Научно-методические основы обеспечения безопасной эксплуатации опасных производственных объектов нефтегазового комплекса на основе управления системными рисками (стр. 9 )

Анализируя данные, приведенные в таблице 6, следует отметить, что в условиях эксплуатации ОПО некоторые показатели функционирования не поддаются прямым измерениям, и в этом случае уровни приемлемого риска становятся неуправляемыми, а методы ранжирования опасных ситуаций согласно существующим результатам исследований [86, 87, 141] по уровню значимости, основанные на регрессионном анализе и регрессионных моделях, становятся непригодными [87, 99-103], поскольку они решают задачи моделирования только при постоянной величине фактора опасности.

В отличие от известных регрессионных моделей [86, 87, 99-103, 141] в данном случае нами использованы известные методы корреляционного анализа [85, 138].

Для учета нестационарности в моделях прогнозирования опасных ситуаций в отличие от расчета математического ожидания случайных процессов, величина которого не изменяется во временной области, нами было предложено использование известного метода корреляционных моментов высшего порядка [85, 92], когда осуществляется расчет корреляционных моментов временных распределений нестационарных случайных процессов на стадиях возникновения и развития аварийных ситуаций в различных временных интервалах.

В этом случае, согласно методу корреляционных моментов [85], для оценки коэффициентов взаимной корреляции нестационарных случайных процессов с изменяемыми во времени вероятностями распределения, например для функций ln(Т) и Рв(Т), согласно рисунку 3, используются следующие зависимости [85, 92, 138]:

, (15)

где ,

.

sn, sв ‒ дисперсии фактора опасности для частоты аварии и вероятности выбросов соответственно.

При использовании методологии корреляционных моментов особо следует выделить значимость 3-его корреляционного момента ‒ коэффициента когерентности нестационарных случайных процессов КГ, характеризующего временное распределение коэффициента взаимной корреляции с учетом вторых корреляционных моментов и интервала корреляции tинт, позволяющих на стадии проектирования и эксплуатации функционально связывать вероятностные распределения технологических процессов в различных временных интервалах для ОПО, что позволяет не только повысить достоверность прогнозирования и возникновения аварийных ситуаций, но и оценить взаимосвязи сценариев их развития. Кроме того, величина интервала корреляции tинт позволит осуществить прогноз временного интервала безопасной работы технологической установки и время ожидания восстановительно-ремонтных работ.

Коэффициент когерентности согласно методу корреляционных моментов определяется как [85, 92]:

(16)

где ‒ функция взаимной корреляции распределения во времени взрывоопасности и пожароопасности; sв, sп ‒ среднеквадратичные отклонения «абсолютного» риска взрывоопасности и пожароопасности соответственно:

, (17)

где sт ‒ среднеквадратичное отклонение «абсолютного» риска токсического поражения от взрывной волны выбросов; ‒ функция взаимной корреляции распределения во времени взрывоопасности и распределения токсических веществ; tн, tк ‒ начало и окончание временного интервала обследования соответственно.

Временной интервал корреляции tинт определяет возможный временной интервал до возникновения и дальнейшего развития аварийной ситуации и рассчитывается как [85, 92, 138]:

(18)

где ‒ огибающая корреляционной функции частоты аварийных ситуаций.

Для временных интервалов технологических процессов и их вероятностных распределений, характеризующихся одинаковыми (с разбросом ±5) значениями коэффициентов корреляции R с заданной вероятностью возникновения аварийных ситуаций, осуществляется синергетическая оценка опасности с учетом возможности возникновения и степени развития различных сценариев аварий, а также исследуются функциональные связи с частотой возникновения аварий и материальным ущербом.

В условиях нестационарности прогнозирование опасности технологического оборудования по степени его влияния на развитие аварийной ситуации осуществляется на основе суммирования оценок опасности ОПО, находящихся в зонах максимальных воздействий поражающих факторов.

В этом случае количественная оценка технического риска на основе предложенного корреляционного метода оценки опасностей для нестационарных ОПО определяется как [85, 92]:

, (19)

где ‒ показатель синергетического риска; Рi ‒ вероятность возникновения опасной ситуации; п ‒ число опасных ситуаций (i = 1, 2, …, п); ‒ коэффициент когерентности распределений опасных ситуаций в задаваемых временных интервалах технологических процессов Dt; W0 ‒ энергоэффективность технологического объекта.

Впервые при оценке технического риска учитываемое нами понятие энергоэффективности технологической установки, эксплуатируемой в качестве ОПО, позволяет учесть затраты на производство выпускаемой продукции предприятия, включая затраты на возмещение ущерба и ликвидацию последствий аварийных ситуаций. В этом случае:

W0 = Wn/Wз, (20)

где Wn ‒ объем производства выпускаемой продукции; Wз ‒ затраты на производство продукции, включая электроэнергетические затраты на ликвидацию последствий аварий.

