郝武民,鄭建國(guó),張志鵬

(1.中核四〇四有限公司,甘肅嘉峪關(guān) 735100 2.中國(guó)輻射防護(hù)研究院,山西太原 030006)

0 前言

液化天然氣(Liquefied Natural Gas,LNG)氣化站將槽車運(yùn)輸?shù)腖NG氣化后供用戶使用,與管道天然氣相比,其建站快捷、供氣便利,可快速滿足用戶的需求,是對(duì)管道天然氣的重要補(bǔ)充[1]。然而,LNG氣化站生產(chǎn)過程存在低溫、高壓、易燃、易爆等危險(xiǎn),站內(nèi)工藝流程復(fù)雜,設(shè)備和管道密集,一旦發(fā)生事故,將嚴(yán)重影響正常生產(chǎn)工作,甚至造成人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失[2]。因此,對(duì)氣化站生產(chǎn)過程中的天然氣泄漏進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具有實(shí)踐意義。

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者使用不同的方法對(duì)LNG站場(chǎng)進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,這些方法可以分為靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估兩種。在靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中,JEON E G,等[3]使用SAFETI軟件計(jì)算了移動(dòng)式LNG充裝站主要設(shè)備失效的影響范圍;孟夢(mèng)[4]利用故障樹及FLACS軟件對(duì)LNG加氣站儲(chǔ)罐泄漏的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了定量評(píng)估;高冉[5]基于AHP-模糊綜合評(píng)價(jià)法,構(gòu)建了LNG接收站碼頭的安全評(píng)價(jià)模型,以某接收站為研究對(duì)象進(jìn)行專家意見的收集和統(tǒng)計(jì)計(jì)算,得到安全評(píng)價(jià)的結(jié)果,并針對(duì)此接收站的卸料臂泄漏,利用有限元軟件FLACS對(duì)泄漏擴(kuò)散后果進(jìn)行模擬,得到不同時(shí)間泄漏源附近的濃度場(chǎng)和溫度場(chǎng),確定出危險(xiǎn)范圍。

在天然氣站場(chǎng)的生產(chǎn)過程中,發(fā)生事故的風(fēng)險(xiǎn)概率是隨時(shí)間推移而變化的,單一的靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估無法準(zhǔn)確反映風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)特征,建立動(dòng)態(tài)模型評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間的演化過程更加接近實(shí)際,為此,WU J,等[6]提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、能量轉(zhuǎn)移理論、初步危險(xiǎn)分析、事件樹的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayes Network,BN)進(jìn)行初始事件概率的更新,實(shí)現(xiàn)了LNG站場(chǎng)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估。

目前國(guó)內(nèi)有關(guān)LNG氣化站的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率研究較少,且通常只考慮一個(gè)作業(yè)階段內(nèi)的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率,不能實(shí)現(xiàn)氣化站全作業(yè)周期內(nèi)的天然氣泄漏動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估,本文基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Bayesian Networks,DBN)及模糊集理論,構(gòu)建了LNG氣化站全作業(yè)周期內(nèi)的天然氣泄漏動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估方法,以期使用該方法實(shí)現(xiàn)LNG氣化站全運(yùn)行過程中的天然氣泄漏動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率預(yù)測(cè)及分析,為天然氣站場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)控制及安全管理提供參考。

1 氣化站LNG泄漏動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估方法

氣化站LNG泄漏動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估方法的流程,如圖1所示。

圖1 氣化站LNG泄漏動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估方法流程

1.1 作業(yè)階段識(shí)別

在LNG氣化站的運(yùn)行過程中,LNG卸車、儲(chǔ)存、氣化、調(diào)壓計(jì)量等操作的控制及監(jiān)控是保證氣化站安全運(yùn)行的重要組成部分。根據(jù)氣化站的工藝流程、操作規(guī)程及日常運(yùn)行情況對(duì)氣化站的作業(yè)階段進(jìn)行劃分,是實(shí)現(xiàn)LNG氣化站全運(yùn)行過程中天然氣泄漏動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估的基礎(chǔ)。

