Mémoire analyse quantitative des risques industriels

Le problème des incertitudes relatives aux paramètres du risque demeure à nos jours un souci majeur pour les décideurs et les analystes. Il était question donc d’apporter des éléments de réponse à un tel problème dans le cadre d’une analyse quantitative des risques (QRA).
En effet, partant du modèle d’une QRA classique nous avons fait intervenir le concept de variable floue (caractérisée par un nombre flou) pour pouvoir tenir compte des incertitudes et/ou imprécisions liées aux différents paramètres de calcul de l’indice de risque individuel. Ainsi, on est passé d’un indice de risque conventionnel vers un indice de risque flou, en passant tout d’abord par une fuzzification de la fréquence du scénario d’accident et de la probabilité de fatalité.
Le modèle « QRA floue » proposé utilise les équations de calcul d’une QRA conventionnelle, mais placées dans un environnement flou se caractérisant par des données imparfaites issues d’une expertise ou de la littérature.
Pour la validation du modèle de la QRA floue, nous avons procédé par comparaison avec une QRA
classique, en prenant les données utilisées par cette dernière comme valeurs de référence qu’on a qualifiées d’hypothétiques.
Les résultats issus d’une QRA floue s’avèrent très encourageants et bien justifiés. En effet, le passage aux variables physiques et de vulnérabilité dans le cas d’une analyse de conséquences d’une part, et aux fréquences floues d’autre part, est basé sur la propriété de monotonie des fonctions (équations) impliquées dans une QRA conventionnelle. Ce qui était en faveur du passage de nombres ordinaires  vers des nombres flous (emboitement d’intervalles de niveau α, α ∈ [0, 1]).

• Perspectives

Le travail du présent mémoire devrait être considéré comme un premier pas dans l’amélioration de l’approche QRA conventionnelle. D’autres aspects importants peuvent faire l’objet de développements futurs, selon un modèle flou ou possibiliste. L’évaluation de l’indice du risque flou (risque individuel) par rapport aux critères d’acceptabilité, est un sujet qui mérite d’être étudié. De même, le développement d’un software permettant de visualiser les contours de risque flous est un travail important à envisager dans des études futures.

Résumé : L’analyse quantitative des risques (Quantitative Risk Analysis : QRA) est une approche rigoureuse et avancée visant une industrie plus sûre et se révèle indispensable et nécessaire pour une bonne estimation et maîtrise des risques. Cette approche consiste principalement à identifier les scénarios d’accidents potentiels ou représentatifs, à estimer leur fréquence et analyser leurs conséquences. La finalité étant d’estimer les risques individuel et sociétal et par suite appliquer les mesures qui répondent convenablement à cette estimation. La QRA est basée sur des modèles mathématiques issus de la logique binaire : les états de défaillance et de fonctionnement des composants sont précisément distingués, les taux de défaillance sont à valeurs précises et par conséquent, une valeur unique d’estimation du risque est obtenue. Cette valeur est souvent assez conservatrice, car elle est basée sur le principe du « cas le plus défavorable ». Cependant, la variabilité des taux de défaillance et des paramètres physiques ainsi que les différentes suppositions sur les modèles mathématiques utilisés sont souvent incertains et de nature subjective. Ainsi, dans une QRA, chaque étape qu’elle soit qualitative ou quantitative est une source potentielle d’incertitudes. Le présent travail veut apporter des éléments de réponse à la problématique des incertitudes inhérentes à une  QRA, en s’aidant des outils de la théorie des ensembles flous et celle de possibilité.

Analyse quantitative des risques industriels

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Mots-clés : Analyse quantitative des risques (QRA), Risques individuel et sociétal, Incertitudes,
Théorie des ensembles flous.

