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城市天然气管道占压隐患的模糊综合评价

作者:牛亚楠 张晓松 福鹏 张秀梅  
评论: 更新日期:2012年03月29日
摘要:通过对多种风险评价方法的比较,确定采用模糊综合评价法对城市天然气管道占压隐患进行风险评价。应用模糊数学方法建立了城市天然气管道占压隐患的模糊综合评价模型。结合实例,编制模糊综合评价软件对北京市城市天然气管道占压隐患进行评价。
关键词:风险评价;城市天然气管道;占压隐患;模糊数学
    自1997年引进陕甘宁天然气以来,北京市城市天然气管道建设得到飞速发展。截至2008年底,北京市已有天然气管道长逾1×104km,年输气量已超过52×108m3。与此同时,随着城市建设进程不断加快,一些建构筑物占压天然气管道的情况陆续出现,严重威胁城市天然气管道的安全运行和管道沿线人民生命、财产安全。
    目前,国内各城市在进行天然气管道占压隐患处理时,往往首先考虑处理方案的可行性,对那些易于拆除的违章建构筑物进行优先处理,而对不同隐患的危害程度的差异缺乏深入研究。因此,不可避免地造成部分占压隐患处理过程中,处理方法和处理顺序存在不合理性。因此,有必要对天然气管道占压隐患进行风险评价,以确保隐患处理顺序的合理性和隐患治理资金的使用效益最大化。
1 风险评价方法的选择
    管道风险评价是一种基于理论分析、数据资料、运行经验和直观认识的风险分析与判断方法[1],经过逾30年的发展已形成了失效模式、影响和危害分析法、概率风险评价法、故障树分析法、指数法、专家评分法、模糊综合评价法等多种评价方法,其优缺点对比见表1。
    城市天然气管道工作环境复杂,在管道设计、施工、运行和维护期间存在诸多诱发事故的因素,这些因素往往难以量化并在一定程度上具有模糊性。此外,各因素对管道的影响往往不是独立的,而是彼此关联的,各种因素间的关联关系随时间、地点等条件的不同而不同,具有很大的模糊性。由于模糊性的客观存在,使天然气管道占压隐患的各种风险影响因素难以被精确量化,常规的评价方法无法准确描述客观实际。基于以上原因,经过对各种评价方法的比较,本次研究确定采用模糊综合评价法对城市天然气管道占压隐患进行风险评价。
表1 管道风险评价方法的优缺点
 

 

风险评价方法
优点
缺点
失效模式、影响和危
害分析法
方法较为简单;结果简洁明了;能处理有效信息;不需要特别的软件支持;适合对装置进行分析。
系统划分不易掌握,如果分析层次太浅,结果就不详细;如果分析层次太深,则工作量大。
概率风险评价法
具有比较完善的理论基础;比较容易移植;有可能与新兴的理论和技术相结合而获得对非确定系统安全状态进行定量评价的方法。
要求原始数据准确、充分,分析完整,判断和假设合理;并且能够准确描述系统中的不确定性。
故障树分析法
故障树具有直观性,可查明与事故发生有关的所有可能的原因;利用图形(树)明确地把分析对象的过程和结果形象地表示出来;制定预防事故的措施。
故障树分析定量计算系统的故障概率及其可靠性参数所需的很多基础数据,如事故发生率等难以得到。
指数法
指数法分析成本低,可利用所得资料进行直接处理;容易掌握,便于推广;评价时可以综合多方面的意见。
指数法难以考虑所有相关因素间的关系;评价时存在较大的主观性。
专家评分法
方法简单易行;可将专家的意见进行综合、归纳,充分发挥专家丰富的实践经验和理论知识。
当选择专家不当或处理专家意见不够合理时,容易使所得结果不够客观。
模糊综合评价法
较好地解决了风险评价中存在的大量模糊因素和不确定因素的量化问题,使评价结果更符合客观实际情况。
确定模糊关系矩阵和因素权重时,易存在主观差异。
2 模糊综合评价模型的建立
    模糊综合评价通过构造等级模糊子集把反映被评价事物的模糊指标进行量化(即确定隶属度),然后再利用模糊变换原理将各指标综合[2]。建立模糊综合评价模型的步骤如下。
   ① 建立因素集
   在本次研究中,所确定的因素应对管道占压隐患发生事故的可能性以及事故后果的严重性存在影响。因素集表示为:
    U={u1,u2,…,uk,…,un}    (1)
式中u——因素集
    uk——第k个影响评价对象的因素
    n——影响评价对象因素的数量,个
   ② 建立评价集
   评价集是由评价者对被评价对象可能做出的各种评价结果组成的集合,一般以程度语言或评定取值区间为评价目标,集合中元素数量一般为奇数。评价集表示为:
    V={v1,v2,…,vl,…,vm}    (2)
式中V——评价集
    vl——第l个评价指标
    m——评价指标的数量,个
    ③ 建立因素权重向量
    由于各因素对管道占压隐患的影响程度不一样,因此需要考虑对各因素加权,引入权重向量E,E中各因素权重之和应为1。权重向量表示为:
    E=(e1,e2,…,ek,…,en)    (3)
式中E——权重向量
    ek——因素集U中第后个因素uk的权重
   ④ 建立模糊关系矩阵
   根据各因素的模糊性,选择适当的隶属度函数,就可以得到相应的模糊关系矩阵R,表达式为:
    R=[rkl]n×m    (4)
式中R——模糊关系矩阵
    rkl——评价对象从因素uk来看对vl等级模糊子集的隶属度
   ⑤ 综合评价
   将权重向量E与模糊关系矩阵R合成便得到对各因素的综合评价,综合评价结果矩阵表示为:
    B=E·R=(b1,b2,…,bl,…bm)    (5)
式中B——综合评价结果矩阵
    bl——从整体上看,被评价对象对vl评价指标的隶属度
   ⑥ 评判指标处理
   常用的评判指标处理方法有两种,最大隶属度法与加权平均法。由于最大隶属度法仅考虑了最大评判指标的贡献,舍去了其他指标提供的信息,这是很可惜的;另外,当最大评判指标不止1个时,用最大隶属度法很难得出具体评判结果[3]。因此,本次研究采用加权平均法进行评判指标处理。
求出研究对象所隶属等级A,对照评价集V中等级指标可得出最终评价结果。A的计算式为:
 
式中A——研究对象所隶属等级
    vl——第1个评价指标取值
    P——待定指数,可取1或2,一般估算可取1,精确计算可取2
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