1.2 故障樹模型的建立

故障樹是表示故障因果關(guān)系的分析圖[7],以氣化站內(nèi)天然氣泄漏為頂事件,根據(jù)氣化站的工藝、設(shè)備、平面布置圖等信息,以站內(nèi)設(shè)備質(zhì)量不合格、作業(yè)人員水平低等原因?yàn)榛臼录?對(duì)研究的事故進(jìn)行逐次分析,并用規(guī)定的邏輯符號(hào)按層次畫出故障原因的分析圖。

1.3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的建立

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BN)可將變量間的概率關(guān)系進(jìn)行圖形化描述,由節(jié)點(diǎn)、有向邊及條件概率表構(gòu)成,節(jié)點(diǎn)代表隨機(jī)變量,節(jié)點(diǎn)間的有向邊代表了節(jié)點(diǎn)間的相互關(guān)系,用條件概率表達(dá)關(guān)系強(qiáng)度。BN中一組變量X=(x1,x2,x3,…,xn)的聯(lián)合概率分布P(X),見公式(1):

(1)

式中:Pa(xi)——xi的父集合。

動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種將靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與馬爾科夫模型結(jié)合的概率分布模型,將靜態(tài)BN增加時(shí)間維度進(jìn)行擴(kuò)展,由不同時(shí)間片上的靜態(tài)BN組成,其轉(zhuǎn)移概率的概率分布P(Xt|Xt-1),見公式(2):

(2)

采用將故障樹映射為BN,并在此基礎(chǔ)上利用GeNle4.0軟件構(gòu)建BN圖形結(jié)構(gòu)的方法建立BN模型[8]。首先將故障樹的基本事件、中間事件和頂事件映射為BN的節(jié)點(diǎn),按照故障樹中邏輯門所表示的事件關(guān)系將BN中相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的弧連接,并保持弧的方向與邏輯門的輸入輸出關(guān)系一致。

根據(jù)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際情況設(shè)置節(jié)點(diǎn)的狀態(tài),在此基礎(chǔ)上選取動(dòng)態(tài)指標(biāo)如環(huán)境條件、作業(yè)人員水平等考慮節(jié)點(diǎn)的時(shí)變特性將其設(shè)為動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn),利用GeNle4.0軟件,合理設(shè)置時(shí)間片的數(shù)量,將BN轉(zhuǎn)化為DBN。

在LNG氣化站實(shí)際運(yùn)行過程中,除了基本節(jié)點(diǎn)自身的概率隨著時(shí)間變化外,不同階段內(nèi)設(shè)備的運(yùn)行情況不同,即DBN中節(jié)點(diǎn)的使用情況不同,按節(jié)點(diǎn)的使用情況對(duì)建立的DBN進(jìn)行修正,刪除相關(guān)時(shí)間片DBN上無關(guān)節(jié)點(diǎn)與根節(jié)點(diǎn)之間的弧,修改中間節(jié)點(diǎn)的條件概率,建立完整的LNG氣化站DBN圖形結(jié)構(gòu)。

1.4 先驗(yàn)概率、條件概率、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的確定

在貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷中,先驗(yàn)概率是指在考慮一些因素之前節(jié)點(diǎn)的致信程度分布;條件概率是指某一條件下事件發(fā)生的概率;狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是指節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移到新狀態(tài)的概率。節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率、條件概率、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是DBN的必要包含因素,然而,由于液化天然氣行業(yè)還處于起步階段,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)中無法找到完整的數(shù)據(jù),故采用專家判斷及模糊數(shù)學(xué)的方法,將專家評(píng)估的語言術(shù)語轉(zhuǎn)化為模糊數(shù),進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為模糊概率。

由于所建立的DBN每一時(shí)刻的狀態(tài)取決于前一時(shí)刻的狀態(tài),且對(duì)于不同的時(shí)刻,轉(zhuǎn)移概率不變,因此可以采用馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣表示節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率[9],見公式(3):

