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管道研究

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高后果區(qū)管道的失效概率定量評價與風險分級管控

來源:《管道保護》雜志 作者:帥健;單克 時間:2019-9-17 閱讀:

帥健 單克

中國石油大學(北京)



為更好地落實高后果區(qū)管道的風險分級管控機制,在對國內外油氣管道事故進行統計、分析與分類的基礎上,識別油氣管道的危害因素,建立了基于事故統計的油氣管道失效概率的定量評價方法,并考慮管道失效后果,構建多維度風險矩陣,劃分管道風險等級,以期對高后果區(qū)油氣管道風險進行評估與排序,為制定風險防控措施、保證管道的安全運行提供依據,并減小評價過程中主觀因素的影響。

1 基于事故統計的管道危害因素分類

在風險評價過程中,失效數據的統計非常重要,通過對管道失效的歷史數據進行統計與分析,可以使管道危害因素分類更為合理。表 1是國外管道失效數據庫中對管道失效原因的對比與分類,其中已包括美國運輸部管道與危險材料安全管理局(PHMSA)、加拿大標準協會(CSA)、歐洲輸油管道(CONCAVE)和輸氣管道(EGIG)等國際主要的管道失效數據庫[1-6]

綜合上述情況,并考慮到我國油氣管道的具體情況,將管道危害因素分為腐蝕、自然力破壞、第三方破壞、材料/焊接/裝備失效、誤操作及其他原因等6大類,每類又與諸多因素有關,用魚骨圖細化了各類危害因素,如圖 1所示。

2 失效概率評估

2.1 評估模型

基于管道失效數據的統計與分析,不僅可以使管道危害因素的分類合理化,而且可以為管道的失效概率計算提供依據。根據統計資料獲得由i 失效因素引起的管道失效概率,將其作為基本失效概率Ri,通過失效概率修正因子Fi對基本失效概率Ri進行修正,求得要評價管線由i 類危害因素引起的失效概率。根據前面的分析,將6大類管道危害因素各因素引起的失效概率相加即得到管道的失效概率。

基于統計數據的油氣管道失效概率計算方法如式(1):

式中: P 為管道的失效概率, (km·a)-1; Pi為由i類危害因素引起的失效概率, (km·a)-1; Ri為i類危害因素對應的基本失效概率, (km·a)-1; Fi為i類危害因素對應的失效概率修正因子; l 為危害因素的分類數,此處l =6。

2.2 基本失效概率評估

基本失效概率也可以理解為平均失效概率,是指油氣管道平均每年每公里發(fā)生的事故數量,反映油氣管道失效概率的平均狀況,可作為油氣管道失效概率 評估的基準,也是管道風險評價的基礎數據之一。基于事故統計的基本失效概率可通過式(2)計算:

式中: Nk為第k年管道發(fā)生的事故數量; Lk 為第k年的管道長度, km; αi 為危害因素i所占的比例;m為年數。

基本失效概率需要通過大量的統計資料獲得。統計資料來源于油氣管道事故的歷史記錄,如油氣管道失效數據庫。根據前面對各數據庫油氣管道事故的分類統計,按照式(2),計算得到油氣管道基本失效概率如表 2所示。

2.3 修正因子指標體系

基本失效概率可以由統計資料獲得,但由于統計資料多來源于油氣管道事故的歷史記錄,所以其得出的基本失效概率值只能視為處于平均狀態(tài)下的管道的失效概率,并不能完全真實地反映特定管道在特定時間和特定運行條件下的失效概率情況,需要進行修正。修正因子指標體系分別由一級指標和二級指標組成。參考圖 1所示的魚骨圖,構建了含6項一級指標和38項二級指標的修正因子指標體系,全面考慮各種危害因素對失效概率的影響。

為了減少風險評價過程中的主觀性,考慮各個指標獲取和量化的難易程度,將修正因子指標劃分為定量指標、半定量指標以及定性指標三類。

(1)定量指標

定量指標需要大量的統計數據做支撐。通過分析管道失效數據庫,可以得到壁厚、管徑、管齡、埋深、鋼級等參數與管道失效概率間的關系,如圖 2―5,擬合成函數,從而得到這些參數與失效概率間的函數關系,即定量關系。

