王海清，孙浩，张之秀

（1中国石油大学(华东)机电工程学院安全科学与工程系，山东青岛266580；2中国石化海南炼油化工有限公司商储海南分公司HSE部，海南洋浦578101）

化工厂含有大量可燃物质，设备排列紧密、管道复杂导致阻塞率增加，一旦发生爆炸事故，极易造成严重的人员伤亡、财产损失和环境破坏。为减小事故后果，有效地分析控制室的抗爆强度格外重要。

NORSOK Z-013[1]给出了爆炸定量风险分析的框架，但并未给出具体分析方法和案例。常见的爆炸评估方法和软件，如荷兰TNO实验室提出的多能法、TNT法、Baker-Strehlow法和PHAST软件等[2-3]，其中运用较多的是多能法，它综合考虑了湍流加速和气体活性等因素。然而它们属于二维模型，很难考虑到化工厂区复杂的设备和管路系统对爆炸超压的影响。近年来计算流体力学（CFD）软件迅速发展，如AutoREAGas、Fluent和Flacs等，由于CFD模型能很好地表示出真实的物理环境，其越来越成为爆炸风险分析的主流[4-5]。Hansen等[6]利用Flacs软件评估设备、管道、抗爆墙和关键建筑物的爆炸超压，并将其转换为实际受力，为设备的设计强度提供指导。Paik等[7]利用Flacs评估海上设施碳氢化合物发生泄漏后所造成的火灾和爆炸风险，为安全屏障的设计提供指导。然而研究多是从事故后果出发，选择最差工况或几种场景研究设备或建筑物受事故的影响，未充分考虑到事故发生概率对建筑物风险的影响。

爆炸超压受气云体积、气云位置、点火位置等因素的影响，而气云体积和位置又受气象条件、泄漏位置、泄漏速率的影响，这些因素排列组合导致爆炸事故场景数量巨大。CFD模型虽然能很好地表示真实的物理环境，但由于计算机资源和时间的限制，使得研究工作局限于最差工况的模拟或选取部分场景进行分析。以最差工况的分析结果，即设计事故载荷（design accident load）作为强度设计的参考值，不仅增加了场景选择的不确定性，也可能造成过度设计。NORSOK Z-013中提出维度事故载荷（dimensioning accident load，DAL）的概念，即为了满足定义的风险接受标准，功能或系统在规定的时间内能够承受最严重的意外载荷。工厂或企业可以根据自身制订的可接受风险标准确定DAL值。针对过度设计问题提出了一种基于维度事故载荷的确定控制室抗爆强度的方法，克服了设计事故载荷的缺点，解决了场景选取的不确定性和抗爆强度过度设计的问题，从事故发生概率和后果两个角度综合量化控制室抗爆载荷，为关键区域的强度设计和安全屏障的设立奠定基础。

1 方法

为了选取有代表性的场景，从事故发生概率和后果两个角度考虑控制室抗爆设计，结合NORSOK Z-013标准的相关技术概念，本文提出了一种基于DAL的确定控制室抗爆强度的方法。该方法主要包括4个部分，即场景构建、场景筛选、计算控制室DAL和计算控制室爆炸载荷。第一步的任务是构建事故场景集，并计算各场景的发生概率；第二步的任务是根据NORSOK Z-013和ALARP准则进行判断，选取可信场景；第三步是对可信场景进行模拟计算，根据场景的爆炸超压值和发生频率绘制超压-频率超越曲线，结合ALARP准则确定控制室的DAL；第四步是以DAL为输入，计算控制室的爆炸载荷。具体分析如图1所示。

图1 控制室抗爆强度分析流程

1.1 场景构建与筛选

1.1.1 泄漏场景构建

（1）风场集构建 风场主要受风速和风向的影响。风速影响气云的扩散速度和浓度；风向决定气云扩散的方向，风向的变化会导致气云的位置发生改变。可通过风向与风速的联合分布概率构建可燃气体泄漏的风场集[8]。

