李 薇,荀金柱,許 野*,何 興,王 旭,楊璟軼，張 杰

(1.華北電力大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,北京 102206；2.國家管網(wǎng)集團西部管道有限責(zé)任公司,新疆 烏魯木齊 830013)

近幾年，隨著我國大型油庫廠區(qū)的規(guī)?；鸵?guī)范化，有關(guān)地方政府部門和油庫內(nèi)部管理機構(gòu)為確保大型原油儲罐區(qū)的安全生產(chǎn)，采取了包括制定相應(yīng)的法律法規(guī)、加強施工及運行過程中的安全監(jiān)督，以及對油庫內(nèi)部管理人員實施強化管理、提升員工安全意識和素質(zhì)等一系列舉措，對于保障原油罐區(qū)的安全生產(chǎn)起到了積極的作用。然而，原油罐區(qū)的事故風(fēng)險并不能完全被杜絕，因此對油庫可能存在的事故風(fēng)險因素進行系統(tǒng)分析和風(fēng)險評估，提早發(fā)現(xiàn)并消除安全隱患，且在事故發(fā)生后組織人員及時撤離現(xiàn)場和盡可能減少事故的影響，對實現(xiàn)油庫的安全生產(chǎn)和穩(wěn)定發(fā)展具有重要的意義。

目前常用的系統(tǒng)風(fēng)險評估方法主要有火災(zāi)爆炸危險指數(shù)評價法[1]、蒙德指標(biāo)評價法[2]和工業(yè)系統(tǒng)事故風(fēng)險評估方法(Accidental Risk Assessment Methodology for Industries，ARAMIS)等。其中，ARAMIS[3-4]體系補充了園區(qū)和周邊環(huán)境對系統(tǒng)脆弱性的影響，完善了系統(tǒng)整體風(fēng)險評價的內(nèi)容，使其在化工園區(qū)事故風(fēng)險評估等方面具有一定的針對性[5]。ARAMIS體系不僅可從事故的起因和結(jié)果出發(fā)，對事故進行系統(tǒng)、全面的風(fēng)險分析，而且還可通過計算得到系統(tǒng)不同層次對風(fēng)險值的影響，因此其在國內(nèi)外的應(yīng)用非常廣泛。如Deianous等[6]使用蝴蝶結(jié)圖對事故的原因和后果進行了概括，提供了基于風(fēng)險和后果的風(fēng)險分析方法，并為企業(yè)的風(fēng)險控制方案制定提供了決策支持；Salvi等[7]從重大事故危險源出發(fā)，通過識別參考事故場景，評估了參考事故場景的風(fēng)險嚴(yán)重性和工廠環(huán)境脆弱性，為工藝裝置風(fēng)險評估提供了新方法；Tixier等[8]從人員、環(huán)境和設(shè)施的脆弱性出發(fā)，運用多準(zhǔn)則決策方法量化了每個目標(biāo)的貢獻，評估了與工廠場地有關(guān)的周圍環(huán)境的風(fēng)險水平，其分析結(jié)果為工廠的風(fēng)險評估決策提供了一定的依據(jù)；馬駿[9]通過簡化事故的發(fā)生概率和事故強度，構(gòu)建了嚴(yán)重度順序系數(shù)模型，對化工企業(yè)最大可信事故進行了比較驗證，并據(jù)此提出了不同的應(yīng)急能力提升建議；韓丹丹[10]從現(xiàn)場存在的安全措施的風(fēng)險降低效果出發(fā)，完成了基于ARAMIS的事故場景確定，并將其應(yīng)用于聚丙烯化工裝置風(fēng)險評估，分析了該裝置的風(fēng)險控制水平，為決策者做出合理決策提供了理論依據(jù)；楊耀清[11]針對化工廠泄漏類事故，利用ARAMIS體系從風(fēng)險識別到風(fēng)險計算和重大事故篩選，計算得到了事故的風(fēng)險值，為環(huán)境風(fēng)險定級評價提供了科學(xué)的基礎(chǔ)；張新梅等[12]從構(gòu)建事故情景出發(fā)，分析了事故后果的嚴(yán)重度和脆弱性分布，明確了化工園區(qū)火災(zāi)事故擴展風(fēng)險，給出了系統(tǒng)最優(yōu)化運行的方案。

