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大型罐区事故致因分析及风险防控信息化对策研究*

2021-06-19于一帆

安全、健康和环境 2021年5期
关键词:液位储罐预警

于一帆

(中国石化青岛安全工程研究院,山东青岛 266104)

0 前言

罐区是油品储运的重要场所,罐区设备集中、设施多、工艺复杂,且储存介质多为易燃、易爆、有毒或腐蚀性的危险化学品,因此极易发生火灾、爆炸和气体泄漏等事故。目前,我国油气储备发展需求旺盛,罐区朝着大型化、规模化发展,储罐储量大、数量多,能量集聚大,危险源高度集中,一旦发生事故,将会造成巨大的人员伤亡、财产损失和生态环境灾难,社会影响巨大。

大型罐区事故涉及因素复杂。罐区事故以巨大损失为代价形成了宝贵经验教训,对其进行调研统计和问题分析对于后续罐区的建设、管理及事故预防具有重要的借鉴意义。以往文献对于罐区事故的分析主要从两方面展开:一是从引发罐区事故的风险入手,总结和分析了引发火灾爆炸事故的冒罐、雷击、静电、明火、设备故障、制造缺陷、硫化亚铁自燃、违规操作施工、电气火花短路、生产运行装置协调不当等可能的原因,并提出相应的防范措施和改进建议,从风险源头杜绝安全隐患;二是从及时发现和制止事故苗头的角度入手,关注自动化监控在储罐事故预防中发挥的作用,指出定期检查和测试储罐的控制系统及罐区的可燃气报警系统、准确设定储罐的安全液位和报警液位等是提高安全管理水平的有效手段。

目前石油化工领域自动化投用率逐渐提高,大型罐区基本实现了DCS系统全覆盖。然而,现场普遍存在报警杂乱且无用报警多、基层员工习以为常不加处置的情况,关键报警可能被忽略,风险不能被有效识别,从而错过发现事故隐患的最佳时机。如何利用科技和信息化手段,实现关键参数的物联感知和风险状态的动态研判,实现安全监管手段的转型升级,成为目前亟待解决的问题。

计算机技术、信息技术、网络技术等的飞速发展,为解决这一问题提供了先决条件。本文从总结近年罐区典型事故所涉及的关键参数入手,分析事故发生和事故后果扩大的原因,并提出相应的风险防控对策,为罐区的管理决策和事故应急提供支持,确保大型罐区的安全平稳运行。

1 国内外罐区典型事故统计

国内外历史上曾发生过多起罐区重大事故,例如1989年黄岛油库特大火灾爆炸事故、2005年英国邦斯菲尔德油库爆炸火灾事故等。本文对1983—2018年国内外发生的22起典型罐区事故的事故调查报告、社会报道等资料进行了搜集整理和统计分类如下。

a)按火灾爆炸(含因泄漏造成的火灾爆炸)和泄漏中毒两种后果对22起事故进行分类。其中,火灾爆炸事故20起,由于储罐蓄积能量大、易形成封闭空间,极易形成爆炸环境,当遇到明火、静电等引发条件时将引发火灾、爆炸等事故,造成巨大经济损失和人员伤亡。事故相关问题主要在事前与事发阶段,防范重点在于监测预警与监督管理。泄漏中毒事故共2起,储罐或管线泄漏导致有毒有害气体扩散,造成影响范围内的人员中毒,油品泄漏还可导致环境污染等灾害发生。其防范重点在于日常监管、监测预警与应急处置疏散。

b)将罐区的关键采集参数按温度、压力、液位、有毒气体报警和可燃气体报警进行分类,在上述事故的直接原因分析中,涉及的报警参数情况:温度1起,压力3起,液位5起,可燃13起,有毒2起。

2 共性问题分析

2.1 事故致因分析

将事故致因分为人、物、环、管4个方面,对以上事故进行分析。人,即人的不安全行为方面,事故致因主要包括违反安全操作规程操作、人员无证上岗、应急处置能力不足等,例如2010年大连中石油国际储运有限公司“7·16”输油管道爆炸火灾事故,违规在原油库输油管道上加注含有强氧化剂过氧化氢的“脱硫化氢剂”是引发火灾和原油泄漏的直接原因。物,即物的不安全状态,包括报警功能缺陷或失灵、检测仪器不灵敏或损坏、阀门远程控制失灵、监测预警手段缺失等,例如在2005年英国邦斯菲尔德油库爆炸火灾事故中,储罐液位计的故障及自动保护系统的失灵是引起事故的直接原因;2010年兰州石化公司316号罐区爆炸火灾事故中,球罐出料管弯头母材焊缝热影响区存在组织缺陷导致碳四物料大量泄漏,是引发爆炸的直接原因。环境方面包括自然环境和生产环境,事故的环境致因主要是不可控的自然灾害,例如1989年黄岛油库特大火灾爆炸事故,事故直接原因是非金属油罐遭受对地雷击,产生感应火花引爆油气。管理方面包括政府监管和企业管理,主要有规划设计不合理、应急效率低、应急预案缺失、设备安全管理不到位、工艺变更管理不到位、安全培训存在缺陷等。

