1

CONFIABILIDAD OPERACIONAL COMO HERRAMIENTA DE CREACIN DE VALOR EN LA EXPLORACIN Y PRODUCCIN DE HIDROCARBUROS. UN ENFOQUE SUBSUELO SUPERFICIE MSc. Medardo E. Yaez Medina Consultor Reliability and Risk Management Resumen A lo largo de la vida de un activo de produccin se toman muchas decisiones que generan acciones que se ejecutan sobre el mismo. La mayora de estas decisiones y acciones y muy especialmente las asociadas a las primeras fases de la vida del proyecto, influyen en gran medida en la rentabilidad global de un negocio de explotacin de hidrocarburos. Tradicionalmente, las personas encargadas de tomar estas decisiones, fundamentan las mismas en criterios tcnicos, operativos y financieros; no obstante, el cada vez ms complejo mundo del negocio de los hidrocarburos, exige ampliar el espectro de criterios que soportan estas decisiones, agregando a los tradicionales criterios otras consideraciones tales como los exigentes estndares ambientales actuales, complejos aspectos legales y laborales, aspectos polticos y macroeconmicos y nuevos requerimientos tecnolgicos, entre otros. Como colofn, este competido ambiente exige adems que las decisiones sean auditables y trazables, para generar confianza en los inversionistas pblicos y/o privados. Para dar respuesta a estas exigencias han surgido metodologas estado del arte para el diseo de proyectos de exploracin y explotacin de hidrocarburos y para la administracin de activos de produccin. El anlisis detallado de estas metodologas revela los siguientes puntos en comn: Requieren trabajo en equipos multidisciplinarios. Implican la identificacin, evaluacin y jerarquizacin de mltiples opciones de desarrollo Exigen el reconocimiento de la incertidumbre y el consecuente tratamiento probabilista de las

variables que intervienen en el anlisis Implican visualizar, estimar o pronosticar todos los posibles flujos de caja (ingresos y egresos)

que pudieran ocurrir durante la vida til del proyecto, incluyendo todas las fases de su vida til (diseo, procura, construccin, operacin, mantenimiento y desincorporacin).

De entre todas las metodologas que atienden los aspectos previamente mencionados, vale la pena destacar las dos de uso ms extendido en la industria de los hidrocarburos. Estas son: Anlisis Econmico del Ciclo de Vida de Activos (AECVA),[4],[5],[13],[14],[15],[24], propuesta por ISO y

NORSOK, y cuyo pilar tcnico diferenciador es la Ingeniera de Confiabilidad. El AECVA hace especial nfasis en el anlisis de egresos, particularmente en aquellos asociados a la ocurrencia de fallas y/o eventos no deseados asociados a la Instalaciones de Superficie para producir.

FEL (Front End Loading) o VCD (Visualizacin, Conceptualizacin y Definicin) [2],[3], propuesta por la IPA (Independent Project Analysis Inc), y cuyo pilar tcnico diferenciador es el Anlisis Probabilstico de Riesgos. El FEL o VCD hace especial nfasis en la incertidumbre de los Modelos de Subsuelo y su influencia en los pronsticos de produccin e ingresos.

La utilizacin de ambas metodologas se sustenta en la promesa de crear valor para el negocio y ambas ofrecen como producto principal un plan u opcin ptima de desarrollo, que se basa en un diagnstico de las oportunidades a aprovechar y de los riesgos a mitigar. El presente trabajo propone la integracin las fortalezas particulares del AECVA y FEL en un ENFOQUE INTEGRAL SUBSUELO / SUPERFICIE, que potencie el diagnstico de las oportunidades por aprovechar y de los riesgos a mitigar en los planes de desarrollo de activos de produccin, complementado con un MODELO DE CONFIABILIDAD OPERACIONAL [1] que fortalezca el enfoque con herramientas especficas, de fcil uso y comprensin, para la identificacin de acciones concretas de mitigacin de riesgo que permitan materializar las promesas de creacin de valor.