雖然上述研究很好地反映了ARAMIS體系的實用性和可靠性，但是現(xiàn)有的研究特別是國內(nèi)的相關(guān)研究，仍然沿用歐盟研究中心調(diào)查打分法來進行系統(tǒng)脆弱性評估，并不完全符合我國的國情，因此本文以西北某原油罐區(qū)為例，通過現(xiàn)場調(diào)研和專家咨詢，在運用層次分析法重新構(gòu)建系統(tǒng)脆弱性方程的基礎(chǔ)上，建立了一套適合我國原油罐區(qū)特性的系統(tǒng)脆弱性計算公式，并通過計算得到系統(tǒng)風(fēng)險值，確定原油罐區(qū)的風(fēng)險水平，為原油罐區(qū)安全平穩(wěn)生產(chǎn)和應(yīng)急管理提供依據(jù)。

1 基于ARAMIS體系的原油罐區(qū)風(fēng)險評估模型

風(fēng)險評估是采用安全工程原理和系統(tǒng)工程方法，對評價對象可能存在的危險有害因素進行識別、分析和評估，從而為企業(yè)的風(fēng)險管理和安全對策的制定提供參考依據(jù)。為了科學(xué)、全面地對原油罐區(qū)進行風(fēng)險評估，本文構(gòu)建了基于ARAMIS體系的原油罐區(qū)風(fēng)險評估模型，在識別出重大事故的基礎(chǔ)上，深入研究安全系統(tǒng)及事故的起因，并結(jié)合概率識別事故場景，完成原油罐區(qū)的風(fēng)險數(shù)值分析，并確定其風(fēng)險等級?；贏RAMIS體系的原油罐區(qū)風(fēng)險評估技術(shù)路線[7]，如圖1所示。其具體步驟為[13]：①對原油罐區(qū)關(guān)鍵事件的風(fēng)險因素進行識別；②完成事故后果的分析和系統(tǒng)脆弱性分析；③確定風(fēng)險評估的計算方法，包括關(guān)鍵事件和危險現(xiàn)象風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)的計算方法和系統(tǒng)脆弱性指數(shù)的計算方法；④計算得到最終風(fēng)險的發(fā)生概率即風(fēng)險值，并結(jié)合風(fēng)險的可接受準(zhǔn)則確定原油罐區(qū)的風(fēng)險水平。

圖1 基于ARAMIS體系的原油罐區(qū)風(fēng)險評估技術(shù)路線圖

1.1 風(fēng)險后果嚴(yán)重度模型

ARAMIS體系中，關(guān)鍵事件的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)(SCE)[14]表示如下：

(1)

式中：SCE(d)為距危險設(shè)備d處危險現(xiàn)象的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)；n為危險現(xiàn)象(DP)的總數(shù)；PDPi為第i種危險現(xiàn)象的發(fā)生概率，考慮到我國目前對失效數(shù)據(jù)的采集程度達不到計算水平，因此本研究中初始事件發(fā)生概率根據(jù)相關(guān)性參考文獻和設(shè)備可靠性數(shù)據(jù)手冊(CCPS)等綜合選取，第i種危險現(xiàn)象的發(fā)生概率由 Bow-Tie圖計算得出；SDPi(d)為距危險設(shè)備d處第i種危險現(xiàn)象的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)。

1.2 系統(tǒng)脆弱性模型

系統(tǒng)脆弱性是研究對象面對外部干擾和擾動的敏感性和應(yīng)對能力。本文將原油罐區(qū)周圍的人員、環(huán)境和設(shè)施作為系統(tǒng)脆弱性評價因素，每種評價因素分為四類[15],詳見表1。

表1 系統(tǒng)脆弱性評價因素及其分類

在ARAMIS體系中，系統(tǒng)脆弱性指數(shù)為人員、環(huán)境和設(shè)施脆弱性的指數(shù)與權(quán)重乘積的加和，即：

Vglobal=α·VH+β·VE+γ·VM

(2)

式中：Vglobal為系統(tǒng)脆弱性指數(shù)；VH、VE、VM分別為人員、環(huán)境、設(shè)施的脆弱性指數(shù)；α、β、γ為人員、環(huán)境、設(shè)施脆弱性指標(biāo)的權(quán)重，且α+β+γ=1。

