Evaluation de performance en Sûreté de Fonctionnement

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Maximilien Grenier
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1 Groupe SdF Midi-Pyrénées Toulouse 5 juin 2015 Evaluation de performance en Sûreté de Fonctionnement - Andre.cabarbaye

2 Plan Introduction Types de performances Finalité des analyses Attentes du donneur d ordre Rappels méthodologiques Problématiques du domaine spatial Concours méthodologique sur la modélisation comportementale Conclusion

méthodologiques Problématiques du domaine spatial

3 Introduction Types de performances Fiabilité (perte) / disponibilité (interruption) de mission Sécurité (risques liés aux personnes, à l environnement et aux biens) Temps de réponse (système d alerte ) Niveau de réalisation (production industrielle, planning d expériences ) Quantification de rejets (polluants industriels ) etc. Finalité des analyses Vérification de la tenue d un objectif de performance Optimisation sous contrainte (tenue d un objectif, non dépassement d une enveloppe financière ) suivant un certain critère (coût minimal, performance maximale )

Quantification de rejets (polluants industriels ) etc.

4 Introduction Attentes du donneur d ordre Justesse des résultats Choix du niveau d analyse permettant de répondre au besoin Pas de détails inutiles (le mieux est l ennemi du bien) niveaux de modélisation (modèle de satellite remplacé par un modèle markovien élémentaire ou une fonction de répartition dans un modèle de constellation de satellites par exemple) Lisibilité des analyses (la confiance n exclue pas le contrôle) Hypothèses fournies de manière complète et synthétique (paramètres notamment) Modélisation explicitée en détail La justesse de l analyse doit pouvoir être vérifiée (contre-expertise) Remarque : les analyses générées automatiquement à partir d un langage de modélisation (model based) doivent être également lisibles et bien documentées Reproductivité des analyses L information fournie doit être suffisante pour pouvoir reproduire les résultats (en utilisant ou pas les mêmes méthodes et outils) Temps de calcul répondant au besoin (vérification optimisation)

confiance n exclue pas le contrôle) Hypothèses fournies de manière complète et synthétique (paramètres notamment) Modélisation explicitée en détail La justesse de l analyse doit pouvoir être vérifiée

5 Rappels méthodologiques Evaluation = modélisation + traitement Modélisation Arbre de fautes Bloc Diagramme de Fiabilité (éventuellement enrichi) Graphe ou matrice de Markov Réseaux de Pétri Stochastiques Modélisation récursive Etc.... Il n'existe pas de méthode générique universelle Traitement Calcul analytique Traitement markovien (équations différentielles) + Simulation de Monte-Carlo Choix de méthodes adaptées à la problématique rencontrée Méthode de modélisation la plus simple possible Calcul analytique et traitement markovien beaucoup plus rapides que la simulation de Monte-Carlo et donc mieux adaptés à l optimisation

... Il n'existe pas de méthode générique universelle Traitement Calcul analytique Traitement markovien (équations différentielles) + Simulation de

6 Rappels méthodologiques 2 λ λ µ Arbre de fautes Simple et adapté à l analyse d événements multiples indépendants mais présente un caractère statique (pas de séquence d événements) Bloc Diagramme de Fiabilité Simple et pauvre mais peut être enrichi (traitement analytique remplacé alors par traitement markovien ou simulation) Graphe ou matrice de Markov 2 µ Systèmes dynamiques Taux de transition constants (systèmes sans mémoire) Explosion combinatoire des états Possibilité de coupler arbre de fautes et modèles markoviens pour limiter le nombre d états (sous-ensembles indépendants) Rapidement complexe sans outils de modélisation automatique

simulation) Graphe ou matrice de Markov 2 µ Systèmes dynamiques Taux de transition constants (systèmes sans mémoire) Explosion combinatoire des états Possibilité

