Contribution to risk analysis related to the transport of hazardous materials by agent-based simulation

par Hassan Kanj

Thèse de doctorat en Automatique et productique

Sous la direction de Jean-Marie Flaus.

Le président du jury était Maria Di Mascolo.

Le jury était composé de Moamar Sayed-Mouchaweh, Stéphane Pagnon.

Les rapporteurs étaient Gilles Dusserre, Emmanuel Garbolino.

  • Titre traduit

    Contribution à l'analyse de risque lié au transport de matière dangereuse par simulation à base d'agents


  • Résumé

    Le transport de matières dangereuses (TMD) représente une source de danger pour les zones traversées. Ce danger peut produire des conséquences graves pour l’environnement, les biens ou les humains surtout si un accident aura lieu lors du transport. Due à l’importance de ces produits (essence, matières premières, médicaments) dans la vie quotidienne et à l’augmentation de la demande sur ces matières, il est utile d’analyser et d’évaluer le niveau de risque lié au TMD pour le minimiser. Ce risque dépend de la route suivie, de la quantité transportée, du moment de la journée, du trafic, des conditions météorologiques ainsi que de la densité de population des zones traversées. Il est caractérisé par les cibles qui sont exposées pour un temps donné et son niveau qui varie selon le temps et l'espace. L’objectif de cette thèse est d’évaluer et d’estimer le niveau de risque lié à un accident, et plus précisément le risque lié à l’expédition de marchandises dangereuses. Diverses méthodes sont élaborées pour proposer des modèles permettant de résoudre ce problème tout en tenant compte de différents paramètres tels que, le trafic, les conditions météorologiques, le coût et le temps du transport, ainsi que de leurs changements au cours du temps afin de détecter la meilleure route à suivre. La première partie de cette thèse représente l’état de l’art sur les différentes techniques d’analyse de risque pour le transport de matières dangereuses. Ensuite, deux approches sont proposées et étudiées en détail : une approche basée sur la simulation de Monte Carlo qui sert à évaluer le niveau de risque lié à un accident, et une autre qui estime le niveau de risque lié à une expédition de MD. La deuxième partie traite le problème de l’aspect temporel dans l’analyse de risque. En effet, l’importance du trafic, le taux d’occupation des bâtiments et les conditions météorologiques changent fortement selon le moment de la journée. À cause de la complexité de notre système (plusieurs entités, systèmes distribués, entités avec plusieurs niveaux d'abstraction, etc.), nous sommes tournés vers une approche de simulation multi-agents et nous proposons et implémentons un méta modèle d’agents avec une facette « risque ». Cette facette nous permet de représenter l’analyse de risque et la propagation de défaillance dans un modèle multi-agents. La troisième partie de cette thèse porte sur l’évaluation du niveau de risque lié au TMD. Dans un premier temps, nous proposons une approche d’évaluation basée sur l’évaluation de la fréquence d’un accident et de sa gravité. Ensuite, nous implémentons un simulateur en proposant le couplage de chacune de deux approches présentées dans la première partie avec le méta modèle d’agents présenté dans la seconde partie. Dans un second temps, comme la prise de décision est affectée par l’aspect économique et temporel (coût d’une expédition et durée du trajet), nous sommes face à un problème de décision multicritère (MCDM). Pour prendre en compte le fait que plusieurs paramètres utilisés dans l’analyse de risque sont incertains, nous avons utilisé une approche à base de nombres flous avec une extension de méthodes MCDM pour traiter ces incertitudes. Toutes ces méthodes sont implémentées sous Eclipse. Ensuite, un outil de simulation est développé. Il permet d’analyser le niveau de risque et de réaliser des cartographies qui illustrent la position instantanée du camion avec les zones impactées au cas d’accident. Ce travail est inscrit dans le cadre du projet GEOTRANS-MD.


  • Résumé

    Dangerous Goods Transport (DGT) represents a source of danger to the crossed areas. This danger can produce serious consequences for the environment, property or human beings. Due to the importance of these products (gasoline, first material, medicines) in everyday life and the increasing demand on these products, it is important to analyze and assess the level of risk related to DGT in order to minimize it. This risk depends on the followed route, the quantity of transported products, the time of day, the weather conditions and the population density of crossed areas. It is characterized by the targets that are exposed for a given time, and by the risk level that varies with time and space.The purpose of this thesis is to evaluate and assess the risk level related to an accident and especially risk related to DGT. Several methods to calculate the risk level, related to DGT, have been proposed in the literature. In most of these methods, the temporal aspect has not been taken explicitly into account in spite of its importance. Indeed, the volume of traffic, the building occupancy rates or weather conditions could greatly change depending on the time of day.The first part of this thesis summarizes the state of the art on risk analysis. Next, we present two approaches for assessing risk related to DGT systems: the former serves to evaluate the risk level of an accident and it is based on Monte Carlo Simulation, while the latter aims at assessing the risk level along a trajectory.The second part focuses on the temporal aspect and due to the complexity of our system (several entities, distributed systems, entities with multiple levels of abstraction, etc.), we are turned to a multi-agent simulation approach and we define a meta-model agent with a risk facet, a generic facet. This facet allows us to represent the risk analysis and failure propagation in an agent model.The third part of this thesis illustrates a proposed approach to assess the risk level related to DGT. Firstly, we propose formulas to assess the accident frequency and severity. Then, we present the implementation of both simulation approaches proposed in the first part using the agent based model proposed in the second part. Secondly, as decision-making is affected by the economic and temporal aspects (cost of shipping and travel time), we are facing a multi-criteria decision making problem (MCDM). In addition, to take into account the fact that several parameters used in risk analysis are uncertain, we have used fuzzy numbers. Next, we have proposed an approach, which integrates MCDM methods with fuzzy numbers, to identify the best route for DGT among a set of alternatives. The purpose of this approach is to provide decision support for decision makers such as, public authorities and emergency services in case of emergency.A simulation tool is developed in Eclipse, which allows us to analyze the level of risk and realizes maps that show the instantaneous position of the truck with the impacted areas in the case of accident. This work is a part of the GEOTRANS-MD project.


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