Количественный показатель синергетической опасности ранжируется согласно международному стандарту [112] по 4 категориям вероятности возникновения опасных ситуаций и рассчитывается по алгоритму, приведенному в Приложении 7 с одновременным расчетом поражающих факторов и радиусов зон поражения.

Матрица ранжирования показателей риска на основе корреляционного анализа нестационарных процессов представлена в таблице 8.

Таблица 8 ‒ Корреляционная матрица ранжирования синергетического риска

Синергетический показатель технологического риска R = (Рв, Рт), у. е.
Показатель уровня опасных ситуаций, КГ, у. е.	Вероятность возникновения аварийной ситуации Р, год-1
Р = 10-1…10-2	Р = 10-2…10-3	Р = 10-3…10-4	Р = 10-4…10-5
КГ = 4	4	8	12	16
КГ = 3	3	6	9	12
КГ = 2	2	4	6	8
КГ = 1	1	2	3	4

Как видно из приведенных данных, количественный синергетический риск ранжируется по 4 категориям: от минимального «приемлемого» (минимально допустимого) риска до катастрофического с указанием нормированных функций взаимной корреляции между распределениями пожароопасности Рп, ударных воздействий взрывной волны Рв и токсическим воздействием Рт.

Суммарный синергетический риск RS классифицируется следующим образом:

· минимально допустимая управляемая величина, когда
Р1 = 10-4…10-5 (минимально допустимый уровень опасности);

· низкий уровень ‒ Р2 = 10-3…10-4;

· средний уровень ‒ Р3 = 10-2…10-3;

· высокий катастрофический уровень ‒ Р4 = 10-1…10-2.

Для недопущения уровней R2, R3, R4 автором предложена и разработана система управления минимизацией риска, позволяющая в режиме реального времени управлять минимизацией риска до уровня R1 и предотвращать на ранней стадии возникновение аварийных ситуаций, которая рассматривается ниже.

В целом, предложенная методология анализа рисков с учетом нестационарности технологических процессов и нестационарности самих опасных объектов сводится к выполнению следующих методических приемов и рекомендаций:

· идентификация опасностей и их источников на основе корреляционных матриц;

·оценка корреляционных моментов факторов опасности;

· расчет взаимосвязей сценариев развития аварий с учетом поражающих факторов;

· вероятностно-статистическая оценка поражающих воздействий;

· построение «деревьев отказов» и «деревьев событий» с учетом нестационарности ОПО;

·расчет функций взаимной корреляции временных распределений факторов опасностей;

· расчет коэффициентов когерентности факторов опасности;

· расчет временных интервалов корреляции, определяющих межремонтный период;

· построение корреляционных синергетических матриц для оценки факторов опасности;

· ранжирование технологических установок по категориям опасности;

· определение ущерба от воздействия поражающих факторов;

· определение энергоэффективности ОПО и уровня приемлемого риска;

· расчет суммарного технического риска возникновения опасных ситуаций с учетом синергетического эффекта и энергоэффективности технологической установки.

Типовая алгоритмическая взаимосвязь в системе оценки опасностей с учетом нестационарности рисков и нестационарности самого технологического оборудования приведена на рисунке 11.

Рисунок 11 ‒ Алгоритмическая взаимосвязь в синергетической

системе оценки потенциальных опасностей нефтегазового оборудования

Основными преимуществами предложенного и разработанного корреляционного метода являются:

- идентификация и ранжирование опасности в одних и тех же величинах. Коэффициент корегентности (КГ ) позволяет сопоставить опасности различной физической природы и более достоверно сопоставлять потенциальную интегральную опасность различных ОПО;

- предложенная оценка потенциальной опасности по величинам корреляционных моментов факторов взрывопожароопасности, факторов токсичности (химической опасности) и факторов отказа оборудования позволяет количественно оценить синергетический эффект, характеризующий потенциальную опасность в задаваемой точке размещения модулей технологической установки с учетом нестационарности технологических процессов, не поддающихся измерению в процессе эксплуатации ОПО;

- на основании расчета прогнозных оценок когерентности представляется возможным определить обобщенный показатель рисков любого взрывопожароопасного объекта.

2.4 Синтез системы моделирования возникновения и сценариев развития аварийных ситуаций для нестационарных опасных производственных объектов нефтегазового комплекса

Представленные на рисунке 11 алгоритмические взаимосвязи и вышеприведенные алгоритмы корреляционного анализа опасных ситуаций с учетом нестационарности технологических процессов позволяют
по-новому подойти к реализации технологии управления минимизации рисков на основе их количественной оценки [132].

В качестве примера нами была проведена оценка и анализ возникновения опасных ситуаций для типовых взрывопожароопасных модулей согласно таблицы 6.