1.3 風(fēng)險值計算

在ARAMIS體系中，風(fēng)險值R可表示如下：

R=SCE×Vglobal

(3)

式中：SCE為關(guān)鍵事件的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)；Vglobal為系統(tǒng)脆弱性指數(shù)。

根據(jù)計算得到的風(fēng)險值R，再結(jié)合二拉平原則，即可判定風(fēng)險水平的可接受程度，并據(jù)此制定相應(yīng)的風(fēng)險管控措施。

2 實例應(yīng)用與分析

2.1 某原油罐區(qū)概況

西北某原油末站的油品庫由儲油罐區(qū)、工藝生產(chǎn)區(qū)和輔助生產(chǎn)區(qū)組成。儲油罐區(qū)共有2個公稱容積為15萬m3的雙盤式浮頂罐，20個公稱容積為10萬m3的雙盤式浮頂罐，見圖2。其中，公稱容積為15萬m3的雙盤式浮頂罐內(nèi)徑為93 m，計算容積為150 803 m3，罐壁高度為24 m，最高設(shè)計液位為22.2 m，儲存介質(zhì)溫度為0～50℃，儲存介質(zhì)原油密度為856.9 kg/m3；公稱容積為10萬m3的雙盤式浮頂罐內(nèi)徑為80 m，計算容積為100 732 m3，罐壁高度為21.8 m，最高設(shè)計液位為20.2 m，儲存介質(zhì)溫度為0～50℃，儲存介質(zhì)原油密度為866.8 kg/m3。

圖2 某原油罐區(qū)平面圖

2.2 關(guān)鍵事件分析

2.2.1 選擇危險設(shè)備

考慮到原油儲罐之間的多米諾效應(yīng)，以及原油儲罐發(fā)生事故后對周邊其他區(qū)域如計量區(qū)、泵棚區(qū)等產(chǎn)生的不利影響，選擇某原油儲罐作為風(fēng)險評估的主要設(shè)備(具體位置詳見圖2，為了充分考慮多米諾效應(yīng)給原油罐區(qū)帶來的不可逆影響，該原油儲罐用黃色箭頭標(biāo)出)，分析其可能發(fā)生風(fēng)險事故的關(guān)鍵事件，定量評估關(guān)鍵事件的發(fā)生概率以及事件發(fā)生后可能造成的主要后果。

2.2.2 辨識關(guān)鍵事件

該原油儲罐為典型的地面外浮頂罐，所屬設(shè)備類型為液體獨立包裝設(shè)備和室外儲存設(shè)備，根據(jù)“設(shè)備類型-關(guān)鍵事件”矩陣表[16]，該原油儲罐發(fā)生的關(guān)鍵事件可能有火災(zāi)(CE5)、氣體容器泄漏(CE6)、液體容器泄漏(CE7)、重大破裂(CE10)和容器崩裂(CE11)等。本文選擇液體容器泄漏(CE7)作為該儲罐原油泄漏的關(guān)鍵事件，分析儲罐原油泄漏事故發(fā)生后可能造成的后果。

2.2.3 識別風(fēng)險因素

從工藝流程、操作、設(shè)計和環(huán)境等多方面對關(guān)鍵事件進行分析，識別出可能引起關(guān)鍵事件(液體容器泄漏)發(fā)生的風(fēng)險因素，找出基本原因事件和中間事件，將關(guān)鍵事件作為頂上事件并建立事故樹。

2.3 事故后果分析

2.3.1 建立蝴蝶結(jié)(Bow-Tie)圖，計算關(guān)鍵事件和危險現(xiàn)象發(fā)生的概率

該儲罐發(fā)生原油泄漏事故造成的嚴(yán)重后果蝴蝶結(jié)(Bow-Tie)圖，見圖3。在圖3中，中間部分的“原油泄漏”為關(guān)鍵事件，其左側(cè)部分為導(dǎo)致關(guān)鍵事件發(fā)生的原因事件，其右側(cè)部分為關(guān)鍵事件發(fā)生后可能造成的事故后果[17]。

