基于模糊Bow-tie的含硫化氫天然氣管道泄漏風險的定量評價探討

閆東東，李 勇

(1.中國石化油田勘探開發事業部，北京 1007282.中國石化石油工程技術研究院，北京 100029)

0 前言

近年來，隨著國家能源消費結構的調整，天然氣在能源體系中的地位更加明確。未來一段時間內，國內天然氣管道等基礎設施仍將處于快速建設期[1]。現階段，酸性氣田開發不斷深入，輸氣管道向大口徑、高壓力方向建設發展，國內管道建設工程技術不斷取得突破。部分輸送途徑涉及復雜地形、輸送介質含高濃度硫化氫，管材破壞及腐蝕、老化因素導致的泄漏，可能會造成人員急性中毒、燃燒爆炸等事故，帶來嚴重后果。為進一步探索、豐富管道風險分析方法，本文以傳統事故樹、事件樹結構性思維，提出了一種含硫化氫天然氣管道的模糊Bow-tie定量分析方法。

1 Bow-tie模型

Bow-tie模型強調了風險分析的可視化，采取“事件-措施”對應的直觀表達方式，分析事件原因及預防事件發生的控制方法，事件可能后果及減輕或降低后果影響的緩解措施[2]。

Bow-tie模型主要有兩部分內容：①事故發展的邏輯鏈條，頂上事件作為多種危險源共同指向的中間事件，進一步發展導致事故發生；②安全屏障的設置，將屏障失效視為事件觸發條件。Bow-tie分析中，將傳統的頂上事件作為中間事件來分析，充分體現了基于風險的評價理念[3]。

1.1 事故樹(FT)、事件樹(ET)

事故樹研究了引起事故發生的一些列直接或間接原因，根據先后次序和因果關系等建立邏輯關系，并以邏輯圖的形式進行表達[4]。事件樹是在給定一個初始事件的前提下，運用邏輯演繹的方法，按照事件發展的時間，設定影響初始事件的條件序列，分析初始事件在條件序列下的可能導致的事件結果[5]。

1.2 基于FT-ET的Bow-tie分析模型

傳統的Bow-tie分析是基于直接因果關系圖的單線程分析，僅關注初始、最終事件，未體現中間事件的邏輯關系，存在一定的信息缺失。因此考慮利用事故樹、事件樹的分析方法建立Bow-tie模型，既可以承接可量化性及與其他定量評估工具的可兼容性，又能充分融合了識別、評估、預防的風險管控過程，以及風險管控失效后轉變為隱患的控制過程。

基于FT-ET結構的Bow-tie分析法是將失效作為屏障隱性地包含在事故樹和事件樹中[6]，可將事故樹和事件樹中的原因分為危險物質、能量的客觀存在及控制失效，將失效作為屏障實現顯性表達，如腐蝕導致的管道泄漏，腐蝕環境作為客觀存在，而防腐層失效或陰極保護失效等作為失效顯性表達在安全屏障中。

2 模糊邏輯

傳統的專家評分法，雖然程序上較為簡單，但存在一定的主觀模糊性，為將主觀模糊客觀表達，可將基本事件視為模糊事件，模糊事件的發生概率為模糊概率，在事故樹、事件樹的邏輯下，進行模糊、聚合、去模糊化，得到最終事件的發生概率。

2.1 專家語言的模糊化

通過模糊分布，建立隸屬度函數。本文選用三角模糊函數，其表達式如下：

(1)

a、b——三角模糊函數的左右分布參數。

通過專家評估，對三角模糊函數參數進行賦值。建立模糊專家評語集，按照嚴重程度，將事件分為5個等級。

表1 風險等級的三角模糊表達

2.2 事故樹、事件樹邏輯下的模糊推理[7]

與門模糊算子為：

(2)

或門模糊算子為：

(3)

由于事件樹分析中，條件與初始事件是“與門”邏輯關系，即采用與門模糊算子計算。

2.3 模糊集的聚合

多專家評分是一個多維多重模糊邏輯系統，需要通過設置算子實現模糊結果的聚合。所選專家通常知識、經驗無明顯差距，加權平均算子能夠充分利用信息，可用于聚合。

(4)

