基于Fuzzy-LOPA分析的儲罐區(qū)池火災(zāi)風(fēng)險評價

連子超, 張亞明, 張路, 王旭輝, 許佳, 梁昌晶

(1. 華北油田公司華港燃氣集團,河北 任丘 062552;2. 中國石油渤海鉆探油氣井測試分公司,河北 廊坊 065000;3. 華北油田公司 第五采油廠,河北 辛集 052360;4. 中國石油長慶油田分公司 第十一采油廠,陜西 西安 710016;5. 國家管網(wǎng)集團山東省分公司 德州作業(yè)區(qū),山東 德州 253000)

原油具有較高的飽和蒸汽壓,一旦儲罐發(fā)生泄漏,根據(jù)點火源位置的不同,極易引發(fā)池火、閃火、蒸汽云爆炸、中毒等事故[1-2]。據(jù)國內(nèi)消防部門的調(diào)研報告顯示,池火災(zāi)在所有儲罐泄漏事故中的出現(xiàn)次數(shù)高達40%,且當(dāng)池火災(zāi)引發(fā)的熱輻射通量超過相鄰儲罐的事故升級閾值時,還會引發(fā)多米諾效應(yīng),發(fā)生二次或更高次的事故[3]。因此,分析儲罐池火災(zāi)風(fēng)險,對于限制事故傳播和擴展,減輕事故損失和優(yōu)化減緩措施顯得尤為重要。

目前,關(guān)于油氣站場內(nèi)儲罐、管道等靜設(shè)備的風(fēng)險評價多采用保護層分析(LOPA),但在識別獨立保護層或確定初始事件概率時,通常根據(jù)文獻[4]中的相關(guān)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)以單值形式表示,無法反映過程風(fēng)險的動態(tài)性和模糊性。文獻[5-7]分別采用模糊數(shù)學(xué)(Fuzzy)理論引入油庫和天然氣處理站的風(fēng)險評價,但未給出現(xiàn)有保護措施是否滿足風(fēng)險可容忍程度,也只是對事故發(fā)生的可能性進行了梳理,未考慮事故后果?；诖?將Fuzzy-LOPA分析相結(jié)合,從事故發(fā)生可能性和事故后果兩方面構(gòu)建模糊風(fēng)險評價矩陣,根據(jù)隸屬度函數(shù)確定模糊語言,通過模糊控制規(guī)則確定風(fēng)險模糊值用于風(fēng)險決策分析。

1 模糊保護層風(fēng)險評價模型

1.1 事故發(fā)生可能性計算

對于儲罐區(qū)池火災(zāi)的發(fā)生概率與傳統(tǒng)的LOPA分析一致,即通過識別保護層的有效性、獨立性和可審查性,確定保護層是否具有有效防止事故發(fā)生且不受其余初始事件或其他保護層失效影響的功能。通過獨立保護層的判斷,計算單一場景下的事故發(fā)生可能性,如式(1)所示:

(1)

1.2 事故后果嚴(yán)重性計算

在“洋蔥”結(jié)構(gòu)的保護層模型中,一般不將最外層的“站場和周圍社區(qū)的應(yīng)急響應(yīng)”作為獨立保護層,這是由于事故發(fā)生后組織人員疏散、救援、滅火及事故后處理等具有不確定性,因此在降低事故發(fā)生的可能性上不一定有效。但該類保護層可以顯著降低事故后果的嚴(yán)重程度,可作為計算事故后果嚴(yán)重性的基礎(chǔ),如式(2)所示:

C=C0-SI

(2)

式中:C——事故后果嚴(yán)重性指數(shù);C0——未采取保護層時的后果嚴(yán)重性指數(shù);SI——站場和周圍社區(qū)的應(yīng)急響應(yīng)發(fā)揮作用時,后果嚴(yán)重性降低指數(shù)。

考慮到站場應(yīng)急響應(yīng)時間與探測火災(zāi)、火災(zāi)報警、啟動應(yīng)急響應(yīng)程度等相關(guān),取10～20 min內(nèi)最佳,時間過短,應(yīng)急響應(yīng)的準(zhǔn)備不充分,無法對池火災(zāi)進行有效撲滅;時間過長,應(yīng)急救援超過了有效控制目標(biāo)火災(zāi)的時間,導(dǎo)致火災(zāi)無法控制。同理,社區(qū)及周邊的消防救援力量因距離發(fā)生池火災(zāi)的儲罐較遠,與應(yīng)急救援隊伍接到應(yīng)急任務(wù)、開始準(zhǔn)備和控制目標(biāo)火災(zāi)的時間有關(guān),最佳的應(yīng)急響應(yīng)時間應(yīng)為20～30 min。因此,將應(yīng)急響應(yīng)時間與SI指數(shù)相結(jié)合,采用正態(tài)分布表示兩者之間的關(guān)系,如圖1所示。SI的取值范圍為0～1,即當(dāng)應(yīng)急響應(yīng)時間取中值時,可以降低一個后果嚴(yán)重性等級。

圖1 應(yīng)急響應(yīng)時間與SI指數(shù)的關(guān)系示意

1.3 模糊風(fēng)險計算

模糊風(fēng)險計算是利用自然語言將上述得到的確切值模糊化處理,考慮到事故發(fā)生可能性的計算結(jié)果為10-n數(shù)量級,為了便于風(fēng)險矩陣的使用,對該值取負對數(shù)轉(zhuǎn)化。模糊集的劃分范圍及論域描述見表1所列。

