魏麗麗 王國(guó)光 楊金惠 李紅波 付瑞娟 劉釔池

1中國(guó)石油華北油田公司工程技術(shù)研究院

2中國(guó)石油華北油田公司第一采油廠

3河北華北石油路橋工程有限公司

4中國(guó)石油華北油田公司二連分公司

5中國(guó)石油渤海鉆探工程有限公司井下作業(yè)分公司

隨著我國(guó)能源行業(yè)的不斷發(fā)展，站場(chǎng)內(nèi)的儲(chǔ)罐區(qū)具有大容積、分布集中、易燃易爆等特點(diǎn)，儲(chǔ)罐失效成為影響站場(chǎng)完整性和安全的重要因素。目前，對(duì)儲(chǔ)罐及其他站內(nèi)靜設(shè)備的評(píng)價(jià)方法主要采用基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)（RBI）技術(shù)，它是國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家通用的一種滿足經(jīng)濟(jì)性和安全性的評(píng)價(jià)管理手段[1-2]。RBI的概念最早由英國(guó)原子能協(xié)會(huì)提出，初期主要用于核工業(yè)相關(guān)設(shè)備的安全評(píng)價(jià)，后來(lái)經(jīng)挪威船級(jí)社（DNV）的深入研究，頒布了API580 和API581兩個(gè)RBI 標(biāo)準(zhǔn)，總結(jié)了風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算、流體泄漏量計(jì)算、常見(jiàn)設(shè)備失效概率以及各類工況下（應(yīng)力腐蝕開(kāi)裂、高溫氫腐蝕、機(jī)械疲勞、脆性斷裂等）的定量計(jì)算方法，這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是建立RBI 模型的基礎(chǔ)。隨后，國(guó)內(nèi)也參考API581 編制了GB/T 26610《承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)實(shí)施導(dǎo)則》等系列標(biāo)準(zhǔn)，完善了RBI 評(píng)價(jià)模型。RBI 評(píng)價(jià)技術(shù)的作用主要體現(xiàn)在對(duì)檢驗(yàn)周期的調(diào)整優(yōu)化以及對(duì)維護(hù)策略的制定優(yōu)化兩方面。根據(jù)“28”原則可知，80%的高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)存在于20%的設(shè)備上，但常規(guī)的檢測(cè)手段（宏觀檢查、超聲波壁厚檢查、磁粉探傷等）往往進(jìn)行周期性檢查，容易存在過(guò)度檢測(cè)或檢測(cè)不足問(wèn)題。對(duì)站場(chǎng)內(nèi)的設(shè)備和管道進(jìn)行RBI評(píng)價(jià)后，可有針對(duì)性地制定維護(hù)維修策略，重點(diǎn)檢測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，優(yōu)化檢測(cè)周期，使下次檢測(cè)時(shí)設(shè)備和管道正好處于風(fēng)險(xiǎn)可接受的最高水平[3-4]。

RBI 的基本原理為風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)=失效可能性×失效后果，其中失效可能性用失效概率來(lái)定量表示，失效概率=同類設(shè)備平均失效概率×設(shè)備修正系數(shù)×管理系統(tǒng)評(píng)價(jià)系數(shù)。同類設(shè)備平均失效概率是建立在國(guó)內(nèi)外數(shù)年來(lái)多次設(shè)備失效歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù)上，代表一個(gè)行業(yè)而不是某一個(gè)設(shè)備的失效概率，服從正態(tài)分布，屬于定值；管理系統(tǒng)評(píng)價(jià)系數(shù)取決于主管單位的管理水平，對(duì)于某一單元，如聯(lián)合站或輸氣站來(lái)說(shuō)，站內(nèi)的所有設(shè)備項(xiàng)的管理系統(tǒng)評(píng)價(jià)系數(shù)應(yīng)該是一致的，也屬于定值；設(shè)備修正系數(shù)包括技術(shù)因子、通用因子、機(jī)械因子和工藝因子四個(gè)方面，需要進(jìn)行定量分析。API581[5]和GB/T 26610.4[6]附錄中均是采用加和平均的方法計(jì)算修正系數(shù)，一方面未考慮不同因子之間的影響權(quán)重，另一方面未考慮到過(guò)渡分值的存在。為此引用多層次灰色聚類評(píng)價(jià)模型，通過(guò)多層次分析，對(duì)多種影響因子之間的權(quán)重進(jìn)行分析判斷，再應(yīng)用灰色聚類，對(duì)不同指標(biāo)進(jìn)行排序，可以很好地解決這類多層次、非線性的復(fù)雜問(wèn)題。