Table des matières

Table des figures
Liste des tableaux
Acronymes et Abréviations
Introduction générale
Chapitre 1 : Analyse quantitative des risques (QRA)
1.1. Introduction
1.2. Concepts et définitions
1.2.1. Notion de danger
1.2.2. Notion du risque
1.2.3. Notion de criticité / Grille de criticité
1.3. Processus de gestion des risques
1.3.1. Analyse du risque
1.3.2. Evaluation du risque
1.3.3. Acceptation du risque
1.3.4. Réduction du risque
1.4. Méthodes d’analyse et d’évaluation des risques
1.4.1. Méthodes qualitatives
1.4.1.1. Analyse préliminaire des risques (APR)
1.4.1.2. Hazard and operability study (HAZOP)
1.4.2. Méthodes semi-quantitatives
1.4.2.1. Analyse des couches de protection (LOPA)
1.4.3. Méthodes quantitatives
1.4.3.1. Arbre des événements (AdE)
1.4.3.2. Méthodologie d’analyse quantitative des risques (QRA)
1.4.3.2.1. Objectifs de l’analyse quantitative des risques
1.4.3.2.2. Etapes de l’analyse quantitative des risques
1.4.3.2.3. Cartographie du risque
1.4.3.2.4. Vulnérabilité
1.4.3.2.5. Acceptabilité et critères d’acceptabilité du risque
1.4.3.2.6. Avantages de la méthode QRA
1.4.3.2.7. Limites de la méthode QRA
1.5. Conclusion
Chapitre 2 : Analyse floue du risque : vers une QRA floue
2.1. Introduction
2.2. Modèles de traitement de l’incertitude
2.2.1. Théorie des probabilités
2.2.1.1. Définition et propriétés
2.2.1.2. Limites de la théorie des probabilités
2.2.2. Théorie des ensembles flous
2.2.2.1. Concepts de base des mathématiques floues
2.2.2.2. Caractéristiques d’un ensemble flou
2.2.2.3. Opérations sur les ensembles flous
2.2.2.4. Notion d’α-coupe / Intervalle de confiance
2.2.2.5. Opérations arithmétiques sur les nombres flous
2.2.3. Théorie des possibilités
2.3. Applications de la théorie des ensembles flous à l’analyse des risques
2.3.1. Analyse de modes de défaillances et leurs effets
2.3.2. Arbre de défaillances
2.3.3. Arbre des événements
2.3.4. Analyse des couches de protection
2.3.5. Graphe de risque étalonné
2.3.6. Analyse quantitative des risques (QRA)
2.4. Présentation de la méthodologie générale
2.5. Présentation de l’approche “QRA floue” développée
2.5.1. Evaluation floue de la fréquence du scénario d’accidents
2.5.2. Evaluation floue de la conséquence du scénario d’accidents
2.5.3. Evaluation de l’indice de risque flou
2.6. Conclusion
Chapitre 3 : Analyse quantitative des risques d’un système opérationnel
3.1. Introduction
3.2. Application de la méthode QRA au Ballon D-108
3.2.1. Collecte des informations pertinentes
3.2.1.1. Situation géographique
3.2.1.2. Données climatiques
3.2.1.3. Données techniques sur le système analysé
3.2.1.4. Données physico-chimiques des produits
3.2.2. Identification des scénarios de dangers
3.2.3. Estimation des fréquences des événements initiateurs
3.2.4. Développement des arbres d’événements
3.2.5. Analyse des conséquences et des effets
3.2.5.1. Description du phénomène BLEVE
3.2.5.2. Modélisation des effets du BLEVE
3.2.5.3. Modélisation des effets thermiques du BLEVE par SAFETI
3.2.6. Estimation du risque individuel
3.2.7. Evaluation du risque par rapport aux critères d’acceptabilité
3.3. Conclusion
Chapitre 4 : Application de l’approche QRA floue à un système opérationnel
4.1. Introduction
4.2. Application de l’approche “QRA floue” au Ballon D-108
4.2.1. Evaluation floue de la fréquence des scénarios d’accidents
4.2.2. Evaluation floue de la conséquence du scénario d’accidents
4.2.3. Evaluation de l’indice de risque flou
4.3. Conclusion
Conclusion générale
Bibliographie
Résumés

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