指标概率综合风险评价方法研究

张锦伟，郑青川，辜冬梅，廖亚奇

1.中国市政工程西南设计研究总院有限公司燃气热力设计研究院 (四川 成都 610081)2.四川省化工设计院 (四川 成都 610015)

指标概率综合风险评价方法研究

张锦伟1，郑青川1，辜冬梅2，廖亚奇1

1.中国市政工程西南设计研究总院有限公司燃气热力设计研究院 (四川 成都 610081)
2.四川省化工设计院 (四川 成都 610015)

针对半定量与定量风险评价方法的优缺点，提出指标概率综合风险评价新方法(简称I-P法)。该方法不仅能够克服半定量评价法容易产生“避重就轻”现象的弊端，又能克服定量评价法中因缺失指标失效概率而无法应用的不足。I-P法下层指标采用基于专家经验的指标评价方法，而后利用BP神经网络方法建立指标相对分值d与失效概率Pf(i)的关系曲线，依据此曲线将指标分值转化为失效概率，并对上层指标采用基于失效概率的定量评价。采用该方法对某管道的河沟道水毁进行了风险评价，结果表明，该方法能够解决在某些特殊条件下基于指标评价法的结论与管道实际风险状态不一致的问题。

风险评价;指标概率综合法;河沟道水毁;失效概率;BP神经网络

目前，半定量评价法［1-2］和定量评价法［3］在管道和站场的风险评价中应用较广。半定量评价法对各层指标进行分值分配，而后采用专家经验对底层指标进行失效可能性判断，最后再将指标分值进行加和运算，但加和运算会削弱关键指标的作用。定量评价法对底层指标进行失效概率估算，依据是国内外同样环境下指标的失效概率，但由于指标所处的环境难以一成不变，故失效概率估算还有待完善。笔者根据前2种方法的特点，提出一种综合指标与概率评价方法的新方法，即指标概率综合评价方法，简称I-P法。I-P法对底层指标采用专家经验进行失效可能性判断，而后将其转化为概率，再进行评价。该方法能突出关键指标的作用，并能解决因缺乏底层指标概率而无法进行概率评价的难题。

1 I-P法原理及风险评价方法

1.1 I-P法原理

I-P法是结合指标评价方法与概率评价方法为一体的综合评价方法，下层指标采用指标评价方法进行分析，上层指标采用概率评价方法分析。将某层指标分值转换为失效概率，从而计算顶层事件的失效概率，并将其乘以失效后果，如管道泄漏的失效后果可取泄漏影响系数，即得到风险值。

I-P法的难点在于从何层指标开始进行概率转换，经研究表明，当同时满足以下2种情况即可进行指标概率间的转换:

1)同层指标的逻辑关系为逻辑“或”。

2)同层指标均为关键指标。关键指标是指该指标失效后将很大程度上影响顶层事件失效的指标。

1.2 基于I-P法的风险评价方法

I-P法的计算为下层指标采用指标分值相加，判断指标是否需要进行概率转换，而后根据指标间的逻辑关系进行概率运算，从而可算出顶事件概率，再选择一种后果表示法，将两者进行综合分析即可得到风险值，因此可进行风险评价。具体的风险评价流程如图1所示。

2 指标概率转换方法

图1 基于I-P法的风险评价流程图

本文采用模糊数学的方法进行指标概率转换。指标分值的大小反映了该指标失效可能性的大小，分值越大表明失效可能性越低。将每个评价指标的得分值(V)与指标分配分值(V0)进行相除，得到相对分值d，根据d的大小进行区间划分，每个区间对应相应的失效可能性等级，即低(L)、较低(RL)、中等(M)、较高(RH)、高(H)。然后，将指标失效可能性等级转化为模糊数W，再将模糊数转化为区间对应的失效概率。

2.1 指标分值与失效可能性等级对应关系

将相对分值d平均划分为5个区间，分别与失效可能性等级相对应，见表1。其中，当d=1，失效概率为0;当d=0时，失效概率为1。

图2 失效可能性等级与模糊数对应关系

表1 相对分值d与失效可能性等级对应关系

2.2 指标概率转换方法

将指标失效可能性等级转化为模糊数，其对应关系见图2。模糊数对应的隶属度函数见式(1)。

其中，a、b分别为模糊数的上下限。

1)将模糊数转化为模糊可能性值。采用Lin C. T.和Wang M.J.提出的左右模糊数排序法［4］，将模糊数转化为模糊可能性值。首先定义最大模糊集:

然后，计算模糊数左右模糊的模糊可能性值:

其中，fw(x)为模糊数W所对应的隶属度函数，W为对应失效可能性等级的模糊数。

最后，计算模糊数的模糊可能性值:

2)将模糊可能性值转化为失效概率Pf(i)，(i为指标序号)。转换公式见式(6)。

3)综合失效概率。综合失效概率Pf为各层因素失效概率的综合，按指标间的逻辑关系分逻辑“或”运算、逻辑“与”运算两种，其计算见式(7)和式(8)。

图3 Pf(i)与d拟合曲线图

2.3 指标失效可能性等级与概率对应表

根据小节2.1到2.2介绍的方法可以计算出失效可能性等级对应的概率值，见表2。

表2 失效概率与失效可能性等级对应表

图4 Pf(i)与d拟合曲线图

3 指标概率关系曲线

由表2可知，失效概率为离散值，每个点值对应的相对分值d为一区间，其失效概率与相对分值的映射关系为梯形函数，不具有连续性。因此，由相对分值d得到的顶事件概率将会有所偏差。由于相对分值d与失效概率Pf(i)间难以建立线性映射关系，故采用BP神经网络对其进行拟合［5-6］，建立指标概率映射关系。BP神经网络一般由3层组成:输入向量层、隐含层和输出层。将d的右半区间值作为d的取值，并将其作为输入向量层，如0＜d≤0.2，即取d= 0.2，显然，这种取法偏保守。失效概率Pf(i)作为输出层，建立BP模型并利用MATLAB软件进行编程计算。利用训练好的BP网络进行d与Pf(i)的函数拟合，拟合曲线如图3所示。

