多米諾效應下化工儲罐區的脆弱性分析

衣健民，田　宏

(沈陽航空航天大學 安全工程學院，遼寧 沈陽 110136)

0　引言

隨著科技進步和化工行業的發展，大中型化工企業的復雜程度加大，裝置密集，儲存和使用的危險化學品的種類和數量也愈加龐大。單個裝置發生事故往往會波及其他裝置，導致事故在企業內部甚至是企業之間擴展，最終導致事故及影響范圍擴大化，多米諾效應造成的事故擴大化已成為1個日漸突出的問題與難題。已有研究多數僅止步于一級多米諾事故[1-5]，事故間復雜的相互影響與協同作用方面未進行充分研究，也不能清晰的指出整個多米諾效應的傳播過程，從而造成對多米諾效應認識上的局限性[6]。另外，其防控方法也缺乏針對性和合理性，目前大多依靠經驗來進行隔離、防護和限制安全距離等[7-8]，這些方法作用有限而且存在較多的約束條件。針對存在的這些問題，已有一些學者將貝葉斯網絡[9]、有向加權網絡[10]、圖論[11]等方法結合到了多米諾效應的分析中。貝葉斯網絡的方法中，在充分考慮裝置間的協同效應方面有所欠缺。有向加權網絡和圖論的方法雖能識別出關鍵單元，但無法描繪出事故的擴展過程。本文將以1個化工儲罐區為例，應用貝葉斯網絡的方法，充分考慮協同效應，并結合脆弱性的理念進行分析，以期清晰的描繪出事故的擴展途徑，確定事故擴展到不同級別的可能性大小，識別出在整個擴展中起關鍵作用的單元和薄弱環節，提高整體的安全性以及防控措施的合理性和高效性。

1　研究方法

1.1　多米諾效應脆弱性的概念

脆弱性這一概念起源于對自然災害的研究，原意是指物體易受攻擊、易受傷害和被損壞的特性[12]。Khakzad[11,13]在多米諾效應的研究中將脆弱性定義為連鎖效應致使初始事故擴展，導致二次事故等的敏感性。脆弱性分析的目的是通過識別那些事故后對系統性能造成不利影響的關鍵單元，從而發現系統的缺陷。與傳統風險分析相比，脆弱性分析通常用來確定系統中對事故連鎖效應貢獻最大的單元。

多米諾效應的脆弱性包括整體脆弱性和單元脆弱性。整體脆弱性可以理解為權衡初始事故的不良影響在企業內部能夠傳遞多遠，影響到什么程度的本質特性。這種脆弱性的理解對于化工企業設計階段的布局方式決策很有利，可以在幾種方案中選出魯棒性最強的布局。單元脆弱性分析可以識別出企業內的關鍵單元。這種理解可以用來給薄弱點和關鍵單元分配主被動防護措施，從而達到預防連鎖效應的影響和阻礙事故擴展的目的。

本文通過事故擴展到不同級別的可能性大小，來表達整體脆弱性，即發生多米諾效應的可能性越大、事故越容易擴展、事故影響范圍越大，整體布局就越脆弱。以通過某一裝置進行擴展的可能性大小來表達單元脆弱性，多米諾效應可以通過不同途徑和裝置進行擴展，通過某些途徑和裝置擴展的概率可能明顯高于其他的，即這些裝置在多米諾效應的擴展中起到了關鍵的作用，那么這些設備就被認為是脆弱單元。

1.2　多米諾效應的脆弱性分析流程

本文以儲罐區為研究對象，借助ALOHA軟件計算各儲罐之間熱輻射及沖擊波相互作用強度的大小，與損傷閾值進行比較，并考慮設備間的協同作用，從而確定可能發生的多米諾事故。運用Probit模型計算事故擴展概率，根據計算結果通過Bayes Server軟件建立貝葉斯網絡，對罐區的整體脆弱性和單元脆弱性進行分析。分析流程見圖1。

圖1　罐區脆弱性分析流程Fig.1　Flow chart of tank area vulnerability analysis

1.3　擴展概率計算公式

擴展概率指初始事故向周邊設備擴展，導致其他設備破壞，進而造成二次事故的概率。計算方法如下[14]：

(1)

式中：Pd為事故擴展概率；Y為概率單位值，一般可表達為Y=a+bln(V)的形式，a和b為Probit系數；V為爆炸事故的超壓值△P或火災事故的設備失效時間ttf，其取值[15]見表1；△P為靜態超壓值， Pa；ttf為儲罐失效時間，s；QHL為熱輻射強度，kW/m2；V為目標設備的容積，m3；u為隨機變量。

