一种数据驱动的动态风险评价方法与流程

1.本发明属于设备状态风险评估技术领域，具体涉及一种数据驱动的动态风险评价方法。


背景技术：

2.众所周知，石油化工是高风险高收益的产业，在生产过程中，发生原料泄露是常见现象。基于风险的检测(rbi)是在追求系统安全性与经济性统一的理念基础上建立起来的一种优化检验策略的方法，其实质就是对危险事件发生的可能性与后果进行分析与排序，发现主要问题与薄弱环节，确保本质安全,同时减少运行费用。
3.现有的设备风险评价方法主要存在以下问题：(1)如何更准确的评估设备的风险等级，降低事故发生概率是我们亟待解决的问题。(2)现有rbi风险评估检验周期无法确定，无法实时根据设备变化给出风险评价。
4.因此，本发明在常规rbi(risk based inspection，基于风险的检验)风险评价方法的基础上，提出基于大数据驱动的动态风险评价，建立实时动态风险评价模型，得到随时间、工况变化的风险评价。
5.石化装置始终处于动态过程中，其中设备所处的介质环境也是动态变化的，如温度、流速的变化、介质组分的变化等，会对设备的风险产生影响使设备风险发生变化，采用该方法可以根据设备的动态变化，通过实时动态风险评价模型调整参数，实现一种数据驱动的动态风险评价技术。
6.通过该技术，可以更为准确预测到设备存在的故障风险以及故障发生的概率，在依托数据的前提下，对设备进行风险估计，相较于传统rbi技术有了更符合我国设备风险的评价标准，并以专家小组的形式制定合理有效的应对措施，尤其对石化工业来说，及时的发现故障风险可以避免石油或者燃料的泄露，减少事故的发生。


技术实现要素：

7.针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了一种数据驱动的动态风险评价方法，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。
8.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
9.一种数据驱动的动态风险评价方法，包括如下步骤：
10.步骤1：设备边界确定；
11.步骤2：失效模式及其影响因素分析；
12.步骤3：多种失效模式交互作用下的主导失效机理分析；
13.步骤4：主导失效模式影响因素的动态特性分析；
14.步骤5：影响因素的动态交互特性分析；
15.步骤6：失效可能性分析及后果评估；
16.步骤7：进行实时动态风险评价。
17.优选地，在步骤1中，设备边界确定的目的是受分析范围，以便在有限的范围内对影响设备安全及可靠性的因素进行分析，以受控单元为对象进行分析；受控设备边界选定后，开展风险分析，主要对受控单元的边界范围内影响设备可靠性的因素进行分析，受控单元与外界的信息交互能够作为受控单元的输入或输出参数，一旦设备边界确定下来，开展实时风险分析中只考虑边界内以及输入输出参数对实时风险的影响。
18.优选地，在步骤1中，设备边界范围能够以具体的设备及与之相连的管道系统为界，能够是一个具有独立功能的设备及其附属管道为边界，也能够选择多个完成特定功能的设备及其附属管道为边界。
19.优选地，在步骤2中，失效模式及影响因素分析是对设备失效的可能原因、影响因素及影响后果进行分析。
20.优选地，在步骤3中，分析造成设备失效的各个影响因素，辨识出其中占主导作用的失效机理，并将其表征为设备风险。
21.优选地，在步骤4中，石化装置中影响设备失效的主导失效模式的关键参量处于不停的动态调整中，其动态特性或表现为参数随时间的波动、或多个关键参量的组合情况发生变化；针对主导失效模式的影响因素开展动态分析是实现动态危险源风险分析的关键环节。
22.优选地，在步骤5中，动态交互性分析主要指分析不同的关键参量之间、关键参量与人工操作之间、设备与设备之间的交互行为对设备实时风险的影响；动态交互性分析主要研究不同的影响因素的相互关系以及对系统的影响。
23.优选地，在步骤6中，依据主导失效模式以及影响因素，对失效的可能性进行分析；在开展风险分析中，针对主导失效模式开展失效后果分析时，依据保守的原则对最坏的后果进行评估，从而判定风险的大小。
