CN110163500A - 一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，具体涉及风险评估技术领域，包括评估步骤具体为：S1：事故树分析，从一个可能的事件开始，一层一层地分析引起事故的触发事件、直接原因和间接原因，并分析这些事故原因的相互逻辑关系，用逻辑树图把这些原因及它们的逻辑关系表示出来，分析步骤如下。本发明通过采用事故树、层次分析法和模糊综合评价对储油罐区进行评价，辨识储油罐区的危险因素，构建事故树，进行结构重要度分析，科学的选择出模糊综合评价的评估集合，接着进行模糊综合评价，评估罐区的危险等级，全面地考虑影响事故发生的因素，准确地对储油罐区作出评价，提高风险评估的准确性。

Description

一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法

技术领域

本发明涉及风险评估技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法。

背景技术

近些年，随着社会的发展，储油罐区的规模越来越大，与此同时，储油罐区的风险也越来越高。储油罐区储存有大量的易燃易爆物质，极易发生火灾、爆炸事故，储油罐区一旦发生火灾，火灾蔓延快，火速快，并且伴有浓雾和毒气产生，火势难以控制，在火灾发生后，在辐射热的作用下，油品会出现沸腾甚至喷出油罐的情况，使事故恶化。储油罐区着火，一般伴随着爆炸事故，爆炸冲击波会对周围储罐造成破坏，致使火灾进一步扩大。储油罐区火灾爆炸事故往往造成重大经济损失和环境污染问题。

储油罐区的风险评估工作是十分重要的，全面、准确的风险评估，可以为事故预防、规章的制定、事故救援和减少事故损失提供参考，安全管理人员通过评估可以加深对储油罐区的认识，对危险点和危害点有更加全面的认识，根据评估结果制定并实施应急救援预案，岗位操作人员根据安全规章和应急救援预案及时、准确的做出响应，确保人身安全。

安全分析方法可以分为定性和定量两大类，事故树是既可定性分析又可定量分析，是应用十分广泛的一个安全分析方法。陈宝荣对“储罐油品爆炸燃烧”进行了事故树定性分析，从其研究结果中，可以看到引起罐区事故的原因有很多,这意味着罐区的安全管理和安全生产工作难度很大，导致储油罐区火灾爆炸的原因不同，所采取得预防措施、事故应急救援方案等都需要进行相应的变化，但是预防火灾爆炸事故，无非从可燃物和着火源入手，防止可燃物的产生，对于储油罐区来说，就是预防油气泄漏。

定性分析方法仅仅是从“质”上分析，只能得到“危险”或者“安全”等大概的结论，显然，在安全生产中仅仅进行定性分析是满足不了对安全生产的要求，定量分析方法在定性分析的基础上，深入研究“量”的问题，能真实量化危险，可以得到事故发生概率和事故严重程度，这大大方便了人们进行安全管理和制定针对性的措施。

现有技术中将定性的RBI技术与声学在线检测技术相结合，对某储油罐进行了风险检验及再评价，从她的研究报告中可以看出该方法非常有利于设备的安全运行和检修，并且大大降低安全生产的成本，综合运用IBR技术和易燃、易爆、有毒重大危险源评价法，以成品车间汽油罐区为主要研究对象，提出针对重大危险源的风险检验方法，通过对汽油罐区的风险评价，确定了储罐区的风险等级。

但是，RBI技术存在一些问题，RBI不具有在特定设备和管线中找出重点部位的功能，没有考虑结构和焊缝的缺陷问题，管线分析中不能分段，不能进行应力分析计算，对某些风险考虑不周，对“失效”的概念相对模糊，对特定的失效模式没有准确的评估和寿命分析。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，通过采用事故树、层次分析法和模糊综合评价对储油罐区进行评价，辨识储油罐区的危险因素，构建事故树，进行结构重要度分析，科学的选择出模糊综合评价的评估集合，接着进行模糊综合评价，评估罐区的危险等级，全面地考虑影响事故发生的因素，准确地对储油罐区作出评价，提高风险评估的准确性，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，评估步骤具体为：

