CN105825342A - 一种管道失效可能性评价方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种管道失效可能性评价方法及系统，其中，所述评价方法包括：建立待评估管道的失效故障树，确定顶事件、基本事件并求取最小割集；对基本事件的等级进行划分，并根据模糊理论得到基本事件的失效概率；根据基本事件的失效概率和失效故障树的逻辑结构，得到最小割集发生的概率和待评估管道的失效概率。本发明利用故障树对管道的风险进行定量计算，得到待评估管道的失效概率，可以有效的寻找出薄弱环节，制定应急预案和防护措施，提高了管道系统的安全。

Description

一种管道失效可能性评价方法及系统

技术领域

本发明涉及风险评估领域，尤其涉及一种管道失效可能性评价方法及系统。

背景技术

风险是事故发生的可能性与事故造成的后果的严重程度的综合度量。衡量风险大小的指标称为风险率或风险系数，它等于事故发生的概率与事故损失大小程度的乘积R＝P×S。其中，R为风险率；P为事故发生的概率；S为事故损失大小的程度。

风险评价的方法有很多种，目前应用的有三四十种。每种方法有其适用范围和应用条件，其评价推理过程、所得到的结果、评价所需要的资料、数据等有所不同。需要根据评价对象的特点，要求的评价目的及投入的资源等综合衡量，选择合适的风险评价方法。

穿越管道的线路具有点多、线长、涉及面广、沿线条件不同的特点。现有的风险评价方法，还无法对如此庞大、复杂的油气管道系统进行全面的风险评价，因而给管道系统的监控和管理带来安全隐患。目前急需一种能分析管道失效概率的方法，以便进行风险管控。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种管道失效可能性评价方法及系统，利用故障树对管道的风险进行定量计算，得到待评估管道的失效概率，可以有效的寻找出薄弱环节，制定应急预案和防护措施。

本发明的技术方案如下：

一种管道失效可能性评价方法，包括步骤：

A、建立待评估管道的失效故障树，确定顶事件、基本事件并求取最小割集；

B、对基本事件的等级进行划分，并根据模糊理论得到基本事件的失效概率；

C、根据基本事件的失效概率和失效故障树的逻辑结构，得到最小割集发生的概率和待评估管道的失效概率。

所述的管道失效可能性评价方法中，所述步骤B包括：

B1、设定基本事件失效可能性描述集合；

B2、根据模糊理论得出基本事件的可能性描述的模糊数和隶属关系；

B3、基于左右排序法将模糊数转换成模糊可能性值；

B4、根据公式计算基本事件的失效概率；

其中，FFR为基本事件的失效概率，FPS为模糊可能性值，Erm为可能失效率。

所述的管道失效可能性评价方法中，所述步骤C之后，还包括：

D、根据基本事件的失效概率、最小割集和失效故障树的逻辑结构，得到基本事件的结构重要度、概率重要度和临界重要度；

E、选出结构重要度、概率重要度和临界重要度超过预设值的基本事件；

F、对超过预设值的基本事件的临界重要度进行归一化处理，构成权重向量；

G、根据变权综合原理修正权重向量中的权重，根据激励型均衡函数建立变权矩阵，由变权矩阵得到待评估管道的风险等级。

所述的管道失效可能性评价方法中，所述步骤D包括：

D1、根据公式得到基本事件的结构重要度I(x_i)；其中，x_i∈K_j为基本事件，x_i属于最小割集K_j，n_j为基本事件x_i所在最小割集K_j包含的基本事件的个数；

