ANALYSE DU COMPORTEMENT DE SYSTEMES INDUSTRIELS PAR LES RESEAUX BAYESIENS

Analyse des risques : Notions de base

Analyse Etude faite en vue de discerner les différentes parties d’un tout, de déterminer ou d’expliquer les rapports qu’elles entretiennent les unes avec les autres [LAROUSSE 1999] [1].
Risque Le terme «risque» est relativement récent. Linguistiquement il est dérivé du mot français «risqué». Le terme «risque» n’est pas connue avant le milieu du 17ème siècle, [Flanagan et Norman 1993] [2]. Selon [Larousse, 2006] [3] : Le risque est une éventualité d’un préjudice, d’un événement malheureux. Selon [Larousse, 2005] [4] : Le risque est une possibilité, probabilité d’un fait, d’un événement considéré comme mal ou un dommage. Ou : Danger, inconvénient plus au moins probable auquel on est exposé : courir le risque. Selon [HMSO, 1995] [5] : Le risque est une combinaison de la probabilité, de la fréquence, de l’occurrence d’un aléa défini et de l’amplitude des conséquences de cette occurrence. Selon [GT Aspects sémantiques du risque, 1997] [6] : Le risque est une mesure de l’occurrence d’un événement indésirable et/ou la mesure associée à ses effets et conséquences. Selon [GT Méthodologie, 2003] [7] : Le risque est considéré comme la possibilité de survenance d’un dommage résultant d’une exposition aux effets d’un phénomène dangereux. C’est une espérance mathématique de pertes en vies humaines, blessés, dommages aux biens et atteinte à l’activité économique au cours d’une période de référence et dans une région donné, pour un aléa particulier. Le risque est le produit de l’aléa par la vulnérabilité. Selon [L’OHSAS 18001, 2005] [8] : Le risque est une combinaison de la probabilité et de la (les) conséquence(s) de la survenue d’un événement dangereux spécifié. Selon [NF EN 61508, Décembre 1998] [9] : Le risque est une combinaison de la probabilité d’occurrence d’un dommage et de sa gravité. Selon [ISO 14971, 2007] [10] : Le risque est une combinaison de la probabilité d’un dommage et de sa gravité. Selon [ISO/CEI Guide 73, 2002] [11] : Le risque est une combinaison de la probabilité d’un événement et de ses conséquences. Selon [NF EN 50129, Mai 2003] [12] : Le risque est une combinaison de la fréquence ou de la probabilité, et des conséquences d’un événement redouté. Selon [NF EN 50126, Janvier 2000] [13] : Le risque c’est la combinaison de deux éléments : La probabilité d’occurrence d’un événement ou d’une combinaison d’événements conduisant à une situation dangereuse, ou la fréquence de tels événements, et les conséquences de cette situation dangereuse. Selon [Directive 96/82/EC (SEVESO II), 9 décembre 1996] [14] : Le risque est une probabilité qu’un effet spécifique se produise dans une période donnée ou dans des circonstances déterminées.
Analyse des risques L’analyse des risques consiste à les identifier et à comprendre les mécanismes conduisant à leur concrétisation dans le but de réduire leur probabilité d’occurrence et / ou leur gravité. Cette étude doit aboutir à la mise en place de mesures permettant de réduire leur apparition ou leurs conséquences sur l’homme au travail, les matériels de production, les produits, les populations extérieures à notre domaine d’étude ainsi que les écosystèmes pour tendre le plus possible à une maîtrise des risques. [Périlhon 1998] [15].
Classification des risques Couramment, les niveaux de gravité et la probabilité d’occurrence d’un accident sont croisés dans une matrice de criticité pour positionner les zones de risque.
Risque négligeable D’après [GT Aspects sémantiques du risque, 1997] [6] : Un risque est négligeable s’il est inférieur à un seuil (par exemple : 10-9 par an). Ou, Risque dont on ne se soucie pas de l’occurrence au quotidien. D’après [HSE, 1992] [16] : Le risque négligeable fait référence à un niveau de risque dont l’occurrence est de l’ordre de 1 par million et par année et au-dessous, et dont la possibilité de réalisation n’affecte pas la vie courante.
Risque acceptable D’après [Laurant, 2003] [17] : Traduit la notion relative à un risque intégré tel que dans le contexte de la vie courante. D’après [AQS-GT OORS, Mars 1996] [18] : Risque acceptable pour les personnes : un risque n’est accepté que s’il y a contrepartie ou/et s’il est inférieur au risque déjà encouru. Risque acceptable pour les entreprises : le risque acceptable ne se conçoit que dans le cadre résiduel, après la mise en œuvre des mesures de prévention et de Protection notamment celles imposées par la législation et la réglementation en vigueur. D’après [GT 7 – CEI] [19] : Risque acceptable : valeur d’un risque résultant d’une décision explicite établie de façon objective. Il est parfois préférable pour certaines branches d’activité de parler du risque admissible ou du risque limite. D’après [GT Aspects sémantiques du risque, 1997] [6] : Un risque est acceptable en référence à un objectif de sécurité donné. Un risque est acceptable s’il est inférieur à un seuil (par exemple : 10-5 par an). Risque avec lequel on consent à vivre en contrepartie d’un bénéfice et dans la mesure où il est contrôlé. D’après [ISO/CEI Guide 51, 1999] [20] : Un risque accepté dans un contexte donné basé sur des valeurs courantes de notre société. D’après [ISO/CEI Guide 73, 2002] [11] : L’acceptation du risque dépend des critères de risques retenus par la personne qui prend la décision.
Risque indésirable D’après [NF EN 61508, Décembre 1998] [9] : Risque indésirable, tolérable uniquement s’il est impossible de réduire le risque ou si le coût de la réduction est disproportionné par rapport à l’amélioration possible.
Risque inacceptable Risque inacceptable est lorsque le plan d’atténuation des risques ne suffit pas à éviter. Dans ce cas, l’organisation doit mettre en œuvre le plan de prévention pour prévenir les risques.

