CN101221633A - 基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,包括如下步骤:(1)对燃气管道进行分段;(2)对引起管道风险的参数进行分类,并根据每个参数对燃气管道风险的影响度分配权重;(3)利用步骤(2)的参数及其权重,对管道进行每个因素的风险评估,并计算出指数和;(4)根据输送介质的危险性和影响面的大小计算燃气管道泄漏影响系数;(5)根据步骤(3)的指数和和步骤(4)的泄漏影响系数综合计算出相对风险值;(6)将步骤(5)得到的相对风险值进行分析,得出风险结论。本发明对穆氏模型的风险评估的因素权重进行调整,又增加了计算燃气管道泄漏影响系数,使得更具有适用性,且评估结果更为准确可靠。
Description
技术领域
本发明属于燃气管道的风险管理技术领域,特别是涉及一种基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法。
技术背景
随着石油、天然气管道的不断铺设,油气输送管道的风险管理已经引起了全世界的广大关注,计算机软件业的不断发展,将管道的风险管理以计算机软件的形式进行已经成为了一种趋势,国外在管道风险评估软件上起步较早,已经有了很多功能强大的评估软件;国内是近年来才有这方面的软件开发,至今也已经有了一些产品,但这些产品,除了穆氏软件以外,还没有一种是针对城市燃气管道风险评估的,穆氏软件中有一个专门针对城市燃气管道的模块。但由于中国燃气管道设计、建设和运行管理的一些特殊性,有许多因素在穆氏软件没有考虑到,或者考虑到的因素中,其权重的赋值需要调整。
发明内容
本发明的目的在于客服现有燃气管道风险评估技术的不足,提出一种可根据实施地具体情况自动调整的安全评估方法。
为了实现上述发明目的,采用的技术方案如下:
一种基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,包括如下步骤:
(1)对燃气管道进行分段;
(2)对引起管道风险的参数进行分类,并根据每个参数对燃气管道风险的影响度分配权重;
(3)利用步骤(2)的参数及其权重,对管道进行每个因素的风险评估,并计算出指数和;
(4)根据输送介质的危险性和影响面的大小计算燃气管道泄漏影响系数;
(5)根据步骤(3)的指数和和步骤(4)的泄漏影响系数综合计算出相对风险值;
(6)将步骤(5)得到的相对风险值进行分析,得出风险结论。
上述技术方案中,所述步骤(1)管道分段的原则是将具有相同的外部环境、材质、铺设时间、结构设计、运输介质的管线部分作为一个评估对象,分段依据包括管道铺设处人口密度、管道周边土壤的腐蚀性、管道防腐层绝缘电阻率和管道的服役年限。在对管道进行风险管理时,由于各条管线,甚至同一条管线各段所处的外部环境、管道本身的材质、铺设时间等的不同,进行风险管理时具体方法都要进行适当的微调,所以,在风险评估之前要将管线分段,分成尽量具有相同的内外部环境和参数的管段,而分段所依据的四个因素中,管道周边人口密度是影响管道分段情况最大的一个因素,其次是土壤腐蚀,防腐层情况,最后才是管道使用年限,所以在进行管道分段的时候,首先针对人口密度的不同对管道进行分段,然后在这个分段的基础上,再针对土壤腐蚀性的不同进行再分段,依次类推,经过四次分段之后,最后得到管道的最终分段结果。
所述步骤(2)所述的参数包括检测参数、管网GIS***的参数、调查所得参数;所述检测参数包括土壤的腐蚀性、管道防腐层的绝缘电阻、防腐层缺陷检查、杂散电流及管道阴极保护电位;所述官网GIS***的参数包括燃气管道的管径、管壁的厚度、管道的设计压力和实际运行压力等;所述调查所得参数包括通过调查得到与管道所埋设地点的人文、地理、建筑条件有关的参数。
