

0,00

0,00

-21,389

0,00

156

6,182

3,537

3,336E-21

0,00

0,00

-21,133

0,00

157

6,217

3,552

4,788E-21

0,00

0,00

-20,880

0,00

158

6,253

3,567

6,833E-21

0,00

0,00

-20,631

0,00

159

6,289

3,582

9,700E-21

0,00

0,00

-20,385

0,00

160

6,325

3,597

1,370E-20

0,00

0,00

-20,144

0,00

170

6,680

3,746

3,322E-19

0,00

0,00

-17,912

0,00

180

7,033

3,892

5,306E-18

0,00

0,00

-15,972

0,00

[h

p m]

190

7,385

4,036

6,007E-17

0,00

0,00

-14,274

0,00

200

7,735

4,177

5,105E-16

0,00

0,00

-12,776

0,00

250

9,459

4,851

1,144E-12

0,00

0,00

-7,375

0,00

300

11,150

5,481

1,295E-10

0,00

350

12,813

6,077

2,994E-09

0,00

0,00 0,00

-4,065 -1,867

0,00 0,00

400

14,453

6,646

2,717E-08

0,03

0,01

-0,323

0,00

450

16,074

7,192

1,366E-07

0,14

0,06

0,808

0,00

500

17,676

7,718

4,629E-07

0,46

0,20

1,662

0,04

550

19,263

8,227

1,192E-06

1,19

0,51

2,324

0,37

600

20,836

8,721

2,521E-06

2,52

1,08

2,848

1,57

650

22,396

9,201

4,604E-06

4,60

1,97

3,270

4,18

700

23,944

9,669

7,527E-06

7,53

3,22

3,614

8,29

750

25,481

10,127

1,129E-05

11,29

4,83

3,898

13,53

800

27,009

10,574

1,584E-05

15,84

6,77

4,135

19,35

850 900

28,527 30,036

11,013

2,106E-05

21,06

25,28

2,680E-05

26,80

9,00 11,45

4,334

11,443

4,503

30,96

950

31,537

11,865

3,292E-05

32,92

14,07

4,647

36,21

1000

33,030

12,280

3,927E-05

39,27

16,78

4,771

40,92

1050

34,516

12,688

4,571E-05

45,71

19,53

4,877

45,10

Pagina 2 van 2

Case 4: Bhopal in Nederland: Afstand (x-as), PGS 2-methodiek.

Pr

1~e thalit e it

[hPm]

[-]

[°v]

52,12

22,27

4,969

48,75

58,41

24,96

5,048

51,93

27,56

5,118

54,69

x

Sigma Y

Sitn~ia Z.

C.(x,U,z)

C(x,0,z)

[m]

[1n]

[n1]

[kg/m3]

[mg/m3]

1100

35,996

13,089

5,212E-05

1150

37,468

13,485

5,841E-05

1200

38,935

13,875

6,449E-05

64,49

1250

40,395

14,260

7,031E-05

70,31

30,05

5,178

57,07

1300

41,849

14,639

7,582E-05

75,82

32,40

5,231

59,14

43,299

15,014

8,099E-05

80,99

34,61

5,277

60,92 62,46

1350 1400

44,743

15,385

8,580E-05

85,80

36,67

5,318

1450

46,181

15,751

9,025E-05

90,25

38,57

5,353

63,80

1500

47,615

16,112

9,433E-05 3

94,33

40,31

5,384

64,95

3000

88,977

25,636

1,128E-04

112,84

48,22

5,509

69,48

3500

102,250

28,425

1,034E-04

103,37

44,17

5,448

67,29

5,378

64,74

4000

115,338

31,086

9,358E-05

93,58

39,99

4500

128,266 141,054

33,638

8,443E-05

84,43

36,08

5,306

62,03

36,099

7,622E-05

76,22

32,57

5,235

59,28

153,717

38,479

6,899E-05

68,99

29,48

5,165

56,55

5,098

53,88

5000 5500 6000

166,267

40,789

6,265E-05

62,65

26,77

6500

178,715

43,036

5,711E-05

57,11

24,41

5,033

51,31

7000 7500

191,070

45,227

5,227E-05

52,27

22,34

4,971

48,83

203,338

47,367

4,801E-05

48,01

20,52

4,911

46,46

8000

215,526

49,460

4,426E-05

44,26

18,91

44,20

9000

239,685

53,521

3,799E-05

37,99

16,24

4,854 4,747

10000

263,581

57,436

3,301E-05 1,227E-05

33,01

14,11

36,28

12,27

5,24

4,649 3,956

20000

492,541

91,384

40,03 14,83

£UI

/2UT

UI 'JUOx

0

O O

R O O

~O O O C~ Lr)

O O

~O 0O O en

0O a O O O e-l~

~

£lu /2iu UI • :>uox

00 9

0 ~0

43,299

41,849

40,395

38,935

37,468

35,996

[1n]

Sigma Y

15,751

15,385

15,014

14,639

14,260

13,875

13,485

13,089

[n1]

Sitn~ia Z.

