天然气净化厂工业管道安全屏障的综合评价方法

2021-07-22马泽宇

西北大学学报（自然科学版） 2021年4期

宋珂,武玮,马泽宇,淡勇

(西北大学化工学院, 陕西西安 710069)

天然气作为一种高效、清洁的能源为各国所青睐[1]。从地层中开采出来的天然气需要通过净化厂过滤掉原料气中的固体杂质,脱出硫成分和气态水[2],达到天然气输送和使用要求,同时还能获得副产品单质硫。为了保证平稳生产,净化厂会对生产设备和工业管道设置众多安全屏障[3]。如何评价安全屏障设置是否合理也越来越多地受到关注。

孙晓平通过数值模拟评估了自动喷淋系统对火灾热辐射的影响[4],但这种模拟方法工作量较大,不适用于天然气管道安全屏障的评价。韩丹丹提出可通过现场测试、规范和技术指导、计算数据表等方式来获取企业现场的相关数据,以此评价工业管道安全屏障的有效性[5],但并未提及如何实施。Guldenmund等在屏障评价问题中指出除了考虑有效性外,还需考虑可靠性等更多因素[6]。Dianous等在前者基础上增加了对响应时间的考虑[7]。Jian综合了有效性、置信度、响应时间和成本对安全屏障进行评价,其中屏障有效性评价主要以技术方法系数,员工素养系数等来表述,对安全屏障在防止事故发生时起到多大作用尚无定量评估[8]。

此外,在实践中有部分生产数据和设备故障统计数据难以获得,导致对安全屏障进行评估时，往往缺乏可供分析的完备客观数据,这种情况下,一般会引入专家经验,对相关故障数据进行估计。Tanaka等最早将模糊集理论应用于故障树中进行系统可靠性分析[9-10],之后模糊集理论在安全可靠性工程中的应用慢慢扩展到潜在失效模式及后果分析[11]、事件树[12]等。时至今日,模糊集理论已成功地应用于各种不确定条件下的安全可靠性评估[13]。

鉴于此,本文构建了一种工业管道安全屏障综合评价模型。该模型运用模糊贝叶斯网络结合相似聚合法(similarity aggregation method,SAM)分析系统的失效概率,通过比较安全屏障设置前后的系统失效概率变化，定量描述安全屏障的有效性,再运用双基点法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对屏障有效性、成本、可靠性、设置与维护难度等因素进行综合分析确定屏障的优先级别。

1 安全屏障

安全屏障是为降低系统失效概率而设计部署的物理或非物理手段[14]，其作用方式如图1所示,事故的发生需要必要条件事件2和事件4发生,而事件2发生需要事件1发生,事件3和事件4也是同样的关系。事件1和事件2之间设置了安全屏障,可阻止事件2在事件1发生的情况下发生或降低其发生概率,从而有效降低最终事故发生概率。

图1 安全屏障模型图Fig.1 Safety barrier model

安全屏障主要分为4种类型[15]：①材料屏障,其始终运行,不需要人操作,如墙、门、建筑、过滤器、围堰、安全带、空间距离等；②功能性屏障,其通过阻止动作来发挥作用,如连锁,设备校准,刹车等；③标识屏障,如功能代码、标志、指示、程序和警告等；④人为屏障,如检查表、法规、限制、规定等。

2 工业管道安全屏障综合评价方法

本文提出的安全屏障评价方法流程如图2所示。首先,在调研管道失效形式的基础上绘制管道失效的贝叶斯因果关系网络图。然后,结合SAM等方法分别计算有无安全屏障时管道失效概率,并以此计算安全屏障有效性。最后,结合有效性、成本、可靠性、设置与维护难度等因素,使用TOPSIS法对屏障进行综合评价。

2.1 调研失效形式

针对分析对象,开展失效形式调研,找出导致系统失效的关键因素,以此构建贝叶斯网络模型，探究安全屏障设置的原因及作用途径和范围。

图2 安全屏障综合评价流程图Fig.2 Framework of comprehensive evaluation of safety barrier

2.2 构建贝叶斯网络

故障树分析法是如今计算系统失效概率最常用的方法之一,通过各种逻辑“门”来表示各级事件的“或”和“与”等关系,但在现实工艺中,存在许多因素之间的关系为协同作用,故障树法难以实现。并且因为安全屏障的作用,在底事件发生的情况下,其上级事件发生概率也会存在一定程度的降低。鉴于此,贝叶斯网络更适用。

贝叶斯网络由代表事件的节点和连接这些节点并表示其因果关系的有向线条组成[16]。图3为一个简单的贝叶斯网络图例,事件K1发生的概率计算公式见式(1),若G1与G2为“或”的关系,有式(2)。若G1与G2为“与”的关系,有式(3)。其他节点计算规则以此类推。

图3 贝叶斯网络示意图Fig.3 Schematic diagram of Bayesian network

P(K1)=P(K1|G1,G2)·P(G1,G2)

(1)

P(K1)=P(K1|G1)·P(G1)+

P(K1|G2)·P(G2)

(2)

P(K1)=P(K1|G1,G2)·P(G1)·P(G2)

(3)

2.3 专家组意见处理

依据贝叶斯网络计算失效概率时,需要相关事件的先验概率和条件概率数据作支撑,但在实际中,该数据难以获取,这里采用专家组决策策略,运用SAM处理专家组意见。

2.3.1 确定专家组成员权重采用匿名方式,依据专家组成员的专业背景对其进行打分(见表1)[17],对n位专家的打分记为Ci(i=1,2,3,…,n),则专家意见参考权重αi为

