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Oil & Gas Science and Technology – Rev. IFP, Vol. 58 (2003), No. 5, pp. 531-549

Oil & Gas Science and Technology – Rev. IFP, Vol. 58 (2003), No. 5, pp. 531-549 Copyright © 2003, Éditions Technip Modélisation de la disponibilité d’une chaîne de GNL sur la base d’une approche bayésienne d’estimation des indices de fiabilité A. Smati1, K. Younsi1, N. Zeraibi1 et N. Zemmour1 1 Université de Boumerdès, Faculté des hydrocarbures, Département transport et équipement, Boumerdès - Algérie e-mail : a_smati@yahoo.com - karim_zd@yahoo.fr - no_zeraibi@yahoo.fr - no_zemmour@yahoo.fr Résumé — Les usines de gaz naturel liquéfié (GNL) se caractérisent par leur nombre relativement réduit dans le monde, la diversité des procédés technologiques utilisés ainsi que des coûts d’investissement et d’exploitation très élevés. L’autoconsommation de ce type d’unité est de l’ordre de 15 % et peut quasi- ment doubler dans le cas d’une fréquence importante des arrêts intempestifs ou volontaires dus aux pannes des équipements situés sur tout le parcours de la chaîne GNL. En conséquence, l’amélioration de la fiabilité de la chaîne dans sa globalité se traduirait objectivement par une réduction substantielle des coûts d’énergie. Pour le cas des systèmes réparables, on utilise le plus souvent la disponibilité comme indicateur de fiabilité. Dans cet article, la chaîne GNL est assimilée à un système complexe indissociable. Cependant, la modélisation des systèmes complexes, d’un point de vue fiabilité ou autre, est toujours délicate en raison principalement des dimensions astronomiques de l’espace de phase. Ainsi, une approche de type systémique est mise à profit pour ramener l’espace de phase à des dimensions gérables. Une représentation des sous-systèmes par diagrammes de fiabilité permet alors une estimation plus aisée des probabilités associées à chaque état. Enfin, une démarche bottom up autorise la reconstitution du modèle global de disponibilité de la chaîne GNL. En liaison avec la faiblesse manifeste caractérisant le retour d’expérience dans le domaine de la technologie du GNL, une approche d’estimation bayésienne des indices de fiabilité des différents équipements composant la chaîne est mise à profit. Un certain nombre de résultats de l’application de la méthodologie développée à la chaîne Hassi R’mel-Skikda sont fournis. Abstract — LNG Chain Availability Using Bayesian Estimation of Reliability Rates — LNG plants are characterized by their relatively low number in the world, diversity of processes involved, very high investment and operating costs. The fuel consumption of this type of facilities (about 15%) may double in given cases, when the frequency of untimely and volunteer shut downs is high. Then, the improvment of the reliability of the LNG chain in its overall will lead objectivly to substantial decrease of energy costs. For reparable systems, availability is more often used as reliability indicator. In reliability point of vue, the LNG chain must be assimilated to a unique complex system. However, modeling of complex systems, in reliability point of vue or other, is always difficult in relation with the large dimensions of the space of phases. In this paper, a systemic approach is used to reduce the space of phases. A representation of sub- systems by reliability diagrams permit a more easy calculation of probabilities associated with every phase. A bottom up technique allows the reconstitution of the global model of reliability of the chain. Oil & Gas Science and Technology – Rev. IFP, Vol. 58 (2003), No. 5 INTRODUCTION Les usines de liquéfaction de gaz naturel se caractérisent par [1-5]: – leur nombre relativement réduit : une vingtaine d’unités à travers le monde dont quatre en Algérie ; – la diversité des procédés technologiques mis en œuvre ; – des capacités de production très importantes se chiffrant en milliards de mètres cubes de gaz ; – des coûts d’investissement et d’exploitation très élevés se répercutant lourdement sur le coût du mètre cube de GNL produit. Les coûts d’exploitation élevés de ce type d’installation sont principalement dus à la consommation propre des unités de liquéfaction qui, en fonctionnement stable, atteint environ 15 %. L’autoconsommation augmente sensiblement en fonc- tionnement perturbé. Elle peut même quasiment doubler dans certains cas. Par fonctionnement perturbé, il y a lieu de com- prendre ici les arrêts intempestifs et volontaires dus aux pannes des équipements situés sur tout le parcours de la chaîne (fig. 1). Ces perturbations se traduisent en particulier par un grand nombre d’arrêts/démarrages des trains de liqué- faction et des unités de compression du gazoduc. Des arrêts/ démarrages fréquents sont non seulement préjudiciables en termes de fiabilité mais également en termes de surconsom- mation énergétique. En effet, durant les opérations de démar- rage d’un train de liquéfaction, on enregistre des