D2、计算故障树顶事件的失效概率对基本事件的失效概率的偏导数，得到基本事件的概率重要度；

D3、根据公式得到基本事件的临界重要度C_i；其中，ΔI_i为基本事件的概率重要度，为基本事件的失效概率，P为顶事件的失效概率。

一种管道失效可能性评价系统，所述评价系统包括：

故障树建立模块，用于建立待评估管道的失效故障树，确定顶事件、基本事件并求取最小割集；

基本事件计算模块，用于对基本事件的等级进行划分，并根据模糊理论得到基本事件的失效概率；

顶事件计算模块，用于根据基本事件的失效概率和失效故障树的逻辑结构，得到最小割集发生的概率和待评估管道的失效概率。

所述的管道失效可能性评价系统中，所述基本事件计算模块具体用于：

设定基本事件失效可能性描述集合；

根据模糊理论得出基本事件的可能性描述的模糊数和隶属关系；

基于左右排序法将模糊数转换成模糊可能性值；

根据公式计算基本事件的失效概率；其中，FFR为基本事件的失效概率，FPS为模糊可能性值，Erm为可能失效率。

所述的管道失效可能性评价系统中，所述评价系统还包括等级划分模块，所述等级划分模块用于：

根据基本事件的失效概率、最小割集和失效故障树的逻辑结构，得到基本事件的结构重要度、概率重要度和临界重要度；

选出结构重要度、概率重要度和临界重要度超过预设值的基本事件；

对超过预设值的基本事件的临界重要度进行归一化处理，构成权重向量；

根据变权综合原理修正权重向量中的权重，根据激励型均衡函数建立变权矩阵，由变权矩阵得到待评估管道的风险等级。

本发明提供一种管道失效可能性评价方法及系统，其中，所述评价方法包括：建立待评估管道的失效故障树，确定顶事件、基本事件并求取最小割集；对基本事件的等级进行划分，并根据模糊理论得到基本事件的失效概率；根据基本事件的失效概率和失效故障树的逻辑结构，得到最小割集发生的概率和待评估管道的失效概率。本发明利用故障树对管道的风险进行定量计算，得到待评估管道的失效概率，可以有效的寻找出薄弱环节，制定应急预案和防护措施，提高了管道系统的安全。

附图说明

图1为本发明提供的管道失效可能性评价方法的方法流程图。

图2为本发明提供的管道失效可能性评价方法中，顶事件与最靠近顶事件的两个中间事件构成的故障树图。

图3为本发明提供的管道失效可能性评价方法中，构成中间事件“断裂”的故障树图。

图4为本发明提供的管道失效可能性评价方法中，构成中间事件“穿透”的故障树图。

图5为本发明提供的管道失效可能性评价方法中，梯形模糊数的函数的图形。

图6为本发明提供的管道失效可能性评价方法中，基本事件的可能性描述的隶属函数的图形。

图7为本发明提供的管道失效可能性评价方法中，求解左右模糊可能性值的示意图。

图8为本发明提供的管道失效可能性评价系统的结构框图。

具体实施方式

本发明提供一种管道失效可能性评价方法及系统，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参见图1，本发明提供的管道失效可能性评价方法，包括步骤：

S10、建立待评估管道的失效故障树，确定顶事件、基本事件并求取最小割集。具体的，收集管道系统的状态以及各种参数；收集管道失效事故案例，进行事故统计，罗列出待评估管道可能发生的事故；确定顶上事件：要分析的对象即为顶上事件，对所调查的事故进行全面分析，从中找出后果严重且较易发生的事故作为顶上事件，本实施例中，顶上事件为管道失效。

本发明采用故障树分析(FTA)方法来建立基本的风险评估体系，故障树分析(FTA)方法是一种演绎分析方法，作用是分析事故发生的原因以及评价其风险。它利用逻辑关系图来表示引发事故的各个因素之间的关系。故障树分析把事故发生事件作为顶事件，事故发生的直接原因作为二次事件，接下来依次确立二次事件及后续事件发生的逻辑关系，直到不可分解的基本事件为止。故障树图直观上是一棵倒置的树，顶事件作为树根，最下层的叶节点作为基本事件。这样就可以形象简明的描述各个风险因素之间的相互关系。故障树分析方法已经成为了安全评价主要手段，成功运用于各种大型复杂系统，可以在工程设计、运行和风险的预测等阶段给工作人员提供宝贵的信息。

