基于IAHP的城市供热管网泄漏风险分析

田 琦 吕淑然教授

(首都经济贸易大学 管理工程学院，北京100070)

0 引言

随着集中供热规模的不断发展和管网实际运行年限的增长，供热管网的安全风险日趋严峻[1-3]。供热管网分布广、距离长、设备和附件多，且不易维护，是集中供热系统的安全薄弱环节[4]。一旦发生事故，不仅会造成财产损失，更会给社会带来极大的负面影响[5]。《2018年城乡建设统计年鉴》数据显示，到2018年末，我国的城市集中供热面积已达87.8亿m2，管道长度达37.1万km。因此,研究城市供热管网泄漏风险对企业安全管理和城市安全运行都具有重要意义。

目前供热管网泄漏风险分析方法主要有决策树法、事故树分析法[1-2]、层次分析法[2,5]等。事故树分析法是通过逻辑符号将事件自上而下的做树形分解，清晰描述事件的因果关系，逻辑性强，目前国内多运用事故树分析法进行定性分析[6]；层次分析法是一种定性定量结合的运筹学算法，需运用9级标度法建立判断矩阵，判断矩阵建立的准确性会直接影响分析结果的正确与否，但是专家打分时的主观判断会影响判断矩阵的建立。改进的层次分析法将事故树的定性分析与层次分析法的定量分析结合起来，可克服2种方法的不足，使分析结果更准确可靠。石龙等[7]将改进层次分析法应用于公共建筑火灾风险分析中，证明改进层次分析法比传统层次分析法的结果更准确、更符合实际；王婉青等[8]将改进层次分析法运用在高压输气管道泄漏风险分析中；李亚兰等[9]在地下建筑火灾安全评价中将改进层次分析法与模糊评价法相结合进行研究；张天军等[10]将改进层次分析法应用在煤与瓦斯突出危险等级预测中；赵长勇[11]将改进层次分析法应用于油库安全评价中；王霞等[12]证明用改进层次分析法进行油管管道风险分析与评价更准确、快速。综上知，这些研究将改进层次分析法运用于多个领域，并取得较好效果。因此，笔者将改进层次分析法运用到城市供热管网泄漏风险研究中，以期为城市供热管网泄漏风险的安全管理提供科学依据。

1 利用事故树方法构建层次分析模型

首先建立事故树(FTA)模型，找到造成供热管道泄漏风险的原因，并依此建立一套较为完整的供热管道泄漏风险评价指标体系；然后根据事故树模型得到各个指标的结构重要度；最后将事故树中的各基本事件进行中性化描述后得到层次分析法的层次递阶结构模型。

1.1 构建事故树模型

城市供热管网安全事故大多由供热管网泄漏风险导致，因此本文将“供热管网泄漏事故”作为事故树模型的顶上事件，逐步展开分析，得到导致供热管网泄漏事故发生的32个基本事件。表1为事件的符号及基本含义，图1为城市供热管网泄漏事故树模型。

图1 城市供热管网泄漏事故树模型Fig.1 Fault tree model of urban heating pipe network leakage

表1 城市供热管网泄漏事故树的符号及含义Tab.1 Symbols and meanings of leakage fault tree in urban heatingpipe network

1.2 各基本事件的结构重要度

(1)

式中:

k—事故树分析所得最小割(径)集数目；

m—包含第i个基本事件的最小割(径)集的数目；

Rj—包含第i个基本事件的第j个最小割(径)集中的基本事件数目。

表2 各基本事件的判断因(i)Tab.2 Judgment factors(i) of each basic event

1.3 构建层次分析模型

根据构建的“城市供热管网泄漏”事故树模型对其基本事件进行中性化描述。将中性化描述的所有基本事件作为层次分析结构模型的指标层，对指标层中各因素进行归纳、分类、整理；将“城市供热管道泄漏”作为目标层，将腐蚀因素、施工因素、第三方因素、设备因素作为层次分析结构中的准则层。层次分析结构模型,见表3。

表3 城市供热管网层次分析结构模型Tab.3 Hierarchical analysis structure model of urban heating pipe network

2 改进层次分析法

根据层次递阶结构模型构建判断矩阵，根据各指标判断因子值得到各指标权重，将该权重与传统层次分析法得到的各指标权重进行结合，得到综合权重并排序。

2.1 构建判断矩阵并计算各指标权重

(2)

(3)

式中：

m，n—准则层下指标层因素的数目；

i，j—判断矩阵αij的下标，分别表示第i行和第j列。

根据上述判断矩阵构建方法，得到准则层及各指标层判断矩阵，计算出各因素综合权重，并进行一致性检验，所有矩阵CI值均小于0.1，则通过一致性检验，见表4-8。

表4 准则层判断矩阵Tab.4 Judgment matrix at criterion level

表5 腐蚀因素判断矩阵 B1Tab.5 Corrosion factor judgment matrix B1

表6 施工因素判断矩阵B2Tab.6 Construction factor judgment matrix B2

表7 第三方因素判断矩阵B3Tab.7 Third-party factor judgment matrix B3

表8 初始设备因素B4Tab.8 Initial equipment factor B4

2.2 权重结合

事故树中的结构重要度与传统层次分析法中的指标层因素综合权重都反映基本因素对目标层的影响程度，因此可将用事故树方法构建的层次分析模型所得各因素权重与传统层次分析法所得各因素权重按式(4)结合。

