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    基于多層次灰色聚類的儲罐風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法研究

    2020-04-16 06:39:30魏麗麗王國光楊金惠李紅波付瑞娟劉釔池
    油氣田地面工程 2020年4期
    關(guān)鍵詞:灰類儲罐灰色

    魏麗麗 王國光 楊金惠 李紅波 付瑞娟 劉釔池

    1中國石油華北油田公司工程技術(shù)研究院

    2中國石油華北油田公司第一采油廠

    3河北華北石油路橋工程有限公司

    4中國石油華北油田公司二連分公司

    5中國石油渤海鉆探工程有限公司井下作業(yè)分公司

    隨著我國能源行業(yè)的不斷發(fā)展,站場內(nèi)的儲罐區(qū)具有大容積、分布集中、易燃易爆等特點(diǎn),儲罐失效成為影響站場完整性和安全的重要因素。目前,對儲罐及其他站內(nèi)靜設(shè)備的評價(jià)方法主要采用基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)(RBI)技術(shù),它是國外發(fā)達(dá)國家通用的一種滿足經(jīng)濟(jì)性和安全性的評價(jià)管理手段[1-2]。RBI的概念最早由英國原子能協(xié)會提出,初期主要用于核工業(yè)相關(guān)設(shè)備的安全評價(jià),后來經(jīng)挪威船級社(DNV)的深入研究,頒布了API580 和API581兩個(gè)RBI 標(biāo)準(zhǔn),總結(jié)了風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算、流體泄漏量計(jì)算、常見設(shè)備失效概率以及各類工況下(應(yīng)力腐蝕開裂、高溫氫腐蝕、機(jī)械疲勞、脆性斷裂等)的定量計(jì)算方法,這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是建立RBI 模型的基礎(chǔ)。隨后,國內(nèi)也參考API581 編制了GB/T 26610《承壓設(shè)備系統(tǒng)基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)實(shí)施導(dǎo)則》等系列標(biāo)準(zhǔn),完善了RBI 評價(jià)模型。RBI 評價(jià)技術(shù)的作用主要體現(xiàn)在對檢驗(yàn)周期的調(diào)整優(yōu)化以及對維護(hù)策略的制定優(yōu)化兩方面。根據(jù)“28”原則可知,80%的高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)存在于20%的設(shè)備上,但常規(guī)的檢測手段(宏觀檢查、超聲波壁厚檢查、磁粉探傷等)往往進(jìn)行周期性檢查,容易存在過度檢測或檢測不足問題。對站場內(nèi)的設(shè)備和管道進(jìn)行RBI評價(jià)后,可有針對性地制定維護(hù)維修策略,重點(diǎn)檢測高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),優(yōu)化檢測周期,使下次檢測時(shí)設(shè)備和管道正好處于風(fēng)險(xiǎn)可接受的最高水平[3-4]。

    RBI 的基本原理為風(fēng)險(xiǎn)等級=失效可能性×失效后果,其中失效可能性用失效概率來定量表示,失效概率=同類設(shè)備平均失效概率×設(shè)備修正系數(shù)×管理系統(tǒng)評價(jià)系數(shù)。同類設(shè)備平均失效概率是建立在國內(nèi)外數(shù)年來多次設(shè)備失效歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù)上,代表一個(gè)行業(yè)而不是某一個(gè)設(shè)備的失效概率,服從正態(tài)分布,屬于定值;管理系統(tǒng)評價(jià)系數(shù)取決于主管單位的管理水平,對于某一單元,如聯(lián)合站或輸氣站來說,站內(nèi)的所有設(shè)備項(xiàng)的管理系統(tǒng)評價(jià)系數(shù)應(yīng)該是一致的,也屬于定值;設(shè)備修正系數(shù)包括技術(shù)因子、通用因子、機(jī)械因子和工藝因子四個(gè)方面,需要進(jìn)行定量分析。API581[5]和GB/T 26610.4[6]附錄中均是采用加和平均的方法計(jì)算修正系數(shù),一方面未考慮不同因子之間的影響權(quán)重,另一方面未考慮到過渡分值的存在。為此引用多層次灰色聚類評價(jià)模型,通過多層次分析,對多種影響因子之間的權(quán)重進(jìn)行分析判斷,再應(yīng)用灰色聚類,對不同指標(biāo)進(jìn)行排序,可以很好地解決這類多層次、非線性的復(fù)雜問題。

