Brevet FR3006492A1 — publié le 20141205

PROCEDE DE SECURISATION D'UN MATERIEL ET EQUIPEMENT POUR LA MISE EN OEUVRE DU PROCEDE La présente invention se rapporte à un procédé de sécurisation d'un matériel et un dispositif pour la mise en oeuvre de ce procédé. Elle s'applique notamment à la sécurisation d'un matériel contenant un fluide pour diminuer les risques associés à un choc thermique. Les modèles de mécanique des fluides numérique (MFN) (en anglais, Computational Fluid Dynamics, ou CFD) sont utilisés pour simuler les écoulements de fluides dans différents environnements. Un modèle de MFN permet typiquement de générer, à partir de paramètres d'entrée représentant notamment la configuration du milieu dans lequel se trouve le fluide, un ensemble de données représentatives de l'écoulement de ce dernier dans ce milieu. L'expérience montre que les résultats des calculs de MFN, dans les configurations d'écoulements complexes, ne sont pas toujours en accord avec les données fiables à disposition (expériences mesurées finement notamment). En particulier, les résultats d'un calcul de MFN sont entachés d'une incertitude due à de multiples erreurs (on pourra consulter pour de plus amples détails sur ce sujet l'article de Slater intitulé « Uncertainty and Error in CFD Simulations », accessible à l'U RL http://www.grc.nasa.govNVWW/windivaliditutorial/errors.html). Ces erreurs potentielles peuvent être classées en neuf catégories différentes : l'erreur de modélisation, l'erreur de définition de la géométrie, l'erreur d'arrondi machine, l'erreur de convergence, l'erreur de discrétisation, l'erreur de limitation du domaine d'étude en temps et en espace, l'erreur de non prise en compte de phénomènes physiques influents, l'erreur provenant de paramètres en entrée inexacts, et l'erreur liée à des phénomènes pouvant être considérés intrinsèquement aléatoires ou chaotiques. Chercher à quantifier toutes les sources d'incertitudes citées précédemment est en pratique difficile (voire impossible). On peut néanmoins, dans une approche d'étude des effets combinés des contributions individuelles des sources d'incertitudes, procéder à des mesures expérimentales que l'on compare aux résultats de calculs de MFN. Suivant ce raisonnement, la validation a pour but de vérifer que les écarts sur des expériences jugées représentatives vis-à-vis de l'application considérée sont suffisamment faibles. On pourra se référer aux documents suivants pour plus de détails à ce sujet : « Guide for the Verification and Validation of Computational Fluid Dynamics Simulations » de l'American Institute of Aeronautics and Astronautics, AIAAG-077-1998, Reston, VA, 1998, et W. L. Oberkampf, T. G. Trucano, « Validation Methodology in Computational Fluid Dynamics », Sandia National Laboratories, 2000. Aussi, la validation des résultats numériques par des mesures expérimentales est une étape parfois considérée comme nécessaire à la justification des résultats de calculs de MFN. Les méthodes d'estimation des incertitudes basées sur ce principe d'une comparaison calcul / mesure sont dites "output driven" ou approches a posteriori. Cependant, dans la plupart des travaux publiés sur le traitement des incertitudes, l'approche retenue est différente. Elle est du type "input driven" ou approche a priori et consiste à propager dans le modèle de MFN considéré, les données incertaines en entrée. On pourra se référer aux documents suivants pour plus de détails à ce sujet : K. M. Hanson, « A framework for assessing uncertainties in simulation predictions », Los Alamos National Laboratory, 1999. Ces deux familles d'approche ont chacune des avantages et des inconvénients, qui sont abordés dans l'article de M. Pourgol-Mohammad, « Thermalhydraulics system codes uncertainty assessment : A review of the methodologies », Annals of Nuclear Energy, 2009. Par exemple, un inconvénient des approches a priori est qu'elles supposent que l'erreur du modèle de MFN est nulle. Les approches a posteriori ne permettent pas quant à elles de distinguer les sources d'incertitudes et n'offrent aucun cadre pour généraliser un résultat au-delà de ce qui a été confronté à l'expérience. Jusqu'à présent, les travaux publiés sur des estimations d'incertitudes de résultats chaotiques de MFN sont peu nombreux et contournent le problème de l'aléa physique en cherchant des métriques ou des normes insensibles à cet aléa. C'est par exemple le cas des travaux de Yu, publiés dans l'article « Uncertainty quantification for chaotic computational fluid dynamics », Y. Yu et al., Journal of Computational Physics, 2006. Or, il existe des configurations dans lesquelles une métrique ou norme insensible à cet aléa n'existe pas ou est inutile pour l'étude du phénomène visé, ce qui ne permet pas l'utilisation des approches existantes pour estimer les incertitudes de résultats de MFN. En outre, les mesures expérimentales dans le cas d'une approche a posteriori sont dans certains cas difficiles voire impossibles à réaliser, ce qui empêche la validation des résultats de calculs de MFN et en particulier l'estimation des incertitudes sur ces résultats. Tel est par exemple le cas d'un circuit primaire d'un réacteur nucléaire à eau pressurisée, notamment lorsque l'on cherche à prévoir l'écoulement du fluide présent dans le circuit lorsque des injections de liquide de refroidissement sont effectuées, afin de sécuriser des matériels. Il existe ainsi un besoin pour une méthode d'estimation des incertitudes liées aux résultats d'un modèle de MFN qui soit applicable à de nombreuses configurations, et notamment à celles qui ne se prêtent pas aisément à la mesure 10 expérimentale. Un objet de la présente invention est de proposer un procédé de sécurisation d'un matériel contenant un fluide pour diminuer les risques d'endommagement du matériel consécutifs à un choc thermique. Selon un premier aspect, l'invention concerne un procédé de sécurisation 15 d'un matériel contenant un premier fluide pour diminuer les risques d'endommagement du matériel associés à un choc thermique consécutif à l'injection dans le matériel d'un deuxième fluide à une température de refroidissement. La température de refroidissement du deuxième fluide est plus basse que la température du premier fluide préalablement à l'injection du deuxième fluide, et on 20 considère de préférence la situation dans laquelle l'écart de température entre les premier et deuxième fluides est de nature à provoquer un choc thermique lors de l'injection du deuxième fluide dans le matériel susceptible d'endommager celui-ci. Le procédé proposé comprend la détermination d'au moins une estimation yFnAjtc (x.mcAjtc; (u, ; ) tmat) d'une grandeur caractéristique de l'écoulement parmi la 25 vitesse, la température, et la concentration en un soluté en un point M de coordonnées (u, v,w) du matériel et à un instant tmat après injection du deuxième fluide de refroidissement, selon un modèle de mécanique des fluides numérique (MFN) à partir de données d'entrée du modèle XmCAaLtC relatives au matériel, au premier fluide avant injection du deuxième fluide, et au deuxième fluide, la mesure d'une 30 pluralité de valeurs{y (exEps (u' , v ' , w ' ) texp)i} jeti;nexPl de la grandeur caractéristique de l'écoulement en un point M' de coordonnées (u', v',w') d'un système expérimental dans lequel on reproduit l'injection d'un fluide de refroidissement vers un fluide contenu initialement dans le système expérimental et maintenu dans des conditions reproduisant l'écoulement du premier fluide dans le matériel avant injection du deuxième fluide, à un instant t'p après injection de fluide de refroidissement dans le système expérimental correspondant à l'instant tmat après injection du deuxième fluide dans le matériel, obtenues à partir de conditions 5 expérimentales xeps, la détermination d'une pluralité d'estimations yc'ix,pL C (x-Ix'171,3C (u' , W1) ; texP)i} iefi;ncalc} de la grandeur caractéristique de l'écoulement, au point M' de coordonnées (u',v',w') du système expérimental, à un instant correspondant à l'instant texp après injection de fluide de refroidissement dans le système expérimental, selon le modèle MFN à partir de données d'entrée 10 exile du modèle relatives au système expérimental, au fluide contenu dans le système expérimental avant injection de fluide de refroidissement, et au fluide de refroidissement injecté dans le système expérimental, et correspondant à certaines au moins des conditions expérimentales exEps, la détermination d'un terme d'erreur du modèle de MFN à partir des valeurs tyge(exEps; (u', VV); texp)ie[1;nexp} 15 mesurées sur le fluide dans le système expérimental et des valeurs tepLc c (u', w'); texp)i}teti;ncalo estimées à partir du modèle MFN appliqué au système expérimental, et la correction de l'au moins une estimation Y /Vali(x /Vali (u, v,w); tmat) de la grandeur caractéristique de l'écoulement sur la base du terme d'erreur du modèle de MFN. 20 Le procédé proposé fournit une solution pour l'estimation des incertitudes de résultats de calculs de MFN applicable à de nombreuses configurations, et notamment à celles pour lesquelles les résultats de simulation MFN ne peuvent pas être directement comparés à l'expérience. Il permet en effet, par le recours à un système expérimental représentatif sur lequel des mesures sont effectuées, 25 l'estimation d'incertitudes sur les résultats de calculs MFN pour des systèmes pour lesquels les mesures expérimentales sont difficiles ou impossibles à réaliser. Le procédé proposé prend ainsi en compte, à la fois l'erreur du modèle de MFN (due principalement aux modèles physiques embarqués et aux approximations numériques) et l'incertitude due au caractère chaotique des phénomènes physiques 30 instables apparaissant dans certaines expériences et calculs de MFN. Dans une mise en oeuvre particulière du procédé proposé, la détermination d'un terme d'erreur du modèle de MFN comprend la détermination d'une moyenne arithmétique des valeurs fexiPS (exEpS etti VI/ 1); t exp)ie[1;nexp} mesurées sur le système expérimental, la détermination d'une moyenne arithmétique iiSiK des valeurs texlp" (XgiLoC , ,141'); texio)1 e- iefi;ncalc} estimées à partir des calculs de MFN appliqué au système expérimental, et la détermination d'un premier terme d'erreur MES sur la base du rapport- entre les deux moyennes arithmétiques. 