基于系统动力学的海洋平台安全脆弱性分析*

2019-06-05姜盛玉陈国明李新宏

中国安全生产科学技术 2019年5期

姜盛玉，陈国明，李新宏，何睿，董澈

(中国石油大学(华东) 海洋油气装备与安全技术研究中心，山东青岛 266580)

0 引言

海洋平台工作环境特殊，具有高投入、高风险和劳动密集等特点。随着平台装备及作业系统集成化、网络化与智能化程度的增加，子系统之间的联系性增强。某先兆事件中，子系统单元的脆弱性及风险可随关联路径传递至其他子系统，破坏钻井系统中其他设备的功能，影响平台钻采作业的持续性。2010年，美国墨西哥湾作业的“深水地平线”[1]钻井平台发生严重井喷，并引起剧烈爆炸，造成 11人死亡，17人失踪，大量原油泄漏。该事故即以防喷器剪切能力不足为原点，进而将风险传递至平台其他系统，造成毁灭性打击。鉴于此，国内外学者对海洋平台安全进行了深入探讨。郭恒等[2]从人因失误、工艺设备、物料危险、管理缺陷和危险环境5个方面系统分析事故致因因素，提出海洋钻井平台事故致因评价框架；杨冬冬[3]运采用CFD方法建立海洋平台井喷含硫天然气后果预测及评估模型。国内外对于海洋平台的事故研究，大多采用传统的方法如事故树、事件树和蝴蝶结模型法等分析钻采安全，鲜有以海洋平台安全的脆弱性为切入点进行探讨。

脆弱性起源于对自然灾害的研究，其概念由Timmerman[4]首次提出，目前其概念已应用到诸多领域。美国石油协会提出脆弱性是指可以被破坏者利用的弱点以损害或窃取资产、破坏系统关键功能，脆弱性是一个变量表征攻击目标成功的可能性[5]。Bohle等[6]认为脆弱性包含内部、外部2方面，内部方面表现为系统对外界干扰或冲击的应对能力，外部方面表现为系统对外界扰动或冲击的暴露，即发生事故的可能性。脆弱性概念逐渐引入风险领域，魏彤彤[7]针对洪水灾害下化工装置的脆弱性评估，提出了综合考虑洪水类型、装置结构特征和危险物质泄漏模式的脆弱性定量评估方法；王晓瑞[8]建立了瓦斯异常涌出下煤矿脆弱性的突变评价指标体系；Huai Su[9]开发了一个系统框架来评估天然气管网的脆弱性。李乃文等[10]针对煤矿井下安全环境的复杂性和特殊性，建立了煤矿井下安全系统脆弱性的系统动力学仿真模型。

考虑海洋平台安全系统的复杂关系及其存在的反馈机制，笔者从系统动力学的角度出发，结合脆弱性理论，对海洋平台的脆弱性进行动态分析，明确不同系统对脆弱性指标的敏感程度以及存在的相互关系。在建立系统动力学模型过程中，运用模糊层次分析法对不同系统中的因素进行判定，实现对海洋平台安全系统的脆弱性动态评价和预测，最终确定系统脆弱性的关键影响因素，从而提出降低海洋平台脆弱性的资金投入借鉴思路。

1 海洋平台安全系统动力学模型

1.1 海洋平台安全系统脆弱因素分析

鉴于海洋平台所处环境特殊，面对工况更加复杂，且发生事故后极易引发严重后果，事故处理难度大，本文将海洋平台安全系统脆弱性作为一个概念集合探究，即保证海洋平台安全运行的系统的集合。其中的脆弱性内容(见图1)包括暴露度、敏感度和适应度。其中，暴露度是个体或系统暴露于灾害及其不利影响的可能性；敏感度是系统组分由于暴露于灾害(扰动或压力)而可能受到的损害程度；适应度是个体或系统处理、抵抗不利影响的能力，以及从中恢复的能力[11]。

