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Olivier IDDIR : Ingénieur d’affaire, service Expertise et Modélisation, Division QHSES, Technip
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Lire l’articleINTRODUCTION
La quantification des risques industriels nécessite d’évaluer les deux composantes du risque que sont la probabilité et la gravité de phénomènes dangereux tels que les incendies ou les explosions.
De plus en plus, l’évaluation de la probabilité repose sur la mise en œuvre de méthodologies dites probabilistes qui prennent en compte de nombreux paramètres parmi lesquels on peut citer la fréquence des événements redoutés, les probabilités de défaillances des barrières de sécurité et les probabilités d’inflammation.
Ces différents paramètres peuvent être quantifiés en ayant recours à des banques de données. Cette manière de procéder a pour principal intérêt d’être relativement simple à mettre en œuvre. En revanche, une question subsiste : les valeurs rapportées dans les banques de données sont-elles représentatives du cas étudié ?
Dès lors, afin d’adapter les valeurs issues des banques au cas étudié, il est fréquent que l’analyste « pondère » les valeurs pour tenter de retranscrire certaines spécificités du cas étudié. Dans le cadre des analyses de risques quantifiées, le paramètre le plus fréquemment « pondéré » est incontestablement la fréquence de fuite sur canalisation.
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Accueil > Ressources documentaires > Environnement - Sécurité > Sécurité et gestion des risques > Maîtriser le risque chimique - management, santé et sécurité dans l’entreprise > Études des dangers : banques de données et pondération des valeurs > Comment pondérer ?
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Les méthodes de pondération3. Comment pondérer ?
La plupart des banques de données présentent comme principal défaut de rapporter des valeurs « moyennes », qui peuvent ne pas être représentatives du site faisant l’objet de l’analyse de risques. En effet, en fonction du niveau de sécurité (nombre, nature, fiabilité et efficacité des barrières de sécurité), la probabilité d’occurrence des accidents sera plus ou moins grande. S’écarter à la hausse ou à la baisse des valeurs rapportées dans les banques de données est alors nécessaire si l’on souhaite mener une analyse de risques en prenant en compte les spécificités du site.
En pratique, pour pondérer une fréquence de fuite issue d’une banque, deux approches sont possibles.
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Approche n° 1 : pondération de la fréquence de fuite d’un équipement en prenant en compte le poids des différentes causes et la performance des mesures de prévention mises en œuvre.
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Approche n° 2 : pondération de la fréquence de fuite d’un équipement par application directe de facteurs de pondération sans une analyse préalable des causes et des mesures de prévention mises en place.
OutilLe principe de ces deux approches est présenté dans l’outil Deux approches de pondération (Outil fic0541m1.docx ).
3.1 Principe de l’approche n° 1
Dans cette approche, il est nécessaire de disposer des éléments suivants :
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fréquence de fuite issue de banque de données ;
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répartition statistique des causes de fuite ;
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analyse de risques visant à identifier les causes pouvant mener à la fuite.
Pour chacune des causes, il faut ensuite recenser les mesures de prévention mises en place par l’industriel et leur allouer une probabilité de défaillance.
L’arbre des causes présenté dans la figure « Arbre des causes non exhaustif dédié...
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Comment pondérer ?
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Olivier Iddir – Pondération des fréquences de fuite dans le cadre des analyses de risques industriels – SE 5080
-
Guide bleu de l’UFIP « Guide méthodologique UFIP pour la réalisation des études de dangers en raffineries, stockages et dépôts de produits liquides et liquéfiés », UFIP, juillet 2002
-
CODETI - Code de construction des tuyauteries industrielles – annexe GA 4 – édition 2006 – vol 1.
-
B.O.Y. Lydell - Pipe failure probability - the Thomas paper revisited - Reliability Engineering and System Safety 68 (2000) 207–217
-
John Spouge - New Generic Leak Frequencies for Process Equipment – Process Safety Progress volume 24 n° 4 Décembre 2005
-
API 581 (2000) - Risk Based Inspection - American Petroleum Institute, Washington DC
-
Pitblado R, Bain B, Falck A, Litland K, Spitzenberger C (2009a) - Frequency Data and Modification Factors used in International QRA Studies, 8th World Congress of Chemical Engineering, Montreal August
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Outil
Les deux approches possibles pour pondérer une fréquence de fuite issue d’une banque de données (Outil
fic0541m1.docx
).
Cet outil présente les deux approches possibles pour pondérer...
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