基于風險檢測的埋地燃氣管道失效可能性分析

摘 要

摘要：國內部分城市埋地燃氣管道服役時間較長，存在著老化、腐蝕、事故頻發等問題，一旦發生泄漏將會影響到公眾的財產和人身安全，因而急需進行埋地管道風險的檢測評價工作。而在管
摘要：國內部分城市埋地燃氣管道服役時間較長，存在著老化、腐蝕、事故頻發等問題，一旦發生泄漏將會影響到公眾的財產和人身安全，因而急需進行埋地管道風險的檢測評價工作。而在管道風險檢測中對管道失效可能性的分析顯得尤為重要。為此，介紹了基于風險檢測(RBI)的定性、半定量、定量失效可能性分析方法，并結合某城市埋地燃氣管道的實例，詳細說明了RBI半定量方法在埋地燃氣管道失效可能性分析中均應用。根據風險分析結果能制訂經濟適用的檢驗策略，使失效可能性分析更加合理、實用。
關鍵詞：埋地燃氣管道；風險檢測；失效可能性；分析；檢驗策略
    城市埋地燃氣管道的風險大小取決于管道失效的可能性和事故發生后果的嚴重性。管道的風險評價就是以誘發管道事故的各種因素為依據，以影響因素發展成危險的可能性為條件，以事故造成的綜合經濟損失為評估指標，對在役管道安全程度進行綜合評價[1]。目前，國內城市埋地燃氣管道中仍有部分管道服役時間較長，存在老化腐蝕、事故頻發等問題[2]，急需開展更有效的管道失效可能性分析工作。
1 埋地燃氣管道失效可能性分析現狀
    目前在城市埋地燃氣管道風險評估方面尚未形成系統、完整的風險評估技術[3]。對管道失效可能性分析常用的評分法[4]是W.Kent Muhlbauer提出的比較完整實用的指數評分法，在此基礎上，許多學者引入專家評分指標法、模糊分析、層次分析、模擬仿真和概率法、神經網絡分析等方法對風險評價法進行了完善[5]。但以上方法在評價的過程中帶有個人主觀性，忽略了風險因素的模糊性和關聯性[6～7]。
2 基于風險檢測的失效可能性分析法
    基于風險檢測法(RBI)是一種追求系統安全性與經濟性統一的理念與方法，它是在對系統中危險發生可能性與后果進行科學分析基礎上，給出風險排序，找出薄弱環節，優化檢驗策略的一種管理方式[8]。RBI對設備失效可能性分析的基本方法有定性分析、半定量分析、定量分析3種方法。
2.1 定性分析
    定性分析是對風險單元按照評分標準進行評分，從而確定出運行裝置失效可能性的高低。這種方法需要輸入某種設備的描述性信息，結果通常以定性的形式給出，其價值在于能夠在缺乏具體定量數據的情況下粗略地完成失效可能性評估。失效可能性的定性評估使用“高”、“較高”、“中”、“較低”、“低”等術語表示某一裝置或設備失效的可能性。
2.2 定量分析
    定量失效可能性分析是在收集詳細數據基礎上，經過深度分析和詳細評價，得出科學合理的檢驗計劃。定量分析以通用失效概率為基礎，然后通過設備修正因子和管理修正因子對其進行適當的修正，進而預測設備失效概率。
2.3 半定量分析
    半定量RBI方法基于“二八法則”對定量RBI方法進行簡化。在許多情況下，影響設備失效概率的因素中，技術模塊次因素遠遠超過所有其他次因素的權值，因此半定量失效可能性分析首先利用設備材料的退化率(或腐蝕率)和檢驗程序效果計算技術模塊次因素的值，并通過將次因素值劃分不同范圍，實現可能性類別的確定(見表1)[9]。
表1 失效可能性類別等級表
可能性類別
技術模塊次因素
低
↓
高
1
＜1
2
1～10
3
10～100
4
100～1000
5
＞1000
