章 博，王 磊，王志剛

（中國石油大學機電工程學院，山東青島266580）

煉油裝置有害氣體泄漏區(qū)域風險等級劃分

章 博，王 磊，王志剛

（中國石油大學機電工程學院，山東青島266580）

以典型場景為代表開展的氣體泄漏擴散模擬研究未能體現(xiàn)煉油裝置的真實泄漏風險。提出一種基于泄漏場景集的煉油裝置有害氣體泄漏區(qū)域風險等級劃分方法。融合泄漏源和風場等重要隨機因素生成泄漏場景集，定量預測場景發(fā)生概率，采用計算流體力學方法（CFD）預測氣體泄漏擴散體積分數(shù)場?；趫鼍案怕屎托孤┖蠊玫礁鲌鼍坝泻怏w泄漏區(qū)域風險矩陣。結果表明：構建的有害氣體泄漏場景集能夠定量預測場景發(fā)生概率；建立的煉油裝置有害氣體泄漏精細CFD模型能夠預測有害氣體泄漏場景后果；表征各場景有害氣體泄漏區(qū)域風險的區(qū)域風險矩陣可以劃分符合真實情況的煉油裝置有害氣體泄漏區(qū)域風險等級。

區(qū)域風險等級；計算流體力學；泄漏場景集；優(yōu)化布置；煉油裝置

石油煉制過程易產(chǎn)生硫化氫（H2S）、氫氣（H2）等多種有害氣體，有害氣體泄漏擴散研究可采用現(xiàn)場試驗、風洞試驗和數(shù)值模擬等方式，現(xiàn)場試驗和風洞試驗均因成本過高而難以普遍開展。數(shù)值模擬因成本低且場景設置方便而成為研究氣云擴散規(guī)律的重要手段［1］。目前Siddiqui等［2-10］用CFD模擬方法得到了有害氣體泄漏擴散規(guī)律。柯道友等［11］提出了一種可迅速預測H2泄漏擴散規(guī)律的模型，并以CFD模擬驗證了該方法的正確性。Khan等［12］介紹了化工裝置的泄漏風險分析方法ORA（optimal risk analysis）。于立見等［13］提供了任意尺寸孔徑泄漏概率的計算方法。目前有害氣體泄漏風險研究均借助單一或較少典型泄漏場景進行泄漏模擬定量分析，其泄漏概率大多只考慮煉化裝置本身的基礎泄漏概率，很少融合氣象條件概率，故結論難以代表真實泄漏風險。筆者以實際生產(chǎn)中影響有害氣體泄漏擴散的風場條件和泄漏源工況為基礎，定量構建煉油裝置有害氣體泄漏場景集。融合煉化裝置基礎泄漏概率與風場聯(lián)合分布概率得到泄漏場景概率集，并結合CFD模擬計算，定量分析煉油裝置有害氣體泄漏區(qū)域風險，劃分有害氣體泄漏不同風險等級區(qū)域，為裝置開展氣體探測器優(yōu)化布置、區(qū)域分級管理、應急決策等諸多領域提供基礎支持。

1　區(qū)域風險等級劃分概念和分析步驟

氣體泄漏區(qū)域風險等級劃分是在構建煉油裝置泄漏場景集基礎上借助CFD模擬和數(shù)據(jù)處理定量劃分有害氣體泄漏區(qū)域風險等級的方法。推薦步驟如下：確定煉油裝置有害氣體泄漏場景集及其對應的泄漏場景概率；建立有害氣體泄漏CFD模型，對泄漏場景進行泄漏模擬計算，獲取不同泄漏場景中各位置氣體泄漏擴散體積分數(shù)值，據(jù)此預測有害氣體泄漏后果；基于場景概率和泄漏后果，得到表征各場景有害氣體泄漏不同區(qū)域的風險系數(shù)，對各場景風險系數(shù)累加，劃分出煉油裝置區(qū)域風險等級。

2　區(qū)域風險等級劃分原理

煉油裝置有害氣體泄漏擴散不僅受泄漏源影響，也受風場影響。融合泄漏源集和風場集構建煉油裝置有害氣體泄漏場景集，通過在不同風場下泄漏源發(fā)生泄漏的條件概率得出泄漏場景的發(fā)生概率。

2.1風場集構建

風場主要受風向和風速影響，其中風向決定泄漏氣體擴散的主要方向，風速影響泄漏氣體的擴散速度和被空氣稀釋的速度［14］?？赏ㄟ^風向和風速構建煉油裝置有害氣體泄漏風場集。

