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EVALUATION DE DYSFONCTIONNEMENT D'UN SYSTEME PAR APPROCHE BAYESIENNE : CAS DU SYSTEME FERROVIAIRE

Authors
  • Bouchiba, Anass
Publication Date
Jan 22, 2013
Source
HAL-UPMC
Keywords
Language
French
License
Unknown
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Abstract

Le développement de transport ferroviaire en milieu urbain ou non urbain, s'accompagne évidement d'une amélioration continue de la sécurité, qui reste une des préoccupations principales dans ce domaine de transport, où les accidents continuent à engendrer d'importants dégâts, et causer un nombre élevé de victimes. La maîtrise des risques du transport ferroviaire, implique d'une part l'identification et la prévision des risques, et d'autre part, la réduction de ces risques en agissant sur les moyens de diminution de leurs occurrences, leurs gravités, l'atténuation de leurs conséquences grâce à des moyens d'évitement et de protection contre les risques. Dans ce contexte, le présent travail de cette thèse vise à développer un outil d'évaluation et d'analyse des risques au niveau des Passages à Niveau du réseau ferroviaire de l'ONCF (Office National des Chemins de Fer) qui comporte 521 Passages à Niveau dont 80% environ ne sont pas gardés, ainsi que celui du réseau ferroviaire du Tramway à l'agglomération de Rabat/Salé, qui s'étend sur 20 km et dont l'insertion urbaine n'a pas été sans effet sur la ville, car les accidents entre le Tramway et les usagers de la route qu'ils soient des piétons ou des véhicules, continuent à avoir lieu et on enregistre une dizaine d'accidents par mois de différentes gravités. L'analyse des risques de ces deux systèmes est basée en premier lieu sur des études fonctionnelles et dysfonctionnelles de ces deux systèmes, puis en second lieu sur une modélisation des risques par Réseaux Bayésiens. En effet, l'approche Bayésienne dans l'évaluation des dysfonctionnements et la quantification des risques encourus, constitue une approche d'analyse permettant la prise en compte des aspects comportemental et temporel du système (événements liés aux facteurs humain ou matériel, événements aléatoires des accidents, conséquences non maîtrisées des accidents etc.). Ce modèle de risque proposé permet aussi d'établir une prévision des risques à partir des données recueillies du passé (Retour d'EXpériences).

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