管道腐蝕泄漏火災(zāi)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理模型研究

左 哲

（中國安全生產(chǎn)科學(xué)研究院，北京100012）

管道腐蝕泄漏火災(zāi)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理模型研究

左 哲

（中國安全生產(chǎn)科學(xué)研究院，北京100012）

為了研究長輸管道腐蝕泄漏及蒸氣云爆炸事故的演化規(guī)律，通過對埋地管道內(nèi)（外）壁腐蝕失效、燃氣泄漏、氣體云團擴散及蒸氣云爆炸等4階段事件進行分析，構(gòu)建埋地管線腐蝕泄漏火災(zāi)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點變量的取值范圍及離散化方法，并基于對事故統(tǒng)計和專家分析判斷，設(shè)定節(jié)點變量的先驗概率，量化節(jié)點關(guān)聯(lián)的條件概率分布。在對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理策略研究的基礎(chǔ)上，考察節(jié)點變量對推理結(jié)果的敏感性，驗證模型的合理性。結(jié)果表明，長輸管道腐蝕泄漏及次生災(zāi)害事件過程具有較大的不確定性，主要體現(xiàn)在中間事件均具有多種狀態(tài)，事故演化路徑概率受模型輸入條件影響較大。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法用于描述事故過程中間節(jié)點事件間的依賴關(guān)系有較大的優(yōu)勢，可以定量衡量事故風(fēng)險的不確定性。

長輸管道；腐蝕；泄漏；蒸氣云爆炸；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

管道腐蝕引發(fā)的跑、冒、滴、漏隱患是導(dǎo)致油氣管道火災(zāi)事故的重要原因［1-2］。由于地質(zhì)土壤條件、材料性能、運行狀態(tài)和時間以及防腐措施等方面的差異，管道腐蝕泄漏過程及事故后果具有較大的不確定性。為了更深入地把握管壁腐蝕泄漏火災(zāi)事故演化規(guī)律，研究金屬管道腐蝕泄漏事故演化過程的決定因子及各階段不安全事件之間的關(guān)聯(lián)具有重要意義。金屬管道的內(nèi)（外）壁腐蝕是造成國內(nèi)長輸管道事故的主要原因之一，可能出現(xiàn)的泄放后果包括安全擴散、噴射火、蒸氣云爆炸、閃火、火球和池火災(zāi)［3-5］。顧文婷等［6］、林行素等［7］、程浩力等［8］、張靜等［9］分別對金屬管道的內(nèi)、外腐蝕機制進行了研究。金屬管道內(nèi)腐蝕影響因素主要包括介質(zhì)腐蝕性、水汽含量、管材耐腐蝕性、焊接工藝及內(nèi)壁防腐保護措施等，外腐蝕影響因素包括土壤含水、含鹽量、還原菌活動、雜散電流、管道外防腐涂層完整性等［［10-13］。胡明等［14］構(gòu)建了以管道腐蝕失效為根節(jié)點的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析模型，對天然氣管道腐蝕失效概率進行了預(yù)測。張鵬等［15］采用貝葉斯可靠性評估方法量化了管道腐蝕可靠性。目前對腐蝕致因因素的研究缺乏系統(tǒng)性，網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建過于簡單，推理過程終止于泄漏失效，對次生火災(zāi)事故少有研究。筆者基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法對長輸管道腐蝕失效和次生泄漏火災(zāi)事故演化過程進行研究，構(gòu)建用于描述金屬管道腐蝕、泄漏擴散、遇火源引發(fā)蒸氣云爆炸（unconfined vapor cloud explosion，UVCE）等3階段的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

1　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

1.1節(jié)點變量及因果關(guān)聯(lián)確定

長輸管道腐蝕泄漏火災(zāi)爆炸事故演化過程一般包括金屬管道腐蝕、危險物質(zhì)泄漏、氣體云團擴散以及蒸氣云爆炸等4個階段。通過對事故演化過程分析，構(gòu)建描述事故演化過程的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

