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La viabilità portuale: Tecniche quantitative di analisi del rischio per la valutazione degli scenari critici.

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tesi35669862.pdf (1.820Mb)
Author
Murgia, Fabiana <1995>
Date
2025-11-27
Data available
2025-12-04
Abstract
Nel corso del tempo, la necessità di tutelare la sicurezza dei lavoratori ha portato allo sviluppo di metodologie sempre più evolute per l’analisi del rischio, il presente elaborato affronta l’analisi del rischio legato alla viabilità interna in un terminal container, contesto in cui la compresenza di mezzi pesanti, personale a terra e infrastrutture fisse genera un’elevata probabilità di interferenze operative. Il caso studio, denominato “Terminal Container X”, è stato ricostruito attraverso registrazioni video, rilievi diretti e documentazione tecnica durante un tirocinio formativo. L’analisi è stata condotta in tre fasi: (1) identificazione preliminare dei pericoli mediante tecnica What-If; (2) modellazione delle cause e delle conseguenze attraverso Bow-Tie Analysis; (3) stima quantitativa della probabilità dei top event tramite Fault Tree Analysis (FTA) ed Event Tree Analysis (ETA). I risultati mostrano che l’interferenza tra flussi pedonali e traffico veicolare costituisce lo scenario più critico, con elevata incidenza di mezzi che invadono l’area pedonale e frequente mancato rispetto delle regole di circolazione. Gli urti tra mezzi operativi risultano invece l’evento statisticamente più probabile, con conseguenze prevalentemente materiali ma potenzialmente aggravate da fattori di scala quali velocità, scarsa visibilità e condizioni meteo avverse. Le conclusioni evidenziano come la presenza del rischio non sia legata a un singolo fattore, ma a un insieme di carenze infrastrutturali, organizzative e comportamentali. L’applicazione combinata delle tecniche What-If, Bow-Tie, FTA e ETA permette di superare la sola valutazione qualitativa, individuando con maggiore precisione i punti deboli del sistema e la probabilità reale di evoluzione verso scenari gravi. Le misure proposte includono la revisione del layout viario, la segregazione fisica dei flussi pedonali e programmi di manutenzione strutturata e formazione periodica del personale operativo.
 
This study examines the risk associated with internal traffic within a container terminal, a context in which the coexistence of heavy vehicles, ground personnel, and fixed infrastructure generates a high probability of operational interference. The case study, referred to as “Terminal Container X,” was reconstructed through video recordings, on-site inspections, and technical documentation collected during a training internship. The analysis was conducted in three phases: (1) preliminary identification of hazards using the What-If technique; (2) modelling of causes and consequences through Bow-Tie Analysis; (3) quantitative estimation of the probability of top events using Fault Tree Analysis (FTA) and Event Tree Analysis (ETA). The results show that interference between pedestrian flows and vehicle traffic represents the most critical scenario, with a high incidence of vehicles entering the pedestrian area and frequent non-compliance with circulation rules. Collisions between operational vehicles proved to be the statistically most frequent event, with predominantly material consequences, potentially worsened by scaling factors such as speed, poor visibility, and adverse weather conditions. The conclusions highlight that risk generation is not attributable to a single factor, but rather to a combination of infrastructural, organizational, and behavioural shortcomings. The combined application of the What-If, Bow-Tie, FTA and ETA techniques makes it possible to go beyond a purely qualitative assessment, identifying weaknesses in the system with greater accuracy and estimating the real probability of escalation into severe scenarios. The proposed measures include redesigning internal road layouts, physically separating pedestrian and vehicle flows, implementing visual-acoustic warning systems, structured maintenance programmes, and periodic training for operational staff.
 
Type
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Collections
  • Laurea Triennale [4018]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/13943
Metadata
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