Brevet FR3125341A1 — publié le 20230120

L’invention concerne un procédé d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté d’un dispositif nucléaire, ledit procédé comportant une étape de réception (E10) de données statiques d’entrée (AdDs, AdEs, Data fiab , M TS ), une étape de réception (E40) de données dynamiques d’entrée, une étape de traduction (E30) desdites données statiques d’entrée et desdites données dynamiques d’entrée et une étape de traitement (E50) des données statiques traduites en vue d’obtenir une pluralité de scénarii de défaillance (cpt NOK ) Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté d’un dispositif nucléaire La présente invention concerne un procédé d’estimation de la fiabilité d’un système de sûreté d’un dispositif nucléaire, un système informatique et un programme d’ordinateur associé. Les Etudes Probabilistes de Sûreté (EPS) (dites Probalistic Safety Assessment ou PSA en anglais) sont des méthodes d’évaluation des risques utilisées en particulier dans le domaine nucléaire. Ces méthodes d’évaluation consistent à étudier le fonctionnement des systèmes de sauvegarde dans les scénarios d’accident. En effet, la sûreté d’un dispositif nucléaire est régie par le fonctionnement de systèmes de sauvegarde destinés à assurer le bon fonctionnement des différents composants de ce dispositif nucléaire. Ces systèmes de sauvegarde sont, par exemple, un système de secours d’alimentation en eau du réacteur, un système d’injection de sécurité de bore dans le cœur du réacteur ou un système d’évacuation de la puissance résiduelle du réacteur. Comme présenté dans le document « Etat de l’art sur les études probabilistes de sûreté » des auteurs Devictor, Bassi, Saignes et Bertrand, publié en 2008, il existe trois niveaux d’étude d’une EPS : - EPS de niveau 1 : l’objectif est l’identification et l’analyse des scénarii accidentels, en vue de la quantification de la fréquence de fusion du cœur du réacteur. Contrairement aux EPS de niveau 2 et 3, les études physiques support ne sont pas explicitement intégrées dans le modèle d’une EPS de niveau 1, qui se base sur une représentation fonctionnelle ; - EPS de niveau 2 : l’objectif est l’analyse des processus physiques liés à la progression de l’accident suivant la dégradation du cœur et des modes de ruine de l’enceinte de confinement, en vue de la quantification de la fréquence de relâchement de produits radioactifs hors de l’enceinte de confinement ; - EPS de niveau 3 ou Etude Probabiliste de Risque : l’objectif est l’analyse du transport des produits radioactifs dans l’environnement et des conséquences socio-économiques, en vue de la quantification du risque sanitaire. Ainsi, les EPS permettent d’identifier les points faibles de l’installation pour lesquels des modifications de conception et/ou d’exploitation peuvent être utiles voire s’avérer nécessaires (importance des différents évènements initiateurs potentiels et du matériel permettant de prévenir et de limiter les conséquences des accidents). L’intérêt des EPS concerne aussi bien l’exploitation, dans le cadre par exemple de l’optimisation des coûts de modifications en regard du gain attendu vis-à-vis du niveau global de sûreté, la conception pour apporter un éclairage complémentaire pour les choix de sûreté et vérifier la cohérence d’ensemble que la gestion et la mitigation des incidents et accidents. L’objet de la présente invention concerne les EPS de niveau 1 basées sur la modélisation d’arbres de défaillance et d’arbres d’évènements et ont pour objectif d’estimer la probabilité d’indisponibilité/défaillance d’un ou plusieurs systèmes de sûreté et d’identifier les évènements de base qui y contribuent le plus. Les modélisations actuelles dites statistiques sont habituellement utilisées pour étudier un système de sûreté ou un ensemble de systèmes de sûreté sur des périodes courtes (24 heures dans le cas d’une EPS pour un Réacteur à Eau Pressurisée (REP)) appelé temps de scrutation. Elles présentent par contre une limitation importante car elles ne permettent pas de modéliser certaines dépendances ou redondances passives entre les systèmes de sauvegarde et de prendre en compte les réparations du matériel lorsque les durées d’analyse considérées dépassent les 24 heures. La prise en compte de ces éléments est impossible dans une modélisation de type EPS statique de nécessite de développer une nouvelle approche de type EPS dynamique. Ainsi sur des temps de scrutation de plusieurs semaines cette approche permet d’obtenir des scénarios plus réalistes et moins pénalisants. C’est le cas par exemple des études de sûreté concernant les réacteurs à neutrons rapides refroidis au sodium (RNR-Na) qui considèrent des délais d’évacuation de la puissance résiduelle de plusieurs semaines, et il en est de même des études sur les piscines de refroidissement des combustibles usés. Pour répondre à ces besoins, de nouvelles méthodes basées sur une modélisation dynamique ont été développées en France et à l’étranger pour un traitement dynamique des EPS. C’est ainsi que la société EDF ® a développé une approche BDMP (pour Boolean Logic Driven Markov Processes) et une méthode basée sur une modélisation par processus de Markov (voir la publication « Boolean approximation for calculating the reliability of a very large ESREL », Glasgow, Scotland, 2016 par Bouissou et Hernu) pour une simulation de modèles stochastiques hybrides appelé PyCATSHOO (voir la publication « PyCATSHOO:Toward a new platform dedicated to dynamic reliability assess-ments of hybrid systems », PSAM 13, Seoul, 2016, par Chraibi et Houdebine). La méthode BDMP permet avec un formalisme proche des arbres de défaillances statiques de traiter certains problèmes de reconfiguration et de redondances passives et de calculer par approximation les coupes minimales correspondantes (conjonction minimale de défaillances de base provoquant la défaillance du système de sûreté). La modélisation nécessite une bonne expertise en sûreté de fonctionnement mais permet d’obtenir des résultats qualitatifs comparables à ceux obtenus dans les EPS statiques. Une seconde approche basée sur des simulations de Monte-Carlo nécessite une modélisation spécifique de l’EPS mais permet d’estimer des probabilités d’indisponibilité