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        基于IAHP的城市供熱管網(wǎng)泄漏風險分析

        2020-12-30 01:55:42呂淑然教授
        安全 2020年11期
        關鍵詞:供熱分析法管網(wǎng)

        田 琦 呂淑然教授

        (首都經(jīng)濟貿(mào)易大學 管理工程學院,北京100070)

        0 引言

        隨著集中供熱規(guī)模的不斷發(fā)展和管網(wǎng)實際運行年限的增長,供熱管網(wǎng)的安全風險日趨嚴峻[1-3]。供熱管網(wǎng)分布廣、距離長、設備和附件多,且不易維護,是集中供熱系統(tǒng)的安全薄弱環(huán)節(jié)[4]。一旦發(fā)生事故,不僅會造成財產(chǎn)損失,更會給社會帶來極大的負面影響[5]?!?018年城鄉(xiāng)建設統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)顯示,到2018年末,我國的城市集中供熱面積已達87.8億m2,管道長度達37.1萬km。因此,研究城市供熱管網(wǎng)泄漏風險對企業(yè)安全管理和城市安全運行都具有重要意義。

        目前供熱管網(wǎng)泄漏風險分析方法主要有決策樹法、事故樹分析法[1-2]、層次分析法[2,5]等。事故樹分析法是通過邏輯符號將事件自上而下的做樹形分解,清晰描述事件的因果關系,邏輯性強,目前國內(nèi)多運用事故樹分析法進行定性分析[6];層次分析法是一種定性定量結合的運籌學算法,需運用9級標度法建立判斷矩陣,判斷矩陣建立的準確性會直接影響分析結果的正確與否,但是專家打分時的主觀判斷會影響判斷矩陣的建立。改進的層次分析法將事故樹的定性分析與層次分析法的定量分析結合起來,可克服2種方法的不足,使分析結果更準確可靠。石龍等[7]將改進層次分析法應用于公共建筑火災風險分析中,證明改進層次分析法比傳統(tǒng)層次分析法的結果更準確、更符合實際;王婉青等[8]將改進層次分析法運用在高壓輸氣管道泄漏風險分析中;李亞蘭等[9]在地下建筑火災安全評價中將改進層次分析法與模糊評價法相結合進行研究;張?zhí)燔姷萚10]將改進層次分析法應用在煤與瓦斯突出危險等級預測中;趙長勇[11]將改進層次分析法應用于油庫安全評價中;王霞等[12]證明用改進層次分析法進行油管管道風險分析與評價更準確、快速。綜上知,這些研究將改進層次分析法運用于多個領域,并取得較好效果。因此,筆者將改進層次分析法運用到城市供熱管網(wǎng)泄漏風險研究中,以期為城市供熱管網(wǎng)泄漏風險的安全管理提供科學依據(jù)。

        1 利用事故樹方法構建層次分析模型

        首先建立事故樹(FTA)模型,找到造成供熱管道泄漏風險的原因,并依此建立一套較為完整的供熱管道泄漏風險評價指標體系;然后根據(jù)事故樹模型得到各個指標的結構重要度;最后將事故樹中的各基本事件進行中性化描述后得到層次分析法的層次遞階結構模型。

        1.1 構建事故樹模型

        城市供熱管網(wǎng)安全事故大多由供熱管網(wǎng)泄漏風險導致,因此本文將“供熱管網(wǎng)泄漏事故”作為事故樹模型的頂上事件,逐步展開分析,得到導致供熱管網(wǎng)泄漏事故發(fā)生的32個基本事件。表1為事件的符號及基本含義,圖1為城市供熱管網(wǎng)泄漏事故樹模型。

        圖1 城市供熱管網(wǎng)泄漏事故樹模型Fig.1 Fault tree model of urban heating pipe network leakage

        表1 城市供熱管網(wǎng)泄漏事故樹的符號及含義Tab.1 Symbols and meanings of leakage fault tree in urban heatingpipe network