圖1　長輸管道腐蝕泄漏火災(zāi)爆炸過程貝葉斯網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Bayesian network for pipeline corrosion leak fire explosion of long-distance oil and gas pipelines

圖中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由節(jié)點和有向弧線組成，為一個有向無環(huán)圖。每個節(jié)點分別對應(yīng)著離散型變量Xi，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表示了隨機變量集合X=｛X1，X2，X3，…，X27｝之間的獨立和條件獨立關(guān)聯(lián)。圖中每條弧線代表了變量之間存在的函數(shù)依賴關(guān)系，如果有一條弧線從Xi到Xj，則Xi是Xj的雙親或直接前驅(qū)。如果節(jié)點間沒有弧線連接，則表示它們條件獨立［16-17］。由圖1可知，埋地鋼制管道的腐蝕形式包括內(nèi)腐蝕與埋地金屬腐蝕2種，其中影響管道內(nèi)腐蝕風(fēng)險的因素包括輸送介質(zhì)的腐蝕性和防腐措施2方面；影響管道外腐蝕風(fēng)險的因素涉及土壤腐蝕性、管線系統(tǒng)運行年限、雜散電流干擾及陰極保護和管道包覆層等防腐措施［18-19］。構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中內(nèi)、外腐蝕節(jié)點的父節(jié)點子網(wǎng)絡(luò)均包括腐蝕致因因素及防腐措施2方面。對于內(nèi)腐蝕致因因素主要來自于輸送介質(zhì)的腐蝕性，防腐措施包括注入緩蝕劑、制作內(nèi)防腐涂層和管道清管；金屬管道外腐蝕致因因素來自土壤腐蝕性和雜散電流干擾，考慮到管線多年運行會增加故障的可能性，因此在外腐蝕子網(wǎng)絡(luò)中加入管線系統(tǒng)運行年限這一可變時間影響因素。對于外防腐蝕技術(shù)主要包括油氣管道的外防腐包覆層和陰極保護。管道腐蝕失效可能造成的后果包括穿孔和斷裂2種破壞形式，并決定了危險物料泄漏的方式和速率。在場地及大氣條件作用下，泄放出來的氣體形成氣體云團蔓延至一定濃度范圍區(qū)域，可燃混和氣擴散后濃度仍處于爆炸極限內(nèi)時遇火源將發(fā)生火災(zāi)和（或）爆炸事故。

1.2節(jié)點變量狀態(tài)及離散化

管道腐蝕泄漏火災(zāi)爆炸演化過程貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點眾多，構(gòu)成一個復(fù)雜系統(tǒng)。系統(tǒng)內(nèi)每1個節(jié)點變量均應(yīng)具有某種特定的概率分布，對應(yīng)不同的狀態(tài)值有著不同的發(fā)生概率，這一點也決定了復(fù)雜系統(tǒng)具有極大的不確定性特征。對于研究對象及目的，最理想狀態(tài)是給出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中節(jié)點對應(yīng)變量的概率分布函數(shù)，但已有國內(nèi)外管道事故數(shù)據(jù)庫僅能給出部分原因的發(fā)生頻率，還無法支撐構(gòu)建全部網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的連續(xù)分布函數(shù)，因此仍須對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中各節(jié)點進行離散化處理。