（2）泄漏源集构建 危险物质泄漏是石化装置发生火灾、爆炸和中毒事故的根源，事故的发生概率取决于工艺设备的泄漏概率，即泄漏源的泄漏概率。目前国内外常用的泄漏孔径分类如表1所示。

表1 泄漏源孔径分类

基础泄漏数据主要来源于对各种工艺设备的统计，通常采用荷兰COVO[9-10]和挪威船级社（DNV）[11]公布的统计数据，这些数据由多年的研究和现场经验得来，在国内外得到了广泛的应用。根据所公布的不同孔径泄漏概率数据，区间内任意孔径的泄漏概率以插值公式求出，如式(1)所示。

式中，a为所选区间内任意孔径，mm；b为区间内最大孔径，mm；s为区间内最小孔径，mm；Fa为任意孔径a的泄漏概率；Fb为孔径b的泄漏概率；Fs为孔径s的泄漏概。Fb和Fs从统计数据中获取。

（3）泄漏位置与方向 为了得到一个具有代表性的分布，每个区域应该至少有3个泄漏点，每个泄漏点具有4～6个泄漏方向。为了兼顾场景代表性和数量的关系，可以使用基于物理、几何、通风方向和对称性的思想简化泄漏位置与方向的分布。泄漏方向应至少具有与风向相同、与风向相反两种情况[1]。具体泄漏位置和方向的选取需根据厂区内各区域的具体布置进行确定。

（4）泄漏场景筛选 综合风速风向联合概率分布与泄漏源泄漏概率，可以得出每个泄漏场景的发生概率。由于泄漏场景的排列组合数量巨大，工程中为兼顾计算经济性需要对泄漏场景进行筛选。安全行业标准AQ/T 3046—2013《化工企业定量风险评价导则》指出，当泄漏源泄漏概率小于10-8/a或事故场景造成的死亡概率小于1%时，在定量风险评价中可不考虑这种场景；NORSOK Z-013规定每年累积概率为10-4的超压值为不可接受的界限。若泄漏和爆炸场景的发生频率很小，这些场景的发生频率对总场景的累积频率的影响很小。综合NORSOK Z-013和文献[12]，最终取10-6作为场景筛选的临界值，具体流程如图1所示。

1.1.2 爆炸场景构建

（1）延迟点火概率 危险物质泄漏后遇点火源会发生火灾和爆炸等事故，点火概率的研究是定量风险评价的关键要素之一。本文主要研究作用在控制室的爆炸载荷，故分析延迟点火概率。《石化装置定量风险评估指南》给出了延迟点火概率与泄漏速率之间的关系，如式(2)所示。

式中，Pi为延迟点火概率；e为自然常数，取2.718；m为质量流量，kg/s，如式(3)所示[13]；C为泄漏系数；A为泄漏孔面积，m2；ρ为物质密度，kg/m3；p为设备内工作压力，Pa；pa为大气压，Pa。

（2）气云的位置和体积分布 爆炸超压值受可燃气云位置和体积的影响。不同体积的气云所产生的爆炸超压大小不同；气云位置的变化会引起空间压力分布发生较大改变。根据所构建的泄漏场景集，经筛选后的场景利用CFD软件进行模拟，得到每一个场景的可燃气云位置和体积的分布。

（3）爆炸场景筛选 根据泄漏场景的发生概率和延迟点火概率计算每一个爆炸场景的发生概率，取10-6/a作为爆炸场景筛选的临界值，进行总事故场景的第二次筛选，经筛选后的场景即为可信事故场景。具体流程如图1所示。

1.2 计算控制室DAL

对可信场景利用FLACS软件进行模拟计算，选取控制室为分析对象，计算控制室在每一个场景中所受的超压值。根据场景发生频率和后果，绘制控制室超压频率超越曲线。根据可接受风险标准，确定控制室的DAL，具体如图2所示。

图2 DAL分析流程

1.3 控制室爆炸载荷

选取《石油化工控制室抗爆设计规范》的计算方法，以控制室DAL为峰值入射超压，把控制室等效为矩形，作用在控制室前墙、侧墙及屋面和后墙的爆炸载荷计算如式(4)～式(15)所示。