S1：事故树分析，从一个可能的事件开始，一层一层地分析引起事故的触发事件、直接原因和间接原因，并分析这些事故原因的相互逻辑关系，用逻辑树图把这些原因及它们的逻辑关系表示出来，分析步骤如下：

S1.1：准备阶段，确定所要分析的系统，合理的确定该系统的边界条件，熟悉系统，全面了解系统的运行情况或生产流程，调查事故，收集该系统以前发生的事故的资料，包括未遂事故，分析系统过去、现在和将来可能发生的失效模式，其他储油罐区发生的事故也可以作为参考；

S1.2：编制事故树，利用直观分析法确定顶上事件，即事故发生的结果，选择容易发生且造成的事故后果严重的事件；

S1.3：事故树定性分析，根据事故树的结构和各事件间的逻辑关系，构建布尔代数模型，在此基础上进行化简，将事故树转化为成功树，也即是将事故树中“或门”转换为“与门”，而“与门”转换为“或门”，以求得最小割集和最小径集，通过最小割集确定基本事件的结构重要度；

S1.4：事故树定量分析，根据基本事件发生的概率，运用布尔代数模型计算顶事件发生的概率、概率重要度和临界重要度；

S2：层次分析法分析，将复杂的系统，分解成目标层、准则层和对象层三层，在此基础上进行事件的风险分析评估，分析步骤如下：

S2.1：建立层次结构模型,将各事件因素层次化，最后建立层次结构模型，层次模型主要包括目标层、准则层和对象层，目标层在最上方，通常只有一个因素，该因素代表了分析的最高准则，也是进行层次分析的目的，最下层是方案层，在层次分析模型中属于最低层次，它包含了所有造成顶事件的基本事件，中间设有一层或多层，这一层次包含了影响顶上事件的许多因素，即中间事件；

S2.2：构造成对比较矩阵，确定各事件对顶上事件的权重时，采用两两重要性程度之比的形式表示出两个方案的相应重要性程度等级,在n个元素中进行取值，比较第i个元素与第j个元素相对上一层某个因素的重要性时，使用数量化的相对权重a_ij来描述，构建成对比较矩阵；

S2.3：计算各指标权重；

S2.4：一致性检验，首先计算出一致性比例CI，根据随机一致性指标标准取RI的值，最后计算出一致性比例CR,以一致性比例CR为判断标准，比较判断矩阵的一致性；

S3：模糊综合评价，综合考虑事物的多个方面，分别建立一级模型和多级模型，获得个体因素在不同指标水平下的模糊综合评价集和多因素在不同指标水平下的模糊综合评价集，归一化处理后得到评价集分布结果，并以此推断风险发生的可能性。

优选的，所述S2.2中a_ij可以从1至9中取值，其中数值分别取1-9作为标度，其中1表示以上一层元素为基准，表示两个元素同等重要、3表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素稍微重要、5表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素明显重要、7表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素重要的多、9表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素极端重要、2、4、6和8表示介于对应1-9标度的中间值，若元素i与元素j的重要性之比为a_ij，那么元素j与元素i的重要性之比为

优选的，所述S1.3中事故树的定性分析主要指结构重要度分析，结构重要度分析是从事故树的结构上进行分析，分析各基本事件对顶事件影响的大小，最小割集是指导致顶上事件发生的最低限度的基本事件的集合，利用布尔代数法求最小割集，当最小割集确定后，计算基本事件的结构重要度，公式如下：

其中K_j表示含有基本事件i的最小割集，n_j表示K_j中的基本事件数，n_j-1表示2的指数。

优选的，所述S2.3中各指标权重，首先计算某层的特征向量W，并且使得该特征向量归一化，即使该层的相对权重的和为1，具体步骤如下：

1)将判断矩阵中每行元素累乘：

式中，i表示第i行，a_ij表示i行的元素；

2)对m_i开n次方根：

其中，n表示i行元素的个数；

3)对进行归一化：

特征向量W_i＝(w₁,w₂,…,w_n)^T即为对应的权重值；

4)计算λ_max：

其中λ_max为最大特征值，A为判断矩阵。

优选的，所述S2.4中n取值区间1-9对应的随机一致性指标取RI的值分别为：0、0、0.58、0.90、1.12、1.24、1.32、1.41和1.45，一致性指标CI的公式具体为:

一致性比例CR的公式具体为:

当CR＜0.1时，判断矩阵的不一致程度在容许范围内，有满意的一致性，根据该矩阵计算出的权重向量可以接受。

优选的，所述S3中建立一级模型的步骤为：

1)确定评价因素体系，建立评判对象的因素论域U，即

U＝{u₁,u₂,…,u_n}

2)确定评语等级论域V，对被评价对象的一个划分，即

V＝{v₁,v₂,…,v_n}

3)进行单因素评价，建立模糊关系矩阵R，即

其中r_ij为U中因素u_i对应V中等级v_j的隶属关系，即从因素ui着眼评价对象被评为v_j等级的隶属关系；

4)确定评判因素权向量A，采用模糊方法对每个因素赋予不同的权重，表示为U上的一个模糊子集，即

A＝{a₁,a₂,…,a_n}

并且规定

5)选择合成算子，指合成A和R要用到的计算方法，进行综合评判，公式如下：

式中表示合成算子，R是模糊矩阵，并且R由专家进行评定；

所述S3中建立多级模型，首先对最底层次的各个因素进行综合评价，以此类推，一层一层向上评价，直到评价到最高层次为止，具体步骤如下：

1)将因素集U分为几个子集的形式，再对其子集U_i(i＝1,2…，P)细分；

2)在上述分级基础上，从第二级开始计算，将第二级作为一级模糊综合评价模型，对其按照一级模型进行评价；

3)在上一步计算的结果上，第二级相对于第一级又是个一级模型，继续按照一级模型进行评价，上一步得到的结果为B_i，总的模糊评价矩阵R_i＝(B₁ B₂…B_n)^T，多次反复上述步骤，直至综合评判结果满意。

本发明的技术效果和优点：

1、通过采用事故树、层次分析法和模糊综合评价对储油罐区进行评价，辨识储油罐区的危险因素，构建事故树，进行结构重要度分析，科学的选择出模糊综合评价的评估集合，接着进行模糊综合评价，评估罐区的危险等级，全面地考虑影响事故发生的因素，准确地对储油罐区作出评价，提高风险评估的准确性；

2、通过将事故树化简后得到的最小径集中事故树筛选评估集，层次分析法确定各指标的权重，通过模糊数学理论进行模糊综合评价，弥补了事故树等传统分析方法的缺陷，避免因主观臆断导致结果偏差，评价结果符合客观实际，具有很强的参考性，通过最小割集或最小径集了解降低系统危险性的预防措施和选择确保系统安全的最佳方案，降低事故的可能性。

附图说明

图1为本发明的联合站平面图。

图2为本发明的事故树状图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

本发明提供了一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，评估步骤具体为：

S1：事故树分析，从一个可能的事件开始，一层一层地分析引起事故的触发事件、直接原因和间接原因，并分析这些事故原因的相互逻辑关系，用逻辑树图把这些原因及它们的逻辑关系表示出来，分析步骤如下：

S1.1：准备阶段，确定所要分析的系统，合理的确定该系统的边界条件，熟悉系统，全面了解系统的运行情况或生产流程，调查事故，收集该系统以前发生的事故的资料，包括未遂事故，分析系统过去、现在和将来可能发生的失效模式，其他储油罐区发生的事故也可以作为参考；

S1.2：编制事故树，利用直观分析法确定顶上事件，即事故发生的结果，选择容易发生且造成的事故后果严重的事件；

S1.3：事故树定性分析，根据事故树的结构和各事件间的逻辑关系，构建布尔代数模型，在此基础上进行化简，将事故树转化为成功树，也即是将事故树中“或门”转换为“与门”，而“与门”转换为“或门”，以求得最小割集和最小径集，通过最小割集确定基本事件的结构重要度；