(2)半定量指標

半定量指標如土壤腐蝕速率、陰極保護電位、防腐層最大衰減率、雜散電流干擾、管道安全影響系數、系統安全影響系數、 SCADA系統可靠度等。盡管從這些指標很難得到其與失效概率間的函數關系,但可以參照相關標準或者管理者手冊中的有關參數的取值標準,對半定量指標進行賦值。

(3)定性指標

對于定性指標,由于沒有確切數據作為支撐,并且風險評價標準或管理手冊中也沒有明確的量化參數作為依據,因此,需憑借專家既往經驗判斷獲取其等級。

3 失效后果評估

對于管道的失效后果采用評分模型。管道失效后果的嚴重程度,需要考慮管輸介質的危害性、泄漏量、擴散情況以及危害受體等情況,分值越高,說明泄漏后果越嚴重,風險越高。失效后果評分的計算公式如下:

式中: Cof 為失效后果總分; PH為介質危害性;LV 為泄漏量; DS為擴散情況; RT為危害受體。

參考KENT法、 GB 27512―2011《埋地鋼質管道風險評估方法》等方法與標準[7-10],建立失效后果評分模型,模型總分為2500。

4 風險分級

采用風險矩陣法對管道風險進行分級,其目的是對油氣管道風險進行分析、排序和等級劃分,確定關注重點和優(yōu)先級順序,以便有針對性地做到分級核查、報告、追責和管理。

風險矩陣見表 3,其中,橫軸表示預估潛在后果發(fā)生的可能性,分為5個級別,每個級別對應相應的管道失效概率,屬于定量風險評價范疇。

根據風險矩陣進行風險分級,如表 4。根據分級結果,便于實行風險的分級管控。

5 結束語

借鑒歐美管道事故管理經驗,結合我國管道特點,采用魚骨圖對管道危害因素進行識別與分類,量化了各項危害因素的影響,實現油氣管道失效概率的定量評估。提出了多維度風險矩陣分級方法,繪制“紅橙黃藍綠”五色管道安全風險分布圖,使各管段的風險等級明確化、清晰化,從而確定關注重點和優(yōu)先級順序,以便有針對性地做到分級核查、報告、追 責和管理,構建管道安全風險分級管控機制。

 

參考文獻:

[1] 狄彥,帥健,王曉霖等.油氣管道事故原因分析及分類方法研究[J].中國安全科學學報, 2013, 23(7): 109-115.

[2] 單克,帥健. 地區(qū)等級升級的天然氣管道風險管理研究[J].中國安全科學學報, 2016, 26(11): 145-150.

[3] SHAN K, SHUAI J, XU K, et al. Failure probabilityassessment of gas transmission pipelines basedon historical failure-related

    data and modificationfactors[J]. Journal of Natural Gas Science andEngineering, 2018, 52: 356-366.

[4] SHAN K, SHUAI J. Statistical analyses of incidents on oil andgas pipelines based on comparing different pipeline

    incidentdatabases[C].Proceedings of the ASME 2017 PressureVessels and Piping Conference, 16-20 July 2017, Hawaii,USA.

    DOI: http://dx.doi.org/10.1115/PVP 2017-65289.

[5] 單克,帥健,張思弘.基于修正因子的油氣管道失效概率評估[J].中國安全科學學報, 2016, 26(1): 87-93.

[6] 帥健,黨文義,卜文平. 油氣管道完整性評價與管理軟件[J]. 天然氣工業(yè), 2006, 26(5): 108-110.

[7] Muhlbauer W K. Pipeline risk management manual:ideas, techniques, and resources[M]. 3rd ed. Burlington:Gulf Professional Publishing, 2004: 257~291.

[8] GB 27512-2011, 埋地鋼質管道風險評估方法 [S].

[9] SY/T 6891.1-2012, 油氣管道風險評價方法 第1部分:半定量評價法 [S].

[10] SY/T 6828-2011, 油氣管道地質災害風險管理技術規(guī)范 [S].


作者:帥健,中國石油大學(北京)安全與海洋工程學院教授、博士生導師。

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