1 多層次灰色聚類評(píng)價(jià)模型建立

多層次灰色聚類綜合評(píng)價(jià)法是將層次分析法和灰色聚類評(píng)價(jià)法有機(jī)結(jié)合的一種評(píng)價(jià)方法。層次分析法和灰色聚類評(píng)價(jià)兩種方法都是基于定性和定量的多目標(biāo)決策分析方法，其中層次分析法主要用于系統(tǒng)化、多層次問(wèn)題的分析和處理[7]，灰色聚類評(píng)價(jià)法主要涉及縱向序列等相關(guān)問(wèn)題的分析和處理。兩種方法的結(jié)合可以對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的各個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行分別評(píng)價(jià)，同時(shí)也可以在子系統(tǒng)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上對(duì)上層系統(tǒng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，為多層次、多變量、非線性的復(fù)雜問(wèn)題提供了解決方法[8-10]。首先，通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料及現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研，把目標(biāo)問(wèn)題條理化、層次化，構(gòu)造層次分析結(jié)構(gòu)模型，由熟悉目標(biāo)問(wèn)題的專家給出兩兩判斷矩陣，矩陣應(yīng)為正反一致矩陣，對(duì)矩陣求最大特征根和特征向量，并對(duì)其進(jìn)行一致性判斷，看判斷矩陣是否滿足一致性要求，如滿足，此時(shí)的特征向量就對(duì)應(yīng)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重；然后繼續(xù)由專家對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到評(píng)價(jià)樣本矩陣，根據(jù)目標(biāo)問(wèn)題的特點(diǎn)，確定評(píng)價(jià)灰類的等級(jí)、灰數(shù)以及白化權(quán)函數(shù)；最后計(jì)算對(duì)應(yīng)的灰色權(quán)向量及權(quán)矩陣，與層次分析得到的權(quán)重相乘后得到不同層次的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。

1.1 建立指標(biāo)體系

運(yùn)用層次分析法，參考API581附錄C和GB/T 26610.4—2014的相關(guān)內(nèi)容，建立了適合儲(chǔ)罐的三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。其中設(shè)備修正系數(shù)為第一層即目標(biāo)層(A)，技術(shù)因子(B1)、通用因子(B2)、機(jī)械因子B3、工藝因子(B4)為第二層即準(zhǔn)則層，損傷速率(C1)、檢驗(yàn)程序有效性(C2)、工藝條件(C3)、寒冷條件(C4)、地震活動(dòng)(C5)、設(shè)備復(fù)雜性(C6)、建造規(guī)范(C7)、壽命周期(C8)、安全系數(shù)(C9)、工藝連續(xù)性(C10)、工藝穩(wěn)定性(C11)、安全閥狀態(tài)(C12)為第三層即指標(biāo)層，具體指標(biāo)體系關(guān)系如圖1所示。

圖1 多層次評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Multi-level evaluation index system

1.2 構(gòu)建判斷矩陣

選取一定數(shù)量的具有工藝、腐蝕、設(shè)備等相應(yīng)專業(yè)知識(shí)的專家，按照1～9標(biāo)度對(duì)各層次指標(biāo)進(jìn)行賦值，通過(guò)兩兩元素比較構(gòu)建判斷矩陣M，矩陣M中的元素aij應(yīng)滿足：aij=1/aji、aii=1，i和j分別代表兩個(gè)因素相對(duì)于上一層的重要程度，其中各標(biāo)度代表的含義如表1所示。

表1 標(biāo)度含義Tab.1 Scale meaning

1.3 一致性檢驗(yàn)及層次權(quán)重

由于專家將各類問(wèn)題由定性分析轉(zhuǎn)為定量分析依靠的是個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)判斷，因此要對(duì)判斷矩陣的一致性進(jìn)行檢驗(yàn)，主要體現(xiàn)在對(duì)判斷矩陣求特征根及特征向量，常用的方法有方根法、行和法、特征根法以及最小二乘法等。由于該計(jì)算要求精度不高，所以采用特征根法進(jìn)行計(jì)算，如果λ1、λ2…λn都滿足Ax=λx，此時(shí)矩陣A的最大特征根為λmax，特征向量為x。利用最大特征根進(jìn)行一致性指標(biāo)CI檢驗(yàn)，隨后進(jìn)行一致性比例CR檢驗(yàn)，公式如下

式中：n為判斷矩陣階數(shù)，RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)，取值情況見(jiàn)文獻(xiàn)[5]表2。