'I cE.Axi ,Exp Dans une autre mise en oeuvre particulière du procédé proposé, on détermine un deuxième terme d'erreur du modèle de MFN e,. Pour ce faire, on détermine l'écart type ce, des valeurs tes (xeps; (u', w'); texp).} iefi;nexp} mesurées sur l'écoulement dans le système expérimental, on détermine l'écart type ,_CALC l'EXP des valeursr estimées à partir des lexPLC (eZIC W ); t exp)ie [1;ncalc} calculs de MFN appliqué au système expérimental, et on détermine un deuxième terme d'erreur du modèle de MFN e, sur la base du rapport entre les deux écart 'mEs types cEAxfc . CTEXP Le procédé proposé permet en outre avantageusement, selon un mode de réalisation particulier, de tenir compte des incertitudes liées à l'un ou plusieurs des paramètres d'entrée du modèle de MFN, et à l'impact correspondant sur les résultats de calculs de MFN. Il permet alors, dans ce mode de réalisation, de corriger les résultats de cette propagation d'incertitudes sur les conditions en entrée. Selon ce mode de réalisation particulier, on détermine une pluralité zo d'estimations tymcAjtc (xmcAar ; (u, v, w); tmat)}t1 de la grandeur caractéristique ie;m>i de l'écoulement au point M de coordonnées (u, v,w) du matériel et à l'instant tmat après injection du deuxième fluide, selon le modèle MFN à partir d'une pluralité de paramètres d'entrée txmcAjc:il , On peut en outre, dans un autre mode de t -ieti;mr;m>i - réalisation particulier, déterminer et corriger la moyenne 111CnAd de la distribution 25 fr,'CALC (,CALC LY mat Vt'mat;j (1, t, V , W); tmat)}t1 sur la base du premier terme d'erreur du ie;m>i modèle de MFN eit . On peut aussi, pour une correction plus précise, dans un autre mode de réalisation, corriger les premier et deuxième moments de la distribution f,mat CALC (,mat;j, CALC LY (U, V W); tmat)} jeti;m1;m>i sur la base des deux termes d'erreur du lA' modèle de MFN e, et e, . Ainsi, dans ce mode de réalisation particulier, le procédé proposé prend en compte, à la fois : - l'erreur du modèle de MFN (due principalement aux modèles embarqués et aux approximations numériques) ; - l'incertitude due à la méconnaissance des conditions du scénario étudié ; - et l'incertitude due au caractère chaotique des phénomènes physiques instables apparaissant dans certaines expériences et calculs de MFN. Avantageusement, les paramètres d'entrée du modèle relatifs au matériel, au premier fluide avant injection du deuxième fluide et au deuxième fluide pourront comprendre au moins un paramètre choisi parmi des paramètres relatifs à la géométrie du matériel, à la température du premier fluide dans le matériel avant injection du deuxième fluide, au débit d'injection du deuxième fluide et à la température du deuxième fluide. Selon un deuxième aspect, il est proposé un système de sécurisation d'un matériel contenant un premier fluide pour diminuer les risques d'endommagement du matériel associés à un choc thermique consécutif à l'injection dans le matériel d'un deuxième fluide à une température de refroidissement. Le système proposé comprend un système expérimental agencé pour reproduire par l'expérience l'injection du deuxième fluide dans le matériel, avec des conditions expérimentales M E S Xexp relatives au fluide contenu dans le système expérimental avant injection d'un fluide de refroidissement, et au fluide de refroidissement injecté dans le système expérimental, des moyens capteur pour mesurer une pluralité de valeurs tes (xep's; (u', y', w');texP) d'une grandeur caractéristique de l'écoulement iefi;nexp} dans le système expérimental parmi la vitesse, la température, et la concentration en un soluté en un point M' de coordonnées (u', v',w') et à un instant texp après injection du fluide de refroidissement dans le système expérimental. Le système proposé comprend en outre une unité de traitement de données, comprenant un processeur informatique couplé de manière opérationnelle à des moyens mémoire et à un module d'interface entrées/sorties, les moyens mémoire étant configurés pour stocker les données correspondant aux conditions expérimentales X leVixEpS et aux (1,/,', y', w'); texp)ilieti;nexp} valeurs tes x epS mesurées, et un estimateur de risque d'endommagement, s'exécutant sur le processeur informatique. L'estimateur de risque d'endommagement peut comprendre un ou plusieurs programmes d'ordinateur, selon l'architecture logicielle choisie pour la mise en oeuvre de l'estimateur, et est configuré pour déterminer au moins une estimation ymCAaLtC (xmCAar "-"tC ; (U, V ,W); tmat) d'une grandeur caractéristique de l'écoulement parmi la vitesse, la température, et la concentration en un soluté en un point M de coordonnées (u,v,w) du matériel et à un instant correspondant à l'instant tmat après injection du deuxième fluide, selon un modèle de mécanique des fluides numérique, MFN, à partir de données d'entrée du modèle X 1CpActliC relatives au matériel, au premier fluide avant injection du deuxième fluide et au deuxième fluide, déterminer une pluralité d'estimations tepLc(xg/L3c; (u', y', IV% texp)i}i[1;ncalc} de la grandeur e caractéristique de l'écoulement au point M' de coordonnées (u', v', w') du système expérimental et à un instant texp après injection de fluide de refroidissement dans le système expérimental correspondant à l'instant tmat après injection du deuxième fluide dans le matériel, selon le modèle de MFN à partir de données d'entrée XgiLDC du modèle relatives au système expérimental, au fluide contenu dans le système expérimental avant injection de fluide de refroidissement, et au fluide de refroidissement injecté dans le système expérimental, et correspondant à certaines au moins des conditions expérimentales exEps, déterminer un terme d'erreur du modèle de MFN à partir des valeurs tyge(exEps; (u', y', W1); texp)diefl;nexp} mesurées sur le fluide dans le système expérimental et des valeurs tycc (xg7L3c (14 yr ,wi); texP) 1;ncalc} estimées à partir du modèle MFN appliqué i} ie[ au système expérimental, et corriger l'au moins une estimation y FpAaLiC (xAar mC C ; "-"t (11.,19,141); tmat) de la grandeur caractéristique de l'écoulement sur la base du terme d'erreur du modèle de MFN. Dans un mode de réalisation particulier du système, le système expérimental est une maquette du matériel reproduisant la géométrie du matériel à une échelle donnée, de préférence réduite. Selon un autre aspect, il est proposé un programme d'ordinateur, chargeable dans une mémoire associée à un processeur, et comprenant des portions de code pour la mise en oeuvre des étapes du procédé proposé lors de l'exécution dudit programme par le processeur, ainsi qu'un ensemble de données représentant, par exemple par voie de compression ou d'encodage, ledit programme d'ordinateur. Un autre aspect concerne un support de stockage non-transitoire d'un programme exécutable par ordinateur, comprenant un ensemble de données représentant un ou plusieurs programmes, lesdits un ou plusieurs programmes comprenant des instructions pour, lors de l'exécution desdits un ou plusieurs programmes par un ordinateur comprenant une unité de traitement couplée de manière opérationnelle à des moyens mémoire et à un module d'interface entrées/sorties, conduire l'ordinateur à déterminer et corriger les estimations selon le procédé proposé. Le procédé proposé convient particulièrement bien, bien que de façon non exclusive, pour l'étude et la sécurisation d'une cuve de circuit primaire de réacteur nucléaire à eau pressurisée (REP) dans lequel des injections de liquide de refroidissement (dites injections de sécurité, ou IS) sont effectuées. Mais il convient aussi pour l'étude, notamment aux fins de mise en sécurité, de tout matériel contenant un fluide pour diminuer les risques associés à un choc thermique consécutif à l'injection dans le matériel de fluide à une température de refroidissement (par rapport à la température du fluide contenu dans le matériel avant l'injection). D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaîtront dans la description ci-après d'exemples de réalisation non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels : - Les figures la et lb sont des schémas illustrant un circuit primaire de REP et un système expérimental correspondant pour la mise en oeuvre de l'invention ; - Les figures 2a, 2b, 2c et 2d sont des diagrammes illustrant certains aspects de mises en oeuvre particulières du procédé proposé ; - Les figures 3a et 3b sont des graphes illustrant un procédé de vérification du modèle de fonction de correction selon un mode particulier de réalisation du procédé proposé ; - La figure 4 représente un système informatique pour la mise en oeuvre du procédé proposé ; Dans la description détaillée ci-après de modes de réalisation