基于事件鏈的罐區(qū)定量風(fēng)險評估

趙金龍，黃　弘，李　聰，王建軍

?

基于事件鏈的罐區(qū)定量風(fēng)險評估

趙金龍，黃弘，李聰，王建軍

（清華大學(xué)工物系/公共安全研究院，北京 100084）

摘要:罐區(qū)儲罐相對集中，發(fā)生事故后容易產(chǎn)生連鎖效應(yīng)，引發(fā)災(zāi)害性后果。本文根據(jù)儲罐事故的發(fā)生發(fā)展規(guī)律，將事件鏈效應(yīng)引入罐區(qū)定量風(fēng)險評估中，建立了基于事件鏈的罐區(qū)定量風(fēng)險評估方法。該方法以罐區(qū)中實際可能發(fā)生的事故場景作為風(fēng)險計算依據(jù)，定量計算了罐區(qū)個人風(fēng)險和社會風(fēng)險。同時，利用個人風(fēng)險判定準(zhǔn)則，對事故場景數(shù)目進行了有效的篩選，避免冗長、復(fù)雜的計算。最后，以某罐區(qū)雷擊事件鏈為例，探討了事件鏈效應(yīng)對罐區(qū)風(fēng)險結(jié)果的影響。得出:在考慮事件鏈的條件下，罐區(qū)風(fēng)險明顯增加，需要規(guī)劃改善的區(qū)域相應(yīng)擴大。因此，對于大型罐區(qū)風(fēng)險評估與規(guī)劃，考慮事件鏈效應(yīng)是十分必要的。

關(guān)鍵詞:儲罐區(qū)；事件鏈效應(yīng)；定量風(fēng)險評估；個人風(fēng)險；社會風(fēng)險

引 言

油品儲備直接關(guān)系到國家能源戰(zhàn)略安全。隨著經(jīng)濟發(fā)展，我國先后在沿海地區(qū)建設(shè)了多座油品儲罐區(qū)，如鎮(zhèn)海罐區(qū)、寧波罐區(qū)等。由于缺少合理的土地規(guī)劃以及適當(dāng)?shù)亩匡L(fēng)險評估方法，造成已建或者在建罐區(qū)潛在風(fēng)險巨大[1]。2006年7月國家環(huán)?？偩峙挪榱?555個化工石化項目，結(jié)果表明81%的建設(shè)項目位于江河流域、人口密集區(qū)等環(huán)境敏感區(qū)域，45%為重大風(fēng)險源[2]。同時，新建罐區(qū)油品儲量巨大，儲罐相對集中，發(fā)生事故后容易發(fā)生連鎖效應(yīng)，引發(fā)災(zāi)害性后果，如2015年4月6日漳州古雷石化罐區(qū)大火，最初事故儲罐先后引燃了鄰近3個儲罐，并且罐區(qū)火災(zāi)反復(fù)復(fù)燃，持續(xù)了將近 3天，救災(zāi)過程導(dǎo)致6人受傷，被迫疏散周圍29096名群眾，造成了嚴(yán)重的社會影響[3]。因此，加強對儲罐區(qū)的定量風(fēng)險評估，尤其是針對罐區(qū)內(nèi)連鎖事故的風(fēng)險評估是十分必要的。本文根據(jù)儲罐事故的發(fā)生發(fā)展規(guī)律，將事件鏈效應(yīng)引入到罐區(qū)定量風(fēng)險評估中，建立了基于事件鏈的罐區(qū)定量風(fēng)險評估方法。同時，利用個人風(fēng)險判定準(zhǔn)則，對事故場景數(shù)目進行了有效的篩選，避免冗長、復(fù)雜的計算。最后，以某罐區(qū)雷擊事件鏈為例，探討了事件鏈效應(yīng)對罐區(qū)風(fēng)險結(jié)果的影響。