(3)

式中:P——轉(zhuǎn)移矩陣;

ij——兩個(gè)相鄰的狀態(tài);

pij——轉(zhuǎn)移概率。

1.4.1專家定性判斷

專家判斷的能力通常在5～9個(gè)區(qū)間之內(nèi)[10],選用7級(jí)語言量表作為專家評(píng)判的標(biāo)準(zhǔn),要求專家根據(jù)相關(guān)信息對(duì)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)、條件概率及狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率做出判斷。

1.4.2將專家判斷轉(zhuǎn)化為模糊數(shù)

采用梯形模糊數(shù)來轉(zhuǎn)化專家的評(píng)判結(jié)果,梯形模糊數(shù)表示為A=(a,b,c,d),隸屬函數(shù),見公式(4):

(4)

式中:a,b,c,d——模糊數(shù)區(qū)間。

語量值及其對(duì)應(yīng)的模糊區(qū)間,如表1所示[11]。

表1 語量值對(duì)應(yīng)的模糊區(qū)間

1.4.3將多個(gè)模糊數(shù)聚合為一個(gè)模糊數(shù)

基于線性意見池法[12],由多位專家判斷轉(zhuǎn)化來的模糊數(shù)聚合成一個(gè)模糊數(shù)Pj,見公式(5):

(5)

式中:Wi——專家的權(quán)重;

Pij——專家i關(guān)于j事件做出判斷轉(zhuǎn)化成的模糊數(shù);

n——專家的總數(shù);

m——事件的總數(shù)。

專家的權(quán)重由評(píng)分法得出,每位專家的得分與所有專家的得分和之比為該專家的權(quán)重值,專家分類標(biāo)準(zhǔn)及評(píng)分,如表2所示。

表2 專家分類標(biāo)準(zhǔn)及評(píng)分

1.4.4將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊可能性分?jǐn)?shù)

采用區(qū)域中心法去模糊化方法[13],將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為模糊可能性分?jǐn)?shù),并作為節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率、條件概率、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率輸入DBN。梯形模糊數(shù)去模糊化,見公式(6):

(6)

1.5 LNG氣化站泄漏風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估

在BN中,可以根據(jù)給定證據(jù)E的概率對(duì)變量X的概率進(jìn)行更新,更新后的概率即后驗(yàn)概率,見公式(7):

(7)

式中:P(X|E)——給定證據(jù)E的X的后驗(yàn)概率;

P(X,E)——X和E同時(shí)發(fā)生的概率;

P(E)——證據(jù)E發(fā)生的概率。

將先驗(yàn)概率、條件概率、轉(zhuǎn)移概率及證據(jù)輸入DBN中,利用模型進(jìn)行正向推理,可預(yù)測(cè)氣化站運(yùn)行過程中LNG泄漏風(fēng)險(xiǎn)概率的動(dòng)態(tài)變化;其次,利用DBN模型進(jìn)行反向推理,可計(jì)算各子節(jié)點(diǎn)的變化率(Ratio of Variation,ROV),根據(jù)ROV值可對(duì)子節(jié)點(diǎn)的重要程度進(jìn)行排序,識(shí)別導(dǎo)致LNG泄漏的關(guān)鍵因素,為管理者的決策提供依據(jù)[9]。

ROV值計(jì)算,見公式(8):

(8)

式中:π(Xi)——Xi的后驗(yàn)概率;

θ(Xi)——Xi的先驗(yàn)概率。

2 案例應(yīng)用

2.1 氣化站概況

某天然氣氣源站內(nèi)的LNG為備用氣源,在管道檢修或事故工況下,將站外LNG氣化、加熱、調(diào)壓、計(jì)量、加臭后供下游用戶使用。該氣源站主要分為生產(chǎn)輔助區(qū)、高中壓調(diào)壓站及LNG氣化站,LNG氣化站主要分為儲(chǔ)罐區(qū)、氣化區(qū)、卸車區(qū)及放散區(qū),其中儲(chǔ)罐區(qū)設(shè)4臺(tái)150 m3儲(chǔ)罐及2臺(tái)儲(chǔ)罐增壓器,氣化區(qū)設(shè)EAG加熱器、閃蒸氣(Boil-Off Gas,BOG)加熱器、水浴輔熱器及4臺(tái)空溫氣化器,卸車區(qū)設(shè)2臺(tái)卸車增壓器,放散區(qū)內(nèi)的主要設(shè)施為放散塔。

