etude quantitative et qualitative de la maintenance

1ères JOURNEES NATIONALES SUR LE TRATEMENT, LE STOCKAGE, LE TRANSPORT ET LA DISTRIBUTION DES HYDROCARBURES

ETUDE QUANTITATIVE ET QUALITATIVE DE LA MAINTENANCE (Application aux turbines à gaz THM de la station SP5)

Auteur : Ali Sinaceur

Ingénieur en Génie Industriel / SONATRACH SONATRACH BP 96 Haoud EL Hamra, Hassi Messaoud, Ouargla, Algérie, 30500.

Tel Bureau Algérie: 213.29.74.81.85-88. Mobile : 213.71.37.20.76.

Fax : 213.29.73.87.47. E-MAIL : [email protected]

I). PROBLÉMATIQUE L’analyse des dossiers historiques sur la période allant du 01/01/1996 au 31/12/2002 des turbines à gaz THM de la station SP5 de la ligne de transport OZ1 nous a permis de conclure que sur les 11 révisions générales réalisées sur ces machines, 73 % sont de type curatif et 27 % de type préventif. Ceci nous a mené à poser les questions suivantes : 1. Est-ce que ces turbines ont atteint la phase de vieillesse ?. 2. Est-ce que les méthodes d’exploitation des turbines sont bien appliquées ? . 3. Est-ce que les méthodes de maintenance sont appliquées dans leurs totalités ? . 4. Est-ce que les moyens ( humains et matériels ) mis en œuvre pour la réalisation du plan

de maintenance sont adéquats ?. Pour cela nous proposons d’effectuer une étude quantitative et qualitative de la maintenance de ces turbines qui servira comme outil d’aide pour l’amélioration des opérations de maintenance actuelles. II).ETUDE QUANTITATIVE DE LA MAINTENANCE L’étude quantitative de la maintenance est introduite par l’analyse de la fiabilité, de la maintenabilité et de la disponibilité ( F .M. D ) des turbines. Elle est réalisée sur la base de l’historique des temps de bon fonctionnement, des temps d’arrêt et des temps de disponibilité à l’arrêt ( voir annexe 1 ). 1).Identification des turbines. Chaque turbine est identifiée par : son type, son numéro , la station et la ligne de transport. Exemple : La THM4 - SP5 - OZ1 correspond à la turbine numéro 4 de type THM de la station SP5 de la ligne OZ1. Ces turbines ont été installées en 1966. 2).Collecte des données. Elle représente une étape décisive et permet de collecter les temps de bon fonctionnement ( TBF ), les temps techniques de réparation ( TTR ) et les temps de disponibilité à l’arrêt ( RT ready time ). Dans le but de déterminer ces données et dans le souci de donner plus de crédibilité aux résultats, nous avons fixé comme objectif de collecter les données sur une période de dix ans soit du 01/01/1993 au 31/12/2002. Ces données existent dans les dossiers historiques des turbines au niveau de la station SP5. Au cours de la collecte des données, nous avons remarqué une différence entre les deux séries de données ; la première allant du 01/01/1993 au 31/12/1995 et la deuxième allant du 01/01/1996 au 31/012/2002. La première série ne fait pas de différence entre un temps

- 1 - 1 ères JNTSTD


technique et les différents temps logistiques, alors que la deuxième l’indique. Pour cette raison nous avons opté pour la deuxième série. 3).Traitement des donnéesPour le traitement des données, nous avons utilisé le logiciel UNIFIT. Ce dernier permet d’ajuster un échantillon de données que nous avons collecté à une distribution de probabilité théorique. ; nous obtenons ainsi La MTBF, MTTR et RT de chaque turbine. Nous pouvons ainsi calculer la disponibilité théorique. Dans un second temps, nous introduirons les temps logistiques qui permettront de calculer la disponibilité opérationnelle. 4). Résultats de l’étude quantitative ( voir annexe 01 ). 4.1).Tableau récapitulatif des résultats de l’étude de la fiabilité

N° Désignation Paramètre β MTBF ( h) Loi ajustée

01 THM1 – SP5 – OZ1 0,873 129,13 Weibull

02 THM2 – SP5 – OZ1 0,771 133,44 Weibull 03 THM3 – SP5 – OZ1 0,877 115,28 Weibull 04 THM4 – SP5 – OZ1 0,880 112,71 Weibull

1. La variable aléatoire TBF est distribuée selon la loi de Weibull pour toutes les turbines THM. 2. Le paramètre de forme β est inférieur à 1 (β < 1 ) cela veut dire que ces dernières sont en phase de jeunesse. Cette phase de jeunesse peut être expliquée par le changement périodique des organes des turbines 3. Nous avons des turbines qui date de 1966 et qui sont toujours en phase de jeunesse, la question qui se pose est : à quel coût sommes-nous en train de maintenir cette phase de jeunesse? . 4. Nous remarquons aussi que les moyennes de temps de bon fonctionnement des turbines sont très petites ( elles varient entre 112,71h et 133,44h ). Ceci s’explique par les arrêts excessifs des machines dus aux opérations de maintenance ( curatives et préventives ) et aux arrêts dus à des stocks hauts au niveau du parc de stockage. Amélioration des temps de bon fonctionnement Avec des moyens de temps de bon fonctionnement inférieur à 140 heures nous pensons qu’il est impératif d’améliorer ces derniers et de ce fait améliorer la fiabilité des turbines. Pour cela il est préconisé de veiller à: La fiabilité des composants achetés ou fabriqués. - S’assurer que les composants et les consommables achetées répondent aux normes du constructeur. - Respecter les procédures de fabrication de pièces de rechange telles qu’elles sont préconisées par le constructeur. La fiabilité des méthodes de maintenance appliquées à l’équipement. -Veiller à l’application des procédures de maintenance afin de réduire les interventions curatives.



-Plusieurs fois nous avons vu l’équipement tomber en panne après une intervention préventive. La fiabilité des outils utilisés pour la réalisation de la maintenance. - Utiliser les outils spécifiques appropriés à la maintenance de l’équipement. - On constate souvent que les mainteneurs utilisent de l’outillage classique alors que le

constructeur recommande l’utilisation d’un outillage spécifique. La fiabilité des méthodes d’exploitation de l’équipement. - Respecter les méthodes et les consignes d’exploitation de l’équipement préconisées par

le constructeur. 4.2).Tableau récapitulatif des résultats de l’étude de la maintenabilité.

Désignation MTTR ( h ) Loi ajustée Désignation MTTR ( h ) Loi ajustée

THM1 – SP5 - OZ1 106,338 Log-Normal THM3- SP5 - OZ1 255,052 Non ajustée

THM2 – SP5 - OZ1 180,413 Log-Normal THM4 – SP5 -OZ1 75,086 Non ajustée

Interprétation. 1. La durée d’intervention TTR des turbines THM3, THM4 n’a pas pu être ajustée par une des distributions connues par le logiciel UNIFIT, donc la MTTR est calculée par la moyenne arithmétique. 2. Pour la turbine THM1, THM2 la variable aléatoire est distribuée selon une Log-NormaL. 3. La MTTR des turbines THM2, THM3 sont très élevées par rapport aux MTTR des turbines THM1 et THM4 ceci peut être expliqué par : • Les 4 révisions générales de la THM2 qui ont pris plus de 6000 heures d’intervention. • L’incendie de la THM3 qui a causé plus de 8000 heures d’intervention. 4. La moyenne des temps techniques de réparation de la station est de 154,216 heures. Ces temps élevés sont dus particulièrement aux pannes majeures qui ont des temps techniques de réparation supérieurs à 240 heures. 5. La tendance doit aller vers l’application de l’échange standard ( le composant défaillant est déposé et remplacé ) quand cela est possible puisque nous avons : • des MTBF faibles ( < 140 heures ). • des temps techniques de réparation relativement élevés par rapport aux temps de bon

fonctionnement. 4.3).Tableau récapitulatif des résultats de l’étude de disponibilité à l’arrêt

Désignation RT( h ) Loi ajustée Désignation RT( h ) Loi ajustée

THM1 – SP5 – OZ1

101,620 Log-Normal THM3- SP5 – OZ1 75,600 Gamma

THM2 – SP5 – OZ1

127,620 Weibull THM4 – SP5 –OZ1

61,930 Weibull

Les résultats du tableau nous permettent de conclure qu’il y a des turbines qui sont moins sollicitées que d’autres, d’où une exploitation optimale des 4 turbines est indispensable.