将图3中相对分值d＞0.2的曲线放大，如图4所示。由图3和图4可知，可以将d等分为10等份，每等份间距为0.1，在每个区间内可近似认为曲线为直线，因此可进行线性插值运算。

4 I-P法应用实例分析

以西气东输二线管道某管段为例，该管段上方河床经过2011年汛期冲刷后，河床下切严重，下游深潭向上游移动约100m。河床质为卵石，粒径大者15cm，平均粒径3cm。深潭两边为较大土堆，使得河床过水面变窄，下切严重。深潭水深约4m，离深潭上游约30m处为西二线管道，埋深约4.6m。若不及时治理，2012年汛期有露管可能，甚至损坏管道，因此，急需对该管段进行风险评价。管道与河床示意图如图5所示。

为了对比分析，首先采用《输气管道环境及地质灾害风险评估方法》中的指标评价方法来对该管道进行风险评价，指标得分表见表3。

图5 河床示意图

为了分析方便，取泄漏影响系数为1，按照《输气管道环境及地质灾害风险评估方法》中的等级划分方法，当得分少于30分时，管道处于高风险状态。显然该管道得分大于30分，非高风险管道，与事实不符。

现采用I-P法来重新对该管道进行风险评价。在分析了各项指标的得分值后，“设计与误操作”下的“工程防护措施”和“误操作”满足指标概率转换条件。“工程防护措施”得分为1分，算得相对分值d= 1/19=0.053，根据图3可得到其转换后的失效概率为0.95。同理，得到“误操作”的失效概率为0。采用同样的方法对一级指标进行失效概率转换，失效概率Pf(i)见表4，再将Pf(i)代入(7)式即可计算得到管道失效概率为0.951。同样取泄漏影响系数为1，根据API581中对风险值大于0.1倍失效后果即划分为高风险［7］，可知该管道处于高风险状态，与专家现场评价结论一致。

2种评价方法结论不同的原因在于 《输气管道环境及地质灾害风险评估方法》采用的是指标评价方法，对指标分值进行加和运算，使低得分关键指标“工程防护措施”的作用无法突出，从而导致风险评价结论与管道实际风险状态不一致。

5 结论

1)提出基于I-P法的风险评价方法，克服了指标体系由于指标分值加和运算导致低得分关键指标作用无法突出的难点。

2)I-P法底层指标采用专家经验进行失效可能性评判，克服了底层指标概率难以计算的难题。

表3 指标得分表

表4 一级指标失效概率表

3)建立了相对分值d与失效概率Pf(i)的关系曲线，为指标分值向概率的转换提供了理论依据。

［1］张锦伟，姚安林，范小霞，等.肯特管道风险评价改进算法研究［J］.石油工业技术监督，2013，29(6):1-4.

［2］施林园，郑洁，李晶.四川输气站场风险评价研究［J］.天然气工业，2004，24(11):135-138.

［3］冯文兴，税碧垣，李保吉，等.定量风险评价在成品油管道站场的应用［J］.油气储运，2009，28(10):10-13.

［4］Lin C.T.，Wang M.J..Hybrid fault tree analysis using fuzzy sets［J］.Reliability Engineering and System Safety，1997，58 (2):205-213.

［5］胡世鹏，吴小林，马利敏，等.基于BP神经网络和遗传算法的天然气脱水装置能耗优化 ［J］.天然气工业，2012，32 (11):84-89.

［6］王英博，王琳，李仲学.基于HS-BP算法的尾矿库安全评价［J］.系统工程理论与实践，2012，32(11):2585-2589.

［7］APIRP 581-2008 Risk-based inspection technology［S］.

In view of the advantages and disadvantages of semi-quantitative and quantitative risk assessmentmethods，an index& probability comprehensive risk assessmentmethod (I-Pmethod)is put forward.Thismethod can notonly overcome the disadvantage of semi-quantitative evaluation method＂shying away the important and dwelling on the trivial＂，but also overcome the disadvantage of the quantitative evaluation method that the quantitative evaluation method can not be applied due to lack of the failure probability of indicators.The underlying indexes in I-Pmethod apply index assessmentmethod based on expert’s experience，and then the relationship between the relative score of the indexes and failure probability is established using BP neural network.According to the relationship curve，the relative score of the indexes is transformed into failure probability，and the quantitative evaluation of top indexes is based on the failure probability.The water damage risk of some oil pipeline in river section is evaluated using I-Pmethod，and the result shows that themethod can overcome the problem that the evaluation conclusion of index assessmentmethod is not consistent with the actual risk of pipeline under certain special conditions.

risk assessment;index&probability comprehensive assessmentmethod;water damage in river section;failure probability;BP neural network

梅

2014-12-12

张锦伟(1986-)，男，主要从事油气长输管道风险评价与完整性评价研究。