2.2 LNG氣化站作業(yè)階段識(shí)別

根據(jù)氣化站的工藝流程、操作規(guī)程及日常運(yùn)行情況,氣化站的運(yùn)行過程可分為卸車階段、儲(chǔ)存階段及應(yīng)急階段3個(gè)階段。

卸車階段進(jìn)行站外LNG的卸車與儲(chǔ)存工作,在該階段將槽車運(yùn)送來的站外LNG通過卸車增壓器、輸送管線輸送至儲(chǔ)罐進(jìn)行儲(chǔ)存,期間產(chǎn)生的BOG經(jīng)BOG加熱器及調(diào)壓計(jì)量加臭撬后進(jìn)入高中壓調(diào)壓站出口總管出站。

儲(chǔ)存階段進(jìn)行LNG的低溫儲(chǔ)存工作并使儲(chǔ)罐壓力維持在一定的范圍內(nèi),當(dāng)罐內(nèi)壓力低于或高于特定值時(shí),通過儲(chǔ)罐增壓器及調(diào)節(jié)閥對(duì)罐內(nèi)LNG進(jìn)行增壓減壓。期間產(chǎn)生的BOG經(jīng)BOG加熱器及調(diào)壓計(jì)量加臭撬后進(jìn)入高中壓調(diào)壓站出口總管出站。

應(yīng)急階段指在管道檢修或事故工況下,罐內(nèi)的LNG經(jīng)氣化器加熱氣化及調(diào)壓計(jì)量加臭撬調(diào)壓、計(jì)量、加臭后出站應(yīng)急,以滿足正常的生產(chǎn)需要。

2.3 DBN模型的建立

根據(jù)氣化站的運(yùn)行情況及平面布置圖,以天然氣泄漏為頂事件,氣化站各分區(qū)天然氣泄漏為中間事件,氣化站內(nèi)的設(shè)備質(zhì)量不合格、環(huán)境條件差、作業(yè)人員水平低等為基本事件建立氣化站的故障樹。利用GeNle4.0軟件將故障樹映射為BN,建立的BN模型,如圖2所示。

圖2 LNG氣化站BN模型

其中設(shè)備質(zhì)量、管線質(zhì)量設(shè)合格、不合格2個(gè)狀態(tài),環(huán)境條件節(jié)點(diǎn)、作業(yè)人員水平節(jié)點(diǎn)設(shè)3個(gè)狀態(tài),同一時(shí)刻節(jié)點(diǎn)的不同狀態(tài)概率和為1。

邀請(qǐng)3位專家對(duì)節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率、條件概率、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率給出評(píng)價(jià)意見并按1.4節(jié)給出的方法進(jìn)行處理,將評(píng)價(jià)意見進(jìn)行處理后的先驗(yàn)概率,如表3所示。

