CN115860469A - 一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法 - Google Patents

一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法 Download PDF

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CN115860469A CN202211536653.2A CN202211536653A CN115860469A CN 115860469 A CN115860469 A CN 115860469A CN 202211536653 A CN202211536653 A CN 202211536653A CN 115860469 A CN115860469 A CN 115860469A
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Abstract

一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，涉及一种加氢裂化装置风险评估方法，本发明方法收集加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故的所有可能事件；确定加氢裂化装置的顶事件、中间事件和基本事件；建立加氢裂化装置燃爆或火灾事故的故障树模型；采用专家评议法对故障树模型中基本事件的发生概率进行评估；基于模糊理论计算基本事件发生的模糊可能性得分；基于信息熵隶属度计算基本事件的分配权重；根据故障树模型的逻辑关系，最终得到加氢裂化装置燃爆或火灾事故的发生概率，实现加氢裂化装置风险的量化评估。

Description

一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法
技术领域
本发明涉及一种加氢裂化装置风险评估方法，特别是涉及一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法。
背景技术
加氢工艺是指装置在一定温度和氢压条件下，通过催化剂的催化作用，使原料油与氢气进行反应，从而提高油品质量或者达到目标产品性能要求的工艺技术。加氢工艺过程复杂，加氢裂化装置的原料和产品多为易燃、易爆物质且处于高温、高压、临氢的操作条件下，具有一定的运行风险，由于装置处理原料所含组分和氢气对装置材质具有腐蚀性，当泄漏温度超过其自燃点、遇静电或热源就可能引发装置燃爆和火灾事故。
加氢裂化工艺广泛应用于石化工业，是一种在石油炼制过程中，较高压力的温度下氢气经催化剂作用使重质油发生加氢、裂化和异构化反应，转化为轻质油（汽油、煤油、柴油或催化裂化、裂解制烯烃的原料）的加工过程。加氢裂化装置作为加氢裂化工艺的核心设备，由于加工原料和产品多为易燃、易爆物质且经常运行于高温、高压、临氢的复杂环境中，若装置腐蚀、泄漏、遇明火或热源容易发生装置着火燃爆或火灾事故。
因此，对加氢裂化装置进行风险量化评估，对装置的安全稳定高效运行和降低事故风险以及确保工作人员的生命安全具有十分重要的参考意义和应用价值。
现有的加氢裂化装置风险评估方法主要是按照《GB/T 26610-2011 承压设备系统基于风险的检验实施导则》，但是在风险评估过程中很少考虑加氢裂化反应的工艺流程，而且对于不完整、不确定性信息难以进行量化地评估。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，本发明解决评估信息存在不完整性、不确定性和模糊粗糙性的问题，保证评估决策的有效性和客观性，为石油化工行业中加氢裂化工艺的应用和加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故防控提供参考依据。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、收集加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故的所有可能事件；
步骤S2、确定加氢裂化装置的顶事件、中间事件和基本事件；
步骤S3、采用故障树分析法建立加氢裂化装置燃爆或火灾事故的故障树模型；
步骤S4、采用专家评议方法对基本事件的发生概率进行评估；
步骤S5、基于模糊理论计算基本事件的模糊可能性得分；
步骤S6、基于信息熵隶属度计算基本事件的分配权重；
步骤S7、根据故障树的逻辑关系，计算加氢裂化装置燃爆或火灾事故发生的概率。
所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，所述步骤S1中，收集加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故的所有可能事件的过程包括：了解加氢裂化装置的工艺流程图、管道及仪表流程图及界区条件、设备设计规格书；参考装置的物理性参数，如：密度、比容、粘度、蒸气压、比热容、热导率等，以及工艺参数的设计值及可接受阈值，如：温度、压力、流量、液位、界位等，以及其他记录资料，如：设备数据表、操作规程、危险事件等参数。
