L’INGEGNERIA FORENSE STRUTTURALE: INVESTIGAZIONE DI SCENARI DI COLLASSO FIRE-INDUCED
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CONVEGNO L’INVESTIGAZIONE ANTINCENDI: STATO DELL’ARTE E SVILUPPI FUTURI Roma, 22 marzo 2017 Istituto Superiore Antincendio Lo sviluppo di eventi negativi come i collassi strutturali che mettono a rischio la sicurezza della Società richiede un attento studio al fine di capirne le ragioni e spiegarne lo sviluppo nello spazio e nel tempo, come illustrato schematicamente nella figura sotto riportata e relativa ad un incendio in un edificio alto. Lo studio di questi eventi negativi è l’oggetto centrale della Ingegneria Forense, che ha anche il compito di attribuire le eventuali responsabilità tecniche ed eventualmente individuare azioni dolose. In tal modo, in termini generali, questa disciplina ha anche la possibilità di indicare nuovi metodi di progetto che comprendano concetti ampi o innovativi come la robustezza strutturale o la resilienza, aumentando la conoscenza complessiva dell’Ingegneria. Nel presente contributo, nella prima parte, saranno introdotti i punti salienti che riguardano la natura accidentale di eventi come l’incendio, i modelli generali che permettono di inquadrare questi incidenti, i criteri che permettono la ricostruzione degli eventi accidentali, concludendo con alcuni aspetti giuridici. Nella seconda parte, dopo aver ricordato alcuni aspetti meccanici fondamentali, saranno presentati alcuni casi notevoli, mettendo in evidenza come i concetti prima evidenziati si presentano in concreto.
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L’INGEGNERIA FORENSE STRUTTURALE: INVESTIGAZIONE DI SCENARI DI COLLASSO FIRE-INDUCED
- 1. L’INGEGNERIA FORENSE STRUTTURALE: INVESTIGAZIONE DI SCENARI DI COLLASSO FIRE-INDUCED Franco Bontempi Professore Ordinario di Tecnica delle Costruzioni Facoltà di Ingegneria Civile e Industriale Università degli Studi di Roma La Sapienza franco.bontempi@uniroma.it 1
- 2. La natura accidentale Lo sviluppo di incidenti La ricostruzione di incidenti Aspetti giuridici 2
- 4. High Probability Low Consequences HPLC events 4
- 6. HPLC High Probability Low Consequences LPHC Low Probability High Consequences release of energy SMALL LARGE numbers of breakdown SMALL LARGE people involved FEW MANY nonlinearity WEAK STRONG interactions WEAK STRONG uncertainty WEAK STRONG decomposability HIGH LOW course predictability HIGH LOW HPLC – LPHC EVENTS 6
- 9. A Black Swan is an event with the following three attributes. 1. First, it is an outlier, as it lies outside the realm of regular expectations, because nothing in the past can convincingly point to its possibility. Rarity -The event is a surprise (to the observer). 2. Second, it carries an extreme 'impact'. Extreme “impact” - the event has a major effect. 3. Third, in spite of its outlier status, human nature makes us concoct explanations for its occurrence after the fact, making it explainable and predictable. Retrospective (though not prospective) predictability After the first recorded instance of the event, it is rationalized by hindsight, as if it could have been expected; that is, the relevant data were available but unaccounted for in risk mitigation programs. The same is true for the personal perception by individuals. References: Taleb, Nassim Nicholas (April 2007). The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable (1st ed.). London: Penguin. p. 400. ISBN 1-84614045-5. Black Swan Events 9
- 10. Lo sviluppo di incidenti 10
- 11. Sviluppo di un evento negative (Reason) 11
- 13. 13
- 14. STRUCTURAL CONCEPTION STRUCTURAL TOPOLOGY & GEOMETRY threats No Yes threats STRUCTURAL MATERIAL & PARTS No Yespassive structural characteristics threats FIRE DETECTION & SUPPRESSION No Yes active structural characteristics threats ORGANIZATION & FIREFIGHTERS No Yes threats MAINTENANCE & USE No Yes threats No alive structural characteristics Yes 14
- 16. La ricostruzione di incidenti 16
- 17. Forensic Engineering: definitions • Forensic Engineering is the application of engineering methods in determination and interpretation of causes of damage to, or failure of, equipment, machines, or structures. • Forensic Engineering is the application of the art and science of engineering in matters which are in, or may possibly relate to, the jurisprudence system, inclusive of alternative dispute resolution. 17