Для прогнозной оценки частоты аварийных ситуаций из-за отказов технологического оборудования были использованы опыт эксплуатации приведенных взрывопожароопасных модулей и статистические данные обследования аналогичных установок [9-53, 87-123, 129].

По данным обследования были построены формализованные модели «деревьев отказов» и «деревьев событий» с учетом нестационарности рисков для головных ОПО, представленные на рисунках 12 и 13, которые используются при расчетах количественной оценки аварийных ситуаций и учете нестационарности технологических событий, согласно алгоритму расчета синергетического риска.

Для построения «деревьев отказов» и «деревьев событий» с учетом нестационарности рисков объектом исследований нами выбраны головные события взрывопожароопасных установок и трубопроводных технологических систем (Приложения № 2, 5, 6). В качестве входной информации для построения «деревьев отказов» были исследованы данные реальных аварийных ситуаций [86, 87, 89, 102], декомпозиция опасностей которых позволила построить модели причинно-следственных связей развития сценариев прогнозируемых опасностей.

Представленные в качестве примеров на рисунках 12 и 13 модели «деревьев отказов» для головных наиболее опасных событий, обладающих повышенным коэффициентом когерентности потенциальных опасностей, основаны на результатах анализа реальных аварий для сценариев «Разгерметизация оборудования работающего под давлением» и «Взрыв в нагревательных модулях» взрывопожароопасных установок.

Для определения прогнозируемого технического риска использованы величины вероятности исходных ситуаций, входящие в модели «деревьев отказов», включая учет отказов оборудования и данные экспертных оценок, приведенные в Приложении 7 и в работах [86, 87, 89].

Рисунок 12 ‒ Алгоритм построения формализованной модели

«дерева отказов» с учетом нестационарности рисков разгерметизации оборудования

Рисунок 13 ‒ Алгоритм построения формализованной модели «дерева отказов» в нагревательных модулях с учетом
нестационарности рисков

На первом этапе анализа рисков согласно приведенным на рисунках 12 и 13 моделям «деревьев отказов» для событий «Разгерметизация оборудования » и «Взрыв в нагревательном модуле» выделяются основные факторы, вызывающие нестационарность технологических процессов, обусловленных как внешними, так и внутренними причинами эксплуатации технологического оборудования. В качестве определяющих факторов, приводящих к аварийным ситуациям, для ОПО рассматриваются следующие причины:

· коррозия и усталостный износ оборудования;

· нестационарность давления;

· нестационарность температуры;

· ошибки персонала;

· проектный срок безотказной работы оборудования.

Вторым этапом построения модели «дерева отказов» являются отказы элементов технологического оборудования в виде разгерметизации (для модели рисунка 12) с выходом продукта из аппарата, что приводит к разливу, испарению, огневому превращению по сценариям, которые рассматриваются с помощью последующего построения моделей «деревьев событий».

Таким образом, для построения «дерева отказов» технологических установок с учетом нестационарности нами рекомендуется следующая последовательность в системе алгоритмизации:

· количественная оценка показателей нестационарности ОПО;

· построение корреляционных матриц воздействия поражающих факторов на степень синергетического риска;

· корреляционный анализ частоты аварийных ситуаций от величины когерентности и интервала корреляции аварийных событий;

· построение моделей «деревьев отказов».

Вероятности возникновения отказов, использованных для расчета прогнозируемых технических рисков согласно алгоритму (19), приведены в таблице 9 [89].

Таблица 9 ‒ Вероятности возникновения опасных ситуаций первого уровня

№№ п/п	Наименование опасных ситуаций	Обозначение	Количественная оценка
1	Потери герметичности змеевика из-за коррозии	Ркорр	3 × 10-4
2	Отказ насоса	Рнас	2,5 × 10-2
3	Отказ клапана-регулятора	Рклап	1 × 10-1
4	Минимальный расход продукта через змеевик	Рмин. пред	5 × 10-2
5	Снижение давления топлива в заводской сети	Рмин. давл	2 × 10-1
6	Попадание конденсата на горелки	Рконд.	1 × 10-1
7	Наличие парогазового облака	Робл	2,3 × 10-3
8	Подсос смеси в нагревательном модуле	Рподс	1 × 10-2
9	Отказ детектора пламени	Рд. плам	3 × 10-2
10	Ошибка персонала	Рперс	4 × 10-1
11	Отказ системы подачи пара в горелку	Рпарвгор	5 × 10-2

Анализ развития сценариев аварийных событиях с помощью формализированных моделей «деревьев событий» является составной частью синтеза системы анализа и управления минимизацией риска, позволяющего на стадии проектирования учесть влияние поражающих факторов, оценить зоны поражения и разработать организационные и технические мероприятия по раннему предотвращению аварийных ситуаций.