由于燃气管道的风险评估属于一种比较特殊的安全评估,在所需考虑的参数中,有很多参数是与管道所埋设地点的人文、地理、建筑等条件有关的,所以在数据收集的过程中,必须靠到实地的调查来获取。而且,有于这些参数比较特殊,最后得到的调查结果不能以数据的形式提供出来,只能以很抽象的描述性文字说明如高、中、低等等来表示,具体参数的列表及参数赋值形式如下表所示:
本发明所述步骤(2)的参数根据对燃气管道事故发生可能性的影响分类为第三方破坏因素、腐蚀破坏因素、设计缺陷因素、不当操作因素。
为了可根据具体的实施环境调整风险评估***的相关参数,使得风险评估更为准确,本发明所述步骤(2)还包括对参数进行权重调整。
所述权重调整采用数学概率统计的宏观调整结合专家意见的微观调整相结合的方式。
所述权重调整的具体实现方法为首先计算出影响燃气管道各类因素的风险概率,然后将这些风险概率归一化,并将原来所有因素的权重总分值根据归一化的结果比例重新分配。
由于在影响风险评估的所有基本因素中,并不是对所有事件的发生都起着相同作用。因此权重评分时,其相应分值应与其风险概率相对应,由此,权重调整的方法,首先求出影响顶事件各类因素的风险概率,然后将这些风险概率归一化,并将评分总分值根据归一化的结果比例重新分配。从现有统计资料可知,管道的事故发生一般满足浴盆曲线,初期处干磨合阶段管线工作并不稳定,后期接近设计寿命,事故发生也较频繁。
所述燃气管道的风险概率计算方法如下:
若只考虑中间的稳定期(大约10~20年),则其失效速率可视为常数,燃气管道的事故时间间隔服从参数为V的指数分布,而事故发生的次数服从Poison分布:
其中:Pr为概率函数;X为故障发生的次数;r为故障率,t为时间,结合上面的公式可知,管道发生故障次数为0的概率为:
Pr(x=0;rt)=e-rt
从而可知,管道发生故障的概率为Pf(t)=1-Pr(x=0;rt)=1-e-rt。
我国管道事故分析显示:在事故原因的汇总中,统计数字无明显的发展方向,因此,在谈及风险速率(r)时采用某段时间(10年以上)的平均数据;另外在计算风险速率(r)时应取一定长度的管道,使得管道在这一长度下每年事故数据的变化很小。在这种条件下,上述计算方法是可行的和适用的。
本发明结合中国燃气管道的设计、建设和运行管理自身的特殊性,对穆氏模型的风险评估的因素权重进行调整,又增加了计算燃气管道泄漏影响系数,使得本发明的风险评估方法更具有适用性,且评估结果更为准确可靠。
具体实施方式
下面以本发明通过广州市煤气公司在广州市实施为例做进一步的说明。
实施如下步骤:
(1)对燃气管道进行分段;
(2)对引起管道风险的参数进行分类,并根据每个参数对燃气管道风险的影响度分配权重;
(3)利用步骤(2)的参数及其权重,对管道进行每个因素的风险评估,并计算出指数和;
(4)根据输送介质的危险性和影响面的大小计算燃气管道泄漏影响系数;
(5)根据步骤(3)的指数和和步骤(4)的泄漏影响系数综合计算出相对风险值;
(6)将步骤(5)得到的相对风险值进行分析,得出风险结论。
其中步骤(1)的管道分段的四个因素当中,土壤腐蚀和管道防腐层情况通过测量得到,管道的使用年限从广州市燃气公司燃气管道的运行历史数据中得到,而管道周边人口密度则通过调查得到。分段按以下步骤进行:
(11)首先,选定一个起点,对管道进行每公里分段,然后,针对这每一段,进行人口的统计调查。通过统计调查,得到沿管道1000米长,以管道为中心,两侧各200米共400宽的面积范围内的人口数量。
(12)在调查的过程中,可能会碰到一些比较特殊的情况,比如,在所调查的1000米的范围内,有一个小区,而小区的长度大于200米,这时候,需要把这个小区作为一个整体考虑进来,最后综合计算。如管道分为三段,其中一段穿越一个小区,一段穿越一个小工厂,小区和工厂的长度都超过400米,所以在考虑这种情况的时候要把整个小区和工厂都考虑进来而不是仅仅只是管道两侧的那400米。最后进行人口密度的计算,即人口密度=人口总数/总面积(包括小区超出范围的那部分面积)
