劉美晨，劉鵬，王海清，劉蔭

（1 中國(guó)石油大學(xué)安全科學(xué)與工程系，山東 青島 266580；2 國(guó)家管網(wǎng)東部原油儲(chǔ)運(yùn)有限公司鄒城輸油處，山東 鄒城 273500）

保護(hù)層分析（layer of protection analysis，LOPA）是一種半定量的風(fēng)險(xiǎn)分析方法，因其對(duì)化工工藝和裝置的風(fēng)險(xiǎn)分析有效性，在石化行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，是目前主要的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法之一。LOPA 通過(guò)場(chǎng)景后果的發(fā)生頻率以及嚴(yán)重程度大小表征場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)大小。在選擇合適的場(chǎng)景后，通過(guò)對(duì)比目前已有的安全措施并結(jié)合廠(chǎng)區(qū)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容忍程度判斷是否需要采取其他措施降低場(chǎng)景后果的發(fā)生頻率或后果的嚴(yán)重程度，從而確保生產(chǎn)過(guò)程的平穩(wěn)運(yùn)行。但LOPA 不是識(shí)別危險(xiǎn)場(chǎng)景的工具，因此需要可靠的場(chǎng)景篩選方法來(lái)確保LOPA分析的正確執(zhí)行[1]。

國(guó)外關(guān)于事故場(chǎng)景的研究起步較早，自印度博帕爾事件發(fā)生后，最壞事故場(chǎng)景成為研究重點(diǎn)，即不考慮場(chǎng)景后果發(fā)生頻率，僅將后果嚴(yán)重程度作為場(chǎng)景選擇的標(biāo)準(zhǔn)[2]。1986年，美國(guó)環(huán)保署建議當(dāng)?shù)貞?yīng)急計(jì)劃委員會(huì)根據(jù)最壞事故場(chǎng)景制定應(yīng)急計(jì)劃；1990年，美國(guó)清潔空氣法修正案（CAAA）要求企業(yè)建立最壞事故場(chǎng)景相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)管理計(jì)劃。不少學(xué)者根據(jù)最壞事故場(chǎng)景進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，Díaz-Ovalle等[3]根據(jù)最壞事故場(chǎng)景對(duì)廠(chǎng)區(qū)布局進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計(jì)，避免因最小距離方法產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)；Meysami 等[4]根據(jù)有毒及可燃?xì)怏w泄漏后的最壞事故場(chǎng)景進(jìn)行探測(cè)器的布置；Shariff 等[5]提出，為降低有毒氣體泄漏產(chǎn)生的影響，可在基于最壞事故后果場(chǎng)景的前提下，在設(shè)計(jì)階段對(duì)廠(chǎng)區(qū)進(jìn)行本質(zhì)安全設(shè)計(jì)，但最壞事故場(chǎng)景可能會(huì)造成事故風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)高估計(jì)。

此后，Khan 等[6-7]提出了可信事故場(chǎng)景以及最大可信事故場(chǎng)景的概念，并給出了場(chǎng)景選擇的方法。在考慮現(xiàn)有措施對(duì)場(chǎng)景后果發(fā)生頻率及后果影響的前提下，對(duì)各種可能的場(chǎng)景進(jìn)行篩選，確定可信事故場(chǎng)景，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行比較，得到最大可信事故場(chǎng)景[8]。與最壞事故場(chǎng)景相比，該方法全面考慮了各類(lèi)影響因素進(jìn)行場(chǎng)景篩選，但其計(jì)算過(guò)程復(fù)雜且由于計(jì)算時(shí)采用場(chǎng)景后果發(fā)生頻率與后果影響范圍的乘積確定可信因子，容易發(fā)生極端場(chǎng)景被忽略的情況，即場(chǎng)景后果發(fā)生頻率大但后果嚴(yán)重性相對(duì)較小或后果很?chē)?yán)重而后果發(fā)生頻率很小的場(chǎng)景在不滿(mǎn)足風(fēng)險(xiǎn)需求的條件下被忽略。2006 年，歐盟發(fā)起的ARAMIS[2]（工業(yè)意外事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系）項(xiàng)目中提出了參考事故場(chǎng)景的概念，首先識(shí)別重要事故，然后從系統(tǒng)內(nèi)部分析事故的起因及發(fā)生可能性，進(jìn)而辨識(shí)出考慮安全系統(tǒng)的參考事故場(chǎng)景。辨識(shí)事故場(chǎng)景是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵，合理的事故場(chǎng)景使風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)更有意義。Baybutt[1]對(duì)影響場(chǎng)景識(shí)別的完整性的原因進(jìn)行分析，其中包括采取的方法及研究時(shí)的人員經(jīng)驗(yàn)及行為，并針對(duì)性地提出了建議。

