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    海底管道出露懸空環(huán)境風(fēng)險的定量評價研究

    2017-02-09 09:16:59李佳峻郭偉其陳新璽
    海洋科學(xué) 2017年10期
    關(guān)鍵詞:懸空平湖分區(qū)

    李佳峻, 郭偉其, 張 杰, 陳新璽

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    海底管道出露懸空環(huán)境風(fēng)險的定量評價研究

    李佳峻1, 3, 郭偉其2, 3, 張 杰2, 3, 陳新璽2, 3

    (1. 上海海洋大學(xué) 海洋科學(xué)學(xué)院, 上海 201306; 2. 國家海洋局東海海洋環(huán)境調(diào)查勘察中心, 上海 200137; 3. 上海東海海洋工程勘察設(shè)計研究院, 上海 200137)

    海底管道是海洋油氣輸送的主要方式, 其運行狀況直接關(guān)系到海上油氣田的安全和海洋生態(tài)環(huán)境的質(zhì)量。本文先以海底管道出露懸空作為故障樹的頂事件, 分析出海洋環(huán)境中各項基本事件, 構(gòu)建針對海洋環(huán)境的海底管道故障樹模型; 再以灰色模糊識別為理論基礎(chǔ), 量化對海底管道安全有影響的海洋環(huán)境因素, 并以層次分析法對每個風(fēng)險因素進(jìn)行分級賦權(quán), 確定評價指標(biāo)范圍和權(quán)重, 進(jìn)而構(gòu)建海洋環(huán)境條件的海底管道風(fēng)險評價體系。利用該體系對平湖油氣田海底管道4個區(qū)段進(jìn)行環(huán)境風(fēng)險評價, 避免了將整段管道一同評價導(dǎo)致的信息均等化, 評價結(jié)果不能真實反映風(fēng)險等級高的區(qū)段的情況; 評價結(jié)果與管道2014~2016年現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)對比, 兩者均顯示P2分區(qū)中海底管道的風(fēng)險等級較高, 說明了該模型具有一定的合理性和實用性。

    海底管道; 環(huán)境風(fēng)險評價; 灰色模糊綜合評價模型; 海洋因素

    海底管道作為海上油氣平臺向陸地終端輸送的重要紐帶, 是目前最安全、最經(jīng)濟(jì)和最可靠的海上油氣運輸方式。隨著海上油氣勘探技術(shù)的提升, 海底管道所達(dá)到海域越來越深, 鋪設(shè)距離越來越長, 數(shù)量越來越多, 密度越來越大, 海底管道的管理難度也隨之增加。為保障海底管道的正常運行, 需建立一套完善的海底管道風(fēng)險評估體系, 為管道的維護(hù)和管理提供科學(xué)合理的依據(jù), 避免造成重大的經(jīng)濟(jì)損失和對海洋生態(tài)環(huán)境的破壞。

    自20世紀(jì)70年代開始, 世界海上油氣開發(fā)技術(shù)先進(jìn)的國家對管道進(jìn)行風(fēng)險評估研究。20世紀(jì)90年代出版的《管道風(fēng)險管理手冊》(Pipeline Risk Management Manual)[1]總結(jié)了美國前20年對管道風(fēng)險評估研究的重要成果, 具有里程碑意義。最近幾年, 國內(nèi)相關(guān)研究工作者建立了多種適用于海底管道風(fēng)險綜合評價體系和方法: 董麗麗[2]基于灰色模式識別理論建立了路由定量風(fēng)險評估指標(biāo)體系, 經(jīng)量化風(fēng)險后得到評估體系的標(biāo)準(zhǔn)模式并以此開發(fā)海底管道路由定量風(fēng)險評估軟件; 謝云杰[3]在風(fēng)險辨別和故障樹分析的基礎(chǔ)上, 對海底管道所在的海底生態(tài)環(huán)境和實際情況進(jìn)行了考察, 建立了適用于海底管道系統(tǒng)風(fēng)險分析管理的評價體系, 對海底管道進(jìn)行綜合評價; 丁鵬[4]依據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論, 結(jié)合專家打分法和故障類型影響分析(Failure Mode Effect and Criticality Analysis, FMECA)風(fēng)險分析法, 對勝利埕島油田某段管道區(qū)內(nèi)各種風(fēng)險影響因素進(jìn)行綜合評價; 張方元[5]建立了海底管道故障樹模型, 求出了故障樹中所有的最小割集, 得到了管道失效概率, 實現(xiàn)了風(fēng)險評價由定性到定量的轉(zhuǎn)變; 楊娥[6]利用海底管道的未確知測度理論方法建立海底管道風(fēng)險評價模型, 并采用置信度識別原則對風(fēng)險評價結(jié)果進(jìn)行處理, 增加了評價結(jié)果的可信度; 朱倩[7]利用灰色系統(tǒng)和模糊數(shù)學(xué)理論, 搭建海底管道系統(tǒng)的灰色模糊綜合評價模型, 并以我國南海某海底輸氣管線為例, 開展海底管線實際工程的風(fēng)險評估工作, 取得了加好的效果。

