储气库注采管柱螺纹失效动态风险评估*

张认认，杨尚谕，闫相祯，张 哲，林 敏，李新宏

(1.西安建筑科技大学 资源工程学院，陕西 西安 710055；2.中国石油集团石油管工程技术研究院 石油管材及装备材料服役行为与结构安全国家重点实验室，陕西 西安 710077；3.中国石油大学(华东) CAE技术研究中心，山东 青岛 266580；4.中国石油新疆油田分公司 呼图壁储气库作业区，新疆 呼图壁 831200)

0 引言

地下储气库是以储存量大、调峰范围广和经久耐用为特点的人工气藏[1]。储气库在注采过程中，由于温度和压力的不断变化，容易引起注采管柱泄漏、变形、断裂等失效问题[2]；螺纹接头处也经常会发生疲劳断裂、泄漏、挤毁、腐蚀等失效问题[3]，因此需要对储气库注采管柱螺纹失效风险进行重点研究。

国内外专家学者对储气库注采管柱进行大量研究：Zaki等[4]研究基于系统性能的理论模型和蒙特卡洛模拟方法的地下储气库风险分析方法；Mao等[5]为研究储气库井中管柱的动态特性，考虑天然气与管柱在横向和纵向的相互作用下，建立储气库注采管柱流固耦合分析模型，并通过求解得到注采管柱的动态特征；滑丽云等[6]、谭天斌等[7]分析油管螺纹失效的机理和影响因素，并提出预防螺纹失效的措施；任鹏飞[8]分析螺纹常见的缺陷类型，提出螺纹缺陷类型的检测方法；王宝栋等[9]建立油管接箍螺纹的有限元模型，得出其应力分析规律，并对接箍螺纹进行失效评估；王建军等[10]对地下储气库注采管柱气密封螺纹接头进行优选分析。

上述研究侧重于储气库失效风险分析或螺纹失效机理分析，但为进一步加强对储气库注采管柱的研究，应重点对其螺纹失效进行定量风险评估研究。传统蝴蝶结模型在事故场景量化分析中具有静态局限性，而基于贝叶斯网络的风险分析方法可以捕捉螺纹失效风险的动态演变特性[11-13]。因此，本文运用蝴蝶结模型和贝叶斯网络对储气库注采管柱螺纹失效进行定量风险分析，以辨识螺纹失效的关键风险因素，并计算螺纹失效及其事故后果的概率。

1 储气库注采管柱螺纹失效风险分析方法

动态风险分析的目的是利用实时先兆数据更新储气库注采螺纹失效风险，并得到螺纹失效及事故后果概率随时间的变化趋势。储气库注采管螺纹失效风险分析流程如图1所示。具体步骤如下：1)搜集储气库管柱螺纹失效相关资料，利用故障树模型辨识导致螺纹失效风险致因，采用事件树模型识别安全屏障并分析事故后果类型；2)基于风险致因、安全屏障及事故后果，通过蝴蝶结模型构建螺纹失效事故演化过程；3)基于模糊集理论，依据专家意见计算失效致因先验概率，并利用贝叶斯网络更新先验概率；4)通过引入实时先兆数据，评估螺纹失效风险态势，实现注采管柱螺纹失效动态风险分析。

图1 动态风险分析流程Fig.1 Flowchart of dynamic risk analysis

1.1 蝴蝶结模型

蝴蝶结分析法(Bow-tie Analysis，简称BTA) 是1种基于图形方式表示事故原因至后果的过程，并利用防控措施之间的关系来进行风险分析的方法。该方法具有高度可视化和处理灵活的特点。在风险分析中，应用蝴蝶结分析法可较详细地辨识事故发生的起因和后果，直观表示出整个事故发生的全过程，通过相关的定性和定量分析，确定事故发生前的主要致因和事故发生后的有效控制措施，可降低事故灾害发生的概率，减轻灾害后果。

1.2 贝叶斯网络

贝叶斯网络(BN)是1种用于在不确定条件下进行概率推理的有效方法，其是由节点及连接相关节点的有向边所构成的有向无环图。节点代表模型中的随机变量；节点间有向边代表变量间的相关关系，原则是父节点指向子节点；变量间的相互影响程度(节点间的关系强度)由子节点处的条件概率表达。每个条件概率分布表均可以用来描述相关变量之间局部联合概率分布集，代表子节点同其父节点的关联性。利用联合概率分布可直接计算事故(顶事件)的发生概率P(T=1)，如式(1)所示：

