陳偉珂 尹春俠

(天津理工大學(xué)，天津 300000)

0 引言

近年來，城市化進程的加快、生活質(zhì)量的提高促使供熱事業(yè)迅速發(fā)展。供熱系統(tǒng)隨供暖負(fù)荷的增加而不斷改造擴建，規(guī)模逐漸龐大復(fù)雜，加上許多地區(qū)舊有管網(wǎng)老化，供熱管網(wǎng)運行安全問題日益嚴(yán)峻，其中以管網(wǎng)泄漏最為常見。泄漏事故的發(fā)生不僅造成大量能源浪費，影響國家可持續(xù)發(fā)展與節(jié)能減排戰(zhàn)略實施，而且嚴(yán)重影響人們的正常生產(chǎn)和生活秩序，阻礙城市功能正常發(fā)揮，影響社會安定和諧發(fā)展。因此，亟須做好供熱管網(wǎng)泄漏事故的預(yù)防預(yù)測。而這就需要全面正確地識別管網(wǎng)泄漏致險因素，從源頭抓起，理清泄漏事故的發(fā)生途徑及各因素之間的邏輯關(guān)系，對風(fēng)險因素進行分級排序，確定關(guān)鍵可控致險因素，以期采用制度化設(shè)計，并結(jié)合現(xiàn)代化智能手段為供熱管網(wǎng)安全運行提供科學(xué)的管理方案，有效降低供熱管網(wǎng)泄漏事故的發(fā)生率。

故障樹分析法是以復(fù)雜、龐大的系統(tǒng)為研究對象，找出系統(tǒng)內(nèi)可能發(fā)生的環(huán)境變化、人為操作失誤、部件失效等事件與系統(tǒng)發(fā)生故障之間邏輯關(guān)系的有力工具[1]。學(xué)者對于致使管道失效的因素分析也多采用故障樹分析法。例如，李秋平等建立輸油管道失效故障樹，采用三角模糊數(shù)近似表示管道失效概率，計算了各底事件的結(jié)構(gòu)重要度，得出管道失效原因主要是管道承壓能力低、第三方破壞及管道初始缺陷[2]。陳楊等以常州某燃?xì)夤净A(chǔ)數(shù)據(jù)為依據(jù)，建立包含48個基本事件在內(nèi)的城市埋地燃?xì)夤艿拦收蠘?，得出致使管道失效的主要原因是腐蝕、第三方破壞、運營管理不當(dāng)、管道初始缺陷[3]。但對于管道故障分析的對象多為油氣、燃?xì)夤艿溃乙淹瓿闪藢τ蜌夤艿里L(fēng)險完整性管理[4]，而對供熱管網(wǎng)失效的研究多為對檢測泄漏點技術(shù)、泄漏故障診斷模型。例如，姜春雷等綜合考慮多傳感器得到熱力管網(wǎng)多信號參數(shù)，并將管網(wǎng)泄漏檢測多信號數(shù)據(jù)進行融合，依據(jù)證據(jù)理論將多傳感器信號數(shù)據(jù)融合，建立了供熱管網(wǎng)泄漏檢測的數(shù)據(jù)采集與融合系統(tǒng)[5]。周守軍等采用網(wǎng)絡(luò)圖論理論及熱力管網(wǎng)平面拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)建立了管網(wǎng)節(jié)點水力工況故障診斷模型，以期提高供熱管網(wǎng)泄漏點檢測效率[6]。段鵬飛基于ANFIS系統(tǒng)建立了熱力管網(wǎng)二級泄漏故障診斷模型，此模型依據(jù)管網(wǎng)節(jié)點壓力變化完成了對泄漏點的定位工作[7]。這些研究對于供熱管網(wǎng)泄漏事故發(fā)生后如何快速鎖定泄漏點，以便及時采取補救措施具有一定學(xué)術(shù)及實踐意義，但此種解決方式是事后被動的，未能體現(xiàn)出事前的積極防控。

本研究首先鎖定研究對象為供熱一次管網(wǎng)，其次廣泛搜集供熱管網(wǎng)事故案例分析事故原因，制成風(fēng)險因素數(shù)據(jù)庫，甄選出相關(guān)風(fēng)險因素，應(yīng)用故障樹原理建立供熱管網(wǎng)故障樹，分析故障樹最小割集，對引起管網(wǎng)泄漏的風(fēng)險因素進行分級排序，最終挖掘出管網(wǎng)泄漏的關(guān)鍵可控致險因素，重點管控關(guān)鍵可控致險因素，為供熱管網(wǎng)泄漏的積極防控打下基礎(chǔ)。

