基于事故场景分析的海洋平台火灾概率预测分析

根据美国安全与环境执行局(BSEE)近40a的火灾事故统计资料,选取压缩机单元火灾、热处理单元火灾和井喷火灾作为典型火灾事故场景,利用贝叶斯网络模拟不同场景火灾事故概率及其关键因子影响程度。模拟结果表明,压缩机单元火灾频率为2.1×10-4次/a,热处理单元泄漏火灾频率为2.2×10-4次/a,井喷火灾频率约1.0×10-5次/a;其中41.1%的压缩机单元火灾、24.9%的热处理单元火灾和34.8%的井喷火灾事故与"没有遵守作业指导"有关;其次,"管道布局不合理"、"缺乏日常检查"和"缺乏沟通"分别是压缩机单元火灾、热处理单元火灾和井喷火灾中仅次于"没有遵守作业指导"的关键因素。     

基于逻辑树和贝叶斯网络的海洋平台火灾概率分析

火灾概率分析是海洋平台火灾定量风险评估的重要组成部分,考虑到传统事故树和事件树方法存在一定的局限性,提出了基于逻辑树和贝叶斯网络的火灾概率分析模型。首先采用数理统计方法对墨西哥湾地区2 837起火灾事故进行统计分析,依据事故情况构建逻辑树,然后将逻辑树转化为贝叶斯网络,根据历史数据确定贝叶斯网络各节点的先验概率和条件概率。结果表明:海洋平台火灾事故是设备、人因和组织管理多因素耦合作用的结果;基于贝叶斯网络模型得到海洋平台火灾概率约为1.0×10~(-5),为海洋平台火灾定量风险评估提供了基础数据;由贝叶斯网络模型分析得出,人因操作失误与缺乏作业安全分析的后验概率分别达到0.471和0.119,表明人因组织因素对海洋平台火灾事故具有重要影响。     

水下气体泄漏海面火灾后果预测及评估

为评估水下气体泄漏在海面形成的火灾后果,针对某海洋钻井平台上风向浅层气井喷导致的火灾场景,构建水下泄漏海面气体火灾后果预测与评估模型;模拟分析风载荷作用下的海面气体火灾演化过程,预测火灾高温和热辐射通量的时空分布特征;评估海面气体火灾对临近下风向海洋钻井平台钢结构及作业人员安全的影响。结果表明:海面气体火灾在风载荷作用下约40 s达到稳态,稳态火焰几乎覆盖整个海洋钻井平台上部,最大火焰高度约96 m;整个海洋平台都会受到火灾高温和热辐射的影响,火灾影响区域的最高温度达到1 500℃,热辐射通量为539 kW/m~2;持续的高温和热辐射作用会使平台钢结构发生断裂或坍塌,造成作业人员严重伤亡。     

城市地下综合管廊电缆舱火灾概率分析方法

为提高管廊电缆舱火灾风险评估的准确性,提出基于贝叶斯网络(BN)的电缆舱火灾概率预测分析方法。首先,采用蝴蝶结分析法(BTA),分析电缆舱起火原因,建立潜在的火灾事故场景;其次,考虑火灾事故场景中不确定性因素的影响,将BN应用到电缆舱火灾概率预测分析中,并结合电缆舱火灾发生发展实际优化模型;最后,以某管廊为例,结合文献及统计数据验证该模型逻辑可行。结果表明:通过该模型和方法,能够预测分析综合管廊电缆舱火灾发生发展概率,并且能探究火灾事故致因链条,为综合管廊火灾风险分析和事故防控提供参考。     

大型原油储罐火灾多米诺效应概率计算模型及应用

随着油品储罐区规模的不断扩大,近年来多储罐火灾事故呈上升趋势。现有的储罐防火间距是在以往事故经验的基础上设定的,通过罐组内的火灾多米诺效应概率计算,可从风险的角度为罐组内储罐防火间距的设定提供理论依据。通过综合考虑火灾环境下受辐射储罐失效时间和着火储罐火灾得到控制时间,确定了罐组内火灾多米诺效应的判定原则,并在火灾得到控制时间模型和储罐失效时间模型的基础上建立了火灾多米诺效应概率计算模型。以2万立外浮顶原油储罐为例进行模拟计算,得出在现行标准给出的防火间距下,发生罐组火灾多米诺效应的概率为3.94×10-8/a-1,属于可接受风险,为罐组内储罐的合理布局提供了理论依据。     