de l'invention, de nombreux détails spécifiques sont présentés pour apporter une compréhension plus complète. Néanmoins, l'homme du métier peut se rendre compte que des modes de réalisation peuvent être mis en pratique sans ces détails spécifiques. Dans d'autres cas, des caractéristiques bien connues ne sont pas décrites en détail pour éviter de compliquer inutilement la description. L'invention sera décrite ci-après dans le cadre non limitatif d'un circuit primaire de réacteur nucléaire à eau pressurisée (REP) comprenant une cuve, et dans lequel des injections de liquide de refroidissement (dites injections de sécurité, ou IS) sont effectuées. Dans la suite de ce document, on désignera par « Modèle » ou « Modèle de MFN » un programme d'ordinateur qui, lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur comprenant un processeur couplé à une mémoire, génère en sortie, à partir de données d'entrée, des résultats numériques correspondant aux données de sortie du modèle mathématique de MFN implémenté par le programme. En outre, les termes « système étudié » et « matériel » sont utilisés de manière interchangeable. Par ailleurs, les notations suivantes seront utilisées dans le reste du document : - yt(x) : grandeur physique considérée, aussi appelée variable d'intérêt. - x : conditions d'entrée d'un système, que ce soit dans le scénario système étudié ou dans l'expérience représentative du scénario étudié. - REAL: cet exposant fait référence à des grandeurs "vraies" ou "réelles" dont la valeur exacte est généralement inconnue. - MES: cet exposant fait référence à des grandeurs mesurées qui sont une image de la réalité. - CALC : cet exposant fait référence à des grandeurs calculées qui sont une autre image de la réalité. - mat : cet indice fait référence à des grandeurs propres au matériel étudié - rexEps : entier naturel représentant un nombre d'expériences réalisées sur le système expérimental considéré. La notation simplifiée nexp est parfois utilisée dans ce document pour le paramètre 7 liell I pS . CALC . - nexp . entier naturel représentant un nombre de calculs de MFN effectués pour le système expérimental considéré. La notation simplifiée ncalc est parfois utilisée dans ce document pour le paramètre ne,c-30 - exp ou EXP : cet indice fait référence à des grandeurs propres au système expérimental considéré. La Figure la montre une vue schématique d'un circuit primaire (100) de réacteur nucléaire à eau pressurisée comprenant une cuve (101) contenant de l'eau à une température avoisinant les 300° C et maintenue à une pression d'environ 150 bar, de sorte qu'elle n'entre pas en ébullition. Quatre entrées (102a, 102b, 102c, et 102d) dans le circuit primaire 100 sont prévues pour les injections de sécurité. Ces injections de sécurité sont effectuées avec de l'eau (dite « eau de sécurité » ou « eau « borée » car elle contient du bore, un poison neutronique visant à assurer la sous- criticité du coeur au cours d'un transitoire accidentel) qui est maintenue à température ambiante dans un réservoir d'environ 2000 m3 situé à l'extérieur du bâtiment réacteur, et n'est réchauffée que lorsque la température extérieure est particulièrement basse. La température de l'eau de sécurité varie donc en fonction des saisons, mais ne descend jamais en dessous d'environ 10°C. Ce plancher de température correspond au choc thermique potentiel le plus important en cas d'utilisation des injections de sécurité. La Figure lb montre un système expérimental 200 adapté au système 100 étudié illustré sur la Figure 1 a. Le système expérimental 200 est une maquette reproduisant la géométrie du système étudié 100. On notera donc que le système étudié 100 et le système expérimental 200 sont deux systèmes distincts. Dans le cas de l'étude d'un circuit primaire de REP, la maquette constituant le système expérimental peut être construite à une échelle réduite (par exemple à l'échelle 1/2, ou à l'échelle 1/5). Mais la mise en oeuvre des procédés proposés ne se limite pas à l'utilisation d'une maquette, que celle-ci soit ou non à l'échelle réduite. Le système expérimental vise à reproduire par l'expérience l'écoulement du fluide dans le système étudié et à mesurer certaines grandeurs d'intérêt pour caractériser cet écoulement. Dans l'exemple illustré sur la Figure 1 b, le système expérimental 200 comprend une maquette de cuve 201, ainsi que quatre entrées (202a, 202b, 202c, et 202d) prévue pour reproduire l'expérience sur la maquette 200 des injections de sécurité. Le circuit du système 200 reproduisant le circuit primaire (100) de la Figure la contient un fluide 203, par exemple de l'eau. Un ou plusieurs capteurs 204 sont installés en chaque point d'étude du système 200 pour mesurer les valeurs de grandeurs d'intérêt pour les expériences visant à reproduire l'écoulement suite au n déclenchement des injections de sécurité. Les capteurs 204 sont munis d'une mémoire pour enregistrer les données acquises, ou en variante d'une interface vers une mémoire ou une unité de traitement des données 205 munie d'une mémoire 206 pour le stockage de données. La phase d'acquisition des grandeurs mesurées est suivie d'une phase de traitement des données, effectuée par exemple par une unité de traitement des données 205. L'unité de traitement des données 205 peut être un ordinateur, un réseau d'ordinateurs, ou un autre appareil comportant un processeur, une mémoire, une unité de stockage de données 206, et d'autres éléments matériels associés comme une interface de réseau et un lecteur de support pour lire et écrire un support de stockage amovible (non représentés sur la figure). Le support de stockage amovible peut être, par exemple, un disque compact (CD), un disque vidéo/polyvalent numérique (DVD), un disque flash, etc. Le support de stockage amovible contient des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de traitement des données 205, amènent cette unité 205 à effectuer la partie acquisition et/ou traitement de données des exemples de mise en oeuvre du procédé proposé décrits dans les présentes. Le support de stockage amovible peut comprendre un ou plusieurs programmes informatiques pour mettre en oeuvre et pour exécuter le Modèle de MFN ainsi qu'un moteur de traitement des données configuré pour traiter les données issues des calculs de MFN et des résultats des expériences stockés en mémoire. Certaines parties du moteur de traitement des données peuvent être stockées en tant que suites ordonnées d'instructions sur une instance donnée du support de stockage amovible, un dispositif amovible ou un stockage de données local 206, à charger dans la mémoire pour être exécutées par le processeur. Spécifiquement, des instructions logicielles ou un code de programme lisible par ordinateur pour effectuer des modes de réalisation peuvent être stockés, provisoirement ou en permanence, en intégralité ou en partie, sur un support lisible par ordinateur non transitoire comme un disque compact (CD), un dispositif de stockage local ou distant, une mémoire locale ou distante, une disquette, ou n'importe quel autre dispositif de stockage lisible par ordinateur. Bien que le moteur de traitement des données soit décrit sous forme de programme résidant dans une mémoire, le moteur de traitement des données peut être mis en oeuvre sous forme matérielle, comme un circuit intégré spécifique application (ASIC), ou sous forme d'une combinaison d'éléments matériels et logiciels. Les grandeurs d'intérêt sont par exemple la vitesse, la température et la concentration en un soluté du fluide dans le système 200 en un point de mesure et à un instant donné postérieur au déclenchement des injections de sécurité. Des moyens de contrôle de ces grandeurs d'intérêt (non représentés sur la figure) sont en outre prévus pour, en coopération avec les capteurs 204 dans un mode particulier de mise en oeuvre des procédés proposés, créer et mesurer les conditions d'entrées pour réaliser les expériences. Il pourra par exemple s'agir de la température du fluide 203 dans la partie du système expérimental représentative du matériel étudié avant qu'il soit procédé aux injections de sécurité, de la température des injections de sécurité dans cette même partie du système expérimental et/ou du débit des injections de sécurité. Ces conditions d'entrées des expériences, ou conditions expérimentales, pourront correspondre à des consignes préalablement déterminées, servant de référence pour la réalisation des expériences. Il sera néanmoins préférable de mesurer les valeurs des conditions expérimentales effectivement réalisées lors des expériences, afin d'y faire correspondre avec une plus grande précision les conditions d'entrées utilisées pour les calculs de MFN appliqué au système expérimental. On pourra ainsi, dans le cas de l'étude du circuit primaire d'un REP, à l'aide du système expérimental reproduisant le circuit primaire étudié, effectuer des mesures pour, d'une part, enregistrer les conditions expérimentales, c'est-à-dire les conditions d'entrées de l'expérience, et d'autre part, mesurer des grandeurs caractérisant l'écoulement du fluide suite au déclenchement des injections de sécurité, grandeurs auxquelles il est impossible d'accéder dans le cas réel. On observe dans les expériences et calculs de MFN dédiés à l'étude de l'évolution de la température fluide, que cette dernière se comporte comme un processus aléatoire. Cela signifie en pratique qu'une prédiction déterministe des évolutions futures de cette température à partir des températures passées se