Formålet med projektet er at belyse risiko og konsekvenser ved vej- og jernbanetransport af farligt gods. Til denne brug er der udviklet modeller for uheldsfrekvenser , udslipssandsynligheder og konsekvenser for mennesker og miljø. De enkelte modeller er implementeret i et geografisk informationssystem (GIS)

Grevy, Bo

Jørgensen, N. O.

Danish

Open Access Journals at Aalborg University

7UDQVSRUWDI)DUOLJW*RGV12-¡UJHQVHQInstitut for Planlægning (IFP)Danmarks Tekniske Universitet (DTU)Bygning 115, 2800 LyngbyTelefon 4525 1526, Fax 4593 6412, E-mail noj@ivtb.dtu.dk%R*UHY\Banestyrelsen Rådgivning, TransportplanlægningMøntergade 5 4. Sal, 1116 Kbh. KTelefon 3376 5005 - 12134, Fax 3315 8270, E-mail bg@rdg.bane.dk ,QGOHGQLQJ %DJJUXQGProjekt Farligt gods er finansieret af transportrådet. Projektets fase 1, som omhandlede enkortlægning af de transporterede mængder farligt gods i Danmark blev afrapporteret i 1994[transportrådet (1994)] )RUPnOProjektets fase 2, med deltagelse af COWI, LHB Consult, IFP/DTU og IK/DTU er underafslutning. Formålet med fase 2 er at belyse risiko og konsekvenser ved vej- ogjernbanetransport af farligt gods. Til denne brug er der udviklet modeller foruheldsfrekvenser , udslipssandsynligheder og konsekvenser for mennesker og miljø. Deenkelte modeller er implementeret i et geografisk informationssystem (GIS). I det følgendepræsenteres delresultater fra det fælles projekt. $IJU QVQLQJProjektet beskæftiger sig udelukkende med selve transporten af det farlige gods, hvilketbetyder at omladninger af gods, samt rangering af jernbanevogne ikke indgår i modellerne.Ligeledes er stykgods udeladt af modellerne, således at det kun er transport af farligt gods itankvogne, der er indarbejdet i modellerne. 8KHOGVIUHNYHQVHU 8KHOGVIUHNYHQVHUIRUYHMWUDQVSRUWMan har i mange år i Danmark benyttet en model for uheld på strækninger og i kryds[Hemdorff (1993)], hvor antallet af uheld er givet ved.36WU NQLQJ1D/8 ⋅⋅=Ustrækning: Antal uheld pr. år på strækningL : Strækningens længdeN : Årsdøgntrafika og P : Regressionskonstanter for hver vejtypeog tilsvarende1136HN3LP.U\GVD821Pr ⋅⋅=Ukryds : Antal uheld pr. år i krydsNprim : Den primære årsdøgntrafikNsek : Den sekundære årsdøgntrafik i krydseta, P1 og P2 : regressionskonstanter for hver vejtype.Vejdirektoratet estimerer med jævne mellemrum disse regressionskonstanter. Sidst er detsket i 1996, baseret på uheld i perioden 1989-93 [Hemdorff (1996)].Frekvensmodellen for vejtransport er en videreudbygning af  denne model, idet det søges atfinde antallet af involverede lastbiler i uheld, for derved at kunne udlede en uheldsfrekvens.På baggrund af uheldsdata fra 1989-95 er der opstillet en uheldsmodel for lastbiler givet ved:65,3)(%)()(Im1 G1F1ED/YHQV8KHOGVIUHN/%G1FD/S/%331+⋅⋅⋅⋅⋅=⇒⋅+⋅⋅⋅⋅=−ImpLB : Implicerede lastbiler pr. år på strækningL : Længden af strækningenN : ÅrsdøgntrafikLB% : Lastbilprocentena,b,c,d og p : regressionskonstanter for hver vejtype (a og p estimeret af vejdirektoratet[Hemdorff (1996)])og tilsvarende for kryds :)(65,3%Im Pr21Pr21Pr 1111116HNLP36HN3LP36HN3LPFEDYHQV8KHOGVIUHN/%EFDS/%⋅⋅⋅⋅⋅⋅=⇒⋅⋅⋅⋅⋅=ImpLB : Implicerede lastbiler