Развитие теории и методов управления промышленной безопасностью на предприятиях трубопроводного транспорта углеводородов

Второй подраздел посвящен разработке метода диагностики нарушений технологических процессов на производствах трубопроводного транспорта, которые потенциально могут явиться причиной возникновения аварии, для решения задачи построения «деревьев отказов» технологического оборудования.

Необходимость решения этой задачи обусловлена слабым на сегодняшний день учетом инцидентов в виде нарушений технологического процесса при анализе путей развития отказов технологического оборудования. Накопление массива данных об этих событиях по мере роста периода наблюдений позволит корректировать «деревья отказов», а они служат в свою очередь основой для дальнейшего построения «деревьев событий».

Диагностика нарушений технологических процессов, направленная на обнаружение отклонений параметров технологического процесса от регламентированных значений, осуществляется с помощью модели распознавания образов.

При анализе существующих подходов к распознаванию образов (образов нарушений технологического процесса) были выделены нейросетевые модели. Искусственные нейронные сети позволяют решать задачи распознавания даже без обучающего множества. Действительно, количество типовых ситуаций при ведении сложного технологического процесса может быть достаточно большим. При этом даже опыта экспертов может быть недостаточно для составления полного обучающего множества таких ситуаций. Отметим, что обучающее множество в случае применения нейросетевых моделей необязательно должно быть ограниченным – новые ситуации, ранее не описанные экспертами, будут распознаны и в «деревья отказов» будут внесены коррективы по типам событий.

Для целей распознавания образов нарушений технологического процесса из числа известных нейросетевых моделей выбор был остановлен на нейросетевой модели Хопфилда как модели, имеющей энергетическую интерпретацию. Работа сети Хопфилда может быть охарактеризована некоторой энергетической функцией. Таким образом, сеть Хопфилда является физически подобной системой, что позволяет осуществлять распознавание образов состояния физических объектов (в нашем случае вертикального резервуара, насосов, трубопроводов и арматуры).

Структурная схема сети Хопфилда приведена на рисунке 2. Сеть состоит из одного слоя нейронов. Каждый нейрон связан с остальными нейронами сети посредством синапсов. Один синапс служит входным синапсом для ввода сигнала. Выходы нейронной сети формируются на аксонах.

Рисунок 2 – Структурная схема сети Хопфилда

Любой сигнал описывается вектором x={x1, x2,...xN}T с бинарными компонентами, например, «-1» и «+1».

Обозначим вектор входных сигналов, описывающий p-й образец, через xp (р=). При распознавании сетью образца на основе исходных данных она формирует вектор выходных сигналов; элементы вектора совпадают с соответствующими элементами образа, т.е. y=xp, где y={y1, y2,…yN}T – вектор выходных сигналов сети.

При инициализации нейронной сети Хопфилда весовые коэффициенты синапсов устанавливаются следующим образом:

(1)

Здесь xip – i-й компонент вектора xp.

Работа сети Хопфилда может быть охарактеризована некоторой энергетической функцией вида

(2)

где – значение порога i-го нейрона; wij – веса связи i-го и j-го нейронов.

Функцией активации выбрана логистическая функция

, (3)

где х – очередное рассчитанное состояние нейрона.

На основе «типовых карточек» ситуаций были сформированы файл паттернов и файл тестовых образов при исключении одного параметра (моделирование отсутствия сигнала с датчика). Далее проведено обучение сети, сетью подобраны весовые коэффициенты.

В общем случае по мере увеличения времени эксплуатации количество типовых ситуаций и соответствующих им «типовых карточек» увеличится по сравнению с исходным количеством. Новая ситуация, не имеющая прецедента (нет соответствующей «типовой карточки»), автоматически запоминается и в режиме привлечения внимания оператора высвечивается на экране монитора. Оператор, ознакомившись с этой новой ситуацией, дает ей название и заносит в каталог уже имеющихся «типовых карт» как новый прецедент.

Для тестирования информационно-аналитического комплекса был разработан симулятор технологического процесса «хранение бензина в резервуаре», который позволяет задавать значения измеряемых параметров технологического процесса и транслировать их в информационно-аналитический комплекс. На рисунке 3 показана распознанная типовая ситуация «Повышение температуры подшипников насоса».

Рисунок 3 – Окно информационно-аналитического комплекса сбора и анализа данных о безопасности технологического процесса

Таким образом, сеть Хопфилда позволяет распознавать типовые и близкие к ним сочетания переменных xij, характеризующих текущее состояние технологического процесса в данный момент времени (срез параметров), в том числе и при некорректных сигналах, поступающих с датчиков (например, в случае их неисправности). В частности, с помощью программно реализованной сети Хопфилда могут распознаваться:

- отклонения параметров технологического процесса от регламентированных значений, которые сами по себе или в сочетании с другими факторами могут привести к возникновению и развитию аварии;

- отказы контуров регулирования.