S1.4：事故树定量分析，根据基本事件发生的概率，运用布尔代数模型计算顶事件发生的概率、概率重要度和临界重要度；

S2：层次分析法分析，将复杂的系统，分解成目标层、准则层和对象层三层，在此基础上进行事件的风险分析评估，分析步骤如下：

S2.1：建立层次结构模型,将各事件因素层次化，最后建立层次结构模型，层次模型主要包括目标层、准则层和对象层，目标层在最上方，通常只有一个因素，该因素代表了分析的最高准则，也是进行层次分析的目的，最下层是方案层，在层次分析模型中属于最低层次，它包含了所有造成顶事件的基本事件，中间设有一层或多层，这一层次包含了影响顶上事件的许多因素，即中间事件；

S2.2：构造成对比较矩阵，确定各事件对顶上事件的权重时，采用两两重要性程度之比的形式表示出两个方案的相应重要性程度等级,在n个元素中进行取值，比较第i个元素与第j个元素相对上一层某个因素的重要性时，使用数量化的相对权重a_ij来描述，构建成对比较矩阵；

a_ij可以从1至9中取值，其中数值分别取1-9作为标度，其中1表示以上一层元素为基准，表示两个元素同等重要、3表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素稍微重要、5表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素明显重要、7表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素重要的多、9表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素极端重要、2、4、6和8表示介于对应1-9标度的中间值，若元素i与元素j的重要性之比为a_ij，那么元素j与元素i的重要性之比为

优选的，所述S1.3中事故树的定性分析主要指结构重要度分析，结构重要度分析是从事故树的结构上进行分析，分析各基本事件对顶事件影响的大小，最小割集是指导致顶上事件发生的最低限度的基本事件的集合，利用布尔代数法求最小割集，当最小割集确定后，计算基本事件的结构重要度，公式如下：

其中K_j表示含有基本事件i的最小割集，n_j表示K_j中的基本事件数，n_j-1表示2的指数；

S2.3：计算各指标权重，首先计算某层的特征向量W，并且使得该特征向量归一化，即使该层的相对权重的和为1，具体步骤如下：

1)将判断矩阵中每行元素累乘：

式中，i表示第i行，a_ij表示i行的元素；

2)对m_i开n次方根：

其中，n表示i行元素的个数；

3)对进行归一化：

特征向量W_i＝(w₁,w₂,…,w_n)^T即为对应的权重值；

4)计算λ_max：

其中λ_max为最大特征值，A为判断矩阵。

优选的，所述S2.4中n取值区间1-9对应的随机一致性指标取RI的值分别为：0、0、0.58、0.90、1.12、1.24、1.32、1.41和1.45，一致性指标CI的公式具体为:

一致性比例CR的公式具体为:

当CR＜0.1时，判断矩阵的不一致程度在容许范围内，有满意的一致性，根据该矩阵计算出的权重向量可以接受；

S2.4：一致性检验，首先计算出一致性比例CI，根据随机一致性指标标准取RI的值，最后计算出一致性比例CR,以一致性比例CR为判断标准，比较判断矩阵的一致性；

S3：模糊综合评价，综合考虑事物的多个方面，分别建立一级模型和多级模型，获得个体因素在不同指标水平下的模糊综合评价集和多因素在不同指标水平下的模糊综合评价集，归一化处理后得到评价集分布结果，并以此推断风险发生的可能性；