4.4).Tableau récapitulatif des résultats de l’étude de disponibilité opérationnelle. Le tableau suivant résume l’étude de disponibilité opérationnelle. Désignation Disp. Théorique

(Dthé) MTL ( h) Disp. Opérationnelle

(Dop) Ecart

( Dthé - Dop ) THM1-SP5 0,826 29,820 0,788 0,038 THM2-SP5 0,780 92,880 0,700 0,080 THM3-SP5 0,678 112,180 0,594 0,084 THM4-SP5 0,872 34,228 0,824 0,048

Moyenne 0,789 67,277 0,727 0,062

Interprétation. En prenant en compte les temps logistiques dans le calcul de la disponibilité, on remarque un écart moyen de 0,062 ( soit 6,2 % ) entre la disponibilité théorique et la disponibilité opérationnelle. Cet écart peut être expliqué par : • L’attente de pièce de rechange PDR achetée ou fabriquée sur site. • L’attente du personnel d’intervention. • Les contraintes d’hébergement et de transport. Les turbines THM2 et THM3 sont moins disponible que les turbines THM1 et THM4, cela est dû aux causes citées dans l’étude de maintenabilité. On remarque aussi que la moyenne des temps logistiques des 04 turbines( de la période étudiée ) représente 43 % par rapport aux temps techniques de réparation ( 145 heures ). Remarques. 1. Le fonctionnement à plein régime de la ligne OZ1 est réalisé avec 03 turbines en marche une en réserve. On doit donc assurer une disponibilité supérieure à 0.75. Avec une disponibilité opérationnelle moyenne des quatre turbines de 0,727 on constate que le fonctionnement à plein régime ne pouvait être atteint. 2. Lors de l’élaboration de l’étude quantitative des turbines à gaz THM / SP5 / OZ1 nous avons remarqué que l’historique des pannes des turbines présente des insuffisances. Ces dernières sont regroupées dans les points suivants. A). L’inexistence au niveau de la station SP5 d’informations ayant trait à la maintenance niveau 01 et 02 ( réalisée par le service maintenance de la station ). B). Dans les rapports d’intervention ne figurent pas les informations suivantes :

• Les causes probables des pannes. • Les différents temps techniques de réparation et les différents temps logistiques.

3. Le nombre d’heures de fonctionnement de l’équipement ne doit pas être similaire au nombre d’heures de marche. Il doit prendre en considération les conditions opératoires et le nombre de démarrage, comme le préconise le constructeur GHH-BORSIG. III).ETUDE QUALITATIVE DE LA MAINTENANCE 1). Approche théorique[ Réf : 6 ] Cette étude s’applique aux systèmes en exploitation. Elle permet d’apprécier les performances des équipements et le niveau de maintenance qu’ils requièrent. Cette démarche progressive regroupe plusieurs outils d’aide à la décision qui définissent une politique de maintenance ( voir annexe 02 ).



SYNOPTIQUE DE LA METHODE

L’amélioration du Plan de maintenance est envisageable

IC = 3

PHASE 6 : Maintenabilité

PHASE 7 : Disponibilité.

IM

ID

PHASE 2 : Objectifs ODO

PHASE 1 : Analyse du

OUI

IF

OUI

NONMatériel satisfaisant

IC = 1

IC PHASE 3 : Analyse de la

PHASE 3 : Analyse de la

NON OUIIDP > ODO

PHASE 8 : Elaboration du Plan de maintenance.

L’amélioration du Plan de maintenance est

ODO : Objectif de disponibilité opérationnelle.

IG : Indice de gravité.

IF : Indice de fiabilité. IC : Indice de criticité. IM : Indice de maintenabilité. ID : Indice de Disponibilité.



2). Application Afin de bien mener l’étude qualitative des turbines à gaz THM de la station SP5, nous

avons effectué des enquêtes auprès du groupe de travail composé du : 1. Chef de la station SP5. 2. Contremaître oléoduc de la section SP5. 3. Chef de la section préparation du service méthode.

Lors de l’application de l’étude nous avons constaté que les turbines de la station SP5 ont les mêmes caractéristiques ( construction, qualité de maintenance... etc.).

Phase 01 : Nous avons procédé, en collaboration avec le groupe de travail, à un inventaire des

contraintes imposées au système et des possibilités en matière d’entretien tel que : • le mode de fonctionnement des équipements. • la documentation et les gammes d’intervention. • la possibilité de redondance. Phase 02 Dans cette phase, nous attribuons une valeur pour l’objectif de disponibilité opérationnelle ( ODO ) en nous basant sur le tableau n° : 2.1 ( l’annexe 02 ; page 20 ) :

Machines ODO THM 1-4 / SP5 / OZ1 0.9

Phase 03 Ici nous affectons un indice de gravité ( IG ) pour toutes les turbines de la station SP5 en nous basons sur le tableau 3.1 ( l’annexe 02 ; page 20 ) :

Machines IG THM 1-4 / SP5 / OZ1 C

Phase 04 En nous référant au tableau de la partie théorique, nous donnons des valeurs aux indices de satisfaction ( IS ) ; ce qui permet de déterminer un indice de fiabilité ( voir tableau n° : 4.2 ,annexe 02, page 21).

IST ISR ISQ ISE ISS ISA IF NS THM 1-4 / SP5 0.8 0.8 0.8 0.4 1 0.4 0.66 B

N.S : Niveau de satisfaction. Nous déduisons que l’indice de fiabilité IF se situe dans la classe B. Ce niveau est jugé plutôt bon ( voir tableau n° : 4.3, annexe 02 ; page 21 ). Phase 05 A partir de l’indice de fiabilité ( IF = B ) et de l’indice de gravité ( IG = C ) et en se référant au tableau n° : 5.1 de l’annexe 02 ( page 22 ), on peut déterminer l’indice de criticité ( IC ). Selon la méthode qualitative, l’indice de criticité ( IC ) va juger de l’opportunité de la mise en place d’un plan de maintenance. Dans le cas précis, IC = 2 ( zone d’incertitude ). La valeur de IF est égale à 0.66 et si on se réfère au tableau n° : 4.3 on voit qu’on tend vers un indice IF égale à C plutôt que A, donc on tend vers un indice de criticité IC égal 3 plutôt que 1, en conséquence on peut dire que toutes les turbines ne sont pas à priori satisfaisantes. Nous devons alors procéder à l’analyse de la maintenance avant d’envisager un plan.



Phase 06 Là nous déterminons l’indice de maintenabilité ( IM ) à partir des indices partiels (Qi) eux-mêmes évalués à partir des indices de satisfaction (Sij). ( voir les tableaux n° : 6.1 ; 6.2 ; 6.3 ; 6.4 ; 6.5 présentés dans l’annexe 02, page 22/23/24 ). S11 S12 S13 S14 S15 Q1 S21 S22 S23 S24 Q2

THM 1-4 / SP5

0.2 0.5 0.3 0.6 0.4 0.373 0.37 0.8 0.5 037 0.484

S31 S32 S33 S34 Q3 S41 S42 Q4 S51 S52 Q5

THM 1-4 / SP5

0.6 0.5 0.37 0.37 0.45 0.37 0.37 0.37 0.5 0.7 0.59

Evaluation de l’indice de maintenabilité Q1 = 0.373 ; Q2 = 0.484 ; Q3 = 0.450 ; Q4 = 0.37 ; Q5 = 0.591 A l’aide de la formule suivante, nous avons calculé l’indice de maintenabilité : IM = A1 x Q1 + A2xQ2 + A3 x Q3 + A4 x Q4 + A5xQ5 . Pour se faire, nous avons procédé à la variation des coefficients de pondération ( Ai )afin d’apprécier leurs incidences sur l’indice de maintenabilité ( voir tableau n°:6.6 de l’annexe 02, page 24 ).