révélerait limitée car entachée d'erreurs, étant donnée qu'elle diffère à chaque fois qu'une expérience est répétée (au niveau des mesures comme au niveau des calculs de MFN). Mathématiquement, un processus aléatoire est décrit par une suite de variables aléatoires indexées par la variable temps notée t. Dans la suite, on utilise une notation avec la lettre capitale Y pour expliciter le fait que yt est considéré comme une réalisation de la variable aléatoire Yt. Dans la pratique, les résultats mesurés d'une expérience répétée n fois, yge(xi, t), ie{1; n} sont instables et respectent les propriétés mathématiques d'un processus aléatoire car les conditions de l'expérience XrAL ne peuvent pas être parfaitement maîtrisées. Dans cette situation, on peut estimer qu'un Modèle est validé si les variations d'une expérience à l'autre des conditions X eRxEpl (dont on a une connaissance imparfaite grâce aux mesures xemxEpsi) en entrée du Modèle conduisent à un processus aléatoire YeCxApLC équivalent au processus YeRxEpAL (dont on a une connaissance imparfaite grâce au processus Ye'es estimé via les réalisations mesurées yge(xi, t)). On peut à cet égard adopter la définition usuelle de processus équivalents, selon laquelle deux processus aléatoires sont équivalents si leurs lois de probabilité sont égales, et ce à chaque instant. L'organigramme de la figure 2 illustre de manière non limitative différents aspects d'un procédé proposé. La figure 2a montre une étape (300) d'estimation d'erreur du modèle de MFN utilisé sur un système expérimental, par exemple une maquette à l'échelle réduite du système étudié. La figure 2b illustre dans de plus amples détails cette estimation d'erreur du modèle de MFN. La détermination de cette estimation est effectuée par comparaison des résultats expérimentaux(x. ps eXiD W 1); texp ) obtenus dans des conditions mesurées xeps à des résultats numériques yG'pLC (xC Ai C , 4 11) t exp) obtenus avec des conditions imposées imposées en entrée qui correspondent aux conditions mesurées xeps. On dispose donc d'une ou de plusieurs conditions (ou paramètres) d'entrée, qu'il est possible d'imposer en entrée du modèle de MFN, afin d'avoir des valeurs de conditions d'entrées des expériences, et des calculs de MFN dont on cherche à estimer l'erreur, sensiblement identiques (du moins pour certaines expériences et certains calculs suivant que reps = ne,c ou non). Les résultats mesurés des expériences(x.ps; m eXiD (U1, V W 1); texp ) sur le système expérimental correspondent aux résultats des calculs de MFN basés sur le 30 modèle de MFN dont on cherche à estimer l'erreur 3epLc(xg/LDc;(uyw'); texp) obtenus avec des conditions d'entrée correspondant, correspondant, au moins en partie, aux conditions d'entrée de la ou des expériences xeps. Dans l'exemple non limitatif de l'étude de l'écoulement résultant du déclenchement des IS dans le circuit primaire d'une cuve de REP, les conditions en entrée des calculs de MFN et des expériences peuvent correspondre (au moins pour certain(e)s d'entre eux (elles)) à un ou plusieurs des paramètres choisis parmi les grandeurs et paramètres suivants : - la température des injections de sécurité, notée Tis ; - le débit des injections de sécurité, noté Ois; - la température initiale du circuit primaire, c'est-à-dire la température du fluide dans le circuit primaire à un instant précédant les injections de sécurité, notée T0; - des données représentatives de la géométrie du système (par exemple le système étudié, c'est-à-dire dans ce cas le circuit primaire, ou le système expérimental correspondant, qui peut être une maquette du circuit primaire) pour lequel les calculs MFN sont exécutés, notées Data SetGéom Système. De même, on peut rechercher les résultats des calculs de MFN et des expériences parmi les grandeurs suivantes, pour chaque point de coordonnées (u', y', w') dans le volume de fluide du système expérimental et à un instant texp; - la vitesse du fluide au point (u', y', w') à l'instant texp, notée Vexp((u, y', te) ; - la température du fluide au point (u', y', w') à l'instant texp, notée Texpe, V', te) ; - la concentration en un soluté du fluide au point (u', y', w') à l'instant texp, notée Cexpe, 11', te) ; Dans le cas particulier de l'étude du choc froid sur cuve, on pourra étudier l'évolution en un point de l'espace annulaire du circuit primaire d'un REP de la vitesse, de la température et/ou de la concentration en un soluté du fluide au cours du temps. Le code (ou logiciel) Code Saturne, développé par la demanderesse de la 30 présente demande, est un exemple de Modèle convenant à cet exemple de mise en oeuvre des procédés proposés. Des informations ainsi que les sources du code sont disponibles sur Internet à l'adresse suivante : http://code-saturne.orems/ On effectue de préférence tout d'abord une série de neps expériences sur le 3006 4 92 15 système expérimental avec des valeurs consignes pour les différentes conditions expérimentales, préférentiellement identiques d'une expérience à l'autre. On obtient en sortie, neps conditions en entrée mesurées exEps (légèrement différentes des valeurs consignes et donc d'une expérience à l'autre car elles ne peuvent pas être 5 parfaitement maîtrisées) et une suite de résultats expérimentaux 301 notée tes (xlevixEps; w ') texp)i} où i est un entier naturel allant de 1 à n'xps e - - ie[1;nexp} Ces conditions d'entrée peuvent comprendre un ou plusieurs paramètres parmi la température Tis des injections de sécurité, le débit Qis des injections de sécurité, et/ou la température initiale du fluide dans le système expérimental Te. On reproduit 10 ainsi, dans un mode particulier de réalisation du procédé proposé, 1 f5' fois l'injection de fluide de refroidissement à une température Tis et un débit Qis dans le fluide contenu dans le système expérimental maintenu à une température initiale Te. On mesure pour chaque expérience les valeurs des conditions expérimentales X leVixEpS ainsi que les valeurs des grandeurs de sortie, de manière à générer 301 une suite de 15 résultats expérimentaux notée tyge(xlevixEps; (u', y', w');tea où i est un ;nexpl entier naturel allant de 1 à neps, On détermine ensuite en fonction du Modèle choisi pour les calculs de MFN un ensemble xg7L3c de conditions d'entrée du Modèle, dont on choisira les valeurs correspondant de préférence aux conditions initiales X leVixEpS de toutes ou certaines des 20 expériences réalisées sur le système expérimental. Cet ensemble de conditions d'entrée peut par exemple comprendre un ou plusieurs des paramètres décrits ci-dessus, dans un format approprié au Modèle (par exemple Code Saturne), c'est-à-dire la température Tis des injections de sécurité, le débit Qis des injections de sécurité, la température initiale du circuit primaire Te, et/ou des données 25 Data SetGeom Système Exp représentatives de la géométrie du système expérimental considéré. En référence à la figure 2b, les multiples (ne,c) exécutions 302 du Modèle (avec ces conditions d'entrée correspondant correspondant aux conditions expérimentales xeps) génèrent des résultats numériques en sortie yG'ix'IpLC (xmRS; (11.1,191,W1); texp) pour un point du volume de fluide de coordonnées (u', v', w') et un instant tee choisi postérieur aux injections de sécurité. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre des procédés proposés, ces résultats numériques peuvent correspondre à un ou plusieurs des paramètres de sortie décrits ci-dessus, c'est-à-dire à la vitesse veCe C (x. S 1, y 1, 141 ); texp ) du fluide au point (u', y', w') à l'instant texp, la températureTecX.ApLc(exEps; (u',v',w'); texp) du fluide au point (u', y', w') à l'instant texp, et/ou la concentration en un soluté C'ec(xlevixEps; (u', y', w'); texp) du fluide au point (u', V, 140 à l'instant texp. Les ne,c calculs 302, correspondant à toutes ou certaines des reps expériences, sont réalisés avec des conditions d'entrée correspondant ou, de préférence, identiques, à celles des expériences de manière à générer une suite de résultats numériques notée {3epLc(eepc; (u', 1, wi); tex-n)i}[1;ncalc} OÙ i est un entier ie naturel allant de 1 à re4,c. Dans le cas où les résultats expérimentaux ne correspondent pas directement aux résultats numériques du Modèle utilisé, on pourra dans un mode de réalisation particulier effectuer des opérations visant à une mise en relation de ces résultats de manière à obtenir une suite de résultats expérimentaux tyre(exEps; (u', y', w');'n)iliefl;nexpl qui corresponde directement à - la suite de résultats numériques tepLc(xg/L3c; (u', 1, wi); texn)i} ie[1;ncalc}. Dans des modes particuliers de mise en oeuvre des procédés proposés, les valeurs mesurées suite aux expériences d'injection de sécurité dans le système expérimental peuvent correspondre à une ou plusieurs des grandeurs décrites ci-dessus, c'est-à-dire à la vitesse VerDS (XlevixEpS ; (11.1 , VI, W 1); tex p) du fluide au point (u', y', zo w') du système expérimental et à l'instant texp, la température TeZ,s(exEps; (u',v',w'); texp) du fluide au point (u', y', w') du système expérimental et à l'instant texp, et/ou la concentration en un soluté Cevi45(xeps; (u',v',w'); texp) du fluide au point (u', y', w') du système expérimental et à l'instant texp. On dispose alors, pour chaque instant texp, de deux suites de valeurs, de 25 tailles respectives neps etTe ILDC (on peut choisir neps = nCALC, de manière à avoir des suites de même taille, mais le procédé proposé n'est pas limité à ce cas de figure particulier), lexie (xixEpS eu' , yi , W1); t exp) iefi;nexPl et {Yélx4pLC(Xg/LDC; (f, y', wi); teno)i}i[1;ncalc}' résultant, d'une part, de reps expériences e effectuées sur le système expérimental à partir de conditions initiales exEpS , et d'autre 30 part, de rec calculs de MFN effectués sur la base de données d'entrée exile correspondant à la géométrie du système expérimental et aux conditions initiales de toutes ou certaines des expériences xeps. Dans l'exemple particulier de l'étude du choc froid sur cuve de REP, le nombre des échantillons tyrx7E2:s. (xepS , W 1); texp)i} ieti;nexPl et tyc'IpL C (xg7L3C ,191 , W 1); texP)i} ie[1;ncalc} est limité, et les estimations des lois de probabilité suivies au cours du temps par les variables aléatoires Ye'es et YecxApL c sont peu précises avec pour conséquence des estimations des écarts sur les moments statistiques des lois très différents d'un instant à l'autre. On peut alors prévoir, selon un mode particulier de mise en oeuvre du procédé proposé, d'appliquer un filtrage temporel sur les écarts sur les moments statistiques des lois calculés pour compenser la faible taille des échantillons dont on dispose (ce qui revient, mathématiquement, à faire une hypothèse dite « d'ergodicité En effet, l'utilisation d'un filtre temporel revient à comparer les résultats sur plusieurs instants proches au lieu de les comparer à chaque instant. Avec plus de résultats, les estimateurs statistiques convergent vers une valeur que l'on suppose égale à celle que l'on atteindrait si l'on réalisait plus d'expériences et/ou de calculs de MFN. En référence à la figure 2b, dans des modes de réalisation du procédé proposé, ces suites de valeurs tyge(4145; (u', y', W1); texp)i}ie[1;nexp} et tepLc (xgc(1,/,', w'); texp)ilieti;ncalo 7L, sont utilisées pour déterminer 305, 308 un zo premier terme d'erreur du modèle de MFN à partir des valeurs (u', y', w'); texp) ie[1;nexpl {y (x. leVIxEpS ; mesurées sur le fluide du système expérimental et des valeurs tee (xce, c; w 1); texP) 1;ncalc} estimées à partir i} ie[ du modèle de MFN appliqué au système expérimental et le fluide qu'il contient pour les conditions initiales exEpS correspondant aux données d'entrée X g ILD C du modèle. 25 Par exemple, dans un premier mode de réalisation du procédé proposé, on estime 305 un premier terme d'erreur du modèle de MFN par le rapport de la moyenne arithmétique des valeurs [4/, c A C (121;,111,Wyg,) w;t 7t)eix} pie;:iniectaii;:eetpl.de la moyenne arithmétique des valeurs tymEs (xeps (_ .1 , On détermine 303 ainsi la moyenne arithmétique, notée [teps, des valeurs (u', y', w '); texp)i} ie[1;nexpl 30 tyzis (xeps; mesurées sur le fluide du système expérimental pour obtenir une estimation du moment d'ordre 1, autrement dit de l'espérance mathématique, du processus YelUs . De même, on détermine 304 la moyenne arithmétique, notée CALC 1-"'exp 5 des valeurs tyG'C x.G'C yi, W1); texp)ilieti;ncalc} IpL 17L3 calculées par le modèle de MFN appliqué sur le système expérimental et le fluide qu'il contient pour obtenir une estimation du moment d'ordre 1, autrement dit de l'espérance mathématique, du processus YecxApLc Une estimation d'un premier terme d'erreur du modèle de MFN est alors obtenue en calculant le rapport des deux moyennes ainsi déterminées : MES ktexp ep((u',v',w');texp) = CALC ktexp Dans un autre mode de réalisation du procédé proposé, on estime 308 un deuxième terme d'erreur du modèle de MFN par le rapport de l'écart-type des valeurs 13/'ix,pLC (x.' Ai C ; 1, 141 1); te xp) ieti;ncaio et de l'écart-type des valeurs (u', y', W1); t exp) iefl;neXPY 13/1/E7.3.S (xepS; On détermine 306 ainsi l'écart-type, noté (1,t', y', w'); texp)ilieti;nexPI MES , des valeurs {Ale (exEpS ; mesurées sur le fluide du système expérimental pour obtenir une estimation d'un moment d'ordre 2, par exemple de la variance, du processus aléatoire Yel'es . De même, on détermine 307 l'écart- type, noté 0_eCxApLC , des valeurs f VCALC ,CApLC , W 1); t exp) ieti;nca/c} eXP ex calculées par le modèle de MFN appliqué sur le système expérimental et le fluide qu'elle contient pour obtenir une estimation d'un moment d'ordre 2, par exemple de la variance, du processus YecxApLc . Une estimation d'un deuxième terme d'erreur du modèle de MFN est alors obtenue 308 en calculant le rapport des deux écarts-type zo ainsi déterminés : MES Cfexp e,((u',v',w');texp) = LC ,_CA l'exp En référence à la figure 2a, l'estimation 300 de l'erreur du modèle génère les premier et second termes d'erreur e et e,. On détermine 400 par ailleurs une estimation de grandeurs correspondant à celles sur la base desquelles l'erreur du modèle MFN a été estimée par exécution du Modèle. Dans un mode de réalisation 25 du procédé proposé, on réalise un calcul de MFN à partir de données d'entrée XmCAaLtC pour le système étudié correspondant aux données d'entrée exile . Dans un mode de réalisation du procédé proposé, on génère des résultats numériques yglic (xjtc ; (u,v,w); t,,'t) pour un point du volume de fluide de coordonnées (u,v,w) du système étudié et un instant tmat correspondant à texp. De préférence, le point du volume fluide de coordonnées (u,v,w) du système étudié est choisi lui aussi correspondant au point du volume fluide de coordonnées (u,v,w) dans le système expérimental. On détermine pour ce faire, en fonction du Modèle choisi pour les calculs de MFN, un ensemble de données d'entrée 4,Ajtc du Modèle, qui correspondent pour certaines aux données d'entrée xg7L3c renseignées pour l'exécution du Modèle pour simuler l'écoulement du fluide dans le système expérimental. Cet ensemble de données d'entrée peut par exemple comprendre un ou plusieurs des paramètres décrits ci-dessus, dans un format approprié au Modèle (par exemple Code_Saturne), c'est-à-dire la température Ti s des injections de sécurité, le débit Qis des injections de sécurité, la température initiale du circuit primaire To, et/ou des données Data_SetGéom_système représentatives de la géométrie du système étudié. Les données d'entrée Data_SetGéom_système sont ici représentatives de la géométrie du système étudié, alors que l'on a précédemment décrit pour l'estimation de l'erreur du Modèle l'exécution du Modèle avec des données d'entrée représentatives de la géométrie du système adaptées au système expérimental. D'autres données d'entrée, qui dans cet exemple peuvent décrire la température Ti s des injections de sécurité, le débit Qis des injections de sécurité, et/ou la température initiale du circuit primaire To, sont choisies correspondant (et par exemple identiques) respectivement aux données d'entrée utilisées ou à utiliser pour effectuer les calculs MFN sur le système expérimental. Dans l'exemple de l'étude de l'écoulement résultant du déclenchement des injections de sécurité dans le circuit primaire d'une cuve de REP, on travaille ainsi avec des conditions d'entréeX ?C Ili "tC qui correspondent aux conditionsX ij , C relatives au fluide du système expérimental avant injection d'un fluide de refroidissement et au fluide de refroidissement (injecté froid) qui reproduisent celles des injections de fluide de refroidissement dans le système étudié. Les résultats numériques en sortie du Modèle exécuté avec les données d'entréeX 1CnAaL tC du système étudié représentent des estimations de grandeurs décrivant l'écoulement du fluide dans le système étudié suite au déclenchement des injections de sécurité, et correspondent de préférence aux grandeurs estimées par exécution du Modèle avec les données d'entrée xg7L3c du système expérimental. Par exemple, ces résultats numériques peuvent correspondre à un ou plusieurs des paramètres de sortie décrits ci-dessus pour le système expérimental, mais pour le système étudié, c'est-à-dire à la vitesse Vc mActLiC (xmCAar C (21., y, 14/); tmat) du fluide au point (U, V, tiV) à l'instant tmat, la température TmcAalic (x.mcAai c ; (u, v, W); tmat) du fluide au point (u, v, w) à l'instant tmat, et/ou la concentration en un soluté AaLtC (x mC AaLtC ; Par exemple, si les estimations {y G' pL C G'11 IL3C wi); t exP) ie[1;ncalc} calculées par le Modèle et les valeurs io mesurées tes (exEps; (u', y', w ');e')i}iefl;nexpl représentent la température du t- - , fluide au point de coordonnées (u,v',w) dans le système expérimental et à l'instant texp, l'estimation MCnAjtC(xICnAaLtC ; t , 1 , W); t mat) calculée sur le système étudié sera choisie de préférence représentant la température du fluide au point de coordonnées (u,v,w) dans le système étudié (correspondant au point de coordonnées (u,v',w) 15 dans le système expérimental) et à un instant tmat correspondant à l'instant texp. Dans un mode de réalisation du procédé proposé, on corrige 500 une estimation ymCAaLtC (x"-"tmCAar C ; (Lt, V, W); tmat) calculée sur le système étudié sur la base des termes d'erreur du Modèle calculés sur le système expérimental. Par exemple, on génère une estimation corrigée en calculant le produit de 20 l'estimation à corriger par l'erreur sur la moyenne ((If ,191 , Wi); texp) calculée ci- dessus (il est préférable à cet effet d'établir au préalable une concordance entre texp et tmat c'est à dire de définir à combien de secondes dans le système étudié, une seconde écoulée dans le système expérimental correspond) : (/) (Y,VaLtc) = Y,VaLic (x,VaLtc; (u, y, W); tmat) X ei,((u',v',w');t -mat ) 25 où (f) désigne un opérateur (ou une fonction) de correction. En référence à la figure 2c, dans un autre mode de réalisation du procédé proposé, on détermine en outre une estimation de l'impact de paramètres incertains