(4)

式中：

W′—根据事故树结构重要度的判断矩阵所得各因素权重；

W″—传统层次分析法所得的各因素权重；

α—权重系数，是事故树方法构建的层次分析模型中标度因子(ψ)与CR因子(ε)之和；

β—权重系数，是传统层次分析法中标度因子(ψ)与CR因子(ε)之和。

2.3 确定权重系数

2.3.1 确定标度因子ψ

Saaty曾经对不同标度下的标度因子进行过研究[13-14]，因此标度因子可通过查阅表格进行确定，不同标度下的标度因子，见表9。

表9 不同标度下的标度因子Tab.9 Scale factor under different scales

表9中未出现的中间标度的标度因子可采用差值法求得。利用事故树构建的层次分析模型中，准则层的判断因子为60，故准则层的最大标度为60，查表获得其标度因子ψ=0.142 9。传统层次分析法构建的模型中，准则层的最大标度为9，查表可得其标度因子ψ=1。

2.3.2 确定CR因子ε

CR为层次分析模型总排序随机一致性比率，按式(5)进行计算：

(5)

式中:

aj—准则层不同因素的权重；

CIj—准则层不同因素下指标层判断矩阵的CI值；

RIj—随机一致性指标，通常根据矩阵阶数查表获得，见表10。

表10 RI值Tab.10 RI value

CR因子ε的计算如式(6)所示：

(6)

根据式(5)和式(6)计算获得利用事故树构建的层次分析模型中，CR=0.004 4，CR因子ε=0.956 3；传统层次分析法构建的模型中，CR=0.030 0，CR因子ε=0.700 2。

2.3.3 确定α与β

上述计算确定中标度因子ψ=0.142 9，CR因子ε=0.956 3，故其权重系数为：

α=标度因子ψ+CR因子ε=0.142 9+0.956 3

=1.099 2

确定传统层次分析法构建的层次分析模型标度因子ψ=1，CR因子ε=0.700 2，故其权重系数为：

β=标度因子ψ+CR因子ε=1+0.700 2

=1.700 2

2.4 改进层次分析法各因素权重及排序

根据文中2种模型分别计算出的W′、W″及权重系数α、β，按式(4)计算得出改进层次分析法各因素权重W及相应排序，见表11。

表11 2种模型权重结合及排序Tab.11 Combination and ranking of two model weights

3 结果分析

根据表11中的改进层次分析法和传统层次分析法所得到各因素权重的对比可知, 管道抗腐蚀性(X6)、腐蚀检测系统(X7)在改进层次分析法中排名有大幅度提升，其中管道抗腐蚀性(X6)的排名由第7位提高到第1位，腐蚀检测系统(X7)的排名由第10位提高到第3位。根据148起供热管道泄漏事故统计数据显示, 由于管道腐蚀原因导致供热管道泄漏的事故占50.5%，由此可见传统层次分析法忽视了管道抗腐蚀工艺技术及腐蚀检测系统的重要性，管道抗腐蚀性与腐蚀检测系统排名的上升表明改进层次分析法可降低由于主观判断而造成的误差。

相对传统层次分析法，改进层次分析法得出的一些因素排名下降了，例如保温系统情况由第4位下降到第9位，保温系统的作用主要是减少热媒在输送过程中的热量损失，保温系统的保护层与保温层等对防止管道泄漏有一定作用，但并没有传统层次分析法得出排序第4位那么重要。另外，也有些因素在2种分析方法中排名相同或相差不大，如管道开挖情况、管道清理情况、沿管线上方超重情况等。

因此，改进层次分析法是结合事故树及传统层次分析法的优点, 减少人的主观因素影响，提高判断准确性。

4 结论

(1)将事故树与层次分析法结合起来，可使判断指标之间的关系更清晰，可一定程度减少主观判断对结果的影响，使判断结果更符合客观实际。将此方法应用于供热管网泄漏风险分析中可知：准则层中腐蚀因素占比重最大；指标因素中管材抗腐蚀性、管道焊接情况、腐蚀检测系统、组织人员情况以及土壤腐蚀情况是导致城市供热管网泄漏的主要因素。

(2)城市供热管网安全运行的影响因素众多，且相互关系复杂，因此，对城市供热管网进行风险分析难度很大。因此，建议建立供热管网运行的大数据分析，完善管段的数据信息及现场监测数据信息等，这样可提高风险分析的准确性，也有利于对供热管网进行安全管理与维护。