24.优选地，在步骤7中，实时动态风险评价就是保留传统rbi中的失效可能性pf(t)和失效后果c(t)不变，基于腐蚀实时监测参数对失效可能性pf(t)的影响，得到变化的设备实时动态失效可能性影响因子k，从而实现风险的动态变化；
25.当前动态变化的失效可能性k
·
pf(t)对应原始等级划分范围后，得到新的失效可能性等级，再结合原有的失效后果等级，构成随着设备实时动态失效可能性影响因子k变化的动态风险矩阵，实现动态rbi风险评价。
26.优选地，在步骤7中，具体包括如下步骤：
27.步骤7.1：确定设备实时动态失效可能性影响因子k；
28.腐蚀速率、运行小时数、剩余使用寿命因素能够直接反映出设备的腐蚀状态，定义为影响因素f，各监测参数的变化与影响因素的变化有直接的关系，对于获取多监测参数计算影响因素大小时，α1,α2,α3,
…
,αn代表了各监测参数的实时监测值，影响因素计算为 f(α1,α2,α3,
…
,αn)，α
10
,α
20
,α
30
,
…
,α
n0
代表了各监测参数的设计基准值，则设备实时动态失效可能性影响因子表示为：
[0029][0030]
对于多监测参数不易获取，或存在对腐蚀有主要影响的监测参数时，选择单监测参数拟合与影响因素间的关系，假设某管道的包括工作温度α1、ph值α2、工作流量α3在内的
监测参量都影响了腐蚀速率的大小，而其中温度对腐蚀速率的影响最为重要，则确定工作温度为主要监测参数，与影响因素的关系拟合为f(α1)，α
10
代表设计温度，则失效可能性的影响系数k表示为：
[0031][0032]
步骤7.2：确定动态失效可能性等级；
[0033]
利用设备实时动态失效可能性影响因子k对静态rbi评估失效可能性进行修正得到动态 rbi失效可能性k
·
pf(t)；当前动态变化的失效可能性k
·
pf(t)放到原rbi评估确定的失效可能性等级划分准则中，得到新的动态rbi失效可能性等级；
[0034]
步骤7.3：确定实时动态风险等级；
[0035]
利用原静态rbi评估知识库中的故障后果等级，结合步骤7.2中确定的动态失效可能性等级，经过风险逻辑计算风险r(t)＝[k
·
pf(t)]
·
c(t)，再依据原静态rbi评估确定的风险等级评价矩阵，确定实时动态风险等级；
[0036]
步骤7.4：确定实时设备健康度；
[0037]
设备健康度是衡量设备健康程度的一个归一化度量指标，是设备当前状态与期望状态偏离程度的评估，归一化度量指标一般在(0,1]范围内；期望状态指的是同设备或相同工况的同类设备的设计基准状态。
[0038]
优选地，在步骤7.1中，定义设备实时动态失效可能性影响因子k，具体包括如下步骤：
[0039]
步骤7.1.1：设备设施失效可能性关键影响因素分析；
[0040]
不同的腐蚀机理对应着不同的监测参数，对操作温度、操作压力、操作流量、总酸值、原油硫含量、ph值、气体h2s分压、气体co2分压这些参量进行相关性分析，筛选出能引起设备设施失效可能性变化的关键影响因素，定义为影响因素f；
[0041]
步骤7.1.2：设备实时动态失效可能性影响因子的确定：
[0042]
用α
10
,α
20
,α
30
,
…
,α
n0
代表包括设备设施设计温度、设计压力、设计流量以及设计允许的总酸值、原油硫含量、ph值、气体h2s分压以及气体co2分压参数在内的各监测参数的设计基准值，设计条件下影响因素计算为f(α
10
,α
20
,α
30
,
…
,α
n0
)；
[0043]
用α1,α2,α3,
…
,αn代表包括设备设施操作温度、操作压力、操作流量以及实际操作条件的总酸值、原油硫含量、ph值、气体h2s分压以及气体co2分压参数内的各监测参数的实时监测值，操作条件下影响因素计算为f(α1,α2,α3,
…
,αn)；
[0044]
则设备实时动态失效可能性影响因子表示为：
[0045][0046]
优选地，在步骤7.2中，动态rbi失效可能性等级划分如下所示：
[0047][0048]
优选地，在步骤7.3中，具体包括如下步骤：
[0049]
步骤7.3.1：设备实时动态风险等级的表征，如公式(2)所示：
[0050]
r(t)＝[k
·
pf(t)]
×
c(t)
ꢀꢀ
(2)；
[0051]
