Banca de DEFESA: JULY BIAS MACEDO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JULY BIAS MACEDO
DATA : 20/12/2022
HORA: 13:00
LOCAL: Online
TÍTULO:

DEVELOPMENT OF NATURAL LANGUAGE PROCESSING-BASED SOLUTIONS FOR RISK ANALYSIS: APPLICATIONS TO A HYDROPOWER COMPANY AND AN O&G INDUSTRY

PALAVRAS-CHAVES:

Análise de riscos, relatório de acidentes, processamento de linguagem natural, mineração de texto, refinaria de petróleo, companhia hidroelétrica.

PÁGINAS: 128
RESUMO:

A Análise de Riscos (RA) é essencial para a prevenção e mitigação de potenciais eventos de risco, porém há vários desafios relacionados à execução da análise. Por exemplo, relatórios de acidentes, são fontes úteis de informação para apoiar os especialistas de segurança a propor medidas preventivas/mitigativas das causas acidentais ocupacionais identificadas. Porém, a falta de detalhes e a baixa qualidade dos relatórios podem limitar a sua utilidade. Além disso, a qualidade da Análise Quantitativa de Risco (QRA) depende fortemente da identificação de todos os potenciais perigos com consequências graves, relacionados à operação do sistema industrial, o que consome uma quantidade considerável de tempo e esforço. Nesse contexto, o Processamento de Linguagem Natural (NLP) pode ser útil pois pode ser aplicado para extrair, organizar e classificar a informação do texto. Embora vários estudos tenham contribuído para o avanço da RA, a maior parte dos estudos que aplicam NLP à RA foca principalmente na identificação automática de padrões a partir de dados reativos, tais como relatórios de acidentes, e não consideram a qualidade da informação contida nestes documentos. Além disso, diferentes formas de dados de texto armazenam conhecimento relevante sobre os sistemas industriais e seus respectivos riscos, especialmente dados proativos, como documentos resultantes de estudos preliminares de riscos, e a adoção desses dados poderia apoiar estudos de risco preventivos. Por isso, esta tese apresenta uma metodologia baseada em NLP para (i) dar suporte ao diagnóstico da qualidade do conteúdo de e a compreensão de relatórios de acidentes e (ii) outra metodologia para identificar características de risco a partir de documentos para apoiar a fase inicial da QRA. Primeiro, analisamos um conjunto de relatórios de acidentes de uma empresa hidroelétrica através de diferentes abordagens de NLP. As saídas dos modelos nos permitiram identificar problemas nos relatórios de acidentes e propor melhorias. Assim, mostramos a importância da cultura de segurança da empresa para manter o técnico de segurança envolvido na construção cuidadosa de uma base de dados de acidentes. Em seguida, mostramos que informação contida em estudos de risco prévios de uma refinaria de petróleo pode ser reutilizada para treinar modelos para identificar diferentes características de risco. Logo a metodologia proposta pode auxiliar os analistas de risco na fase inicial da QRA na identificação e avaliação de possíveis perigos associados a operação de um sistema industrial.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - PIERO BARALDI
Interna - 2732514 - ISIS DIDIER LINS
Interno - 2805590 - MARCELO HAZIN ALENCAR
Presidente - 2766188 - MARCIO JOSE DAS CHAGAS MOURA
Externa à Instituição - MARILIA ABILIO RAMOS