基于貝葉斯網絡的油碼頭裝卸設備溢油失效可能性研究

江 文，蔣宏業，蔣安荔，羅 珊

1.西南石油大學石油與天然氣工程學院(四川成都610500)

2.中國石化天然氣川氣東送管道分公司(湖北武漢430000)

基于貝葉斯網絡的油碼頭裝卸設備溢油失效可能性研究

江 文1，蔣宏業1，蔣安荔2，羅 珊1

1.西南石油大學石油與天然氣工程學院(四川成都610500)

2.中國石化天然氣川氣東送管道分公司(湖北武漢430000)

油碼頭裝卻設備失效是導致溢油并引起火災爆炸、海洋污染等事故的因素之一，因此，采用科學的方法對設備進行失效可能性研究具有重要意義。首先，運用故障樹的貝葉斯網絡化方法，構建油碼頭裝卻設備溢油故障的貝葉斯網絡拓撲結構;其次，基于模糊集理論，利用GeNIe軟件進行概率推理，定量評估設備失效可能性，可得引起裝卻設備故障的主要因素是輸油臂密封圈漏油和輸油泵快速接頭故障;最后，結合后驗概率進行事故致因分析，得出最大致因鏈，發現裝卻設備的薄弱環節。實例分析表明，利用貝葉斯網絡推理分析，較傳統的故障樹分析更具合理性，概率分布更為準確。

油碼頭裝卻設備;貝葉斯網絡;模糊集理論;失效可能性;事故致因;溢油失效

隨著國家經濟快速發展，成品油需求量上升，油碼頭裝卸過程中的安全隱患也隨之增加，如操作人員缺乏安全防范意識，計量錯誤或操作失誤，設備耐蝕性能不高等，均可能引發火災爆炸、溢油污染、人身傷亡及設備故障等事故［1］。因此有必要對油碼頭裝卸設備進行失效可能性分析，其中常用的失效可能性分析方法有故障樹分析、事件樹分析、故障類型及影響分析等，但是這些方法在面向復雜系統安全建模分析和處理具有多態性、失效相關性等特點的問題上具有一定的缺陷。貝葉斯網絡是一種基于貝葉斯推理的風險量化方法，此方法已經廣泛用于油碼頭、液體化學品碼頭運營風險標準與風險評估、船舶溢油風險評價研究及港口生產安全評價［2-4］。由于貝葉斯網絡法在處理多態性、動態性［5］和軟件影響等特點的問題上具有明顯優勢，因此采用貝葉斯網絡方法進行油碼頭裝卸設備的失效可能性分析。

1 貝葉斯網絡方法概述

貝葉斯網絡是1988年由Pearl提出，是一個帶有條件概率表(Conditional Probabilities Table，簡稱CPT)的有向無環圖(Directed Acyclic Graph，簡稱DAG)，它是由節點與有向邊構成，可用N=((X，T)，P)表示。其中，(X，T)表示一個有向無環圖，P表示相應節點上的條件概率表。在(X，T)中，X=(x1，x2，…，xn)為有向無環圖中所有節點的集合，每個節點代表一個變量;T為有向無環圖中全部有向邊的集合，有向邊用于連接節點以描述節點間存在的相互關系［6］。

貝葉斯網絡具有描述事件多態性和故障關系非確定性的能力，并且可以實現雙向推理［7］。即利用聯合概率分布從根節點進行自上而下的正向推理，計算出在給定根節點先驗概率的前提下葉節點的發生概率，可用于可靠性分析;還能夠通過貝葉斯公式從葉節點進行自下而上的反向推理，計算出在已知葉節點發生的條件下任意一個根節點的后驗概率，可用于故障診斷，并且通過最大后驗概率可確定最大致因鏈，因此更加適合對復雜系統的安全性和可靠性分析。

2 基于模糊集理論的貝葉斯網絡概率分析

2.1 貝葉斯網絡拓撲結構的構建

故障樹模型的定義和邏輯表達方式與貝葉斯網絡模型的概率和圖形表達方式，兩者有一定的相似性，因此可以將故障樹模型轉化為貝葉斯網絡模型進行設備的失效可能性分析。故障樹與貝葉斯網絡的主要映射關系:事件——節點，邏輯門——連接強度，將故障樹轉換為貝葉斯網絡的具體方法可參考文獻［8］。

