帅健 单克

中国石油大学（北京）

为更好地落实高后果区管道的风险分级管控机制，在对国内外油气管道事故进行统计、分析与分类的基础上，识别油气管道的危害因素，建立了基于事故统计的油气管道失效概率的定量评价方法，并考虑管道失效后果，构建多维度风险矩阵，划分管道风险等级，以期对高后果区油气管道风险进行评估与排序，为制定风险防控措施、保证管道的安全运行提供依据，并减小评价过程中主观因素的影响。

1 基于事故统计的管道危害因素分类

在风险评价过程中，失效数据的统计非常重要，通过对管道失效的历史数据进行统计与分析，可以使管道危害因素分类更为合理。表 1是国外管道失效数据库中对管道失效原因的对比与分类，其中已包括美国运输部管道与危险材料安全管理局（PHMSA）、加拿大标准协会（CSA）、欧洲输油管道（CONCAVE）和输气管道（EGIG）等国际主要的管道失效数据库[1-6]。

综合上述情况，并考虑到我国油气管道的具体情况，将管道危害因素分为腐蚀、自然力破坏、第三方破坏、材料/焊接/装备失效、误操作及其他原因等6大类，每类又与诸多因素有关，用鱼骨图细化了各类危害因素，如图 1所示。

2 失效概率评估

2.1 评估模型

基于管道失效数据的统计与分析，不仅可以使管道危害因素的分类合理化，而且可以为管道的失效概率计算提供依据。根据统计资料获得由i 失效因素引起的管道失效概率，将其作为基本失效概率Ri，通过失效概率修正因子Fi对基本失效概率Ri进行修正，求得要评价管线由i 类危害因素引起的失效概率。根据前面的分析，将6大类管道危害因素各因素引起的失效概率相加即得到管道的失效概率。

基于统计数据的油气管道失效概率计算方法如式（1）：

式中： P 为管道的失效概率， (km·a)-1； Pi为由i类危害因素引起的失效概率， (km·a)-1； Ri为i类危害因素对应的基本失效概率， (km·a)-1； Fi为i类危害因素对应的失效概率修正因子； l 为危害因素的分类数，此处l =6。

2.2 基本失效概率评估

基本失效概率也可以理解为平均失效概率，是指油气管道平均每年每公里发生的事故数量，反映油气管道失效概率的平均状况，可作为油气管道失效概率 评估的基准，也是管道风险评价的基础数据之一。基于事故统计的基本失效概率可通过式（2）计算：

式中： Nk为第k年管道发生的事故数量； Lk 为第k年的管道长度， km； αi 为危害因素i所占的比例；m为年数。

基本失效概率需要通过大量的统计资料获得。统计资料来源于油气管道事故的历史记录，如油气管道失效数据库。根据前面对各数据库油气管道事故的分类统计，按照式（2），计算得到油气管道基本失效概率如表 2所示。

2.3 修正因子指标体系

基本失效概率可以由统计资料获得，但由于统计资料多来源于油气管道事故的历史记录，所以其得出的基本失效概率值只能视为处于平均状态下的管道的失效概率，并不能完全真实地反映特定管道在特定时间和特定运行条件下的失效概率情况，需要进行修正。修正因子指标体系分别由一级指标和二级指标组成。参考图 1所示的鱼骨图，构建了含6项一级指标和38项二级指标的修正因子指标体系，全面考虑各种危害因素对失效概率的影响。

为了减少风险评价过程中的主观性，考虑各个指标获取和量化的难易程度，将修正因子指标划分为定量指标、半定量指标以及定性指标三类。

（1）定量指标

定量指标需要大量的统计数据做支撑。通过分析管道失效数据库，可以得到壁厚、管径、管龄、埋深、钢级等参数与管道失效概率间的关系，如图 2―5，拟合成函数，从而得到这些参数与失效概率间的函数关系，即定量关系。

