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| Titre : | Introduction à l'analyse des risques industriels | | Type de document : | texte imprime | | Auteurs : | Henri Procaccia, Auteur | | Editeur : | Paris : Éd. Tec & Doc-Lavoisier | | Année de publication : | impr. 2009 | | Collection : | (SRD. Série Références) | | Importance : | (XVIII-345 p.) | | Présentation : | ill., graph. | | Format : | 24 cm | | ISBN/ISSN/EAN : | 978-2-7430-1100-7 | | Note générale : |
En annexe, choix de documents. - L'ouvrage porte par erreur l'ISSN 1962-6045
Bibliogr. p. [311]-313. Glossaire. Index | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Analyse probabiliste Modèles bayésiens | | Index. décimale : | 620.82 | | Résumé : | L'analyse probabiliste des risques technologiques et industriels est maintenant bien acceptée par les scientifiques et les autorités réglementaires. Elle est utilisée dans le domaine de la conception, de l'exploitation et de la maintenance des installations industrielles comme les installations à risques Seveso (chimie, pétrochimie, armement, transport...), ou dans les domaines de haute technologie tels le spatial et le nucléaire où, en particulier, la réglementation impose l'élaboration d'un rapport de sûreté dès la conception, et un suivi des résultats de fonctionnement pendant toute la durée d'exploitation et de démantèlement de l'installation. Introduction à l'analyse probabiliste des risques industriels présente très simplement les différentes démarches de l'analyse des risques industriels, leur intérêt, leurs limites, leurs points communs et leur complémentarité. Elle introduit l'analyse séquentielle de risque à partir de l'occurrence d'un événement indésirable aléatoire ainsi que l'analyse plus complexe dépendant d'événements fonction du temps. Les parades possibles dans ce dernier cas sont alors optimisées de façon probabiliste selon différents critères d'intérêt grâce aux méthodes d'aide à la décision. La principale ambition de ce livre est d'être abordable au néophyte en statistique tout en répondant aux attentes du spécialiste en ce domaine : il part du plus simple pour aller vers le plus compliqué. Il démontre de façon détaillée chacun des sujets abordés et les illustre systématiquement par des exemples. Des applications industrielles concrètes accompagnent enfin l'utilisation pratique des méthodes proposées. Compte tenu de son approche pédagogique cet ouvrage intéressera les chercheurs, les concepteurs, les exploitants et les universitaires, qu'ils soient des adeptes ou non de l'analyse probabiliste, du retour d'expérience et de l'expertise. | | Note de contenu : | Généralités.
Introduction.
Les éléments fondamentaux communs aux deux démarches.
L'estimation - Les modèles statistiques fréquentiels et bayésiens.
Les difficultés de l'estimation.
Les méthodes d'estimation.
Les principales distributions statistiques.
L'estimateur ponctuel du maximum de vraisemblance et l'estimation par intervalle - Les difficultés liées à la démarche fréquentielle.
L'estimateur du maximum de vraisemblance (EMV) dans un cadre exponentiel.
L'estimateur du maximum de vraisemblance d'une probabilité de défaillance à la sollicitation de type binomial.
L'estimateur du maximum de vraisemblance d'une loi de Weibull.
Estimation par Intervalle - Mesure de l'incertitude associée à un estimateur.
La démarche bayésienne.
Principe des probabilités subjectives.
La démarche historique - Le traité du révérend Thomas Bayes.
Le théorème de Bayes. Paramètres de fiabilité constants - La modélisation de l'expertise.
Introduction.
Modélisation des expertises.
Évaluation bayésienne d'un taux ou d'un temps de défaillance.
Introduction.
Connaissances a priori non informatives sur un taux ou un temps de défaillance.
Connaissances a priori informatives - Taux et temps de défaillance.
Évaluation bayésienne d'une probabilité de défaillance à la sollicitation.
Introduction.
Les lois a priori non informatives.
Loi a priori informative.
Paramètres de fiabilité variables avec le temps.
Introduction.
Démarche fréquentielle. Démarche bayésienne.
Le modèle bayésien multiphases de la loi de Weibull à quatre paramètres (BiWeibull.
Matériels réparables - Impact de la maintenance sur des matériels réparables.
Applications industrielles.
Introduction.
Actualisation d'un recueil de données de fiabilité - Application à la banque EIReDA.
Détermination d'un taux de défaillance générique pour un compresseur centrifuge.
Optimisation de la maintenance par la fiabilité de pompes à eau (OMF).
Conclusions - Perspectives.
Les difficultés de la démarche probabiliste d'évaluation des risques industriels.
Axes de recherche actuels.
