Bibliographie & annexes
Présentation
RÉSUMÉ
L’évaluation des probabilités d’inflammation est une étape incontournable lors de la réalisation d’une analyse quantifiée des risques portant sur des produits inflammables. Pour ce faire, il est possible de recourir à l’utilisation de modèles mathématiques plus ou moins sophistiqués. Cette pratique tend à se démocratiser avec la réalisation de plus en plus fréquente de calculs de dispersion avec des logiciels CFD (Computational Fluid Dynamics). Cet article s’attache donc à présenter les principaux modèles mathématiques disponibles et met en lumière l’intérêt des modèles mathématiques dits temporels qui permettent de prendre en compte l’évolution au cours du temps du nuage inflammable.
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Quantification of ignition probabilities is a fundamental step in quantitative risk analysis. To estimate these probabilities, it is possible to implement mathematical models of ranging sophistication. For flammable gas, with the increase in computational fluid dynamics (CFD) calculations, time-dependent models are more and more widely used. After basic reminders about the main mathematical models, this article focuses on time-dependent ignition models, which estimate ignition probability as a function of time.
Auteur(s)
-
Olivier IDDIR : Ingénieur Quantification des risques - Membre du réseau des experts de TechnipFMC Département Expertise et modélisation – TechnipFMC, La Défense, France
INTRODUCTION
De nombreuses installations industrielles stockent, synthétisent ou transfèrent des produits inflammables. En fonction de leurs caractéristiques d’inflammabilité, ces produits sont susceptibles de former des mélanges inflammables dans l’air. En cas d’inflammation, des phénomènes dangereux tels que l’incendie, le jet enflammé ou l’explosion peuvent survenir.
Dans le cadre d’une évaluation quantifiée des risques, il est donc nécessaire d’estimer la probabilité qu’un nuage s’enflamme au contact de sources d’inflammation. Une erreur lors de cette étape peut avoir des conséquences significatives sur les conclusions d’une analyse des risques. Il est par ailleurs important de rappeler que les analyses de risques quantifiées sont de plus en plus utilisées dans une optique de dimensionnement des installations. En d’autres termes, les installations (équipements, structures, bâtiments) sont conçues pour résister à des intensités d’agressions correspondant à une certaine fréquence.
En 2017, dans le cadre des analyses de risques quantifiées, il est possible de recourir à trois modes d’évaluation des probabilités d’inflammation :
-
l’évaluation par banques de données ;
-
l’évaluation par approches semi-quantitatives ;
-
l’application de modèles mathématiques plus ou moins complexes.
Les approches 1) et 2) sont présentées dans l’article [SE 4 020]. Cet article propose de faire un état des lieux sur les modèles mathématiques disponibles pour évaluer la probabilité d’inflammation retardée. Un focus est fait sur les modèles mathématiques dits temporels qui sont aujourd’hui reconnus comme l’approche la plus aboutie pour estimer les probabilités d’inflammation.
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MOTS-CLÉS
explosion Probabilité d’inflammation inflammation immédiate modèle mathématiques inflammation retardée
KEYWORDS
explosion | Ignition probability | immediate ignition | mathematical model | delayed ignition
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Modèle d’inflammation de l’UKOOA4. Modèle du CCPS
4.1 Objectifs
Ce modèle proposé par le CCPS (Center for Chemical Process Safety) est relativement récent puisque l’ouvrage Guideline for determining the probability of ignition of a relased flammable mass qui détaille son principe date de 2014.
Ce modèle a été développé suite au constat suivant portant sur les limites des modes de quantification généralement mis en œuvre dans les analyses de risques :
-
il n’existe pas de méthode intermédiaire en complexité entre l’utilisation de probabilités issues de bases de données (ou d’analyse du retour d’expérience) et l’application de modèles mathématiques complexes (modèles temporels type TDIM) ;
-
les taux d’inflammation déduits de l’analyse du retour d’expérience (nombre de fuites enflammées ramené au nombre de fuites observées) peuvent être biaisés et de ce fait majorés, car toutes les fuites jugées mineures qui n’ont pas conduit à une inflammation peuvent ne pas avoir été répertoriées ;
-
les valeurs issues de bases de données semblent parfois convergentes car elles reposent souvent sur une même source originelle généralement reprise avec de légères modifications. Le CCPS souligne d’ailleurs à juste titre que la répétition d’une même valeur dans différentes sources n’en fait pas pour autant une valeur « vraie ».
Pour tenter d’améliorer la quantification des probabilités d’inflammation, le CCPS a donc souhaité au travers de ce modèle proposer une méthode :
-
permettant d’estimer rapidement des probabilités d’inflammation :
-
permettant la prise en compte des mesures de mitigation visant à réduire la probabilité d’inflammation :
-
standardisée pour évaluer des probabilités d’inflammation applicables à différents types d’installations industrielles.
le...
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Modèle du CCPS
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - LUND (J.K.), CHRISTENSEN (J.A.), WIKLAND (J.) - Ignition modeling in risk analysis, scandpower for OLF, - Report 8 390 008/R1, section 8, 2007.
-
(2) - IP research report – Ignition probability review, model development and look up correlations, - UKOOA, janvier 2006.
-
(3) - Modelling of ignition sources on offshore oil and gas facilities, - MISOF Report n° 106364/R1 Rev, novembre 2016.
-
(4) - JIP ignition modelling time dependent ignition probability model, - Report n° 96-3629 Rev 04.
-
(5) - COX (A.W.), LEES (F.P.), ANG (M.L.) - Classification of hazardous locations, - Institution of Chemical Engineers, 1990.
-
(6) - Purple book. - Committee for the Prevention of Disasters, Guidelines for quantitative risk assessment, CPR18 E, 1999.
- ...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
NORMES
-
Atmosphères explosives – Prévention de l’explosion et protection contre l’explosion – Partie 1 : notions fondamentales et méthodologie - NF EN 1127 – 1 -
-
Produits chimiques à usage industriel. Détermination de la température d’auto-inflammation des liquides volatils et des gaz - AFNOR NF T 20-037 -
ANNEXES
Accidental Risk Assessment Methodology for Industries in the framework of SEVESO II directive https://www.researchgate.net/publication/237251847_ARAMIS_Accidental_Risk_Assessment_Methodology_for_IndustrieS_in_the_context_of_SEVESO_II
Center for Chemical Process Safety (CCPS) http://www.aiche.org/ccps
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