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Auteur(s)
-
Olivier IDDIR : Ingénieur d’affaire, service Expertise et Modélisation, Division QHSES, Technip
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Lire l’articleINTRODUCTION
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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Quels sont les points faibles de la quantification par banques de données ?1. Quels paramètres peuvent-ils être pris en compte dans les banques de données ?
En fonction des banques de données, les paramètres pris en compte peuvent différer. Les paramètres susceptibles d’influer sur la probabilité d’inflammation sont :
-
la sensibilité du produit ;
-
le débit de fuite ;
-
la densité de sources d’inflammation dans l’environnement où se produit la dispersion du mélange inflammable.
1.1 Influence de la sensibilité du produit
La sensibilité du produit peut être associée à différentes notions :
-
au Point Éclair (PE) ;
-
à la Température d’Auto-Inflammation (TAI) ;
-
ou encore à l’Énergie Minimale d’Inflammation (EMI).
On peut retenir que :
-
Plus le PE d’un produit est faible, plus sa propension à s’enflammer sera grande.
-
Plus la TAI d’un produit est faible, plus celui-ci à des chances de s’enflammer en l’absence de source d’inflammation dans le cas où il serait porté à une température T ≥ TAI.
-
Plus l’EMI d’un produit est faible, plus l’énergie à apporter à ce produit pour qu’il s’enflamme est faible.
Le tableau « Exemple de probabilité d’inflammation immédiate en fonction de la sensibilité du produit » rapporte des valeurs de probabilité d’inflammation immédiate issues du CPR 18 E en fonction de la sensibilité du produit.
Exemple de probabilité d’inflammation immédiate en fonction de la sensibilité du produit (d’après le CPR 18 E)
Des exemples de produits entrant dans les différentes catégories de sensibilité définies par le CPR 18 E sont présentés dans le tableau « Classification des produits par sensibilité d’après le CPR 18 E ». La classification des produits proposée dans le CPR 18 E repose sur les valeurs des EMI.
Classification des produits par sensibilité d’après le CPR 18 E
HAUT DE PAGE1.2 Influence du débit de fuite
Le débit de fuite va influer sur la surface au sol et hauteur du panache formé. Plus le nuage sera...
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Quels paramètres peuvent-ils être pris en compte dans les banques de données ?
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
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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