(1)

式中：Xi表示子节点；F(Xi)表示父节点；n为贝叶斯网络中的节点数。

贝叶斯公式给出的条件概率如式(2)所示：

(2)

式中：P(A)为在无训练数据前假设A拥有的先验概率；P(B)为训练数据后得到B的先验概率；P(B|A)为假设A成立时B发生的概率；P(A|B)为假设B成立时A发生的概率。

2 螺纹失效风险因素辨识

2.1 失效致因

通过实例和文献调研得知，储气库注采管柱螺纹失效是由投产前螺纹质量不达标或投产后外界因素干扰所致。

1)投产前螺纹质量不达标产生的原因包括螺纹自身缺陷和第三方破坏。其中，螺纹自身缺陷包括材质问题(力学性能差和抗腐性差)和螺纹参数不优(如几何参数不优和物理参数不优)；第三方破坏包括注采管柱在装卸、运输和施工过程中造成的损坏。

2)投产后的外界因素干扰主要包括螺纹承受应力变化和腐蚀的影响。其中，螺纹承受应力变化包括热应力的产生(如气体中携带颗粒、上螺纹速度快和注采温度高)、地应力的变化(如地震、断层)和接触应力的变化(如夹紧力和上螺纹扭矩大)；螺纹腐蚀是由腐蚀条件和防腐措施共同作用产生，腐蚀条件主要包括腐蚀介质、注采温度和注采压力等。

基于事故树的构建原则，对上述致因进行逐级归纳与分析，建立储气库注采管柱螺纹失效的故障树模型(FTA)，如图2所示。辨识出17个间接变量M1～M17和26个基本变量，基本变量X1～X26代表含义详见表1。

表1 基本风险因素发生概率Table 1 Probabilities of basic risk factors

图2 储气库注采管柱螺纹失效事故树模型Fig.2 FTA model of thread failure of injection-production tubular string in gas storage depot

2.2 安全屏障

事故发生后，若能及时采取一定的控制措施，可有效减轻事故后果。即当发现储气库注采管柱螺纹失效后，采取可靠的控制措施(安全屏障)，则可将螺纹失效后果影响降低到最小。通过实例调研可知，注采管柱螺纹失效后可采取的安全屏障包括关井检查、井筒排空和维修作业。基于事件树的构建原则，依次分析3个安全屏障成功与否造成的螺纹失效后果，建立储气库螺纹失效的事件树模型(ETA)，如图3所示。由图3可知，共识别出3个安全屏障(B1～B3)和4个不同的螺纹失效后果(C1～C4)。

图3 储气库注采管柱螺纹失效事件树模型Fig.3 ETA model of thread failure of injection-production tubular string in gas storage depot

3 螺纹失效风险分析模型

3.1 螺纹失效BT模型

在储气库注采管柱螺纹失效风险因素分析的基础上，应用蝴蝶结分析法构建注采管柱螺纹失效的BT模型，该模型直观详细地展现螺纹失效的风险演化过程，如图4所示。

图4 储气库注采管柱螺纹失效蝴蝶结模型Fig.4 Bow-tie model of thread failure of injection-production tubular string in gas storage depot

3.2 螺纹失效BN模型

基于贝叶斯方法的转化原则，结合储气库注采管柱螺纹失效风险因素，将螺纹失效BT模型中的原因事件转化为BN模型的节点，同时将BT中的逻辑关系转化为子节点中的条件概率分布表，构建螺纹失效的贝叶斯网络模型，如图5所示。

图5 储气库注采管柱螺纹失效贝叶斯网络模型Fig.5 Bayesian network model of thread failure of injection-production tubular string in gas storage depot

表1(续)

4 案例研究

根据储气库资料统计[14]表明，由螺纹失效引发注采管柱失效的事故占由注采管柱失效引起事故的30%。

因此，本文以我国某储气库的注采井为研究对象，对其注采管柱螺纹进行风险因素与风险后果分析。

4.1 螺纹失效风险因素分析

采用模糊集理论和专家评判方法获取螺纹失效风险致因的发生概率，将事件发生的概率分为5个等级[15]，即非常低、低、中等、高、非常高，每个等级对应的概率区间及说明见表2。