表1　概率單位值Y的計算公式

1.4　ALOHA軟件

ALOHA(Areal Locations of Hazardous Atmospheres)軟件由美國環保署與美國海洋和大氣管理局共同開發，用于危險化學品泄漏后發生的毒氣擴散、火災爆炸事故的后果評估，其數據庫涵蓋了約1 000種危險化學品的物理特性，采用的計算模型包括高斯模型、重氣擴散模型、火災爆炸事故后果計算模型等。

在計算物理效應的強度時，會有一系列對話框提示使用者輸入所需信息，只要根據提示依次輸入危險物質、設備參數、泄漏類型、氣象條件等，軟件就會根據相應的計算模型對事故后果進行計算。在顯示計算結果時，使用者可以輸入規定的毒氣濃度、熱輻射強度、沖擊波超壓值水平，軟件就會通過3個不同顏色的區域來表示危害值超過設定值的區域。當只需計算某一點處的危害值時，比如本文所需的計算結果，可以通過更改顯示選項來顯示指定的某一點處的值。

2　實例研究

2.1　罐區簡介

某企業計劃建1個含6個儲罐的原料罐區，6個儲罐均為內浮頂儲罐，直徑為20 m，高度為10 m。儲罐1，2，3儲存苯，其他儲罐儲存乙醇，充裝量均為70%。

根據GB 50016-2014《建筑設計防火規范》的規定，2種化學品的火災危險性類別都為甲類，可以布置于同一罐區。規范中對內浮頂儲罐的防火間距要求為不小于0.4D，D為相鄰較大立式儲罐的直徑。本次設計的儲罐間距為15 m，符合要求。6個儲罐共用1個防火堤，2種化學品的儲罐之間設置隔堤。

儲罐區所在地的全年主導風向為南風，現擬定了2種布局方案，方案一、二分別如圖2和圖3所示。

圖2　方案一布置Fig.2　Layout of project 1

圖3　方案二布置Fig.3　Layout of project 2

由于整個罐區是對稱的，且風向為南風，所以儲罐1與儲罐3發生事故導致的后果是相當的，儲罐4與儲罐6發生事故導致的后果是相當的。故本文將依次以1，2，4，5號儲罐作為初始事故單元進行分析。

2.2　整體脆弱性分析

2.2.1物理效應分析

造成多米諾效應的物理效應有3種：熱輻射、沖擊波和碎片。閃火不會導致二次事故[13]，有毒蒸氣云也不會直接造成設備的損壞，本文的儲罐都為常壓儲罐，不考慮噴射火[15]，本文重點對池火、蒸氣云爆炸2種物理效應進行研究。

應用ALOHA軟件計算各儲罐之間的熱輻射及爆炸沖擊波強度。本次研究中，根據所分析罐區所處地理位置的氣象特點，設定天氣狀況為局部多云，溫度為20℃，相對濕度50%，南風5 m/s，泄漏孔徑250 mm，取各罐中心距離作為計算距離。方案一中各儲罐之間的熱輻射強度計算結果見表2。

通過ALOHA軟件分析得出6個儲罐在設定的場景下發生泄漏，不會發生蒸氣云爆炸事故，故本文只對各儲罐之間的熱輻射作用進行分析。根據Renier等的研究結果，熱輻射對事故擴展的閾值取15 kW/m2，當強度超過該值時認為有多米諾效應發生的可能[15]。將表中熱輻射強度與該值比較，確定可能發生的多米諾事故。

2.2.2確定多米諾效應擴展過程

當罐1發生事故時，考慮到協同效應[16-17]，如果罐2在罐1 的作用下也發生了池火災，罐4會同時受到2個熱源的輻射。熱輻射強度疊加值為17.89 kW/m2，超過了閾值，存在多米諾效應發生的可能。所以需要考慮罐1和罐2對罐4的共同作用。從罐1 開始逐步往下分析，最終得出如下的多米諾效應擴展過程，如圖4所示。同理對2,4,5罐作為初始事故的擴展過程進行分析，分析過程此處省略。

圖4　方案一中罐1發生初始事故的 多米諾效應擴展過程Fig.4　Domino effect propagate process result from tank 1 in project 1

2.2.3確定多米諾效應擴展到不同級別的概率

如圖4所示的多米諾效應可以擴展到3個級別[18]。罐2發生事故為多米諾效應的一次擴展，擴展途徑為：罐1→罐2；罐3、罐4、罐5有大于等于1個事故發生，即認為多米諾效應發生了二次擴展，擴展途徑有3條：罐1→罐2→罐3、罐1→罐2→罐4、罐1→罐2→罐5；罐6發生事故為多米諾效應的三次擴展，擴展途徑有2條：罐1→罐2→罐3→罐6、罐1→罐2→罐5→罐6。

