Lamiae
Extrait du mémoire : Apport des techniques floues et possibilistes à l’analyse semi-quantitative des risques industriels
Cette efficacité s’exprime généralement en un certain pourcentage d’accomplissement de la fonction définie [INERIS, 2004], qui varie pendant la durée de la sollicitation de la barrière de sécurité, elle s’évalue par rapport au principe de dimensionnement adapté et aussi de résistance aux différentes contraintes spécifiques.
L’efficacité d’une IPL dépend de son temps de réponse et de son niveau de confiance.
ii) Indépendance
Une barrière de sécurité est qualifiée IPL, si son fonctionnement ne dépend pas ni de fonctionnement des autres barrières de sécurité ni de fonctionnement du système lui-même.
Cette propriété d’indépendance permettra à une IPL de remplir sa fonction de sécurité indépendamment de toute cause ou défaillance commune. La détermination des modes de défaillances communs permet de juger lesquelles de barrières de sécurité sont des IPL.
iii) Testabilité
Une IPL doit être conçue pour permettre périodiquement de s’assurer par test de leur efficacité. Pratiquement ces tests doivent être effectués afin de contrôler et de vérifier les performances des IPL (temps de réponse et niveau de confiance).
La figure (I.7) montre généralement les différents types des IPL qui se trouvent dans la majorité des systèmes et des installations industrielles surtout chimiques et pétrochimiques.
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CHAPITRE II PRISE EN COMPTE DES DONNÉES INCERTAINES DANS L’ANALYSE DES RISQUES
II.1. Introduction
Pour une bonne maîtrise des risques, l’analyse des risques peut devenir rigoureuse en terme de qualité d’informations et de données. On a qu’à imaginer les efforts et analyses profondes pour obtenir des modélisations fines et complètes des systèmes étudiés.
Dans ce chapitre, nous allons examiner la prise en compte de l’imperfection (imprécision et incertitude) des données sur les paramètres d’estimation du risque, notamment les fréquences d’événements initiateurs, les probabilités de défaillances des composants des systèmes et des barrières de sécurité par les différentes approches de traitement de l’information incertaine.
II.2. Théorie des probabilités
La théorie des probabilités constitue le plus ancien formalisme permettant de traiter les incertitudes dans les connaissances imparfaites. Elle repose donc sur des fondements mathématiques et une expérience solides.
Notre présentation se limitera à quelques définitions et propriétés, aux avantages et limites du modèle probabiliste dans le domaine de l’analyse des risques.
II.2.1. Définition et propriétés
Définition
Dans un ensemble référentiel ( Ω ) constituant l’ensemble de tous les événements observables possibles. L’application de l’événement A dans l’espace des nombres réels est appelée probabilité de l’événement A [P(A)]. La probabilité est une grandeur numérique par laquelle on exprime le caractère aléatoire (possible et non certain) d’un événement. La probabilité d’occurrence de cet événement est décrite par la mesure de probabilité:
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Sommaire: Apport des techniques floues et possibilistes à l’analyse semi-quantitative des risques industriels
INTRODUCTION
1 Problématique
2 Objectif
3 Organisation du mémoire
CHAPITRE I ANALYSE DES RISQUES INDUSTRIELS
I.1 Introduction
I.2 Concepts et définitions
I.2.1 Notion de danger
I.2.2 Notion du risque
I.2.3 Notion de criticité / Grille de criticité
I.3 Processus de gestion des risques
I.3.1 Analyse du risque
I.3.2 Évaluation du risque
I.3.3 Acceptation du risque