en entrée sur la réponse du Modèle. Dans l'exemple décrit ci-dessus de choc froid sur cuve de REP, on peut 30 comme on l'a vu ci-dessus considérer un ou plusieurs des paramètres en entrée suivants : la température Tis des injections de sécurité, le débit Qis des injections de sécurité, la température initiale du circuit primaire To, et/ou des données (21., y, 14/); tmat) du fluide au point (u, w) à l'instant tmat. Data SetGeom système représentatives de la géométrie du système étudié. Dans cet exemple, on peut, par exemple, considérer que l'on a une bonne connaissance de deux des paramètres, la température T15 des injections de sécurité et la géométrie du système étudié. Les deux autres paramètres, i.e. le débit Qis des injections de sécurité et la température initiale du circuit primaire To (au moment où l'on effectue les injections de sécurité ou un moment précédant de peu ces injections), ne sont pas parfaitement maîtrisées, et sont connues avec une incertitude liée à cette maîtrise limitée. On sera donc amené, dans ce mode particulier de réalisation, à modéliser le comportement aléatoire des paramètres qui sont incertains en entrée du Modèle. Par exemple, on peut faire l'hypothèse que le paramètre de débit Qis des injections de sécurité suit une loi normale Qis J\r(Q/s; Gois) de moyenne Qis (par exemple égale à 30 litres par seconde) et d'écart-type o-Qts (par exemple égal à 3 litres par seconde). On peut en outre faire l'hypothèse que le paramètre température initiale du circuit primaire To suit une loi uniforme To -1,/(,0-7,0) de moyenne ro et 0- d'écart-type - To - L'incertitude sur les résultats yjC à l'échelle réacteur due aux incertitudes sur les conditions du scénario X ICnAaLtC peut être estimée après avoir réalisé plusieurs calculs de MFN avec différentes valeurs de XmCAaLtC (propagation d'incertitudes). Dans le cas du choc froid, les résultats issus de la propagation auront une dispersion qui sera due pour partie à l'influence des variations significatives des conditions XmCAaLtC et pour partie au caractère chaotique du système physique considéré qui amplifie au point de rendre significatives pour les résultats y, des perturbations des conditions en entrée x qui ne sont a priori pas significatives. Dans ce mode de réalisation du procédé proposé 400, on exécute ainsi plusieurs (m > 1) itérations de calcul de MFN pour générer 401 une pluralité de m résultats numériques tycnAjtc (ximcAa ; -t (u, y, w); tmat)}iet1 en sortie du Modèle, en faisant varier les paramètres incertains Qis et To suivant leur loi de probabilité respective dont on a fait l'hypothèse. On fait ainsi une hypothèse sur la loi de probabilité suivie par certains paramètres en entrée du Modèle, et on génère les résultats numériques correspondant à une pluralité de données en entrée f ,CALC L'inat; j jet1;m1;m>1 dans lesquelles ces paramètres en entrée suivent leur loi de probabilité. De préférence, on veillera à ce que les txmcAaLtc;i1. ti;mJ;m>i ' correspondent JE dans une certaine mesure aux conditions Xg7L3C Pour séparer ces deux sources d'incertitudes Qis et To on peut effectuer 402 dans un mode de réalisation particulier une régression sur un polynôme d'ordre faible (par rapport au nombre m de résultats) par la méthode des moindres carrés. Ce polynôme dont les coefficients dépendent du temps est noté freg(x, t) et on se réfère à lui dans la suite par le terme "surface de réponse". On peut considérer que les coefficients résultant de la régression représentent l'impact des valeurs des conditions {xcmc.} sur le résultat, le reste étant dû au caractère chaotique mat:i jeti;m1;m>i du système physique étudié (ce qui est en accord avec l'interprétation statistique de la régression par la méthode des moindres carrés). La régression par la méthode des moindres carrés détermination d'une relation ylCn'AaLtC (x mCActi.C. ; t -t (2 t, y, ; tmat)} jet1;77/1;m>1 Cette régression permet donc d'estimer une fonction freg(x, t) qui vérifie : ,CALC(,CALC Y mat Vt'mat;j, (12,19,W); tmat) CALC = ,freg Vemat; j, tmat) E, où, à chaque instant, la moyenne des {e}i,[1;m1;m>1 sur l'ensemble des m résultats est nulle. Dans l'exemple ci-dessus où l'on considère le cas des deux paramètres incertains Qis et To, on pourra appliquer une régression par la méthode des moindres carrés pour estimer la fonction polynomiale (décrivant une surface dans l'espace) freg (x, t) qui vérifie ymCAaLtC = freg(xmCAaLtCi, tmat) u = '' _L lmat)- IS L'mat) (tmat). To(j, tmat) Ktmat) L'interprétation statistique de cette régression par la méthode des moindres carrés permet d'estimer que statistiquement, l'espérance conditionnelle de Y connaissant X (soit dans l'exemple ci-dessus la valeur vers laquelle converge la 25 moyenne des{ymcAaï c -t }ieti;m1;m>i à To et OIS donnés quand m devient grand), notée IE(YIX), est estimée par freg(x, t), soit IE(YIX) freg(x). Le degré (ou l'ordre) du polynôme de cette régression par la méthode des moindres carrés pourra être choisi en fonction du nombre m de résultats, et/ou de la précision que l'on cherche à obtenir sur l'approximation de IE(YIX). 30 En référence aux figures 2a et 2d, on peut alors corriger 500 les deux premiers moments statistiques de la distribution des résultats f,,CALC(,CALCj, (A' w); 'icti;m1;m>1 Umat Vt'mat; sur la base de l'estimation de moments entre la série et la série de données a pour objet la des données f,.CALC t'Lmat;j J _r je tl;m};m>1. statistiques de l'erreur du Modèle calculé sur le système expérimental. Pour ce faire, on considère l'hypothèse que les écarts entre réalité et calcul à l'échelle système expérimental sont transposables à l'échelle système étudié. Cette hypothèse peut être validée par exemple dans le cas particulier décrit ci-dessus de choc froid sur cuve de REP. La correction envisagée est modélisée par une fonction de correction cf) qui transforme, à l'échelle système expérimental, la distribution des résultats des calculs en la distribution des résultats vrais supposée pour commencer connue. On note f Yiec vREAL et f vCALC les densités de probabilité de yeL et 'EXP 'EXP respectivement. On cherche une fonction de correction cf) qui vérifie : (p: Ymc f9(yecfrc) = fee Dans le cas général où on ne connait pas la formulation de cf), on peut proposer un modèle statistique de fonction de correction ép que l'on pourra ensuite vérifier. Dans un mode de mise en oeuvre particulier du procédé proposé, on considère ainsi un modèle ép de fonction de correction, noté OR, permettant de contrôler les estimateurs de l'espérance et de la variance (y et o-2 respectivement) afin que leurs valeurs pour cp(Yjec) correspondent à celles de yeL : ,T ' CALC t(x) CALC `-'EXP t'EXP En appliquant l'équation précédente à MCnAjtC on obtient : REAL ,REAL ,CALC (,CALC L,CALC f CALC1GEXP CALCI-EXP .1' mat - L.Y mat I regl.'mat )1 o- 1-" CALC lreg ('mat ) "CALC EXP EXP CAai \ Le terme freg(xm C) représente la moyenne desymCAar C --t obtenus à x (et t) fixés et il est pris dans un mode de réalisation égal à la valeur de la surface de réponse en ce point. On détermine 403 donc freg (xmCAaLtC \ ) par exemple en déterminant la valeur de la surface de réponse aux valeurs x (et t) fixées. En pratique, on ne peut pas calculer la fonction de correction OR car on ne connaît ni WEV,L ni aile , mais seulement es et o-E7/. La différence entre valeurs vraies (réelles) et valeurs mesurées est imputable aux incertitudes sur les résultats de la chaîne d'acquisition de l'expérience qui sont habituellement supposées suivre ,REAL REAL " b'EXP X 1-> (x) = [x - p(x)] une loi normale centrée .7«0; exei,sure 2 . ) Cependant, cette information ne permet pas de différencier l'incertitude introduite par le manque de justesse (le biais) de celle introduite par le manque de fidélité (le bruit). Ainsi, dans le cas où l'on mesure des réalisations d'une variable aléatoire, si l'on suppose que l'incertitude sur la mesure provient uniquement d'un manque de fidélité alors, 1E(exE1) = IE(yaeL) et o-as = olie o_pceisure (SOit CeEpS = \ (0-11eL)2 (0-10(epire )2 Sinon, si l'on suppose que l'incertitude sur la mesure provient uniquement d'un manque de justesse, alors IE(Alie) est connue comme la variable aléatoire 10 Y NOE( eeire2. US = GeYelle);xp)et °E el L'un et l'autre des cas exposés ci-dessus peuvent correspondre à des modes de réalisation des procédés proposés. En supposant que l'étalonnage de la chaîne d'acquisition est bien fait, on pourra privilégier dans un mode de réalisation le premier scénario (incertitude provenant uniquement du manque de fidélité). On peut 15 donc dans ce cas choisir de prendre : IE(Yrie)= veeL) ,mesure '-'EXP - On notera cependant, que si la valeur donnée à 0-kneure est conservative (ce qui est généralement le cas, les fabricants de matériel de métrologie garantissant 0(eisure, 2 que l'incertitude est au maximum de (0) ) l'équation précédente conduirait à 20 sous-estimer la variance des résultats vrais du système expérimental ce qui, dans l'exemple considéré du cas du choc froid sur cuve de circuit primaire de REP, ne serait pas conservatif (la correction appliquée à l'échelle REP conduirait à une sous-estimation de la variance des résultats vrais). On est ainsi conduit à considérer, dans un autre mode de réalisation des procédés proposés, la prise en compte de 25 l'incertitude de mesure des résultats de l'expérience par le choix des valeurs suivantes pour l'espérance et l'écart type des résultats réels sur le système experImen1aI XA . 