    在前人研究海底管道風(fēng)險評估方法的基礎(chǔ)上, 本文排除管道自身材料和人為活動的影響, 以海洋環(huán)境因素作為風(fēng)險源點開展研究, 結(jié)合故障樹分析法和灰色模糊識別理論, 量化海洋環(huán)境因素, 構(gòu)建海洋環(huán)境因素灰色模糊評價體系。同時利用該體系對平湖油氣田海底管道進(jìn)行風(fēng)險評估, 并與2014~ 2016年平湖管道現(xiàn)場檢測數(shù)據(jù)對比分析。

    1 研究方法

    1.1 評價原理

    本文使用的評估方法是故障樹分析法[8]和灰色模糊識別理論[7, 9-12]。故障樹分析法是一種系統(tǒng)、規(guī)范的以圖形描述事件的方法, 它的特點是直觀性強、靈活性好, 對評價對象分析的過程就是對評價對象深入認(rèn)識的過程; 灰色模糊識別是將模糊數(shù)學(xué)與灰色系統(tǒng)相結(jié)合的理論, 它的特點是結(jié)合兩者研究不確定對象時的優(yōu)點, 用精確的數(shù)值來描述模棱兩可的現(xiàn)象。

    本文先以海底管道出露懸空為故障樹的頂事件, 分析出海洋環(huán)境中各項基本事件, 構(gòu)建針對海洋環(huán)境條件的海底管道故障樹模型, 再利用灰色模糊識別量化對海底管道安全有影響的海洋環(huán)境因素, 并以層次分析法對每個風(fēng)險因素進(jìn)行分級賦權(quán), 確定評價指標(biāo)范圍和權(quán)重, 建立針對海洋環(huán)境條件的海底管道風(fēng)險評估體系。

    1.2 海底管道故障樹模型

    將海底管道出露懸空看作是故障樹的最高點事件, 造成海底管道出露懸空的海洋環(huán)境因素可分為地質(zhì)條件和海洋水文氣象條件, 將這兩個因素作為故障樹的次頂事件, 以此類推, 二級評價因素10個, 三級評價因素18個, 從而建立海洋因素海底管道故障樹模型[13-17], 如圖1a和圖1b表示。

    圖1 海底管道故障樹模型的地質(zhì)條件部分(a)和海洋水文氣象條件部分(b)

    1.3 灰色模糊評價

    1.3.1 評價原理

    將多級因素的權(quán)重、模糊關(guān)系和置信度歸一化作為評判結(jié)果, 具體評價方法如下:

    1.3.2 海底管道風(fēng)險因素集

    依據(jù)海底管道故障樹模型, 得到多級灰色模糊綜合評判因素集, 如下所示。

    1.3.3 建立評判矩陣

    1.3.4 確定權(quán)重矩陣

    表1 海洋水文氣象條件的權(quán)重判斷矩陣

    將判斷矩陣進(jìn)行正規(guī)化處理, 得到

    對正規(guī)化矩陣進(jìn)行行向量正規(guī)化, 得到

    求出最大特征值, 得到

    進(jìn)行一致性檢驗, 得到

    其中,C為一致性指標(biāo),C是隨機(jī)一致性比例,R是層次平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。通過多次重復(fù)隨機(jī)運算獲得了R, 判斷矩陣的階數(shù)和R的取值是有相關(guān)性的, 當(dāng)C小于0.10的時侯, 說明權(quán)重判斷矩陣滿足一致性的要求, 也就是說矩陣具備合理權(quán)數(shù)分配; 如果C大于0.10, 說明權(quán)重判斷矩陣不符合一致性的要求, 需要進(jìn)行調(diào)整。

