管道风险评价与决策方法研究进展

郑启超，刘 静

（中国石化销售股份有限公司华南分公司，广东 广州 510000）

近年来，我国油气需求量呈现递增趋势，而管道作为一种较为经济的输送方式，国家十分重视对管道的建设。虽然管道输送较其他运输方式有着经济、安全的优点，但由于管道穿跨越地段较多、周围环境多变并且所输送介质具有易燃易爆的特点，对人员安全和周围生态环境构成潜在的危险［1］。尤其是在管道运行操作过程中，不可避免会出现如腐蚀、误操作、第三方破坏、泄漏等风险。以上任一种风险都可能引发事故，对生命安全和生态环境造成损失。因此，为了降低事故发生的概率，减少事故所造成的经济损失，管道公司将风险管理技术引入到油气管道管理中。

油气管道风险管理是指在管线运营及维护环节中，为降低风险水平将其控制在可接受范围内，从而减小事故发生的概率，经济有效地保证油气管道安全运行所进行的一系列工作［2］。管道风险管理的过程包括风险识别、风险评价、风险决策以及风险监控［3］。通过管道风险管理，即可提出相应的管道安全维护措施并优化分配用于维护管道安全的资源，从而减少潜在的经济损失，对油气管道安全平稳运行具有重要意义。

1 管道风险评价方法研究

管道风险评价是指识别对管道安全运行有不利影响的危害因素，评价事故发生的可能性和后果大小，对风险大小进行计算并提出风险控制措施的分析过程。它以诱发管道事故的各种因素为依据，以影响因素发展成危险的可能性为条件，以事故后果造成的直接经济损失为评估指标，对在役油气管道的安全程度做出综合评价，是管道风险管理的核心。在国外，油气管道的风险评价已得到普遍推广和应用，且取得了较好的经济和社会效益［4］，而国内起步较晚，还处于发展阶段。

目前，管道风险评价的方法可分为定性评价法、半定量评价法以及定量评价法［5］。这三种方法中，定性方法比较简单，易于理解和使用，但具有较强的主观性，需要大量的经验判断；而定量评价法所得到的评价结果准确性最高，但比较复杂，采用了大量计算公式和经验模型，需要较多数据［6］。下面主要从半定量法和定量法两个方面进行介绍。

1.1 半定量评价方法研究

半定量评价法是以风险的数量指标为指标，对损失后果和事故发生概率按权重各自分配一个指标，将对应事故概率和后果指标进行组合，形成相对风险指标［7］。由于该方法操作简单，不需建立精确的数学模型，且可靠度和精确度较定性法高，在各国得到广泛应用。目前使用较多的为肯特打分法，该方法首先根据管道规格、土壤类型以及沿线的人口密度等条件对全线管道进行分段，接着按影响层次罗列导致风险的因素，并采用百分制逐段、逐项打分，最后进行综合评比［8］。由于各国建设管道所处的实际情况不同，不能将肯特打分法直接拿来套用。一些学者基于该方法，对一些指标进行删减、增补以及修正［9-10］，使得该方法能更加适用于本国的情况。Jing等［11］以地质灾害风险为研究对象，建立了浅埋管道地质灾害风险评价模型。由于定性评价和定量评价无法对数千个地质灾害进行风险排序，故采取半定量评价方法来计算相对风险，并进行风险排序。田娜等［12］向管道半定量风险评价中引入了模糊综合评判法，解决了评分中存在的不确定性问题，同时采用灰色关联分析对各影响因素的权重进行了分配。除了评分存在不确定因素外，肯特打分法还存在低分值的指标被分值累加所隐藏的问题。针对这种情况，张锦伟等［13］改进了肯特法中分值累加的算法。通过引入模糊数学理论，首先将评价指标得分值划分为5个区间，使每个区间对应相应的失效可能性等级，然后将失效可能性等级转化为模糊数，再将模糊数转化为指标的失效概率，最后把各指标的失效概率相加得到管道失效总概率。

