海洋平台拆解作业中油气泄漏与爆炸风险

2021-05-08刘建成谷家扬董智新刘为民徐立新

中国海洋平台 2021年2期

刘建成，谷家扬，董智新，刘为民，徐立新，何力

(1.天津大学建筑工程学院，天津 300072；2.招商局重工(江苏)有限公司，江苏南通 226116；3.江苏科技大学 a.海洋装备研究院;b.船舶与海洋工程学院，江苏镇江 212003)

0 引言

随着新式海洋平台的不断发展更替，弃置平台的拆解市场潜力巨大。平台拆解作业是一项综合多种技术领域的系统性工程，受到多方面风险因素的影响，平台拆解过程中的各类风险因素的评估与管控应当纳入作业的前期设计中。目前，弃置生产平台油气泄漏与爆炸的预防措施为洗气，主要以平台整体生产流程的清洗方式为主，对工艺容器及设备一般不再进行单独清洗[1]，这使得其内部仍有残留大量可燃气体的风险。在海洋复杂环境下，设备、管路老化以及拆解作业施工引起的腐蚀、疲劳损伤、跌落等因素均易使容器或管路破裂，从而导致发生油气泄漏与爆炸事故，因此有必要对残存油气泄漏、爆炸的风险程度进行定量分析，以保证平台拆解作业顺利进行。

风险评估方法大体可分为定性分析、定量分析和半定量分析。KHAKZAD等[2]和ABIMBOLA等[3]在风险概率分析中将Bow-Tie模型与贝叶斯网格相结合，建立某钻井平台井喷事故的概率模型。韩国釜山大学与Nowatec AS等研究机构[4-5]在大量试验的基础上，针对浮式生产储卸油装置(Floating Production Storage and Offloading，FPSO)上部模块的油气火灾、爆炸事故，提出适用于FPSO碳氢化合物火灾爆炸定量风险评估和管控的完整系统。MENTES等[6]对扩展式系泊系统中操作故障、人为失误等不确定的风险因素进行模糊分析，提出一种适用于扩展式系泊系统的故障诊断及风险评估方法。LAVASANI等[7]针对可用数据的高度不确定性和模糊性，运用层次分析法建立海洋油气开发的风险评估模型，并对浅海油气泄漏进行风险评估。WANG等[8]采用故障树定性方法分析并识别了造成原油储罐火灾爆炸的潜在因素，并在缺乏事故数据统计下采用模糊理论确定基本事件的发生概率，验证模糊故障树法的有效性。李奇等[9]介绍定量风险分析的理论定义、评估过程、量化结果和评估标准，对埕北12C平台的生产设施进行油气泄漏定量风险评估，并提出降低风险的措施，为平台的安全生产提供重要的指导意见。王鹏[10]利用事件树结合历史数据库确定FPSO中各工艺设备发生泄漏事故的历史频率，并采用拉丁超立方法抽样出典型事故场景，提出气体泄漏及爆炸灾害的量化风险评估框架。王彦富等[11]从事故后果和发生概率两个方面探讨并构建海洋平台火灾爆炸风险评估流程，提出基于人因组织因素分析的动态风险评估方法。王起全等[12]针对重油催化过程中火灾爆炸事故的风险分析，提出基于事故树的贝叶斯网络-保护层分析(Bayesian Network-Layer of Protection Analysis，BN-LOPA)法。余建星等[13]采用定性与定量结合的模糊综合评价法，建立适用于海洋平台的人因可靠性半定量分析模型。李玉莲[14]基于人因分析及分类系统(Human Factors Analysis Classification System，HFACS)模型，结合海洋平台特征和火灾事故统计数据，利用三角模糊函数和等级节点距离公式，确定动态贝叶斯网络条件概率，建立适用于海洋平台人因失误分析的动态预测模型。

本文考虑拆解平台作业过程中众多不确定风险因素，针对导管架平台进行危险源及泄漏风险因素的识别分析，结合模糊故障树法和事故树法对拆解作业过程中油气泄漏、爆炸的风险水平进行定量评估。

1 危险源及风险因素识别

平台弃置后的设备容器及管路受密闭高温环境的影响，内部残留的高胶质原油及其他杂质经长时间沉淀后形成油泥挥发气体，与含油清洗污水挥发气共同组成泄漏源，构成泄漏可燃气体的主要成分为甲烷。

可燃气体泄漏的底层原因为设备及管线发生破裂损伤。导致破裂损伤的因素是多层次的，按照类别可分为平台外部因素和平台自身因素。

外部因素包含自然环境、人为操作和机械故障等，其中自然因素除风、浪、流等海洋典型环境载荷外，还包括冰雹、雷击、海冰漂流、海洋地震、火山爆发等极端自然灾害。自身因素指设备及管线等钢结构由自身受到腐蚀、疲劳、应力集中及材料缺陷等原因引起的损伤破裂，其中腐蚀作为造成可见损伤的主要因素，包括高盐、高湿的强腐蚀性海面环境对平台设备及管线所造成的外腐蚀、设备管线内部残留原油或混合污水发酵形成的微生物所造成的内部腐蚀以及残余应力与腐蚀介质共同作用下的应力腐蚀。图1为导致泄漏事故的部分风险因素。

