CHETTOUH, SAMIA (2016) MODELES STATISTIQUES POUR L'EVALUATION DES INCERTITUDES ASSOCIEES AUX EFFETS DU RISQUE INCENDIE. Doctoral thesis, Université de Batna 2.
|
Text
hyg Samia Chettouh.pdf Download (8MB) | Preview |
Abstract
L’incendie est un facteur néfaste dans la plupart des industries. Il constitue une source potentielle de pertes humaines, de dégâts matériels et d’impacts sur l'environnement. Afin de réduire l’occurrence de ce risque et ainsi réduire son coût, plusieurs types de modélisation ont été développés telles que la modélisation statistique et la modélisation déterministe. Dans le présent travail, on s’est intéressé à la modélisation statistique de sorte à éclaircir son apport à l’évaluation des effets liés aux incendies industriels. La démarche proposée dans cette thèse consiste en premier lieu à analyser et à évaluer les effets d’incendie par le Modèle Numérique de Dispersion et réaliser ensuite une analyse des incertitudes dues aux données d’entrée du MND par un modèle statistique qui est la méthode Monte-Carlo pour établir une hiérarchisation des variables d’entrée du Modèle Numérique de Dispersion en fonction de leur influence sur le résultat final. Cette première phase se clôture par une analyse de sensibilité dont on a utilisé deux approches : locale et globale. L’analyse des incertitudes va nous permettre d'éviter autant de mauvaises décisions qui pourront avoir un impact important dans le domaine de la sécurité industrielle. La deuxième phase a pour but d’établir un cadre méthodologique dont on combine trois outils d’évaluation des impacts d’incendie : ACV-Incendie qui a pour objectif, l’estimation des impacts environnementaux des incendies, le MND qui permet de donner un aspect dynamique à l’estimation des impacts d’incendie et le modèle statistique qui va fournir des informations pour le cadrage de l’étude et l’Inventaire du Cycle de Vie. Cette combinaison donne naissance à l’ACV Dynamique orientée à l’évaluation des impacts d’incendie sur l’environnement (ACVD-Incendie). La méthode résultante peut servir d’outil décisionnel qui va assurer à son niveau le calcul des variations de concentration des polluants dans le temps et dans l’espace. Pour clôturer notre travail, on a procédé à l’évaluation des incertitudes associées au cadre méthodologique proposé par un modèle statistique, fourni par la méthode Monte-Carlo
| Item Type: | Thesis (Doctoral) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Accident, incendie, Modèle Numérique de Dispersion, modélisation statistique, analyse d’incertitude, analyse de sensibilité locale, analyse de sensibilité globale |
| Subjects: | Hygiène et sécurité industrielle > Sécurité industrielle |
| Divisions: | Institut d'hygiène et de sécurité industrielle > Département de sécurité industrielle |
| Date Deposited: | 05 Apr 2017 10:27 |
| Last Modified: | 05 Apr 2017 10:27 |
| URI: | http://eprints.univ-batna2.dz/id/eprint/708 |
Actions (login required)
 |
View Item |
