CN110866665B - 石化生产工艺的风险量化评估方法及系统 - Google Patents
石化生产工艺的风险量化评估方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110866665B CN110866665B CN201810983311.2A CN201810983311A CN110866665B CN 110866665 B CN110866665 B CN 110866665B CN 201810983311 A CN201810983311 A CN 201810983311A CN 110866665 B CN110866665 B CN 110866665B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- risk
- accident
- unit
- production process
- petrochemical production
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 123
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 111
- 238000011002 quantification Methods 0.000 claims abstract description 49
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 77
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 52
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 40
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 21
- 235000011470 Adenanthera pavonina Nutrition 0.000 claims description 11
- 240000001606 Adenanthera pavonina Species 0.000 claims description 11
- 238000012550 audit Methods 0.000 claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 claims description 11
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 10
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 8
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 7
- 230000008520 organization Effects 0.000 claims description 7
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 claims description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 3
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 claims 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 8
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 104
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 20
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 15
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 15
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 12
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 10
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 10
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 10
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 9
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 8
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 239000011241 protective layer Substances 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 3
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 3
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 3
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 3
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 3
- 238000012824 chemical production Methods 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000010791 quenching Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000002407 reforming Methods 0.000 description 2
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 2
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000005660 chlorination reaction Methods 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000011982 device technology Methods 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 239000000383 hazardous chemical Substances 0.000 description 1