A1 A2 A3 A4 A5 IMi NS 1 2 3 4

0.2 0.15 0.2 0.2

0.2 0.25 0.25 0.3

0.2 0.15 0.2 0.3

0.2 0.25 0.15 0.1

0.2 0.2 0.2 0.1

0.454 0.455 0.459 0.451

Assez bon. Assez bon. Assez bon. Assez bon.

Les résultats du tableau nous permettent d’émettre les remarques suivantes : 1. Il n’y a pas de différence significative entre les indices de maintenabilité. 2. L’indice de maintenabilité est inférieur à l’indice de fiabilité. Phase 07 Après avoir obtenu l’indice de fiabilité ( IF ) et l’indice de maintenabilité ( IM ), nous pouvons maintenant déterminer l’indice de disponibilité probable ( IDP ) par la relation:

IDPi = 1 – (1 – IF)(1- IM).

IF IMi IDPi NS 1 2 3 4

0.66 0.66 0.66 0.66

0.454 0.455 0.459 0.451

0.814 0.815 0.816 0.813

Bon Bon Bon Bon

Nous constatons que : 1. Il n’y a pas de différence significative entre les indices de disponibilité probable. 2. L’indice de disponibilité probable ( IDP = 0.81 ) est inférieur à l’indice de l’objectif de

disponibilité opérationnelle ( ODO = 0.90 ). Compte tenu de ces constatations et si nous nous référons à la synoptique de la méthode, nous pouvons conclure qu’un plan de maintenance est impératif.



3). Commentaires et suggestions D’après notre analyse les turbines étudiées présentent un indice de fiabilité ( IF ) supérieur à l’indice de maintenabilité ( IM ). Nous suggérons alors l’élaboration d’un plan de maintenance qui agira sur le niveau de maintenabilité d’où l’augmentation de la disponibilité des turbines. Ceci ne peut se faire qu’en améliorant les indices partiels. Nous constatons également dans cette étude qualitative que : • La documentation et les gammes d’interventions sont incomplètes. • Les délais d’approvisionnement de la PDR sont relativement longs. • L’outillage spécifique nécessaire à la réalisation des travaux d’intervention sur site est

insuffisant. • Les moyens de manutention sur site ne sont pas bien entretenus. Pour palier à ces insuffisances, il est nécessaire d’adopter les mesures suivantes : 1. La prise en charge de la gestion de la pièce de rechange qui consiste à définir et

prévoir les pièces prioritaires en vertu de leurs utilités et de leurs fréquences de renouvellement ; afin de faire face aux délais de livraison.

2. La gestion de la documentation qui permettra de rassembler tous les manuels techniques, les plans, les schémas et les gammes d’intervention.

3. L’acquisition de l’outillage spécifique nécessaire aux interventions. 4. La prise en charge de la maintenance des moyens de manutention. IV). ETUDE DÉTAILLÉE DES PANNES DES TURBINES L’étude détaillée des pannes des turbines constitue un outil d’aide qui permet de : A. détecter les pannes les plus fréquentes, leurs causes ainsi que leurs conséquences. B. analyser les pannes afin de réduire leur nombre. C. améliorer les procédures de maintenance. 1). Les étapes de l’étude. Cette étude est effectuée selon les étapes suivantes : 1.1). Collecte des données. La collecte des données relative aux pannes des turbines a été effectuée auprès du service méthodes de la direction maintenance de Laghouat et de la station SP5. La période de cette étude s’échelonne sur dix ans soit du 01/01/1993 au 31/12/2002. 1.2). Classement des données. Les pannes sont classées par groupes contenant chacun des pannes causées par le même organe. Ces groupes sont classés selon les deux critères suivants :

1. Le nombre de pannes. 2. Le nombre d’heures d’immobilisation dû aux pannes du même groupe.

Une analyse de PARETO ( ABC ) permet de dégager les organes causant 80% du temps d’immobilisation des quatre ( 4 ) turbines. 1.3). Traitement des données. Vu que les turbines sont identiques et fonctionnent dans les mêmes conditions d’exploitation, nous prendrons à la fois les pannes dues au même organe pour toutes les turbines afin d’avoir un échantillon représentatif. 2). Application. 2.1). Tableau relatif aux pannes des organes.

Le classement des organes suivant leurs nombre de panne et leurs nombre d’heures d’immobilisation est résumé dans le tableau suivant :



Organes Nbr de pannes

Tps d’arrêt organe

(heures)

T.A.O / T.A.T. Cumul T.A.O /T.A.T

Turbine TL 22 10606 0.3539 0.3539 Compresseur GG 30 8285 0.2764 0.6303 Butée GG 5 6555 0.2187 0.8490 Moteur de lancement 9 938 0.0313 0.8808 Surchauffe T4 32 888 0.0296 0.9099 Circuit huile de graissage 31 770 0.0257 0.9356 Accouplement pompe-turbine

18 526 0.0175 0.9532

Boîtier d'engrenage 5 400 0.0133 0.9665 Radiateur 2 300 0.0100 0.9765 Défaut calibrage 5 248 0.0083 0.9848 Vanne sart régulation 2 222 0.0074 0.9922 Roue libre 3 124 0.0041 0.9963 Circuit logique 2 110 0.0037 1

T.A.O : temps d’arrêt de l’organe ; T.A.T : temps d’arrêt turbine. D’après le tableau, nous constatons que trois ( 03 ) organes sur douze ( 12 ) provoquent environ 85% du temps total d’immobilisation. Ces trois éléments sont : A). La turbine TL. Pour la turbine TL nous avons 22 pannes avec un temps d’arrêt moyen de 482 heures. B). Le compresseur GG. Pour le compresseur GG nous avons 30 pannes avec un temps d’arrêt moyen de 276 heures. C). La butée GG. Pour la butée GG nous avons 05 pannes avec un temps d’arrêt moyen de 1311 heures. 2.2). Causes des pannes des trois organes. 2.2.1). La turbine TL. A). Vibration TL : 17 pannes ont causé 5659heures d’arrêt. B). Blocage TL : 01 panne a causé 4532 heures d’arrêt. C). Fuite d’huile carters TL : 04 pannes ont causé 415 heures d’arrêt. 2.2.2). Le compresseur GG. A. Vibrations du compresseur : 25 pannes ont causé 5370 heures d’arrêts. B. Fuite au niveau du carter arrière : 05 pannes avec un temps d’arrêt de 2915 heures. 2.2.3). La butée GG. Nombre d’observations = 05

Numéro ( i ) Temps d’arrêt ( Hrs ) 1 36 2 64 3 1977 4 2088 5 2390



2.3). Analyse des pannes. 2.3.3). Analyse des pannes causées par la butée. Lors de l’étude de fiabilité, nous avons remarqué que parmi les 05 pannes, 02 ont causé un temps d’arrêt inférieur à 03 jours. Ces pannes étaient dues au constat de la butée qui a rompu en indiquant un danger sur la butée. Ce constat est considéré comme un fusible. La non-possession des normes concernant les performances des capteurs ne nous permet pas de juger l’efficacité de ce système. Les problèmes de la butée GG ont été pris en charge par le département maintenance. Solutions apportées. 1. Augmentation du débit d’huile de graissage du palier Numéro 01.

