于一帆

（中國石化青島安全工程研究院，山東青島 266104）

0 前言

罐區(qū)是油品儲運的重要場所，罐區(qū)設(shè)備集中、設(shè)施多、工藝復(fù)雜，且儲存介質(zhì)多為易燃、易爆、有毒或腐蝕性的危險化學(xué)品，因此極易發(fā)生火災(zāi)、爆炸和氣體泄漏等事故。目前，我國油氣儲備發(fā)展需求旺盛，罐區(qū)朝著大型化、規(guī)?；l(fā)展，儲罐儲量大、數(shù)量多，能量集聚大，危險源高度集中，一旦發(fā)生事故，將會造成巨大的人員傷亡、財產(chǎn)損失和生態(tài)環(huán)境災(zāi)難，社會影響巨大。

大型罐區(qū)事故涉及因素復(fù)雜。罐區(qū)事故以巨大損失為代價形成了寶貴經(jīng)驗教訓(xùn)，對其進行調(diào)研統(tǒng)計和問題分析對于后續(xù)罐區(qū)的建設(shè)、管理及事故預(yù)防具有重要的借鑒意義。以往文獻對于罐區(qū)事故的分析主要從兩方面展開：一是從引發(fā)罐區(qū)事故的風(fēng)險入手，總結(jié)和分析了引發(fā)火災(zāi)爆炸事故的冒罐、雷擊、靜電、明火、設(shè)備故障、制造缺陷、硫化亞鐵自燃、違規(guī)操作施工、電氣火花短路、生產(chǎn)運行裝置協(xié)調(diào)不當(dāng)?shù)瓤赡艿脑?，并提出相?yīng)的防范措施和改進建議，從風(fēng)險源頭杜絕安全隱患；二是從及時發(fā)現(xiàn)和制止事故苗頭的角度入手，關(guān)注自動化監(jiān)控在儲罐事故預(yù)防中發(fā)揮的作用，指出定期檢查和測試儲罐的控制系統(tǒng)及罐區(qū)的可燃氣報警系統(tǒng)、準確設(shè)定儲罐的安全液位和報警液位等是提高安全管理水平的有效手段。

目前石油化工領(lǐng)域自動化投用率逐漸提高，大型罐區(qū)基本實現(xiàn)了DCS系統(tǒng)全覆蓋。然而，現(xiàn)場普遍存在報警雜亂且無用報警多、基層員工習(xí)以為常不加處置的情況，關(guān)鍵報警可能被忽略，風(fēng)險不能被有效識別，從而錯過發(fā)現(xiàn)事故隱患的最佳時機。如何利用科技和信息化手段，實現(xiàn)關(guān)鍵參數(shù)的物聯(lián)感知和風(fēng)險狀態(tài)的動態(tài)研判，實現(xiàn)安全監(jiān)管手段的轉(zhuǎn)型升級，成為目前亟待解決的問題。

計算機技術(shù)、信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等的飛速發(fā)展，為解決這一問題提供了先決條件。本文從總結(jié)近年罐區(qū)典型事故所涉及的關(guān)鍵參數(shù)入手，分析事故發(fā)生和事故后果擴大的原因，并提出相應(yīng)的風(fēng)險防控對策，為罐區(qū)的管理決策和事故應(yīng)急提供支持，確保大型罐區(qū)的安全平穩(wěn)運行。

1 國內(nèi)外罐區(qū)典型事故統(tǒng)計

國內(nèi)外歷史上曾發(fā)生過多起罐區(qū)重大事故，例如1989年黃島油庫特大火災(zāi)爆炸事故、2005年英國邦斯菲爾德油庫爆炸火災(zāi)事故等。本文對1983—2018年國內(nèi)外發(fā)生的22起典型罐區(qū)事故的事故調(diào)查報告、社會報道等資料進行了搜集整理和統(tǒng)計分類如下。