以圖1 a)所示的故障樹為例說明其轉化方法。假設故障樹中部件故障狀態有2種:即故障和正常，分別用0和1表示，并且各個事件是相互獨立的，故障和導致該故障的因素關系用與門、或門表達。它們的條件概率如式(1)、式(2)所示，圖1 b)為該故障樹轉化成的貝葉斯網絡拓撲結構模型。

圖1 與/或邏輯關系對應的貝葉斯網絡拓撲結構

2.2 先驗概率的確定

由于油碼頭裝卸設備失效可利用的歷史數據有限，很難將事件發生概率用確定的數值表達。因此，采用專家評判的語義變量來表示事件概率，再將模糊性語言描述的事件概率經過解模糊后運用貝葉斯網絡推理技術，實現失效概率的預測。具體步驟如下:

1)專家語言的模糊數處理。運用模糊集理論，引入語言變量，Wickens［9］認為事件發生概率可劃分為7個語義值，其模糊隸屬度分布如圖2所示，λ-截集可參考文獻［10］。

圖2 模糊隸屬度分布圖

為了能夠更準確地利用模糊數來量化事件的發生概率，采用算術平均法來綜合多個專家的評判結果，n個專家評判的綜合評判可表示為:

式中，Pi為第i個事件的模糊發生概率;fij為第j個專家評判第i個事件的模糊值;m為事件數目。

2)解模糊。在模糊集合中，取一個相對最能代表這個模糊集合的單值的過程稱為解模糊。采用積分值法計算，它利用λ-截集的運算來對模糊數進行處理［10］，用優化指標ε反映專家的意見，假設P是L-R型模糊數，模糊數P的解模糊值為:

式中，ε∈［0，1］，當ε=0和ε=1時I(P)分別對應模糊數P解模糊化值的上下界，當ε=0.5時I(P)為模糊數P解模糊化值的代表值;IR(P)和IL(P)分別為模糊數左右隸屬函數反函數的積分值。對于三角模糊數，IR(P)和IL(P)可用λ-截集表示，即:

式中，λR(P)和λL(P)分別為模糊數P的λ-截集上下界;λ=0，0.1，0.2，……，1;Δλ=0.1。

2.3 貝葉斯網絡概率推理

GeNIe是由美國匹茲堡大學決策系統實驗室開發的一款能夠處理圖像模型和構建圖形決策理論模型的工具軟件。運用GeNIe軟件可以建立貝葉斯網絡模型，其使用方式方便靈活，并具有可視化界面，在改變某一節點狀態的條件下，能夠直觀地得到其他節點的后驗概率，同時支持貝葉斯網絡參數學習和結構學習，并可以提供推理功能，其中推理算法應用的是聯合樹推理算法［11］。

因此運用GeNIe軟件進行概率推理計算，得到總失效概率，并對其進行等級劃分，得到相應的失效可能性等級［12］。借鑒API581中對失效概率的等級劃分，制定出油碼頭裝卸設備的失效可能性等級劃分表，見表1。

表1 失效可能性與失效概率的對應關系

3 實例分析

3.1 建立裝卸設備溢油的貝葉斯網絡拓撲結構

以某油碼頭裝卸作業為例，其卸油作業流程為:船艙→輸油泵→輸油管→計量→輸油臂→港區儲油罐/罐車。通過分析裝卸過程中設備溢油故障影響因素建立故障樹，如圖3所示，其中基本事件的代號和名稱見表2。

圖3 油碼頭裝卸設備溢油故障樹

3.2 概率推理及失效可能性等級的確定

根據模糊集理論及2.2節中的積分法處理進行解模糊運算，給出4位專家對油碼頭裝卸設備溢油故障中輸油臂故障的各基本事件的評判(表3)。

在λ-截集中，根據公式(3)可得出專家意見的平均模糊數，根據公式(4)～(6)可得基本事件的先驗概率，見表4。

表2 基本事件的代號和名稱

表3 專家對基本事件發生概率的評判

根據建立的貝葉斯網絡拓撲結構，將節點的先驗概率和條件概率表輸入GeNIe中，結果如圖4所示，可得油碼頭裝卸設備溢油的概率為0.852，對照表1，此油碼頭裝卸設備溢油的失效可能性為“高”。