所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，所述步骤S2中，确定加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故为顶事件；中间事件从物理性参数、工艺参数及装置故障可能造成的潜在后果中提取；基本事件从造成物理性参数、工艺参数出现偏差及装置发生故障的可能原因中提取。
所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，所述步骤S3中，对加氢裂化装置的燃爆或火灾事故演化模式进行分析，绘制加氢裂化装置燃爆或火灾事故的故障树模型，包括顶事件、中间事件和基本事件。
所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，所述步骤S4中，邀请m位专家，根据专家职务、职称、教育程度、工作时间，对专家权重进行分配；邀请专家分析所有基本事件对加氢裂化装置燃爆或火灾事故的影响程度，对步骤S3得到的故障树模型中所有基本事件的发生概率进行评估；评估语言包括低（L）、较低（RL）、中等（M）、较高（RH）、高（H）。
所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，所述步骤S5中，基于数值逼近方法将评估语言转化为模糊数，根据模糊隶属函数，将每个专家关于所有基本事件的评估意见转化为一串数值（a、b、c、d），计算基本事件的模糊可能性得分。
所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，所述步骤S6中，基于信息熵隶属度的计算方法，用模糊可能性得分构建信任推荐矩阵，根据信息熵隶属度定义的隶属函数构建隶属度矩阵，计算所有基本事件的分配权重。
所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，所述步骤S7中，基于步骤S5中所有基本事件的模糊可能性得分和步骤S4得到的专家权重，计算基本事件的模糊概率；将模糊概率转换为精确概率，基于步骤S6得到的所有基本事件的分配权重指导精确概率，得到基本事件的发生概率；代入步骤S3得到的故障树模型，根据故障树的逻辑关系，逐级计算中间事件发生的概率，最终得到加氢裂化装置燃爆或火灾事故发生的概率。
本发明的优点与效果是：
1.本发明在模糊故障树方法的基础上，运用信息熵隶属度方法，对可能导致加氢裂化装置燃爆或火灾事故的基本事件进行权重分配。信息熵是系统有序化程度的度量，基于信息熵隶属度对基本事件的精确概率进行指导，可以使得到的基本事件发生概率更具有客观性，有效地解决评估信息存在不完整性、不确定性和模糊粗糙性的问题，能够保证评估决策的有效性和客观性，实现加氢裂化装置燃爆或火灾事故风险的量化评估。
2.本发明对加氢裂化装置燃爆或火灾事故的风险评估与事故预防具有重要的理论意义和应用价值，并可为化工企业的加氢裂化装置燃爆或火灾事故的防控和应急响应提供参考依据。
附图说明
图1是本发明提出的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法流程图；
图2是故障树模型常见图形符号；
图3是模糊隶属函数；
图4是加氢精制装置的管道及仪表流程图；
图5是加氢裂化装置燃爆或火灾事故的故障树模型。
具体实施方式
下面结合附图所示实施例对本发明进行详细说明。
本发明方案基本步骤如下：
收集加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故的所有可能事件；
确定加氢裂化装置的顶事件、中间事件和基本事件；
采用故障树分析法建立加氢裂化装置燃爆或火灾事故的故障树模型；
采用专家评议方法对基本事件的发生概率进行评估；
基于模糊理论计算基本事件的模糊可能性得分；
基于信息熵隶属度计算基本事件的分配权重；
根据故障树的逻辑关系，计算加氢裂化装置燃爆或火灾事故发生的概率。
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施方式，对本发明进行进一步的详细说明。以下步骤所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
如图1所示，本发明的具体步骤如下：
步骤S1、收集加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故的所有可能事件；
了解加氢裂化装置的工艺流程图、管道及仪表流程图及界区条件、设备设计规格书；参考装置的物理性参数（密度、比容、粘度、蒸气压、比热容、热导率等）、工艺参数的设计值及可接受阈值（温度、压力、流量、液位、界位等）以及其他记录资料（设备数据表、操作规程、危险事件等）。
步骤S2、确定加氢裂化装置的顶事件、中间事件和基本事件；