1 供熱管網(wǎng)泄漏事故因素分析

供熱管網(wǎng)管道有直埋、架空、管溝3種敷設(shè)方式。因架空敷設(shè)管線具有限制車輛通行高度、影響市容、安全隱患及熱損失大等弊端，故逐漸被直埋及管溝敷設(shè)所取代；管溝敷設(shè)便于維護檢修，但建設(shè)周期長，前期投資大，在管網(wǎng)運行過程中管溝易發(fā)生滲水積水現(xiàn)象；直埋敷設(shè)是將保溫管線直接敷設(shè)在土壤中，因管線具有抗壓、耐磨、防水等性能而不必施工土建結(jié)構(gòu)，大大降低了施工造價，且保溫性能良好，但直埋管線容易被腐蝕，不便于檢修，故障比例高，搶修難度大。目前，供熱管網(wǎng)中的一次管網(wǎng)多采用直埋敷設(shè)，故本研究主要對供熱系統(tǒng)中采用直埋敷設(shè)的一次管網(wǎng)進行故障分析。

通過查閱大量文獻發(fā)現(xiàn)，學(xué)者對于油氣、燃?xì)夤艿佬孤┲乱虻难芯款H為豐富。例如，陳潔等通過對油氣管道典型事故案例的分析，并結(jié)合油氣管道自身特點，總結(jié)影響油氣管道事故的風(fēng)險因素有土壤電阻率、焊縫缺陷、管線最小埋深、公眾教育等，建立了油氣管道風(fēng)險預(yù)警體系，并確定了關(guān)鍵預(yù)警監(jiān)測點[8]。陳玉超對某市輸油管道進行了案例分析，得出車輛活動頻繁、違章占壓、線路標(biāo)志缺乏、施工不當(dāng)?shù)?0個風(fēng)險因素，并基于Bow-tie模型對油氣管道進行風(fēng)險評價[9]。張濤等采用軌跡交叉理論得出燃?xì)夤艿朗鹿拾l(fā)生的直接原因、間接原因及基礎(chǔ)原因。直接原因有人的不安全行為及物的不安全狀態(tài)；間接原因有工作態(tài)度、規(guī)章制度、領(lǐng)導(dǎo)水平及維護使用情況等；基礎(chǔ)原因有經(jīng)濟文化及設(shè)計制造缺陷[10]。但對于供熱管網(wǎng)泄漏致因鮮有研究。

本研究分析了36篇有關(guān)管道泄漏影響因素的文獻及98例供熱管網(wǎng)泄漏事故，分析統(tǒng)計出所涉及的96個風(fēng)險因素，并將其作為管網(wǎng)泄漏風(fēng)險因素數(shù)據(jù)庫。因油氣、燃?xì)夤艿琅c供熱管道在輸送介質(zhì)、工況等方面存在差異，且本文研究對象為供熱一次管網(wǎng)，初步剔除輸送介質(zhì)中含H2S、大氣腐蝕、泥石流等6個風(fēng)險因素，整理得出如表1所示的造成供熱管網(wǎng)泄漏的因素。

表1 供熱管網(wǎng)泄漏風(fēng)險因素表

(續(xù))

2 故障樹的建立

故障樹分析是在某種工作環(huán)境中，以人們最不期望發(fā)生的事作為頂事件，用規(guī)定符號將可能造成系統(tǒng)故障的因素自上而下按照一定邏輯關(guān)系聯(lián)系起來，逐層追蹤分析直至找到致使故障的最底層基本原因。通過演繹分析，能夠清晰地表示出系統(tǒng)不同層次的單元功能故障和系統(tǒng)故障之間的因果關(guān)系，定性得出故障原因及其原因組合,進而探索出系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)。

2.1 供熱管網(wǎng)故障樹模型的建立

管網(wǎng)泄漏分為管道泄漏和附件泄漏，供熱管道泄漏具體表現(xiàn)為穿孔和開裂。腐蝕及施工缺陷均可致使管道穿孔，腐蝕穿孔的主要原因有管道清管效果差、保溫結(jié)構(gòu)老化、輸送介質(zhì)硬度高等。管道焊接、管溝施工、管道安裝誤操作加之安全管理組織缺陷造成施工缺陷。管道開裂主要包括第三方破壞、應(yīng)力腐蝕開裂及施工缺陷造成的開裂，土壤中腐蝕介質(zhì)與管道應(yīng)力共同作用引起管道的腐蝕開裂。此外，自然災(zāi)害及第三方破壞中的人為惡意破壞也是致使管道開裂的常見原因。供熱管網(wǎng)故障樹及子故障樹如圖1～圖6所示。