國(guó)內(nèi)關(guān)于事故場(chǎng)景的研究起步較晚，但近年來(lái)不少學(xué)者也積極開(kāi)展有關(guān)事故場(chǎng)景相關(guān)的研究。納永良等[9]對(duì)危險(xiǎn)劇情即危險(xiǎn)場(chǎng)景進(jìn)行了定義，深入揭示了危害場(chǎng)景的核心內(nèi)容；趙桂利[10]對(duì)最壞事故場(chǎng)景、最大可信事故場(chǎng)景和參考事故場(chǎng)景進(jìn)行研究，分析了每種事故場(chǎng)景應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的優(yōu)缺點(diǎn)，并介紹分析了3種事故場(chǎng)景的確定方法及使用情況；劉禹彤等[11]根據(jù)歐盟ARAMIS 項(xiàng)目框架下提出的MIMAH（辨識(shí)重要危險(xiǎn)方法）對(duì)事故場(chǎng)景進(jìn)行描述，從而使事故場(chǎng)景的辨識(shí)更加具有針對(duì)性、系統(tǒng)性，但該方法將部分風(fēng)險(xiǎn)較低的場(chǎng)景辨識(shí)出，不能篩選出針對(duì)LOPA 分析的場(chǎng)景；孟亦飛等[12]通過(guò)對(duì)石化行業(yè)常見(jiàn)事故場(chǎng)景發(fā)生后的后果量級(jí)的計(jì)算，并給出了各類(lèi)布局安全設(shè)計(jì)中需要考慮的事故場(chǎng)景；宋占兵等[13]對(duì)最壞事故場(chǎng)景的確定方法進(jìn)行了簡(jiǎn)要描述，并在最壞事故場(chǎng)景的前提下對(duì)廠(chǎng)區(qū)的選址可行性進(jìn)行分析?？梢钥闯?，盡管目前涉及事故場(chǎng)景應(yīng)用的研究較多，但目前仍未有詳細(xì)的研究提出適用于LOPA分析的場(chǎng)景篩選方法。由于最壞事故場(chǎng)景是根據(jù)已有資料信息及專(zhuān)家判斷得到，相較于最大可信事故場(chǎng)景的篩選方法更容易獲取，因此工程實(shí)踐中進(jìn)行LOPA分析時(shí)往往使用最壞事故場(chǎng)景方法。但場(chǎng)景作為L(zhǎng)OPA分析的基礎(chǔ)，場(chǎng)景篩選的可靠性及全面性對(duì)后續(xù)分析的合理性有較大影響，采用最壞事故場(chǎng)景方法影響了LOPA分析的可靠性。

此外，目前進(jìn)行LOPA 分析時(shí)采用HAZOP 進(jìn)行場(chǎng)景的辨識(shí)，容易忽視使能事件和修正因子對(duì)場(chǎng)景的影響，從而降低風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的客觀(guān)性以及準(zhǔn)確性，且HAZOP 方法用于災(zāi)害識(shí)別時(shí)不能很好展示同一損失事件下場(chǎng)景之間的關(guān)系[14]。

為克服以最壞事故場(chǎng)景為基礎(chǔ)的場(chǎng)景辨識(shí)及篩選方法造成的結(jié)果不可信問(wèn)題，通過(guò)分析總結(jié)已有成果提出基于簡(jiǎn)化Bow-tie 模型的最大可信事故場(chǎng)景辨識(shí)及篩選的方法，首先對(duì)Bow-tie 模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，不僅可以對(duì)可能發(fā)生的事故場(chǎng)景進(jìn)行全面辨識(shí)，計(jì)算過(guò)程也更為直觀(guān)；再利用簡(jiǎn)化模型得到所有可能的事故場(chǎng)景后，在最大可信事故場(chǎng)景篩選方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，降低篩選方法復(fù)雜程度的同時(shí)提高場(chǎng)景篩選結(jié)果的可靠性，并以某商儲(chǔ)庫(kù)105m3原油儲(chǔ)罐為例對(duì)該方法進(jìn)行說(shuō)明，在得到篩選后的場(chǎng)景列表后，與Risk Analysis Screening Tool（RAST）軟件得到的分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，以驗(yàn)證篩選方法的可靠性。

1 危害場(chǎng)景術(shù)語(yǔ)及定義

保護(hù)層分析（LOPA）方法應(yīng)用導(dǎo)則[15]（AQ/T 3054—2015）中將場(chǎng)景定義為：可能導(dǎo)致不期望后果的一種事件或時(shí)間序列。每個(gè)場(chǎng)景描述中至少包含兩個(gè)要素：初始事件及其后果，此外還有可能含有損失事件及使能事件，場(chǎng)景的組成結(jié)構(gòu)如圖1所示。在進(jìn)行LOPA分析時(shí)，場(chǎng)景應(yīng)滿(mǎn)足以下基本要求：①每個(gè)場(chǎng)景應(yīng)有唯一的初始事件及其對(duì)應(yīng)的單一后果；②當(dāng)同一初始事件導(dǎo)致不同后果時(shí)，或多種初始事件導(dǎo)致同一后果時(shí)，應(yīng)假設(shè)多個(gè)場(chǎng)景；③當(dāng)場(chǎng)景中存在使能事件時(shí)，應(yīng)將其包含在場(chǎng)景中。