经统计,在调查的22起事故的直接原因中,95%的事故均由人的不安全行为或者物的不安全状态引发。其中,涉及人的不安全行为的约占54.5%,涉及物的不安全状态的约占63.6%。而管理的缺陷是间接引发事故或导致事故后果扩大的主要原因。

2.2 风险控制分析

罐区事故主要分为两类:火灾爆炸事故(含因泄漏导致的火灾爆炸)和有毒物质泄漏事故。利用Bow-tie模型,梳理危险源、危险有害因素、安全措施、事故和后果,以罐区关键参数温度、压力、液位为例进行分析,如图1所示。

图1 罐区事故风险控制分析

可见,因监测手段缺失而造成预防事故发生的屏障和抑制后果扩大的屏障失效,是导致事故发生的重要原因。以调查的22起典型储罐事故为统计样本,其中59%的事故可以通过有效监测感知物的不安全状态而避免或降低损失,通过温度、压力、液位、可燃有毒气体物联感知网络的覆盖,建立有效的监测预警系统,能够及时发现参数异常,避免事故发生或抑制事故后果扩大。其余事故或是由于人员操作不当及直接作业环节监控手段缺失等原因,导致事故在短时间内突然发生,或是由当时的技术条件限制等不可控因素引起,例如工艺或设备本身存在安全缺陷、不可避免的自然灾害等。此外,以上事故暴露出在大型罐区的风险管理中,还存在着事故机理和灾变规律认识不足、大型罐区监检测技术难以匹配现实需求、事故应急处置缺乏系统性和完整性等问题。

3 风险防控对策分析

当前,大型罐区的安全管理提升重点应是充分利用科技和信息化手段开展安全生产风险的主动预防和分级管控,以事故机理和演化规律研究分析、监检测技术和装备应用、风险预警模型和机制探索实施等方面为重点,着力解决对于人的不安全行为和物的不安全状态的监测、预警和处置需求,形成系统化、平台化的大型罐区安全管理方式,以支撑大型罐区的安全监管和应急处置。

3.1 实施大型罐区物联感知手段覆盖

随着传感设备、嵌入式系统与互联网的普及,物联网被认为是继计算机、互联网之后的第三次信息革命浪潮,带动了智慧城市、智慧能源、智慧交通等一系列新兴业态应运而生。对罐区进行物联感知手段覆盖,采集罐区重要监测数据和重点部位的视频监控实时图像等,能够为风险分析预警、事故信号早期识别提供基础。对大型罐区而言,高精度、高稳定性、高效率的监测监控系统不仅是安全稳定运行的必要保障,也是石化行业转型升级发展的必然要求。

考虑储罐区可燃气体及易燃液体泄漏具有易燃、易爆、易蒸发、易沸腾突溢等火灾危险性特点,石油化工储罐区应重点对温度、压力、液位、可燃和有毒气体报警等参数进行监测。在此基础上,辅助以视频智能监控、卫星感知和气象感知等多元手段,对罐区的储存、生产、消防设备、周边环境及直接作业环节等进行监控,构建多维度、立体式的大型罐区监控感知网络体系。

a)温度:温度超限会增加油品的挥发速率,而油品蒸气的点火能一般较小,高温极易将其引燃。监测油气温度,及时发现温度异常,防止油品气化、高温引起燃烧等危险情况出现。

b)压力:监测罐内、管道等的压力情况,及时发现和避免因压力异常出现的罐体破裂、泄漏、液击、泵停机等情况。

c)液位:油品溢出可能引发火灾、爆炸等恶性事故,且可能因其流动性造成群罐事故,增加事故损失。液位监测仪表有雷达液位计、超声液位计、伺服液位计、差压式液位计等类型,用于监测储罐内的液位超高和过低的情况,防止溢流冒罐等事故发生。

d)可燃和有毒气体报警:监测罐内外的可燃及有毒气体泄漏,通过可燃、有毒感知建立抑制事故后果扩大的安全屏障,及时监测感知罐区运行过程中风险,实现实时风险预警,为应急处置、人员疏散等提供支持,避免泄漏事故发生后事故后果的扩大。

e)视频监控:实时掌握现场情况,并可通过智能图像识别等手段及时识别现场作业过程中的违章行为,实时发现和预警直接作业环节的人员、环境风险,通过视频感知,实现罐区作业风险的现场管控。在紧急情况下,还可通过视频感知为现场应急救援提供应急支持。