1,128E-04

9,433E-05 3

9,025E-05

8,580E-05

8,099E-05

7,582E-05

7,031E-05

6,449E-05

5,841E-05

5,212E-05

[kg/m3]

103,37

112,84

94,33

90,25

85,80

80,99

75,82

70,31

64,49

58,41

52,12

[mg/m3]

36,08

39,99

44,17

48,22

40,31

38,57

36,67

24,96

22,27

[hPm]

5,235

5,306

5,378

5,448

5,509

5,384

5,353

5,048

4,969

[-]

Pr

53,88

56,55

59,28

62,03

64,74

67,29

64,95

63,80

48,75

[°v]

1~e thalit e it

Pagina 2 van 2

44,743 16,112

1,034E-04 93,58

5,165 51,31

Case 4: Bhopal in Nederland: Afstand (x-as), PGS 2-methodiek.

1300

46,181

25,636 9,358E-05 84,43 32,57 5,098

1150 1200 1250

3000

32,40

30,05

27,56 5,231

5,178

5,118

62,46

59,14

57,07

54,69

36,28

44,20

69,48

60,92

153,717 43,036

44,26 16,24

5,277

5000 166,267 45,227 4,801E-05 37,99 5,24

14,11

34,61

5500 178,715 47,367 4,426E-05 33,01

5,318

6000 191,070 49,460 3,799E-05 12,27

3500

6500 203,338 53,521 3,301E-05 1,227E-05

C(x,0,z)

1350

47,615

28,425 8,443E-05 76,22 29,48 5,033

48,83

7000 7500 215,526 57,436

C.(x,U,z)

1400

88,977 31,086 7,622E-05 68,99 26,77

46,46

x

1450

102,250 33,638 6,899E-05 62,65 24,41 4,971

[m]

1500

115,338 36,099 6,265E-05 57,11 22,34 4,911

40,03

239,685 91,384

8000 263,581

9000

51,93

4000

38,479 5,711E-05 52,27 20,52 4,854 4,747

14,83

1100

4500

128,266 141,054 40,789 5,227E-05 48,01 18,91 4,649 3,956

492,541

10000 20000

£UI

/2UT

UI 'JUOx

0

O O

R O O

~O O O C~ Lr)

O O

~O 0O O en

0O a O O O e-l~

~

£lu /2iu UI • :>uox

00

9

0 ~0

Ó Ó 00

O O LA

O O O O O LA

lIal?ILqaZ - %

C O Ó

ó 0

ó N N

O ~O O

0 w 10

11

Ln

OO OO, OO

cm

O O O N O O O N

O

Ó Ó 00

O O LA

O O O O O LA

lIal?ILqaZ - %

C O Ó

ó 0

ó N N

O ~O O

0 w 10

11

Ln

OO OO, OO cm

O O O N

O O O N

O

n

Ó

n

Ó

n

Ó

n

Ó

Ó Ó

Ó

zg -

Ó

N

Ó

Ó Ó

~

Ó O

~f !9 do g

Ó

Ó

~6

Ó ~

Ó

Ó

Ó

Ó

Ó

g

Ó

M

Ó

TaltIp4a7 - %

o

;g

Ó

M

Ó

~

Ó

N

Ó

N

Ó

N

N Ó

N

O

-

Ó

e-i

Ó

d M

~ r-I

O

fV ti

O

Ó -

O

O o

O o

O d

O cJ

O al 00 00 ~ W

~ W N W O 00

~ ~ n

n

~ O ~

~

~10 ~ 10

'o o

C~n

N M

M

~

N

N

N O N 00 c-1 ,0

~ H N e-~ O N 00

N

Biilage P : Afleidin2 formules ter bepaling het optreden van de maximale grondconcentratie op basis van de methodiek beschreven in CPR 14E 11 .1 . Het basismodel voor een eenmalige grondreflectie wordt beschreven met onderstaande vergelijking :

De laterale dispersie coëfficiënt a y(x) wordt als volgt berekend, zie Gele Boek :

Voor de verticale dispersie coëfficiënt sZ (x) wordt een verschil gemaakt tussen het vrijkomen onder of boven de oppervlakte laag . Voor h< 0,1 h, geldt:

(zo •

Voor h_ > 0,1 h ; geldt :

+0,9 < (x/ u, tij

Onderstaand in Lyevuld voor h < 0,1 h i , (2) en (3) invullen in (1) :

I Ct.. LI .csti_ f , (zU L) C~~nstante f3 ~

Constante A

Waarin: (L)

I,, ï a, ,L)

.x

(6)

InvullCn > ;

Differentiëren : Productregel : Kettingregel :

f(X) (-hZ/26zZ) e

als ƒ (x) als

= g (x) h(x) , dan is ƒ - gh + g ~ ƒ (x) = g(h(x» , dan is (X) = 9 (h(x»d(x)

Invullen

-

- kettingregel

-h2/2 .f,2 .x 2f.2

-h2

->

Eerste afgeleide f (x)

.1/(2 . f,Z . X Zfz2) =-hZ 1/2 fl-2

x-zfzz

(-h2 /2 .f,Z .x 2k2)

-2 .fz2 .-h Z 1/2 .f,-z x-2 w-` e

e

(-1- f,) x

-1- fzz x

(-1,5- f)

(-1/2- fa) x

-1/2-f x

Productregel toepassen levert de volgende vergelijking voor dC(x,0,z)/dx = 0 . Vergelijking eerste afgeleide voor h < 0,1 h ; :

~ (-f1 '/ 'a 2~7 3/

-------------°----------------------------------------------------------------------------------------------------------

-h' ~/2ct,'`)~ e

di

17 .a. f: Constante A

í-i- fi2) x

(7)

~-li' (-1,15- f , ) (- ln-f.z) i-2- l ,,i x ~ x LI I,~ Co mtamc }3

d[a~u,l= _ clx

11

ri

I

_ o , f, , Y

Constattt,j :

z1 ._

~ 0 _9(u, .t,Ï'

Uit vergelijking (7) wordt x geïsoleerd .