• Le paramètre réglant de la pression d’huile de graissage a été piqué de l’entrée du palier.

• L’alimentation des boîtiers des auxiliaires a été piquée directement du collecteur principal.

2.Introduction de vanne thermostatique : Pression d’huile a été remontée à 1.65 bars ( au lieu de 1.45 bars ). 3.Introduction de la condition de la température d’huile de graissage nécessaire au démarrage de la turbine ( minimum 20°C ). 2.3.2). Analyse des pannes de la turbine libre ( TL ) et du compresseur GG. La complexité de la conception de la turbine TL et du compresseur GG nous contraigne à une étude plus approfondie. Dans certains systèmes complexes et pour l’analyse des défaillances, la technique de l’arbre des causes de défaillance s’impose. Cet arbre sera formé de niveaux successifs de façon que chaque événement soit généré à partir des événements d’un niveau inférieur. Il sera présenté par divers opérateurs ou portes logiques. Cette analyse déductive nous permettra d’aboutir aux causes réelles de l’événement. 2.3.2.1).Interprétation de l’arbre des causes de la turbine TL . 1.Le schéma montre qu’un faux signal provoqué par la panne du capteur entraîne un arrêt, Cela est considéré comme panne de la turbine TL puisque son capteur en fait partie. 2.Dans ce même schéma, nous remarquons, la présence d’événements non encore subdivisés ( usure de la bague flottante, surchauffe T4, désalignement…etc.) qui sont présentés dans des losanges et cela par manque d’information. Une étude plus approfondie de ces pannes est nécessaire. 3. Pour les autres événements de base ( insuffisance d’inspection du système d’admission d’air et du système de lubrification…etc.).Ces pannes sont dues à des insuffisances en matière de maintenance - Il paraît donc nécessaire de veillez à l’inspection régulière de ces deux systèmes ( le système de filtration et le système de lubrification ).



L’arbre des causes des pannes de la turbine TL. En appliquant la méthode présentée en annexe 03, on aura l’arbre des causes des pannes suivant :

Panne de la turbine TL

Usure des paliers

Usure de l’arbre Balourd des 02 disques , détérioration de l’aubage

Faux signal de vibration

Accouplement Pompe - TL

Mauvaise filtration de l’air

Lubrification insuffisante ou mauvaise filtration Mauvais

remontage après

inspection

Mauvais ajustement ou mauvaise

adhérence du régule

Mauvaise fixation des

capteurs , perte des propriétés à

haute Tp°

Problèmes au niveau du capteur

Surchauffe T4 Désalignement

Fuite d’huile côté TL

Usure de la bague flottante

Inspection insuffisante du sys. de la filtration d’air

Inspection insuffisante du sys.

de lubrification



2.3.2.2). L’arbre des causes de pannes du compresseur GG. En appliquant la méthode présentée en annexe 03, on aura l’arbre des causes des pannes suivant :

Usure des paliers

Usure de l’arbre

Balourd des disques , détérioration de l’aubage des 2 disques

Faux signal devibration

Mauvaise filtration de l’air d’admission

Inspection insuffisante du sys. de la filtration d’air

Mauvais équilibrage

Fuite d’huile

Problèmes au niveau du capteur

Détérioration aubage HP

Détachement du régule

Mauvaise étanchéité

Mauvaise fixation des capteurs , perte s propriétés à hau

Tp° de te

Usure de la butée.

Surchauffe T3

Mauvais remontage après

inspection

Lubrification insuffisante ou mauvaise filtration d’h il

Inspection insuffisante du sys.

de lubrification

Compresseur GG



Interprétation de l’arbre des causes du compresseur GG. 1. Le schéma montre qu’un faux signal provoqué par la panne du capteur entraîne un arrêt, Cela est considéré comme panne du GG puisque son capteur en fait partie. 2. Dans ce même schéma, nous remarquons la présence d’événements non encore subdivisés ( surchauffe T3, usure de la butée GG, mauvaise étanchéité…etc.) qui sont présentés dans des losanges et cela par manque d’informations. Une étude plus approfondie de ces pannes paraît nécessaire. 3. Pour les autres événements de base ( insuffisance d’inspection du système d’admission d’air et du système de lubrification,…etc.).Ces pannes sont dues à des insuffisances en matière de maintenance. - Il paraît donc nécessaire de veillez à l’inspection régulière de ces deux systèmes ( le système de filtration et le système de lubrification ). V). PROPOSITIONS ET CONCLUSION 1. PROPOSITIONS. Actuellement, il n’est plus permis d’ignorer les enjeux de la maintenance. Pour améliorer celle-ci au niveau des régions de transport des hydrocarbures, nous tenons à émettre certaines suggestions regroupées dans les points suivants : 1. Création d’une cellule au niveau des services méthodes qui sera chargée du suivi de l’historique des turbines et de l’analyse de la F.M.D. 2. Tenir les dossiers historiques des machines complets où doit figurer :

• Tous les dysfonctionnements constatés sur l’équipement. • Les causes probables donné par le diagnostic. • Les remèdes apportés lors de l’intervention. • Les différentes temps techniques de réparation et les différents temps logistiques.

3. Compléter la documentation concernant les turbines ( plans, schémas, gammes d’intervention,...).

4. Remplacer le nombre d’heures de marche par le nombre d’heures de fonctionnement équivalent.

5. Inspecter régulièrement les systèmes de filtration et de lubrification. 6. Appliquer les procédures de maintenance telle qu’elles sont préconisées par le

constructeur. 7. Opter pour une répartition optimale des temps d’exploitation entre les 04 turbines afin

d’assurer une meilleure disponibilité opérationnelle de l’ensemble. 8. Suivre l’évolution des coûts de maintenance de chaque turbine pour : • Contribuer à l’établissement du budget annuel de la maintenance. • Décider soit du prolongement de la vie de la turbine par l’établissement d’un plan de

maintenance adéquat soit du remplacement à l’identique ou par un équipement de nouvelle génération.



2.CONCLUSION Au cours de ce travail nous avons essayé d’étudier l’aspect quantitatif et qualitatif de la maintenance des 04 turbines à gaz THM de la station SP5 de la ligne OZ1. En premier lieu nous avons effectué une étude quantitative des turbines en procédant à l’analyse de la fiabilité, la maintenabilité et la disponibilité qui nous a permis de déterminer la phase de vie de chaque turbine et de calculer la disponibilité opérationnelle de ces dernières. En seconde lieu nous avons effectué une étude qualitative basée sur la technique des indices de fiabilité, de maintenabilité et de disponibilité qui nous a permis d’apprécier la performance des équipements et le niveau de maintenance qu’elles requièrent. Après, nous avons procédé à une étude détaillée des pannes des turbines qui nous a permis de détecter les organes qui causent le plus de pannes et qu-il faudra surveiller. En définitive, il faudra signaler qu’il n’existe pas « une bonne maintenance » en elle-même mais pour chaque ensemble, chaque sous-ensemble, il faudra adopter une méthode de maintenance particulière réalisant un compromis technique et économique à optimiser, à suivre et à faire évoluer.



V). ANNEXE

Annexe 01 ETUDE QUANTITATIVE DE LA MAINTENANCE. 1).Approche théorique L’analyse de la fiabilité, de la maintenabilité et de la disponibilité nécessite l’introduction de quelques notions de probabilité. 1.1). La densité de probabilité des durées de vie [ Réf : 3 ]. La durée de vie d’un équipement peut être assimilée à une variable aléatoire continue T à laquelle sont associées les fonctions suivantes : La densité de probabilité f(t): La densité de probabilité des durées de vie est définie comme étant la probabilité de défaillance d’un équipement entre les instants (t) et (t + dt).Cette densité de probabilité est représentée comme suit :

Pr ( t < T < t + dt ) = f ( t ) dt Pr : probabilité ; T : variable aléatoire durée de vie. La fonction de défaillance ou fonction de répartition F( t ) :

F ( t ) = Pr ( T ≤ t ) = ∫t

dttf0

)( .

