劉 坤,周 維,王 青,樊春峰
1.河北華北石油工程建設有限公司,河北任丘 062550
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截至2017 年,我國油氣管道總里程達到了12.5 萬km,其中部分管道服役時間已超過40 年,因管道自身條件惡化、經(jīng)濟效益過低、上游產(chǎn)量不足、國家法律與法規(guī)限制等原因,對管道會采取處置措施[1]。管道處置是管道完整性管理的最后一個環(huán)節(jié),而管道處置規(guī)則是一切工作的基礎。目前,國內(nèi)外對廢棄管道的處置方式和方法研究較多,如殘留物的清理、穿跨越地面沉降處理、管道附件拆除、導流效應處理等[2-3],但對于判斷管道廢棄的標準以及廢棄管道處置規(guī)則尚無統(tǒng)一認識。
SY/T 6891.1—2012《油氣管道風險評價方法第1 部分:半定量評價方法》中應用了肯特打分法對管道風險進行評價,但并未給出處置規(guī)則;解乃鋼[4]從危險性和經(jīng)濟性兩個方面對埋地管道的廢棄處置進行了評價,但該方法僅適用于燃氣配管,且主要針對腐蝕引起的管道廢棄;孫伶等[5]應用層次分析法對管道處置的過程進行評價,但建立的指標體系未考慮適用性等因素,輸出結(jié)果尚屬于定性分析,且未給出應用實例;賀婭婭等[6]針對老齡管道的廢棄處置問題,通過對管道歷史失效頻率的收集整理,通過計算無量綱化的風險系數(shù)實現(xiàn)管道處置標準的歸一化,但該方法的前提是要有良好的管理水平,管道運維方面的基礎數(shù)據(jù)較完善,限于目前國內(nèi)的管理水平應用起來還有一定難度。本文應用多層次模糊綜合評價方法,通過建立管道處置評價指標體系,對各級指標進行權(quán)重賦值,隨后分層次進行模糊綜合評價,得到總的評價結(jié)果,以期建立合理、系統(tǒng)、科學的處置標準,為管道管理者提供老齡管道的處置依據(jù)。
將層次分析法和模糊綜合評價法進行有機結(jié)合,不僅保證了模型的系統(tǒng)性和合理性,而且可以充分利用專家和決策人員的經(jīng)驗及判斷能力,為非線性、模糊性、多變量的管道處置問題提供解決方案。
應用層次分析法建立適合管道處置的三層評價指標體系(如圖1 所示),以管道處置評價為目標層(A),適用性(B1)、完整性(B2)、風險性(B3)、經(jīng)濟性(B4)、合規(guī)性(B5) 為準則層,剩余強度(C1)、剩余壽命(C2) 等16 個為指標層。

圖1 管道處置的三層評價指標體系
組織一定數(shù)量的工藝、管道、腐蝕、設備方面的專家,按照1 ~9 標度(標度及其含義見文獻[7]的表2-1) 及其倒數(shù)法構(gòu)建兩兩判斷矩陣M,判斷矩陣應為正反一致矩陣,矩陣元素滿足Mij>0、Mij=1/Mji、Mii=1、Mij·Mjk=Mik。
當評價指標較多時,專家在判斷的過程中容易出現(xiàn)不協(xié)調(diào)、相互矛盾的現(xiàn)象,因此要對判斷矩陣進行一致性檢驗(階數(shù)>2 的矩陣)。由矩陣的相關(guān)理論可知,當矩陣不能滿足一致性時,其最大特征根也會發(fā)生變化,在此利用最大特征根計算偏離一致性指標CI,由于不同階數(shù)矩陣判斷的一致誤差不同,因此還需要進行隨機一致性比率CR的計算,CR=CI/RI,CI= (λmax-n ) /(n-1)。式中:n 為判斷矩陣階數(shù);RI為平均隨機一致性指標,取值情況如文獻[7]表2-2 所示。當CR<0.1 時,矩陣通過一致性檢驗;否則,需要重新調(diào)整矩陣。λmax為最大特征值,利用特征根法進行求解,由Aω=λω 計算,λmax對應的特征向量ω 即為各指標相對于上一層的權(quán)重向量,將ωa記為準則層對目標層的權(quán)重向量,將ωbi(i=1,2,…,5) 記為指標層對準則層的權(quán)重向量。
依照所建立的評價指標體系,從下而上逐層計算,即可計算出指標層相對于目標層的權(quán)重,從而進行層次總排序。
根據(jù)管道處置最終的結(jié)果建立相應的評語集V,V= {v1,v2,…,vm}。式中:vi表示第 i 個評價結(jié)果,m 為評語集個數(shù),一般為3~5 個。本文的評價模型所定義的評語集V= {好,較好,中,較差,差}。
組織一定數(shù)量的具有現(xiàn)場經(jīng)驗的資深專家,把影響管道處置的因素到評語集V 的模糊映射構(gòu)建成模糊評價矩陣Ri:

式中:rijk=dijk/d,dijk為單一指標因素被做出評語集中第k 種評估的專家人數(shù),d 為參加評估的專家總?cè)藬?shù)。
根據(jù)FUZZY 理論,應用模糊矩陣進行合成運算,由下層到上層先分別計算準則層的綜合評價向量Bi,然后計算目標層的綜合評價向量B:


根據(jù)最大隸屬度原則,由B 向量可以得知管道的評價等級,但仍為定性結(jié)果,因此利用加權(quán)計算法,乘以表1 中對應的加權(quán)值O =(0.9,0.7,0.5,0.3,0.1)T,得到管道的綜合得分A =B·OT,對照標準分值得到相應的處置方式。

表1 管道評價等級加權(quán)值和標準值
某油田集輸管道1985 年投運,管道規(guī)格為D159 mm ×5 mm,長3.3 km,設計輸量20 萬t/a,實際輸量5 萬t/a,負荷率25%,輸送介質(zhì)為含水油,未設置陰極保護裝置,在管道運營過程中曾出現(xiàn)過多次內(nèi)腐蝕穿孔泄漏,上游區(qū)塊產(chǎn)量不足導致負荷率較低,且沿途穿越多處村莊等人員密集場所及河流、濕地等生態(tài)敏感區(qū)域。對管道前期的設計、施工、驗收、定期檢驗、維修記錄等資料進行了收集和整理,完善了原始資料。
結(jié)合圖1,組織了d 位管道行業(yè)的從業(yè)人員及相應領(lǐng)域的專家對指標體系構(gòu)建兩兩判斷矩陣,借助眾多相關(guān)因素的兩兩比較,轉(zhuǎn)化為對決策有用的信息。其中,準則層對目標層的判斷矩陣A-B 見表2。

表2 A-B 判斷矩陣
對于判斷矩陣A-B 來說,λmax= 5.126,CI=0.032,RI=1.12,CR=0.028 < 0.1,因此矩陣通過一致性檢驗,此時的權(quán)重向量ωa=(0.093,0.221,0.277,0.301,0.108)。同理,指標層對準則層的判斷矩陣也通過一致性檢驗,權(quán)重向量ωb1=(0.633,0.367),ωb2=(0.384,0.221 ,0.193,0.106,0.096),ωb3= ( 0.263,0.564 ,0.118,0.055),ωb4= (0.322,0.183 ,0.495),ωb5=(0.750,0.250)。由各層級的權(quán)重向量計算出指標層相對于目標層的權(quán)重,從而進行層次總排序,如表3 所示。

表3 指標層相對目標層的總排序
由表3 可知,影響管道評價結(jié)果的主要因素是運行風險、運行經(jīng)濟性、資源開采量、腐蝕缺陷和法律法規(guī)符合性。管道的運行風險可以構(gòu)成人員傷亡和財產(chǎn)損失,導致運行維護成本升高,并造成不良的社會影響,因此應作為第一優(yōu)先級,優(yōu)于運行經(jīng)濟性,是處置決策的關(guān)鍵因素;經(jīng)濟性仍是衡量管道處置的重要指標;上游的資源開采量同樣非常重要,當上游資源處于枯竭狀態(tài)或存在其他優(yōu)于管輸?shù)倪\輸方式時,可以進行報廢處理;腐蝕是危害管道安全的重要因素,輸送高腐蝕性介質(zhì)的油氣管道壽命會大幅縮短,最終達到相應的處置標準;隨著國家安全及環(huán)保法規(guī)日益嚴苛,管道投產(chǎn)時可以預期的法律要求已不適用,導致被動性的管道處置越來越多。
邀請10 位具有現(xiàn)場經(jīng)驗的資深專家按照評語集進行打分(分數(shù)按照比例進行歸一化處理),確定該管道中各個子因素的模糊評價矩陣,見表4。

表4 模糊評價矩陣
應用模糊矩陣進行合成運算,由下層到上層先分別計算準則層的綜合評價向量Bi,然后計算目標層的綜合評價向量B:

根據(jù)最大隸屬度原則,該管道隸屬于“較差”等級,利用加權(quán)計算法,乘以對應的加權(quán)值O= (0.9,0.7,0.5,0.3,0.1)T,得到管道的綜合得分A=B·OT=0.402 9,對應標準分值,其處置等級為“中”。經(jīng)驗證,該模型與現(xiàn)場狀態(tài)基本一致,但該分值已經(jīng)接近“較差”等級,今后應密切關(guān)注管道的運行狀態(tài)、上游的資源開采量和法律法規(guī)的符合性等因素,定期重新對指標權(quán)重進行調(diào)整,重新構(gòu)建模糊評價矩陣,對管道進行重新評估,形成PDCA 循環(huán)。當該管道等級下降時,應及時采取相應措施,全面考慮廢棄成本、操作流程及廢棄技術(shù)等方面的內(nèi)容,做好管道的退役工作。
(1) 通過構(gòu)建三層管道等級評價指標體系,將層次分析法和模糊綜合評價法進行有機結(jié)合,得到影響管道評價結(jié)果的主要因素是運行風險、運行經(jīng)濟性、資源開采量、腐蝕缺陷和法律法規(guī)符合性。
(2) 通過實例計算,把管道處置這類問題進行了定量評價,并根據(jù)數(shù)值給出最終的處理方式和實施意見,具有一定的工程意義。
(3) 構(gòu)建判斷矩陣和模糊評價矩陣時比較依賴專家判斷,今后可嘗試與其他客觀綜合評價方法相結(jié)合,如灰色關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)包絡、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等,繼續(xù)提高模型的精度。