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老龄油气管道安全寿命综合评估方法研究

2016-08-30李秀美陈国明朱红卫方娜燕冰川

工业安全与环保 2016年8期
关键词:老龄寿命油气

李秀美 陈国明 朱红卫 方娜 燕冰川

(1.中国石油大学海洋油气装备与安全技术研究中心 山东青岛 266580;2.中国石油管道分公司管道完整性管理中心 河北廊坊 065000)



老龄油气管道安全寿命综合评估方法研究

李秀美1陈国明1朱红卫1方娜1燕冰川2

(1.中国石油大学海洋油气装备与安全技术研究中心山东青岛 266580;2.中国石油管道分公司管道完整性管理中心河北廊坊 065000)

为合理评价老龄油气管道的安全运行状态,降低老龄管道运行风险,基于安全系统理论提出一种安全寿命综合评估方法。首先,通过事故树分析辨识老龄油气管道系统风险因素,从管道内检测、管道外检测、压力试验、修复和承压状况5个方面建立管道安全寿命评价指标体系;然后,采用层次分析法计算指标权重,并基于模糊集理论和灰色理论预测管道安全寿命;最后,以国内某一管道为例证明该方法工程应用的可行性。结果表明,该方法能够较为全面评估老龄油气管道的安全寿命,评估结果符合工程实际情况,具有较高应用价值,能够为国内老龄油气管道的安全寿命评价与风险决策提供技术支持。

老龄油气管道安全寿命事故树分析层次分析模糊集理论灰色理论

0 引言

随着石油工业的发展,管道输送发挥着越来越重要的作用。国内目前运营的油气管道大多建于20世纪60、70年代,由于管材老化、内外腐蚀、焊接缺陷等因素引起的爆管、漏油事故频繁发生,已进入“老龄期”,严重威胁管道的安全运行。老龄管道由于服役时间较长,承载能力下降,如何评价老龄管道的安全寿命,了解其安全状态成为亟需解决的问题。

近年来,国内外在油气管道安全风险评价方面已开展较多研究[1-5]。MUHLBAUER W K[6]基于美国工业管道运行经验提出肯特模型,其中的一些指标并不符合我国老龄管道的实际情况,而且该模型只能计算管道的相对风险值,难以直接用于老龄管道的安全寿命评价。文献[7]建立了考虑崩塌、滑坡、泥石流三种典型地质灾害的管道评价指标体系,评价油气管道在特殊工况下的安全状态,但是没有系统研究老龄输油管道安全指标体系的一般性。管道安全寿命体现管道固有安全工作能力和自身物理承载状态,是一个系统指标。国内学者基于可靠性理论、断裂力学、有限元分析预测了含有腐蚀缺陷、裂纹缺陷和凹痕缺陷的管道的剩余安全寿命,但都是针对单个管道缺陷,并没有研究整体缺陷情况对管道系统安全寿命的影响。

鉴于国内还没有老龄管道安全寿命系统评估模型,笔者基于事故树分析、层次分析、模糊集、灰色预测等安全系统理论,提出一种针对老龄管道安全寿命的综合评价方法。该方法通过建立一套包含管道安全寿命影响因素的指标体系并进行专家打分评价管道运行状态并预测管道剩余寿命,便于工程实际应用,对于保障老龄管道的安全运行,制定管道延寿策略有着重要意义。

1 老龄油气管道安全寿命综合评估流程

老龄管道在运行过程中,其安全性能受到多种因素影响,如何找出这些因素并确定其对管道安全寿命的影响程度是老龄管道安全寿命预测的关键。通过老龄管道失效事故树分析找出危险因素,采用层次分析法确定危险因素权重,建立一套老龄管道安全寿命指标体系。以专家打分为技术手段对管道进行评价,引入模糊集理论将评价分数转换成可靠性指标,基于灰色理论预测老龄管道的安全寿命。老龄管道安全寿命综合评估流程如图1所示。

图1 老龄油气管道安全寿命综合评估流程图

2 老龄油气管道安全寿命指标体系

(1) 危险因素识别和因素筛选

选用事故树分析确定危险因素并通过专家筛选得到对管道安全寿命直接相关的因素,例如:管道缺陷、管道的修复情况。针对一般工况下的油气管道,自然地质灾害对管道安全的影响并不显著。第三方破坏、误操作等因素偶然性较大,一次发生可能导致管道物理寿命终结,并不能客观反映管道物理承载状态,工程中可以减小或者不考虑这些因素对管道的固有安全寿命的影响。危险因素识别和专家因素筛选穿插进行,并及时更新。

