Bibliographie & annexes
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RÉSUMÉ
L’Administration demande aujourd’hui aux industriels français de présenter des études de dangers dites probabilistes. Les enjeux liés à la réalisation des plans de prévention des risques technologiques mettent en lumière la nécessité de disposer de méthodologies transparentes pour évaluer les probabilités des accidents industriels. Au fil du temps, différent textes réglementaires sont venus préciser les demandes de l’Administration quant au degré de détail attendu pour justifier des probabilités d’accidents. L’évaluation de la Probabilité des Défaillances (PFD) des barrières de sécurité ou Mesures de Maîtrise des Risques (MMR) y prend une part considérable. La « fiabilité » est l’un des critères qui permet de préjuger de la performance d’une MMR. Ce critère est caractérisé dans les analyses de risques par la PFD. Cet article présente les différents types de MMR (dispositifs de sécurité, mesure organisationnelle, etc.) et explicite les méthodes d’évaluation de leurs PFD. Pour ces différents types de MMR, des ordres de grandeur de PFD classiquement utilisés sont présentés.
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Olivier IDDIR : Ingénieur analyse de risques industriels - TECHNIP FRANCE - Service expertise & modélisation – Division procédés et technologie
INTRODUCTION
La maîtrise du risque industriel impose aux industriels de mener des analyses de risques dans le but d'identifier les scénarios d'accidents susceptibles de survenir sur leurs installations. Quelle que soit la méthodologie d'analyse retenue (nœud papillon ou autre), ces analyses ont pour vocation première de s'assurer que les Mesures de Maîtrise des Risques (MMR) mises en place permettent d'amener le niveau de sécurité de l'installation à l'objectif recherché par l'exploitant. Cet objectif peut être fixé par :
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l'acceptabilité sociale (riverains, autorités locales, etc.) ;
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la conformité réglementaire (étude de dangers, Plan de Prévention des Risques Technologiques) ;
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la politique interne de sécurité d'un groupe.
L'approche probabiliste utilisée aujourd'hui dans de nombreuses analyses de risques met en lumière que l'incertitude sur les probabilités allouées aux phénomènes dangereux reste relativement importante. Dès lors, il apparaît délicat de se prononcer sur l'acceptabilité des risques en se référant uniquement à des « valeurs seuils » de probabilité. Afin de mener une approche transparente, les analyses de risques doivent justifier de la performance de l'ensemble des MMR susceptibles de réduire l'occurrence et/ou la gravité des effets des phénomènes dangereux pouvant impacter les cibles environnantes.
La « fiabilité » est l'un des critères qui permet de juger de la performance d'une MMR ; ce critère est souvent retranscrit au travers de la probabilité de défaillance. Justifier des probabilités de défaillances allouées aux MMR peut être plus ou moins complexe. En effet, en fonction du type de MMR (dispositif de sécurité, Système Instrumenté de Sécurité, etc.), les méthodes d'évaluation de la probabilité de défaillance sont différentes.
Cet article propose dans un premier temps d'expliciter comment il est possible de définir un objectif sur la probabilité de défaillance d'une MMR. Dans un second temps, il sera abordé les méthodes permettant d'évaluer les probabilités de défaillances des dispositifs de sécurité actifs et passifs (soupape, cuvette de rétention, etc.). Les principales méthodologies permettant d'évaluer les probabilités des MMR faisant intervenir l'homme (mesure organisationnelle et système à action manuelle de sécurité) seront aussi présentées. Pour ces différents types de MMR, des ordres de grandeur de probabilité de défaillance seront donnés.
Le Système Instrumenté de Sécurité (SIS) fait quant à lui l'objet de l'article [SE 4 058]. Dans cet article, sont présentées les principales notions relatives au SIL (Safety Integrity Level) et des formules de calculs permettant d'évaluer la probabilité de défaillance à la sollicitation.
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Évaluation de la probabilité de défaillance des MMR et traçabilité
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6. Conclusion
L'évaluation des probabilités de défaillances des MMR prend une part de plus en plus importante dans les analyses de risques du fait des enjeux humains et économiques liés à l'évaluation des probabilités d'occurrence des phénomènes dangereux. En effet, dans le cadre des études PPRT (Plan de Prévention des Risques Technologiques), en fonction de sa probabilité, du nombre, du type et de la probabilité de défaillance des MMR, un phénomène dangereux sera ou non retenu dans le cadre de la maîtrise de l'urbanisation. Dès lors, il apparaît nécessaire de disposer de méthodes ayant une traçabilité dans le temps afin d'évaluer avec transparence les probabilités de défaillances des mesures qui permettent de garantir la bonne maîtrise des risques.
D'une manière plus générale, l'évaluation des probabilités de défaillances des MMR dans le cadre de la réalisation d'analyse quantifiée des risques constitue une étape importante dans la justification de la bonne maîtrise des risques. Ainsi, dans le cadre de grands projets d'ingénierie, cette étape constitue un passage obligé afin de garantir au client :
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que la conception des installations est sûre ;
-
que les installations génèrent des risques « acceptables » au regard de critères d'acceptabilité sociaux et/ou réglementaire.
En revanche, il est nécessaire de rappeler que l'évaluation de la probabilité de défaillance des MMR n'est que l'un des critères qui doit être étudié afin de caractériser leurs performances. En effet, les critères d'efficacité et de temps de réponse constituent deux autres critères qui permettent de juger de la performance et de conclure sur l'adéquation d'une MMR vis-à-vis d'un phénomène dangereux.
La caractérisation des performances des MMR qui jusque là était réservée aux MMR remplissant une fonction de mitigation ou de protection tend à s'étendre aux MMR de prévention. Il est à ce titre intéressant de rappeler que de nombreuses MMR de prévention sont constituées par des mesures dites organisationnelles pour lesquelles l'homme joue un rôle prépondérant. Or, si prévoir le comportement de systèmes n'est pas aisé, il se révèle encore plus délicat de prévoir le comportement de l'homme qui contrairement à une machine ne revêt pas un caractère déterministe.
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BIBLIOGRAPHIE
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