基于模糊数学钻井井喷概率计算模型研究

针对目前钻井井喷风险主要是单因素定量分析或者多因素的事故树定性分析,不够全面,定量性差等问题,基于层次分析法和模糊综合评价法,建立了钻井井喷的多因素定性定量分析方法.通过层次分析法对影响钻井井喷的地质、井型井别、钻井参数和人员资质等因素进行分析,根据各因素在钻井井喷中作用大小,采用“1-9”标度法确定各因素的权重.基于模糊数学理论,采用不同的隶属度函数确定方法,建立了适合不同因素的隶属度函数,在此基础上形成了钻井井喷概率计算方法.通过实例计算表明,此模型可以预测钻井井喷的概率,符合现场实际情况,对钻井过程中预防井喷具有一定的指导借鉴作用.     

船舶舱室火灾风险分析方法研究

以船舶火灾为背景,建立了适用于船舶舱室火灾风险分析的方法。首先确定了舱室起火频率模型以及主要消防措施的可靠性,然后采用贝叶斯网络建立了火灾场景发生概率模型。其次对船舶舱室火灾的不确定性参数进行了分析,并将蒙特卡洛模拟与双区火灾模型结合对场景发生危险的概率进行计算。最后,对实船典型结构舱室进行了算例。结果表明:舱室人员发生火灾危险的概率(2.011×10-3)大于设备发生火灾危险的概率(7.155×10-4);当舱室起火时,喷淋对舱室人员安全几乎没有影响,无论有无喷淋,烟气沉降到危险临界高度的时间都很短,均值约为9 s;喷淋对舱室设备有很好的保护作用,无喷淋的舱室最高温度均值为292℃,有喷淋的舱室最高温度均值为141℃。     

生物质气化火灾爆炸事故BN-LOPA分析

提出一种基于BN-LOPA的生物质气化火灾爆炸事故评价方法。绘制出生物质气化火灾爆炸故障树并转换为贝叶斯网络,计算出的事故发生概率为2.600×10-3,根据风险矩阵得出对应风险等级为10级,因此需要在计划内采取安全措施降低风险。采用贝叶斯网络的向后推导计算基本事件后验概率,找出失效后易导致事故发生的节点,对这些节点设置独立防护层并计算设置后基本事件及顶事件的发生概率。最后得出在设置独立防护层后,生物质气化火灾爆炸事故的发生概率降低至8.068×10-6,对应风险等级从10级降至5级,可满足安全生产的要求。     

海洋钻井平台火灾疏散仿真研究

为研究影响海洋平台火灾人员疏散的因素,以南海某钻井平台为例,应用火灾模拟软件(FDS)仿真模拟火灾场景,分析火灾情景下温度场、烟气层高度、能见度和热辐射等特征参数的变化;利用疏散模块(EVAC)量化分析出口熟悉度、反应时间和移动速度等因素对人员应急疏散的影响;利用Pathfinder软件分析人员疏散过程中各逃生梯道流率和使用量情况。结果表明:发生火灾时,下甲板东北侧梯道受火灾影响最大,西南侧梯道最安全;人员移动速度、出口熟悉率和反应时间对整体疏散效率影响较大;在疏散过程中东南侧梯道使用量最大,西南侧梯道次之。     

基于贝叶斯网络的养老院火灾风险评估方法研究

为预防养老院火灾事故,结合事故树法(FTA)和贝叶斯网络法(BN),建立了一套养老院火灾风险定量评估模型。首先,采用事故树法建立潜在的养老院火灾事故场景;其次,考虑到养老院火灾事故场景中不确定因素的影响,将事故树模型转化为贝叶斯网络模型,并结合有人员伤亡的养老院火灾事故发生发展实际优化模型;最后,以某市养老院为例,结合调研、文献及统计数据确定先验概率及条件概率,并用GENIE 2.0软件实现贝叶斯图形化,分析验证该模型逻辑可行性。结果表明:通过该模型和方法,不仅可以预测养老院火灾事故中各场景发生发展概率,还能对各风险因素敏感度和最大致因链进行分析,提高了风险因素辨识和评价的准确性,可以为养老院火灾风险分析和防控提供参考。     

