基于风险管理的长输成品油管道管理体系构建与实践

2021-11-15王现中

石油化工高等学校学报 2021年5期

王现中

（国家石油天然气管网集团有限公司华南分公司，广东广州510620）

长输管道具有点多、线长、面广的特点，一旦发生事故，极易造成重大人员伤亡，污染水源和自然环境[1-3]。国家能源局发布的《中长期油气管网规划》[4]指出，2015 年底我国长输成品油管道已长达2.1 万km，到2025 年，成品油管网运输体系将不断完善并实现跨越发展，里程将增加至4.0 万km。随着规划的实施，长输管道的管理难度将进一步加大。国家石油天然气管网集团有限公司华南分公司（以下简称华南公司）所辖管道运行压力高、高差起伏大、运行负荷高，所经过区域地质灾害频发、应急抢险难度大，管道沿线隐患多，迫切需要寻求能够保障安全运行的管理体系。完整性管理是一种基于风险的管理模式，起源于20 世纪70 年代，在欧美发达国家取得了一定的实践基础和良好效果[5]，通过大量分析对比发现，完整性管理模式是目前长输管道公司较好的选择[6-10]。经过长期探索和技术研发，华南公司建设形成了“体系建设+技术研发+平台开发”的长输管道管理体系，现场应用取得良好成效。

1 基于风险管理的体系构建

为彻底转变传统的风险管理模式，从业务体系梳理、支撑技术研发、依托平台开发等方面，构建了基于风险的长输成品油管道管理体系，主要包括文件体系、技术体系和管理平台建设。

1.1 文件体系

针对日常巡护、检测评价、维修维护、事件管理各环节工作程序和业务环节的具体操作（见图1），编制形成了国内首套成品油管道完整性管理文件体系。该文件体系包含1 个总则、9 个程序文件和47 个作业文件的三级结构形式（见图2），全面涵盖了建设期、运营期和报废阶段管道全生命周期完整性管理业务。

图1 业务活动Fig.1 Operational activities

图2 完整性管理文件体系Fig.2 Integrity management document system

1.2 技术体系

开发危害识别与消减、监测预警、检测评价与维修等技术，搭建完整性管理支撑技术服务平台，构建全方位安全风险管控技术体系，转变传统管理方式中单一、落后的管控方式，实现事前预防和预防性维修，将风险控制在可接受水平范围内。

1.2.1 危害识别评价技术

（1）高后果区识别技术。结合GB 50253《输油管道工程设计规范》、SY/T 6975《管道系统完整性管理实施指南》以及成品油管道实际运行情况，形成了具有成品油管道特点的高后果区识别准则，见图3 所示。

图3 分级识别准则Fig.3 Hierarchical identification criteria

（2）风险评价技术。结合统计数据，判别出危害因素（包括挖掘破坏、腐蚀、设计建造、运行维护、自然和地质灾害、蓄意及其他破坏等6 类），采用半定量的风险评价方法建立了成品油管道风险评价模型，将管道风险描述为失效事故概率及其后果的综合度量（见图4）。根据构成管道系统风险问题的各种状态给出以分值表示的标准，依据管道实际情况评价出各项指标的分值，计算出各段管道定量的风险值。

图4 管道风险计算模型Fig.4 Pipeline risk calculation model

1.2.2 监测预警巡检技术结合物联网、数据分析、信息处理等技术，构建全面感知的全方位（地下-地面-空中）监控预警巡检体系，主要包括无人机巡检和智能机器人巡检。

（1）无人机巡检。人工巡线作业视野受限、效率低，成本高，响应速度慢且巡线质量参差不齐，在恶劣地形和天气条件下难以保证人员安全。针对这一现状，突破无人机海量数据管理、任务智能调度、智能视频分析、视频图像异常目标快速定位等技术，打造了无人机巡检系统。该系统采取客户端/服务器分布式管理模式，数据存储在服务器与客户端本机中，从下至上分为四层架构，依次为硬件支撑层、数据层、服务层及应用层（见图5）。通过无人机巡检系统可实现任务计划、任务下发、接收任务、无人机航拍、数据处理、隐患问题提交、可疑区域人工排查、问题核实与处理8 个巡检工作核心步骤。

图5 无人机巡检系统整体框架Fig.5 Overall framework of UAV patrol system

（2）智能机器人巡检。人工巡检易因人员专业素质差导致漏报、误报等问题，为提升巡检质量，推动作业现场“无人化”巡检进程，开发了具有Exd IIC T6、IP66 防爆及防护标准设计的石化企业用多传感器融合的智能巡检机器人，具备自动充电、隔爆行走、定位导航、成品油渗漏检测、设备音频采集、仪表数据及阀门状态的视频分析、无线通讯与平台交互与数据对接等关键功能。硬件方面，主要包括机器人本体防爆处理、自主充电机构以及行走系统等。本体防爆处理主要解决了防爆型式选择、隔爆接合面设计、螺纹接合面设计、黏结接合面设计、衬垫设计选型、抗冲击型式设计、电缆引入装置设计等问题，达到了Exd IIC T6、IP66 防爆及防护标准。软件方面，采用C# 语言编写，基于Microsoft Visual Studio 2013 开发平台，用于防爆轮式巡检机器人远程控制与监控。