图1 海洋平台安全脆弱性结构图Fig.1 Structure diagram for safety vulnerability of offshore platform

海洋平台的暴露度与环境复杂程度、开采设备与过程装备的可靠性、工作人员操作可靠性直接相关。海洋平台相较于陆地油气开采，具有更高的孤立性、资源有限性等特点。海洋平台承受着风、浪、流等复杂环境载荷，极端台风风载及其带来的波浪载荷的联动严重威胁平台[12]，在相应环境下暴露度可与平台到台风中心距离成正比关系。此外，海洋平台上过程装备及工艺需要重点关注，如三相分离过程和气体压缩过程[13]，海洋环境具有湿度高，海风频繁的特征，加速密封元件老化，加快腐蚀速率及裂纹扩展，具有较高的暴露度。工作人员相较于设备，控制难度大，心理不可知，行为不可预测，海洋平台发生的多数事故与人因密切相关，人员系统暴露度同样不可忽视。

海洋平台及其配套设备造价昂贵，所处环境多为自然资源丰富的海洋，环境流动性强。此外，海洋平台具有较高的人员密度，当发生不可逆灾害时，逃生路径与方式相对有限。因此，海洋平台从事钻采过程中，一旦发生能量的不可控外泄，将会对平台及设备造成损伤；同时，外泄油气会随洋流、风浪进行大面积的扩散；事故演化过程中，如不能有效控制，将会发生更为严重的燃爆事件。在事故演化链不同阶段，轻则造成海洋平台减产、停产，重则造成平台损毁、人员伤亡的重大事故，同时也造成海洋环境、大气环境的严重污染，损害开采方声誉，甚至国家影响力。

平台的适应度体现在安全屏障的完整性和可靠性，安全监督监管的有效性，安全规章制度的完备性和可行性方面。受灾条件下平台必然呈现熵增趋势，平台系统需要在受灾条件下短时间内完成调度和救援，这时设备可靠的紧急关断系统、人员丰富的经验、完备的培训及演习可以有效遏制熵增，保证设备及人员处于正确的决策路径，有效切断连锁事故的演化路径，以降低事故的人员伤亡和财产损失，表现为高适应度。然而，由于海洋平台所处的环境相对特殊，当发生事故时所能及时获取的人力资源和物质资源极为有限，控制事故发展和走向的能力较弱，事故处理效率与陆上相比存在差距。同时海洋平台发生的事故对海洋生态环境和生物多样性造成的影响是毁灭性的，即便做出巨大投入也难以恢复至事故发生前状态。

1.2 系统动力学建模

系统动力学(System Dynamics)是由美国麻省理工学院的J. W. Forrester教授于20世纪50年代创立的系统仿真方法，是根据系统论、控制论、信息论等有关理论和方法建立起来的计算机仿真模型，是研究高度非线性、多变量、多重反馈复杂系统结构与行为的一门科学。系统动力学可以同时表示和分析多个系统控制变量，描述多个不安全行为的耦合作用，用动态的观点来描述事故的发生机理，在事故突变机理中有无可比拟的优势。系统动力学认为，系统的模式与特性取决于边界条件和内部结构；反馈即X影响Y，Y又通过一系列因果链影响X，这样将研究对象作为一个反馈系统才能得出科学结论。

1.2.1 海洋平台安全系统脆弱性流图

海洋平台安全系统由众多子系统和影响因子组成，其中每个因子对平台安全系统的脆弱性产生不同程度的影响。因此，为反应不同因子对安全系统的脆弱性及敏感性，以及系统中存在正负反馈关系链，结合上述平台脆弱因素分析，建立基于系统动力学的海洋平台安全系统脆弱性流图，如图2所示。

图2 海洋平台安全系统脆弱性流图Fig.2 Flow diagram for safety system vulnerability of offshore platform

