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Méthodes et outils de la SdF: Adéquation,
limites challenges.
SIGNORET Jean-Pierre
SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Généralités
2 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Définition du “RISQUE”
SIS
SDF
Sécurité
Environnement
Fréquence
2 Dimensions
Conséquences
Disponibilité
de Production
(RAM)
"Dependability"
Définition
très générale
Divers risques
==>
Diverses études
3 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Investissements
Safety
Production
Sécurité versus Disponibilité de Production
Sécurité
Événements Rares
X
Grosses Conséquences
Autorités de sûreté
Estimateurs Conservatifs
RAM
Disponibilité
Événements Fréquents X
Aide à la Décision
Estimateurs Réalistes
4 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
SIS
Petites Conséquences
Besoins
en données
de plus en plus
précises
Besoin de
méthodologies
adaptées
Depuis
50 ans
Un corpus complet
de méthodes et outils
Approches
simples
Attention au
Simplisme !
Analyses Qualitative &
Quantitative
Modèles
de Base
• Analyse Fonctionnelle
• Analyse Préliminaire Des Risques
•AMDE(C)
• HAZOP
SIS
• Réseaux de fiabilité
-Pt de vue structurel
-Combinaison de
défaillances
Modèles
Dynamiques
Approche Markovienne
• Réseaux de Petri & Monte Carlo
-Analyse en
profondeur
• Langage formels & Monte Carlo
-Point de vue
• ...
comportemental
RAM
5 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Calculs
approchées
Modèles
Statiques
•Diagrammes de fiabilité
• Arbres de défaillances
-Comment ça marche
-Identification des
risques
-Analyses haut niveau
SIS
Calculs
analytiques
Monte
Carlo
Approches
systémiques
Attention aux incidences systémiques
Analyse
LEGO !!
Ce n'est pas
parce que toutes
les parties sont optimum
que le système global
est optimum
Aristotle
Bellman
Gödel
Approche
systémique
obligée
Le "tout" est plus que la
somme de ses parties
6 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Sécurité
fonctionnelle
7 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Liens avec les définitions classiques
Concepts
CEI
Probability of
Failure on
Demand
Faible
demande
PFD
Probability of
Failure per
Hour
Mode
Continu
PFH
Concepts
traditionnels
Paramètre
classique
Indisponibilité
PFD(t) = U(t)
Indisponibilité
Paramètre
"Exotique" !
Intensité
inconditionnelle
de défaillance
Défiabilité
(Protection ultime)
PFH(t) = w(t)
Indisponibilité
(Protection non ultime)
Aucun problème avec les
approches conventionnelles
8 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Attention aux
calculs simplistes
Exemple typique
PT1
PT2
SDV
2/3
1/2
LS
PT3
Résultats
non
conservatifs
ESDV
Components
"raisonnablement"
indépendant
P ???
Calculs
couramment
rencontrés
Il faut améliorer
les calculs
SIS
SIS
Défaillant
DCC
CCF Vannes
Valves
Vannes
Valves
défaillantes
Failed
PFDavg8
9 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Inacceptable pour
la sécurité
Logic solver
défaillant
Failed
Capteurs
Sensors
défaiilants
Failed
Défaillance
de Cause
commune
DCC
CCF
Capteurs
Sensors
PFDavg7
PFDavg1
ESDV
Failed
Défaillante
SDV
Défaillante
Failed
PT1
PT1Défaillant
Failed
PT2Défaillant
Failed
PT2
PT3Défaillant
Failed
PT3
PFDavg2
PFDavg3
PFDavg4
PFDavg5
PFDavg6
probabilité
moyenne de
défaillance
Calculs rigoureux:
PFD(t)
PFDavg
PT1
PT2
SDV
2/3
PT3
ARALIA
1/2
LS
ESDV
Indisponibilité SIS
Paramètres choisis pour
obtenir une "belle" courbe!