- 238000005984 hydrogenation reaction Methods 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000012954 risk control Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000004073 vulcanization Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种石化生产工艺的风险量化评估方法及系统，属于石化企业安全管理技术领域，该方法应用于服务器，该方法包括：获取风险清单，其中风险清单中包括下属单位的石化生产工艺中所存在的风险要素，且风险要素包括该石化生产工艺所涉及的会导致化工事故的控制指标偏差项；确定风险要素所对应的危险事件，并评估各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率；以及根据所评估的各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率，确定石化生产工艺所对应的风险评分。由此，由对危险事件所评估的的这两个维度的数据确定石化生产工艺的风险评分，能更科学地指导了石化安管人员开展风险管理工作。
Description
技术领域
本发明涉及石化行业风险评估技术领域，具体地涉及石化生产工艺的风险量化评估方法及系统。
背景技术
随着我国石化行业的高速发展，火灾、爆炸事故时有发生，给人类的生产和生活带来了极大地威胁。因此，对石油化工装置开展危险性分析和风险评估，能够为石油化工企业采取有效措施避免或减少事故的发生提供依据，促进企业生产过程的本质安全化，减少石化企业生产事故发生。
石化装置工艺的风险评估和风险管理主要分为定性和定量两种方式。定性多为基于标准规范的评价判定，实施难度低，但是缺乏科学依据，且无法适用于所有风险事件类型；定量目前采用的是基于事故后果的评估或模拟，但其无法与石化装置工艺的危险事件进行关联，并偏重于事故后管理和分析，而导致石化装置风险管理与预防的科学性不足。
发明内容
本发明实施例的目的是提供一种石化生产工艺的风险量化评估方法及系统，用以量化危险事件对于石化装置工艺风险的后果评估，从而更有效地指导石化安管人员开展风险管控工作。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一方面提供一种石化生产工艺的风险量化评估方法，该方法应用于服务器，该方法包括：获取风险清单，其中所述风险清单中包括下属单位的石化生产工艺中所存在的风险要素，且所述风险要素包括该石化生产工艺所涉及的会导致化工事故的控制指标偏差项；确定所述风险要素所对应的危险事件，并评估各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率；以及根据所评估的各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率，确定所述石化生产工艺所对应的风险评分。
本发明实施例另一方面提供一种石化生产工艺的风险量化评估系统，该系统包括：获取单元，用于获取风险清单，其中所述风险清单中包括下属单位的石化生产工艺中所存在的风险要素，且所述风险要素包括该石化生产工艺所涉及的会导致化工事故的控制指标偏差项；危险事件风险量化单元，用于确定所述风险要素所对应的危险事件，并评估各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率；以及工艺风险评估单元，用于根据所评估的各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率，确定所述石化生产工艺所对应的风险评分。
本发明实施例又一方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行本申请上述的石化生产工艺的风险量化评估方法。
通过上述技术方案，由平台服务器确定风险清单中风险要素所对应的危险事件所导致的事故后果和该事故后果所对应的事故频率，从而由对危险事件所评估的的这两个维度的数据确定石化生产工艺的风险评分，使得该风险评分既关注在石化生产工艺的危险事件作用下事故发生的频率也关注事故后果的严重性，能更科学地指导了石化安管人员开展风险管理工作。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的系统架构示意图；
图2是本发明一实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的流程图；
图3A是本发明实施例所应用的风险定量评分表的示意图；
图3B是本发明实施例所应用的危险化学品生产、储存装置社会可接受风险标准坐标系的示意图；
图4是本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法中一优选实施方式的流程图；
图5示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图6A示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的风险地域分布热力图；
图6B示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图7示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图8示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图9A示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图9B示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图10示出的是服务器的功能结构框架示意图；
图11A示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图11B示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图11C示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图12示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图13示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图14示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图15示出的是应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的终端的终端用户界面截图；
图16是本发明一实施例的石化生产工艺的风险量化评估系统的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
如图1，其示出了应用本发明实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法的系统架构10，其包括下属单位终端101、上级终端102和服务器103，其中下属单位终端101、上级终端102都与服务器104通过路由器公司内网连接以组建成风险管理平台，其中服务器103可以是分别为下属单位终端101、上级终端102和集团终端103赋予相应的账号及端口访问和应用使用权限；需要说明的是，上级终端102可以是包括多层级的终端，例如企业、集团终端等，其也均可以是该网络中的一部分。并且，服务器103与下属单位终端101、上级终端102构成风险量化管理平台，使得服务器103可以与下属单位终端101通信交互以对下属单位的石化生产工艺进行量化评估，并还可以实现在上级终端102与下属单位终端101之间的数据流通，从而实现对风险的协同管理。