1　事件鏈概念

本文將某一始發(fā)事件發(fā)生后，引發(fā)了一系列次生、衍生事件的現(xiàn)象定義為事件鏈[4]。基于事件鏈的風(fēng)險評估是以初始事故作為事件鏈的起始端點，研究事故發(fā)展過程中的擴展事故，確定出可能形成的事故場景，針對事故發(fā)生場景及發(fā)生概率，定量計算罐區(qū)風(fēng)險值，并以此制定相應(yīng)的風(fēng)險管理方案[5]。其中，罐區(qū)初始事故是指罐區(qū)最初發(fā)生的事故，通常以單一儲罐事故作為初始事故；擴展事故是指初始事故發(fā)生后，鄰近儲罐在危險有害因素作用下發(fā)生失效的事故[6]；罐區(qū)事故場景指罐區(qū)所有儲罐可能發(fā)生事故的組合情況[7]。

2　罐區(qū)事件鏈分析評估流程

基于事件鏈風(fēng)險評估的重點在于確定事件鏈中的始發(fā)事故以及擴展事故之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。在具體分析中可以分為幾個部分:確定始發(fā)事故、明確擴展事故、選擇有效事故場景和罐區(qū)風(fēng)險計算，具體流程見圖1。

2.1 確定分析始發(fā)事故

在基于事件鏈的定量風(fēng)險評估流程中，首先需要確定儲罐始發(fā)事故的類型，并計算該始發(fā)事故發(fā)生的概率。

Abdolhamidzadeh等[8]對224起化工連鎖事故進行統(tǒng)計分析，得出爆炸作為初始事故占總連鎖事故數(shù)目的57%，火災(zāi)占總事故數(shù)目的43%。本文對上述224起事故進一步分類，不考慮運輸和處理加工過程中儲罐事故，獲得54起罐區(qū)事故，其中火災(zāi)作為初始事故占 46.3%，儲罐爆炸作為初始事故占38.9%，其余初始事故占14.8%。因此，本文重點考慮火災(zāi)和爆炸作為罐區(qū)的始發(fā)事故。

圖1　罐區(qū)事件鏈的定量風(fēng)險評估流程Fig.1 Flow diagram of procedure used for quantitative assessment of risk based on event-chain

針對始發(fā)事故發(fā)生的概率，Chang等[9]對發(fā)生在1960～2003年的242起儲罐事故發(fā)生原因進行了分析，繪制了罐區(qū)事故魚刺圖，圖中列出了8大類導(dǎo)致罐區(qū)事故的原因，具體細分為52種。根據(jù)罐區(qū)事故魚刺圖，結(jié)合事件樹分析即可求得初始事故的發(fā)生概率。同時，針對部分特定原因造成的儲罐破壞，國外學(xué)者建立了相關(guān)的定量計算模型，如Salzano等[10-11]建立了儲罐破壞程度與峰值加速度的對應(yīng)關(guān)系和概率計算模型，Necci等[12-13]建立了雷擊和洪水作用下儲罐失效的概率模型。

2.2 事故擴展概率模型

罐區(qū)發(fā)生火災(zāi)或爆炸等始發(fā)事故后，產(chǎn)生危險因素主要為輻射和爆炸沖擊波。輻射和沖擊波分布可以分別依據(jù)池火模型和 TNO模型計算求得，具體可參考美國消防指導(dǎo)手冊（SFPE）和法國黃皮書（Yellow Book）等[14-15]。

始發(fā)事故發(fā)生后，鄰近儲罐在危險因素作用下，失效概率增加，引發(fā)連鎖事故。連鎖事故擴展過程中，各類有害因素相互耦合，機理相對復(fù)雜。Cozzani等[6]根據(jù)大量的連鎖事故案例，統(tǒng)計分析得出失效概率模型。

其中，P(j|i)代表儲罐i發(fā)生事故后儲罐j失效概率；中間變量Y計算方法見表1。

該模型以導(dǎo)致事故擴展的熱輻射、沖擊波、爆炸碎片等危險因素作為分析依據(jù)，經(jīng)過驗證能夠很好地預(yù)測事故擴展概率，并且相對簡單，因此得到了廣泛的應(yīng)用，如 Cozzani等[16-18]、季學(xué)偉等[4]利用了該模型對化工園區(qū)的連鎖事故進行風(fēng)險評估。本文也基于該模型對事故擴展進行定量計算。

表1　事故擴展失效概率模型參數(shù)Y[6]Table 1 Models for escalation probability used for event-chain