3.3 后驗概率計算

后驗概率是修正先驗概率后所獲得的更接近實際情況的概率估計，表示事件發生的可能性大小，基本事件對頂事件的影響。可將油碼頭裝卸設備溢油失效概率設為1，在圖中可以直觀地得出各事件的后驗概率，如圖5所示。

從圖5可得出，在油碼頭裝卸設備溢油故障中，輸油臂密封圈漏油的概率最大;其次是輸油泵快速接頭破裂，這與大量的設備溢油事故統計分析結果基本一致。因此，在油碼頭裝卸作業過程中，需加強操作人員的安全防范意識，加強對輸油臂和輸油泵等設備的定期檢修，保障整個系統處于安全狀態。

3.4 最大致因鏈確定

利用貝葉斯網絡模型進行事故致因分析［13］，所具有的優勢可以用節點變量來表示事故致因因素，節點變量可以通過狀態信息來表示致因因素的不確定性狀態。而節點間的條件概率則可以很好地表示致因因素之間的相互關系。并且能在時間和空間上再現事故的形成過程。根據圖5所示的后驗概率圖可得，當油碼頭裝卸設備故障時，經過貝葉斯網絡的診斷推理，有2條最有可能導致事故發生的途徑分別為:①X3→A2→T(輸油臂密封圈漏油→輸油臂故障→油碼頭裝卸設備溢油故障);②X6→A3→T(輸油泵快速接頭破裂→輸油泵故障→油碼頭裝卸設備溢油故障)。由于每一個節點的后驗概率都包含著子節點與父節點之間的關系，因此選取各節點中后驗概率最大的一個得出的最大致因鏈具有合理性。

表4 基本事件的先驗概率

圖4 油碼頭裝卸設備溢油貝葉斯網絡拓撲結構

圖5 貝葉斯后驗概率分布圖

攝影/徐志武

4 結語

1)基于故障樹的貝葉斯網絡分析，并利用模糊集理論，能避免大量計算，在處理變量間的多態性關系和概率推理等特點的問題上具有明顯優勢。

2)建立了油碼頭裝卸設備故障溢油的貝葉斯網絡結構，并進行了失效可能性計算，得出引起故障的主要因素是輸油臂密封圈漏油和輸油泵快速接頭故障。

3)通過貝葉斯網絡的診斷推理，確定油碼頭設備的事故最大致因鏈，得出引起設備失效的主要因素，為設備維護提出指導。

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［5］Palaniappan R.Kannan.Bayesian networks:Application in safety instrumentation and risk reduction［J］.ISA Transactions，2007(46):255-259.

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［13］李賢功，葛家家，胡婷，等.煤礦頂板事故致因分析的貝葉斯網絡研究［J］.中國安全科學學報，2014，24(7):10-14.

The failure of handing facilities in oil wharf is one of the factors resulting in oil spilling，fire explosion，and marine pollution incidents，and therefore it is very important to assess the failure possibility of the handing facilities using scientific methods. Firstly，Bayesian network topology for the oil spill failure of the handing facilities in oil wharf is established by using Bayesian network method;secondly，the possibility of the oil spill failure of the handing facilities is quantitatively assessed based on fuzzy set theory and using GeNIe software，and the assessment result shows that the main factors causing the oil spill failure of the handing facilities are the oil spilling at the seal ring of oil loading arm and the failure of quick coupling of oil loading pump;finally，find out the weaknesses of the handling facilities according to the analysis of accident causes.The analysis of a case shows that，Bayesian network inference analysis is more reasonable than traditional fault tree analysis，and the obtained probability distribution is more accurate.

handing facility in oil wharf;Bayesian network;fuzzy set theory;failure possibility;cause of the accident;oil-spilling failure

王梅

2015-03-05

國家科技支撐計劃課題“基于風險的油氣管道事故預防關鍵技術研究”(編號:2011BAK06B01-11-01)

江文(1990-)，女，碩士，主要從事油氣儲運系統風險評價與完整性管理方向研究。