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油氣管道失效數據庫對比分析與研究

2021-03-16 16:24:06張強楊玉鋒賈韶輝劉碩張希祥
石油工業技術監督 2021年3期
關鍵詞:定義數據庫分析

張強,楊玉鋒,賈韶輝,劉碩,張希祥

國家管網集團北方管道有限責任公司 管道科技研究中心(河北 廊坊065000)

0 引言

管道失效數據統計分析是了解管道失效趨勢的重要手段,可從宏觀上評估管道總體安全形勢,對于企業風險辨識、事故預防與減緩措施的制定具有實際意義[1-3]。管道失效率已成為眾多企業的量化考核指標。當前,國內外各大管道公司均普遍重視失效數據的收集與分析工作,主要有:①依托權威/政府管理部門管理的失效數據庫,例如美國管道與危險材料安全管理局(Pipeline&Hazardous Materials Safety Administration,以下簡稱PHMSA)、加拿大能源局(National Energy Board,以下簡稱NEB);②通過行業協會或團體間協作構建失效數據庫,例如歐洲天然氣管道數據事件管理組織(European Gas Pipeline Incident Data Group,以下簡稱EGIG)、歐洲清潔空氣與水保護組織(Conservation of Clean Air and Water in Europe,以下簡稱CONCAWE)、英國陸上管道運營商協會(United Kingdom Onshore Pipeline Operator’s Association,以下簡稱UKOPA)、澳大利亞管道工業協會(Australian pipeline industry association,以下簡稱APIA);③企業自身構建的失效數據庫,只對企業管轄的管道失效信息進行收集和分析,例如中國石油管道完整性管理系統(Pipeline Integrity System,以下簡稱PIS)管道失效數據庫[4-5]。

各失效事件數據庫均設置了各自的失效數據統計標準和流程,以保證所收集數據的可用性和全面性,因定義明確,統計數據能夠反應各所轄統計范圍內的油氣管道的安全性能,為運營商提供了一個安全基準。鑒于不同的失效數據庫收集的事故有著不同的定義與統計范圍,管道失效數據反應了特定條件下的運營水平,要正確引用現有管道失效數據庫的統計數據,必須清楚地了解各大數據庫的結構及差異[6]。

1 典型失效數據庫對比

1.1 失效數據統計范圍

不同失效數據庫失效數據統計范圍不一致,表1對比了國內外不同失效數據庫統計范圍。

從表1可以看出,各類數據庫均統計了陸上鋼制長輸管道的事故數據。PHMSA統計范圍最為廣泛,涵蓋海洋和陸地的集輸管網、長輸管線和燃氣管網及站內設施,其次是NEB和APIA。EGIG和CONCAWE統計范圍較為集中,其中EGIG只統計陸上鋼制天然氣管線且運行壓力大于1.5 MPa,不包括站內設備設施,CONCAWE則只統計原油或成品油管線,且對管道長度有一定要求。UKOPA統計的主要為天然氣管道,材質包括鋼管和塑料管道。PIS統計范圍涵蓋天然氣、原油、成品油管線,并對站內設施和管道線路進行分類統計。

總之,北美地區(PHMSA、NEB)由于是國家法律強制性要求,對事故定義更為嚴格且統計范圍也更為廣泛,其他行業協會組織或單一公司管理的失效數據庫,對事故定義則較為寬松,主要是為能夠盡可能地搜集到失效數據。

1.2 失效事件定義

不同國家或地區對數據庫收集的事故統計基準有不同的定義,在應用過程中應與實際情況進行嚴格對照。表2對比了不同失效數據庫對失效的定義。

表1 不同失效數據庫統計范圍對比

表2 不同失效數據庫失效定義對比

從表2可看出,意外泄漏是失效最關注的類別,所對比的失效數據庫均包含這一準則,部分失效數據庫(PHMSA、NEB)對失效后果(人員傷亡、環境影響、經濟損失)還有一定要求。對于未造成泄漏的情形,APIA則進一步包括“造成防腐層或管體的損傷”“需要修復的管體缺陷”“需要降低MAOP運行”與“未遂事件(開挖、鉆孔等活動)”。NEB則包括“超過設計條件運營的管道”。PHMSA對于氣體管道則包括“導致LNG工廠緊急停車事故”和“其他達到操作員判定的范圍內的重大事故”。PIS則包含了“非計劃停輸”情形。

總體上,APIA、NEB定義的范圍最廣,其事故數據還包括對非關鍵性但易發生失效事件的數據收集,這對于潛在失效事件的分析有很大幫助。EGIG、CONCAWE、UKOPA、PIS等選擇意外泄漏作為事故定義的唯一準則,能很容易地收集對公共安全有最大潛在后果的事故數據。

