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SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Méthodes et outils de la SdF: Adéquation, limites challenges. SIGNORET Jean-Pierre.

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1 SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Méthodes et outils de la SdF: Adéquation, limites challenges. SIGNORET Jean-Pierre

2 2 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Généralités

3 3 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Divers risques ==> Diverses études Définition très générale Fréquence Définition du RISQUE Sécurité "Dependability" 2 Dimensions Conséquences Disponibilité de Production (RAM) Disponibilité de Production (RAM) SIS Investissements Environnement SDF Safety Production

4 4 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Estimateurs Conservatifs Estimateurs Réalistes Autorités de sûreté Aide à la Décision Sécurité versus Disponibilité de Production Événements Rares XGrosses Conséquences Événements Fréquents XPetites Conséquences Sécurité Disponibilité RAM SIS Besoin de méthodologies adaptées Besoins en données de plus en plus précises

5 5 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Approches systémiques Approches systémiques Attention au Simplisme ! Attention au Simplisme ! Tendance actuelle Analyses Qualitative & Quantitative Un corpus complet de méthodes et outils Diagrammes de fiabilité Arbres de défaillances Réseaux de fiabilité Approche Markovienne Réseaux de Petri & Monte Carlo Langage formels & Monte Carlo... Analyse Fonctionnelle Analyse Préliminaire Des Risques AMDE(C) HAZOP Depuis 50 ans Modèles de Base -Comment ça marche -Identification des risques -Analyses haut niveau -Comment ça marche -Identification des risques -Analyses haut niveau -Pt de vue structurel -Combinaison de défaillances -Pt de vue structurel -Combinaison de défaillances -Analyse en profondeur -Point de vue comportemental -Analyse en profondeur -Point de vue comportemental RAM Modèles Statiques SIS Modèles Dynamiques Approches simples Approches simples Calculs approchées Calculs approchées Calculs analytiques Calculs analytiques Monte Carlo Monte Carlo Sens du progrès

6 6 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Attention aux incidences systémiques Analyse LEGO !! Le "tout" est plus que la somme de ses parties Approche systémique obligée Approche systémique obligée Aristotle Bellman Gödel Aristotle Bellman Gödel Ce n'est pas parce que toutes les parties sont optimum que le système global est optimum Ce n'est pas parce que toutes les parties sont optimum que le système global est optimum

7 7 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Sécurité fonctionnelle

8 8 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Liens avec les définitions classiques Mode Continu Faible demande PFD PFH P robability of F ailure on D emand P robability of F ailure per H our Concepts CEI Intensité inconditionnelle de défaillance Indisponibilité Concepts traditionnels Aucun problème avec les approches conventionnelles PFD(t) = U(t) Indisponibilité Paramètre classique Paramètre "Exotique" ! Indisponibilité (Protection non ultime) PFH(t) = w(t) Défiabilité (Protection ultime)

9 9 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Exemple typique PT1 PT2 2/3 LS PT3 SDV ESDV 1/2 Components "raisonnablement" indépendant Components "raisonnablement" indépendant SIS ESDV Failed ESDV Failed SDV Failed SDV Failed CCF Valves PT1 Failed PT2 Failed PT3 Failed Sensors Failed Sensors Failed Logic solver Failed Logic solver Failed Valves Failed Valves Failed CCF Sensors CCF Sensors ESDV Défaillante SDV Défaillante DCC Vannes PT1 Défaillant PT2 Défaillant PT3 Défaillant Capteurs défaiilants Logic solver défaillant Vannes défaillantes DCC Capteurs SIS Défaillant PFD avg 2PFD avg 3PFD avg 4PFD avg 5PFD avg 6 PFD avg 7 PFD avg 8 PFD avg 1 P ??? Résultats non conservatifs probabilité moyenne de défaillance probabilité moyenne de défaillance Inacceptable pour la sécurité Inacceptable pour la sécurité Il faut améliorer les calculs Il faut améliorer les calculs Attention aux calculs simplistes Calculs couramment rencontrés Calculs couramment rencontrés Défaillance de Cause commune Défaillance de Cause commune