(13)得到各段的人口密度之后,如果相邻两段的人口密度的变化在10%以内,就要这两段合为一段,依此类推。合并之后的分段情况即为按人口密度进行分段的结果。如果要适当减少通过人口密度分出的段数,可以将相邻两段的人口密度的变化范围扩大到20%甚至更大,这种方法对土壤腐蚀性分段也使用。
在按人口密度进行分段的基础上,对管道沿线土壤的腐蚀性进行检测。并在上面分段结果的基础上,按1千米分段,每1千米检测一次。对检测到的土壤腐蚀性进行分析,如果相邻两段见的土壤腐蚀性的差别在30%以内,就把这两段合为一段。最后得到一个新的考虑了土壤腐蚀性的分段情况。
和上面的方法一样,在以前分段结果的基础上,还要针对管道防腐层,管道使用年限进行分段。
如果分段后的结果不满意,或者认为段数太多,担心评估数据的收集成本过高,需要对分段的结果进行后处理。
比如,对城市的60公里管道进行了分段。分段的步骤是按上面的方法,通过人口密度分了15段,按照土壤腐蚀增加了8段,按照管道防腐层情况又增加了14段,最后按管道使用年限又增加了6段,这样最后分段的总段数为43段。如果觉得将这60公里管道分为43段太多了,想减少这个段数。那就按这四个因素的不同重要性进行删减,先减不重要的,再减重要的。所以,首先应该考虑减少由管道使用年限产生的那6段,其次是管道防腐层产生的14段,依此类推。如果还觉得这样分段段数太多的话,可以把人口密度分段的1千米间距按需要增加,直至最后分段结果令你满意为止。
所述参数权重调整主要使用数学概率方法,再结合专家意见,调整权重的基本步骤如下:
(21)调整四个大类的权重
由于在原来的穆氏评估模型中,四个大类第三方破坏、腐蚀因素、设计因素和不当操作因素所占的权重都是100分,但是在对管道事故原因进行实际的分析之后,发现这四个方面的原因对管道事故的贡献是不等的,而且差别比较大,因此,必须首先对这四个大类的权重进行调整。
通过对广州市过去15年燃气管道运行事故历史的分析和统计,得到燃气管道事故原因的频率分布表,如表2-2所示。
表2-2事故频率分布表
计算出四个大类的风险概率,并对概率进行归一化处理后,将400分的总分进行分配,得到各个大类所占权重,如表2-3所示。
表2-3事故频率分布表
(22)调整各小类的权重
得到了各个大类的权重之后,由于每一个大类都包括很多小类。所以在所得到的权重的基础上,对小类进行权重二次分配,每大类的权重再分配到各小类中去。由于原先对管道事故原因的记录只局限于四个大类,没有细化到各个小类中去,所以,按照各小类原来在大类中所占比重来分配小类的权重。最后分配得到的结果如表2-4、2-5、2-6、2-7所示。
表2-4:第三方因素权重分配
表2-5:腐蚀因素权重分配
表2-6:设计因素权重分配
表2-7:设计因素权重分配
(23)专家意见的微调
管道工程风险分析在我国刚刚起步,还没有建立有关可靠性数据的数据库,加上管理等方面存在的一些主客观因素,很难收集到比较完整、准确的数据。而数学概率统计方法很大程度上依赖于历史事故数据的完整和准确,且需要一些有经验的专家和管理人员对基于数据统计的权重进行调整,以求得更为准确的表达,更好地体现我国管道的真实情况。
这种基于数学概率统计的权重调整,应先由专家和有经验的管理人员对用上述方法计算出来的各种事故原因在***化后的比例进行观察分析,然后综合意见,判断这种比例(即权重)能否比较客观地反映所评估管道的情况:若能反映,则不需作调整;反之则需进行调整。
本发明借鉴国外先进技术,结合本市实情,建立完整的地下燃气管网安全评估体系,以实现“跟踪检测——安全评估——计划性修复”的目标。
