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        基于動(dòng)態(tài)事件樹的液氯儲(chǔ)罐安全系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析

        2018-09-28 00:12:34姚見辛承銳馬東池田宏
        智富時(shí)代 2018年8期
        關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)分析

        姚見 辛承銳 馬東池 田宏

        【摘 要】本文由液氯儲(chǔ)罐安全系統(tǒng)的可靠性出發(fā),對(duì)液氯儲(chǔ)罐進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)分析。利用動(dòng)態(tài)事件樹分析方法,給出了基于蒙特卡洛模擬的仿真策略,確定出液氯儲(chǔ)罐安全系統(tǒng)的可靠性水平,提出綜合改進(jìn)措施,提高其系統(tǒng)可靠性。

        【關(guān)鍵詞】動(dòng)態(tài)事件樹;液氯儲(chǔ)罐;風(fēng)險(xiǎn)分析

        我國(guó)化工企業(yè)共發(fā)生51起大典型事故,其中液氯排在第一位。液氯安全系統(tǒng)在性能不斷提高的同時(shí),其整體的復(fù)雜性急劇增加,無論系統(tǒng)任何部分出現(xiàn)非正常情況都可能對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)產(chǎn)生影響。為了能有效地應(yīng)用系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,事故場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化能展現(xiàn)出來,動(dòng)態(tài)安全性分析方法于近年逐漸被開發(fā),動(dòng)態(tài)分析的方法主要有事件序列圖、連續(xù)事件樹、動(dòng)態(tài)故障樹和動(dòng)態(tài)事件樹分析等。在這些動(dòng)態(tài)分析方法中,動(dòng)態(tài)事件樹分析是其中比較典型的方法之一。

        一、方法選擇

        (一)動(dòng)態(tài)事件樹

        動(dòng)態(tài)事件樹是一種利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真模擬的方法,主要以連續(xù)事件樹為基礎(chǔ),能夠全面的建立整個(gè)系統(tǒng)的演化模型。主要包含的措施有:離散化連續(xù)的時(shí)間;增加了事件發(fā)生概率的動(dòng)態(tài)變化;優(yōu)化選取仿真策略等。動(dòng)態(tài)事件樹分析的思想主要是:系統(tǒng)的狀態(tài)會(huì)跟隨著變化的時(shí)間,在相異因素(人為操作、硬件失效、過程變量等)的誘導(dǎo)作用下而出現(xiàn)持續(xù)的變化,且變化后擁有不確定性的系統(tǒng)狀態(tài),即在設(shè)定的初始條件下,經(jīng)過數(shù)次觸發(fā)系統(tǒng),其狀態(tài)將進(jìn)行不同方向的演化。[1]

        (二)蒙特卡洛模擬

        蒙特卡洛方法即統(tǒng)計(jì)模擬的方法,主要是指應(yīng)用隨機(jī)數(shù)來協(xié)助解決大多有關(guān)計(jì)算類問題的方法。蒙特卡洛方法的基本思想是當(dāng)所要研究的結(jié)果是出現(xiàn)某一時(shí)間的概率,或者是某個(gè)速記變量的期望值時(shí),就需要借助一種特定的“實(shí)驗(yàn)性”的方法,從而得出該種事件情形發(fā)生的概率,或者得到該隨機(jī)數(shù)的一個(gè)平均值,并應(yīng)用這些結(jié)論來解決相關(guān)試用的問題。

        二、液氯儲(chǔ)罐安全系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析

        (一)實(shí)例背景

        液氯泄漏后迅速氣化成氯氣,是一種強(qiáng)烈的刺激性氣體,根據(jù)危險(xiǎn)化學(xué)品名錄氯氣屬于劇毒品。液氯泄漏所致中毒是常見的重大事故,時(shí)常引發(fā)及其嚴(yán)重的事故后果和巨大的經(jīng)濟(jì)損失。液氯儲(chǔ)罐應(yīng)安裝有以下安全系統(tǒng):濃度傳感器、自動(dòng)關(guān)斷系統(tǒng)、報(bào)警器、手動(dòng)關(guān)斷系統(tǒng)、防火系統(tǒng)和滅火系統(tǒng)?,F(xiàn)對(duì)其進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)分析。