1.2.1輸送介質(zhì)腐蝕性及防腐措施

以20無縫鋼管為例研究金屬管道腐蝕機制。由于在天然氣輸送管道中主要腐蝕雜質(zhì)包括CO2、氯化物、H2S、游離水以及其他酸性氣體，因此將節(jié)點“輸送介質(zhì)腐蝕性”的父節(jié)點包含上述5個方面，且每個節(jié)點變量均具有2～3種狀態(tài)值，而“輸送介質(zhì)腐蝕性”節(jié)點狀態(tài)值包括強腐蝕、輕微腐蝕2種。已知H2S濃度達200～400 mg/L時對鋼材腐蝕速率最大，并隨著濃度增加而降低；當(dāng)達到1 800 mg/L時對腐蝕速率無影響。將H2S濃度對腐蝕速率的影響分為嚴(yán)重腐蝕（200～400 mg/L）、中度腐蝕（＞400 mg/L）、輕度腐蝕（＜200 mg/L）3種狀態(tài)［19］。在高濃度、高壓力和水存在的情況下CO2對鋼材也具有腐蝕性，當(dāng)CO2分壓小于0.05 MPa時無腐蝕，腐蝕速率隨分壓增加而快速上升，當(dāng)超過1 MPa時增速放緩，因此將CO2分壓對腐蝕速率的影響分為嚴(yán)重腐蝕（＞1 MPa）、中度腐蝕（0.05～1 MPa）、輕度腐蝕（＜0.05 MPa）3種狀態(tài)［19］。研究表明，在一定濃度范圍內(nèi)氯離子濃度對鋼腐蝕速率呈指數(shù)關(guān)系，但達到一定限值后腐蝕速率逐漸降低。腐蝕速率還會受到含水量及可溶性鹽含量等多因素的影響，因此將氯化物濃度對腐蝕速率的影響分為嚴(yán)重腐蝕（0.5%～2%）、中度腐蝕（＞2%）、輕度腐蝕（＜0.5%）3種狀態(tài)［19-20］。對于游離水及其他腐蝕性酸性氣體2個節(jié)點，將其對腐蝕速率的影響分為（有、無）腐蝕2種狀態(tài)值。另一方面，由于防腐措施可靠性受工藝水平、材料性能及人工操作技能等多因素影響，難以給予量化描述，對于導(dǎo)致內(nèi)防腐措施失效的3個父節(jié)點設(shè)置成“是”或“否”2種狀態(tài)值。

1.2.2埋地金屬腐蝕及防腐措施

埋地金屬腐蝕危險主要來自于電化學(xué)腐蝕。重點考慮影響土壤腐蝕的成分，包括還原菌的活動性和其他腐蝕性物質(zhì)。硫酸鹽還原菌本身并未直接腐蝕金屬，但其活動環(huán)境存在加速金屬腐蝕的趨勢。還原菌存在的直接跡象是在管壁上存在一層硫化鐵，因此對于“土壤存在還原菌”節(jié)點的判斷狀態(tài)值為是/否存在較多黑色硫化鐵層。當(dāng)土壤pH值小于4或大于8時均可加速對金屬的腐蝕，尤其是在酸性環(huán)境下腐蝕更加嚴(yán)重，因此將土壤pH值節(jié)點狀態(tài)分為酸性（pH值＜4）、中性（pH值介于4～8）、堿性（pH值＞8）3種狀態(tài)。土壤的導(dǎo)電性直接決定了腐蝕速率，導(dǎo)電性越強腐蝕速率越快，將土壤的電阻率設(shè)置為低電阻率（＜500 Ω·cm）、中等電阻率（500～10000 Ω·cm）、高電阻率（＞10000 Ω·cm）3種狀態(tài)［18］。土壤含鹽量高，氯離子含量高，因此采用與上述輸送介質(zhì)氯離子節(jié)點相同設(shè)置。土壤的透氣性影響含氧量多少，因此采用土壤的密實程度來量化土壤的含氧量，具體劃分為干燥沙土、潮濕致密土壤等2種狀態(tài)。最終，“土壤腐蝕性”節(jié)點具有2種狀態(tài)值，即強腐蝕、輕微腐蝕。管道投入使用時間越長，受到腐蝕風(fēng)險也在加大，因此將管道運行年限設(shè)定為0～5、5～10、10～20、20 a以上4個等級。對于雜散電流的影響主要從3方面衡量，即管線周圍300 m內(nèi)無交流電、管線附近有交流電但已采用預(yù)防保護措施、管線附近有交流電無預(yù)防保護措施等［18］。對于管道外防腐措施仍采用與內(nèi)防腐相同的設(shè)置方法，即父節(jié)點設(shè)置成“是”或“否”2種狀態(tài)值。

