INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Selon un mode de réalisation, l’invention fournit une installation de stockage pour gaz liquéfié comprenant une structure porteuse métallique et une cuve étanche et thermiquement isolante agencée dans la structure porteuse, la cuve comprenant dans une direction d’épaisseur de l’extérieur vers l’intérieur de la cuve, une barrière thermiquement isolante secondaire fixée à la structure porteuse, une membrane d’étanchéité secondaire métallique disposée sur la barrière thermiquement isolante secondaire, une barrière thermiquement isolante primaire disposée sur la membrane d’étanchéité secondaire, et une membrane d’étanchéité primaire disposée sur la barrière thermiquement isolante primaire et destinée à être en contact avec le gaz liquéfié, la structure porteuse comportant une paroi porteuse supérieure, la cuve comportant une paroi de plafond fixée à la paroi porteuse supérieure, la paroi de plafond étant interrompue localement de manière à délimiter une ouverture de chargement/déchargement destinée à être traversée par des conduites de chargement/déchargement, dans laquelle la barrière thermiquement isolante secondaire de la paroi de plafond comporte un bloc isolant secondaire d’extrémité adjacent à un bord de l’ouverture de chargement/déchargement, ledit bord s’étendant dans une deuxième direction, et un panneau isolant secondaire juxtaposé au bloc isolant secondaire d’extrémité dans une première direction, la première direction étant perpendiculaire à la deuxième direction, dans laquelle la barrière thermiquement isolante primaire de la paroi de plafond comporte un bloc isolant primaire d’extrémité adjacent audit bord de l’ouverture de chargement/déchargement, et un panneau isolant primaire juxtaposé au bloc isolant primaire d’extrémité dans la première direction, le bloc isolant primaire d’extrémité présentant une rigidité plus élevée que le panneau isolant primaire dans la direction d’épaisseur dans laquelle l’installation de stockage comporte une pluralité de, à savoir au moins deux, supports de fixation secondaires métalliques fixés à la paroi porteuse supérieure le long dudit bord de l’ouverture de chargement/déchargement et situés de part et d’autre du bloc isolant secondaire d’extrémité dans la deuxième direction, chaque support de fixation secondaire comportant un pied secondaire présentant une longueur d’assise s’étendant dans la première direction et comportant un chapeau secondaire fixé sur le pied secondaire, dans laquelle le bloc isolant primaire d’extrémité est situé au droit d’une première partie d’un des supports de fixation secondaires et est fixé à l’aide d’un premier dispositif d’ancrage au chapeau secondaire dudit support de fixation secondaire, et le panneau isolant primaire s’étend au droit d’une deuxième partie dudit support de fixation secondaire, la deuxième partie étant adjacente à la première partie dans la première direction, le panneau isolant primaire étant fixé à l’aide d’un deuxième dispositif d’ancrage au chapeau secondaire.
Grâce à ces caractéristiques, le support de la membrane d’étanchéité primaire est réalisé en limitant l’apparition de marches dues aux différences de contraction thermique dans la direction d’épaisseur entre les différentes portions de la paroi de plafond. En effet, le support de fixation secondaire est ici surmonté à la fois du bloc isolant primaire d’extrémité et du panneau isolant primaire qui ont des rigidités différentes de sorte à former une zone de transition entre la portion de la paroi de plafond comportant uniquement des panneaux isolants et la portion de la paroi de plafond formée du support de fixation secondaire surmonté du bloc isolant primaire d’extrémité. De plus, l’ancrage du panneau isolant primaire est facilité car celui-ci vient s’ancrer directement sur le chapeau secondaire.
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 .
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.
24 : surfaces d’appui
26 : plaques de renfort
28 : ouvertures oblongues
30 : moyens de fixation
32 : pièce de liaison
34 : embase
36 : portion supérieure
38 : ouverture
40 : moyens de guidage
Conteneur d’apport de déchets comprenant un dispositif de renfort L’invention concerne le domaine des conteneurs, en particulier celui des conteneurs de collecte de déchets à apport volontaire.
Il s'agit plus particulièrement de conteneurs de déchets dont la structure est délimitée par au moins une ou plusieurs parois supérieures et une paroi de fond (ou paroi inférieure), typiquement une trappe de vidage. Cette paroi inférieure peut être montée mobile sur un cadre inférieur. Ces différentes parois définissent un volume de stockage, ou volume utile, de la cuve. Le conteneur peut également comprendre un couvercle recouvrant le volume utile, dans lequel est généralement pratiqué une ouverture d’introduction des déchets, qui peut également être pratiquée dans une autre paroi.
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.
De manière optionnelle et avantageuse, la largeur de la languette 250 et/ou l'espacement entre les épaulements 225a, 225b peuvent être contrôlés de telle sorte que la languette 250 soit calée entre les épaulements 225a, 225b et retenue en place par friction. Une telle configuration apportera une rigidité supplémentaire à l'essuie-glace dans les cas où un degré maximal de résistance est requis.
En outre, en option, la monture centrale 105 peut être pourvu d'un troisième épaulement (non illustré) disposé dans la direction transversale T entre les épaulements 225a, 225b, pour fournir une solidité supplémentaire à l'élément adaptateur 200 dans la direction longitudinale L . Un tel épaulement est formé d'un seul tenant avec le support central 105 de la même manière que les épaulements 225a, 225b.
En option, l'essuie-glace 100 peut être muni d'une goupille de positionnement 260, qui s'étend depuis la monture centrale et s'engage dans un trou de positionnement 265 disposé dans l'âme centrale 205 de l'élément adaptateur 200. Ceci sera discuté en détail en référence aux figures 3A et 3B.
Les figures 3A et 3B illustrent la deuxième partie du moyen de rétention 245 formée dans une monture centrale 105, et un élément adaptateur 200 comprenant une première partie du moyen de rétention 245, respectivement.
Sur la , sont illustrées les deux faces 300a, 300b des épaulements 255a, 255b respectivement, qui accueillent entre elles la languette de l'élément adaptateur comme décrit ci-dessus.
Par exemple, il peut être avantageux de prévoir une telle texturation dans une orientation particulière, de manière à favoriser la déformation de l'élément adaptateur dans une certaine direction qui n'est pas susceptible de provoquer un dysfonctionnement de l'essuie-glace, et ainsi réduire la propension de l'essuie-glace à des déformations nuisibles. La forme et la disposition particulières de cette texturation dépendront nécessairement du mode de réalisation particulier, et l'homme du métier sera capable de les déterminer.
Il peut également être prévu une goupille de positionnement 260, qui s'engage dans un trou de positionnement complémentaire 265 dans l'élément adaptateur 200 (illustré sur la ). La goupille de positionnement 260 sert à positionner l'élément adaptateur 200 de manière précise par rapport au support central 105 ; en tant que telle, sa capacité à supporter tout type de charges dans les directions transversale et longitudinale est d'une importance secondaire.