建立一级模型的步骤为：

1)确定评价因素体系，建立评判对象的因素论域U，即

U＝{u₁,u₂,…,u_n}

2)确定评语等级论域V，对被评价对象的一个划分，即

V＝{v₁,v₂,…,v_n}

3)进行单因素评价，建立模糊关系矩阵R，即

其中r_ij为U中因素u_i对应V中等级v_j的隶属关系，即从因素u_i着眼评价对象被评为v_j等级的隶属关系；

4)确定评判因素权向量A，采用模糊方法对每个因素赋予不同的权重，表示为U上的一个模糊子集，即

A＝{a₁,a₂,…,a_n}

并且规定

5)选择合成算子，指合成A和R要用到的计算方法，进行综合评判，公式如下：

式中表示合成算子，R是模糊矩阵，并且R由专家进行评定；

建立多级模型，首先对最底层次的各个因素进行综合评价，以此类推，一层一层向上评价，直到评价到最高层次为止，具体步骤如下：

1)将因素集U分为几个子集的形式，再对其子集U_i(i＝1,2…，P)细分；

2)在上述分级基础上，从第二级开始计算，将第二级作为一级模糊综合评价模型，对其按照一级模型进行评价；

3)在上一步计算的结果上，第二级相对于第一级又是个一级模型，继续按照一级模型进行评价，上一步得到的结果为B_i，总的模糊评价矩阵R_i＝(B₁ B₂…B_n)^T，多次反复上述步骤，直至综合评判结果满意。

实施例2：

一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，评估步骤具体为：

对储油罐区进行事故树分析，其具体步骤如下：

首先确定顶上事件，储油罐区的事故的主要类型是火灾和爆炸，且一般事故后果十分严重，因此以储油罐区燃烧爆炸事故作为顶事件；

然后对事故原因分析，见图1所示，储油罐区存在引起火灾的三个条件：可燃物质、点火源和氧气，可燃物质主要是由于油品泄露、蒸发形成的油蒸汽，点火源的来源十分广泛，职工在罐区内抽烟、金属撞击产生的火花、静电放电、雷击等，当可燃物质达到爆炸极限时，均可引起火灾爆炸，氧气存在于空气中，由于储油罐区是个开放的空间，因此氧气是无处不在的；

进一步编制事故树，如图2可见，事故树事件要素和各事件的树状分布，其中各事件要素代表的具体含义见表1所示：

表1 事故树基本事件含义对照汇总

对结构函数与结构重要度分析，利用布尔代数方法可将该事故树化简，

得到下列结构函数：

T＝A₁·A₂＝(B₁+B₂+B₃+B₄+B₅)·C₄·C₅

由于事故树中“或门”较多，最后化简得到的最小割集数量也比较多，

不利于分析，所以，我们将事故树转化为成功树，也即是将事故树中“或门”转换为“与门”，而“与门”转换为“或门”，所有事件均加“’”表示取反，即事件不发生，得到下列结构函数：

T′＝A′₁+A′₂＝B′₁·B′₂·B′₃·B′₄·B′₅+C′₄+C′₅

＝X′₁·X′₂·X′₃·X′₄·X′₅·X′₆·X′₇·X′₈·X′₉·X′₁₀·X′₁₁·X′₁₂·X′₁₃·X′₁₆·X′₁₇·X′₁₈·X′₁₉+X′₁·X′₂·X′₃·X′₄·X′₅·X′₆·X′₇·X′₈·X′₉·X′₁₄·X′₁₅·X′₁₆·X′₁₇·X′₁₈·X′₁₉+X′₁·X′₂·X′₃·X′₄·X′₅·X′₆·X′₇·X′₈·X′₉·X′₁₀·X′₁₁·X′₁₂·X′₁₃·X′₁₆·X′₁₇·X′₁₈·X′₂₀·X′₂₁·X′₂₂+X′₁·X′₂·X′₃·X′₄·X′₅·X′₆·X′₇·X′₈·X′₉·X′₁₄·X′₁₅·X′₁₆·X′₁₇·X′₁₈·X′₂₀·X′₂₁·X′₂₂+X′₂₃·X′₂₄+X′₂₅·X′₂₆·X′₂₇

成功树的最小径集为：

P₅＝{X′₂₃，X′₂₄}

P₆＝{X′₂₅，X′₂₆，X′₂₇}

根据最小径集可知，X′₁-X′₉，X′₁₀-X′₁₃，X′₁₄-X′₁₅，X′₁₆-X′₁₈，X′₂₀-X′₂₂，X′₂₃-X′₂₄，X′₂₅-X′₂₇分别具有相同的结构重要度，因此在分析结构重要度时，只需考虑X′₁、X′₁₀、X′₁₄、X′₁₆、X′₁₉、X′₂₀、X′₂₃和X′₂₅的结构重要度即可，由结构重要度系数近似计算公式三可得到：

