胡 奕，李志強，廖沫然，張逸寧，梁昌晶，李 盼

1.中國石油天然氣股份有限公司華北油田分公司，河北任丘 062252

2.中國石油華北油田公司二連分公司，內蒙古錫林浩特 026000

3.河北華北石油利德建設工程有限公司，河北任丘 062552

油氣站場是油氣管道工程的重要組成部分，負責銜接上游資源和下游用戶，是油氣開采和加工的重要場所。受周邊地區(qū)等級和城市規(guī)劃的影響，站場內的工藝管道和設備逐漸向著集中化、橇裝化和自動化的方向發(fā)展，這也導致站場內危險源的數(shù)量和密度增大[1-2]。一旦發(fā)生危險源泄漏或火災事故，將造成人員傷亡和/或財產損失，對企業(yè)公眾形象造成影響。

目前，已有諸多學者對站場風險水平進行了研究。蔣宏業(yè)等[3]對冷放空過程中引發(fā)的熱輻射和爆炸超壓進行了模擬，得到了不同放空壓力和放空速率下的影響范圍；周夏伊等[4]利用API 581 和可靠性分析方法對站場工藝流程進行了分步評價，得到了站場子系統(tǒng)的停工概率和平均維修時長；劉明明等[5]針對橇裝天然氣站場內的多米諾事故進行了模擬分析，得到不同事故等級下的重傷區(qū)和死亡區(qū)。以上研究均定量描述了站場風險，但只涉及單一危險源，對于多危險源的風險疊加效應考慮不足，無法準確衡量站場的整體安全水平?；诖?，利用信息擴散技術確定事故發(fā)生概率，通過模擬不同事故后果下的危害半徑確定站場不同位置的個體致死概率，融合網(wǎng)格技術疊加個人風險，以期為我國油氣站場泄漏事故的風險評估和防災減災提供實際參考。

1 信息擴散技術

從個人風險的定義可知[6-7]，個人風險值的計算是事故發(fā)生概率和個人致死概率的疊加。事故發(fā)生概率的計算，有以Kent 風險指數(shù)或層次分析法為主的主觀方法，也有以歷史失效統(tǒng)計數(shù)據(jù)為主的客觀方法[8-9]?？紤]到我國站場自動化水平不斷提高，站場失效數(shù)據(jù)庫的記錄也趨于完善，故采用信息擴散技術的客觀方法獲得事故發(fā)生概率。

信息擴散技術是通過模糊信息優(yōu)化技術，將不完備的信息進行優(yōu)化處理，以實現(xiàn)盡可能挖掘事故發(fā)生概率的量化過程[10]。設X={x1,x2,…,xn}(i=1,2,…,n)為風險樣本集合，U={u1,u2,…,um}(j=1,2,…,m)為論域，即安全因素在m年內的實際觀測值，則將第i個樣本攜帶的信息擴散給U中的所有點，即：

式中：h為擴散因子。

式中：a和b分別為X集合中的最小值和最大值。

將fi(uj)進行歸一化處理后得到單值樣本xi的隸屬函數(shù)子集μxi(uj)，見下式：

最后，求單值樣本xi落在論域uj上的概率。

式中：p(uj)為每年發(fā)生事故概率的估計值。

2 事故后果量化方法

考慮到站場內的工藝管道和設備眾多，且處理介質有所不同，在安全屏障作用下事故后果具有多樣化，故采用事故樹分析法確定油介質和氣介質泄漏引發(fā)的事故后果，見圖1。其中，油品泄漏的事故后果有池火災、蒸氣云爆炸和BLEVE 火球等；天然氣泄漏的事故后果有閃火、蒸氣云爆炸和噴射火等。

圖1 不同介質泄漏的事故樹分析結果

2.1 池火災、閃火和噴射火

池火災是指油品泄漏在受限空間內立即點火形成的液池燃燒反應；閃火是指泄漏天然氣與空氣混合后，在無障礙空間內被點燃而發(fā)生的一種非爆炸性燃燒反應。液池中心或閃火中心的熱輻射強度可用Mudan模型[11]計算。

式中：I為液池中心或閃火中心的熱輻射強度，kW/m2；Qtotal為總輻射量，kW；r1為液池或閃火半徑，m；Tc為熱傳導系數(shù)，無量綱。

噴射火是帶壓天然氣在泄漏中因壓差變化形成射流，與周圍空氣進行動量、能量和質量交換的過程。在計算天然氣噴射速率、火焰長度和火焰半徑的基礎上，核算熱輻射強度，公式如下：

式中：I為噴射火的熱輻射強度，kW/m2；η為效率因子，取0.2；Hc為燃燒熱，J/kg；Q為泄漏流量，kg/s；Tjet為輻射穿透系數(shù)，取1；r2為噴射火半徑，m。