2

Introduccin El exigente, complejo y competitivo negocio de explotacin de hidrocarburos exige a quienes disean y/o administran Activos de Produccin, sustentar sus decisiones sobre la base de mltiples criterios y apuntar hacia la maximizacin de la rentabilidad sustentada en la creacin de valor para el negocio. Estos requerimientos han incrementado el uso de metodologas estado del arte para soportar el Diseo de Planes de Explotacin y la Administracin de Activos de Produccin. Estas metodologas presentan algunos aspectos en comn, entre los que vale la pena destacar los ms importantes: Requieren trabajo en equipos multidisciplinarios. Implican la identificacin, evaluacin y jerarquizacin de mltiples opciones de desarrollo Exigen el reconocimiento de la incertidumbre y el consecuente tratamiento probabilista de las

variables que intervienen en el anlisis Implican visualizar, estimar o pronosticar todos los posibles flujos de caja (ingresos y egresos)

que pudieran ocurrir durante la vida til del proyecto, incluyendo todas las fases de su vida til (diseo, procura, construccin, operacin, mantenimiento y desincorporacin).

De entre todas las metodologas que atienden los aspectos previamente mencionados, vale la pena destacar las dos de uso ms extendido en la industria de los hidrocarburos y sus principales caractersticas. Estas metodologas son: Anlisis Econmico del Ciclo de Vida de Activos (AECVA) [1],[4],[5],[13],[14],[15],[24]:

o Propuesta por organizaciones como ISO y NORSOK o Soportada por importantes estndares como:

DNV, GEI, BSSC, VTL Subsea JIP 440-2620-0: Probabilistic Procedure for Assessing the Lifetime Risk and Reliability

ISO15663: Petroleum and Natural Gas Industries - Life Cycle Costing NORSOK O-CR-002: Life Cycle Cost for Production Facility

o Pilar tcnico diferenciador: Ingeniera de Confiabilidad. o nfasis especial en el anlisis de egresos y en particular en aquellos asociados a la

posible ocurrencia de fallas y/o eventos no deseados. o Fortaleza fundamental: Modelos de Confiabilidad y Disponibilidad de las Instalaciones de

Superficie o Infraestructura para Producir FEL (Front End Loading) o VCD (Visualizacin, Conceptualizacin y Definicin) 2],[3]:

o Propuesta por la IPA (Independent Project Analysis Inc) o Respaldada por exitosas aplicaciones en la industria petrolera.

Compaas Petroleras Internacionales, IOCs (Shell, Chevron, Exxon, BP) Compaas Petroleras Estatales, NOCs (Petrobras, PDVSA, PEMEX)

o Pilar tcnico diferenciador: Anlisis Probabilstico de Riesgos. o Especial nfasis en el anlisis de ingresos a travs de la caracterizacin la incertidumbre

los los pronsticos de produccin. o Fortaleza fundamental: Modelos Probabilistas de Subsuelo (Reservas, Pronsticos de

Produccin) La extensiva utilizacin de estas metodologas se sustenta en las siguientes factores: Ambas metodologas ofrecen una promesa de crear valor para el negocio Ambas metodologas ofrecen como producto principal un plan u opcin ptima de desarrollo, que

se basa en un diagnstico de las oportunidades a aprovechar y de los riesgos a mitigar.

El preseelementoENFOQUpor aprocomplemcon herrde mitigaQue es En su acun negonegociosComo sede la incdesarrolEsto imp(VPN) en

De esta El F

probfigur

El Finceprobcara

d

Fig

La figuradescomp

ente trabajoos claves deUE INTEGRAovechar y dementado conramientas esacin de riesCrear o Agrcepcin tradocio. Esta cos por las razoe mencion certidumbre lo y su propplica que se n forma de d

distribucin Factor de Rebabilidad del ra 1

Factor de Rieertidumbre dbabilidades dacterizar el rie

Factor de Ridel VPN porprobabilidad

Factor de Rila incertidum

gura 1- Distri

a 2 muestra upuesto en su

o propone lae la IngenieAL SUBSUEe los riesgo un MODELOpecficas, de

sgo que permegar Valor?icional podroncepcin siones que se previamentede las varia

pagacin hacobtendrn i

distribucin d

de probabilidentabilidad: VPN. Gener

esgo: El riesde la rentabidel VPN. Enesgo:

iesgo = Pr(Vr debajo del de obtener v

iesgo = Desvmbre de la alt

ibucin de P

una matriz Rus dos factor

a integracira de Conf

ELO / SUPERos a mitigar O DE CONFe fcil uso y cmitan materia? a decirse qumple se ha exponen a c

e, las metodoables que incia las variaindicadores

de probabilida

dades resultaSe define c

ralmente se

sgo de una lidad del neg

n este sentid

VPN

Factser

Factla dis

Como reevaluadaformar e

El rea spunto a a Una Una Una Estos treComo CEl corazventa drepresenproduccien el neaccionesLa figurProduccPerfil 1 -Correspoespecial