a)按火災(zāi)爆炸(含因泄漏造成的火災(zāi)爆炸)和泄漏中毒兩種后果對22起事故進行分類。其中，火災(zāi)爆炸事故20起，由于儲罐蓄積能量大、易形成封閉空間，極易形成爆炸環(huán)境，當(dāng)遇到明火、靜電等引發(fā)條件時將引發(fā)火災(zāi)、爆炸等事故，造成巨大經(jīng)濟損失和人員傷亡。事故相關(guān)問題主要在事前與事發(fā)階段，防范重點在于監(jiān)測預(yù)警與監(jiān)督管理。泄漏中毒事故共2起，儲罐或管線泄漏導(dǎo)致有毒有害氣體擴散，造成影響范圍內(nèi)的人員中毒，油品泄漏還可導(dǎo)致環(huán)境污染等災(zāi)害發(fā)生。其防范重點在于日常監(jiān)管、監(jiān)測預(yù)警與應(yīng)急處置疏散。

b)將罐區(qū)的關(guān)鍵采集參數(shù)按溫度、壓力、液位、有毒氣體報警和可燃氣體報警進行分類，在上述事故的直接原因分析中，涉及的報警參數(shù)情況：溫度1起，壓力3起，液位5起，可燃13起，有毒2起。

2 共性問題分析

2.1 事故致因分析

將事故致因分為人、物、環(huán)、管4個方面，對以上事故進行分析。人，即人的不安全行為方面，事故致因主要包括違反安全操作規(guī)程操作、人員無證上崗、應(yīng)急處置能力不足等，例如2010年大連中石油國際儲運有限公司“7·16”輸油管道爆炸火災(zāi)事故，違規(guī)在原油庫輸油管道上加注含有強氧化劑過氧化氫的“脫硫化氫劑”是引發(fā)火災(zāi)和原油泄漏的直接原因。物，即物的不安全狀態(tài)，包括報警功能缺陷或失靈、檢測儀器不靈敏或損壞、閥門遠程控制失靈、監(jiān)測預(yù)警手段缺失等，例如在2005年英國邦斯菲爾德油庫爆炸火災(zāi)事故中，儲罐液位計的故障及自動保護系統(tǒng)的失靈是引起事故的直接原因；2010年蘭州石化公司316號罐區(qū)爆炸火災(zāi)事故中，球罐出料管彎頭母材焊縫熱影響區(qū)存在組織缺陷導(dǎo)致碳四物料大量泄漏，是引發(fā)爆炸的直接原因。環(huán)境方面包括自然環(huán)境和生產(chǎn)環(huán)境，事故的環(huán)境致因主要是不可控的自然災(zāi)害，例如1989年黃島油庫特大火災(zāi)爆炸事故，事故直接原因是非金屬油罐遭受對地雷擊，產(chǎn)生感應(yīng)火花引爆油氣。管理方面包括政府監(jiān)管和企業(yè)管理，主要有規(guī)劃設(shè)計不合理、應(yīng)急效率低、應(yīng)急預(yù)案缺失、設(shè)備安全管理不到位、工藝變更管理不到位、安全培訓(xùn)存在缺陷等。

經(jīng)統(tǒng)計，在調(diào)查的22起事故的直接原因中，95%的事故均由人的不安全行為或者物的不安全狀態(tài)引發(fā)。其中，涉及人的不安全行為的約占54.5%，涉及物的不安全狀態(tài)的約占63.6%。而管理的缺陷是間接引發(fā)事故或?qū)е率鹿屎蠊麛U大的主要原因。

2.2 風(fēng)險控制分析

罐區(qū)事故主要分為兩類：火災(zāi)爆炸事故(含因泄漏導(dǎo)致的火災(zāi)爆炸)和有毒物質(zhì)泄漏事故。利用Bow-tie模型，梳理危險源、危險有害因素、安全措施、事故和后果，以罐區(qū)關(guān)鍵參數(shù)溫度、壓力、液位為例進行分析，如圖1所示。

