Descripción del proyecto
LOS ACCIDENTES NATURALES E INDUSTRIALES PUEDEN TOMAR MUCHAS FORMAS Y TENER CONSECUENCIAS DEVASTADORAS A NIVEL HUMANO, AMBIENTAL Y ECONOMICO, MUCHOS DE ELLOS SUELEN PREVENIRSE O MITIGARSE MEDIANTE TECNICAS DE PREDICCION, PREVENCION Y PROTECCION, IMPLEMENTADAS A TRAVES DE POLITICAS Y GUIAS DE BUENAS PRACTICAS EXISTENTES,AUNQUE ES BIEN CONOCIDO QUE EL RIESGO CERO NO EXISTE, LAS PRACTICAS VIGENTES ESTAN DEMOSTRANDO NO TENER EXITO PARA REDUCIR LA TASA DE ACCIDENTES Y LAS CONSECUENCIAS POR DEBAJO DE LOS NIVELES ACTUALES, EN CUANTO A LOS ENTORNOS INDUSTRIALES, SE PUEDE OBSERVAR COMO LA RAPIDA ADAPTACION QUE TIENEN QUE REALIZAR LAS EMPRESAS A LOS CONSTANTES CAMBIOS QUE ESTAN VIVIENDO EL MERCADO Y LA SOCIEDAD HACE QUE LAS PRACTICAS ACTUALES DE GESTION DE RIESGOS, QUE SON ESENCIALMENTE ESTATICAS, SEAN CADA VEZ MENOS EFECTIVAS Y ADAPTABLES A LAS NECESIDADES REALES, POR OTRO LADO, EN ENTORNOS NATURALES, EL CAMBIO CLIMATICO ESTA DESAFIANDO EL DESEMPEÑO DE LAS HERRAMIENTAS DE GESTION DISPONIBLES ACTUALMENTE, QUE NO HAN SIDO DISEÑADAS NI CONCEBIDAS PARA TOMAR EN CUENTA LOS ESCENARIOS METEOROLOGICOS Y CONDICIONES DE LOS ECOSISTEMAS ACTUALES,LOS CONTINUOS AVANCES EN EL CONOCIMIENTO TECNICO Y LA TECNOLOGIA, EN PARTICULAR LAS HERRAMIENTAS RESPONSABLES DE LA 4A REVOLUCION INDUSTRIAL (EJ,, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, BIG DATA, PROCESAMIENTO DE IMAGENES, ETC,), OFRECEN UN ENORME POTENCIAL PARA MEJORAR LA GESTION DE RIESGOS ACCIDENTALES, LOS METODOS ACTUALES DE ANALISIS DE RIESGOS PUEDEN BENEFICIARSE DE LA INCORPORACION DE ESTAS NUEVAS TECNOLOGIAS PARA DESARROLLAR SISTEMAS DINAMICOS QUE PUEDAN DAR CUENTA DE LA COMPLEJIDAD Y VARIABILIDAD DE LOS ESCENARIOS ACCIDENTALES,EN ESTE SENTIDO, ALGUNOS METODOS Y TECNICAS PARTICULARES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL YA HAN MOSTRADO RESULTADOS PROMETEDORES CUANDO SE COMBINAN CON HERRAMIENTAS DE GESTION DE RIESGOS, COMO SE DEMOSTRO EN EL PASADO PROYECTO CTQ2017-85990-R, SE HAN PODIDO IMPLEMENTAR ALGORITMOS PARA EL PROCESAMIENTO DE IMAGENES Y TECNICAS DE MODELADO INVERSO BASADAS EN LA ASIMILACION DE DATOS REALES PARA PRONOSTICAR EL COMPORTAMIENTO DE LOS INCENDIOS FORESTALES, ADEMAS, LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES SE HAN UTILIZADO CON EXITO PARA MODELAR LOS EFECTOS DE BLEVES, TAMBIEN EL MODELADO CFD HA DEMOSTRADO SER UTIL PARA PREDECIR LAS CONSECUENCIAS DE DIFERENTES TIPOS DE ACCIDENTES GRAVES (INCENDIOS INDUSTRIALES, EXPLOSIONES, NUBES TOXICAS, INCENDIOS FORESTALES E INCENDIOS EN LA INTERFAZ URBANO-FORESTAL), EN ESTE SENTIDO, CABE SEÑALAR QUE LA EXTENSA BASE DE DATOS EXPERIMENTAL DISPONIBLE SE HA UTILIZADO PARA VALIDAR EL USO DE HERRAMIENTAS CFD EN AQUELLOS ESCENARIOS ACCIDENTALES COMPLEJOS DE MANERA QUE PREVEMOS EL USO DE ESTA TECNICA DE MODELADO COMO IMPRESCINDIBLE PARA MEJORAR LOS METODOS ACTUALES DE ANALISIS DE RIESGOS,EL PROPOSITO DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR UN NUEVO MARCO DE GESTION DE RIESGOS ACCIDENTALES QUE ACTUALICE LAS PRACTICAS ACTUALES DE PLANIFICACION DE RIESGOS CON TECNOLOGIA DE VANGUARDIA, EN PARTICULAR, COMBINAREMOS TODO EL POTENCIAL DE LAS HERRAMIENTAS CFD PARA PREDECIR LAS CONSECUENCIAS ASOCIADAS CON LOS ACCIDENTES JUNTO CON METODOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL CAPACES DE GESTIONAR GRANDES CANTIDADES DE DATOS EXISTENTES PARA AVANZAR HACIA LA PLANIFICACION Y GESTION DINAMICA DE RIESGOS, EL OBJETIVO FINAL DEL PROYECTO ES AUMENTAR LA SEGURIDAD DE LAS PERSONAS, LOS EQUIPOS Y EL MEDIO AMBIENTE MEDIANTE EL DESARROLLO DE UNA METODOLOGIA QUE FACILITE LA PLANIFICACION Y GESTION DINAMICA DE EMERGENCIAS, CFD\ANALISIS DE RIESGOS\ACCIDENTES GRAVES\INCENDIOS\EXPLOSIONES\INTERFAZ URBANO-FORESTAL\FLACS\FDS\INTELIGENCIA ARTIFICIAL