pr. år på strækningNPrim : Primære årsdøgntrafikNSek : Sekundære årsdøgntrafikLB% : Lastbilprocentena,b,c,p1 og p2 : regressionskonstanter for hver vejtype (a,p1 og p2 estimeret afvejdirektoratet [Hemdorff (1996)]) 8KHOGVIUHNYHQVHUIRUMHUQEDQHWUDQVSRUWFølgende stammer fra et arbejdsnotat af Lars Henrik Brockhoff.Uheldsfrekvenser for jernbanetransport er estimeret på baggrund af uheld sket i Danmark iperioden 1970 til 1995.Der er i perioden registreret 147 uheld for hvilke der er tilstrækkelige oplysninger. Dissefordeler sig som følger :n 100 afsporingern 47 kollisionern 118 uheld på bane med 2 (eller flere) sporn 29 uheld på bane med 1 sporn 127 uheld i stationsområdern 20 uheld på strækninger mellem stationerOplysninger om trafikarbejdet på nettet er ikke umiddelbart tilgængelige, og er derforbaseret på gennemgang af køreplaner. Med en antagelse om 360 arbejdsdage på et år oganvendelse af informationer for køreplanstabellen kan det gennemsnitlige årligetrafikarbejde beregnes til 38,7 mio. togkm. Heraf udgør godstrafikken de 8 mio. togkm.På denne baggrund fremkommer følgende uheldsfrekvenser:Afsporinger Kollisioner1 spor 2 spor 1 spor 2 sporSmå st. 8,0 16 4,8 2,4 pr. 107 togpassagerGods Store st. 46 93 28 14 pr. 107 togpassagerStrækning 0,41 0,21 0,27 0,27 pr. 107 togkm 8GVOLSVVDQGV\QOLJKHGHUFølgende stammer fra et arbejdsnotat af Lars Henrik Brockhoff.Givet der er sket et uheld vil der være en given sandsynlighed for, at der slipper noget afgodset ud af tanken. Sandsynligheden afhænger af en lang række parametre, hvoraf bl.a.kan nævnesn Typen af uheldn Den relative hastighed mellem 2 kolliderende partern kollisionspunktetn Typen af tank der indeholder godsetn De fysisk-kemiske egenskaber ved det transporterede gods 9HMWUDQVSRUWDen betingede sandsynlighed for udslip givet et uheld er undersøgt. Til denne undersøgelseer indgået 17645 lastbiluheld i Danmark.Analysen resulterede i følgende betingede sandsynligheder for udslip, givet et uheld :Betinget sandsynlighedby-område landevej motorvejTyndvæggede tankbiler 0,05 0,07 0,09Tykvægget tank, med væske undertryk0,01 0,02 0,03Fordelingen af udslipsmængder givet et uheld med udslip er med baggrund i [Brockhoff(1992)] og [Theseus (1995)] fundet til følgende.Andel af tankens indhold der slipperudBetinget sandsynlighed10% 0,650% 0,290% 0,2 -HUQEDQHWUDQVSRUWFor jernbanetransport med farligt gods er der (heldigvis) et meget begrænset datamaterialevedr. udslips- sandsynligheder og fordelinger, hvorfor modellen får en meget begrænsetdetaljeringsgrad. Følgende konkluderes :Betingede sandsynligheder for udslip, givet et uheld :Betinget sandsynlighedTyndvægget tank 0,01Tykvægget tank 0,005Fordelingen af udslipsmængder skønnes at være :Andel af tankens indhold der slipperudBetinget sandsynlighed50% 0,5100% 0,5 .RQVHNYHQVPRGHOOHUDer er udviklet konsekvensmodeller for såvel miljø som mennesker.  Hovedidéen ikonsekvensmodellerne er at udregne nogle konsekvenser og derpå udregnesandsynligheden for, at disse konsekvenser vil indtrædeDa miljømodellerne endnu ikke er fuldt implementeret i GIS-applikationen vil de ikke blivegennemgået nærmere herDen humane konsekvensmodel er baseret på et “fatality indeks”  koncept.  