圖1 罐區(qū)事故風(fēng)險控制分析

可見，因監(jiān)測手段缺失而造成預(yù)防事故發(fā)生的屏障和抑制后果擴大的屏障失效，是導(dǎo)致事故發(fā)生的重要原因。以調(diào)查的22起典型儲罐事故為統(tǒng)計樣本，其中59%的事故可以通過有效監(jiān)測感知物的不安全狀態(tài)而避免或降低損失，通過溫度、壓力、液位、可燃有毒氣體物聯(lián)感知網(wǎng)絡(luò)的覆蓋，建立有效的監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)，能夠及時發(fā)現(xiàn)參數(shù)異常，避免事故發(fā)生或抑制事故后果擴大。其余事故或是由于人員操作不當(dāng)及直接作業(yè)環(huán)節(jié)監(jiān)控手段缺失等原因，導(dǎo)致事故在短時間內(nèi)突然發(fā)生，或是由當(dāng)時的技術(shù)條件限制等不可控因素引起，例如工藝或設(shè)備本身存在安全缺陷、不可避免的自然災(zāi)害等。此外，以上事故暴露出在大型罐區(qū)的風(fēng)險管理中，還存在著事故機理和災(zāi)變規(guī)律認識不足、大型罐區(qū)監(jiān)檢測技術(shù)難以匹配現(xiàn)實需求、事故應(yīng)急處置缺乏系統(tǒng)性和完整性等問題。

3 風(fēng)險防控對策分析

當(dāng)前，大型罐區(qū)的安全管理提升重點應(yīng)是充分利用科技和信息化手段開展安全生產(chǎn)風(fēng)險的主動預(yù)防和分級管控，以事故機理和演化規(guī)律研究分析、監(jiān)檢測技術(shù)和裝備應(yīng)用、風(fēng)險預(yù)警模型和機制探索實施等方面為重點，著力解決對于人的不安全行為和物的不安全狀態(tài)的監(jiān)測、預(yù)警和處置需求，形成系統(tǒng)化、平臺化的大型罐區(qū)安全管理方式，以支撐大型罐區(qū)的安全監(jiān)管和應(yīng)急處置。

3.1 實施大型罐區(qū)物聯(lián)感知手段覆蓋

隨著傳感設(shè)備、嵌入式系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)的普及，物聯(lián)網(wǎng)被認為是繼計算機、互聯(lián)網(wǎng)之后的第三次信息革命浪潮，帶動了智慧城市、智慧能源、智慧交通等一系列新興業(yè)態(tài)應(yīng)運而生。對罐區(qū)進行物聯(lián)感知手段覆蓋，采集罐區(qū)重要監(jiān)測數(shù)據(jù)和重點部位的視頻監(jiān)控實時圖像等，能夠為風(fēng)險分析預(yù)警、事故信號早期識別提供基礎(chǔ)。對大型罐區(qū)而言，高精度、高穩(wěn)定性、高效率的監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng)不僅是安全穩(wěn)定運行的必要保障，也是石化行業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展的必然要求。

考慮儲罐區(qū)可燃氣體及易燃液體泄漏具有易燃、易爆、易蒸發(fā)、易沸騰突溢等火災(zāi)危險性特點，石油化工儲罐區(qū)應(yīng)重點對溫度、壓力、液位、可燃和有毒氣體報警等參數(shù)進行監(jiān)測。在此基礎(chǔ)上，輔助以視頻智能監(jiān)控、衛(wèi)星感知和氣象感知等多元手段，對罐區(qū)的儲存、生產(chǎn)、消防設(shè)備、周邊環(huán)境及直接作業(yè)環(huán)節(jié)等進行監(jiān)控，構(gòu)建多維度、立體式的大型罐區(qū)監(jiān)控感知網(wǎng)絡(luò)體系。

a)溫度：溫度超限會增加油品的揮發(fā)速率，而油品蒸氣的點火能一般較小，高溫極易將其引燃。監(jiān)測油氣溫度，及時發(fā)現(xiàn)溫度異常，防止油品氣化、高溫引起燃燒等危險情況出現(xiàn)。

b)壓力：監(jiān)測罐內(nèi)、管道等的壓力情況，及時發(fā)現(xiàn)和避免因壓力異常出現(xiàn)的罐體破裂、泄漏、液擊、泵停機等情況。

c)液位：油品溢出可能引發(fā)火災(zāi)、爆炸等惡性事故，且可能因其流動性造成群罐事故，增加事故損失。液位監(jiān)測儀表有雷達液位計、超聲液位計、伺服液位計、差壓式液位計等類型，用于監(jiān)測儲罐內(nèi)的液位超高和過低的情況，防止溢流冒罐等事故發(fā)生。