圖1 場(chǎng)景的組成

將構(gòu)成分析場(chǎng)景的各部分進(jìn)行如下的解釋。

（1）初始事件（initiating event） 又稱(chēng)為啟動(dòng)事件或引發(fā)事件，是導(dǎo)致事故場(chǎng)景的初始原因。主要有三類(lèi)：外部事件、設(shè)備故障以及人為失誤。

（2）使能事件[16]（enabling condition） 又稱(chēng)為使能條件，某個(gè)并不是失效、錯(cuò)誤或者保護(hù)層但將事故序列轉(zhuǎn)變?yōu)樽罱K后果的必須條件，是由一個(gè)不直接導(dǎo)致事故場(chǎng)景的事件或操作組成。例如，一些間歇生產(chǎn)過(guò)程的化學(xué)反應(yīng)中可能會(huì)出現(xiàn)反應(yīng)飛溫，但反應(yīng)飛溫僅在間歇操作的第一個(gè)步驟過(guò)程中發(fā)生冷卻系統(tǒng)故障才會(huì)導(dǎo)致飛溫，其他步驟中發(fā)生冷卻系統(tǒng)故障則不會(huì)導(dǎo)致反應(yīng)飛溫。此時(shí)，反應(yīng)處于間歇操作第一個(gè)步驟則是事故發(fā)生的使能事件，操作中第一個(gè)步驟的時(shí)間比例可以作為使能事件發(fā)生概率。

（3）損失事件（loss event） 異常情況下發(fā)生不可逆事件，該事件可能會(huì)造成損失和危害影響。例如釋放有害物質(zhì)、點(diǎn)燃易燃蒸氣或可燃粉塵云以及罐或容器的過(guò)壓破裂。

（4）后果（consequence） 由于上述事件對(duì)人員、設(shè)備、環(huán)境及企業(yè)聲譽(yù)造成的影響，是事件潛在影響的度量，同一初始事件可能有一種或多種后果。

2 Bow-tie 模型在LOPA 場(chǎng)景辨識(shí)及篩選中的應(yīng)用

2.1 Bow-tie模型及其簡(jiǎn)化

Bow-tie 模型又稱(chēng)為安全屏障模型，是一種綜合性的風(fēng)險(xiǎn)分析方法，如圖2 所示，簡(jiǎn)化前的Bow-tie 模型主要組成部分包括事故起因、事故前的預(yù)防措施、危害事件、事故后的控制措施以及事故后果五個(gè)要素。以危害事件為中心，危害事件以左為事故樹(shù)，列出可能導(dǎo)致事件發(fā)生的原因以及防止事件發(fā)生的預(yù)防措施，而危害事件右側(cè)則以事件樹(shù)為基礎(chǔ)，分析事故發(fā)生后的減緩措施以及措施失效所導(dǎo)致的后果。事故樹(shù)與事件樹(shù)的結(jié)合，可以清晰地反映五個(gè)要素之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)事故的詳細(xì)描述。因Bow-tie 模型對(duì)初始事件、損失事件和后果都進(jìn)行了充分識(shí)別，因此可以與LOPA相結(jié)合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析，目前在化工行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中進(jìn)行應(yīng)用，但主要應(yīng)用于需要進(jìn)行LOPA分析的場(chǎng)景后果發(fā)生頻率確定及原因分析等方面，而未用于場(chǎng)景的辨識(shí)。

圖2 Bow-tie模型簡(jiǎn)化

Bow-tie 模型組成要素中的原因、危害事件和后果分別與LOPA場(chǎng)景中的初始事件、損失事件以及事故后果相對(duì)應(yīng)，且模型中的預(yù)防措施和控制措施還分別與LOPA分析中的預(yù)防型保護(hù)層、減緩型保護(hù)層相對(duì)應(yīng)。由于LOPA分析時(shí)要求考慮場(chǎng)景在無(wú)保護(hù)層情況下的后果，因此若模型用于場(chǎng)景辨識(shí)，需要將Bow-tie 模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，即不考慮預(yù)防措施及控制措施影響。

