Consequences of maritime critical infrastructure accidents with chemical releases

• Autorzy: Bogalecka M.

Identyfikatory

DOI

10.12716/1001.13.04.09

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The probabilistic general model of critical infrastructure accident consequences including three models of the process of the initiating events generated by a critical infrastructure accident, the process of the environment threats and the process of environment degradation is created and adopted to the maritime transport critical infrastructure understood as a ship network operating at the sea waters and then applied to accident consequences modeling, identification and to these consequences optimization and mitigation.

Słowa kluczowe

EN

critical infrastructure; maritime critical infrastructure; critical infrastructure accident; critical infrastructure accident losses; critical infrastructure accident consequences; maritime transport critical Infrastructure; semi-markov process; chemical releases

• Wydawca: Faculty of Navigation, Gdynia Maritime University
• Czasopismo: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 13. no. 4
• Strony: 771--779
• Opis fizyczny: Bibliogr. 29 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Bogalecka M.

• Gdynia Maritime University, Gdynia, Poland

Bibliografia

• 1. Bogalecka,  M.  &  Kołowrocki,  K.  2016.  Modelling  critical  infrastructure  accident  consequences  –  an  overall  approach.  Journal  of  Polish  Safety  and  Reliability  Association, Summer Safety and Reliability Seminars 7(1): 113
• 2. Bogalecka, M. & Kołowrocki, K. 2017a. General model of  critical infrastructure accident consequences application  to chemical spill consequences generated by dynamic  ship  critical  infrastructure  network  operating  at  the  Baltic Sea waters. Part 1. Process of initiating events.  Journal of Polish Safety and Reliability Association, Summer  Safety and Reliability Seminars 8(3): 117‐121
• 3. Bogalecka, M. & Kołowrocki, K. 2017b. General model of  critical infrastructure accident consequences application  to chemical spill consequences generated by dynamic  ship  critical  infrastructure  network  operating  at  the  Baltic Sea waters. Part 2. Process of environment threats.  Journal of Polish Safety and Reliability Association, Summer  Safety and Reliability Seminars 8(3): 123‐129.
• 4. Bogalecka, M. & Kołowrocki, K. 2017c. General model of  critical infrastructure accident consequences application  to chemical spill consequences generated by dynamic  ship  critical  infrastructure  network  operating  at  the  Baltic  Sea  waters.  Part  3.  Process  of  environment  degradation.  Journal  of  Polish  Safety  and  Reliability  Association, Summer Safety and Reliability Seminars 8(3):  131‐138. 
• 5. Bogalecka, M. & Kołowrocki, K. 2017d. Integrated model of  critical infrastructure accident consequences. Journal of  Polish Safety and Reliability Association, Summer Safety and  Reliability Seminars 8(3): 43‐52.
• 6. Bogalecka, M. & Kołowrocki, K. 2017e. Integrated impact  model on critical infrastructure accident consequences  related  to  climate‐weather  change  process.  Journal  of  Polish Safety and Reliability Association, Summer Safety and  Reliability Seminars 8(4): 67‐75
• 7. Bogalecka, M. & Kołowrocki, K. 2018a. Chemical spill due  to  extreme  sea  surges  critical  infrastructure  chemical  accident (spill) consequences related to climate‐weather  change. Journal of Polish Safety and Reliability Association,  Summer Safety and Reliability Seminars, 9(2): 65‐77
• 8. Bogalecka,  M.  &  Kołowrocki,  K.  2018b.  Optimization  of  critical infrastructure accident consequences related to  climate‐weather  change  process  influence  –  losses  minimizing.  Journal  of  Polish  Safety  and  Reliability  Association, Summer Safety and Reliability Seminars 9(1):  11‐16. 