На основе анализа накопленных срезов параметров составляется набор возможных видов отказов средств автоматизации и отклонений параметров технологического процесса от нормы для построения «деревьев отказов».

Третий подраздел посвящен разработке формализованных моделей анализа развития аварий на производствах трубопроводного транспорта на базе «деревьев событий».

Анализ возможных аварийных событий с помощью «деревьев событий» является составной частью анализа риска опасных производственных объектов. Методология построения «деревьев событий» описана в литературе. Однако в литературных источниках не даются особые рекомендации для построения «деревьев событий» для производств трубопроводного транспорта.

Для объектов трубопроводного транспорта при построении «деревьев событий» в качестве исходного события принимается разгерметизация оборудования, за которым следуют промежуточные события – этапы развития аварии, приводящие к событиям конечным – воздействию на персонал, устройства и сооружения объекта анализа, соседние объекты, селитебную территорию.

Наиболее опасные сценарии развития аварийных событий являются результатом огневого превращения пожаровзрывоопасных веществ, поступивших в атмосферу при разгерметизации оборудования, трубопроводов или арматуры. Огневое превращение пожаровзрывоопасных веществ – это пожар, факельное горение, взрыв в форме детонации или дефлаграции, «огневой шар». Виды огневого превращения определяются в основном двумя факторами: видом топлива, продукта и характеристикой места распространения облака топливно-воздушной смеси.

Показано, что, согласно видам огневого превращения, пожаровзрывоопасные вещества, обращающиеся на производствах трубопроводного транспорта, подразделяются на четыре группы, характеристика которых дана в таблице 2.

Таблица 2 – Описание групп основных пожаровзрывоопасных веществ, обращающихся на производствах трубопроводного транспорта, согласно видам огневого превращения

Группа веществ	Характеристика группы веществ	Типичные представители
Первая	Пожароопасные вещества (жидкости) с высокой температурой вспышки и высокой температурой кипения	Дизельное топливо летнее
Вторая	Пожаровзрывоопасные вещества (жидкости) с температурой вспышки менее 610С и температурой начала кипения выше 35 0С	Товарная нефть, реактивные топлива, бензин, дизельное топливо зимнее
Третья	Пожаровзрывоопасные вещества с температурой кипения 350С и ниже, хранимые как жидкости под давлением	Сжиженные газы С3–С5
Четвертая	Пожаровзрывоопасные газы	Природный газ

Вещества первой группы участвуют в аварийных событиях в форме

пожара разлива. Вещества второй группы участвуют в аварийных событиях в виде пожара разлива и взрыва парогазового облака. Вещества третьей группы ограниченно образуют разлив жидкости и обычно при пониженных температурах, вследствие чего пожар разлива как таковой отсутствует или носит кратковременный характер. Вещества этой группы способны образовывать облака топливно-воздушных смесей (ТВС), сгорающие в виде «огневого шара». Вещества четвертой группы являются неконденсирующимися газами. Они образуют ТВС, способные к взрыву в широком интервале концентраций, практически неспособны образовывать «огневой шар». Для этой группы характерны аварийные события в виде факельного сгорания горючего вещества и взрыва облака ТВС. Характерное «дерево событий» для случая выброса из разгерметизированного оборудования веществ первой группы представлено на рисунке 4.

Возгорание

предотвращено

Самовоспламенение

вещества Пожар потушен

Развитие

пожара

Выброс Использование

вещества средств защиты Выгорание разлива

1-й группы

Использование

средств тушения Пожара или возгорания нет

Пожар потушен

Без

самовоспламенения

Пожар разлива

Образование

разлива Выгорание разлива

Использование

средств защиты Использование

средств тушения Без возгорания

Источник

зажигания

Рисунок 4 – Характерное «дерево событий» для случая выброса из разгерметизированного оборудования веществ первой группы

Характерные «деревья событий» для случаев выброса из разгерметизированного оборудования веществ второй, третьей и четвертой групп представлены, соответственно, на рисунках 5, 6 и 7.

Оценка поведения смеси продуктов из различных групп при построении «дерева событий» дается после выполнения технологических расчетов фазового состояния «пар – жидкость».

Если образовавшаяся в результате разгерметизации смесь продуктов по своему фазовому состоянию и составу сопоставима с характеристиками групп пожаровзрывоопасных веществ, то следует ожидать протекания аварийного события согласно вышеизложенным сценариям для соответствующей группы. В противном случае следует обосновать большее число возможных сценариев аварийных событий.