Wj——第j個專家的權重；

Pij——第j個專家對第i個基本事件設置的三角模糊數；

n，m——基本事件及專家數量。

2.4 去模糊化

將三角模糊數轉化為概率值的過程即為去模糊化，即通過模糊集合的分解定理，取截集將模糊集切割為普通集，典型的方法有Shu-Jen Chen等[8]提出的模糊最大、最小集合法：

(5)

(6)

(7)

(8)

式中：sup——取上確界或最小上界；

求得三角模糊數A的模糊概率為：

(9)

而時間的概率包括真實概率與模糊概率，Onisawa T將兩者統一轉化為失效概率：

(10)

(11)

式中：Ffailure——失效概率；

Ffuzzy——模糊概率。

3 管道硫化氫泄漏風險分析

選擇某氣田某段含硫化氫集輸管道進行分析，該管道為埋地管道，存在腐蝕環境，且管道穿越公路，有高壓線橫跨上方。

3.1 管道硫化氫泄漏的事故樹分析

針對管道硫化氫泄漏的事故樹分析，主要原因有：管道腐蝕、設備問題、安裝問題和管道破壞。將泄漏形式分為由管道腐蝕、設備問題、安裝問題導致的連續泄漏，以及由管道破壞導致的瞬時泄漏，分別建立事故樹，見圖1、圖2。

圖1 含硫化氫天然氣管道連續泄漏事故樹

圖2 含硫化氫天然氣管道瞬時泄漏事故樹

以連續泄漏為例，管道腐蝕的環境因素主要為土壤環境，屏障失效原因可為防腐層失效或陰極保護失效。設備問題的客觀原因可為設備本質安全因素，屏障失效原因可為安全附件或監測檢測失效。安裝問題的客觀原因可為安裝質量不足，屏障失效原因可為未按照標準施工。管道破壞主要分為自然破壞和第三方破壞兩種形式，前者發生的客觀原因可為自然因素，由于自然災害的不確定性、難預測性，預警成功的概率較低，因此不設置屏障，視為自然災害發生便導致管道破壞，通過泄漏監測、緊急關斷等措施來控制泄漏事態發展，避免演化事故；后者將法律或道德因素作為客觀原因，屏障失效原因可為監管失效。

3.2 管道硫化氫泄漏的事件樹分析

含硫化氫管道泄漏后，可能造成燃燒、爆炸及人員中毒。其中，按照事件樹的過程推演，將事故演化的過程分為監測關斷、立即點燃、延遲點燃3個階段，對應事故細化為爆燃、噴射火、蒸氣云爆炸、人員中毒，具體可見圖3、圖4。分析發現，有效關斷可阻斷事故演化，而其余事故條件下均可能造成人員中毒，因此可將燃燒、爆炸與人員中毒分類分析，前者按照階段，在關斷失效后，可將屏障設置為第一時間避免火源接觸，后期避免火源接觸；后者則以人為設置對象，從疏散、個體防護的角度設置屏障。

圖3 連續泄漏事件樹

圖4 瞬時泄漏事件樹

3.3 Bow-tie模型建立

結合事故樹、事件樹分析，得出含硫化氫管道泄漏的Bow-tie模型，見圖5、圖6。

4 基于模糊概率的Bow-tie定量分析

4.1 計算三角模糊數

由專家對每個基本事件進行賦值，得到各基本事件及誘發事件的三角模糊數見表2、表3。

經過式(2)、(3)進行邏輯推演，得到頂上事件的模糊數為T=(0.73，0.86，0.97)。以頂上事件作為輸入事件，根據計算得出的模糊數，按照事件樹邏輯推演，求得泄漏造成的最終事件的模糊數。