因此有

I_φ(23)＝I_φ(24)＞I_φ(25)＝I_φ(26)＝I_φ(27)＞I_φ(1)＝I_φ(2)＝I_φ(3)＝I_φ(4)

＝I_φ(5)＝I_φ(6)＝I_φ(7)＝I_φ(8)＝I_φ(9)＝I_φ(16)＝I_φ(17)＝I_φ(18)

＞I_φ(14)＝I_φ(15)＝I_φ(19)＞I_φ(20)＝I_φ(21)＝I_φ(22)＞I_φ(10)

＝I_φ(11)＝I_φ(12)＝I_φ(13)

进行事故树分析的目的是选择出对系统事故有显著影响的关键风险因素，将这些关键因素作为评估集合，并构成了风险评估的指标体系，为接下来的层次分析法做好铺垫；

在事故树分析后，根据结构重要度分析的结果，选择事件X1—X9、X16—X18和X23—X27作为接下来的评估集合，层次分析法可以通过将复杂的系统层层分解，每层之间的影响因素相互独立，上层为下层影响因素的准则，基于层次分析法的一般分析过程，将储油罐区的风险评估分为3层，第一层为目标层，即储油罐区火灾爆炸，第二层为准则层，包括人的因素、机器的因素和环境及管理因素，第三层为指标层，该层包括密封不良、自然通风不足等17个因素，储油罐区火灾爆炸危险评估体系层次结构见表2所示：

表2 储油罐区火灾爆炸危险评估体系层次结构

应用层次分析法确定指标权重，将各因素两两比较，按照数值标度进行取值，建立判断矩阵，根据专家的意见，从人的因素(u1)、机器的因素(u2)和环境及管理因素(u3)3个方面建立判断矩阵A，判断矩阵见表3所示：

表3 判断标准参照

A	u1	u2	u3
				u1	1	1/3	5
u2	3	1	7
				u3	1/5	1/7	1

将表3转换为判断矩阵A为：

利用方根法计算判断矩阵的最大特征根和其对应的特征向量：

①计算判断矩阵第i行元素乘积Mi

M1＝1×1/3×5＝1.6667

M2＝3×1×7＝21

M3＝1/5×1/7×1＝0.0286

②对Mi开3次方根

③将归一化处理

特征向量W＝(0.27895 0.6491 0.07195)^T

④计算判断矩阵最大特征根

⑤一致性检验

为保证得到的结果合理，要对每个判断矩阵进行一致性检验，以观察其是否具有满意的一致性，当CR<0.1时，认为一致性可以接受，否则要重新构造判断矩阵。

计算一致性指标CI：

计算一致性比例：

由随机一致性指标可知，n＝3时，RI＝0.58

CR＝0.056<0.1，所以认为判断矩阵的结果可以接受，求得的权重值可以使用。

同理，计算人的因素、机器的因素和环境及管理因素各评价子因素的权重值见表4所示：

表4 人的因素、机器的因素和环境及管理因素各评价子因素的权重值

由表4可知，对象层到准则层的权重值如下：

A₁＝(0.0465,0.1120,0.1989,0.4555,0.0398,0.0398,0.1075)

A₂＝(0.2814,0.1774,0.1039,0.0420,0.1711,0.0609,0.0609，0.1039)

A₃＝(0.8333,0.1667)

将储油罐区火灾爆炸危险评估指标分成5个等级：

V＝{V₁ V₂ V₃ V₄ V₅}

其中，V1表示非常高的风险，V2表示高危险，V3表示中等风险，V4表示低风险，V5表示风险极低。

此次评价邀请了6位专家和4位工作人员进行安全检查表评价，根据安全检查表的统计结果，得到的单因素评价向量建立多因素模糊评价矩阵见表5所示：

表5 一级指标和二级指标及其评估分数

基于上表，评估矩阵R可以写成如下：

个体因素在不同指标水平下的模糊综合评价集合为：

B₂＝A₂·R₂＝(0.3203,0.0208,0.2002,0.0833,0.0084)