圖3 儲罐發(fā)生原油泄漏事故的嚴(yán)重后果蝴蝶結(jié)(Bow-Tie)圖

2.3.2 估算危險現(xiàn)象后果等級

選擇事故場景的依據(jù)是危險現(xiàn)象的發(fā)生概率和潛在的風(fēng)險后果，本文在對危險現(xiàn)象的潛在的風(fēng)險后果(風(fēng)險后果等級劃分見表2)進行初步定性評價的基礎(chǔ)上，將危險現(xiàn)象的發(fā)生概率和潛在的風(fēng)險后果等級放入風(fēng)險矩陣圖中(見圖4)，以確定需要進行定量計算的參考事故場景[16]。在圖4中，下部綠色區(qū)域表示危險現(xiàn)象的發(fā)生概率較低，對風(fēng)險后果的嚴(yán)重度無顯著的影響，對應(yīng)可忽略效應(yīng)區(qū)；中間黃色區(qū)域表示危險現(xiàn)象對風(fēng)險后果的嚴(yán)重度會產(chǎn)生一定的影響，需要建立風(fēng)險后果嚴(yán)重度模型來計算其風(fēng)險后果的嚴(yán)重度；上部紅色區(qū)域表示危險現(xiàn)象對風(fēng)險后果嚴(yán)重度有絕對的影響，需要對相應(yīng)的事故場景采取額外的風(fēng)險減緩措施，如果風(fēng)險減緩措施對其無效或者有效率較低，則需要對風(fēng)險后果嚴(yán)重度進行詳細的評估[13]。

表2 危險現(xiàn)象的風(fēng)險后果等級劃分表

圖4 風(fēng)險矩陣圖

2.4 關(guān)鍵事件的風(fēng)險后果嚴(yán)重度計算

通過工藝危險源分析軟件(Phast)，按當(dāng)?shù)氐乩項l件和最不利氣象條件考慮，由Bow-Tie圖可計算出早期池火災(zāi)、晚期池火災(zāi)、蒸汽云爆炸發(fā)生的概率分別為7.7×10-7/a、7.7×10-7/a、7.7×10-6/a，進而可模擬計算得到該儲油罐形成池火災(zāi)和蒸汽云爆炸危險現(xiàn)象的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)(SDP)，該值通過傷害形式閾值所對應(yīng)的傷害半徑計算。危險現(xiàn)象的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)閾值和危險現(xiàn)象與傷害半徑的關(guān)系分別見表3和表4。

表3 危險現(xiàn)象的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)閾值

表4 危險現(xiàn)象與傷害半徑的關(guān)系

由表3可知，SDP值為0、25、50、75、100時對應(yīng)的實際傷害半徑分別為d0、d1、d2、d3、d4。

在距離危險源x處的SDP值可由以下公式計算得到：

(4)

為了避免單個距離計算的隨機性和偶然性，可以分析距危險源不同距離處關(guān)鍵事件的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)。本文選取200 m、400 m、600 m、800 m和1 000 m分別對不同危險現(xiàn)象的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)SDP進行計算，其計算結(jié)果見表5；在此基礎(chǔ)上，對應(yīng)求得不同距離處關(guān)鍵事件的風(fēng)險嚴(yán)重度指數(shù)SCE分別為6.46×10-4、3.18×10-4、1.64×10-4、8.42×10-5、9.47×10-6。

表5 不同距離處不同危險現(xiàn)象的風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)SDP值

2.5 系統(tǒng)脆弱性分析

以往ARAMIS的脆弱性分析主要根據(jù)歐盟研究中心調(diào)查打分法得出的系統(tǒng)脆弱性方程來進行，由于我國原油罐區(qū)的風(fēng)險管理與國外有一定的差異，因此現(xiàn)有的歐盟脆弱性評估方法不完全適用于我國。本文在充分考慮我國實際情況的基礎(chǔ)上，運用層次分析法，在確定石油、化工和環(huán)境保護領(lǐng)域的相關(guān)專家，以及當(dāng)?shù)氐钠髽I(yè)工作人員、政府管理人員和可能受影響的居民為主要受訪對象的基礎(chǔ)上，采用現(xiàn)場咨詢和問卷調(diào)查的形式，生成反映系統(tǒng)各個脆弱性指標(biāo)相對重要程度的判斷矩陣；然后，計算判斷矩陣的最大特征根λmax，得到通過一致性檢驗的系統(tǒng)各個脆弱性指標(biāo)的權(quán)重值；最后，根據(jù)權(quán)重構(gòu)建本土化的人員、環(huán)境和設(shè)施的脆弱性方程。