按照風向和風速觀測相關規(guī)范，將風向劃分為a個風向，分別用1～a表示；對裝置所在地近十年間最大風速取整值作為max（v）上限，以Δa為區(qū)間長度，將0～max（v）分為b個子區(qū)間。將不同風向與各風速子區(qū)間進行組合構建風場集，表示為

式中，F(xiàn)表示風場集；f?v表示風向為?、風速為v的風場。

通過裝置所在地歷年來氣象數(shù)據(jù)可得各風場出現(xiàn)的頻數(shù)。由大數(shù)定理推得風場概率集［Pf?v］。

2.2泄漏源集構建

2.2.1基于泄漏孔徑描述的泄漏源集

進行煉油裝置泄漏概率分析，須首先辨識煉油裝置有害氣體泄漏危險源，明確研究邊界。選取泄漏孔徑尺寸對泄漏事故進行描述。以dHZ表示泄漏孔徑，可分為小孔泄漏（small）：1 mm＜dHZ＜10 mm；中孔泄漏（medium）：10 mm＜dHZ＜50 mm；大孔泄漏（large）：50 mm＜dHZ＜150 mm；災難性破裂（catastrophic）dHZ＞150 mm四種情形，分別用數(shù)字1～4表示［15-16］。忽略多個設備同時泄漏的可能性，僅考慮單個設備發(fā)生泄漏的情況，則泄漏源集可表示為式中，L為泄漏源集；led為設備e以孔徑類型d發(fā)生泄漏的泄漏源；h為可能發(fā)生泄漏的設備個數(shù)。

2.2.2泄漏源泄漏概率分析

預測泄漏源集中各場景發(fā)生概率，則可得出泄漏源概率集。根據(jù)挪威船級社公布的石化工藝過程裝置或部件的泄漏統(tǒng)計數(shù)據(jù)，推算裝置泄漏概率［13］為

式中，x為所要計算泄漏孔徑尺寸，mm；q、z分別為孔徑區(qū)間最小、最大孔徑尺寸，mm；Px為泄漏孔徑為x的泄漏源泄漏概率；Prq、Prz分別為孔徑大小為q、z的泄漏孔徑基礎泄漏概率；下標r表示裝置或部件類型，包括容器、管道、泵體、閥門等。

2.3基于風場集和泄漏源集的泄漏場景集

根據(jù)煉油裝置泄漏源和風場的相互獨立性，結合式（1）、（2）可得泄漏場景集：

式中，N表示泄漏場景集，其元素個數(shù)為泄漏源集與風場集所有組合總數(shù)。

泄漏場景集中各場景發(fā)生概率為

式中，P（N?ved）為泄漏場景N?ved的發(fā)生概率。

2.4有害氣體泄漏區(qū)域風險等級劃分

定量風險評價（QRA）一般僅考慮設備基礎泄漏概率。在事故場景概率中考慮風場概率與設備泄漏基礎概率兩方面因素。借助CFD模擬獲得泄漏場景中不同監(jiān)測位置有害氣體擴散體積分數(shù)，表征不同監(jiān)測位置泄漏后果嚴重程度。通過無量綱化數(shù)據(jù)處理，將有害氣體擴散體積分數(shù)轉化為表征該監(jiān)測位置泄漏后果嚴重程度的風險系數(shù)，通過泄漏場景概率和風險系數(shù)的綜合分析，確立該場景下煉油裝置區(qū)域風險等級劃分依據(jù)。

根據(jù)有害氣體監(jiān)測規(guī)范要求，在已建立的煉油裝置泄漏模型特定高度平面內，按照一定的間隔有規(guī)律地設置一層監(jiān)測點并編號，組成一個監(jiān)測點方陣。假設所建立的監(jiān)測點共有m行n列，則監(jiān)測點方陣中各監(jiān)測點監(jiān)測體積分數(shù)數(shù)據(jù)可組成監(jiān)測體積分數(shù)矩陣，以此表征各場景不同位置有害氣體泄漏后果嚴重程度，其形式為

式中，Co表示泄漏場景為o的泄漏模型監(jiān)測點體積分數(shù)所構成的監(jiān)測體積分數(shù)矩陣；αij表示監(jiān)測點監(jiān)測體積分數(shù)。

