基于DBN的氣化爐故障動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估

馬夢迪，多依麗，孫 鐵

（1.遼寧石油化工大學(xué) 環(huán)境與安全工程學(xué)院，遼寧 撫順 113001；2.遼寧石油化工大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 撫順 113001）

煤化工行業(yè)日趨壯大，如何實(shí)現(xiàn)煤炭的高效清潔利用與煤氣化產(chǎn)業(yè)的安全穩(wěn)定運(yùn)行是目前現(xiàn)代煤化工行業(yè)研究的主要課題[1]。氣化爐是水煤漿氣化工藝的主要設(shè)備，其長時間運(yùn)行時易出現(xiàn)氣化爐堵渣、超溫等風(fēng)險(xiǎn)，甚至可能造成爆炸等后果，容易引發(fā)安全事故，影響系統(tǒng)的效益。因此，對氣化爐進(jìn)行動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估，能保障水煤漿氣化系統(tǒng)的平穩(wěn)運(yùn)行。

煤氣化工藝的工藝條件較為苛刻，其原料具有較高的危險(xiǎn)性，因而風(fēng)險(xiǎn)評估尤為重要。V.Villa等[2]利用多米諾效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)定量評價方法，分析和估計(jì)了事故嚴(yán)重程度，但沒有考慮人的影響；J.Brown等[3]通過人身傷亡和主要風(fēng)險(xiǎn)因素間的關(guān)系進(jìn)一步確定了風(fēng)險(xiǎn)等級。隨著各行業(yè)對風(fēng)險(xiǎn)評估認(rèn)知程度的提高，各行業(yè)都開始進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，但傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估方法存在局限性，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Network，BN）憑借其推理和預(yù)測能力，在很多行業(yè)得到應(yīng)用。N.Khakzacl等[4]利用BN對危險(xiǎn)場景進(jìn)行了動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)識別；P.W.Xin等[5]研究出可將危險(xiǎn)情景在BN中反映的模型，通過此模型可得到風(fēng)險(xiǎn)概率的實(shí)時動態(tài)等級；劉明等[6]通過BN和Noisy-or-Gate模型對氣化爐供料系統(tǒng)進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)分析，但未建立復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)評估體系；朱翔[7]運(yùn)用BN與AHP針對社區(qū)電網(wǎng)系統(tǒng)構(gòu)建指標(biāo)權(quán)重的評價體系，進(jìn)行了實(shí)時風(fēng)險(xiǎn)評估，但并未對系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。由于BN不能預(yù)測系統(tǒng)未來的變化趨勢，因此考慮時間因素的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Dynamic Bayesian Network，DBN）應(yīng)運(yùn)而生。趙志博等[8]通過Go法和DBN相結(jié)合的方法對冗余系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行分析，為故障診斷提供了新思路；H.Gao等[9]運(yùn)用DBT和DBN相結(jié)合的方法對氣化爐超溫進(jìn)行動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析，考慮了風(fēng)險(xiǎn)因素的時序性，降低了風(fēng)險(xiǎn)的不確定性，但未能將設(shè)備的整體風(fēng)險(xiǎn)情況表現(xiàn)出來。

為了更加直觀地展現(xiàn)設(shè)備的綜合風(fēng)險(xiǎn)狀況，本文基于DBN模型對氣化爐進(jìn)行動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估，基于AHP和Borda數(shù)原理，對引入維修和未引入維修因素的氣化爐系統(tǒng)進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)評估，并繪制了相應(yīng)的動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)矩陣圖。此方法可反映維修因素對系統(tǒng)的影響，從而提高系統(tǒng)的可靠度，延長設(shè)備的使用壽命。

1 研究方法

1.1 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)又稱為時間貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[10]，也可稱之為隨時間發(fā)展的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，可用概率表示其分布情況，其表達(dá)式見式（1）。

式中，N=1,2,…,n；Pa（Xi）為Xi的父節(jié)點(diǎn)。

一個DBN網(wǎng)絡(luò)由（B0，B→）構(gòu)成。其中，B0為最初的BN，B→為由包含2個以上時間片的BN組成的圖形[11]。當(dāng)只有2個時間片時，其轉(zhuǎn)移概率可以表示為：

式中，Pa(Xti)為Xti的父節(jié)點(diǎn)；Xt、Xt-1分別為t和t－1時的節(jié)點(diǎn)。

1.2 風(fēng)險(xiǎn)矩陣

風(fēng)險(xiǎn)矩陣法（Mix Matrix）是美國首先運(yùn)用于軍事的評估方法，它的內(nèi)容形式并不固定[12]，主要由紅、橙、黃、藍(lán)等4種顏色表示，其風(fēng)險(xiǎn)等級由藍(lán)到紅逐步上升。