tor de Riesg la coordenator de Rentastribucin de

esultado, sea. En la figur

el punto que s

Fig

sombreada dalgn lugar daccin que accin que accin que

es efectos puCrear o Agrezn de la renel hidrocarb

nta en un gin para difeegocio de Es que permitara 3 muestrcin, estos so- Produccin onde a la pres para max

go: Correspoada X de cabilidad: Correl VPN (VPN

e obtiene unra 2 se muesse marca so

gura 2- Matriz

de la figura de esa rea incremente ldisminuya eincremente lueden considgar Valor enntabilidad deburo producrfico conoc

erentes instaExplotacin dan incremenra diferenteson: Actual:

roduccin sinximizar la pro

ondiente a laada opcin erespondiente

NE), y que se

n punto en stra como sebre la matriz

z Rentabilida

2 corresponsombreada ia rentabilidal riesgo a rentabilida

derarse crean el Negocio el negocio dcido. Generacido como Pntes del tiemde Hidrocarbtar el perfil ds posibles

n optimizar, oduccin.

4

a probabilidaevaluada. e es la mediaer la coorde

la matriz pae descomponz.

ad - Riesgo

de a la zonimplicara:

ad

ad y disminuyacin de valode Explotace explotacialmente el Perfil de Pro

mpo, en un hburos en mude producciperfiles aso

es decir es

ad de que e

a, esperanzanada Y de

ara cada altne la distribu

Zona de Cr

na de creaci

ya el riesgoor. cin de Hidron de hidroc

hidrocarburoduccin qu

horizonte de uchos casosn.

ociados a la

lo que aport

el VPN sea m

a matemticacada opcin

ternativa u oucin del VP

reacin de V

n de valor,

ocarburos? carburos es lro que serue muestra anlisis espes esta asoci

a explotaci

tara el yacim

menor que

a o valor espn evaluada.

opcin de dN de la figur

Valor

, ya que des

la comercial comercialila tasa o c

ecfico. Agreiado a cons

n de un A

miento, sin e

0 y que

perado de

desarrollo ra 1, para

splazar el

izacin y izado se

caudal de egar valor seguir las

Activo de

esfuerzos

5

Figura 3 Posibles Perfiles de Produccin asociados a la Explotacin de Activos de Produccin Perfil 2 - Produccin Optimizada: Corresponde a la produccin que puede lograrse si se atienden aspectos claves relacionados con el conocimiento del yacimiento y la perforacin de los pozos para drenar el hidrocarburo. Entre estos aspectos claves pueden mencionarse:

Optimar la seleccin de los puntos para drenar el yacimiento, apuntando a las zonas de mxima productividad y respetando la secuencia geolgica para alargar la vida productiva del reservorio

Optimar el nmero de pozos para maximizar la extraccin de hidrocarburos a un costo ptimo

Seleccionar el mtodo de produccin ms adecuado para las caractersticas del yacimiento Seleccionar la tecnologa de perforacin y la configuracin adecuadas en los pozos

adecuada para maximizar la produccin y disminuir el dao a la formacin. Minimizar las restricciones o cuellos de botella en los pozos para evitar contrapresiones

maximizar el flujo del hidrocarburos hacia la superficie Entre otras..

Como puede inferirse, para lograr el Perfil 2 - Produccin Optimizada, se requiere un profundo conocimiento del yacimiento y sus incertidumbres, que se resumen en los Modelos de Subsuelo que estudian el comportamiento del yacimiento y el comportamiento de los pozos requeridos para drenarlo. La confiabilidad de estos modelos es entonces un elemento clave para tomar decisiones que agreguen valor al negocio. La figura 3 seala el area entre el Perfil 1 y el Perfil 2, como el rea de oportunidades asociada a la Confiabilidad de los Modelos de Subsuelo. Perfil 3 - Mxima Produccin: Corresponde al caudal de produccin que podra lograrse si se atienden aspectos claves asociados a las instalaciones de superficie o infraestructura para producir. Entre estos aspectos pueden mencionarse los siguientes

Confiabilidad de los elementos que componen el Sistema de Produccin

Perfil3 MximaProduccin

Perfil2 ProduccinOptimizada

Perfil1 ProduccinActual

Confiabilidad,DisponibilidadyMantenibilidaddeInstalacionesdeProduccin

ConfiabilidaddelosModelosdeSuperficie

Tiempo(aos)

