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    科學技術論文

    天然氣管道泄漏失效后果的蒙特卡洛分析

    時間:2021年09月10日 所屬分類:科學技術論文 點擊次數:

    摘要:為解決天然氣管道泄漏的不確定性問題以及確定參數的敏感性,考慮到管道泄漏事故的突發和隨機性,本研究基于小孔、管道和大孔三類泄漏模型進行泄漏后果的不確定性分析,采用蒙特卡洛分析方法分析泄漏孔面積、管道運行壓力、氣體溫度、泄漏處距離初始站

      摘要:為解決天然氣管道泄漏的不確定性問題以及確定參數的敏感性,考慮到管道泄漏事故的突發和隨機性,本研究基于小孔、管道和大孔三類泄漏模型進行泄漏后果的不確定性分析,采用蒙特卡洛分析方法分析泄漏孔面積、管道運行壓力、氣體溫度、泄漏處距離初始站點的距離四個不確定性因素對泄漏速率的影響。確定性分析結果表明,泄漏孔徑50mm的小孔泄漏速率為27.0996kg/s,管道破裂的瞬時泄漏速率高達54204.6289kg/s。在不同泄漏模型中,各參數的敏感度也不同,但泄漏孔面積始終為主導參數。當泄漏孔達到管道內徑的一半時,由管道模型計算的初始泄漏速率具有兩個數量級(10)的優勢。因此,在天然氣管道運輸工程中,要及時對管道中出現的孔、隙等缺陷進行檢測并采取補救措施,防止其進一步發展成為管道泄漏。

      關鍵詞:安全工程;管道泄漏;蒙特卡洛;不確定性;泄漏模型

    天然氣管道

      0引言2017年,馬丁等[1]前瞻性地對全球能源用量進行了梳理,指出未來15年的能源需求量會持續增加,其中,天然氣仍然保持著較高水平的消耗量。為了滿足天然氣的高消耗量,天然氣運輸管道數量不斷增加[2],管道泄漏事故也相應地頻繁發生,嚴重威脅人們的安全、健康與經濟的發展。因此,科學地評估管道泄漏事故的后果以及準確地預測事故的發生對于預防災害、開展緊急救援等具有重要意義。

      天然氣論文范例: 天然氣儲運技術及其應用發展前景

      目前普遍認為,天然氣管道失效后果的研究應充分考慮不確定參數及其隨機性,進行不確定性的后果分析[3~8]。不考慮泄漏事故的突發與隨機性,僅針對確定性場景或單一參數進行后果分析存在片面性,F有文獻中,不乏有針對泄漏后果分析的不確定性研究,如2002年和2018年,沈斐敏等[4]和熊鴻斌等[5]在對氣體泄漏問題的蒙特卡洛分析中,先后建立了以泄漏介質、泄漏模式、泄漏孔徑、燃氣壓力、環境溫度、風速、泄漏處距起始點距離等作為不確定性參數的體系。

      2014年,AlzbutasR等提出了參數敏感性是不確定性分析的一個重要內容的思想。2018年,紀虹等[7]指出EGIG(歐洲輸氣管道事故數據組織)建立了以泄漏孔徑尺寸為劃分依據的小孔泄漏、大孔泄漏、管道斷裂三種天然氣管道泄漏模型。2015年,姜璐等引入以管道壓力、泄漏孔徑、環境風速作為噴射火熱輻射傷害模型的不確定性參數,通過蒙特卡洛模擬及拉丁超立方抽樣方法計算死亡半徑,得到距離管道泄漏處不同位置的事故死亡半徑的概率分布的新思想。2021年,PetroD.Ndalila等[9]建立了天然氣管道泄漏口動壓測量的模型,發現泄漏率會隨著泄漏口尺寸的變化而改變。

      2021年,魯寨軍等[10]建立了非平衡相變的CO泄漏模型,通過數值模擬分析了CO管道泄漏的瞬態行為。目前,國內外對參數進行敏感度分析的研究較少,風險分析中的不確定性參數的樣本數少,對各參數概率分布的描述缺乏說服力。同時,考慮多個不確定性參數時,沒有分析各參數對結果的影響程度的差異性。鑒于此,本文針對泄漏后果系統地進行了不確定性分析,考慮泄漏孔面積(or)、管道運行壓力(in)、氣體溫度、泄漏處距離初始站點的距離四個因素為管道泄漏的不確定性參數[1114],泄漏速率作為泄漏后果參數。

      首先,通過拉丁超立方抽樣方法,獲得大量的參數樣本集,由管道泄漏的物理模型計算各參數樣本集對應的泄漏速率,定義多參數與泄漏速率之間的秩相關系數,以表征各不確定性參數對管道泄漏速率的影響程度;在此基礎上,采用概率分布函數描述各參數的不確定性,通過蒙特卡洛抽樣,獲得大量的參數樣本集,由管道泄漏的物理模型計算各參數樣本集對應的泄漏速率,并統計分析泄漏速率的不確定性。