表1 模糊集的劃分范圍及論域描述

表1對應(yīng)的隸屬度函數(shù)如圖2所示。隸屬度函數(shù)表示論域中1個元素屬于某1個模糊集合的程度,論域中的值越大,則隸屬度越大[8]。

圖2 不同論域的隸屬度函數(shù)示意

隨后,根據(jù)專家經(jīng)驗,對輸入、輸出值之間的關(guān)系進行梳理分析,采用“if-then”語句得到模糊控制規(guī)則,共得到35條規(guī)則。以其中的3條信息為例,當(dāng)事故發(fā)生可能性為“不考慮”且事故后果嚴(yán)重性為“可以忽略”時,風(fēng)險為“可接受”;當(dāng)事故發(fā)生可能性為“不可能”且事故后果嚴(yán)重性為“中”時,風(fēng)險為“可容忍”;當(dāng)事故發(fā)生可能性為“較高”且事故后果嚴(yán)重性為“災(zāi)難性”時,風(fēng)險為“不可接受”。其余規(guī)則依次類推,風(fēng)險的模糊控制規(guī)則見表2所列。

表2 事故后果嚴(yán)重性的模糊控制規(guī)則

隨后,通過模糊邏輯運算將上述語言描述轉(zhuǎn)化為具體的結(jié)果輸出[9],如式(3)所示:

μ= maxk{minμ(fn),μ(sm),μ(rz)}

(3)

式中:μ——模糊輸出集合;k——規(guī)則編號;fn,sm,rz——事故發(fā)生可能性、事故后果嚴(yán)重性和風(fēng)險的模糊集合;μ()——模糊輸入集合。

最后,對得到的模糊集合采用重心化法進行去模糊化,即可得到風(fēng)險的清晰值。

2 案例分析

以某陸上油田聯(lián)合站的儲罐區(qū)為例,罐區(qū)共有4座1×104m3的原油儲罐,單罐直徑為28.5 m,高度為15.8 m,充裝系數(shù)為0.85,在此不考慮單罐池火災(zāi)引發(fā)的多米諾效應(yīng),只對單一儲罐進行LOPA分析。

統(tǒng)計該油田1976—2020年的儲罐池火災(zāi)事故及油罐總數(shù),統(tǒng)計結(jié)果見表3所列。根據(jù)信息擴散原理中正態(tài)擴散函數(shù)計算池火災(zāi)的發(fā)生概率[10-11],得到每年0次的發(fā)生概率為0.432 1,每年1次的發(fā)生概率為0.091 81,每年2次的發(fā)生概率為5.8×10-4。最后,忽略聚集程度和規(guī)模對池火災(zāi)的影響,得到該儲罐區(qū)發(fā)生池火災(zāi)的概率為0.091 81×(該聯(lián)合站的油罐數(shù)量/該油田的油罐總數(shù))=0.098 1×4/78=5.03×10-3(次/a)。

表3 1976—2020年的儲罐池火災(zāi)事故統(tǒng)計結(jié)果 次

同理,根據(jù)以往池火災(zāi)造成的事故后果,保守估計認(rèn)為事故后果嚴(yán)重性為災(zāi)難性,C0=5。根據(jù)專家經(jīng)驗、最近一次的應(yīng)急演練結(jié)果及實際事故情景等條件綜合判定站場應(yīng)急響應(yīng)時間為18 min,社區(qū)及周邊的應(yīng)急響應(yīng)時間為23 min。對應(yīng)圖1中的SI值分別為0.57,0.61,代入式(2)得到C為3.82,對應(yīng)事故后果嚴(yán)重性中的“中”和“高”。

通過式(3)進行模糊邏輯運算、模糊推理,最后解模糊化后得到模糊風(fēng)險的清晰值為2.21,風(fēng)險評價結(jié)果如圖3所示,屬于“可容忍”的概率為83%,屬于“不可容忍”的概率為17%。如采用傳統(tǒng)的LOPA分析進行計算,根據(jù)風(fēng)險保守原則,最終等級將落在“不可容忍區(qū)”,如根據(jù)該結(jié)果設(shè)置安全儀表系統(tǒng),將導(dǎo)致安全完整性等級高出1～2個數(shù)量級,造成資金浪費。該儲罐區(qū)現(xiàn)有的3個獨立保護層及后果減緩保護層可以有效預(yù)防池火災(zāi)的發(fā)生,并降低事故后果。

圖3 風(fēng)險評價結(jié)果示意

3 結(jié)束語

本文針對傳統(tǒng)LOPA分析無法反映過程風(fēng)險的動態(tài)性和模糊性,將模糊數(shù)學(xué)理論引入LOPA分析中,構(gòu)建模糊風(fēng)險矩陣,通過模糊控制規(guī)則確定風(fēng)險模糊值,并進行解模糊化處理用于風(fēng)險決策分析,通過實例分析驗證了結(jié)果的準(zhǔn)確性。不同站場儲罐區(qū)的環(huán)境條件、聚集狀態(tài)及危險量均有所不同,后期可以通過調(diào)整模糊控制規(guī)則及隸屬度函數(shù)更改模糊推理過程,確定不同的風(fēng)險評價系數(shù),為安全完整性等級的計算提供實際參考。