Utilisation des données opérationnelles pour l'aide à la décision en situation accidentelle impliquant une substance dangereuse : application à l'identification du terme source

par Cyrille Bronner

Thèse de doctorat en Science et génie de l'environnement

Sous la direction de Gilles Dusserre.

Soutenue en 2008

à Saint-Etienne, EMSE .

mots clés

• Catastrophes industrielles
• Risques industriels
• Systèmes d'aide à la décision
• Inversion (géophysique)
• Algorithmes génétiques
• Gestion des situations d'urgence

Résumé

Lors d’un accident majeur d’origine chimique, les sapeurs-pompiers et les experts des cellules d’appui doivent faire face à des phénomènes complexes (explosions, dispersions de produits toxiques) et ne disposent souvent que d’éléments incertains et imprécis, rendant difficile le diagnostic de la situation. Dans les premiers instants qui constituent la phase d’urgence, la « source » d’émission du flux dangereux est souvent mal connue mais elle est pourtant indispensable pour avoir une vision globale de l’événement, prévoir son évolution et prendre les décisions visant à limiter les conséquences. Ces travaux de recherche ont pour objectif de développer des méthodologies et des outils d’aide à la décision destinés aux primo intervenants des situations d’urgence d’origine chimique. Ces outils doivent permettre, à partir de l’exploitation des données opérationnelles, d’accéder d’une part à la nature d’une substance a priori inconnue, d’autre part « au terme source » impliqué (débit, quantité). Pour identifier une substance inconnue ou tout au moins les dangers qu’elle présente, l’approche consiste à utiliser les données descriptives et les symptômes recueillis in situ. Une base de données a été conçue et un logiciel a été développé pour faciliter l’exploitation de ces données opérationnelles. L’incertitude et l’imprécision inhérentes à ces données ont été prises en compte, notamment à l’aide de la théorie des probabilités. L’évaluation des conséquences requiert, en plus de la nature de la substance impliquée, la connaissance précise du « terme source ». Aussi, une méthode inverse a été proposée afin d’évaluer le terme source à partir des conséquences observées et/ou mesurées (surpressions, concentrations). Elle consiste en l’utilisation d’un algorithme génétique couplé à un modèle de calcul de flux. La méthode développée a été appliquée et validée sur les explosions de solides pour lesquelles il s’agit de calculer avec précision la masse d’explosif ayant détonée. L’algorithme a ensuite été validé sur des accidents survenus sur les sites d’AZF et de Nitrochimie.

Titre traduit

The use of operational data to provide decision making support in accidental situation involving dangerous substance– Application to the source term identification

Résumé

In the event of a major chemical accident, often only uncertain and inaccurate facts are available to the fire-fighters and crisis management units, which makes a diagnosis of the situation difficult. Further, the emission source (initial conditions) is often badly known in the first instant but is however absolutely necessary to have a global view of the event and predict its development to take good decisions and to limit consequences. This research work aims at developing, for the emergency first responders, methodologies and decision-making support tools, specific to chemical accidents. This thesis addresses two problems, in one hand to identify the a priori unknown chemical substance, in the other hand to assess the source term (rate, quantity …). To identify an unknown chemical substance or, at least, the associated hazards, the developed method consists in using data collected in situ which can be descriptive data (as colour, odour) or symptoms observed on victims. On these bases, a methodology and a software have been developed to make easier the exploitation of operational data, taking into account inherent uncertainty and inaccuracy, in particular by using the probability theory. In addition to the identification of the chemical substance, consequences assessment requires to know precisely the source term. So, an inverse method has been proposed to evaluate the source term by using the observed or/and measured consequences (overpressures, concentrations …). This method is based on a genetic algorithm coupled with an analytic explosion model. The algorithm was then validated on two accidents (AZF and Nitrochimie sites) and provides good estimations of the mass of the explosive having detonated. The benefit of our method is its ability to solve problem with more than one unknown parameter, e. G. The explosive mass together with the location of the epicentre of the explosion which could not be possible with methods usually used.