（1）前墙爆炸载荷

①峰值反射压力

式中，pr为峰值反射压力，kPa；pso为峰值入射超压，kPa，应根据爆炸安全性评估确定，本文以控制室的DAL为峰值入射超压。

②停滞压力

式中，ps为停滞压力，kPa；Cd为阻力系数，取决于障碍物表面的形状及朝向，对于控制室，前墙取1.0，侧墙、屋面和后墙取-0.4；qo为峰值动压，kPa，由式(6)计算得到。

式中，pa为大气压力，取101.325kPa。

③前墙正压等效作用时间

式中，td为爆炸安全性评估确定的爆炸冲击波正压作用时间，s；tc为反射压持续时间，s，通常情况下tc＜td，当计算的tc＞td时，取tc=td；S为停滞压力点到建筑物边缘的距离，m，取建筑物高度H或硬包面框度的一半；U为波速，m/s，由式(10)计算得到；te为前墙正压有效作用时间，s；lw为正压冲量。

（2）侧墙及屋面爆炸载荷

作用在侧墙及屋面的爆炸载荷和作用时间如式(11)、式(12)所示。

式中，pa为作用在侧墙和屋面上的有效冲击波超压，kPa；Ce为等效峰值压力系数；tr为侧墙及屋面有效冲击波超压升压时间，s；L1为冲击波结构构件的长度，m。计算侧墙时L1取1；计算屋面时，当冲击波方向与屋面板跨度平行时取屋面板跨度，垂直时取1；计算后墙时，取建筑物高度。

（3）后墙爆炸载荷

式中，pb表示作用在后墙上的有效超压，kPa；ta表示冲击波到达后墙的时间，s；D表示平行于冲击波方向的建筑物尺寸，m；trb表示后墙上有效冲击波超压升压时间，s。

2 案例

以某厂区丙烯单元为例，该单元占地面积约为9000m2，主要分为丙烯工艺区、储存区和控制室3个区域。控制室与工艺区之间距离为27m。该工艺单元丙烯密度为516kg/m3，操作压力为0.6MPa，温度为20℃。根据厂区具体布置，利用FLACS前处理工具CASD进行三维模型的构建，整个计算区域大小为170m×130m×40m，泄漏场景中总网格数量为884986个，所采用的网格为FLACS通用网格大小（1m×1m×1m），并在泄漏孔附近进行了网格加密。由于爆炸仿真需要准确地捕捉超压值的分布情况，所以爆炸场景中所采用的大小为0.7m×0.7m×0.7m，网格数量为1726562，具体如图3所示。

图3 厂区模型图

2.1 可信事故场景筛选

NORSOK Z-013中建议应至少考虑8种风向、两种风速。为综合考虑风速、风向对气体扩散的影响，选取了8种风向和7种风速组成的风场。根据该地区的气象观测数据可得出风速风向联合分布概率，如表2所示，表中数值表示相应风速风向的出现概率。

表2 风速、风向联合分布概率

泄漏孔径理论上有无限种可能，根据NORSOK Z-013中的建议，由于小孔泄漏对厂区的影响较小，根据表1中泄漏孔径的分类，选取3种泄漏孔径（50mm、100mm和200mm）进行泄漏场景的模拟，根据式(1)计算各孔径的泄漏概率，如表3所示。

表3 泄漏孔径及泄漏概率

由于罐体底部管道系统复杂、纵横交错，导致阻塞率增加，一旦发生泄漏会造成严重的后果。选取罐体底部管道为泄漏源，根据表2和表3中的数据对泄漏场景集进行筛选，以发生频率10-6/a作为泄漏场景筛选的临界值，总场景数为168个，经筛选后泄漏事故可信场景数量为77个。以发生频率10-6/a为爆炸场景的选取标准，对总事故场景进行第二次筛选，经筛选后可信爆炸场景个数为37个，对这些可信场景进行模拟计算。

