C 2 -C 4 alkanes over acid and bifunctional zeolite catalysts. . Une partie des butanes... -C 4 alkanes over acid and bifunctional zeolite catalysts. sont classées en trois catégories... C 2 -C 4 alkanes over acid and bifunctional zeolite catalysts. MARCILLY (C.) - Catalyse acido... .), LEMOS (F.), GUISNET (M.), RAMÔA RIBEIRO (F.) - Activation of C 2 -C 4 alkanes over acid and...
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, peuvent aussi se produire (boil-over, pressurisation, explosion de bac, etc.). À ce titre, les dépôts de stockage d... enflammé. Les phénomènes plus spécifiques (boil over, explosion de bac, pressurisation, effet de vague... : le boil-over ; le boil-over en couche mince (BOCM) ; la pressurisation de bac... , du boil-over , du boil-over en couche mince, de la pressurisation de bac. Enfin, le phénomène d...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
boil-over... boil-over en couche mince... , de pressurisation, de boil-over et de boil-over en couche mince, ainsi que les approches de modélisation... . Par ailleurs, l’accidentologie montre que des phénomènes dangereux tels que le boil-over, la pressurisation...
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Vous devez définir la méthodologie d’analyse des risques à mettre en œuvre dans le cadre de votre étude de dangers ou bien superviser sa réalisation et des questions vous viennent naturellement à l’esprit :
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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 ?
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Dans le cadre des études de dangers (EDD), les industriels valorisent des mesures de maîtrise de risques (MMR). Pouvoir justifier de l’efficience des MMR retenues est une des exigences de l’arrêté PCIG du 29 septembre 2005 qui indique : « Pour être prises en compte dans l’évaluation de la probabilité, les mesures de maîtrise des risques doivent être efficaces, avoir une cinétique de mise en œuvre en adéquation avec celle des événements à maîtriser, être testées et maintenues de façon à garantir la pérennité du positionnement précité. » Dès lors, il est demandé aux industriels, dans l’EDD, de caractériser les MMR valorisées en justifiant des critères de performances suivants :
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