System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种常减压装置泄漏风险预警方法和系统制造方法及图纸_技高网

一种常减压装置泄漏风险预警方法和系统制造方法及图纸

技术编号:44409559 阅读:0 留言:0更新日期:2025-02-25 10:22
本发明专利技术属于危险化学品泄漏风险预警技术领域,涉及一种常减压装置泄漏风险预警方法和系统,该方法包括:构建常减压装置泄漏事件故障树;将常减压装置泄漏事件故障树转化为贝叶斯网络;根据贝叶斯网络进行预测推理,判断常减压装置发生泄漏可能性以及风险等级;和/或根据贝叶斯网络进行诊断推理,定位泄漏源;和/或根据贝叶斯网络进行敏感性分析,研究常减压装置泄漏事件对贝叶斯网络中各参数变化的响应程度。该系统包括贝叶斯推理网络模块、设备失效概率计算模块和泄漏实时监测模块。本发明专利技术建立了贝叶斯网络,先验概率较少依赖专家经验,更多根据国家标准和企业的运行数据,避免了依赖人工经验带来参数的不确定性和网络推理结果的随机性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于危险化学品泄漏风险预警,特别涉及一种常减压装置泄漏风险预警方法和系统。


技术介绍

1、危险化学品泄漏风险预警是石油化工行业的重要研究课题,国内外研究人员分别在不同细分领域取得了一定的研究成果和工程实践经验。有关实时监测、风险根因分析的相关研究如下:

2、(1)设备缺陷的监测

3、隐患排查所需要的数据采集技术已经成熟且产品化,罐壁和管道壁腐蚀监测技术包含超声波测厚检测、储罐漏磁检测、视频监测以及在线监测系统。尽管设备缺陷的监测手段日益成熟,监测结果能够作为泄漏预防的有效输入,但性能优异的监测设备成本居高不下,难以做到全面安装使用;

4、(2)油气泄漏的监测

5、可燃气体探测器、有毒气体检测仪、红外成像技术、气云成像技术的研究和设备生产,已逐渐成熟稳定。比如,光谱成像摄像机能够实时识别和量化气体释放,可用来检测有害气体的泄漏。气云成像系统利用专有高光谱成像技术及先进的探测算法,辅助定位泄漏源,测量泄漏气体体积与浓度。监测已经泄漏出的油气,可以判断在哪个区域存在泄漏。但无法判断具体哪台装置或设备存在漏点,也不能据此做出准确的管控决策;

6、(3)风险根因分析

7、文献《基于随机森林的lng场站泄漏风险评价模型研究》以及文献《基于bowtie模型的机场安全风险分析》中,均采用了决策树(或故障树)分析风险事件的原因;但是,在风险根因分类方面,目前的研究成果未能采用化工企业普遍采用的scl(安全检查表法)、hazop(危险与可操作性分析)、jha(工作危害分析)等方法,并在根因分析中进行模型化。


技术实现思路

1、针对上述问题,本专利技术以化工行业常减压装置为研究对象,提出一种常减压装置泄漏风险预警方法和系统,本专利技术的目的为:根据观测数据、工艺参数、管理数据,预测常减压装置发生泄漏的可能性,提前发现薄弱环节;当装置发生泄漏时,诊断装置中可能发生泄漏的设备,辅助定位泄漏源;量化计算泄漏产生的影响。将泄漏预测、泄漏后果、量化风险评价进行结合,形成综合性风险管理模型,推进专家经验运用于日常作业过程,从源头上减少危险化学品企业火灾、爆炸和中毒事故,合理分配检维修资源,推进风险管理与生产经营的平衡。

2、本专利技术采用的技术方案如下:一种常减压装置泄漏风险预警方法,所述方法包括以下步骤:构建常减压装置泄漏事件故障树;将常减压装置泄漏事件故障树转化为贝叶斯网络;根据贝叶斯网络进行预测推理,判断常减压装置发生泄漏可能性以及风险等级;和/或根据贝叶斯网络进行诊断推理,定位泄漏源;和/或根据贝叶斯网络进行敏感性分析,研究常减压装置泄漏事件对贝叶斯网络中各参数变化的响应程度。

3、进一步地,所述构建常减压装置泄漏事件故障树包括:根据常减压装置泄漏风险点清单,以常减压装置泄漏作为顶事件,各工艺节点发生泄漏作为中间事件,存储或运输油气类介质的设备作为基本事件,构建常减压装置泄漏故障树。

4、进一步地,所述故障树采用的剪枝策略包括:将属于相同设备的所有密封点发生泄漏的事件归集为该设备泄漏事件;将相同工艺节点中属于同一种类型的多台设备通过一个泄漏事件描述。

5、进一步地,所述将常减压装置泄漏事件故障树转化为贝叶斯网络包括:将常减压装置泄漏事件故障树中的顶事件、中间事件和基本事件分别对应贝叶斯网络的叶节点、中间节点和根节点,并根据逻辑门关系对应等价的条件概率,转化得到贝叶斯网络。

6、进一步地,贝叶斯网络根节点的先验概率计算过程包括:根据常减压装置的泄漏风险点清单中的设备类别,对照同类设备平均失效概率,得到常减压装置的设备发生小孔泄漏、中孔泄漏、大孔泄漏以及破裂的频率;并将设备发生小孔泄漏、中孔泄漏、大孔泄漏以及破裂的频率作为贝叶斯网络各个根节点的先验概率。