2.3 有效事故場景篩選

對于大型罐區(qū)，初始事故發(fā)生后，罐區(qū)內(nèi)儲罐相對較多，形成的事故場景數(shù)可達 2n（n為儲罐數(shù)量），因此需要一種簡單有效地篩選方法，確定出罐區(qū)內(nèi)有效的事故場景。儲罐i（i為儲罐編號）發(fā)生事故后，事故場景S的發(fā)生概率為

其中，k為事故場景S中儲罐失效數(shù)目，j為在始發(fā)事故影響下發(fā)生事故的儲罐編號；fi為始發(fā)事故的發(fā)生概率。對罐區(qū)定量風(fēng)險評估，通常以個人風(fēng)險作為衡量風(fēng)險大小的指標(biāo)，并且部分國家給出了相關(guān)判斷標(biāo)準(zhǔn)，見表 2[19]。本文以荷蘭個人風(fēng)險的容忍風(fēng)險值作為篩選有效場景的準(zhǔn)則，即事故場景發(fā)生概率小于10-6時，即看作無效事故場景。通過該篩選準(zhǔn)則可減少大量事故場景，避免復(fù)雜、冗長的計算。

2.4 風(fēng)險計算

個人風(fēng)險是指長期出現(xiàn)在某一特定位置且未受保護的個體由于災(zāi)害的發(fā)生而導(dǎo)致死亡的概率；

表3　不同國家或地區(qū)對個人風(fēng)險標(biāo)準(zhǔn)可接受標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Individual risk acceptance criteria for different countries or regions

社會風(fēng)險是指園區(qū)內(nèi)任何大于或等于特定人數(shù)死亡的事件發(fā)生的概率[19]。人員暴露在不同有害因素環(huán)境中，受到的傷害不同。國外學(xué)者根據(jù)大量實驗得出了在不同熱輻射和爆炸沖擊波作用下，人員死亡的概率為

其中，Y為中間變量，計算過程見表3。

表3　人員脆弱性模型[20]Table 3 Models for human vulnerability[20]

針對不同事故場景，危險有害因素可分為瞬時危險有害因素和持續(xù)性危險有害因素，在罐區(qū)事故中分別對應(yīng)了沖擊波和熱輻射。

熱輻射作用導(dǎo)致人員死亡的風(fēng)險

爆炸沖擊波導(dǎo)致人員傷亡的風(fēng)險

罐區(qū)最終的個人風(fēng)險計算表達式為

社會風(fēng)險是評價罐區(qū)合理性的一個重要指標(biāo)。Jonkman等[21]給出了相關(guān)計算公式

其中，ρ(x,y)表示罐區(qū)內(nèi)某區(qū)域的人員密度。對定量風(fēng)險評估，部分國家給出了個人風(fēng)險判斷標(biāo)準(zhǔn)，見表 2[19]。其中，荷蘭提出的風(fēng)險接受水平得到了國際上普遍的認可。本文采用該標(biāo)準(zhǔn)作為衡量風(fēng)險大小的判定依據(jù)。

圖2　社會風(fēng)險評價標(biāo)準(zhǔn)圖Fig.2 Map of social risk assessment criteria

對社會風(fēng)險，荷蘭相關(guān)部門明確要求

其中，1-FN(X)表示死亡人數(shù)超過X人的累積概率。對?；反鎯ρb置，規(guī)范中選取n=1,C=10-2定義為風(fēng)險中性區(qū)域；規(guī)范中選取n=2,C=10-2定義為風(fēng)險規(guī)避區(qū)域[21]。社會風(fēng)險通常以F-N曲線來表示，具體見圖2。

3　事件鏈案例研究與討論

選擇某一罐區(qū)單元作為研究對象，分布見圖3，分析雷擊導(dǎo)致的罐區(qū)風(fēng)險。儲罐類型為浮頂儲罐，直徑為32 m，高25 m，承裝油品為汽油，燃燒熱值為4.6×107 J·kg-1，該地的年雷暴平日數(shù)為25 d，人口密度為0.01人·m-2，人員暴露時間為10 s。儲罐的相對位置參數(shù)見表 4。在算例中，分別以每個浮頂儲罐的全表面火災(zāi)作為罐區(qū)始發(fā)事故。