Max
Moyenne
PFD(t)
Vannes
Courbes en
dents de scie
HIPS
SISFailed
courbes en
dents de scie
PFD(t)
CCF Vannes
Valves
DCC
Valves
Vannes
Failed
défaillantes
Logic solver
Failed
défaillant
Capteurs
Sensors
défaillants
Failed
DCC
CCF
Sensors
Capteurs
PT2Défaillant
Failed
PT2
PT3Défaillant
Failed
PT3
PFD(t)
ESDV
ESDV
Failed
Défaillante
10 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Capteurs
SDV
SDV
Défaillante
Failed
PT1
PT1Défaillant
Failed
Au delà des limites de l'ADD
Aspects dynamiques
Dépendances
Modèles comportementaux
Systèmes
Multi phase
Explosion
combinatoire
Markov + calculs analytiques
Composants
individuels
RdP + Monte Carlo
Systèmes
11 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
• Ressources réparation
• Mobilisation
• Pièces de rechange
• DCC
Approche mixte: BdF/Réseaux de Petri
Tr4
!RA = true
R
Assertion
m
lDU
Tr3
d=0
!-Ci
Délai
stochastique
RR
Jeton
Tr1
m
OL
Place
RR
RR
!- CCF
!- Dccf
W
W
CC
DCC
DU
DU
SP
DU
DD
!NbR =NbR+1
nM
? Dccf
F( q , t)
d = t mod t
? NbR >0
p
DD
DD
Composant simple
périodiquement testé
!If CCF then Dccf
!
DU
DU
TT
Modèle global
(mixte BdF/RdP)
OL
w
Équipe de réparation
• PFD
• PFDavg
O1 = Ca.Cb + Ca.Cd + Cb.Cc
AA
Failure
EE
2/3
O1
O1
DD
O2
O2
lDD
!!-Ci
DD
12 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Restoration
?-O3
BB
m
M
Av
Composant simple
Défaillance révélées
W
d=0
? NbR =0
Composant simple
!Ci
!CCF
!-Ci
!-Ci
lCCF
e
? Dccf
?CCF
lDU
Transition
Prédicat
Délai
déterministe
!Ci
!NbR =NbR-1
! Ci
! RA = false
?RA = true
nC
nC
W
?O3
U
O3
1st Failure
FF
CC
O2 = O1.Cd
O3 = O2 .( Ce +Cf )
Fd
Rl
Disponibilité
de
Production
13 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Du binaire au multi-états
Modèles
non Booléens
ADD
RBD
Process
Capacité
90 kbd
70 kbd
B
50 kbd
Puits
0 kbd
Client
30 kbd
Systèmes
Multi États
Process
100 kbd
40 kbd
D
C
Impossible de
séparer en bon et
mauvais états
Multiples niveaux de Production
14 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
90 kbd
70 kbd
50 kbd
40 kbd
0 kbd
Client
30 kbd
Politique de Maintenance curative
Équipement
permettant la
meilleure
récupération
Priorité de
réparation
Pièces de
rechange
Maintenance
Curative
Toute
défaillance
doit être
réparée
Mobilisation
du support
d'intervention
Équipe(s) de
maintenance
15 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Autres
défaillances
Défaillances
critiques
2
Pas
de pertes
1
3
Pertes
immédiates
Pertes
pendant
réparation
Défaillances
dégradées
... et plein d'autres paramètres ...
Réparations
"suspendues"
Météo
Hydrates
Paraffines
Sable
Arrêt
d'urgence
Préservation
Nuit & jour
B
Philosophie
d'opération
Wells
D
Transport
C
Maintenance
préventive
"Nomination"
16 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Stockage
Installations
inhabitées
Profils de
production
etc...
Systèmes de taille industrielle: quête pour un modèle
Markov
Réseaux
de Petri
Voie
analytique
Un saut
"qualitatif
"
est
nécessaire
Automates
à états
finis
100 à 1 000 000 états
6-7 à 10-12
components
Besoin de modèles
comportementaux
Auto
approximation
Simulation de
Monte Carlo
17 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Seuls les états
important se
manifestent
RdP avec "Prédicats" & "Assertions"
A
MOCA RP
V12
Place:
État potentiel
Transition:
Événement potentiel
Prédicat:
"Équipe de
réparation
disponible ?"