ou de défaillance du système de sauvegarde avec des temps de calcul raisonnables. Enfin, les sociétés Framatome et Technicatome ont développé une troisième famille d’approche fondée sur les réseaux de Petri, avec là aussi la nécessité de modéliser le système étudié dans un formalisme adapté. Toutes ces approches et les méthodes associées présentent cependant des difficultés importantes dans leur application opérationnelle. Le premier a trait à la nécessité de fournir un effort de modélisation important pour développer le modèle EPS dynamique dans le formalisme propre à chaque méthode. Il n’y a pas de traduction automatique et la validation de ces nouveaux modèles dynamiques est faite seulement par « peer review », c’est-à-dire par une validation humaine. Ainsi le coût de la transposition du modèle statique en modèle dynamique peut être très proche du coût de développement du modèle statique et les risques d’erreurs lors de cette phase de transcription sont importants. La deuxième a trait au couplage de ces modèles à un code physique de type thermo-hydraulique ou thermomécanique pour évaluer de manière dynamique dans le temps le respect de critères physiques, à savoir, que la température du modérateur ne dépasse par une température limite, ou que la quantification des dommages aux structures soit acceptable. Il y a donc un réel besoin de disposer d’un moyen rapide et fiable de développer une EPS dynamique à partir d’une EPS statique qui permette une utilisation en conception comme en exploitation pour l’analyse de scénarii critiques afin d’améliorer la fiabilité des systèmes de sûreté nucléaire et d’optimiser les coûts lors des différentes phases du cycle de vie d’un réacteur nucléaire. La présente invention vise à remédier au moins en partie à ce besoin. Plus particulièrement, la présente invention a pour objectif de proposer une méthode automatique rapide et fiable permettant de développer une EPS dynamique à partir d’une EPS statique. Pour cela un premier objet de l’invention concerne un procédé d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté d’un dispositif nucléaire, ledit procédé étant mis en œuvre par des moyens informatiques, ledit procédé comportant les étapes suivantes : - une étape de réception de données statiques d’entrée, lesdites données statiques d’entrée provenant d’une modélisation statique d’Etudes Probabilistes de Sûreté du système de sûreté, lesdites données statiques d’entrée étant aptes à être compilées dans un fichier Text de compilation des données statiques d’entrée ; - une étape de réception de données dynamiques d’entrée, lesdites données dynamiques d’entrée comprenant au moins un nombre de simulations N Sim , avec N sim un nombre entier supérieur à 1, lesdites données dynamiques d’entrée étant aptes à être compilées dans un fichier Dtext de compilation de données dynamiques d’entrée ; - une étape de traduction automatique du fichier Text de compilation des données statiques d’entrée et du fichier Dtext de compilation des données dynamiques d’entrée, la traduction du fichier Text de compilation des données statiques d’entrée se faisant selon un modèle dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté dudit système de sûreté S1, S2,…, SN pour former des données statiques traduites, la traduction du fichier Dtext de compilation de données dynamiques d’entrée fournissant des données dynamiques traduites ; - une étape de traitement par la modélisation dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté à partir des données statiques traduites et des données dynamiques traduites en vue d’obtenir un nombre N scén de scénarii de défaillance avec N scén un nombre entier supérieur à 1, de sorte à pouvoir déduire une probabilité de défaillance du système de sûreté en divisant ledit nombre N scén de scénarii de défaillance par le nombre de simulations N sim . Dans une phase de conception d’un dispositif nucléaire, les modèles EPS évoluent et il est important de pouvoir rapidement étudier l’impact de différents choix de conception sur les résultats finaux de l’EPS. Dans ce contexte, l’étape de traduction du procédé d’estimation permet de traduire automatiquement le modèle d’EPS statique en évolution. Le procédé d’estimation permet ainsi d’éviter les erreurs de modélisation et l’étape de validation par un humain ou par des tests. De plus, le procédé d’estimation permet de traiter de manière directe et automatique une modélisation statique d’EPS selon un formalisme donné sans intervention supplémentaire. Ceci permet un gain de temps important et réduit le risque d’erreur de traduction/modélisation. Par modélisation statique d’Etudes Probabilistes de Sûreté du système de sauvegarde, on entend une approche consistant à étudier le fonctionnement des systèmes de sûreté dans les scénarios d’accident en se basant sur la modélisation d’arbres de défaillance et d’arbres d’évènements. Une telle approche permet d’estimer la probabilité d’indisponibilité/défaillance d’un ou plusieurs systèmes de sûreté et d’identifier les évènements de base qui y contribuent le plus. Par modélisation dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté du système de sûreté, on entend une approche basée sur une modélisation temporelle de type programmation logique et simulation, par exemple, une modélisation de type Monte-Carlo. Une modélisation de Monte-Carlo utilise un algorithme randomisé relativement aux entrées du modèle à simuler dont le temps d’exécution est déterministe. La précision sur la probabilité estimée par ce type d’approche est liée au nombre de tirages/simulations réalisées. Dans un mode de réalisation particulier, les données statiques d’entrée comprennent tout ou partie des éléments suivants : - des Arbres de Défaillance ; - des Arbres d’Evènements ; - des premières données de fiabilité du système de sûreté ; - une durée de scrutation . Dans un mode de réalisation particulier, l’étape de traduction des données d’entrée comprend une étape de décomposition desdites données d’entrée en au moins quatre sous-groupes de données d’entrée, ledit procédé d’estimation comportant pour chaque sous-groupe de données d’entrée : - une étape d’analyse lexicale ; - une étape d’analyse syntaxique ; - une étape d’analyse sémantique en vue d’obtenir