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Auteur(s)
-
Olivier IDDIR : Ingénieur en analyse de risques industriels - Technip France - Service Expertise et Modélisation - Division Procédés et Technologies
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Les fuites sur canalisation représentent une part importante des événements redoutés identifiés dans les analyses de risques réalisées dans le cadre des études réglementaires françaises (étude de dangers), mais aussi dans le cadre des études dites QRA (quantitative risk assessment).
Pour quantifier l'occurrence d'une fuite sur canalisation, l'une des méthodes couramment utilisée consiste à extraire une fréquence d'occurrence dite linéique (/an · m) d'une banque de données, et à la multiplier par le métré de la canalisation. Cette manière de procéder a pour principal intérêt d'être relativement simple à mettre en œuvre. En revanche, un certain nombre de questions se posent quant à l'utilisation des valeurs « moyennes » rapportées dans les banques de données. Il est alors nécessaire de distinguer deux types de banques de données :
-
les banques de données qui sont spécifiques à un secteur d'activité, telle que l'EGIG 6th pour les canalisations de transport de gaz (pipe) ou l'UKOPA 4th pour les canalisations de transport d'hydrocarbures (pipe) ;
-
les banques de données « multisecteurs », telle que le CPR 18 E, plus connu sous le nom de Purple Book.
Utiliser les fréquences de fuite rapportées par l'EGIG 6th dans le cadre d'une analyse de risques portant sur une canalisation de transport de gaz ne pose a priori pas de problème, puisque les valeurs rapportées dans cette banque de données sont spécifiques à ce secteur d'activité. En d'autres termes, les valeurs rapportées dans cette banque constituent de bons estimateurs des fréquences de fuite. En revanche, lorsque l'on souhaite évaluer la fréquence de fuite sur une canalisation pour un secteur d'activité qui n'est pas couvert par une banque de données spécifique, il se pose la question de la représentativité des valeurs. En effet, comment juger si la valeur rapportée dans la banque est trop pessimiste, ou au contraire trop optimiste, au regard des différentes causes de fuite et mesures de prévention identifiées lors de l'analyse des risques. Pouvoir s'écarter à la hausse ou à la baisse des valeurs rapportées dans les banques de données devient alors nécessaire si l'on souhaite mener une analyse des risques spécifique en prenant en compte les particularités du système étudié (nature et intensité des causes pouvant mener à la fuite, performance des mesures de prévention mises en place par l'industriel, etc.).
Cet article propose de faire un point sur l'état des connaissances actuelles sur le thème de la pondération des fréquences de fuite dans le cadre des analyses de risques quantifiées.
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Influence des méthodes risk based inspection (RBI) sur la fréquence de fuite
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7. Influence du système de management de la sécurité sur la fréquence de fuite
7.1 Pourcentage d'accidents liés à l'organisationnel
L'analyse de la répartition des causes de fuite met en évidence qu'il existe une part non négligeable de fuite qu'il est possible d'attribuer à des « erreurs humaines ». Sous ce terme, sont regroupés :
-
des non-respects de procédure (exemple : non-respect d'une procédure de montage d'un flexible) ;
-
des procédures inadéquates qui ne permettent pas de prévenir de manière efficace l'incident du fait d'une mauvaise appréciation des risques (exemple : balayage d'une conduite à l'air insuffisant avant une phase de redémarrage) ;
-
des erreurs opérationnelles (exemple : fermeture d'une vanne devant rester ouverte).
Pour confirmer les propos précédents, la répartition des « causes profondes » à l'origine des accidents majeurs, telle que rapportée suite à l'analyse de la banque de données MARS, est présentée en figure 17 .
La répartition en figure 17 permet de mettre en évidence que l'erreur humaine est à l'origine de 64 % des accidents majeurs recensés dans la banque de données MARS ; cette erreur peut être imputable à un opérateur (11 %) ou liée à un dysfonctionnement de l'organisation (53 %).
Toujours selon l'analyse de l'INERIS , les 53 % des causes d'accidents imputables à un dysfonctionnement de l'organisation peuvent être répartis comme suit :
-
absence ou inadéquation des procédures ou modes opératoires (13 %) ;
-
mauvaise conception du poste de travail (12 %) ;
-
absence d'analyse ou mauvaise connaissance du procédé utilisé (10 %) ;
-
erreur liée à une mauvaise gestion de la sous-traitance (10 %) ;
-
défaillance d'un équipement suite à une opération...
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Influence du système de management de la sécurité sur la fréquence de fuite
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - COLLINS (A.) - Loss of containment incident analysis. - HSL/2003/07.
-
(2) - SKLET (S.), HAUGE (S.) - Safety barriers to prevent release of hydrocarbons during production of oil and gas. - SINTEF (2004).
-
(3) - 6th EGIG report - Doc. Number EGIG 05.R.0002. - (2005).
-
(4) - 4th Report of the UKOPA - Fault database management group. - (2004).
-
(5) - HSE - Off shore hydrocarbon release statistics. - HID Statistics Report HSR 2001-02, UK Health and Safety Executive (2002).
-
(6) - Guide bleu de l'UFIP - Guide méthodologique UFIP pour la réalisation des études de dangers en raffineries. Stockages et dépôts de produits liquides et liquéfiés. - UFIP, juil. 2002.
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
-
Système de management de la sécurité : mise en place sur site.
-
Le nœud papillon : une méthode de quantification du risque majeur.
-
Principe d'évaluation de la probabilité de défaillance des mesures de maîtrise des risques (MMR).
-
Évaluation de la probabilité de défaillances d'un système instrumenté de sécurité (SIS).
-
Évaluation des probabilités d'inflammation dans le cadre des analyses des risques.
ANNEXES
ARIA – Base de données des accidents technologiques.
Ministère de l'Écologie, de l'Énergie du Développement durable et de l'Aménagement du territoire (MEEDDAT) http://www.aria.developpement-durable.gouv
CPR 18 E – Purple Book https://www.worldcat.org/title/guidelines-for-quantitative-risk-assessment-purple-book-cpr-18e/oclc/496280272
HAUT DE PAGE
Accidental risk assessment methodology for industries in the framework of SEVESO II directive https://hal-ineris.archives-ouvertes.fr/ineris-00972487
American petroleum Institute (API) http://www.api.org/
Institut national de l'environnement industriel et des risques (INERIS) http://www.ineris.fr
European gas pipeline incident data group (EGIG) http://www.egig.nl/
The netherlands Organization of applied scientific research (TNO) http://www.tno.nl
United Kingdom on shore pipeline operation's Association (UKOPA) http://www.ukopa.co.uk/
HSE – HSL (UK) http://www.hse.gov.uk
Joint research centre (JRC) – Ispra https://ec.europa.eu/info/departments/joint-research-centre_fr...
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