式中，r(t)为设备设施实时动态风险，k为设备实时动态失效可能性影响因子数值，pf(t) 是操作条件下的设备设施失效的可能性数值，c(t)为失效后果；
[0052]
步骤7.3.2：实时失效可能性等级判别准则；
[0053]
实时失效可能性判别准则，借鉴静态rbi评估失效可能等级判别准则，其中原rbi评估失效可能性pf(t)用[k
·
pf(t)]来代替，根据[k
·
pf(t)]的数值范围，确定设备设施实时失效可能性等级；
[0054]
步骤7.3.3：实时失效后果等级判别矩阵；
[0055]
实时失效后果判别准则，借鉴静态rbi评估失效后果等级判别准则；
[0056]
步骤7.3.4：动态rbi风险评价矩阵；
[0057]
设备设施动态风险评价矩阵，借鉴静态rbi评估风险评价矩阵。
[0058]
优选地，在步骤7.4中，具体包括如下步骤：
[0059]
步骤7.4.1：设备设施的健康度表征；
[0060]
利用设备实时动态失效可能性影响因子k值，将静设备的健康状态表现在数值大小上；
[0061]
若实时动态监测工艺技术参量大小与失效可能性大小成正比，则健康度表示为h＝1/k；若实时动态监测工艺技术参量大小与失效可能性大小成反比，则健康度表示为h＝k；
[0062]
静设备的健康度用公式(3)表征：
[0063][0064]
式中，α表示实时动态监测工艺技术参量大小，f表示失效可能性大小，k表示设备实时动态失效可能性影响因子，k∈(0,1)，则h∈(0,1)；
[0065]
步骤7.4.2：设备设施的健康度评价准则；
[0066]
采用模糊综合隶属度方法，定义设备设施的健康度评价准则，设备设施的健康度用优秀、良好、允许、不允许四个指标来打分，定义隶属度函数为([1,0.75),[0.75,0.5),
[0.5,0.25),[0.25,0))。
[0067]
优选地，在步骤7.4中，假设某管道的主要监测参量为工作温度α1，设计温度是α
10
，则工作温度α1≥α
10
；
[0068]
失效可能性的影响因素是腐蚀速率，若腐蚀速率随着工作温度的升高而增大；
[0069]
当管道工作温度小于设计温度时，
[0070]
当管道工作温度等于设计温度时，当管道工作温度逐渐升高时，腐蚀速率f(α1)逐渐增大，健康度h＝1/k也就逐渐降低，即设备的健康状态越差，经过计算得到当前设备的风险水平及其风险原因。
[0071]
本发明所带来的有益技术效果：
[0072]
石化装置始终处于动态过程中，其中设备所处的介质环境也是动态变化的，如温度、流速的变化、介质组分的变化等，会对设备的风险产生影响使设备风险发生变化，采用该方法可以根据设备的动态变化，通过实时动态风险评价模型调整参数，实现一种数据驱动的动态风险评价技术。
[0073]
通过该技术，可以更为准确预测到设备存在的故障风险以及故障发生的概率，在依托数据的前提下，对设备进行风险估计，相较于传统rbi技术有了更符合我国设备风险的评价标准，并以专家小组的形式制定合理有效的应对措施，尤其对石化工业来说，及时的发现故障风险可以避免石油或者燃料的泄露，减少事故的发生。
附图说明
[0074]
图1为动态设备风险评价方法流程图。
[0075]
图2为实时动态风险等级确定方法原理图。
[0076]
图3(a)为设备设施实时动态风险等级判别矩阵示意图；
[0077]
图3(b)为图3(a)的图例说明。
[0078]
图4为分析原理图。
[0079]
图5为计量分离器示意图。
[0080]
图6(a)为经济风险矩阵示意图；
[0081]
图6(b)为图6(a)的图例说明。
[0082]
图7(a)为安全风险矩阵示意图；
[0083]
图7(b)为图7(a)的图例说明。
具体实施方式
[0084]
下面结合附图以及具体实施方式对本发明作进一步详细说明：
[0085]
一种数据驱动的动态风险评价方法，其流程如图1所示，包括如下步骤：
[0086]
步骤1：设备边界确定；
[0087]
设备边界的选定的目的是确定受分析的范围，以便在有限的范围内对影响设备安全及可靠性的因素进行分析，一般以受控单元(“equipment under control,euc”)为对象
进行分析。设备边界范围可以以具体的设备及与之相连的管道系统为界，可以是一个具有独立功能的设备及其附属管道为边界，也可以选择多个完成特定功能的设备及其附属管道为边界。