為了避免不同泄漏場景下氣體監(jiān)測體積分數(shù)數(shù)量級之間的懸殊差別帶來的消極影響，對監(jiān)測體積分數(shù)矩陣作無量綱化處理。無量綱化常用直線型、折線型和曲線形等方法，此處選取直線型無量綱化方法進行處理［17］。即Co中各監(jiān)測點體積分數(shù)均除以該場景下最大監(jiān)測體積分數(shù)max（aij），得到風險系數(shù)矩陣C′o。

基于場景發(fā)生概率以及泄漏風險系數(shù)矩陣可得煉油裝置有害氣體泄漏區(qū)域風險矩陣，表示為

式中，R為累加后的煉油裝置整體區(qū)域風險矩陣；Ro為泄漏場景為o的區(qū)域風險矩陣，表征了該場景下煉油裝置各個位置的相對泄漏風險大小，其值由有害氣體泄漏場景發(fā)生概率P與煉油裝置有害氣體泄漏區(qū)域風險系數(shù)矩陣C′o乘積表示；r為泄漏場景集元素個數(shù)。

由于泄漏場景集概率P（N?ved）數(shù)量級較小，為了直觀對比煉油裝置不同監(jiān)測位置相對風險大小，將R做歸一化處理后作為煉油裝置區(qū)域風險等級劃分依據(jù)。

3　應 用

3.1泄漏場景集

以某柴油加氫精制裝置H2S、H2泄漏為對象進行區(qū)域風險等級劃分。該套裝置長215 m，寬60 m，占地面積12900 m2，主要包括反應器、換熱器、空冷器和加熱爐等設備。

通過硫化氫、氫氣泄漏危險源辨識，該裝置共有17個可能發(fā)生硫化氫（H2S）、氫氣（H2）泄漏的設備?，F(xiàn)取其中4個發(fā)生H2S、H2泄漏可能性較大的設備作為泄漏源，分別是L1含硫污水罐（含66.29%H2S）、L2脫硫化氫汽提塔底管（含62.82% H2S、37.18%H2）、L3冷高壓分離器（含56.1% H2S）、L4循環(huán)氫壓縮機冷卻出口管線（含56.1% H2S、78.65%H2）。

本文理論上已提出完備泄漏場景集，工程計算中為兼顧計算經(jīng)濟性，在泄漏場景概率分析基礎上取其中可信度較大的泄漏場景，共構建出包含16種工況的泄漏場景集。構建過程如下：以裝置所在地東、南、西、北4個風向、近十年平均風速3 m/s構建風場集。根據(jù)該裝置所在地近十年氣象觀測數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出該地區(qū)4種風向頻率，北風：0.0638/a；南風：0.1892/a；東風：0.0386/a；西風：0.0698/a。

由于設備發(fā)生災難性破裂（dHZ＞150 mm）可能性較小，且在相同泄漏氣體流速下，泄漏口越大，單位時間內泄漏量越大，則裝置各處有害氣體體積分數(shù)越大，結果越直觀。故選取大孔泄漏（50 mm＜dHZ＜150 mm）描述設備泄漏情形。根據(jù)挪威船級社公布的石化泄漏數(shù)據(jù)，孔徑為50～100 mm的基礎泄漏概率為5×10-6/a。由式（3）可預測：L1含硫污水罐發(fā)生100 mm孔徑泄漏的概率為1.28×10-6/a；L2脫硫化氫汽提塔底管發(fā)生80 mm孔徑泄漏的概率為1.52×10-6/a；L3冷高壓分離器發(fā)生80 mm孔徑泄漏的概率為1.52×10-6/a；L4循環(huán)氫壓縮機冷卻出口管線發(fā)生70 mm孔徑泄漏的概率為1.75× 10-6/a。

由式（5）可得有害氣體泄漏場景概率集，表示為

3.2柴油加氫裝置CFD泄漏模擬

3.2.1裝置建模及網(wǎng)格劃分

為減少計算區(qū)域邊界對氣體流場的影響，設定計算區(qū)域長306 m、寬110 m、高30 m，裝置模型位于計算域中心，在計算區(qū)域內可認為氣體流動已充分發(fā)展，邊界不對區(qū)域內氣體流動造成影響［18］。依據(jù)裝置設計圖紙進行簡化后構建裝置物理模型、劃分網(wǎng)格并按計算要求設置邊界條件。3.2.2 網(wǎng)格依賴性及風場一致性分析

網(wǎng)格依賴性分析可保證在計算精度與計算成本之間獲得最佳平衡點。通過網(wǎng)格依賴性分析，在保證計算精度的前提下網(wǎng)格數(shù)量大幅減少，由最初的5.14×106降至1.32×106，網(wǎng)格如圖1所示。