确定加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故为顶事件；中间事件从物理性参数、工艺参数及装置故障可能造成的潜在后果中提取；基本事件从造成物理性参数、工艺参数出现偏差及装置发生故障的可能原因中提取。
步骤S3、采用故障树分析法建立加氢裂化装置燃爆或火灾事故的故障树模型；
对加氢裂化装置的燃爆或火灾事故演化模式进行分析，绘制加氢裂化装置燃爆或火灾事故的故障树模型，包括顶事件、中间事件和基本事件。
步骤S4、采用专家评议方法对基本事件的发生概率进行评估。邀请m位专家，对专家权重进行分配，以保证专家评议结果的客观可靠。选取职务、职称、教育程度、工作时间作为权重分配的主因素，每项主因素下设置若干次因素，专家权重得分的计算公式如下：
Figure 364178DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式中，
Figure 33057DEST_PATH_IMAGE002
表示第i位专家的权重得分，
Figure 338005DEST_PATH_IMAGE003
表示第j项主因素的权重得分，
Figure 30018DEST_PATH_IMAGE004
表示次因素的权重得分。
专家权重系数的计算公式如下：
Figure 206177DEST_PATH_IMAGE005
（2）
式中，
Figure 604929DEST_PATH_IMAGE006
示第i位专家的权重系数。
邀请专家分析各主要危险因素和有害因素对加氢裂化装置燃爆或火灾事故的影响程度，对步骤S4得到的故障树模型中所有基本事件发生概率进行评估。评估语言包括低（L）、较低（RL）、中等（M）、较高（RH）、高（H）。
步骤S5、基于模糊理论计算基本事件发生的模糊可能性得分。基于数值逼近方法将评估语言转化为模糊数，采用图3所示的5个模糊隶属函数，将每个专家关于所有基本事件的评估意见转化为一串数值（a、b、c、d），根据公式（3）计算基本事件的模糊可能性得分：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
（3）
式中，
Figure 408675DEST_PATH_IMAGE008
表示第i位专家对第j个基本事件的模糊可能性得分，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
，
Figure 587983DEST_PATH_IMAGE010
。
步骤S6、基于信息熵隶属度计算基本事件的分配权重。借助模糊理论，由基本事件的模糊可能性得分构建基本事件的推荐信任矩阵，定义隶属函数，其表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
（4）
式中，
Figure 426888DEST_PATH_IMAGE012
为第i位专家对第j个基本事件信任
Figure DEST_PATH_IMAGE013
的隶属度；k为转化参数，
Figure 8043DEST_PATH_IMAGE014
；γ为调节系数，取值范围为1，2，...，n，一般取值为2；m，n分别为专家位数、基本事件数。
由隶属度构建隶属度矩阵，计算平均推荐度，求解盲度、综合推荐度，计算公式分别为：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
（5）
Figure 607125DEST_PATH_IMAGE016
（6）
Figure DEST_PATH_IMAGE017
（7）
式中，
Figure 211413DEST_PATH_IMAGE018
为第j个基本事件的平均推荐度；
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为第j个基本事件的盲度；
Figure 539495DEST_PATH_IMAGE020
为第j个基本事件的综合推荐度。
由公式（7）得到的综合推荐度构建评价向量G：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
归一化处理，得到基本事件的分配权重：
Figure 414303DEST_PATH_IMAGE022
（8）
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为第j个基本事件的分配权重。
步骤S7、计算加氢裂化装置燃爆或火灾事故的发生概率。基于步骤S5中所有基本事件的模糊可能性得分和步骤S4得到的专家权重，根据公式（9）计算基本事件的模糊概率：
Figure 61316DEST_PATH_IMAGE024
（9）
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
为第j个基本事件的模糊概率。
将模糊概率转换为精确概率，根据公式（10）计算所有基本事件的精确概率：
Figure 323539DEST_PATH_IMAGE026
（10）
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示基本事件的精确概率，