當(dāng)CR＜0.1 時(shí)，矩陣通過(guò)一致性檢驗(yàn)，此時(shí)的特征向量即為層次權(quán)重，記為ωm；否則，需要重新構(gòu)建矩陣。

1.4 確定評(píng)價(jià)樣本矩陣及評(píng)價(jià)灰類

同樣，采用專家分析方法，按照評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)指標(biāo)層的每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，第k（k=1，2，…，p）個(gè)專家對(duì)指標(biāo)Ci的評(píng)分矩陣為Dik，將不同專家對(duì)不同因素的打分集合在一起形成評(píng)價(jià)樣本矩陣D。由于API581 和GB/T 26610.4—2014 將失效概率分為5 個(gè)等級(jí)，因此評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)采用9 分制，按照1～9評(píng)分劃分5個(gè)等級(jí)，以分?jǐn)?shù)9、7、5、3、1為界限建立評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，分別對(duì)應(yīng)等級(jí)為較低、低、中、高和較高，也分別對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)灰類的5個(gè)等級(jí)，對(duì)于無(wú)法具體判斷的等級(jí)采用過(guò)渡分值，具體評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表2。

表2 評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Scoring criteria

灰類用e(i=1 2 …g)表示，一共有g(shù)個(gè)灰類，在此g=5。為了避免各指標(biāo)在聚類延展的過(guò)程中造成的白化信息缺失，評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)第一級(jí)和第五級(jí)分別采用上限測(cè)度白化權(quán)函數(shù)和下限測(cè)度白化權(quán)函數(shù)，其余級(jí)別采用三角白化權(quán)函數(shù)，其中每級(jí)灰度的白化權(quán)函數(shù)參照文獻(xiàn)[11]。

1.5 確定灰色評(píng)價(jià)系數(shù)

利用白化權(quán)函數(shù)求出單一指標(biāo)在不同評(píng)價(jià)灰類中的灰色評(píng)價(jià)系數(shù)，對(duì)于指標(biāo)Ci來(lái)說(shuō)，各個(gè)評(píng)價(jià)灰類的灰色評(píng)價(jià)系數(shù)為

式中：fe為不同灰類的白化權(quán)函數(shù)；dik為評(píng)價(jià)樣本矩陣D中的元素。

1.6 確定灰色權(quán)向量及權(quán)矩陣

1.7 綜合評(píng)價(jià)

由下層到上層先分別計(jì)算準(zhǔn)則層的綜合評(píng)價(jià)向量Bi，然后計(jì)算目標(biāo)層的綜合評(píng)價(jià)向量B

由于B是一個(gè)向量，無(wú)法對(duì)結(jié)果進(jìn)行量化分析，因此按照評(píng)價(jià)灰類等級(jí)進(jìn)行賦值，定義等值化向量O=（較低，低，中，高，較高）=（9，7，5，3，1），最后按照A=BOT得到綜合評(píng)價(jià)的量化數(shù)值。

2 實(shí)例分析

某聯(lián)合站內(nèi)有一座80 000 m3固定頂儲(chǔ)罐，2008年投產(chǎn)運(yùn)行，服役時(shí)間18 年。儲(chǔ)存介質(zhì)為原油（含水率＜0.5%），直徑70 m，罐壁高22.9 m，最大有效液位21.5 m。罐壁采用12MnNiVR、Q235B 鋼板，過(guò)渡部分采用Q345R鋼板，罐底中幅板尺寸為3 000 mm×14 800 mm×15 mm，罐底采用12Mn-NiVR、Q235B 鋼板，抗風(fēng)圈采用Q345R 鋼板。該站場(chǎng)整體管理水平一般，對(duì)儲(chǔ)罐前期的設(shè)計(jì)、施工、驗(yàn)收、定期檢驗(yàn)、維修記錄等資料進(jìn)行了收集和整理，完善了原始資料。

首先，結(jié)合圖1，通過(guò)兩兩元素比較得到不同層次的判斷矩陣，并進(jìn)行了一致性指標(biāo)檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3～表7。

