基于Fuzzy-LOPA分析的儲罐區池火災風險評價

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. 國家管網集團山東省分公司 德州作業區,山東 德州 253000)

原油具有較高的飽和蒸汽壓,一旦儲罐發生泄漏,根據點火源位置的不同,極易引發池火、閃火、蒸汽云爆炸、中毒等事故[1-2]。據國內消防部門的調研報告顯示,池火災在所有儲罐泄漏事故中的出現次數高達40%,且當池火災引發的熱輻射通量超過相鄰儲罐的事故升級閾值時,還會引發多米諾效應,發生二次或更高次的事故[3]。因此,分析儲罐池火災風險,對于限制事故傳播和擴展,減輕事故損失和優化減緩措施顯得尤為重要。

目前,關于油氣站場內儲罐、管道等靜設備的風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,通常根據文獻[4]中的相關數據,這些數據以單值形式表示,無法反映過程風險的動態性和模糊性。文獻[5-7]分別采用模糊數學(Fuzzy)理論引入油庫和天然氣處理站的風險評價,但未給出現有保護措施是否滿足風險可容忍程度,也只是對事故發生的可能性進行了梳理,未考慮事故后果?；诖?將Fuzzy-LOPA分析相結合,從事故發生可能性和事故后果兩方面構建模糊風險評價矩陣,根據隸屬度函數確定模糊語言,通過模糊控制規則確定風險模糊值用于風險決策分析。

1 模糊保護層風險評價模型

1.1 事故發生可能性計算

對于儲罐區池火災的發生概率與傳統的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生可能性,如式(1)所示:

(1)

1.2 事故后果嚴重性計算

在“洋蔥”結構的保護層模型中,一般不將最外層的“站場和周圍社區的應急響應”作為獨立保護層,這是由于事故發生后組織人員疏散、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重程度,可作為計算事故后果嚴重性的基礎,如式(2)所示:

C=C0-SI

(2)

式中:C——事故后果嚴重性指數;C0——未采取保護層時的后果嚴重性指數;SI——站場和周圍社區的應急響應發揮作用時,后果嚴重性降低指數。

考慮到站場應急響應時間與探測火災、火災報警、啟動應急響應程度等相關,取10～20 min內最佳,時間過短,應急響應的準備不充分,無法對池火災進行有效撲滅;時間過長,應急救援超過了有效控制目標火災的時間,導致火災無法控制。同理,社區及周邊的消防救援力量因距離發生池火災的儲罐較遠,與應急救援隊伍接到應急任務、開始準備和控制目標火災的時間有關,最佳的應急響應時間應為20～30 min。因此,將應急響應時間與SI指數相結合,采用正態分布表示兩者之間的關系,如圖1所示。SI的取值范圍為0～1,即當應急響應時間取中值時,可以降低一個后果嚴重性等級。

圖1 應急響應時間與SI指數的關系示意

1.3 模糊風險計算

模糊風險計算是利用自然語言將上述得到的確切值模糊化處理,考慮到事故發生可能性的計算結果為10-n數量級,為了便于風險矩陣的使用,對該值取負對數轉化。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對應的隸屬度函數如圖2所示。隸屬度函數表示論域中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示意

隨后,根據專家經驗,對輸入、輸出值之間的關系進行梳理分析,采用“if-then”語句得到模糊控制規則,共得到35條規則。以其中的3條信息為例,當事故發生可能性為“不考慮”且事故后果嚴重性為“可以忽略”時,風險為“可接受”;當事故發生可能性為“不可能”且事故后果嚴重性為“中”時,風險為“可容忍”;當事故發生可能性為“較高”且事故后果嚴重性為“災難性”時,風險為“不可接受”。其余規則依次類推,風險的模糊控制規則見表2所列。

表2 事故后果嚴重性的模糊控制規則

隨后,通過模糊邏輯運算將上述語言描述轉化為具體的結果輸出[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——規則編號;fn,sm,rz——事故發生可能性、事故后果嚴重性和風險的模糊集合;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,即可得到風險的清晰值。

2 案例分析

以某陸上油田聯合站的儲罐區為例,罐區共有4座1×104m3的原油儲罐,單罐直徑為28.5 m,高度為15.8 m,充裝系數為0.85,在此不考慮單罐池火災引發的多米諾效應,只對單一儲罐進行LOPA分析。

統計該油田1976—2020年的儲罐池火災事故及油罐總數,統計結果見表3所列。根據信息擴散原理中正態擴散函數計算池火災的發生概率[10-11],得到每年0次的發生概率為0.432 1,每年1次的發生概率為0.091 81,每年2次的發生概率為5.8×10-4。最后,忽略聚集程度和規模對池火災的影響,得到該儲罐區發生池火災的概率為0.091 81×(該聯合站的油罐數量/該油田的油罐總數)=0.098 1×4/78=5.03×10-3(次/a)。

表3 1976—2020年的儲罐池火災事故統計結果 次

同理,根據以往池火災造成的事故后果,保守估計認為事故后果嚴重性為災難性,C0=5。根據專家經驗、最近一次的應急演練結果及實際事故情景等條件綜合判定站場應急響應時間為18 min,社區及周邊的應急響應時間為23 min。對應圖1中的SI值分別為0.57,0.61,代入式(2)得到C為3.82,對應事故后果嚴重性中的“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險的清晰值為2.21,風險評價結果如圖3所示,屬于“可容忍”的概率為83%,屬于“不可容忍”的概率為17%。如采用傳統的LOPA分析進行計算,根據風險保守原則,最終等級將落在“不可容忍區”,如根據該結果設置安全儀表系統,將導致安全完整性等級高出1～2個數量級,造成資金浪費。該儲罐區現有的3個獨立保護層及后果減緩保護層可以有效預防池火災的發生,并降低事故后果。

圖3 風險評價結果示意

3 結束語

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