表2 失效可能性分类Table 2 Classification of failure possibility

具体步骤如下：1)邀请多位专家对标变量发生的可能性进行评判，并综合考虑学历、专业和资历等信息对专家分配权重，以降低专家评判的不确定性；2)确定变量X1～X26的可能性等级；3)利用三角模糊数进行概率计算，得到变量X1～X26的发生概率，即贝叶斯网络模型中父节点的先验概率；4)将基本变量的先验概率输入储气库注采管柱螺纹失效的BN模型中；5)根据实际情况对条件概率分布表进行非(0,1)修正，得到基本事件的后验概率，并对发生概率等级比较高的基本变量X1～X26进行重点标注，见表1；6)计算基本变量X1～X26的后先验概率比值，确定变化较大的基本变量，即敏感性较高的影响因素。

根据失效概率可能性等级(见表1)对变量X1～X26进行分析可知：

1)变量X1，X3，X5，X11，X13，X14，X16，X22发生可能性等级为高及以上，预计会在观测储气库的生命周期内发生。因此需要对观测储气库进行仔细诊断，并在生产现场及时采取措施降低上述基本变量的发生概率，对于上述不可控制因素应做好实时监测工作。

2)变量X1～X10，X24～X26的概率比值较高，即上述事件一旦发生，会对螺纹失效产生巨大的影响。其中，对于上述可控事件，生产中要做好监测和诊断工作，及时控制此类突发事件；对于上述不可控事件，需要在生产和使用前严格检查，将其发生概率降到最低水平。

4.2 螺纹失效动态风险分析

根据对失效诱因的分析，结合作业现场的实际可控可监测情况，选取X1，X3～X6，X7，X11～X16作为螺纹失效的动态分析要素。根据现场的监测数据记录可得所选基本事件在观测周期内的发生次数，见表3。

根据表3计算出所选变量的动态概率变化，并将其带入储气库注采管柱螺纹失效BN模型中，得到螺纹失效及其不同失效后果的动态概率，其概率变化曲线如图6～8所示。

表3 关键风险因素随时间增长发生次数Table 3 Occurrence numbers of critical risk factors over time

对图6～8中的数据进行多项式拟合，得到螺纹失效及其4种失效后果的动态变化方程。其相关系数和拟合方差详见表4。

图6 储气库注采管柱螺纹失效动态概率曲线Fig.6 Dynamic probability curve of thread failure of injection-production tubular string in gas storage depot

图7 储气库继续安全运行的动态概率曲线Fig.7 Dynamic probability curve for continuous safe operation of gas storage depot

图8 储气库发生安全事故的动态概率曲线Fig.8 Dynamic probability curves of safety accident in gas storage depot

根据表4的拟合参数R和方差SD可知，拟合效果较好，进一步分析可知：随着服役时间的增长，螺纹的失效概率逐渐增大，且失效概率增速也在增大。螺纹失效并经过修整后，储气库还可继续生产运行的概率随服役时间增长而降低，且减小速率越来越快；螺纹失效并经过修整后，储气库发生经济损失或人员伤亡事故的概率逐渐增大，且增长速率逐渐变大；储气库在生产作业中应实时监测或控制关键风险因素的发生概率，并预测螺纹失效的概率，以控制随服役时间增长而造成的螺纹失效以及失效后果的发生概率，确保人员安全，减少财产损失。

表4 拟合曲线及其参数Table 4 Fitting curves and related parameters

5 结论

1)提出1种基于蝴蝶结和贝叶斯网络的风险分析方法，对储气库注采管柱螺纹失效进行风险因素辨识，建立储气库注采管柱螺纹失效的风险分析模型，计算得到螺纹失效的主要致因和螺纹失效及失效后果的动态概率变化。

2)以我国某储气库的注采管柱为例，研究其螺纹失效动态风险，分析得到：注采管柱螺纹的关键失效风险因素包括气体中携带固体颗粒(X1)、上螺纹速度过快(X2)、注采温度高(X3)、地层断裂(X4)、地壳运动(X5)等13个因素。螺纹失效概率逐渐增加，螺纹失效导致恶劣后果的概率也逐渐增大，需要采取措施控制关键风险致因的发生。

3)基于蝴蝶结和贝叶斯网络的风险分析方法具有较好的应用效果，可为其他注采管柱螺纹失效风险分析提供一定的理论支撑，并可对螺纹失效概率和风险后果进行计算预测。