    同理, 我們可以得到各級評價因素的重要性權(quán)重矩陣為:

    本文采用五階度模糊語言構(gòu)成的評語集, 各個因素的在風(fēng)險上具體標(biāo)準(zhǔn)分為: 低風(fēng)險, 較低風(fēng)險, 中風(fēng)險, 較高風(fēng)險和高風(fēng)險這五級, 即海底管道風(fēng)險等級評語集為={優(yōu), 良, 中, 較差, 很差}。根據(jù)這樣的評語等級, 進(jìn)一步確定分級子因素的具體標(biāo)準(zhǔn), 在描述定性風(fēng)險因素的時候采用語言衡量[1], 利用具體分級范圍將風(fēng)險因素進(jìn)行數(shù)值化。為確保評價的合理性, 可對風(fēng)險因素評價等級表內(nèi)各項因素進(jìn)行刪減或調(diào)整等級區(qū)間以得到更詳細(xì)地針對特定海區(qū)的因素評價等級體系表, 調(diào)整后應(yīng)重新確定各因素的權(quán)重。由于海洋環(huán)境系統(tǒng)的復(fù)雜性, 因此其風(fēng)險并不具有絕對的含義。

    由此, 可制作得出中國海海底管道風(fēng)險因素評級等級體系表, 見表2。

    2 研究實例背景

    平湖海底管道處于長江水下三角洲南緣的杭州灣口和舟山群島海域, 于1998年建成投產(chǎn), 至今已運行十多年, 管道由于長年受海流沖刷等多種因素的影響, 近岸海區(qū)的管道容易出現(xiàn)長距離的出露和懸空。海底管道的出露和懸空狀態(tài)影響了管道的安全運行, 尤其是管道懸空給管道的正常運營帶來了嚴(yán)重的安全隱患。為及時掌握平湖油氣田海底管道的空間狀態(tài), 查明平湖油氣田海底管道路由海區(qū)海底的地形地貌, 以制定相應(yīng)的護(hù)管對策, 建設(shè)單位常年開展平湖油氣田海底管道路由檢測和相關(guān)調(diào)查工作。

    表2 中國海海底管道風(fēng)險因素評價等級體系表

    為真實客觀評價管道風(fēng)險, 避免將整段管道一同評價而造成信息均等化的評價結(jié)果不能真實反映風(fēng)險等級高的區(qū)段的情況出現(xiàn), 需根據(jù)水深潮汐、波浪、地質(zhì)特征和海底地形等因素將管段進(jìn)行分區(qū)評價。根據(jù)多年勘測結(jié)果, 綜合考慮水深和其他各種因素, 將此段管道劃分為4段, P1分區(qū)為杭州灣開闊區(qū), P2分區(qū)為大洋山西側(cè)島嶼邊緣區(qū), P3分區(qū)為岱衢洋寬闊水道區(qū), P4分區(qū)為岱衢外海區(qū), 如圖2。與此同時, 針對評價海區(qū)的實際海洋環(huán)境特點, 得到平湖油氣海底管道風(fēng)險因素評價等級體系表(表3), 使得評價結(jié)果更為客觀合理(本文使用數(shù)據(jù)來源于上海東海海洋工程勘察設(shè)計研究院在2014~2016年上半年和下半年6次平湖油氣田海底管道路由勘察的實測數(shù)據(jù), 包括: 地形數(shù)據(jù)、淺地層剖面數(shù)據(jù)、側(cè)掃聲吶數(shù)據(jù), 以及收集的其他單位實測數(shù)據(jù)和資料。)

    3 結(jié)果與分析

    3.1 模型評價結(jié)果

    根據(jù)平湖油氣海底管道檢測數(shù)據(jù)(表4)和風(fēng)險因素評級等級體系表要素, 可得到平湖油氣海底管道地質(zhì)條件因素評估表(表5)和海洋水文氣象條件因素評估表(表6)。