    1 多層次灰色聚類評價(jià)模型建立

    多層次灰色聚類綜合評價(jià)法是將層次分析法和灰色聚類評價(jià)法有機(jī)結(jié)合的一種評價(jià)方法。層次分析法和灰色聚類評價(jià)兩種方法都是基于定性和定量的多目標(biāo)決策分析方法,其中層次分析法主要用于系統(tǒng)化、多層次問題的分析和處理[7],灰色聚類評價(jià)法主要涉及縱向序列等相關(guān)問題的分析和處理。兩種方法的結(jié)合可以對復(fù)雜系統(tǒng)的各個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行分別評價(jià),同時(shí)也可以在子系統(tǒng)評價(jià)的基礎(chǔ)上對上層系統(tǒng)進(jìn)行綜合評價(jià),為多層次、多變量、非線性的復(fù)雜問題提供了解決方法[8-10]。首先,通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料及現(xiàn)場調(diào)研,把目標(biāo)問題條理化、層次化,構(gòu)造層次分析結(jié)構(gòu)模型,由熟悉目標(biāo)問題的專家給出兩兩判斷矩陣,矩陣應(yīng)為正反一致矩陣,對矩陣求最大特征根和特征向量,并對其進(jìn)行一致性判斷,看判斷矩陣是否滿足一致性要求,如滿足,此時(shí)的特征向量就對應(yīng)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重;然后繼續(xù)由專家對各指標(biāo)進(jìn)行評價(jià),得到評價(jià)樣本矩陣,根據(jù)目標(biāo)問題的特點(diǎn),確定評價(jià)灰類的等級、灰數(shù)以及白化權(quán)函數(shù);最后計(jì)算對應(yīng)的灰色權(quán)向量及權(quán)矩陣,與層次分析得到的權(quán)重相乘后得到不同層次的綜合評價(jià)結(jié)果。

    1.1 建立指標(biāo)體系

    運(yùn)用層次分析法,參考API581附錄C和GB/T 26610.4—2014的相關(guān)內(nèi)容,建立了適合儲罐的三級評價(jià)指標(biāo)體系。其中設(shè)備修正系數(shù)為第一層即目標(biāo)層(A),技術(shù)因子(B1)、通用因子(B2)、機(jī)械因子B3、工藝因子(B4)為第二層即準(zhǔn)則層,損傷速率(C1)、檢驗(yàn)程序有效性(C2)、工藝條件(C3)、寒冷條件(C4)、地震活動(C5)、設(shè)備復(fù)雜性(C6)、建造規(guī)范(C7)、壽命周期(C8)、安全系數(shù)(C9)、工藝連續(xù)性(C10)、工藝穩(wěn)定性(C11)、安全閥狀態(tài)(C12)為第三層即指標(biāo)層,具體指標(biāo)體系關(guān)系如圖1所示。

    圖1 多層次評價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Multi-level evaluation index system

    1.2 構(gòu)建判斷矩陣

    選取一定數(shù)量的具有工藝、腐蝕、設(shè)備等相應(yīng)專業(yè)知識的專家,按照1~9標(biāo)度對各層次指標(biāo)進(jìn)行賦值,通過兩兩元素比較構(gòu)建判斷矩陣M,矩陣M中的元素aij應(yīng)滿足:aij=1/aji、aii=1,i和j分別代表兩個(gè)因素相對于上一層的重要程度,其中各標(biāo)度代表的含義如表1所示。

    表1 標(biāo)度含義Tab.1 Scale meaning

    1.3 一致性檢驗(yàn)及層次權(quán)重

    由于專家將各類問題由定性分析轉(zhuǎn)為定量分析依靠的是個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺判斷,因此要對判斷矩陣的一致性進(jìn)行檢驗(yàn),主要體現(xiàn)在對判斷矩陣求特征根及特征向量,常用的方法有方根法、行和法、特征根法以及最小二乘法等。由于該計(jì)算要求精度不高,所以采用特征根法進(jìn)行計(jì)算,如果λ1、λ2…λn都滿足Ax=λx,此時(shí)矩陣A的最大特征根為λmax,特征向量為x。利用最大特征根進(jìn)行一致性指標(biāo)CI檢驗(yàn),隨后進(jìn)行一致性比例CR檢驗(yàn),公式如下