如圖2 所示，簡(jiǎn)化后的Bow-tie 模型與簡(jiǎn)化前的模型相比，除不考慮安全措施的影響外，還將事故樹(shù)中的條件事件以及事件樹(shù)中的事故發(fā)展分支進(jìn)行提煉，在模型中單獨(dú)考慮：使能條件為事故樹(shù)中的條件事件，修正因子則代表事故發(fā)展的分支，例如是否發(fā)生點(diǎn)火（點(diǎn)火概率），是否處于受限空間（危險(xiǎn)環(huán)境概率）。對(duì)于事故場(chǎng)景的演化過(guò)程的詳細(xì)展示，有利于全面介紹所有可能事故場(chǎng)景，便于后續(xù)對(duì)于場(chǎng)景后果發(fā)生頻率的計(jì)算，場(chǎng)景后果發(fā)生頻率為初始事件發(fā)生頻率與使能條件及修正因子的乘積。同一初始事件所造成的不同后果的多個(gè)場(chǎng)景可視為一個(gè)場(chǎng)景單元，而簡(jiǎn)化后的Bow-tie 模型整體可視為場(chǎng)景集合，用于場(chǎng)景辨識(shí)及篩選。

2.2 簡(jiǎn)化Bow-tie模型的應(yīng)用方法

2.2.1 場(chǎng)景辨識(shí)

（1）確定分析流程關(guān)鍵損失事件。損失事件實(shí)質(zhì)是有害物質(zhì)或能量的意外釋放，可根據(jù)分析流程中主要設(shè)備確定關(guān)鍵損失事件。歐盟ARAMIS（工業(yè)意外事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系）項(xiàng)目提出：在化工領(lǐng)域，最重要的損失事件對(duì)于液體來(lái)說(shuō)是泄漏，對(duì)固體來(lái)說(shuō)是物質(zhì)的物理或化學(xué)狀態(tài)的改變[17]。設(shè)備中的關(guān)鍵損失事件[11,18]主要包括：設(shè)備或管道小孔泄漏、中孔泄漏、大孔泄漏、設(shè)備破裂以及溢流等。涉及設(shè)備或管道泄漏，需根據(jù)泄漏孔徑來(lái)分析，表1給出了API 581[18]推薦的3種泄漏孔徑和破裂尺寸分類(lèi)及適用設(shè)備。

表1 泄漏及破裂尺寸

（2）確定損失事件的初始事件及事故后果。在確定損失事件后，可利用Bow-tie 模型確定導(dǎo)致?lián)p失事件的初始事件。Bow-tie 模型的左側(cè)為事故樹(shù)模型，旨在分析系統(tǒng)失效的原因，簡(jiǎn)化后的Bow-tie 模型在分析事故原因時(shí)，利用事故樹(shù)模型分析出導(dǎo)致?lián)p失事件發(fā)生的外部事件、設(shè)備故障以及人為失誤三類(lèi)初始事件即可；同理可用事件樹(shù)分析損失事件發(fā)生后可能的事故走向及后果。需要注意的是，由于LOPA需要分析的場(chǎng)景是在初始事件發(fā)生后無(wú)任何保護(hù)措施的情況下事件可能的發(fā)展趨勢(shì)，因此在利用事故樹(shù)與事件樹(shù)分析初始事件及事件后果時(shí)，無(wú)需考慮預(yù)防型防護(hù)措施及減緩型防護(hù)措施對(duì)于事件發(fā)展趨勢(shì)的影響。

（3）確定場(chǎng)景后果發(fā)生頻率及后果嚴(yán)重度。在完成步驟（1）、（2）后，可得到初步的場(chǎng)景集合。根據(jù)事故樹(shù)確定各類(lèi)場(chǎng)景后果的發(fā)生頻率，除初始事件的發(fā)生頻率外，還需要判斷各類(lèi)場(chǎng)景中是否需要應(yīng)用修正因子及使能條件。使能條件一般與有嚴(yán)重后果且操作時(shí)間短的工況有關(guān)，在各類(lèi)工況下，只有當(dāng)使能條件是異常工況轉(zhuǎn)化為最終后果的必要前提時(shí)，才可考慮使能條件。修正因子主要包括危險(xiǎn)環(huán)境概率、點(diǎn)火概率、人員暴露概率及傷亡概率等，通常與損失事件發(fā)生后的后果部分相關(guān)聯(lián)[16]。使能事件及修正因子一般以概率而不是頻率來(lái)表示。

2.2.2 場(chǎng)景篩選

在利用Bow-tie 模型得到初步場(chǎng)景集合后，發(fā)生可能性較小或后果輕微的場(chǎng)景并不需要在LOPA中進(jìn)行分析。LOPA 僅分析風(fēng)險(xiǎn)較高的場(chǎng)景，因此在對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行LOPA分析之前，還需對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行篩選。本文基于Khan的最大可信事故場(chǎng)景確定原則，提出了一種新的場(chǎng)景篩選框架和流程方法，明確了篩選步驟的同時(shí)降低了前者主觀(guān)性，具體步驟如圖3所示。

