基于模糊邏輯的蒸氣云爆炸參數預測框架算法及其應用

甄蘭蘭

(上海電力學院 自動化工程學院, 上海 200090)

蒸氣云爆炸(Vapor Cloud Explosion,VCE)是工業廠區存在的主要安全危險之一。近半個世紀以來,國內外已發生多起由VCE引起的重大事故,造成嚴重的人員傷亡和財產損失[1-2]。

對VCE參數預測方法的研究,國內外專家學者提出了諸多方法,如三硝基甲苯(TNT)當量模型、TNO(The Netherlands Organization)、TNO多能法、沸騰液體擴展蒸氣爆炸 (Boiling Liquid Expanding Vapor Explosion,BLEVE)、計算流體動力學(Computational Fluid Dynamics,CFD)等。其中,TNO多能法因其使用簡便而被廣泛應用[3-8],也被寫入中華人民共和國安全生產行業標準《化工企業定量風險評價導則》(AQ/T 3046—2013)等相關標準中。TNO多能法中,爆炸強度被劃分為10個等級 (標識為1～10),“1”代表強度最弱,“10”代表強度最強[7]。針對不同強度等級的爆炸,TNO多能法定義了對應的預測靜態側向壓力曲線、動態側向壓力曲線、爆炸波持續時間及波形。爆炸強度等級確定的合理性,直接決定了爆炸參數的預測是否合理。若爆炸強度等級設定過高,則預測出的爆炸參數偏高,導致基于此預測結果所開展的工程設計偏于保守,造成不必要的建設投資浪費;反之,若爆炸強度等級設定過低,則預測出的爆炸參數偏低,導致基于此預測結果所開展的工程設計存在系統安全風險。

KINSELLA K G[10]提出了VCE超壓參數的快速預測方法,根據專家經驗對點燃能強度、障礙物阻塞程度、受限程度進行定性判定,再結合其提出的爆炸強度等級索引表,確定爆炸強度等級。

本文引入模糊邏輯方法,定量定性地確定點燃能強度、障礙物阻塞程度、受限程度,以更方便有效地使用專家經驗、爆炸歷史數據等知識,為此提出了基于模糊邏輯的蒸氣云爆炸參數預測框架算法(Fuzzy Logic Prediction Framework Algorithm for Vapor Cloud Explosion Parameters,VCEP-FLPFA),合理確定爆炸強度等級及其隸屬度,并基于此信息合理預測靜態側向壓力、動態側向壓力、爆炸波持續時間及波形,以及人員傷害半徑等相關信息。基于文獻數據及經驗信息,本文給出了預測框架方法的一種具體實現方法,并以文獻[11-12]的LPG儲配中心為例,說明預測方法的具體應用。

1 VCEP-FLPFA描述

模糊邏輯是通過模仿人的思維方式來表示和分析不確定、不精確信息的方法和工具,用于表達界限不清晰的定性知識與經驗。它借助于隸屬度函數概念,區分模糊集合,處理模糊關系,模擬人腦實施規則型推理。模糊推理過程包括輸入模糊化、模糊規則庫、模糊推理、解模糊化輸出等[13]。

1.1 系統輸入及模糊化

本文參照文獻[10]中KINSELLA K G的定義,將點燃能強度、障礙物阻塞程度、受限程度的模糊變量定義如下。

1.2 輸出模糊化

1.3 模糊規則庫

KINSELLA K G提出的爆炸強度等級索引表如表1所示。

表1 爆炸強度等級索引

1.4 模糊推理

模糊推理定義為

1.5 解模糊化

2 VCEP-FLPFA的一種實現方法

2.1 定義隸屬度函數

2.1.1 點燃能強度的隸屬度函數

其隸屬度函數為

(1)

(2)

(3)

點燃能強度的隸屬度函數曲線如圖1所示。

圖1 點燃能強度的隸屬度函數曲線

2.1.2 障礙物阻塞程度的隸屬度函數

此處定義障礙物阻塞程度的隸屬度為障礙物阻塞率隸屬度與間距隸屬度的乘積,記為

J=1,2,3

(4)

障礙物阻塞率和障礙物間距的隸屬度函數曲線如圖2和圖3所示。

圖2 障礙物阻塞率的隸屬度函數曲線

圖3 障礙物間距的隸屬度函數曲線

2.1.3 受限程度的隸屬度函數

(9)

(10)

(11)

受限程度的隸屬度函數曲線如圖4所示。

圖4 受限程度的隸屬度函數曲線

2.2 定義模糊系統輸出

模糊系統輸出為爆炸強度等級,此處定義爆炸強度等級為精確量,即為L=1,2,3,…,10。

2.3 定義模糊規則庫

本文定義的模糊規則庫如表2所示。

表2 模糊規則庫

模糊規則庫可描述為

式中:I=1,2,3;

J=1,2,3;

K=1,2;

M=1,2,3,…,18;

DM=1,2,3,…,10。

2.4 模糊推理

針對具體的輸入IE,BR,BD,ER,CD,模糊推理結果為爆炸強度等級DM的可能性μ(DM)。其定義如下

(12)