Prod

uccin

(bbls

pord

as)

OptimizacindelosprocesosExplotacin,PerforacinyProduccin

ConfiabilidaddelosModelosdeSubsuelo(Yacimiento Pozo)

Perfil4 MximoPotencialdeProduccin

6

Mantenibilidad de los elementos que componen el Sistema de Produccin Configuracin del Sistema de Produccin Disponibilidad del Sistema de Produccin, basada en la confiabilidad y mantenibilidad de sus

elementos, la configuracin del sistema y la filosofa de operaciones Como puede inferirse, para lograr el Perfil 3 Mxima Produccin, se requiere conocer en detalle la capacidad de las instalaciones de superficie para manejar el producto proveniente del yacimiento y su influencia en el pronstico de produccin debido a su disponibilidad, considerando las incertidumbres y riesgos de la explotacin; perforacin, transporte y manejo en superficie del hidrocarburo. Todo esto se resume en los Modelos de Superficie razn por la cual, la confiabilidad de estos modelos es entonces un elemento clave para tomar decisiones que agreguen valor al negocio. La figura 3 seala el rea entre el Perfil 2 y el Perfil 3, como el rea de oportunidades asociada a la Confiabilidad de los Modelos de Superficie. Perfil 4 - Mximo Potencial de Produccin: Es un perfil hipottico que considera que realmente pudiese extraerse todo el hidrocarburo atrapado en el reservorio, lo cual implicara eliminar las incertidumbres y riesgos previamente mencionados. Aproximarse a este perfil es la meta de los procesos de optimizacin de la produccin y de la incorporacin de tecnologas que maximicen la recuperacin de hidrocarburos.

Como conclusin, para agregar valor al negocio, deben tomarse decisiones basadas en la Confiabilidad del los Modelos de Subsuelo y de los Modelos de Superficie, y mas importante an, deben integrarse en un modelo nico que permita maximizar la Confiabilidad Operativa de todo el Proceso de Produccin.

Modelo Integrado Confiabilidad Subsuelo - Superficie

El objetivo fundamental de ste enfoque es vincular la confiabilidad de la exploracin; perforacin y administracin de los yacimientos petrolferos; con la confiabilidad de las instalaciones de superficie construidas para manejar el producto que proviene del subsuelo. Este enfoque propone un modelo general que se muestra en la figura 4. El mismo considera al proceso global de produccin como un gran sistema; que se divide en tres grandes subsistemas:

Subsistema Yacimiento Subsistema Pozos Subsistema Instalaciones de Superficie

Figura 4 Subsistemas del Modelo Integrado Confiabilidad Subsuelo - Superficie

Es importante notar que la figura 4 muestra como salida una Banda o Perfil Probabilstico de Produccin, que refleja el efecto de las incertidumbres de las variables fsicas que gobiernan el yacimiento, las variables tcnicas y operacionales asociadas a la perforacin y extraccin del

Probabilistic Production Profile

0,00

3,50

7,00

10,50

14,00

90%

50%

0%

Sub-sistema Pozo Sub-sistema Instalaciones de Superficie Sub-sistema Yacimiento

hidrocartranspor

Modeloen la ESUPERComo seSUPERFmitigar eCONFIAfcil usopermitandestacan

buro, y los erte, procesam

o de ConfExploraciRFICIE. e mencion FICIE, que pen los planesABILIDAD OPo y comprenn materializando los prod

efectos de lamiento y alm

fiabilidad n y Produ

previamentepotencie el ds de desarroPERACIONA

nsin, para lar las promesuctos princip

Figura 5

a confiabilidamacenamiento

Operaciouccin de

e, a continuadiagnstico dollo de activoAL[1], que a identificacsas de crea

pales.