1.2). La densité de probabilité des durées d’intervention [ Réf : 3 ] La durée d’intervention sur un équipement peut être assimilée à une variable aléatoire continue T à laquelle sont associées les fonctions suivantes : La densité de probabilité g(t): La densité de probabilité des durées d’intervention est définie comme étant la probabilité de réparation d’un équipement entre les instants (t) et (t + dt).Cette densité de probabilité est représentée comme suit :

Pr ( t < T < t + dt ) = g ( t ) dt

La fonction de répartition est notée : M ( t ) = , Cette fonction de répartition est la probabilité qu’une durée technique de réparation soit inférieure à t.

g x dxt

( )0∫

1.3). Notions de fiabilité, de maintenabilité et de disponibilité[ Réf : 3,1 ] 1.3.1). Notion de fiabilité Définition : la fiabilité est la caractéristique d'un dispositif exprimée par la probabilité d’accomplir une mission requise dans des conditions d’utilisation bien définies et pour une période de temps bien déterminée. La fonction de fiabilité des durées de vie est définie comme suit:

R ( t ) = 1- F ( t ) = Pr ( T ≥ t ) = . f t d t

t

( )∞

∫Le taux instantané de défaillance λ ( t ): C’est la probabilité que l’équipement tombe en panne entre l’instant t et t + dt, sachant qu’il a survécu jusqu’à l’instant t :

λ ( t ) dt =

f t dtR t( )( )

⇒λ ( t ) =

−dR tR t dt

( )( ) .

La moyenne des temps de bon fonctionnement ( MTBF ) : La moyenne des temps de bon fonctionnement est l’espérance mathématique [E ( t )] de la variable aléatoire T (durée

de vie ) dont la formule est : MTBF = E ( t ) =∫∫∞∞

=00

.)()( dttRdtttf



1.3.2). Notion de maintenabilité. Définition : C’est la probabilité de rétablir un système dans des conditions de fonctionnement spécifiées, en des limites de temps désirées, lorsque la maintenance est accomplie dans des conditions et avec des moyens prescrits. La fonction de la maintenabilité est définie comme suit:

M ( t ) = dont g ( t ) représente la densité de probabilité des durées d’intervention.

g x dxt

( )0∫

• Le taux instantané de répartition µ ( t ) =

g tm t( )

( )1 − La moyenne des temps techniques de réparation ( MTTR ) : La moyenne des temps technique de réparation est l’espérance mathématique [E ( t )] de la variable aléatoire T (durée d’intervention ) dont la formule est :

MTTR = E ( t ) = ∫∫∞∞

=00

.)()( dttMdtttg

1.3.3). Notion de disponibilité. 1.3.3.1).Définition : La disponibilité représente l’aptitude d’un bien, sous les aspects combinés de fiabilité, maintenabilité et de l’organisation de la maintenance, à être en état d’accomplir une fonction requise dans des conditions de temps déterminées. Augmenter la disponibilité est l’objectif majeur des services de maintenance, ceci implique l’accroissement de la fiabilité et la diminution des temps d’intervention. 1.3.3.2). Différents modèles de disponibilités opérationnelles. Selon le mode d’exploitation, nous retiendrons plusieurs modèles de calcul en nous basant sur les indices de disponibilité. Nous parlerons donc d’indicateurs de disponibilité. La formule de base de la disponibilité est :

D = TRMTMTBFMTBF+

Dans le cas d’un équipement qui ne travaille pas à plein régime, la disponibilité théorique est :

Dthé = TRMTRTMTBFRTMTBF+++

Avec RT “ Ready Time ” temps moyen pendant lequel le système est à l’arrêt et prêt à fonctionner. Si on prend en considération les temps logistiques ( MTL ) la disponibilité opérationnelle est :

Dop = MTBF RT

MTBF RT MTL MTTR+

+ + +



1.4). Procédure de traitement des données. 1.4.1). Le classement des données Les données relatives aux temps de bon fonctionnement, temps techniques de réparation, temps logistiques et temps de disponibilité à l’arrêt proviennent des dossiers historiques des machines. 1.4.2). Regroupement des données en classe [ Réf : 4 ] Plusieurs règles empiriques nous donnent le nombre de classe ( K ) à créer pour un échantillon donné de taille N. La plus utilisée est la règle de sturges :

K ≥ 1 + 3,33Log N. 1.4.3). Le test d’adéquation des modèles théoriques [ Réf : 3 ] Le test d’adéquation est utilisé pour vérifier la validité des modèles théoriques. Le test le plus utilisé est celui de KOLMOGORON-SMIRNOV. Il consiste à évaluer pour chaque classe la différence : Dni = ⏐fi ( t ) – Fi ( t ) ⏐ ; Dn = Max (Dni ). f ( t ) : fonction de répartition réelle. F( t ) : fonction théorique. Dn est comparé au seuil critique Dn,α ( les valeurs de Dn,α sont tabulées ). - Si Dn > Dn,α on refuse le modèle théorique avec un risque α de se tromper. - Si Dn < Dn,α on accepte le modèle théorique avec un risque α de se tremper. 2). Résultats de l’étude quantitative 2.1). Etude de la fiabilité Turbine: THM1 - SP5 N = 246 ; K = 9 ; A = 82.

N° Classes N f F 01 [ 00, 82 [ 132 0.537 0.537 02 [ 82, 164 [ 55 0.224 0.761 03 [ 164, 246 [ 23 0.093 0.854 04 [ 246, 328 [ 14 0.057 0.911 05 [ 328, 418 [ 7 0.028 0.939 06 [ 418, 492 [ 3 0.012 0.951 07 [ 492, 574 [ 5 0.020 0.971 08 [ 574, 656 [ 1 0.004 0.975 09 [ 656, 738] 6 0.024 1

Loi ajustée : weibull Paramètres : β = 0.873 ; γ = 3.997 h.. η = 112.23h. MTBF = 129.13h ; σ = 151.80 h R ( MTBF ) = 0.333 ; λ ( MTBF ) = 0.0076 Def/h.. Test : Dn = 0.961. Dn,α = 1.347. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0.05.



Turbine : THM2 - SP5 Loi ajustée : weibull Paramètres : β = 0.771, γ = 0.999 h. η = 106.814h. MTBF = 133.44h ; σ = 182.18h. R ( MTBF ) = 0.307 ; λ ( MTBF ) = 0.003 Def/h. Test : Dn = 1.017. Dn,α = 1.346. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0 05

N = 185 ; K = 9 ; A = 92.

N° Classes N f F 01 [ 00, 92 [ 106 0.573 0.573 02 [ 92, 184 [ 36 0.195 0.768 03 [ 184,276 [ 19 0.103 0.871 04 [ 276, 368 [ 05 0.027 0.898 05 [ 368, 480 [ 06 0.032 0.930 06 [ 480, 552 [ 08 0.043 0.973 07 [ 552, 644 [ 01 0.005 0.978 08 [ 644, 736 [ 03 0.016 0.994 09 [ 736, 828] 01 0.005 1

Turbine : THM3 - SP5 Loi ajustée : weibull Paramètres : β = 0.877 γ = 1 h. η = 84.284h. MTBF = 115.28h ; σ = 114.28h. R ( MTBF ) = 0.271 ; λ ( MTBF ) = 0.01 Def/h. Test : Dn = 0.7318 Dn,α = 1.346. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0.05.