2.5 解模糊化

現以預測爆炸靜態側向超壓為例,說明具體的解模糊化方法。類似的方法也可以預測動態峰值壓力和正向持續時間。

TNO多能法針對爆炸強度等級給出了對應無量綱距離γ′的無量綱靜態側向超壓值P′S曲線,具體如圖5所示[5]。

圖5 無量綱靜態側向超壓隨無量綱距離的變化曲線

其中,無量綱距離的計算公式為

(13)

式中:z——感興趣的地點與爆炸中心的距離,m;

P0——當地大氣壓,一般取1.0×105Pa;

E——爆炸源能量,MJ。

由圖5可以獲得無量綱靜態側向超壓值P′S,則靜態側向超壓值的計算公式為

PS=P′SP0

(14)

文獻[14]給出了無量綱靜態側向超壓值的擬合函數關系式,記為P′SL(γ′),L=1,2,3,…,10。如爆炸強度等級7的擬合函數為

(15)

基于模糊邏輯的無量綱靜態側向超壓預測值計算公式為

(16)

3 應用實例

以文獻[11]的Mexico城附近San Juan Ixhuatepec區域LPG為例,并引用文獻[12]的部分計算數據,說明VCEP-FLPFA的具體應用方法。LPG系統安裝概況見文獻[11]。

3.1 VCEP-FLPFA計算

3.1.1 計算障礙物體積和自由空間體積

將文獻[11]中LPG系統的重要危險區域劃分成4個區域[12],區域劃分如圖6所示。

圖6 重要危險區域劃分示意

參考文獻[12],計算每個區域的體積。

區域1:V1=32×31.5×6=6 048 m3;

區域2:V2=77×65×6=30 030 m3;

區域3:V3=45×31.25×4.5=6 328 m3;

區域4:V4=65.5×45×19.5=57 476 m3;

總體積:V總=99 882 m3;

LPG儲罐體積:VLPG=16 000 m3;

自由空間的體積:Vgr=V總-VLPG=83 882 m3。

3.1.2 計算蒸氣云尺寸

LPG儲罐的供氣管路泄漏,泄漏的液化石油氣流到儲罐下面,蒸發形成的液化石油氣與空氣的混合物彌漫在儲罐之間。假定蒸發液化石油氣的重量為4 750 kg,在環境溫度為15 ℃時,液化石油氣在混合氣體中的當量體積百分比為4%,當量密度為1.86 kg/m3。

蒸氣云體積:Vc=(100/4)×(4 750/1.86)=63 844 m3。

爆炸半徑:[(3/2π)×63 844]1/3=31.24 m。

由于自由空間的體積Vgr=83 882 m3大于蒸氣云體積Vc,所以Vgr值減小為與Vc值相等,即Vgr=Vc=63 844 m3。從而,非障礙區域的蒸氣云體積為零。

液化石油氣與空氣混合物的當量燃燒熱為3.46 MJ/m3,從而爆炸源能量E=3.46×106×63 844=220.9 GJ。

3.1.3 計算爆炸強度等級的隸屬度

系統輸入參數如下:點燃源為彌漫在儲罐下的液化石油氣,即受限蒸氣云,假定點燃能IE=1 000 MJ;障礙物阻塞率BR=16 000/99 882=16.02%;障礙物間距BD=1.5 m;VCE半徑ER=31.24 m;限制平面之間的距離CD=2.0 m。

根據本文提出的VCEP-FLPFA,計算出隸屬度排在前3位的爆炸強度等級分別是8,6,10,對應的隸屬度為:μ(8)=0.728 3;μ(6)=0.277 2;μ(10)=0.026 8。

3.1.4 計算爆炸靜態側向超壓值

假定感興趣的區域距離爆炸中心z為385 m,則

代入文獻[14]給出的無量綱靜態側向超壓值的擬合函數關系式,得

0.095 51

從而,

3.2 傳統的TNO計算

在建筑防爆設計中,為了確保安全,往往人為地確定爆炸強度等級為10,則

3.3 計算結果對比及分析

在VCEP-FLPFA中,引入專家經驗,其預測的爆炸靜態側向超壓值更為合理。與VCEP-FLPFA相比,傳統的TNO計算方法預測的爆炸靜態側向超壓值高出約25%,這將會導致建筑防爆設計過于保守,大大增加建筑防爆設施的成本。

4 結 語

本文在傳統TNO 多能法的基礎上,引入了基于模糊邏輯的人工智能技術手段,所提出的VCEP-FLPFA可以更有效地使用專家經驗、爆炸歷史數據等知識,預測結果更合理,可為建筑防爆規劃與設計提供可靠的科學數據。本文提出的方法具有通用性,隨著人們對VCE研究的深入,可進一步優化本文提出的隸屬度函數、爆炸強度等級經驗表,或者提出更為合理的隸屬度函數、爆炸強度等級索引表,以更有效地預測VCE參數。