[0088]
设备边界选定后，开展风险分析时，主要对euc的边界范围内影响设备可靠性的因素进行分析，euc与外界的信息交互可作为euc的输入或输出参数。一旦设备边界确定下来，开展实时风险分析中只考虑边界内以及输入输出参数对实时风险的影响，由于设定了有限目标，因而开展实时风险分析时更具针对性。
[0089]
步骤2：失效模式及其影响因素分析；
[0090]
失效模式及影响因素分析(failure mode and effect analysis,fmea)是常用的分析方法，主要针对设备失效的可能原因、影响因素及影响后果进行分析。设备在实际装置中由于受到各种工艺介质、过程控制及人工操作的影响，因而发生失效的原因、方式及影响各有不同。 api581对炼化装置四种失效模式(减薄、环境开裂、材质劣化、机械损伤)进行了分析总结，可作为开展设备失效分析的依据。
[0091]
步骤3：多种失效模式交互作用下的主导失效机理分析；
[0092]
复杂工况下石化装置往往同时存在多种失效模式，给定量风险分析工作带来困难。为此，需要分析造成设备失效的各个影响因素，辨识出其中占主导作用的失效机理，并将其表征为设备风险。
[0093]
步骤4：主导失效模式影响因素的动态特性分析；
[0094]
石化装置中影响设备失效的主导失效模式的关键参量处于不停的动态调整中，其动态特性或表现为参数随时间的波动、或多个关键参量的组合情况发生变化。针对主导失效模式的影响因素开展动态分析是实现动态危险源风险分析的关键环节。
[0095]
步骤5：影响因素的动态交互特性分析；
[0096]
交互性分析主要指分析不同的关键参量之间、关键参量与人工操作之间、设备与设备之间的交互行为对设备实时风险的影响。交互性分析主要研究不同的影响因素的相互关系以及对系统的影响。由于石化装置是一个复杂的系统，通过工艺介质把全部设备相互连接并相互影响，操作过程对系统的影响也十分显著，因而开展交互性分析是十分重要的。例如以加氢装置反应馏出物为例，原油中的氯含量影响着反应馏出物铵盐结晶、注水操作也直接影响着铵盐结晶，铵盐结晶又会对换热器的效率产生影响、进而影响下游循环介质的组分等，因而针对重大危险源相关的设备开展交互性分析是十分必要的。
[0097]
步骤6：失效可能性分析及后果评估。
[0098]
依据主导失效模式以及影响因素，可以对失效的可能性进行分析。在开展风险分析中，一般针对主导失效模式开展失效后果分析时，依据保守的原则需要对最坏的后果进行评估，从而判定风险的大小。
[0099]
步骤7：进行实时动态风险评价。
[0100]
实时动态风险评价就是保留传统rbi中的失效可能性pf(t)和失效后果c(t)不变，基于腐蚀实时监测参数对失效可能性pf(t)的影响，得到变化的设备实时动态失效可能性影响因子k，从而实现风险的动态变化；
[0101]
当前动态变化的失效概率k
·
pf(t)对应原始等级划分范围后，得到新的失效可能性等级，再结合原有的失效后果等级，构成随着设备实时动态失效可能性影响因子k变化的
动态风险矩阵，实现动态rbi风险评价。
[0102]
实时动态风险评价流程如图2所示，具体包括如下步骤：
[0103]
步骤7.1：确定设备实时动态失效可能性影响因子k；
[0104]
腐蚀速率、运行小时数、剩余使用寿命因素能够直接反映出管道的腐蚀状态，定义为影响因素f，各监测参数的变化与影响因素的变化有直接的关系，对于获取多监测参数计算影响因素大小时，α1,α2,α3,
…
,αn代表了各监测参数的实时监测值，影响因素计算为 f(α1,α2,α3,
…
,αn)，α
10
,α
20
,α
30
,
…
,α
n0
代表了各监测参数的设计基准值，则设备实时动态失效可能性影响因子表示为：
[0105][0106]
对于多监测参数不易获取，或存在对腐蚀有主要影响的监测参数时，选择单监测参数拟合与影响因素间的关系，假设某管道的包括工作温度α1、ph值α2、工作流量α3在内的监测参量都影响了腐蚀速率的大小，而其中温度对腐蚀速率的影响最为重要，则确定工作温度为主要监测参数，与影响因素的关系拟合为f(α1)，α
10