1.2 定量评价方法研究

尽管半定量风险评价方法已经很成熟，且便于操作实施，但其中对风险因素的权重分配受主观因素影响较大，经验判断影响评价结果。此外，这种方法也可能对某些因素考虑不足，使得评价的结果不够准确。因此，更多的学者将重心转移到对定量评价方法的研究。管道风险定量评价是通过预先给失效概率并对事故损失后果确定一个具有明确物理意义的单位，通过对单个事故概率的计算得出最终事故的发生概率，然后再结合量化后的事故影响后果，计算出管道的风险值［14］。根据目前的文献，可将这些研究大致分为三类：一类为基于故障树分析的管道风险定量评价研究、一类为基于模糊数学的管道风险定量评价研究、另一类为基于灰色理论的管道风险定量评价研究。

1.2.1 基于故障树分析的管道风险定量评价研究

油气管道中的故障树分析是以管道失效为顶事件，以可能引发管道失效的主要原因为次顶事件，对每个原因进行深入分析，直至将次顶事件分解为各种基本事件并用逻辑图把这些事件之间的逻辑关系表达出来。之后，给每个基本事件赋予一个概率值，并计算出中间事件、顶事件发生的概率以及各基本事件的相对重要程度［15］。目前，故障树分析法被广泛应用于管道的定量风险评价［16-17］。Dawotola等［18］将层次分析法与故障树分析法相结合对跨国管道进行了评价。但是，在故障树的分析计算中，导致管道失效的底部基本事件众多，而且可能性也很小，难以确定其准确的发生概率。此外，传统的故障树分析法很难解决油气管道系统中不确定的因素。因此，一部分学者将模糊数学理论引入故障树分析法中。陈扬等［19］以某燃气公司的数据为基础，以模糊综合评价法为基本框架，用故障树识别、分析了各风险因素，并基于模糊数学相关理论对其中难以定量化的因素进行了量化。尽管故障树分析法具有强大的事故致因分析能力，但它无法对事故风险实现动态分析。因此，有学者［20］在故障树分析法的基础上引入了贝叶斯网络，利用贝叶斯网络的动态更新能力可以解决上述问题。

通过构建故障树能清楚的看到引发管道失效的各种可能原因，可以将复杂问题简单化。但对于管道失效这个顶事件而言，其包含的次顶事件以及次顶事件包含的基本事件可能有很多，故障树包含的内容较多且结构较复杂。在构建故障树时，可能由于疏忽而忽略掉某些基本事件，从而会影响评价结果。

1.2.2 基于模糊数学的管道风险定量评价研究

由于管道的风险影响因素很多，各项因素并不都能被量化或模型化。并且各因素之间相互关联，它们之间的关联性又随时间、地点等条件改变，是不确定的，运用传统的数学方法很难解决上述问题。模糊理论可以很好地解决上述问题。目前，模糊层次分析法［21］、模糊综合评价法［22］、模糊聚类法［23］多被用于管道风险评价。通过将模糊理论引入到管道定量风险评价中，可以简化管道风险评价多指标之间的相关性，避免在风险评价过程中由于依靠专家打分确定权重带来的主观因素的影响，从而更好地保证权重系数的客观性和准确性，使评价结果更精确。Dong等［24］以庆哈管道为对象，采用模糊层次分析法建立了原油管道风险评价失效指标调整模型。Jamshidi等［25］提出了一种基于模糊逻辑和相对风险评分法的集成方法用于管道风险评价。在管道风险评价过程中，首先要根据环境、管道等属性的差异，对管道进行合理的分段，如何合理划分管道直接影响对管道系统风险评价结果的准确性。此外，也有学者基于改进的 Bow-tie模型［26-27］对管道进行评价。Shahriar等［28］采用模糊逻辑对故障树中的基本事件进行模糊似然，解决了传统的Bow-tie模型中的不确定性因素。还有学者选择引入人工神经网络算法［29-30］去解决风险评价过程中权重不易准确分配的问题。该方法可以根据各种失效模式的风险值，预测各管段的总风险状况，更可以保证各风险因素权重分配的客观性。

但是，不论是模糊综合评价法，还是神经网络法，它们在解决非正态、非线性的失效可能性评价的问题中存在一定的局限性［31］。模糊综合评价法的隶属度和权重分配不易准确确定，而神经网络法的参数难以设定，评价过程相对复杂。

