Ce chapitre présente une analyse statistique des accidents déclarés (incendies, explosions et rejets de substances) à la raffinerie Skikda durant la période 2003-2014. Après une succession des événements accidentels durant cette dernière décennie et en se basant sur les données statistiques de la fréquence des accidents de raffinage en Algérie, cette analyse, contrairement à la perception populaire, a témoigné une tendance à la hausse en matière de fréquence durant les quatre dernières années. Selon les résultats de cette analyse, plus du tiers du nombre total d'accidents est lié à la défaillance des équipements. Cela est dû à la détérioration de l'installation de la raffinerie et le manque de culture de la sécurité et les connaissances nécessaires pour prévenir les accidents majeurs et minimiser leurs conséquences. Cela donne une indication claire que la plupart de ces accidents auraient pu être évités si une bonne ingénierie dans la conception, la construction, l'entretien et l'exploitation a été pratiquée et un programme de gestion des risques industriels a été mis en place et correctement exécuté.
Parmi les obstacles rencontrés durant la réalisation de cette étude, le problème du manque d'informations sur les événements accidentels et surtout ceux des incidents du fait que les investigations n'ont pas couvert l’intégrité des événements qui, normalement, devaient être systématiques. Par conséquent, les leçons qui devraient être retenues des accidents passés concernant leurs causes, conséquences et les actions à entreprendre n'étaient pas retenues et diffusées.
C’est pourquoi, cette étude donne une idée sur les leçons qu'on peut apprendre de l'étude des accidents passés qui est à son tour très importante pour assurer la sécurité des opérations du raffinage du pétrole. Sachant que ce genre de leçons peut être appliqué à d'autres industries. Selon cette analyse, ces accidents peuvent être évités par :
L’amélioration du niveau de sécurité en utilisant des équipements de haute qualité pour la détection d'incendie, les alarmes et l’extinction des incendies ;
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Effectuer des études de dangers et des études d'impact et donner plus d'importance aux problèmes de gestion liés aux incendies ;
Renforcer la surveillance pour les sociétés privées.
Pour les personnes qui n'ont pas de connaissance sur la sécurité contre les incendies, les moyens de protection ainsi que les techniques d'évacuation en cas d'accident, on a quelques suggestions à proposer :
Mettre en place un système efficace pour la sélection du personnel pour les postes de travail sensibles.
Renforcer la culture de sécurité et les compétences professionnelles et assurer une meilleure formation pour les opérateurs ;
Améliorer les conditions de sécurité et la fiabilité du système homme-machine ;
Prendre en considération l'état météorologique lors de la conception des projets. Cette analyse statistique comprend : la collecte des données, le traitement des données collectées, l'interprétation des données, la présentation afin de rendre les données compréhensibles et exploitables pour service de retour d’expérience et pour apprendre plus de leçons sur ces phénomènes accidentels. Ainsi, cette analyse statistique peut donner naissance à deux grands volets d’étude ;
1. Dans un premier temps, les résultats de l’analyse statistique peuvent être interférés pour faire émerger des propriétés d'un ensemble de variables connues uniquement à travers quelques-unes de ces réalisations (qui constituent un échantillon de données). Cette inférence statistique s'appuie sur les résultats de la statistique mathématique, qui applique des calculs mathématiques rigoureux concernant la théorie des probabilités et la théorie de l'information aux situations où l’on n'observe que quelques réalisations (expérimentations) du phénomène à étudier. Sans la statistique mathématique, un calcul sur des données (par exemple une moyenne), n'est qu'un indicateur. C'est la statistique mathématique qui lui donne le statut d'estimateur dont on maîtrise le biais, l'incertitude et autres caractéristiques statistiques. On cherche en général à ce que l'estimateur soit sans biais, convergent (ou consistant) et efficace. On peut aussi émettre des hypothèses sur la loi engendrant le phénomène général. L'étude de l'échantillon va alors valider ou non cette hypothèse : c'est ce qu'on appelle les tests d'hypothèses. Les tests d'hypothèses permettent de quantifier la probabilité avec laquelle des variables (connues seulement à partir d'un échantillon) vérifient une propriété donnée. Enfin, on peut chercher à modéliser un phénomène a posteriori. La modélisation statistique doit être différenciée de la modélisation physique. Dans le cas de la modélisation statistique, le modèle va être construit à partir des données disponibles, sans aucun a priori sur les mécanismes entrant en jeu. Ce type de modélisation s'appelle aussi modélisation empirique. Dans le second chapitre, on va donner une présentation panoramique des différents modèles dédiés à l’étude du phénomène d’incendie en parcourant toutes ses étapes commençant par son ignition et terminant par ses modèles d’évacuation.
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2. Le second objectif de cette analyse statistique consiste à fournir des données d’entrée nécessaires à d’autres types de modélisation telle que la modélisation déterministe qui fait appel à un grand nombre de données d’entrée.
