[ca] L'objectiu d'aquesta tesi és avaluar la sensibilitat dels resultats de l'anàlisi quantitatiu de riscos (QRA). El primer pas va ser reproduir un AQR per a la planta MILES S.A, una empresa de referència simulada. En la realització de l'anàlisi s'han seguit tots els passos requerits tal com es descriu a la Instrucció 14 vigent a Catalunya, que regula la conducta del AQR. Després d'haver identificat i descrit els esdeveniments primaris, es va atribuir a cada tipus d'escenari identificat un valor de freqüència igual al que indica el manual BEVI, i després, es va adaptar a les condicions del procés. L'evolució dels esdeveniments primaris s'ha avaluat mitjançant el mètode dels arbres d'esdeveniments quantificats, necessaris per vincular l'esdeveniment primari amb els possibles escenaris d'accident que se'n poden generar. A més, amb aquest mètode també es va avaluar la freqüència d'ocurrència de l'escenari accidental final com la freqüència de l'escenari accidental inicial multiplicada pel producte de probabilitat a cada branca de l'arbre d'esdeveniments. El següent pas va ser descriure els escenaris d'accident identificats en funció de les variables físiques que els caracteritzen (sobrepressió, radiació tèrmica, concentració). Les variables físiques obtingudes, es van utilitzar com a dades de entrada a les equacions de Probit, necessàries per calcular les concentracions letals associades, tant a la substància, com a l'escenari final d'accident considerat. Un cop recollides totes les dades necessàries, es va calcular el risc al voltant de la planta, representat per corbes d'isorisc (corbes que uneixen tots els punts amb el mateix valor de risc). La sensibilitat dels resultats es va avaluar canviant un dels paràmetres d'entrada del QRA, la freqüència de l'esdeveniment primari, que és un factor determinant en el càlcul del risc associat a un determinat escenari d'accident. El canvi que va influir en la variació dels resultats finals es va avaluar examinant com les corbes d'isorisc van canviar de diàmetre, amb especial referència a la corba de valor 10-6 que representa el límit entre el risc acceptable i el no acceptable.

[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.