- 18. Direct vs. Inverse Problems Back-analysis Forward-analysis Direct problem Inverse problem 18
- 19. ISO 13387: Example of Event Tree A B C D E G F 19 COSA PUO’ SUCCEDERE
- 20. ISO 13387: Example of Event Tree A B C D E G F 20 COSA E’ SUCCESSO
- 22. Diagramma di Ishikawa PROBLEM CAUSE 1 CAUSE 2 CAUSE 3 CAUSE 4 CAUSE 5 CAUSE 6 SUB CAUSE 1 SUB CAUSE 2 SUB CAUSE 3 E’ una tecnica manageriale utilizzata nel settore industriale e nei servizi per individuare la/le causa/e più probabile/i di un effetto (problema), detta anche diagramma causa-effetto o a lisca di pesce.22
- 23. evidenza: rilievo materiale o documentale a carattere probatorio; deduzione deriva dalla singola evidenza; la compatibilità accerta l’ammissibilità della deduzione con quelle derivanti da altre evidenze; la compatibilità totale compara le singole compatibilità. 23
- 24. 24
- 25. 25Prof. Ing. Franco Bontempi Ing. Marcello Mangione School of Civil and Industrial Engineering Sapienza University of Rome
- 27. spiegazióne s. f. [der. di spiegare; cfr. lat. explicationis] 1. L’atto, il fatto e il modo di rendere chiaro ciò che è oscuro e difficile da comprendere: chiedere la s. di ciò che non si è riusciti a capire; se non ti è ancora tutto chiaro, ti darò un’ulteriore s.; la s. di un indovinello, di una sciarada; un enigma di difficile spiegazione. 2. Ciò che serve a spiegare un fatto, cioè a giustificarlo, a capirne le ragioni: non so darmi una s. del suo comportamento; non riesco a trovare una s. alla sua violenta reazione; la s. da lui fornita non ha convinto nessuno; la s. di quanto è accaduto non può essere che questa; per fatti come questi non c’è una s. plausibile. 27
- 28. 28
- 29. Teoria condizionalistica o della condicio sine qua non • L’azione A è causa dell’evento B, se può dirsi che senza A, tenendo conto di tutte le circostanze del caso concreto, l’evento B non si sarebbe verificato. • Questa concezione del rapporto di causalità rispecchia il senso comune: spesso nella vita quotidiana ci si chiede cosa sarebbe avvenuto senza il compimento di una determinata azione. • Pentimento, risentimento, rimprovero si manifestano sempre nelle frasi: se io non avessi fatto questo o quest’altro, l’evento X non sarebbe accaduto 29
- 30. HAZARD IN-DEPTH DEFENCE HOLES DUE TO ACTIVE ERRORS HOLES DUE TO HIDDEN ERRORS Responsability logic Failure logicE1andE2andE3andE4 E1orE2orE3orE4 E4 E2 E3 E1 30
- 31. Dovere di motivazione • Il dovere di motivazione delle decisioni giurisdizionali si manifesta nel campo del ragionamento probatorio come dovere di indicazione delle ragioni giustificative del convincimento formatosi sulle prove acquisite. • Il dovere di motivazione, corollario del dovere di verità del giudice procedente, esige la presenza del discorso giustificativo a sostegno della decisione adottata in ordine agli elementi e alle situazioni rilevanti. 31
- 34. 34
- 35. 35
- 36. 36
- 37. 37
- 38. 1st section: floors 3 to 16 1st technical floorreception 5 basements 2nd technical floor 2nd section: floors 17 to roof empty floors 38
- 39. 39
- 40. 40
- 41. 41 41
- 42. 42
- 43. 43
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- 51. 51
- 53. WTC 7 New York 53
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- 55. 55
- 56. 56 WTC 7
- 57. Bad vs Good Collapse STRUCTURE & LOADS Collapse Mechanism NO SWAY “IMPLOSION” OF THE STRUCTURE “EXPLOSION” OF THE STRUCTURE is a process in which objects are destroyed by collapsing on themselves is a process NOT CONFINED SWAY 57
- 58. 58
- 59. Simulated exterior buckling of WTC 7 during the collapse. 59
- 60. 60
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- 62. Sensibilitytoinitialconditions: FORWARDANALYSIS INITIAL CONDITIONS FOR #1 - #2 FINAL STATE FOR #1 FINAL STATE FOR #2 evolutive analysis decomposability course predictability 62
- 64. Conclusioni 64
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- 66. COSE – STRUTTURE - SISTEMI THINGS – STRUCTURES - SYSTEMS PERSONE – COMPORTAMENTI PEOPLE – HUMAN BEHAVIOR COSA WHAT CHI WHO ROTTURA – COLLASSO - CRISI FAILURE – COLLPASE - CRISIS PERCHE’ WHY SPIEGAZIONE – CAUSE REASON - DISCLOSURE CONOSCENZA KONWLEDGE Aumento conoscenza – Knowledge gain 66
- 67. 67
- 69. 69
- 70. 70
- 73. 73
- 74. 74