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Oct

Soutenance de thèse de M. Pagnon Stéphane


La soutenance aura lieu le mardi 30 octobre 2012 à 10 heures en Amphi Benezet à l'Ecole des Mines d'ALES, 6,Avenue de Clavières et portera sur:

Stratégies de modélisation des conséquences d’une dispersion atmosphérique de gaz toxique ou inflammable en situation d’urgence au regard de l’incertitude sur les données d’entrée

Informations complémentaires

Chaque jour, des accidents ou pré-accidents impliquant des produits ou procédés chimiques sont gérés, au moins dans un premier temps, par les Services d’Incendie et de Secours. Afin d’apporter une réponse appropriée à la situation, ces derniers peuvent être amenés à évaluer eux-mêmes les effets pouvant être générés par un accident à caractère chimique ou à faire appel à des experts externes. Ces experts doivent alors fournir des distances d’effets à l’aide de modélisations informatiques et se trouvent confrontés à une difficulté majeure : peu ou pas d’éléments à leur disposition pour caractériser la situation accidentelle (terme source, environnement, météorologie). La conséquence est que pour une même situation, en fonction des informations fournies ou manquantes (et donc des valeurs prises par défaut pour les compléter), les distances d’effets évaluées peuvent considérablement varier. La problématique est donc la suivante : comment tenir compte des incertitudes inhérentes aux données d’entrée pour améliorer la prise de décision en situation d’urgence ?

L’objectif de cette thèse est donc de proposer une méthodologie permettant de prendre en compte les incertitudes relatives aux données d’entrée dans les modélisations effectuées en situation d’urgence tout en restituant de manière explicite cette incertitude au gestionnaire de la situation d’urgence.

Une première phase de la thèse a consisté à évaluer, pour une situation accidentelle à même de générer un nuage toxique ou explosible, la dispersion des résultats des modélisations. Il a été établi une hiérarchisation des variables d’entrée en fonction de leur influence sur le résultat final. La manière dont chaque variable influence ce résultat (croissance / décroissance, monotonie / discontinuité) a été étudiée. Cette première phase a été réalisée au moyen d’une analyse de sensibilité dont la stratégie globale a été spécifiquement développée. La deuxième phase a eu pour but d’établir une méthodologie d’estimation des distances d’effets en situation d’urgence en tenant compte du niveau d’incertitude des variables d’entrée et des attentes spécifiques du gestionnaire de la situation d’urgence. Pour ce faire, une méthodologie de classification opérationnelle des données d’entrée nécessaires à la modélisation a été réalisée. Elle s’appuie sur deux critères : la sensibilité du modèle au paramètre d’entrée et l’incertitude sur la valeur de ce paramètre (imprécision ou variabilité).

Sur cette base, une nouvelle manière d’utiliser ces variables pour l’évaluation des distances d’effets a été proposée. De manière synthétique, la méthodologie propose de distinguer les variables pour lesquelles une approche déterministe suffit et celles pour lesquelles il convient d’appliquer une approche de type statistique. Enfin, différentes façons de restituer de manière opérationnelle les résultats des modélisations au gestionnaire de la situation d’urgence ont été proposées. Afin de concrétiser cette dernière phase, un modèle informatique permettant la réalisation de modélisations avec comme vecteur de données d’entrée non plus des valeurs fixes mais des intervalles de valeurs a été développé.