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Auteur(s)
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Olivier IDDIR : Ingénieur d’affaire, service Expertise et Modélisation, Division QHSES, Technip
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Lire l’articleINTRODUCTION
Avec l’émergence des analyses de risques quantifiées (analyses dites « probabilistes »), les banques de données se révèlent être un outil précieux et indispensable pour évaluer la probabilité d’occurrence des accidents industriels.
Pour évaluer la probabilité d’un phénomène, la méthode la plus simple consiste à utiliser des données issues de l’accidentologie, basées sur une analyse statistique des événements déjà observés. Une autre approche possible consiste en l’évaluation de la probabilité par calcul à l’aide de méthodes telles que le nœud papillon, l’arbre de défaillances, l’arbre d’événements ou encore la méthode LOPA. Ces deux approches nécessitent d’utiliser différents types de banques de données. Dès lors, la question qui se pose est la suivante : À quelles banques de données faut-il se référer ?
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Glossaire8. Foire aux questions
Dans le cadre des Études de dangers, l’Administration peut-elle imposer les banques de données à utiliser ?
Non car il n’existe pas de banques de données reconnues ou validées par l’Administration. En revanche, le retour d’expérience montre que le Purple Book (CPR18 E) est aujourd’hui l’une des banques de données les plus utilisées dans le cadre des Études de dangers. À ce titre, elle constitue pour l’Administration une sorte d’étalon de comparaison afin de juger du caractère optimiste ou pessimiste des valeurs retenues.
Est-il possible de s’écarter des données rapportées dans les banques ?
Si les valeurs utilisées sont issues d’une banque de données sectorielle, il est possible de considérer que ces données représentent de bons estimateurs. Si aucun paramètre (nouvelle barrière de sécurité, modification des conditions de fonctionnement de l’installation, etc.) ne permet de justifier d’un écart par rapport à la moyenne de la profession, ne pas retenir les valeurs rapportées dans la banque sera difficilement justifiable.
Si les données sont issues d’une banque de données générique non dédiée au secteur d’activité sur lequel porte l’étude, il est alors nécessaire de se demander si les valeurs rapportées dans la banque sont majorantes ou au contraire minorantes. Pour ce faire, seule une analyse des causes et des MMR de prévention mises en place peut permettre de se forger une intime conviction. Concernant les pertes de confinement, il est possible de se référer à L’étude des dangers : banques de données et pondération des valeurs [FIC 0541] qui présente les méthodes existantes pour pondérer les fréquences de fuite issues de banques de données.
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
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Outil
Exemple de fiche issue de la banque de données ARIA (banque de données d’accidentologie non quantifiée) (Outil
fic0539m1.docx
).Les banques de données d’accidentologie non quantifiée rapportent pour de nombreux accidents leurs natures (incendie, explosion, etc.), leurs causes (lorsqu’elles sont identifiées) et leurs conséquences (nature et ampleur des dommages sur l’environnement, les biens ou les personnes).
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Outil
Exemple de données issues de banques quantifiées (Outil
fic0539m2.docx
).
Les banques de données quantifiées (sectorielles et génériques) sont utilisées en analyse des risques pour évaluer la probabilité d’occurrence des accidents industriels.
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Outil
Exemple de données issues d’une banque de fiabilité (Outil
fic0539m3.docx
).
Texte d’introduction qui coiffe un article. Il concentre en quelques lignes l’essentiel de l’information. Ce chapeau doit donner envie d’en savoir plus. Des banques de données de fiabilité sont utilisées pour évaluer les taux de défaillances des équipements qui entrent dans la composition des Mesures Maîtrises des Risques (MMR), et donc pouvoir évaluer leurs probabilités de défaillances....
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