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天然气管道泄漏失效后果的蒙特卡洛分析

时间:2023年09月13日 分类:科学技术论文 次数:

摘要:为解决天然气管道泄漏的不确定性问题以及确定参数的敏感性,考虑到管道泄漏事故的突发和随机性,本研究基于小孔、管道和大孔三类泄漏模型进行泄漏后果的不确定性分析,采用蒙特卡洛分析方法分析泄漏孔面积、管道运行压力、气体温度、泄漏处距离初始站

  摘要:为解决天然气管道泄漏的不确定性问题以及确定参数的敏感性,考虑到管道泄漏事故的突发和随机性,本研究基于小孔、管道和大孔三类泄漏模型进行泄漏后果的不确定性分析,采用蒙特卡洛分析方法分析泄漏孔面积、管道运行压力、气体温度、泄漏处距离初始站点的距离四个不确定性因素对泄漏速率的影响。确定性分析结果表明,泄漏孔径50mm的小孔泄漏速率为27.0996kg/s,管道破裂的瞬时泄漏速率高达54204.6289kg/s。在不同泄漏模型中,各参数的敏感度也不同,但泄漏孔面积始终为主导参数。当泄漏孔达到管道内径的一半时,由管道模型计算的初始泄漏速率具有两个数量级(10)的优势。因此,在天然气管道运输工程中,要及时对管道中出现的孔、隙等缺陷进行检测并采取补救措施,防止其进一步发展成为管道泄漏。

  关键词:安全工程;管道泄漏;蒙特卡洛;不确定性;泄漏模型

天然气管道

  0引言2017年,马丁等[1]前瞻性地对全球能源用量进行了梳理,指出未来15年的能源需求量会持续增加,其中,天然气仍然保持着较高水平的消耗量。为了满足天然气的高消耗量,天然气运输管道数量不断增加[2],管道泄漏事故也相应地频繁发生,严重威胁人们的安全、健康与经济的发展。因此,科学地评估管道泄漏事故的后果以及准确地预测事故的发生对于预防灾害、开展紧急救援等具有重要意义。

  天然气论文范例: 天然气储运技术及其应用发展前景

  目前普遍认为,天然气管道失效后果的研究应充分考虑不确定参数及其随机性,进行不确定性的后果分析[3~8]。不考虑泄漏事故的突发与随机性,仅针对确定性场景或单一参数进行后果分析存在片面性。现有文献中,不乏有针对泄漏后果分析的不确定性研究,如2002年和2018年,沈斐敏等[4]和熊鸿斌等[5]在对气体泄漏问题的蒙特卡洛分析中,先后建立了以泄漏介质、泄漏模式、泄漏孔径、燃气压力、环境温度、风速、泄漏处距起始点距离等作为不确定性参数的体系。

  2014年,AlzbutasR等提出了参数敏感性是不确定性分析的一个重要内容的思想。2018年,纪虹等[7]指出EGIG(欧洲输气管道事故数据组织)建立了以泄漏孔径尺寸为划分依据的小孔泄漏、大孔泄漏、管道断裂三种天然气管道泄漏模型。2015年,姜璐等引入以管道压力、泄漏孔径、环境风速作为喷射火热辐射伤害模型的不确定性参数,通过蒙特卡洛模拟及拉丁超立方抽样方法计算死亡半径,得到距离管道泄漏处不同位置的事故死亡半径的概率分布的新思想。2021年,PetroD.Ndalila等[9]建立了天然气管道泄漏口动压测量的模型,发现泄漏率会随着泄漏口尺寸的变化而改变。

  2021年,鲁寨军等[10]建立了非平衡相变的CO泄漏模型,通过数值模拟分析了CO管道泄漏的瞬态行为。目前,国内外对参数进行敏感度分析的研究较少,风险分析中的不确定性参数的样本数少,对各参数概率分布的描述缺乏说服力。同时,考虑多个不确定性参数时,没有分析各参数对结果的影响程度的差异性。鉴于此,本文针对泄漏后果系统地进行了不确定性分析,考虑泄漏孔面积(or)、管道运行压力(in)、气体温度、泄漏处距离初始站点的距离四个因素为管道泄漏的不确定性参数[1114],泄漏速率作为泄漏后果参数。

  首先,通过拉丁超立方抽样方法,获得大量的参数样本集,由管道泄漏的物理模型计算各参数样本集对应的泄漏速率,定义多参数与泄漏速率之间的秩相关系数,以表征各不确定性参数对管道泄漏速率的影响程度;在此基础上,采用概率分布函数描述各参数的不确定性,通过蒙特卡洛抽样,获得大量的参数样本集,由管道泄漏的物理模型计算各参数样本集对应的泄漏速率,并统计分析泄漏速率的不确定性。

