李平，張錦偉，稅旭東

1.中國石化川氣東送天然氣管道有限公司（湖北武漢430020）2.中國市政工程西南設(shè)計研究總院有限公司燃?xì)鉄崃υO(shè)計研究院（四川成都610081）

基于模糊失效概率的輸氣站場收球區(qū)定量風(fēng)險評價研究

李平1，張錦偉2，稅旭東1

1.中國石化川氣東送天然氣管道有限公司（湖北武漢430020）2.中國市政工程西南設(shè)計研究總院有限公司燃?xì)鉄崃υO(shè)計研究院（四川成都610081）

針對目前國內(nèi)缺乏輸氣站場風(fēng)險因素客觀失效概率的問題，提出采用模糊失效概率來確定輸氣站場風(fēng)險因素的失效概率。該方法以專家判斷為基礎(chǔ)，采用模糊集理論將專家判斷結(jié)果轉(zhuǎn)化為模糊失效概率。以人員受傷面積作為失效后果評價指標(biāo)，從而計算出風(fēng)險值，并提出風(fēng)險等級劃分方法。最后對達(dá)化輸氣站收球區(qū)進(jìn)行風(fēng)險評價，其評價結(jié)果與實(shí)際風(fēng)險程度一致。

輸氣站場；風(fēng)險區(qū)塊；定量風(fēng)險評價；模糊失效概率；失效后果

目前站場風(fēng)險評價較通用的方法有定性評價方法、半定量評價方法和定量評價方法[1-4]。定性和半定量評價方法主要是基于專家判斷的風(fēng)險評價，帶有很強(qiáng)的主觀性；定量評價方法是基于客觀失效概率的風(fēng)險評價方法，評價結(jié)果客觀，但目前國內(nèi)輸氣站場缺乏完備的風(fēng)險因素的失效概率。針對3種評價方法的特點(diǎn)，提出采用模糊失效概率來確定輸氣站場風(fēng)險因素的失效概率。該方法以專家判斷為基礎(chǔ)，采用模糊集理論將專家判斷結(jié)果轉(zhuǎn)化為模糊失效概率。以達(dá)化輸氣站為例，首先將站場進(jìn)行風(fēng)險區(qū)塊劃分[5]，然后對各風(fēng)險區(qū)塊進(jìn)行風(fēng)險評價。以收球區(qū)為典型風(fēng)險區(qū)塊，對其進(jìn)行定量風(fēng)險評價，驗(yàn)證提出的風(fēng)險評價方法的正確性，對其余風(fēng)險區(qū)塊的風(fēng)險評價具有借鑒作用。

1 輸氣站場收球區(qū)失效故障樹分析

1.1 建立收球區(qū)失效故障樹

故障樹分析由美國貝爾電話研究所提出，以所研究的故障作為頂事件建立故障樹，分析其中間事件和基本原因事件，用邏輯關(guān)系將事件連接，該方法能深入地揭示可能造成事故的各種因素。結(jié)合達(dá)化輸氣站收球區(qū)實(shí)際情況，建立了收球區(qū)失效故障樹，如圖1所示，其中收球區(qū)失效底層事件符號說明見表1。

表1 收球區(qū)失效底層事件符號說明

圖1 收球區(qū)失效故障樹

1.2 故障樹最小割集

故障樹最小割集是指導(dǎo)致故障樹頂事件發(fā)生的最小原因事件的集合。利用布爾運(yùn)算原理，可將收球區(qū)失效故障樹轉(zhuǎn)化成最小割集的布爾代數(shù)方程：

T=X1+X2+X3X4+X5X6+X7X8+X9X10+X11X12+X13X14(X15+X16)+X17(X18+X19)+

2 輸氣站場收球區(qū)定量風(fēng)險評價

首先對專家個人能力進(jìn)行權(quán)重賦值，再將專家判斷評語轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)，從而計算出故障樹底層事件的模糊失效概率[6]，再根據(jù)故障樹的邏輯關(guān)系計算出頂層事件失效的概率值。失效后果分析采用API 581的計算方法，以人員受傷面積作為評價指標(biāo)，由模糊失效概率與失效后果計算風(fēng)險值，從而確定風(fēng)險等級。

2.1 模糊失效概率計算

2.1.1 專家權(quán)重的確定

采用參考文獻(xiàn)[7]中確定專家權(quán)重的方法，根據(jù)專家情況，采用強(qiáng)制比較法對其進(jìn)行賦值，并求出各位專家的重要度權(quán)重。

