基于多因素的儲油罐健康狀態(tài)綜合評估方法*

張洪華

（福建省特種設備檢驗研究院，福州 350008）

0 引言

近些年來，石油、化工行業(yè)作為我國的支柱產業(yè)，對國民經濟發(fā)展起著重要作用。由于安全監(jiān)測與管理技術落后，石油庫區(qū)時有重大安全事故發(fā)生，在這方面有慘重的教訓[1-2]。通過對以往事故的統(tǒng)計分析，我國在石化行業(yè)的安全生產事故高發(fā)的原因具體表現(xiàn)在安全監(jiān)測、評估方法落后，多因素綜合評估技術缺乏，行業(yè)數(shù)據(jù)與經驗未能實現(xiàn)大面積共享等。因此，開展石油儲油罐健康狀態(tài)綜合評估技術的研究，對現(xiàn)有裝備的健康狀態(tài)評估方法進行改進，對現(xiàn)有算法進行創(chuàng)新，提高安全技術的水平，建立安全、可靠的安全監(jiān)測系統(tǒng)，建立科學、全面的評估體系，對有效減少石化行業(yè)庫區(qū)事故隱患，預防事故的發(fā)生，遏止人員傷亡、經濟損失和保障國家經濟與社會的可持續(xù)發(fā)展具有重大現(xiàn)實意義。

目前常用的健康狀態(tài)評估方法有模型法、層次分析法、模糊評判法、人工神經網(wǎng)絡法和貝葉斯網(wǎng)絡法等。針對現(xiàn)有的健康狀態(tài)評估技術，本文提供了一種新的、更為全面的系統(tǒng)健康狀態(tài)評估方法，對現(xiàn)有評估方法進行了靈活地運用和改進，為理論方法研究提供新的思路。具體在于以下兩方面：（1）該健康狀態(tài)評估方法綜合了基礎參數(shù)的劣化度健康狀態(tài)評估方法和在線監(jiān)測參數(shù)的基于FMECA（Failure Mode Effects and Criticality Analysis）[3]的裝備健康狀態(tài)評估方法；（2）基礎參數(shù)的劣化度健康狀態(tài)評估方面，根據(jù)不同基礎參數(shù)的特點，采用了不同的劣化度評估方法，其改進的劣化度評估方法為綜合人員評分（技術人員、檢修人員和操作人員打分估計）和裝備實際使用時間計算劣化度，創(chuàng)新了評估公式，使之對特定參數(shù)的評估更為科學與準確。

1 基于多因素的儲油罐健康狀態(tài)評估模型

一種基于多因素采集的石化儲油罐健康狀態(tài)評估模型如圖1所示，由基于FEMCA的動態(tài)參數(shù)健康狀態(tài)評估，基于劣化度和改進劣化度的基礎參數(shù)健康狀態(tài)評估，以及綜合上述兩個健康狀態(tài)的綜合評估3部分組成。

2 基于多因素的儲油罐健康狀態(tài)評估方法

基于多因素的儲油罐健康狀態(tài)評估方法，分別對動態(tài)參數(shù)和儲油罐基礎進行健康狀態(tài)評估，最終將兩者評估結果進行綜合，得出最終健康狀態(tài)結果。

2.1 選取評價因素

中國石油天然氣股份有限公司沈國光等[4]在《國內石油化工行業(yè)儲罐事故統(tǒng)計分析及對策研究》中，針對2006—2014年發(fā)生的84起中國石油化工企業(yè)儲油罐事故案例進行了統(tǒng)計分析。84起中有51起事故中發(fā)生了人員傷亡，傷亡事故絕大部分為火災爆炸事故?；瘜W品導致事故發(fā)生起數(shù)排序中，排前10 位的是：油氣、氫氣、汽油、柴油、硫化氫、液化氣、污油、渣油、C4、C6，此10種化學品導致事故的起數(shù)占事故總數(shù)50%以上，達到67.9%。其中油氣為石油化工儲罐事故統(tǒng)計中的最高發(fā)品種。在統(tǒng)計的84起事故案例中，火災爆炸事故案例有42 例，起火原因主要有明火、靜電、撞擊火花、自燃、雷擊5種。綜合分析可知，由明火、靜電、撞擊火花、自燃、雷擊引起的爆炸是導致事故及傷亡發(fā)生的主要原因，其中引起爆炸的主要化學品為油氣。

