陈 海 谢玉洪 冯加果

1.北京邮电大学经济管理学院 2.中海石油（中国）有限公司

0 引言

近年来，全球重大油气发现中的绝大部分都来自深水领域，全球排名前50的超大项目中的3/4是深水油气项目，并且未来深水油气田投资有望保持稳定，产量也将继续增长[1]。深水油气开发平台具有投资高、周期长、风险高的特点，项目能否安全生产对经济效益的好坏影响巨大。在深水气田开发早期进行风险管理研究，并制订针对性的风险应对策略，从而实现有效的风险防控，对项目的成功实施至关重要[2]。目前，国内外在这一领域采用的研究方法主要包括模糊理论、故障树分析法、贝叶斯网络（Entropy-based Bayesian Network）分析法等。Lavasani[3]、Yu等[4]分别采用模糊故障树分析方法研究了油气田、海底管道等泄露风险；Rozuhan等[5-8]应用贝叶斯网络分析方法，开展了风险分析。部分学者针对深水大型半潜式平台开展了研究，如Jin等[9-10]对半潜式钻井平台的火灾、爆炸风险进行了评估。然而上述研究大多数都针对某些具体风险因素，未对深水半潜式平台面临的诸多风险因素进行系统性的识别与分析，并且其研究对象也都不具有大量储存凝析油的功能。

位于南海北部的陵水17-2半潜式生产平台是国内首个1 500 m水深、立柱内大容量储存凝析油的半潜式生产平台，国内外尚无相关风险管理经验。为此，笔者基于贝叶斯网络分析方法和熵权理论，建立了针对深水大型半潜式平台的风险管理流程，结合项目实际情况，对该类大型深水油气开发平台的风险防控和风险管理工作进行了探索。

1 风险管理流程与分析方法

深水大型半潜式天然气生产平台面临的诸多风险可以大体分为常规风险和特有风险两类。常规风险即一般油气生产平台所面临的各种风险因素，包括油品泄漏、化学品泄漏、落物、船舶碰撞、系泊失效、压载问题、仪器仪表故障等。特有风险是指由平台性质、用途所带来的风险，包括天然气扩散、凝析油泄漏及其引发的平台火灾爆炸事故等，具有一定的特殊性，需要依托历史数据、结合专家经验，才能完成分析和评价。笔者基于贝叶斯网络方法和熵权理论，建立了深水大型半潜式天然气生产平台的风险管理流程。

1.1 风险管理流程

依据海洋工程和油气领域的相关规范[11-12]，参考油气管道风险评估的分析方法[13]和设备完整性管理的相关经验[14-15]，结合深水大型半潜式天然气生产平台的自身结构特点与工程需求[16-18]，构建了一套适合于南海天然气开发及凝析油储存平台的风险管理流程，如图1所示。

图1 天然气开发及凝析油储存平台风险分析流程图

风险管理流程包括风险识别、评价、防控3个阶段：风险识别是指在项目设计及建设阶段需对所面临的风险加以判断、分类，是风险评价与防控的前提；风险评价是指在风险识别的基础上采用一定的方法度量风险程度，通常采用定性与定量相结合的方法；风险防控是在风险评价后，制订相应的风险应对措施，实施管理和跟踪，从而有效规避风险。

在风险识别环节，主要采用HAZID（Hazard Identification）方法识别平台的风险源。评估常规风险时采用的方法包括HAZOP（Hazard and Operability Analysis）、SIL（Safety Integrity Level） 等。 其 中，HAZOP以工艺流程为线索寻找潜在风险，进而分析风险产生的原因、可能导致的后果以及应采取的措施。SIL是一种基于特定安全仪表功能和功能失效概率的分析方法，对平台上包括软、硬件在内的所有安全相关系统元器件进行安全等级确认，从而实现对平台油气处理、电力控制等设备系统的评价。对于特有风险的分析难点和重点，采用基于熵权理论的贝叶斯网络分析方法，结合历史数据与专家经验，可以对事故发生概率及原因进行计算、推理。