故障树图作为一种逻辑因果关系图，各个事件自上而下由逻辑门连接，所以，这种事故路径图可以直观的把事故发生的各种可能方式呈现出来。故障树图的基本组成单元是事件和门，最基本而且常用的逻辑门是与门和或门，以表达事件之间的逻辑关系和因果关系。

在构建故障树之前，简要介绍一下故障树图中的有关术语和符号。

(1)顶事件：即系统的事故发生的事件，是需要避免的事件，位于事故树的“树根”位置，通常选择最能概括系统故障的事件作为顶事件。本实施例中，所述顶事件为管道失效。

(2)中间事件：也称作故障事件，它处于故障树图的中间部分，上下均由逻辑门连接，与其直接相连的可能是顶事件、基本事件，也可能是其他的中间事件，所以，中间事件可形象的看成是“树枝”。

(3)底事件：也叫做基本事件，位于故障树图的最底部。基本事件是最简单不可再分的失效因素，底事件可看成“树叶”。

表1是故障树标准符号表：

表1

综上所述，故障树分析法直观灵活，通过对管道系统进行故障树分析，可以更加深入认识管道失效事故发生的途径，把握事故发生因素的内在联系，同时分析潜在因素对事故的影响。故障树分析通常全面考虑内部和外部因素的影响，所以更加贴近工程实际的应用。通过可靠性分析，利用故障树对系统的风险进行定量计算，可以有效的寻找出薄弱环节，制定应急预案和防护措施；对内部因素的失效分析，有助于进行系统的故障诊断和检修；外部因素给人们提供了生产生活中需要注意的事项。

故障树定性分析的主要目的就是确定顶事件失效还是正常，并且可以分析导致顶事件失效发生原因，每一条从基本事件经过中间事件直到顶事件发生的途径，都可以作为一种失效模式，每种失效模式涉及到的所有事件的集合就是割集。若某一失效模式中的事件全部不可删除，那么这样的事件集合就是一个最小割集。

最小割集可以在一定程度上表征系统风险的高低。割集阶数指其包含基本事件的个数。一般来说，割集阶数与顶事件发生的可能性呈负相关。所以，某些基本事件在不同最小割集中重复出现，这样的基本事件相对比较重要。在进行故障树分析时，应当着重注意重复出现的基本事件以及小阶数的最小割集部分，它们对于顶事件的发生发挥的作用相对较大。

求最小割集的常用方法是行列法，亦称福塞尔法。故障树的逻辑连接大多是与门和或门。与门增加割集的大小但不增加数量；或门增加数量而不增加割集的大小。求取最小割集时，可以从基本事件开始，遇到与门连接时横向列出，或门连接时纵向排开，按次序向上达到顶事件，这样就得到若干割集。

本实施例中，管道失效故障树图如图2、图3和图4所示，其中，基本事件代码和含义如表2所示：

表2

由故障树图可知，最小割集列表如表3所示：

表3

虽然运用故障树分析可以将管道的风险评价从定性过渡到了定量，但是管道经过地形复杂，沿途人文环境变化显著。在不同的时间和地理上，其风险因素及因素的重要程度都会发生变化。传统的故障树分析方法没有考虑穿越管道的这一动态特性，适用范围有限，在管穿越道上的实用性较低。

针对以上问题，本发明采用基于变权综合理论的管道动态风险评价法。利用故障树分析法寻找管道在不同时间地理上的共性因素，建立动态指标体系。引入变权综合原理，建立变权赋值模型，实现指标权重跟随指标值动态变化，实时反应不同时间地理上因素的重要程度。具体方法在本实施例中将一一讲述。

S20、对基本事件的等级进行划分，并根据模糊理论得到基本事件的失效概率。

具体的，所述步骤S20包括：

S210、设定基本事件失效可能性描述集合。所述可能性描述包括：很小，小，较小，中等、较大，大，很大。具体的，将待评估管道的状态划分为6个等级{优秀，良，好，中，较差，差，很差}，设其对应的基本事件失效可能性描述集合为{很小，小，较小，中等、较大，大，很大}。