        (二)各系統(tǒng)失效概率的確定

        傳統(tǒng)的事件樹分析中,安全屏障的失效概率雖是確定的值,但是由于受到環(huán)境因素、操作因素、技術(shù)因素、組織管理因素等的影響,安全屏障元件上存在漏洞或缺陷會(huì)使安全屏障的功能降級(jí)、受損。這些漏洞隨著時(shí)間在不斷變化,當(dāng)某一瞬間每層安全屏障上的缺陷排列在一條直線上,安全屏障的失效概率更傾向于服從某種確定的概率分布。因此,采用概率密度函數(shù)能夠更加準(zhǔn)確地描述安全屏障的失效概率。對(duì)液氯儲(chǔ)罐安全系統(tǒng)的失效概率進(jìn)行了確定,如圖1所示。

        (三)動(dòng)態(tài)事件樹的構(gòu)建

        以液氯泄漏為異常事件進(jìn)行研究,此異常事件可能產(chǎn)生3種結(jié)果事件:安全(A),火災(zāi)(B),中毒(C)。事件樹如圖2所示。[2]

        系統(tǒng)狀態(tài)標(biāo)記為U(1,n),V(1,n),W(1,n),其分別表示為安全、火災(zāi)和中毒的發(fā)生概率,初始狀態(tài)為液氯泄漏。為了方便數(shù)據(jù)的管理和操作,用G,h,i,j,k,l分別表濃度傳感器、自動(dòng)關(guān)斷系統(tǒng)、報(bào)警器、手動(dòng)關(guān)斷系統(tǒng)、防火系統(tǒng)、滅火系統(tǒng)的失效概率。設(shè)置仿真時(shí)間為11小時(shí)。具體流程如下:1.設(shè)置初始事件;2.各系統(tǒng)失效概率的擬合;3.應(yīng)用蒙特卡洛方法生成隨機(jī)數(shù);4.將產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)輸入到事件樹中;5.產(chǎn)生各事件發(fā)生概率。利用matlab中進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合,并利用蒙特卡洛模擬產(chǎn)生隨機(jī)數(shù),產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)即為所要時(shí)間點(diǎn)的該系統(tǒng)失效概率,將產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)輸入到事件樹中,進(jìn)行該時(shí)間點(diǎn)的概率模擬計(jì)算,并生成該時(shí)間點(diǎn)三種后果的概率大小,進(jìn)而進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)。

        (四)安全風(fēng)險(xiǎn)分析。經(jīng)過長(zhǎng)仿真運(yùn)算后,其事件發(fā)生概率如下圖所示:

        從上圖中可以看出液氯儲(chǔ)罐的總體安全性能穩(wěn)定,但是安全發(fā)生的概率先降低后增加,最終趨于0.49;火災(zāi)發(fā)生的概率先增加后降低,最終趨于0.3;中毒發(fā)生的概率最終趨于0.21。這說明隨著設(shè)備的運(yùn)行,液氨罐區(qū)總體安全性基本保持不變。在控制其他安全系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率一定的情況下,各部分控制的概率為其平均值,分別對(duì)報(bào)警器、手動(dòng)關(guān)斷系統(tǒng)、滅火系統(tǒng)進(jìn)行仿真。

        三、結(jié)論

        本文應(yīng)用蒙特卡洛模擬對(duì)事件發(fā)生可能性進(jìn)行預(yù)測(cè),同時(shí)對(duì)安全系統(tǒng)整體的影響進(jìn)行模擬及可能性發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。主要結(jié)論如下:

        (1)構(gòu)建了主要設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)因素失效事件樹,建立適應(yīng)性較強(qiáng)的液氯儲(chǔ)罐安全系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析。

        (2)利用蒙特卡洛模擬,實(shí)現(xiàn)對(duì)失效可能性與動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)過程的有效結(jié)合。

        (3)通過對(duì)液氯儲(chǔ)罐安全系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析,說明了本文方法的合理性。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]周忠寶,周經(jīng)倫,董豆豆.動(dòng)態(tài)事件樹的導(dǎo)彈安全自毀系統(tǒng)安全性評(píng)估[M].北京:火力與指揮控制,2008(4)

        [2]杜振國(guó),羅鵬程,厲海濤,潘正強(qiáng).基于動(dòng)態(tài)事件樹的安全風(fēng)險(xiǎn)分析方法[J].北京:科學(xué)技術(shù)與工程,2011(22)

        [3]嚴(yán)蔚敏,吳偉民.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2003

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