(-2- f;, ) (-1- t,z)

[

f ' ,,)

x

+

\

fz2-1

t,,, .h'

0,9 .( u,, .

tz2)

)

+

2- fz2- I

: x ("is- fz2)

(-1/2) (-1' ~- -'I,z) h

(-~~ .r,l) )

+

x

f, 1,2

- 1 ~ ~ (7c)

i f,,

.h'` f,i-z . -

O,9 .( u, . t,)-, *

x

) ~ (7d)

-0 .9 .( ti, - t , )

-1l -, III ~~ ~-~

2 fl,') In r

In -I *0,9 .( u, _ t,)-' - * (-1í2- f,~')

f']) III x

f,., .h '

-4 .f ;,)

111x

- In (-1- it„ ) - hi 0 .9 .( u , - t,)-, " (7") .h

ft" ) ln z fit -1 *0,9 .( u, . t,)-' '` *(-I'?- 1;,)* l,i ~~ (7h) 0,9 .( u„ . t ;)- , - *(-I- t,,,) . f,, .h

ln x in

=1~" (-1/2- I;=) (-1- 1 ;, J

(,7i) ~~ ~ ~

In het bovenstaande kader is een vergelijking voor x gevonden waarbij zich de maximale grondconcentratie voordoet of wel X .X . Om een vergelijking voor C,,,aX vinden wordt de vergelijking voor X,,,ax ingevuld vergelijking (5) voor de grondconcentratie .

b . (-1- f ' ,, )

b . (- 122 í- f. ,) (-h' 2crz") U,9 .( u~ . t,)

<<, .1,) x

h*f;, z,~ .Is)

. a ,

111

Onderstaand in gevuld voor h z 0,1 h i , (2) en (4) invullen in (1) :

u. Q

1 O .kl .r' .(u, .t; )-'

+

I .k .

1 0,R1/(u, .t;) .r'

+ I,H/« u, .t;) .x-" + c-2 1

.(u, .t;')1z +s' 1 .

c

Ko

~ 1 .a . . 6h . ~ ~~~II ~tiIC 1t~

c

Sb)

- - --- --(~ OtUi1111tB

(

~ ~ S)

~

_ . . .- ._ . .LL .

1

Q

~

_

[ -l~,i;l/( u,i •

ti) •

{( %)

X-'

.

tf)

I .6v . 6x,

C ~ onstant0

1~~ - o ..() ~ ( ai u„ t , )

h`'/2a..'

_

-hZ .

m

~

~

(4)

~

1

(-11 ;3r7 ,`)

ln vtlilrn i w ~ ~ e

1,81«p . 1 z' + . : t;?. :" + O,RI/(uAap) .z'] l (1)u)

.

2x' - 2,7/«u . . t i ) . X - '„5 - 0,81/(ue.t , ) . X z 1

(Qh 1

Vergelijking eerste afgeleide voor h>_ 0,1 h ; : ~ ~ r(X) ~~~

~

Q(X)~

- 2,7/4( u, .t,) ~.X'z ' ~~ 2x-'

dc - u~. _, <~,~,,,II .(r, . a,, .

1~ .

c

k

~f(x) ~ n .Q --(0,811(~u, .~r,l 11

ay . ap.

Cow~tante_

Con,tantc (xl

(-h2/2c,- ~'1 S

1,8h/( u , . t ;)

'/2 .a„2 _ [ -2x'3 - 2,7/«u . . ti) . X-2 -, - 0.81 /( u, . t, )

2,7/(«' uQ . t;) . X-2,5) -

x'2 -

2x 3

,7/«(u, . ti ) . x-2") - 0,811

1 .5

-0,81f( u, . ti) . x°'-1,8hí( tu, . t ;) .

- 0,81!( u9

i

) . x-'-1,814( u„

.

I

0 1h)

2/

p

t

=(<

In

~2 .6w"

-0,81 ~

(

-in x + In -1,8 -1,5 . In x +2an x 1 (I2a)

u s +` ti)

- 111 -1,8 : In ~ -0,81 . t;) ~( tt, - t ;) l2 .6-2 ( us

I

U, 8

_ -LIn x -1,5, In x +2 .1n . (12h)

-0,5 . In x (12

1,3717 . .

-0,5 . In a : (12c1)

a

of (In a) .h i

m

1,3717* a„,` * ua . ti"„ 2 -h . u„ 2

ni» x

1-2 0,53144 * 6,, a*( 4 ~ -h . uN°

, . l j-3

( I, 1) = a Invullen in

( hh 1

oz ) 0,81 . a ii .a, .a,o.

