基于多状态的天然气长输管道分输站功能可靠性评价方法

＊张宗杰 鞠峰 邱天 杨坤 刘季 王一廉

（中国石油西气东输管道公司 上海 200122）

基于多状态的天然气长输管道分输站功能可靠性评价方法

＊张宗杰 鞠峰 邱天 杨坤 刘季 王一廉

（中国石油西气东输管道公司 上海 200122）

确保分输站功能可靠是保障天然气长输管道正常供气的基础，目前尚未发现针对天然气长输管道分输站功能可靠性的定义与评价方法。目前针对油气站场的可靠性方法一般基于“二态假设”，一定程度上与实际情况不符。基于此，本文根据实际情况，定义了天然气长输管道分输站的功能可靠性；应用多状态系统可靠性评价方法，提出了分输站的功能可靠性评价方法，构建了其功能风险分析模型。

分输站；功能可靠性；多状态系统；风险分析

天然气长输管道由管道、分输站、压气站场等单元组成，每种单元在系统中承担不同的任务，共同实现管道的供气功能。分输站是连接干线管道与下游用户的枢纽，具有分离、计量、调压等功能，其平稳运行是确保天然气长输管道安全供气的重要前提。然而，受运行环境与人为因素影响，局部失效、性能退化、甚至站场失效等事件时有发生，对西气东输管道的平稳运行造成负面影响。分输站的运行安全性与功能可靠性的重要意义正逐渐凸显。

可靠性理论自20世纪50年代发源以来，得到了世界各地研究者的广泛关注，并在众多行业中被成功应用。然而，随着工程系统复杂程度的不断提高，传统可靠性理论与方法的实用价值受到了质疑。原因在于，具有先进功能的机械设备或基础设施往往属于复杂系统，这些复杂系统具有各自的物理过程和单元技术，且呈现出多状态特征，这对传统可靠性评价方法中的“二态假设”提出了挑战。所谓二态假设即将系统或单元粗略地划分为“正常”和“故障”两种状态，这种假设往往与实际情况不符。

本文建立了一个基于多状态的分输站运行可靠性评价模型，评价了天然气长输管道中某分输站的可靠性与安全性。该模型能够根据实际情况，考虑分输站系统的多状态特性，提高评价结果的准确性，能够更好地体现出评价结果的实际工程意义。

1.研究现状

经过查阅大量国内、外文献，尚未发现针对天然气管道分输站的可靠性评价方法。在相近领域，研究者对油气管道站场及其相关配套设施的可靠性评价或风险分析开展了一些研究。为了满足不同需求，研究者在进行站场的可靠性评价或风险分析时，采用定性与定量两种方法。

定性分析的主要目的是分析站场失效的原因与后果之间的复杂关系。如杨培风采用RCM方法，评估了西二线管道某天然气站场的失效模式，并进行了失效后果及其风险分析，得出了改站场中不同设备的风险等级。蒋宏业等采用SHEL模型和Reason模型，建立了适用于压气站的SHELReason联合模型，用于分析人为因素对压气站失效事件的影响。定性分析能够比较清楚地反映失效因素、失效模式、失效后果间的逻辑关系，但是不能量化这种关系，也无法定量表征站场的可靠性水平。

目前，对油气站场可靠性或风险的定量评价一般基于经典可靠性理论中的“二态假设”。故障树是一种常用的站场可靠性定量评价方法，在故障树中，设备只有正常和故障两种状态。此外，其它方法中，“二态假设”被广泛接受。例如，基于风险的检验（RBI）技术被应用于输气站场的设备风险评估，其失效概率计算模块的基础就是“二态假设”。

但是，基于“二态假设”的传统可靠性方法已不能满足天然气长输管道分输站的可靠性评价的需求。分输站系统及其组成单元在寿命周期内具有退化特性，其故障往往呈现多状态特征，“二态假设”难以准确描述这类系统故障规律。目前，尚未有研究者提出一种能够考虑这种多状态特征的天然气长输管道分输站可靠性评价方法。然而，在系统可靠性评价研究中，研究者已提出了若干适用于多状态系统可靠性分析方法。

2.基于多状态的天然气长输管道分输站可靠性评价方法

传统可靠性评价方法通常基于“二态假设”，即评价对象只存在“正常”与“失效”两种状态。目前应用于油气站场的可靠性评价方法也大多以此为基础。然而，根据工程经验，天然气长输管道分输站系统往往会经历一个退化过程，因此其功能一般存在多个中间状态。这种情况导致基于“二态假设”的传统可靠性评价方法在一定程度上不能满足分输站的评价目的。为此，需根据分输站的结构特点与实际需求建立满足多状态的可靠性评价方法。

