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Titre: Analyse Quantitative des Risques : Application sur les Bacs de Stockage
Auteur(s): Guetarni Islam Hadj, Mohamed
Mots-clés: Analyse Quantitative des Risques, SDF, AMDE, AdD, Simulation de Monté Carlo, Réseaux Bayésien, Inférence bayésienne, Facteurs d’importance probabilistes, Système déluge à eau, Aide à la décision
Date de publication: 6-mai-2019
Editeur: Université d'Oran 2 Mohamed Ben Ahmed
Résumé: sont omniprésents. A cet effet, il est primordial d’implémenter des barrières de sécurité préventives et d’intervention avec un haut niveau de fiabilité, disponibilité, maintenabilité et de sécurité suite à des analyses quantitatives approfondies sur les risques, afin de garantir une totale maitrise de ces zones, et réduire la gravité et la fréquence d’occurrence de ces scénarios catastrophiques. Cette thèse a tiré profit des principes de la sûreté de fonctionnement, les lois de probabilité ainsi que les différentes méthodes d’Analyse Quantitative des Risques. Après avoir établi un état de l’art sur l’application des Réseaux bayésiens comme étant un outil d’aide à la décision performent et dynamique dans l’analyse Quantitative, nous avons pu définir les équations nécessaires pour l’obtention des facteurs d’importance probabiliste par inférence bayésienne. Afin de mettre en évidence ce travail de recherche une application sur le système déluge à eau, l’une des barrières de sécurité la plus importante installée dans les zone de stockage de GPL, a été étudiée en passant par la modélisation et simulation par les différentes méthodes d’analyse et modèles probabilistes tel que : AMDE, Arbre de défaillance, Simulation de Monté Carlo, Diagramme de décision binaire, loi exponentiel, loi de Weibull et les facteurs d’importance probabilistes. A la fin de ce travail un Réseau Bayésien a été élaborer pour définir l’interaction entre la criticité des équipements et leurs impacts sur l’indisponibilité du système ainsi que l’intégration d’avis d’experts. Ce Réseaux Bayésien a été utilisé comme étant un outils d’aide à la décision dynamique et efficace pour l’optimisation des performances du système étudie.
URI/URL: https://ds.univ-oran2.dz:8443/jspui/handle/123456789/1324
Collection(s) :Doctorat Sécurité Industrielle et Environnement

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