1.2.3大氣環(huán)境及點火源

管道泄漏后發(fā)生蒸氣云爆炸的前提條件是氣體云團處于爆炸極限范圍，其影響因素眾多，尤其是泄漏速率、風(fēng)速、延遲時間、地形與爆炸濃度范圍之間存在較大不確定性關(guān)聯(lián)［21-22］。根據(jù)已有事故案例可知，若管道發(fā)生斷裂將引發(fā)較大的泄漏速率，在一定延遲點火時間后（一般為十幾秒到幾十秒）發(fā)生蒸氣云爆炸的風(fēng)險較大。考慮到當(dāng)泄漏速率確定時，若大氣風(fēng)速較低造成擴散條件不利，有助于形成爆炸性云團。采用環(huán)境風(fēng)速表征環(huán)境條件，并將其劃分為輕風(fēng)及以下（0～3.3 m/s）、微風(fēng)（3.4～5.4 m/s）、和風(fēng)（5.5～7.9 m/s）等3個等級。點火可能性一般可分為不點火、點火提前和點火推遲；延遲點火時間越長，爆炸性云團范圍越大［4］。根據(jù)API581中的定義，當(dāng)泄放4 535.92 kg，用時不到3 min時，通過給定孔尺寸的泄放可視為瞬時泄放，因此將延遲點火時間分別設(shè)定為點火提前、立即點燃、點火延遲（相對于泄放結(jié)束時間），即小于3 min、3～10 min、大于10 min等3種情況。以事故100 m范圍內(nèi)暴露人員、設(shè)備為關(guān)注重點，將點火源存在區(qū)域設(shè)定在100 m內(nèi)，即設(shè)置為在100 m范圍內(nèi)“是”或“否”存在點火源2種狀態(tài)值。

1.3節(jié)點變量條件概率分布

在已構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并對節(jié)點進行離散化的基礎(chǔ)上，確定每個節(jié)點在父節(jié)點狀態(tài)不同條件下的概率分布情況，即確定節(jié)點的條件概率分布表（conditional probability table，CPT）。CPT給出的是每一節(jié)點的先驗概率值，即根據(jù)歷史資料或主觀判斷所確定的中間事件發(fā)生的概率。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)經(jīng)推理得到的節(jié)點概率為后驗概率，是指通過貝葉斯公式，結(jié)合調(diào)查等方式獲取了新的附加信息，對先驗概率修正后得到的更符合實際的概率。文中構(gòu)建的長輸管道腐蝕泄漏火災(zāi)爆炸過程貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表征了長輸管道（輸氣）由于內(nèi)外腐蝕引發(fā)管道泄漏進而導(dǎo)致蒸氣云爆炸事故過程中各節(jié)點間的條件概率依賴關(guān)系。由于已有長輸管道事故數(shù)據(jù)庫還不能給出用于設(shè)定文中所建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點條件概率分布表需要的原始數(shù)據(jù)，因此本文中參考了已有的長輸管道事故統(tǒng)計資料并結(jié)合專家經(jīng)驗判斷，給出了各子節(jié)點的條件概率的經(jīng)驗估計值［23］。