代表设计温度，则失效可能性的影响系数k表示为：
[0107][0108]
步骤7.2：确定动态失效可能性等级；
[0109]
利用设备实时动态失效可能性影响因子k对静态rbi评估失效可能性进行修正得到动态rbi失效可能性k
·
pf(t)；当前动态变化的失效可能性k
·
pf(t)放到原rbi评估确定的失效可能性等级划分准则中，得到新的动态rbi失效可能性等级；如表1所示。
[0110]
表1承压设备设施失效可能性等级判别准则
[0111]
失效可能性等级失效可能性10.00000＜k
·
pf(t)≤0.0000120.00001＜k
·
pf(t)≤0.0001030.00010＜k
·
pf(t)≤0.0010040.00100＜k
·
pf(t)≤0.0100050.01000＜k
·
pf(t)≤0.1000
[0112] 步骤7.3：确定实时动态风险等级；
[0113]
利用原静态rbi评估知识库中的故障后果等级，结合步骤7.2中确定的动态失效可能性等级，经过风险逻辑计算风险r(t)＝[k
·
pf(t)]
·
c(t)，再依据原静态rbi评估确定的风险等级评价矩阵，确定实时动态风险等级；
[0114]
步骤7.4：确定实时静设备健康度；
[0115]
静设备健康度是衡量设备健康程度的一个归一化度量指标，是设备当前状态与期望状态偏离程度的评估，归一化度量指标一般在(0,1]范围内；期望状态指的是同设备或相同工况的同类设备的设计基准状态。
[0116]
在步骤7.1中，定义设备实时动态失效可能性影响因子k，具体包括如下步骤：
[0117]
步骤7.1.1：设备设施失效可能性关键影响因素分析；
[0118]
不同的腐蚀机理对应着不同的监测参数，对操作温度、操作压力、操作流量、总酸值、原油硫含量、ph值、气体h2s分压、气体co2分压这些参量进行相关性分析，筛选出能引起设备设施失效可能性变化的关键影响因素，定义为影响因素f；
[0119]
步骤7.1.2：设备实时动态失效可能性影响因子的确定：
[0120]
用α
10
,α
20
,α
30
,
…
,α
n0
代表包括设备设施设计温度、设计压力、设计流量以及设计允许的总酸值、原油硫含量、ph值、气体h2s分压以及气体co2分压参数在内的各监测参数的设计基准值，设计条件下影响因素计算为＝f(α
10
,α
20
,α
30
,
…
,α
n0
)。
[0121]
用α1,α2,α3,
…
,αn代表包括设备设施操作温度、操作压力、操作流量以及实际操作条件的总酸值、原油硫含量、ph值、气体h2s分压以及气体co2分压参数内的各监测参数的实时监测值，操作条件下影响因素计算为f(α1,α2,α3,
…
,αn)。
[0122]
则设备实时动态失效可能性影响因子表示为：
[0123][0124]
在步骤7.3中，具体包括如下步骤：
[0125]
步骤7.3.1：设备实时动态风险等级的表征，如公式(2)所示：
[0126]
r(t)＝[k
·
pf(t)]
×
c(t)
ꢀꢀ
(2)；
[0127]
式中，r(t)为设备设施实时动态风险，k为设备实时动态失效可能性影响因子数值，pf(t) 是操作条件下的设备设施失效的可能性数值，c(t)为失效后果；
[0128]
步骤7.3.2：实时失效可能性等级判别准则；
[0129]
实时失效可能性判别准则，借鉴静态rbi评估失效可能等级判别准则，其中原rbi评估失效可能性pf(t)用[k
·
pf(t)]来代替，根据[k
·
pf(t)]的数值范围，确定设备设施实时失效可能性等级；
[0130]
步骤7.3.3：实时失效后果等级判别矩阵；
[0131]
实时失效后果判别准则，借鉴静态rbi评估失效后果等级判别准则；
[0132]
步骤7.3.4：动态rbi风险评价矩阵；
[0133]
设备设施动态风险评价矩阵，借鉴静态rbi评估风险评价矩阵。
[0134]
图2为实时动态风险等级确定方法原理图。
[0135]
图3(a)、(b)为设备设施实时动态风险等级判别矩阵示意图。
[0136]
如图3(a)所示，横轴代表失效后果等级，从a到e代表失效后果等级越来越高；纵轴代表失效可能性等级，从1到5代表失效可能性等级越来越高；如图3(b)所示，风险等级分为低风险(l)、中风险(m)、中高风险(mh)、高风险(h)共4个等级。
