Browsing by Author "Benammar, Samir(Directeur de thèse)"

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    Analyse de la fiabilité structurelle et conception de réservoirs composites de stockage d'hydrogène
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2024) Sid Amer, Youcef; Benammar, Samir(Directeur de thèse)
    L’object if de cette thèse est l’analyse de la fiabilité et la conception de réservoirs composites de stockage d’hydrogène à haute pression. Pour ce faire, deux approches ont été adoptées : dans le premier cas, la méthode de Monte Carlo est utilisée pour analyser les distributions des marges de sécurité et illustrer la variabilité de la réponse mécanique de la structure en fonction de plusieurs paramètres de conception. Dans le deuxième cas, la méthode de Subset Simulation est employée pour développer un cadre de calcul permettant la quantification des très petites probabilités de défaillance des réservoirs composites de stockage d’hydrogène à haute pression. L’étude a montré la faisabilité et la précision de ces deux méthodes dans la prédict ion de la pression d'éclatement. En outre, l’étude a révélé que les incertitudes associées à la pression interne et à l'épaisseur des couches circonférentielles affectent de manière significative la fiabilité de la structure et peuvent conduire à une réduction de la marge de sécurité et à la défaillance du réservoir
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    Contribution à l'analyse de la fiabilité et des défaillances des trépans de forage dans les systèmes de forage rotatifs
    (Université M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté de Technologie, 2024) Kessai, Idir; Benammar, Samir(Directeur de thèse)
    En forant un puits d'exploration ou bien d'exploitation, le système de forage pourrait être sujet à de nombreux problèmes et phénomènes qui le rendent inefficace pour achever les opérations de forage dans les délais qui leur avaient été accordés. Parmi ces problèmes, les défaillances des trépans de forage ont tendance à se manifester fréquemment sur pas mal de chantiers pétroliers. Dans ce contexte, la présente thèse vise à analyser et à évaluer la fiabilité et les défaillances de ces trépans en se servant de plusieurs approches telles que le modèle masse-ressort, la méthode des éléments finis et l'apprentissage profond.