2.1.2 計算平均模糊數(shù)

由于專家不可能準(zhǔn)確估計出原因節(jié)點(diǎn)的概率，所以采用自然語言進(jìn)行評判，自然語言分類越細(xì)，則專家評判結(jié)果與實(shí)際情況越接近，但并不意味著分類越細(xì)越好，過細(xì)的分類會使專家難以判斷。因此，本文設(shè)定“很?。╒L）、小（L）、較?。‵L）、中等（M）、較大（FH）、大（H）、很大（VH）”7個判斷等級，以三角形或梯形模糊數(shù)代替上述自然語言，如圖2所示。三角形模糊數(shù)表示為A=（a，b，c），其隸屬度函數(shù)[8]為：

圖2 代表自然語言的模糊數(shù)

梯形模糊數(shù)表示為A=（a，b，c,d），隸屬函數(shù)為：

式中：a，b，c，d分別為模糊數(shù)的上下限。

專家對收球區(qū)故障樹中底層事件發(fā)生的可能性做出主觀判斷。在確定底事件發(fā)生概率時經(jīng)常使用“德爾菲”方法，即要求多名專家分多輪估計底事件發(fā)生概率，這時就要對多個專家估計進(jìn)行合成，常用的方法是選用模糊集的λ截集和加權(quán)平均值的方法組合不同的專家意見。根據(jù)模糊集截集的定義，λ截集為[0,1]上的閉區(qū)間[8]，λ截集見表2。

根據(jù)區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則[9]，求專家評估意見的加權(quán)平均模糊數(shù)的關(guān)系函數(shù)。

表2 模糊數(shù)形式與λ截集

例如，5位專家對站場收球區(qū)失效的底層基本事件“存在疲勞裂紋X1”各自進(jìn)行了一輪估計，結(jié)果分別為“小、較小、小、很小、較小”，根據(jù)各專家知識層次和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的不同，可認(rèn)為各專家具有不同的“置信度”。采用參考文獻(xiàn)[7]中確定專家權(quán)重的方法，根據(jù)專家情況，采用強(qiáng)制比較法對其進(jìn)行賦值，得到各專家權(quán)重情況：W1=0.201 3、W2=0.198 2、W3= 0.215 6、W4=0.195 3、W5=0.189 6。根據(jù)模糊集截集的定義，“小、較小、小、很小、較小”的λ截集為[0,1]上的閉區(qū)間，依次為：A1==[0.1+0.1λ，0.3-0.1λ]、A2==[0.2+0.1λ，0.5-0.1λ]、A3==[0.1+0.1λ，0.3-0.1λ]、A4==[0，0.2-0.1λ]、A5==[0.2+0.1λ，0.5-0.1λ]，其中A1=A3，A2=A5,。實(shí)數(shù)上的閉區(qū)間稱為區(qū)間數(shù)，是一類特殊的模糊數(shù)，區(qū)間數(shù)之間的四則運(yùn)算法則如下：

設(shè)Wλ為專家加權(quán)平均估計模糊數(shù)，根據(jù)區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則有：

根據(jù)模糊集擴(kuò)展理論知，Wλ也是模糊集。

令Wλ=[x1,x2]=[0.08047λ+0.11925,-0.1λ+0.35803],則可得到：和，所以平均模糊數(shù)的關(guān)系函數(shù)為：

2.1.3 將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊可能性值FPS

采用Lin C.T和Wang M.J.提出的左右模糊數(shù)排序法[10]，將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊可能性值。此方法定義的最大模糊集和最小模糊集分別是：

則模糊數(shù)W左右模糊的模糊可能性值為：

式中：fw(x)為模糊數(shù)W所對應(yīng)的隸屬函數(shù)；W為對應(yīng)失效可能性等級的模糊數(shù)；“∨”和“∧”分別表示取大和取小。

計算W的模糊可能性值：

2.1.4 將模糊可能性值轉(zhuǎn)化為模糊失效概率FFR

根據(jù)參考文獻(xiàn)[10]，將模糊可能性值轉(zhuǎn)化為模糊失效概率，轉(zhuǎn)化公式如下：

2.1.5 計算收球區(qū)頂事件模糊失效概率

假設(shè)各失效風(fēng)險因素相互獨(dú)立，利用風(fēng)險區(qū)塊失效故障樹最小割集的布爾代數(shù)方程，可以計算出收球區(qū)頂事件模糊失效概率，具體計算見式（14）。