1.2.3 检测评价与维修决策结合检测数据，通过剩余强度评价和剩余寿命预测，确定管道的最大允许工作压力（MAOP）和当前工作压力的临界缺陷尺寸，给出管道的剩余安全服役时间，为管道的维修和更换，以及升降压操作提供依据。国际上已经存在多种剩余强度评价方法并形成标准规范，如美国ASME B31G、挪威船级社DNV RP-F101、英国BS 7910 等，剩余寿命预测常用的方法则是NACE 剩余寿命预测方法[11-15]。

基于以上方法，完成腐蚀缺陷、制造缺陷剩余强度评价方法及腐蚀缺陷剩余寿命预测方法核心算法，开发了管道内检测评价软件，软件功能架构见图6。该软件包含完成金属损失剩余强度3 种方法的核心评价方法算法，并研究制定了金属损失、凹陷、焊缝缺陷及制造缺陷的维修判定准则及算法，优化了不同类型管道缺陷的评价与智能维修决策，实现缺陷的科学评价与针对性维修。

图6 管道内检测评价软件功能架构Fig.6 Functional architecture of pipeline inspection and evaluation software

1.3 管理平台

围绕完整性管理核心业务，借助GIS 地理信息技术，收集整理管道设计、建设、运营期管道本体、附属设施、周边环境、设备设施4 大类137 项数据，完成站场和外管道地下复杂交叉交汇点三维实景建模，建立覆盖站内和外管道重点部位及高风险段的视频监控，整合地图影像、720 度全景影像等资源，建设移动应用平台，建成数字全面、真实可视、高度集成、信息共享的基础平台（见图7）。开发管道数字化、完整性管理、运行管理、隐患治理、应急响应、综合分析与展示、设备管理7 大类35 项管理功能，辅助提升业务流程规范化、流程化和精细化水平。集中集成SCADA、泄漏报警、智能阴保、无人机监控、视频等13 套专业系统，实现业务系统互连互通，业务办理集约化、协同化，提升基于风险管理的长输成品油管道管理效率和应急响应能力。

图7 管理平台系统原理Fig.7 Principle of management platform system

2 管道管理体系应用实践

所建立的基于风险管理的长输成品油管道管理体系在华南公司6 103 km 成品油管道上开展了大规模应用实践。近5 年来，事故事件率由实施前的 1.04×10-3次/（km·a）降低至 0.50×10-3次/（km·a），极大提升了华南区域成品油管道的安全运行水平。

2.1 危害识别评价应用

每年依据高后果区识别准则，在全线开展了高后果区识别，明确管理重点，并且针对I、II 级高后果区制定了加强巡护线、加密警示桩牌等管理措施；对于III 级高后果区，采取了设立高清摄像头、拍摄720 度全景影像、制定“一区一案”（应急方案）等24 h 无缝监管及预防措施。从挖掘破坏、腐蚀、设计与施工、运行与维护、自然与地质灾害、蓄意破坏六方面危害因素，对失效后果在全线范围内开展风险评价，并全线开展风险评价敏感性分析，明确所辖管道主要危害因素，针对主要危害因素提出针对性的风险防控、消减措施。以广东省某管段成品油管道为例（见图8），通过风险评价敏感性分析，明确该段管道主要危害因素为第三方施工活动（非法打孔、违章占压），因此在风险消减中需重点关注此类危害因素。

图8 敏感性分析结果（某管段）Fig.8 Sensitivity analysis results

2.2 检测评价与维修决策应用

基于开发的评价软件，对内检测排查出的缺陷进行评价，并结合高后果区识别结果、风险评价结果制定缺陷维修维护响应级别（见图9），建立维修维护制度规范和台账，有效消除潜在风险。

图9 某管段响应决策分析结果Fig.9 Response decision analysis results of a pipe section

2.3 监测预警应用

无人机巡检系统全线部署，实现无人机飞行业务和数据的统一管理。通过开展无人机管道巡检工作，在管道日常巡线、高后果区、工程建设、第三方施工、地质灾害等方面为安全管理发挥了巨大作用，截至目前已累计飞行距离达到6×104km 以上，获取数据60 TB 以上，发现管道隐患问题800 余项。智能巡检机器人已更新至第5 代产品，推广应用于华南公司南沙站、黄埔站、斗门站、妈湾站、北海站、柳州站、长坡站、贵阳站等日常巡检，可有效替代巡检人员进行设备及环境巡检。