J

( om ante

a = - 0,53 144 ' a ' = -(0,53144)_ 1 * <:i„' *

-(0, '5 3144) -(0,53144) -2

h- 6

A

h-

- 0,81 . (0,53144)-

)

I

8 .(0,531 1-1)-" 's * vµ ' * ( u .,' . ti)4 * th-b * u„-`

+ -(0,53144

(3

x - ( ,53144)-' Q

-0,81

(-h (0,53144)

- 1,8 .(0,53 1 44)

) ( Sd' )

(-0,53, 144

I

1 , 0,9 \,(-O,53144

Conclusie : De conclusie uit deze pogingen om een vergelijking voor de maximale concentratie en de afstand waarop deze zich voordoet te vinden is dat het vinden van een sluitende vergelijking niet mogelijk is . Alle pogingen verzanden in wiskundige steno waarvan de betekenis niet doorzichtig is en waarvan de juistheid niet te doorgronden is . Hetzelfde beeld laat ook de uitvoer van het programma Mathematica (versie 5 .2) zien als dezelfde parameters ingevoerd worden . Het zoeken van nulpunten van veeltermen, waarbij de termen machten van x maal een constante zijn is een eeuwenoud probleem in de wiskunde . Het is bewezen dat het onmogelijk is een algemene gesloten formule te geven voor het nulpunt van een veelterm met natuurlijke exponenten en minstens een exponent hoger dan 5 . Deze conclusie werd ook bevestigd door de beide experts in deze, zie voorwoord . Natuurlijk kan er wel numeriek gewerkt worden, zoals dit in bijlage O . voor de bhopal case is gedaan . Een andere mogelijkheid is het iteratief benaderen van dC/dx = o door de volledige vergelijkingen (in deze dus vergelijk 7" en lo) voor dC/dx in een rekenprogramma bijvoorbeeld Excel in te voeren en dan x op lopend te blijven invoeren tot dC/dx = o wordt gevonden .

Afleiding formules ter bepaling het optreden van de maximale grondconcentratie op basis van de methodiek beschreven in PGS 2 [2 .1 .

De basisformule voor het berekenen van de maximale grondconcentratie

/2.h'_. 6z (x)-2

cn nsl:ant cn

( 1) li . 11

rs W

-

(-, :

(X)

Let wel hierin is II het getal Pi . Formules voor het benadering van de disnersiecoeffici enten a. en a

Hierin zijn ay (x) en 6Z (x) dus functies van x of wel de afgelegde afstand in de windrichting . De parameters a, b, c en d zijn opgenomen in tabel 4 .8 van paragraaf 4•5•3•4• van PGS 2, zie bijlage H . . 1 . Invullen ay (x) en 6Z (x) in basisvergelijk (i) .

, ,,(x' 0, z) _ C .

rn .f[ Consta titr

,

1 li .Fl .
,

ll .

1

IJ-I .

(,(,11nstar]te I

2 . Quotiënt regel toepassen en invullen om dC/dx te vinden .

-1/2 .h

2 .h ' .c

x~

~

(b+d

. (h-+ d)~ ~ ~ x ~

c

3 . dC/dx vergelijking gelijk stellen aan nul om Xmax (de afstand vanaf de bron op de x-as, waarbij de grondconcentratie maximaal is) te bepalen.

4 . De vergelijking voor X,,, . invullen in basisvergelijking (i) :

-11/2 .11-' . c-' . Xii, ; 1t

X,r I,3x iJ--O

I ConSiuotc

2 .112

d

--'lfh~ril

I

Constant,

5 . Vergelijking voor C. . wordt :

+d)/2d

6 . Gelijkstellen van b aan d in e-macht term ter vereenvoudiging van Cm . -vergelijking . -(0,865+o,qo)/2

~-( o,qo2-o .67)! 2

Conclusie : de fout die daardoor gemaakt wordt ligt tussen -0,56 % tot +1,94 % . Het vereenvoudigen van de e-macht is dus een overweging die in deze gemaakt kan worden aangezien de fout die gemaakt wordt in de einduitkomst relatief klein is . Vooral bij het gebruik van rekenmachines bij de berekening kan dit handig zijn. De vergelijking voor Cm . wordt dan:

-( b - d ) ;'<<

(iitd

Opmerkingen : 1. De voorgaande uitwerkingen zijn voor een continue bron d.w.z . dat de vrijkomende gas, damp evenredig met de tijd dat dit gas vrijkomt (Q = constant) . 2 . In de tabel in paragraaf 4•5•3•4• L2•l, onder 1, worden de waarden voor de a, b, c en d parameters bij de verschillende weerklassen gegeven . 3 . Verder ook moet ook rekening gehouden worden met de correctie voor ruwbeidslengte zo (invloed van het terrein), zie onder 2 van dezelfde paragraaf of zie voor opmerkingen 2 . en 3 ., bijlage H .

Conclusie : De afleiding van Cm . met behulp van de in PGS 2 beschreven methodiek leidt wel tot een sluitende analytische oplossing .