4.2 計算最終事件的模糊概率

按照式(2)、(3)計算連續泄漏及瞬時泄漏下的最終事件模糊概率，去模糊化后，得出模糊失效概率，結果如表4、表5所示。

圖5 連續泄漏事件樹

圖6 瞬時泄漏事件樹

中間事件編號中間事件基本事件編號事件名稱專家1專家2三角模糊數A1管道腐蝕X1土壤自然因素79(0.6,0.7,0.8)X2防腐層選擇不當33(0.1,0.2,0.3)X3涂層剝離23(0.05,0.15,0.25)X4涂層老化86(0.5,0.6,0.7)X5涂層變薄86(0.5,0.6,0.7)X6涂層起泡23(0.05,0.15,0.25)X7存在雜散電流75(0.4,0.5,0.6)X8保護距離小43(0.15,0.25,0.35)X9保護電位小57(0.4,0.5,0.6)X10保護方法不當45(0.25,0.35,0.45)X11保護材料失效55(0.3,0.4,0.5)A2設備問題X12設備選型不當34(0.15,0.25,0.35)X13設備老化57(0.4,0.5,0.6)X14監測失效45(0.25,0.35,0.45)X15檢維修不及時64(0.3,0.4,0.5)X16安全附件失效65(0.35,0.45,0.55)A3安裝問題X17未按標準安裝24(0.1,0.2,0.3)X18焊接存在問題55(0.3,0.4,0.5)X19埋深不足32(0.05,0.15,0.25)X20穿跨越不合規54(0.25,0.35,0.45)X21密封存在問題35(0.2,0.3,0.4)A4管道破壞X22自然災害99(0.7,0.8,0.9)X23法律因素42(0.1,0.2,0.3)X24報警系統失效53(0.2,0.3,0.4)X25巡檢力度不足44(0.2,0.3,0.4)X26法律因素64(0.3,0.4,0.5)X27報警系統失效45(0.25,0.35,0.45)X28道德因素43(0.15,0.25,0.35)

表3 連續泄漏條件下誘發事件模糊概率

表4 連續泄漏條件下最終事件模糊概率

可見該段管道在連續泄漏時，發生蒸氣云爆炸的可能性較大，是因為埋地管道泄漏后，可燃氣體隨土壤空隙向上運移，與空氣充分混合形成氣團；在瞬時泄漏時，氣體大量泄漏，未與空氣充分混合，遇點火源則會發生燃燒，同時硫化氫氣體量較連續泄漏大，發生人員中毒的可能性加大。

表5 瞬時泄漏條件下最終事件模糊概率

4.3 中國石化安全風險矩陣評估

連續泄漏與瞬時泄漏為獨立事件，得出該管段發生泄漏的模糊失效概率為3.07×10-2，發生存在燃燒隱患及發生燃燒、蒸氣云爆炸、人員中毒窒息事故的模糊失效概率分別為8.54×10-4、3.13×10-4、2.56×10-5、3.28×10-5。

根據中國石化安全風險矩陣[8]，對含硫管道泄漏引起的火災、爆炸和人員中毒事件進行分析。管道發生泄漏事件的可能性應選為5，對應概率為10-3～10-2；而由于管道泄漏導致的爆炸、硫化氫中毒事故發生的可能性應選3或4，對應概率為10-5～10-4或10-4～10-3，基于Bow-tie的模糊分析得出的失效概率位于此概率區間，故符合實際情況。

5 結論

a)本文以含硫化氫管道為研究對象，以管道泄漏為中間事件，建立FT-ET結構的Bow-tie模型，清晰地揭示了含硫管道泄漏事件的原因及后果，為定量分析奠定了基礎。

b)采用模糊概率，利用事故樹、事件樹邏輯結構，開展聚合，利用模糊截集實現去模糊化，并計算出失效概率，實現了風險定量分析。采用中國石化安全風險矩陣進行驗證分析，兩者分析結果基本吻合。

c)基于FT-ET的模糊Bow-tie分析，既能夠還原從初始事件到事故的演變過程，又能利用事故樹、事件樹的邏輯結構，在先驗信息不足的情況下進行定量分析。