基于云推理的天然气管道风险评估方法



基于云推理的天然气管道风险评估方法

在天然气管道风险评估方法的相关研究中，由于缺少数据，以及事故因素的不稳定性，而只考虑到模糊性和随机性，在某种程度上容易导致评估结果出现错误，从而影响评估结果的可靠性。同时，这些方法最后只会得出一个简单的评估结果，不能解决天然气管道中风险因素的模糊性和随机性问题。为了解决这些问题，中国石油大学（北京）提出基于云推理的天然气管道风险评估方法。该方法可描述随机性和模糊性以及两者之间的关联性。正态云模型扩大了正态分布的形成条件，同时使正态隶属函数反映随机数的数学期望值。结合云推理方法、专家评分法和层次分析法对天然气管道进行风险评估，对解决评估过程中定量描述和定性概念转换时的模糊性和随机性有很大帮助。

基于云推理的风险评估方法包含了多种事故影响因素，如第三方破坏、腐蚀破坏、误操作因素、设计缺陷、生物侵蚀、老化因素等。该风险评估过程如图9所示，首先，根据收集来的信息，建立天然气管道的故障树系统（FTA），该系统随时进行更新。其次，计算风险因素的结构重要度、概率重要度和临界重要度，根据计算结果，把每一项中的较大重要度选作评估指标，建立评估指标系统。第三，利用三级层次分析法确定评估指标的权重，然后利用逆向云发生器把专家评分转换成评估指标的云特征值。第四，根据指标权重和云特征值，利用虚拟云算法得出计算出天然气管道的风险等级。最后，结合使用正向云发生器和MATLAB软件，直观地显示综合云推理结果。

图9 风险评估过程流程图

为证明这种方法的可行性，科研人员对深圳福田区侨香路的一段天然气管道做了实验。该管道2004年正式运营，设计压力0.8MPa，存在一定程度的腐蚀，管道直径400mm，埋深1.8m，附近人口密度为1346/平方千米。由于管道埋于地下，未对管道实施任何保护措施，鉴于此情况，必须对管道进行风险评估，以避免重大事故的发生。根据收集来的信息，该管道共包含6个主要失效因素：第三方破坏、腐蚀破坏、误操作因素、设计缺陷、生物侵蚀、老化因素。基于这些失效因素建立了天然气管道的故障树系统（FTA）。然后对三个重要指标的计算结果进行了对比，选出了高风险因素，确定了三级层次分析法评价指标系统。根据上面的层次分析模型，确定了评价指标权重，并分析了三级指标的数字特征，对该天然气管道进行了综合风险评估。通过评估结果得出，该实验管道服役时间较长，存在中级风险。建议在管道未来运营中，加强管道检测和维修，避免事故发生。

基于云推理的天然气风险评估可实现定量描述和定性概念之间的不确定转换，解决风险评估过程中的不确定性。本次研究中，结合故障树系统和层次分析法确定了天然气管道的评估指标系统。利用MATLAB软件得出云滴图（cloud drops chart），分析三级指标以及三级指标对二级指标的影响。此外，该风险评估系统还可识别影响天然气管道的缺陷，直观比较每个二级指标。利用专家评分法和层次分析法可确定指标权重，能有效减少人为因素对风险评估过程的影响。云模型可以模拟和修复大量的云滴样本，并用云图直观地描述评估结果，还可很好地解决随机和模糊问题，实现定量描述和定性概念之间的转换，符合人们的逻辑推理思维。经验证，云模型可用于天然气管道，为风险管理提供决策支持。

孟芳芳 孙冰 源编译自Journal of Natural Gas Science and Engineering, 02, 2016