圖1　柴油加氫裝置網(wǎng)格模型Fig.1 Grid model of diesel-hydrogenated unit

風場一致性分析可保證計算中心區(qū)域風速在設定范圍內，以確信有害氣體在所設定風速條件下泄漏，保證計算結果的準確性［19-20］。對已確定的網(wǎng)格模型，在其上、中、下游設定3條風速監(jiān)測線，通過采集對比風速監(jiān)測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，風速在上、中、下游基本一致，可認為整個計算域風場均勻有效分布，可開展工程模擬計算。

3.2.3監(jiān)測點設置

為得到不同泄漏場景下裝置各區(qū)域H2S、H2泄漏擴散體積分數(shù)，須根據(jù)泄漏氣體不同的理化性質，在不同高度設置監(jiān)測點記錄下各位置氣體體積分數(shù)。根據(jù)《石油化工可燃氣體和有毒氣體檢測報警設計規(guī)范》中對有害氣體探測器設置的要求，以地面為基礎，分別在0.5 m高度和2.3 m高度平面中，以5 m×5 m的間隔各設置一層監(jiān)測點，每層433個，總計866個，分別記錄H2S、H2擴散體積分數(shù)。監(jiān)測點平面布置圖如圖2所示，圖中空白處為設備或廠房。

圖2　監(jiān)測點布置Fig.2 Layout of monitoring points

4　計算結果及其分析

泄漏模擬采用Intel Core（TM）i7-2600@3.40 Ghz處理器計算機4核并行計算，步長設定為0.5 s，每步計算耗時約10 min。根據(jù)已取得的16種工況，預測H2S、H2泄漏600 s后果，取得H2S、H2監(jiān)測點體積分數(shù)。由式（7）可得出H2S、H2區(qū)域相對風險矩陣，為方便表達，省略其中大部分數(shù)據(jù)，顯示如下：

對RH2S和RH2做歸一化處理后，以裝置平面布置圖為基礎，疊加繪制H2S、H2的區(qū)域風險等級分布等值線圖，如圖3（a為中控室，b、e為人行道，c為壓縮機，d為維修場地，f為分餾區(qū)）所示。水平面的縱軸和橫軸分別代表該柴油加氫裝置邊界，根據(jù)H2S和H2區(qū)域相對風險矩陣，按照圖例所示，對應值分別為該柴油加氫裝置不同位置H2S、H2泄漏的相對風險等級。圖3中0級表示該區(qū)域基本不受H2S、H2泄漏擴散影響，為安全區(qū)域；1級表示相對風險最高，且隨著級別的升高，區(qū)域風險隨之增大。

由圖3可見，H2S、H2泄漏高風險區(qū)域均主要集中在泄漏源附近的c區(qū)和f區(qū)，應適當增加該區(qū)域H2S、H2探測器布置數(shù)量。由于H2密度小，擴散系數(shù)高，在發(fā)生泄漏的情況下，H2在空氣中可以向各個方向快速擴散，體積分數(shù)迅速降低［11］。在圖3中表現(xiàn)為除泄漏源附近區(qū)域，對其他區(qū)域影響較小。H2S密度大于空氣，泄漏階段受重力作用，H2S主要彌漫在地表［21］。H2S在地表擴散會導致其泄漏影響區(qū)域較大，主要表現(xiàn)為裝置a區(qū)及b、e過道，且這些區(qū)域也均為人員流動性較大區(qū)域，因此應在該區(qū)域增設一定數(shù)量的H2S探測器。

圖3　H2S和H2區(qū)域風險等級等值線圖Fig.3 Area risk level contour maps for H2S and H2

5　結 論

（1）以實際生產(chǎn)中影響有害氣體泄漏擴散的風場條件和泄漏源工況為基礎，構建的有害氣體泄漏場景集能夠定量預測場景發(fā)生概率。建立的煉油裝置有害氣體泄漏精細CFD模型能夠預測有害氣體泄漏場景后果。

（2）得到的表征各場景有害氣體泄漏區(qū)域風險的區(qū)域風險矩陣可以劃分符合真實情況的煉油裝置有害氣體泄漏區(qū)域風險等級。

［1］ 沈艷濤，于建國.有毒有害氣體泄漏的CFD數(shù)值模擬（Ⅰ）：模型建立與校驗［J］.化工學報，2007，58（3）：745-749. SHEN Yantao，YU Jianguo.Numerical simulation of hazardous gas release with CFD model（I）：establishment and verification of model［J］.Journal of Chemical Industry and Engineering，2007，58（3）：745-749.