2.5.1 基于層次分析法的脆弱性指標(biāo)權(quán)重確定

(1) 建立系統(tǒng)脆弱性層次結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)前述，原油罐區(qū)系統(tǒng)脆弱性評價因素分為人員、環(huán)境和設(shè)施三個因素，通過對每個評價因素進行層次劃分，分別為超壓、熱輻射、氣體毒性和液體污染，形成的系統(tǒng)脆弱性多層次結(jié)構(gòu)模型，如圖5所示。每個評價因素的脆弱性又可細分為公共影響(S)、經(jīng)濟影響(E)和心理影響(P)。

圖5 原油罐區(qū)系統(tǒng)整體脆弱性的層次結(jié)構(gòu)圖

(2) 建立判斷矩陣。本研究邀請國內(nèi)石油、化工、環(huán)境等行業(yè)15名相關(guān)人員進行調(diào)查打分，對層次分析結(jié)構(gòu)模型的每一層次不同評價指標(biāo)進行相對重要性判斷，并引入適當(dāng)?shù)臉?biāo)度值對重要性進行度量，最終形成判斷矩陣。

表6 平均隨機一致性指標(biāo)

(4) 指標(biāo)權(quán)重的確定。確定不同因素以及各因素不同層次指標(biāo)的權(quán)重值。

通過上述分析和計算得到的判斷矩陣、一致性檢驗結(jié)果和指標(biāo)權(quán)重值，見表7至表10。

表7 原油罐區(qū)系統(tǒng)整體脆弱性判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重值

表8 原油罐區(qū)系統(tǒng)中人員脆弱性判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重值

表9 原油罐區(qū)系統(tǒng)中環(huán)境脆弱性判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重值

表10 原油罐區(qū)系統(tǒng)中設(shè)施脆弱性判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重值

2.5.2 脆弱性方程的建立

基于層次分析法得到的原油罐區(qū)系統(tǒng)脆弱性指標(biāo)權(quán)重計算結(jié)果(見表7)，本文構(gòu)建了原油罐區(qū)系統(tǒng)脆弱性指數(shù)方程如下：

Vglobal=0.777VH+0.155VE+0.068VM

(5)

式中：Vglobal為原油罐區(qū)系統(tǒng)脆弱性指數(shù)；VH為人員脆弱性指數(shù);VE為環(huán)境脆弱性指數(shù);VM為設(shè)施脆弱性指數(shù)。

對比歐盟研究中心調(diào)查打分法可知：在原油罐區(qū)系統(tǒng)整體脆弱性評價中，我國調(diào)查打分法對人員脆弱性所占的比例更為看重(歐盟研究中心調(diào)查打分法為75.2%)，在降低環(huán)境脆弱性所占比例(歐盟研究中心調(diào)查打分法為19.7%)的同時，適當(dāng)增加了設(shè)施脆弱性的比例(歐盟研究中心調(diào)查打分法為5.1%)，在系統(tǒng)整體脆弱性中，約有77.7%的脆弱性來源于人員脆弱性，15.5%的脆弱性來源于環(huán)境脆弱性，6.8%的脆弱性來源于設(shè)施脆弱性。

原油罐區(qū)系統(tǒng)中人員、環(huán)境、設(shè)施脆弱性指數(shù)方程，見表11至表13。

表11 原油罐區(qū)系統(tǒng)中人員脆弱性指數(shù)方程

表12 原油罐區(qū)系統(tǒng)中環(huán)境脆弱性指數(shù)方程

表13 原油罐區(qū)系統(tǒng)中設(shè)施脆弱性指數(shù)方程

2.6 風(fēng)險分析結(jié)果

為了更好地反映不同系統(tǒng)脆弱性分析方法對風(fēng)險評估結(jié)果的影響，本文在計算得到關(guān)鍵事件風(fēng)險后果嚴(yán)重度的基礎(chǔ)上，采用歐盟研究中心調(diào)查打分法和我國調(diào)查打分法計算得到系統(tǒng)脆弱性指數(shù)，并計算得到了相應(yīng)的風(fēng)險值。由公式(2)可計算得到Vglobal(1)=0.274(歐盟研究中心調(diào)查打分法)，Vglobal(2)=0.306(我國調(diào)查打分法)，由公式(3)可計算得到距風(fēng)險源不同距離處的風(fēng)險值R，見表14。

