高 宇， 安 晨， 王義祥 ， 王巍巍， 張振興

(1. 中國(guó)石油大學(xué)(北京) 安全與海洋工程學(xué)院， 北京 102249； 2. 海洋石油工程股份有限公司， 天津 300451)

0 引 言

深水油氣開(kāi)發(fā)逐漸成為全球油氣開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)，海洋工程裝備是決定深水油氣開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵因素。海洋工程裝備面臨著嚴(yán)酷的海洋環(huán)境，需要判斷和評(píng)估其服役情況?；陲L(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)(Risk-Based Inspection，RBI)方法是一種先進(jìn)的檢測(cè)方法，其研究始于30年前[1]，通過(guò)計(jì)算特定系統(tǒng)的故障概率(PoF)和故障后果(CoF)對(duì)每個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。其中，影響PoF和CoF的關(guān)鍵工藝參數(shù)被稱(chēng)為關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)(Key Performance Indicator，KPI)，KPI是以明確定義和可追溯的方式客觀描述被觀察對(duì)象性能的指標(biāo)[2]。

1 RBI主要原則

RBI主要原則包括：建立背景、識(shí)別危險(xiǎn)、計(jì)算故障頻率、評(píng)估后果和計(jì)算分析等。RBI的初步和詳細(xì)分析都須進(jìn)行以下步驟：風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)制定、失效概率計(jì)算、失效后果評(píng)估和檢測(cè)計(jì)劃制定。在確定設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)后，根據(jù)具體情況制定檢測(cè)和維修計(jì)劃，并進(jìn)行重新評(píng)估以達(dá)到降低風(fēng)險(xiǎn)、完善計(jì)劃的目的。RBI方法管理過(guò)程如圖1所示。

圖1 RBI方法管理過(guò)程示例

1.1 RBI分析方法

RBI被分為定性和定量?jī)煞N分析方法[3]，還可分為半定性、常規(guī)和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析方法。本文介紹幾種常見(jiàn)的RBI分析方法。

1.1.1 定性風(fēng)險(xiǎn)分析

定性分析是許多行業(yè)中常用的不確定性評(píng)估方法。根據(jù)NWAOHA等[4]研究，定性分析一般依靠專(zhuān)家的主觀判斷作為輸入信息的演繹方法，在此基礎(chǔ)上評(píng)判相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)。定性分析被認(rèn)為是風(fēng)險(xiǎn)分析方法中最快捷、簡(jiǎn)單的分析方法，因?yàn)槎ㄐ燥L(fēng)險(xiǎn)分析技術(shù)基于科學(xué)決策和貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論。定性風(fēng)險(xiǎn)分析一般通過(guò)“彩色指示器”即風(fēng)險(xiǎn)矩陣來(lái)表示。圖2為一種常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)矩陣：“紅”標(biāo)記代表高風(fēng)險(xiǎn)，“黃”或“橙”標(biāo)記代表中等風(fēng)險(xiǎn)，“綠”標(biāo)記代表低風(fēng)險(xiǎn)。其采用風(fēng)險(xiǎn)分析哲學(xué)，即風(fēng)險(xiǎn)是失敗概率與失敗后果的乘積。

圖2 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)矩陣

1.1.2 定量風(fēng)險(xiǎn)分析

定量分析是運(yùn)用數(shù)學(xué)和計(jì)算模型識(shí)別、量化潛在事故概率和后果的系統(tǒng)方法。根據(jù)MARHAVILAS等[5]研究，定量分析以模擬、試驗(yàn)方法和真實(shí)生活信息作為輸入?yún)?shù)來(lái)進(jìn)行定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。與定性風(fēng)險(xiǎn)分析不同，定量風(fēng)險(xiǎn)分析的結(jié)果以既定的定量風(fēng)險(xiǎn)接受標(biāo)準(zhǔn)作為基準(zhǔn)。這意味著定量風(fēng)險(xiǎn)分析需要大量的數(shù)據(jù)，因此其結(jié)果更加可靠。