建立風(fēng)險(xiǎn)矩陣時，主要從傷害后果、傷害可能性2個方面考慮。傷害后果即風(fēng)險(xiǎn)影響，需要從健康、環(huán)境、安全、財(cái)產(chǎn)等幾個因素進(jìn)行考慮，本文的傷害后果從輕微到特別重大分為7個等級，用A、B、C、D、E、F、G表示，其中A表示傷害后果最輕，G表示傷害后果最重。傷害后果發(fā)生的可能性即風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率，從小到大分為8個等級，用正整數(shù)1—8表示，其中1級（≤10-8）表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率最小，8級（＞1）表示風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率最大，風(fēng)險(xiǎn)矩陣如圖1所示。風(fēng)險(xiǎn)矩陣中每一個具體數(shù)字（圖1中括號內(nèi)的數(shù)字）代表該風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)量化值，其最小值為1，最大值為200。

圖1 風(fēng)險(xiǎn)矩陣

2 建模與分析

2.1 水煤漿氣化單元簡介

水煤漿氣化系統(tǒng)是水煤漿氣化工藝的重要組成部分，其流程如圖2所示。在水煤漿氣化單元中，煤漿通過煤漿泵加壓，經(jīng)過噴嘴，在高溫下與氧氣發(fā)生反應(yīng)，生成合成氣并伴有少量的煤灰產(chǎn)生；隨后，煤灰以熔融態(tài)的小顆粒和生成的合成氣由燃燒室進(jìn)入激冷室；在激冷室中，冷卻合成氣，并去除多余的灰渣，然后排入渣池，而合成氣則進(jìn)入洗滌塔，進(jìn)行下一步的操作。

圖2 水煤漿氣化流程

氣化爐是水煤漿加壓氣化的核心設(shè)備，直接影響氣化反應(yīng)的進(jìn)行。在氣化爐中，需要完成水煤漿的氣化、去除灰渣等操作。但是，如果材料選擇不當(dāng)、溫度過高，則會造成氣化爐失效。

2.2 磨煤機(jī)故障DBN模型的建立

以水煤漿工藝流程為基礎(chǔ)，結(jié)合企業(yè)HAZOP分析報(bào)告和相關(guān)資料，從氣化爐超溫、氣化爐堵渣、激冷室故障等3個方面，人、機(jī)、環(huán)、管等4個角度篩選導(dǎo)致氣化爐故障的風(fēng)險(xiǎn)因素，共確定了22個基本事件，然后基于GENIE軟件推理計(jì)算，模擬了50個時間片下氣化爐的運(yùn)行狀況，氣化爐故障運(yùn)行后的DBN模型如圖3所示。圖3中，帶有標(biāo)識“1”的有向弧線表示相鄰時間片的動態(tài)演化關(guān)系。

圖3 氣化爐故障DBN模型

2.3 模糊概率的確定

煤化工設(shè)備既往事故資料缺乏，因此無法得到很多故障信息，故本文采用模糊評估方法解決根節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率難以確定的問題。J.H.Purba等[13]引入模糊數(shù)確定了基本事件的失效概率。本文參照文獻(xiàn)[14]確定根節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率，整理了所有專家的評價意見。最終確定的根節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率如圖4所示。

圖4 最終確定的根節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率

2.4 動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評估

建立DBN模型后，選擇3個時間片對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。首先，運(yùn)用DBN的先驗(yàn)概率和專家意見，對根節(jié)點(diǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)等級和風(fēng)險(xiǎn)量化分?jǐn)?shù)進(jìn)行初步判定；然后，基于Borda數(shù)[15]和AHP原理[16]，對風(fēng)險(xiǎn)因素的重要性進(jìn)行排序并校驗(yàn)一致性；結(jié)合計(jì)算所得風(fēng)險(xiǎn)量化分?jǐn)?shù)和風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重得到系統(tǒng)的綜合風(fēng)險(xiǎn)量化值，依據(jù)DBN的后驗(yàn)概率對氣化爐故障的風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行判定，最后引入維修因素對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)等級再次評定。

（1）對根節(jié)點(diǎn)事件進(jìn)行評級。根據(jù)事故資料和根節(jié)點(diǎn)的先驗(yàn)概率，利用DBN的預(yù)測功能，對T=1、T=30、T=50等3個時間片下的根節(jié)點(diǎn)事件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評級并得出量化分?jǐn)?shù)，結(jié)果如圖5所示。

圖5 根節(jié)點(diǎn)事件基本風(fēng)險(xiǎn)評級及量化分?jǐn)?shù)

（2）計(jì)算Borda數(shù)。運(yùn)用Borda數(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序，Borda數(shù)越小，風(fēng)險(xiǎn)因素的重要性越大。以洗滌塔安全閥誤開、放空切斷閥誤開、氧氣緩沖罐出口壓力高等3個事件為例。當(dāng)T=1時，從風(fēng)險(xiǎn)后果考慮，比洗滌塔安全閥誤開事件更嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)因素個數(shù)為0；從傷害可能性來看，比洗滌塔安全閥誤開事件更嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)因素?cái)?shù)為1，因此洗滌塔安全閥誤開事件Borda數(shù)為5。依次計(jì)算整個系統(tǒng)的Borda數(shù)，即可獲得風(fēng)險(xiǎn)因素的重要性順序。根節(jié)點(diǎn)在T=1、T=30、T=50時的Borda數(shù)如圖6所示。