10 10 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 PFD(t) SIS ESDV Failed ESDV Failed SDV Failed SDV Failed CCF Valves PT1 Failed PT2 Failed PT3 Failed Sensors Failed Sensors Failed Logic solver Failed Logic solver Failed Valves Failed Valves Failed CCF Sensors CCF Sensors ESDV Failed ESDV Failed SDV Failed SDV Failed CCF Valves PT1 Failed PT2 Failed PT3 Failed Sensors Failed Sensors Failed Logic solver Failed Logic solver Failed Valves Failed Valves Failed CCF Sensors CCF Sensors HIPS Failed HIPS Failed Max Calculs rigoureux: Capteurs Vannes ARALIA Indisponibilité SIS Moyenne PT1 PT2 2/3 LS PT3 SDV ESDV 1/2 Paramètres choisis pour obtenir une "belle" courbe! PFD(t) courbes en dents de scie courbes en dents de scie Courbes en dents de scie Courbes en dents de scie ESDV Défaillante SDV Défaillante DCC Vannes PT1 Défaillant PT2 Défaillant PT3 Défaillant Capteurs défaillants Logic solver défaillant Vannes défaillantes DCC Capteurs PFDavg PFD(t)

11 11 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Systèmes Au delà des limites de l'ADD Aspects dynamiquesDépendances Modèles comportementaux Markov + calculs analytiques RdP + Monte Carlo Explosion combinatoire Explosion combinatoire Systèmes Multi phase Systèmes Multi phase Composants individuels

12 12 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 W DU R DU !-Ci ! !NbR=NbR-1 !-Ci ?CCF DD !NbR=NbR+1 Composant simple RR DU T F( ) ?Dccf !If CCF thenDccf W DU R DU !-Ci ! !NbR=NbR-1 !-Ci ?CCF DD !NbR=NbR+1 RR DU T F( ) ?Dccf OL SP A B E F C 2/3 D O1O2 A B E F C D O1O2O3 O3 = O2.( Ce +Cf ) Approche mixte: BdF/Réseaux de Petri PFD PFDavg PFD PFDavg Modèle global (mixte BdF/RdP) Modèle global (mixte BdF/RdP) Av U ?O3 Failure Restoration ?-O3?- Fd 1st Failure Rl C CCF !CCF nC DCC !-CCF !-Dccf ? C !CCF nC !-CCF !-Dccf ? ?NbR>0 ?NbR=0 nM M =0 Équipe de réparation ?NbR>0 ?NbR=0 nM =0 OL Ressources réparation Mobilisation Pièces de rechange DCC Ressources réparation Mobilisation Pièces de rechange DCC DU = t mod ?RA = true ! RA = false Transition Place Prédicat Assertion Délai stochastique Délai déterministe Jeton Tr1 Tr3 Tr4 =0 !RA = true Tr1 =0 R W DU DD !-Ci ! Ci DD DD !-Ci W !Ci DD ! ! O1 = Ca.Cb + Ca.Cd + Cb.Cc O2 = O1.Cd Composant simple périodiquement testé Composant simple périodiquement testé Composant simple Défaillance révélées Composant simple Défaillance révélées

13 13 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Disponibilité de Production

14 14 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Client B C D Puits Process 0 kbd Client Process 0 kbd Du binaire au multi-états Modèles non Booléens Systèmes Multi États 50 kbd 90 kbd 70 kbd 40 kbd 100 kbd Multiples niveaux de Production Capacité 30 kbd 50 kbd 90 kbd 40 kbd Impossible de séparer en bon et mauvais états 30 kbd ADD RBD 70 kbd

15 15 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Défaillances dégradées 2 Politique de Maintenance curative Équipe(s) de maintenance Défaillances critiques 1 Maintenance Curative Équipement permettant la meilleure récupération 3 Autres défaillances Pertes pendant réparation Pas de pertes Pertes immédiates Toute défaillance doit être réparée Toute défaillance doit être réparée Pièces de rechange Mobilisation du support d'intervention Priorité de réparation

16 16 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Stockage B C D Wells Nuit & jour Météo Transport... et plein d'autres paramètres... Installations inhabitées Réparations "suspendues" Réparations "suspendues" Arrêt d'urgence Profils de production Préservation Philosophie d'opération Maintenance préventive Hydrates Paraffines Sable Hydrates Paraffines Sable "Nomination"etc...