2，4，5罐作為初始事故的情況，分析方法同上。根據式(1)及表1中的公式計算出各擴展過程的擴展概率，進而確定多米諾效應擴展到不同級別的概率，將計算結果匯總到表3中。

同理，計算出方案二中各級多米諾效應發生概率，計算結果見表4。

表3　方案一發生各級多米諾效應的概率

表4　方案二發生各級多米諾效應的概率

對比表3和表4的結果，可以得出：

1)方案一中最容易導致多米諾效應的儲罐4和儲罐5，發生事故一次擴展的概率分別為5.289×10-4和 5.301×10-4；方案二中最容易導致多米諾效應的儲罐1和儲罐2，發生事故一次擴展的概率分別為4.965×10-3和2.488×10-3。通過比較危險儲罐發生事故擴展的概率可知，方案一的安全性更高。

2)當方案二中儲罐2發生事故時，只需一次擴展就波及到了所有儲罐，可以摧毀整個罐區，而且擴展概率較大。在這種擴展方式下，整個罐區表現出很高的脆弱性。這種潛在高頻率、高損失事故的方案，不建議選取。

3)方案一和方案二中6個儲罐發生事故一次擴展的概率分別為0.001 627和0.012 38，總共可能波及到的儲罐數分別為11和15。可見，方案一發生事故一次擴展的概率和波及儲罐數量都低于方案二，方案二比方案一更脆弱。

綜合以上分析，在考慮多米諾效應時，方案一與方案二相比具有明顯的優勢，因此，建議選擇方案一。

2.3　單元脆弱性分析

優選出的方案一中最可能造成多米諾效應一次擴展的儲罐為儲罐5，即儲罐5為容易導致多米諾效應的脆弱單元。儲罐5事故后發生多米諾效應的一次和二次擴展的分析結果分別如圖5和圖6所示。

圖5　儲罐5事故后發生一次擴展的分析結果Fig.5　Primary escalation analysis result following a fire in tank 5

圖6　儲罐5事故后發生二次擴展的分析結果Fig.6　Secondary escalation analysis result following a fire in tank 5

發生一次擴展時，有99.55%的可能是通過罐5→罐2途徑擴展的，通過罐5→罐4和罐5→罐6途徑擴展的概率只有0.23%；發生二次擴展時，通過儲罐2擴展到儲罐1或儲罐3的概率為80.61%，通過儲罐4和儲罐6擴展到儲罐1或儲罐3的概率只有9.87%。可見，在儲罐5發生事故的情況下，儲罐2為容易擴展多米諾效應的脆弱單元。

為預防事故多米諾效應的發生，可以給儲罐5設置主動安全防護措施，如自動滅火系統，以削弱其對周邊儲罐的熱輻射；給儲罐2設置被動安全防護措施，如設置隔熱材料涂層，以減少其接收到的熱輻射。

3　結論

1)利用ALOHA軟件和Probit模型，借助于Bayes Server軟件建立的貝葉斯網絡，可以確定事故擴展到不同級別的可能性大小，從而確定整體脆弱性和脆弱單元；利用整體脆弱性可以進行設計方案優選，利用單元脆弱性可以有針對性的采取防控措施，從根本上降低多米諾事故發生的可能性。

2)借助于Bayes Server軟件建立的貝葉斯網絡可以清晰地描繪出多級多米諾事故的擴展過程，以及各次擴展所波及具體儲罐及其概率大小，便于理解多米諾效應在罐區中的動態發展過程，更加準確地掌握事故發展情況，以便采取應對措施。

[1]楊一楠, 張青松, 紀歡樂. 油庫池火災多米諾效應風險管理研究[J]. 中國安全生產科學技術, 2013, 9(2):84-88.

YANG Yinan, ZHANG Qingsong, JI Huanle. Study on risk management of domino effect by pool fire of fuel tank district [J]. Journal of Safety Science and Technology, 2013, 9(2):84-88.

[2]趙東風, 王曉媛. 油庫火災爆炸事故多米諾效應定量評價[J]. 中國安全科學學報, 2008, 18(6):104-109.

ZHAO Dongfeng, WANG Xiaoyuan. Quantitative assessment of fire& explosion accident of oil storage caused by domino effect [J]. China Safety Science Journal, 2013, 9(2):84-88.

[3]馬海清. 大型油罐區蒸氣云爆炸事故多米諾效應研究[J]. 武警學院學報, 2013, 29(12):54-57.