[0137]
在步骤7.4中，具体包括如下步骤：
[0138]
步骤7.4.1：设备设施的健康度表征；
[0139]
利用设备实时动态失效可能性影响因子k值，将静设备的健康状态表现在数值大小上；
[0140]
若实时动态监测工艺技术参量大小与失效可能性大小成正比，则健康度表示为h＝1/k；若实时动态监测工艺技术参量大小与失效可能性大小成反比，则健康度表示为h＝k；
[0141]
静设备的健康度用公式(3)表征：
[0142][0143]
式中，α表示实时动态监测工艺技术参量大小，f表示失效可能性大小，k表示设备实时动态失效可能性影响因子，k∈(0,1)，则h∈(0,1)；
[0144]
步骤7.4.2：设备设施的健康度评价准则；
[0145]
采用模糊综合隶属度方法，定义设备设施的健康度评价准则(如表1所示)，设备设施的健康度用优秀、良好、允许、不允许四个指标来打分，定义隶属度函数为 ([1,0.75),[0.75,0.5),[0.5,0.25),[0.25,0))。表2为承压设备设施失效可能性等级判别准则。
[0146]
表2压设备设施的健康度评价准则
[0147][0148][0149]
在步骤7.4中，具体包括如下步骤：
[0150]
假设某管道的主要监测参量为工作温度α1，设计温度是α
10
，则工作温度α1≥α
10
；
[0151]
失效可能性的影响因素是腐蚀速率，若腐蚀速率随着工作温度的升高而增大；
[0152]
当管道工作温度小于设计温度时，
[0153]
当管道工作温度等于设计温度时，
[0154]
当管道工作温度逐渐升高时，腐蚀速率f(α1)逐渐增大，健康度h＝1/k也就逐渐降低，即管道的健康状态越差，经过计算得到当前设备的风险水平及其风险原因。
[0155]
下面将结合具体实例对本发明开展验证：
[0156]
采用中海石油平台某一设备风险评价为例。易腐蚀速率为主要变化观察对象，监测其随温度变化带来的是是影响。
[0157]
常规rbi风险评价原理，如图4所示；
[0158]
资料收集
[0159]
主要包括容器的设计及竣工资料、生产工艺资料及维保检验资料等。包括以下资料：
[0160]
(1)设计、竣工资料：包括容器竣工图纸、计算书、质量证明书、检验资料、现场铭牌及设备和中控流程图照片等；
[0161]
(2)工艺资料：主要包括容器的操作压力、操作温度、工艺流程图、管线与仪表流程图、出口及入口的介质、流速、取样点化学分析报告等；
[0162]
(3)操作资料：包括操作规程与操作运行记录；
[0163]
(4)腐蚀调查：包括关键设备、潜在失效模式和以往发生事故及事故原因；
[0164]
(5)后果相关资料：包括设备资产明细、平台结构设计图纸、平台人数、维修成本和停产损失等。
[0165]
评估单元划分
[0166]
在rbi软件中，容器按照平台-设备-设备部位的层次关系进行管理。设各部位是指根据设备结构划分的设备部件，例如一个立式罐通常划分上封头、下封头、筒体为设备部位。分离器、换热器、过滤器按照多个设备部位进行管理和分析，如此划分的原因是不同设备部位的数据可能不同，介质可能存在区别，因此具体的腐蚀情况可能存在差异，风险等级要分别进行研究。
[0167]
对于己划分评估单元的设备，除了设备数据外，还必须填写因设备划分而成的部件的数据；未划分设备部位的设备按整台设备管理。设备的分段方法如下：
[0168]
设备简介
[0169]
计量分离器v-1301为卧式单腔圆筒容器，左封头上部、筒体上部和右封头上部为天然气，左封头下部和筒体左下部为油水混合物，筒体右下部和右封头下部为油。根据封头-筒体-封头的结构以及介质的分布，将罐体分为7个评估单元，如表2所示：
[0170]
表2评估单元划分
[0171]
评估单元部位介质1左封头上部天然气2左封头下部油、水3筒体上部天然气4筒体左下部油、水5筒体右下部油6右封头上部天然气7右封头下部油
[0172]
表5为评估单元基础数据：
[0173]
表5评估单元基础数据
[0174]
[0175]
腐蚀回路划分
[0176]
