CN108564284A - 基于成本和收益的气体探测器选址计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，包括以下步骤：1，建立三维CFD模型，设置监测层并划分网格，将网格节点设置为监测点；2，记录“监测时间‑泄漏浓度”数据序列；3，计算出任一监测点j的实际危险气体浓度值；4，计算任一监测点j的人员死亡概率；5，计算危险因素作用于每一泄漏场景i时的累积个人风险值和任一探测器选址方案下的风险收益值；6，估算任一探测器选址方案

Description

基于成本和收益的气体探测器选址计算方法

技术领域

本发明涉及气体泄漏安全监测技术领域，具体地说是涉及一种基于成本和收益的气体探测器选址计算方法。

背景技术

石油石化企业危险气体泄漏主要包括可燃气体泄漏和有毒气体泄漏，可燃气体泄漏易引发火灾和爆炸事故，有毒气体泄漏易导致人员急性中毒甚至死亡。其中，某些有毒气体也具有燃爆特性，火灾、爆炸和毒气泄漏事故又极易引发后果更为严重的多米诺效应。在近年来的行业背景下，中上游企业对海上油气的开发量和原油的炼化加工量明显提升，生产过程中，在海洋平台、炼化装置区等场所伴随的危险气体泄漏风险也呈现上升态势，这对气体探测器的选址布局策略和成功检测效率提出了更高的要求。只有气体探测系统有效布局并准确、高效地检测到危险气体泄漏工况，与之连接的安全联锁系统等才能及时动作，起到事故预防和风险控制的效果。因此，设计高效、可靠的危险气体探测器的选址优化方法，对保障石油石化行业的风险预警能力具有重要意义。

目前，国内外普遍依靠气体探测器来检测危险气体泄漏工况，且相关技术标准从总体上规定了气体探测器的安装规范和检测报警要求。通常来讲，存在危险气体泄漏的场所都需要安装气体探测器，但在满足相关技术标准的基础上，为提高探测系统效率究竟需要布置多少数量的探测器却难以确定。此外，传统基于经验和标准的探测器布置方法在长期的实践应用过程中，总体的预警效果并不理想，而现有结合危险气体泄漏扩散规律和数学规划策略的改进选址方法，在风险量化、探测器数量选取以及优化方案求解等方面仍存在明显的问题。

第一，危险气体泄漏可能引发的风险类型较多，其中对于人员伤害较大的常见有人员中毒风险、火灾热辐射风险等。危险气体泄漏风险的量化方法是选址优化建模的基础，对于优化区域的风险表征方法应充分考虑首选探测器位置的随机性和风险量化的实时性，而仅以特定时刻的泄漏浓度或体积作为风险的评价指标是不够完整的，忽略了危险气体泄漏扩散过程中受不确定因素作用而引发继发事故的危险性。

第二，现有的探测器选址优化方法大多仅以监测时间、场景覆盖率以及风险等单一指标作为方案优化的目标函数。通过单目标求解方法获得的选址方案相对固定、单一，且该选址方法仅受单一指标的影响，最终优化方案所需探测器的数量仍难以准确判断或受决策者的主观判断影响，难以根据企业的实际安全投入和需求进行灵活决策。

通常来讲，随着企业安全生产投入的提升，其预防事故的能力也将大幅提升，但并不意味着需要无上限的增加安全生产投入，若严格执行规范需要布置大量的探测器，且大量的探测器会增加定期维护和标定的工作量，造成人力财力的浪费。

发明内容

针对背景技术中存在的问题，为克服现有技术的不足，本发明公开一种基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，该方法可以使企业从综合考虑探测器的成本投入问题和风险控制效果或收益的双角度出发，结合企业自身的安全投入能力，以合理的费用达到尽可能降低风险的多目标优化效果，实现灵活、高效地决策探测器选址方案。

基于成本和收益的探测器选址计算方法，包括以下步骤：

步骤1，建立三维CFD模型，在所述三维CFD模型的设定高度设置监测层，在所述监测层划分平面网格，将平面网格节点设置为监测点，该监测点即为探测器的选址备选点；

步骤2，构建危险气体泄漏场景集，计算每一泄漏场景的发生概率，记录每一危险气体泄漏场景在所述监测点的“监测时间-泄漏浓度”数据序列；

步骤3，根据所述数据序列计算出任一监测点j的实际危险气体浓度值；

步骤4，依据危险气体性质的不同，将任一监测点j的实际危险气体浓度值转化为危险因素剂量，计算危险因素作用在任一监测点j处的人员死亡概率值，利用所述人员死亡概率值计算任一监测点j的人员死亡概率；

