5. Limites liées à la quantification d'un nœud papillon
5.1 Imprécisions liées aux données d'entrée
Lors de la quantification d'un nœud papillon, il est nécessaire de conserver à l'esprit que les probabilités des phénomènes dangereux estimées par le calcul doivent être considérées comme des ordres de grandeur et non des valeurs exactes. Ainsi, les valeurs obtenues par quantification d'un nœud papillon sont souvent arrondies afin de prendre en compte l'erreur liée aux incertitudes sur les données d'entrée. Par exemple, annoncer une probabilité d'occurrence égale à 7,56 × 10–5 n'aurait pas beaucoup de sens au regard des incertitudes relatives :
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à la fréquence allouée à l'événement redouté ;
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aux probabilités de défaillance allouées aux barrières de mitigation ;
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aux probabilités d'ignition immédiate et retardée (dans le cas où l'ER aboutit à la libération d'un produit inflammable).
À titre d'exemple, la quantification des probabilités de défaillance de barrière de mitigation, à partir du taux de défaillance et de la fréquence de test, génère une incertitude sur les probabilités des phénomènes dangereux.
Exemple
supposons que le taux de défaillances dangereuses non détectées (λDU) d"un capteur de température soit compris entre 2 × 10–6/h et 9 × 10–6/h. En supposant que ce capteur soit testé tous les 6 mois, en fonction du choix du taux de défaillance (minimum, maximum, moyenne, etc.), la probabilité de défaillance moyenne à la demande du capteur (PFDavg ) variera entre 5 × 10–3 et 2 × 10–2.
L'exemple précédent montre que retenir la borne haute, ou au contraire la borne basse, génère des écarts à l'origine d'une incertitude sur le positionnement d'un phénomène dangereux dans une matrice de criticité, ce qui peut avoir des conséquences importantes en termes de sécurité.
Comme nous l'avons vu précédemment, le principal intérêt du nœud papillon est de combiner deux méthodes (arbre de défaillances et arbre d'événements) autour d'un même événement redouté. Cet avantage cache néanmoins...
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