Bijlage Z: Beknopt overzicht rampen . Bhopal ramp, Op 2 december 1984 lekte er circa 40 ton toxische gasvormige chemicaliën (grotendeels Methylisocyanaat) uit de Union Carbide fabriek te Bhopal in India . Bij deze ramp verloren ca . 3 .500 mensen direct de dood en zijn er tot op heden meer als 21 .000 mensen gestorven aan de gevolgen van deze ramp . Vele raakte gewond (ca . 500 .ooo) en veroorzaakte dat in de hele regio mensen en de dierpopulatie aan ernstige gezondheid klachten leiden . Tot op de dag van vandaag sterven er nog steeds mensen aan de gevolgen van deze ramp . Dit is een van de ergste industriële rampen die zich tot op heden in de geschiedenis mensheid heeft voorgedaan . Seveso ramp Dit was een industrieel ongeluk welk in de plaats Seveso (op ca . 3o km afstand van Mailand) in Italie op lo Juli 1976 in een kleine chemische produktie fabriek van ICMESA gebeurde . Door oververhitting van een reactor kon het het extreem giftige 2,3,7,8-Tetrachlordibenzo[1,4]dioxin (TCDD) vrijkomen in de atmosfeer over een groot gedeelte van de Lombardi vlakte . Er stierven meer als 3,00o huisdieren en vee . Later moesten er 7o,ooo dieren geslacht worden om te voorkomen dat Dioxine in de voedselketen terecht kon komen . Als gevolg leiden 193 mensen in de besmette gebied aan chloracne en andere symptomen . Deze ramp leidde tot het opstellen van de z .g.n . Seveso richtlijn (96/82/EG ; SEVESO II) door de Europese Unie en legt de industrie veel strengere regelgeving op gebied van veiligheid en het beheersing van de risico's op zware ongevallen waarbij gevaarlijke stoffen zijn betrokken . In Nederland hebben deze richtlijnen hun harmonisering gevonden in de Wet, het Besluit en de Regeling `Risico's Zware Ongevallen' [BRZO] . Minamata ramp Deze ramp werd veroorzaakt door het lozen van kwikverbindingen in de baai van MinamataKumamoto in Japan. De Chisso Corporatie, een kunstmest en later petrochemische fabriek was verantwoordelijk voor de verontreiniging van de baai gedurende de jaren tussen 1932-i968 . Naar schatting leidden er meer als 3,000 mensen verschillende deformities, ernstige Kwikvergiftigingsverschijnselen of overleden aan wat later de Minamata ziekte werd genoemd .

Triangle Shirtwaist bedrijfsbrand in New York City op 25 maart 1911 . Dit was ook een grote industriële ramp in de U .S ., welke de dood van meer als honderd confectie werkers welke stierven in de vuurzee of welke dood vielen omdat ze moesten springen om hun leven te reden. Deze brand leidde tot weten regelgeving aangaande de verbetering industriële veiligheidsstandaards en spoorde de groei van de internationale vrouwen confectie medewerkers unie aan .welke vecht voor betere arbeidsomstandigheden op arbeidsplaatsen en medewerkers in deze industrietak . Auburn, Indiana vergassingsongeluk Op 28 juni 1988 werden vier medewerkers bij deze elektro-plating fabriek in Auburn, Indiana vergiftigd door waterstofcyanide gas (Blauwzuurgas) welke vrijkomt kwam toen zoutzuur gemengd werd met Zinkcyanide tijdens het schoonmaken van de elektrolytische baden . Een vijfde slachtoffer stierf twee dagen later . Kader Toy fabrieksbrand Op lo, mei 1993 braak een brand uit in deze slecht gebouwde fabriek in Thailand. Vluchtdeuren waren geblokkeerd of gesloten en trappenhuizen stortten snel in . i88 mensen werden gedood waarvan de meeste jonge vrouwen . BP raffinaderij explosie . Op 23 maart 2005 doet zich een explosie voor bij de aardolie raffinaderij in Texas City te Texas, welke tot BP behoord . Het is de derde grootste raffinaderij van de verenigde staten en een van de grootste ter wereld welke 433,000 vaten ruwe olie per dag produceert en voor 3% van de benzinevoorraad in de staten zorgt. Meer als loo mensen werden gewond en 15 overleden, inclusief werknemers van de Fluor Corporatie als ook van BP zelf. BP heeft herkent dat haar werknemers bijgedragen hebben aan dit ongeluk. Niveau meter hebben gefaald wat tot over vulling van de verwarmingsinstallatie (naftakraker) heeft geleid waardoor vluchtige koolwaterstoffen dampen zich aan de grond van het industrieterrein concentreerde . Een niet geïdentificeerde ontstekingsbron leidde tot de opgang zetten van de explosie . Texas City, Texas 1947 ramp . Op i6 april 1947 om 9 :15 deed zich een explosie voor aan boord van een aangemeerd schip met de naam `the Grandcamp' welke een industriële ramp veroorzaakte welke tot op heden tot de ergste ramp in Amerika wordt gerekend . Zeker 5 7 8 mensen verloren daarbij hun leven en zo'n 3,500 werden verwond door rondvliegende glasscherven van de ramen tot op 4o km afstand . Grote stukken staal

vlogen in de lucht en vielen 2 km verwijdert van het schip (ground zero) neer . De bron van de explosie was de lading aan boord van dit schip . 3,200 ton Ammoniumnitriet kunstmest bedoeld voor de hulp van de agrarische sector in Europa welke nog herstellende was van de gevolgen van de Tweede Wereldoorlog . Men denkt dat de ontsteking veroorzaakt werd door een niet gedoofde sigaretten peuk DSM-ramp Op 7 november 1975 explodeerde bij DSM te Geleen een naftakraker II bij het opstartproces . In de kraker wordt vloeibare nafta door buizen geleid en verhit . Hierbij worden de afzonderlijke fracties en/of componenten in de Nafta afgescheiden . DSM maakt uit deze halfproducten kunststoffen . Om 9 .50 uur brak een leiding in de compressie-eenheid, waardoor een mengsel van tot vloeistof verdichte gassen (propaan, butaan en butadieen) onder hoge druk vrijkwam en langs de hete ovens stroomde . Het gas explodeerde onmiddellijk, een zgn . Vapour Cloud Explosion . De enorme kracht van de explosie verwoestte tal van installaties rond de kraker en joeg een schokgolf over het verkeer van de nabijgelegen snelweg . Overal rondom de kraker ontstonden felle branden in leidingstraten en opslagtanks . Op dat moment was het de grootste ramp in de industriële geschiedenis van Nederland : 14 doden en 104 gewonden . De oorzaak van deze ramp roept nog steeds veel vragen op . Zo is het interne onderzoeksrapport tot op heden altijd geheim gehouden . Cindu ramp Op 8 juli 1992 explodeerde bij Cindu dochter Nevcin Polymers in Uithoorn een reactorketel t .g .v . van temperaturen op boven de veilige grens en een foutief mengsel . De reactor kookte over, gevolgd door een zware explosie . De tankdelen werden over grote afstanden weggeslingerd en daardoor ontstonden her en der op het terrein zware branden . Hierbij kwamen 3 bedrijfsbrandwachten kwamen om het leven, ii andere Nevcin medewerkers raakten gewond

