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        基于貝葉斯算法對開車階段LNG接收站風(fēng)險的量化研究

        2020-05-19 08:53:58
        山東化工 2020年7期
        關(guān)鍵詞:評價

        張 晨

        (中海石油氣電集團有限責(zé)任公司,北京 100028)

        我國天然氣貿(mào)易中天然氣消費需求增長旺盛,其中,LNG的占比持續(xù)呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢是能源行業(yè)增長最快的板塊之一[1]。我國的LNG進口需求要求我國需建設(shè)大量LNG接收站。綜合國內(nèi)外LNG行業(yè)相關(guān)資料調(diào)研獲悉,目前缺失針對LNG接收站開車階段的風(fēng)險分析。鑒于LNG超低溫特性,LNG接收站開車項目是LNG接收站建設(shè)的重要環(huán)節(jié)也是風(fēng)險集中點之一,如何管控LNG接收站開車項目風(fēng)險尤為重要。

        本文的研究內(nèi)容是基于故障樹的貝葉斯的評價方法對LNG接收站項目開車階段進行風(fēng)險評價,通過貝葉斯分析法的計算結(jié)果判斷每一個子風(fēng)險的發(fā)生概率。基于風(fēng)險評價結(jié)果,提出對于LNG接收站項目開車風(fēng)險需要采用各種合理的措施和方法,減少負(fù)面風(fēng)險發(fā)生的概率或損失,促使動態(tài)風(fēng)險向著有利于項目目標(biāo)的方向發(fā)展,使項目達(dá)到風(fēng)險控制目標(biāo)。

        本文在梳理已有風(fēng)險管理理論以及項目實際經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,結(jié)合LNG接收站項目開車階段的特點,對LNG接收站項目開車階段風(fēng)險源進行識別;運用基于故障樹的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法對風(fēng)險源進行分析與評價,并結(jié)合實際工程項目風(fēng)險評價結(jié)果與特點確定了風(fēng)險應(yīng)對與監(jiān)控措施。

        1 LNG接收站開車項目風(fēng)險的現(xiàn)狀

        LNG接收站項目開車階段的主要目標(biāo)是實現(xiàn)LNG接收站正常運營,其過程是將機械完工后的LNG接收站通過合理的冷卻方法使設(shè)備及管道處于冷態(tài),同時需要完成全部設(shè)備的單體及聯(lián)合調(diào)試[2]。

        LNG不僅僅具有天然氣可燃和窒息的風(fēng)險,由于其自身為-162°左右的超低溫物理性質(zhì),在常溫環(huán)境下立即吸熱變?yōu)檎舭l(fā)氣,還存在低溫灼傷和爆炸云等特有的風(fēng)險[3]。LNG接收站項目開車階段是將機械完工的常溫設(shè)備降低至低溫狀態(tài),材料冷縮后投產(chǎn)運行,此階段時對LNG接收站項目前期全部工作的“考驗”,包含設(shè)計可行性、施工質(zhì)量、設(shè)備性能等等,該階段存在較多因各種偏差而造成的不確定因素,使得該階段具有較高風(fēng)險[4]。據(jù)統(tǒng)計[5],全球LNG項目已發(fā)生的主要歷史風(fēng)險項均可能在開車階段發(fā)生,分析與管理開車階段風(fēng)險具有重要意義。

        結(jié)合LNG接收站項目開車階段的特點,運用風(fēng)險清單法、HAZOP法、頭腦風(fēng)暴法、專家訪談法等方法,對LNG接收站項目開車階段風(fēng)險源進行識別,得到的風(fēng)險源清單如表1。

        表 1 風(fēng)險源清單

        表 1(續(xù))

        2 基于故障樹的貝葉斯評價方法應(yīng)用

        LNG接收站項目開車階段風(fēng)險評價指標(biāo)體系[6],通過在GeNIe2.0 軟件中建立網(wǎng)絡(luò)如圖1所示。為了顯示效果更直觀,圖中將顯示類型調(diào)為Bar Chart。將歷史數(shù)據(jù)和專家打分綜合后得到的先驗概率值和條件概率,輸入基于故障樹建立的事件之間的邏輯關(guān)系圖,完成模型搭建,最終在GeNIe2.0軟件中完成模型的建立。

        基于故障樹方法搭建的邏輯模型,通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型計算以下內(nèi)容:

        (1)基于先驗概率和邏輯中的條件概率,計算出一級風(fēng)險因素的權(quán)重;