Modelo Inte

7

d y disponibo de la produ

onal comoHidrocarb

cin se propde las oportos de produfortalezca e

cin de acciocin de valo

egral Enfoqu

bilidad de lasuccin.

o herramieburos . UN

pone un ENFtunidades pouccin, compel enfoque cones concreor. La figura

ue Subsuelo

s instalacione

enta de crN ENFOQU

FOQUE INTEor aprovechaplementado ccon herramieetas de mitig

5 muestra e

Superficie

es requerida

reacin dUE SUBSU

EGRAL SUBar y de los rcon un MODentas especgacin de rieel modelo pr

as para el

e valor UELO

BSUELO / riesgos a

DELO DE ficas, de esgo que ropuesto,

8

Conclusiones: 1. El Modelo Integrado de Confiabilidad Subsuelo Superficie y el Modelo de Confiabilidad

Operacional [1], combinan las mejores prcticas de metodologas estado del arte para el diseo de planes de explotacin y la administracin de activos de produccin , tales como el AECVA y el FEL

2. El Modelo Integrado de Confiabilidad Subsuelo Superficie y el Modelo de Confiabilidad Operacional[1] se complementan en la bsqueda de agregar valor al negocio de explotacin de hidrocarburos. Esta complementareidad puede resumirse en los siguientes aspectos:

El Modelo Integrado de Confiabilidad Subsuelo Superficie genera un diagnstico de oportunidades y riesgos a mitigar, con base en el anlisis de:

o MODELOS DE SUBSUELO Incertidumbres de las Reservas disponibles y variables que generan estas

incertidumbres. Incertidumbres y Confiabilidad de los Pronsticos de Produccin y variables

especficas que generan estas incertidumbres. o MODELOS DE SUPERFICIE

Incertidumbres y riesgos asociados a las instalaciones de superficie y elementos que contribuyen a esos riesgos. Variables de proceso de mayor incidencia en el perfil de produccin

El Modelo de Confiabilidad Operacional[1],[7],[8],[9] permite la dentificacin de acciones concretas de mitigacin de los riesgos identificados con el Modelo Integrado de Confiabilidad Subsuelo Superficie, con la finalidad de materializar las promesas de creacin de valor. Estas acciones se identifican con herramientas especficas que apoyan como se describe a continuacin:

o ANALISIS DE CRITICIDAD: Permite jerarquizar los problemas y oportunidades identificadas y direccionar los recursos hacia aquellos que generen la mejor combinacin entre incremento de la rentabilidad y disminucin del riesgo.

o ANLISIS CAUSA RAZ: Permite encontrar las causas que generan problemas recurrentes e identificar las acciones para erradicar su ocurrencia

o MANTENIEMIENTO CENTRADO EN CONFIABILIDAD: Permite establecer el portafolio de acciones proactivas, preventivas y reactivas para atacar los modos de falla que generan los riesgos identificados

o INSPECCIN BASADA EN RIESGOS: Permite establecer el tipo de inspecciones y su frecuencia para minimizar la ocurrencia de riesgos asociados a sistemas de contencin de fluidos

o OPTIMIZACIN COSTO RIESGO BENEFICIO: Permite establecer las frecuencias ptimas para realizar acciones de mitigacin de riesgos consiguiendo la mejor combinacin entre costos y riesgos.

9

Referencias 1. Manual del Sistema de Confiabilidad Operacional PEMEX Exploracin y Produccin - Versin 2

No SEP 03-2008-080510193700-01 - Noviembre 2009 2. Documento Rector para el Diseo, Documentacin y Dictamen de Proyectos de Explotacin

Subdireccin Tcnica de Explotacin de PEMEX Exploracin y Produccin Versin 2010 3. Gua para el Desarrollo del Modelo Integrado de Proyecto de Explotacin (MIPE) para el Diseo

de los Proyectos de Explotacin en PEMEX Exploracin y Produccin STE Septiembre 2010 4. Yaez, Medardo Semeco, Karina Agero, Miguel Leccese, Michele, Quintero Juan, Gomez

de la Vega Hernando Anlisis Econmico del Ciclo de Vida de Proyectos de Explotacin de Hidrocarburos R2M S.A Reliability and Risk Management Noviembre 2009

5. Yaez, Medardo Semeco, Karina Agero, Miguel Acevedo, Marieneir Anlisis Econmico del Ciclo de Vida de Activos (AECV) R2M S.A Reliability and Risk Management - Enero 2008.

6. Semeco Karina, Freitas Manuel, Yaez Medardo - Probabilistic Risk Analysis for Well Drilling and Work-Over activities- Horizontal and Multilateral Wells Applied Technology Workshop SPE Merida Yucatan 2008

7. Yaez, Medardo Gmez de la Vega, Hernando, Valbuena Genebelin, Gerencia de la Incertidumbre ISBN 980-12-0115-0 - Marzo 2003

8. Yaez, Medardo Gmez de la Vega, Hernando, Valbuena Genebelin, Ingeniera de Confiabilidad y Anlisis Probabilstico de Riesgo ISBN 980-12-0116-9 - Junio 2003

9. Medina Calleja, Nayrih; Gmez de la Vega, Hernando y Yaez Medina, Medardo, Anlisis de Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad y Procesos en Sistemas Productivos, Reliability and Risk Management S.A., 2005.