在設(shè)定節(jié)點CPT過程中至少應(yīng)同時滿足合理性和可比性兩方面要求。以局部“土壤腐蝕性”節(jié)點CPT表進行說明，其條件概率分布如表1所示。表中給出了對于干燥沙土，在含鹽量、電阻率以及還原菌存在與否狀態(tài)下，土壤具有腐蝕性強弱的條件概率分布?？梢?，當(dāng)影響土壤腐蝕性的5個要素（父節(jié)點）均為確定的情況下，即土壤為酸性、干燥沙土、含鹽量高、低阻率（導(dǎo)電性強）、存在還原菌的條件下，土壤具有強腐蝕性的概率為0.9。當(dāng)將還原菌存在狀態(tài)值由“是”變?yōu)椤胺瘛?，而其?個節(jié)點狀態(tài)保持不變的情況下，土壤具有強腐蝕性的概率降低為0.8。在難以準(zhǔn)確量化土壤腐蝕性5個影響要素的影響權(quán)重的狀態(tài)下，當(dāng)土壤電阻率變?yōu)椤爸小倍€原菌仍為“存在狀態(tài)”時，土壤具有強腐蝕性的概率仍保持在0.8的水平。對于土壤含鹽量為中等，其他4個父節(jié)點狀態(tài)值保持不變（與概率為0.9時相比），此時土壤具有強腐蝕性的概率設(shè)定為0.8，即降低10個百分點。依此類推，對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中所有子節(jié)點的CPT進行了設(shè)定。

表1　土壤腐蝕性節(jié)點條件概率分布Table 1 Conditional probability distribution of soil corrosion node

1.4貝葉斯推理

貝葉斯推理，即基于已構(gòu)建的拓撲網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合已觀測到的節(jié)點變量狀態(tài)值，運用貝葉斯條件概率算法對目標(biāo)節(jié)點發(fā)生概率進行計算的過程［24］。所建立的管道腐蝕泄漏事故貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分為管道腐蝕失效、泄漏后氣體云團擴散以及遇點源引發(fā)蒸氣云爆炸的全過程。

（1）埋地金屬管道腐蝕失效概率推理。根據(jù)已知輸送介質(zhì)組分中腐蝕性介質(zhì)的情況，確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的氯化物、H2S濃度等5個節(jié)點狀態(tài)值，計算管道輸送介質(zhì)的腐蝕性強弱后驗概率值；根據(jù)管道注入緩蝕劑情況、管道涂層性能及清管器效能等節(jié)點的狀態(tài)值，計算內(nèi)防腐措施失效的后驗概率；再基于以上計算得到的介質(zhì)的腐蝕性概率與內(nèi)防腐措施失效概率，計算管道發(fā)生內(nèi)腐蝕失效的概率。采用同樣的推理策略，基于土壤狀況的5個節(jié)點狀態(tài)計算土壤腐蝕性強弱的后驗概率；在外防腐措施失效概率推理過程中，主要計算外防腐包覆層失效與陰極保護失效的后驗概率值，其中陰極保護失效的父節(jié)點包括犧牲陽極保護失效和外加電流陰極保護失效2個父節(jié)點；在得到外防腐措施失效后驗概率后，結(jié)合土壤腐蝕性強弱的后驗概率值，計算管道發(fā)生外腐蝕失效的后驗概率。最后，根據(jù)內(nèi)、外2種腐蝕失效概率計算管道發(fā)生腐蝕的失效概率。

（2）泄漏后氣體云團擴散過程推理。認為引發(fā)泄漏的管道失效形式主要包括穿孔和斷裂，并將這2種失效形式的先驗概率分別設(shè)定為0.6和0.4。根據(jù)管道腐蝕失效后驗概率值，計算管道發(fā)生泄漏的概率；結(jié)合場地大氣條件和延遲點火時間，得到泄漏后產(chǎn)生氣體云團擴散的概率值。

