改進HAZOP分析法在石油化工企業消防安全評估中的應用

摘要：針對傳統HAZOP（危險與可操作性分析）分析法在石油化工企業消防安全評估中存在的定性依賴性強、定量分析不足、多因素耦合風險識別能力弱等問題，提出一種基于模糊集理論與多因素耦合分析的改進HAZOP分析法。通過構建模糊引導詞體系，將定性偏差轉化為可量化參數，結合模糊綜合評判模型計算風險等級，并引入貝葉斯網絡分析多因素耦合效應。以某常減壓蒸餾裝置為案例，驗證改進方法的適用性。結果表明，改進HAZOP分析法可識別傳統方法遺漏的潛在風險點，提升風險評估精度，為石油化工企業消防安全管理提供更科學的工具。

關鍵詞：HAZOP分析；石油化工；消防安全；模糊集理論；多因素耦合

中圖分類號：D631.6" " " 文獻標識碼：A" " " "文章編號：2096-1227（2025）07-0019-04

0 引言

傳統HAZOP分析法屬于PHA里應用極為廣泛的一種評價辦法，在實際應用時首先要把整個生產流程劃分成不同節點，依據不同節點的設備工藝特點，運用“引導詞”對系統識別工藝偏差，結合“原因-后果-控制措施”這三要素評估風險，但其依賴專家經驗的定性分析特性使得結果主觀性強[1]，并且難以量化多因素耦合下的風險等級[2]。石油化工企業裝置規模大且工藝復雜，傳統HAZOP分析法的“節點-偏差”分析模式容易遺漏動態操作中的潛在風險，同時火災爆炸事故大多時候由多因素耦合引發，需要定量分析各因素的關聯效應，開展定量化與精細化評估[3]，而石油化工領域的發展對推動我國宏觀經濟的整體發展有著關鍵作用，因此，改進傳統HAZOP分析法以適應石油化工企業消防安全需求具有重要的現實意義[4]。

1 改進HAZOP分析法的理論框架

1.1" 改進HAZOP分析法的核心流程

改進HAZOP分析法的核心流程主要覆蓋以下5個方面：①系統分解，需把評估對象劃分成若干個獨立的節點，如常減壓裝置中的初餾塔、常壓塔以及減壓塔。②模糊偏差識別，依據模糊引導詞來生成節點的潛在偏差。③風險量化，借助模糊綜合評判來計算各個偏差的風險等級。④耦合效應分析，運用貝葉斯網絡去識別多因素耦合的關鍵路徑。⑤提出控制措施，針對高風險偏差制定技術、管理或者工程控制方案。

1.2" 模糊引導詞體系的構建

傳統HAZOP分析法的引導詞一般是“無流量”“反向流動”“溫度過高”這類二元描述，沒辦法體現偏差的程度差別，本文運用模糊集理論來定義模糊引導詞[5]，把偏差程度劃分成5個等級，分別是極低、低、中等、高、極高，并且對應著隸屬度，以“流量”作為例子，模糊引導詞以及隸屬度函數的定義如下（以某管道設計流量作為基準值Q0）：

極低流量（VL）：

低流量（L）：

中等流量（M）：

高流量（H）：

極高流量（VH）：

注：Q為實際流量，數據來源于管道實時監測值；Q0為設計基準流量，來源于工藝設計規范值，流量單位均為m3/h；μ為模糊隸屬。

類似地，可定義“溫度”“壓力”“液位”等參數的模糊引導詞體系。

1.3" 多維度風險評估模型

傳統HAZOP分析法的風險評估是采用“嚴重度-可能性”矩陣，在此基礎上，本文引入“可檢測性”，構建出三維風險評估模型，依照風險優先數的計算結果來進行等級劃分（見表1），風險優先數RPN的計算公式如下：

RPN=S×P×D （1）

式中：S——嚴重度，根據后果等級（無影響、輕微、中等、嚴重、災難）賦值為1～5；

P——可能性，根據發生頻率（極少、偶爾、有時、經常、頻繁）賦值為1～5；

D——可檢測性，根據檢測難度（極易、容易、中等、較難、極難）賦值為1～5。

1.4" 多因素耦合分析的貝葉斯網絡模型

貝葉斯網絡是一種用于描述變量之間概率關系的模型，它可借助局部狀態以及條件概率的形式，對系統裝置的狀態空間、裝置失效因素的相關性，以及裝置火災事故的動態演化過程加以描述。為了識別多因素耦合效應，在本文中采用了貝葉斯網絡也就是BN來對偏差間的因果關系進行建模[6]。BN是由節點以及有向邊所構成的，節點代表著事件或者偏差，有向邊代表著因果關系，節點的概率分布可依據專家知識或者歷史數據來加以確定，如圖1所示貝葉斯網絡模型，通過條件概率P（C|A，B）量化高溫泄漏（A）與靜電火花（B）共同導致火災爆炸（C）的耦合效應，其中P（C|A，B）表示在A和B同時發生時C發生的概率。

2 改進HAZOP分析法在石油化工企業消防安全評估中的應用框架

2.1" 應用場景與目標

改進后的HAZOP分析法可應用于石油化工企業在役裝置的定期消防安全評估工作中，也可用于新建裝置設計階段的火災爆炸風險預控環節，還可以在事故后進行安全審查以及驗證整改效果等場景[7]。該方法的核心在于識別工藝參數的動態偏差以及耦合效應，對火災爆炸風險等級進行量化，確定多因素耦合的關鍵路徑，最終輸出分級管控措施。