MA Haiqing. A study on a domino effect of vapor cloud explosions in a large petroleum storage tank district [J]. Journal of Chinese People’s Armed Police Force Academy, 2013, 29(12):54-57.

[4]張永強, 劉茂, 張董莉. 多米諾效應定量風險分析[J]. 安全與環境學報, 2008, 8(1):145-149.

ZHANG Yongqiang, LIU Mao, ZHANG Dongli. On the quantitative assessment of risk by domino effect [J]. Journal of Safety and Environment, 2008, 8(1):145-149.

[5]周成. 化工儲罐區事故多米諾效應概率分析[J]. 石油化工設備, 2010, 39(3):31-35.

ZHOU Cheng. Analysis of the probabilistic evaluation of domino effect in chemical storage area [J]. Petro-chemical Equipment, 2010, 39(3):31-35.

[6]李建軍. 多米諾效應定量風險評估研究評述[J]. 中國公共安全(學術版), 2015(1):40-44.

LI Jianjun. Reviews on the quantitative risk assessment of domino effect [J]. China Public Security ( Academy Edition), 2015(1):40-44.

[7]COZZANI V, TUGNOLI A, SALZANO E. The development of an inherent safety approach to the prevention of domino accidents[J]. Accident; Analysis and Prevention, 2009, 41(6): 1216-1227.

[8]賈梅生, 陳國華, 胡昆. 化工園區多米諾事故風險評價與防控技術綜述[J]. 化工進展, 2017, 36(4):1534-1543.

JIA Meisheng, CHEN Guohua, HU Kun. Review of risk assessment and pre-control of domino effect in chemical industry park [J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2017, 36(4):1534-1543.

[9]張青松, 楊一楠, 鄭薇. 基于貝葉斯概率的油庫池火災多米諾效應分析[J]. 安全與環境學報, 2013, 13(3):239-242.

ZHANG Qingsong, YANG Yinan, ZHENG Wei. Analysis on pool fire domino effect in fuel tank district based on Bayes probability [J]. Journal of Safety and Environment, 2013, 13(3):239-242.

[10]孫康, 周武, 柴瑞瑞. 化工園區危險化學品事故多米諾效應的網絡演化模型[J]. 電子科技大學學報:社會科學版, 2015, 17(5):37-41.

SUN Kang, ZHOU Wu, CHAI Ruirui. Network evolution model of hazardous chemical accident with domino effect in chemical industry park [J]. Journal of UESTC (Social Sciences Edition) , 2015, 17(5):37-41.

[11]KHAKZAD N, RENIERS G. Using graph theory to analyze the vulnerability of process plants in the context of cascading effects[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2015, 143(SI): 63-73.

[12]李鶴, 張平宇, 程葉青. 脆弱性的概念及其評價方法[J]. 地理科學進展, 2008, 27(2):18-25.

LI He, ZHANG Pingyu, CHENG Yeqing. Concepts and assessment methods of vulnerability [J]. Progress in Geography, 2008, 27(2):18-25.

[13]KHAKZAD N, RENIERS G, ABBASSI R, et al. Vulnerability analysis of process plants subject to domino effects[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2016, 154: 127-136.

[14]COZZANI V, GUBINELLI G, ANTONIONI G, et al. The assessment of risk caused by domino effect in quantitative area risk analysis[J]. Journal of Hazardous Materials, 2005, 127(1/3): 14-30.

[15]Reniers G, Cozzani V. Domino effects in the process industries: modeling, prevention and managing [M]. Oxford (UK): ELSEVIER, 2013.

[16]劉培，宋文華，張炳鋒，等. 多米諾效應中的多事故點協同作用后果研究[J]. 中國安全生產科學技術, 2015, 11(11):131-136.

LIU Pei, SONG Wenhua, ZHANG Bingfeng, et al. Study on consequence by synergistic action of multiple accident points in domino effect [J]. Journal of Safety Science and Technology, 2015, 11(11):131-136.

[17]邢志祥，王云慧，楊扣華, 等. 化學流程工業多米諾效應風險評估的研究進展[J]. 中國安全科學學報, 2014, 24(10):144-150.

XING Zhixiang，WANG Yunhui，YANG Kouhua, et al. Review of progress in research on evaluation of domino effect risk in chemical process industry[J]. China Safety Science Journal, 2014, 24(10):144-150.

[18]KHAKZAD N, KHAN F, AMYOTTE P, et al. Domino effect analysis using Bayesian networks[J]. Risk Analysis : an Official Publication of the Society for Risk Analysis, 2013, 33(2): 292-306.