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基于敏感性评价的HAZOP分析

康建新、郭立杰

燕山大学环境与化工学院，河北秦皇岛066004

燕山大学应用化学河北省重点实验室，河北秦皇岛066004

文章历史：

2016年1月23日收到

2016年3月26日收到修订版

2016年4月19日接受，

2016年4月28日网络发行

关键词：

HAZOP分析

敏感性评价

偏差原因

摘要

基于敏感性评价的危险与可操作性分析方法（HAZOP）是为了确保大型复杂化工企业的安全生产。该方法将敏感性评价引入HAZOP偏差分析中，以衡量各种原因对相应偏差的影响程度。首先建立了偏差原因的定量敏感性评价模型，以目标过程变量的偏离度、达到最大偏差的持续时间和稳定度为评价因子。在动态过程模拟的基础上，对各偏差原因进行了敏感性评价。根据敏感性指数对与偏差相对应的多个偏差原因进行排序，从而识别出对多个原因偏差的重要影响原因；这种识别将有助于工厂操作人员和安全管理人员进行在线过程监控和故障诊断。最后，将该方法应用于某气体分馏装置的脱丙烷装置。对10个偏差原因进行了敏感性评估，这些偏差原因对应于偏差“过高的塔顶压力”，其中分别确定了3个和7个敏感和非敏感原因。实例分析结果表明，该方法提高了常规HAZOP报告的可读性和指导性，与实际生产情况相吻合。

2016 Elsevier Ltd.版权所有

通讯作者：中国河北省秦皇岛市海港区河北街438号燕山大学066004。

电子邮箱：guolijie56970@126.com（郭先生）。

http://dx.doi.org/10.1016/j.ssci.2016.04.0180925-7535/2016 Elsevier Ltd.保留所有权利。

1、介绍

安全对于保证化工行业的正常生产尤为重要。随着化工产品需求量的不断增加，现代大型化工企业采用的工艺越来越复杂，设备种类也越来越多，自动化控制仪表也越来越多。这些进展使得大规模的化学过程容易遭受严重的故障后果。在这样一个复杂的系统中，一旦发生故障，就会造成人员伤亡、巨大的经济损失和严重的环境污染。尽管化学工业最近关注生产安全问题，但涉及危险化学品的工业灾害仍然不可避免地发生（Zhao et al.，2013）。例如，2001年法国西南部图卢兹AZF化工厂发生爆炸（Lenoble and Durand，2011；Taveau，2010）；2005年中国吉林石化公司发生火灾爆炸（Sining，2009）；2013年美国德克萨斯州化肥厂发生爆炸。从这些化工灾难中吸取的教训，使我们认识到采取有效措施必须采取措施消除或减少潜在的工艺危害，防止同样的灾难性事故的发生。

过程危险分析（PHA）是识别和评价潜在危险、确保过程安全的重要工具。可以说，HAZOP分析是流程工业中应用最广泛的PHA方法（王 等人，2012）。这种分析是一种结构化和系统化的方法，由多学科团队在一系列头脑风暴会议上进行（郭和康，2015a）。HAZOP确保通过危险情景分析确定与设计意图的偏差，以便识别潜在危险，从而提出相应的建议（Dunjo等人，2010；郭和康，2015b）。然而，HAZOP方法有几个固有的缺点。例如，这种方法是一种定性分析，需要团队长时间的工作，并且完全依赖于人类的知识（Rossing等人，2010）。为了更有效地使用HAZOP，对HAZOP方法的改进和扩展进行了大量的研究，包括（1）与其他安全分析方法的结合（Giardina and Steral，2015；Guo and Kang，2015a；Post，2001；Ramzan et al.，2007），（2）偏差的定量分析（Eizenberg et al.，2006；Hu et al.，2009）和（3）自动HAZOP分析（Galluzzo等人，1999；Srinivasan和Venkatasubramanian，1996；张 等人，2004；赵 等人，2005）。