d)可燃和有毒氣體報警：監(jiān)測罐內(nèi)外的可燃及有毒氣體泄漏，通過可燃、有毒感知建立抑制事故后果擴大的安全屏障，及時監(jiān)測感知罐區(qū)運行過程中風(fēng)險，實現(xiàn)實時風(fēng)險預(yù)警，為應(yīng)急處置、人員疏散等提供支持，避免泄漏事故發(fā)生后事故后果的擴大。

e)視頻監(jiān)控：實時掌握現(xiàn)場情況，并可通過智能圖像識別等手段及時識別現(xiàn)場作業(yè)過程中的違章行為，實時發(fā)現(xiàn)和預(yù)警直接作業(yè)環(huán)節(jié)的人員、環(huán)境風(fēng)險，通過視頻感知，實現(xiàn)罐區(qū)作業(yè)風(fēng)險的現(xiàn)場管控。在緊急情況下，還可通過視頻感知為現(xiàn)場應(yīng)急救援提供應(yīng)急支持。

f)衛(wèi)星感知：及時識別重大危險源的相關(guān)地理信息，了解企業(yè)的周邊環(huán)境及相關(guān)企業(yè)分布情況、應(yīng)急物資和救援分布情況，為企業(yè)的安全生產(chǎn)提供保障。

g)氣象感知：實時掌握重大危險源周邊氣象情況，并可通過雷電感知、惡劣天氣感知等，感知不同氣象條件下的風(fēng)險，及時識別重大危險源周邊相關(guān)的氣象信息。

3.2 開展大型罐區(qū)風(fēng)險動態(tài)研判方法研究

罐區(qū)安全水平是多種因子共同作用的結(jié)果，目前國內(nèi)外已有很多關(guān)于大型罐區(qū)安全因素、風(fēng)險評價及管控方法的研究和應(yīng)用成果。然而以往對罐區(qū)安全風(fēng)險的研究多針對已經(jīng)發(fā)生或未來可能發(fā)生事故的隱患，缺乏完整的科學(xué)理論體系支撐，對于事故的發(fā)生缺乏科學(xué)、及時的預(yù)判和預(yù)警。因此，有必要深入研究事故演化機理和風(fēng)險狀態(tài)動態(tài)研判方法，提升多災(zāi)種和災(zāi)害鏈綜合監(jiān)測、風(fēng)險早期識別和預(yù)報預(yù)警等能力，進一步提升大型罐區(qū)的風(fēng)險管控技術(shù)水平，為罐區(qū)安全事故的控制和預(yù)防提供有力的理論指導(dǎo)。

a)事故演化機理模型研究。開展火災(zāi)、爆炸、毒物泄漏擴散、雷擊等典型罐區(qū)事故演化機理研究，通過事故鏈演化動力學(xué)模型構(gòu)建、事故演化仿真模擬等方式分析重特大事故的演化過程和演化機制，探索多災(zāi)種、多因素耦合的災(zāi)害鏈綜合分析研究，為大型罐區(qū)的減災(zāi)、控災(zāi)、應(yīng)急提供理論支撐。

b)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警模型研究。風(fēng)險的監(jiān)測預(yù)警模型應(yīng)包括風(fēng)險定量表征方法和相應(yīng)的風(fēng)險分級方法兩方面。根據(jù)不同儲罐類型及典型的火災(zāi)、爆炸、泄漏等不同事故場景特點，以采集的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立罐區(qū)的安全風(fēng)險預(yù)警模型，實現(xiàn)罐區(qū)風(fēng)險的量化表征和動態(tài)評價分析；在此基礎(chǔ)上，應(yīng)配備相應(yīng)的分級算法，保證重大、較大、一般和低風(fēng)險的合理劃分，實現(xiàn)對安全風(fēng)險的精準、合理定級，以將有限的管控資源聚焦在高后果源上。

c)大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用研究。傳統(tǒng)的工業(yè)機理模型存在計算流程復(fù)雜、模擬量大、無法遍歷所有流程和事件等特點。隨著新一代信息技術(shù)的發(fā)展，將物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)與傳統(tǒng)工業(yè)機理模型結(jié)合應(yīng)用，發(fā)揮“算法+算力”的結(jié)合優(yōu)勢，例如應(yīng)用聚類分析模型、支持向量機模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等進行腐蝕預(yù)測、故障診斷和雷電預(yù)警等，輔助進行現(xiàn)場的診斷、預(yù)測和決策分析。