圖1 供熱管網(wǎng)系統(tǒng)泄漏故障樹

2.2 供熱管網(wǎng)故障樹的定性分析

故障樹定性分析的主要任務(wù)有：①求解故障樹最小割集；②分析結(jié)構(gòu)重要度；③分析各基本事件風(fēng)險等級。最小割集是引起系統(tǒng)故障的基本事件的最小集合，囊括在此集合中的所有基本事件發(fā)生是造成頂事件發(fā)生的充要條件，可在一定程度上表示系統(tǒng)的危險性。最小割集多表明促使頂事件發(fā)生的途徑多，系統(tǒng)危險性高。根據(jù)布爾公式得出此故障樹共有最小割集273個，分為一階、二階、三階、四階最小割集，其數(shù)目分別為10、133、22、108。結(jié)構(gòu)重要度僅從結(jié)構(gòu)上分析各基本事件對系統(tǒng)頂事件發(fā)生的貢獻度大小，不考慮各基本事件本身發(fā)生概率大小或假定各基本事件發(fā)生概率同等。一般來說，每一割集中基本事件數(shù)越少，則事故鏈越短，越容易致使事故發(fā)生，因此低階數(shù)最小割集中基本事件的結(jié)構(gòu)重要度大于高階最小割集中基本事件的結(jié)構(gòu)重要度；在同階最小割集中，同一基本事件出現(xiàn)次數(shù)多表明此基本事件是多數(shù)故障模式的必經(jīng)之路，若控制此基本事件的發(fā)生則可大幅降低故障發(fā)生率，故此基本事件結(jié)構(gòu)重要度大；若某幾個基本事件在不同階割集中出現(xiàn)次數(shù)相等，則低階最小割集中所含基本事件結(jié)構(gòu)重要度大。因結(jié)構(gòu)重要度大的基本事件對頂事件發(fā)生的貢獻度大，故在不考慮故障損失后果的前提下可認(rèn)為其風(fēng)險等級高。根據(jù)以上分析對各基本事件在各階最小割集中出現(xiàn)頻度做統(tǒng)計分析，確定各基本事件的風(fēng)險等級。分析結(jié)果見表2。

表2集合S1中任一基本事件的發(fā)生都將引起管網(wǎng)泄漏，將其風(fēng)險等級列為一級；二階最小割集中兩個基本事件同時發(fā)生便可致使頂事件發(fā)生，集合S3、S4中每個基本事件雖只占二階最小割集總數(shù)的8%、9%，但因二階最小割集自身發(fā)生的概率較三階四階最小割集發(fā)生概率大，故將其風(fēng)險等級列為二級；腐蝕檢測不到位在三階割集及四階割集中的出現(xiàn)次數(shù)為分別為15、107，控制此基本事件即可控制65%的三階最小割集及99%的四階最小割集發(fā)生，其重要程度僅次于S1中基本事件的重要程度，故將其風(fēng)險等級也列為二級。

供熱管網(wǎng)泄漏風(fēng)險因素可大致分為可控因素(人為及管理失誤因素)和不可控因素(環(huán)境因素)?？煽匾蛩厥侵竿ㄟ^科學(xué)管理及人為努力可得以控制的因素，如施工缺陷及腐蝕等因素可通過控制施工質(zhì)量、加強對操作施工人員培訓(xùn)、使用智能化腐蝕檢測儀等措施降低供熱管網(wǎng)事故發(fā)生率。不可控因素是人為努力無法改變或改變甚微的因素，如管網(wǎng)所處的土壤環(huán)境、沿線人文情況等。整體來看，風(fēng)險等級為一、二、三級的基本事件大多與操作人員、施工人員及管理人員的不當(dāng)行為有關(guān)，屬于可控因素范疇，而風(fēng)險等級為四、五級的基本事件大多與管網(wǎng)所處環(huán)境有關(guān)，屬于不可控范疇。且在所有最小割集中所含基本事件與人為及管理失誤有關(guān)的最小割集數(shù)共255個，占總割集數(shù)的93%，因此減少人為及管理失誤是防控管網(wǎng)泄漏的主要工作。根據(jù)以上分析可得供熱管網(wǎng)關(guān)鍵可控致險因素。分析結(jié)果見表3。

