| Summary: | Les systèmes d'alarmes jouent un rôle critique dans la bonne exploitation des installations industrielles modernes. Cependant, dans la plupart de ces systèmes, les alarmes ne sont pas toujours traitées correctement par les opérateurs car il y a régulièrement beaucoup trop d’alarmes à gérer, notamment lors des avalanches d’alarmes. Pour réduire le flux d'alarmes, notre approche consiste à détecter des redondances entre alarmes qui pourraient être supprimées. Pour atteindre cet objectif, nous recherchons dans un premier temps les adjacences fréquentes entre les alarmes contenues dans un historique. Ceci est réalisé en adaptant l’algorithme de recherche de motifs fréquents AprioriAll. Nous explorons également une seconde méthode consistant à trouver des précédences systématiques. Pour les découvrir, nous identifions les relations de domination et de mutuelle dépendance contenues dans l’historique des alarmes. Pour faciliter l’analyse experte, les relations découvertes sont traduites sous la forme d’un réseau de Pétri.Ces deux méthodes sont ensuite confrontées à un historique d’alarmes industriel fourni par General Electric. Les résultats obtenus montrent que nos deux méthodes permettent une réduction globale du flux d'alarmes qui est plus importante durant les avalanches. === Alarm systems play an important role for the safe and efficient operation of modern industrial plants. However, in most of industrial alarm systems, alarm flows cannot always be correctly managed by the operators as they often turn into alarm floods, sequences of numerous alarms occurring in a short period of time. To reduce the alarm flows, this report focuses on detection of redundant alarms that could be removed. This objective is met by, first, looking for frequent adjacency in the alarm log. To identify them, the frequent pattern mining algorithm AprioriAll is adapted. Another way to find potentially redundant alarms is to look for systematic predecessors. To discover them, dominations and mutual dependencies contained in the alarm log are identified. To ease this analysis, the discovered relations are depicted in the form of Petri nets.Both those methods are then tested against an industrial alarm log made available by General Electric. The results show that both methods allow a reduction of the alarm flow, with the biggest reduction being during alarm floods.
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