基于检测数据的油气集输管道失效故障树建立

王观军 陈丽娜 陈健飞 王安泉 韩庆

1胜利油田技术检测中心

2胜利油田检测评价研究有限公司

胜利油田现有油气集输管道17 256 km，技术检测中心自2008年起先后对6 821 km 集输管道进行了定期检验。通过检验发现，在用集输管道存在诸多缺陷和安全隐患，管理中突出的问题主要有以下两点：①管道种类多，运行年限长，埋地环境复杂，风险不明；②管道风险辨识缺少科学合理的方法，难以指导管理部门合理安排检验维修计划。

管道完整性管理经国内外多年的研究与实践，已成为当前国际上最为认可的管道管理模式[1]，采用管道完整性管理可以预测并预防事故的发生，减少或避免事故带来的经济损失，同时可以优化各项维护支出，避免维修维护资金和资源的浪费[2-3]。

自2015年GB 32167在我国全面推行以来[4]，通过不断消化吸收国外的先进经验、引进先进技术，管道完整性管理已在油气长输管道全面推行。但由于集输管道在法规要求、敷设环境、失效后果、检测技术、维护技术等方面与长输管道存在较大差异[5-6]，长输管道的完整性管理技术无法直接适用于集输管道。因此，应立足胜利油田实际，针对油田集输管网的失效模式，建立适用于油气集输管网的风险评价方法，检测评价准则，决策优化方案，优化检维修技术，以形成油气集输管网完整性管理体系。

1 检测、失效数据整合分析

整合分析了自2008年以来的历史检测、失效数据，构建集输管道SQL数据管理平台，共包含基于2 136条油气管道的53 725个数据，实现了管道基本信息、运行参数、检测数据、失效数据等信息的查询分析及数据的更新维护，数据类型如表1所示。为了提高数据的可用性，利于后期数据的整合分析，采用K-means 聚类算法进行C 语言编程，筛选离群数据，最终留取了1 987条油气集输管道，包含49 078个检测数据。

表1 历年检测、失效数据类型Tab.1 Types of detection data and invalid data over the years

2 理论故障树的建立

通过对与集输管道相关的设计、施工、运行、检测、维修等26项标准进行研究，利用头脑风暴法，选择“集输管道失效”作为顶事件，从上而下分析导致顶事件发生的所有可能因素，建立集输管道失效理论故障树[7-8]，从故障树中共得到末端失效因子（基本事件）169个，具体如表2所示。

3 简化故障树

灰色关联分析法是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，作为衡量因素间关联程度的一种方法。因此，本文运用灰色关联法分析已有检测数据，求解关联度值来简化理论故障树。现以第三方破坏下层的盗油气为例：选取盗油气为主序列，运用灰色关联法分别对埋深不足、巡线频率、防腐层破损、油品性质、使用单位、运行年限、管径、油价进行关联度求解，得出关联度值，如表3所示。

图1 盗油气部分故障树简化过程示意图Fig.2 Simplification process diagram of the fault-tree for oil and gas theft

表2 理论故障树基本事件Tab.2 Basic events of theoretical fault tree

表3 各检测参数与盗油气的关联度Tab.3 Correlation of each test parameter to oil and gas theft

表4 简化后的失效故障树基本事件Tab.4 Simplified basic events of failure fault tree

图2 基于检测数据的集输管道简化失效故障树Fig.2 Simplified failure fault tree for gathering and transportation pipeline based on detection data

由表3可以看出，埋深不足、防腐层破损、输送介质和油品价格对盗油气的关联度较高，而由于发生盗油气现象，防腐层必然破损，不能作为底层事件，该部分故障树的简化过程如图1所示，同理得到简化后的油气集输管道失效故障树，如图2所示。简化后的末端因子（基本事件）共计56个，如表4所示，均可通过检测数据或其他方式获取，利用Freefta软件可求解失效故障树的最小割集和末端因子重要度，最小割集共计220个。

4 结束语

建立的基于检测数据的集输管道简化失效故障树，充分利用检测数据，并全面考虑了集输管网的特点，增强了评价的客观性，且失效因子全面，为构建适用于胜利油田的油气集输管网定量风险评价体系，乃至开发一套符合胜利油田集输管网运行环境的完整性管理评价体系奠定了基础，从而能够全方位、多层次地对管道进行连续、系统的评价，并给出维护、整改意见，最终可实现评价、防护、管理、预测为一体的全生命周期的完整性管理模式。