都心爽,武 瑋,張金陽,淡 勇

(西北大學(xué) 化工學(xué)院, 陜西 西安 710069)

天然氣為當(dāng)今世界使用最廣泛的清潔能源之一,其從氣田到凈化處理廠再到用戶端的運(yùn)輸基本通過管道完成。天然氣具有易燃易爆性質(zhì),一旦管道失效導(dǎo)致泄漏將會(huì)帶來巨大經(jīng)濟(jì)損失，并危及周圍居民和工人的生命財(cái)產(chǎn)安全。故管道安全受到廣泛關(guān)注,合理有效對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成為重要課題。

故障樹分析(fault tree analysis,FTA)是評(píng)估系統(tǒng)安全性和可靠性使用最多的方法之一。傳統(tǒng)的FTA采用圖形的方式刻畫系統(tǒng)的失效路徑和失效事件之間的邏輯關(guān)系,并利用精確的基本事件故障概率值來計(jì)算危險(xiǎn)事件(頂事件)的發(fā)生概率[1-4]。盡管故障樹為我們提供了一種定量分析系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)的方法,但在實(shí)踐中,由于數(shù)據(jù)不足,復(fù)雜系統(tǒng)各部分的準(zhǔn)確故障概率值難以獲得,因此難以應(yīng)用。

對(duì)于定量信息有限的系統(tǒng),可以采用模糊的方法[5-8]。直覺模糊故障樹(fuzzy fault tree analysis,FFTA)的概念已被不同領(lǐng)域的研究人員所使用。Guzman等利用模糊故障樹對(duì)管道安全進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,并改進(jìn)了管道安全管理決策過程[9]。董玉華等為了評(píng)估石化管道的可靠性,應(yīng)用FFTA對(duì)故障概率基本事件進(jìn)行分析[10]。Rajakarunakaran等提出了運(yùn)用專家評(píng)估液化石油氣加氣站風(fēng)險(xiǎn)的模糊邏輯,并確定了對(duì)液化石油氣加油站造成不利影響的基本事件故障概率[11]。Purba等通過核電站運(yùn)行對(duì)故障樹基本事件進(jìn)行了模糊可靠性評(píng)估,并與現(xiàn)有的實(shí)際故障概率進(jìn)行了比較[12]。

然而，在目前評(píng)價(jià)過程中,專家往往不能給出對(duì)象的精確歸屬程度,存在一定的猶豫因素。為了處理故障數(shù)據(jù)不確定性中的猶豫因素,可以應(yīng)用直覺模糊集(intuitionistic fuzzy set,IFS)[13]。IFS的主要優(yōu)點(diǎn)是它分別定義了對(duì)決策接受程度和不接受程度,分別命名為隸屬度和非隸屬度。因此,IFS理論的適用范圍比模糊集理論要廣得多。Shu等在印刷電路板組件上使用直覺模糊集進(jìn)行故障樹分析[14]。Kumar等基于最弱t-norm的直覺模糊故障樹分析評(píng)價(jià)系統(tǒng)可靠性[15]。并在直覺模糊環(huán)境下利用故障樹分析和專家意見對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障概率評(píng)價(jià)[16]。Cheng等將 IFS理論應(yīng)用于液化天然氣終端應(yīng)急關(guān)閉系統(tǒng)的FTA,并生成了系統(tǒng)的直觀模糊故障間隔和直覺模糊可靠性區(qū)間[17]。為了考慮底部事件的故障概率,專家還提出了三角模糊數(shù)來分析故障樹[18]。上述研究,尚未有針對(duì)天然氣工業(yè)管道中的失效事件進(jìn)行分析評(píng)估的研究。

本文基于直覺模糊集概念,提出一種新的將三角直覺模糊數(shù)引入故障樹的安全分析方法,對(duì)天然氣管道進(jìn)行評(píng)估,并通過工程案例進(jìn)行評(píng)價(jià)驗(yàn)證。本文使用的方法相較于傳統(tǒng)故障樹考慮了現(xiàn)實(shí)因素中的不確定性和復(fù)雜性,提高了評(píng)估結(jié)果的可靠性。

1 理論簡(jiǎn)介

1.1 故障樹的基本概念

故障樹(fault tree,FT)是一種廣泛用于確定復(fù)雜系統(tǒng)中意外事件發(fā)生概率的方法,它采用邏輯框圖的形式記錄和分析系統(tǒng)意外事件與其他事件之間的邏輯關(guān)系[19]。這些事件通常通過邏輯門(與門、或門等)連接起來。構(gòu)建系統(tǒng)的故障樹時(shí),首先需要確定需求和目標(biāo),定義頂事件,即系統(tǒng)最為關(guān)注的失效事件,然后自上而下逐層確定與其關(guān)聯(lián)的其他事件以及它們之間的邏輯關(guān)系,直到最底層事件(即底事件)。

