erxemple  arbre de défaillance
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Arbre de defaillance Contexte booleen, analyse et bases mathematiques
L'arbre de defaillance est un modele graphique utilise en surete de fonctionnement pour representer l'etat de panne d'un systeme en fonction des etats de panne de ses composants. Sa nature deductive (effet causes) lui confere une capacite d'analyse puissante. Il partage les memes bases booleennes et probabilistes avec le diagramme de fiabilite et possede des liens avec le diagramme cause consequence ou l'arbre d'evenement. Sont decrites sa mise en oeuvre, les difficultes et les solutions pour l'utiliser qualitativement et quantitativement. L'utilisation des diagrammes de decision binaires est introduite et l'extension aux aspects non coherents est abordee.
J P Signoret
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Methodologie arbre de defaillance appliquee au scenario de rupture d'approvisionnement en fluide cryogenique d'un recipient de cryoconservation
Analyse Preliminaire des Risques, HAZOP, AMDEC, ARG, Arbre de defaillance, etc. c'est autant d'outils et de methodologies pour identifier et quantifier le risque industriel. Mais lequel choisir lorsque vous etes Chef de projet industriel en charge du developpement d'un produit, d'une nouvelle fonctionnalite ou d'un systeme de securite complementaire sur un equipement deja en production Lequel apportera la justification que votre systeme maitrise le risque au niveau d'occurrence que vous souhaitez obtenir pour un scenario d'incident specifique Lequel demontrera et justifiera que vos choix technologiques aupres d'un comite en charge de valider le deploiement d'un nouveau produit sur le marche sont les bons L'objectif de cette communication n'est pas de donner le guide de l'outil a utiliser en fonction de la configuration dans laquelle vous vous trouvez, mais de demonter que l'association des outils dits deductifs et inductifs est fondamentale pour approcher les risques industriels de maniere globale. L'exemple illustre dans cette communication demontre la complementarite des demarches et a permis de repenser les risques et la gestion des boucles de securite du systeme developpe.
W Legeron
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Probabilite de defaillance a la sollicitation d'une fonction instrumentee de securite
Les normes IEC 61508 et 61511 permettent de caracteriser la performance d'un equipement de securite (61508) et d'une fonction instrumentee de securite (61511) en evaluant son niveau de SIL Safety Integrity Level Il existe quatre niveaux de SIL, le niveau 4 renvoyant au niveau le plus eleve le niveau 1 au niveau le plus faible Un systeme de SIL n a une probabilite de defaillance a la sollicitation comprise entre 10 n et 10 n +1) Pour determiner le niveau de SIL d'une fonction instrumentee de securite, il est necessaire de calculer la probabilite de defaillance. L'article explicite la maniere dont il est possible d'evaluer la probabilite de defaillances a la sollicitation a l'aide de formules de calcul simplifiees ou a l'aide de la methode arbre de defaillances.
Olivier Iddir
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Supervision adaptative et pronostic de defaillance pour la maintenance previsionnelle de systemes evolutifs complexes
Une maintenance previsionnelle efficace repose d'une part sur une modelisation precise de connaissances expertes preexistantes (AMDEC, Arbre de defaillance, etc. et d'autre part sur des outils de supervision et de pronostic sensibles aux evolutions du procede. La performance de ces outils repose sur l'analyse et l'estimation en temps reel de l'etat du procede, mais egalement sur la prevision de ses etats futurs. Sur cette base, des indicateurs tels que les valeurs probabilistes issues du pronostic de defaillances peuvent etre exploites pour la planification efficiente d'actions de maintenance. En partant des connaissances expertes preetablies, nous proposons une approche de supervision adaptative basee sur une technique de reconnaissance des formes, AUDyC (AUto adaptive and Dynamical Clustering) qui est particulierement adapte aux systemes dynamiques evolutifs et complexes. Cette approche permet de suivre en temps reel l'etat de fonctionnement du procede, avec un minimum de connaissances a priori sur ses caracteristiques physiques, de detecter et de diagnostiquer tout changement de son comportement, meme si le systeme evolue vers un etat jusqu'alors inconnu et d'actualiser la base de connaissance par integration de nouveautes. Une approche de pronostic de defaillance couplee au processus de supervision adaptative est alors proposee afin de fournir en temps reel, l'etat futur d'un procede tout en estimant la probabilite qu'une defaillance survienne a un instant futur ainsi que la fiabilite de ce pronostic. Cette architecture de supervision adaptative et de pronostic proposee est utilisee pour la maintenance previsionnelle des composants d'un systeme reel de thermoregulation.
