基于事故树分析的管道风险因素识别与控制

韩 军，王 蕊，张益铭，王亚龙

(中国石油集团石油管工程技术研究院 陕西 西安 710077)

·经验交流·

基于事故树分析的管道风险因素识别与控制

韩 军，王 蕊，张益铭，王亚龙

(中国石油集团石油管工程技术研究院 陕西 西安 710077)

风险因素识别和风险控制是管道风险评价的两个重要环节。为了寻求最经济、有效的管道风险控制方案，应用事故树分析方法，通过建立管道第三方损伤风险事故树模型，基于事故树分析确定管道是否存在第三方损伤风险，并给出经济、有效的管道风险控制对策，从而简化管道风险评价，并使得管道风险控制方案的制定更加科学系统。

第三方损伤；管道；事故树；风险因素识别；风险控制

0 引 言

由于穿越地区广、地形复杂，管道在运行过程中受到腐蚀、第三方破坏等各种因素的影响，导致管道时常发生失效事故。为了有效预防管道事故，同时兼顾经济性方面的要求，管道风险评价技术在管道完整性管理中得到了重要的应用。管道风险评价技术中，管道风险因素识别和风险控制是两个重要的环节。

风险因素识别，即对特定系统的危险进行定义，并寻找全部危险事件。根据收集的资料和分析人员的衡量，采用有效的方法对系统进行风险识别，找出风险的影响因素。这不仅是对管道风险的全面认识，也是建立风险评价方法的基础。根据识别出的管道风险以及风险影响因素之间的关系，就能建立相应的评价模型。

风险控制也称风险决策，是安全生产保证体系中的一种手段，其目的是消除和控制危险源，是落实“预防为主”方针的具体方法。风险控制针对管道系统中需要解决的特定风险问题，根据风险评价的结果和标准，运用现代科学技术知识和风险管理方面的理论与方法，提出各种风险解决方案，经过分析论证与评价，从中选择最优(满意)方案并予以实施的过程。

目前在风险评价技术研究较多，也取得了一定的成果，但还存在以下两个方面的问题：一是风险因素识别所需的数据量较大，数据的收集需要投入较大的人力物力。另一方面，风险控制措施制定上以主观判断为主，缺乏系统性的控制方案确定方法，使得风险控制措施的效果受到影响。本文采用事故树的分析方法，针对管道失效的风险因素，通过初步的数据收集，首先判断管道是否存在该风险，这样可以排除风险较小的风险因素，减少后续风险因素识别和评价的工作量。同时根据事故树的分析方法，找出该风险的控制方案，结合经济性和可行性，可以有效指导风险控制方案的制定。

1 事故树分析方法原理

事故树分析法(FTA-Fault Tree Analysis)是属于系统工程中图论的范畴，由故障树演化而来[1]。在系统设计过程中，通过对可能造成系统故障的各种因素(硬件、软件、环境、人为因素等)进行分析，画出逻辑框图(事故树)，从而确定系统故障原因的各种组合方式和发生概率，并采取相应的改进措施，是提高系统可靠性的一种设计分析方法。事故树分析法是一种图形演绎法，是事故事件在一定条件下的逻辑推理方法。事故树分析方法把系统不希望出现的事件作为事故树的顶事件，用规定的逻辑符号自上而下分析导致顶事件发生的所有可能的直接因素及其相互间的逻辑关系，并由此逐步深入分析，直到找出事故的基本原因，即事故树的基本事件为止。事故树的分析包括定性分析和定量分析两部分，其最终目的不完全是为了得到顶事件的发生概率，更重要的是通过事故树分析找出系统的薄弱环节，从而为分析事故原因和制定预防措施提供依据[2]。

事故树的最小割集是指引起顶事件发生的最低限度的基本事件的集合，表征了系统的失效途径，可通过布尔代数简化或行列式法得到。最小径集是指不引起顶上事件发生的最低限度基本事件的集合，表征了事故的最佳预防措施与途径。通常将事故树中的“与门”和“或门”互换后得到“成功树”，借助“成功树”的最小割集间接得到事故树的最小径集。以下以第三方损伤为例，通过事故树的最小割集、最小径集分析和逻辑运算，介绍管道风险因素识别和风险控制方案制定的方法[3,4]。

2 第三方损伤管道风险控制方法的构建

2.1 第三方损伤影响事故树模型的构建

近年来随着经济的发展，各种建设活动导致的管道事故风险有所增加。这与法律的健全和实施力度、人们对管道法规和管道安全的了解、周边经济水平、以及政府的干预等因素都有很大关系。在一些偏远地区，由于线路标志和巡线等因素，发生农耕破坏管道的事故。在管道上方的违章建筑物，在管道上方进行违章施工，以及水流对管沟、管道的长期冲刷，管道附近土层的运移等都可能直接导致管线失效。管道发生第三方损伤事故主要取决于管道沿线挖掘活动情况、管道管理上的预防措施和管道自身保护措施等三个方面，以第三方损伤为顶事件，构建管道第三方损伤事故数模型，如图1所示[5-11]。