• 9. Bogalecka, M. & Kołowrocki, K. 2018c. Prediction of critical  infrastructure  accident  losses  of  chemical  releases  impacted by climate‐weather change. Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Industrial Engineering and  Engineering Management 788‐792. 
• 10. Etkin, D.S. 1999. Estimating cleanup costs for oil spills. 1999  International oil spill conference proceedings paper 168. 
• 11. GMU  Safety  Interactive  Platform.  http://gmu.safety.umg.edu. pl. Accessed 13 Dec 2018. 
• 12. Goldstein,  M.  &  Ritterling,  J.  2001.  A  practical  guide  to  estimating cleanup costs. U.S. EPA Papers paper 30.
• 13. Grabski, F. 2015. Semi‐Markov processes: applications in system  reliability  and  maintenance.  Amsterdam,  Boston,  Heidelberd,  London,  New  York,  Oxford,  Paris,  San  Diego, San Francisco, Sidney, Tokyo: Elsevier. 
• 14. HELCOM. 2002. Manual on co‐operation in response to marine  pollution  within  the  framework  of  the  convention  on  the  protection of the marine environment of the Baltic Sea area.  Helsinki.
• 15. IMO.  2002.  International  convention  on  oil  pollution  preparedness, response and co‐operation 1990 with protocol  on  preparedness,  response  and  co‐operation  to  pollution  incidents  by  hazardous  and  noxious  substances  2000.  London: IMO Publishing.
• 16. Klabjan,  D.  &  Adelman,  D.  2006.  Existence  of  optimal  policies  for  semi‐Markov  decision  processes  using  duality for infinite linear programming. SIAM Journal on  Control and Optimization 44(6): 2104‐2122.
• 17. Kołowrocki, K. 2014. Reliability of large and complex systems.  Amsterdam,  Boston,  Heidelberd,  London,  New  York,  Oxford,  Paris,  San  Diego,  San  Francisco,  Singapore,  Sidney, Tokyo: Elsevier. 
• 18. Kołowrocki K. & Soszyńska‐Budny, J. 2011. Reliability and  safety of complex technical systems and processes: modeling –  identification  –  prediction  –  optimization.  London,  Dordrecht, Heildeberg, New York: Springer. 
• 19. Kołowrocki, K., Soszyńska‐Budny, J. & Torbicki, M. 2017  Critical  infrastructure  operating  area  climate‐weather  change  process  including  extreme  weather  hazards.  Journal of Polish Safety and Reliability Association, Summer  Safety and Reliability Seminars 8(2): 15‐24. 
• 20. Kontovas,  C.A.,  Ventikos,  N.P.  &  Psaraftis,  H.N.  2011  Estimating  the  consequences  costs  of  oil  spills  from  tankers.  Proceedings  of  SNAME  2011  Annual  Meeting.  Houston
• 21. Kristiansen,  S.  2005  Maritime  transportation:  safety  management  and  risk  analysis.  Amsterdam,  Boston,  Heidelberd,  London,  New  York,  Oxford,  Paris,  San  Diego,  San  Francisco,  Singapore,  Sidney,  Tokyo:  Elsevier.
• 23. Kuligowska,  E.  2017.  Identification  and  prediction  of  climate‐weather  change  process  for  maritime  ferry  operating  area.  Journal  of  Polish  Safety  and  Reliability  Association, Summer Safety and Reliability Seminars 8(2):  129‐134
• 24. Limnios N. & Oprisan, G. 2005. Semi‐Markov processes and  reliability. Boston: Birkhauser.
• 25. Macci, C. 2008. Large deviations for empirical estimators of  the  stationary  distribution  of  a  semi‐Markov  process  with  finite  state  space.  Communications  in  StatisticsTheory and Methods 37(9): 3077‐3089. 
• 26. Mamaca, E., Girin, M., le Floch, S. & el Zir R. 2009. Review  of chemical spills at sea and lessons learnt. Proceedings of  Interspill conference & exhibition. Marseille.
• 27. Mercier,  S.  2008.  Numerical  bounds  for  semi‐Markovian  quantities and application to reliability. Methodology and  Computing in Applied Probability 10(2): 179‐198.
• 28. Psaraftis, H.N. 2008. Environmental risk evaluation criteria.  Proceedings  of  2nd  international  workshop  of  risk‐based  approaches to the maritime industry. Glasgow. 
• 29. Vercellis, S. 2009. Data mining and optimization for decision  making. John Wiley & Sons Ltd