Pondération des fréquences de fuite dans le cadre des analyses de risques industriels

Olivier Iddir
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Abstract

Les fuites sur canalisation representent une part importante des evenements redoutes identifies dans les analyses de risques realisees dans le cadre des etudes reglementaires francaises (etude de dangers), mais aussi dans le cadre des etudes dites QRA ( quantitative risk assessment ). Pour quantifier l'occurrence d'une fuite sur canalisation, l'une des methodes couramment utilisee consiste a extraire une frequence d'occurrence dite lineique (/an · m) d'une banque de donnees, et a la multiplier par le metre de la canalisation. Cette maniere de proceder a pour principal interet d'etre relativement simple a mettre en œuvre. En revanche, un certain nombre de questions se posent quant a l'utilisation des valeurs « moyennes » rapportees dans les banques de donnees. Il est alors necessaire de distinguer deux types de banques de donnees : les banques de donnees qui sont specifiques a un secteur d'activite, telle que l'EGIG 6 th pour les canalisations de transport de gaz ( pipe ) ou l'UKOPA 4 th pour les canalisations de transport d'hydrocarbures ( pipe ) ; les banques de donnees « multisecteurs », telle que le CPR 18 E, plus connu sous le nom de Purple Book . Utiliser les frequences de fuite rapportees par l'EGIG 6 th dans le cadre d'une analyse de risques portant sur une canalisation de transport de gaz ne pose a priori pas de probleme, puisque les valeurs rapportees dans cette banque de donnees sont specifiques a ce secteur d'activite. En d'autres termes, les valeurs rapportees dans cette banque constituent de bons estimateurs des frequences de fuite. En revanche, lorsque l'on souhaite evaluer la frequence de fuite sur une canalisation pour un secteur d'activite qui n'est pas couvert par une banque de donnees specifique, il se pose la question de la representativite des valeurs. En effet, comment juger si la valeur rapportee dans la banque est trop pessimiste, ou au contraire trop optimiste, au regard des differentes causes de fuite et mesures de prevention identifiees lors de l'analyse des risques. Pouvoir s'ecarter a la hausse ou a la baisse des valeurs rapportees dans les banques de donnees devient alors necessaire si l'on souhaite mener une analyse des risques specifique en prenant en compte les particularites du systeme etudie (nature et intensite des causes pouvant mener a la fuite, performance des mesures de prevention mises en place par l'industriel, etc.). Cet article propose de faire un point sur l'etat des connaissances actuelles sur le theme de la ponderation des frequences de fuite dans le cadre des analyses de risques quantifiees.
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工业危害分析中泄漏频率的加权
在法国监管研究(危害研究)和QRA(定量风险评估)研究框架内进行的风险分析中,管道泄漏占可疑事件的很大一部分。为了量化管道泄漏的发生,一种常用的方法是从数据库中提取一个线性发生频率(/年·m),并将其乘以管道的米。这种方法的主要优点是实现起来相对简单。另一方面,在使用数据库中报告的“平均值”时出现了一些问题。那么就需要区分两种类型的数据库银行:银行划分了一个具体的数据,以致l’EGIG 6 th对于输气管道(pipe)或l’UKOPA 4th对于油气输送管道(pipe);“多部门”数据库,如CPR 18e,更广为人知的是紫书。在天然气输送管道的风险分析中使用egig 6th报告的泄漏频率是没有问题的,因为该数据库中报告的值是特定于该行业的。换句话说,在这个数据库中报告的值是泄漏频率的良好估计。另一方面,当需要评估某一特定数据库未涵盖的活动部门的管道泄漏频率时,就会出现值的代表性问题。事实上,考虑到风险分析中确定的各种泄漏原因和预防措施,如何判断银行报告的价值是过于悲观还是过于乐观。s’ecarter权力已经上涨或下跌成为必要的数据库中的表值如果希望过上的风险分析,同时考虑各国具体原因的性质和强度(在学习”系统的特点导致了泄漏,表演由实业家预防措施到位,等等)。本文对量化风险分析中泄漏频率加权这一主题的现有知识进行了综述。
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