des sous-groupes de données traduites. Dans un mode de réalisation particulier, les données traduites sont organisées selon un modèle de programmation logique tel que le modèle Prolog. Dans un mode de réalisation particulier, un premier sous-groupe de données d’entrée concerne des spécifications d’arbres d’évènements utilisées pour former des requis minimum comme premier sous-groupe de données traduites, et dans lequel un second sous-groupe de données d’entrée concerne des spécifications d’arbres de défaillance utilisées pour former une base de connaissances statiques comme second sous-groupe de données statistiques traduites, et dans lequel un troisième sous-groupe de données d’entrée concerne des spécifications d’évènements de base utilisées pour former les données dynamiques traduites comme troisième sous-groupe de données traduites, et dans lequel un quatrième sous-groupe de données d’entrée concerne des spécifications de paramètres utilisées pour former des secondes données de fiabilité du système de sûreté. Dans un mode de réalisation particulier, les secondes données de fiabilité du système de sûreté comprennent des paramètres de taux de fiabilité, des probabilités de défaillance à la sollicitation, des descriptions et un modèle de traitement des groupes de défaillance de cause commune. Dans un mode de réalisation particulier, les données statiques d’entrée sont cryptées. Dans un mode de réalisation particulier, les données statiques d’entrée sont obtenues à partir d’un logiciel RiskSpectrum®. Dans mode de réalisation particulier, l’étape de traitement est également apte à traiter des codes physiques, tels que des codes associés à une information thermomécanique ou thermohydraulique. Plus particulièrement, cette étape de traitement est apte à coupler le modèle d’EPS dynamique audits codes physiques. Dans un mode de réalisation particulier, l’étape de traitement permet d’obtenir des informations complémentaires telles qu’une disponibilité du système de sûreté et/ou des évènements de base les plus impliqués et/ou une analyse de sensibilité. Dans un mode de réalisation particulier, les données dynamiques d’entrée comprennent des durées de réparation et/ou des dépendances fonctionnelles. Un autre objet de l’invention concerne un système informatique d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté d’un dispositif nucléaire, ledit système informatique comportant : - un module informatique de modélisation statistique d’Etudes Probabilistes de Sûreté du système de sûreté pour la génération de données statiques d’entrée, lesdites données statiques d’entrée étant aptes à être compilées dans un fichier de compilation des données statiques d’entrée ; - un module informatique de génération de données dynamiques d’entrée, lesdites données dynamiques d’entrée comprenant au moins un nombre de simulations N Sim , avec N sim un nombre entier supérieur à 1 , lesdites données dynamiques d’entrée étant aptes à être compilées dans un fichier de compilation de données dynamiques d’entrée ; - un module de traduction automatique apte à traduire automatiquement le fichier de compilation des données statiques d’entrée et le fichier de compilation des données dynamiques d’entrée, la traduction du fichier de compilation des données statiques d’entrée se faisant selon un modèle dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté dudit système de sûreté pour former des données statiques traduites, la traduction du fichier de compilation de données dynamiques d’entrée fournissant des données dynamiques traduites ; - un module informatique de modélisation dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté à partir des données statiques traduites et des données dynamiques traduites en vue d’obtenir un nombre N scén de scénarii de défaillance, avec N scén un nombre entier supérieur à 1, de sorte à pouvoir déduire une probabilité de défaillance du système de sûreté en divisant ledit nombre N scén de scénarii de défaillance par le nombre de simulations N sim . Un autre objet de l’invention concerne un programme d’ordinateur comportant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes d’un procédé d’estimation selon un objet précédent. La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée de modes de réalisation pris à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels : la illustre de manière globale les différentes étapes d’un procédé d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté d’un dispositif nucléaire ; la illustre de manière plus détaillée des sous-étapes d’une étape de traduction du procédé d’estimation de la ; la illustre un système informatique d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté d’un dispositif nucléaire pour la mise en œuvre des étapes du procédé d’estimation de la et de la . L’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation et variantes présentées et d’autres modes de réalisation et variantes apparaîtront clairement à l’homme du métier. La illustre les différentes étapes d’un procédé d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté S1, S2, …, SN d’un dispositif nucléaire 100. Ce procédé comprend : - une étape E10 de réception de données statiques d’entrée ; - une étape E40 de réception de données dynamiques d’entrée et de compilation de ces données dynamiques d’entrée en un fichier Dtext ; - une étape E20 de compilation de données statiques d’entrée en un fichier Text ; - une étape E30 de traduction automatique du fichier Text et du fichier Dtext ; - une étape E31 de stockage d’un premier sous-groupe de données traduites ; - une étape E32 de stockage d’un second sous-groupe de données traduites ; -une étape E33 de stockage d’un quatrième sous-groupe de données traduites ; - une étape E41 de pré-traitement d’un troisième sous-groupe de données traduites ; - une étape E42 de stockage de règles d’évolution dynamiques ; - une étape E50 de traitement par une modélisation dynamique d’EPS de données statiques traduites et de données dynamique traduites. L’étape E10 permet de recevoir des données statiques d’entrée d’une modélisation statique d’Etudes Probabilistes de Sûreté d’au moins un système de sûreté S1, S2, .., SN d’un dispositif nucléaire 100. Ces données statiques d’entrée sont, par