Fiche pratique | Réf : 0539

Quelles banques de données pour les Études de dangers ?

Auteur(s) : Olivier IDDIR

Date de publication : 15 mai 2012

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  • Olivier IDDIR : Ingénieur d’affaire, service Expertise et Modélisation, Division QHSES, Technip

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/f-0539

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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 ?

Étapes :

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Faq

Dans le cadre des Études de dangers, l’Administration peut-elle imposer les banques de données à utiliser ?
Est-il possible de s’écarter des données rapportées dans les banques ?

Aller plus loin

Glossaire

Accident

Événement non désiré, tel qu’une émission de substance toxique, un incendie ou une explosion résultant de développements incontrôlés survenus au cours de l’ex­ploitation d’un établissement qui entraîne des conséquences/ dommages vis-à-vis des personnes, des biens ou de l’environnement et de l’entreprise en général. C’est la réalisation d’un phénomène dangereux, combinée à la présence de cibles vulné­rables exposées aux effets de ce phénomène.

(d’après l’arrêté du 10 mai 2000 modifié)

Analyse de risques

Utilisation systématique d'informations pour identifier les phénomènes dangereux et pour estimer le risque [en découlant, ndlr] (ISO/CEI 73).

(d’après la circulaire du 10 mai 2010).

Étude de dangers

Élaborée sous la responsabilité de l’exploitant de l’activité industrielle, et en complément de l’étude d’impact, l’étude de dangers permet de cerner tous les risques induits par l’installation pour l’environnement et la sécurité des populations, ainsi que les moyens de les réduire. Une telle étude est soumise à enquête publique préalablement à toute délivrance d’autorisation d’exploiter l’installation concernée.

Événement redouté

Événement conventionnellement défini, dans le cadre d’une analyse de risque, au centre de l’enchaînement accidentel. Généralement, il s’agit d’une perte de confine­ment pour les fluides et d’une perte d’intégrité physique pour les solides. Les événe­ments situés en amont sont conventionnellement appelés « phase pré-accidentelle » et les événements situés en aval « phase post-accidentelle ».

(d’après la circulaire du 10 mai 2010).

Fréquence d’occurrence

Donnée déduite par l’analyse statistique du retour d’expérience. Si le temps est le critère d‘observation, la fréquence est définie par le nombre d’événements (occurrences) observés sur une période de temps de référence, divisé par ce temps de référence. Généralement ce temps est compté en années, on parle alors de fréquences annuelles : l'unité est donc an-1.

MMR

Mesure de maîtrise des risques. Ce terme remplace peu à peu celui de mesure ou barrière de sécurité.

Phénomène dangereux

Libération d’énergie ou de substance produisant des effets, au sens de l’arrêté du 29 septembre 2005, susceptibles d’infliger un dommage à des cibles (ou éléments vulnérables) vivantes ou matérielles, sans préjuger l’existence de ces dernières. C’est une « Source potentielle de dommages » (ISO/CEI 51).

À noter qu’un phénomène est une libération de tout ou partie d’un potentiel de danger, la concrétisation d'un aléa.

Exemple de phénomènes : « incendie d’un réservoir de 100 tonnes de fioul provoquant une zone de rayonnement thermique de 3 kW/m2 à 70 mètres pendant 2 heures », feu de nappe, feu torche, BLEVE, Boil Over, explosion, (U)VCE, dispersion d’un nuage de gaz toxique…

Ne pas confondre avec « accident » : Un phénomène produit des effets alors qu’un accident entraîne des conséquences/dommages.

(d’après la circulaire du 10 mai 2010).

Probabilité d’occurrence

Au sens de l’article L. 512-1 du Code de l’environnement, la probabilité d’occurrence d’un accident est assimilée à sa fréquence d’occurrence future estimée sur l’installation considérée. Elle est en général différente de la fréquence historique et peut s’écarter, pour une installation donnée, de la probabilité d’occurrence moyenne évaluée sur un ensemble d’installations similaires. Attention aux confusions possibles :

  • assimilation entre probabilité d’un accident et celle du phénomène dangereux correspondant, la première intégrant déjà la probabilité conditionnelle d’exposition des cibles. L’assimilation sous-entend que les cibles sont effectivement exposées, ce qui n’est pas toujours le cas, notamment si la cinétique permet une mise à l’abri.
  • probabilité d’occurrence d’un accident x sur un site donné et probabilité d’occurrence de l’accident x, en moyenne, dans l’une des N installations du même type (approche statistique).

(d’après la circulaire du 10 mai 2010).

Risque

Combinaison de la probabilité d’un événement et de ses conséquences (ISO/CEI 73). Combinaison de la probabilité d’un dommage et de sa gravité (ISO/CEI 51).

(d’après la circulaire du 10 mai 2010).


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Documents

  • Exemple de fiche issue de la banque de données ARIA (banque de données d’accidentologie non quantifiée)
    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).

  • Exemple de données issues de banques quantifiées
    Les banques de données quantifiées (sectorielles et génériques) sont utilisées en analyse des risques pour évaluer la probabilité d’occurrence des accidents industriels.

  • Exemple de données issues d’une banque de fiabilité
    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. Certains secteurs industriels, comme l’offshore ou les producteurs d’électricité, ont développé ce type de base de données.

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