无论选择典型的还是改进过的HAZOP分析，最终的分析结果都以正式的报告形式提交给工厂员工。值得注意的是，HAZOP分析报告的一个重要应用是协助工厂运行人员和安全管理人员对异常情况进行在线过程监测和故障诊断。记录分析结果的HAZOP报告通常包括偏差（指导词与目标过程变量的组合）、原因、可能的后果、现有的保障措施和相应的建议。对于一个复杂的化工厂，与给定偏差相对应的可能原因通常是多方面的。例如，控制阀故障、泵性能恶化和人为错误都是导致“容器过高的液位”偏差的原因。此外，常规HAZOP报告中无法提供造成偏差的原因的量化排序。其中一个主要原因是，所有的专业专家都是基于自己的知识和判断来进行偏差原因的识别判定，更重要（致命）的是他们的思维都是发散的。因此，在HAZOP分析报告中只列出了偏差原因，没有固定的顺序。因此，在参阅HAZOP分析报告的基础上，及时准确地诊断出是由何种偏差原因引起的异常情况，对于工厂操作人员和安全管理人员，特别是新手操作人员来说往往是困难的。

为解决这一问题，应在HAZOP分析中引入偏差原因排序法。然而，迄今为止，只有很少的相关研究发表。因此，本文提出了基于敏感性评价的HAZOP分析方法来对偏差原因进行排序。本文旨在提高HAZOP分析报告的有效性，为工厂运行人员和安全管理人员提供有效的在线故障诊断依据。

2基于敏感性评价的HAZOP分析

2.1. 敏感性评价方法

在经济学中，敏感性评价被广泛用于衡量投资项目中不确定因素的风险（Borgonovo和Peccati，2006）。此评估应用于调查哪一个或几个因素对经济指数有显著影响。一次改变一个因素是观察其对产出影响的最简单和最常见的敏感性评估方法之一（Wikipedia，2016）。当所有其他因素都固定在其中心值或基准值时，改变一个不确定因素的值，然后通过监测产出的变化来分析和评价该不确定因素对经济指标的影响。如果一个因素的微小变化能够引起经济指标的显著变化，则该因素被定义为敏感因素；否则，该因素被归类为非敏感因素。

基于经济学中的敏感性评价概念，本文还将偏差原因的敏感性评价引入到HAZOP分析中。在HAZOP分析中，每种偏差一般对应多种原因，但每种偏差原因的变化对偏差的影响不同。灵敏度评估可用于测量每个偏差原因对偏差中包含的目标过程变量的影响。灵敏度值越高，意味着在所有操作参数设定相同的条件下，偏差原因对目标过程变量的影响越大。这些敏感原因比其他原因具有更高的潜在危害性，具有较高的敏感指数。因此，在在线过程监测和故障诊断中，可以筛选出导致偏差发生的可能原因。对偏差原因的敏感度指数进行排序，使操作人员能够将注意力集中在敏感原因上。

本文建立了偏差原因敏感性定量评价模型。综合灵敏度指标表示为目标过程变量通过偏差原因产生的阶跃扰动偏离正常状态的程度，并利用时间修正和波动系数对该指标进行修正。

偏差原因的敏感性（S）可评估表示如下：

S =D* u (1)

其中S是偏差原因的敏感指数，D是偏离度，u是修正系数。

式（1）中的参数D表示当偏差原因发生时，目标过程变量偏离其正常状态的偏离程度。D定义如下：

其中Cmax是偏差原因发生后偏差的最大值，N是目标过程变量的正常条件值，emax( )和emax(-)分别是目标过程变量的上下限报警限值.