1.3 失效統計結果對比

國外失效數據庫形成的報告均對外成員或企業免費開放,PHMSA則將失效數據以表格的形式放在其網站上,EGIG、CONCAWE、UKOPA、NEB則會定期發布失效數據分析報告供下載瀏覽,例如EGIG規定每3年發布一次數據統計報告。失效統計結果主要為失效率及5年移動平均失效率,按式(1)進行計算:

式中:Ff為管道年失效率,次/km;Ni為管道失效次數,次;Ex為管道曝光量,km·a,如甲公司管理某100 km的管道2年,則Ex等于200 km·a。5年移動平均失效率即考慮了過去5年失效次數和5年曝光量的平均失效率,單位為次/(103km·a)。

如圖1所示,與國外失效數相比,中國石油油氣管道總體失效率與國外處于同一量級,過去10年的5年平均移動失效率穩中有降,輸油管道失效水平略高于CONCAWE,輸氣管道與UKOPA相當,略低于EGIG。但由于管道周邊人口密度的差異,管道失效導致的后果不盡相同[7]。

2 中國石油管道失效數據庫建設現狀

2.1 建設現狀

中國石油油氣管道失效數據庫自立項建設以來,不斷積累與完善,為業務的考核及油氣管道失效概率的確定提供了數據基礎[8],其建設及發展過程如圖2所示。

圖2 中國石油油氣管道失效數據庫建設現狀

自2006年以來,系統積累了有效失效信息共計1 364條,其中線路失效125條、占比9.2%;設備失效560條、占比41.1%;水工保護失效409條、占比30.0%;通訊失效(斷纜事件)270條,占比19.8%。如圖3所示,2006—2018年,系統共收集上報線路失效數據125起,整體失效趨勢先升高后逐步降低,打孔盜油是最主要的失效因素,制造缺陷次之,外腐蝕居第三位。

2.2 差距分析與提升措施

根據國內外典型油氣管道失效數據庫的建設情況,結合實際管理需求,油氣管道失效數據管理工作有以下4個方面差距亟需提升。

1)轉變管理理念,即由“重資產輕數據”向“重數據輕資產”的理念轉變,回歸數據本身,當前各大企業都將“失效數據”視為企業的重要資產,無形中阻礙了進一步的融合共享。我國管道失效數據的統計分析多為單一公司的“單打獨斗”,建議能夠對標國外典型失效數據的發展模式,整合各家信息,建立便于查詢與記錄的失效數據庫。

圖3 失效數據統計(2006—2018年)

2)暢通管理機制。歐美油氣管道失效統計分析工作開展較早,并形成了失效數據采集上報、統計分析、公開發布等管理機制。國內企業目前從失效分析到失效數據的管理缺少體系制度的支持。一是缺少相關的數據規范標準,導致數據上報千差萬別,需要規范數據標準并在信息系統建設時統一考慮。二是缺少相關的體系制度的支持,失效的定義、上報途徑、上報的內容等需要體系制度加以規范和細化,同時對失效信息的完備程度進一步提高。三是考核機制存在一定的弊端,重處罰導致瞞報、懈怠等情況出現,需要配套制度和政策加以激勵。四是失效分析的分級分類相應。需要進一步規范針對不同類型和嚴重程度的失效事故,啟動不同的失效分析,包括是否需要委托失效分析單位或第三方單位開展。

3)提升關鍵技術。通過技術手段不斷拓展失效數據獲取的渠道及對失效數據進行審核校驗,如與SCADA系統聯動、應急救援的響應等異常事件獲取失效數據。

4)注重共享與分析。目前失效數據庫多以“索取”數據為主,需要完善“回饋”企業單位。例如定期發布失效統計數據報告、共享事故案例等,以促進失效數據庫的持續改進。

3 結論

1)管道失效數據的收集與分析是管道風險管理中的一項基礎性工作,目前得到各大管道公司的重視。國外主要是政府管理部門或協會團體組織進行收集,而國內多為單一公司的收集與整理。建議對標國外相關失效事件管理組織,建立行業乃至全國范圍內的失效數據收集與分析機構,整合各家信息,完善數據分析與共享機制。

2)從轉變管理理念、暢通管理機制、提升關鍵技術、注重共享與分析4個方面,提出了油氣管道失效數據管理工作的提升措施,以期能進一步完善失效數據的管理,為企業的風險分析與隱患治理提供數據基礎。

3)不同的失效數據庫均有著各自的失效定義與統計范圍,如何正確引用及整合現有管道失效數據庫的統計數據是當前研究的重點問題。

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