1.2 贝叶斯网络

贝叶斯网络是一种统计学方法，通过有向无环图来描绘一组随机变量和条件依赖关系的概率图模型，具有推理能力强、易于理解、便于计算的特点。网络主要包含节点、弧和若干条件概率表，其中节点代表变量，而节点间的有向弧代表变量之间的因果关系。

式中Pa（Xi）表示变量Xi（i=1,…,n）所有父节点的集合；P（Xi,…,Xn）反映的是贝叶斯网络的特性。

在贝叶斯网络中，各节点之间的因果关系是由条件概率函数决定的，而条件概率的计算则应用贝叶斯定理。给定变量Y，那么X的条件概率为：

根据已知的先验概率和条件概率，就可以计算出贝叶斯网络中任意节点的概率，由不同的观测结果进行相应的因果推理。

1.3 熵权理论

熵值反映了信息无序化程度，其值越小，系统无序度越小。对于贝叶斯网络事故中部分条件概率，由于缺乏相应的数据资料，难以计算其条件概率，而一般的专家打分存在一定的主观性及波动性，故可用信息熵来确定指标权重。其计算步骤如下：

1）对n个样本、m个指标进行归一化处理，得到新的Xij值，Xij表示第i个样本的第j个指标的数值。j=1,2,…,m；i=1,2,…,n。

2）计算第j个指标下第i个样本值占该指标的比重：

3）计算第i个指标j个指标的熵值：

4）评价指标的熵权式：

2 实例分析

2.1 陵水17-2半潜式天然气生产平台概况

以陵水17-2大型半潜式天然气生产平台为研究实例。该平台排水量10.5×104t，用于开采深水天然气。通过平台油气处理装置提炼出凝析油，并存储在平台的立柱中，初步纯化的天然气则通过海底管道运输至岸上的天然气生产基地。该平台是国内首个1 500 m水深、立柱内大容量储存凝析油的半潜式平台，国内外没有相关风险管理经验。同时，海洋深水区域特殊的自然环境、复杂的油气储藏条件、深水高压开采、上部模块复杂的天然气处理系统和浮式平台动态运动等因素[17,19-20]，都增加了风险分析与管理的难度。

2.2 风险识别

在风险识别环节中，首先将该半潜式平台划分为系泊、立管、平台上部（气体接收和分离、气体压缩、气体脱水和燃气、生产水、凝析油处理、排水管和火焰）、船体设施、生活区以及货物装卸区等11个区域。再针对每一个区域进行HAZID分析，识别出平台火灾爆炸、烟气扩散、船舶碰撞、落物、逃生撤离救生、化学品泄漏以及凝析油储存和外输风险源（图2）。在识别结果中，未发现影响凝析油储油的重大风险。因此，从风险管理角度看，该平台设计方案具备合理性。

图2 陵水17-2半潜式平台HAZID风险识别内容图

2.3 风险分析

在整个油气生产的过程中，天然气在立管及处理系统或输送管道中可能发生扩散；凝析油在立柱油舱内或外输过程中可能泄漏；而扩散的天然气和泄漏的凝析油以及其他因素还可能进一步引发火灾、爆炸事故。以上述三类特有风险为例，对陵水17-2平台展开风险分析。

2.3.1 贝叶斯网络模型

以HAZID、HAZOP、SIL等分析结果为基础，结合深水油气平台事故类型及致因的相关资料，综合分析天然气扩散、凝析油泄漏及火灾爆炸安全事故，最终确定事故节点与其他节点之间的因果关系，建立贝叶斯网络模型（图3）。

图3 陵水17-2半潜式平台特有风险的贝叶斯网络模型图

其中，网络图中各根节点的概率可以通过查阅国际石油和天然气生产者协会（International Association of Oil and Gas Producers，IOGP）数据库中近10年海上油气平台各类风险因素统计数据得到。中间事件的条件概率可以依据美国安全和环境执法局（Bureau of Safety and Environmental Enforcement，BSEE）1964—2012年海上油气平台碰撞、泄漏、火灾、管道、撞击等事故的统计数据，由公式（2）计算得到。