（3）根據(jù)點火源存在情況選取該節(jié)點狀態(tài)取值，計算發(fā)生蒸氣云爆炸的風(fēng)險概率值。

2　節(jié)點敏感性分析

2.1管道腐蝕過程

節(jié)點敏感性反映了該節(jié)點變量對其子節(jié)點或推理目標(biāo)的后驗概率的影響程度，可以為管理者做出正確預(yù)防事故發(fā)生策略提供重要參考。節(jié)點變量在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所處的位置、子節(jié)點間的條件概率分布情況以及其他網(wǎng)絡(luò)節(jié)點變量先驗概率值，決定了父節(jié)點變量的結(jié)構(gòu)概率敏感性。通過對管道腐蝕泄漏火災(zāi)過程貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中腐蝕過程模塊進行推理分析，可以得到輸送介質(zhì)腐蝕性、土壤屬性及防腐措施等變量對管道發(fā)生內(nèi)、外腐蝕等節(jié)點后驗概率值的影響。以天然氣管道為例，給出天然氣所含腐蝕介質(zhì)情況對管道發(fā)生內(nèi)腐蝕風(fēng)險值的后驗概率，如表2所示。

表2　管道內(nèi)腐蝕失效推理敏感性分析Table 2 Pipeline internal corrosion failure reasoning sensitivity analysis

從表2可知，隨天然氣中腐蝕介質(zhì)濃度提高，其本身腐蝕性也在相應(yīng)增加，因此對管道內(nèi)壁腐蝕風(fēng)險也在加大，這一趨勢與實際相吻合。表2中對應(yīng)不同腐蝕介質(zhì)濃度的風(fēng)險值是在其他節(jié)點變量未賦值的條件下得到的，即其他未列出節(jié)點狀態(tài)取值均基于原有先驗概率，如此時對應(yīng)內(nèi)防腐措施失效的概率為0.3206。若其他節(jié)點狀態(tài)值確定后，風(fēng)險評估結(jié)果將有所改變。表2中以H2S濃度為例，當(dāng)內(nèi)防腐措施狀態(tài)取值不同時，內(nèi)腐蝕風(fēng)險值如表3所示。

表3　H2S濃度、內(nèi)防腐措施狀態(tài)對內(nèi)腐蝕風(fēng)險影響Table 3 Impact of H2S concentration，internal corrosion protection on internal corrosion risk

由表3可知，推理結(jié)果所表現(xiàn)出來的變化趨勢與實際相符，而最終風(fēng)險值推理的準(zhǔn)確性則取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建、節(jié)點變量狀態(tài)取值、節(jié)點間條件概率設(shè)定及未明確狀態(tài)節(jié)點的先驗概率設(shè)定等因素是否與場地實際條件相符合。當(dāng)H2S濃度、CO2分壓均取值為“高”時，計算得到輸送介質(zhì)腐蝕性與內(nèi)腐蝕風(fēng)險值概率結(jié)果相同，其他介質(zhì)同樣存在這一現(xiàn)象，究其原因是模型建立過程中忽略了不同腐蝕性介質(zhì)在腐蝕性強弱上的差異，即認為各腐蝕介質(zhì)對管道腐蝕失效的貢獻度相同。

2.2泄漏及蒸氣云爆炸過程

該階段主要包括腐蝕的泄漏和氣體云團擴散爆炸過程，其中泄漏節(jié)點后驗概率值可通過已有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)推理得到，而影響蒸氣云爆炸過程的3個環(huán)境節(jié)點變量（大氣條件、延遲點火時間和點火源分布情況）須進一步探討。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中腐蝕和泄漏階段各節(jié)點變量先驗概率值，可以計算得到管道腐蝕泄漏風(fēng)險概率為0.391 1。場地環(huán)境條件取值對可燃氣體云團擴散、蒸氣云爆炸風(fēng)險概率評估值的影響，如表4所示。

表4　氣體云團擴散、蒸氣云爆炸風(fēng)險貝葉斯推理結(jié)果Table 4 Gas cloud diffusion，vapor cloud explosion risk Bayesian inference results

由表4可見，所構(gòu)建的長輸管道腐蝕泄漏蒸氣云爆炸貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型可以對管道腐蝕失效導(dǎo)致泄漏，乃至引發(fā)蒸氣云爆炸全過程的風(fēng)險值進行量化，推理結(jié)果與實際情況相符。與以往僅針對事故后果量化研究不同的是，本研究關(guān)注于事故發(fā)展過程中各中間事件（節(jié)點）間的關(guān)聯(lián)研究，研究成果和經(jīng)驗?zāi)軌蛑苯佑糜谑录?zāi)害）鏈的定量分析，為公共突發(fā)事件預(yù)警、風(fēng)險等級的量化提供參考依據(jù)。