        1.2 各基本事件的結構重要度

        (1)

        式中:

        k—事故樹分析所得最小割(徑)集數(shù)目;

        m—包含第i個基本事件的最小割(徑)集的數(shù)目;

        Rj—包含第i個基本事件的第j個最小割(徑)集中的基本事件數(shù)目。

        表2 各基本事件的判斷因(i)Tab.2 Judgment factors(i) of each basic event

        1.3 構建層次分析模型

        根據(jù)構建的“城市供熱管網(wǎng)泄漏”事故樹模型對其基本事件進行中性化描述。將中性化描述的所有基本事件作為層次分析結構模型的指標層,對指標層中各因素進行歸納、分類、整理;將“城市供熱管道泄漏”作為目標層,將腐蝕因素、施工因素、第三方因素、設備因素作為層次分析結構中的準則層。層次分析結構模型,見表3。

        表3 城市供熱管網(wǎng)層次分析結構模型Tab.3 Hierarchical analysis structure model of urban heating pipe network

        2 改進層次分析法

        根據(jù)層次遞階結構模型構建判斷矩陣,根據(jù)各指標判斷因子值得到各指標權重,將該權重與傳統(tǒng)層次分析法得到的各指標權重進行結合,得到綜合權重并排序。

        2.1 構建判斷矩陣并計算各指標權重

        (2)

        (3)

        式中:

        m,n—準則層下指標層因素的數(shù)目;

        i,j—判斷矩陣αij的下標,分別表示第i行和第j列。

        根據(jù)上述判斷矩陣構建方法,得到準則層及各指標層判斷矩陣,計算出各因素綜合權重,并進行一致性檢驗,所有矩陣CI值均小于0.1,則通過一致性檢驗,見表4-8。

        表4 準則層判斷矩陣Tab.4 Judgment matrix at criterion level

        表5 腐蝕因素判斷矩陣 B1Tab.5 Corrosion factor judgment matrix B1

        表6 施工因素判斷矩陣B2Tab.6 Construction factor judgment matrix B2

        表7 第三方因素判斷矩陣B3Tab.7 Third-party factor judgment matrix B3

        表8 初始設備因素B4Tab.8 Initial equipment factor B4

        2.2 權重結合

        事故樹中的結構重要度與傳統(tǒng)層次分析法中的指標層因素綜合權重都反映基本因素對目標層的影響程度,因此可將用事故樹方法構建的層次分析模型所得各因素權重與傳統(tǒng)層次分析法所得各因素權重按式(4)結合。

        (4)

        式中:

        W′—根據(jù)事故樹結構重要度的判斷矩陣所得各因素權重;

        W″—傳統(tǒng)層次分析法所得的各因素權重;

        α—權重系數(shù),是事故樹方法構建的層次分析模型中標度因子(ψ)與CR因子(ε)之和;

        β—權重系數(shù),是傳統(tǒng)層次分析法中標度因子(ψ)與CR因子(ε)之和。

        2.3 確定權重系數(shù)

        2.3.1 確定標度因子ψ

        Saaty曾經(jīng)對不同標度下的標度因子進行過研究[13-14],因此標度因子可通過查閱表格進行確定,不同標度下的標度因子,見表9。

        表9 不同標度下的標度因子Tab.9 Scale factor under different scales

        表9中未出現(xiàn)的中間標度的標度因子可采用差值法求得。利用事故樹構建的層次分析模型中,準則層的判斷因子為60,故準則層的最大標度為60,查表獲得其標度因子ψ=0.142 9。傳統(tǒng)層次分析法構建的模型中,準則層的最大標度為9,查表可得其標度因子ψ=1。

        2.3.2 確定CR因子ε

        CR為層次分析模型總排序隨機一致性比率,按式(5)進行計算:

        (5)

        式中:

        aj—準則層不同因素的權重;

        CIj—準則層不同因素下指標層判斷矩陣的CI值;