B₃＝A₃·B₃＝(0.0833，0.5,0.4，0.0167,0)

归一化处理结果：

0.33+0.16+0.18+0.09+0.01＝0.77

B＝(0.33/0.77，0.16/0.77，0.18/0.77，0.09/0.77，0.01/0.77)

B＝(0.43,0.21,0.23,0.12,0.01)

上式表明，对储油罐区火灾爆炸危险按5个等级评价时，所得的结果分布；

对各等级按百分制给分，可以求得系统的总得分f，根据总得分f的值划分风险等级，并以此作为事故发生的可能性，风险等级划分见表6所示：

表6 风险等级对照表

分数	100	90	80	70	60
						危险等级	风险极高	高风险	中等风险	低风险	风险极低

在本实施例中求储油罐区火灾爆炸危险得总分数f值：

f＝0.43×100+0.21×90+0.23×80+0.12×70+0.01×60＝89.3

结果表明，风险等级为中等风险，发生火灾爆炸事故可能性较大；

通过采用事故树、层次分析法和模糊综合评价对储油罐区进行评价，首先，辨识储油罐区的危险因素，构建事故树，进行结构重要度分析，科学的选择出模糊综合评价的评估集合，接着进行模糊综合评价，评估罐区的危险等级，全面地考虑了影响事故发生的因素，准确地对储油罐区作出评价；

对某联合站进行事故树结构重要度分析，在27个基本事件中，结构重要度最大的是储油罐密封不良和管线阀门损坏两事件，在对事故树化简后得到的最小径集中，{X′₂₃，X′₂₄}和{X′₂₅，X′₂₆，X′₂₇}数量较少，这提供了保证系统安全运行的方案，也即预防这5个事件发生，将降低事故的可能性。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，其特征在于：评估步骤具体为：

S1：事故树分析，从一个可能的事件开始，一层一层地分析引起事故的触发事件、直接原因和间接原因，并分析这些事故原因的相互逻辑关系，用逻辑树图把这些原因及它们的逻辑关系表示出来，分析步骤如下：

S1.1：准备阶段，确定所要分析的系统，合理的确定该系统的边界条件，熟悉系统，全面了解系统的运行情况或生产流程，调查事故，收集该系统以前发生的事故的资料，包括未遂事故，分析系统过去、现在和将来可能发生的失效模式，其他储油罐区发生的事故也可以作为参考；

S1.2：编制事故树，利用直观分析法确定顶上事件，即事故发生的结果，选择容易发生且造成的事故后果严重的事件；

S1.3：事故树定性分析，根据事故树的结构和各事件间的逻辑关系，构建布尔代数模型，在此基础上进行化简，将事故树转化为成功树，也即是将事故树中“或门”转换为“与门”，而“与门”转换为“或门”，以求得最小割集和最小径集，通过最小割集确定基本事件的结构重要度；

S1.4：事故树定量分析，根据基本事件发生的概率，运用布尔代数模型计算顶事件发生的概率、概率重要度和临界重要度；

S2：层次分析法分析，将复杂的系统，分解成目标层、准则层和对象层三层，在此基础上进行事件的风险分析评估，分析步骤如下：

S2.1：建立层次结构模型,将各事件因素层次化，最后建立层次结构模型，层次模型主要包括目标层、准则层和对象层，目标层在最上方，通常只有一个因素，该因素代表了分析的最高准则，也是进行层次分析的目的，最下层是方案层，在层次分析模型中属于最低层次，它包含了所有造成顶事件的基本事件，中间设有一层或多层，这一层次包含了影响顶上事件的许多因素，即中间事件；

S2.2：构造成对比较矩阵，确定各事件对顶上事件的权重时，采用两两重要性程度之比的形式表示出两个方案的相应重要性程度等级,在n个元素中进行取值，比较第i个元素与第j个元素相对上一层某个因素的重要性时，使用数量化的相对权重a_ij来描述，构建成对比较矩阵；