exemple, des arbres de défaillance AdDs, des arbres d’évènements AdEs, des données de fiabilité du système Data fiab , une durée de scrutation M TS . Un modèle EPS statique peut se décomposer en plusieurs éléments correspondant à différents niveaux de description du fonctionnement du ou des systèmes de sûreté. Brisbois dans ses études probabilistes de sûreté (Techniques de l’ingénieur, 1995) introduit la notion d’arbre d’évènements. Un arbre d’évènements AdE est associé à un évènement initiateur. Cet arbre d’évènements AdE permet de modéliser des scénarii en identifiant les différentes périodes ou temps de mission des systèmes et l’ordre chronologique des enchaînements. Un arbre de défaillance AdD permet de modéliser la combinaison d’évènements de base qui pourraient conduire à la défaillance d’un système de sûreté. Ces évènements de base, appelés également «basic events », sont caractérisés par des paramètres de fiabilité qui sont des probabilités de défaillance si cela concerne la défaillance d’un matériel à la sollicitation, des taux de défaillance horaire si cela concerne un matériel qui peut tomber en panne en fonctionnement. La probabilité de tomber en panne après une certaine durée de fonctionnement suit une distribution de probabilité, souvent une loi exponentielle des taux de défaillance horaire. L’analyse de ces arbres de défaillance permet d’estimer la probabilité de défaillance du système de sûreté qu’il modélise, mais aussi d’identifier les différentes combinaisons d’évènements de base qui peuvent conduire à sa défaillance et d’en estimer leur probabilité d’occurrence, sous la forme de coupes minimales. Il est aussi important de prendre en compte les défaillances de groupe, désignées par le terme défaillances de mode commun ou défaillance de cause commune qui sont des défaillances pouvant affecter plusieurs composants redondants pendant la durée de la mission du système de sûreté, et qui ont pour origine des erreurs de conception, de fabrication, de montage ou de maintenance. (Voir la publication « Etat de l’art sur les études probabilistes de sûreté », par Devictor, Bassi, Saignes, Bertrand, 2008). Plusieurs approches ont été proposées. L’approche utilisée dans les études françaises repose sur la méthode du facteur β (Voir publication « Estimating common cause failure rates for pumps in nuclear reactors », par Atwood, 1980). Cette méthode fournit l’expression de la probabilité de défaillance de k composants parmi n en fonction d’un paramètre β qui peut être déterminé à partir du retour d’expérience sur le matériel et/ou le jugement d’expert. Lorsque le nombre de composants dans un groupe de défaillance de cause commune est important, le modèle β peut être remplacé par le modèle Multiple Greek Letter (Voir la publication « Procedures for treating common cause failure. Safety and Reliability Studies » par Mosleh et Al., 1988 »). Dans l’étape E20, les données statiques d’entrés AdDs, AdEs, Data fiab , M TS sont compilées dans un fichier texte Text. Ce fichier texte est dans un format crypté de type RSA. Dans un mode de réalisation particulier, ce fichier texte comprend en outre, une description de la modélisation statique d’Etudes Probabilistes de Sûreté, des informations de réparation pour indiquer si des réparations doivent être considérées et leur durée, un pas de temps en heures et/ou un nombre de simulations. Dans l’étape E40, les données dynamiques d’entrée, dites également spécifications complémentaires sont reçues et compilées, c’est-à-dire introduites, dans un format texte Dtext. Ces données dynamiques d’entrée comprennent au moins un nombre total de simulations N Sim , avec N Sim un nombre entier supérieur à 1. En variante, les données dynamiques d’entrée comprennent des informations de réparation pour indiquer si des réparations doivent être considérées et leur durée et/ou un pas de temps en heures. Dans l’étape E30, les données des fichiers textes Text et Dtext sont traduites. Cette étape de traduction comprend une pluralité de sous-étapes illustrées à la . Ces sous-étapes comportent : - une étape de décomposition E300 des données des fichiers texte Text et Dtext en au moins quatre sous-groupes de données d’entrée ; - pour chaque sous-groupe de données d’entrée, l’étape de traduction E30 comprend : - une étape de stockage des données d’entrée dudit sous-groupe E301, E311, E321, E331 ; - une étape d’analyse lexicale E302, E312, E322, E332 ; - une étape d’analyse syntaxique E303, E313, E323, E333 ; - une étape d’analyse sémantique E304, E314, E324, E334 ; - une étape de stockage E305, E315, E325, E335 des données traduites du sous-groupe. Les étapes d’analyse lexicale E302, E312, E322, E332 et d’analyse syntaxique E303, E313, E323, E333 sont réalisées à partir d’une méthode d’analyse basée sur la théorie des langages formels telle que décrite dans le document intitulé « Théorie des langages et des automates » de J.-M Autebert daté de 1994. Les étapes d’analyse sémantique E304, E314, E324, E334 vont permettre de récolter les informations qui vont constituer les entrées de la modélisation dynamique d’EPS. Ces informations sont alors organisées selon un modèle de programmation logique tel que Prolog (https://swi-prolog.org/). Prolog est un langage de programmation logique utilisé en intelligence artificielle symbolique pour modéliser le raisonnement automatique. Il est basé sur la logique du premier ordre. Avec prolog, il suffit de décrire le domaine étudié (appelé également base de connaissance en intelligence artificielle), puis pour une question ou requête posée à propos de ce domaine, Prolog fournit une réponse adéquate. La programmation logique est dite déclarative par opposition aux programmations impératives (C, Fortran, Java, etc…) fonctionnelle (Lisp, Caml, etc…) ou orientée objet (Smalltak, C++, Java). Avec prolog, la résolution s’appuie sur une déduction logique de toutes les conséquences de la base de connaissance via une unification qui fait appel à trois mécanismes : la généralisation, l’instanciation et la résolution. Le modèle Prolog est composé ainsi d’un ensemble de règles traduisant la logique des arbres de défaillance ainsi qu’une partie des arbres d’évènements complétée d’un ensemble de fichiers provenant de la traduction