Tjernobyl atomaire ramp De ramp met de Oekraïense kerncentrale in Tjernobyl op 26 april 1986 . Deze ramp is veroorzaakt door menselijk fouten die gemaakt zijn, welke waarschijnlijk weer te maken hadden met slaapgebrek bij de betrokkenen . Sandoz ramp De Sandoz (producent van pesticide) ramp in Zwitserland waarop 31 oktober 1986 t .g.v. een brand in een opslag, 30 ton van een Kwik-preparaat in de Rijn uitlekte . De gevolgen van deze ramp waren tot in Nederland merkbaar. ATF ramp te Drachten Op 12 mei 200o brak er een brand uit in de opslagruimten van het bedrijf 'AfvalTerminal Friesland' Dit bedrijf verwerkt chemisch afval . Enschede ramp Op 13 mei 200o doen zich meerdere explosies op het de vuurwerk opslagterrein van SE-Fireworks te Enschede voor welke ernstige gevolgen heeft voor de omgeving .

Om 15 .03 kwam een brandmelding binnen van een buitenbrand op het terrein van vuurwerkbedrijf SE Fireworks in de woonwijk Roombeek-West in Noord Enschede . De met 4 voertuigen uitgerukte brandweer ving aan met blussen, maar om 15 .34 uur vonden er !á zeer zware vuurwerkexplosies plaats . De tweede explosie verwoestte 400 woningen en veroorzaakte overal grote branden, onder andere bij de aangrenzende Grolsch fabriek, waar een methaantank dreigde te ontploffen . De brandweer slaagde erin dit gevaar te bezweren . Er vielen 22 doden en meer dan goo gewonden . Een 23e slachtoffer overleed op 2 oktober 2000 . Info zie o .a. : NIBRA onderzoeksrapport en rapporten commissie Oosting . De grote Chicago brand in 1871 Zeer ernstige brand in een klein gebied door de aanwezigheid van veel houtindustrie, houten huizen, brandstoffen en andere chemicaliën Explosie kruitfabriek Muiden : i7 januari 1947 De kruit- en springstoffenfabriek De Krijgsman in Muiden is vele jaren lang het toneel geweest van hevige explosies . Al twee eeuwen geleden is er een eerste verslag van : " Beschrijving van den ramp aan de buskruitfabriek De Krijgsman, nabij Muiden, op den i9den Jan. 1883" . Er vielen toen 13 doden. Ook in 1924,1925,1947,1948,1949,1963,1966,1972 en 1983 vinden er hevige en meestal dodelijke explosies plaats op het terrein . Op 17 januari 1947 explodeerde een opslag van granaten . De verwoesting was enorm en ook delen van Muiden werden getroffen door de drukgolf. 17 mensen kwamen om, waaronder 3 inwoners van Muiden . De oorzaak van de ontploffing in 1947 is niet bekend.In 1983 vond de laatste ernstige explosie plaats in Muiden . 3 werknemers kwam toen om het leven . De werkzaamheden met hoog-explosief materiaal zouden sinds het failliet van Muiden Chemie in i99o zijn gestopt . In 2003 heeft de fabriek het terrein verlaten . Mijnramp Staatsmijn Hendrik, Brunssum: 24 maart 1947 : Van 1916 tot 1966 was Staatsmijn Hendrik in Brunssum in vol bedrijf. In die periode deden zich tenminste 2 grote rampen voor: Een gasexplosie in 1928 en een ondergrondse brand in 1947 . Op O 24 maart 1947 om 10 .45 uur loopt op een diepte van 636 meter onder de grond, in afdeling G - laag 13, een transportband warm en vliegt in brand . De brand kan zich razendsnel verspreiden door het nauwe gangenstelsel vol brandbare houten stutten . De stutten branden weg en mijngangen storten in . Reddingspogingen voor de `kompels' in de getroffen gangen zijn kansloos . 13 mijnwerkers komen om het leven . Ook bij de gasexplosie in 1928 komen 13 mijnwerkers om. Het bergen van de slachtoffers neemt vele dagen in beslag . De ramp slaat diepe gaten in de hechte mijnwerkersgemeenschap in de wijk Langeberg . Werken in de mijnen is altijd al een van de gevaarlijkste beroepen ter wereld geweest . Er zijn geen mijnen meer in Nederland, dus lopen we ook geen risico meer op grote mijnrampen . In de tweede- en derde-wereld landen zijn mijnongelukken met grote hoeveelheden slachtoffers echter nog altijd aan de orde van dag . Explosie Shell raffinaderij, Pernis : 20 januari 1968 In 1968 is de Shell Raffinaderij in Pernis de grootste van Europa . Op het enorme complex worden vele soorten aardolieproducten gemaakt uit ruwe olie . Het schoonmaken van de installaties en leidingen gaat veelal met heet water en stoom . Het water, vermengd met de olieresten, wordt slop genoemd. Het wordt opgevangen in slop tanks, om later in een apart proces gescheiden te worden . Op zaterdag 20 januari 1968 zit tank 402 helemaal vol met 1575 m3 slop . De slop wordt verwarmd door stoom van 130 graden uit een aanvoerleiding en raakt aan de kook . Door het koken valt het olie-water mengsel in de tank uitéén en ontstaat boven het vloeistof- oppervlak een explosief gasmengsel . De druk in de tank loopt snel op en het explosieve gasmengsel wordt door ventielen en overlopen uit de tank geblazen . Om 4 .23 uur explodeert de gaswolk buiten de tank . Door deze explosie onstaat een domino-effect, waarbij eerst in tank 402 een BLEVE (Boiling Liqour Expanding Vapour Explosion) ontstaat. De brandende olieslop en brokstukken van de tank vliegen in het rond, waardoor overal op het raffinaderij-complex andere branden en explosies ontstaan . Er vallen 2 doden en 85 gewonden, waarvan 9 ernstig. Op het terrein worden 3 kraak-installaties, een zwavel fabriek en 8o opslagtanks verwoest . In de nabijgelegen dorpen Pernis en Hoogvliet sneuvelen ruiten . In 1968 was de petrochemische techniek nog niet zo ver gevorderd dat het risico van VCE's en BLEVE's beheersbaar was . Tegenwoordig kunnen tanks worden voorzien van materiaal dat de hitte over een zeer groot oppervlak verspreidt, waardoor er geen hete gassen kunnen ontstaan . De drijvende tankdeksels sluiten de vloeistof helemaal af. Elektronische meetapparatuur waarschuwt tegen stijgingen van temperatuur en druk . Gas-explosie meters geven aan hoe dicht - en dus hoe explosief een gasmengsel is . Maar door de complexiteit van de installaties en de extreme omstandigheden (druk en hitte) waarin gevaarlijke stoffen worden behandeld, is er altijd een relatief hoog rest-risico . Bron : http_ //www .zero-meridean .nl/