déperditions supplémentaires d’énergie sans production de produits finis. On estime que le seul démarrage d’un train de liquéfaction de l’unité GNL de Skikda se traduit par la perte d’environ 4 mil- lions de thermies. Devant l’importance de ces chiffres, l’amé- lioration de la fiabilité d’une chaîne de GNL dans sa globalité devient un problème essentiel. L’amélioration de la fiabilité se traduira ipso facto par une réduction substantielle des coûts de production. Au-delà des actions de maintenance courante, l’amélioration de la fiabilité peut être obtenue par la réalisation de solutions purement techniques (redondances et stockages souterrains en particulier). Cependant, ces alterna- tives sont fortement capitalistiques et nécessitent l’élabora- tion de modèles mathématiques permettant d’évaluer leur impact en vue d’une prise de décision rationnelle. En raison du lien ombilical liant le gazoduc aux unités de liquéfaction, 532 In an environment characterized by its weakness in statistical data, a Bayesian estimation approach is used to define the failure and repare rates of different equipments composing the LNG chain. Some results concerning Algerian LNG chain Hassi R’mel-Skikda are furnished. SC1 SC2 SC5 Gazoduc TEAL TEAL TEAL PRICO PRICO PRICO Stockage Port Stockage Figure 1 Chaîne GNL Hassi R’mel-Skikda. The Hassi R’mel-Skikda LNG chain. A Smati et al. / Modélisation de la disponiblité d’une chaîne de GNL sur la base d’une approche bayésienne une chaîne GNL doit être considérée comme un système com- plexe indissociable. En effet, une panne survenant sur une sta- tion de compression (SC) de gazoduc et se traduisant par une baisse du débit de transit de la canalisation, aura comme conséquence l’arrêt volontaire d’un ou de plusieurs trains de liquéfaction, ou un fonctionnement à charge partielle de l’en- semble de l’unité préjudiciable en termes de rendement [6]. Inversement, une perturbation engendrée par une défaillance au niveau de l’unité de liquéfaction aura également une réper- cussion directe sur le régime d’exploitation du gazoduc. Ce dernier doit automatiquement s’adapter à un fonctionnement avec un débit réduit se traduisant par l’arrêt volontaire d’un certain nombre de turbocompresseurs (TC), voire de stations complètes. Si l’analyse de la fiabilité des gazoducs a fait l’ob- jet d’un certain nombre de travaux [7-10], en revanche, il y a peu d’articles traitant de la fiabilité des unités GNL et encore moins de la chaîne dans sa globalité [11, 12]. Cependant, les modèles élaborés, quel que soit leur degré de sophistication, ne valent que par la qualité de l’estimation des indices de fia- bilité des équipements composant le système. Dans le cas général, l’estimation de ces indices se fait sur la base de données statistiques tirées de l’historique des pannes des différents équipements de l’unité et de leurs durées de répara- tion. Malheureusement, pour le cas des usines de GNL, la « jeunesse » relative de ce type de technologie, la diversité des procédés mis en œuvre et le nombre réduit de ce type d’instal- lation à travers le monde font que le retour d’expérience est très pauvre. Il y a donc lieu d’explorer de nouvelles approches d’estimation des indices de fiabilité dans un environnement caractérisé par sa faiblesse en données statistiques. Dans ce contexte, la mise à profit des techniques dites d’estimation bayésiennes peut s’avérer très utile [13-15]. 1 FIABILITE ET DISPONIBILITE La fiabilité est considérée comme la science des défaillances. Par définition, la fiabilité est « l’aptitude d’un dispositif à accomplir une fonction requise, dans des conditions données, pendant une durée donnée » [16-21]. La fiabilité est quanti- fiée par l’introduction de différentes grandeurs caractéris- tiques. Dans la pratique, la fiabilité R d’un système, dans le cas de systèmes irréparables, s’exprime comme la probabilité que l’unité considérée remplisse sa fonction pendant une durée fixée ou ne tombe pas en panne pendant ce temps. La fiabilité R(t) du système et la probabilité de défaillance F(t) sont à cette occasion déterminées à partir du taux de défaillance supposé constant : (1) (2) Dans le cas des systèmes réparables, on utilise la disponi- bilité comme grandeur caractéristique de fiabilité. La dispo- nibilité représente la probabilité qu’un système se trouve en service à un moment déterminé t. Dans la pratique, on entend par disponibilité, la disponibilité à long terme (disponibilité asymptotique). Dans ce contexte, les définitions suivantes sont habituelles [22-24] : (3) (4) avec : A disponibilité ; indisponibilité ; MTTF durée moyenne d’exploitation sans défaut ; MTTR durée moyenne de défaillance et de réparation ; λ taux de défaillance ; µ taux de réparation. 2 PROCÉDÉS TECHNIQUES D’AMÉLIORATION DE LA DISPONIBILITÉ D’UNE CHAÎNE GNL Au-delà des actions de maintenance préventive, l’améliora- tion de la disponibilité d’un chaîne de GNL peut uploads/Industriel/ smati-v58n5.pdf