本文将天然气长输管道分输站定义为一个由分离单元、计量单元、调压单元构成的串联系统。这种假设既满足可靠性评价的需要，也符合工程经验。

根据现场的长期实践经验可知，天然气长输管道分输站系统及其组件在运行过程中往往具有明显的退化特性，其故障规律呈现出多种状态，即在正常工作状态与完全失效工作状态间，存在多个中间状态。显然，传统可靠性理论的“二态假设”难以准确描述这种情况。为了分析这种多状态系统的可靠性，本文做出以下假设：

①分输站系统的可靠性状态随时间退化；

②在退化过程中，系统的可靠性状态只能向更差的状态逐渐改变；

③这些系统状态是离散的。

分输站系统的退化过程如图1所示：

图1 分输站系统及其组件的状态变化图

(1)天然气长输管道分输站运行可靠性评价模型

为了加强对分输站运行效能与安全性的重视，须根据实际情况分析该分输站系统及其单元的可靠性状态。本文考虑了现场工作人员的观点，并基于文中对分输站功能的定义，区分了分输站系统及其组件的三种可靠性状态：

①可靠性状态3：分输站能够按规定完成功能；

②可靠性状态2：分输站功能轻微退化，如分离不彻底等；

③可靠性状态1：分输站功能严重退化；

④可靠性状态0：分输站完全失效。

为了以数学形式描述分输站的可靠性状态，本文定义了分输站的系统多状态可靠性函数，形式如下：

其中，R(t,u)=P(S(t))≥u∣S(0)=3)=P(T(u)＞t),

式中，R(t,u)为分输站系统在t时刻的可靠性状态处于状态子集｛u,u+1,…,3｝，且在初始时刻分输站处于完好状态的概率。R(t,u)也称为系统的多状态条件可靠性函数坐标。T(u)为一个随机变量，代表系统的可靠性状态处于状态子集｛u,u+1,…,3｝的时间，且在初始时刻分输站处于完好状态。一般情况下，采用历史统计数据与可靠性理论可以得到可靠度分布函数。因此，需分析可靠度分布函数、T(u)及R(t,u)之间的关系，结果如下：

根据式（1）与式（2）可以得到以下结论：

接下来，做出定义如下：

定义式（5）为分输站系统在t时刻处于可靠性状态u且初始时刻系统处于完好状态的概率。根据上述定义，可以得出以下结论：

式(1)—式(6)定义了基于多状态的分输站的运行可靠性，并给出了不同状态下的可靠性计算方法。但是，在实际工程上，通常采用平均寿命来反映系统的可靠性水平。根据上文中的定义与阐述，基于多状态的分输站平均寿命评价模型如下：

其中，μ(u)为分输站系 统 在 可 靠 性 状 态 子集｛u,u+1,…,3｝中的平均寿命。另外，根据式(6)的定义，可以推算系统在不同可靠性状态中的平均寿命，计算方法如式8)所示。

其中，μ(u)为分输站处于可靠性状态u的平均寿命。

此外，根据式（6）中的结论，可以进一步得到以下关系：

(2)基于多状态的分输站系统运行风险分析方法

本文通过建立压气站的多状态可靠性评价模型，突破了传统可靠性理论中“非此即彼”的二态假设，细化了评价结果。但是，这种细化的评价结果在一定程度上增加了分析难度。为了便于将该方法应用于工程实践，笔者在分输站运行可靠性评价模型的基础上，构建了基于多状态的分输站系统风险函数，如式(10)所示。

式中，r(t)为在系统初始时刻完好的前提下，分输站系统可靠性状态处于临界状态r以下的概率。根据上述定义，分输站的系统风险函数可以通过以下方式求解：

根据式(11)可知，分输站的系统风险函数与可靠性函数具有对应关系。

根据上文分析，分输站可以看作由分离单元、计量单元及调压单元构成的串联系统。根据传统可靠性理论，串联系统应满足以下条件：

其中，Ti(u)为单元i在初始状态完好前提下，可靠性状态处于｛u,u+1,…,3｝的时间。因此，基于式(2)、式(12)与串联系统的特点，分输站系统可靠性函数求解方法如下：

