Application Des Techniques De L’intelligence Artificielle Aux Problèmes De Gestion Des Risques Industriels
Résumé: Un problème important auquel fait face les analystes de risque est comment traiter les incertitudes liées aux paramètres d’un scénario d'accident, tels que la fréquence des événements initiateurs, la probabilité de défaillance des barrières de sécurité, la gravité des conséquences et la fiabilité humaine. L’objectif principal assigné à cette thèse est de contribuer à la résolution de certains aspects problématiques de l’évaluation et de la réduction des risques inhérents aux systèmes industriels en présence d’informations incomplètes et/ou incertaines. Des modèles issus des techniques floues et possibilistes sont proposés. Le premier modèle consiste à proposer une approche floue d’évaluation du niveau d’intégrité de sécurité (SIL). Le modèle graphe de risque flou proposé tente d’améliorer le graphe conventionnel en le décrivant par un système d’inférence flou. Une approche LOPA floue permettant l'évaluation des éléments d'un scénario d'accident et les mesures de réduction des risques de manière plus souple et moins contraignante est l’objet du deuxième modèle proposé . Afin de mettre en valeur et valider ces modèles, ils ont été appliqués à un four rebouilleur dans un procédé de traitement de gaz.
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