圖3　某罐區(qū)儲罐分布圖Fig.3 Distribution of storage tanks

表4　儲罐的相對位置參數(shù)Table 4 Relative coordinates of the tanks

根據(jù)雷擊儲罐的特點，結(jié)合事故擴展規(guī)律，繪制罐區(qū)雷擊事件鏈，見圖 4。通過計算事件鏈中節(jié)點發(fā)生的概率，得出由于雷擊導(dǎo)致的罐區(qū)個人風(fēng)險和社會風(fēng)險。

圖4　罐區(qū)雷擊事件鏈?zhǔn)疽鈭DFig.4 Lighting event-chain of the storage tank areas

首先，雷擊導(dǎo)致的始發(fā)事故發(fā)生概率fi可通過式(9) 計算得出

式中，ND每年儲罐遭到雷擊的頻率；P為儲罐遭遇雷擊后發(fā)生火災(zāi)概率。

國際電工委員會提出的 IEC 62305—2給出了ND計算公式[22]

其中，CD為儲罐位置因子，取值為0.5；NG為雷擊大地密度，結(jié)合當(dāng)?shù)乩妆┤諗?shù)取值為 2.5；AD為儲罐對雷電截收的有效面積

式中，D為儲罐直徑，H為儲罐高度。

儲罐遭到雷擊引發(fā)火災(zāi)的概率，由式(12)[23]計算

其中，I為儲罐導(dǎo)電片的臨界電流，取值0.04 kA。

罐區(qū)火災(zāi)發(fā)生后，可根據(jù)池火模型計算不同位置處的輻射強度[14-15]

式中，E為火焰表面發(fā)射率，kW·m-2; τ為大氣透射率，取值1；F12為角系數(shù)，在火焰形狀一定條件下，該值取決于目標(biāo)物體到火焰的距離。其中，E和F12的詳細計算過程可參考SFPE中第11節(jié)[14]。

3.1 以儲罐1作為初始事故儲罐

根據(jù)式（9），得出Tank 1遭到雷擊并發(fā)生池火的概率（f1）為0.0153次·年-1。儲罐 1發(fā)生全表面火災(zāi)后，根據(jù)池火模型，計算得出罐區(qū)內(nèi)熱輻射的分布。結(jié)合式（1），得出鄰近儲罐失效的概率，計算結(jié)果見表5。

表5　儲罐1發(fā)生火災(zāi)后鄰近儲罐發(fā)生事故概率Table 5 Failure probability of surrounded tanks under Tank 1 with a full surface fire

通過表5得出，儲罐1發(fā)生全表面火災(zāi)后，儲罐2和3與儲罐1的距離最近，發(fā)生失效的概率相對其他儲罐較大，計算結(jié)果符合實際情況。然后以周圍儲罐失效概率為基礎(chǔ)，可得出不同的事故場景和相應(yīng)場景發(fā)生的概率，見表6。

根據(jù)表6看出，場景2、3、5發(fā)生概率大于10—5，同時傷亡人數(shù)大于最初的事故場景 1，說明罐區(qū)擴展事故造成的風(fēng)險不可忽略，需要考慮。根據(jù)不同事故場景及發(fā)生的概率，可以得出:在不考慮事件鏈的條件下，會忽略很多對罐區(qū)風(fēng)險影響較大的事故場景，造成風(fēng)險計算值與實際值存在較大偏差。為了直觀分析事件鏈效應(yīng)對罐區(qū)風(fēng)險分布的影響，本文對比了儲罐 1發(fā)生火災(zāi)后，是否考慮事件鏈效應(yīng)的風(fēng)險分布變化。

表6　儲罐1發(fā)生火災(zāi)可導(dǎo)致的事故場景Table 6 Possible accident scenarios under Tank 1 with a full surface fire

根據(jù)個人風(fēng)險值大小，將罐區(qū)分為死亡區(qū)（IR>10-2）、不可接受區(qū)域（10-5

通過對比圖5和圖6的風(fēng)險分布變化，可得出:在考慮事件鏈的條件下，不可接受區(qū)域面積擴大了將近一倍，同時風(fēng)險規(guī)劃區(qū)域面積明顯增加。因此，在不考慮事件鏈的條件下，風(fēng)險計算結(jié)果與實際風(fēng)險分布偏差很大，直接影響到罐區(qū)內(nèi)重要裝置的布置。

