プロセス安全性評価入門シリーズ v1.0
安全性の基礎からHAZOP、FMEA、異常検知まで - 化学プロセス安全の完全実践ガイド
シリーズ概要
このシリーズは、化学プロセスの安全性評価の基礎から実践まで、段階的に学べる全4章構成の教育コンテンツです。プロセス安全の基本概念、HAZOP、FMEA、リスクアセスメント、異常検知まで、産業界で求められる安全性評価手法を体系的に習得します。
特徴:
- ✅ 実践重視: 30個の実行可能なPythonコード例
- ✅ 体系的構成: 基礎理論から産業応用まで段階的に学べる4章構成
- ✅ 産業応用: HAZOP、LOPA、SIL計算、F-N曲線の完全実装
- ✅ 最新技術: 機械学習による異常検知、リスク予測、安全分析自動化
総学習時間: 100-120分（コード実行と演習を含む）
学習の進め方
推奨学習順序
初学者の方（プロセス安全を初めて学ぶ）:
- 第1章 → 第2章 → 第3章 → 第4章
- 所要時間: 100-120分
化学工学経験者（プロセス設計の基礎知識あり）:
- 第1章（軽く確認） → 第2章 → 第3章 → 第4章
- 所要時間: 80-100分
安全管理経験者（HAZOPやFMEAの経験あり）:
- 第3章 → 第4章
- 所要時間: 50-60分
各章の詳細
第1章：プロセス安全性の基礎
学習内容
- プロセス安全の概要
- プロセス安全とは（労働安全との違い）
- 重大事故の歴史（Bhopal、Flixborough、Texas City）
- 安全管理の階層（PSM: Process Safety Management）
- リスクの概念（ハザード vs リスク）
- ハザード識別フレームワーク
- ハザード分類（物理的、化学的、生物学的）
- ハザード識別手法（Checklist、What-if、HAZID）
- プロセスハザード分析（PHA）の概要
- Pythonでのハザード識別システム実装
- リスク評価の基礎
- リスクマトリックス（発生頻度 × 影響度）
- リスクランキングと優先順位付け
- 許容リスク基準（ALARP: As Low As Reasonably Practicable）
- リスクレジスターの構築
- 保護層分析（LOPA）
- LOPAの概念と手順
- 保護層の種類（IPL: Independent Protection Layer）
- リスク低減係数（Risk Reduction Factor）
- 安全度水準（SIL: Safety Integrity Level）計算
学習目標
- ✅ プロセス安全の概念と重要性を理解する
- ✅ ハザード識別フレームワークを実装できる
- ✅ リスクマトリックスでリスク評価ができる
- ✅ LOPA手法でSILを計算できる
- ✅ Bow-tie図でリスク分析を可視化できる
第2章：HAZOPとリスクアセスメント
学習内容
- HAZOPスタディの基礎
- HAZOP（Hazard and Operability Study）とは
- ガイドワード（No, More, Less, Reverse, etc.）の適用
- 逸脱分析（Deviation Analysis）
- 原因-影響-対策（Cause-Consequence-Safeguard）
- HAZOP自動化システム
- P&ID（配管計装図）の解析
- ガイドワード適用の自動化
- 逸脱シナリオの網羅的生成
- HAZOPレポートの自動生成
- 定量的リスクアセスメント（QRA）
- 事象頻度分析（Event Tree Analysis）
- 故障頻度データベース（Generic Failure Rate）
- 影響度計算（Consequence Modeling）
- 個人リスク vs 社会リスク
- F-N曲線とリスク基準
- F-N曲線（頻度-影響度曲線）の作成
- 許容リスク基準線（Tolerability Criteria）
- ALARPデモンストレーション
- リスクランキングと優先順位付け
学習目標
- ✅ HAZOPスタディを実践できる
- ✅ ガイドワードを用いた逸脱分析ができる
- ✅ QRAで定量的リスク評価ができる
- ✅ F-N曲線を作成しリスク判定ができる
- ✅ HAZOPレポートを自動生成できる
第3章：FMEAと信頼性評価
学習内容
- FMEA（故障モード影響解析）
- FMEAの概念と手順
- 故障モードの識別
- RPN（Risk Priority Number）の計算
- クリティカリティ分析
- 信頼性工学の基礎
- 信頼性関数とMTBF（平均故障間隔）
- ワイブル分布による寿命予測
- バスタブ曲線と故障率
- 冗長性設計（並列・直列システム）
- フォールトツリー解析（FTA）
- トップ事象の定義
- 論理ゲート（AND, OR）の構築
- 最小カットセット（Minimal Cut Set）
- システム信頼性の計算
- 予防保全最適化
- RCM（Reliability Centered Maintenance）
- 故障予測モデル
- 保全間隔の最適化
- リスクベース検査（RBI）
学習目標
- ✅ FMEAを実施しRPNで優先順位付けできる
- ✅ 信頼性関数とMTBFを計算できる
- ✅ FTAでシステム信頼性を解析できる
- ✅ 予防保全計画を最適化できる
- ✅ RBIでリスクベース検査ができる
第4章：異常検知とプロアクティブ安全
学習内容
- 機械学習による異常検知
- 教師なし学習（Isolation Forest, One-Class SVM）
- 統計的プロセス管理（SPC: Statistical Process Control）
- 時系列異常検知（LSTM, Autoencoder）
- プロセスデータの前処理
- 早期警告システム
- 異常スコアリング