图1 导致设备及管线破裂损伤的多种因素

2 基于模糊故障树的泄漏事故概率

2.1 故障树建立

按照风险因素识别内容，以主要设备损伤破裂发生可燃气体泄漏为顶层事件，将引起泄漏事故的主要原因分为外力作用和自身累计损伤造成的破裂，并以此选用合适的逻辑门将输入事件与输出事件连接起来，对导致事故发生的深层次原因进行深入推演分析，直至无需探明其发生原因的基本事件为止。图2为某导管架平台油气泄漏的故障树分析模型。表1为故障树基本事件列表。表2为故障树最小割集列表。

表1 实例平台油气泄漏故障树基本事件

图2 实例平台油气泄漏故障树模型

如表2所示，该故障树最小割集共18组，16组最小割集中的基本事件数量为1，说明泄漏事故大部分是由单独事件所引发的。此外，X14×X15和X16×X17的最小割集事件数量为2，即设备及管路因内腐蚀和外腐蚀事件发生泄漏，该事故需要2个事件同时发生，其发生原因主要为设备及管线内外部的防腐措施可能已经失效，多种类腐蚀损伤随时间持续累积。

表2 实例平台油气泄漏故障树最小割集列表

2.2 模糊概率计算

为计算某导管架平台在拆解过程中发生油气泄漏事故的模糊概率，邀请5名海工领域专家对所有基本事件发生的可能性使用自然语言进行打分，并结合模糊数学理论[15]定量转化为该事件发生的模糊概率。图3所示为自然语言的模糊数。

图3 自然语言的模糊数

模糊数形式和λ截集如表3所示，其中模糊语言“很小、小、较小、中等、较大、大、很大”分别使用“VL、L、FL、M、FH、H、VH”进行表示。

表3 模糊数形式和λ截集

以基本事件X1为例说明计算过程，考虑导管架平台拆解作业过程中发生油气泄漏的事故背景，5名专家给出基本事件X1“切割桩腿导致垮塌”发生可能性的打分结果为“小、小、较小、很小、很小”，认为各专家的权值相等，因此截集λ下5名专家的平均模糊集为

Wλ=[z1,z2]=[0.08+0.06λ,0.3-0.1λ]

(1)

则基本事件X1的平均模糊函数关系式为

(2)

根据左右模糊排序法将基本事件X1的平均模糊数转化为一个清晰的可能性值PFS，则平均模糊函数的左右模糊可能性值分别为

μL=0.868;μR=0.273

(3)

(4)

基本事件的模糊可能性值PFS转化为模糊概率值，公式为

(5)

基本事件X1“切割桩腿导致垮塌”的模糊概率为P(X1)=2.320×10-4。

其他基本事件下的平均模糊数及发生概率如表4所示。

表4 基本事件发生概率

续表4 基本事件发生概率

根据图2，利用不交布尔代数运算法则，得出某导管架平台发生油气泄漏事故的模糊概率Pleak=1.706×10-2。

3 基于事件树的爆炸事故概率

3.1 事件树建立

在建立某导管架平台爆炸事件树时，采用顶层事件(设备油气泄漏)为初始事件，按照事件的自然发展历程构建事件树，并根据逻辑运算法则定量计算平台爆炸事故的发生概率。拆解过程中的主要关注点在于围绕弃置平台作业的工作人员安全，因此仅考虑油气泄漏后延迟点燃形成的气体云爆炸事故。图4为爆炸事故的事件树模型。

图4 爆炸事故的事件树模型

3.2 概率计算

可燃物、助燃物(氧气)、点火源是爆炸发生的3个基本条件。点火源的出现具有随机性，可由点燃概率表示，即指可燃物质泄漏后被点燃的可能性，按照点燃的时间顺序分为立即点燃与延迟点燃。MOOSEMILLER[16]基于美国化学工程师协会的公开数据及相关专家意见，在API 572、API 580/581等指南中关于油气泄漏点燃概率推荐方法的基础上提出一种基于事故场景，考虑设计、操作和环境等因素的油气泄漏点燃概率计算方法。

立即点燃概率(Immediate Ignition Probability，IIP)应取决于可燃物质的自燃可能性Pai和静态放电可能性Psd，其中各因素的影响关系式为

Pi,i=Pai+Psd=
{1-5 000exp[-9.5(T/AIT)]}+
[0.002 4(p)1/3/(MIE)2/3]

(6)

式中：AIT为可燃气体泄漏时的压力；p为可燃气体泄漏时的温度；T为泄漏物质的自燃点；MIE为泄漏物质的最小点火能。

可燃物质的自燃可能性Pai可分别取为

(7)

泄漏油气的延迟点燃概率(Delayed Ignition Probability，DIP)应与可燃气体性质、泄漏速率、泄漏持续时间相关，其中各因素的影响关系式为

(8)

式中：Mi为Mmat、Mmag和Mdur的替换项，其分别对应可燃气体性质、泄漏速率和持续时间对预期点燃概率的影响。

同时，延迟点火导致爆炸的概率Pe,g,i计算式为

Pe,g,i=0.024RF0.435A

(9)