(2) 调查问卷设计和专家调查

调查问卷是为了获得各项指标的重要程度,设计应该简单明了。调查问卷中应该详细说明调查目的和使用方法,并对各项指标做出说明。调查问卷指标重要度采用十分制原则,满分十分代表该指标对上一级指标非常重要,零分代表该指标对上一级指标没有影响。将设计好的调查问卷发送给现场管道工、安全技术员、管道管理专家、评估专家等对管道状态及其影响因素有定性和定量了解的工作人员(建议3位以上)调查指标重要程度。

(3) 确定因素权重和取值描述

层析分析法能够弹性地增加或减少评估因素,并且通过专家评估的方式确定因素的权重[8]。根据调查反馈情况,取各个问卷中指标的平均值作为该指标的最终分值。为了得到指标的两两比较矩阵,需要将问卷中的结果按照表1进行处理。经过处理之后,根据层次分析法的“九标度”法得到指标成对比较矩阵,经过一致性检验之后求解矩阵最大特征值对应的特征向量即为指标的权重向量[6]。当一致性比率CR=CI/RI<0.1时,认为成对比较矩阵通过了一致性检验。式中,CI=(λ-n)/(n-1)为一致性指标,λ为矩阵的最大特征值,n为元素个数,RI为随机一致性指标,其取值参见表2。

表1 指标相对重要程度分值描述

表2 随机一致性指标取值

确定指标体系总分为500分,根据指标的权重可以得到老龄管道安全寿命评估指标体系各项指标分值,给出指标的取值规则,从而完整构建老龄管道安全寿命评估指标体系。采用该指标体系评价管道时,最终得分代表管道失效的可能性,且分数越高代表管道越容易失效。值得一提的是,可以参照《管道风险管理手册》[6]给出取值描述并根据实际情况进行调整。

3 老龄油气管道安全寿命预测

(1)

利用CHENSJ等[9]提出的左右模糊排序法将模糊数转化成为可能性值FPS,该方法定义的最大和最小模糊集为:

(2)

(3)

则模糊数的左右模糊可能性值分别为:

(4)

(5)

FPST(w)=[FPSR(w)+1-FPSL(w)]/2

(6)

(7)

由模糊数W求得的FFR,即为管道发生事故的概率,管道的可靠性可近似用1-FFR表示。假设已经确定每公里管道事故频率(即故障率λ)不可接受值,根据故障率和可靠度的关系式[10]R(t)=e-λt可以得到管道单位时间的可靠性为R(t)=e-λt=e-λ=1-FFR,反演可以求得隶属函数的核,从而求得管道安全运行的阈值分数F0。

结合历史数据对管道进行打分评价,得到一系列时间-评价分数数据点,管道安全性能随着时间增加而变差,评价分数也呈现出这种单一变化规律,灰色预测GM模型[11]在处理这种问题上有着独特的优势。基于建立的灰色预测模型,根据管道安全运行的阈值分数F0采用差值计算的方法预测管道安全寿命。假设得到一系列等时间间距(可以取1年)的评价数据X(0)=[X(0)(1),X(0)(2),X(0)(3),…,X(0)(n)],按照下面的步骤建立灰色预测模型:

(1)对X(0)做一次累加处理生成X(1)。

(8)

(2)按照式(9)求相邻均值序列Z(1)(k)。

Z(1)(k)=[X(1)(k)+X(1)(k-1)]/2,

(k=1,2,3,…,n)

(9)

(3)求解数据矩阵B和YN。

(10)

(4)求解GM(1,1)预测模型的系数估值。

(11)

(5)确定预测模型。

灰色模型为:

(12)

估计数据序列为:

(13)

(6)验证模型精度。

4 实例应用分析

选取国内某条管线的一段管道作为评价对象,应用笔者提出的方法预测其安全寿命。该管道已经连续服役40多年,进入老龄期。管道为螺旋焊缝钢管,管节之间采用环焊缝焊接连接,最大工作压力为3.8MPa,材质为16Mn,采用石油沥青防腐。

4.1建立安全寿命指标体系

建立老龄管道失效事故树,如图2所示,主要考虑腐蚀穿孔、疲劳开裂、应力腐蚀开裂三种失效模式。

分析建立的事故树得到一阶最小割集、二阶最小割集、三阶最小割集的数量为零,说明没有“少数事件发生管道就失效”这种危险组合,即管道失效并不是少数指标决定的,是由一套指标体系决定的,这也验证了事故树的合理性,说明从事故树中提取的因素作为指标也具有合理性。筛选事故树分析中得到的危险因素并将其分类整理,得到内检测、外检测、压力试验、管道承压状况和修复情况5个一级指标。前3个一级指标从完整性管理的角度出发集中体现管道的固有安全状态,后2个一级指标体现出管道外部载荷、承压特性以及修复情况,5个一级指标涵盖了影响管道安全寿命的各项因素。设计调查问卷发送给多位现场管道工程专家调查指标的重要性,结果如图3所示。