海洋平台作业人因可靠性与失误研究

为提高定量预测的准确性,基于认知可靠性与失误分析法(CREAM),建立海洋平台作业人因可靠性定量分析方法。针对海洋平台作业的情景环境,系统地划分CREAM中的诸共同绩效条件(CPC)的类别。用模糊推理的方法,实现对CPC的模糊化评价。用多元线性回归拟合方法,建立控制模式与CPC的对应关系模型,以增强CREAM的通用性,基于模糊量化规则,获得控制模式的隶属度。通过去模糊化实现人因失误概率(HEP)的定量计算。用所建方法,分析墨西哥湾深水地平线井喷事故案例。结果表明,该事故HEP为3.54×10-2,对应的控制模式为战术型/机会型,验证了该方法的可行性。     

化工储罐区池火灾多米诺效应风险评估

化工储罐区储罐数量较多且集中,一旦发生事故很可能诱发多米诺效应造成灾难性的后果。在分析池火灾多米诺效应作用模式的基础上,建立了池火灾多米诺效应风险评估模型,并对某化工储罐区进行了实例计算,分析了单一储罐池火灾事故引发其他储罐池火灾的风险。分析结果表明,池火灾是诱发化工储罐多米诺事故的重要因素,且会造成风险的显著增加,但并非所有的池火灾事故都会诱发多米诺效应。此外,将多米诺效应评价方法应用于化工储罐池火灾事故风险评估中可有效地预测次生事故的发生概率和后果,从而提出针对性措施。     

基于多项Logistic的危化品槽罐车火灾类型判别

为有效防控危化品槽罐车火灾事故,准确判别槽罐车火灾类型,运用Python统计我国2013—2020年危化品槽罐车道路火灾案例;在确定火灾事故特征的基础上,将3种危化品槽罐车火灾类型(喷射火灾、池火灾与沸腾液体膨胀蒸气爆炸火灾(BLEVE))作为被解释变量类别,确定空间与道路特征、时间与气象特征、人员因素、车辆及设备因素以及危化品因素5个方面共15项火灾因子;构建基于多项Logistic危化品槽罐车火灾类型判别模型;开展准确性检验和显著性检验以及实例应用,获得3种火灾类型的发生概率,并提出相应的火灾防治措施。结果表明：实例中液化天然气(LNG)罐车最有可能发生池火灾,其概率为0.55;其次为喷射火灾,BLEVE火灾的概率最小。采取提高危化品容器机械强度、减小碰撞强度等措施,可避免容器出现较大尺寸的泄漏孔,减少池火灾发生概率;采取减缓泄漏速度、控制泄漏范围、迅速合理灭火等应急措施可以减少LNG池火灾危害后果。     

灰色Elman神经网络在火灾事故预测中的应用研究

针对我国火灾事故现状,结合灰色理论和神经网络的特点,提出灰色Elman神经网络火灾事故预测模型。依据我国1998—2007年火灾事故统计数据,分别选用GM(1,1)模型和灰色Elman神经网络模型对1998—2005年数据(火灾起数)进行拟合,对2006年、2007年数据进行(火灾起数)预测。结果表明:灰色Elman神经网络火灾事故预测模型符合火灾事故的特点;有效地解决了传统灰色预测模型在火灾事故预测中误差大稳定性差的缺陷,提高了预测精度;可对火灾事故进行预测与分析,为消防安全管理提供依据,以最大限度地减少火灾事故的发生。     