S220、根据模糊理论得出基本事件的可能性描述的模糊数和隶属关系。

模糊理论是由扎德(LAZadeh)在1965年提出的，用来处理事物的不精确和模糊的问题。设在论域U上给定一个映射，把U中的元素映射到[0,1]中的实数，即：

U→[0,1]

称为论域U中元素x隶属于模糊集A的程度(或称为u对A的隶属度)。的大小决定了x隶属于A的程度的强弱。有时也把简单地记为

以下是梯形模糊数的函数表达式：

如图5所示，记为(a，b，c，d)。

本发明将梯形模糊数应用于穿越管道风险评价中，以下简要介绍梯形模糊数的运算法则。

a、梯形模糊数的代数运算法则

依据模糊数的运算法则，可以推导出以下广义的梯形模糊数的代数运算公式。设：有梯形模糊数(a₁a₁，b₁，c₁,d₁b₁，c₁，d₁)，(a₂，b₂，c₂，d₂a₂，b₂，c₂，d₂)，则梯形模糊数的代数运算法则如下：

1)“⊕”运算

2)运算

3)运算

C为一常数；公式(5)

b、梯形模糊数的逻辑运算法则

①“与”门模糊算子

将事件的发生概率用梯形模糊数来表示，则“与”门模糊算子可以如下形式表示：

②“或”门模糊算子

将事件的发生概率用梯形模糊数来表示，则“或”门模糊算子可以如下形式表示：

由此可知，本实施例中，基本事件的可能性描述的隶属函数如图6所示。综合三角模糊和梯形模糊的特点，可将各可能性描述的模糊数和隶属关系分别用公式(9)和公式(10)表示：

P^～＝[a,b,c,d,s]，公式(9)；

其中，S为标记参数，其值集合为[-1,0,1,2]，其中-1代表前半梯形，0代表三角，1代表梯形，2代表后半梯形。

各可能性描述的模糊数可表示为：

S230、基于左右排序法将模糊数转换成模糊可能性值FPS：

FPS＝(FPS_R-FPS_L＋1)/2公式(11)。左右模糊可能性值FPS_R和FPS_L的求解法见图7，各模糊数的隶属函数与线①最右边的交点的纵坐标为该模糊数的右模糊可能性值FPS_R；与线②最左边的交点的纵坐标为该模糊数的左模糊可能性值FPS_L。根据公式(10)和公式(11)，得到各可能性描述语言对应的FPS_R、FPS_L、FPS，见表4：

语言	FPSR	FPSL	FPS
				很小	2/11	1	0.0909
小	3/11	9/11	0.2273
				较小	5/11	8/11	0.3636
中等	6/11	6/11	0.5
				较大	8/11	5/11	0.6364
大	9/11	3/11	0.7727
				很大	1	2/11	0.9091

表4。

S240、根据公式计算基本事件的失效概率FFR；其中，FFR为基本事件的失效概率，FPS为模糊可能性值，Erm为可能失效率。所述可能失效率Erm，起参考作用，可根据历史记录确定，换而言之，所述Erm为已知量，可人工设定。

S30、根据基本事件的失效概率和失效故障树的逻辑结构，得到最小割集发生的概率和待评估管道的失效概率。

具体的，故障树与门的结构函数如下：故障树或门的结构函数如下：

式中Y^and表示与门计算结果，Y^OR表示或门计算结果；k表示有k个事件参与运算；X_i(t)表示第i个事件在t时刻的状态。由公式(13)和公式(14)，结合失效故障树的逻辑结构(即，故障树图)，可以推导出管道失效故障树中最小割集概率和顶事件失效概率的计算公式：

公式(15)中P_c表示最小割集的概率，k为最小割集中基本事件的个数，表示最小割集中第i个基本事件的失效率；公式(16)中P表示管道失效概率，N表示故障树中最小割集的个数；Cj表示第j个最小割集，X表示故障树的基本事件，P_(X)表示基本事件X发生的概率。