以上3 種事故后果均產生熱輻射傷害，當熱輻射強度超過一定限值時，會造成人員傷亡和建筑物損壞。根據(jù)API RP 521《泄壓和減壓系統(tǒng)導則》中的規(guī)定，將熱輻射強度為37.5 kW/m2的傷害區(qū)域定為死亡區(qū)，認為該區(qū)域內的生命處于重大傷害程度或無生命體征；將熱輻射強度為25.0 kW/m2的傷害區(qū)域定為重傷區(qū)，認為該區(qū)域內的機體完整性受到嚴重破壞或機體功能出現(xiàn)異常；將熱輻射強度為12.5 kW/m2的傷害區(qū)域定為輕傷區(qū)，認為該區(qū)域內的人體容貌或肢體出現(xiàn)損害，聽覺、視覺等感官出現(xiàn)重度損傷。此外，假設事故傷害具有各向同性，不考慮事故引發(fā)的間接損失和多米諾效應，則根據(jù)不同傷害區(qū)域內的傷害程度確定個人致死概率，最終定義死亡區(qū)、重傷區(qū)和輕傷區(qū)的個人致死概率分別為50%、15%和5%。

2.2 蒸氣云爆炸和BLEVE火球

蒸氣云爆炸是指云團以“預混云”的形式擴散遇火后在受限空間內形成的爆炸現(xiàn)象；BLEVE火球是指過熱液體在發(fā)生泄漏時產生的液體噴射現(xiàn)象，同時部分液體氣化膨脹形成的爆炸火球。超壓是蒸氣云爆炸和BLEVE 火球主要破壞形式，在此采用TNT 當量法將爆炸破壞作用轉化為等量的TNT能量，從而計算超壓沖擊波的影響范圍。

式中：WTNT為蒸氣云的TNT當量，kg；a為地面爆炸系數(shù)，因觸地爆炸增加了沖擊波威力，取1.8；A為TNT當量系數(shù)，取值范圍2%～14.9%，平均值為4%；Wf為蒸氣云總質量，根據(jù)當量泄漏率計算，kg；Qf為蒸氣云爆炸熱，J/kg；QTNT為TNT爆炸熱，J/kg。

同理，根據(jù)超壓沖擊波對人體的傷害程度確定傷害區(qū)域，利用式（8）計算得到的半徑區(qū)域定為死亡區(qū)；將沖擊波峰值44 kPa 的區(qū)域定為重傷區(qū)；將沖擊波峰值17 kPa 的區(qū)域定為輕傷區(qū)，將死亡區(qū)、重傷區(qū)和輕傷區(qū)的個人致死概率分別定為50%、15%和5%。

式中：R0.5為死亡半徑，m。

3 實例分析

以某典型油氣站場（處理量為50×104t/a）為例進行風險評價。該站場有原油處理、天然氣處理、水處理、清管、放空、卸油等功能區(qū)，占地長寬為500 m × 400 m。在笛卡爾坐標系下，利用網(wǎng)格技術將站場劃分為等步長的長方形網(wǎng)格，步長取50 m，則該區(qū)域為9×11的網(wǎng)格矩陣，矩陣列從左至右對應站場的地理位置為從西至東，矩陣行從上至下對應站場的地理位置為從北至南。

3.1 計算事故發(fā)生概率

該油氣站場內共有3 處危險源，危險源1 位于原油儲罐區(qū)，儲罐容積1×104m3，地理坐標為第3行第9列，泄漏速率0.1 m3/s，圍堰直徑25 m，可能引發(fā)池火災事故；危險源2位于天然氣處理區(qū)，采用橇裝模塊實現(xiàn)天然氣脫硫、脫水和硫磺回收等功能，地理坐標為第5 行第6 列，可能在脫乙烷塔回流泵和回流罐處發(fā)生泄漏，繼而引發(fā)蒸氣云爆炸事故；危險源3 位于去往放空區(qū)的工藝管道，地理坐標為第8 行第3 列，放空壓力5 MPa，放空速率5×104m3/h，可能在放空過程中產生噴射火事故。

以危險源1為例，統(tǒng)計該站場所屬油田2002—2021年的池火災爆炸事故發(fā)生次數(shù)，見表1。

表1 年事故發(fā)生次數(shù)

根據(jù)表1 的數(shù)據(jù)構造樣本信息，則X={2,0,0,1,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0}，樣本數(shù)n=20，a=0，b=2，取離散論域U={ 0, 1, 2, 3, 4, 5 }，將其代入式（1）～式（4），得到樣本落在論域內的概率值p(uj)={0.748 9,0.200 9,0.050 2,0,0,0}，其中0.748 9 表示每年發(fā)生0 次池火災事故的概率，0.200 9 表示每年發(fā)生1 次池火災事故的概率。其中，高斯擬合函數(shù)的誤差平方和為1.749 × 10-5，標準差為2.409 × 10-4，決定系數(shù)為0.999 8，說明池火災事故發(fā)生頻率的預測值與指標論域高斯擬合函數(shù)的擬合效果較好，可以客觀反映發(fā)生概率。