2.2 泄漏模拟

泄漏模拟的流程如图4所示，物理模型是CFD计算的基础，准确地表示出厂区内各设备和管道的布置可以使计算结果接近真实值。隔离段的特性和泄漏孔径决定了泄漏的质量流量和持续时间；厂区内的气象条件（如风速、风向）会影响气云的位置和体积。在正确表示真实物理参数的基础上进行泄漏模拟，根据计算结果（如气云图、FUEL文件）确定每一个场景的气云位置和体积。利用FLACS软件对37个可信场景进行仿真计算。

图4 泄漏场景分析流程

FLACS中Q9被用于表示等效化学计量云体积，将非均质气体云缩放为较小的化学计量气云从而产生与原始气云相近的爆炸载荷。图5为各泄漏孔径下37个泄漏场景所产生可燃气云体积的平均值和最大值。气云平均体积分别为538m3、4250m3和11785m3，可以看出，随着泄漏孔径的增加，泄漏形成的可燃气云体积在增加。在泄漏量相同的情况下，泄漏孔径为100mm时所产生的可燃气云平均体积是50mm泄漏孔径的7.9倍；泄漏孔径为200mm时所产生的可燃气云平均体积是50mm泄漏孔径的21.9倍，是泄漏孔径为100mm时所产生的可燃气云平均体积的2.8倍。可以看出，在泄漏量相同的情况下，泄漏孔径越大形成的可燃气云体积越大，这是因为当泄漏孔径相对较大时，泄漏所产生的气云被风场稀释的速度较慢。

图5 爆炸极限范围内的最大和平均可燃气云体积

相同孔径下可燃气云最小体积、平均体积与气云最大体积差距较大，当泄漏孔径为50mm时，泄漏所形成的最大气云体积是平均体积的1.7倍，是最小气云体积的3.1倍；当泄漏孔径为100mm时，泄漏所形成的最大气云体积是平均体积的2.9倍，是最小气云体积的15.4倍；当泄漏孔径为200mm时，泄漏所形成的最大气云体积是平均体积的1.5倍，是最小气云体积的3.5倍。

综上所述，在相同泄漏量的条件下，泄漏孔径的增加会导致泄漏产生的可燃气云体积的大幅度增加；在相同的泄漏工况下由于风场的改变导致形成的可燃气云体积有很大的差距，如果只考虑最差工况或几种场景研究控制室的抗爆强度，虽然能很好地将风险降低到最小，但却过度设计了控制室的抗爆强度，不符合安全-经济的理念。

为了分析37种泄漏场景的模拟结果，计算了气体监测区域内各场景所产生的气云体积累积曲线，如图6所示。从图中可以看出，随着气云体积的增加，对应的累积概率不断减小。体积小于1000m3的气云占65%；体积大于12000m3的气云占10%，说明厂区发生泄漏事故时产生大体积气云的概率很小，若不考虑场景发生概率，只以一种或几种工况的模拟结果作为控制室抗爆设计的参考值，不但会增加场景选择的不确定性，也会造成计算结果不具代表性，无法准确量化控制室的风险。

图6 气云体积累积分布

为了表明不同场景的事故后果不同，分析其他工况相同时不同风速对气云体积的影响，如图7所示。图7(a)和图7(b)表示泄漏孔径为100mm、风向为南时，不同风速条件下的可燃气云分布情况。从图7中可以看出，其他条件相同的情况下，风速为3m/s时气云的分布范围广，扩散到了控制室周围，此时形成的可燃气云体积为4766m3，若发生爆炸事故则会对控制室造成较大的影响；当风速为7m/s时，泄漏出的气云受风速的影响快速扩散，可燃气云浓度迅速减小，该场景下产生的最大可燃气云体积为826m3，控制室在该场景下受爆炸事故影响的程度较小。可以看出，不同场景下所产生的事故后果不同，为了准确评估控制室受事故的影响程度，应从事故发生的概率和后果两个维度出发，综合考虑各个场景的发生概率和后果，而不应只考虑最差工况下的后果，以免造成过度设计。