表3 A-B 判斷矩陣及權(quán)重Tab.3 A-B judgment matrix and weights

表4 B1-C 判斷矩陣及權(quán)重Tab.4 B1-C judgment matrix and weights

表5 B2-C 判斷矩陣及權(quán)重Tab.5 B2-C judgment matrix and weights

表6 B3-C 判斷矩陣及權(quán)重Tab.6 B3-C judgment matrix and weights

表7 B4-C 判斷矩陣及權(quán)重Tab.7 B4-C judgment matrix and weights

所有判斷矩陣均通過(guò)了一致性檢驗(yàn)，權(quán)重向量分別為ωB=（0.546，0.086，0.200，0.168），ωB1=（0.200，0.800），ωB2=（0.582，0.309，0.109），ωB3=（0.564，0.055，0.263，0.118），ωB4=（0.672，0.063，0.265）。對(duì)指標(biāo)層的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行總排序，結(jié)果如表8所示。

表8 指標(biāo)總排序Tab.8 Overall ranking of index

由此可見(jiàn)，對(duì)該儲(chǔ)罐設(shè)備修正系數(shù)影響較大的因素（權(quán)重＞0.1 的指標(biāo)）主要是檢驗(yàn)程序有效性、損傷速率、安全閥狀態(tài)和設(shè)備復(fù)雜性。隨后選取5 位經(jīng)驗(yàn)豐富的專家（其中2 位為現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員，3位為管理人員），按照1～9的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)分，得到評(píng)價(jià)樣本矩陣D。

以計(jì)算指標(biāo)C1的灰色評(píng)價(jià)系數(shù)為例，第一灰類的評(píng)價(jià)系數(shù)為

第二灰類的評(píng)價(jià)系數(shù)為

第三灰類的評(píng)價(jià)系數(shù)為

第四灰類的評(píng)價(jià)系數(shù)為

第五灰類的評(píng)價(jià)系數(shù)為

5位專家對(duì)指標(biāo)C1評(píng)價(jià)后，屬于各灰類等級(jí)的權(quán)向量為7，0.333 3，0.238 0，0.143 0，0)，其他指標(biāo)的計(jì)算方法類似，將不同指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)向量綜合后得到灰色評(píng)價(jià)矩陣R。

由指標(biāo)層→準(zhǔn)則層→目標(biāo)層逐層計(jì)算評(píng)價(jià)結(jié)果，其中B1的綜合評(píng)價(jià)Bi=ωB1R1=(0.200 0.800)=(0.289 9 0.310 3 0.243 3 0.156 5 0)，其余指標(biāo)的計(jì)算方法類似，最終得到目標(biāo)層的綜合評(píng)價(jià)向量B。

由于B是一個(gè)向量，無(wú)法對(duì)結(jié)果進(jìn)行量化分析，因此按照評(píng)價(jià)灰類等級(jí)進(jìn)行賦值，定義等值化向量O=（較低，低，中，高，較高）=（9，7，5，3，1）。將B向量作為權(quán)數(shù)，進(jìn)行加權(quán)計(jì)算(A=BOT)，得到設(shè)備修正系數(shù)的量化數(shù)值為7.030 8，結(jié)果介于（9，7）之間，根據(jù)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，該儲(chǔ)罐的評(píng)價(jià)等級(jí)為“低”。在此，取泄漏孔徑為6 mm的儲(chǔ)罐同類設(shè)備平均失效概率4×10-5，取管理系統(tǒng)評(píng)價(jià)系數(shù)1.0，則該儲(chǔ)罐底板的失效概率為0.000 28，失效可能性為3級(jí)，失效后果按照GB/T 26110.5進(jìn)行定量分析為D級(jí)，最終該儲(chǔ)罐底板的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為中高風(fēng)險(xiǎn)。依據(jù)聲發(fā)射裝置對(duì)該儲(chǔ)罐底板進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)存在不同程度的腐蝕（圖2），需要進(jìn)一步完善維護(hù)和維修策略。

圖2 儲(chǔ)罐底板腐蝕狀況Fig.2 Corrosion condition of tank bottom plate

3 結(jié)束語(yǔ)

（1）應(yīng)用多層次分析法，建立了適合儲(chǔ)罐的設(shè)備修正系數(shù)的三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。

（2）通過(guò)層次分析，可以對(duì)影響設(shè)備修正系數(shù)的指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重排序，找到影響失效概率的主要因素。

（3）通過(guò)聚類分析，利用過(guò)渡分值構(gòu)建評(píng)價(jià)樣本矩陣，可以很好地對(duì)設(shè)備系數(shù)進(jìn)行有效修正，為儲(chǔ)罐及其他靜設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供技術(shù)思路。

（4）該方法的缺點(diǎn)是依然比較依賴專家判斷，今后可以嘗試與其他客觀數(shù)值分析方法（如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等方法）進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，對(duì)失效模型進(jìn)行改進(jìn)。