圖3 場(chǎng)景篩選流程

（1）初步場(chǎng)景篩選。場(chǎng)景初步篩選的目的是將低風(fēng)險(xiǎn)的場(chǎng)景從場(chǎng)景集合中篩除，從后果嚴(yán)重度與場(chǎng)景后果發(fā)生頻率兩個(gè)方面考慮。對(duì)于場(chǎng)景后果發(fā)生頻率，當(dāng)發(fā)生頻率小于10-6/a 時(shí)[6]，由于發(fā)生頻率低，可信度不高，因此不考慮此類(lèi)場(chǎng)景；對(duì)于場(chǎng)景后果嚴(yán)重度，不同企業(yè)內(nèi)對(duì)于場(chǎng)景后果嚴(yán)重度的可接受程度不同，在滿(mǎn)足裝置或設(shè)施的風(fēng)險(xiǎn)基準(zhǔn)的前提下，可根據(jù)企業(yè)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)要求進(jìn)行確定。根據(jù)上述要求初步篩選場(chǎng)景后果不可接受且發(fā)生頻率大于10-6/a的場(chǎng)景。

（2）二次場(chǎng)景篩選。對(duì)Bow-tie 模型得到的場(chǎng)景集合完成初步場(chǎng)景篩選后，根據(jù)初始事件對(duì)篩選后的場(chǎng)景集合進(jìn)行分類(lèi)。場(chǎng)景描述中，初始事件和損失事件相同僅后果不同的場(chǎng)景為一個(gè)場(chǎng)景單元，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的大小對(duì)各場(chǎng)景單元中的場(chǎng)景進(jìn)行選擇。

對(duì)于場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)大小的判斷如式(1)所示，一般取決于場(chǎng)景后果發(fā)生的可能性P及場(chǎng)景后果嚴(yán)重度L。

在進(jìn)行場(chǎng)景篩選時(shí)，引入可信度的概念，考慮場(chǎng)景后果發(fā)生頻率及后果嚴(yán)重度的影響，確定場(chǎng)景的可信度，步驟如下所示。

①確定各場(chǎng)景后果發(fā)生頻率Ps（考慮修正因子、使能條件）以及各場(chǎng)景的后果嚴(yán)重度等級(jí)Ls。

②確定各場(chǎng)景后果容許頻率Psi，即在場(chǎng)景當(dāng)前后果嚴(yán)重度的前提下，滿(mǎn)足風(fēng)險(xiǎn)需求的場(chǎng)景后果的最大容許發(fā)生頻率；同時(shí)確定各場(chǎng)景的可容忍嚴(yán)重度等級(jí)Lsi，即當(dāng)前場(chǎng)景實(shí)際后果發(fā)生頻率一定的情況下，后果嚴(yán)重度至少降低到哪一等級(jí)才能滿(mǎn)足企業(yè)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的需求。

③計(jì)算后果嚴(yán)重度一定的情況下實(shí)際場(chǎng)景后果發(fā)生頻率與滿(mǎn)足風(fēng)險(xiǎn)需求的最大場(chǎng)景后果發(fā)生頻率之間的差距O以及場(chǎng)景后果發(fā)生頻率一定的情況下實(shí)際后果嚴(yán)重度與可容忍后果嚴(yán)重度的等級(jí)差S，計(jì)算方法分別如式(2)及式(3)所示。

④得到后果嚴(yán)重度的等級(jí)差S以及后果發(fā)生頻率之間的差距O后，參考最大可信事故場(chǎng)景確定方法計(jì)算場(chǎng)景的可信度。可信度判斷依據(jù)Cre如式(4)所示。

式中，μ和θ分別為后果嚴(yán)重度與后果發(fā)生頻率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重影響。利用加權(quán)平均方法確定后果嚴(yán)重度與后果發(fā)生頻率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)權(quán)重，篇幅所限，本文僅展示最終結(jié)果，后果嚴(yán)重度與后果發(fā)生頻率對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重分別為0.566與0.434。

⑤可信度Cre的標(biāo)準(zhǔn)化。在得到各場(chǎng)景的可信度后，若場(chǎng)景單元中場(chǎng)景個(gè)數(shù)為1，則該場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化可信度Cstre為1。若場(chǎng)景單元中的場(chǎng)景個(gè)數(shù)不為1，確定場(chǎng)景單元中的最大可信度Cre_max以及最小可信度Cre_min，為滿(mǎn)足后續(xù)的篩選需要，此處采用式(5)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

式中，Cre_i為該場(chǎng)景單元中第i個(gè)場(chǎng)景的可信度；Cstre_i該場(chǎng)景單元中第i個(gè)場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化可信度。