步骤5，根据所述人员死亡概率值计算危险因素作用于每一泄漏场景i时的累积个人风险值和任一探测器选址方案下的风险收益值；

步骤6，估算任一探测器选址方案下的成本投入值，并利用所述风险收益值计算成本收益比；

步骤7，以累计个人风险值最小和成本收益比最小为优化目标建立探测器选址计算模型；

步骤8，对所述气体探测器模型进行求解，优选出最佳探测器选址方案。

进一步的，步骤1中所述三维CFD模型是利用CFD前处理软件建立的三维网格模型，三维CFD模型的建立以目标优化区域内的石油炼化装置所在的位置和该装置的几何参数为依据，所述监测层的设定以危险气体的特性为依据；

进一步的，步骤2中所述数据序列通过采用CFD求解器对所述三维CFD模型进行数值模拟得出；

进一步的，步骤2中所述危险泄漏场景集包括泄漏源集的位置参数、孔径参数和风场集的风向、风速参数任意组合出得的多个泄漏场景的集合；

进一步的，步骤3中所述实际危险气体浓度值的计算过程如下：根据可燃气体和有毒气体检测规范，设定符合现场需求的危险气体报警浓度阈值，当某一监测点到达报警浓度时，根据“监测时间-泄漏浓度”数据序列计算该报警浓度所对应的监测时间点所有监测点处危险气体浓度的累加值，所述危险气体浓度的累加值即为实际危险气体浓度值；

进一步的，步骤4中，针对有毒气体泄漏，危险因素剂量为任一监测点j的毒物浓度剂量；针对可燃气体泄漏，危险因素剂量为需要将任一监测点j的可燃物发生火灾事故的热辐射量；

进一步的，步骤4中所述危险因素作用在任一监测点j处的人员死亡概率值采用如下公式计算：

其中，U_j—危险因素作用在任一监测点j处的人员死亡概率值；ξ—危险因素类型，有毒气体/可燃气体；—危险因素ξ的相关参数；D_j—危险因素剂量。

进一步的，步骤4中所述任一监测点j处的人员死亡概率采用如下公式计算：

其中，V_j—任一监测点j处的人员死亡概率，t—人员暴露于危险因素的时间；

进一步的，步骤(5)中危险因素作用在不同泄漏场景i时的累积个人风险值的采用如下公式计算：

其中，F-累积个人风险值，ξ-危险因素剂量，I—泄漏场景总数；J—探测器备选点总数；P_i—泄漏场景i的发生概率；f_i,j—第i个泄漏场景下监测点j处的点火概率，当泄漏气体仅为有毒气体时f_i,j＝1；β_i,j—第i个泄漏场景下备选点j处的个人死亡概率修正因子；V_i,j—第i个泄漏场景下备选点j处的人员死亡概率；

进一步的，步骤(5)中在探测器选址方案作用下的风险收益值采用如下公式计算：

其中，Benifits—风险收益值，F_max—在探测器选址方案的作用下仍潜在的事故风险值的最大值，即—在p个探测器选址方案下的累积个人风险值；

进一步的，步骤(6)中成本投入值包括探测器的购置、安装、操作培训、定期维护和标定产生的费用；

进一步的，步骤(6)中任一探测器选址方案在探测器生命周期内的成本投入值采用如下公式计算：

Costs＝p·(c₁+c₂+n·r)+n·t

其中，Costs—成本投入值，p—选址方案中探测器的数量；n—探测器的寿命周期；c₁,c₂—分别为探测器的购置和安装单价；n·t—探测器生命周期内定期培训产生的费用；

进一步的，布置p个探测器选址方案的投资收益比采用如下公式计算：

其中，—投资收益比；

进一步的，探测器选址计算模型如下：

其中，Y_i,j—二元决策变量，在危险因素作用的第i个泄漏场景下，任一监测点j处达到报警浓度阈值时的累积个人风险值相对最小时取值为1，否则为0；

进一步的，探测器选址计算模型的约束条件具体如下：

其中，d—不均衡因子DF，表示企业的成本投入能力，y_j—二元决策变量，监测点j处达到报警浓度阈值时的累积个人风险值相对最小时取值为1，否则为0。

根据本发明的第二目的，本发明还提供了一种基于成本和收益的气体探测器选址装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法。