Assertion:
"Équipe de
réparation
indisponible!"
18 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Assertions:
-Équipe de réparation
disponible
-Capacité = 90 !
Loi de
probabilité
Marche
la
Défaillance
!!Ca=0
!!RP=True
!!Ca=90
Attente
??RP==True
!! RP = false
Réparation
Fin Rep.
d=0
Début Rep.
ma
Bibliothèque
Assertion:
Capacité = 0!
Jeton:
État actuel
Modèle simple de production
B
70
Wells
Assertion
90
40
0
70
D
C
90
0
100
Prod = Min ( Cw , Cc + Cb , Cd ) = 70
90
lw
!!Cw=0
??RP==True
lb
!!RP=True
!!Cw=90
d=0
!! RP=false
19 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
mw
!!Cb=0
??RP==True
!! RP=false
Production
lc
!!RP=True
!!Cb=70
d=0
100
40
mb
!!Cc=0
??RP==True
!! RP=false
ld
!!RP=True
!!Cc=40
d=0
mc
!!Cd=0
??RP==True
!! RP=false
!!RP=True
!!Cd=100
d=0
md
Exemple de résultats
Pertes
Losses Contributions in %
80.00%
% GAS
70.00%
9000
8726.17
8194.44
7868.59
7590.11
% Oil
Productions
60.00%
% Water
8194.44
8000
50.00%
7000
40.00%
6000
30.00%
% GL
20.00%
5000
10.00%
4000
1000
33.83
53.60
0
100.00%
Gas Lift
Water
injection
Unavailability
Gas
Export
Sensibilité
Oil Export
10.00%
TC
1.00%
Coûts
etc.
2oo3
4%
Fiabilité
0.10%
0.01%
1.00E-05
1.00E-04
1.00E-03
Critical Failure rate
20 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
P
53.60
511.96
Fuel Gas
Unavailability
as fuction
511.96
of the critical failure rate
M
1169.89
837.81
53.60
HP
2000
Se
p.
Se
LP p.
S
LL ep.
P
Se
At
m p.
.S
GA ep .
S
W
a t Boo
er
t
LL Fl as
P
h
re
co
m
LP .
75
LP %
50
LP %
25
%
LP
0%
M
P
Co
mp
HP
.
50
%
HP
Sc 0%
ub
.H
P
0.00%
3000
1.00E-02
Fréquences
Disponibilité
Challenges
&
Conclusions
21 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Progrès & Challenges
Reconfigurations
Augmentation
de la complexité
Augmentation
demande
Raccourcissement
des délais
Besoin
d'améliorations
Fiabilité
dynamique
RdP à prédicats
et assertions
Bibliothèque
Convivialité
Langages
formels
Modèles graphiques
similaires aux BDF
Bibliothèque
Adorés par
les ingénieurs !
22 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
ALTARICA
MOCA-RP
Nouveaux paramètres
probabilistes
Comportement
dynamique
Systèmes de
taille
industrielle
Taille Linéaire
Ouvert & Flexible
Stepper
Modèles Graphiques
Réalité non distordue
Compréhensibilité
Calculateur
Calculs
rapides
Accélération
Auto approximation
Intervalle de
confiiance
23 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Précision
Debogage
Modularisation
Calculs
Vers une
machine
virtuelle
Modélisation
Conclusion
Monte Carlo: seule voie
réaliste pour les systèmes
industriels
Depuis
MOCA-RP
1982
RdP stochastiques
généralisés
Depuis
2002
Depuis
2004
Langages
formels
RdP
Pred. & Ass.
Altarica
MOCA-RP
Automates
Pour terminer
ARALIA
Des méthodes efficaces existent pour
modéliser les systèmes complexes
Améliorations majeures depuis 10 ans
On arrive à traiter la plupart des
problèmes rencontrés
MARK
XPR
MOCA-RP
AltaRica
Une "certaine" expertise est nécessaire
Trouver de bons
parfois difficile
prestataires
est
Des universités travaillent sur ce sujet
La recherche continue ...
24 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009
Collaborations
Stagiaires
That's
Des all
folks ?
questions
25 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009