1.1.3 半定性風(fēng)險(xiǎn)分析

半定性分析是定量與定性分析的結(jié)合。由于定量和定性風(fēng)險(xiǎn)分析都存在一定的局限性，將兩者結(jié)合可有效彌補(bǔ)其不足。半定性風(fēng)險(xiǎn)分析綜合定性法中以圖表為基礎(chǔ)的模型與定量法的相關(guān)知識(shí)[6]。BERLE等[7]建議半定性風(fēng)險(xiǎn)分析采用定量技術(shù)，然而在研究中他們并未利用概率計(jì)算或后果評(píng)估的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。半定性風(fēng)險(xiǎn)分析的工具主要有初步危險(xiǎn)分析(Preliminary Hazard Analysis，PHA)、失效模式與影響分析(Failure Mode and Effect Analysis，F(xiàn)MEA)、故障模式影響與危害度分析(Fault Mode Effect and Criticality Analysis，F(xiàn)MECA)、危險(xiǎn)與可操作性分析(Hazard and Operability study，HAZOP)和基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)[8]。

1.1.4 常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)分析和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析

常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)分析(Common Risk Analysis，CRA)具有一些無(wú)法忽略的缺點(diǎn)[8]，包括無(wú)法利用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、決策過(guò)程存在一定的不確定性、過(guò)程較為僵化等。動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析(Dynamic Risk Analysis，DRA)比CRA更靈活，可利用新獲得的信息不斷更新風(fēng)險(xiǎn)水平。DRA已應(yīng)用于模擬動(dòng)態(tài)情況和識(shí)別事故場(chǎng)景、動(dòng)態(tài)故障樹(shù)和事件樹(shù)分析、液化天然氣擴(kuò)散風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估策略等方面[9]。

1.2 RBI分析工具

1.2.1 檢查表

檢查表是識(shí)別危害和風(fēng)險(xiǎn)的常用工具之一，主要依靠專(zhuān)家的判斷和項(xiàng)目中獲得的信息，需要回顧以往的數(shù)據(jù)并進(jìn)行總結(jié)，且較為依賴(lài)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，給最終結(jié)果帶來(lái)不確定性，當(dāng)團(tuán)隊(duì)成員不再參與時(shí)，需要花費(fèi)大量的時(shí)間回顧和整理所遇到的問(wèn)題。

1.2.2 HAZOP工具

一般來(lái)說(shuō)，HAZOP與故障樹(shù)和概率后果矩陣等技術(shù)結(jié)合，采用半定性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[10]。HAZOP可用于從不同角度評(píng)估安全系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)。該工具的優(yōu)點(diǎn)如下：(1)當(dāng)面臨難以量化的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，較有幫助；(2)不必為發(fā)生的概率和后果的嚴(yán)重性指定數(shù)值；(3)與其他風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具相比，相對(duì)簡(jiǎn)單。該工具的主要缺點(diǎn)是無(wú)法評(píng)估多組件系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)。

1.2.3 FMEA/ FMECA工具

FMEA/EMECA都是常用的風(fēng)險(xiǎn)分析工具。決策者可通過(guò)提出可行的方法以降低系統(tǒng)的潛在故障失效概率。這類(lèi)分析工具將系統(tǒng)分為子系統(tǒng)和組件，識(shí)別故障可能的原因和模式，確定當(dāng)前的解決方案并評(píng)估故障產(chǎn)生的影響。對(duì)于定量分析來(lái)說(shuō)，風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級(jí)數(shù)RPN由發(fā)生概率O、發(fā)生嚴(yán)重程度S和檢測(cè)的難易程度D決定：

RPN=OSD

(1)

在FMEA和FMECA中，存在O、S和D輸入數(shù)據(jù)的主觀性質(zhì)，這是重要的限制之一[11]。有關(guān)FMEA的更多細(xì)節(jié)可參考文獻(xiàn)[12-13]。

FMEA起初被稱(chēng)為故障模式、影響和臨界分析。FMECA中的“C”則代表各種故障影響的危險(xiǎn)程度并對(duì)其進(jìn)行排序，F(xiàn)MECA是一種帶有臨界性分析的FMEA，且存在多種失效分析水平，然而其沒(méi)有考慮多種失效的相互作用。因此，很多行業(yè)在使用FMEA后并未繼續(xù)使用FMECA。

1.2.4 故障樹(shù)