以设备系统为例，由脆弱性流图可知，在设备系统中，随着生产平台服役时间的增长，通讯设备、过程设备、采油采气设备和交通设备出现不同程度的损耗及故障隐患，进而造成暴露度升高、敏感度升高及适应度降低，再通过平台事故发生概率影响安全监督监管；预警系统的完备性、应急有效性及事故处理成本影响安全规章制度形成反馈系统。笔者将设备系统投入、管理系统投入和人员系统投入作为输入变量，研究安全投入对安全脆弱性的影响。

1.2.2 系统动力学仿真参数确定

为构建系统动力学仿真方程，需要确定子系统中状态变量的权重值。针对不同的海洋平台，参数的设定结果必然存在差异，这取决于不同平台的设备系统、管理系统、人员系统和环境系统的不同状态，以及对不同系统的安全投入比例；此外，影响海洋平台安全系统的众多因素指标存在模糊性和主观性，在普遍情况下难以直接用精确数值对某些因素进行描述。鉴于上述因素考虑，采用模糊层次分析法(FAHP)确定状态变量的参数[14]。

将基本因子重要度对比的语言描述分为7个等级[15]，形成重要度对比的语言描述及相应的三角模糊集[16]。充分考虑专家的工作经验，工作年限和教育水平，选取不同岗位的专家进行指标重要度比较的语言术语评定。通过式(1)将获取意见进行拟合：

(1)

式中：Zi表示ei的聚合模糊数；wj表示专家j的权重；fij表示专家j给出的e的相应模糊数；n和m分别是专家和打分项e的数量。

笔者采用Max-Min聚合方法进行去模糊化的过程[17]。模糊集合(Z)的左右意见分别见式(2)，式(3)：

(2)

(3)

式中：aleft(Z)为三角模糊数左边线与y=10-x的焦点纵坐标；aRight(Z)为三角模糊数右边线与y=x的交点纵坐标；a，b，c分别为三角模糊数左端点横坐标，三角模糊数中点横坐标，三角模糊数右端点横坐标。

因此，模糊数Zi的模糊可能性分数通过式(4)得到：

a(Zi)=[aRight(Zi)+1-aLeft(Zi)]/2

(4)

式中：a(Zi)为去模糊化后相应分值。

特别地，以设备系统为例计算该系统内各基本因素的权重取值。本文选取了3位专家进行语言化判定，他们分别为在海洋平台工作领域经验丰富的工程人员，管理人员以及安全研究人员。通过上述方法得到设备系统的去主观化判断矩阵如式(5)：

(5)

经过对判断矩阵的计算得到最大特征根λmax=5.279 8，判断矩阵的一致性指标CI=0.069 9，平均随机一致性指标RI=1.12，一致性比率为CR=0.062 4<0.10，即认为判断矩阵R1具有满意的一致性，且由油气井设备、过程装备、通讯设备、动力定位设备和设备维修维护的排序权重为w=(0.245 0,0.232 6,0.187 0,0.170 9,0.164 5)T，权重分配合理程度较高。安全系统中，管理系统、人员系统、暴露度、敏感度和适应度CR值分别为0.094 6，0.071 1，0.063 2，0.093 7，0.084 1，皆小于0.10，因此具有满意的一致性；环境系统矩阵初次CR值为0.159 2>0.10，矩阵一致性较差，调整矩阵判定后经计算CR值为0.085 8<0.10，满足一致性要求。根据上述方法，可以计算出系统动力学流图中各不同层次系统中因素对系统的权重值，并建立相应的系统动力学方程，见表1。

2 系统动力学仿真结果分析

以某新服役半潜式平台为研究对象，将分析时间步设置为1个月，进行为期36个月的仿真分析，对该段时期内海洋平台的脆弱性进行动态监控。笔者以海洋平台的暴露度、敏感度和适应度3个脆弱性指标为研究对象进行仿真分析，并引入安全系统投入值，对于设备系统、管理系统和人员系统设置正交试验方案，得出海洋平台脆弱性的变化规律并进行分析。其中，各系统内初始值由平台实际运行状态获得，暴露度、敏感度、适应度数值为无量纲参量，仅表示特征变化趋势。假定平台的环境系统相对稳定，安全投入不涉及环境系统。拟定的投入方案见表2。