1.2 直覺模糊集和直覺模糊數(shù)理論

直覺模糊集理論是模糊集理論的一個(gè)拓展,由保加利亞學(xué)者Atanassov于1986首次提出[20]。相比于經(jīng)典的模糊集而言,它不僅考慮了問題的不確定性,也考慮不確定性問題中的中立程度,更加符合人類認(rèn)知習(xí)慣。

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1.2.2 三角直覺模糊數(shù)

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圖1 三角直覺模糊數(shù)Fig.1 Triangular intuitionistic fuzzy number

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2 三角直覺模糊故障樹方法

根據(jù)具體研究對(duì)象確定其失效形式,分析出導(dǎo)致失效的重要因素,建立直覺模糊故障樹,本文構(gòu)建的三角直覺模糊故障樹法(TIFFTA)基于故障樹分析法確定底事件,利用底層事件失效數(shù)據(jù)的直觀模糊結(jié)果來表示管道失效可能性的大小。構(gòu)建TIFFTA的詳細(xì)過程如圖2所示。

2.1 確定管道失效形式

了解管道材料、管內(nèi)介質(zhì)、設(shè)備使用時(shí)間及各生產(chǎn)單元具體生產(chǎn)情況來判斷管道可能受到的外部或內(nèi)部損傷,現(xiàn)場(chǎng)查看并記錄管道失效位置信息、腐蝕產(chǎn)物信息、管道開裂信息、管道斷裂信息、失效位置分布信息、施工信息、外防腐層破損信息及失效位置形貌信息來確定管道失效形式。

2.2 繪制故障樹并確定打分項(xiàng)

根據(jù)導(dǎo)致管道失效的因素,構(gòu)建故障樹,從中提取基本事件作為專家評(píng)估項(xiàng)目，并邀請(qǐng)業(yè)內(nèi)權(quán)威專家進(jìn)行打分。各項(xiàng)基本事件打分區(qū)間決定于其對(duì)管道失效的影響大小,影響越大,分值越高,反之,則越小。

圖2 三角直覺模糊故障樹方法流程圖Fig.2 Triangular Intuitionistic fuzzy fault tree flow chart

2.3 AHP法確定各項(xiàng)權(quán)重

層次分析法(the analytic hierarchy process,AHP)是一種解決多目標(biāo)復(fù)雜問題的定性與定量相結(jié)合的決策分析方法。根據(jù)問題的性質(zhì)和目標(biāo)重要性將問題分解成不同組成因素,將定性與定量結(jié)合起來,合理地給出各方案的權(quán)重，AHP法的一般步驟為:

1)構(gòu)建事件的層次結(jié)構(gòu)模型。將決策目標(biāo)、決策準(zhǔn)則、決策對(duì)象依據(jù)其相互關(guān)系分為最高層、中間層和最底層,用層次結(jié)構(gòu)圖來表示。

2)構(gòu)建各層次判斷比較矩陣A=(aij)n×n。使用Santy提出的一致矩陣法,不把所有因素一起比較,而是將各因素分別進(jìn)行兩兩比較，如表1所示。

3)層次單排序及其一致性檢驗(yàn)。一致性檢驗(yàn)是利用一致性指標(biāo)CI和隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的數(shù)值表以及一致性比率CR<0.1，對(duì)構(gòu)建的判斷比較矩陣A進(jìn)行檢驗(yàn)的過程。若CR<0.1,則矩陣的一致性檢驗(yàn)通過,反之，則需修正判斷比較矩陣[24]。

4)層次總排序及其一致性檢驗(yàn)。計(jì)算最下層對(duì)總目標(biāo)即最上層總排序的權(quán)向量。

表1 矩陣解釋表Tab.1 Interpretation matrix table

2.4 計(jì)算各管道頂事件得分

根據(jù)已算出的一級(jí)事件的權(quán)重和底事件的得分,利用式(12)可計(jì)算出單條管道的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，

P=w1V1+w2V2+w3V3+…+wnVn

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其中，P為管道的危險(xiǎn)等級(jí)得分;Vn為某條管道的第n個(gè)一級(jí)事件得分;ωn為某條管道第n個(gè)一級(jí)事件權(quán)重。