根据本发明的第三目的，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法。

本发明的有益效果是：

(1)相比以泄漏浓度或体积简化表征风险进行探测器选址优化的方法，本发明充分考虑了危险气体泄漏可能引发的风险，并基于标准的QRA评价方法实现了随机监测点处实时累积个人风险的定量表征，提高风险指标的真实性；

(2)相比单目标选址优化方法，本发明采用多目标优化方法进行方案优选，可为决策者提供一定范围内的探测器选址方案，有效降低了单一指标和决策者主观判断对选址方案的影响和限制，实现了准确、灵活决策的效果；

(3)本发明在进行选址优化时，均衡考虑了方案的成本投入问题和风险控制效果，决策者可结合企业自身的安全投入能力，以最合理的费用达到尽可能降低风险的优化效果，极大地提高了探测器系统的检测效率。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

本发明综合考虑了危险气体泄漏风险、选址方案的成本投入以及风险控制效果等因素，实现了随机监测点处实时累积个人风险以及选址方案成本收益比的定量表征，并以此为选址决策的双指标。同时，以决策方案的累计个人风险值最小和成本收益比最小为优化目标，以探测器备选点的选择与否作为决策变量，建立了基于成本和收益的多目标优化模型，具体步骤如下：

步骤1，依据以目标优化区域内的石油炼化装置和几何参数，利用CFD前处理软件建立三维CFD模型，针对危险气体的特性在设定高度设置监测层，并以标准规定的布置间距划分平面网格，取网格节点为监测点，该监测点即为探测器的选址备选点。

步骤2，构建目标优化区域的危险气体泄漏场景集，每个场景用i表示，i∈[1,I]，所述危险泄漏场景集包括泄漏源集的位置参数、孔径参数和风场集的风向、风速参数任意组合出得的多个泄漏场景的集合；各个泄漏场景的发生概率表示为：

P_i＝P(l_ed)·P(w_θU) (0-1)

其中，P(l_ed)—e设备出现孔径为d的泄漏源发生概率；P(w_θU)—风向为θ、风速为U的风场发生频率。

采用CFD求解器对所述三维CFD模型进行数值模拟，记录每一危险气体泄漏场景i在所述监测点的“监测时间-泄漏浓度”数据序列。

步骤3，根据可燃气体和有毒气体检测规范，设定符合现场需求的危险气体报警浓度阈值，当某一监测点到达报警浓度时，根据“监测时间-泄漏浓度”数据序列计算该报警浓度所对应的监测时间点所有监测点处危险气体浓度的累加值，所述危险气体浓度的累加值即为实际危险气体浓度值；

步骤4，依据危险气体性质的不同，将任一监测点j的实际危险气体浓度值转化为危险因素剂量，危险因素作用在任一监测点j处的人员死亡概率值，针对有毒气体泄漏，危险因素剂量为任意监测点j的毒物浓度剂量；针对有毒气体泄漏，危险因素剂量为任一监测点j的毒物浓度剂量；针对可燃气体泄漏，危险因素剂量为需要将任一监测点j的可燃为发生火灾事故的热辐射量；以此作为危险因素剂量。所述危险因素作用在任一监测点j处的人员死亡概率值表示为：

其中，U_j—危险因素作用在监测点j处的人员死亡概率值；ξ—危险因素类型，有毒气体/可燃气体；—危险因素ξ的相关参数；D_j—危险因素剂量。

任一监测点j处的人员死亡概率表示为：

其中，t—人员暴露于危险因素的时间。

步骤5，根据上述计算的泄漏场景发生概率、人员死亡概率，当存在可燃气体泄漏时，需根据经验和标准确定各监测点j处的点火概率，而当泄漏气体仅为有毒气体时f_i,j＝1。因此，当危险因素ξ作用在不同泄漏场景i时的累积个人风险值F的计算方法为：

其中，I—泄漏场景总数；J—探测器备选点总数；P_i—泄漏场景i的发生概率；f_i,j—第i个泄漏场景下监测点j处的点火概率；β_i,j—第i个泄漏场景下备选点j处的死亡概率修正因子；V_i,j—第i个泄漏场景下备选点j处的人员死亡概率；

在选址方案作用下的风险收益值Benifits的计算方法为：

其中，Fmax—在探测器选址方案的作用下仍潜在的事故风险值的最大值，即；—在布置p个探测器选址方案下的累积个人风险值。

(6)选址方案在探测器生命周期内的成本投入值Costs的计算方法：

Costs＝p·(c₁+c₂+n·r)+n·t (0-6)

其中，p—选址方案中探测器的数量；n—探测器的寿命周期；c₁,c₂—分别为探测器的购置和安装单价；n·t—探测器生命周期内定期培训产生的费用。

布置p个探测器的选址方案的投资收益比表示为：

(7)同时以决策方案的累计个人风险值最小和成本收益比最小为优化目标，建立考虑成本-收益的危险气体探测器多目标选址优化模型。模型如下：

s.t.

