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Article

1 - ÉVALUATION DE LA PROBABILITÉ DE DÉFAILLANCE DES MMR ET TRAÇABILITÉ

2 - DIFFÉRENTS TYPES DE MESURES DE MAÎTRISE DES RISQUES (MMR)

3 - MÉTHODES D'ÉVALUATION DE LA PROBABILITÉ DE DÉFAILLANCE D'UNE MMR

4 - MÉTHODES D'ÉVALUATION DE LA PROBABILITÉ DE DÉFAILLANCE DES DISPOSITIFS DE SÉCURITÉ

5 - MÉTHODES D'ÉVALUATION DE LA PROBABILITÉ DE DÉFAILLANCE DES MESURES DE MAÎTRISE DES RISQUES FAISANT INTERVENIR L'HOMME

6 - CONCLUSION

Article de référence | Réf : SE4057 v1

Évaluation de la probabilité de défaillance des MMR et traçabilité
Principes d'évaluation de la probabilité de défaillance des Mesures de Maîtrise des Risques (MMR)

Auteur(s) : Olivier IDDIR

Date de publication : 10 juil. 2009

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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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ABSTRACT

The French administration currently requires that French industrialists conduct probabilistic risk studies. The challenges linked to the implementation of risk prevention plans highlight the necessity to dispose of transparent methodologies in order to assess the probability of industrial accidents. Over time, several regulatory documents have defined the administrative requirements regarding the level of detail expected in order to justify the probability of accidents. The assessment of the probability of failure (APF) in security barriers or in Risk Control Measures (RCM) is of major importance. “Fiability” is one of the criteria which allows for a pre-assessment of the performances of an RCM. This article presents the various types of RCM (safety features, organisational measures etc.) and explains the assessment methods for their APF. The classically used orders of magnitude for the APF are presented for these various types of RCM.

Auteur(s)

  • 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 :

  • l'acceptabilité sociale (riverains, autorités locales, etc.) ;

  • la conformité réglementaire (étude de dangers, Plan de Prévention des Risques Technologiques) ;

  • 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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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-se4057


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1. Évaluation de la probabilité de défaillance des MMR et traçabilité

Bien que les analyses de risques telles que les APR, HAZOP, etc., soient utilisées depuis les années 1980 dans l'industrie chimique et pétrolière, il était rare que ces études soient quantifiées au niveau des probabilités d'incident ou accident ; lorsqu'elles l'étaient, les évaluations étaient presque toujours basées sur des avis d'expert.

L'évolution de la réglementation française, marquée entre autre par l'arrêté du 29 septembre 2005 a généré de lourdes conséquences au niveau des études de dangers et de leurs analyses des risques, puisque l'Administration française attend aujourd'hui une forte traçabilité concernant le processus d'évaluation des probabilités d'occurrence des accidents industriels. Cette évolution impose :

  • de mettre en œuvre des méthodologies d'analyse qui permettent d'évaluer de manière quantifiée la probabilité d'occurrence des accidents (nœud papillon par exemple) ;

  • de justifier de probabilités retenues pour les Événements Redoutés (ER) identifiés lors des analyses de risques (perte de confinement de réacteur, rupture de canalisation, etc.) ;

  • d'évaluer les performances des Mesures de Maîtrise des Risques (MMR) aussi appelées « barrières de sécurité ». Un des paramètres de performance porte sur la « fiabilité » des MMR au travers de l'allocation de probabilité de défaillance.

Au travers de cet article, nous verrons que l'évaluation de la probabilité de défaillance des MMR est un sujet complexe du fait que :

  • certaines MMR nécessitent des actions humaines, la « fiabilité humaine » étant un sujet difficile qui le devient encore plus lorsqu'il s'agit d'étudier le comportement d'opérateurs en situation de stress (suite à un accident par exemple) ;

  • les MMR techniques (soupapes de sécurité, vanne d'isolement, détecteur de niveau haut, etc.) sont composées par des équipements qui ne servent que très rarement puisque les incidents ou pré-accident sont heureusement rares. Les industriels disposent alors d'un retour d'expérience sur certains équipements qui n'est pas suffisant pour permettre de caractériser la « fiabilité » de leurs équipements.

Cet article ne prétend pas résoudre toutes les difficultés liées à...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - MORTUREUX (Y.) -   Arbre de défaillances, des causes et d'événement.  -  [SE 4 050] Sécurité et gestion des risques (2002).

  • (2) - MORTUREUX (Y.), AMDE (C.) -   *  -  [SE 4 040] Sécurité et gestion des risques (2005).

  • (3) - IDDIR (O.) -   Le Nœud Papillon : une méthode de quantification du risque majeur.  -  [SE 4 055] Sécurité et gestion des risques (2008).

  • (4) - IDDIR (O.) -   Évaluation de la probabilité de défaillances d'un Système Instrumenté de Sécurité (SIS).  -  [SE 4 058] Sécurité et gestion des risques (2009).

1 Sources bibliographiques

CCPS - LOPA –  Layer Of Protection Analysis, simplified process risk assessment - (2001).

DAVIDIAN (B.) - TOURNIAIRE (C.) - L'IEC 61508, un bon guide pour la sécurité. - Mesures 746, Air Liquide, SPC Consultants, juin 2002.

REASON (J.) - Human Error. - Cambridge Uiversity Press, New York, USA (1990).

MICHE (E.) - PRATS (F.) - CHAUMETTE (S.) - Omega 20 : Démarche d'évaluation des Barrières Humaines. - Rapport INERIS, déc. 2006.

CCPs - Guidelines for Process Equipment Reliability Data with data tables - (1989).

DINO (G.) - DIMATTIA1 - FAISAL (I.) - KHAN2 - AMYOTTE (P.-R.) - Determination of Human error probabilities for offshore platform musters. - Journal of loss prevention in the process industries, vol. 18, no 4-6, p. 488-501 (2005).

VILLEMEUR (A.) - Sûreté de fonctionnement des systèmes industriels : fiabilité, facteurs humains et informatisation. - Volume Collection de la Direction des Recherches et Études d'Électricité de France, Éditions Eyrolles, Paris, France (1998).

SWAIN (A.-D.) - GUTTMANN (H.-E.) - Handbook of Human Reliability Analysis with Emphasis on Nuclear Power Plant Application. - US-NRC-NUREG/CR-1278, août 1983.

BELLO - COLOMBARI - The human operator failures in petrochemical facilities : an historical investigation and a tentative simulation model TESEO. - 6th Advances in Reliability Technology Symposium, UKAEA-NCSR-R23 (1980).

HANNAMAN - SPURGIN - LUKIC - A model for assessing human cognitive reliability in PRA studies. - Third IEEE conference on Human Reliability, monterey, USA (1985).

OCTARES - L'état de l'art dans le domaine de la fiabilité humaine. - Institut de sureté de fonctionnement, 1er janv. 1994.

E&P Forum Report no 11.8/250 - (1996).

CPR 12 E - Methods for determining and processing probabilities....

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