Erreurs à éviter
Quantification des probabilités d’inflammation et base de données
FIC0548 v1 Fiche pratique

Erreurs à éviter
Quantification des probabilités d’inflammation et base de données

Auteur(s) : Olivier IDDIR

Relu et validé le 13 nov. 2016 | Read in English

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Présentation

1 - Quels paramètres peuvent-ils être pris en compte dans les banques de données ?

2 - Quels sont les points faibles de la quantification par banques de données ?

3 - Quelles sont les banques de données (et documents) de référence dans le cadre des Études De Dangers ?

4 - Notre conseil

  • 4.1 - En l’absence de démonstration « robuste », retenez une probabilité d’inflammation totale égale à 1 dès lors que le nuage inflammable sort des limites du site

5 - Erreurs à éviter

  • 5.1 - Ne quantifiez pas séparément l’inflammation immédiate de l’inflammation retardée

6 - Foire aux questions

Sommaire

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Auteur(s)

  • Olivier IDDIR : Ingénieur d’affaire, service Expertise et Modélisation, Division QHSES, Technip

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INTRODUCTION

Pour estimer les probabilités d’inflammation, deux approches coexistent :

  • la quantification à l’aide de banques de données ;

  • la quantification à l’aide de modèles mathématiques.

Dans le cadre des Études De Dangers, l’utilisation de banques de données constitue l’approche la plus répandue. Comme pour d’autres paramètres (exemple : fréquence de fuite), la banque de données retenue doit être justifiée. Hormis, la notoriété de la source retenue, il est important de s’assurer que les valeurs extraites de la banque de données sont bien représentatives du cas étudié. Les probabilités rapportées dans les banques de données sont en effet souvent associées à des critères ou conditions justifiant leur domaine de validité. Dans le cadre d’une Étude De Dangers, avant de recourir aux banques de données pour estimer des probabilités d’inflammation, il est nécessaire de se poser les questions suivantes :

  • Quels sont les paramètres pris en compte dans les banques de données qui rapportent des probabilités d’inflammation ?

  • Quels sont les points faibles de la quantification de la probabilité d’inflammation à l’aide de banques de données ?

  • Quelles sont les banques de données connues de l’Administration (DREAL et/ou DGPR) ?

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-fic0548

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5. Erreurs à éviter

5.1 Ne quantifiez pas séparément l’inflammation immédiate de l’inflammation retardée

Si la banque de données utilisée rapporte une probabilité d’inflammation totale, c’est-à-dire une probabilité qui englobe inflammation immédiate et inflammation retardée, il est nécessaire de faire une hypothèse sur la répartition entre inflammation immédiate et inflammation retardée. Par exemple, si la probabilité d’inflammation totale est égale à 0,5 et que l’on suppose une répartition 50/50, alors les probabilités d’inflammation immédiate et retardée seront égales à 0,25. Sans ce type d’hypothèse, il n’est pas possible de différencier les probabilités des phénomènes dangereux associés à l’inflammation immédiate (exemple : jet enflammé dans le cas d’un rejet gazeux) de ceux associés à l’inflammation retardée (exemple : UVCE/flash fire dans le cas d’un rejet gazeux).

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    1 Bibliographie

    IDDIR (O.). – Évaluation des probabilités d’inflammation dans les analyses de risques. [SE 4 020] Sécurité et gestion des risques (2010).

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