其中，Y_i,j—二元决策变量，在危险因素作用的第i个泄漏场景下，监测点j处达到报警阈值时的累积个人风险值相对最小时取值为1，否则为0；y_j—二元决策变量，监测点j处达到报警阈值时的累积个人风险值相对最小时取值为1，否则为0；d—不均衡因子DF，表示企业的成本投入能力；

约束条件(0-9)表示企业可以接受的成本收益比的合理范围；约束条件(0-10)确保每个泄漏场景下可以使该场景累积个人风险最小的探测器布置点只能有一个；约束条件(0-12)明确了人员死亡概率的计算方法。

根据本发明的第二目的，本发明还提供了一种基于成本和收益的气体探测器选址装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法。

根据本发明的第三目的，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法。

本发明所述三维CFD模型是指Computational Fluid Dynamics，即计算流体力学。

上述虽然对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立三维CFD模型，在所述三维CFD模型的设定高度设置监测层，在所述监测层划分平面网格，将平面网格节点设置为监测点，该监测点即为探测器的选址备选点；

步骤2，构建危险气体泄漏场景集，计算每一泄漏场景的发生概率，记录每一危险气体泄漏场景在所述监测点的“监测时间-泄漏浓度”数据序列；

步骤3，根据所述数据序列计算出任一监测点j的实际危险气体浓度值；

步骤4，依据危险气体性质的不同，将任一监测点j的实际危险气体浓度值转化为危险因素剂量，计算危险因素作用在任一监测点j处的人员死亡概率值，利用所述人员死亡概率值计算任一监测点j的人员死亡概率；

步骤5，根据所述人员死亡概率值计算危险因素作用于每一泄漏场景i时的累积个人风险值和任一探测器选址方案下的风险收益值；

步骤6，估算任一探测器选址方案下的成本投入值，并利用所述风险收益值计算成本收益比；

步骤7，以累计个人风险值最小和成本收益比最小为优化目标建立探测器选址计算模型；

步骤8，对所述气体探测器选址计算模型进行求解，优选出最佳探测器选址方案。

2.如权利要求1所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，其特征在于，步骤1中所述三维CFD模型是利用CFD前处理软件建立的三维网格模型，三维CFD模型的建立以目标优化区域内的石油炼化装置所在的位置和该装置的几何参数为依据，所述监测层的设定以危险气体的特性为依据。

3.如权利要求1所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，其特征在于，步骤2中所述数据序列通过采用CFD求解器对所述三维CFD模型进行数值模拟得出。

4.如权利要求1所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，其特征在于，步骤2中所述危险泄漏场景集包括泄漏源集的位置参数、孔径参数和风场集的风向、风速参数任意组合出得的多个泄漏场景的集合。

5.如权利要求1所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，其特征在于，步骤3中所述实际危险气体浓度值的计算过程如下：根据可燃气体和有毒气体检测规范，设定符合现场需求的危险气体报警浓度阈值，当某一监测点到达报警浓度时，根据“监测时间-泄漏浓度”数据序列计算该报警浓度所对应的监测时间点所有监测点处危险气体浓度的累加值，所述危险气体浓度的累加值即为实际危险气体浓度值。

6.如权利要求1所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，其特征在于，步骤4中针对有毒气体泄漏，危险因素剂量为任一监测点j的毒物浓度剂量。

7.如权利要求1所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，其特征在于，步骤4中针对可燃气体泄漏，危险因素剂量为需要将任一监测点j的可燃物发生火灾事故的热辐射量。

8.如权利要求1所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法，其特征在于，步骤(6)中成本投入值包括探测器的购置、安装、操作培训、定期维护和标定产生的费用。

9.一种基于成本和收益的气体探测器选址装置，其特征在于，所述装置包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8任一所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时执行如权利要求1-8任一所述的基于成本和收益的气体探测器选址计算方法。