基于C-FRAM的油气藏型地下储气库设计期关键风险因素辨识方法

油气藏型地下储气库设计工作围绕运营阶段的功能实现与建设阶段的相应改增建任务开展,前期的储气库设计偏差可能会对储气库建设乃至投产运营产生深远的影响。功能共振分析方法(FRAM)主要用于分析扰动在系统中的传播路径。由于储气库设计期需要综合的信息繁多、跨度广泛,为考虑在复杂网络中各功能模块的影响力,首先针对储气库设计期功能的特点提出一种考虑功能模块中心性的系统功能共振分析方法(C-FRAM),然后以重庆相国寺储气库为例开展案例分析,最后提出对设计期储气库的规模部署与下游供应调峰需求、地质实施方案、老井利用等方面的建议。结果表明:引入功能模块系统中心性有助于修正储气库设计期关键风险因素排序。

油气行业应急预案诊断概念的多重含义与研究现状

应急预案是应对突发事件的重要抓手,为提升突发事件的应急响应速度,增强突发事件的应对能力,着力防范化解重大安全风险,需形成较规范的预案诊断描述方式。通过归纳总结,发现目前油气行业应急预案在修订与实行过程中存在的问题主要有突发事件覆盖面不足、任务可操作性较差、预案内容碎片化和处置协同失灵4大类;针对当前研究现状的科学问题进行提炼,借鉴机械、医学、心理学领域对于诊断的研究和实践,提出了油气行业应急预案诊断这一新术语和概念;分别从方案选择准确性、处置任务符合性、处置流程时效性和预案可靠性4个方面出发,分析应急预案诊断的不同含义;最后,建议在未来研究中,可考虑针对具体生产场景下的风险与应急处置特性,如建立适用于各类油气生产场景下的应急案例知识框架、处置流程优化表示方法等,开展应急预案诊断方法研究与诊断结果改进的应用。

长输油气管道安全与完整性管理技术发展战略研究

长输油气管道作为我国油气战略通道的关键组成部分,保障其高效平稳运行对能源安全意义重大。为积极应对长输管道完整性发展需求,本文围绕发展进程、研究热点、我国发展现状与存在的瓶颈进行分析,从关键技术与科研支撑条件两个层面提出发展规划。在技术层面上实现管道全生命周期覆盖,高精度缺陷检测、风险管控、应急智慧决策以及智慧管道信息安全保障等核心技术全面应用;提高核心装备国产化,在我国及海外油气管道全面应用自主研发系统及关键设备。在管道完整性管理体系、体制机制建设与安全立法等政策方面给予支持,同时持续人才培养与实验室建设的稳定科研投入、加强成果推广应用、加强科技交流合作,更好地保障管道完整性技术发展与完善。

海洋油气安全生产领域的知识图谱研究

以Web of Science数据库所收录的海洋油气生产安全研究相关文章为基础数据,采用CiteSpace绘制知识图谱。结果表明,海洋油气生产安全领域Web of Science数据库的文章收录量整体表现出上升趋势。从发文国家来看,美国、中国是发文量最多的两个国家,挪威和中国表现出最活跃的国际学术合作。对引文共被引进行分析,挖掘出了6类主要研究前沿领域,得到每个领域的时间线发展情况。对作者共被引进行分析,Camilli R和Hazen TC是在海洋油气安全领域发挥重要作用的学者。主题词共现分析结果显示,"海洋油气"和"溢油"是该领域文献使用频率最高的两个关键词。对海洋油气事故相关研究和海洋油气应急技术相关研究进行趋势分析,进一步挖掘各细分领域的研究发展情况。

企业安全生产关键指标体系与风险评价模型

为对企业安全生产现状进行全面、实时的客观评价,避免传统风险评价方法中人工干预造成的偏差,首先,根据事故致因理论提出了屏障-损失层次化关键指标体系,通过挖掘事故事件等结构化数据以及检查文本等非结构化数据实现指标量化;然后,结合主成分分析法(PCA)和熵权法(EW)进行数据降维与风险评价,采用指数平滑方法预测企业下一周期的风险水平,进而建立企业安全生产风险评价模型;最后,将该模型应用于2个油气生产企业。结果表明:该风险评价模型可以通过获取、处理与学习屏障-损失历史数据,实现对当前企业的风险评价以及未来周期的风险预测,并为企业安全管理方向提供指导(消减防护、消除防护以及化学品类危险源屏障等)。

基于IRML网络模型的LNG卸料系统故障传播分析

为研究陆地LNG卸料系统的物理设备、信息网络及人员操作的依赖关系和信息层、人员层对设备层故障传播的影响,基于面向基础设施弹性建模语言(Infrastructure Resilience-Oriented Modelling Language,IRML),从单层网络静态风险分析和多层依赖网络的动态传播2个方面,提出LNG卸料系统故障传播分析方法。研究结果表明:依赖网络的故障传播模型,得到影响系统故障模式和故障传播状态作为时间函数的动态特征,研究结果可进一步为耦合故障溯源和系统恢复预测提供基础。

恶劣环境条件下海外天然气管道站场事故演化知识图谱建模及预警方法

近年来恶劣环境条件(雷电、风、雨)频发,给长输油气管道尤其是海外油气管道的长期安全运行带来了重大威胁。海外油气管道的运行与应急救援面临着恶劣环境条件下的管道风险事故数据不足、跨国协同较为困难等问题。为解决当前管道事故预警模型过于依赖现场运行数据或事故相关数据的情况,该文利用恶劣环境条件下的天然气管道站场有限的事故文本数据,提出了一种基于知识图谱的站场事故演化预警模型。该模型采用双向长短期记忆网络-条件随机场算法(Bi-LSTM-CRF)对站场事故文本进行因果关系抽取,并加入了文本特征以增强抽取效果,然后利用Neo4j图数据库根据因果关系抽取的结果,建立了恶劣环境条件下海外天然气管道站场事故演化知识图谱。结果表明:相较于传统长输管道站场事故预警方法,该文所提出的基于知识图谱的站场事故预警模型不仅能够实现站场事故的预警,还能够实现对事故的路径预测以及事故应急决策推荐。这证明了该预警模型不仅可用性好,还能够有效地帮助海外天然气管道站场安全管理人员进行准确的风险控制与事故预防。