基于贝叶斯—LOPA方法的深水钻井安全屏障可靠性分析

据统计,钻井过程是海上井喷事故的高发阶段,为保障钻井安全进行,安装了节流管线、防喷器等安全屏障减缓系统风险,安全屏障的可靠性直接影响钻井安全。利用贝叶斯—LOPA方法建立深水钻井安全屏障可靠性分析模型,以储层-溢流-井涌-井喷为事件链,运用三级井控理论建立独立保护层,每一保护层运用贝叶斯网络方法计算失效概率。在GeNIe软件中完成模型建立,并且完成后验概率计算、敏感性分析、影响力分析。通过分析计算结果给出风险控制关键事件和风险减缓措施,为钻井现场安全工作提出指导意见,确保深水钻井安全有序进行。     

基于人工神经网络的城市火灾事故的预测方法

随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势。针对城市火灾事故发生的特点,根据人工神经网络基本原理和特性,建立了城市火灾事故神经网络预测模型;为了更精确预测城市火灾事故的发生,将城市火灾事故分为了高峰期(春节)和非高峰期两个时段分别进行预测;应用神经网络预测模型和分时段相结合方法对某城市火灾事故进行了实际预测。结果表明,神经网络模型是城市火灾事故预测的有效工具,该模型与时段法的结合能准确预测火灾事故发生的趋势。     

灰色系统理论在城市火灾事故预测中的应用

随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势.针对城市火灾事故发生的特点,根据灰色理论的基本原理和特性,建立了城市火灾事故灰色理论预测模型,为了更为精确预测城市火灾事故的发生,将城市火灾事故分为了高峰期(春节)和非高峰期两个时段分别进行预测.最后以我国某南方城市火灾状况为例进行了预测,结果表明基于灰色系统理论进行分时段预测城市火灾发生时的结果更精确.     

深水钻井井喷事故风险控制决策方法

为有效降低深水钻井井喷事故风险,提出一种井喷事故风险控制决策定量评估方法。首先运用贝叶斯网络(BN)建立深水钻井井喷事故评估模型,根据BN网络前向和后向推理原则,确定井喷事故的主要风险因素和发生概率;然后针对导致井喷事故发生的风险因素提出5项风险控制措施,考虑执行风险决策的效用和成本,通过增加效用节点和成本节点,建立深水钻井井喷事故风险控制决策模型,定量评估31项风险决策措施的有效性和总成本。研究结果表明:执行加强人员技能培训和增加功能测试与维护决策的总成本较低,同时可将深水钻井井喷事故风险控制在可接受风险区域。     

基于DEMATEL-BN的海洋平台泄漏脆弱性动态分析

为预防海洋平台泄漏引发的连锁事件,运用基于决策试验与评估实验室(DEMATEL)及贝叶斯网络(BN)的集成方法动态分析泄漏演化脆弱性风险。构建脆弱性风险指标体系,利用DEMATEL方法研究风险因素之间的相互影响;建立海洋平台泄漏连锁风险演化模型,并转化为对应的BN模型,引入事故先兆数据,动态分析发生局部燃烧爆炸A、连锁火灾爆炸B、小型油气泄漏C和大型油气泄漏D等事故的概率。结果表明:组织管理因素易影响其他风险因素;海洋平台发生A、B和D等严重事故的概率随运行年限增加而增大;DEMATEL-BN方法克服静态风险分析方法不能有效利用运行数据的不足,实现海洋平台风险的动态分析。     

海上钻井平台井喷天然气爆燃特性研究

针对海上钻井平台井喷事故特点,基于计算流体动力学(CFD)理论,建立了海上钻井平台井喷天然气爆炸事故的风险预测与评估模型,对不同风况、不同场景条件下的井喷天然气爆燃特性进行模拟和分析,探讨爆燃超压和爆燃火焰的发展规律,并评估其危害程度和影响范围。结果表明:钻台区域最大超压值为6.1 kPa,对平台结构及设备不会造成明显破坏,对作业人员有轻微伤害;悬臂梁内部最大超压值达到10.4 kPa,会造成平台结构、设备轻微损坏,对作业人员伤害严重;分析了不同场景条件下爆燃火焰的发展规律;高温燃烧火焰会严重影响平台结构、设备等钢材性能,导致设备损坏、结构失效甚至坍塌,对附近作业人员会有致命伤害。