表1中定义了包括凝析油泄漏、天然气扩散及平台火灾爆炸在内的事故等级划分标准。然而由于缺乏相应的数据支持，难以计算相关条件概率。因此利用熵权理论，由平台设计、建造、安装与运营管理等方面的专家进行评分，再由公式（3）～（6）计算确定。

表1 贝叶斯网络事故的等级划分表

计算可知，陵水17-2半潜式平台上凝析油泄漏、天然气扩散及火灾爆炸的发生概率分别为0.001 290次/（船·年）、0.001 008次/（船·年）和0.017 125次/（船·年）。其中，凝析油泄漏1级事故最有可能出现；天然气扩散3级事故概率最高；平台发生2、3级火灾爆炸事故的可能性较高，出现1、4级火灾爆炸事故的可能性则大致相同。

2.3.2 事故致因分析

在进行事故致因分析时，先假定某一事故节点的各个根节点状态分别为“YES”，再求出事故节点为“YES”的概率，比较概率大小，即可找到最可能的事故致因，形成最大事故致因链。以凝析油泄漏、天然气扩散及平台火灾爆炸为例，事故致因分析结果如表2所示。

表2 事故最大致因分析表

2.3.3 敏感性分析

为了明确事故发生的薄弱环节，展开事故致因敏感性分析。首先，分别设置“凝析油泄漏”“天然气扩散”和“平台火灾爆炸”的事故等级为1、2、3、4级，针对各等级对应的各根节点基本事件的后验概率，结果如图4所示。基本事件后验概率相对于先验概率的变化率体现了该事件对事故的敏感程度，变化率越大则敏感性程度越高，意味着该基本事件是否发生会很大程度地影响事故发生的概率。

由分析结果可知，总体上凝析油泄漏和平台火灾爆炸的根节点后验概率变化率要比天然气扩散的高出一个数量级，这意味着凝析油泄漏和平台火灾爆炸更容易受到基本事件的影响。对于凝析油泄漏和天然气扩散，落物撞击的敏感性最高，油气处理设备的振动疲劳、高压高温及内部流体的腐蚀也具有较高的敏感性。因此，一旦发生这些事件，将很有可能导致严重事故。凝析油舱液压安全阀故障、液位损失和海水腐蚀、节点老化、人员误操作等敏感性较低，对事故发生概率影响较小。对于平台火灾爆炸事故，污油罐压力过高、排水泵及生产水系统误操作和污油罐密封失效的敏感性显著，这与火灾爆炸致因分析的结果保持一致，再次证明这些基本事件是引发火灾爆炸事故的关键因素。

2.4 风险防控

根据平台风险识别与分析结果，经过统计、评估、修正，得出该平台各子系统的潜在风险及相应的应对措施建议共65项。以特有风险相关建议为例，按照敏感性大小顺序排列，如表3所示。

3 结束语

借鉴国外深水项目的风险应对策略，结合风险分析的方法和理论，建立了深水天然气开发及凝析油储存平台风险管理流程，涉及风险的识别、分析与防控环节。利用HAZOP、SIL和基于熵权的贝叶斯网络方法，结合专家经验，对陵水17-2半潜式平台的常规和特有风险进行了分析评价。以平台特有风险为例，首先确定事件与事故的因果关系，建立贝叶斯网络；再进行事故致因分析，确定最大事故致因链；然后开展敏感性分析，找出对事故发生概率影响最大的事件，为风险防控提供重要依据。最后，依据风险识别与分析结果，针对平台各子系统提出了相应的风险防控建议。

该研究针对南海深水天然气开发及凝析油储存的半潜式平台的风险分析进行了积极的探索与工程实践，积累了宝贵的经验，对我国未来深水项目的风险管理具有重要的参考价值。由于篇幅有限，笔者未对平台抵抗台风和内波等平台环境引起的风险进行分析，可以在未来研究中重点关注。

图4 陵水17-2半潜式平台事故根节点敏感性分析图

表3 陵水17-2半潜式平台特有风险点及应对措施表

续表3