本发明利用故障树和模糊理论对管道的风险进行定量计算，得到待评估管道的失效概率，可以有效的寻找出薄弱环节，制定应急预案和防护措施，提高了管道系统的安全。

进一步的，所述步骤S30之后，还包括：

S40、根据基本事件的失效概率、最小割集和失效故障树的逻辑结构，得到基本事件的结构重要度、概率重要度和临界重要度。具体的，所述步骤S40包括：

S410、根据公式得到基本事件的结构重要度I(x_i)；其中，x_i∈K_j为基本事件，x_i属于最小割集K_j，n_j为基本事件x_i所在最小割集K_j包含的基本事件的个数。

结构重要度分析是故障树进行定性分析的主要指标，是指在不考虑各基本事件的发生概率或假定其发生概率都相等的情况下，分析各基本事件的发生对顶事件发生所带来的影响程度。分析各基本事件的重要程度可采用如下两种方法进行：一种是利用最小割集或最小径集来判断系数的大小以排出重要顺序；另一种是计算结构重要系数，以系数大小来排列各基本事件的重要顺序。本发明采用最小割集判断系数的方法对基本事件的结构重要度进行排序，简化计算公式，得到公式(17)。

S420、计算故障树顶事件的失效概率对基本事件的失效概率的偏导数，得到基本事件的概率重要度。

概率重要度是故障树进行定量分析的主要指标之一，用于衡量故障树中某个基本事件失效时对顶事件失效概率的贡献的大小。概率重要度的值为故障树顶事件失效率对基本事件的概率的偏导数。用ΔI_i表示第i个基本事件的概率重要度，可将计算公式表示为：

S430、根据公式得到基本事件(第i个基本事件)的临界重要度C_i；其中，ΔI_i为基本事件(第i个基本事件)的概率重要度，为基本事件(第i个基本事件)的失效概率，P为顶事件的失效概率。其中，下标i表示第i个基本事件。

临界重要度是对系统进行可靠性改进时的重要参考指标。它可以反映出不同基本事件进行改进时对提高系统可靠性的贡献的不同。系统改进时，改进临界重要度大的基本事件比改进临界重要度小的基本事件更有利，故本发明优先改进临界重要度大的基本事件。

S50、选出结构重要度、概率重要度和临界重要度超过预设值的基本事件。所述预设值可根据实际情况进行设定，本实施例中，所述预设置为所有基本事件中，结构重要度、概率重要度和临界重要度排第十一位的基本事件的结构重要度、概率重要度和临界重要度。换而言之，列出结构重要度、概率重要度、临界重要度排在前10的基本事件，如表5所示：

代号	基本事件名	I(xi)	ΔIi	Ci
					X35	应力过大	0.5000	1.0000	0.2456
X36	管内介质腐蚀性	0.8125	1.0000	0.0616
					X37	交变应力	0.5000	1.0000	0.0575
X42	管线暴露	0.1250	1.0000	0.0508
					X39	管材抗腐蚀性能差	0.5604	1.0000	0.0247
X3	维护规程错误	1.0000	1.0000	0.0243
					X8	维护人员素养差	1.0000	1.0000	0.0243
X43	土壤具有腐蚀性	0.3301	1.0000	0.0229
					X38	内部防腐措施差	0.2500	1.0000	0.0203
X33	材料加工质量差	1.0000	1.0000	0.0071

表5

采用德尔斐法对失效可能性描述进行打分，得到的打分统计表如下：

表6

采用上述10个基本事件构成待评估管道当前状态下的风险评价指标体系：U(_t,r)＝[X35X36X37X42X39X3X8X43X38X33]。

使用模糊统计法确定隶属度矩阵。统计德尔斐法分析过程中专家对10个基本事件的打分意见，分别计算每个指标(基本事件)的隶属度向量：R_i＝[r_i1r_i2r_i3r_i4r_i5r_i6r_i7]，公式(20)；其中，i＝1，2，3，……，10；j＝1，2，……，7。