f)卫星感知:及时识别重大危险源的相关地理信息,了解企业的周边环境及相关企业分布情况、应急物资和救援分布情况,为企业的安全生产提供保障。

g)气象感知:实时掌握重大危险源周边气象情况,并可通过雷电感知、恶劣天气感知等,感知不同气象条件下的风险,及时识别重大危险源周边相关的气象信息。

3.2 开展大型罐区风险动态研判方法研究

罐区安全水平是多种因子共同作用的结果,目前国内外已有很多关于大型罐区安全因素、风险评价及管控方法的研究和应用成果。然而以往对罐区安全风险的研究多针对已经发生或未来可能发生事故的隐患,缺乏完整的科学理论体系支撑,对于事故的发生缺乏科学、及时的预判和预警。因此,有必要深入研究事故演化机理和风险状态动态研判方法,提升多灾种和灾害链综合监测、风险早期识别和预报预警等能力,进一步提升大型罐区的风险管控技术水平,为罐区安全事故的控制和预防提供有力的理论指导。

a)事故演化机理模型研究。开展火灾、爆炸、毒物泄漏扩散、雷击等典型罐区事故演化机理研究,通过事故链演化动力学模型构建、事故演化仿真模拟等方式分析重特大事故的演化过程和演化机制,探索多灾种、多因素耦合的灾害链综合分析研究,为大型罐区的减灾、控灾、应急提供理论支撑。

b)风险监测预警模型研究。风险的监测预警模型应包括风险定量表征方法和相应的风险分级方法两方面。根据不同储罐类型及典型的火灾、爆炸、泄漏等不同事故场景特点,以采集的实时监测数据为基础,建立罐区的安全风险预警模型,实现罐区风险的量化表征和动态评价分析;在此基础上,应配备相应的分级算法,保证重大、较大、一般和低风险的合理划分,实现对安全风险的精准、合理定级,以将有限的管控资源聚焦在高后果源上。

c)大数据与人工智能技术的结合应用研究。传统的工业机理模型存在计算流程复杂、模拟量大、无法遍历所有流程和事件等特点。随着新一代信息技术的发展,将物联网、云计算、大数据、人工智能等技术与传统工业机理模型结合应用,发挥“算法+算力”的结合优势,例如应用聚类分析模型、支持向量机模型、神经网络算法等进行腐蚀预测、故障诊断和雷电预警等,辅助进行现场的诊断、预测和决策分析。

3.3 建立大型罐区风险监测预警管控平台

物联感知手段的覆盖为风险监测预警提供了数据来源,风险动态研判方法的研究为风险监测预警提供了算法和模型的支撑,要将其转化为可应用、可落地的监管手段,还需要信息化平台的建设和应用。因此,需建设大型罐区风险监测预警管控平台,并建立相应的多层级管理运行机制,实现安全生产风险的动态监测和自动预警,不断提升安全监管的信息化、网络化、智能化水平,切实通过科技和信息化手段应用防范和化解重特大事故。

a)大型罐区风险监测预警管控平台建设。工业互联网是推动工业领域实现数字化、网络化、智能化发展的新型基础设施和关键技术支撑。2020年,工信部、应急部联合印发《“工业互联网+安全生产”行动计划(2021—2023年)》,指出应坚持工业互联网与安全生产同规划、同部署、同发展,构建基于工业互联网的安全感知、监测、预警、处置及评估体系,提升安全生产水平。因此,需按工业互联网架构设计大型罐区风险监测预警管控平台,以边缘、工业PaaS和工业SaaS三大核心层级开展建设和部署。在边缘层中,系统平台通过罐区现场物联感知手段的覆盖,采集储罐温度、压力、液位、可燃有毒气体报警、视频监控等现场参数并通过物联网关上传至系统平台,实现数据的获取和信息集成。工业PaaS层包括事故演化机理模型、风险监测预警模型、基于大数据与人工智能技术的分析模型等罐区风险监测预警相关的业务微服务组件。工业SaaS层以模型组件为基础开发风险预警、风险分级、趋势分析、应急支持等业务应用,并实现监测预警数据的统计分析与可视化展示。

b)平台多层级管理运行机制建设。大型罐区风险监测预警管控平台涉及到企业、园区、各级政府等多个使用的层级,不同的监管层级的风险管控对象、管控内容均有不同,因此应建设与平台配套的多层级管理运行机制。例如,将风险分为重大、较大和一般多个级别,省级、县市级、园区及和企业分别关注不同级别的风险,对于实时风险预警状况、管控措施有效性和风险处置消减等进行跟踪关注和处理。

4 结论

通过对近年国内外典型罐区事故的统计分析可知,绝大多数事故是由人的不安全行为或者物的不安全状态所引发,有效的监测网络覆盖和风险监测预警是避免事故发生或抑制事故后果扩大的有效手段。因此,本文从充分利用科技和信息化手段的角度出发,从信息感知、数据利用等方面提出大型罐区风险防控对策建议,指出了有效的物联感知网络覆盖,事故机理模型、风险预警模型及大数据与人工智能技术结合应用模型的研发,风险监测预警管控平台建设等是风险监测、预警和处置的有效手段,能够为罐区风险有效管控提供数据、算法、模型、平台的全面支撑。

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