1E(yeixEe) = IE(yaeL) et 0-eieL = 0-Eu On peut ainsi définir 501, pour ce mode de réalisation, la fonction, notée épm, de correction des résultats du Modèle calculés sur le système étudié MCnAjtC : MES iiMES MCnActliC -> ( MCnAaLtC = KnAaLtC freg(x,cnAaLtc)] Ec,(41,),c19- + freg (X nActliC AX c- GEXP YEXP 30 Avec les notations précédentes, la correction des ymCActi C s'exprime comme en faisant l'hypothèse de lois normales). et 0-eieL = o_eIxEpS G suit : 'CALC ',^M(i,CALC ri,CALC f (xCALCq eu + f (xCALC)x eit Ymat - L.1' mat lreg( mat Ji /reg ^ mat Le modèle proposé dans ce mode de réalisation corrige les deux premiers moments de la distribution considérée tyciAjtc (xmcAjtc.i; (u, w); et Jieti;m1;m>i conserve les moments d'ordre supérieur inchangés. Dans un autre mode de réalisation, on considère un modèle de fonction de correction OP équivalent au modèle épm tout en intégrant des coefficients de sécurité ,.MES ,MES "EXP e'EXP devant les rapports - _CALC et ,CALC . Cela afin de tenir compte, par exemple, de "EXP l'`EXP l'approximation consistant à corriger les résultats du modèle de MFN appliqué au système à pleine échelle à partir des résultats obtenus à échelle réduite dans ce cas de figure particulier. Ainsi, si dans le cas du choc froid sur cuve d'un REP suite à un MES déclenchement des injections de sécurité, une valeur élevée du rapport -cEAx/,`"c conduit itExp à des résultats après application des procédés proposés moins pénalisants que les ymCAar C (IC,t) directement issus du calcul de MFN, on peut choisir de multiplier ce rapport par un coefficient inférieur à 1 pour assurer l'existence de marges de sécurité. Un raisonnement similaire peut par ailleurs s'appliquer, dans un autre mode 0.MES de réalisation des procédés proposés, au rapport cEAxi,pc- CTEXP Les figures 3a et 3b illustrent un procédé de vérification du modèle de fonction de correction épm. Pour vérifier les bonnes propriétés de la fonction de correction épm définie ci-dessus, on peut par exemple observer la transformation de la distribution en entrée suivante, illustrée par l'histogramme de la figure 3a: f(YEW) = {0,95; 0,75; 0,75; 0,65; 0,85; 0,85; 0,75; 0,85; 0,95; 0,851 en ayant pour modèle à atteindre la densité de probabilité f(YikEps) = N(0,7; 0,22). L'application de Cpm à la distribution en entrée notée f (YEW) conduit à la distribution corrigée suivante, illustrée par l'histogramme de la figure 3b : f (YEW)] = {0,858; 0,615; 0,615; 0,493; 0,737; 0,737; 0,615; 0,737; 0,858; 0,737}. On vérifie que la moyenne p[épm(Yjec)] de la distribution corrigée épm(Yjec) est égale à 0,7, et que l'écart-type o-[?pm(Yjec)] de la distribution corrigée épm(YEÇtc) est égal à 0,2, ce qui est le résultat attendu. Des modes de réalisation des procédés proposés peuvent être, au moins pour partie, mis en oeuvre sur pratiquement n'importe quel type d'ordinateur, indépendamment de la plate-forme utilisée. Par exemple, comme cela est représenté sur la figure 4, un système informatique (600), qui peut correspondre aux unité de traitement de données 205 et mémoire 206 représentés sur la figure lb ou être couplé de manière opérationnelle à ces éléments, comprend une unité de traitement de données (601), qui comprend un ou plusieurs processeurs (602), comme une unité centrale (CPU) ou un autre processeur matériel, une mémoire associée (603) (par exemple, une mémoire vive (RAM), une mémoire cache, une mémoire flash, etc.), un dispositif de stockage (604) (par exemple, un disque dur, un disque optique comme un CD ou un DVD, une clé de mémoire flash, etc.), et de nombreux autres éléments et fonctionnalités typiques des ordinateurs actuels (non représentés). L'unité de traitement de données (601) comprend également un module d'interface entrées/sorties (605) qui pilote les différentes interfaces entre l'unité (601) et des moyens d'entrée et/ou de sorties du système (600). Le système (600) peut en effet également comprendre des moyens d'entrée, comme un clavier (606), une souris (607), ou un microphone (non représenté). En outre, l'ordinateur (600) peut comprendre des moyens de sortie, comme un moniteur (608) (par exemple, un moniteur d'affichage à cristaux liquides (LCD), un moniteur d'affichage plasma ou un moniteur à tube cathodique (CRT)). Le système informatique (600) peut être relié à un réseau (609) (par exemple, un réseau local (LAN), un réseau étendu (WAN) comme Internet, ou n'importe quel autre type similaire de réseau) par l'intermédiaire d'une connexion d'interface de réseau (non représentée). L'homme du métier peut se rendre compte qu'il existe de nombreux types différents de systèmes informatiques (par exemple, un ordinateur de bureau, un ordinateur portable, ou n'importe quel autre système informatique capable d'exécuter des instructions lisibles par ordinateur), et les moyens d'entrée et de sortie susmentionnés peuvent prendre d'autres formes, actuellement connues ou développées ultérieurement. En général, le système informatique (600) comprend au moins les moyens minimaux de traitement, d'entrée et/ou de sortie nécessaires pour mettre en pratique un ou plusieurs modes de réalisation des procédés proposés. Par exemple, le processeur (602) est apte à être configuré pour exécuter un programme d'ordinateur comprenant des portions de code pour la mise en oeuvre d'un estimateur d'incertitudes, configuré pour effectuer des calculs MFN selon un modèle déterminé et déterminer des estimations de moments statistiques de données parmi lesquelles les résultats de calculs MFN pour corriger ces résultats selon les différents mode de réalisation du procédé proposé. Bien que l'estimateur d'incertitudes soit décrit sous la forme d'un logiciel, il peut être mis en oeuvre sous forme matérielle ou sous forme d'une combinaison de matériel et d'instructions logicielles. Le système informatique (600) est en outre avantageusement couplé de manière opérationnelle aux capteurs 204 de manière à stocker en mémoire les données acquises en vue de leur traitement selon le procédé proposé par le système informatique (600). En variante, on peut aussi prévoir le stockage en mémoire (604) 10 des données à traiter par tout moyen connu n'impliquant pas nécessairement une connexion directe entre les capteurs 204 utilisés et le système informatique (600). En outre, l'homme du métier peut se rendre compte qu'un ou plusieurs éléments du système informatique (600) susmentionné peuvent se trouver à un emplacement distant et être reliés à d'autres éléments sur un réseau. De plus, un ou 15 plusieurs modes de réalisation peuvent être mis en oeuvre sur un système distribué comportant une pluralité de noeuds, où chaque portion de la mise en oeuvre (par exemple, pour les calculs MFN et les calculs d'incertitude et la correction des résultats des calculs MFN) peut être située sur un noeud différent à l'intérieur du système distribué. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le noeud correspond à 20 un système informatique. En variante, le noeud peut correspondre à un processeur avec une mémoire physique associée. Le noeud peut également correspondre à un processeur avec une mémoire partagée et/ou des ressources partagées. En outre, des instructions logicielles pour effectuer un ou plusieurs modes de réalisation peuvent être stockées sur un support lisible par ordinateur comme un disque 25 compact (CD), une disquette, une bande, ou n'importe quel autre dispositif de stockage lisible par ordinateur. En fonction du mode de réalisation choisi, certains actes, actions, évènements ou fonctions de chacune des méthodes décrites dans le présent document peuvent être effectués ou se produire selon un ordre différent de celui 30 dans lequel ils ont été décrits, ou peuvent être ajoutés, fusionnés ou bien ne pas être effectués ou ne pas se produire, selon le cas. En outre, dans certains modes de réalisation, certains actes, actions ou évènements sont effectués ou se produisent concurremment et non pas successivement. Bien que décrits à travers un certain nombre d'exemples de réalisation détaillés, le procédé de sécurisation d'un matériel proposé et l'équipement pour la mise en oeuvre du procédé comprennent différentes variantes, modifications et perfectionnements qui apparaîtront de façon évidente à l'homme de l'art, étant entendu que ces différentes variantes, modifications et perfectionnements font partie de la portée de l'invention, telle que définie par les revendications qui suivent. De plus, différents aspects et caractéristiques décrits ci-dessus peuvent être mis en oeuvre ensemble, ou séparément, ou bien substitués les uns aux autres, et l'ensemble des différentes combinaisons et sous combinaisons des aspects et caractéristiques font partie de la portée de l'invention. En outre, il se peut que certains systèmes et équipements décrits ci-dessus n'incorporent pas la totalité des modules et fonctions décrits pour les modes de réalisation préférés. REVENDICATIONS1. Procédé de sécurisation d'un matériel contenant un premier fluide pour diminuer les risques d'endommagement du matériel associés à un choc thermique consécutif à l'injection dans le matériel d'un deuxième fluide à une température de refroidissement, le procédé comprenant : - Déterminer au moins une estimation ycittc (x,cretc ; (u,v,w);tmat) d'une grandeur caractéristique de l'écoulement parmi la vitesse, la température, et la concentration en un soluté, en un point M de coordonnées (u, v,w) du matériel et à un instant tmat après injection du deuxième fluide, selon un modèle de mécanique des fluides numérique, MFN, à partir de données d'entrée du modèle