Symbolenlij st uit 'CPR 14E/ PGS 2'. Gebruikt bij alle modellen uit deze richtlijnen . Niet van toepassing voor de modellen uit hoofdstuk 3 .


List of symbols Chapter 4

A cross-flow area of cloud or plume (4 .26)

mZ

b half-width radius of jet or plume (4 .16) bo source radius (section 4 .3 .5 .1 .) boX, boy, boZ source half dimensions in down-wind, cross-wind and vertical direction, respectively (4 .62) b, by half-width of cloud in down-wind and cross-wind direction, respectively (4 .114) by,m effective plume half-width including meandering (4 .145) b2 cloud height (4 .23)

m m

C general constants, to be defined in the text c(. . .) concentration as a function of the terms between brackets (4 .5) C, concentration at source (4 .25) C, concentration at jet, plume or cloud centre-line (4 .28) Cr' Cg peak concentration at maximum plume height and plume touch-down, respectively (4 .85) maximum concentration (Section 4 .3 .5 .1) Cmax time-averaged concentration (Section 4 .3 .5 .1) Cmean

m m m m

parts per unit volume or kgm3 p . p . u . v. or kg M-3 p .p .u .v .orkgm3 p .p .u .v .orkgm3 p . p . u . v . or kg M-3 p . p . u . v . or kg M-3

specific heat at constant pressure (4 .1) CP Cp a ambient specific heat at constant pressure (4 .115) cifl, c„n lower and upper flammability concentration, respectively (4 .66)

J kg-' K-1

d particle diameter (4 .4)

m

e albedo (4 .37) Egh ground heat (4 .115) Epc phase change energy (4 .115)

Jmisi Jmisi

f( )

general function, to be defined in the text, of the terms between brackets

f

Coriolis parameter (4 .8)

J kg-' K-1 p .p .u .v.orkgm3

s-i

f, fy, fZ drag term in down-wind, cross-wind and vertical direction, respectively

kg s-Z

F Fa Fd Fn

M4 S-3 M4 5-3 kg m2s-1 kg m-Zsl

buoyancy flux factor (4 .20) buoyancy flux factor at source (4 .21) dry deposition flux (4 .5) wet deposition flux (4 .6)

4.5

F,,( . .), Fy( . .), FZ(••) Fr g g go

expressions which account for along-wind, lateral, and vertical dispersion, respectively (4 .28) M-1 Froude number (4 .17) acceleration of gravity (4 .1) effective gravity g . (p - Pa) /Pa (4 .20) effective gravity at source g . (po - pa)/pa (section 4 .3 .5 .1 .)

msZ ms2

msZ

h height of plume or cloud centre-line (4 .11) m m h; mixing height (4 .9) hs source height (4 .86) m Ahr final plume rise (4 .84) m AhB plume rise due to buoyancy (4 .88) m AhM plume rise due to momentum (4 .92) m J M-2 S -I Ho sensible heat flux (4 .1) .37) J M-2 S-1 Hr net radiation heat flux (4 Hr, incoming solar radiation (4 .36) J M-2 S-1 Hri isothermal net radiation heat flux (4 .41) J M-2 s 1 Hg ground heat flux (4 .39) J M-2 s-1 J M-2 S_ 1 Hl latent heat flux (4 .39) heat of condensation (4 .144b) J kg -I AH I rain intensity (4 .6)

mm

per

hour

K reaction coefficient (4 .3) ks transfer coefficient (4 .45) L Monin-Obukhov length m (stability parameter) (4 .1) m Ls constant Lb buoyancy length-scale (4 .101) m m mass fraction of concentration (4 .107) kg kg -1 Mo momentum from source (4 .17) kg m S-2 N cloud cover (4 .36) P Pa Ps