圖1 基于多因素的儲油罐健康狀態(tài)評估模型

石油儲油罐為特種設備，其設計、制造、安裝、操作、維護等都有嚴格的行業(yè)標準及規(guī)程來約束。進行本課題的研究，確定其影響因素，應從此類行業(yè)標準及規(guī)范中進行查閱和借鑒，包括GB/T37327—2019[5]（《常壓儲罐完整性管理》）、SY/T 5921-2011[6]（《立式圓筒形鋼制焊接油罐操作維護修理規(guī)程》）等。

綜合以上最終確定評估的基礎參數(shù)包括投用、改造日期，涂層、保溫的施工質量，襯里的安裝質量，石油儲油罐歷次檢驗和檢測情況數(shù)據(jù)，各層壁板和底板的建造材料、名義厚度等；動態(tài)參數(shù)包括罐內溫度、罐內壓力、罐內液位、管道的振動數(shù)據(jù)、防雷接地電阻。

2.2 基于FMECA的動態(tài)參數(shù)健康狀態(tài)評估

考慮多種動態(tài)參數(shù)對評估結果的影響，采用了基于FMECA的健康狀態(tài)評估方法[7-8]。具體步驟如下所述。

（1）確定動態(tài)參數(shù)并編碼

由上述2.1 條確定了5 項動態(tài)參數(shù)：罐內溫度記為參數(shù)A，罐內壓力記為參數(shù)B，罐內液位記為參數(shù)C，管道的振動數(shù)據(jù)記為參數(shù)D，防雷接地電阻記為參數(shù)E。

（2）確定每種參數(shù)的異常概率p及異常嚴酷度級別q

對每種參數(shù)與對應設置好的正常范圍值進行比對，若超出正常范圍則記為異常，統(tǒng)計異常次數(shù)，用于測試數(shù)據(jù)分析；通過測試數(shù)據(jù)分析得到參數(shù)發(fā)生異常的概率p，概率p越小，則儲油罐健康狀態(tài)越好，即根據(jù)歷史正式運行天數(shù)統(tǒng)計每種參數(shù)發(fā)生異常的概率（正式運行天數(shù)內發(fā)生異常的次數(shù)/正式運行天數(shù)）。每種參數(shù)對應的參數(shù)異常嚴酷度級別分為I（強），II（較強），III（中等），IV（輕度），由專家進行評估得分。其每種參數(shù)的異常概率及異常嚴酷度級別如表1 所示。

表1 每種參數(shù)的異常概率及異常嚴酷度級別

（3）健康狀態(tài)概率隸屬度分布函數(shù)

根據(jù)每種參數(shù)發(fā)生異常概率p分布的特性，在一設定的置信區(qū)間內，監(jiān)測的參數(shù)異常發(fā)生的概率值越小，健康狀態(tài)越趨于優(yōu)[9-10]，則選擇三角分布作為健康狀態(tài)下參數(shù)發(fā)生異常的概率隸屬度分布函數(shù)，有：

（4）概率影響下健康狀態(tài)等級隸屬度矩陣

將監(jiān)測的參數(shù)A、參數(shù)B、參數(shù)C、參數(shù)D、參數(shù)E對應的發(fā)生異常的概率值代入概率隸屬度分布函數(shù)[11]，可得單因素影響下的健康狀態(tài)隸屬度向量分別為vA1、vB1、vC1、vD1、vE1。