x,cnAjtc relatives au matériel, au premier fluide avant injection du deuxième fluide, et au deuxième fluide ; - Mesurer une pluralité de valeurs texiiEDS (exEpS ; (u1 ,y1 W 1); t exp)ie[1;nexp} de la grandeur caractéristique de l'écoulement en un point M' de coordonnées (u', v',w') d'un système expérimental dans lequel on reproduit l'injection d'un fluide de refroidissement vers un fluide contenu initialement dans le système expérimental et maintenu dans des conditions reproduisant l'écoulement du premier fluide dans le matériel avant injection du deuxième fluide, à un instant texp après injection de fluide de refroidissement dans le système expérimental correspondant à l'instant tmat après injection du deuxième fluide dans le matériel, obtenues à partir de conditions expérimentales exEpS ; - Déterminer une pluralité d'estimations bieWc(4g7L3c; (f, w'); texp)iliefl;ncalcl de la grandeur caractéristique de l'écoulement, au point M' de coordonnées (u', V', IV) du système expérimental, à un instant correspondant à l'instant texp après injection de fluide de refroidissement dans le système expérimental, selon le modèle MFN à partir de données d'entrée XgiLDC du modèle relatives au système expérimental, au fluide contenu dans le système expérimental avant injection de fluide de refroidissement, et au fluide de refroidissement injecté dans le système expérimental, et correspondant à certaines au moins des conditions expérimentales X leVixEpS ;- Déterminer un terme d'erreur du modèle de MFN à partir des valeurs u v',WD; texp)i) tEti;nexpl (y elvie (x levie; mesurées sur le fluide dans le système expérimental et des valeurs (Ye713"c (xg7L3c; v', w '); texP)iliEti;ncaLo estimées par le modèle de MFN appliqué au système expérimental ; - Corriger l'au moins une estimation MCnActif ICnAaliC ; (11, V , W); t exp) de la grandeur caractéristique de l'écoulement sur la base du terme d'erreur du modèle de MFN. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la détermination d'un terme d'erreur du modèle de MFN comprend : - Déterminer la moyenne arithmétique ii'lje(texp) des valeurs (y eIri3S NIxEpS (ur ,191 , WI); texp)i) iEfi;nexpl mesurées sur le système expérimental ; Déterminer la moyenne arithmétique 'CALC (i_ MEXP ^'exp) des valeurs CALCf CALC YexP °CexP ' (it'W); t exP)ie[1 /c) estimées à partir du modèle de MFN I;nca appliqué au système expérimental ; - Déterminer un premier terme d'erreur du modèle de MFN e (t exp) sur la leectexp) base du rapport entre les deux moyennes arithmétiques. gep'c( ,,,p) 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la détermination d'un terme d'erreur du modèle de MFN comprend : Déterminer l'écart type 'MES fi- "EXP \ des valeurs (u v I, W1); texp)iiiEfi;nexpl (y NIxEpS mesurées sur le système expérimental ; Déterminer l'écart type ,CALC des valeurs '-'EXP l'exp) 1YCALC (XexP CALC (it 'W); texP)i) ie[1 /c) estimées à partir du modèle de MFN exP ' ;nca appliqué au système expérimental ; Déterminer un deuxième terme d'erreur du modèle de MFN e0- exp) sur la M base du rapport °(texP) entre les deux écarts type. ,CALC EXP (texp) 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes dans lequel on détermine une pluralité d'estimationsy{ FriAjtC (xmCAai ; y, IV); tmat)} de iet1;m>i la grandeur caractéristique de l'écoulement au point M de coordonnées (u, v,w) du matériel et à l'instant tmat après injection du deuxième fluide, selon lemodèle de MFN à partir d'une pluralité de valeurs de paramètres d'entrée txmcAjtc;ilieti;m1;m>i - 5. Procédé selon les revendications 2 et 4, comprenant en outre : Estimer par une régression un premier moment statistique pour un xCALC mat; j donné de la distribution de valeurs KnAjtc (xmcjiaLt;; (u, v, W); t mat)) jet1;m>i estimées à partir du modèle de MFN appliqué au matériel ; Corriger le premier moment statistique de la distribution f,,CALC f,,CALC (u, , w); tex")) sur la base du premier terme d'erreur LY mat l''mat; jEt1;n11;m>1 du modèle de MFN ep(texp) . 6. Procédé selon les revendications 3 et 5, comprenant en outre : Corriger le premier moment statistique et un deuxième moment statistique de la distribution KnAjtc (xmcjiaLt; (u, v, W); t mat))t1 sur la base des JE;m>i premier et deuxième termes d'erreur du modèle de MFN ep(texp) et e,_ exp). 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les paramètres d'entrée x,cnAjtc du modèle relatifs au matériel, au premier fluide avant injection du deuxième fluide et au deuxième fluide comprennent au moins un paramètre choisi parmi des paramètres relatifs à la géométrie du matériel, la température du premier fluide dans le matériel avant injection du deuxième fluide, le débit d'injection du deuxième fluide, le nombre d'entrées d'injection du deuxième fluide dans le matériel, et la température du deuxième fluide. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le matériel est un circuit primaire de réacteur nucléaire à eau pressurée. 9. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le circuit primaire comprend une cuve pour laquelle est identifié un risque de choc thermique sur les parois internes en cas d'injection d'un fluide de refroidissement dans la cuve. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les premier et deuxième fluides sont de l'eau. 11. Système de sécurisation d'un matériel contenant un premier fluide pour diminuer les risques d'endommagement du matériel associés à un choc thermique consécutif à l'injection dans le matériel d'un deuxième fluide à une température de refroidissement, comprenant : - un système expérimental agencé pour reproduire par l'expérience l'injection du deuxième fluide dans le matériel, avec des conditions expérimentales xievixEps relatives au fluide contenu dans le système expérimental avant injection d'un fluide de refroidissement, et au fluide de refroidissement injecté dans le système expérimental ; - des moyens capteur pour mesurer une pluralité de valeurs texEi3S MES. , VI , W 1); texp)iliefi;nexPl d'une grandeur caractéristique de l'écoulement dans le système expérimental parmi la vitesse, la température, et la concentration en un soluté, en un point M' de coordonnées (u', v', w'), et à un instant texp après injection du fluide de refroidissement dans le système expérimental ; - une unité de traitement de données, comprenant - un processeur informatique couplé de manière opérationnelle à des moyens mémoire et à un module d'interface entrées/sorties, les moyens mémoire étant configurés pour stocker les données correspondant aux conditions expérimentales et et aux résultats de mesures 13/1/E7.3.S (x/IxEpS (u', w'); texp)iliefi;nexpl - un estimateur du risque d'endommagement, s'exécutant sur le processeur informatique et configuré pour : - Déterminer au moins une estimation 31FriAaLtC(x1CnActif ; (1,t, V , ; t mat) d'une grandeur caractéristique de l'écoulement parmi la vitesse, la température, et la concentration en un soluté en un point M de coordonnées (u,v,w) du matériel et à un instant tmat après injection du deuxième fluide, selon un modèle de mécanique des fluides numérique, MFN, à partir de données d'entrée du modèle XICnActif relatives au matériel, au premier fluide avant injection du deuxième fluide, et au deuxième fluide ;- Déterminer une pluralité d'estimations t, W1); t eXP)i) jEt1;riCalC1 ee (xg713,C de la grandeur caractéristique de l'écoulement au point M' de coordonnées (u', v', w') du système expérimental et à un instant texp après injection de fluide de refroidissement dans le système expérimental correspondant à l'instant tmat après injection du deuxième fluide dans le matériel, selon le modèle de MFN à partir de données d'entrée du du modèle relatives au système expérimental, au fluide contenu dans le système expérimental avant injection de fluide de refroidissement, et au fluide de refroidissement injecté dans le système expérimental, et correspondant à certaines au moins des conditions expérimentales exEpS ; - ;nexpl Déterminer un terme d'erreur du modèle de MFN à partir des valeurs tyzs (xievrxEps; V, W1); texp)iii,u mesurées sur le fluide dans le système expérimental et des valeurs tee(xv', w'); texp)iii,[1;ncalcl c estimées à partir du modèle MFN appliqué au système expérimental ; - Corriger l'au moins une estimation mcnActlic (xlcnAaLtc; (u, v, W); tmat) de la grandeur caractéristique de l'écoulement sur la base du terme d'erreur du modèle de MFN. 12. Système selon la revendication 11, dans lequel le système expérimental est une maquette du matériel reproduisant la géométrie du matériel à une échelle donnée. 13. Programme d'ordinateur, chargeable dans une mémoire associée à un 25 processeur, et comprenant des portions de code pour la mise en oeuvre des étapes d'un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 10 lors de l'exécution dudit programme par le processeur. 14. Ensemble de données représentant, par exemple par voie de compression ou d'encodage, un programme d'ordinateur selon la revendication 13. 30 15. Support de stockage non-transitoire d'un programme exécutable par ordinateur, comprenant un ensemble de données représentant un ou plusieurs 10 15 20programmes, lesdits un ou plusieurs programmes comprenant des instructions pour, lors de l'exécution desdits un ou plusieurs programmes par un ordinateur comprenant une unité de traitement couplée de manière opérationnelle à des moyens mémoire et à un module d'interface entrées/sorties, conduire l'ordinateur à déterminer et corriger les estimations selon le procédé de l'une quelconque des revendications 1 à 10.