2.2 失效后果分析

失效后果分析采用API 581的計算方法。本文以設(shè)備和管道破裂、瞬時泄漏作為失效后果計算的前提條件。

2.2.1 氣體泄漏速率計算r

1）當(dāng)P/P0≥((r+1)/2)r-1時，氣體泄漏速率計算公式見式（15）[11]：

2）當(dāng)P/P0＜((r+1)/2)r-1時，氣體泄漏速率計算公式見式（16）：

式中：Q為氣體泄漏速率，kg/s；P為容器內(nèi)介質(zhì)壓力，Pa；P0為大氣壓力，Pa；r為熱容比，取1.33；δg為氣體泄漏系數(shù)，當(dāng)裂口形狀為圓形時取1.00，三角形時取0.95，長方形時取0.90；A0為裂口面積，m2；ρg為容器內(nèi)氣體密度，kg/m3；M為氣體相對分子質(zhì)量；Z為天然氣壓縮系數(shù)；T為介質(zhì)溫度，K。

2.2.2 失效后果計算

本文采用人員受傷面積作為后果評價指標(biāo)[12]，借鑒API 581瞬時泄漏不自動點(diǎn)火人員受傷面積CA的計算方法，見式（17）。

2.3 定量風(fēng)險計算

收球區(qū)的風(fēng)險值由模糊失效概率與失效后果相乘進(jìn)行計算見式（18）：

2.4 風(fēng)險等級劃分

借鑒參考文獻(xiàn)[13]中對川氣東送典型站場失效概率的等級劃分，并結(jié)合達(dá)化輸氣站收球區(qū)的實(shí)際情況，對收球區(qū)失效概率進(jìn)行等級劃分，從而由公式（18）可計算出收球區(qū)失效風(fēng)險等級劃分區(qū)間。收球區(qū)風(fēng)險等級劃分及其意義見表3。

表3 收球區(qū)風(fēng)險等級劃分及其意義

3 實(shí)例分析

以達(dá)化輸氣站收球區(qū)為例，進(jìn)行風(fēng)險區(qū)塊定量風(fēng)險評價。目前，該輸氣站的輸送氣量為290× 104Nm3/d，進(jìn)站壓力為6.0 MPa，出站壓力：去川投燃?xì)鉃?.2 MPa、去潤發(fā)門站為4.4 MPa、去CNG加氣母站為4.0 MPa，介質(zhì)溫度15℃。

3.1 模糊失效概率計算

1）專家權(quán)重的確定。采用參考文獻(xiàn)[7]中確定專家權(quán)重的方法，根據(jù)專家情況，采用強(qiáng)制比較法對其進(jìn)行賦值，得到各專家權(quán)重情況：專家A權(quán)重0.201 3，專家B權(quán)重0.198 2，專家C權(quán)重0.215 6，專家D權(quán)重0.195 3，專家E權(quán)重0.189 6。

2）計算平均模糊數(shù)。5位專家對收球區(qū)失效的底層基本事件“存在疲勞裂紋X1”發(fā)生的可能性做出主觀判斷，結(jié)果分別為“小、較小、小、很小、較小”。采用λ截集對專家自然語言進(jìn)行綜合處理，“較小、小、很小”的λ截集見表2。根據(jù)2.1節(jié)，式（7）即為平均模糊數(shù)的關(guān)系函數(shù)。

3）將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊可能性值FPS。由式（7）～式（11）可得模糊數(shù)W左右模糊的模糊可能性值分別為：FPSR(W)=0.129 7，F(xiàn)PSL(W)=0.765 4。由式（12）得W的模糊可能性值FPS=0.182 2。

4）將模糊可能性值轉(zhuǎn)化為模糊失效率FFR。根據(jù)式（13），計算得，K=3.795 6，F(xiàn)FR=1.60×10-4，即“存在疲勞裂紋X1”為1.60×10-4。