图7 不同风速下的气云分布图

2.3 爆炸模拟和结果分析

泄漏模拟的输出数据是爆炸模拟的输入数据，根据气云位置、体积和点火位置对每一个爆炸场景进行计算，根据计算得出的超压数据分析气云体积和超压的关系以及超压-频率超越曲线，以ALARP和NORSOK Z-013为标准进行判断，计算控制室DAL。具体流程如图8所示。

图8 控制室DAL评估流程

气云位置、体积和点火位置是影响爆炸超压的重要因素。气云位置和体积由泄漏模拟结果得出。由于边缘点火的火焰传播的路径比中心点火长，相同条件下边缘点火所产生的爆炸超压比中心点火要大，保守选取边缘点火进行超压计算。图9为气云体积与爆炸超压之间的关系，可以看出，不同场景所产生的爆炸超压值差距较大，37组场景产生的爆炸超压值的最大值、平均值和最小值分别为10.1kPa、1.16kPa和0.01kPa，可以得出结论，在控制室强度设计时，若只考虑后果而不考虑场景发生的概率则会造成过度设计。

图9 气云体积与爆炸超压之间的关系

为了计算控制室DAL，结合场景的爆炸超压和发生频率绘制超压-频率超越曲线，根据ALARP准则确定控制室DAL，结果如图10所示。选取10-5/a为个人可接受风险标准的上限，可以得出控制室DAL的取值为3.3kPa，以DAL为控制室爆炸载荷的峰值入射超压。

图10 控制室超压-频率超越曲线

2.4 控制室爆炸载荷

经爆炸模拟计算结果，确定了控制室抗爆载荷的峰值入射超压和正压作用时间分别为3.3kPa和100ms。为了对比DAL和传统的设计事故载荷方法的不同，分别以DAL和最差工况的超压值为峰值入射超压，根据式(4)～式(15)分别计算控制室爆炸载荷，结果如表4所示。

由于前墙受爆炸超压的直接影响，取前墙的爆炸载荷为强度设计的参考值。由表4可以看出，基于DAL方法确定的中控室抗爆载荷值为3.34kPa，以传统的最差工况确定的中控室抗爆载荷值为10.45kPa。根据《石油化工建筑物抗爆设计标准》，当爆炸载荷不大于6.9kPa时，应采用钢筋混凝土框架-组合砖砌体结构或钢结构；当爆炸载荷大于6.9kPa小于21kPa时，应采用钢筋混凝土框架-剪力墙结构、钢结构。基于DAL的方法计算出的爆炸载荷与最差工况下的爆炸载荷位于不同的区间，所以控制室所采用的抗爆结构不同。可以看出，若以最差工况产生的超压值为控制室抗爆载荷的参考值，虽然可以有效地降低控制室的风险，但是在选取最差工况时会造成场景选取的不确定性，造成过度设计。而基于DAL的方法从事故发生概率和事故后果两个角度来量化控制室爆炸载荷，能够合理地选取可信场景并能够合理地对关键区域进行设计，在达到可接受风险标准的条件下能够减小设计成本，符合个人可接受风险标准和安全经济的设计理念，为控制室的抗爆强度的设计提供了一定的理论基础。

表4 控制室爆炸载荷计算值

3 结论

（1）基于DAL的确定控制室抗爆强度的方法既能有效地筛除发生概率很小的场景，也能减小场景选取的数量和不确定性，使得计算结果更具代表性。

（2）相同泄漏孔径下，由于风速、风向的不同导致产生的可燃气云体积有很大的差距，当泄漏孔径为100mm时泄漏所形成的可燃气云最大体积是最小体积的15.4倍，不同气云体积会导致不同的爆炸超压。如果以最差工况研究控制室抗爆强度而不考虑场景发生概率，不仅在最差工况的选取时有不确定性，也会造成过度设计。

（3）以维度事故载荷（DAL）代替设计事故载荷为控制室抗爆强度的峰值入射超压，既考虑了事故的发生概率也考虑了事故后果，在达到可接受风险标准的条件下能够减小设计成本，满足风险的度量标准，使控制室抗爆强度的设计更加安全经济，为重要建筑物的抗爆强度设计和安全屏障的建立提供了一定的理论基础。