Pondération des fréquences de fuite dans le cadre des analyses de risques industriels

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Pondération des fréquences de fuite dans le cadre des analyses de risques industriels

Auteur(s) : Olivier IDDIR

Date de publication : 10 janv. 2011 | Read in English

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Sommaire
Médias

Présentation

1 - Introduction

2 - Quantification des fréquences de fuite : une nécessité dans les analyses de risques quantifiées

2.1 - Rappel sur la quantification des risques
2.2 - Perte de confinement sur capacité : événement redouté « type » dans les analyses de risques

Tableau 1

3 - Principe de la pondération des fréquences de fuite

3.1 - Pourquoi pondérer les fréquences de fuite ?

Figure 2 - Principe de la décote
3.2 - Comment pondérer ?

Tableau 2

4 - Répartition des causes de fuite sur canalisation

4.1 - Principales causes de fuite

Tableau 3
4.2 - Répartition des causes de fuite rapportées dans l'EGIG 6th
4.3 - Répartition des causes de fuite rapportées dans l'UKOPA 4th

Tableau 4
4.4 - Répartition des causes de fuite rapportées dans l'HCRD

Tableau 5 Tableau 6 Tableau 7

5 - Méthodologies et propositions en lien avec la pondération

5.1 - Préambule
5.2 - Approche proposée dans le Guide bleu (UFIP)

Tableau 8
5.3 - Approche proposée dans le CODETI

Tableau 9
5.4 - Approche proposée par H. M. Thomas
5.5 - Approche proposée par J. Spouge

Tableau 10 Tableau 11
5.6 - Approche proposée dans l'API 581

Tableau 12 Tableau 13 Tableau 14 Tableau 15 Tableau 16 Tableau 17
5.7 - Approche proposée dans l'article Frequency Data and Modification Factors used in International QRA Studies

Tableau 18

6 - Comment choisir la banque de données à pondérer ?

6.1 - Position du problème
6.2 - Validité et représentativité des banques de données

Tableau 19
6.3 - Transposabilité des données

Figure 15 - Origines du CPR 18 E

7 - Influence du système de management de la sécurité sur la fréquence de fuite

7.1 - Pourcentage d'accidents liés à l'organisationnel
7.2 - Système de management de la sécurité : facteur de décote ?

8 - Influence des méthodes risk based inspection (RBI) sur la fréquence de fuite

8.1 - Qu'est-ce-que le RBI ?
8.2 - Comment le RBI peut-il être « défaillant » ?
8.3 - RBI : facteur de décote ?

9 - Conclusion

Bibliographie & annexes

Présentation

Auteur(s)

Olivier IDDIR : Ingénieur en analyse de risques industriels - Technip France - Service Expertise et Modélisation - Division Procédés et Technologies

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INTRODUCTION

Les fuites sur canalisation représentent une part importante des événements redoutés identifiés dans les analyses de risques réalisées dans le cadre des études réglementaires françaises (étude de dangers), mais aussi dans le cadre des études dites QRA (quantitative risk assessment).

Pour quantifier l'occurrence d'une fuite sur canalisation, l'une des méthodes couramment utilisée consiste à extraire une fréquence d'occurrence dite linéique (/an · m) d'une banque de données, et à la multiplier par le métré de la canalisation. Cette manière de procéder a pour principal intérêt d'être relativement simple à mettre en œuvre. En revanche, un certain nombre de questions se posent quant à l'utilisation des valeurs « moyennes » rapportées dans les banques de données. Il est alors nécessaire de distinguer deux types de banques de données :

les banques de données qui sont spécifiques à un secteur d'activité, telle que l'EGIG 6^th pour les canalisations de transport de gaz (pipe) ou l'UKOPA 4^th pour les canalisations de transport d'hydrocarbures (pipe) ;
les banques de données « multisecteurs », telle que le CPR 18 E, plus connu sous le nom de Purple Book.

Utiliser les fréquences de fuite rapportées par l'EGIG 6^th dans le cadre d'une analyse de risques portant sur une canalisation de transport de gaz ne pose a priori pas de problème, puisque les valeurs rapportées dans cette banque de données sont spécifiques à ce secteur d'activité. En d'autres termes, les valeurs rapportées dans cette banque constituent de bons estimateurs des fréquences de fuite. En revanche, lorsque l'on souhaite évaluer la fréquence de fuite sur une canalisation pour un secteur d'activité qui n'est pas couvert par une banque de données spécifique, il se pose la question de la représentativité des valeurs. En effet, comment juger si la valeur rapportée dans la banque est trop pessimiste, ou au contraire trop optimiste, au regard des différentes causes de fuite et mesures de prévention identifiées lors de l'analyse des risques. Pouvoir s'écarter à la hausse ou à la baisse des valeurs rapportées dans les banques de données devient alors nécessaire si l'on souhaite mener une analyse des risques spécifique en prenant en compte les particularités du système étudié (nature et intensité des causes pouvant mener à la fuite, performance des mesures de prévention mises en place par l'industriel, etc.).

Cet article propose de faire un point sur l'état des connaissances actuelles sur le thème de la pondération des fréquences de fuite dans le cadre des analyses de risques quantifiées.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-se5080

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