Факельное горение

парогазовой фазы

Выход парогазовой

фазы Взрыв облака ТВС

Образование

облака ТВС

Выброс Источник Рассеивание

вещества зажигания облака ТВС

2-й группы Источник

зажигания Ликвидация пожара

Самовоспламенение

разлива

Выгорание разлива

Выход

жидкой фазы Использование

средств тушения Пожар разлива

Без самовоспла-

менения

Отсутствие

пожара разлива

Источник

зажигания

Рисунок 5 – Характерное «дерево событий» для случая выброса из разгерметизированного оборудования веществ второй группы

Образование

«огневого шара»

Выход паро-

газовой фазы Взрыв облака ТВС

Образование

облака ТВС

Выброс Источник

вещества зажигания Рассеивание облака ТВС

3-й группы

Источник

зажигания Пожар разлива

Выход

жидкой фазы

Без возгорания.

Испарение разлива

Источник

зажигания

Рисунок 6 – Характерное «дерево событий» для случая выброса из разгерметизированного оборудования веществ третьей группы

Факел потушен

Образование

факела

Мгновенное Горение факела

воспламенение

Использование

Выброс средств тушения Взрыв облака ТВС

вещества

4-й группы Условия образова-

ния факела Рассеивание облака ТВС

Без мгновенного

воспламенения Взрыв облака ТВС

Источник

зажигания Средства защиты

не сработали

Использование Рассеивание облака ТВС

средств защиты

Источник

зажигания

Рисунок 7 – Характерное «дерево событий» для случая выброса из разгерметизированного оборудования веществ четвертой группы

При построении «деревьев событий» были использованы дополнительные текстовые обозначения, например «Источник зажигания». Это делает «деревья событий» более наглядными и облегчает их чтение.

В третьем разделе излагаются теоретические основы управления промышленной безопасностью объектов трубопроводного транспорта на основе изменения их информационной энтропии.

Вообще, наибольший интерес с точки зрения анализа безопасности технических систем представляют неравновесные состояния. Для неравновесных состояний системы можно записать общее положение об изменении энтропии по И.Пригожину:

, (4)

где – изменение энтропии системы, обусловленное потоком энтропии через поверхность системы;

– изменение энтропии системы, обусловленное внутренними диссипативными процессами.

В технических системах величина всегда положительна (трубопроводы подвергаются коррозии, металл насосов растрескивается и т.д.). Поэтому чтобы сохранить работоспособность системы, то есть целостность системы в общем случае, необходимо, чтобы выполнялось условие . Данное условие выполняется при отрицательном , причем .

В литературе по системам принято условно разделять системы на открытые и закрытые. Открытые системы взаимодействуют с окружающей средой и обмениваются с ними веществом, энергией или информацией, а закрытые системы, наоборот, с окружающей средой или другими системами никак не взаимодействуют и веществом, энергией или информацией с ними не обмениваются. При этом для реальных физических систем можно записать:

0 max, (5)

где – степень открытости системы.

В теории систем формула для нахождения критического уровня организации (упорядочения) системы записывается:

= –

здесь – значение энтропии стационарной системы; – значение энтропии системы по окончании некоторого процесса в абсолютно замкнутом состоянии ( = 0).

В теории систем многими авторами (Прангишвили И.В., Шаповалов В.И. и др.) было показано, что в случае, если система организована выше своего критического уровня, то в ней преобладают процессы, увеличивающие энтропию, если ниже – процессы, уменьшающие энтропию.

Таким образом, сформулируем следующий базовый принцип управления промышленной безопасностью технических систем: уменьшение энтропии системы должно сопровождаться увеличением степени ее открытости. В противном случае система будет стремиться вернуться к своему критическому уровню, что может сопровождаться авариями и отказами оборудования. Отметим, что уменьшение энтропии технического устройства достигается, например, улучшением конструкции, уменьшением количества состояний, в которых это устройство может находиться и т.д. Степень открытости может трактоваться как количество информации, которой система обменивается с окружающей средой.

Рассмотрим как пример практической реализации приводимых выше теоретических положений работу газоперекачивающего агрегата (ГПА) в компрессорном цехе предприятия транспорта газа.

ГПА может находиться в пяти состояниях: штатный режим работы, аварийный останов при срабатывании противоаварийной защиты (ПАЗ), необоснованный останов ГПА по противопомпажной защите, авария на ГПА (отказ ГПА), останов ГПА на ремонт.

Экспертная оценка длительности нахождения ГПА в том или ином состоянии в течение года приведена в таблице 3.

Таблица 3.

Номер состояния	Наименование состояния	Продолжительность в течение года, дней
1	штатный режим работы	349,0
2	аварийный останов при срабатывании противоаварийной защиты (ПАЗ)	0,5
3	необоснованный останов по противопомпажной защите	0,5
4	отказ ГПА	1,0
5	авария на ГПА (ремонт ГПА)	14,0