（2）半定量指标

半定量指标如土壤腐蚀速率、阴极保护电位、防腐层最大衰减率、杂散电流干扰、管道安全影响系数、系统安全影响系数、 SCADA系统可靠度等。尽管从这些指标很难得到其与失效概率间的函数关系，但可以参照相关标准或者管理者手册中的有关参数的取值标准，对半定量指标进行赋值。

（3）定性指标

对于定性指标，由于没有确切数据作为支撑，并且风险评价标准或管理手册中也没有明确的量化参数作为依据，因此，需凭借专家既往经验判断获取其等级。

3 失效后果评估

对于管道的失效后果采用评分模型。管道失效后果的严重程度，需要考虑管输介质的危害性、泄漏量、扩散情况以及危害受体等情况，分值越高，说明泄漏后果越严重，风险越高。失效后果评分的计算公式如下：

式中： Cof 为失效后果总分； PH为介质危害性；LV 为泄漏量； DS为扩散情况； RT为危害受体。

参考KENT法、 GB 27512―2011《埋地钢质管道风险评估方法》等方法与标准[7-10]，建立失效后果评分模型，模型总分为2500。

4 风险分级

采用风险矩阵法对管道风险进行分级，其目的是对油气管道风险进行分析、排序和等级划分，确定关注重点和优先级顺序，以便有针对性地做到分级核查、报告、追责和管理。

风险矩阵见表 3，其中，横轴表示预估潜在后果发生的可能性，分为5个级别，每个级别对应相应的管道失效概率，属于定量风险评价范畴。

根据风险矩阵进行风险分级，如表 4。根据分级结果，便于实行风险的分级管控。

5 结束语

借鉴欧美管道事故管理经验，结合我国管道特点，采用鱼骨图对管道危害因素进行识别与分类，量化了各项危害因素的影响，实现油气管道失效概率的定量评估。提出了多维度风险矩阵分级方法，绘制“红橙黄蓝绿”五色管道安全风险分布图，使各管段的风险等级明确化、清晰化，从而确定关注重点和优先级顺序，以便有针对性地做到分级核查、报告、追 责和管理，构建管道安全风险分级管控机制。

 

参考文献：

[1] 狄彦，帅健，王晓霖等.油气管道事故原因分析及分类方法研究[J].中国安全科学学报， 2013， 23（7）： 109-115.

[2] 单克，帅健. 地区等级升级的天然气管道风险管理研究[J].中国安全科学学报， 2016， 26（11）： 145-150.

[3] SHAN K, SHUAI J, XU K, et al. Failure probabilityassessment of gas transmission pipelines basedon historical failure-related

    data and modificationfactors[J]. Journal of Natural Gas Science andEngineering, 2018, 52: 356-366.

[4] SHAN K, SHUAI J. Statistical analyses of incidents on oil andgas pipelines based on comparing different pipeline

    incidentdatabases[C].Proceedings of the ASME 2017 PressureVessels and Piping Conference, 16-20 July 2017, Hawaii,USA.

    DOI: http://dx.doi.org/10.1115/PVP 2017-65289.

[5] 单克，帅健，张思弘.基于修正因子的油气管道失效概率评估[J].中国安全科学学报， 2016， 26（1）： 87-93.

[6] 帅健，党文义，卜文平. 油气管道完整性评价与管理软件[J]. 天然气工业, 2006, 26(5): 108-110.

[7] Muhlbauer W K. Pipeline risk management manual:ideas, techniques, and resources[M]. 3rd ed. Burlington:Gulf Professional Publishing, 2004: 257~291.

[8] GB 27512-2011, 埋地钢质管道风险评估方法 [S].

[9] SY/T 6891.1-2012, 油气管道风险评价方法 第1部分：半定量评价法 [S].

[10] SY/T 6828-2011, 油气管道地质灾害风险管理技术规范 [S].

作者：帅健，中国石油大学（北京）安全与海洋工程学院教授、博士生导师。