3.3 建立大型罐區(qū)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警管控平臺

物聯(lián)感知手段的覆蓋為風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警提供了數(shù)據(jù)來源，風(fēng)險動態(tài)研判方法的研究為風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警提供了算法和模型的支撐，要將其轉(zhuǎn)化為可應(yīng)用、可落地的監(jiān)管手段，還需要信息化平臺的建設(shè)和應(yīng)用。因此，需建設(shè)大型罐區(qū)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警管控平臺，并建立相應(yīng)的多層級管理運行機制，實現(xiàn)安全生產(chǎn)風(fēng)險的動態(tài)監(jiān)測和自動預(yù)警，不斷提升安全監(jiān)管的信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平，切實通過科技和信息化手段應(yīng)用防范和化解重特大事故。

a)大型罐區(qū)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警管控平臺建設(shè)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是推動工業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展的新型基礎(chǔ)設(shè)施和關(guān)鍵技術(shù)支撐。2020年，工信部、應(yīng)急部聯(lián)合印發(fā)《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”行動計劃(2021—2023年)》，指出應(yīng)堅持工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與安全生產(chǎn)同規(guī)劃、同部署、同發(fā)展，構(gòu)建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安全感知、監(jiān)測、預(yù)警、處置及評估體系，提升安全生產(chǎn)水平。因此，需按工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)設(shè)計大型罐區(qū)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警管控平臺，以邊緣、工業(yè)PaaS和工業(yè)SaaS三大核心層級開展建設(shè)和部署。在邊緣層中，系統(tǒng)平臺通過罐區(qū)現(xiàn)場物聯(lián)感知手段的覆蓋，采集儲罐溫度、壓力、液位、可燃有毒氣體報警、視頻監(jiān)控等現(xiàn)場參數(shù)并通過物聯(lián)網(wǎng)關(guān)上傳至系統(tǒng)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的獲取和信息集成。工業(yè)PaaS層包括事故演化機理模型、風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警模型、基于大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的分析模型等罐區(qū)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警相關(guān)的業(yè)務(wù)微服務(wù)組件。工業(yè)SaaS層以模型組件為基礎(chǔ)開發(fā)風(fēng)險預(yù)警、風(fēng)險分級、趨勢分析、應(yīng)急支持等業(yè)務(wù)應(yīng)用，并實現(xiàn)監(jiān)測預(yù)警數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析與可視化展示。

b)平臺多層級管理運行機制建設(shè)。大型罐區(qū)風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警管控平臺涉及到企業(yè)、園區(qū)、各級政府等多個使用的層級，不同的監(jiān)管層級的風(fēng)險管控對象、管控內(nèi)容均有不同，因此應(yīng)建設(shè)與平臺配套的多層級管理運行機制。例如，將風(fēng)險分為重大、較大和一般多個級別，省級、縣市級、園區(qū)及和企業(yè)分別關(guān)注不同級別的風(fēng)險，對于實時風(fēng)險預(yù)警狀況、管控措施有效性和風(fēng)險處置消減等進行跟蹤關(guān)注和處理。

4 結(jié)論

通過對近年國內(nèi)外典型罐區(qū)事故的統(tǒng)計分析可知，絕大多數(shù)事故是由人的不安全行為或者物的不安全狀態(tài)所引發(fā)，有效的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)覆蓋和風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警是避免事故發(fā)生或抑制事故后果擴大的有效手段。因此，本文從充分利用科技和信息化手段的角度出發(fā)，從信息感知、數(shù)據(jù)利用等方面提出大型罐區(qū)風(fēng)險防控對策建議，指出了有效的物聯(lián)感知網(wǎng)絡(luò)覆蓋，事故機理模型、風(fēng)險預(yù)警模型及大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)結(jié)合應(yīng)用模型的研發(fā)，風(fēng)險監(jiān)測預(yù)警管控平臺建設(shè)等是風(fēng)險監(jiān)測、預(yù)警和處置的有效手段，能夠為罐區(qū)風(fēng)險有效管控提供數(shù)據(jù)、算法、模型、平臺的全面支撐。