      1不確定性分析方法

      1.1泄漏后果的物理模型管道內的氣體泄漏,可歸結為連續氣體的泄漏問題。氣體在壓力條件下從設備的裂口泄漏時,需要通過氣體流動標準方程計算。由于氣體發生亞音速流動、音速流動時滿足的基本假設不同,其標準方程的形式也有差異[3]。

      根據孔徑尺寸變化引起的泄漏氣體流動方式的改變,將管道泄漏模型分為小孔、管道和大孔模型[7]三類,適用范圍為:1)小孔模型適用于泄漏孔徑小的管道,管道內壓不影響泄漏速率,氣體膨脹過程等熵;2)管道模型適用于完全破裂的管道,氣體無等熵膨脹過程;3)大孔模型適用于各種泄漏孔徑的計算。

      目前,最常用的不確定性分析方法是概率分析法和模糊集理論分析法,前者是定量分析方法,后者是定性分析方法。概率分析法通過概率分布量化變量的不確定性,能比較逼真地描述具有隨機性質的事物的特點及物理實驗過程;而模糊集理論分析法研究概念模糊的事物,由于當前研究尚不成熟,在實踐中應用得較少。

      概率分析法中最常用的是蒙特卡洛分析(Monte CarloAnalysis),即通過對概率模型進行抽樣實驗來計算所求參數的統計特性,得出該事件發生的頻率。如姜璐等通過蒙特卡洛模擬計算死亡半徑,得到距離管道泄漏處不同位置的事故死亡半徑的概率分布。MunirAliElfarra等[1通過蒙特卡洛模擬對風速進行隨機抽樣,計算出年風能產量分布,呈現出較好的置信水平。S.Triambak等[1采用一個二維蒙特卡洛模型來研究COVID19類型的感染在一個可控人群中的傳播,并獲得了良好的增長指數。

      2計算結果與討論

      案例:某天然氣管道工程于2011年投產,管道全長288km,管道外徑為1016mm,設計壓力10MPa,運行壓力為~8.5,管道材質L485螺旋焊縫管,設計輸量9×10/a。管道從某村東側穿過,房屋距離管道最近距離為25米,村落沿管道呈條帶狀,長年居住有155戶465人左右,小鎮住宅區,均為四層以上樓房。研究管段氣候屬溫帶半濕潤季風型大陸氣候四季分明,雨熱同季,光熱條件好。月平均氣溫月份最低,平均7.4℃,月份最高,平均24℃,歷年平均氣溫9.4℃。

      3結論

      本文將泄漏孔面積(or)、管道運行壓力(in)、氣體溫度、泄漏處距離初始站點的距離作為天然氣管道泄漏事故的不確定性參數,考慮其概率分布函數,并結合一個工程實例進行分析。確定性分析結果顯示,發生泄漏孔徑為50mm的小孔泄漏時,泄漏速率為27.0996kg/s;發生管道破裂時,瞬時泄漏速率高達54204.6289kg/s。

      對參數進行拉丁超立法抽樣,并計算Spearman秩相關系數,得出敏感度最大的參數為泄漏孔面積。蒙特卡洛分析結果表明,在實例的計算參數條件下,泄漏速率的累積概率分布函數在83%處有一個轉折點,說明多數情況下的泄漏速率Q<2000kg·s。為了減小管道附近區域燃燒、爆炸的可能性,要及時對天然氣管道中出現的孔、隙等缺陷進行檢測,并對缺陷處采取補救措施,防止其進一步發展成為管道泄漏。

      參考文獻

      [1]馬丁,單葆國.2030年世界能源展望——基于全球能源展望報告的對比研究[J].中國能源,2017,39(2):21-24.MAD,SHANBG.WorldEnergyOutlook2030Brexit’sPotentialImpactsontheSinoUKEnergy[J].EnergyofChina,2017,39(2):21-24.

      [2]周祥君.天然氣管道工程施工建設質量管理探析[J].全面腐蝕控制,2021,35(3):84-86.ZHOUX.AnalysisonConstructionQualityManagementofNaturalGasPipelineEngineering[J].TotalCorrosionControl,201,35(3):84-86.

      [3]中國石油化工股份有限公司青島安全工程研究院.石化裝置定量風險評估指南[M].北京:中國石化出版社,2007.QingdaoSafetyEngineeringResearchInstituteofChinaPetrohemicalCo.Ltd.Aguidanceforquantitativeriskassessmentinthepetrochemicalplant[M].Beijing:ChinaPetrochemicalPress,2007.

      作者:陳華燕,劉演錕,敬思岑,雷鳴浩

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