Det består af 3grundtanker :n Antallet af omkomne kan udtrykkes som funktion af “farligheden” af det frigivne stof, denmængde der udslippes og befolkningstætheden i det område stoffet frigives tiln Koefficienterne skal i videst mulig omfang bestemmes på baggrund af empiriske datan Resultaterne der opnås ved anvendelse af modellen er behæftet med en betydeligusikkerhedModellen er udviklet og anvendt i [Brockhoff (1992)] ’DWDDe data der ligger til grund for modellens koefficienter  omfatter følgende [Brockhoff (1992)]:Antal uheldKlor 93Ammoniak 77LPG 83Benzin 64Diesel 31 0RGHOOHQGivet at der er mindst 1 død, kan det gennemsnitlige antal døde beskrives ved:Q1 ⋅= βN : det gennemsnitlige antal dødeβ : koefficient der afhænger af den givne befolkningstæthed og typen af det udslupne godsW : mængden af det udslupne gods i tons.n : afhænger af typen af det udslupne godsSandsynligheden for, at der er mindst en død beskrives ved :)(log0,220,44  1)P(N 20 110 −⋅⋅+=≥ Qβ            for          3502001,0 1 ≤⋅≤ −QβFølgende koefficienter er estimeretBy-område Semi-byområde Landområden P(N ≥ 1) β P(N ≥ 1) β P(N ≥ 1) βKlor 1 0,6 5,5 0,38 0,55 0,16 0,055Ammoniak 1 0,46 1,2 0,24 0,12 0,012 0,012LPG ½ 0,23 9,8 0,18 3,1 0,13 1Benzin ½ 0,13 4,1 0,10 1,3 0,064 0,4Diesel ½ 0,035 4,1 0,026 1,3 0,017 0,4En undersøgelse af data viser, at fordelingen af antallet af døde kan beskrives ved en S-formet kurve omkring den gennemsnitlige værdi. Dette kan udtrykkes simplere ved :I 10% af tilfældene omkommer 10 gange flere end gennemsnitligt. I 10% af tilfældeneomkommer 10 gange færre end det gennemsnitlige og i de resterende 80% procent aftilfældene omkommer det gennemsnitlige antal mennesker. *,6LPSOHPHQWHULQJDe ovenstående modeller er indarbejdet i en GIS-applikation.Herunder ses et eksempel på transport af 25 ton ammoniak fra Padborg til Struer med tog.Det bemærkes, at den korteste rute ikke nødvendigvis er den mest sikre.Tilsvarende er der lavet rutevalg for en 25 ton ammoniaktransport på vejnettet. Her ses, atrutevalget bliver forskelligt når der ruteoptimeres på baggrund af tid, uheldsfrekvens,udslipssandsynlighed og sandsynlighed for døde. Resultatet kan ses herunder. Her skal detbemærkes, at den rute som giver mindst sandsynlighed for uheld ikke er den rute der givermindst sandsynlighed for uheld med dødsfald.For de forskellige ruter kan sandsynligheden for x antal døde ses på følgende diagram:Det ses altså, at det er væsentligt mindre risikofyldt at benytte togtransport endlastbiltransport. Der er dog ikke medregnet risikoen ved omladning, hvorfor den reelle forskelikke er så stor.6DQGV\QOLJKHGIRUG¡GHYHGVWNWRQDPPRQLNWUDQVSRUWIUD3DGERUJWLO6WUXHU00,000000050,00000010,000000150,00000020,000000251 3 6 10 30 50 100'¡GH6DQGV\QOLJKHGTog - Rute optimeret på længdeTog - Rute optimeret på uheldssandsynlighedVej - Rute optimeret på tidVej - Rute optimeret på uheldssandsynlighedVej - Rute optimeret på sandsynlighed for uheld med udslipVej - Rute optimeret på sandsynlighed for uheld med dødeVed 100 årlige transporter kan antallet af år mellem hvert