I.3.4 Réduction du risque
I.4 Méthodes d’analyse et d’évaluation des risques
I.4.1 Méthodes qualitatives
I.4.1.1 Analyse préliminaire des risques (APR)
I.4.1.2 Hazard and Operability Study (HAZOP)
I.4.2 Méthodes semi-quantitatives
I.4.2.1 Analyse des couches de protection (LOPA)
I.4.2.2 Graphe de risque étalonné
I.4.3 Méthodes quantitatives
I.4.3.1 Arbre des événements (AdE)
I.4.3.2 Arbre de défaillances (AdD)
I.4.4 Méthodologie d’analyse des risques retenue
I.4.4.1 Principe de la méthode LOPA
I.4.4.2 Déroulement de la méthode LOPA
I.4.4.3 Étapes de la méthode LOPA
a) Étape 1: Établissement des critères d’acceptabilité et de sélection scénarios d’accidents
b) Étape 2: Développement des scénarios d’accidents
c) Étape 3: Identification des fréquences des événements initiateurs
d) Étape 4: Identification des couches de protection indépendantes
e) Étape 5: Détermination des fréquences des scenarios d’accidents
f) Étape 6: Évaluation des risques par rapport aux critères d’acceptabilité
I.5.5 Avantages et limites de la méthode LOPA
I.6 Conclusion
CHAPITRE II PRISE EN COMPTE DES DONNEES INCERTAINES DANS L’ANALYSE DES RISQUES
II.1 Introduction
II.2 Théorie des probabilités
II.2.1 Définitions et propriétés
II.2.2 Limitations de la théorie des probabilités
II.3 La théorie des ensembles flous
II.3.1 Concepts de base des mathématiques floues
II.3.2 Caractéristiques d’un ensemble flou
II.3.3 Opérations sur les ensembles flous
II.3.4 Opérations arithmétiques sur les nombres flous
II.4 Théorie des possibilités
II.7 Applications de la théorie des ensembles flous à l’analyse des risques
II.7.1 Analyse de modes de défaillances et leurs effets
II.7.2 Arbre de défaillance
II.7.3 Arbre des événements
II.7.4 Analyse des couches de protection
II.8 Conclusion
CHAPITRE III ANALYSE FLOUE DU RISQUE : VERS UNE LOPA FLOUE
III.1 Introduction
III.2 Présentation de la méthodologie générale
III.3 Présentation de l’approche développée
III.4 Étapes de l’approche développée
III.4.1 Étape de fuzzification
III.4.2 Détermination de la fréquence floue de la conséquence réduite
III.4.3 Défuzzification de la fréquence floue de la conséquence réduite
III.5 Conclusion
CHAPITRE IV IDENTIFICATION DES RISQUES AU NIVEAU DU FOUR REBOUILLEUR (H-101)
IV.1 Introduction
IV.2 Présentation du système « Four Rebouilleur »
IV.3 Analyse structurelle, fonctionnelle du système « Four Rebouilleur H-101 »
IV.4 Élaboration d’une étude HAZOP sur le système « Four Rebouilleur »
IV.5 Application de la méthode LOPA au Four rebouilleur
IV.5.1 Étape 1: Établissement des critères d’acceptabilité
IV.5.2 Étape 2 : Analyse des scénarios
IV.5.3 Étape 3: Estimation des fréquences des événements initiateurs
IV.5.4 Étape 4: Identification des couches de protection indépendantes
IV.5.5 Étape 5: Identification des scénarios d’accidents et détermination de leurs fréquences
IV.5.5.1 Élaboration des scénarios
IV.5.5.2 Calcul de la fréquence de la conséquence réduite de chaque scénario d’accident
IV.5.6 Étape 6: Évaluation des scénarios d’accidents par rapport aux critères d’acceptabilité
IV.5.7 Discussion des résultats et conclusion
CHAPITRE V APPLICATION DE L’APPROCHE FLOUE DE LOPA AU
SYSTÈME FOUR REBOUILLEUR
V.1 Introduction
V.2 Application da l’approche floue de LOPA
V.3 Détermination de la fréquence de la conséquence réduite
V.3.1 Fuzzification des intervalles de confiance
V.3.2 Calcul de la fréquence floue de la conséquence réduite
V. 3.3 Défuzzification de la fréquence floue de la conséquence réduite
V.4 Conclusion
CONCLUSION GÉNÉRALE
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
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