        RIj—隨機一致性指標,通常根據(jù)矩陣階數(shù)查表獲得,見表10。

        表10 RI值Tab.10 RI value

        CR因子ε的計算如式(6)所示:

        (6)

        根據(jù)式(5)和式(6)計算獲得利用事故樹構建的層次分析模型中,CR=0.004 4,CR因子ε=0.956 3;傳統(tǒng)層次分析法構建的模型中,CR=0.030 0,CR因子ε=0.700 2。

        2.3.3 確定α與β

        上述計算確定中標度因子ψ=0.142 9,CR因子ε=0.956 3,故其權重系數(shù)為:

        α=標度因子ψ+CR因子ε=0.142 9+0.956 3

        =1.099 2

        確定傳統(tǒng)層次分析法構建的層次分析模型標度因子ψ=1,CR因子ε=0.700 2,故其權重系數(shù)為:

        β=標度因子ψ+CR因子ε=1+0.700 2

        =1.700 2

        2.4 改進層次分析法各因素權重及排序

        根據(jù)文中2種模型分別計算出的W′、W″及權重系數(shù)α、β,按式(4)計算得出改進層次分析法各因素權重W及相應排序,見表11。

        表11 2種模型權重結合及排序Tab.11 Combination and ranking of two model weights

        3 結果分析

        根據(jù)表11中的改進層次分析法和傳統(tǒng)層次分析法所得到各因素權重的對比可知, 管道抗腐蝕性(X6)、腐蝕檢測系統(tǒng)(X7)在改進層次分析法中排名有大幅度提升,其中管道抗腐蝕性(X6)的排名由第7位提高到第1位,腐蝕檢測系統(tǒng)(X7)的排名由第10位提高到第3位。根據(jù)148起供熱管道泄漏事故統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示, 由于管道腐蝕原因導致供熱管道泄漏的事故占50.5%,由此可見傳統(tǒng)層次分析法忽視了管道抗腐蝕工藝技術及腐蝕檢測系統(tǒng)的重要性,管道抗腐蝕性與腐蝕檢測系統(tǒng)排名的上升表明改進層次分析法可降低由于主觀判斷而造成的誤差。

        相對傳統(tǒng)層次分析法,改進層次分析法得出的一些因素排名下降了,例如保溫系統(tǒng)情況由第4位下降到第9位,保溫系統(tǒng)的作用主要是減少熱媒在輸送過程中的熱量損失,保溫系統(tǒng)的保護層與保溫層等對防止管道泄漏有一定作用,但并沒有傳統(tǒng)層次分析法得出排序第4位那么重要。另外,也有些因素在2種分析方法中排名相同或相差不大,如管道開挖情況、管道清理情況、沿管線上方超重情況等。

        因此,改進層次分析法是結合事故樹及傳統(tǒng)層次分析法的優(yōu)點, 減少人的主觀因素影響,提高判斷準確性。

        4 結論

        (1)將事故樹與層次分析法結合起來,可使判斷指標之間的關系更清晰,可一定程度減少主觀判斷對結果的影響,使判斷結果更符合客觀實際。將此方法應用于供熱管網(wǎng)泄漏風險分析中可知:準則層中腐蝕因素占比重最大;指標因素中管材抗腐蝕性、管道焊接情況、腐蝕檢測系統(tǒng)、組織人員情況以及土壤腐蝕情況是導致城市供熱管網(wǎng)泄漏的主要因素。

        (2)城市供熱管網(wǎng)安全運行的影響因素眾多,且相互關系復雜,因此,對城市供熱管網(wǎng)進行風險分析難度很大。因此,建議建立供熱管網(wǎng)運行的大數(shù)據(jù)分析,完善管段的數(shù)據(jù)信息及現(xiàn)場監(jiān)測數(shù)據(jù)信息等,這樣可提高風險分析的準確性,也有利于對供熱管網(wǎng)進行安全管理與維護。

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