由表14可知，隨著距風(fēng)險源距離的不斷增加，原油罐區(qū)系統(tǒng)風(fēng)險值呈現(xiàn)下降的趨勢；基于我國調(diào)查打分法計算得到的原油罐區(qū)系統(tǒng)風(fēng)險值R2普遍高于基于歐盟研究中心調(diào)查打分法的計算結(jié)果。這一方面體現(xiàn)了我國對原油泄漏嚴(yán)重后果的重視程度更高，另一方面也從側(cè)面反映了社會、公眾對我國未來“十四五”規(guī)劃期間進一步提高公共安全保障能力的重視。

表14 距風(fēng)險源不同距離處原油罐區(qū)系統(tǒng)的風(fēng)險值計算結(jié)果

結(jié)合二拉平原則，在距危險源小于200 m范圍內(nèi)，該原油罐區(qū)系統(tǒng)整體風(fēng)險值落于不可容忍區(qū)內(nèi)；在距危險源200～1 000 m范圍內(nèi)，該原油罐區(qū)系統(tǒng)整體風(fēng)險值落在可容忍區(qū)內(nèi)?？紤]到該原油罐區(qū)距離風(fēng)險源較近區(qū)域的風(fēng)險值屬于不可容忍，因此該原油罐區(qū)系統(tǒng)企業(yè)管理人員應(yīng)高度重視風(fēng)險管理，對作業(yè)人員進行全方面的安全和教育培訓(xùn)，在提高原油罐區(qū)系統(tǒng)整體安全性的同時，選擇合理的安全檢測措施，定期對工作區(qū)進行檢測和維護，以避免重大人員傷亡事故的發(fā)生和確保原油罐區(qū)的高效、平穩(wěn)運行。

3 結(jié)論與建議

本文以某原油罐區(qū)為研究對象，在運用層次分析法建立適于我國國情的原油罐區(qū)風(fēng)險后果嚴(yán)重度指數(shù)的基礎(chǔ)上，建立了基于ARAMIS體系的大型原油罐區(qū)風(fēng)險評估模型。實例風(fēng)險評估結(jié)果表明：基于我國調(diào)查打分法計算得到的原油罐區(qū)系統(tǒng)風(fēng)險值普遍高于歐盟研究中心調(diào)查打分法的計算結(jié)果，體現(xiàn)了我國對原油泄漏嚴(yán)重后果的重視程度較高；另外，結(jié)合二拉平原則，距離被評估儲油罐體較近的原油儲罐區(qū)域整體風(fēng)險值處于不可容忍范圍，表明原油罐區(qū)的風(fēng)險管理、定期檢測和維護尤為重要。

盡管實證研究在一定程度上反映了本文建立的基于ARAMIS體系的原油罐區(qū)風(fēng)險評估模型具有一定的有效性和可行性，但由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的選取和設(shè)置往往依賴于國內(nèi)外的推薦數(shù)據(jù)和Phast軟件使用過程中存在一定程度的簡化且無法完全還原實際條件，以及考慮的因素不夠全面，未考慮二次爆炸或引燃引爆周圍原油儲罐等，導(dǎo)致風(fēng)險評估結(jié)果存在一定的偏差?；诖?，在未來的原油罐區(qū)風(fēng)險評估過程中提出如下建議：

(1) 應(yīng)積極開展對廠區(qū)的實際調(diào)研和必要的監(jiān)測工作，盡可能獲取更多的現(xiàn)場數(shù)據(jù)，以降低對推薦數(shù)據(jù)的依賴性。

(2) 對于存在收集困難和準(zhǔn)確性較差的數(shù)據(jù)，可參考與研究對象高相似性的文獻資料，以提升引用數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

(3) 分析與評估在Phast軟件使用過程中一些不可避免的簡化和假設(shè)對風(fēng)險評估結(jié)果產(chǎn)生的影響，并增加對二次事故風(fēng)險的分析和多米諾效應(yīng)的相關(guān)研究，以提高對原油罐區(qū)生產(chǎn)作業(yè)風(fēng)險評估的科學(xué)性，從而為避免重大人員傷亡事故的發(fā)生、合理制定風(fēng)險管控方案和確保原油罐區(qū)高效且平穩(wěn)運行提供有力的技術(shù)支撐。