【摘 要】
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随着石油化工行业的不断发展,用于储存大量易燃有毒物料的常压储罐数量也随之增长,不仅增加人员设备的风险,还会提高企业安全检查维护的成本。基于风险的检验技术（Risk Based Inspection,RBI）目前在石油化工领域广泛应用,该技术可以对常压储罐进行风险评估,从而根据风险等级制定相应的检测计划,降低风险水平。RBI风险评估技术主要包含两个方面:一是需要确定失效模式后依据API 581规范分
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随着石油化工行业的不断发展,用于储存大量易燃有毒物料的常压储罐数量也随之增长,不仅增加人员设备的风险,还会提高企业安全检查维护的成本。基于风险的检验技术（Risk Based Inspection,RBI）目前在石油化工领域广泛应用,该技术可以对常压储罐进行风险评估,从而根据风险等级制定相应的检测计划,降低风险水平。RBI风险评估技术主要包含两个方面:一是需要确定失效模式后依据API 581规范分别计算罐底和罐顶失效概率;二是根据储存介质的性质和数量计算失效经济后果和失效面积后果。在API 581规范中所给出的两种储罐底板腐蚀速率的计算方法,一种由于成本较高不能大规模应用,另一种方法虽然应用较为方便,但是评估系数对特定储罐针对性不强,不够准确。因此本文探索了一种利用常压储罐底板的超声波测厚数据,基于Weibull极值分布的理念,计算储罐底板腐蚀速率的数学模型,用以补充规范中提及的两种底板腐蚀速率计算方法的不足。并进行了验证,计算结果分别与储罐底板漏磁扫描检测进行对比,本模型与漏磁扫描检测的对比误差低于10%。结果证明,利用罐底超声波测厚数据的Weibull极值分布模型能够预测储罐底板的腐蚀速率,为RBI技术中罐底腐蚀速率的计算提供更多选择。由于API 581规范中只计算了储罐个体风险,但是罐区作为一个整体系统,其中的储罐个体风险也应受到罐区整体的影响。因此本文在二维风险矩阵的基础上增加Z轴,即罐区的风险抗性等级,构建三维风险矩阵以增加储罐风险评估的全面性。在对罐区的风险抗性进行评估时,由于风险具有天然的模糊性,利用以往的罐区评估方法,往往不能考虑到风险抗性的波动。本文构建了一种基于结构熵权法和云模型的罐区风险抗性等级评估方法,不仅能得到主客观相结合的评估指标权重,而且能考虑到不同专家的风险抗性评估之间相对差异和风险抗性等级的模糊性,最终得到科学的风险抗性评估等级。在常压储罐风险评估的过程中数据量较大,计算复杂,因此数字化的评估软件有着重要意义。本文采用Python语言中的Py QT5图形编辑工具包,并依据API 581规范编写了常压储罐风险评估软件,该软件分为“储罐风险计算模块”和“储罐信息管理模块”。两模块间可共用数据库文件,实现计算模块数据与管理模块互联,帮助企业更加便捷的管理常压储罐风险,或者根据大量储罐风险状况的数据,合理地调整计算模块中的计算系数。不仅如此,还在计算模块中加入了计算底板腐蚀速率和计算风险抗性等级的功能,加入的风险抗性等级可以实现对常压储罐的二维风险评估升维到三维风险评估,更加全面地考虑了罐区的安全状况对储罐风险等级的影响。
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