故障樹(shù)是一種演繹故障分析工具，由安全分析師用來(lái)在系統(tǒng)故障或過(guò)程中斷發(fā)生之前識(shí)別故障出現(xiàn)的可能原因[14]。故障樹(shù)分析通過(guò)先視故障與系統(tǒng)故障路徑之間的邏輯聯(lián)系產(chǎn)生圖形顯示。構(gòu)建故障樹(shù)的主要步驟包括：(1)系統(tǒng)的定義；(2)頂層故障的定義；(3)頂層故障潛在原因的識(shí)別；(4)下一層事件的識(shí)別；(5)根本原因的識(shí)別；(6)事件概率的賦值；(7)故障樹(shù)的分析。

1.2.5 BN和Petri網(wǎng)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network，BN)是一個(gè)定向圖形模型和一個(gè)結(jié)構(gòu)化干擾工具，對(duì)于處理風(fēng)險(xiǎn)和可靠性決策過(guò)程的不確定性，組合來(lái)自不同源頭的信息以及更新結(jié)果非常有用。BN的主要作用是在獲得新數(shù)據(jù)后對(duì)系統(tǒng)最終結(jié)果的后驗(yàn)概率條件進(jìn)行建模[15-16]。許多研究人員認(rèn)為，在液化天然氣設(shè)施等動(dòng)態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析中，BN是一種合適的、有前途的處理不確定性的工具。

Petri網(wǎng)是一個(gè)圖形和數(shù)學(xué)建模工具，適用于動(dòng)態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析，是一種很有前景的工具，可以描述并發(fā)、異步、分布式、并行和不確定或隨機(jī)行為特征的系統(tǒng)。Petri網(wǎng)使用2種類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)，即位置和過(guò)渡。在Petri網(wǎng)中，系統(tǒng)被圖形化地構(gòu)建為一組條件和事件，其中，位置代表?xiàng)l件，轉(zhuǎn)換代表事件，圓形表示可能包含標(biāo)記的地方，矩形表示過(guò)渡。一個(gè)基本事件至一個(gè)Petri網(wǎng)的映射[17]如圖3所示。

圖3 基本事件至Petri網(wǎng)的映射

2 KPI介紹

在海洋石油天然氣領(lǐng)域中，通過(guò)確定設(shè)備的KPI和這些參數(shù)何時(shí)達(dá)到臨界值或接近臨界水平，便可對(duì)設(shè)備的完整性進(jìn)行監(jiān)測(cè)和維護(hù)，確保設(shè)備正常服役。

2.1 KPI定義

對(duì)設(shè)備影響較明顯的相關(guān)參數(shù)通常被稱(chēng)為性能指標(biāo)(Performance Indicator，PI)和KPI，這些指標(biāo)可以用于優(yōu)化檢查和其他維護(hù)活動(dòng)的需要和優(yōu)先順序，以幫助制定經(jīng)濟(jì)、快捷的監(jiān)測(cè)和維護(hù)方案。PI和KPI是定期評(píng)估基于風(fēng)險(xiǎn)檢查計(jì)劃可行性的關(guān)鍵參數(shù)。需要以可理解、有意義和可衡量的方式建立PI和KPI。

根據(jù)FELDMAN等[18]的研究，有3種指標(biāo)的衡量方式：

(1) 關(guān)鍵結(jié)果指標(biāo)(Key Result Indicator，KRI)，通常每個(gè)月需審查1次；(2) PI，介于KRI與KPI之間，KPI從PI之中選??；(3) KPI，需每天進(jìn)行檢查，其會(huì)顯著影響設(shè)備的服役情況。

2.2 KPI在海洋石油裝備中的應(yīng)用

目前，有關(guān)KPI在海洋石油裝備中的研究和應(yīng)用尚未廣泛展開(kāi)，但是其對(duì)于分析和衡量設(shè)備的變化影響十分有用，可以為延長(zhǎng)設(shè)備服役壽命的實(shí)例奠定基礎(chǔ)[19]。在一些早期工作[20]中，基于極端天氣、疲勞、腐蝕和意外損壞等危險(xiǎn)，開(kāi)發(fā)20個(gè)KPI，其目的是保證海上結(jié)構(gòu)的完整性，并通過(guò)研究選出8項(xiàng)需要詳細(xì)檢查的指標(biāo)。