如图2所示，本发明一实施例的石化生产工艺的风险量化评估方法，包括：
S11、下属单位安全管理人员调研收集下属单位的石化生产工艺中所存在的风险要素，并制作包括所收集的风险要素的单位风险清单，其中风险要素包括该石化生产工艺中所采用的会导致生产事故的石化设备控制指标偏差项和/或其他项目，例如工艺采用的设备单元等；具体的，如果将石化生产工艺装置分为多个设备单元，且设备单元下设置有多个节点，风险要素可以是细化到对应工艺装置中所有的节点所对应的危险事件；作为示例，固定床重整装置下配置硫磺回收设备单元，以及在硫磺回收设备单元下设有节点酸性气放火炬，针对该节点酸性气放火炬存在多项危险事件的描述(例如在事故工况放火炬燃烧)，可以是通过将这些危险事件信息进行整合以形成对应的风险要素。
具体的，其可以是通过下属单位安全管理人员通过安全检查表、头脑风暴(集体讨论)、事故案例讨论和重大风险快速扫描(SCM)对下属单位的生产工艺中所存在的风险要素进行分析，统计可能会导致生产事故的石化设备或节点的控制指标偏差项和设备单元项，并将其整理成单位风险清单；作为示例，在固定床重整工艺或装置中，其所采用的石化设备可以是包括硫磺回收设备，以及其所对应的控制指标可以是硫磺回收设备下各个组成单元的控制偏差项，例如硫磺回收设备可以是包括节点尾气加热器、加氯还原反应器、蒸汽发生器和急冷塔、吸收塔等的控制偏差项，该控制偏差项例如具体可以是气入吸收塔温度、急冷塔顶气相温度、蒸汽发生器出口温度等。
S12、下属单位终端将单位风险清单上传至服务器。
具体的，可以是下属单位安全管理人员登录风险管理平台，并将该单位风险清单上传至服务器。
S13、服务器确定风险要素所对应的危险事件，并评估各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率。
具体的，服务器基于风险要素所对应的危险事件，统计节点下的多个危险事件，例如可以是首先在服务器中预先配置事件库、知识库和数据库，其中事件知识库中设置有多组关于控制风险要素与危险事件之间的关系，在该知识库和数据库中存储有多个初始事件所对应的事故发生频率。服务器可以是查询事件库，以确定导致风险要素(例如控制指标偏差项)的危险事件；作为替换实施方式，还可以是在风险要素中直接包含该危险事件，而无需该事件库。另外，服务器调用风险定量分析工具并结合数据库和知识库，确定节点下各危险事件所对应的事故后果和该事故后果相应的风险频率(或风险概率)，可以理解的是在工艺装置下配置有多个设备单元，而在设备单元下又分布有多个节点，每一危险事件都关联于对应的节点；示例性地，可以是在服务器中配置有HAZOP分析工具、LOPA分析工具、SIL分析工具和QRA工具等风险定量分析工具，通过对分析工具的调用以对事件所对应的事故后果和发生频率进行量化计算。作为示例，可以是通过HAZOP分析对节点内所有危险事件的矩阵风险等级(例如A-G级)进行风险概率(例如发生频率)计算，得到该节点对应不同等级的事故的概率值，其中HAZOP分析方法是对节点工艺安全的所有危险事件进行半定量的工艺安全评估，并对关键性指标计算出对应的风险发生概率。
在一些实施方式中，在石化企业风险量化管理平台中的分析工具运行的过程中应用了数据库和知识库中的数据，从而实现了高精度的风险定量分析。具体的，数据库和知识库中的数据可以是包括以下中的一者或多者：各类设备的可靠性数据、验证基础数据和审查指南数据；其中，该可靠性数据可以是HAZOP/LOPA可靠性数据(其包括通用失效率数据、保护层可靠性数据、通用设备可靠性数据、企业可靠性数据等)、SIL验证基础数据(其包括安全设备可靠性认证数据等)和/或审查指南数据(其包括单设备审查指南、工艺审查指南、事故案例库等)。服务器从分析工具库中调用分析工具，其中所调用的分析工具库中的分析工具可以与可靠性数据相对应，例如HAZOP分析工具、LOPA分析工具、SIL分析工具和QRA工具。另外，还可以是为不同的用户开放针对不同风险分析工具的使用权限。进一步的，服务器基于分析支持数据和分析工具，分析单位风险清单中的风险要素，以实现对工艺风险的事故后果分级和发生概率验证。因目前市面上所流通的风险分析工具均是基于外国风险数据和审查标准所生成的，其并不能适用于国内的石化企业中；有鉴于此，该数据库和知识库中定量分析的数据可以是包括国内石化企业所通用的可靠性数据和装置审查指南(例如符合国内石化企业的工艺标准要求)，并为分析工具开放调用接口，由此使得相比于现有技术中的风险分析工具，其更加适用于国内的石化企业。
S14、服务器根据所评估的各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率，确定石化生产工艺所对应的第一风险评分。
具体的，可以是统计石化生产工艺下所包括的设备单元以及设备单元所包括的节点，并获取石化生产工艺下所有的节点所对应的事故后果和该事故后果相应的风险频率，并通过累积计算以确定石化生产工艺所对应的第一风险评分。
示例性地，可以通过将各个节点的概率计算结果进行累积计算，并按照全概率公式对不同风险等级统计分析，由此组合各节点的风险值，估算设备单元或装置工艺总体概率风险指标。作为可替换或可附加的实施方式，还可以是对设备单元下所有节点中的所有的危险事件进行HAZOP分析，从而半定量分析出对应于单元的事故后果等级及其所对应的风险概率或频率。
S15、基于第一风险评分，管理石化生产工艺。
在一些实施方式中，可以是服务器参照风险颜色对照表并结合第一风险评分，为石化生产工艺分配对应的颜色，并将该颜色标注的第一风险评分在终端的用户界面上进行显示，其中风险颜色对照表中具有多种颜色，且每一种颜色用于指示同一风险等级的风险评分分组。例如，如图3A，红色对应于最高的风险等级分组，蓝色对应最弱的风险等级风阻，并且如图7、9B、11A和14所示，可以在终端的用户界面上显示该颜色标注的风险评分(例如C4或C5)。由此，更加直观地将工艺所对应的风险等级展示给安全管理人员。如图3A所示，其示出了风险颜色对照表，表中记录有多组关于事故后果等级、事故发生概率与风险评分之间的映射关系，其将事故后果等级划分为了从轻到重的A-G七个等级，并将发生可能性按照后果发生频率归类为从低到高的1-8共八个级别，将事故后果等级与后果发生频率这两个维度综合考虑得出相应的风险评分，其中风险评分包括选自低风险至高风险的分值区间1-200。在后果发生频率低(第1级)就算是后果等级较重(第F级)时其所对应的风险评分依然不高(10分)；以及，在后果发生频率较高(第7级)就算是后果等级一般(第C级)时其所对应的风险评分却较高(23分)，使得该风险评分能够更加精准和客观地反映石化生产工艺的风险状态，其能够量化地指导石化安管人员对石化生产工艺开展风险管控工作。其中，在确定石化生产工艺所对应的风险评分时，可以是统计该石化生产工艺下所有的危险事件所对应的事故后果及其事故频率，以综合地确定出该石化生产工艺所对应的风险评分。在一些优选的实施方式中，还可以是针对生产工艺下的设备单元所对应的事故后果和事故频率进行分析，以确定工艺中各个设备单元的风险评分，令安全管理人员更直观方便地找到工艺中需要重点维护的对象。