［2］ SIDDIQUI M，JAYANTI S，SWAMINATHAN T.CFD analysis of dense gas dispersion in indoor environment for risk assessment and risk mitigation［J］.Journal of Hazardous Materials，2012，209（6）：177-185.

［3］ LEGG S W，BENAVIDES-Serrano A J，SIIROLA J D，et al.A stochastic programming approach for gas detector placement using CFD-based dispersion simulations［J］. Computers&Chemical Engineering，2012，47（12）：194-201.

［4］ PONTIGGIA M，DERUDI M，ALBA M，et al.Hazardous gas releases in urban areas：assessment of consequences through CFD［J］.Journal of Hazardous Materials，2010，176（7）：589-596.

［5］ HANNA S R，HANSEN O R，ICHARD M，et al.CFD model simulation of dispersion from chlorine railcar releases in industrial and urban areas［J］.Atmospheric Environment，2009，43（2）：262-270.

［6］ 石鐵忠，羅興柏，張建禮.基于Fluent的揮發(fā)性可燃氣體體積分數(shù)場仿真［J］.四川兵工學報，2008，29（3）：40-41. SHI Tiezhong，LUO Xingbo，ZHANG Jianli.The concentration field simulation of volatile combustible gas based on Fluent［J］.Journal of Sichuan Weaponry Industry，2008，29（3）：40-41.

［7］ 李沁怡，蔡旭暉，王雪，等.太原煤化工區(qū)有毒氣體泄漏環(huán)境風險分析［J］.環(huán)境科學學報，2012，32（3）：537-544. LI Qinyi，CAI Xuhui，WANG Xue，et al.The environmental risk analysis of toxic gas leakage in Taiyuan coal chemistry industrial zone［J］.Acta Scientiae Circumstantiae，2012，32（3）：537-544.

［8］ 凌曉東，黨文義，于安峰，等.環(huán)己烷泄漏事故模擬與風險控制措施研究［J］.中國安全生產(chǎn)科學技術，2013，9（8）：33-39. LING Xiaodong，DANG Wenyi，YU Anfeng，et al.Research on simulation of cyclohexane leakage accidents anddevelopment of risk control measures［J］.Journal of Safety Science and Technology，2013，9（8）：33-39.

［9］ 苑偉民，袁宗明，畢建偉，等.LNG泄漏擴散模擬研究［J］.天然氣與石油，2011，29（4）：1-5，91. YUAN Weimin，YUAN Zongming，BI Jianwei，et al. Study on LNG leakage and diffusion simulation［J］.Natural Gas And Oil，2011，29（4）：1-5，91.

［10］ 于輝，劉茂，劉付衍華.毒氣泄漏場景下基于蒙特卡羅的工廠布局研究［J］.中國安全科學學報，2011，21（2）：171-176. YU Hui，LIU Mao，LIUFU Yanhua.Research on facility layout of factories under toxic release based on Monte-Carlo simulation［J］.China Safety Science Journal，2011，21（2）：171-176.

［11］ 柯道友，畢景良，李雪芳.氫氣泄漏過程的理論模型計算及CFD模擬［J］.化工學報，2013，64（9）：3088-3095. KE Daoyou，BI Jingliang，LI Xuefang.Integral model and CFD simulations for hudrogen leaks［J］.Journal of Chemical Industry and Engineering，2013，64（9）：3088-3095.

［12］ KHAN F I，ABBASI S A.Risk analysis of a typical chemical industry using ORA procedure［J］.Journal of Loss Prevention in the Process Industries，2001，14（1）：43-59.

［13］ 于立見，多英全，師立晨，等.定量風險評價中泄漏概率的確定方法探討［J］.中國安全生產(chǎn)科學技術，2007，3（6）：27-30. YU Lijian，DUO Yingquan，SHI Lichen，et al.Method for determining probabilities of leaks in quantitative risk assessment［J］.Journal of Safety Science and Technology，2007，3（6）：27-30.

［14］ 于洪喜，李振林，張建，等.高含硫天然氣集輸管道泄漏擴散數(shù)值模擬［J］.中國石油大學學報：自然科學版，2008，32（2）：119-123. YU Hongxi，LI Zhenlin，ZHANG Jian，et al.Numerical simulation of leakage and dispersion of acid gas in gathering pipeline［J］.Journal of China University of Petroleum（Edition of Natural Science），2008，32（2）：119-123.