圖4 管道腐蝕開裂子故障樹

圖5 第三方破壞子故障樹

最小割集階數(shù)集合編號基本事件出現(xiàn)頻數(shù)風(fēng)險等級一階最小割集S1 填料選擇不當(dāng)、填料含有雜質(zhì)、填料老化失去彈性、地震、人為惡意破壞、閥體選型不當(dāng)、閥桿磨損嚴(yán)重、閥桿被卡住、地基承壓能力不均勻、洪澇均為1一級二階最小割集S2 線路標(biāo)志不明、車輛碾壓現(xiàn)象嚴(yán)重均為1三級S3 技術(shù)人員缺乏、安全措施不當(dāng)、決策不及時、安全責(zé)任未能得到落實、安全人員素質(zhì)低下、員工溝通協(xié)調(diào)不暢、領(lǐng)導(dǎo)影響力不足、安全管理措施執(zhí)行不力、安全教育欠缺、安全信息流通不暢、安全經(jīng)費投入不足、安全監(jiān)察工作不到位均為11二級S4 焊接材料選用不當(dāng)、焊接方法選用不當(dāng)、焊接工藝存在錯誤、管溝深度不夠、回填土中含有尖銳物、回填土中含水率高、回填土中含有腐蝕物、附件存在質(zhì)量缺陷而未被發(fā)現(xiàn)、管道連接處錯口大、焊接后未清渣、焊接表面預(yù)處理差均為12二級三階最小割集S5 腐蝕檢測不到位15二級S6 補償器抗腐蝕性差11三級S7 社會關(guān)系處理不當(dāng)8三級S8 巡線人員責(zé)任心不強、巡線頻率低均為4四級S9 閥體抗腐蝕性差3四級S10 相應(yīng)法律法規(guī)不健全、對相應(yīng)法律認(rèn)識不足、對違章行為執(zhí)法力度低、對違章行為懲罰力度小、輸送介質(zhì)中氧濃度高、輸送介質(zhì)中含酸性物均為2四級S11 土壤含鹽量高、土壤pH值小、檢查井內(nèi)環(huán)境潮濕、存在雜散電流、土壤含水率高、存在其他金屬埋設(shè)物、土壤電阻率低、有外來水滲入、輸送介質(zhì)硬度高、土壤氧化還原電位高、保護站間距太大均為1四級四階最小割集S12 腐蝕檢測不到位、管材抗腐蝕性差均為107二級S13 土壤含水率高、土壤pH值小、土壤含鹽量高均為11四級S14 保護站間距太大、保護電位低、保護電流密度小、陽極保護材料失效、陽極材料選擇不當(dāng)、保溫材料選擇不當(dāng)、保溫結(jié)構(gòu)老化、保溫結(jié)構(gòu)被施工破壞均為10四級S15 有外來水滲入、存在雜散電流、存在其他金屬埋設(shè)物、土壤電阻率低、植物根莖穿透保溫層、土壤中含SRB、土壤氧化還原電位高均為8四級S16 輸送介質(zhì)中含有酸性物、輸送介質(zhì)中氧濃度高均為7四級S17 輸送介質(zhì)硬度高4五級S18 緩蝕劑失效、襯里老化脫落、管道內(nèi)涂層變薄、清管效果差均為3五級S19 管段存在殘余應(yīng)力、管段存在集中應(yīng)力、外界作用力對管道產(chǎn)生的剪切力均為2五級

表3 供熱管網(wǎng)關(guān)鍵可控致險因素表

關(guān)鍵可控致險因素風(fēng)險等級 填料選擇不當(dāng)、人為惡意破壞、閥體選型不當(dāng)一級 技術(shù)人員缺乏、安全措施不當(dāng)、決策不及時、安全責(zé)任未能得到落實、安全人員素質(zhì)低下、員工溝通協(xié)調(diào)不暢、領(lǐng)導(dǎo)影響力不足、安全管理措施執(zhí)行不力、安全教育欠缺、安全信息流通不暢、安全經(jīng)費投入不足、安全監(jiān)察工作不到位、焊接材料選用不當(dāng)、焊接方法選用不當(dāng)、焊接工藝存在錯誤、管溝深度不夠、回填土中含有尖銳物、附件存在質(zhì)量問題而未發(fā)現(xiàn)、焊接后未清渣、焊接表面預(yù)處理差、腐蝕檢測不到位二級 社會關(guān)系處理不當(dāng)、線路標(biāo)志不明三級

3 結(jié)語

本研究建立了供熱一次管網(wǎng)故障樹，得出273個最小割集。對各階最小割集中的基本事件進行統(tǒng)計分析，給出了確定各基本事件風(fēng)險等級的方法，并對其進行風(fēng)險分級排序。得出風(fēng)險等級高的基本事件大多與人為及管理失誤有關(guān)，屬于可控因素范疇，分析得出腐蝕檢測不到位等27個關(guān)鍵可控致險因素。通過控制人為及管理失誤可控制93%的最小割集發(fā)生。