在一些实施方式中，可以是利用如图3B所示的危险化学品生产、储存装置社会可接受风险标准替换图3A所示的风险颜色对照表，其可以是用于表示避免群死群伤事故的发生概率超过社会和公众的可接受范围而制定的事故累积频率标准阈限；在该社会可接受风险标准坐标系中横轴表示装置周围社会死亡人口数量(个)，纵轴表示发生死亡的时间累积发生频率(年)。具体的，可以是根据S13中所得到的事故后果等级和发生频率确定相应的概率风险指标，并基于概率风险指标建立关于设备单元的危险事件可靠性模型，并根据该设备单元的危险事件可靠性模型构建工艺装置的整体可靠性模型；然后，计算装置总风险值统计分析参数，并采用统计比较分析方法分别计算同等级风险的发生率和后果严重度的预测区间值；然后，根据预测结果进行取值合理性分析，该合理性分析中包含了能导致工艺装置中的控制指标出现误差的项目分析，可以是服务器预先存储的针对不同工艺类型的各种误差项，其可以是对应针对工艺装置的影响系数或补偿值，例如获取针对石化生产工艺的误差项，并基于该误差项(其可以是对应于特定的影响系数或补偿值)合理性分析出对应于风险评分的修正值，然后确定风险评分的修正值在社会可接受风险标准坐标系上的分布情况；之后，对照如图3B所示的社会可接受风险标准，得到装置工艺风险修正值在坐标系上的分布，例如可以是将误差项所对应的补偿值或影响系数与预测结果的风险评分相结合，从而得到对应的工艺装置风险值分布的修正值。
在本发明实施例中，通过半定量计算节点风险并进行累积计算和快速定级，得到设备单元和装置工艺的风险评分，实现从装置风险事件出发的事件发生概率和后果的系统评估，对装置风险进行统一标准和赋值评判，实现同装置类型间的风险横向对比与本装置事件上的管理效果纵向对比。
为了便于上级单位对下级单位的风险进行分级梯度管控，可以是通过服务器将集团、企业和下属单位的风险管控进行关联。具体的，可以是在服务器得到针对单位风险清单的风险评分之后，执行如图4所示的流程：
S41、服务器在该风险评分超过预定的第一风险阈值时，将该单位风险清单发送至企业终端；例如，其可以是将单位风险清单转发至企业终端所对应的账号的端口，以便安管人员在通过企业终端登录平台时便能够查阅该单位风险清单。
S42、企业组织各专业安全分委员会优化完善单位风险清单中的风险要素，以形成企业风险清单。由此，在风险清单中介入企业层级的专家完善风险要素，使得企业风险清单得到优化并更加完善。
S43、企业终端将企业风险清单上传至服务器。
S44、服务器基于企业风险清单中的风险要素，重新评估石化生产工艺所对应的第二风险评分。
关于服务器评估企业风险清单中风险要素所对应的风险评分的具体的细节，其可以是参照上文或下文的针对其他风险清单的描述，在此便不赘述。但可以理解的是，由于风险清单的风险要素经过了优化及完善，使得所得出的第二风险评分可能会不同于第一风险评分。
S45、基于第二风险评分，管理下属单位的石化生产工艺。
具体的，可以是在第二风险评分较高时，例如当其超过设定阈值时，管理下属单位的石化生产工艺；关于该管理动作的说明，其可以是安管人员实行人工处理，也可以是由服务器监督管理，也还可以是人工管理与服务器监督管理的协同作用，以上都属于本发明的保护范围内。作为示例，一方面，其可以是由企业根据石化生产工艺的工艺特点，落实相应的风险监控领导和风险消减计划；另一方面，其还可以是在服务器中预先配置风险建议库，在该风险建议库中存储有多组关于整改建议措施和风险要素之间的对应关系，使得由服务器基于风险建议库确定石化生产工艺中的风险要素所对应的整改建议措施，并且下属单位终端通过访问服务器以获取整改建议措施建议措施，其中该整改建议措施可以是细化到针对各个单位或节点的的改进操作。另外，也可以是将上述二者的实施过程进行综合以实现人机协同管控风险，能够更大程度地降低石化生产工艺的风险。
进一步地，在下属单位终端通过访问服务器以获取整改建议措施之后，服务器还可以是根据整改建议措施为下属单位终端下发整改任务，例如服务器可以是将整改任务推送至下属单位终端所对应的端口，以在下属单位终端登录风险管理平台时就能够查看到该整改任务以动态督促下属单位及时落实风险整改。如图5所示，整改任务包括建议措施、建议类型、落实专业、完成时间等，下属单位终端上传对应整改任务的工艺整改情况至服务器，其中工艺整改情况指示下属单位安全管理人员针对该整改建议措施的完成情况，例如下属单位完成整改措施的时间，以及还未完成整改措施的原因等。服务器进一步地会将该整改任务的完成情况共享给企业或集团等上级单位，以由企业终端或集团终端在访问服务器时，能够获取到工艺整改情况，由此实现人机结合动态督促工艺风险整改。
S46、当第二风险评分超过预定的第二风险阈值时，服务器将该企业风险清单发送至集团终端，其中第二风险阈值大于第一风险阈值。
S47、集团组织集团公司HSE委员会优化完善企业风险清单中的风险要素，以形成集团风险清单。
S48、集团终端将集团风险清单上传至服务器，以由服务器对集团风险清单进行全定量风险评估。
由此，在石化生产工艺风险严重超标(例如其超过第二风险阈值)时，可以将企业风险清单发送至集团终端，以由集团对严重超标的风险进行管控，实现“二级单位-企业-集团”型的梯形风险管控。优选的，集团公司可以是确认相应的企业负责额领导及责任范围，并且服务器调用QRA分析工具并借助知识库的数据支持，对集团风险清单进行定量风险评估(QRA)，以构建典型事故场景及其相应的预案。
在一些优选实施方式中，如图6A所示，服务器根据第一风险评分、第二风险评分和第三风险评分中的一者或多者在电子地图上为各个下属单位标注对应的颜色，其中所标注的颜色种类唯一对应于风险评分区间，红色对应于高风险、绿色对应于低风险等，例如可以是为不同的权限的用户分配相应的风险评分(例如分别分配第一风险评分和第二风险评分)所对应的风险透视地图，也还可以是共享同一风险评分(例如都共享第一风险评分)所对应的风险透视地图，且都属于本发明的保护范围内。由此，能够更加直观地显示出下属单位的风险分布区域。
另外，还可以是将不同单位的工艺风险评分之间做量化的比较，如图6B所示的直方图，故其可以令企业或上级单位找到下属单位(A-F)的石化生产工艺中风险对比，其中还可以是设置风险平均线，以直观地显示出哪些下属单位更应当对该工艺装置(如图6B所示的硫磺回收装置)采取措施。
在一些优选的实施方式中，服务器可以是依据知识库及案例数据库通过大数据分析(例如借助神经网络模型等)预估出如果企业按照服务器所推荐的整改措施整改工艺所能够带来的效果，如图7所示，其示出了工艺装置在采用整改建议措施前后所能够带来的风险评分的变化，其中对于整改前后变化明显的下属单位(A、E和F单位)以使得安管人员更加有动力去按照整改建议措施去实施工艺整改，另外对于整改前后变化一般的单位(例如C单位)，则应当开始考虑是否可以采用其他的整改措施，例如可以是由下属单位或企业安管人员组织开会讨论相应的解决方案，也可以起到督促的作用。优选地，如图8，其示出了根据整改任务所生成的关于风险管控与行动Boe-tie(以蝴蝶结形式呈现)模型，其中包括了与顶上事件(诸如导致危险事件的温度)相关联的失效因素、控制措施、风险原因、预防措施、减缓措施和风险导致后果，能直观地提醒安管人员采取措施。
在本发明实施例的优选实施方式中，服务器还可以是从风险清单中选择目标设备单元或目标节点(例如是工艺下的每一个单元或节点)，服务器确定在目标设备单元或目标节点下的危险事件在生效和失效的情况下所分别对应的生效风险评分和失效风险评分，以及服务器基于生效风险评分和失效风险评分，个性化管理石化生产工艺下的设备单元或节点，其可以是服务器基于生效风险评分和失效风险评分，生成针对各个设备单元或节点的个性化管理策略，例如针对某些设备单元或节点的检测频率应当适当增大。由此，可以计算出石化工艺在某一设备单元或节点在(例如控制指标偏差项)下的危险事件生效或失效前后对石化工艺的风险评分的影响，可以是用户自定义或机器任意地选择风险清单中的风险要素(其可以是单位风险清单、企业风险清单或集团风险清单中的石化工艺的风险要素)所对应的危险事件的生效或失效，并分别计算在生效和失效情况下的风险评分。如图9A所示，在硫磺回收工艺装置中，存在失效前后对工艺的风险评分影响不大的设备单元(例如尾气焚烧设备单元、还原吸收单元和液硫储存及硫化成型单元，风险颜色无变化)，也存在失效前后对工艺的风险评分影响重大的设备单元(例如CLAUS制硫单元，风险颜色变化显著)，以协助下属单元安管人员能更精确地找到在工艺中风险管理的重点对象，并应对该单元或节点下的危险事件付出更多的关注度，能更高效地对工艺实施风险管控以保障工艺安全。