（5）建立嚴酷度等級評分標準

嚴酷度等級的評分采用10分制，I～IV級對應1～10分，每級對應2～3個分數(shù)點，為便于分析，可將對應分數(shù)壓縮到0.1～1.0之間，如表2所示。

表2 嚴酷度等級評分

（6）建立參數(shù)異常嚴酷度隸屬度分布函數(shù)

參數(shù)異常嚴酷度和參數(shù)異常發(fā)生的概率對健康狀態(tài)的影響特性相同[12-13]，則同樣選取三角分布作為參數(shù)異常嚴酷度的健康狀態(tài)等級隸屬度分布函數(shù)，有：

（7） 嚴酷度影響下健康狀態(tài)等級隸屬度向量

針對A、B、C、D、E狀態(tài)的參數(shù)狀態(tài)嚴酷度級別（表1），按照表2的嚴酷度等級評分標準，選取各嚴酷度等級的最大評分值代入隸屬度分布函數(shù)[14]，可得單因素影響下的健康狀態(tài)隸屬度向量分別為vA2、vB2、vC2、vD2、vE2。

（8）獲取綜合影響下參數(shù)異常嚴酷度對健康狀態(tài)隸屬度向量

將動態(tài)監(jiān)測參數(shù)異常概率影響下各參數(shù)的健康狀態(tài)隸屬度向量vA1、vB1、vC1、vD1、vE1和參數(shù)異常嚴酷度影響下各參數(shù)的健康狀態(tài)隸屬度向量vA2、vB2、vC2、vD2、vE2與第j種健康狀態(tài)等級向量v0j分別進行灰色關聯(lián)；其中，j為健康狀態(tài)等級分健康、良好、注意、惡化和疾病，記作1，…，5；即向量v0j表示為：(0,0,1,0,0)、v04＝(0,0,0,1,0)、v05＝(0,0,0,0,1)。

ξkij(m) 可由下式求得：

式中：m＝1，…，5；k為參數(shù)A、B、C、D、E；因素i＝1，2；j＝1，…，5；為二級最小差；為二級最大差；為絕對差值。

（9）影響因素權重求解

rkij可由下式求得：

式中：m＝1，…，5；k為參數(shù)A、B、C、D、E；因素i＝1，2；j＝1，…，5。

再利用下式計算得到r′ki：

（10）模糊綜合評估

由vA1、vA2、vB1、vB2、vC1、vC2、vD1、vD2、vE1、vE2向 量 分 別 組 成 矩 陣VA、 VB、 VC、 VD和VE，并代入：

式中：k為參數(shù)A、B、C、D、E。

可得到儲油罐的A、B、C、D、E五種參數(shù)在參數(shù)異常發(fā)生概率和參數(shù)異常嚴酷度綜合影響下的健康狀態(tài)隸屬度向量分別為HA、HB、HC、HD、HE。

（11）儲油罐動態(tài)參數(shù)健康狀態(tài)

設置動態(tài)監(jiān)測參數(shù)異常概率與動態(tài)監(jiān)測參數(shù)異常嚴酷度綜合影響下的儲油罐動態(tài)監(jiān)測參數(shù)健康狀態(tài)等級為：健康、良好、注意、惡化、疾病；則根據(jù)最大隸屬度原則，通過健康狀態(tài)隸屬度向量HA、HB、HC、HD、HE能得儲油罐的A、B、C、D、E五種參數(shù)對應的儲油罐動態(tài)監(jiān)測參數(shù)健康狀態(tài)等級。

3.3 基于劣化度和改進劣化度的基礎參數(shù)健康狀態(tài)評估

（1）建立裝備狀態(tài)集和狀態(tài)評價集

所述儲油罐各基礎參數(shù)包括投用、改造日期，涂層、保溫和襯里的安裝質量，常壓儲油罐歷次檢驗和檢測情況數(shù)據(jù)，各層壁板和底板的建造材料、名義厚度，將此4 項基礎數(shù)據(jù)依次編為U1，U2，U3，U4；根據(jù)儲油罐各基礎數(shù)據(jù)，則儲油罐狀態(tài)集為U＝(U1，U2，U3，U4)；根據(jù)儲油罐動態(tài)監(jiān)測參數(shù)健康狀態(tài)等級：健康、良好、注意、惡化、疾?。粍t設定儲油罐的健康狀態(tài)等級分別對應為I，II，III，IV，V，則儲油罐狀態(tài)評價集為G＝(I，II，III，IV，V)。