2.2" 應用流程與步驟

應用流程與步驟見表2。

3 案例應用：某常減壓蒸餾裝置消防安全評估

3.1" 裝置概況

選擇某沿海石油化工企業的300萬t/年常減壓蒸餾裝置作為評估對象。裝置的核心工藝包含原油電脫鹽、初餾、常壓蒸餾、減壓蒸餾等單元。裝置涉及的介質主要是原油、汽油、柴油等易燃液體，火災爆炸風險非常高。

3.2" 模糊偏差識別與風險評估

以常壓塔進料段來說，其關鍵參數是“進料流量”“進料溫度”“塔內壓力”。經過專家研討，識別出以下模糊偏差：偏差1是進料流量偏低；偏差2是進料溫度偏高；偏差3是塔內壓力過高。針對每個偏差，計算其S、P、D值并得出RPN（見表3）。

3.3" 多因素耦合效應分析

圖2所示進料溫度偏高（μ=0.7）+回流比降低（μ=0.6）的耦合效應，使塔頂溫度超標概率從15%升至42%。進一步分析表明，該耦合效應可能導致塔頂油氣泄漏，與靜電火花（來自機泵）耦合后，火災爆炸風險的RPN從50提升至85（高風險）[9]。

3.4" 控制措施建議

對于高風險偏差“進料溫度偏高（RPN=60）”，提出以下控制措施：①技術措施方面，增設進料溫度聯鎖裝置，當溫度超過設計值時，可自動切斷進料并啟動緊急冷卻。②管理措施方面，加強對操作人員的培訓，明確溫度出現異常時的應急響應流程。③工程措施方面，對換熱網絡進行優化，提升進料預熱效率，減小溫度波動幅度。

3.5" 應用驗證

依據改進后的HAZOP分析法的分析結果，引導企業開展3項高風險整改工作：①安裝進料溫度聯鎖系統。②修訂操作規程。③優化換熱網絡。在實施6個月之后，從企業DCS系統日志與安全臺賬的裝置運行數據可知：溫度異常事件減少了67%，火災預警響應時間縮短了40%，參數偏離次數降低了52%。溫度聯鎖系統的快速響應機制有效降低了操作滯后風險，與行業最佳實踐相契合。

4 結果與討論

4.1" 改進HAZOP分析法與傳統HAZOP分析法的對比

選取常減壓裝置的5個關鍵節點展開對比分析（見表4），分析結果表明改進HAZOP分析法明顯優于傳統方法。

1）在風險識別方面，傳統HAZOP分析法存在遺漏情況，對于“流量中等偏低+溫度偏高”這種耦合偏差未能識別，而改進方法借助模糊隸屬度對偏差程度進行了量化，識別出3個額外的風險點。

2）在風險評估方面，傳統方法僅可對風險等級進行定性劃分，例如給出“中風險”這樣的判定，改進方法則借助RPN給出具體的數值（如60），更加精準量化風險。

3）在耦合效應方面，改進HAZOP分析法的多因素耦合分析能力和動態風險防控需求十分契合，彌補了傳統靜態評估方法存在的不足。

4.2" 方法有效性驗證

經過現場調研及歷史事故數據驗證，改進HAZOP分析法可識別出的高風險偏差，如“進料溫度偏高”，與實際事故致因高度吻合。某石油化工企業2021年常減壓裝置火災事故的直接原因就是進料溫度異常升高導致油氣泄漏，這與本文的分析結果一致，驗證了改進方法的可靠性。

5 結論

本文針對傳統HAZOP分析法在評估時的局限，提出一種經模糊集理論與多因素耦合分析的改進方法，并借助某常減壓蒸餾裝置證實了其有效性，主要結論如下：

1）模糊引導詞體系使偏差識別更為精確。通過構建模糊隸屬度函數，把傳統HAZOP分析法的定性偏差轉變為可量化的參數，有效減少專家主觀性導致的評估偏差，讓風險描述更為準確。

2）多維度風險評估模型達成了風險的定量化分析。將模糊綜合評判與風險矩陣相結合，引入風險優先數，全面考量嚴重度、可能性以及可檢測性。

3）貝葉斯網絡揭示出多因素耦合效應。借助貝葉斯網絡建模，識別關鍵耦合路徑，量化多因素協同作用時的風險概率，彌補傳統方法在動態風險分析方面的欠缺。

4）工程應用價值顯著。改進HAZOP在常減壓蒸餾裝置的消防安全評估里，成功識別出傳統方法遺漏的耦合風險點。

參考文獻

[1]湯鵬程，王元吉.HAZOP的發展及在石油化工領域的作用與展望[J].四川化工，2024，27（5）：31-34+39.

[2]劉麗.石油化工裝置全生命周期HAZOP分析研究[J].化工安全與環境，2023，36（11）：68-71+88.

[3]郭來喜，閻萬晨.消防安全評估的深入研究與發展趨勢[J].今日消防，2024，9（10）：72-74.

[4]楊勇順.石油化工行業消防安全管理及安全分析[J].石化技術，2022，29（7）：270-272.

[5]王策，牛建強.基于模糊層次分析法的石油化工企業安全標準化運行機制評估及分析研究[J].化工安全與環境，2022，35（34）：6-9.

[6]周寧，吳克建，李雪，等.基于動態貝葉斯網絡的石化裝置火災事故動態風險分析[J].工業安全與環保，2022，48（2）：6-10+21.

[7]賈辰龍.石油化工企業消防監督檢查的重點及防范對策[J].今日消防，2024，9（6）：79-81.

[8]魏帥杰.HAZOP和LOPA在化工工藝安全管理中的應用與效果評估[J].化工管理，2025，（2）：114-116.

[9]李瓊，龐敏，鐘虹，等.融合N-K模型社會網絡的化工企業爆炸風險因素耦合研究[J].安全與環境學報，2024，24（12）：4581-4590.