    式中:n為判斷矩陣階數(shù),RI為隨機(jī)一致性指標(biāo),取值情況見文獻(xiàn)[5]表2。

    當(dāng)CR<0.1 時(shí),矩陣通過一致性檢驗(yàn),此時(shí)的特征向量即為層次權(quán)重,記為ωm;否則,需要重新構(gòu)建矩陣。

    1.4 確定評價(jià)樣本矩陣及評價(jià)灰類

    同樣,采用專家分析方法,按照評分標(biāo)準(zhǔn)對指標(biāo)層的每個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià),第k(k=1,2,…,p)個(gè)專家對指標(biāo)Ci的評分矩陣為Dik,將不同專家對不同因素的打分集合在一起形成評價(jià)樣本矩陣D。由于API581 和GB/T 26610.4—2014 將失效概率分為5 個(gè)等級,因此評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)采用9 分制,按照1~9評分劃分5個(gè)等級,以分?jǐn)?shù)9、7、5、3、1為界限建立評分標(biāo)準(zhǔn),分別對應(yīng)等級為較低、低、中、高和較高,也分別對應(yīng)評價(jià)灰類的5個(gè)等級,對于無法具體判斷的等級采用過渡分值,具體評分標(biāo)準(zhǔn)見表2。

    表2 評分標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Scoring criteria

    灰類用e(i=1 2 …g)表示,一共有g(shù)個(gè)灰類,在此g=5。為了避免各指標(biāo)在聚類延展的過程中造成的白化信息缺失,評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)第一級和第五級分別采用上限測度白化權(quán)函數(shù)和下限測度白化權(quán)函數(shù),其余級別采用三角白化權(quán)函數(shù),其中每級灰度的白化權(quán)函數(shù)參照文獻(xiàn)[11]。

    1.5 確定灰色評價(jià)系數(shù)

    利用白化權(quán)函數(shù)求出單一指標(biāo)在不同評價(jià)灰類中的灰色評價(jià)系數(shù),對于指標(biāo)Ci來說,各個(gè)評價(jià)灰類的灰色評價(jià)系數(shù)為

    式中:fe為不同灰類的白化權(quán)函數(shù);dik為評價(jià)樣本矩陣D中的元素。

    1.6 確定灰色權(quán)向量及權(quán)矩陣

    1.7 綜合評價(jià)

    由下層到上層先分別計(jì)算準(zhǔn)則層的綜合評價(jià)向量Bi,然后計(jì)算目標(biāo)層的綜合評價(jià)向量B

    由于B是一個(gè)向量,無法對結(jié)果進(jìn)行量化分析,因此按照評價(jià)灰類等級進(jìn)行賦值,定義等值化向量O=(較低,低,中,高,較高)=(9,7,5,3,1),最后按照A=BOT得到綜合評價(jià)的量化數(shù)值。

    2 實(shí)例分析

    某聯(lián)合站內(nèi)有一座80 000 m3固定頂儲罐,2008年投產(chǎn)運(yùn)行,服役時(shí)間18 年。儲存介質(zhì)為原油(含水率<0.5%),直徑70 m,罐壁高22.9 m,最大有效液位21.5 m。罐壁采用12MnNiVR、Q235B 鋼板,過渡部分采用Q345R鋼板,罐底中幅板尺寸為3 000 mm×14 800 mm×15 mm,罐底采用12Mn-NiVR、Q235B 鋼板,抗風(fēng)圈采用Q345R 鋼板。該站場整體管理水平一般,對儲罐前期的設(shè)計(jì)、施工、驗(yàn)收、定期檢驗(yàn)、維修記錄等資料進(jìn)行了收集和整理,完善了原始資料。