據(jù)統(tǒng)計，該油田共有各類原油儲罐125 座，該站場共有2 座，忽略防火間距和儲罐容積的差異，則該站場內危險源1 發(fā)生池火災的事故概率為0.200 9×2/125=3.214×10-3。依此類推，可相應計算出危險源2 和危險源3 發(fā)生事故的概率分別為5.319×10-3、7.215×10-3。

3.2 計算個人致死概率

利用Matlab模擬3個危險源的傷害區(qū)域，見圖2。

圖2 3個危險源的傷害區(qū)域

風速和大氣穩(wěn)定度取部分當?shù)貧庀蟊O(jiān)測結果的平均值，分別為5 m/s 和C 等級，大氣相對濕度取50%，地面粗糙度取50 mm，儲存量、儲存溫度、儲存壓力、泄漏孔徑、泄漏處距離地面高度及是否為短管泄漏等參數(shù)根據(jù)現(xiàn)場實際情況輸入。根據(jù)圖2 得到危險源1 的死亡區(qū)、重傷區(qū)、輕傷區(qū)的傷害區(qū)域分別為30、65、160 m，此時0 m 處對應的個人致死概率為100%，30、65、160 m 處對應的個人致死概率分別為50%、15%、5%。通過最小二乘法得到個人致死概率的分段函數(shù)。

式中：y1為危險源1 在不同傷害區(qū)域x處的個人致死概率。

同理，根據(jù)圖2 得到危險源2 和危險源3 的個人致死概率分段函數(shù)。

式中：y2和y3分別為危險源2 和危險源3 在不同傷害區(qū)域x處的個人致死概率。

3.3 計算站場個人風險疊加值

以危險源1 為例，將第3 行第9 列的位置定為原點（0,0），用C1(9，11)表示評價區(qū)域，評價區(qū)域的值表示與原點坐標的距離，且數(shù)值關于原點上下、左右呈對稱分布。

將C1(9，11)代入式（9）計算個人致死概率，得到Y1( 9，11 )，其中網(wǎng)格內100 表示該點的個人致死概率為100%，網(wǎng)格內30 表示該點的個人致死概率為30%。

隨后，默認每個網(wǎng)格的事故發(fā)生概率相同，將3.1節(jié)計算的事故發(fā)生概率賦值到Y1(9，11)中，得到單一危險源的個人風險G1(9，11)。

同理，得到個人風險G2(9，11)、G3(9，11)。

將G1(9，11)、G2(9，11)和G3(9，11)疊加即可得到總的站場個人風險G( 9，11 )。可見，疊加后的個人風險最大值位于第8 行第3 列（788.6 ×10-3），與危險源3 的觸發(fā)地點一致，但其數(shù)值較單一危險源3（721.5×10-3）相比有所增加，這是由于危險源2 產生的個人風險疊加所致。此外，危險源附近的個人風險不再呈對稱分布，而是呈隨機分布，這也與風險疊加有關。

目前，尚無個人風險可接受準則的劃分依據(jù)，根據(jù)G(9，11)矩陣內的數(shù)值，選擇最小值（29.7×10-3）、第一個四分位數(shù)（67.1 × 10-3）、中位數(shù)（114.1×10-3）、第三個四分位數(shù)（326.8×10-3）和最大值（788.6× 10-3）作為風險等級的劃分邊界，得到低風險為[29.7×10-3，67.1×10-3)、較低風險為[ 67.1 × 10-3，114.1 × 10-3)、中風險為[ 114.1 ×10-3，326.8 × 10-3)、較高風險為[ 326.8 × 10-3,788.6×10-3)，繪制站場風險熱圖，見圖3。

圖3 站場個人風險熱圖

可見整個站場區(qū)域內西側和東南側的個人風險值最小，中心和西南側的個人風險值較大。根據(jù)ALARP 原則，將紅色區(qū)域定為不可接受風險區(qū)，該50 m×50 m 的區(qū)域內應立即采取風險防控措施；將黃色和綠色區(qū)域定為可容忍風險區(qū)，應綜合考慮成本和效益的平衡點，確定是否采取防護措施；將剩余區(qū)域定為可接受風險區(qū)，這部分區(qū)域無需采取防護措施，保持監(jiān)測狀態(tài)即可。

4 結論

1）基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計和信息擴散技術，確定了不同危險源不同事故后果的發(fā)生概率，避免了確定事故發(fā)生概率主觀因素強的弊端。

2）通過分段函數(shù)建立不同傷亡區(qū)域與個人致死概率的關系，通過風險疊加確定站場內不同位置的個人風險。

3）單一危險源以觸發(fā)地點為中心，風險呈對稱分布；風險疊加后，風險呈隨機分布，案例站場區(qū)域內西側和東南側的個人風險值最小，中心和西南側的個人風險值較大；可根據(jù)不同風險的可接受范圍確定維護、維修策略。

4）研究結果可為同類站場應急預案的制訂提供實際參考。