3　結(jié) 論

（1）長輸管道腐蝕泄漏引發(fā)火災(zāi)爆炸過程具有極大的不確定性，事故全過程構(gòu)成了一個復(fù)雜系統(tǒng)，其風(fēng)險決定因子狀態(tài)改變將直接影響事故演化路徑，導(dǎo)致事故風(fēng)險值的變化。

（2）腐蝕是導(dǎo)致埋地管道失效的主要原因之一，管道內(nèi)（外）腐蝕致因因子涉及輸送介質(zhì)腐蝕性、土壤腐蝕性及防腐措施的可靠性等多個方面。

（3）由腐蝕引發(fā)泄漏形式主要包括穿孔與斷裂，泄漏后發(fā)生蒸氣云爆炸的風(fēng)險值由大氣條件、點火時間和點火源分布情況決定。

（4）將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法用于管道泄漏火災(zāi)過程推理研究，可以較好地描述事故過程中各節(jié)點事件之間的相關(guān)依賴關(guān)系，條件概率分布量化方法用于中間事件鏈關(guān)聯(lián)關(guān)系的量化，解決了對以往事件鏈研究只能定性的突出弱點。

（5）影響貝葉斯推理結(jié)果的準(zhǔn)確性因素包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建、各節(jié)點的先驗概率分布、節(jié)點間條件概率的設(shè)定。只有在正確構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，根據(jù)輸送介質(zhì)實際組分、工藝條件和管道所在場地的情況合理設(shè)定節(jié)點變量條件，才能使推理結(jié)果更加準(zhǔn)確、可信。

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（編輯 沈玉英）

Study on inference model of pipelines corrosion leak fire based on Bayesian networks

ZUO Zhe
（China Academy of Safety Science and Technology，Beijing 100012，China）

In order to research evolutionary laws of unconfined vapor cloud explosion（UVCE）induced by combustible gas leak in long-distance oil and gas pipelines，Bayesian networks on buried pipelines corrosion leak fire were built by analyzing event nodes on inner and outer wall corrosion failure，combustible gas leak，the gas cloud diffusion and UVCE.The state ranges and discrete methods of node variables were studied.Priori probability and conditional probability distribution of the node variables were set by analyzing on accident statistics data and expert judgements.Bayesian network inference strategy was developed，the sensitivities of each network node variable on inference results were analyzed by researching on evolution mechanism of corrosion leak fire，and the rationality of the model was verified.The results show that there are greater uncertainty in the process of pipeline corrosion leaks and secondary disaster.The uncertainty presents in diverse intermediate event status value and probability of accident evolutionary path is influenced by the model input conditions.Bayesian network approach has a greater advantage to describe the dependency relations of accident intermediate nodes，and it can be used to measure uncertainties of accidents risk quantitatively.

long-distance oil and gas pipeline；corrosion；leak；vapor cloud explosion；Bayesian network

TE 832

A

1673-5005（2015）03-0149-07

10.3969/j.issn.1673-5005.2015.03.021

2014-05-02

中國安全生產(chǎn)科學(xué)研究院基本科研業(yè)務(wù)費專項（2014JBKY08）

左哲（1979-），女，高級工程師，碩士，主要從事生產(chǎn)過程安全性評價。E-mail：anquanpj@sina.com。

引用格式：左哲.管道腐蝕泄漏火災(zāi)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理模型研究［J］.中國石油大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2015，39（3）：149-155.

ZUO Zhe.Study on inference model of pipelines corrosion leak fire based on Bayesian networks［J］.Journal of China University of Petroleum（Edition of Natural Science），2015，39（3）：149-155.