圖5　不考慮事件鏈儲罐1造成的個人風(fēng)險分布Fig.5 Individual risk distribution of Tank 1 without considering event-chain

圖6　考慮事件鏈儲罐1造成的個人風(fēng)險分布Fig.6 Individual risk distribution of Tank 1 with considering event-chain

3.2 以儲罐3作為初始事故儲罐

儲罐3相對儲罐1，周圍儲罐相對密集，風(fēng)險相對較大。根據(jù)式（9）儲罐 3遭到雷擊的頻率是0.0153次·年-1。表7列出了在儲罐3發(fā)生事故后，鄰近儲罐發(fā)生破壞的概率。儲罐3發(fā)生火災(zāi)后，可形成的事故場景見表8。

表7　儲罐3發(fā)生火災(zāi)后鄰近儲罐發(fā)生事故概率Table 7 Failure probability of surrounded tanks under Tank 3 with a full surface fire

根據(jù)表6與表8比較分析，得出儲罐之間距離越近，數(shù)量越多，形成的有效事故場景數(shù)量越大，事件鏈效應(yīng)相對明顯。圖7和圖8分別繪制了Tank 3發(fā)生火災(zāi)后是否考慮事件鏈效應(yīng)的個人風(fēng)險分布對比圖。根據(jù)圖7和圖8風(fēng)險分布變化，可以得出，考慮事件鏈效應(yīng)時，罐區(qū)實際風(fēng)險增加，尤其是不可接受區(qū)域面積明顯擴大。

圖7　不考慮事件鏈效應(yīng)Tank 3造成的個人風(fēng)險Fig.7 Individual risk distribution of Tank 3 without considering event-chain

3.3 罐區(qū)雷擊風(fēng)險分析

罐區(qū)雷擊風(fēng)險分析依次以單個儲罐發(fā)生火災(zāi)作為初始事故，分析和篩選可形成的事故場景，根據(jù)有效事故場景計算整個單元內(nèi)的風(fēng)險大小，其中計算中間步驟可按照3.1節(jié)和3.2節(jié)。本文對比是否考慮事件鏈的個人風(fēng)險分布變化，見圖9、圖10。

圖8　考慮事件鏈效應(yīng)Tank 3造成的個人風(fēng)險Fig.8 Individual risk distribution of Tank 3 with considering event-chain

圖9　不考慮事件鏈效應(yīng)的罐區(qū)雷擊個人風(fēng)險分布圖Fig.9 Individual risk distribution because of lighting based on traditional method

圖10　考慮事件鏈效應(yīng)的罐區(qū)雷擊個人風(fēng)險分布圖Fig.10 Individual risk distribution because of lighting based on event-chain method

通過圖9、圖10的個人風(fēng)險分布圖，得出雷擊對于該地罐區(qū)影響較大，需要重點預(yù)防。對比風(fēng)險規(guī)劃區(qū)域和不可接受區(qū)域的面積變化，說明事件鏈效應(yīng)對于罐區(qū)影響十分明顯。對于重要控制裝置的布置如閥門等，應(yīng)該避免出現(xiàn)在不可接受區(qū)域內(nèi)。

基于個人風(fēng)險大小，結(jié)合罐區(qū)周邊人口密度，社會風(fēng)險的計算結(jié)果見圖11。

結(jié)合社會風(fēng)險判斷曲線（圖 2），該罐區(qū)單元內(nèi)儲罐布置需要適當(dāng)調(diào)整或降低周圍人口密度，避免罐區(qū)社會風(fēng)險進入風(fēng)險規(guī)避區(qū)域內(nèi)（紅線以上區(qū)域）。根據(jù)社會風(fēng)險圖，可以看出是否考慮事件鏈效應(yīng)對評估結(jié)果影響很大，需要重點關(guān)注。因此，對于大型罐區(qū)風(fēng)險評估，考慮儲罐之間的相互作用是十分必要的。

圖11　罐區(qū)社會風(fēng)險圖Fig.11 F-N societal risk curves obtained from analysis of storage tank areas