表1 海洋平台安全系统脆弱性系统动力学方程Table 1 System dynamic equations for safety system vulnerability of offshore platform

2.1 海洋平台安全系统暴露度分析

海洋平台的安全系统是一个复杂的反馈网络系统，其中的关键因素经过系统的反馈环流动，最终会影响到自身。在这种动态反馈网络中，系统暴露度、敏感度和适应度反映更为直观且符合实际。暴露度强调系统暴露于灾害或者不利影响的可能性，为增强海洋平台的平稳运行能力，应使暴露度有效降低。其中，海洋平台安全系统暴露度仿真结果如图3所示，当对海洋平台不进行安全系统投入时，暴露度呈现先增长后逐渐稳定的态势。当采用实验1方案时，海洋平台暴露度已经得到有效下降，但下降速率较缓，且在25个月后达到稳定值。实验2、实验3和实验4由于投入量的增加，使得暴露度的下降速率相较于实验1更为明显，且都呈现随时间的延长下降速率放缓态势。其中实验4方案使得暴露度下降最快，方案3次之，方案2最慢。实验结果表明：设备系统对于降低暴露度最为重要。为保证海洋平台暴露度有效下降，应提高设备系统内子系统可靠性，应定期进行关键部位的监测和检测，保证设备子系统的健康运行状态。

表2 安全系统投入正交试验方案Table 2 Orthogonal test plan of safety system input

图3 海洋平台安全系统暴露度曲线Fig.3 Exposure curves for safety system of offshore platform

2.2 海洋平台安全系统敏感度分析

敏感度强调系统暴露于事故或灾害可能受到损害的程度，多用于财产损失，人员伤亡及环境污染进行表征。降低安全系统的敏感度能够有效减少当平台遭遇灾害或事故的损失程度。根据不同的模拟方案得出的敏感度结果如图4所示。根据模拟结果可以看出，在不进行安全系统的投入时，模拟期内平台的安全系统敏感度随着时间的增加呈现线性增长态势。实验1方案能够使得平台敏感度下降，但下降幅度有限，于15个月左右进入平缓期，并在模拟后期有小幅度抬升。实验2、实验3和实验4都使海洋平台敏感度有效下降，且实验4方案效果最优，实验2与实验3效果相似。这说明为降低平台敏感度应重点关注设备系统和管理系统，两者对于降低海洋平台的敏感度的重要程度近似，增强设备系统和管理系统的耦合作用能有效降低事故及灾害发生后的影响程度。

图4 海洋平台安全系统敏感度曲线Fig.4 Sensitivity curves for safety system of offshore platform

2.3 海洋平台安全系统适应度分析

适应度强调系统处理、抵抗不利影响(自然环境突变)的能力，以及从中恢复的能力，在海洋平台安全系统中提高适应度能够有效提高系统应对事故以及气候变化的能力，尽可能减小损失。根据模拟结果，安全系统适应度可由图5得出，当不进行安全系统投入时，平台的安全系统在已有的安全资源的调控下，适应度仍然能够以一定的速率增长。这是因为，随着人的学习能力和吸收信息的能力增强，在遇到紧急情况时更容易捕捉关键信息并找到突破点。当采用实验1方案时，适应度增长率略微高于不对系统投入的增长率。实验3增长率在模拟前期较大，在20个月附近减小至0，后期转为负值。实验2和实验4方案能够使适应度得到有效的增长，增长率随时间的延续逐渐减小，且实验4方案效果优于实验2。由实验结果可知，管理系统对于提升适应度起关键作用，设备系统次之，人员系统最弱。因此，加强海洋平台管理系统的建设，能够有效提高其应对自然灾害和危险事件的能力，增强事故处理能力。