图1 第三方损伤事故树

2.2 最小割集

根据图1的事故树，计算第三方损伤风险事故树的最小割集，计算结果见表1。

硫酸根的理论塔板数为8 974，钠离子与硫酸根的分离度为3.01，后相邻杂质与钠离子的分离度为2.55。

表1 第三方损伤事故树最小割集

根据表1所示的结果，第三方损伤风险最小割集数量为8个。如果每个割集中的基本事件都发生的话，那么管道将发生第三方损伤事故。

2.3 第三方损伤风险因素的定性判定

采用事故树，可以在粗略的数据收集和了解实际情况的管道管理人员主观判断下，分析管道是否存在某一种风险。为了进一步简化风险因素的判断，根据上述割集建立如式(1)的关系式，在第三方损伤风险分析中，管道管理人员根据事故树中的基本事件在管道中是否存在，通过式(1)进行计算。如果存在，则该事件取值为1，如果不存在，则该事件取值为0。

PRisk=X1+X9+X2+X8+X3+(X4+X5)*(X6+X7)+X10*X11

(1)

该公式代表了事故树的逻辑关系，如果计算结果为1，表明管道存在第三方损伤的风险，那就应按照风险评价方法的要求进一步收集数据，对风险进行评估。如果计算结果为0，则表示管道基本不存在该风险，可不用进一步评估。

在判断第三方损伤风险是否存在时，需要对管道沿线标记情况、管道巡线情况、运营公司对挖掘活动的响应情况进行调查分析。第三方损伤风险因素识别方法、数据需求及来源见表2。

表2 第三方损伤因素识别数据需求及来源

3 第三方损伤管道风险控制

3.1 最小径集分析

表3 第三方损伤事故树最小径集

3.2 第三方损伤控制对策

根据最小径集的分析，第三方损伤风险的控制可分为两个对策，二者的区别在于按照对策一，是要在巡线过程中发现挖掘活动，且保证挖掘活动全部被发现。按照对策二，则是要增加管道标识，保证第三方在施工过程中能够发现标识，明确地表下方的管道位置并知道施工所带来的风险。

管道运营方应根据实际情况，按照上述的管道第三方损伤控制对策，选择合适的某一对策或者多种对策的组合，从而更有效的控制第三方损伤风险。根据最小割集的分析，第三方损伤风险的控制可分为管道沿线标识、巡线管理、公众教育等。此外，为保护管道免受地面作业(如农业生产、交通)的影响，还可以通过增加埋深来降低第三方损伤的风险。在管道穿越地段或其它特殊地段，可以采取在钢管外加设钢筋混凝土涂层或加钢套，均对减少第三方损伤有利，可视同增加埋深，对管道沿线经常发生意外活动的区段，也可以增加套管保护措施。

4 结 论

通过事故树分析方法开展管道风险因素识别与控制研究，依据研究成果，得出如下结论：

1)建立了管道第三方损伤事故树模型，针对该模型进行管道第三方损伤风险因素识别并制定风险控制方案。

2)通过第三方损伤事故树的定性分析，求出最小割集，识别出管道第三方损伤的主要影响因素，形成管道风险因素识别方法。

3)依据事故树的最小径集分析，提出风险控制选择方案，并针对各失效因素制定出相应的风险预防措施。

4)本文的研究成果有利于管道管理者在有限风险控制投入的情况下，取得更好的风险控制效果。

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Identification and Control of Pipeline Risk Factor Based on Fault Tree Analysis

HAN Jun, WANG Rui, ZHANG Yiming,WANG Yalong

(CNPCTubularGoodsResearchInstitute,Xi′an,Shaanxi710077,China)

The risk factor identification and its control are two important points during the risk assessment for pipeline. In order to find an economical-efficient risk control way for the pipeline, the third-party damage risk model is founded based on the fault tree analysis method. Through the fault tree analysis, the third-party damage risk is determined, and an economical-efficient risk control program is provided. The results show that the risk assessment process is simplified by using the fault tree analysis method for the pipeline, and the control program is more scientific and systematic.

third-party damage; pipeline; fault tree analysis; risk factor identification; risk control

韩 军，男，1980年生，工程师，2011年毕业于西安石油大学材料工程专业，获硕士学位，现主要从事石油管全尺寸实物实验评价工作。E-mail：hanjun005@cnpc.com.cn

TE973

A

2096-0077(2017)03-0078-04

10.19459/j.cnki.61-1500/te.2017.03.017

2016-12-02 编辑：葛明君)