    根據(jù)上述評價原理和灰色模糊評價模型, 可計算得到灰色模糊綜合評判結(jié)果, 見表7。

    根據(jù)表7計算結(jié)果, P1分區(qū)中最大的模部隸屬度為0.352, 隸屬于Ⅰ級風(fēng)險, 管道處在安全狀態(tài); P2分區(qū)的最大模部隸屬度為0.312, 歸屬Ⅱ級風(fēng)險, 處于相對安全的狀態(tài); P3分區(qū)其最大隸屬度為0.386, 是Ⅰ級風(fēng)險, 也處在安全狀態(tài); 0.51的最大模部隸屬度說明P4分區(qū)為Ⅰ級風(fēng)險, 同樣也是處在安全的系統(tǒng)。4段分區(qū)評價結(jié)果的置信度均為0.1, 說明評價結(jié)果是可靠的。由此, 可以得到風(fēng)險等級排序為: P2>P1>P4>P3。

    3.2 實際檢測數(shù)據(jù)

    本文依據(jù)多年平湖油氣田海底管道檢測數(shù)據(jù),統(tǒng)計得出平湖油氣海底管道檢測狀態(tài)表[18](表8), P1分區(qū)內(nèi)管道處于出露狀態(tài)的均值為–0.14 m, 處于臨界懸空狀態(tài)的均值為–0.35 m, 處于懸空狀態(tài)的均值為–0.48 m, 進(jìn)行管道回填工作后檢測的均值為0.23 m; P2分區(qū)內(nèi)管道處于出露狀態(tài)的均值為–0.18 m, 處于臨界懸空狀態(tài)的均值為–0.35 m, 處于懸空狀態(tài)的均值為–0.44 m, 進(jìn)行管道回填工作后檢測的均值為0.26 m; P3分區(qū)內(nèi)管道處于出露狀態(tài)的均值為–0.15 m, 處于臨界懸空狀態(tài)的均值為–0.30 m, 處于懸空狀態(tài)的均值為–0.40 m, 且未檢測出有進(jìn)行回填工作的管段; P4分區(qū)內(nèi)管道處于出露狀態(tài)的均值為–0.17 m, 處于臨界懸空狀態(tài)的均值為–0.36 m, 處于懸空狀態(tài)的均值為–0.47 m, 且未檢測出有進(jìn)行回填工作的管段。

    圖2 東海平湖油氣田海底油氣管道分區(qū)圖

    表3 平湖油氣海底管道風(fēng)險因素評價等級體系表

    表4 平湖油氣海底管道檢測數(shù)據(jù)列表

    表5 平湖油氣海底管道地質(zhì)條件因素評估表

    表6 平湖油氣海底管道海洋水文氣象條件因素評估表

    Tab.6 Factor evaluation of Pinghu oil and gas pipeline marine hydrological and meteorological conditions

    表7 平湖油氣海底管道模糊評價匯總表

    表8 平湖油氣海底管道檢測狀態(tài)表

    對比各分區(qū), 管道出露狀態(tài)排序為P2>P4> P3>P1, 管道臨界懸空狀態(tài)排序為P4>P2=P1>P3, 管道懸空狀態(tài)排序為P1>P4>P2>P3, 加上P1和P2分區(qū)存在管道回填的情況, 所以排序情況應(yīng)調(diào)整為: 管道出露狀態(tài)排序為P2>P1>P4>P3, 管道臨界懸空狀態(tài)排序為P2>P1>P4>P3, 管道懸空狀態(tài)排序為P1> P2>P4>P3。因此, 管道的風(fēng)險等級排序為: P2>P1> P4>P3, 與灰色模糊綜合評判結(jié)果一致, 說明評價結(jié)果符合實際情況, 模型可信, 對實際有指導(dǎo)意義。

    3.3 分析與討論

    在平湖油氣海底管道灰色模糊評價模型中, 地震中的動參數(shù)和地震頻度, 以及沖淤幅度、有效波高、底質(zhì)類型在四個分區(qū)間內(nèi)雖占有較大比重, 但差異不大, 因此對管道的風(fēng)險等級影響是相同的; 水深、氣頂埋深、最大潮差、風(fēng)暴增水、坡度、風(fēng)暴潮發(fā)生頻率、臺風(fēng)強度、臺風(fēng)頻率等參數(shù)雖然在四個分區(qū)內(nèi)各有差異, 但其權(quán)重較小, 因此對管道的風(fēng)險等級評定的影響有限; 地貌單元和流速在四個分區(qū)間內(nèi)差異和比重都很大, 因此這兩項是對管道的風(fēng)險等級評定起著決定性的作用。