Dans le cadre de cette thèse, Cette analyse statistique a fait l'objet des articles à paraître dans les journaux suivants : World Applied Sciences Journal (Chettouh et Hamzi 2014e) et International Journal of Engineering Research & Technology (Chettouh et Hamzi 2013c).
Chapitre 2
Etat de l’art sur les modèles statistiques
d’incendie
Sommaire
ans ce chapitre, nous présentons de manière succincte, un état de l’art sur la modélisation statistique des incendies. Nous présenterons d'abord les différents types de modélisations dédiées à l’étude des incendies : Modélisation déterministe ou physique, statistique, et semi-empirique. Ensuite, nous nous pencherons sur la modélisation statistique en présentant une classification des modèles statistiques développés pour étudier l’incendie. Enfin, nous nous intéresserons à l’état de l’art des modèles statistiques d’incendies en tenant compte de la classification élaborée précédemment.
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II.1 Introduction………...37 II.2 Classification des modèles d’incendie………...38 II.3 Modèles statistiques d’incendie………..……...39
II.3.1. Modèles statistiques d’ignition et fréquence d’incendie………43
II.3.2. Modèles statistiques de propagation et comportement d’incendie……….45
II.3.3. Modèles statistiques des effets de l’incendie……….51
II.3.4. Modèles statistiques de détection d’incendie et réponse humaine………...52
II.3.5. Modèles statistiques d'évacuation………..57
II.3.6. Cadre statistique pour l'analyse de l'incertitude et la sensibilité des modèles déterministes d'incendie………...58 II.4 Conclusion………...59
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II.1. Introduction
Depuis quelques années, le risque incendie a reçu un écho tout particulier auprès des industriels notamment après les différents accidents qui ont coûté très cher aux entreprises en particulier et aux sociétés en général. La prise de conscience collective de l’importance du risque incendie, en matière de pertes humaines et de coût matériel, a permis d’élaborer un contexte législatif afin d’améliorer la performance et la disponibilité des différents équipements de sécurité (Chettouh 2009).
La prise en compte de ce risque dans les études de sécurité se heurte à un problème récurrent, à savoir la difficulté, voire l’impossibilité de réaliser des essais incendies en taille réelle. En effet, les essais incendies sont relativement difficiles à mettre en œuvre et peuvent s’avérer très coûteux : fabrication et utilisation d’un ou plusieurs prototypes qui seront non réutilisables (afin de simuler plusieurs cas de scénarios dangereux), installation de systèmes complexes de mesures (capteurs de température, de concentration de polluants, débitmètres…), dépouillement fastidieux des résultats, mise en place d’une procédure de test particulière à chaque scénario avec soutien logistique (équipes opérationnelles, équipes de secours, etc.).
Pour toutes ces raisons, les industriels essaient d’éviter au maximum ce type de procédure sans pour autant dégrader la qualité et la pertinence des études de sécurité. Pour atteindre cet objectif, des outils fondés sur la modélisation et la simulation numérique ont été développés depuis quelques années grâce notamment à l’avènement des systèmes informatiques. En effet, de puissants logiciels de simulation permettent d’étudier, en particulier, les phénomènes de propagation d’incendies sur des systèmes complexes et de grande taille.
La modélisation d’un système consiste principalement dans la description formelle des
processus intervenant dans ce système (Camara et al. 2012). Cette démarche a pour objectifs la
compréhension et la prédiction du comportement du système, pour éventuellement aboutir à son contrôle. C’est une traduction subjective de la réalité qui peut passer par la mise en œuvre d’outils mathématiques et numériques sur lesquels vient s’appuyer l’analyse du système considéré. Pour représenter les feux, naissant, se développant, se propageant, s’éteignant, il existe plusieurs catégories de modèles correspondant à différents niveaux d’approximation qui permettent d’évaluer les conséquences des incendies. Le choix du modèle dépend du niveau de précision souhaité dans l’évaluation et également des moyens et du temps disponible pour réaliser les calculs de simulation (Chettouh 2009).
La modélisation des incendies est très certainement un problème d’une extrême complexité, il met en jeu des phénomènes fortement non linéaires tels que les transferts turbulents dans les basses couches de l’atmosphère et au voisinage immédiat du front d’incendie (interaction écoulement/combustible, combustion en phase gazeuse), les transferts radiatifs entre la flamme,
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la décomposition par séchage, pyrolyse et combustion hétérogène de la végétation dans le cas des feux de forêt. C’est pour ces raisons que les approches plus ou moins empiriques ont longtemps été privilégiées pour aborder ce problème. Ces outils proposent une évaluation de quelques caractéristiques simples d’un incendie en propagation libre, telles que la vitesse de propagation, la densité linéaire de puissance dégagée par le front d’incendie (intensité du front) et la hauteur de flamme.