N = 192 ; K = 9 ; A = 64. N° Classes N f F 01 [ 00, 64 [ 105 0.547 0.547 02 [ 64, 128 [ 40 0.208 0.755 03 [ 128,192 [ 21 0.109 0.864 04 [ 192,256 [ 11 0.057 0.921 05 [ 256, 320 [ 07 0.036 0.957 06 [ 320, 384 [ 02 0.010 0.967 07 [ 384, 448 [ 02 0.010 0.977 08 [ 448, 512 [ 02 0.010 0.987 09 [ 512, 576] 02 0.010 1 Turbine : THM4 - SP5

Loi ajustée : weibull Paramètres : β = 0.880, γ = 0.998 h. η = 100.275h. MTBF = 112.710h ; σ = 163.540h. R ( MTBF ) = 0.333 ; λ ( MTBF ) = 0.009 Def/h. Test : Dn = 1.0363. Dn,α = 1.347. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0.05.

N = 242 ; K = 9 ; A = 83. N° Classes N f F 01 [ 00, 83 [ 143 0.591 0.591 02 [ 83, 166 [ 50 0.207 0.798 03 [ 166,249 [ 23 0.095 0.893 04 [ 249,332 [ 09 0.037 0.930 05 [ 332,415 [ 07 0.029 0.959 06 [ 415, 498 [ 02 0.008 0.967 07 [ 498,581 [ 01 0.004 0.971 08 [ 581, 664 [ 04 0.017 0.988 09 [ 664, 747] 03 0.012 1



2.2). Etude de la maintenabilité Turbine : THM1 - SP5 Loi ajustée : Log-Normal.

Paramètres : m = 1.801 h. σ = 2.494 h. MTTR = 106,338 h , σ = 231.293 h . Test : Dn = 1.21. Dn,α = 1.341. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0.05.

N = 108 ; K = 8 ; A = 332. N° Classes N f F 01 [ 00, 332 [ 102 0.944 0.944 02 [ 332, 664 [ 1 0.009 0.953 03 [ 664, 996 [ 3 0.028 0.981 04 [ 996, 1328 [ 1 0.009 0.990 05 [ 1328, 1660 [ 0 0 0.990 06 [ 1660, 1992[ 0 0 0.990 07 [ 1992, 2324[ 0 0 0.990 08 [ 2324, 2656] 1 0.009 1 Turbine : THM2 - SP5 N = 68 ; K = 8 ; A = 296.

Loi aModèle non ajusté. Paramètres : MTTR = 75.086h. σ = 338.64 h. justée :Log-Normal Paramètres : m = 2.884 h. σ = 2.150 h. MTTR = 180.413 h ; Test : Dn = 1.324 . Dn,α = 1.336 . Dn α > Dn donc le modèle théorique

N° Classes N f F

01 [ 00, 296 [ 59 0.868 0.868

02 [ 296, 592 [ 02 0.029 0.897

03 [ 592, 888 [ 02 0.029 0.926

04 [ 888,1184 [ 02 0.029 0.955

05 [ 1184, 1480 [ 02 0.029 0.984

06 [ 1480, 1776[ 00 0 0

07 [ 1776, 2072 [ 00 0 0

08 [ 2072, 2368] 01 0.015 1 Turbine: THM3 - SP5 N = 67 ; K = 8 ; A = 875.

Modèle non ajustée Paramètres : MTTR = 255.052h. σ = 1075.45 h.

N° Classes N F F 01 [ 00, 875 [ 64 0.955 0.955 02 [ 875, 1750 [ 00 00 0.955 03 [ 1750, 2625 [ 00 00 0.955 04 [ 2625,3500 [ 00 00 0.955 05 [ 3500, 4375 [ 00 00 0.955 06 [ 4375, 5250[ 01 0.015 0.970 07 [ 5250, 6125 [ 01 0.015 0.985 08 [ 6125, 7000] 01 0.015 1



Turbine : THM4 - SP5 N = 81 ; K = 8 ; A = 339. Modèle non ajusté.

Paramètres : MTTR = 75.086h. σ = 338.64 h. Loi ajustée : Log-Normal. Paramètres: m = 3.57h. σ = 1.45h. RT = 101,62h ; Test : Dn = 0.9041. Dn,α = 1.346. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0.05.

N° Classes N F F 01 [ 00, 339 [ 78 0.963 0.963 02 [ 339,678 [ 00 00 0.963 03 [ 678,1017 [ 00 00 0.963 04 [ 1017,1356 [ 02 0.025 0.988 05 [ 1356,1695 [ 00 00 0.988 06 [ 1695,2034 [ 00 00 0.988 07 [ 2034,2373 [ 00 00 0.988 08 [ 2373,2712 ] 01 0.012 1

2.3). Etude de la disponibilité à l’arrêt. Turbine : THM1 - SP5 N = 224 ; K = 9 ; A = 75

Loi ajustée : weibull Paramètres : β = 0.689. γ = 1.50 h. η = 84.875h. RT = 127.62h ; σ = 260.19h Test : Dn = 1.607. Dn,α = 1.611. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0.05.

N° Classes N f F 01 [ 00, 83 [ 94 0.639 0.639 02 [ 83,166 [ 19 0.129 0.768 03 [ 166, 249 [ 10 0.068 0.836 04 [ 249,332 [ 08 0.054 0.890 05 [ 332, 415 [ 06 0.041 0.931 06 [ 415, 498 [ 02 0.014 0.945 07 [ 498, 581 [ 01 0.007 0.952 08 [ 581,664 [ 03 0.020 0.972 09 [ 664,747 ] 04 0.027 1

Disponibilité théorique Dthé = 0.826. MTL = 29.820 heures. Disponibilité opérationnelle Dop = 0.788.

Turbine : THM2 - SP5 N = 147 ; K = 9 ; A = 83.

Loi ajustée : weibull Paramètres : β = 0.689. γ = 1.50 h. η = 84.875h. RT = 127.62h ; σ = 260.19h Test : Dn = 1.607. Dn,α = 1.611. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0.05.

N° Classes N f F 01 [ 00, 83 [ 94 0.639 0.639 02 [ 83,166 [ 19 0.129 0.768 03 [ 166, 249 [ 10 0.068 0.836 04 [ 249,332 [ 08 0.054 0.890 05 [ 332, 415 [ 06 0.041 0.931 06 [ 415, 498 [ 02 0.014 0.945 07 [ 498, 581 [ 01 0.007 0.952 08 [ 581,664 [ 03 0.020 0.972 09 [ 664,747 ] 04 0.027 1



Disponibilité théorique Dthé = 0.780. MTL = 92.88heures. Disponibilité opérationnelle Dop = 0.700. Turbine: THM3 - SP5 N = 184 ; K = 9 ; A = 176.

Loi ajustée : GAMMA Paramètres : α = 47. λ = 0.622 RT = 75.60h. σ = 17.95h. Test : Dn = 1.464. Dn,α = 1.466. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0.05.

N° Classes N f F 01 [ 00, 176 [ 167 0.908 0.91302 [ 176,352 [ 12 0.065 0.97303 [ 352,528 [ 00 00 0.97304 [ 528,704 [ 02 0.011 0.98405 [ 704, 880 [ 02 0.011 0.99506 [ 880,1056 [ 00 00 0.99507 [ 1056, 1232 [ 00 00 0.99508 [ 1232,1408 [ 00 00 0.99509 [ 1408,1584 ] 01 0.005 1 Disponibilité théorique Dthé = 0.678. MTL = 112.18 heures. Disponibilité opérationnelle Dop = 0.594.

Turbine : THM4 - SP5

N = 227; K = 9; A = 203 Loi ajustée : weibull Paramètres : β = 0.80 γ = 2.999 h. η = 52.012h. RT = 61.930h ; σ = 74.380h. Test : Dn = 1.457. Dn,α = 1.468. Dn,α > Dn donc le modèle théorique ajuste le modèle expérimental au seuil α = 0.05.