Bibliographie.
Annexes.
Glossaire.
Index. | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=11262 |
Introduction à l'analyse des risques industriels [texte imprime] / Henri Procaccia, Auteur . - Paris : Éd. Tec & Doc-Lavoisier, impr. 2009 . - (XVIII-345 p.) : ill., graph. ; 24 cm. - ( (SRD. Série Références)) . ISSN : 978-2-7430-1100-7
En annexe, choix de documents. - L'ouvrage porte par erreur l'ISSN 1962-6045
Bibliogr. p. [311]-313. Glossaire. Index Langues : Français | Mots-clés : | Analyse probabiliste Modèles bayésiens | | Index. décimale : | 620.82 | | Résumé : | L'analyse probabiliste des risques technologiques et industriels est maintenant bien acceptée par les scientifiques et les autorités réglementaires. Elle est utilisée dans le domaine de la conception, de l'exploitation et de la maintenance des installations industrielles comme les installations à risques Seveso (chimie, pétrochimie, armement, transport...), ou dans les domaines de haute technologie tels le spatial et le nucléaire où, en particulier, la réglementation impose l'élaboration d'un rapport de sûreté dès la conception, et un suivi des résultats de fonctionnement pendant toute la durée d'exploitation et de démantèlement de l'installation. Introduction à l'analyse probabiliste des risques industriels présente très simplement les différentes démarches de l'analyse des risques industriels, leur intérêt, leurs limites, leurs points communs et leur complémentarité. Elle introduit l'analyse séquentielle de risque à partir de l'occurrence d'un événement indésirable aléatoire ainsi que l'analyse plus complexe dépendant d'événements fonction du temps. Les parades possibles dans ce dernier cas sont alors optimisées de façon probabiliste selon différents critères d'intérêt grâce aux méthodes d'aide à la décision. La principale ambition de ce livre est d'être abordable au néophyte en statistique tout en répondant aux attentes du spécialiste en ce domaine : il part du plus simple pour aller vers le plus compliqué. Il démontre de façon détaillée chacun des sujets abordés et les illustre systématiquement par des exemples. Des applications industrielles concrètes accompagnent enfin l'utilisation pratique des méthodes proposées. Compte tenu de son approche pédagogique cet ouvrage intéressera les chercheurs, les concepteurs, les exploitants et les universitaires, qu'ils soient des adeptes ou non de l'analyse probabiliste, du retour d'expérience et de l'expertise. | | Note de contenu : | Généralités.
Introduction.
Les éléments fondamentaux communs aux deux démarches.
L'estimation - Les modèles statistiques fréquentiels et bayésiens.
Les difficultés de l'estimation.
Les méthodes d'estimation.
Les principales distributions statistiques.
L'estimateur ponctuel du maximum de vraisemblance et l'estimation par intervalle - Les difficultés liées à la démarche fréquentielle.
L'estimateur du maximum de vraisemblance (EMV) dans un cadre exponentiel.
L'estimateur du maximum de vraisemblance d'une probabilité de défaillance à la sollicitation de type binomial.
L'estimateur du maximum de vraisemblance d'une loi de Weibull.
Estimation par Intervalle - Mesure de l'incertitude associée à un estimateur.
La démarche bayésienne.
Principe des probabilités subjectives.
La démarche historique - Le traité du révérend Thomas Bayes.
Le théorème de Bayes. Paramètres de fiabilité constants - La modélisation de l'expertise.
Introduction.
Modélisation des expertises.
Évaluation bayésienne d'un taux ou d'un temps de défaillance.
Introduction.
Connaissances a priori non informatives sur un taux ou un temps de défaillance.
Connaissances a priori informatives - Taux et temps de défaillance.
Évaluation bayésienne d'une probabilité de défaillance à la sollicitation.
Introduction.
Les lois a priori non informatives.
Loi a priori informative.
Paramètres de fiabilité variables avec le temps.
Introduction.
Démarche fréquentielle. Démarche bayésienne.
Le modèle bayésien multiphases de la loi de Weibull à quatre paramètres (BiWeibull.
Matériels réparables - Impact de la maintenance sur des matériels réparables.
Applications industrielles.
Introduction.
Actualisation d'un recueil de données de fiabilité - Application à la banque EIReDA.
Détermination d'un taux de défaillance générique pour un compresseur centrifuge.
Optimisation de la maintenance par la fiabilité de pompes à eau (OMF).
Conclusions - Perspectives.
Les difficultés de la démarche probabiliste d'évaluation des risques industriels.
Axes de recherche actuels.
Bibliographie.
Annexes.
Glossaire.
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