油田管道风险及完整性评价体系构建与应用

任 悦, 刘铠铭, 杨舒迪, 李林远, 张会珍

(东北石油大学 电气信息工程学院, 黑龙江 大庆 163318)

0 引 言

目前, 由于大部分油田均为典型的老区油田, 地理环境复杂, 管道规格连续, 管理环节点多面广, 针对管道规定中有关标准[1-2], 油田公司并不能完全适应当前大部分油田的现状; 分级分类标准[3]较为粗糙, 不能有效划分所有管道风险状况; 层级风险评价标准针对性较弱, 管道参数中存在冗余信息, 且由于未能有效结合现场管理经验, 需进一步简化高后果区的划分标准。因此, 根据油田生产特点和管道的应用状况[4-7], 制定适宜油田生产实际的管道分类方法和分类界限, 形成适合的风险评价指标, 进而全面推进油田管道完整性管理[8-9], 控制埋地管道腐蚀, 对提高油田管理水平、 控制改造投资、 降低安全风险、 提供运行保障具有重要意义[10-11]。

笔者在给出确定的油田管道分级分类评价体系和获得可信的油田管道数据基础上, 结合互联网+数据驱动的方式, 通过数据和地理信息系统(GIS： Geographic Information System)图形有效结合, 对油田管道的评价体系进行实际验证, 确定了该评价体系能方便、 快捷、 直观地表达出管道完整性的信息, 对实际生产具有良好的指导意义。

1 评价体系构建

在对管道进行详细分析前, 应给出确定的管线评价体系。根据具体的评价体系确定管线的失效情况, 从而为管线的后期预防和防护做好基础工作, 不断改善识别到的不利影响因素, 从而将管道运行的风险水平控制在合理、 可接受的范围内, 最终达到持续改进、 减少和预防管道事故发生和经济合理地保证管道安全运行的目的。笔者通过管道的分级分类模型和管道精细分类标准给出具体的评价体系。

1.1 管道分级分类模型

1.1.1 管道基础分类标准

按照管线模型的相应标准, 考虑介质类型、 压力等级和管径等因素, 对管道进行初步分类, 划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类管道, 具体标准如表1～表4所示。

表1 采气、 集气、 注气管道分类

表2 输气管道分类

表1, 表2中P为最近3年的最高运行压力,dDN为公称直径。硫化氢含量≥5%的原料气管道, 直接划分为Ⅰ类管道; Ⅰ、 Ⅱ类管道长度小于3 km的, 类别下降一级; Ⅱ、Ⅲ类管道长度≥20 km的, 类别上升一级; Ⅲ类管道中的高后果区管道, 类别上升一级。

表3 出油、 集油和输油管道分类

表3中输油管道按Ⅰ类管道处理; 液化气、 轻烃管道, 类别上升一级; Ⅰ、Ⅱ类管道长度小于3 km的, 类别下降一级; Ⅲ类管道中的高后果区管道, 类别上升一级。

表4 供水、 注入管道分类

1.1.2 管道精细分类标准

1) 油集输管道细分。根据油集输管道特殊情况, 对其进行再次细分。对Ⅲ类油系统管道进一步细分, 共划分3级4类管道, 具体分类细则如表5所示。

2) 注入管道细分。将dDN<200的注入管道, 按照运行压力和公称直径进一步细分, 具体规则如表6所示。

表5 油集输管道细分规则

表6 注入管道细分规则

1.2 高后果区识别模型

1.2.1 地区等级划分

沿油气管线中心线两侧各200 m范围内, 管线的长度任意划分为2 km, 并在该长度范围内管线的沿线包括最大聚居户数的若干地段, 按照规则划分为4个等级。在某些特殊场所, 如乡村人口聚集的村庄、 大院及住宅楼, 应将每一独立户作为一个供人居住的建筑物计算。具体的地区等级按下列规则划分：

1) 将无永久性人员居住及不经常有人活动的地区划分为1级1类地区;

2) 将居住户数≤15户的区段定义为1级2类地区;

3) 将15<户数<100的区段定义为2级地区;

4) 将户数≥100的商业区、 工业区、 市郊居住区和规划发展区以及达不到4级地区条件标准的人口稠密区等区段定义为3级地区;

5) 将具有不计地下室层数的4层及4层以上楼房, 交通频繁、 普遍比较集中和地下设施多的区段定义为4级地区。

1.2.2 油水管道识别项

在如表7所示的识别项中, 输油管道经过对应的区域且符合其中任何一条的, 定义为高后果区。

表7 受输油管道影响高后果区识别分级

1.2.3 输气管道识别项

在如表8所示的识别项中, 输气管道经过对应的区域并且符合任何一条的, 定义为高后果区。

1.2.4 特定场所分类

由于天然气管道泄漏可能造成人员伤亡, 除3级、 4级地区以外, 还包括以下特定地区：

1) 托儿所、 幼儿园、 医院、 学校、 养老院、 监狱和商场等人群疏散困难的建筑区域为特定场所Ⅰ;