r_ij为第i个因素对评语集中j等级的隶属度，N_ij表示对第i个因素评分为j等级的专家人数，N为专家总人数。

将10个指标因素的隶属度向量组合成指标评判矩阵R：

根据公式(20)、(21)、(22)以及表6中的数据，确定各指标对评语集的隶属度向量，构成指标评判矩阵：

$R=\left[\begin{array}{ccccccc}0& 0& 0& 0.2& 0.1& 0.6& 0.1\\ 0& 0.2& 0.1& 0.5& 0.2& 0& 0\\ 0& 0.2& 0.1& 0.6& 0.1& 0& 0\\ 0& 0& 0.3& 0.6& 0.1& 0& 0\\ 0.2& 0.7& 0.1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0.2& 0.4& 0.4& 0& 0& 0\\ 0& 0.2& 0.7& 0& 0.1& 0& 0\\ 0& 0& 0.8& 0.1& 0.1& 0& 0\\ 0& 0.1& 0.5& 0.2& 0.1& 0.1& 0\\ 0& 0.6& 0.3& 0.1& 0& 0& 0\end{array}\right].$

上述步骤之后，进入到变权赋值步骤，具体如下。

S60、初始权重：对超过预设值的基本事件的临界重要度进行归一化处理，构成权重向量： 其中，表示指标体系中第i个指标的常权，C_i表示第i个指标对应的基本事件的临界重要度，表示10个指标对应基本事件的临界重要度总和。

S70、变权：根据变权综合原理修正权重向量中的权重，根据激励型均衡函数建立变权矩阵，由变权矩阵得到待评估管道的风险等级。

具体的，采用变权综合原理修正各指标权重。根据风险度与风险等级的正比特性，选择激励型均衡函数建立变权矩阵：

i＝1，2，3，……，10；j＝1，2，……，7。

根据公式(25)和(26)计算变权矩阵：

$W=\left[\begin{array}{ccccccc}0& 0& 0& 0.3038& 0.4509& 0.9864& 1\\ 0& 0.2157& 0.0708& 0.1905& 0.2262& 0& 0\\ 0& 0.2013& 0.0661& 0.2134& 0.1056& 0& 0\\ 0& 0& 0.1751& 0.1884& 0.0932& 0& 0\\ 1& 0.3025& 0.0284& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0.0851& 0.1118& 0.0601& 0& 0& 0\\ 0& 0.0851& 0.1956& 0& 0.0446& 0& 0\\ 0& 0& 0.2107& 0.0142& 0.0421& 0& 0\\ 0& 0.0356& 0.1168& 0.0251& 0.0373& 0.0136& 0\\ 0& 0.0747& 0.0245& 0.0044& 0& 0& 0\end{array}\right].$

变权综合评判结果：B＝W^T·R＝[b_ij]_7×7，公式(27)；根据最大隶属度原则，取矩阵B对角线最大值作为管道风险度。查询评语集，可确定管道风险等级。根据公式(27)计算该管段的综合评价结果：

max(b₁₁b₂₂b₃₃b₄₄b₅₅b₆₆b₇₇)＝0.5932。

由此可知，该待评估管道的风险度为0.5932，风险等级为“中等”。因此该管段目前应列为重点监测对象，在后期的维护过程中应针对其主要风险因素采取相应措施，以降低其风险等级。此次评估的管道长度有限，可以对管道系统采取分段节点的方式，给每个节点上的管道进行评估，从而可以得到整个管道系统的风险等级，进而可以针对性的对高风险的管道进行维护和维修，极大的提高了管道系统的安全性。

本发明对管道的变权综合评价是以模糊综合评价为基础，引入变权综合理论修正各指标权重的风险评价方法。模糊综合评价法采用“常权赋值”模型确定指标的权重，以权重的“不变”应对指标值的“万变”。虽然可以反映出各指标的相对重要程度，但是忽略了风险因素重要度的动态变化，无法反映出指标值的变化对管道风险的影响。本发明采用的变权综合评价采用“变权赋值”模型确定指标权重，以权重的“万变”对应指标值的“万变”。“变权赋值”符合风险因素重要度变化的动态特性，充分考虑了指标值变化对评价结果的影响，能更好的反应各指标的本质属性。