同理，可以算出其他底層基本事件的模糊失效概率FFR，見表4。

最后，利用公式（14）便可以算出達(dá)化輸氣站收球區(qū)的模糊失效概率為3.55×10-3。

3.2 失效后果計算

在安全措施的保護(hù)及站場應(yīng)急反應(yīng)下泄漏持續(xù)時間通常不超過5 min，因此以泄漏時間5 min來進(jìn)行收球區(qū)失效后果的計算。由于P/P0≥1.85，故利用公式（15）可以算出Q=56.7 kg/s。從而由公式（17）可以算出CA=6 046 m2。

3.3 風(fēng)險值計算

由表3可知，收球區(qū)風(fēng)險等級劃分見表5。

由公式（18）可以算得收球區(qū)的風(fēng)險值R= 3.03。由表5可知，收球區(qū)的風(fēng)險等級為低。評價結(jié)果與現(xiàn)場收球區(qū)實(shí)際風(fēng)險程度一致。

4 結(jié)論

1）采用模糊失效概率來確定輸氣站場風(fēng)險因素的失效概率，解決了輸氣站場因缺乏風(fēng)險因素的客觀失效概率而無法進(jìn)行定量風(fēng)險評價的難題。

表4 基本事件模糊失效概率表

表5 收球區(qū)風(fēng)險等級劃分

2）通過對達(dá)化輸氣站收球區(qū)的風(fēng)險評價表明，筆者提出的定量風(fēng)險評價方法具有一定的實(shí)際可操作性，同時對輸氣站場其他功能區(qū)塊的風(fēng)險評價也有一定的借鑒意義。

[1]王婷,項(xiàng)小強(qiáng),戴聯(lián)雙,等.輸油氣站場HAZOP分析方法及其應(yīng)用[J].天然氣工業(yè),2011,31(10)：97-100.

[2]施林園,鄭潔,李晶.四川輸氣站場風(fēng)險評價研究[J].天然氣工業(yè),2004,24(11)：135-138.

[3]馮文興,稅碧垣,李保吉,等.定量風(fēng)險評價在成品油管道站場的應(yīng)用[J].油氣儲運(yùn),2009,28(10)：10-13.

[4]馮文興,賈光明,項(xiàng)小強(qiáng),等.原油管道站場的定量風(fēng)險評價[J].油氣儲運(yùn),2012,31(3)：181-183.

[5]趙新好.輸氣站場設(shè)施風(fēng)險評價技術(shù)研究[D].成都：西南石油大學(xué),2012.

[6]謝云杰,姚安林,錢浩,等.海底管道系統(tǒng)失效可能性評價方法研究[J].中國海上油氣,2007,19(2)：134-137.

[7]樂叢歡,丁紅巖,董國海,等.基于模糊故障樹的海洋立管破壞失效風(fēng)險分析[J].自然災(zāi)害學(xué)報,2012,21(2)：173-179.

[8]朱云斌,黃曉明,常青,等.模糊故障樹分析方法在機(jī)場環(huán)境安全中的應(yīng)用[J].國防科技大學(xué)學(xué)報,2009,31(6)：126-131.

[9]孫德青.液化石油氣球罐的可靠性管理研究[D].成都：西南石油大學(xué),2007.

[10]Lin C.t.,Wang M.J.Hybrid fault tree analysis using fuzzy sets [J].Reliability Engineering and System Safety,1997,58(3)：205-213.

[11]陳國華.風(fēng)險工程學(xué)[M].北京：國防工業(yè)出版社,2007.

[12]谷志華,帥健,董紹華.應(yīng)用API 581對輸氣站進(jìn)行定量風(fēng)險評價[J].天然氣工業(yè),2006,26(5)：111-114.

[13]廖柯熹，牛化昶，張學(xué)洪，等.川氣東送管道典型站場風(fēng)險量化評價[J].天然氣與石油，2012，30（1）：5-9.

In view of the lack of objective failure probability of risk factors in gas transmission stations at present in China,it is proposed to determine the failure probability of risk factors in the gas stations using fuzzy failure probability.The method is based on expert judgment,and uses fuzzy set theory to transform the expert judgment result into fuzzy failure probability.Taking the injured area of personnel as the evaluation index of the failure consequence,the risk value is calculated and the risk grade division method is put forward.Finally, the risk of the receiving ball area of Dahua gas station is evaluated,and the evaluation result is consistent with the actual risk level.

natural gas station；risk block；quantitative risk assessment；fuzzy failure probability；failure consequence

王梅

2017-03-18

李平（1986-），女，碩士，主要從事油氣長輸管道風(fēng)險評價與完整性管理工作。