表8 输气管道高后果区管段识别分级

2) 在一年时间内, 不连贯计算至少有50天聚集30人及以上的区域为特定场所Ⅱ, 如集贸市场、 寺庙、 运动场、 广场、 娱乐休闲地、 剧院和露营地等。

输气管道潜在影响半径

其中d为管道外径(单位： mm);p为管段最大允许操作压力(单位： MPa);r为受影响区域半径(单位： m)。系数0.099仅适用于天然气管道。

1.3 风险等级评价模型

1.3.1 管道风险评价流程

图1 油田管道风险评价流程图Fig.1 Flow chart of oilfield pipeline risk assessment

针对油田管道开展风险评价, 主要包含以下步骤： 1) 确定评价对象; 2) 识别危害因素; 3) 数据采集与管段划分; 4) 失效可能性分析; 5) 失效后果分析; 6) 风险等级判定; 7) 提出风险消减措施建议。详细流程图如图1所示。

1.3.2 油田管道风险值计算规则

参照半定量风险评价程序, 按照失效后果评价和失效可能性评价两方面计算管道风险。

1) 失效后果评价。失效后果主要考虑5个因素, 分别是输送介质、 敷设方式、 埋设地类、 管道类别和管道规格。在5个影响因素中, 根据输送介质从安全和环境影响两方面评价失效后果, 要考虑敷设方式和埋设地类因素; 而从对生产的影响角度评估失效后果, 则考虑管道类别和管道规格因素。

2) 失效可能性评价。失效可能性从3方面的因素考虑, 即运行年限、 穿孔次数和阴极保护。

3) 权重与综合风险评价。其主要包括失效后果因素权重和失效可能性权重, 对应的权重系数分别如表9和表10所示。

表9 失效后果因素权重系数

表10 失效可能性因素权重系数

按照风险的定义：R=CP, 根据单因素评价及确定的权重系数, 进行综合风险评价及风险值计算

R=(30C1+30C2+20C3+20C4)(40P1+40P2+20P3)

1.3.3 管道风险分级

图2 风险等级分布比例示意图Fig.2 Schematic diagram of risk gradedistribution proportion

按照风险评价R的计算结果, 根据风险值占总风险累计值比值的大小, 从高到低将比值最高的5%确定为特高风险, 其次的10%确定高风险, 后续的20%确定为中等风险, 再次的50%确定为低风险, 将最后的15%确定为特低风险。特高风险、 高风险、 中等风险、 低风险和特低风险的风险等级面积分布比例如图2所示。

1.4 系统总体流程

为验证管道模型, 需构建具有数据关联关系的管道数据模型, 该模型既要考虑各个数据的耦合关系, 又要考虑耦合数据的外延特性, 从而形成一个交错网络的数学模型。系统总体流程如图3所示。该系统以Oracle 10g数据库为基础, 并网络发布(Internet信息服务)为共享服务端, 将整个平台构建为包含各个模块的油田管道完整性体系： 数据录入计算模块、 管线及周边建筑的绘制模块以及结合评价体系所对应的管线分类模块构成了管道数据的获取和计算功能; 结合WebGIS服务器的搭建, 形成管线和高后果区的拓扑结构; 根据前述的风险等级确定方法计算各段管道的风险等级模块使图形与数据有效结合, 从而构建出以Internet+数据驱动的完备的管道完整性评价体系验证平台。

图3 系统总体流程框图Fig.3 Flow chart of the system

2 系统应用

收集现场数据并充分利用油田自身生产数据库系统, 结合如图4所示的数据单条录入或整体导入的方式, 构建主要包括介质类型、 运行压力、 运行温度、 长度、 年限、 起终点、 管道经过区域, 以及穿孔次数、 穿孔泄漏量、 穿孔影响范围、 穿孔影响的产量、 阴极保护状况等油田管道完整性数据支撑内容, 开展油田高后果区现场识别, 确定高后果区分布。如图5所示, 在综合分析现有和输入或导入的各项数据后, 确定适用于油田的管道分类指标和界限, 计算管线分类与风险等级结果。针对管线及周边建筑、 环境、 重要企业等内容完成管线绘制, 确定高后果区。利用WebGIS服务器构建管线与高后果区的拓扑模型, 以管道编号或管道周边的属性信息为关键字, 可显示对应管线的高后果区范围及关联的属性信息(见图6)。这对提升数据的可视化程度, 使用户获得对图形和数据的直观体会, 具有积极意义。相比传统的管道完整性管理方式, 该系统既以可视化方式展示数据, 又发挥Internet的优势, 使用户不单纯局限于台式机前, 也可通过移动客户端随时掌握当前管道的运行状况, 用数据实时指导生产。

图4 管道数据录入和导入功能Fig.4 Pipeline data type-in and import function

图5 管线风险等级计算结果Fig.5 Calculation results of pipeline risk level

图6 管线高后果区展示及查询结果Fig.6 Pipeline high consequence area display and query results

3 结 语

笔者在综合分析油田管道完整性评价体系的基础上, 针对大量冗余数据进行有效筛选, 给出油田管道定性分析和定量计算方法, 通过互联网+数据驱动的模式建立油田管道完整性数据管理平台, 该平台按风险评价方法和管道自动分类准则对其进行分类, 将管道风险评价结果以数据表格量化的方式表示, 为管理者的指挥和决策提供依据。同时, 利用地理信息技术, 根据管线数据绘制高后果区地图, 通过地图中空间数据与数据库中属性数据交叉匹配查询, 对数据和图形进行有效展示。这对于提升管道的管理水平和减小管道失效的影响, 具有积极的意义。