10. Yaez, Medardo, Semeco, Karina, Medina, Nayrih: Enfoque Prctico para la Estimacin de Confiabilidad y Disponibilidad de Equipos, con base en Datos Genricos y Opinin de Expertos, Reliability and Risk Management S.A., Venezuela 2005.

11. Guidelines for the Evaluation of Petroleum Reserves and Resources - SPE 2001. 12. Guidelines for Risk Assessment of Petroleum Prospects (Coordinating Committee for Offshore

Prospecting in Asia) Julio 2000 13. ISO STD 15663-1: Petroleum and Natural Gas Industries Life Cycle Costing - Part I -

Methodology - First Edition - August 2001. 14. ISO STD 15663-2: Petroleum and Natural Gas Industries Life Cycle Costing - Part II - Guidance

on Application of Methodology and Calculation Methods - First Edition - September 2001. 15. ISO STD 15663-3: Petroleum and Natural Gas Industries Life Cycle Costing - Part III -

Implementation Guidelines - First Edition - August 2001. 16. WELL MASTER Reliability of Well Completion Equipment Database EXPROSOFT -2002. 17. Bilal M. Ayyub. A Practical Guide on Conducting Expert-Opinion Elicitation of Probabilities and

Consequences for Corps Facilities- U.S. Army Corps of Engineers Institute for Water Resources - Alexandria, VA 22315-3868 -January 2001 IWR Report 01-R-01

18. NASA, Probabilistic Risk Assessment for NASA Managers and Practitioners, Version 1.1, Agosto 2002

19. Vose, David Risk Analysis, A Quantitative Guide. Segunda Edicin John Wiley & Sons, LTD. New York USA 2000.

20. Modarres, Mohammad; Kaminsky, Mark; Kritsov, Vasily. Reliability Engineering and Risk Analysis. Marcel Dekker, New York USA 1999.

10

21. Akhmedjanov Farit M Reliability Databases: State-of-the-Art and Perspectives - Ris National Laboratory - August 2001

22. BRADLEY, Theron M., (2003), Root Cause Analysis Overview 23. Der Norske Veritas AS Risk Evaluation Criteria : SAFEDOR-4.5.2 -DNV Rev- 2 2005 24. DNV, GEI, BSSC, VTL Subsea JIP 440-2620-0: Probabilistic Procedure for Assessing the Lifetime

Risk and Reliability 25. DOE-NE-STD-1004-92 (1992) Root Cause Analysis Guidance Document 26. Draft international standard ISO/DIS 14224. Petroleum and natural gas industries Collection

and Exchange of reliability and maintenance data for equipment. 27. EXIDA Database Safety Equipment Reliability Handbook 2nd Edition 2005. 28. Martz, H.F.; Walley, R.A. Bayesian Reliability Analysis, John Wiley and Sons, NY, 1982. 29. Meeker, William Q.; Escobar Luis A., Statistical Methods For Reliability Data. Jhon Wiley &

Sons, New York, 1998. 30. Normas SAE-JA1011/SAE-JA1012. Gua para la Norma de Mantenimiento Centrado en

Confiabilidad (MCC). 2002. 31. NORZOK Z-008 Anlisis de Criticidad para Propsitos de Mantenimiento - Rev. 2, Nov. 2001. 32. PARLOC Pipeline and riser loss of containment database - The Update Of Loss Of

Containment Data For Offshore Pipelines - Energy Institute, London - 2001 33. Recommended Practice DNV-RP-G101 Risk Based Inspection Of Offshore Topsides Static

Mechanical Equipment -January 2002 34. Risk-Based Inspection Base Resource Document. API Publication 581 First Edition, May

2000.NORZOK Z-013 Risk and Emergency Preparedness Analysis Revision 2 2002 35. Risk-Based Inspection. API Recommended Practice 580 First Edition, May 2002. 36. SINTEF - Offshore Reliability Data Handbook 4th Edition, (OREDA 2002) 37. Woodhouse, John Managing Industrial Risk- ISBN: 0412475901 Chapman & Hall; 1st ed

edition (August, 1993).