圖6 根節(jié)點(diǎn)在T=1、T=30、T=50時的Borda數(shù)

（3）對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評估。綜合風(fēng)險(xiǎn)量化分?jǐn)?shù)的計(jì)算式見式（3）。

式中，Z為綜合風(fēng)險(xiǎn)量化分?jǐn)?shù)；Ri為每個因素的風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)；wi為風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重。

對氣化爐超溫、氣化爐堵渣、激冷室故障等3個中間事件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評級，最后基于此信息對氣化爐發(fā)生故障事件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。

（4）維修因素下的風(fēng)險(xiǎn)綜合評估。引入維修因素，研究了維修因素下系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)情況。在復(fù)雜系統(tǒng)中，設(shè)備的故障往往呈指數(shù)分布。經(jīng)過咨詢相關(guān)專家和參考有關(guān)資料，制定合適的維修系數(shù)，以T=50時為參考，按照上述步驟重新計(jì)算系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)等級。維修因素下氣化爐故障的風(fēng)險(xiǎn)等級計(jì)算結(jié)果見表1。

表1 維修因素下氣化爐故障的風(fēng)險(xiǎn)等級計(jì)算結(jié)果

3 氣化爐故障動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)分析

3.1 預(yù)測診斷推理

基于DBN的預(yù)測，模擬了氣化爐系統(tǒng)故障率在50個時間片下的變化情況。氣化爐在有/無維修因素下的故障率見圖7。由圖7可知，開始時有/無維修因素下氣化爐的故障率并無差異；隨著系統(tǒng)的運(yùn)行，維修因素對氣化爐故障率的影響越來越顯著。

圖7 氣化爐在有/無維修因素下的故障率

T=50時激冷室故障、氣化爐堵渣和氣化爐超溫的失效概率如圖8所示。由圖8可以看出，導(dǎo)致氣化爐發(fā)生故障的主要因素為激冷室故障和氣化爐超溫。因此，在氣化爐高溫運(yùn)行時，應(yīng)防范煤漿泄漏與堵塞，關(guān)注煤漿濃度變化，在激冷室中進(jìn)行降溫操作，采用降溫除塵技術(shù)并選用較好的閥芯以防止氣化爐堵渣。

圖8 中間事件失效概率

T=1、T=30、T=50時 根 節(jié) 點(diǎn) 事 件 的ROV（Ratio of Value）和后驗(yàn)概率如圖9所示。

圖9 T=1、T=30、T=50時根節(jié)點(diǎn)事件的ROV和后驗(yàn)概率

分析圖9可以得出如下結(jié)論：在T=1時，應(yīng)注意洗滌塔安全閥誤開、放空切斷閥誤開、激冷環(huán)室堵渣、膜盒沖蝕、煤灰沉積過多、煤灰黏度較大、爐溫溫度較高的影響，操作過程中應(yīng)注意員工培訓(xùn)；在T=30和T=50時，煤漿管線泄漏和激冷環(huán)孔洞堵塞變化最大，應(yīng)注意這些因素對系統(tǒng)的影響。綜上，氣化爐在進(jìn)行氣化反應(yīng)操作時，應(yīng)關(guān)注煤漿的泄漏與否和煤渣對系統(tǒng)的影響并及時排渣。

3.2 動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)矩陣分析

DBN和風(fēng)險(xiǎn)矩陣相結(jié)合，繪制T=1、T=30、T=50的風(fēng)險(xiǎn)矩陣。中間事件和氣化爐故障的動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)矩陣如圖10所示。圖10中，三角形表示氣化爐超溫事件，正方形表示激冷室故障事件，菱形表示氣化爐堵渣事件。由圖10可以看出，在T=1時，氣化爐超溫、激冷室故障、氣化爐堵渣均處于藍(lán)色區(qū)域，說明系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)屬于可接受的范圍內(nèi)；在T=30時，氣化爐超溫、激冷室故障、氣化爐堵渣均移至黃色區(qū)域，意味著系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)等級上升；在T=50時，風(fēng)險(xiǎn)變化并不明顯，但系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)仍呈上升趨勢。

圖10 中間事件和氣化爐故障的動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)矩陣

T=50時有/無維修因素下氣化爐故障動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)矩陣如圖11所示。由圖11可以看出，在維修因素的作用下，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)明顯下降。

圖11 T=50時有/無維修因素下氣化爐故障動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)矩陣

4 結(jié)論

（1）通過DBN的預(yù)測功能發(fā)現(xiàn)，影響氣化爐發(fā)生故障的主要因素是氣化爐堵渣和氣化爐超溫，這一結(jié)果與企業(yè)的實(shí)際運(yùn)行情況相符，驗(yàn)證了本文DBN方法的可行性。

（2）與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估方法進(jìn)行比較的結(jié)果可知，動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)矩陣直觀地反映系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的整體情況，說明維修因素對降低系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義，可為延長設(shè)備的使用壽命、提高經(jīng)濟(jì)效益提供技術(shù)支撐。