Méthodes de représentation des incertitudes associées aux résultats d'une Etude Probabiliste de Sûreté dans le contexte de l'aide à la décision.

par Tasneem Bani-Mustafa

Projet de thèse en Sciences et technologies industrielles

Sous la direction de Enrico Zio.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale INTERFACES : approches interdisciplinaires / fondements, applications et innovation (Palaiseau, Essonne ; 2015-....) , en partenariat avec Laboratoire génie industriel (Gif-sur-Yvette, Essonne) (laboratoire) et de CentraleSupélec (2015-....) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 15-10-2015 .


  • Résumé

    Afin de prendre une décision que nous devons avoir une vue globale complète du risque, par exemple lorsque nous devons évaluer les avantages d'une modification spécifique de la plante (ex: après Fukushima conception de l'accident modifications). Le risque-moi être évaluée en tenant compte des différentes origines et la nature du groupe de danger. 'approche traditionnelle de la MHRA (de l'agrégation des risques de catastrophes multiples), qui consiste à additionnant simplement les risques de différents groupes de danger, est pas mathématiquement cohérente, ni physiquement significatif, en raison des niveaux très hétérogènes des incertitudes des paramètres, des incertitudes pour les fréquences d'événements initiateurs, la modélisation de détails et approximations , conservatismes dans les modèles PRA, et etc. Le problème provient du fait que l'approche classique ne traite pas la question des interactions potentielles entre les facteurs de risque qui pourraient augmenter le risque global, que certaines des méthodes d'ERP sont plus prudentes que les autres, qu'il existe différentes natures de risques, et que la somme normale du risque va donner un résultat mathématique, il ne sera pas donner un sens physique qui pourrait être trompeur pour les processus de décision. Nous avons besoin d'introduire un moyen et la création d'un modèle global qui permettent d'évaluer le niveau d'hétérogénéité de l'évaluation des risques pour chaque groupe de risque (compte tenu de la lego constitué parties des mesures finales, l'incertitude, les connaissances disponibles, le modèle et les méthodes utilisées, etc. ), ce qui devrait donner un sentiment de réalisme de la prédiction du risque, et d'être facilement compréhensibles et accessibles par les décideurs, afin d'aider à améliorer le processus de prise de décision.

  • Titre traduit

    Addressing multi-­‐hazards risk aggregation for nuclear power plants through response surfaces and risk visualization tools


  • Résumé

    In order to make decision we need to have a global comprehensive view of the risk, for example when we have to assess the benefits of a specific modification of the plant (ex: after Fukushima's accident design modifications). The risk me be evaluated taking into account the different origins and natures of the hazard group. The traditional approach to MHRA (multi hazard risk aggregation), which consists in simply summing risks from different hazard groups, is not mathematically consistent nor physically meaningful, because of highly heterogeneous levels of parameter uncertainties, uncertainties for initiating event frequencies, modeling details and approximations, conservatisms in PRA models, and etc. The problem arises from the fact that the classical approach does not address the issue of the potential interactions between risk factors that might increase the overall risk, that some of PRA's methods are more conservative than the others, that there are different natures of risks, and that the normal summation of the risk is going to give a mathematical result, it won't give a physical meaning which might be misleading for decision making process. We need to introduce a way and creating a comprehensive model that assess the level of heterogeneity of risk assessment for each hazard group (given the lego consisting parts of the final metrics, the uncertainty, the available knowledge, the model and methods used, etc.), which should give a sense of realism of the risk prediction, and to be easily understandable and accessible by the decision makers, in order to help improving the decision making process.