Thèse soutenue

Contribution à l'évaluation des risques liés au TMD (transport de matières dangereuses) en prenant en compte les incertitudes

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Auteur / Autrice : El Abed El Safadi
Direction : Jean-Marie FlausOlivier Adrot
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique et productique
Date : Soutenance le 09/07/2015
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble, Isère, France)
Jury : Président / Présidente : Maria Di Mascolo
Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Pagnon
Rapporteurs / Rapporteuses : Tarek Raissi, Gilles Dusserre

Résumé

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Le processus d'évaluation des risques technologiques, notamment liés au Transport de Matières Dangereuses (TMD), consiste, quand un événement accidentel se produit, à évaluer le niveau de risque potentiel des zones impactées afin de pouvoir dimensionner et prendre rapidement des mesures de prévention et de protection (confinement, évacuation...) dans le but de réduire et maitriser les effets sur les personnes et l'environnement. La première problématique de ce travail consiste donc à évaluer le niveau de risque des zones soumises au transport des matières dangereuses. Pour ce faire, un certain nombre d'informations sont utilisées, comme la quantification de l'intensité des phénomènes qui se produisent à l'aide de modèles d'effets (analytique ou code informatique). Pour ce qui concerne le problème de dispersion de produits toxiques, ces modèles contiennent principalement des variables d'entrée liées à la base de données d'exposition, de données météorologiques,… La deuxième problématique réside dans les incertitudes affectant certaines entrées de ces modèles. Pour correctement réaliser une cartographie en déterminant la zone de de danger où le niveau de risque est jugé trop élevé, il est nécessaire d'identifier et de prendre en compte les incertitudes sur les entrées afin de les propager dans le modèle d'effets et ainsi d'avoir une évaluation fiable du niveau de risque. Une première phase de ce travail a consisté à évaluer et propager l'incertitude sur la concentration qui est induite par les grandeurs d'entrée incertaines lors de son évaluation par les modèles de dispersion. Deux approches sont utilisées pour modéliser et propager les incertitudes : l'approche ensembliste pour les modèles analytiques et l'approche probabiliste (Monte-Carlo) qui est plus classique et utilisable que le modèle de dispersion soit analytique ou défini par du code informatique. L'objectif consiste à comparer les deux approches pour connaitre leurs avantages et inconvénients en termes de précision et temps de calcul afin de résoudre le problème proposé. Pour réaliser les cartographies, deux modèles de dispersion (Gaussien et SLAB) sont utilisés pour évaluer l'intensité des risques dans la zone contaminée. La réalisation des cartographies a été abordée avec une méthode probabiliste (Monte Carlo) qui consiste à inverser le modèle d'effets et avec une méthode ensembliste générique qui consiste à formuler ce problème sous la forme d'un ensemble de contraintes à satisfaire (CSP) et le résoudre ensuite par inversion ensembliste. La deuxième phase a eu pour but d'établir une méthodologie générale pour réaliser les cartographies et améliorer les performances en termes de temps du calcul et de précision. Cette méthodologie s'appuie sur 3 étapes : l'analyse préalable des modèles d'effets utilisés, la proposition d'une nouvelle approche pour la propagation des incertitudes mixant les approches probabiliste et ensembliste en tirant notamment partie des avantages des deux approches précitées, et utilisable pour n'importe quel type de modèle d'effets spatialisé et statique, puis finalement la réalisation des cartographies en inversant les modèles d'effets. L'analyse de sensibilité présente dans la première étape s'adresse classiquement à des modèles probabilistes. Nous discutons de la validité d'utiliser des indices de type Sobol dans le cas de modèles intervalles et nous proposerons un nouvel indice de sensibilité purement intervalle cette fois-ci.