数据缺失情况下水淹天然气管道泄漏风险分析

面向数据缺失情况下水淹天然气管道泄漏风险量化分析的需求,提出一种基于贝叶斯网络(BN)和模糊集理论(FST)的概率风险分析方法。首先采用故障树分析(FTA)法分析水淹天然气管道泄漏失效致因,并映射得到相应的BN模型;然后针对基本事件失效概率数据缺失的情况,用专家知识引出概率,替代缺失的统计失效概率;为处理概率引出过程中专家知识的模糊性和主观性导致的不确定性,结合FST与多专家层次分析引出模糊概率,将其作为实际先验概率输入BN模型,进行量化分析。以某复线水淹天然气管道为例,应用所提方法分析其泄漏风险,结果表明:用该方法能够在数据缺失情况下表征并量化泄漏风险,同时BN的正向预测和概率更新能力可用来评估动态风险、识别关键失效因素。

基于RBI技术的油气集输系统储罐风险分析

在油气集输系统中,储罐的使用年限不一,老化程度不同,其风险也存在差异。因此,在执行储罐检验维修计划前应对各储罐的风险有清楚的认知,以科学合理地安排基于风险的储罐检验计划,提高效率,节约资源。提出了基于RBI技术的油气集输系统储罐风险分析方法,通过定性RBI分析筛选出高风险的储罐,再针对高风险储罐的不同部位进行定量RBI分析。实例分析结果表明,该油气集输系统中1、5、7、9号储罐风险中高,且储罐的底板失效风险高于壁板,其中5号储罐的底板失效风险最高,与其超期服役的事实相符。由此可知,该方法的风险分析结果符合现场实际,且结果层次清晰地显示了不同储罐及不同部位的风险,可据此改进储罐检验计划。

基于经验模态分解的滚动轴承早期故障预警研究

滚动轴承是旋转机械中最常用的零部件之一。针对滚动轴承早期故障预警较差的问题,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承早期故障预警方法。该方法首先对轴承原始信号进行经验模态分解,得到一阶固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后对一阶IMF分量进行分析,提取反映轴承故障发展的特征指标。再采用局部均值法对特征指标进行处理,将特征局部均值与阈值比较,实现对滚动轴承早期故障的预警。最后利用滚动轴承试验数据对该方法进行了验证,结果表明,基于经验模态分解的滚动轴承早期故障预警方法能够有效地识别和预警滚动轴承早期故障。

墨西哥湾漏油事故的分析与启示

2010年4月20日22：00（美国中部时间），位于墨西哥湾的“深水地平线”钻井平台发生爆炸并引发大火，大约36小时后沉入墨西哥湾。平台共有工作人员126人，事故造成11人死亡，17人重伤。钻井平台底部油井自2010年4月24El起漏油不止。水下封堵经5个月才成功，漏油扩散区域覆盖了墨西哥弯长达1500公里的海岸线。可以说，墨西哥湾漏油事故是世界石油工业史上损失最惨重、影响最恶劣的事故。通过分析墨西哥湾漏油事故的前因后果，可以为海上石油生产安全和大型项目管理提供宝贵的经验和建议。

CNG加气站储气井动态安全评估

地下储气井作为CNG加气站最主要的储气方式,其安全性是保证CNG加气站正常运行的关键。为了对CNG加气站储气井进行动态安全评估,提出一种基于贝叶斯网络的概率化动态安全评估方法:利用Bow-Tie模型建立完整的加气站储气井泄漏失效因果逻辑,根据Bow-Tie模型与贝叶斯网络的映射关系生成相应的基于贝叶斯网络的安全评估模型;分别计算顶上事件和事故后果先验概率、顶上事件发生情况下的后验概率、防锈漆完全脱落情况下的失效风险以及报警响应可靠性变化情况下的事故后果概率,并利用贝叶斯网络的特性对根节点的敏感性进行分析。动态安全评估结果表明:提高CNG加气站储气井安全性的关键在于降低高敏感性基本事件的失效概率、基于新证据周期性地预测失效风险,并通过提高报警响应可靠性以最大程度降低事故损失。(图8,表5,参20)

基于故障树与贝叶斯网络的川气东送管道风险分析

为了视情排查川气东送管道关键危险源,保障天然气安全平稳输送,对川气东送管道的事故风险开展评估。提出了一种基于故障树与贝叶斯网络相结合的管道事故风险分析方法:将故障树分析清晰的因果建模能力和贝叶斯网络强大的动态更新能力相结合,根据川气东送管道的设计、运行及维护实际情况,建立了川气东送管道事故致因模型;将模型映射至贝叶斯网络,分析得出川气东送管道事故风险为1×10^(-3)等级,其中腐蚀是川气东送管道事故的第一风险因素;通过概率更新分析,得出了5条关键失效致因链。关键风险因素和失效致因链的得出对管道运行现场的危险源排查和风险预防具有指导意义,但仍不够精确,需进一步统计分析基本失效事件的概率数据,以得出更加准确的风险评估结果。