腐蚀回路的划分原则是将腐蚀机理相同(一般是材料、介质相同，温度在同一腐蚀机理范围内、保温情况相同)且彼此相连的设备划分为一个腐蚀回路。根据海上平台容器腐蚀机理及腐蚀机理识别方法，结合工艺流程、物流数据、最近一次介质取样化验数据、腐蚀分析资料、设备的材质和介质、操作温度和操作压力，判断压为容器存在的腐蚀类别并划分腐蚀回路。
[0177]
风险计算原理
[0178]
容器的风险来自于两个方面：一方面是评价单元的失效可能性；另一方面是评价单元的失效后果。风险r(t)的计算公式如下所示。
[0179]
r(t)＝pf(t)
·
c(t)
[0180]
(1)pf(t)为失效可能性，反映了容器预期的失效概率大小，由以下公式计算得到：
[0181]
pf(t)＝gff
·df
(t)
[0182]
式中，gff——评价单元的通用失效频率，它是基于石油行业失效数据的典型代表值来作为不同类型设备的通用失效频率；
[0183]
(2)df(t)——损伤因子；损伤因子根据分析的损伤机理确定(均匀或局部减薄，开裂，蠕变等)，这些损伤机理与材质、操作工况、服役状况，以及量化损伤的检验技术相关。
[0184]
(1)c(t)为失效后果，定量评价按照以下流程进行：
[0185]
a)选取泄露代表性介质及其物性；
[0186]
b)选择泄漏孔尺寸；
[0187]
c)计算理论泄漏速率；
[0188]
d)估算泄漏总量；
[0189]
e)确定泄漏类型；
[0190]
f)估算检测和隔离系统对泄漏量的影响；
[0191]
g)确定最终的泄漏速率和泄漏量；
[0192]
h)计算面积后果。
[0193]
可以看出，风险是时间累积的函数；随着减薄、裂纹或者其它损伤机理在运行时间上的积累，损伤因子逐渐增大。当设备单元存在多个损伤机理时，各损伤机理分别计算，得到一个与时间相关的风险。通过对比各损伤机理对应的风险，选取最高的风险作为该设备单元的风险。
[0194]
失效可能性计算
[0195]
rbi分析对失效可能性的计算是认为设备的损伤比预计要快就可能发生未预料到的灾难性事故，并要根据过去所采用检验方法对检出各种不同形式损伤与损伤速率的有效性来确定置信度。失效的可能性一般用极限状态分析与可靠性指数法求得。
[0196]
失效后果计算
[0197]
失效后果包括人员安全后果、环境后果和经济后果，如图5-7所示。以人员潜在的生命损失表示安全后果；使用适当金额的钱表示经济后果(包括停产损失的费用和设备维修的花销)；以污染物释放到环境中的质量或体积，或因污染物溢出导致的环境清理费用来表示环境后果。
[0198]
风险矩阵
[0199]
为了方便对容器的风险排序，采用了5
×
5矩阵图的方法，矩阵图中纵向失效可能性按失效可能性系数划分1、2、3、4、5五个等级，横向失效后果按失效后经济损失或安全影响划分为a、b、c、d、e五个等级。
[0200]
监测计量分离器的工作温度60，设计温度是90，则工作温度α1＜α
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。对于失效可能性的影响因素是腐蚀速率，腐蚀速率随着工作温度的升高而增大，当前设备的工作温度小于设计温度，当前设备工作温度逐渐升高时，腐蚀速率f(α1)逐渐增大，健康度h＝1/k也就逐渐降低，即当前设备的健康状态越差。经过计算得到当前设备的风险水平，及其风险原因。
[0201]
表6为参与评估容器当前风险水平和原因分析：
[0202]
表6参与评估容器当前风险水平和原因分析
[0203][0204]
石化装置始终处于动态过程中，其中设备所处的介质环境也是动态变化的，如温度、流速的变化、介质组分的变化等，会对设备的风险产生影响使设备风险发生变化，采用该方法可以根据设备的动态变化，通过实时动态风险评价模型调整参数，实现一种数据驱动的动态风险评价技术。
[0205]
通过该技术，可以更为准确预测到设备存在的故障风险以及故障发生的概率，在依托数据的前提下，对设备进行风险估计，相较于传统rbi技术有了更符合我国设备风险的评价标准，并以专家小组的形式制定合理有效的应对措施，尤其对石化工业来说，及时的发现故障风险可以避免石油或者燃料的泄露，减少事故的发生。
[0206]
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。