4　結(jié) 論

（1）基于事件鏈風(fēng)險評估，考慮了罐區(qū)事故的動態(tài)發(fā)展過程，符合事故發(fā)展的實際規(guī)律。同時，以事故場景作為定量風(fēng)險分析的依據(jù)，結(jié)果符合實際。

（2）大型罐區(qū)儲罐數(shù)量多，相對密集，引入事件鏈效應(yīng)后，考慮了更多合理的事故場景，罐區(qū)風(fēng)險明顯增加，需要重點規(guī)劃改善的區(qū)域擴大。因此，在實際規(guī)劃中需要重點考慮事件鏈效應(yīng)。

（3）風(fēng)險分析過程中引入了個人風(fēng)險接受準(zhǔn)則，對事故場景進行了有效的篩選，避免了冗長、復(fù)雜的計算，使該方法能夠適用于大型儲罐區(qū)，擴大了評估方法的應(yīng)用范圍。

符 號 說 明

Ps——超壓值, kPa

q——熱輻射強度，kw·m-2

te——人員暴露時間，s

ttf——儲罐失效時間，s

V——儲罐容積，m-3

下角標(biāo)

e——單次爆炸沖擊波

ep——多次爆炸沖擊波

rd——熱輻射

total——總和

References

[1] 吳宗之, 許銘. 化工園區(qū)土地利用安全規(guī)劃優(yōu)化方法[J]. 化工學(xué)報, 2011, 62(1):125-131.

WU Z Z, XU M. Optimization method of land—use safety planningfor chemical industry park [J]. CIESC Journal, 2011, 62(1): 125-131.

[2] 國家環(huán)?？偩? 環(huán)?？偩止既珖なㄔO(shè)項目環(huán)境風(fēng)險排查結(jié)果[R]. 北京:國家環(huán)?？偩? 2006.

State Environmental Protection Administration. The results of the investigation to environmental risk of petrochemical and chemical construction projects in Chin [R]. Beijing: SEPA, 2006.

[3] 項開來,沈汝發(fā),王成. 福建漳州古雷石化大火環(huán)境未現(xiàn)異常[N]. http://www.fj.xinhuanet.com/xhs/2015-04/111114936832 .htm.

XIANG K L, SHEN R F, WANG C. The environmental condition of Zhangzhou Gulei did not appear abnormal under the petrochemical fires [N]. http://www.fj.xinhuanet.com/xhs/2015-04/111114936832. htm.

[4] 季學(xué)偉, 翁文國, 趙前勝. 突發(fā)事件鏈的定量風(fēng)險分析方法[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2009, (11): 1749-1752.

JI X W, WENG W G, ZHAO Q S. Quantitative disaster chain risk analysis[J]. Journal of Tsinghua University(Natural Science Edition), 2009, (11): 1749-1752.

[5] KHAN F I, ABBASI S A. An assessment of the likelihood of occurrence, and the damage potential of domino effect (chain of accidents) in a typical cluster of industries[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2001, 14(4): 283-306.

[6] COZZANI V, GUBINELLI G, ANTONIONI G, et al. The assessment of risk caused by domino effect in quantitative area risk analysis[J]. Journal of hazardous Materials, 2005, 127(1): 14-30.

[7] 馬科偉, 朱建新, 包士毅. 基于多米諾效應(yīng)的化工園區(qū)定量風(fēng)險評估方法研究[J]. 浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2011, 39(1): 29-33.

MA K W, ZHU J X, BAO S Y. Research on quantitative risk assessment in chemical park based on domino effect model [J]. Journal of Zhejiang University of Technology, 2011, 39(1): 29-33.

[8] ABDOLHAMIDZADEH B, ABBASI T, RASHTCHIAN D, et al. Domino effect in process-industry accidents—an inventory of past events and identification of some patterns[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2011, 24(5): 575-593.

[9] CHANG J I, LIN C C. A study of storage tank accidents[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2006, 19(1): 51-59.

[10] SALZANO E, IERVOLINO I, FABBROCINO G. Seismic risk of atmospheric storage tanks in the framework of quantitative risk analysis[J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2003, 16(5): 403-409.

[11] FABBROCINO G, IERVOLINO I, ORLANDO F, et al. Quantitative risk analysis of oil storage facilities in seismic areas[J]. Journal of Hazardous Materials, 2005, 123(1): 61-69.