S2.3：计算各指标权重；

S2.4：一致性检验，首先计算出一致性比例CI，根据随机一致性指标标准取RI的值，最后计算出一致性比例CR,以一致性比例CR为判断标准，比较判断矩阵的一致性；

S3：模糊综合评价，综合考虑事物的多个方面，分别建立一级模型和多级模型，获得个体因素在不同指标水平下的模糊综合评价集和多因素在不同指标水平下的模糊综合评价集，归一化处理后得到评价集分布结果，并以此推断风险发生的可能性。

2.根据权利要求1所述的一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，其特征在于：所述S2.2中a_ij可以从1至9中取值，其中数值分别取1-9作为标度，其中1表示以上一层元素为基准，表示两个元素同等重要、3表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素稍微重要、5表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素明显重要、7表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素重要的多、9表示以上一层元素为基准，前一元素比后一元素极端重要、2、4、6和8表示介于对应1-9标度的中间值，若元素i与元素j的重要性之比为a_ij，那么元素j与元素i的重要性之比为：

3.根据权利要求1所述的一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，其特征在于：所述S1.3中事故树的定性分析主要指结构重要度分析，结构重要度分析是从事故树的结构上进行分析，分析各基本事件对顶事件影响的大小，最小割集是指导致顶上事件发生的最低限度的基本事件的集合，利用布尔代数法求最小割集，当最小割集确定后，计算基本事件的结构重要度，公式如下：

其中K_j表示含有基本事件i的最小割集，n_j表示K_j中的基本事件数，n_j-1表示2的指数。

4.根据权利要求1所述的一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，其特征在于：所述S2.3中各指标权重，首先计算某层的特征向量W，并且使得该特征向量归一化，即使该层的相对权重的和为1，具体步骤如下：

1)将判断矩阵中每行元素累乘：

式中，i表示第i行，a_ij表示i行的元素；

2)对m_i开n次方根：

其中，n表示i行元素的个数；

3)对进行归一化：

特征向量W_i＝(w₁,w₂,…,w_n)^T即为对应的权重值；

4)计算λ_max：

其中λ_max为最大特征值，A为判断矩阵。

5.根据权利要求1所述的一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，其特征在于：所述S2.4中n取值区间1-9对应的随机一致性指标取RI的值分别为：0、0、0.58、0.90、1.12、1.24、1.32、1.41和1.45，一致性指标CI的公式具体为:

一致性比例CR的公式具体为:

当CR＜0.1时，判断矩阵的不一致程度在容许范围内，有满意的一致性，根据该矩阵计算出的权重向量可以接受。

6.根据权利要求1所述的一种基于模糊故障树的储油罐区火灾爆炸风险评估方法，其特征在于：所述S3中建立一级模型的步骤为：

1)确定评价因素体系，建立评判对象的因素论域U，即

U＝{u₁,u₂,…,u_n}

2)确定评语等级论域V，对被评价对象的一个划分，即

V＝{v₁,v₂,…,v_n}

3)进行单因素评价，建立模糊关系矩阵R，即

其中r_ij为U中因素u_i对应V中等级v_j的隶属关系，即从因素u_i着眼评价对象被评为v_j等级的隶属关系；

4)确定评判因素权向量A，采用模糊方法对每个因素赋予不同的权重，表示为U上的一个模糊子集，即

A＝{a₁,a₂,…,a_n}

并且规定

5)选择合成算子，指合成A和R要用到的计算方法，进行综合评判，公式如下：

式中表示合成算子，R是模糊矩阵，并且R由专家进行评定；

所述S3中建立多级模型，首先对最底层次的各个因素进行综合评价，以此类推，一层一层向上评价，直到评价到最高层次为止，具体步骤如下：

1)将因素集U分为几个子集的形式，再对其子集U_i(i＝1,2…，P)细分；

2)在上述分级基础上，从第二级开始计算，将第二级作为一级模糊综合评价模型，对其按照一级模型进行评价；

3)在上一步计算的结果上，第二级相对于第一级又是个一级模型，继续按照一级模型进行评价，上一步得到的结果为B_i，总的模糊评价矩阵R_i＝(B₁ B₂…B_n)^T，多次反复上述步骤，直至综合评判结果满意。