  1不确定性分析方法

  1.1泄漏后果的物理模型管道内的气体泄漏,可归结为连续气体的泄漏问题。气体在压力条件下从设备的裂口泄漏时,需要通过气体流动标准方程计算。由于气体发生亚音速流动、音速流动时满足的基本假设不同,其标准方程的形式也有差异[3]。

  根据孔径尺寸变化引起的泄漏气体流动方式的改变,将管道泄漏模型分为小孔、管道和大孔模型[7]三类,适用范围为:1)小孔模型适用于泄漏孔径小的管道,管道内压不影响泄漏速率,气体膨胀过程等熵;2)管道模型适用于完全破裂的管道,气体无等熵膨胀过程;3)大孔模型适用于各种泄漏孔径的计算。

  目前,最常用的不确定性分析方法是概率分析法和模糊集理论分析法,前者是定量分析方法,后者是定性分析方法。概率分析法通过概率分布量化变量的不确定性,能比较逼真地描述具有随机性质的事物的特点及物理实验过程;而模糊集理论分析法研究概念模糊的事物,由于当前研究尚不成熟,在实践中应用得较少。

  概率分析法中最常用的是蒙特卡洛分析(Monte CarloAnalysis),即通过对概率模型进行抽样实验来计算所求参数的统计特性,得出该事件发生的频率。如姜璐等通过蒙特卡洛模拟计算死亡半径,得到距离管道泄漏处不同位置的事故死亡半径的概率分布。MunirAliElfarra等[1通过蒙特卡洛模拟对风速进行随机抽样,计算出年风能产量分布,呈现出较好的置信水平。S.Triambak等[1采用一个二维蒙特卡洛模型来研究COVID19类型的感染在一个可控人群中的传播,并获得了良好的增长指数。

  2计算结果与讨论

  案例:某天然气管道工程于2011年投产,管道全长288km,管道外径为1016mm,设计压力10MPa,运行压力为~8.5,管道材质L485螺旋焊缝管,设计输量9×10/a。管道从某村东侧穿过,房屋距离管道最近距离为25米,村落沿管道呈条带状,长年居住有155户465人左右,小镇住宅区,均为四层以上楼房。研究管段气候属温带半湿润季风型大陆气候四季分明,雨热同季,光热条件好。月平均气温月份最低,平均7.4℃,月份最高,平均24℃,历年平均气温9.4℃。

  3结论

  本文将泄漏孔面积(or)、管道运行压力(in)、气体温度、泄漏处距离初始站点的距离作为天然气管道泄漏事故的不确定性参数,考虑其概率分布函数,并结合一个工程实例进行分析。确定性分析结果显示,发生泄漏孔径为50mm的小孔泄漏时,泄漏速率为27.0996kg/s;发生管道破裂时,瞬时泄漏速率高达54204.6289kg/s。

  对参数进行拉丁超立法抽样,并计算Spearman秩相关系数,得出敏感度最大的参数为泄漏孔面积。蒙特卡洛分析结果表明,在实例的计算参数条件下,泄漏速率的累积概率分布函数在83%处有一个转折点,说明多数情况下的泄漏速率Q<2000kg·s。为了减小管道附近区域燃烧、爆炸的可能性,要及时对天然气管道中出现的孔、隙等缺陷进行检测,并对缺陷处采取补救措施,防止其进一步发展成为管道泄漏。

  参考文献

  [1]马丁,单葆国.2030年世界能源展望——基于全球能源展望报告的对比研究[J].中国能源,2017,39(2):21-24.MAD,SHANBG.WorldEnergyOutlook2030Brexit’sPotentialImpactsontheSinoUKEnergy[J].EnergyofChina,2017,39(2):21-24.

  [2]周祥君.天然气管道工程施工建设质量管理探析[J].全面腐蚀控制,2021,35(3):84-86.ZHOUX.AnalysisonConstructionQualityManagementofNaturalGasPipelineEngineering[J].TotalCorrosionControl,201,35(3):84-86.

  [3]中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院.石化装置定量风险评估指南[M].北京:中国石化出版社,2007.QingdaoSafetyEngineeringResearchInstituteofChinaPetrohemicalCo.Ltd.Aguidanceforquantitativeriskassessmentinthepetrochemicalplant[M].Beijing:ChinaPetrochemicalPress,2007.

  作者:陈华燕,刘演锟,敬思岑,雷鸣浩

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