动态指标体系是动态风险评价的基础，其合理性直接影响评价结果的可靠性。故障树分析是建立油气管道风险评价动态指标体系的可靠方式。根据天然气管道在当前时间和空间的状态，对其进行故障树分析，实时确定管道的共性风险因素，建立符合管道现状的风险指标体系。不同状态故障树分析结果不一，这是动态指标体系建立的依据。另外还可得到各因素的相对重要度，为变权赋值提供初始数据。

基于上述实施例提供的管道失效可能性评价方法，本发明还提供一种管道失效可能性评价系统。请参阅图8，所述管道失效可能性评价系统包括故障树建立模块10、基本事件计算模块20和顶事件计算模块30。

所述故障树建立模块10，用于建立待评估管道的失效故障树，确定顶事件、基本事件并求取最小割集。具体的，所述故障树建立模块10收集管道系统的状态以及各种参数；收集管道失效事故案例，进行事故统计，罗列出待评估管道可能发生的事故；确定顶上事件：要分析的对象即为顶上事件，对所调查的事故进行全面分析，从中找出后果严重且较易发生的事故作为顶上事件，本实施例中，顶上事件为管道失效。

所述基本事件计算模块20，用于对基本事件的等级进行划分，并根据模糊理论得到基本事件的失效概率。所述基本事件计算模块20具体用于：

设定基本事件失效可能性描述集合；

根据模糊理论得出基本事件的可能性描述的模糊数和隶属关系；

基于左右排序法将模糊数转换成模糊可能性值；

根据公式计算基本事件的失效概率；其中，FFR为基本事件的失效概率，FPS为模糊可能性值，Erm为可能失效率。

所述顶事件计算模块30，用于根据基本事件的失效概率和失效故障树的逻辑结构，得到最小割集发生的概率和待评估管道的失效概率。

具体的，故障树与门的结构函数如下：故障树或门的结构函数如下：

式中Y^and表示与门计算结果，Y^OR表示或门计算结果；k表示有k个事件参与运算；X_i(t)表示第i个事件在t时刻的状态。由公式(13)和公式(14)，结合失效故障树的逻辑结构(即，故障树图)，可以推导出管道失效故障树中最小割集概率和顶事件失效概率的计算公式：

公式(15)中P_c表示最小割集的概率，k为最小割集中基本事件的个数，表示最小割集中第i个基本事件的失效率；公式(16)中P表示管道失效概率，N表示故障树中最小割集的个数；Cj表示第j个最小割集，X表示故障树的基本事件，P_(x)表示基本事件X发生的概率。

本发明利用故障树和模糊理论对管道的风险进行定量计算，得到待评估管道的失效概率，可以有效的寻找出薄弱环节，制定应急预案和防护措施，提高了管道系统的安全。

进一步的，所述评价系统还包括等级划分模块40。

所述等级划分模块40用于：

根据基本事件的失效概率、最小割集和失效故障树的逻辑结构，得到基本事件的结构重要度、概率重要度和临界重要度；

选出结构重要度、概率重要度和临界重要度超过预设值的基本事件；

对超过预设值的基本事件的临界重要度进行归一化处理，构成权重向量；

根据变权综合原理修正权重向量中的权重，根据激励型均衡函数建立变权矩阵，由变权矩阵得到待评估管道的风险等级。

所述等级划分模块40根据基本事件的失效概率、最小割集和失效故障树的逻辑结构，得到基本事件的结构重要度、概率重要度和临界重要度，具体包括：

根据公式得到基本事件的结构重要度I(x_i)；其中，x_i∈K_j为基本事件，x_i属于最小割集K_j，n_j为基本事件x_i所在最小割集K_j包含的基本事件的个数。