    綜上所述，考慮到我國城市埋地燃氣管道缺乏歷史數據資料的實際情況，燃氣管道失效可能性分析可以采用半定量方法。
3 基于RBI的埋地燃氣管道半定量失效可能性分析的應用
    埋地管道失效可能性評判首先應根據管道的尺寸、技術條件、地域特點、外部氣候條件等因素劃分管段，分別對每一管段進行失效可能性分析。
3.1 某市埋地燃氣管道基本參數
    已知該市某段現役管道主要輸送天然氣，主要成分為甲烷。天然氣介質中H2S的體積分數小于0.01%，水和二氧化碳含量也很少。管道實際運行壓力約為0.4MPa，僅達到最高操作壓力的40%。管道為中壓管道，介質流速一般為12m/s。管材為中壓管道Q235B(A3)，管道壁厚8mm。管道運行時間為10a，全長1km。管道外防腐層設計質量高，但由于施工技術原因，焊接和回填等管道施工過程導致外防腐層存在一定缺陷。該段管道的事故檢修記錄顯示有管道應力腐蝕開裂情況的記錄。管道的最小埋深為0.6～1.2m。燃氣管道埋深處溫度平均為10℃。城市地區的氣候條件溫和。
    管道檢測方面，該段管道在10a內，僅完成一次90%以上的非侵入性超聲檢驗，并且近5a內未進行該類檢驗；燃氣公司采用實時的管線關鍵工藝數據監測和管理系統，并依據各個管段管道的使用、檢查和維修信息及時更新管線數據庫；對管道的日常檢測有專人巡檢，每天1次，采用外部觀察和文件記錄上報方式。管線周圍設施偶爾有外力破壞現象，且有設施外力破壞搶修記錄，因此暫不考慮外力破壞因素的影響。
3.2 半定量失效可能性分析
    根據以上基本數據，可知管道主要涉及腐蝕減薄(T1)、應力腐蝕開裂(SSC、HIC/SOHIC-H2S) (T2)與外部腐蝕(T3)3種失效模式。技術模塊次因素的值(T)為兩種失效模式下子因數的總和。
3.2.1腐蝕減薄
    1) 確定腐蝕率(ar/t)(見文獻I-9]附錄G)。腐蝕率的數值相當于因減薄而造成的壁厚減薄的分數。計算用時間(n)、腐蝕速率(r)和厚度(t)數據來得到ar/t的值。根據RBI補充資料，結合實例數據可以確定腐蝕速率為0.381mm/a。利用時間(n)、腐蝕速率(r)和厚度(t)得到ar/t的值約為0.47625。
    2) 確定減薄類型以及檢測有效性類別和次數(見文獻[9]附錄G)。①確定減薄的類型(總體腐蝕或局部腐蝕)。結合實例數據，確定減薄類型為局部減薄。②對各類檢測方式進行分類。實例中管道檢測有效性類別可確定為高度有效。③確定檢查次數和最高效檢查的數量。實例中采取的非侵入性超聲檢驗和專人巡檢，可確定最高效檢測為非侵入性超聲檢驗，次數為1次。
    3) 確定減薄技術模塊子因數T1的值。根據表2，用ar/t的值和最高效檢驗次數及類別確定減薄技術模塊子因數的值為236.75。
表2 減薄技術模塊子因數表
ar/t
檢驗效果差
非常有效
通常有效
高度有效
0.18
200
130
70
7
0.20
300
210
110
15
0.25
450
290
150
20
0.30
550
400
200
30
0.35
650
550
300
80
0.40
800
700
400
130
0.45
900
810
500
200
0.50
1100
970
600
270
注：檢驗次數為1次。
    4) 對減薄技術模塊子因數T1進行修正(見文獻[9]附錄G)。①根據超安全標準設計對T1修正。結合實例，超安全標準設計系數確定為0.5。②根據在線監測對T1調整。結合實例可確定在線監測修正泵數為10。
    綜上，修正后的T1數值為11.8375。