本发明是一个***工程,跨多学科,研究内容属国际燃气管道完整性技术领域的最新研究动向,整合工程学原理,基于定量风险提出的管网隐患部位小子样抽样理论及应用、管网失效概率动态评估技术等,在国内沿属首创。面向燃气管网动态风险评定集成***的研究,处于国内外该领域研究的前沿。
通过在广州市率先试点实施,将为广州市产生积极的社会效益,也可带来直接的经济效益。风险评估***成熟后,可向其他燃气公司或管道公司推广成果和软件,可结合兄弟城市的市情,为各地量身度造地下管网的安全评估体系。
Claims (8)
1.一种基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)对燃气管道进行分段;
(2)对引起管道风险的参数进行分类,并根据每个参数对燃气管道风险的影响度分配权重;
(3)利用步骤(2)的参数及其权重,对管道进行每个因素的风险评估,并计算出指数和;
(4)根据输送介质的危险性和影响面的大小计算燃气管道泄漏影响系数;
(5)根据步骤(3)的指数和和步骤(4)的泄漏影响系数综合计算出相对风险值;
(6)将步骤(5)得到的相对风险值进行分析,得出风险结论。
2.根据权利要求1所述的基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,其特征在于步骤(1)管道分段的原则是将具有相同的外部环境、材质、铺设时间、结构设计、运输介质的管线部分作为一个评估对象,分段依据包括管道铺设处人口密度、管道周边土壤的腐蚀性、管道防腐层绝缘电阻率和管道的服役年限。
3.根据权利要求1所述的基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,其特征在于步骤(2)所述的参数包括检测参数、管网GIS***的参数、调查所得参数;
所述检测参数包括土壤的腐蚀性、管道防腐层的绝缘电阻、防腐层缺陷检查、杂散电流及管道阴极保护电位;
所述官网GIS***的参数包括燃气管道的管径、管壁的厚度、管道的设计压力和实际运行压力等;
所述调查所得参数包括通过调查得到与管道所埋设地点的人文、地理、建筑条件有关的参数。
4.根据权利要求1所述的基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,其特征在于步骤(2)所述的参数根据对燃气管道事故发生可能性的影响分类为第三方破坏因素、腐蚀破坏因素、设计缺陷因素、不当操作因素。
5.根据权利要求3或4所述的基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,其特征在于所述步骤(2)还包括对参数进行权重调整。
6.根据权利要求5所述的基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,其特征在于所述权重调整采用数学概率统计的宏观调整结合专家意见的微观调整相结合的方式。
7.根据权利要求6所述的基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,其特征在于所述权重调整的具体实现方法为首先计算出影响燃气管道各类因素的风险概率,然后将这些风险概率归一化,并将原来所有因素的权重总分值根据归一化的结果比例重新分配。
8.根据权利要求7所述的基于穆氏模型的燃气管道风险评估方法,其特征在于所述燃气管道的风险概率计算方法如下:
燃气管道的事故时间间隔服从参数为V的指数分布,而事故发生的次数服从Poison分布:
其中:Pr为概率函数;X为故障发生的次数;r为故障率,t为时间,结合上面的公式可知,管道发生故障次数为0的概率为:
Pr(x=0;rt)=e-rt
从而可知,管道发生故障的概率为Pf(t)=1-Pr(x=0;rt)=1-e-rt。
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