    P2分區(qū)靠近島嶼, 海流流速較高, 水深較淺, 且淺層氣廣泛發(fā)育, 因此水深、地貌單元和淺層氣發(fā)育范圍被評價為Ⅲ級; 沖淤幅度、有效波高和最大潮差這三項因素都被評價為Ⅱ級, 這使得P2分區(qū)最終評價結(jié)果為Ⅱ級風(fēng)險。從風(fēng)險評估后得出的結(jié)果看, 本次評估中有3個分區(qū)都是處于Ⅰ級風(fēng)險, 即系統(tǒng)處于安全的狀態(tài), 只有P2分區(qū)是處于Ⅱ級風(fēng)險, 相對安全的狀態(tài)。

    4 結(jié)論

    本文引入故障樹分析法, 構(gòu)建了針對海洋環(huán)境條件的海底管道故障樹模型; 再利用灰色模糊識別與層次分析法對每個風(fēng)險因素分級賦權(quán), 量化環(huán)境風(fēng)險因素, 構(gòu)建海洋環(huán)境條件的海底管道風(fēng)險評價體系。同時, 將上述評價體系應(yīng)用于平湖油氣海底管道風(fēng)險評價中, 評價結(jié)果與現(xiàn)場數(shù)據(jù)檢測結(jié)果一致, 說明了該體系的合理性和實用性, 為風(fēng)險管控提供科學(xué)理論支持。由于本文風(fēng)險體系中僅考慮了海洋環(huán)境因素, 有一定的局限性, 下一步將人類海洋開發(fā)活動和其他風(fēng)險因素引入模型中, 構(gòu)建更為綜合的風(fēng)險評價體系。

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    (本文編輯: 李曉燕)

    Quantitative assessment of environmental risk for exposed and dangling marine pipeline

    LI Jia-jun1, 3, GUO Wei-qi2, 3, ZHANG Jie2, 3, CHEN Xin-xi2, 3

    (1.College of Marine Science, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China; 2.East Sea Marine Environmental Investigating & Surveying Center, SOA China, Shanghai 200137, China; 3. Shanghai East Sea Marine Engineering Survey & Design Institute, Shanghai 200137, China)

    The submarine pipeline, whose operating conditions are directly related to the safety of the offshore oil and gas fields and quality of the marine ecological environment, is a major route of marine oil and gas transportation. In this study, an exposed and dangling submarine pipeline was used as the top of the fault tree to analyze the basic events of the marine environment. Subsequently, a submarine pipeline fault tree model for the marine environment was developed. Then, based on the theory of grey fuzzy identification, a risk assessment system of the submarine pipeline was established based on the grey fuzzy recognition theory and the analytic hierarchy process for each enhanced risk factor. With the above system, the environmental risk assessment of the submarine pipeline in the Pinghu oil and gas field was divided into four segments and risk assessment was carried out to avoid the equalization of information caused by the evaluation of the entire pipeline. The evaluation results cannot truly reflect the situation of the high-stakes segments. A comparison between the evaluation results and the on-site data from 2014 to 2016 showed that the risk level of the submarine pipeline in the P2 segment was higher than those in other segments. It was demonstrated that this model is reasonable and practical.

    Pinghu oil and gas pipeline; environmental risk assessment; comprehensive evaluation model of grey fuzzy; marine factor

    Apr. 17, 2017

    TE832

    A

    1000-3096(2017)10-0010-09

    10.11759/hykx20170417001

    2017-04-17;

    2017-08-18

    海洋公益性行業(yè)科研專項項目(201305026); 國家海洋局重點實驗室開放研究基金課題(MATHAB201607)

    [Marine public welfare industry special scientific research projects, No.201305026; The state oceanic administration key laboratory open fund research, No.MATHAB201607]

    李佳峻(1990-), 男, 廣西梧州人, 碩士, 主要從事海底管道風(fēng)險評估研究, 電話: 18930201890, 電子郵箱: 476494421@qq.com; 郭偉其, 通信作者, 教授級高工, 電話: 18930873068, E-mail: guoweiqi@eastsea.gov.cn

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