3.2.2應力腐蝕開裂(SSC、HIC/SOHIC-H2S)
    該模塊包括硫化物應力腐蝕開裂(SSC)和在硫化氫條件下的氫致開裂和定向應力氫誘導開裂(HIC/SOHIC-H2S)兩種類型(見文獻[9]附錄H)。
    1) 確定該管段對兩種類型腐蝕開裂機理的潛在敏感性。結合實例數據，該管段對SSC的敏感性為“高”。
    2) 確定嚴重度指數。應力腐蝕開裂機理的敏感性確定每一機理的嚴重度指數。結合案例數據，可確定最大嚴重度指數為100。
    3) 確定檢測效果類別和數量。結合案例中管道檢測數據，確定檢驗有效性為通常有效、檢驗次數為1次。依據表3確定應力腐蝕開裂技術模塊子因數T2的值為10。
表3 應力腐蝕技術模塊子因數表[9]
最大嚴重度指數
效果差
十分有效
通常有效
高度有效
10
8
3
1
1
50
40
17
5
3
100
80
33
10
5
注：檢驗次數為1次。
    4) 對T2的修正。①根據管道最后一次檢測后的時間對T2進行修正。②根據在線監視類型對T2進行調整。結合實例中確定修正系數為5。
    綜上，最終的T2為50。
3.2.3外部腐蝕
    1) 確定引起該管道外部腐蝕的因素，從而確定外部腐蝕的ar/t(見文獻[9]附錄N)。①根據管道運行壓力、溫度、管材類型、氣候條件等數據，確定保守的外部腐蝕速率為0.0762mm/a。②根據涂層的類別和生產日期調整腐蝕可能發生的時間長短。結合實例，ar/t的值可確定為0.047625。③根據該管子支撐損壞的情況調整腐蝕率。結合實例，管子支撐損壞系數為2。④根據各接口損壞的情況調整ar/t。接口損壞系數為2。最終確定ar/t的值為0.1905。
    2) 確定最高效檢驗類別和檢驗次數。根據文獻[9]附錄N和實例數據，對碳鋼管材外部腐蝕減薄檢測的有效性確定為通常有效、次數為1次。
    3) 根據經修正的腐蝕率數值和外部腐蝕減薄的檢測有效性類型及次數，對照表2確定T3為91。
    綜上所述，技術模塊次因數值為T1、T2、T3之和，即152.8375。根據表1，管道失效可能性類別為4類，處于較高失效可能等級。
4 半定量RBI得出的失效可能性評估結果及相應檢驗策略
    分析結果表明管道中存在的主要失效機理為外部腐蝕、失效可能性較高。該管段發生事故的危險性較高，應給予重視，并對該段埋地管道采取以宏觀檢查及測厚為主的檢驗，增加檢測和檢修次數、維護外部防腐層等防范措施。
5 總結
    與傳統檢驗相比，RBI方法在風險分析基礎上，確定存在重大危險的區域，并優先對失效可能高、后果危害大的重要設備進行檢驗，抓住重要風險源，提高檢修的針對性和有效性，避免對管道狀況“過度檢測”與“檢測不足或無效”等情況出現。
    RBI評估是一個動態分析、持續改進的過程。管道風險管理者進行RBL分析，需要收集整理管道各種資料信息數據、對各單元的腐蝕機理進行危險源辨識和認知，這是進一步學習、提高的過程，有助于提高管道風險管理效率。
    應用RBI半定量方法進行埋地燃氣管道失效可能性分析存在未考慮第三方外力破壞影響、數據尺度存在差別等不足之處，但將先進的RBI風險管理理念應用于燃氣管道及其附屬設備的檢驗上，有助于實現管道系統安全性與檢驗經濟性相統一，具有重要的現實意義。
參考文獻
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(本文作者：陳偉珂 馬法平 天津理工大學)