计算故障树顶事件的失效概率对基本事件的失效概率的偏导数，得到基本事件的概率重要度。

根据公式得到基本事件(第i个基本事件)的临界重要度C_i；其中，ΔI_i为基本事件(第i个基本事件)的概率重要度，为基本事件(第i个基本事件)的失效概率，P为顶事件的失效概率。其中，下标i表示第i个基本事件。

由于本发明提供的管道失效可能性评价系统的特点和原理在上述实施例中已详细阐述，在次不再赘述。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种管道失效可能性评价方法，其特征在于，包括步骤：

A、建立待评估管道的失效故障树，确定顶事件、基本事件并求取最小割集；

B、对基本事件的等级进行划分，并根据模糊理论得到基本事件的失效概率；

C、根据基本事件的失效概率和失效故障树的逻辑结构，得到最小割集发生的概率和待评估管道的失效概率。

2.根据权利要求1所述的管道失效可能性评价方法，其特征在于，所述步骤B包括：

B1、设定基本事件失效可能性描述集合；

B2、根据模糊理论得出基本事件的可能性描述的模糊数和隶属关系；

B3、基于左右排序法将模糊数转换成模糊可能性值；

B4、根据公式计算基本事件的失效概率；其中，FFR为基本事件的失效概率，FPS为模糊可能性值，Erm为可能失效率。

3.根据权利要求1所述的管道失效可能性评价方法，其特征在于，所述步骤C之后，还包括：

D、根据基本事件的失效概率、最小割集和失效故障树的逻辑结构，得到基本事件的结构重要度、概率重要度和临界重要度；

E、选出结构重要度、概率重要度和临界重要度超过预设值的基本事件；

F、对超过预设值的基本事件的临界重要度进行归一化处理，构成权重向量；

G、根据变权综合原理修正权重向量中的权重，根据激励型均衡函数建立变权矩阵，由变权矩阵得到待评估管道的风险等级。

4.根据权利要求3所述的管道失效可能性评价方法，其特征在于，所述步骤D包括：

D1、根据公式得到基本事件的结构重要度I(x_i)；其中，x_i∈K_j为基本事件，x_i属于最小割集K_j，n_j为基本事件x_i所在最小割集K_j包含的基本事件的个数；

D2、计算故障树顶事件的失效概率对基本事件的失效概率的偏导数，得到基本事件的概率重要度；

D3、根据公式得到基本事件的临界重要度C_i；其中，ΔI_i为基本事件的概率重要度，为基本事件的失效概率，P为顶事件的失效概率。

5.一种管道失效可能性评价系统，其特征在于，所述评价系统包括：

故障树建立模块，用于建立待评估管道的失效故障树，确定顶事件、基本事件并求取最小割集；

基本事件计算模块，用于对基本事件的等级进行划分，并根据模糊理论得到基本事件的失效概率；

顶事件计算模块，用于根据基本事件的失效概率和失效故障树的逻辑结构，得到最小割集发生的概率和待评估管道的失效概率。

6.根据权利要求5所述的管道失效可能性评价系统，其特征在于，所述基本事件计算模块具体用于：

设定基本事件失效可能性描述集合；

根据模糊理论得出基本事件的可能性描述的模糊数和隶属关系；

基于左右排序法将模糊数转换成模糊可能性值；

根据公式计算基本事件的失效概率；其中，FFR为基本事件的失效概率，FPS为模糊可能性值，Erm为可能失效率。

7.根据权利要求5所述的管道失效可能性评价系统，其特征在于，所述评价系统还包括等级划分模块，所述等级划分模块用于：

根据基本事件的失效概率、最小割集和失效故障树的逻辑结构，得到基本事件的结构重要度、概率重要度和临界重要度；

选出结构重要度、概率重要度和临界重要度超过预设值的基本事件；

对超过预设值的基本事件的临界重要度进行归一化处理，构成权重向量；

根据变权综合原理修正权重向量中的权重，根据激励型均衡函数建立变权矩阵，由变权矩阵得到待评估管道的风险等级。