⑥確定最大可信場(chǎng)景。在得到標(biāo)準(zhǔn)化可信度Cstre_i后，根據(jù)圖4 的可信度分級(jí)表[9]確定場(chǎng)景所屬的區(qū)域。0～0.2表示不可信區(qū)域，說(shuō)明該場(chǎng)景所造成的后果嚴(yán)重度相對(duì)較小或后果發(fā)生的可能性較小；0.2（含0.2）～0.5表示可信區(qū)域，表示該區(qū)域的場(chǎng)景可能造成足夠的破壞；區(qū)域0.5（含0.5）～1表示最大可信場(chǎng)景，說(shuō)明該場(chǎng)景極易造成較為嚴(yán)重的后果，因此將其確定為最大可信的區(qū)域。若場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化可信度Cstre_i≥0.5，則該場(chǎng)景屬于最大可信場(chǎng)景，需要進(jìn)行LOPA分析。需要注意的是，可信度標(biāo)準(zhǔn)并不是固定的，分析人員可根據(jù)實(shí)際情況制定可信度標(biāo)準(zhǔn)，但對(duì)可信度標(biāo)準(zhǔn)的量化需要考慮企業(yè)內(nèi)部應(yīng)對(duì)場(chǎng)景后果時(shí)的資源限制、技術(shù)支持以及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的容許程度等因素，因此對(duì)分析團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)及分析水平要求較高。

圖4 可信度分級(jí)

3 案例分析

以某原油商儲(chǔ)庫(kù)為例，針對(duì)其庫(kù)內(nèi)最為重要的關(guān)鍵損失事件“原油儲(chǔ)罐泄漏”，分別采用RAST軟件和本文方法進(jìn)行危害場(chǎng)景篩選與對(duì)比分析，該商儲(chǔ)庫(kù)主要為高含硫原油，因此危險(xiǎn)物質(zhì)除可燃的原油外，還包括溶解在原油中的硫化氫等有毒物質(zhì)。

3.1 RAST軟件的場(chǎng)景辨識(shí)與篩選

RAST 是由CCPS 開(kāi)發(fā)的一款風(fēng)險(xiǎn)分析與評(píng)估軟件，利用簡(jiǎn)化的方法來(lái)量化危害、后果和風(fēng)險(xiǎn)，并與其他軟件的復(fù)雜算法相結(jié)合，彌補(bǔ)了定性與定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估各自的不足，RAST 具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)支撐，因而可信度較高、操作簡(jiǎn)便，應(yīng)用范圍也越來(lái)越廣泛。軟件通過(guò)回答以下基本問(wèn)題來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：什么是危害；可能出現(xiàn)的問(wèn)題及潛在的后果；事故發(fā)生可能性的大小以及風(fēng)險(xiǎn)是否可以承受。

RAST 軟件進(jìn)行場(chǎng)景選擇及LOPA 分析的內(nèi)部運(yùn)行原理如圖5所示，分析人員根據(jù)廠(chǎng)區(qū)實(shí)際情況輸入信息：廠(chǎng)區(qū)內(nèi)主要的生產(chǎn)或儲(chǔ)存物質(zhì)、相關(guān)的設(shè)備信息，例如設(shè)備容積或最大運(yùn)行壓力等、廠(chǎng)區(qū)布局信息以及過(guò)程運(yùn)行條件的相關(guān)信息。輸入必要的信息后，RAST 軟件會(huì)通過(guò)分析給出火災(zāi)爆炸分析（FEI&CEI）以及危害后果分析清單。

圖5 RAST內(nèi)部運(yùn)行原理

在得到火災(zāi)爆炸及主要危害信息后，通過(guò)RAST 內(nèi)置的場(chǎng)景庫(kù)以及事故后果庫(kù)可以自動(dòng)完成場(chǎng)景識(shí)別與場(chǎng)景分析，從而得到最終的場(chǎng)景結(jié)果清單。場(chǎng)景結(jié)果清單中會(huì)給出推薦進(jìn)行LOPA分析的場(chǎng)景，需要注意的是，場(chǎng)景結(jié)果清單不是最終需要進(jìn)行LOPA分析的場(chǎng)景，但會(huì)提供各場(chǎng)景可接受的最大后果頻率因子（tolerable frequency，TF）與達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)降低要求所需的保護(hù)層層數(shù)因子（largest number of protective layers required，IPL）。TF 值和IPL值越大，說(shuō)明場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)越大。用戶(hù)根據(jù)實(shí)際情況對(duì)場(chǎng)景結(jié)果中的場(chǎng)景進(jìn)行評(píng)價(jià)，以確認(rèn)是否對(duì)該場(chǎng)景進(jìn)行后續(xù)的LOPA分析。

