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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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Comment pondérer ?2. Pourquoi vouloir pondérer les valeurs issues des banques de données ?
Évaluer au plus juste les risques est aujourd’hui une priorité car une surévaluation des risques peut avoir des conséquences sur le coût des installations (du fait de la mise en place de dispositifs de sécurité qui peuvent parfois ne pas se justifier au regard des risques). Au contraire, une sous-évaluation des risques peut conduire à des accidents majeurs très préjudiciables.
Avec l’émergence des analyses de risques quantitatives, recourir à des banques de données est incontournable. Cependant, on peut se demander comment bien utiliser ces banques.
Retenir les fréquences de fuite rapportées par l’EGIG 6th pour quantifier la fréquence de fuite 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 (cf.Études des dangers : Quelles banques de données ? [FIC 0539]). De ce fait, les valeurs rapportées dans cette banque constituent de bons estimateurs des fréquences de fuite.
En revanche, comment évaluer la fréquence de fuite d’une canalisation sur un secteur d’activité non couvert par une banque de données spécifique ? Face à ce problème, plusieurs questions viennent à l’esprit :
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Est-il possible d’utiliser les valeurs issues de banques dédiées à d’autres secteurs ?
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Comment juger si la valeur rapportée dans la banque de données est trop pessimiste ou au contraire trop optimiste au regard des différentes causes de fuite et des mesures de prévention identifiées lors de l’analyse des risques ?
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Est-il possible de s’écarter des valeurs rapportées dans les banques et si oui comment faire ?
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Pourquoi vouloir pondérer les valeurs issues des banques de données ?
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
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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
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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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