(partial) pressure (4 .142) N M-2 atmospheric pressure (4 .143) N M-2 saturation pressure (4 .143) N M-2

q mass flow rate (4 .11)

kg s-'

Q released mass (4 .52)

kg

r radial distance (4 .23)

m

4 .6

CPR 14E Chapter 4 of the `Yellow Book'

R gas constant (4 .142)

S SI sin Sh ss so

J

mol-1

K-1

coordinate along jet or plume centre-line (4 .16) m length-scale parameter (4 .71) m distance to LFL (4 .80) m maximum jet height (4 .79) m length of potential core (Table 4 .10) m distance between real source and virtual source (Table 4 .10) m

t time (4 .12) s tav averaging-time (4 .15) s tmi„ minimum averaging-time (4 .131) s tL integral time-scale of atmospheric turbulence (4 .13) s t; integral time-scale of dispersion (4 .54) s tr release duration (4 .60) s tpk time to peak concentration (4 .155) s T temperature (4 .138) K Ta ambient temperature (at screen height, about 2 m) (4 .1) K Tr upper level ambient temperature (50 m) (4 .41) K To ambient temperature at roughness height (4 .40) K Ts surface or sea temperature (4 .40) K TW wet bulb temperature (at screen height) (4 .45) K T. turbulent temperature scale (4 .34) u (down-wind) velocity of dispersing material (4 .18) ua ambient wind velocity (4 .11) uc velocity at jet or plume centre-line (4 .73) uo velocity at source (4 .17) uy, uZ lateral and vertical velocity of dispersing material, respectively (4 .18) U. surface friction velocity (4 .1)

K

msi msl msl msl msl nis`

vo initial volume flow rate (4 .100) ve entrainment term (4 .159)

m3s1

V cloud volume (4 .25) Vo initial volume (4 .25)

m3 m3

ws wd we

sedimentation velocity (4 .4) deposition velocity (4 .5) entrainment velocity (4 .16)

m3s1

msl msl msl

4 .7

We,t top entrainment velocity (4 .23) m S-1 Wee edge entrainment velocity (4 .23) m s'1 we,X down-wind entrainment velocity (4 .161) m S-1 we,y cross-wind entrainment velocity (4 .161) m S-1 WH effective heat transfer velocity (4 .136) m S-1 x down-wind horizontal coordinate m shape parameter (4 .168) m down-wind distance to centre of mass of cloud (4 .156) m xlfl , x„fI down-wind distance to lower and upper flammability level, respectively (4 .66) m x„ upwind extension of a dense plume (4 .101) m Xr distance to maximum plume rise (4 .83) m xg distance to plume touch-down (4 .86) m x" xVy, x, virtual distances to account for finite source dimensions during evaluation of plume size (4 .68) m Xb xC

y YIn ' Yutt Yb

cross-wind horizontal coordinate (4 .2) m cross-wind distance to lower and upper flammability limit, respectively (4 .65) m shape parameter (4 .147) m

z vertical (upward) coordinate (4 .2) m Zb shape parameter (4 .147) m zo surface roughness length (4 .7) m zs constant (4 .47) m height to lower flammability limit (4 .65) m zlfl Greek symbols a moisture availability constant (4 .38) ai vapour mass fraction coefficient (4 .138) Y

Yi

ratio of specific heat of air to latent heat of water divided by rate of change (derivative) of saturation specific humidity with temperature (4 .38) liquid mass fraction coefficient (4 .138)

I'd dry adiabatic lapse rate (4 .33) K von Karman constant (4 .1)

0 .011 K in-' 0 .4

A wash-out coefficient (4 .6) s-1 per (mm per hour) µa molar weight of dry air (4 .108) kg mol-1 µs molar weight of dispersing material (4 .108) kg mol-1

4 .8


Rmoist

molar weight of moist air (4 .139) kg mol-1 mZ S-1

v kinematic viscosity (4 .4) P Pa Pp Ps

density (4 .2) kg M-3 kg M-3 ambient density (4 .1) density of particle (4 .4) kg M-3 density of dispersing material (4 .141) kg M-3

o Stefan Boltzmann constant (4 .37)

5 .67 .10-$ W M-2 K-4

aX, 6y, aZ down-wind, cross-wind and vertical dispersion parameters of cloud (4 .11) m ayí dispersion parameter of instantaneous plume width (4 .56) m standard deviation of turbulent velocities OV, OW in cross-wind and vertical direction, respectively (4 .13) m S-1 ~ conserved quantity (4 .18) T

arbitrary

earth's latitude (4 .8)

°N

x solar elevation (4 .36) V

earth's longitude (appendix 1) °W

tY stability function (4 .32)

-

S2 earth's rotational speed (4 .8)

7 .27 . 10 - 5 S -I

Note : the numbers between brackets refer to equations .

4.9

Het risico van externe veiligheid. - Het gebruik van de QRA - Technische Universiteit Eindhoven

Recommend Documents