Hazard and Operability Analysis (HAZOP)

       HAZOP est une méthodologie structurée simple (Figure I.1) pour l’identification et l’évaluation des risques. Smeder, Christou et al. (1996) [32]. L’équipe devra faire alors une étude sur les déviations conduisant à des risques éventuels pour la sécurité. Elle évalue les conséquences à travers l’écart des variables de processus et un certain nombre de questions bien définies pour vérifier l’adéquation des mesures de sécurité existantes ou la nécessité des mesures complémentaires. Limitation : Contrairement à l’analyse de la liste de contrôle, le succès de cette méthode dépend non seulement de l’expérience de l’utilisateur mais aussi de la familiarité de l’utilisateur avec l’installation étudiée.

Herbe humide

       Le reste du chapitre sera expliqué avec l’exemple de l’herbe humide pour montrer le processus de raisonnement. M. Holmes quitte sa maison le matin et remarque que son herbe est humide. Il raisonne qu’il a plu la nuit dernière. Puis il pense que l’herbe de son voisin M. Watson est probablement humide aussi. C’est-à-dire que l’information selon laquelle l’herbe de M. Holmes est humide a une influence sur sa croyance sur le statut de l’herbe de M. Watson. Maintenant, supposons que M. Holmes vérifie son compteur de pluie, et il est sec. Alors il ne raisonnera pas comme ci-dessus, et l’information sur l’herbe de M. Holmes n’a aucune influence sur sa croyance sur l’herbe de M. Watson. Ensuite, considérons deux causes possibles de l’herbe humide. Outre la pluie, M. Holmes a peut-être oublié de mettre son arroseur hors tension. Le lendemain matin, supposons que M. Holmes remarque à nouveau que son herbe est humide. La croyance de M. Holmes à l’égard de la pluie et des arroseurs augmente. Puis il remarque que l’herbe de M. Watson est humide, et il conclut qu’il a plu la nuit dernière. La dernière étape est pratiquement impossible à travers des règles, mais naturel pour les êtres humains, appelé expliquer loin.

Les réseaux bayésiens et la fonctionnalité d’un cerveau humain

        Une architecture comme le réseau bayésien existe-t-elle n’importe où dans le cerveau humain? Si non, comment le cerveau humain accomplit-il ces fonctions cognitives dans lesquelles les réseaux bayésiens excellent ? Pearl répond à ces questions dans les phrases suivantes: «Rien qui ressemble à des réseaux bayésiens réside en fait de façon permanente dans le cerveau. Au lieu de cela, des structures fragmentées d’organisations causales sont constamment assemblées à la volée, au besoin, à partir d’un stock de blocs fonctionnels » (Pearl 1997) [49]. Chaque bloc de construction est concentré sur la réalisation d’un contexte étroit d’expérience et est vraisemblablement matérialisé dans une structure d’un réseau de neurones. Par exemple, un réseau comme sur la figure II.1 peut être assemblé à partir de plusieurs réseaux de neurones où chacun est spécialisé dans une variable. Ces réseaux spécialisés devront être stockés dans une bibliothèque mentale permanente, à partir de laquelle ils seront sélectionnés et assemblés en une structure de réseau. Cela n’est possible que lorsqu’un problème spécifique se pose, par exemple, pour déterminer si un arroseur peut expliquer pourquoi l’herbe de M. Holmes était mouillée au milieu d’une saison sèche. Par conséquent, les réseaux bayésiens sont particulièrement bénéfiques dans l’étude des fonctions cognitives supérieures, où l’organisation et la supervision de grandes assemblées de réseaux de neurones spécialisés est un problème important. Comme nous l’avons dit plus haut, les réseaux bayésiens font bien des raisonnements humains, non pas parce que la structure des réseaux ressemble à la structure biologique d’un cerveau humain, mais parce que le raisonnement des réseaux bayésiens ressemble à la façon dont les humains raisonnent. La ressemblance est plus psychologique que biologique.