N° Classes N f F 01 [ 00, 203 [ 192 0.846 0.84602 [ 203,406 [ 15 0.066 0.91203 [ 406,609 [ 08 0.035 0.94704 [ 609,812 [ 07 0.031 0.97805 [ 812, 1015 [ 00 00 0.97806 [ 1015,1218 [ 01 0.004 0.98207 [ 1218, 1421 [ 02 0.009 0.99108 [ 1421,1624 [ 00 00 0.99109 [ 1624,1827 ] 02 0.009 1 Disponibilité théorique

Dthé = 0.872.

MTL = 34.228 heures.



Disponibilité opérationnelle

Dop = 0.824. Annexe 02

Etude qualitative de la maintenance Phase 01 : Analyse du système. Il s’agit de définir la mission du système en faisant un inventaire complet des possibilités et des contraintes imposées à l’utilisateur en matière d’entretien. 2. Inventaire des contraintes.

• Spécifications opérationnelles. • Performances attendues. • Possibilités de fonctionnement dégradé.

3. Inventaire de l’existence. • Documentation sur le matériel. • Moyens techniques. • Service d’entretien.

Phase 02 : Objectifs opérationnels. Dans cette phase. On fixe un objectif de disponibilité opérationnelle ( ODO ) au système selon la fonction qu’il assure et selon la possibilité de réparation en cours de mission. Le tableau ci-après détermine l’objectif de disponibilité opérationnelle ( ODO ).

Fonction réparable en cours de mission

Fonction non réparable en cours de mission

Fonction prioritaire 2 1 Fonction non

prioritaire 3 2

Tableau n° : 2.1

L’indice 01 : Fonction très critique 0.98 ≤ ODO ≤ 1. L’indice 02 : Fonction critique 0.90 ≤ ODO ≤ 0.98. L’indice 03 : Fonction non critique ODO ≤ 0.90.

Phase 03 : Analyse de la gravité opérationnelle.

Vu les différentes pannes qui surviennent sur la réalisation de la mission. L’analyse de la gravité opérationnelle permet de classer les défaillances en fonction de leurs conséquences et de définir ainsi un niveau de gravité. Le tableau ci-après proposé par AFNOR regroupe quelques classifications.

Classification 01

Classification 02

Classification 03

Classification 04

Classification 05

Niveau Conséquence Conséquence conséquence conséquence conséquence A Panne mineur Sans influence

sur la mission Influence sur le processus

Arrêt de production <30mn pas de perte de production

Sans influence Aucune influence sur le fonctionnement de la mission

B Panne Majeur

Interruption de la mission

Fonctionnement dégradé

30mn<arrêt< 1h pertes de production non récupérable

Mauvaise qualité de production réparable

Gène les opérations

C Panne Mise en jeu de Influence sur 1h <arrêt< 4h Mauvaise qualité Dégradation ou



Critique la sécurité la qualité du produit ou sur la sécurité

pertes de production non récupérable sur la journée

de production non réparable

gène importanteA plus ou mois long terme

D Panne catastrophique

Mise en jeu de la survie ou

accident corporel

Arrêt de la production ou accident

arrêt> 4h ou risque d’accident

Arrêt de production ou accident.

Mission irréalisable

Tableau n° : 3.1 Phase 04 : Analyse de la fiabilité. Deux méthodes d’évaluation de la fiabilité du système sont envisageables. 1. Analyse de la fiabilité Elle consiste à évaluer la fiabilité à l’aide d’outils mathématiques. La valeur ainsi déterminée correspondra à un niveau de fiabilité comme l’indique le tableau suivant :

Pannes Niveau Exemples Probables A P > 10-5 Plus 01 panne / an Peu probables B 10-7 < P < 10-5 01 panne / an Très probables C 10-9 < P < 10-7 01 panne / 2 ans Hautement probables D P < 10-9 01 panne / 5 ans

Tableau n° : 4.1

2. Attribution d’un indice de fiabilité.

Cette méthode s’appuie sur le niveau de fiabilité du système qui est conditionné par les facteurs de conception et d’exploitation, par exemple :

• La complexité technologique du matériel. • La qualité de fabrication. • L’environnement.

Un indice de satisfaction ( IS ) sera attribué à chacun de ces facteurs selon l’échelle définie dans le tableau suivant :

Attribution d’un indice de satisfaction ( IS ) Valeur cratère

0.4 0.6 0.8 1

Technicité ( IST )

Matériel nouveau évolué

Matériel nouveauSimple

Matériel connu complexe

Matériel connu simple

Production ( ISP )

Production unitaire évoluée

Production unitaire qualifiée

Production petite série Production grande série

Redondance ( ISR ).

Redondance impossible

Redondance possible mais pas prévue

Redondance possible Redondance active

Qualification du fournisseur ( constructeur ) ( ISQ ).

Niveau de Qualification du fournisseur inconnu

Niveau de qualification du fournisseur ( niveau requis )

Niveau de qualification du fournisseur ( niveau très requis )

Niveau de qualification du fournisseur certifié

Environnement ( ISE )

Vibration importante conditions climatiques difficiles

Conditions climatiques difficiles T° > 60°C

Vibration importante conditions climatiques normales

Conditions climatiques normales

Facteur survie Cycle aléatoire + 50 01 cycle par 20 1 cycle par jour Fonctionnement



( ISS ) jours. jours continu Age ( ISA ). > 10 ans 05 à 10 ans 3 à 5 ans < 3 ans.

Tableau n° : 4.2

L’indice de fiabilité ( IF ) sera évalué par la formule suivante : IF = ( IST x ISP x ISR x ISQ x ISE x ISS x ISA )1/7 Un niveau de fiabilité sera attribué à la valeur de l’indice de fiabilité ( IF ).

Valeur Niveau satisfaction 0.8 < IF < 1 A Excellant

0.6 < IF < 0.8 B Plutôt bon 0.4 < IF < 0.6 C Plutôt mauvais 0 < IF < 0.4 D mauvais

Tableau n° : 4.3 Phase 5 : Evaluation de la criticité. L’indice de gravité ( IG ) et l’indice de fiabilité ( IF ) permettent de déterminer l’indice de criticité ( IC ) à partir du tableau suivant :

IF IG

D C B A

A 2 1 1 1 B 3 2 1 1 C 3 3 2 1 D 3 3 3 2

Tableau n° : 5.1 On obtient ainsi trois valeurs pour IC: • IC = 1 ; matériel de fiabilité relativement bonne subissant des pannes peu grave. Ce matériel peu donc être considéré comme satisfaisant. • IC = 2 ; une analyse plus approfondie permettra de vérifier les valeurs des indices retenus lors de l’analyse afin de voir si l’on tend vers la zone 1 ou 3 ( Zone d’incertitude). • IC = 3 ; matériel non satisfaisant à priori, on doit donc procéder à l’analyse de la maintenabité pour voir si celle-ci compense ce mauvais résultat.

Phase 6 : Etude de la maintenabilité

Chaque matériel est caractérisé par son aptitude à la maintenance. Cette aptitude peut être évaluée avec un indice de maintenabilité IM ( 0 < IM < 1 ) estimé à partir de 05 indices partiels ( Q1, Q2, Q3, Q4, Q5 ) caractérisant respectivement : 1. La technicité du matériel. : Q1 2. Le niveau des interventions : Q2 3. Le ou les intervenants : Q3 4. Les pièces de rechange : Q4 5. Les consignes spéciales : Q5

On pourra ainsi adopter comme définition des Qi : Qi = ( Si1x Si2 x Si3 x…x Sij)1/j . L’objectif des indices partiels ( Qi ) est de regrouper des indices de satisfaction Sij de même nature et de leur donner des poids identiques.



1. L’indice de technicité ( Q1 ). L’indice de technicité ( Q1 ) du matériel est évalué à partir des cinq indices de satisfaction définis dans le tableau suivant : S11 : Les caractéristiques du matériel. S12 : Le nombre moyen de pièces à disposer pour les interventions les plus courantes. S13 : L’accessibilité au sein du dispositif. S14 : L’accessibilité autour du dispositif. S15 : La facilité d’appréhension ( action de saisir ). Il découle que : Q1 = ( S11xS12x S13S14x S15 )1/5.