其中，Fi(t,u)为分输站中，第i个单元的可靠度分布函数。

根据本文对分输站可靠性的定义，确保单元的功能完好是保障系统可靠性的前提。在本文中，假设计量单元、分离单元及调压单元均具有指数形式的可靠度分布函数。同时，根据某分输站的失效统计数据，采用统计推断方法，在式(3)的基础上，可以得到每个单元的条件可靠度函数坐标如下。

①分离单元的条件可靠性函数：

R1(t，1)=exp(-0．00008t)，

R1(t，2)=exp(-0．00009t)，

R1(t，3)=exp(-0．00009t)；

②计量单元的条件可靠性函数：

R2(t，1)=exp(-0．00011t)，

R2(t，2)=exp(-0．00013t)，

R2(t，3)=exp(-0．00015t)，

③调压单元的条件可靠性函数：

R3(t，1)=exp(-0．00044t)，

R3(t，2)=exp(-0．00044t)，

R3(t，3)=exp(-0．0005t)，

基于此，可得到某分输站系统的运行可靠度函R(t,·)数图像以及分输站系统处于不同运行状态的概率，如图2、3所示。图中结果反映了该系统处于不同可靠性状态子集中的概率。通过分析结果的数值特征，可初步判断分输站在退化进程中的可靠性。

图2 基于多状态的分输站系统可靠度函数坐标图

图3 分输站系统处于不同运行状态的概率

根据图3中的结果，分输站系统运行至1000小时左右，完全失效的概率开始高于系统功能完好的概率；同时，图形显示在此处系统发生退化的概率最高。因此，可将图2中的R点作为对天然气长输管道分输站进性维护的参考依据。

3.小结

(1)本文提出了天然气长输管道分输站的功能可靠性定义，建立了基于多状态的分输站功能可靠性评价方法，改进了基于“二态假设”的运行可靠性评价方法，考虑了分输站可能经历的多种功能状态，提高了评价方法的适用性。

(2)结合理论分析与工程经验，本文应用所建立的方法评价了天然气长输管道某分输站的功能可靠性。结合计算结果，分析了该分输站目前的可靠性状态，给出了相应建议。同时，基于分输站的多状态特性，定义了其功能风险，并做出预测。

[1]杨培风．长输天然气站场基于RCM分析的实践[J]．科技风, 2014(13): 80-80．

[2]蒋宏业,姚安林,毛建等．输气管道压气站事故人为因素研究[J]．石油矿场机械,2011,40(3):17-19．

[3]王勇．普光输气站场定量风险评价技术研究[D]．四川:西南石油大学,2012．

[4]郑明,姚安林,叶冲等．基于RBI的输气站场分离器风险评估方法研究[J]．中国安全生产科学技术,2013,9(6):120-126．

[5]Amari S V, Misra R B． Comment on: dynamic reliability analysis of coherent multistate system[J]． IEEE Trans Reliab, 1997, 46: 460-461．

[6]Avent T． Reliability evaluation of multistate systems with multistate components[J]． IEEE Trans Reliab, 1985, 34: 473-479．

[7]Ko owrocki K, Soszyńska-Budny J． Reliability and Safety of Complex Technical Systems and Processes: Modeling–Identification–Prediction-Optimization[M]． Springer Science & Business Media, 2011．

[8]Kotowrocki K． Reliability and risk evaluation of complex systems in their operation processes[J]． Optical Coherence Tomography in Cardiovascular Research, 2007: 1109．

张宗杰（1990～），男，中国石油西气东输管道公司，研究方向：干线天然气管道运行可靠性研究。

(责任编辑牛玉娟）

Functional reliability evaluation method for long distance transmission pipeline of natural gas based on multi state

Zhang Zongjie, Ju Feng, Qiu Tian, Yang Kun, Liu Ji, Wang Yilian
(China Petroleum west east gas pipeline company, Shanghai, 200122)

To ensure reliable delivery stations is a foundation to ensure the normal supply of natural gas transmission pipeline, has not yet been found for long distance gas pipeline station definition and evaluation method of functional reliability. The oil station general reliability method based on the "two state hypothesis", to a certain extent inconsistent with the actual situation based on this, according to the actual situation, the definition of natural gas distribution station function reliability of pipeline; reliability of multi state system evaluation method, put forward the distribution function method for reliability evaluation of station, establishes the function model of risk analysis.

sub station；functional reliability；multi state system；risk analysis

TE

A