針對人為及管理失誤有兩種解決方案：

(1)加強對人的管理。根據(jù)以往供熱事故案例制作管網(wǎng)安全手冊，定期開展安全教育與培訓(xùn)，增強安全意識；對施工操作人員進行崗前培訓(xùn)，憑證上崗；嚴(yán)格做好監(jiān)理工作，加強驗收檢查，從源頭控制風(fēng)險因素；落實安檢人員責(zé)任制度，建立巡檢量化考核標(biāo)準(zhǔn)，利用智能化巡檢系統(tǒng)GPS定位安檢人員，發(fā)現(xiàn)隱患及時上報處理。

(2)利用智能化技術(shù)代替部分人工操作。根據(jù)管線的材質(zhì)、在役年限、管壁狀況進行分級，按照不同等級進行防護與巡檢，借助計算機技術(shù)、傳感技術(shù)設(shè)計管道腐蝕檢測系統(tǒng)代替人工配合儀器儀表的檢測模式；引進管道視覺焊接技術(shù)，實現(xiàn)管道施工時的自適應(yīng)焊接，有效提高焊接質(zhì)量。

[1]Cheng S R，Lin B S，Hsu B M，et al.Fault-tree analysis for liquefied natural gas terminal emergency shutdown[J].Expert Systems with Application，2009，36(9)：11918-11924.

[2]李秋平，劉國東，張靜，等.基于模糊故障樹的輸油管線地下水風(fēng)險評價[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù)，2013，36(S1)：328-333，354.

[3]陳楊，王為民，陳偉聰，等.基于故障樹與模糊理論的埋地管道風(fēng)險評價[J].油氣儲運，2011，30(7)：481-485，473

[4]付建華，王毅輝，李又綠，等.油氣管道全生命周期安全環(huán)境風(fēng)險管理[J].天然氣工業(yè)，2013，33(12)：138-143.

[5]姜春雷，郭遠(yuǎn)博，付興濤，等.基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的供熱管網(wǎng)泄漏檢測技術(shù)[J].大慶石油學(xué)院學(xué)報，2011，35(3)：91-94，108，121

[6]周守軍，郭敏，孫浩森，等.熱水集中供熱管網(wǎng)泄漏故障診斷模型[J].山東大學(xué)學(xué)報：工學(xué)版，2013，43(4)：105-110.

[7]段鵬飛，段蘭蘭，田琦.ANFIS在供熱管網(wǎng)泄漏故障診斷中的應(yīng)用[J].鄭州大學(xué)學(xué)報：工學(xué)版，2014，35(4)：56-60.

[8]陳潔，陳國明，李新宏.基于IAHP和災(zāi)變鏈?zhǔn)椒椒ǖ某鞘杏蜌夤艿里L(fēng)險誘因與預(yù)警研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2017，13(6)：75-80.

[9]陳玉超，蔣宏業(yè)，吳瑤晗，等.基于Bow-tie模型的城鎮(zhèn)輸油管道風(fēng)險評價方法研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2016，12(4)：148-152.

[10]張濤，呂淑然.基于軌跡交叉論的石油管道泄漏爆炸事故預(yù)防研究[J].災(zāi)害學(xué)，2015，30(4)：43-47.

[11]白光，汪彤，白永強.供熱系統(tǒng)常見事故類型分析[C]//中國職業(yè)安全健康協(xié)會2010年學(xué)術(shù)年會論文集.北京：煤炭工業(yè)出版社，2010.

[12]W. Kent Muhlbauer.Pipeline Risk Management Manual Ideas，Techniques，and Resources[M].3rd ed.Elsevier，Gulf Professional，2012.

[13]任騰飛.供熱管網(wǎng)安全評價及隱患預(yù)測[J].區(qū)域供熱，2015(1)：86-89.

[14]王元，趙一帆.直埋供熱管道常見的故障和防止措施[J].新材料新裝飾，2014(5)：525-527.

[15]Vinnem J E.Offshore risk assessment vol.1 principles，modelling and applications of QRA studies[M].3rd ed.London：Springer Verlag，2014.

[16]Hara S K，AmImurat，Miyuki H，et al.Taxonomy for protective ability of rust layer using its composition formed on weathering steel bridge[J].Corrosion Science，2007(49)：1131-1142.PMT