根據(jù)廠(chǎng)區(qū)的實(shí)際情況輸入基本信息后進(jìn)行場(chǎng)景篩選，篩選出的最終場(chǎng)景如圖6所示，與儲(chǔ)罐泄漏相關(guān)的場(chǎng)景主要有以設(shè)備破裂、孔泄漏以及溢流為損失事件的場(chǎng)景單元，需要注意的是，軟件中孔泄漏的分類(lèi)與本文的分類(lèi)方法不同，Very Large Hole Size Leak以及Extremely Large Hole Size Leak 分別為泄漏孔徑5cm 和15cm 時(shí)的泄漏情況，可簡(jiǎn)化為本文中的大孔泄漏，即泄漏孔徑為2～6英寸的情況，二者含義相同。圖6中給出的場(chǎng)景為與儲(chǔ)罐泄漏相關(guān)的High TF&IPL 的場(chǎng)景，即軟件推薦進(jìn)行LOPA分析的場(chǎng)景。

圖6 RAST場(chǎng)景結(jié)果列表

3.2 基于簡(jiǎn)化Bow-tie模型的場(chǎng)景辨識(shí)與篩選

在利用RAST 軟件得到場(chǎng)景篩選結(jié)果的同時(shí)，使用本文提出的方法進(jìn)行場(chǎng)景辨識(shí)與篩選。

（1）確定場(chǎng)景的初始事件及后果。儲(chǔ)罐泄漏可能的形式有小孔泄漏、中孔泄漏、大孔泄漏、儲(chǔ)罐破裂以及儲(chǔ)罐冒頂溢流泄漏，儲(chǔ)罐泄漏后的簡(jiǎn)化Bow-tie模型分析如圖7所示。

根據(jù)圖7可得到原油儲(chǔ)罐不同泄漏情況下的場(chǎng)景集合，參考相關(guān)文獻(xiàn)[15]得到初始事件的發(fā)生頻率。對(duì)于小孔泄漏和中孔泄漏，泄漏速率較低，發(fā)生蒸氣云爆炸的可能性較低，因此小孔泄漏和中孔泄漏不考慮蒸氣云爆炸的后果[18]。此外，可燃有毒泄漏物質(zhì)優(yōu)先考慮發(fā)生點(diǎn)燃后的后果，毒性泄漏僅在泄漏物質(zhì)未成功點(diǎn)燃的情況下考慮，因此原油泄漏造成的后果主要有閃火/池火、蒸氣云爆炸兩類(lèi)火災(zāi)事故，以及未成功點(diǎn)燃的毒性影響。最終的場(chǎng)景列表如表2 和表3 所示，表2 為儲(chǔ)罐孔泄漏的場(chǎng)景列表，表3為儲(chǔ)罐破裂及溢流的場(chǎng)景列表。

圖7 原油儲(chǔ)罐泄漏的Bow-tie模型分析

表3 儲(chǔ)罐破裂及溢流場(chǎng)景列表[15-16,18]

（2）確定場(chǎng)景后果發(fā)生頻率及后果嚴(yán)重度。在確定場(chǎng)景后果發(fā)生頻率時(shí)，需考慮使能條件及修正因子的影響。本案例中，儲(chǔ)罐溢流的相關(guān)場(chǎng)景單元需考慮修正因子的影響，中央排水系統(tǒng)故障所導(dǎo)致的場(chǎng)景需要考慮暴雨發(fā)生的可能性，根據(jù)本廠(chǎng)區(qū)的歷史資料，取該地區(qū)暴雨天氣發(fā)生的概率為0.082；而其他兩個(gè)場(chǎng)景單元中，初始事件僅在收油操作時(shí)發(fā)生才可能導(dǎo)致危害場(chǎng)景，因此需考慮收油操作的發(fā)生頻率。商儲(chǔ)庫(kù)按3 次/年的周轉(zhuǎn)次數(shù)設(shè)計(jì)，收油最大流量按104m3/h 考慮，收油時(shí)長(zhǎng)每次為15 天左右，因此，收油操作的發(fā)生概率為(15×3)/365=0.12。

本案例中的修正因子需考慮點(diǎn)火概率對(duì)于場(chǎng)景后果發(fā)生頻率的影響。對(duì)于儲(chǔ)罐小孔泄漏與中孔泄漏，由于泄漏速率較低，僅考慮閃火及環(huán)境影響的后果，點(diǎn)火概率的取值參考國(guó)際油氣生產(chǎn)者協(xié)會(huì)（OGP）的推薦取值[19]；其他三種泄漏形式需考慮蒸氣云爆炸的發(fā)生概率，因此點(diǎn)火概率的取值分為立即點(diǎn)火概率與延遲點(diǎn)火概率[16]，點(diǎn)火概率的取值見(jiàn)表4。此外，在確定各類(lèi)場(chǎng)景的后果嚴(yán)重度時(shí)，根據(jù)泄漏量判斷場(chǎng)景的后果嚴(yán)重度。