(4)

2.3.2 获取和整合专家意见对多个专家意见进行处理整合,具体步骤如下。

表1 专家权重系数评分表Tab.1 Score table of expert weight coefficient

图4 模糊语言转换标度Fig.4 Fuzzy language transfer scale

第2步计算专家意见的相似性并构建相关矩阵。利用式(5)计算专家意见的重叠度,即专家意见的相似性,而后根据式(6)构建专家组意见矩阵AM。

(5)

(6)

第3步根据式(7)和式(8)计算专家组意见平均值Ei和每位专家意见与平均意见的相关性参数RADi。

(7)

(8)

CDCi=β·α+(1-β)·RADi

(9)

(10)

C(l,m1,m2,u)=

(11)

2.4 安全屏障有效性计算

获得所需先验概率和条件概率后,可依据贝叶斯网络计算规则分别计算出有无安全屏障时管道失效概率。有效性表示某种屏障对事故发生的阻碍作用,用屏障设置前后系统失效概率的差异来定量描述其有效性,见式(12)。

(12)

其中,ei表示第i个安全屏障的有效性;η表示系统原始失效概率;ηi表示设置第i个安全屏障后的系统失效概率。

利用上式可计算获得所有屏障有效性。评价安全屏障时除了有效性,还需要考虑其他因素,可根据企业要求等确定综合评价指标。

2.5 确定综合评价指标及权重

本模型在对安全屏障进行评价时将综合考虑有效性、成本、可靠性和设置与维护难度4个指标。由于各指标的重要程度不同,需要给其赋予不同权重,这里采用层次分析法[18](the analytic hierarchy process, AHP)确定指标权重，具体流程如下。

第1步构建判断矩阵f。

(13)

第2步计算每行标度的乘积,并求其几何平均值avi。

(14)

第3步计算相对权重ωi。

(15)

表2 因素判断比例标度及其含义表Tab.2 Scale of factor judgment and its meaning

表3 平均随机一致性指标表Tab.3 Average random consistency index table

2.6 安全屏障综合评价

确定评价指标和权重后,运用在多属性决策领域广泛使用的TOPSIS对安全屏障进行综合评价[19-20]。TOPSIS的核心思想是定义决策问题的正理想解和负理想解,通过计算各评价对象与正理想解和负理想解的距离以获得其与正理想解的贴近度,实现评价对象的优劣排序。具体算法为。

第1步给出评价矩阵A,规范化处理得到矩阵B。

(16)

其中,aij表示第i个评价对象的第j个评价指标的具体值,如第3个评价对象的第2个评价指标“成本”为10 000元,则a32=10 000,第2个评价对象的第3个评价指标“有效性”为0.3,则a23=0.3。

(17)

第2步求加权矩阵R。

(18)

(19)

第4步计算每个评价对象到理想解的距离。令每个评价对象Xi到正理想解X+的距离为di+,到负理想解X-的距离为di-,即

di+=d(Xi,X+)=

(20)

di-=d(Xi,X-)=

(21)

其中,dij+=(Vj+-rij),dij-=(rij-Vj-)。

第5步计算每个评价对象到正理想解的相对贴近度di。

(22)

第6步按照di值从大到小的顺序排列评价对象的优劣次序。

2.7 讨论评价结果

针对评价结果进行讨论分析优秀评价对象的优势以及较差对象的劣势,可为后续屏障选择和设置提供决策依据。

3 工程实例

以我国西部某天然气净化厂工业管道为对象，运用本文所提方法进行分析验证。

3.1 调研失效形式并构建贝叶斯网络

对该厂近10年管道更换记录整理汇总,发现管线更换原因(不包括工艺升级调整)中41%为全面减薄,28%为出现点蚀坑,29%为腐蚀穿孔,施工破坏和管道被检测出砂眼各占1%。腐蚀泄漏是净化厂管道最主要的失效形式。故以内腐蚀、外腐蚀、管道缺陷、管理不当、机械损伤作为主要考虑因素构建贝叶斯网络(见图5、表4)。

图5 管道失效贝叶斯网络因果关系图Fig.5 Bayesian network causality diagram of pipelinefailure

3.2 计算原系统失效概率

3.2.1 获取先验概率数据以脱硫脱碳单元为对象,查阅相关文献、参考现场检测数据以及多位专家意见,给出先验概率(见表5)。

表4 事件符号对应表Tab.4 Corresponding table of events and symbols

表5 先验概率表Tab.5 Prior probability

3.2.2 获取条件概率根据表1对专家打分,并根据式(4)计算专家权重,结果如表6所示。

邀请专家评价,取β=0.5,使用SAM依据式(5)～(11)处理专家意见。部分节点条件概率如表7所示。三位专家对降雨过多造成管壁外腐蚀的条件概率评价依次为“高”、“高”、“较高”,转化为数值为0.764 4。因只有30%的管线有保温层,故在C10发生B6不发生的情况下,A2的条件概率为0.764 4×0.7=0.535 1,在C10和B6都发生的情况下,A2条件概率为0.3×0.65+0.535 1=0.730 1。

3.2.3 失效概率结果依据贝叶斯网络运算规则,无安全屏障时管道失效概率最终计算结果为0.022 2次/(km·a)。