在一些优选实施方式中，如图9B，其量化地示出了石化生产工艺在风险要素所对应的危险事件下所对应的初始风险评分、采用了现有措施之后的风险评分和采用了现有措施和整改建议措施之后的风险评分，例如对应风险要素为燃气空气流量低的4个危险事件中，其中主风机故障停、燃烧空气线快速切和燃烧空气调节阀所对应的初始风险评分为C7(事故后果等级为C、发生频率为7，风险颜色标注为橙色)，在落实了现有措施之后的序号1和2的危险事件之后的风险评分为C4(风险颜色标注为蓝色)，以及在落实了现有措施和整改建议措施之后的风险评分等，以直观地获知风险要素下危险事件的整改对风险评分的影响，以进一步督促安管人员对现有措施的保持或对整改建议措施的推进。
如图10，其示出了服务器的功能结构框架，其中服务器包括基础数据层、分析工具层、风险数据管理层和风险展示层，基于基础数据层和分析工具的配合实现对风险的识别和量化评价，然后基于风险数据管理层实现对风险的统计分析及管理，之后基于风险展示层来实施风险监控。其中，在分析工具层应用了HAZOP/LOPA分析工具、SIL分析工具和Bow-tie分析工具等，并且基础数据层为分析工具层中的分析工具提供数据支持，包括各类设备的HAZOP/LOPA可靠性数据、SIL验证基础数据库和审查指南数据库等，可实现HAZOP/LOPA/SIL技术集成应用，配套装置/设施审查指南、单设备审查要点、事故事件案例等知识库，基础数据库内置各类设备可靠性数据库，保证评价的准确性和统一性，协助企业开展高质量、系统化工艺风险评估。另外，通过风险数据管理层和风险展示层，实现了企业风险统计分析和风险量化对比，计算保护层失效后风险变化，并跟踪风险的整改与关闭进程，确保风险受控。具体的，服务器能够计算并预测出石化生产工艺的风险清单中的风险要素所对应的事故后果及该事故后果的发生频率，之后查询图3A或3B所示的风险评分量化表，从而得到该石化生产工艺所对应的风险评分。在服务器求算石化生产工艺的事故后果及其所对应的发生频率时，其可以是基于上述的风险分析工具(例如HAZOP/LOPA分析工具)分析节点下危险事件所对应的事故后果和发生频率，然后基于工艺装置、设备单元和节点之间的从属关系构建事故树，并可以是通过累乘的方式得出事故树及工艺装置所对应的发生频率。例如，可以是通过以下方式来确定初始危险事件所对应的设备单元的事故后果发生频率：
其中，i表示初始危险事件，j表示设备单元的节点数，fi C表示设备单元的事故后果发生频率，fi I表示初始危险事件发生频率，以及PFDij表示设备单元下各个节点的失效频率。类似地，可进一步根据设备单元推算出装置工艺的事故后果发生频率。
因此，服务器可以是先解析出与风险要素相对应的各个危险事件，并分别计算出各危险事件所导致的事故，同时服务器分析该工艺装置的各设备单元保护层或节点保护层所对应的失效频率，然后服务器结合各初始危险事件的发生频率和工艺各保护层的失效频率最终确定该石化工艺所对应的后果等级和发生频率。
如图11A所示，其示出了危险事件(酸性气流量小)的发生频率(其显示在原因框的旁边的框内)。关于该初始危险事件的发生频率，以及各种设备的保护层失效频率都可以从知识库中查找到，如图12，其示出的是知识库下的“初始事件简化频率数据库”中的查询结果，其中初始事件为“陆上油气泄露”，随后就会显示出该初始事件对应的发生频率为0.0001次/(K.a)，并还能够显示出该频率值的来源和其有效性的保证方法。
本发明实施例中的知识库可以是收纳了各种设备单元或节点在不同失效模式下的失效频率，其具体可以是收纳了7大类738种常用工艺设备在不同失效模式下的失效频率。如图13，其示出了工艺装置中的转动设备在各种模式下的失效频率。
如图14，其示出了酸性气分液罐压力控制保护层及与其相关联的危险事件及其数量，和其所导致的风险评分级别(C4或C5)。如图15，其示出的是独立保护层失效数据库的显示效果，其描述了加氢反应单元的“液位高报警”保护层的失效类型及其相应的失效频率值，对应于工艺的失效频率值可以在安管人员点击“基本分析”控件时触发显示(如图11A中的保护层列表)。
在服务器中所配置的计算引擎能够进行后果快速预测、泄漏频率和点火概率计算、风险等级自动评估和装置总体安全风险计算。如图11A，其示出的是本发明实施例中的风险管理平台用户实施基本分析操作的用户界面，具体的，在安管人员上传了风险清单之后，服务器得到风险要素所对应的控制指标偏差，使得服务器能够通过查询数据库和知识库确定该控制指标偏差所对应的原因、后果，并调用SIL工具分析出其所对应的初始风险评分(C7)和当风险清单中包括现有措施时，还能够计算出采用现有措施下工艺的风险评分(C4)；另外，安管人员还可以是通过点击图11A所示的“装置审查要点”控件来查询本评估结果所采用的工艺装置的审查指南依据。优选地，安管人员还可以是通过点击“经验审查”控件来找寻知识库和数据库中所存储的与该工艺相对应的通用审查要点，其包括了对工艺设计、化学品安全、平面布置、设备、储存系统、泄放系统、仪表及控制和腐蚀各方面的审查要点。优选地，安管人员还可以是通过点击“装置事件与未遂事件库”控件来浏览与该审查的工艺装置相关联的化工事故事件和未遂的事件，从而从中吸取教训。在图11A的下方还设置有保护层情况，其中包括保护层的种类、名称及其所对应的保护层失效频率值。
如图11B，其示出的是本发明实施例中的风险管理平台用户实施SIL定级和验证操作的用户界面，具体的，在安管人员点击“SIL定级与验证”控件之后，调用源自认证数据库的可靠性数据和审查数据和SIL分析验证工具，分析风险要素表中的风险要素或工艺中所采用的已有措施以得出相应的分析结果，并还能对各工艺部分的分析结果进行验证和图像化剖析。
进一步地，当安管人员点击了“知识库”控件时，服务器会分析出对应该工艺下单元和节点的描述，及对应节点的检查项和检查依据的描述。如图11C所示，针对固定床重整工艺装置，其下的单元类型硫磺回收单元中的酸性气放火炬节点存在的检查项S5-1-6和S5-1-7的描述，并还说明了该检查项的依据。
在本发明实施例中，提出一石化企业工艺风险分析与量化管理平台，可实现HAZOP/LOPA/SIL技术集成应用，配套装置/设施审查指南、单设备审查要点、事故事件案例等知识库，协助企业开展高质量、系统化工艺风险评估。具有的计算引擎能够进行后果快速预测、泄漏频率和点火概率计算、风险等级自动评估和装置总体安全风险计算。内置各类设备可靠性数据库，保证评价的准确性和统一性。此外，还可实现企业风险统计分析和风险量化对比，计算保护层失效后风险变化，跟踪风险的整改与关闭进程，确保风险受控。
本发明一实施例还提供了机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其能够被机器调用以执行本申请上述的由服务器、企业终端或下属单位终端所执行的石化生产工艺的风险量化评估方法中的部分或所有的步骤。
如图16，本发明一实施例的石化生产工艺的风险量化评估系统80，包括：获取单元801，用于获取风险清单，其中所述风险清单中包括下属单位的石化生产工艺中所存在的风险要素，且所述风险要素包括该石化生产工艺所涉及的会导致化工事故的控制指标偏差项；危险事件风险量化单元802，用于确定所述风险要素所对应的危险事件，并评估各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率；以及，工艺风险评估单元803，用于根据所评估的各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率，确定所述石化生产工艺所对应的风险评分。