表4 點(diǎn)火概率取值

（3）場(chǎng)景篩選。按照?qǐng)D3 的流程進(jìn)行場(chǎng)景篩選，由表2及表3得到的場(chǎng)景后果發(fā)生頻率可以看出，列表中的場(chǎng)景后果發(fā)生頻率均大于1×10-6/a；根據(jù)該商儲(chǔ)庫(kù)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)矩陣，分析得到儲(chǔ)罐小孔泄漏和中孔泄漏的全部場(chǎng)景、儲(chǔ)罐大孔泄漏和儲(chǔ)罐破裂的部分場(chǎng)景風(fēng)險(xiǎn)可容忍，其他場(chǎng)景需要進(jìn)行二次場(chǎng)景篩選。通過(guò)對(duì)比各場(chǎng)景的Cre，確定各場(chǎng)景單元中的Cre_max以及Cre_min，并得到各場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化可信度Cstre_i。表5列出了二次場(chǎng)景篩選的結(jié)果，最終需要進(jìn)行LOPA分析的場(chǎng)景共11個(gè)，場(chǎng)景后果主要集中于原油泄漏后的閃火/池火事故和蒸氣云爆炸事故。

3.3 對(duì)比分析

為驗(yàn)證本文方法的可靠性，將RAST場(chǎng)景結(jié)果列表與表5分別從場(chǎng)景的初始事件、損失事件以及后果類(lèi)型等方面進(jìn)行對(duì)比。如表6 所示，RAST 場(chǎng)景結(jié)果列表給出的泄漏相關(guān)場(chǎng)景主要有6個(gè)，推薦的場(chǎng)景分別是以?xún)?chǔ)罐破裂、大孔泄漏以及儲(chǔ)罐溢流為損失事件的場(chǎng)景，各場(chǎng)景在表5中均有提及；本文提出的方法中對(duì)導(dǎo)致?lián)p失事件發(fā)生的相應(yīng)初始事件IEF=3 as determined by Process Safety、IEF=4 as determined by Process Safety、BPCS控制系統(tǒng)失效以及人員操作失誤也進(jìn)行了充分的考慮，軟件中IEF=3（4）as determined by Process Safety 可以理解為設(shè)備不同程度的腐蝕失效。

表5 待分析的LOPA場(chǎng)景列表

表6 結(jié)果對(duì)比

與RAST軟件相比，本文提出的方法對(duì)場(chǎng)景的初始事件以及后果的分析更為全面可靠，以?xún)?chǔ)罐溢流為例，軟件中與儲(chǔ)罐溢流相關(guān)的場(chǎng)景初始事件僅包括BPCS 控制系統(tǒng)失效以及人員誤操作，未考慮公共系統(tǒng)等其他外部設(shè)施對(duì)場(chǎng)景的影響；同時(shí)后果僅包括原油溢流后發(fā)生閃火的情況，未考慮高含硫原油泄漏后的毒性危害以及蒸氣云爆炸的后果，造成了對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的低估。

通過(guò)與軟件的對(duì)比分析可以看出，運(yùn)用簡(jiǎn)化后的Bow-tie 模型進(jìn)行場(chǎng)景辨識(shí)可以直觀(guān)地分析出裝置中各類(lèi)初始事件的原因及后果，便于后續(xù)的場(chǎng)景篩選的進(jìn)行。同時(shí)基于現(xiàn)有的場(chǎng)景篩選方法進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)廠(chǎng)區(qū)實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)可容忍情況進(jìn)行場(chǎng)景篩選，也更符合廠(chǎng)區(qū)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況，有效降低場(chǎng)景篩選的主觀(guān)性，使該方法的可靠性得到保障。

4 結(jié)論

在LOPA分析中，場(chǎng)景篩選是一項(xiàng)十分重要的準(zhǔn)備工作，是進(jìn)行有效LOPA 分析的前提與基礎(chǔ)。本文主要對(duì)Bow-tie 模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，并利用簡(jiǎn)化后的Bow-tie 模型進(jìn)行場(chǎng)景辨識(shí)，直觀(guān)地分析出場(chǎng)景發(fā)生的原因及后果；在最大可信事故場(chǎng)景的基礎(chǔ)上對(duì)場(chǎng)景篩選方法進(jìn)行改進(jìn)，其主觀(guān)性大大降低，并且可根據(jù)企業(yè)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選，使篩選更具有針對(duì)性。利用RAST軟件進(jìn)行場(chǎng)景分析的結(jié)果對(duì)比，結(jié)果表明，本文提出的方法能夠比RAST軟件更為全面地篩選場(chǎng)景，使場(chǎng)景辨識(shí)與篩選更加高效可靠，對(duì)后續(xù)的LOPA分析更具有指導(dǎo)意義。