2.2.1 KPI在管道中的應(yīng)用

根據(jù)2013年首發(fā)的石油天然氣行業(yè)關(guān)于腐蝕控制的50個(gè)KPI[21]，SHERRY[22]結(jié)合9個(gè)工程實(shí)例，對(duì)50個(gè)KPI的實(shí)施進(jìn)行描述和分析，其所在的CorrMagnet Consulting公司進(jìn)行一系列如何應(yīng)用和實(shí)施KPI來(lái)控制管道腐蝕的研究。在研究中，學(xué)者們針對(duì)50個(gè)KPI進(jìn)行評(píng)估、打分，根據(jù)其合理性和重要程度進(jìn)行分析和選擇。

在石油天然氣行業(yè)，管道的主要失效原因是外部和內(nèi)部腐蝕，利用KPI進(jìn)行海底管道的腐蝕管理能改善腐蝕性能報(bào)告的管理信息并顯著提高成本效益。在QUEEN等[23]研究中，討論一些可用于測(cè)量的腐蝕管理KPI(腐蝕成本、腐蝕抑制等級(jí)、設(shè)備維護(hù)完成)，并且對(duì)這些指標(biāo)作出解釋。為減輕碳?xì)浠衔镌诠艿纼?nèi)的威脅，MORSHED[24]研究基于KPI的腐蝕管理策略，選取腐蝕抑制劑注射速率、管內(nèi)含水量、管道內(nèi)腐蝕抑制劑殘余量作為KPI，并提出KPI應(yīng)有規(guī)定的范圍或閾值，與管道外腐蝕相比，內(nèi)腐蝕更值得關(guān)注。

2.2.2 KPI在深水立管中的應(yīng)用

隨著海上油田開(kāi)發(fā)的深入，深水立管組件需要克服更惡劣的環(huán)境、復(fù)雜油井要求和操作條件不確定性的風(fēng)險(xiǎn)。立管類(lèi)型主要包括垂直頂部張緊立管(Top Tensioned Riser，TTR)、鋼懸鏈線立管(Steel Catenary Riser，SCR)和撓性立管(Flexible Riser，F(xiàn)R)，他們承受不同類(lèi)型的載荷，也有著不同的潛在FMEA。

GOLDSMITH等針對(duì)TTR和SCR進(jìn)行監(jiān)測(cè)，獲得2種立管的響應(yīng)數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)和立管服役的船只響應(yīng)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，選取TTR上低應(yīng)力接頭處的加速度、SCR的疲勞應(yīng)變或加速度、H2S含量、TTR的環(huán)空壓力、撓性接頭的壓力和溫度、CO2含量等作為KPI。同樣地，針對(duì)立管的完整性管理，COOK等選取撓性接頭上的壓力和溫度、CO2含量和含水率等作為KPI，建立大型深水立管組合完整性管理的正式流程，并給出針對(duì)SCR的KPI示例。

2.2.3 KPI在其他設(shè)備中的應(yīng)用

IANNACCONE等定義1套KPI，以支持液化天然氣(LNG)儲(chǔ)罐的安全評(píng)估，也為安全系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)急決策提供有效的支持。在該研究中，儲(chǔ)罐結(jié)構(gòu)的熱致應(yīng)力、內(nèi)部壓力引起的應(yīng)力導(dǎo)致相關(guān)設(shè)計(jì)安全裕度的降低和油箱故障時(shí)釋放的能量被量化并作為KPI。

對(duì)于浮式液化天然氣生產(chǎn)儲(chǔ)卸油裝置(FPSO)，腐蝕管理是必要的，其中CO2腐蝕故障是FPSO所有故障事故中的主要部分。在石油天然氣的生產(chǎn)中，干燥的CO2氣體沒(méi)有腐蝕性，當(dāng)CO2氣體溶于水后，將促進(jìn)鋼和接觸的水相之間的電化學(xué)反應(yīng)，產(chǎn)生H2CO3。