2.5 管道失效等級(jí)分析

根據(jù)計(jì)算的管道危險(xiǎn)數(shù)值,依據(jù)表2所示的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)管道進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分。根據(jù)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),制定相應(yīng)的檢測(cè)維護(hù)計(jì)劃,以確保管道安全服役。評(píng)估結(jié)果分值在[0,2)區(qū)間內(nèi),等級(jí)定為一級(jí);分值在[2,4)區(qū)間內(nèi),等級(jí)定為2級(jí);分值在[4,6)區(qū)間內(nèi),等級(jí)定為3級(jí);分值在[6,8]區(qū)間內(nèi),等級(jí)定為4級(jí)。認(rèn)為1級(jí)和2級(jí)為較安全管道;3級(jí)認(rèn)為有一定安全風(fēng)險(xiǎn);4級(jí)為安全風(fēng)險(xiǎn)較高,需要重點(diǎn)關(guān)注。

表2 故障樹符號(hào)/事件對(duì)照表Tab.2 Fault tree symbol/event cross reference

3 工程實(shí)例

以西北某天然氣處理廠為例,運(yùn)用直覺模糊故障樹方法對(duì)廠內(nèi)的工業(yè)管道進(jìn)行分析,評(píng)估管道的失效風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),驗(yàn)證方法的可行性和適用性。

3.1 確定管道失效形式

根據(jù)凈化廠提供的近10年的管道各項(xiàng)數(shù)據(jù)以及實(shí)地觀測(cè)管道失效情況,發(fā)現(xiàn)腐蝕泄漏是天然氣凈化廠工業(yè)管道的主要失效模式,影響其失效的一級(jí)因素確定為服役時(shí)間、腐蝕、外部損傷及管理4個(gè)方面。

3.2 繪制故障樹以確定打分項(xiàng)

以服役時(shí)間、內(nèi)腐蝕、外部損傷及管理為基準(zhǔn),構(gòu)建故障樹,如圖3和表3所示。得到“服役時(shí)間”、“介質(zhì)相態(tài)”、“介質(zhì)溫度”等13個(gè)故障樹底事件,以此作為打分項(xiàng)。

管道服役時(shí)間、介質(zhì)相態(tài)、介質(zhì)溫度、管道所受壓力、防腐層完整性及外部機(jī)械損傷這6個(gè)打分項(xiàng)的具體參數(shù)，可根據(jù)工藝流程推斷或現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)獲得,故此6項(xiàng)為第一類打分項(xiàng)。第二類則需要綜合多位專家的意見,包括硫化氫含量、二氧化碳含量、含水量、含氧量、廠內(nèi)人員培訓(xùn)水平、設(shè)備維護(hù)能力以及安全作業(yè)這7項(xiàng)。

圖3 管道失效風(fēng)險(xiǎn)故障樹Fig.3 Pipeline failure risk fault tree

表3 評(píng)分準(zhǔn)則Tab.3 Score criterion

3.2.1 確定打分標(biāo)準(zhǔn) 根據(jù)13個(gè)打分項(xiàng)對(duì)管道失效的影響程度大小來確定打分區(qū)間,主要影響因素有以下4類:

1)腐蝕的程度由腐蝕時(shí)間和腐蝕速率決定,故服役時(shí)間長(zhǎng)越長(zhǎng),危險(xiǎn)等級(jí)越高;

2)干燥氣態(tài)中即使腐蝕性氣體含量高,也較難發(fā)生腐蝕。介質(zhì)中若有固體則容易對(duì)管道產(chǎn)生沖刷腐蝕,故要考慮介質(zhì)相態(tài)影響；

3)若介質(zhì)為腐蝕性介質(zhì),則比一般介質(zhì)更容易對(duì)管道造成腐蝕；

4)管理中,操作人員是否安全作業(yè)對(duì)管道失效影響較大。管理越規(guī)范,分?jǐn)?shù)越低。

3.2.2 AHP法確定一級(jí)影響因素權(quán)重 根據(jù)專家意見和已有研究[25],得到各級(jí)事件之間重要性比較表(見表4、5、6、7)。

根據(jù)文獻(xiàn)[24],得到4個(gè)比較表的一致性比例，分別為CR1=0.045<0.1，CR2=-0.045 6<0.1，CR3=0.027<0.1，CR4=0.065<0.1,均通過一致性檢驗(yàn)。底事件“硫化氫”、“二氧化碳”、“含水量”、“氧含量”的權(quán)重分別為0.59，0.26，0.06，0.09;“人員培訓(xùn)”、“設(shè)備維護(hù)”、“安全作業(yè)”的權(quán)重分別為0.2，0.31，0.49;“含量”、“相態(tài)”、“溫度”、“壓力”的權(quán)重分別為0.62，0.07，0.19，0.11;一級(jí)事件“服役時(shí)間”、“腐蝕”、“管理”、“外部損傷”的權(quán)重分別為0.16，0.5，0.1，0.24。