7 Rappels méthodologiques Réseaux de Petri stochastique Initialement développée pour modéliser des processus séquentiels Méthode couplée à la simulation de Monte-Carlo Grande capacité de modélisation Complexe Modélisation récursive (transition générique) Transition Jeton Mise en œuvre par l outil Simcab de la société Cab Innovation Systèmes à états discrets hybrides (variables aléatoires ou continues) Grande capacité de modélisation Complexe (aides à la modélisation) Place

(transition générique) Transition Jeton Mise en œuvre par l outil Simcab de la société Cab Innovation Systèmes à états

8 Problématiques du domaine spatial Satellites (fiabilité disponibilité) Système non réparable mais reconfigurable Modélisation par Bloc Diagramme de Fiabilité Calcul analytique et /ou traitement markovien Satellite scientifique Ressources limitées (système propulsif ) Session de mesures soumise à aléas Démonstration de faisabilité de réussite d un plan d expérience Optimisation du scénario expérimental et de la stratégie de reprogrammation Simulation comportementale

Ressources limitées (système propulsif ) Session de mesures soumise à aléas Démonstration de faisabilité de réussite

9 Problématiques du domaine spatial Segment sol (disponibilité opérationnelle) Système réparable Bloc Diagramme de Fiabilité enrichi Traitement markovien si possible (optimisation) Modèle de redondance avec stock de rechanges Système réparable 1 0,99 0,98 0, Fiab Dispo heures M N T reconfigurat S ion MDT (1/n opérateurs) Usine TAT (1/n réparateurs) Temps de reconfiguration, durée d intervention (MDT), durée de réapprovisionnement (TAT) Passage à la simulation selon la complexité (stocks partagés, circuits logistiques )

40 50 60 70 80 90 100 Fiab Dispo heures M N T reconfigurat S ion MDT (1/n opérateurs) Usine TAT (1/n réparateurs) Temps de reconfiguration,

10 Problématiques du domaine spatial Dépendances chronologique entre bord et sol Liaison bord sol intermittente Programmation mission sur horizon glissant Stockage à bord de la télémesure Disponibilité de service ± dégradée de la demande à la fourniture (simulation) Dépendances entre satellites et réseau de balises au sol Système hybride : pannes au sol et position des satellites Simulation / orbitographie SVOM Constellation de satellites Service assuré par une flotte de satellites Optimisation de la stratégie de déploiement et de renouvellement

Dépendances entre satellites et réseau de balises au sol Système hybride : pannes au sol et position des satellites Simulation /

11 Concours méthodologique Concours méthodologique proposé par la société CAB INNOVATION Cherche à identifier les avantages et limites des diverses techniques de modélisation comportementale à partir de cas test Problématique de déploiement et de renouvellement de constellation de satellites Traitée par : Modélisation récursive (objet du TP n 57 du Journal du fiabiliste) Réseaux de Petri avec prédicats : réponse de Fractal Système (premier lauréat) accessible par le n 64 du Journal du fiabiliste Pérennisation du concours Problématiques à proposer dans tous les domaines d ingénierie (cas test) Véritables difficultés méthodologiques Résolution dans un temps raisonnable

(objet du TP n 57 du Journal du fiabiliste) Réseaux de Petri avec prédicats : réponse de Fractal Système (premier lauréat) accessible par le n 64 du Journal du

12 Conclusion L évaluation de performance en Sûreté de Fonctionnement relève davantage d une finalité d optimisation des systèmes que de la simple vérification Outre la justesse des résultats, la qualité des analyses doit permettre leur vérification et leur reproduction La modélisation des systèmes complexes est une activité délicate qui nécessite de bien choisir les méthodes adaptées aux problématiques rencontrées Cherchant à identifier les avantages et limites des techniques de modélisation comportementale, le concours méthodologique de CAB INNOVATION pourrait être pérennisé en l étendant aux problématiques des divers domaines d ingénierie (cas test)

délicate qui nécessite de bien choisir les méthodes adaptées aux problématiques rencontrées Cherchant à identifier les avantages et limites des techniques de

13 Annexe : constellation de 27 satellites

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