Moussa Traore
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Etudes des dangers arbre de defaillances (methode d'analyse detaillee des risques ADR)
Dans le cadre des etudes de dangers, la methode de l'arbre de defaillances est couramment retenue en phase d'analyse detaillee des risques pour analyser les combinaisons de causes menant a un evenement redoute. Pour bien apprehender la methode, il est necessaire de comprendre le processus de construction d'un arbre de defaillances savoir identifier la composition des combinaisons de causes qui menent a l'evenement redoute (represente au sommet de l'arbre de defaillances) savoir quantifier l'arbre de defaillances.
Olivier Iddir
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Une nouvelle methode de diagnostic basee sur la conversion d'un arbre de defaillances en reseau bayesien
Abdelaziz Lakehal Zine Ghemari
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Formalisation des scenarios de defaillance d'un BDMP par automate ni
Les Boolean Driven Markov Processes (BDMP) ont ete concus par EDF pour conduire des analyses predictives de surete de systemes critiques. Tout comme pour les arbres de defaillance, la construction d'un BDMP consiste a decrire les combinaisons de panne des composants d'un systeme qui conduisent a sa defaillance. Une fois ce modele etabli, la recherche de toutes les sequences de pannes elementaires qui conduisent a la defaillance globale du systeme est un probleme complexe qui necessite d'explorer l'espace d'etat, le plus souvent de tres grande taille, qui est sous jacent au BDMP. Pour determiner de maniere systematique et exhaustive ces scenarios de defaillance, nous utilisons une approche basee sur la theorie des langages et des automates fi nis. Nous proposons dans ce papier un algorithme qui permet de calculer un automate fini "equivalent" a un BDMP, dans le sens ou l'ensemble des scenarios de pannes et reparations du BDMP coincide avec les mots du langage genere par l'automate.
Pierre-Yves Chaux Jean-Marc Roussel Jean Lesage
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Arbres de defaillance, des causes et d'evenement
La surete de fonctionnement (comme explique dans les articles La surete de fonctionnement methodes pour maitriser les risques La surete de fonctionnement methodes pour maitriser les risques et Surete de fonctionnement demarches pour maitriser les risques La surete de fonctionnement demarches pour maitriser les risques au service de la maitrise des risques, decrit les mecanismes qui conduisent aux incidents et aux accidents. On trouve donc naturellement dans cette discipline des methodes destinees a representer la logique des combinaisons de faits ou de conditions qui ont conduit, conduisent ou pourraient conduire a des incidents ou accidents. Rien d'etonnant donc que des representations arborescentes fassent partie des outils usuels de la surete de fonctionnement. Nous presentons dans cet article les trois methodes les plus courantes l'arbre de defaillance, l'arbre des causes et l'arbre d'evenement Ces trois methodes ont en commun de produire des representations de la logique d'un systeme (ou d'une partie) sous des formes arborescentes Cette ressemblance superficielle est trompeuse ces trois methodes repondent a des besoins nettement differents et les arbres produits ne contiennent pas les memes informations Cette ressemblance dans la forme et, naturellement, dans l'appellation nous a motives a les presenter ensemble afin d'aider le lecteur a les distinguer. Il ne faut donc pas prendre ces trois methodes pour des variantes d'une meme methode ou pour trois facons de conduire le meme raisonnement mais bien pour trois methodes differentes.
Yves Mortureux
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Contribution a la construction et au traitement des arbres de defaillance
L'arbre de defaillance (add) est l'une des methodes les plus connues d'evaluation previsionnelle de la surete de fonctionnement des systemes techniques, mais demeure neanmoins un objet d'etudes et de recherches intensives. La contribution de ce travail est triple, puisqu'elle porte sur la construction et les traitements qualitatif et quantitatif des arbres de defaillance. Ces differentes parties ont donne lieu a des realisations concretes: une procedure d'aide a la construction et un algorithme dedie au traitement probabiliste des arbres de defaillance. Enfin, le principe d'une approche alternative globale basee sur la formalisme des diagrammes de decision binaires es propose en conclusion
Tarek Bouhoufani
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Evaluation probabiliste approchee des grands arbres de defaillance
L'evaluation de la probabilite d'occurrence d'un evenement indesirable modelise par arbre de defaillance implique frequemment une reduction de l'ensemble des coupes minimales. Cette etude propose une methode d'estimation d'une borne superieure de l'erreur commise lorsque les simplifications sont effectuees en fonction d'un critere d'ordre fixe
Francoise Kervegant Nikolaos Limnios Christiane Cocozza-Thivent Alain Dubreuil-Chambardel