表4 事件X10，X11，X12，X13重要性比較表Tab.4 Event X10,X11,X12,X13 importance comparison

表5 事件M4，X7，X8，X9重要性比較表Tab.5 Event M4,X7,X8,X9 importance comparison

表6 事件X4，X5，X6重要性比較表Tab.6 Event X4,X5,X6 importance comparison

表7 事件X1，M1，X2，M2重要性比較表Tab.7 Event X1,M1,X2,M2 importance comparison

根據(jù)各影響因素權(quán)重，利用下式計(jì)算管道危險(xiǎn)等級(jí)P，

P=0.16V1+0.5V2+0.1V3+0.24V4

其中，Vi為某條管道的第i個(gè)一級(jí)事件得分。

3.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果

運(yùn)用已建立的直覺模糊故障樹模型和由AHP得到的各事件權(quán)重,對(duì)凈化廠20條管道進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,這里由3位專家組成專家組依據(jù)表3對(duì)各打分項(xiàng)賦值。如2號(hào)管道管內(nèi)H2S含量3位專家打分分別為(4,4.3,4.6,0.8,0.2)，(4,4.2,4.4,0.9,0.1)，(4.2,4.4,4.6,0.7,0.3),整合結(jié)果為(4.04,4.29,4.54,0.82,0.18)。則硫化氫含量、二氧化碳含量、含水量、含氧量、廠內(nèi)人員培訓(xùn)水平、設(shè)備維護(hù)能力以及安全作業(yè)這7項(xiàng)分?jǐn)?shù)整合見表8、9。服役時(shí)間、外部損傷、相態(tài)、溫度、壓力及防腐層完整性得分見表10。

表8 管內(nèi)腐蝕介質(zhì)含量專家打分整合表Tab.8 Experts scored the corrosive mediums in the pipeline

表9 廠區(qū)管理專家打分整合表Tab.9 Experts scored the factory management

表10 已知參數(shù)項(xiàng)得分Tab.10 Score with known parameters event

表10的得分可以轉(zhuǎn)換為三角直覺模糊數(shù),如1號(hào)管道服役時(shí)間打分為8,則可轉(zhuǎn)換為(8,8,8,1,0)。即打分為x,可轉(zhuǎn)換為(x,x,x,1,0)。通過式(11)將13個(gè)打分項(xiàng)的整合結(jié)果進(jìn)行聚合,根據(jù)式(12)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算,最終得到頂事件的得分，如表11所示。

表11 管道得分結(jié)果Tab.11 Pipeline score results

根據(jù)所得20條管道的評(píng)估結(jié)果繪制對(duì)比圖(見圖4),其中6條管道存在一定的安全風(fēng)險(xiǎn),4條存在較嚴(yán)重安全風(fēng)險(xiǎn)。17號(hào)和19號(hào)管道失效最為嚴(yán)重,主要原因是管道內(nèi)部介質(zhì)硫含量較高,腐蝕性較強(qiáng),對(duì)管道造成較大損傷。

管道失效嚴(yán)重程度與外部環(huán)境、管內(nèi)介質(zhì)、廠區(qū)管理等均有關(guān)系。失效風(fēng)險(xiǎn)較高的管道均有以下幾個(gè)特點(diǎn):管內(nèi)含有強(qiáng)腐蝕性介質(zhì)如H2S、管道服役時(shí)間較長(zhǎng)、設(shè)備維護(hù)存在問題且施工人員操作不夠規(guī)范。從評(píng)估結(jié)果可以看出,管內(nèi)介質(zhì)腐蝕是造成管道安全風(fēng)險(xiǎn)較高的最重要原因。因此,對(duì)管道進(jìn)行防腐處理和定期檢測(cè)是降低其安全風(fēng)險(xiǎn)的重要措施。

圖4 管道失效風(fēng)險(xiǎn)得分分布圖Fig.4 Distribution diagram of pipeline failure score

4 結(jié)語

本文提出了一種基于直覺模糊故障樹的工業(yè)管道安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,解決了常規(guī)故障樹獲取底事件困難以及難以量化評(píng)估的問題。以西北某天然氣廠管道安全評(píng)估作為工程實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證，利用直覺模糊故障樹分析管道失效原因,結(jié)合層次分析法與打分法確定管道失效風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),能夠有效地找出存在嚴(yán)重安全風(fēng)險(xiǎn)的管道,工廠可對(duì)存在較高安全風(fēng)險(xiǎn)的管道進(jìn)行維修更換,對(duì)工廠后續(xù)安全問題起到防范作用,可有效減少人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。此外,本方法不局限于工業(yè)管道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),也可拓展到其他工業(yè)系統(tǒng)的安全評(píng)估中。