[es] El objetivo de esta tesis es evaluar la sensibilidad de los resultados del análisis cuantitativo de riesgos (ACR). El primer paso fue reproducir un ACR para la planta de MILES S. A, una empresa de referencia simulada. En la realización del análisis se siguieron todos los pasos requeridos por la Instrucción 14 vigente en Cataluña, que regula la realización del ACR. Una vez identificados y descritos los sucesos primarios, se atribuyó a cada tipo de escenario identificado un valor de frecuencia igual al indicado en el manual BEVI y se adaptó a las condiciones del proceso. La evolución de los sucesos primarios se evaluó mediante el método de los árboles de sucesos cuantificados, necesario para relacionar el suceso primario con los posibles escenarios de accidente que pueden generarse a partir de ellos. Además, con este método también se evaluó la frecuencia de ocurrencia del escenario accidental final como la frecuencia del escenario accidental inicial multiplicada por el producto de la probabilidad en cada rama del árbol de sucesos. El siguiente paso fue describir los escenarios de accidente identificados en términos de las variables físicas que caracterizan estos escenarios (sobrepresión, radiación térmica, concentración). Las variables físicas obtenidas se utilizaron como entrada para las ecuaciones Probit necesarias para calcular las concentraciones letales asociadas tanto a la sustancia como al escenario de accidente final considerado. Una vez recogidos todos los datos necesarios, se calculó el riesgo en torno a la central, representado por curvas de isorriesgo (curvas que unen todos los puntos con el mismo valor de riesgo). La sensibilidad de los resultados se evaluó cambiando uno de los parámetros de entrada del QRA, la frecuencia del suceso primario, que es un factor determinante en el cálculo del riesgo asociado a un determinado escenario de accidente. El cambio que influyó en la variación de los resultados finales se evaluó examinando cómo cambiaban de diámetro las curvas de isorriesgo, con especial referencia a la curva de valor 10-6 que representa el límite entre el riesgo aceptable y el no aceptable.

[en] The purpose of this thesis is to assess the sensitivity of the results of quantitative risk analysis (QRA). The first step was to reproduce a QRA for the MILES S. A plant, a simulated reference company. In carrying out the analysis, all the required steps were followed as described in Instruction 14 in force in Catalonia, regulating the conduct of the QRA. After having identified and described the primary events, a frequency value equal to that given in the BEVI manual was attributed to each type of scenario identified and then it was adapted to the process conditions. The evolution of primary events was assessed using the method of quantified event trees, necessary to link the primary event with the possible accidentalscenarios that can be generated from them. In addition, with this method the final accidental scenario frequency of occurrence was also evaluated as the frequency of the initial accidental scenario multiplied by the probability product on each branch of the event tree. The next step was to describe the accident scenarios identified in terms of the physical variables that characterise these scenarios (overpressure, thermal radiation, concentration). The physical variables obtained were used as input to the Probit equations required to calculate the lethal concentrations associated with both the substance and the final accident scenario under consideration. Once all the necessary data had been collected, the risk around the plant was calculated, represented by isorisk curves (curves joining all points with the same risk value). The sensitivity of the results was assessed by changing one of the input parameters of the QRA, the frequency of the primary event, which is a determining factor in calculating the risk associated to a given accidental scenario. The change that influenced the variation in the final results was assessed by examining how the isorisk curves changed in diameter, with particular reference to the 10-6 value curve representing the limit between acceptable and non-acceptable risk.