automatique de la modélisation statique. Cet ensemble de fichiers n’est pas directement accessible à l’utilisateur. A titre d’exemple, l’ensemble de fichiers peut comprendre les fichiers suivants : - le fichier eps_regles.pl qui contient l’ensemble des règles Prolog décrivant le fonctionnement du système ; - le fichier ficProba.txt qui contient les informations sur le type de défaillance (en fonctionnement ou à la sollicitation), les paramètres de fiabilité des évènements de base et les taux d’occurrence des évènements initiateurs ; - le fichier ficCCG.txt qui contient les informations concernant les groupes de défaillance de cause commune avec le numéro des évènements de base impliqués dans chaque groupe ; - le fichier ficbetaCCG.txt qui contient les paramètres du modèle de défaillance de cause commune beta ou MGL ; - le fichier ficReparation.txt qui contient les durées de réparation. Sur la , le premier sous-groupe de données d’entrée est un sous-groupe de données statiques qui concerne des spécifications d’un arbre d’évènements Spec event . Ce premier sous-groupe permet d’obtenir des requis minimum Req min comme premier sous-groupe de données traduites. Ces requis minimum Req min comprennent, par exemple, des informations de systèmes nécessaires par période Syst period pour assurer une fonction de sauvegarde. Le second sous-groupe de données est un sous-groupe de données statiques d’entrée qui concerne des spécifications d’un arbre de défaillance Spec fail . Ce second sous-groupe permet d’obtenir une base de connaissances statiques Base stat comme second sous-groupe de données traduites. Cette base de connaissances statiques Base stat comprend des règles échec fonctions R ef . Le troisième sous-groupe de données est un sous-groupe de données dynamiques qui concerne des spécifications d’évènements de base Spec base . Ce troisième sous-groupe permet d’obtenir des spécifications dynamiques Spec dyn comme troisième sous-groupe de données traduites. Ces spécifications dynamiques Spec dyn comprennent des informations sur des durées de réparations G rep , des dépendances fonctionnelles Dep fonct . Ces spécifications dynamiques Spec dyn peuvent comprendre également, un traitement des défaillances de cause commune T cc . Ces spécifications dynamiques Spec dyn sont ensuite pré-traitées dans une étape E41 pour constituer des règles d’évolutions dynamiques R ev stockées dans une étape E42. Le quatrième sous-groupe de données est un sous-groupe de données statiques qui concerne des spécifications de paramètres Spec para . Ce quatrième sous-groupe permet d’obtenir des secondes données de fiabilité du Data fiab2 du système de sûreté. Ces secondes données de fiabilité Data fiab2 comprennent des paramètres de taux de fiabilité λ BEVi (F ct ), des probabilités de défaillance à la sollicitation P BEVi (Sol) et des descriptions des groupes de défaillance de cause commune β CCFj . Dans l’étape E50, les données statiques traduites et les spécifications dynamiques sont traitées par la modélisation dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté en vue d’obtenir un nombre N scé de scénarii de défaillance cpt NOK , avec N scén un nombre entier supérieur à 1, de sorte à pouvoir déduire une probabilité de défaillance P KO du système de sûreté S1, S2, …, SN en divisant ledit nombre N scén de scénarii de défaillance P KO par le nombre total de simulations N sim . Chaque scénario de défaillance de la pluralité de scénarii de défaillance cpt NOK est associé à une probabilité de réalisation. L’étape de traitement E50 comprend une pluralité de sous-étapes comportant : - une étape de tirage aléatoire d’un état des évènements de base E51 ; - une étape de détermination E52 d’état ; - une étape de révision E53 ; - une première étape E54 de comparaison ; - une seconde étape E55 de comparaison ; - une étape de stockage E56 de scenarii non défaillants ; - une étape de calcul E57 d’un code de simulation physique ; - une troisième étape E58 de comparaison ; - une étape de stockage E59 de scenarii défaillants. L’étape de tirage aléatoire E51 permet de tirer aléatoirement l’état des évènements de base à un temps t i . Cette étape E51 est déclenchée par un ordre de tirage Order. Le procédé se poursuit par le traitement des données dans la base de connaissance statique Base stat au cours de l’étape de détermination E52 d’état. L’étape de détermination E52 permet de déterminer l’état du système de sûreté à t i à partir d’un historique H i-1 , avec H i-1 = (H 0 , …, H ti-1 ). Le procédé se poursuit par la sélection de données à partir des règles d’évolutions dynamiques R ev et leur traitement dans l’étape de révision E53. L’étape de révision E53 permet la révision du système de sûreté à t i * pour fournir un historique H i . Le procédé se poursuit ensuite selon deux voies parallèles. Selon une première voie, le temps t i est comparé à un temps seuil M TS dans une première étape E54 de comparaison. Si le temps t i est supérieur à ce seuil, une nouvelle simulation débute à l’étape E51.Dans le cas contraire, il est déterminé dans la seconde étape E55 de comparaison si les requis minimums sont atteints. Dans le cas positif, un scénario non défaillant est déterminé. Dans le cas contraire, un scénario défaillant cpt NOK est déterminé. Selon une seconde voie, un code de simulation physique est calculé à l’étape E57 tel qu’un code associé à une information thermomécanique ou thermohydraulique. Ce code peut concerner, par exemple, un critère de température T i ou de dommages aux structures W i . A la troisième étape E58 de comparaison, si la température T i calculée est supérieure à un seuil de température T max et/ou si les dommages aux structurées calculées sont supérieurs à un seuil W max alors un scénario défaillant cpt NOK est déterminé. Dans le cas contraire, un scénario non défaillant est déterminé. A chaque scénario de défaillance de la pluralité de scénarii de défaillance (cpt NOK ) est associé une probabilité de réalisation P KO . Cette probabilité de réalisation correspond à l’équation : P KO = cpt NOK /Nombre de simulations. L’étape de traitement E50 permet également d’obtenir des informations complémentaires telles qu’une disponibilité du système de sûreté et/ou des évènements de base les