（2） 確定基礎數(shù)據(jù)的重要度

通過對石化儲油罐專業(yè)資料的分析，關于4 項基礎參數(shù)的重要程度分析結果[15]，最終確定4項基礎參數(shù)的權重如表3所示。

表3 石化儲油罐基礎參數(shù)及權重

（3） 確定各基礎參數(shù)劣化度

針對表3 中不同基礎參數(shù)采用不同的劣化度計算方法。針對投用、改造日期的基礎參數(shù)U1，根據(jù)儲油罐實際使用時間計算劣化度[16-18]；即劣化度計算公式為：

式中：i＝1；t為儲油罐的使用時間；T為該儲油罐的平均故障壽命；k為故障指數(shù)，取值1或2。

針對涂層、保溫和襯里的安裝質量U2，常壓儲油罐歷次檢驗和檢測情況數(shù)據(jù)U3，各層壁板和底板的建造材料、名義厚度U4，這些基礎參數(shù)經過劣化度估算公式求解如下：

式中：X，Y，Z為系數(shù)，其值介于0～1 之間，0 代表健康，1代表完全劣化；P1、P2、P3分別為設計人員、質檢人員、行內專家的權重。

再結合儲油罐的平均故障壽命計算，基礎參數(shù)U2、P3、P4的劣化度如下式：

式中：t為儲油罐的使用時間；T為該儲油罐的平均故障壽命；k為故障指數(shù)，取值1或2。

（4） 建立基礎參數(shù)劣化度判斷矩陣

根據(jù)各基礎參數(shù)劣化度求其健康狀態(tài)等級的隸屬度，由于嶺形分布具有主值區(qū)間寬、過渡帶平緩的特點，能較好地反映儲油罐劣化度的狀態(tài)空間的模糊關系[19-20]，采用嶺形分布隸屬度函數(shù)：

可得到以劣化度為評價標準的模糊評判矩陣為：

（5）進行儲油罐基礎參數(shù)模糊綜合評估

式中：W＝(W1，W2，W3，W4)，可按表3權重取值。

（6）按最大隸屬度確定儲油罐基礎健康狀態(tài)

從基礎參數(shù)模糊綜合評估結果能得到該儲油罐基礎屬于健康、良好、注意、惡化、疾病的數(shù)值，再按最大隸屬度原則判斷儲油罐基礎參數(shù)所處的是健康、良好、注意、惡化、疾病中的哪一個狀態(tài)。

3.4 綜合健康狀態(tài)評估

取儲油罐在線監(jiān)測參數(shù)健康狀態(tài)和儲油罐基礎健康狀態(tài)中的嚴重級別作為綜合健康狀態(tài)評估結果。

4 結束語

本文在石化?；穾靺^(qū)這一關切民生和國家發(fā)展大計的特殊領域進行了健康狀態(tài)評估方法的研究，分析并確定了影響石油儲油罐健康狀態(tài)的各種因素，其中有動態(tài)在線監(jiān)測參數(shù)和基礎參數(shù)，其對儲油罐的影響機制不同，分別提出了不同的評估方法，并最終進行了綜合評估。針對在線監(jiān)測參數(shù)采用了基于FMECA的健康狀態(tài)評估方法；針對基礎參數(shù)采用了基于劣化度的評估方法，其中涂層、保溫和襯里的安裝質量，各層壁板和底板的建造材料、名義厚度等參數(shù)其影響權重存在不同，所以綜合了專家評分與平均故障壽命計算，新創(chuàng)了評估公式。