- 閾値設定と最適化
- False Positive/Negativeのバランス
- リアルタイムモニタリング
- 根本原因分析（RCA）
- なぜなぜ分析（5 Whys）の自動化
- 因果関係分析
- 相関分析と特徴量重要度
- 事故調査支援ツール
- プロアクティブ安全文化
- 先行指標（Leading Indicators）
- 安全KPI（Key Performance Indicators）
- 安全パフォーマンスダッシュボード
- 継続的改善サイクル（PDCA）
学習目標
- ✅ 機械学習で異常検知システムを構築できる
- ✅ 早期警告システムを実装できる
- ✅ 根本原因分析を自動化できる
- ✅ 安全KPIダッシュボードを作成できる
- ✅ プロアクティブ安全文化を推進できる
全体の学習成果
このシリーズを完了すると、以下のスキルと知識を習得できます：
知識レベル（Understanding）
- ✅ プロセス安全の概念と重大事故の教訓を理解している
- ✅ ハザード識別とリスク評価の手法を知っている
- ✅ HAZOP、FMEA、FTAの理論を理解している
- ✅ 保護層分析とSIL計算の原理を知っている
- ✅ 異常検知と予防保全の最新技術を理解している
実践スキル（Doing）
- ✅ リスクマトリックスでリスク評価ができる
- ✅ HAZOPスタディを実施し逸脱分析ができる
- ✅ LOPAでSILを計算できる
- ✅ F-N曲線を作成しリスク判定ができる
- ✅ FMEAでRPNを計算し優先順位付けできる
- ✅ 機械学習で異常検知システムを構築できる
応用力（Applying）
- ✅ 実際の化学プロセスの安全性評価ができる
- ✅ HAZOPレポートを自動生成できる
- ✅ リスクベース検査計画を策定できる
- ✅ 早期警告システムを実装できる
- ✅ プロセス安全エンジニアとして安全管理業務に対応できる
FAQ（よくある質問）
Q1: 化学工学の予備知識はどの程度必要ですか？
A: 化学工学の基礎（物質収支、反応工学、単位操作）とリスク管理の基本概念を理解していることが望ましいです。大学2-3年レベルの化学工学を履修していることを前提としています。
Q2: HAZOPやFMEAの実務経験は必要ですか？
A: いいえ、必要ありません。このシリーズでは、HAZOPやFMEAの基礎から実践まで段階的に学べます。ただし、実務での適用には専門家の指導が推奨されます。
Q3: どのPythonライブラリが必要ですか？
A: 主にNumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib、Seabornを使用します。異常検知にはTensorFlow/Kerasも使用します。すべてpipでインストール可能です。
Q4: プロセスシミュレーションシリーズとの関係は？
A: プロセスシミュレーションシリーズで構築したモデルに、本シリーズの安全性評価手法を適用することで、設計段階での安全性検証が可能になります。両シリーズを組み合わせることで、安全で効率的なプロセス設計ができます。
Q5: 実際の化学プラントに適用できますか？
A: はい。本シリーズの手法は産業界で広く使用されています。ただし、実装時には安全規制、社内基準、専門家レビューが必要です。特に安全計装システム（SIS）の設計にはIEC 61511などの規格準拠が求められます。
次のステップ
シリーズ完了後の推奨アクション
Immediate（1週間以内）:
1. ✅ 第4章の異常検知システムをGitHubに公開
2. ✅ 自社プロセスの安全性評価機会を評価
3. ✅ 簡単なリスクマトリックスを作成してみる
Short-term（1-3ヶ月）:
1. ✅ 実プロセスでHAZOPスタディを実施
2. ✅ 機械学習による異常検知システムの構築
3. ✅ 安全KPIダッシュボードの作成
4. ✅ IEC 61511（SIS規格）の学習
Long-term（6ヶ月以上）:
1. ✅ プロセス安全管理（PSM）システムの構築
2. ✅ リアルタイム異常検知システムの実装
3. ✅ 学会発表や論文執筆
4. ✅ プロセス安全エンジニアとしてのキャリア構築
フィードバックとサポート
このシリーズについて
このシリーズは、東北大学 Dr. Yusuke Hashimotoのもと、PI Knowledge Hubプロジェクトの一環として作成されました。
作成日: 2025年10月26日
バージョン: 1.0
フィードバックをお待ちしています
このシリーズを改善するため、皆様のフィードバックをお待ちしています：
- 誤字・脱字・技術的誤り: GitHubリポジトリのIssueで報告してください
- 改善提案: 新しいトピック、追加して欲しいコード例等
- 質問: 理解が難しかった部分、追加説明が欲しい箇所
- 成功事例: このシリーズで学んだことを使ったプロジェクト
連絡先: yusuke.hashimoto.b8@tohoku.ac.jp
ライセンスと利用規約
このシリーズは CC BY 4.0（Creative Commons Attribution 4.0 International）ライセンスのもとで公開されています。
可能なこと:
- ✅ 自由な閲覧・ダウンロード
- ✅ 教育目的での利用（授業、勉強会等）
- ✅ 改変・二次創作（翻訳、要約等）
条件:
- 📌 著者のクレジット表示が必要
- 📌 改変した場合はその旨を明記
- 📌 商業利用の場合は事前に連絡
詳細: CC BY 4.0ライセンス全文
さあ、始めましょう！
準備はできましたか？ 第1章から始めて、プロセス安全性評価の世界への旅を始めましょう！
更新履歴
- 2025-10-26: v1.0 初版公開
あなたのプロセス安全学習の旅はここから始まります！