在一些实施方式中，所述危险事件风险量化单元包括：危险事件统计模块，用于基于所述风险要素所对应的危险事件，统计节点下的多个危险事件；风险定量分析模块，用于调用风险定量分析工具并结合数据库和知识库，确定节点下所述各危险事件所对应的事故后果和该事故后果相应的风险频率。
在一些实施方式中，所述风险定量分析工具包括以下中的一者或多者：HAZOP分析工具、LOPA分析工具、SIL分析工具和QRA工具，以及所述知识库和所述数据库中的数据包括以下中的一者或多者：多种石化设备的可靠性数据、验证基础数据和审查指南数据，并且所述数据库和所述知识库为所述风险定量分析工具提供数据源支持。
在一些实施方式中，所述工艺风险评估单元包括：统计模块，用于统计石化生产工艺下所包括的设备单元以及所述设备单元所包括的节点；累积模块，用于获取所述石化生产工艺下所有的节点所对应的事故后果和该事故后果相应的风险频率，并通过累积计算以确定所述石化生产工艺所对应的第一风险评分。
在一些实施方式中，该系统还包括：选择单元，用于从所述风险清单中选择目标设备单元或目标节点；失效风险评分确定单元，用于确定在所述目标设备单元或所述目标节点下的危险事件，在生效和失效的情况下所述石化生产工艺所分别对应的生效风险评分和失效风险评分；个性化管理单元，用于基于所述生效风险评分和所述失效风险评分，生成对应于所述石化生产工艺下的设备单元或节点的个性化管理策略。
关于该机器可读存储介质实施例和石化生产工艺的风险量化评估系统的技术方案的更多的细节和效果可以参照上文方法实施例的描述，在此便不赘述。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。
Claims (12)
1.一种石化生产工艺的风险量化评估方法，该方法应用于服务器，该方法包括：
获取单位风险清单，其中所述单位风险清单中包括下属单位的石化生产工艺中所存在的风险要素，且所述风险要素包括该石化生产工艺所涉及的会导致化工事故的控制指标偏差项；
确定所述风险要素所对应的危险事件，并评估各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率；以及
根据所评估的各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率，确定所述石化生产工艺所对应的第一风险评分；
在第一风险评分超过预定的第一风险阈值时，将单位风险清单发送至企业终端，以使企业组织各专业安全分委员会优化完善单位风险清单中的风险要素，以形成企业风险清单；
基于企业风险清单中的风险要素，重新评估石化生产工艺所对应的第二风险评分；
当第二风险评分超过预定的第二风险阈值时，将该企业风险清单发送至集团终端，以使集团组织集团公司HSE委员会优化完善企业风险清单中的风险要素，以形成集团风险清单，其中第二风险阈值大于第一风险阈值；
对集团风险清单进行全定量风险评估；
将不同单位的工艺风险评分之间做量化的比较，设置风险平均线，以直观地显示出哪些下属单位更应当对工艺装置采取措施；
依据知识库及案例数据库通过大数据分析预估出如果企业按照服务器所推荐的整改措施整改工艺所能够带来的效果。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述风险要素所对应的危险事件并评估各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率包括：
基于所述风险要素所对应的危险事件，统计节点下的多个危险事件；
调用风险定量分析工具并结合数据库和知识库，确定节点下所述各危险事件所对应的事故后果和该事故后果相应的风险频率。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述风险定量分析工具包括以下中的一者或多者：HAZOP分析工具、LOPA分析工具、SIL分析工具和QRA工具，以及
所述知识库和所述数据库中的数据包括以下中的一者或多者：多种石化设备的可靠性数据、验证基础数据和审查指南数据，并且所述数据库和所述知识库为所述风险定量分析工具提供数据源支持。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述知识库和所述数据库中的数据包括国内石化企业所通用的可靠性数据、验证基础数据和/或装置审查指南，并且所述知识库和所述数据库配置有为所述风险定量分析工具而开放的调用接口。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所评估的各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率确定所述石化生产工艺所对应的第一风险评分包括：
统计石化生产工艺下所包括的设备单元以及所述设备单元所包括的节点；
获取所述石化生产工艺下所有的节点所对应的事故后果和该事故后果相应的风险频率，并通过累积计算以确定所述石化生产工艺所对应的第一风险评分。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，该方法还包括：
从所述单位风险清单中选择目标设备单元或目标节点；
确定在所述目标设备单元或所述目标节点下的危险事件，在生效和失效的情况下所述石化生产工艺所分别对应的生效风险评分和失效风险评分；
基于所述生效风险评分和所述失效风险评分，生成对应于所述石化生产工艺下的设备单元或节点的个性化管理策略。
7.一种石化生产工艺的风险量化评估系统，该系统包括：
获取单元，用于获取单位风险清单，其中所述单位风险清单中包括下属单位的石化生产工艺中所存在的风险要素，且所述风险要素包括该石化生产工艺所涉及的会导致化工事故的控制指标偏差项；
危险事件风险量化单元，用于确定所述风险要素所对应的危险事件，并评估各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率；以及
工艺风险评估单元，用于根据所评估的各危险事件所对应的事故后果和该事故后果所对应的事故频率，确定所述石化生产工艺所对应的第一风险评分；
所述系统还在第一风险评分超过预定的第一风险阈值时，将单位风险清单发送至企业终端，以使企业组织各专业安全分委员会优化完善单位风险清单中的风险要素，以形成企业风险清单；以及
基于企业风险清单中的风险要素，重新评估石化生产工艺所对应的第二风险评分；
当第二风险评分超过预定的第二风险阈值时，将该企业风险清单发送至集团终端，以使集团组织集团公司HSE委员会优化完善企业风险清单中的风险要素，以形成集团风险清单，其中第二风险阈值大于第一风险阈值；
对集团风险清单进行全定量风险评估；
将不同单位的工艺风险评分之间做量化的比较，设置风险平均线，以直观地显示出哪些下属单位更应当对工艺装置采取措施；
依据知识库及案例数据库通过大数据分析预估出如果企业按照服务器所推荐的整改措施整改工艺所能够带来的效果。
8.根据权利要求7所述的系统，其中，所述危险事件风险量化单元包括：
危险事件统计模块，用于基于所述风险要素所对应的危险事件，统计节点下的多个危险事件；
风险定量分析模块，用于调用风险定量分析工具并结合数据库和知识库，确定节点下所述各危险事件所对应的事故后果和该事故后果相应的风险频率。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述风险定量分析工具包括以下中的一者或多者：HAZOP分析工具、LOPA分析工具、SIL分析工具和QRA工具，以及
所述知识库和所述数据库中的数据包括以下中的一者或多者：多种石化设备的可靠性数据、验证基础数据和审查指南数据，并且所述数据库和所述知识库为所述风险定量分析工具提供数据源支持。