表3 各節(jié)點(diǎn)的專家評(píng)價(jià)意見及先驗(yàn)概率

調(diào)壓區(qū)泄漏節(jié)點(diǎn)的條件概率如表4所示。

表4 調(diào)壓區(qū)泄漏節(jié)點(diǎn)的條件概率

將處理好的先驗(yàn)概率、條件概率輸入BN,根據(jù)氣化站的實(shí)際運(yùn)行情況,每個(gè)階段設(shè)置5個(gè)時(shí)間片,將BN模型轉(zhuǎn)化為DBN。第1～5個(gè)時(shí)間片表示卸車階段,第6～10個(gè)時(shí)間片表示儲(chǔ)存階段,第11～15個(gè)時(shí)間片表示應(yīng)急階段,第16～20個(gè)時(shí)間片表示儲(chǔ)存階段。卸車增壓器質(zhì)量、卸車區(qū)管線質(zhì)量、環(huán)境條件、作業(yè)人員水平、儲(chǔ)罐質(zhì)量、儲(chǔ)罐增壓器質(zhì)量、儲(chǔ)罐區(qū)管線質(zhì)量、BOG加熱器質(zhì)量、其他氣化設(shè)備質(zhì)量、BOG輸送管線質(zhì)量、氣化區(qū)其他管線的質(zhì)量、調(diào)壓計(jì)量器質(zhì)量為動(dòng)態(tài)指標(biāo),將其節(jié)點(diǎn)設(shè)為動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn),從第一個(gè)時(shí)間片開始進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移。

考慮到不同作業(yè)階段運(yùn)行的設(shè)備不同,如儲(chǔ)存階段只涉及儲(chǔ)罐、儲(chǔ)罐區(qū)管線及儲(chǔ)罐增壓器,不涉及槽車、卸車增壓器等設(shè)備,修改第6～10個(gè)時(shí)間片內(nèi)的BN,刪除不涉及節(jié)點(diǎn)與根節(jié)點(diǎn)之間的弧,調(diào)整節(jié)點(diǎn)的條件概率,同理修改其他時(shí)間片內(nèi)的BN,得到氣化站全作業(yè)周期內(nèi)的DBN模型。修改后的第10到第11個(gè)時(shí)間片上的DBN模型,如圖3所示。

圖3 第10到第11個(gè)時(shí)間片上的BN模型

2.4 風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估

2.4.1正向推理分析

將先驗(yàn)概率、條件概率、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率輸入DBN中,通過自動(dòng)更新得到各節(jié)點(diǎn)隨時(shí)間變化的風(fēng)險(xiǎn)概率,實(shí)現(xiàn)無證據(jù)輸入時(shí)對(duì)LNG站場(chǎng)泄漏風(fēng)險(xiǎn)概率的初步推理分析,如圖4所示。

圖4 無證據(jù)輸入時(shí)各節(jié)點(diǎn)的泄漏風(fēng)險(xiǎn)概率

圖4為無證據(jù)輸入時(shí)作業(yè)人員水平高、卸車增壓器質(zhì)量不合格、調(diào)壓計(jì)量器質(zhì)量不合格、儲(chǔ)罐區(qū)管線質(zhì)量不合格、BOG輸送管線質(zhì)量不合格的概率變化,其它動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)的概率變化趨勢(shì)與其相同,可以發(fā)現(xiàn),在沒有人為干預(yù)的情況下,隨著時(shí)間的推移,風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生的概率在LNG運(yùn)行過程中有增加的趨勢(shì),與LNG氣化站的實(shí)際情況相符。

氣化站LNG泄漏風(fēng)險(xiǎn)概率的動(dòng)態(tài)變化,如圖5所示。

圖5 氣化站LNG泄漏動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率

分析發(fā)現(xiàn),在無人為干預(yù)的情況下,氣化站在運(yùn)行過程中LNG泄漏的整體風(fēng)險(xiǎn)概率處于中等(M)和偏低(ML)之間,應(yīng)急階段LNG泄漏的風(fēng)險(xiǎn)概率較大,儲(chǔ)存階段LNG泄漏的風(fēng)險(xiǎn)概率較小,這是因?yàn)閮?chǔ)存階段運(yùn)行的設(shè)備少,且在氣化站運(yùn)行的初始階段作業(yè)人員的水平還未提高。