plus impliqués et/ou une analyse de sensibilité. L’étape de traitement E50 est implémentée entièrement en Prolog sous forme de règles de prédicats (Voir la publication « Prolog, définition du Prolog de Marseille », par Giannesini et Al., 1985). Elle est basée sur une modélisation temporelle des évènements qui met aussi en œuvre une mise à jour de l’état du système (étape 53) quand de nouvelles informations sont disponibles. Pour chaque simulation, l’état des évènements de base est tiré aléatoirement relativement à leurs paramètres de fiabilité et l’évolution de leur état est traitée à chaque pas de temps en fonction des réparations, des défaillances de cause commune et des autres types de dépendances. Pour les défaillances de cause commune, le traitement mis en œuvre est selon un modèle beta ou MGL. Ainsi, à chaque pas de temps, si un membre du groupe tombe en panne individuellement, alors l’état des autres membres se déduit du modèle de cause commune associé. A chaque pas de temps, l’état réparé de chaque évènement de base en panne et réparable se déduit d’un tirage aléatoire suivant la loi exponentielle de paramètre λ = 1/μ avec μ la durée de réparation en heure de l’évènement de base. A chaque simulation, on obtient une chronique de l’état des différents évènements de base à chaque pas de temps sur la durée du temps de mission qui vont servir d’entrée au calcul logique avec le modèle Prolog des systèmes du fichier eps_règles. pl et qui permet de calculer l’état du système de sûreté étudié à chaque pas de temps. Cette chronique de l’état du système de sûreté ainsi produite pour chaque simulation correspond à un scénario. On obtient alors une probabilité d’avoir un scénario défaillant ou d’indisponibilité cpt NOK du système de sûreté par approche Monte-Carlo en simulant un grand nombre de scénarios. Il est ainsi possible de mettre en œuvre des critères de sûreté pour modéliser la défaillance multi-phase ou utiliser chaque scénario pour lancer un calcul d’un code physique (étape 57) pour estimer l’impact de l’état des systèmes dans le temps relativement à un critère physique comme une température limite. A la fin du procédé, on obtient un fichier de résultats contenant les scenarii défaillants cpt NOK , la probabilité de défaillance du système ainsi que les évènements de base impliqués, ce qui permet une analyse des coupes (conjonction des évènements de base conduisant à la défaillance du système de sauvegarde) qui ne sont pas forcément minimales. La illustre un système informatique 200 d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté S1, S2, …, SN du dispositif nucléaire 100 pour la mise en œuvre des étapes du procédé d’estimation des figures 1 et 2. Ce système informatique 200 est mise en œuvre par un ordinateur 300. Cet ordinateur 300 est en communication avec différents systèmes de sûreté S1, S2,…, SN du dispositif nucléaire 100 via un nuage informatique 400, dit cloud en anglais. Le système informatique 200 comprend : - un module informatique 201A de modélisation statistique d’Etudes Probabilistes de Sûreté du système de sûreté S1, S2,…, SN pour la génération de données statiques d’entrée, lesdites données statiques d’entrée étant aptes à être compilées dans le fichier Text de compilation des données statiques d’entrée ; - un module informatique 201B de génération de données dynamiques d’entrée, lesdites données dynamiques d’entrée comprenant au moins un nombre de simulations N sim , avec N sim un nombre entier supérieur à 1, lesdites données dynamiques d’entrée étant aptes à être compilées dans un fichier Dtext de compilation de données dynamiques d’entrée. Dans un mode de réalisation particulier, le module informatique 201B comprend des durées de réparation et/ou des dépendances fonctionnelles; - un module de traduction automatique 202 apte à traduire automatiquement le fichier Text de compilation des données statiques d’entrée et le fichier Dtext de compilation des données dynamiques d’entrée, la traduction du fichier Text de compilation des données statiques d’entrée se faisant selon un modèle dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté dudit système de sûreté S1, S2, …, SN pour former des données statiques traduites, la traduction du fichier Dtext de compilation de données dynamiques d’entrée fournissant des données dynamiques traduites Spec dyn ; - un module informatique 203 de modélisation dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté à partir des données statiques traduites et des données dynamiques traduites Spec dyn en vue d’obtenir un nombre N scén de scénarii de défaillance cpt NOK , avec N scén un nombre entier supérieure à 1, de sorte à pouvoir déduire une probabilité de défaillance P KO du système de sûreté S1, S2, …, SN en divisant ledit nombre N scén de scénarii de défaillance cpt NOK par le nombre de simulations N sim . Ce système informatique peut se présenter sous la forme d’un programme d’ordinateur comportant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté du dispositif nucléaire. L’invention présente alors les avantages suivants : Le système informatique d’estimation de la fiabilité du système de sûreté est un outil de traitement dynamique des modèles EPS permettant de prendre en compte l’évolution dudit système en traitant les réparations suite aux défaillances pour les composants et matériels réparables, certaines dépendances fonctionnelles et reconfigurations. La méthodologie utilisée se décompose en trois parties. La première partie concerne la traduction automatique du modèle d’EPS statique en données d’entrées associées à des informations complémentaires (durée de réparation, dépendances fonctionnelles, durée de temps de mission, pas de temps, etc…). La seconde partie constitue le moteur de traitement dynamique du modèle d’EPS et produit les chroniques temporelles des évènements de base pour chaque scénario. La troisième partie permet le calcul de l’état des systèmes pour chaque chronique/scénario couplée ou non à un code physique à partir du modèle adapté de la traduction du modèle d’EPS statique. Un simulation produit un scénario de l’état des évènements de base à chaque pas de temps de la durée du temps de mission et calcule l’état du système de sûreté. Pour avoir la probabilité