10.根据权利要求8所述的系统，其中，所述工艺风险评估单元包括：
统计模块，用于统计石化生产工艺下所包括的设备单元以及所述设备单元所包括的节点；
累积模块，用于获取所述石化生产工艺下所有的节点所对应的事故后果和该事故后果相应的风险频率，并通过累积计算以确定所述石化生产工艺所对应的第一风险评分。
11.根据权利要求10所述的系统，其中，该系统还包括：
选择单元，用于从所述单位风险清单中选择目标设备单元或目标节点；
失效风险评分确定单元，用于确定在所述目标设备单元或所述目标节点下的危险事件，在生效和失效的情况下所述石化生产工艺所分别对应的生效风险评分和失效风险评分；
个性化管理单元，用于基于所述生效风险评分和所述失效风险评分，生成对应于所述石化生产工艺下的设备单元或节点的个性化管理策略。
12.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行权利要求1-6中任一项所述的石化生产工艺的风险量化评估方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810983311.2A CN110866665B (zh) | 2018-08-27 | 2018-08-27 | 石化生产工艺的风险量化评估方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810983311.2A CN110866665B (zh) | 2018-08-27 | 2018-08-27 | 石化生产工艺的风险量化评估方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110866665A CN110866665A (zh) | 2020-03-06 |
| CN110866665B true CN110866665B (zh) | 2024-01-30 |
Family
ID=69651104
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810983311.2A Active CN110866665B (zh) | 2018-08-27 | 2018-08-27 | 石化生产工艺的风险量化评估方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110866665B (zh) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112183979B (zh) * | 2020-09-18 | 2023-11-28 | 浙江省安全生产科学研究院 | 一种基于多源信息融合的危化品装卸安全风险评估方法 |
| CN112633765B (zh) * | 2020-12-31 | 2024-06-14 | 国家核安保技术中心 | 核安保风险评估的方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114019942B (zh) * | 2021-11-04 | 2023-08-29 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于分时频率的工业机器人系统安全威胁评价方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007128169A (ja) * | 2005-11-01 | 2007-05-24 | Japan Association For Safety Of Hazardous Materials | 危険性評価装置およびコンピュータプログラム |
| CN103955786A (zh) * | 2014-04-11 | 2014-07-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 用在化工工艺装置的风险分析方法 |
| CN104504502A (zh) * | 2014-12-08 | 2015-04-08 | 中海石油气电集团有限责任公司 | 一种lng项目安全仪表系统sil判断方法 |
| CN106295946A (zh) * | 2015-08-14 | 2017-01-04 | 北京联合普肯工程技术股份有限公司 | 一种化工装置危险与可操作性(Hazop)分析方法及系统 |
| CN108229826A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-06-29 | 中国计量大学 | 一种基于改进贝叶斯算法的网购风险等级评估方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4967430B2 (ja) * | 2006-04-11 | 2012-07-04 | オムロン株式会社 | 不具合管理装置、不具合管理プログラム、およびこれを記録した記録媒体 |
| US20090144095A1 (en) * | 2007-02-28 | 2009-06-04 | Shahi Gurinder S | Method and system for assessing and managing biosafety and biosecurity risks |
| US20120317058A1 (en) * | 2011-06-13 | 2012-12-13 | Abhulimen Kingsley E | Design of computer based risk and safety management system of complex production and multifunctional process facilities-application to fpso's |
-
2018
- 2018-08-27 CN CN201810983311.2A patent/CN110866665B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007128169A (ja) * | 2005-11-01 | 2007-05-24 | Japan Association For Safety Of Hazardous Materials | 危険性評価装置およびコンピュータプログラム |
| CN103955786A (zh) * | 2014-04-11 | 2014-07-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 用在化工工艺装置的风险分析方法 |
| CN104504502A (zh) * | 2014-12-08 | 2015-04-08 | 中海石油气电集团有限责任公司 | 一种lng项目安全仪表系统sil判断方法 |
| CN106295946A (zh) * | 2015-08-14 | 2017-01-04 | 北京联合普肯工程技术股份有限公司 | 一种化工装置危险与可操作性(Hazop)分析方法及系统 |
| CN108229826A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-06-29 | 中国计量大学 | 一种基于改进贝叶斯算法的网购风险等级评估方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| "HAZOP/LOPA分析确定SIL等级";赵文芳;《安全、健康和环境》;20170215;第17卷(第02期);摘要，第2、3节 * |