SIMBOLON針對(duì)阿爾弗海姆的FPSO，考慮流動(dòng)效應(yīng)、壓力、溫度、流體中的污垢、微生物、CO2、H2S、氯化物、沙礫對(duì)侵蝕的影響以及氧氣和腐蝕抑制劑多種因素的影響等，進(jìn)行基于KPI的風(fēng)險(xiǎn)分析，根據(jù)腐蝕性能指標(biāo)確定KPI，并制定腐蝕管理策略。該研究選取H2S分壓、CO2含量和燃?xì)鉁囟?，并將其作為KPI。

2.3 KPI閾值

對(duì)于系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)水平監(jiān)測(cè)和評(píng)估而言，在確定系統(tǒng)的KPI后，需要明確KPI的閾值，當(dāng)所確定的KPI數(shù)值接近或達(dá)到閾值后，采取相應(yīng)措施。

一般來(lái)說(shuō)，KPI可分為短期KPI和長(zhǎng)期KPI。針對(duì)長(zhǎng)期KPI，可將測(cè)量數(shù)據(jù)與到達(dá)警報(bào)級(jí)別數(shù)值進(jìn)行對(duì)比。例如，立管的表面電流數(shù)值可以與百年一遇的電流數(shù)值進(jìn)行比較，隔水管頂部張力值與設(shè)計(jì)的預(yù)期張力值進(jìn)行比較，立管強(qiáng)度的閾值為屈服極限的0.8倍，立管的模擬沖程極限也可作為警報(bào)閾值。另外，長(zhǎng)期KPI需要對(duì)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一定數(shù)量的收集。

根據(jù)MORSHED[24]的研究，對(duì)于1個(gè)具有30 d 的月份來(lái)說(shuō)，每天相當(dāng)于3.3%的合規(guī)率，在月底時(shí)，合規(guī)天數(shù)應(yīng)該相加然后乘以3.3%，得到KPI的月度合規(guī)百分比。研究者認(rèn)為，合規(guī)目標(biāo)水平的數(shù)值取決于客戶(hù)的期望、月平均合規(guī)率和工程師的判斷。OLABISI[25]指出，腐蝕KPI是一個(gè)關(guān)鍵的性能指標(biāo)，可用于衡量主要腐蝕風(fēng)險(xiǎn)管理策略，提供可靠的預(yù)警。

曾有學(xué)者從11個(gè)性能指標(biāo)中選取CO2、燃?xì)鉁囟群虷2S分壓作為KPI，并根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)制定其閾值。這3個(gè)指標(biāo)對(duì)于維護(hù)FPSO系統(tǒng)的完整性具有至關(guān)重要的作用。雖然其他參數(shù)也需要每天測(cè)量，但是其對(duì)系統(tǒng)故障的影響較小。

3 結(jié) 論

風(fēng)險(xiǎn)分析方法的應(yīng)用和KPI參數(shù)的確定有助于事故的預(yù)防以及提高海洋石油裝備關(guān)鍵系統(tǒng)的安全性和可靠性。本文對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分析方法和應(yīng)用進(jìn)行總結(jié)，無(wú)論是RBI方法還是KPI都具有一定的研究前景。但目前來(lái)看，兩者仍存在一些發(fā)展瓶頸。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域的研究大多針對(duì)傳統(tǒng)類(lèi)型的方法，有關(guān)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究相對(duì)較少。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)分析方法來(lái)說(shuō)，獲得高質(zhì)量的真實(shí)數(shù)據(jù)是進(jìn)行分析的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。仍有很多風(fēng)險(xiǎn)分析工具值得使用，如馬爾科夫鏈和Petri網(wǎng)。盡管許多學(xué)者對(duì)KPI進(jìn)行了大量研究，但是KPI的應(yīng)用仍存在許多需要進(jìn)一步研究的地方，如：對(duì)于KPI的選取、閾值的確定和KPI的監(jiān)測(cè)方法。目前對(duì)于KPI參數(shù)的選取大多針對(duì)腐蝕損傷，其他失效模式KPI參數(shù)的選取需要進(jìn)一步研究。目前，國(guó)內(nèi)針對(duì)KPI的研究仍然較少。

綜上所述，RBI方法和KPI的研究仍然存在一些空白，隨著研究的不斷深入，建立可靠的、具有通用性的RBI分析方法和KPI選取和閾值確定方法是十分重要的。