Table des matières

INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE I : ETAT DE L’ART SUR LES METHODES D’ANALYSE DES RISQUES
I.1 Introduction
I.2 Analyse des risques : Notions de base
I.2.1 Analyse
I.2.2 Risque
I.2.3 Analyse des risques
I.2.4 Classification des risques
I.2.4.1 Risque négligeable
I.2.4.2 Risque acceptable
I.2.4.3 Risque indésirable
I.2.4.4 Risque inacceptable
I.3 Classification des approches d’analyse des risques
I.3.1 Approches qualitatives
I.3.2 Approches quantitatives
I.3.3 Méthode semi-quantitative
I.3.4 Approches de classement rapide
I.3.5 Approches axées sur les conséquences ou Approches déterministes
I.3.6 Approches probabilistes
I.4 Les analyses des risques
I.4.1 La liste de contrôle
I.4.2 Examen de la sécurité
I.4.3 What-If- Analysis
I.4.4 Hazard and Operability Analysis (HAZOP)
I.4.5 Analyse des Modes de Défaillances, et de leurs Effets (AMDE)
I.4.6 Identification systématique des points de rejet (SIRP)
I.4.7 Diagramme logique maître (MLD)
I.4.8 Indice de fiabilité humaine (HRI)
I.4.9 L’arbre de défaillance (AdD)
I.4.9.1 Introduction et définitions
I.4.9.2 Cohérence des arbres de défaillance
I.4.9.3 Symboles utilisés dans l’arbre de défaillance
I.4.10 L’arbre des événements
I.4.11 Nœud papillon
I.5 Conclusion
CHAPITRE II : L’APPROCHE BAYESIENNE ET SON ROLE DANS L’EVALUATION DES RISQUES
II.1 Introduction 
II.2 Principes de base du raisonnement sous incertitude
II.2.1 Herbe humide
II.2.2 Expliquer loin
II.2.3 Dépendance des événements
II.2.4 Certitudes antérieures
II.3 Réseaux causaux
II.4 Calcul de probabilité
II.4.1 Calcul de probabilité de base
II.4.2 Probabilités subjectives
II.4.3 Indépendance conditionnelle
II.5 Réseaux bayésiens
II.5.1 La règle de la chaîne
II.5.2 Raisonnement évident
II.5.3 Les réseaux bayésiens et la fonctionnalité d’un cerveau humain
II.6 Applications des réseaux bayésiens
II.7 Etapes de modélisation d’un réseau bayésien
II.8 Conclusion
CHAPITRE III : LES RISQUES LIES AU TRANSPORT DU GAZ PAR CANALISATIONS
III.1 Introduction
III.2 Description du réseau de transport des hydrocarbures par canalisation
III.3 Présentation du complexe de liquéfaction du gaz naturel de Skikda
III.3.1 Description du complexe GL1K avant la construction du nouveau train
III.3.1.1 Procédé de liquéfaction
III.3.2 Description du nouveau train
III.3.2.1 Description du procédé
III.3.2.2 Conditionnement du gaz d’alimentation et système de compression
III.3.2.3 Enlèvement du gaz acide (décarbonatation)
III.3.2.4 Séchage
III.3.2.5 Unité d’enlèvement de mercure
III.3.2.6 Liquéfaction du gaz naturel
III.3.2.7 Détenteurs
III.3.2.8 Extraction d’hélium
III.3.2.9 Fractionnement
III.3.2.10 Réinjection du GPL
III.3.2.11 Stockage du GNL, du gaz de transfert et des évaporats
III.3.2.12 Les utilités
III.3.2.13 Circuit du gaz combustible
III.3.2.14 Le système torche et brulot
III.4 Modèles d’aide à la décision axés sur les risques liés aux pipelines
III.5 Les sources de défaillance des pipelines
III.6 Evaluation de la probabilité de défaillance des pipelines
III.7 Conséquences de défaillance
III.8 Conclusion
CHAPITRE IV : APPLICATION : ETUDE DE CAS
IV.1 Introduction
IV.2 Méthodes
IV.2.1 Construction de l’arbre de défaillance pour le feu et l’explosion des pipelines
IV.2.2 La logique floue
IV.2.3 Le Réseau Bayésien et le nœud papillon
IV.3 Étude de cas
IV.3.1 Analyse de nœud papillon
IV.3.2 Résultats et discussion
IV.4 Conclusion
CONCLUSION ET PERSPECTIVES
BIBLIOGRAPHIE
ANNEXES

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