[12] NECCI A, ANTONIONI G, COZZANI V, et al. A model for process equipment damage probability assessment due to lightning[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2013, 115: 91-99.

[13] LANDUCCI G, ANTONIONI G, TUGNOLI A, et al. Release of hazardous substances in flood events: damage model for atmospheric storage tanks[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2012, 106: 200-216.

[14] DINENNO P J. SFPE Handbook of Fire Protection Engineering[M]. New York: John Wiley & Sons Inc., 2008.

[15] VAN DEN BOSCH C, WETERINGS R. Methods for the calculation of physical effects: due to releases of hazardous materials (liquids and gases)[M]. The Hague, 1997.

[16] GUBINELLI G, ZANELLI S, COZZANI V. A simplified model for the assessment of the impact probability of fragments [J]. Journal of Hazardous Materials, 2004, 116(3): 175-187.

[17] CAMPEDEL M, COZZANI V, GARCIA-AGREDA A, et al. Extending the quantitative assessment of industrial risks to earthquake effects [J]. Risk Analysis, 2008, 28(5): 1231-1246.

[18] ANTONIONI G, SPADONI G, COZZANI V. Application of domino effect quantitative risk assessment to an extended industrial area [J]. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 2009, 22(5): 614-624.

[19] CHRISTOU M D, AMENDOLA A, SMEDER M. The control of major accident hazards: the land-use planning issue [J]. Journal of Hazardous Materials, 1999, 65(1): 151-178.

[20] LEES F. Lees' Loss Prevention in the Process Industries: Hazard Identification, Assessment and Control [M]. Butterworth-Heinemann, 2012.

[21] JONKMAN S N, VAN GELDER P, VRIJLING J K. An overview of quantitative risk measures for loss of life and economic damage[J]. Journal of Hazardous Materials, 2003, 99(1): 1-30.

[22] International Electrotechnical Commission. Protection against Lighting-Part 2: Risk Management: IEC62305-2 [S]. London: European Standards, 2006.

[23] 中華人民共和國電力工業(yè)部. 流電氣裝置的過電壓保護和絕緣配合: DL/T 620-1997 [S]. 北京: 中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,1997.

Electric Power Industry Ministry of the People’s Republic of China. Overvoltage protection and insulation coordination for AC electrical installations: DL/T 620-1997 [S]. Beijing: Standards Press of China, 1997.

2015-12-25收到初稿，2016-02-24收到修改稿。

聯(lián)系人:黃弘。第一作者:趙金龍（1988—），男，博士研究生。

Received date: 2015-12-25.

中圖分類號:X 4

文獻標(biāo)志碼:A

文章編號:0438—1157（2016）07—3084—07

DOI:10.11949/j.issn.0438-1157.20151908

基金項目:“十二五”國家科技支撐計劃項目（2015BAK12B01）；化學(xué)品安全控制國家重點實驗室開放課題（10010104-15-ZC0613-0107）。

Corresponding author:Prof. HUANG hong, hhong@tsinghua.edu.cn supported by the National Key Technology Research and Development Program of the Ministry of Science and Technology of China (2015BAK12B01) and the State Key Laboratory of Safety and Control for Chemicals(10010104-15-ZC0613-0107).

Quantitative risk assessment in storage tank areas based on event-chains

ZHAO Jinlong, HUANG Hong, LI Cong, WANG Jianjun
(Institute of Physical Engineering/Institute of Public Safety Research, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

Abstract:Large storage tank areas are easily involved into severe accidents because of event-chains. According to the accidental escalation’s law of tank accidents, the quantitative risk assessment method based on event-chains is developed. In the method, the individual risk (IR) and societal risk (SR) are calculated based on the practical accident scenarios that may occur because of event-chains. Moreover, the principals of individual risk are introduced to determine the effective scenarios, and thus many practical scenarios will be cut down. In the paper, the lightning event chain of tank areas is taken as an example. From the result, it can conclude that some common scenarios that have obvious effects are neglected and the calculated results are conservative by using the traditional method. Moreover, the planning areas enlarge obviously as the event chains are considered. Therefore, it is essential to consider the event chain especially for big tank areas.

Key words:tank areas; event-chain; quantitative risk assessment; individual risk; societal risk