Figure 520559DEST_PATH_IMAGE028
。
然后，基于步骤S6得到的所有基本事件的分配权重指导精确概率，计算基本事件的发生概率，其计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
（11）
根据故障树的逻辑关系，代入所有基本事件的发生概率，逐级计算中间事件的发生概率，最后计算得到顶事件的发生概率。常用的故障树逻辑关系有逻辑与门和逻辑或门，其输出事件的发生概率计算公式为：
Figure 748409DEST_PATH_IMAGE030
（12）
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示输出事件，
Figure 64859DEST_PATH_IMAGE032
表示输出事件
Figure 440476DEST_PATH_IMAGE031
发生的概率，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
表示基本事件
Figure 113291DEST_PATH_IMAGE034
发生的概率。
基于步骤S3得到的故障树模型，代入步骤S7中得到的基本事件发生概率，最终得到加氢裂化装置燃爆或火灾事故的发生概率。
实施例
本发明提供一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置可能发生燃爆或火灾事故的预测方法，包括如下步骤：
（1）收集加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故的所有可能性事件，包括加氢裂化装置的工艺流程图、管道及仪表流程图及界区条件、设备设计规格书；参考装置的物理性参数、工艺参数的设计值及可接受阈值以及其他记录资料等。其中，加氢精制装置的管道及仪表流程图如图4所示。
（2）确定加氢裂化装置的顶事件、中间事件和基本事件。确定加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故为顶事件；中间事件从物理性参数、工艺参数及装置故障可能造成的潜在后果中提取；基本事件从造成物理性参数、工艺参数出现偏差及装置发生故障的可能原因中提取。基本事件如表1所示，中间事件和顶事件如表2所示。
表1 基本事件
Figure DEST_PATH_IMAGE035
表2 中间事件和顶事件
Figure DEST_PATH_IMAGE037
（3）针对燃爆或火灾事故演化模式进行分析，绘制加氢裂化装置燃爆或火灾事故的模糊故障树模型如图5所示。
（4）采用专家评议方法对基本事件的发生概率进行评估。为了保证专家评议结果的客观可靠，需要对专家权重进行分配，选取4个主因素和5个次因素，确定专家权重。选取专家主因素和次因素及其权重如表3所示。
表3 专家主因素和次因素及其权重
Figure DEST_PATH_IMAGE039
邀请5位专家，每位专家具体信息如下：
专家1，教授，博士，工作时间18年，从事设备管理工作；
专家2，副教授，博士，工作时间28年，从事设备管理工作；
专家3，高级工程师，硕士，工作时间20年，从事过程工艺领域研究；
专家4，助理工程师，硕士，工作时间32年，从事过程工艺领域研究；
专家5，教授，硕士，工作时间26年，从事质量检验工作。
根据公式（1）计算各位专家的权重得分，结果如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
；
Figure DEST_PATH_IMAGE043
；
Figure DEST_PATH_IMAGE045
；
；
Figure DEST_PATH_IMAGE047
。
根据专家权重系数的计算公式（2），可以得到5位专家的权重系数分别为：0.223、0.214、0.200、0.172、0.191。
5位专家分析所有基本事件对事故的影响程度，对故障树模型中所有基本事件的发生概率进行评估。采用低（L）、较低（RL）、中等（M）、较高（RH）、高（H）作为评估结果。专家评估结果如表4所示。
表4 基本事件发生概率的专家评估结果
Figure DEST_PATH_IMAGE049
（5）基于模糊理论计算基本事件发生的模糊可能性得分。基于数值逼近方法将评估语言转化为模糊数，采用图3所示的5个模糊隶属函数，将每个专家关于所有基本事件的评估意见转化为一串数值（a、b、c、d），根据公式（3）计算所有基本事件的模糊可能性得分。
（6）基于信息熵隶属度计算基本事件的分配权重。借助模糊理论，根据基本事件的模糊可能性得分构建基本事件的推荐信任矩阵F：
Figure DEST_PATH_IMAGE051
根据公式（4）计算所有基本事件的隶属度，根据所有基本事件的隶属度构建隶属度矩阵B：
Figure DEST_PATH_IMAGE053
根据公式（5）、（6）、（7）分别计算基本事件的平均推荐度、盲度和综合推荐度，得到评价向量G：
Figure DEST_PATH_IMAGE055
归一化处理，根据公式（8）计算所有基本事件的分配权重，所有基本事件的分配权重如表5所示。