    首先,結(jié)合圖1,通過兩兩元素比較得到不同層次的判斷矩陣,并進(jìn)行了一致性指標(biāo)檢驗(yàn),結(jié)果見表3~表7。

    表3 A-B 判斷矩陣及權(quán)重Tab.3 A-B judgment matrix and weights

    表4 B1-C 判斷矩陣及權(quán)重Tab.4 B1-C judgment matrix and weights

    表5 B2-C 判斷矩陣及權(quán)重Tab.5 B2-C judgment matrix and weights

    表6 B3-C 判斷矩陣及權(quán)重Tab.6 B3-C judgment matrix and weights

    表7 B4-C 判斷矩陣及權(quán)重Tab.7 B4-C judgment matrix and weights

    所有判斷矩陣均通過了一致性檢驗(yàn),權(quán)重向量分別為ωB=(0.546,0.086,0.200,0.168),ωB1=(0.200,0.800),ωB2=(0.582,0.309,0.109),ωB3=(0.564,0.055,0.263,0.118),ωB4=(0.672,0.063,0.265)。對指標(biāo)層的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行總排序,結(jié)果如表8所示。

    表8 指標(biāo)總排序Tab.8 Overall ranking of index

    由此可見,對該儲罐設(shè)備修正系數(shù)影響較大的因素(權(quán)重>0.1 的指標(biāo))主要是檢驗(yàn)程序有效性、損傷速率、安全閥狀態(tài)和設(shè)備復(fù)雜性。隨后選取5 位經(jīng)驗(yàn)豐富的專家(其中2 位為現(xiàn)場技術(shù)人員,3位為管理人員),按照1~9的評分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評分,得到評價(jià)樣本矩陣D。

    以計(jì)算指標(biāo)C1的灰色評價(jià)系數(shù)為例,第一灰類的評價(jià)系數(shù)為

    第二灰類的評價(jià)系數(shù)為

    第三灰類的評價(jià)系數(shù)為

    第四灰類的評價(jià)系數(shù)為

    第五灰類的評價(jià)系數(shù)為

    5位專家對指標(biāo)C1評價(jià)后,屬于各灰類等級的權(quán)向量為7,0.333 3,0.238 0,0.143 0,0),其他指標(biāo)的計(jì)算方法類似,將不同指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)向量綜合后得到灰色評價(jià)矩陣R。

    由指標(biāo)層→準(zhǔn)則層→目標(biāo)層逐層計(jì)算評價(jià)結(jié)果,其中B1的綜合評價(jià)Bi=ωB1R1=(0.200 0.800)=(0.289 9 0.310 3 0.243 3 0.156 5 0),其余指標(biāo)的計(jì)算方法類似,最終得到目標(biāo)層的綜合評價(jià)向量B。

    由于B是一個(gè)向量,無法對結(jié)果進(jìn)行量化分析,因此按照評價(jià)灰類等級進(jìn)行賦值,定義等值化向量O=(較低,低,中,高,較高)=(9,7,5,3,1)。將B向量作為權(quán)數(shù),進(jìn)行加權(quán)計(jì)算(A=BOT),得到設(shè)備修正系數(shù)的量化數(shù)值為7.030 8,結(jié)果介于(9,7)之間,根據(jù)評分標(biāo)準(zhǔn),該儲罐的評價(jià)等級為“低”。在此,取泄漏孔徑為6 mm的儲罐同類設(shè)備平均失效概率4×10-5,取管理系統(tǒng)評價(jià)系數(shù)1.0,則該儲罐底板的失效概率為0.000 28,失效可能性為3級,失效后果按照GB/T 26110.5進(jìn)行定量分析為D級,最終該儲罐底板的風(fēng)險(xiǎn)等級為中高風(fēng)險(xiǎn)。依據(jù)聲發(fā)射裝置對該儲罐底板進(jìn)行檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)存在不同程度的腐蝕(圖2),需要進(jìn)一步完善維護(hù)和維修策略。

    圖2 儲罐底板腐蝕狀況Fig.2 Corrosion condition of tank bottom plate

    3 結(jié)束語

    (1)應(yīng)用多層次分析法,建立了適合儲罐的設(shè)備修正系數(shù)的三級評價(jià)指標(biāo)體系,包括目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層。

    (2)通過層次分析,可以對影響設(shè)備修正系數(shù)的指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重排序,找到影響失效概率的主要因素。

    (3)通過聚類分析,利用過渡分值構(gòu)建評價(jià)樣本矩陣,可以很好地對設(shè)備系數(shù)進(jìn)行有效修正,為儲罐及其他靜設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)提供技術(shù)思路。

    (4)該方法的缺點(diǎn)是依然比較依賴專家判斷,今后可以嘗試與其他客觀數(shù)值分析方法(如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等方法)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,對失效模型進(jìn)行改進(jìn)。

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