S11 Complexité

S12 Nombre de

pièces

S13 Accueil interne

S14 Accueil externe

S15Prétention

S1j

Elémentaire N < 5 Sans problème 1 Très simple N<10 Très bonne 0.7 à 0.9

Simple 10 < N < 15 Bonne 0.5 à 0.7 Assez simple 15 < N < 20 Assez bonne 0.4 à 0.5

Limite de l’acceptable 0.37 Complexe N > 20 Mauvaise 0.2 à 0.3

Trop complexe

N …. Très mauvaise 0 à 0.2

Tableau n° : 6.1 2.L’indice de l’intervention ( Q2 ). IL est en fonction de : S21: la documentation sur le matériel. S22: la gamme d’intervention existante. S23: l’outillage nécessaire. S24: la manutention.

Les S2j sont définis ainsi :

S21 Documentation

S22 Gamme

S23 outillage

S24 Manutention

S2j

Complète Standard courant Manuelle 0.8 à 1 Partielle Standard peu

courant légère 0.5à 0.8

Très partielle Spécial fourni Moyenne 0.37 à 0.5 Limite de l’acceptable 0.37

Existante mais peu exploitable ( mal faite )

Spécial à réaliser Lourde 0.2 à 0.37

Inexistante Spécial très coûteux

spéciale 0 à 0.2

Tableau n° : 6.2 3. L’indice intervenant ( Q3) Il résulte des indices : S31 : la qualification du ou des intervenants. S32 : Le nombre d’intervention nécessaire. S33 : La provenance des intervenants. S34 : La disponibilité des intervenants.



Q3 = (S31 x S32 x S33 x S34 )1/4. S31

Qualification S32

Nombre S33

Provenance S34

Disponibilité S3j

Agent d’exécution 1 Sur place < 1 h 0.9 à 1 Agent technique 2 Du service < 4 h 0.7 à 0.9 Technicien supérieur 2 à 5 Autre service < 1 jour 0.4 à 0.7

Limite de l’acceptable 0.37 Spécialiste 5 à 10 Extérieur

sous-traitance < 1 semaine 0.2 à 0.37

Spécialiste haut niveau

>10 SAV > 1 semaines 0 à 0.2

Tableau n° : 6.3 4. L’indice de pièce de rechange ( Q4) Il résulte des indices : S41 : Le coût des pièces. S42 : La disponibilité moyenne des pièces. D’où : Q4 = (S41 x S42)1/2.

Coût S41 ( F.F ) Délai S42 S4jC < 1000 Disponible 0.9 à 1

1000 < C < 10000 Sur 24 h 0.7 à 0.9 10000 < C < 50000 2 à 3 jours 0.4 à 0.7

Limite de l’acceptable 0.37 50000 < C < 100000 < 1 semaines 0.2 à 0.37

C > 100000 > 1 semaine 0 à 0.2 Tableau n° : 6.4

5. L’indice de consigne ( Q5) Cet indice fait apparaître : S51 : La mise à jour des consignes de sécurité. S52 : Les contraintes interventions (environnement hostile, contraintes de production,...etc ) D’où : Q5 = (S51 x S52)1/2.

S51Consignes de sécurité

S52Contraintes interventions

S5J

Pas de consignes Aucune influence sur la production 0.9 à 1 Consignes générales Influence légère sur le programme

de production 0.7 à 0.9

Consignes particulières Perturbation du programme de production

0.4 à 0.7

Limite de l’acceptable 0.37 Consignes très particulières Arrêt < 0.37

Tableau 6.5 L’indice de maintenabilité ( IM ) peut être calculé ainsi :

IM = A1xQ1 + A2xQ2 + A3xQ3 + A4x Q4 + A5xQ5, Avec A1+A2+A3+A4+A5 = 1. Les Ai étant les coefficients de pondération choisis arbitrairement selon le contexte de l’étude. La qualité de la maintenance est évaluée à partir de l’indice ( IM ) et suivant le barème ci-dessous.



Maintenabilité Commentaires 0.9 à 1 Excellente

0.7 à 0.9 Très bonne 0.5 à 0.7 Bonne

0.37 à 0.5 Assez bonne 0.37 Limite de l’acceptable

0.2 à 0.37 Mauvaise 0 à 0.2 Très mauvaise

Tableau n° : 6.6 Remarque La limite de satisfaction acceptable pour les différents critères cités est de 0.37 ; valeur critique de la loi exponentielle. Phase 7 : L’évaluation de l’indice de fiabilité et de maintenabilité va permettre de calculer l’indice de disponibilité probable à partir de la formule suivante : DP = 1 – ( 1 – IF ) ( 1- IM ). Le tableau ci-dessous permet d’affecter un indice de satisfaction du besoin à partir de l’indice de disponibilité.

Indice de disponibilité probable ( IDP ) Satisfaction du besoin

0.98 à 1 Excellente

0.9 à 0.98 Très bonne

0.85 à 0.90 Bonne

0.75 à 0.85 Assez bonne

0.65 à 0.75 Mauvaise

< 0.65 Très mauvaise

Tableau n° : 7.1

Phase 8 : Elaboration du plan de maintenance

A ce stade de l’étude, il est possible de comparer les indices d’objectifs opérationnels (ODO) et ceux de la disponibilité probable ( IDP ).

Deux cas sont possible : IDP > ODO : Un plan de maintenance est envisageable. IDP < ODO : Un plan de maintenance est impératif. Nous devons agir sur les résultats obtenus. Trois actions sont à adopter :

1) Améliorer la technicité ( Indice de fiabilité ). 2) Améliorer la maintenance ( Indice de maintenabilité IM ). 3) Améliorer les deux indices.



Annexe 03 ETUDE DÉTAILLÉE DES TURBINES 1). Représentation des événements[ Réf : 8 ]

Symbole Nom Signification

Cercle

Défaillance de la base. Représentation d’un événement où la probabilité de défaillance se déduit de données empiriques.

Losange

Défaillance supposée de base. Représentation d’un événement qui pourrait être subdivisé en événements de base mais qui ne le sera pas faute de renseignements.

Rectangle

Evénement résultat. Représentation d’un événement résultant de la combinaison d’autres événements logiques par l’intermédiaire de portes logiques.

2.). Représentation des portes logiques[ Réf : 8 ]

Symbole Nom Signification

Porte ET

L’événement de sortie ( S ) de la porte ET est généré si toutes les entrées de la porte sont présentes.

Porte OU

L’événement de sortie ( S ) de la porte OU est généré si l’une des entrées de la porte est réalisée.



VII). BIBLIOGRAPHIE 1. La fonction maintenance ; « F.Monchy », édition Masson 1996. 2. Documentation de la turbine THM « Direction de maintenance Laghouat, TRC, SONATRACH ». 3. Techniques de l’ingénieur : L’entreprise industrielle, volume AG6.

-T 4300 : Fiabilité. Maintenabilité “ P. Chapouille ”.

-T 4305 : Maintenabilité. Maintenance “ P. Chapouille ”.

4. Méthodes statistiques de l’ingénieur, H. Bowker, Edition Dunod, 1965. 5. Revue Maintenance et entreprise N° : 453 ; juillet – août 1992. 6. Evaluating maintenance management systems, C.Ciborra et T.Jelassi, Edition Wiley, année 1996. 7. Pratique de la maintenance industrielle ; Partie ( 11,12 et 13 );« P. Jourden » Edition Dunod ; année 1997. 8. Fiabilité des systèmes “ A. Pages « Direction des études et recherches d’électricité de France; année 1990 ».


etude quantitative et qualitative de la maintenance

Documents