表5 基本事件的分配权重
Figure DEST_PATH_IMAGE057
（7）计算加氢裂化装置燃爆或火灾事故的发生概率。基于步骤（5）中所有基本事件的模糊可能性得分和步骤（4）得到的专家权重，根据公式（9）计算所有基本事件的模糊概率，所有基本事件的模糊概率如表6所示。
表6 基本事件的模糊概率
Figure DEST_PATH_IMAGE059
将模糊概率转换为精确概率，根据公式（10）计算所有基本事件的精确概率，所有基本事件的精确概率如表7所示。
表7 基本事件的精确概率
Figure DEST_PATH_IMAGE061
基于步骤（6）得到的所有基本事件的分配权重指导精确概率，根据公式（11）计算加氢裂化装置燃爆或火灾事故故障树模型中所有基本事件的发生概率，得到所有基本事件发生的概率如表8所示。
表8 基本事件的发生概率
Figure DEST_PATH_IMAGE063
将表8中的基本事件发生概率代入图5所示的加氢裂化装置燃爆或火灾事故故障树模型，根据故障树的逻辑关系，采用公式（12）逐级计算各中间事件发生的概率，最终得到加氢裂化装置燃爆或火灾事故概率为3.57×10-7。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、收集加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故的所有可能事件；
步骤S2、确定加氢裂化装置的顶事件、中间事件和基本事件；
步骤S3、采用故障树分析法建立加氢裂化装置燃爆或火灾事故的故障树模型；
步骤S4、采用专家评议方法对基本事件的发生概率进行评估；
步骤S5、基于模糊理论计算基本事件的模糊可能性得分；
步骤S6、基于信息熵隶属度计算基本事件的分配权重；
步骤S7、根据故障树的逻辑关系，计算加氢裂化装置燃爆或火灾事故发生的概率。
2.根据权利要求1所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，其特征在于，所述步骤S1中，收集加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故的所有可能事件的过程包括：了解加氢裂化装置的工艺流程图、管道及仪表流程图及界区条件、设备设计规格书；参考装置的物理性参数，如：密度、比容、粘度、蒸气压、比热容、热导率等，以及工艺参数的设计值及可接受阈值，如：温度、压力、流量、液位、界位等，以及其他记录资料，如：设备数据表、操作规程、危险事件等参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，其特征在于，所述步骤S2中，确定加氢裂化装置发生燃爆或火灾事故为顶事件；中间事件从物理性参数、工艺参数及装置故障可能造成的潜在后果中提取；基本事件从造成物理性参数、工艺参数出现偏差及装置发生故障的可能原因中提取。
4.根据权利要求1所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，其特征在于，所述步骤S3中，对加氢裂化装置的燃爆或火灾事故演化模式进行分析，绘制加氢裂化装置燃爆或火灾事故的故障树模型，包括顶事件、中间事件和基本事件。
5.根据权利要求1所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，其特征在于，所述步骤S4中，邀请m位专家，根据专家职务、职称、教育程度、工作时间，对专家权重进行分配；邀请专家分析所有基本事件对加氢裂化装置燃爆或火灾事故的影响程度，对步骤S3得到的故障树模型中所有基本事件的发生概率进行评估；评估语言包括低（L）、较低（RL）、中等（M）、较高（RH）、高（H）。
6.根据权利要求1所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，其特征在于，所述步骤S5中，基于数值逼近方法将评估语言转化为模糊数，根据模糊隶属函数，将每个专家关于所有基本事件的评估意见转化为一串数值（a、b、c、d），计算基本事件的模糊可能性得分。
7.根据权利要求1所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，其特征在于，所述步骤S6中，基于信息熵隶属度的计算方法，用模糊可能性得分构建信任推荐矩阵，根据信息熵隶属度定义的隶属函数构建隶属度矩阵，计算所有基本事件的分配权重。
8.根据权利要求1所述的一种基于信息熵隶属度的加氢裂化装置风险评估方法，其特征在于，所述步骤S7中，基于步骤S5中所有基本事件的模糊可能性得分和步骤S4得到的专家权重，计算基本事件的模糊概率；将模糊概率转换为精确概率，基于步骤S6得到的所有基本事件的分配权重指导精确概率，得到基本事件的发生概率；代入步骤S3得到的故障树模型，根据故障树的逻辑关系，逐级计算中间事件发生的概率，最终得到加氢裂化装置燃爆或火灾事故发生的概率。
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