d’avoir un scénario défaillant ou d’indisponibilité, il faut produire de nombreuses simulations, puisque c’est une méthode d’estimation de type Monte-Carlo. Il est possible de coupler le traitement dynamique du modèle EPS à un code physique et de traiter de manière directe et automatique un modèle EPS au formalisme RisKSpectrum® sans intervention supplémentaire. Ceci permet un gain de temps important et permet de réduire le risque d’erreur de traduction/modélisation. Il est possible de compléter la modélisation statique par arbres d’évènement et arbres de défaillance afin de pouvoir prendre en compte certains éléments, comme les réparations de certains matériels sur des durées plus longues de temps de mission, les reconfigurations ou le couplage à des codes physiques. Il est possible de compléter un modèle d’EPS statique par des informations de type durées de réparation, dépendances entre composants, reconfigurations pour obtenir un modèle d’EPS dynamique avec lequel sont réalisés des calculs de type Monte-Carlo relativement aux probabilités et taux de défaillance des évènements de base. Le système informatique d’estimation de la fiabilité du système de sûreté prend en entrée un modèle d’EPS statique RiskSpectrum® au format RSA et le traduit automatiquement dans un formalisme de logique temporelle. Les informations comme les durées de réparations ou les reconfigurations peuvent être modélisées directement dans les arbres de d’évènement au format RiskSpectrum® à la manière des gâchettes utilisées dans les BDMP ou fournies dans un fichier annexe. Le traitement d’un modèle au format statique comme un fichier .RSA RiskSpectrum® est sans intervention manuelle. Cela évite les erreurs de transcription comme ceux que l’on peut rencontrer avec des modélisations par réseaux de Petri ou avec des outils basés sur les automates stochastiques comme Pycatshoo, dont la vérification est faite par peer review. Le procédé d’estimation permet de traiter certaines reconfigurations modélisées de manière implicite dans la modélisation statique. Ce procédé permet d’estimer des probabilités de scénarios défaillants ou d’indisponibilité d’un système de sûreté par simulation Monte-Carlo. Par conséquent, lorsque la probabilité recherchée est faible, le nombre de simulations à réaliser devra être important et les temps de calcul augmentent proportionnellement. Ceux-ci peuvent cependant facilement fonctionner en parallèle. Les informations produites par le procédé d’estimation sur les scénarii ou sur les séquences défaillantes permettent d’identifier les évènements de base impliqués. De plus, il est possible de coupler le système d’informatique avec un code physique pour évaluer un critère de sûreté purement physique comme la probabilité d’atteindre une température limite. L’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation et variantes présentées et d’autres modes de réalisation et variantes apparaîtront clairement à l’homme du métier. Ainsi, une première étape dans le procédé d’estimation consiste à traduire le modèle d’EPS statique au format RSA de RiskSectrum® en un modèle au format Prolog. Le modèle d’EPS statique traité est au format RSA mais d’autres formats pourraient être traités moyennant quelques modifications du traducteur automatique. Ainsi, le modèle statique contient la description des arbres de défaillance des systèmes étudiés ainsi que les arbres d’évènements. D’autres informations sur les évènements de base impliqués sont aussi contenues dans ce fichier, telles que les paramètres de taux de fiabilité λ, les probabilités de défaillance à la sollicitation, la description des groupes de défaillance de cause commune et les paramètres du modèle utilisé. Ainsi, des informations de durée de réparation ou d’occurrence des évènements initiateurs sont indiquées. Ces informations et descriptions constituent plusieurs parties distinctes du fichier qui sont séparées en plusieurs fichiers au début de la procédure de traduction tels que : - un fichier « Description FTR » qui contient le nom des racines intermédiaires des arbres de défaillance ; - un fichier « Description BEV » qui contient le nom et description des évènements de base : paramètres de fiabilité, durée de réparation ou évènement initiateur avec probabilité d’occurrence ; - un fichier « AdD » pour la description des arbres de défaillance sous forme de règles logiques impliquant des évènements de base ou des racines intermédiaires des arbres de défaillance ; - un fichier « Description DCC » qui contient la description des groupes de défaillance de cause commune avec la liste des évènements de base dans chaque groupe et les paramètres du modèle de défaillance. Procédé d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté (S1, S2,…, SN) d’un dispositif nucléaire (100), ledit procédé étant mis en œuvre par des moyens informatiques, ledit procédé comportant les étapes suivantes : - une étape de réception (E10) de données statiques d’entrée (AdDs, AdEs, Data fiab , M TS ), lesdites données statiques d’entrée (AdDs, AdEs, Data fiab , M TS ) provenant d’une modélisation statique d’Etudes Probabilistes de Sûreté du système de sûreté (S1, S2, ..., SN), lesdites données statiques d’entrée étant aptes à être compilées dans un fichier (Text) de compilation des données statiques d’entrée ; - une étape de réception (E40) de données dynamiques d’entrée, lesdites données dynamiques d’entrée comprenant au moins un nombre de simulations N Sim , avec N sim un nombre entier supérieur à 1, lesdites données dynamiques d’entrée étant aptes à être compilées dans un fichier (Dtext) de compilation de données dynamiques d’entrée ; - une étape de traduction automatique (E30) du fichier (Text) de compilation des données statiques d’entrée et du fichier (Dtext) de compilation des données dynamiques d’entrée, la traduction du fichier (Text) de compilation des données statiques d’entrée se faisant selon un modèle dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté dudit système de sûreté (S1, S2, …, SN) pour former des données statiques traduites, la traduction du fichier (Dtext) de compilation de données dynamiques d’entrée fournissant des données dynamiques traduites (Spec dyn ) ; - une étape de traitement (E50) par la modélisation dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté à partir des données statiques traduites et des données dynamiques traduites (Spec dyn ) en vue d’obtenir un nombre N scén de scénarii de défaillance (cpt NOK ), avec N scén un nombre entier supérieur à 1, de sorte à pouvoir déduire une probabilité de défaillance (P KO ) du système de sûreté (S1, S2, …, SN) en divisant ledit nombre N scén de scénarii de défaillance (cpt NOK ) par le nombre de simulations N sim . Procédé d’estimation selon la revendication 1, dans lequel les données statiques d’entrée (AdDs, AdEs, Data fiab , M TS ) comprennent tout ou partie des éléments suivants : - des Arbres de Défaillance (AdDs) ; - des Arbres d’Evènements (AdEs) ; - des premières données de fiabilité (Data fiab1 ) du système de sûreté (S1, S2, …, SN) ; - une durée de scrutation (M TS ) . Procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel l’étape de traduction (E30) des données d’entrée (Text, Dtext) comprend une étape de décomposition (E300) desdites données d’entrée en au moins quatre sous-groupes de données d’entrée, ledit procédé d’estimation comportant pour chaque sous-groupe de données d’entrée : - une étape d’analyse lexicale (E302, E312, E322, E332) ; - une étape d’analyse syntaxique (E303, E313, E323, E333) ; - une étape d’analyse sémantique (E304, E314, E324, E334), en vue d’obtenir des sous-groupes de données traduites (Req min (Syst period ), Base stat (R ef ), Spec dyn (G rep , Dep fonct , T CC ), Data fiab2 (λ BEVi (F ct ), P BEVi (Sol), β CCFj ). Procédé d’estimation selon la revendication 3, dans lequel les données traduites (Req min (Syst period ), Base stat (R ef ), Spec dyn (G rep , Dep fonct , T CC ), Data fiab2 (λ BEVi (F ct ), P BEVi (Sol), β CCFj ) sont organisées selon un modèle de programmation logique tel que le modèle Prolog. Procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications 3 ou 4, dans lequel un premier sous-groupe de données d’entrée concerne des spécifications d’arbres d’évènements (AdDs) utilisées pour former des requis minimum (Req min ) comme premier sous-groupe de données traduites, et dans lequel un second sous-groupe de données d’entrée concerne des spécifications d’arbres de défaillance (AdEs) utilisées pour former une base de connaissances statiques (Base stat ) comme second sous-groupe de données statistiques traduites, et dans lequel un troisième sous-groupe de données d’entrée concerne des spécifications d’évènements de base (Spec base ) utilisées pour former les données dynamiques traduites (Spec dyn ) comme troisième sous-groupe de données traduites, et dans lequel un quatrième sous-groupe de données d’entrée concerne des spécifications de paramètres (Spec para ) utilisées pour former des secondes données de fiabilité (Data fiab2 ) du système de sûreté (S1, S2,…, SN). Procédé d’estimation selon la revendication 5, dans lequel les secondes données de fiabilité (Data fiab2 ) du système de sûreté (S1, S2, …, SN) comprennent des paramètres de taux de fiabilité (λ BEVi (F ct )), des probabilités de défaillance à la sollicitation (P BEVi (Sol), des descriptions et un modèle de traitement des groupes de défaillance de cause commune (β CCFj ). Procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel les données statiques d’entrée (AdDs, AdEs, Data fiab , M TS ) sont cryptées. Procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel les données statiques d’entrée (AdDs, AdEs, Data fiab , M TS ) sont obtenues à partir d’un logiciel RiskSpectrum®. Procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel l’étape de traitement est également apte à traiter des codes physiques, tels que des codes associés à une information thermomécanique ou thermohydraulique. Procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel l’étape de traitement permet d’obtenir des informations complémentaires telles qu’une disponibilité du système de sûreté (S1, S2,…, SN) et/ou des évènements de base les plus impliqués et/ou une analyse de sensibilité. Procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, dans lequel les données dynamiques d’entrée comprennent des durées de réparation et/ou des dépendances fonctionnelles. Système informatique d’estimation de la fiabilité d’au moins un système de sûreté d’un dispositif nucléaire (100), ledit système informatique (200) comportant : - un module informatique (201A) de modélisation statistique d’Etudes Probabilistes de Sûreté du système de sûreté (S1, S2, …, SN) pour la génération de données statiques d’entrée, lesdites données statiques d’entrée étant aptes à être compilées dans un fichier (Text) de compilation des données statiques d’entrée ; - un module informatique (201B) de génération de données dynamiques d’entrée, lesdites données dynamiques d’entrée comprenant au moins un nombre de simulations N Sim , avec N sim un nombre entier supérieur à 1 , lesdites données dynamiques d’entrée étant aptes à être compilées dans un fichier (Dtext) de compilation de données dynamiques d’entrée ; - un module de traduction automatique (202) apte à traduire automatiquement le fichier (Text) de compilation des données statiques d’entrée et le fichier (Dtext) de compilation des données dynamiques d’entrée, la traduction du fichier (Text) de compilation des données statiques d’entrée se faisant selon un modèle dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté dudit système de sûreté (S1, S2,…, SN) pour former des données statiques traduites, la traduction du fichier (Dtext) de compilation de données dynamiques d’entrée fournissant des données dynamiques traduites (Spec dyn ); - un module informatique (203) de modélisation dynamique d’Etudes Probabilistes de Sûreté à partir des données statiques traduites et des données dynamiques traduites (Spec dyn ) en vue d’obtenir un nombre N scén de scénarii de défaillance (cpt NOK ), avec N scén un nombre entier supérieur à 1, de sorte à pouvoir déduire une probabilité de défaillance (P KO ) du système de sûreté (S1, S2,…, SN) en divisant ledit nombre N scén de scénarii de défaillance (cpt NOK ) par le nombre de simulations N sim . Programme d’ordinateur comportant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes d’un procédé d’estimation selon l’une quelconque des revendications 1 à 11.