        (2)在假定LNG接收站開車階段已經(jīng)出現(xiàn)風(fēng)險時,利用反相推理,求出各子事件的權(quán)重,即為“后驗概率”。

        圖 1 貝葉斯分析法結(jié)構(gòu)模型示意圖

        Fig.1 Structural model diagram of Bayesian analysis method

        圖2 一級風(fēng)險因素權(quán)重計算結(jié)果

        圖3 后驗概率計算結(jié)果

        表2 二級風(fēng)險源后驗權(quán)重

        先驗概率是在每一項子風(fēng)險發(fā)生的概率基礎(chǔ)上,推算LNG接收站項目開車階段發(fā)生風(fēng)險事故的概率;后驗概率是在假定LNG接收站項目開車階段發(fā)生了風(fēng)險事故,分析每一項子風(fēng)險發(fā)生的概率。后驗概率是在得到“結(jié)果”的信息后重新修正的概率,因而更具有參考意義,因此采用后驗概率進行評價分析。

        采用GeNIe 2.0軟件進行后驗概率計算,后驗概率是修正先驗概率后所獲得的更接近實際情況的權(quán)重估計,表示事件發(fā)生可能性大小,由計算結(jié)果可知,發(fā)生可能性最大的前七項分別為: ①組織協(xié)調(diào)不完善X15;②技術(shù)經(jīng)驗不足X23;③低溫介質(zhì)嚴(yán)重分層X21;④人員誤操作危險X33;⑤人員不稱職或不善的管理X43;⑥調(diào)試計劃不詳盡X14;⑦HSE管理體系安全計劃不完善X62。

        表3 二級風(fēng)險源權(quán)重排序

        綜合以上發(fā)生概率的計算結(jié)果可知,基本事件發(fā)生概率如圖4所示。

        圖4 風(fēng)險權(quán)重排序表

        風(fēng)險權(quán)重完成分析后,通過模糊評價法對風(fēng)險進行進一步的量化評價,運用模糊綜合評價法得到的計算結(jié)果如表4。

        表4 風(fēng)險計算結(jié)果匯總表

        根據(jù)以上風(fēng)險分析計算可知,管理風(fēng)險和技術(shù)風(fēng)險屬于高風(fēng)險,需要提出并采取應(yīng)對措施加以重點控制;冷卻操作和HSE風(fēng)險為屬于中等風(fēng)險,需要引起重視。

        3 結(jié)論

        根據(jù)風(fēng)險評價結(jié)果,需要控制管理風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險,綜合考慮影響因素的重要程度,結(jié)合權(quán)重分析可知,組織協(xié)調(diào)不完善(X15)、設(shè)計經(jīng)驗不足(X23)、低溫介質(zhì)嚴(yán)重分層(X21)、調(diào)試計劃不詳盡(X14)、溝通不完善(X12)是主要的風(fēng)險源,依次提出了以上五項風(fēng)險源的風(fēng)險監(jiān)控和應(yīng)對策略。

        (1)針對組織協(xié)調(diào)不完善提出:①通過邀請相關(guān)專家對需要投用的設(shè)備進行指導(dǎo);②可考慮對開車階段不存在安全隱患且不影響開展的可采取風(fēng)險容忍的策略;

        (2)針對設(shè)計經(jīng)驗不足提出:在技術(shù)上可通過仿真分析或類似項目對比的方法將液氮的采購量精細(xì)化,降低液氮采辦不足的風(fēng)險后果,也可同時在現(xiàn)場增加液氮罐,延長液氮的采購時間;

        (3)針對低溫介質(zhì)嚴(yán)重分層提出:①可通過方案審查或仿真模擬的方法,做校核分析,削減此風(fēng)險的后果,②可通過實施檢測管道頂部和底部溫度表的溫度差進行預(yù)警;

        (4)針對調(diào)試計劃不詳細(xì)提出:通過邀請成熟項目的技術(shù)專家進行審查,實現(xiàn)方案風(fēng)險的控制;

        (5)針對溝通不完善提出:可采用風(fēng)險規(guī)避的方式,通過委托地方相關(guān)代理單位完成復(fù)雜手續(xù)的辦理。

        本文選用基于故障樹的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法對風(fēng)險進行分析;進而提出一項或多項風(fēng)險應(yīng)對方案,實現(xiàn)風(fēng)險分析與控制的目標(biāo)。

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