uheld med en given konsekvensudregnes til :100 årligeammoniaktransportermellem Padborg  ogStruerAntal årmellemuheldAntal årmellemuheldmedudslipAntal årmellem 1eller fleredødeAntal årmellem 3eller fleredødeAntal årmellem 6eller fleredødeAntal årmellem10 ellerfleredødeAntal årmellem30 ellerfleredødeAntal årmellem50 ellerfleredødeAntal årmellem100 ellerfleredødeTog - Rute optimeretpå længde143 106021 418964 472068 522060 522060 940875 4757827 4757827Tog - Rute optimeretpåuheldssandsynlighed208 153829 865224 962195 1031289 1031289 1856976 9314456 9314456Vej - Rute optimeret påtid98 4869 46102 67117 144332 144332 619383 1548467 1548467Vej - Rute optimeret påuheldssandsynlighed114 5186 57975 111120 240470 240470 1073733 2684348 2684348Vej - Rute optimeret påsandsynlighed foruheld med udslip112 5338 50881 90989 196650 196650 870792 2176989 2176989Vej - Rute optimeret påsandsynlighed foruheld med døde66 3366 85200 155806 334958 334958 1434844 3587187 3587187Nedenunder ses, hvorledes risikoen for de enkelte ruter fordeler sig på strækninger kontrakryds og stationer.)RUGHOLQJDIXKHOGVIUHNYHQVSnVWU NQLQJHURJNU\GVVWDWLRQHU0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%Tog - Rute optimeretpå længdeTog - Rute optimeretpåuheldssandsynlighedVej - Rute optimeretpå tidVej - Rute optimeretpåuheldssandsynlighedVej - Rute optimeretpå sandsynlighed foruheld med udslipVej - Rute optimeretpå sandsynlighed foruheld med dødeStationer/krydsStrækninger .RQNOXVLRQDet fremgår af ovenstående, at GIS er et utroligt stærkt værktøj til at beregne og visualisererisiko og konsekvenser. Selvom resultaterne i dette paper godt kan virke lidt “black box”-agtige, så kan man ved interaktivt at arbejde med sine resultater på hver eneste knude oghver eneste strækning se de enkelte delresultater. Denne gennemsigtighed giver naturligvisstørre tillid til systemet.Når alle modellerne er fuldt implementeret, vil det være muligt at enkelte delmodeller påbaggrund af de producerede resultater, skal ændres en smuleOperatører kan benytte systemet til at vælge den minimalt risikofyldte rute- ogtransportmiddel, eller endog placeringen af lagre eller virksomhed. For myndigheder er dermulighed for at fastlægge tvangsruter.Slutrapporten om det samlede projekt forventes publiceret i 1998. /LWWHUDWXUTransportrådet (1994) : “Transport af farligt gods i Danmark”, notat 94-01Hemdorff, Stig (1993) :” Trafiksikkerhed, Ny inddeling i krydstyper, AP-parametre baseret på1987-91”, Vejdirektoratet, Vejdatalaboratoriet, rapport 111.Hemdorff, Stig (1996) :”Introduktion til VISplet, AP-parametre baseret på 1989-93”,Vejdirektoratet, Trafiksikkerheds- og miljøafdelingen, notat nr. 29.Brockhoff, Lars Henrik (1992) : “Design of a risk management model for transport ofdangerous goods”, PhD-afhandling, IK/DTU.Theseus (1995) : “Tankfahrzeuge mit höchst erreichbarer sicherheit durch experimentelleunfall-simulation”,TÜV,BAM,DEKRA, Köln.

Transport af farligt gods

https://journals.aau.dk/index.php/td/article/download/4179/3622

Transport af farligt gods

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Open Access Journals at Aalborg University