7、进一步地,所述设备失效概率计算公式为:f=fg*fe*fm*fl;其中,f表示设备失效概率;fg表示同类设备平均失效概率;fe表示设备修正系数;fm表示管理系统评价系数;fl表示超标缺陷影响系数;fe、fl和fm均是与应用场景相关的影响系数。

8、进一步地,所述设备修正系数fe计算公式为:其中,xi表示修正因子,xi=∑(技术模块因子i,通用条件因子,机械因子i,工艺因子i);所述超标缺陷影响系数fl计算公式为:fl=(tn/tsl)*100%,其中,tn表示设备或管道拟连续服役时间;tsl表示剩余寿命;所述管理系统评价系数fm计算公式为:fm=101-x/500,x表示参考gb26610.4-2014获得的管理系统评价分值;所述同类设备平均失效概率fg表示参考gb26610.4-2014对不同类型设备进行赋值。

9、进一步地,所述贝叶斯网络中随机变量的联合分布为:

10、

11、其中,k表示节点个数;x1,x2,x3,...,xk分别表示第1、2、3……k个节点;p(xi|xpa(i))表示在父节点条件下节点xi的条件概率;

12、采用noisy-or模型将条件概率表所需的参数个数从2n个减少到n个,noisy-or模型需要满足如下条件:

13、每个变量均为二值变量,即每个变量有两种状态,假设为真值(1)和假值(0);

14、节点y的父节点x1,x2,…,xn之间相互独立;

15、每个变量在其他变量为假时均足以导致节点y的发生;

16、由上述noisy-or模型的条件可知,y不发生的概率等于所有xi不发生概率的乘积,即:

17、

18、所以:

19、

20、其中,pi为父节点xi=1时的概率。

21、进一步地,所述根据贝叶斯网络进行预测推理,判断常减压装置发生泄漏可能性以及风险等级,包括:确定贝叶斯网络节点的值域,建立条件概率表;

22、根据贝叶斯网络各个根节点的先验概率和条件概率表,通过对设备状态、检维修记录和环境情况的观测,当设备失效频率发生变化时,判断常减压装置发生泄漏可能性以及风险等级。

23、进一步地,所述根据贝叶斯网络进行诊断推理,定位泄漏源包括:设定常减压装置泄漏节点的状态为100%,根据贝叶斯网络各个根节点的先验概率,执行贝叶斯网络的推理运算,定位泄漏概率最高的根节点及其泄漏类型。

24、进一步地,所述根据贝叶斯网络进行敏感性分析,研究常减压装置泄漏事件对贝叶斯网络中各参数变化的响应程度,包括:

25、根据贝叶斯网络每个根节点的先验概率的不同取值,对后验概率进行排序;根据排序结果确定根节点先验概率发生变化的敏感程度;

26、根据根节点先验概率发生变化的敏感程度,研究常减压装置泄漏事件对贝叶斯网络中各参数变化的响应程度。

27、另外,本专利技术还提出了一种常减压装置泄漏风险预警系统,该系统用于实现上述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,所述系统包括贝叶斯推理网络模块、设备失效概率计算模块以及泄漏实时监测本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述构建常减压装置泄漏事件故障树包括:

3.根据权利要求2所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述故障树采用的剪枝策略包括:

4.根据权利要求2或3所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述将常减压装置泄漏事件故障树转化为贝叶斯网络包括:

5.根据权利要求4所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,贝叶斯网络根节点的先验概率计算过程包括:

6.根据权利要求5所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述设备失效概率计算公式为:F=FG*FE*FM*FL;

7.根据权利要求6所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述设备修正系数FE计算公式为:其中,xi表示修正因子,xi=∑(技术模块因子i,通用条件因子,机械因子i,工艺因子i);

8.根据权利要求7所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述贝叶斯网络中随机变量的联合分布为:

9.根据权利要求1所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述根据贝叶斯网络进行预测推理,判断常减压装置发生泄漏可能性以及风险等级,包括:

10.根据权利要求1所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述根据贝叶斯网络进行诊断推理,定位泄漏源,包括:

11.根据权利要求1所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述根据贝叶斯网络进行敏感性分析,研究常减压装置泄漏事件对贝叶斯网络中各参数变化的响应程度,包括:

12.一种常减压装置泄漏风险预警系统,该系统用于实现权利要求1-11任一项所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述系统包括贝叶斯推理网络模块、设备失效概率计算模块以及泄漏实时监测模块;其中,

13.根据权利要求12所述的一种常减压装置泄漏风险预警系统,其特征在于,所述系统还包括任务调度模块,所述任务调度模块用于调度贝叶斯推理网络模块、设备失效概率计算模块以及泄漏实时监测模块协调运行。

...

【技术特征摘要】

1.一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述构建常减压装置泄漏事件故障树包括:

3.根据权利要求2所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述故障树采用的剪枝策略包括:

4.根据权利要求2或3所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述将常减压装置泄漏事件故障树转化为贝叶斯网络包括:

5.根据权利要求4所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,贝叶斯网络根节点的先验概率计算过程包括:

6.根据权利要求5所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述设备失效概率计算公式为:f=fg*fe*fm*fl;

7.根据权利要求6所述的一种常减压装置泄漏风险预警方法,其特征在于,所述设备修正系数fe计算公式为:其中,xi表示修正因子,xi=∑(技术模块因子i,通用条件因子,机械因子i,工艺因子i);

8.根据权利要求7所述的一种常减压装置泄漏风险...

【专利技术属性】
技术研发人员:王学岐赵胜楠孙秉才于胜泓俞快王睿博邹丽霞于天水赵振宇
申请(专利权)人:中国石油天然气股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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