1.2.3 基于灰色理论的管道风险定量评价研究

管道事故与风险影响因素共同构成一个灰色系统，解决灰色问题的最佳方法是灰色系统分析法。灰色系统着重研究概率统计，可以解决模糊数学所不能解决的少数据建模以及贫乏信息不确定问题［16］。因此，可将灰色理论引入管道风险评价。目前在定量风险评价中，多采用灰色层次分析法［32］和灰色关联分析法［33-34］。上述方法所需数据量少、计算量小，不仅可以细化各风险因素，还可以灵活处理各个指标因素的权重。冯云飞等［35］将灰色理论与层次分析法相结合，建立了基于灰色层次分析法的油气管道定量风险评价模型。通过层次分析法确定各评价指标的权重区间，并结合专家评分，对管道进行风险评定。Hu等［36］提出了一种基于熵权法和灰色聚类法的新评价方法用于油气管道的定量风险评价。尽管灰色分析法对数据要求低，可以解决由于信息缺乏带来的不确定性问题，但是该方法需要对各项指标的最优值进行现行确定，主观性过强，同时部分指标最优值难以确定。

2 管道风险决策优化方法研究

管道风险决策是以风险评价的结果为基础，根据风险评价的原则和标准，运用现代科学技术知识和风险管理方面的理论与方法，提出各种可能风险解决方案。针对不同的风险问题，可采用不同的风险决策方法，包括决策树法、技术经济评价法和贝叶斯风险决策法等［37］。决策优化是指从各种方案中选择出最优方案，对管道进行维护，以达到减少事故频率和合理分配管道维护资源的目的。在管道风险决策环节，选择最优的维护方案是一个不确定性优化问题，如何对评价后的管道进行最优的维护资源分配一直是各学者的研究方向。

陈利琼等［38］为管线维护决策优化问题提出了两种优化方法，即效用函数法和有限费用优化法。有限费用法也可称为约束成本优化［39-40］，是以管段总失效损失期望费用最小为目标函数，以人身安全、环境破坏还有维护预算作为约束条件建立决策模型。效用函数法［41］是采用效用代表管道运营者对维护后果的偏好感觉的数量指标。在管道风险维护决策问题中，要从经济损失、环境损害、人身损失三个方面去考虑，从而定义多准则效用函数，以效用值最大的方案为最佳决策。以上两种方法所得到的最优解均可以在经济性、安全性以及环境保护三方面得到平衡，但是，依据有限费用优化法做出的决策不是从管理者的角度做出的最佳选择。而效用函数与决策者对风险的偏好有关，同一问题可能会存在不同的效用函数，因此，最终决策可能会有所不同。也有学者向模型中引入损失函数或者利用智能算法求解模型。尹斌等［42］针对油田集输管道运距短、口径小、输送介质、管道内外腐蚀严重多等特点，将损失函数引入到集输管线的决策优化中。近年来，随着管道数据库的完善以及大数据技术的发展，有学者开始利用管道历史数据，挖掘其中的潜在价值，以对管道存在的潜在风险进行诊断决策。赵志峰等［43］以管道外腐蚀中的土壤腐蚀数据为基础，建立了管道土壤腐蚀多因素分类决策树。马大中等［44］利用管网的压力、流量等运行数据，提出了一种基于大维数据驱动的管网泄漏监控模糊决策方法。

目前关于风险决策的研究大多都建立在管道风险定量评价的基础上，且在实际维护工作中，由于维护效能多因素影响，因而不能仅考虑单因素来确定最优维护措施组合，这并不能达到真正意义上的最优组合，其不属于全局最优维护措施组合。因此，发展定量风险评价，并综合考虑多因素影响来确定最优维护措施组合是一个研究方向。

3 结论

1）针对管道风险评价方法的研究，已经逐渐从半定量方法向定量方法发展。目前，大部分学者已经开始致力于定量风险评价方法的研究。由于管道设计、运行的历史数据是管道风险评价的基础，评价过程所建立的数学模型以及结果的准确性皆取决于历史数据的完整性和可靠性，尤其是定量评价更是需要大量的数据。因此，以数据驱动为核心的风险定量评价是未来的研究方向之一。各管道公司应继续完善管道信息数据库，以为定量评价法的发展奠定基础。

2）针对管道风险决策优化问题的研究，许多学者都采用不同的方法以得到最优维护措施组合。但是目前大多数研究均是建立管道风险定量评价的基础上，且由于维护效能多因素影响，不能仅考虑单因素来确定最优维护措施组合。因此，如何综合考虑多因素影响，得到全局最优维护措施组合有待进一步研究。