考虑到目标过程变量的状态随时间变化，的计算公式如下：

其中是对时间的修正系数，是目标过程变量的波动修正系数。

如下：

其中t是目标过程变量在偏差原因发生后达到最大值的持续时间，T是目标过程变量的总采样时间。

表示目标过程变量在偏差原因产生的异常情况下的稳定程度，是一个比率，可以表示为目标过程变量的最大值和最小值之差除以其上下限报警限之差，如下所示

其中Cmax（ ）和 Cmax（-）分别是异常条件下波动产生的目标过程变量的最大值和最小值。

2.2. 基于敏感性评价的HAZOP分析方法

图1显示了基于敏感性评估的HAZOP分析方法的框架。该框架可分为以下步骤：

阶段1：偏差分析

将被分析对象划分为多个节点后，由专家组在头脑风暴讨论中全面识别每个节点中每个偏差可能的异常偏差原因和不利的危险后果。

阶段2：偏差原因敏感性评估

然后进行偏差原因敏感性评价。在灵敏度评估中，目标过程变量的在线异常状态数据采集是一个关键问题。然而，考虑到安全性和经济性因素的限制，在实际装置中不能随意改变运行工况，也不能随机进行故障模拟。因此，不可能直接从实际工厂获取所需的在线异常工况数据。此外，工厂先前工艺偏差的记录/数据库不能提供敏感性评估所需的所有数据，因为实际工厂中未发生所有所需类型的故障。因此，实际工厂的故障记录不足。

为了克服这一问题，本文采用UniSim设计软件建立过程仿真模型，模拟偏差原因对目标过程变量的动态影响。这种交互式过程建模软件使学术界和工程师能够为工厂设计、性能监控、运营改进、业务规划和资产管理开发过程仿真模型（Fatehi等人，2014）。过程仿真包括稳态仿真和动态仿真。一般来说，设计工程师可以使用稳态模拟来优化过程，通过降低资本和设备成本，同时最大限度地提高产量。实际的化工生产是动态的，而不是绝对稳定的。因此，必须建立动态仿真模型，用时变的方法准确描述化工过程的离线行为，而不能干扰实际过程。设备故障的每一个原因都是在相同的变化幅度下预先编程的。随后，通过过程模拟，描述了系统从正常状态到异常状态的危险传播路径。

利用UniSim设计软件中的事件调度工具模拟了危险传播过程。事件调度器的结构图如图2所示。每个事件日程表由序列组成，序列又由事件组成。事件必须有一个条件,当满足当前事件的条件时，将执行其操作（如果有的话）。动作包含模拟与特定偏差原因对应的危险传播过程的任务，如控制阀故障、泵性能恶化或故障。这些任务可以由预先确定的模拟时间或经过的时间、逻辑表达式变为真或变量稳定在给定的公差内一段时间来触发。然后，模拟过程进入序列中的下一个事件。以这种方式，获得目标过程变量的最大值和最小值，以及从正常状态到目标过程变量的最大值的持续时间。将上述相关数据代入第2.1节的方程式中，以计算各原因的灵敏度值。

阶段3：偏差原因敏感性排序

最后，根据敏感性评价对偏差原因进行排序和分类，并将排序结果记录在HAZOP分析报告中。

三、案例研究

本节介绍了基于敏感性评价的HAZOP分析方法在某气体分馏装置脱丙烷装置上的应用。图3是脱丙烷单元的流程示意图。来自上游装置的液化石油气（LPG）进入进料罐，然后泵送的LPG在预热器中加热至泡点。接着，液化石油气流入脱丙烷塔的第27个塔板。脱丙烷塔蒸馏后，得到C2和C3馏分作为塔顶产品，C4和C5馏分从塔底排入脱异丁烷塔。

3.1. HAZOP分析

考虑到空间的限制，本文仅以脱丙烷节点“顶压偏高”偏差原因的敏感性评价为例进行说明。通过HAZOP分析确定了与偏差“过高的塔顶压力”相对应的10个偏差原因，见表1。

3.2. 动态过程模型的建立

根据实际工厂信息，包括Pamp;ID、详细设备信息和安全附属设备信息，建立脱丙烷节点的动态过程模型。为了比较不同原因对偏差的动态影响，将每个偏差原因作为阶跃扰动输入仿真模型，所有阶跃扰动的幅值均被设定为偏离正常运行工况的10%，因为扰动幅值对工厂的运行工况有很大的影响。如果扰动幅度太小，

表1

对应于过高的塔顶压力引起的偏差的原因

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