17 17 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Markov Voie analytique Simulation de Monte Carlo 6-7 à components 100 à états x(t) dt Systèmes de taille industrielle: quête pour un modèle Automates à états finis Automates à états finis Un saut "qualitatif " est nécessaire Un saut "qualitatif " est nécessaire Réseaux de Petri Réseaux de Petri Besoin de modèles comportementaux Besoin de modèles comportementaux Seuls les états important se manifestent Seuls les états important se manifestent Auto approximation Auto approximation

18 18 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Bibliothèque RdP avec "Prédicats" & "Assertions" Réparation Attente Marche a !!Ca=0 !!Ca=90 ??RP==True !! RP = false !!RP=True a Assertion: Capacité = 0! Prédicat: "Équipe de réparation disponible ?" Place: État potentiel Transition: Événement potentiel Jeton: État actuel MOCA RP V12 Assertion: "Équipe de réparation indisponible!" Assertions: -Équipe de réparation disponible -Capacité = 90 ! A Défaillance Début Rep. Fin Rep. Loi de probabilité

19 19 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février B C D Wells Modèle simple de production Prod = Min ( Cw, Cc + Cb, Cd ) Assertion = 90 = 70 ??RP==True !! RP=false w !!Cw=0 !!Cw=90 w !!RP=True ??RP==True !! RP=false b !!Cb=0 !!Cb=70 b !!RP=True ??RP==True !! RP=false c !!Cc=0 !!Cc=40 c !!RP=True ??RP==True !! RP=false d !!Cd=0 !!Cd=100 d !!RP=True Production

20 20 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Disponibilité Exemple de résultats Productions Pertes Sensibilité FiabilitéFréquences etc. Coûts

21 21 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Challenges & Conclusions

22 22 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 MOCA-RP RdP à prédicats et assertions Modèles graphiques similaires aux BDF Langages formels Fiabilité dynamique Augmentation demande Progrès & Challenges Augmentation de la complexité Besoin d'améliorations Convivialité Raccourcissement des délais Nouveaux paramètres probabilistes Reconfigurations ALTARICA Bibliothèque Adorés par les ingénieurs !

23 23 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Automates Compréhensibilité Réalité non distordue Calculateur Systèmes de taille industrielle Stepper Intervalle de confiiance Accélération MOCA-RP Auto approximation Altarica Langages formels Depuis 2002 Modularisation Taille Linéaire Ouvert & Flexible Comportement dynamique Précision Calculs rapides Modélisation Calculs Modèles Graphiques Tera Flops Giga Flops Exa Flops Conclusion Debogage RdP Pred. & Ass. Depuis 2004 RdP stochastiques généralisés Depuis 1982 Monte Carlo: seule voie réaliste pour les systèmes industriels MOCA-RP Peta Flops Vers une machine virtuelle Vers une machine virtuelle

24 24 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 Pour terminer Des méthodes efficaces existent pour modéliser les systèmes complexes Améliorations majeures depuis 10 ans On arrive à traiter la plupart des problèmes rencontrés Une "certaine" expertise est nécessaire Trouver de bons prestataires est parfois difficile Des universités travaillent sur ce sujet La recherche continue... MARK XPR MARK XPR MOCA-RP AltaRica Collaborations Stagiaires ARALIA

25 25 - SMAI-IMdR, PAU, 6 Février 2009 That's all folks Des questions ? Des questions ?


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