Méthodes de simulation adaptative pour l’évaluation des risques de système complexes.
Auteur / Autrice : | Pietro Turati |
Direction : | Enrico Zio, Nicola Pedroni |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences et technologies industrielles |
Date : | Soutenance le 16/05/2017 |
Etablissement(s) : | Université Paris-Saclay (ComUE) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Interfaces : matériaux, systèmes, usages (Palaiseau, Essonne ; 2015-....) |
Partenaire(s) de recherche : | établissement opérateur d'inscription : CentraleSupélec (2015-....) |
Laboratoire : Laboratoire génie industriel (Gif-sur-Yvette, Essonne) | |
Jury : | Président / Présidente : Emmanuel Vazquez |
Examinateurs / Examinatrices : Enrico Zio, Nicola Pedroni, Francesco Di Maio | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Edoardo Patelli, Emanuele Borgonovo |
Mots clés
Résumé
L’évaluation de risques est conditionnée par les connaissances et les informations disponibles au moment où l’analyse est faite. La modélisation et la simulation sont des moyens d’explorer et de comprendre le comportement du système, d’identifier des scénarios critiques et d’éviter des surprises. Un certain nombre de simulations du modèle sont exécutées avec des conditions initiales et opérationnelles différentes pour identifier les scénarios conduisant à des conséquences critiques et pour estimer leurs probabilités d’occurrence. Pour les systèmes complexes, les modèles de simulations peuvent être : i) de haute dimension ; ii) boite noire ; iii) dynamiques ; iv) coûteux en termes de calcul, ce qu’empêche l’analyste d’exécuter toutes les simulations pour les conditions multiples qu’il faut considérer.La présente thèse introduit des cadres avancés d’évaluation des risques basée sur les simulations. Les méthodes développées au sein de ces cadres sont attentives à limiter les coûts de calcul requis par l’analyse, afin de garder une scalabilité vers des systèmes complexes. En particulier, toutes les méthodes proposées partagent l’idée prometteuse de focaliser automatiquement et de conduire d’une manière adaptive les simulations vers les conditions d’intérêt pour l’analyse, c’est-à-dire, vers des informations utiles pour l'évaluation des risques.Les avantages des méthodes proposées ont été montrés en ce qui concerne différentes applications comprenant, entre autres, un sous-réseau de transmission de gaz, un réseau électrique et l’Advanced Lead Fast Reactor European Demonstrator (ALFRED).