將節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的變化情況作為證據(jù)輸入DBN后進(jìn)行更新,可得到有證據(jù)輸入的DBN模型,實(shí)現(xiàn)DBN的實(shí)時(shí)更新。假設(shè)進(jìn)行到第11個(gè)時(shí)間片,氣化區(qū)所有設(shè)備進(jìn)行了維護(hù)和更換,設(shè)備全部合格。將上述情景作為證據(jù)輸入DBN中,氣化區(qū)內(nèi)設(shè)備狀態(tài)全部設(shè)為100%合格,對(duì)DBN進(jìn)行更新,得到氣化站有證據(jù)輸入時(shí)的LNG泄漏風(fēng)險(xiǎn)概率的動(dòng)態(tài)變化,可以發(fā)現(xiàn),應(yīng)急階段的LNG泄漏概率明顯減少。

2.4.2逆向診斷

假設(shè)進(jìn)行到第11個(gè)時(shí)間片時(shí),站場(chǎng)發(fā)生了LNG泄漏,泄漏位置不明。將上述情景作為證據(jù)輸入到DBN模型中,第11個(gè)時(shí)間片LNG泄漏的概率為100%,計(jì)算得到各設(shè)備節(jié)點(diǎn)第11個(gè)時(shí)間片的后驗(yàn)概率和ROV值,如表5所示。

表5 各節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率及ROV值

根據(jù)節(jié)點(diǎn)ROV值大小,BOG加熱器質(zhì)量、儲(chǔ)罐質(zhì)量、其他氣化設(shè)備質(zhì)量是導(dǎo)致應(yīng)急階段LNG泄漏風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。儲(chǔ)罐區(qū)管線質(zhì)量、BOG輸送管線質(zhì)量的ROV值排在第6和第7位,但與排序在2～4位的風(fēng)險(xiǎn)因素相比,其后驗(yàn)概率更大,因此儲(chǔ)罐區(qū)管線質(zhì)量、BOG輸送管線質(zhì)量也是導(dǎo)致應(yīng)急階段LNG泄漏風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。表明在應(yīng)急階段應(yīng)重點(diǎn)針對(duì)上述關(guān)鍵因素制定相應(yīng)的預(yù)防措施和應(yīng)急響應(yīng)方案來降低風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生。

3 結(jié)論

a) 本文通過分析LNG氣化站的運(yùn)行過程及天然氣泄漏主要風(fēng)險(xiǎn)源,基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及模糊數(shù)學(xué)理論,提出了LNG氣化站全作業(yè)周期內(nèi)天然氣泄漏的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,為L(zhǎng)NG氣化站天然氣泄漏的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)概率評(píng)估提供了新的方案,有助于減少LNG氣化站天然氣泄漏事故、降低事故后果和制定安全管理策略。

b) 利用該方法,預(yù)測(cè)分析某氣化站全作業(yè)周期內(nèi)天然氣泄漏的風(fēng)險(xiǎn)概率,得到了該氣化站天然氣泄漏概率的動(dòng)態(tài)變化情況,在無人為干預(yù)的情況下,氣化站在運(yùn)行過程中LNG泄漏的概率處于中等(M)和偏低(ML)之間,應(yīng)急階段LNG泄漏的概率較大,儲(chǔ)存階段LNG泄漏的概率較小。

c) 通過DBN的逆向推理功能,BOG加熱器質(zhì)量、儲(chǔ)罐質(zhì)量、其他氣化設(shè)備質(zhì)量、儲(chǔ)罐區(qū)管線質(zhì)量、BOG輸送管線質(zhì)量是導(dǎo)致應(yīng)急階段天然氣泄漏的主要因素。

d) 該方法可以克服傳統(tǒng)靜態(tài)評(píng)估方法的不足,預(yù)測(cè)氣化站LNG泄漏風(fēng)險(xiǎn)概率的動(dòng)態(tài)演化過程及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)概率進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,并且可以借助DBN模型的反向診斷能力,識(shí)別項(xiàng)目的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素,為天然氣站場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)控制提供參考。

e) 在DBN模型的輸入方面,由于缺乏相關(guān)數(shù)據(jù),使用了專家判斷的方法,但專家判斷受主觀意識(shí)的影響,具有不確定性,在未來可將該模型與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)合,利用實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù),對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)同步更新,增加結(jié)果的可靠性。