［15］ 成松柏，陳國華.石化裝置泄漏易發(fā)性預測方法應用研究［J］.災害學，2008，23（2）：106-111. CHENG Songbai，CHEN Guohua.Study on the application ofpetrochemicalequipmentleakageprediction method［J］.Journal of Catastrophology，2008，23（2）：106-111.

［16］ 王磊，陳國華，蔣利軍.石化裝置泄漏易發(fā)性評估方法及其應用研究［J］.石油化工設備，2009，38（1）：79-84. WANG Lei，CHEN Guohua，JIANG Lijun.Research and application of leak susceptibility assessment method in petrochemical plant［J］.Petro-chemical Equipment，2009，38（1）：79-84.

［17］ 馬立平.統(tǒng)計數(shù)據(jù)標準化—無量綱化方法：現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法的學與用（三）［J］.北京統(tǒng)計，2000（3）：34-35. MA Liping.Statistical data standardization：infinitude no dimension method：learning and using of modern statistical analysis method（III）［J］.Beijing Statistics，2000（3）：34-35.

［18］ TOMINAGA Y，AKASHI M，RYUICHIRO Y，et al. AIJ guidelines for practical applications of CFD to pedestrian wind environmt［J］.Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics，2008（96）：1749-1761.

［19］ 章博，陳國明.氣體擴散CFD建模敏感性分析［J］.科技導報，2011，29（13）：57-61. ZHANG Bo，CHEN Guoming.Stnsitivity analysis on computational fluid dynamics modeling of gas dispersion［J］.Science&Technology Review，2011，29（13）：57-61.

［20］ ZHANG Bo，CHEN Guoming.Quantitative risk analysis of toxic gas release caused poisoning：a CFD and doseresponse model combined approach［J］.Process Safety and Environmental Protection，2010，88（4）：253-262.

［21］ 章博，陳國明.化工裝置硫化氫泄漏對周邊居民影響的CFD評估［J］.石油化工高等學校學報，2009，22（4）：72-76. ZHANG Bo，CHEN Guoming.CFD assessment of impact caused by hydrogen sulfide leakages from petrochemical installations on nearby residents［J］.Journal of Petrochemical Universities，2009，22（4）：72-76.

（編輯 沈玉英）

Area risk level classification for hazardous gas release in petroleum refining installations

ZHANG Bo，WANG Lei，WANG Zhigang
（College of Mechanical and Electrical Engineering in China University of Petroleum，Qingdao 266580，China）

The prediction results obtained from simulation of typical release scenarios for petroleum refining installations have difficulties in reflecting the real risk of hazardous gas release.In order to solve this problem，a new method of area risk level classification for hazardous gas release was proposed.It combines wind filed set and release source set to build the release scenario set and predicts the probability of each release scenario.Computational fluid dynamics（CFD）method was used to predict the concentration field of gas leakage diffusion.Based on the leakage probability and consequences，the risk matrix of hazardous gas leakage area could be achieved.The research results indicate that the release scenario set for hazardous gas could predict the probability of each scenario quantitatively and the CFD model of hazardous gas leakage in a petroleum refining installation could predict its consequence.The risk matrix of hazardous gas leakage area would provide useful reference for classifying the area risk level in petroleum refining installations.

area risk level；CFD；release scenario set；optimization of placement；petroleum refining installation

X 928.03；X 928.5；X 937

A

1673-5005（2015）05-0144-06

10.3969/j.issn.1673-5005.2015.05.020

2014-12-28

山東省自然科學基金項目（ZR2012EEQ026）；中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項（13CX02079A）；2012年安全生產(chǎn)重大事故防治關鍵技術科技項目（2012-487）；山東省安全生產(chǎn)科技發(fā)展計劃項目（LAK2012-6）

章博（1980-），男，副教授，博士，研究方向為油氣安全工程、安全工程信息化技術、安全管理工程。E-mail：zhangbo@upc.edu.cn。

引用格式：章博，王磊，王志剛.煉油裝置有害氣體泄漏區(qū)域風險等級劃分［J］.中國石油大學學報：自然科學版，2015，39（5）：144-149.

ZHANG Bo，WANG Lei，WANG Zhigang.Area risk level classification for hazardous gas release in petroleum refining installations［J］.Journal of China University of Petroleum（Edition of Natural Science），2015，39（5）：144-149.