图2 老龄管道失效事故树

图3 某老龄管道指标重要度调查结果

将结果按照表1处理得到5个一级指标的成对比较矩阵为:

矩阵的最大特征值为5.088 6,对应的特征向量为[0.930 1,0.104 6,0.097 1,0.249 4,0.228 9],一致性指标CI=(9.304 4-9)/(9-1)=0.038 05,一致性比率CR=CI/RI=0.038 05/1.45=0.026<0.1,通过一致性检验。将特征向量归一化并乘以指标体系总分(500分),得到5个一级指标的分值分别为[290,35,30,75,70]。同理可得:

“管道内检测”对应的二级指标的分值为[90,66,55,9,5,5,30,15,15];“管道外检测”对应的二级指标的分值为[13,2,3,1,13,3];“管道压力试验”对应的二级指标的分值为[20,8,2];“修复”对应的二级指标的分值为[32,13,13,2,2,9,2,2];“承压状况”对应的二级指标的分值为[14,14,4,5,33]。

由于体系中指标数量较多,这里只给出“承压状况”部分二级指标的取值规则,如表3所示。

表3 “承压状况”部分二级指标取值规则

4.2安全寿命预测

管道专家利用建立的老龄管道指标体系对该管道系统最近几年运行状况进行打分,得到的数据结果如表4所示。

表4 某管道历年安全寿命评分数据

预测管道安全寿命需要确定管道不可接受失效频率值,并进一步反演得到阈值分数,阈值分数作为灰色预测模型的极限值,根据灰色预测模型确定达到该极限值的时间间隔,即确定管道的安全寿命。不可接受失效频率取值过高会造成不可靠的评价结果,取值过低会造成评价结果过于保守。根据查阅该管线的设计资料和管道所处的安全等级确定该管段不可接受失效频率为8×10-3/(km·a),反演计算得到管道安全寿命阈值分数为258,预测的安全寿命期限为2015年。鉴于该管道刚刚纳入报废日程的事实,预测结果和管道真实报废期限具有较高一致性,证明采用本文的系统方法预测老龄管道的安全寿命是工程可行的。

5 结语

在国内管道老龄化问题日益突出的背景下,提出一套适用于老龄管道的安全寿命综合评估方法,为老龄管道的延寿工程管理提供技术支撑。基于事故树分析、层析分析建立包含管道内外检测、压力试验、修复和承压状况的指标体系,引入模糊理论和灰色理论并以专家打分为技术手段预测老龄管道安全寿命。以国内某一老龄管段为对象,利用本文提出的方法预测其安全寿命期限为2015年,这与该管段已纳入报废日程事实相符,证明该方法预测管道安全寿命的工程可行性。

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陈国明,男,1962年生,教授,博士生导师,研究方向为海洋油气工程及装备、油气安全工程。

A Comprehensive Safety Life Evaluation Method of Aging Oil and Gas Pipeline

LI Xiumei1CHEN Guoming1ZHU Hongwei1FANG Na1YAN Bingchuan2

(1.CentreforOffshoreEngineeringandSafetyTechnology,ChinaUniversityofPetroleumQingdao,Shandong266580)

In order to make reasonable prediction of safety operation condition of aging oil and gas pipeline and reduce their operational risks, a comprehensive safety life evaluation method is provided based on safety system theory. First, risk factors are identified using fault tree analysis and an index system is constructed considering internal inspection, external inspection, pressure testing, repair and pressure state. Then the factor weights are determined by means of analytic hierarchy process and the pipeline safety life is predicted based on fuzzy set theory and grey theory by means of scoring. Finally, this paper takes an example to illustrate the feasibility of the engineering applications of the method. The result shows that the method can comprehensively evaluate the safety life of the old oil and gas pipelines. The result accords with the actual situation of engineering with high application value, which can provide technical support for the safety life assessment and risk decision of domestic aging oil and gas pipeline.

aging oil and gas pipelinesafety lifefault tree analysisanalytic hierarchy processfuzzy set theorygrey theory

李秀美,男,1989年生,博士,研究方向为海洋承压结构完整性管理与评价。

2015-11-20)

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