| "HAZOP和LOPA方法在硝基胍喷雾干燥风险评估中的应用";徐鹏等;《安全与环境工程》;20170130;第24卷(第01期);摘要，第1、2节 * |
| "第五十八讲:HAZOP-LOPA分析方法在成品油站场的应用研究";杨沙沙等;《仪器仪表标准化与计量》;20170426;第30卷(第02期);摘要，第1、4节 * |
| 徐鹏等."HAZOP和LOPA方法在硝基胍喷雾干燥风险评估中的应用".《安全与环境工程》.2017,第24卷(第01期),摘要，第1、2节. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110866665A (zh) | 2020-03-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110866664B (zh) | 石化生产工艺的风险量化管控方法及系统 | |
| CN110866665B (zh) | 石化生产工艺的风险量化评估方法及系统 | |
| CN110866662A (zh) | 石化生产工艺的风险定量管理方法及系统 | |
| CN106599713B (zh) | 一种基于大数据的数据库脱敏系统及方法 | |
| CN110866661B (zh) | 石化生产工艺的风险量化管理方法 | |
| US7103610B2 (en) | Method, system and computer product for integrating case based reasoning data and failure modes, effects and corrective action data | |
| CN109478303A (zh) | 具有虚拟点和优化数据集成的建筑物管理系统 | |
| KR102432284B1 (ko) | It관리대상의 이벤트 알람이나 장애 문제를 실시간 자동으로 조치하는 시스템 및 그 운용방법 | |
| CN108170566A (zh) | 产品故障信息处理方法、系统、设备和协同工作平台 | |
| CN105930924B (zh) | 基于复杂事件处理技术和决策树的配电网态势感知方法 | |
| WO2009011496A2 (en) | Security system using the data masking and data security method thereof | |
| US7908300B2 (en) | Guided entry system for individuals for annotating process deviations | |
| CN117150934B (zh) | 变压器套管状态综合监测系统及其在线数据处理方法 | |
| CN114677025A (zh) | 一种催化剂运行智能管理系统和管理方法 | |
| US11243951B2 (en) | Systems and methods for automated analysis, screening, and reporting of group performance | |
| Bugaj | Failure analysis-basic step of applying reliability centered maintenance in general aviation | |
| US20090143889A1 (en) | Equipment operating status tracking system | |
| CN113537681A (zh) | 用于炼化企业设备管理信息化的方法及系统 | |
| CN102929241A (zh) | 精对苯二甲酸装置安全运行指导系统及其应用 | |
| CN117744129A (zh) | 一种基于cim的智慧运维方法及系统 | |
| Zhang et al. | ARIMA Model‐Based Fire Rescue Prediction | |
| Wolf | Resource availability, commitment and environmental reliability & safety: a study of petroleum refineries | |
| CA3133390A1 (en) | Methods and systems for implementing and monitoring process safety management | |
| Stauffer et al. | Get a life (cycle)! Connecting alarm management and safety instrumented systems | |
| CN114492877B (zh) | 一种业务系统的运维分析方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20231212 Address after: 100728 No. 22 North Main Street, Chaoyang District, Beijing, Chaoyangmen Applicant after: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Applicant after: Sinopec Safety Engineering Research Institute Co.,Ltd. Address before: 100728 No. 22 North Main Street, Chaoyang District, Beijing, Chaoyangmen Applicant before: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Applicant before: SINOPEC Research Institute OF SAFETY ENGINEERING |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20240105 Address after: 100728 No. 22 North Main Street, Chaoyang District, Beijing, Chaoyangmen Applicant after: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Applicant after: Sinopec Safety Engineering Research Institute Co.,Ltd. Applicant after: Sinopec National Petrochemical Project Risk Assessment Technology Center Co.,Ltd. Address before: 100728 No. 22 North Main Street, Chaoyang District, Beijing, Chaoyangmen Applicant before: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Applicant before: Sinopec Safety Engineering Research Institute Co.,Ltd. |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |